VI. SIMPULAN DAN SARAN
6.2 Saran
Saran yang dapat diberikan berdasarkan hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pemodelan sebaran dan kesesuaian habitat kirinyuh menjadi sangat penting untuk upaya pengelolaan dan pengendalian jenis tumbuhan asing di TNGGP, oleh karena itu model ini dapat digunakan sebagai bahan masukan strategis bagi pengelolaan jenis tumbuhan asing invasif di TNGGP secara umum. 2. Pengembangan model dapat dilakukan dengan penelitian lanjutan dengan
memasukkan faktor-faktor prediktor lain yang dianggap berpengaruh dalam sebaran dan keseuaian habitat kirinyuh, selain itu hal penting yang perlu diteliti lebih lanjut adalah mengenai bioekologi dari kirinyuh itu sendiri.
DAFTAR PUSTAKA
[BAPPENAS]. 2010. The Indonesian Biodiversity Strategy and Action Plan 2003 - 2010. www.bappenas.go.id. Downloaded on 5 January 2012.
[Balai Taman Nasional Gunung Gede Pangrango]. 2006. Identifikasi penyebaran alien species (tumbuhan eksotik) di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango. Cibodas: TNGGP.
Barbour MG., Billings WD., Delcourt, H. R. (2000). Eastern Deciduous Forests. North American Terrestrial Vegetation. Cambridge, Cambridge University Press: 357-395.
Binggeli, P. 1997. Chromolaena odorata (L) King & Robinson (Asteraceae). http://www.members.lycos.co.uk/WoodyPlantEcology/docs/web-sp4.htm. Dowloaded on 10 January 2012
Carroll CJW, CL Larson. Modeling Potential Tiger Habitat in Hupingshan-Houhe and Mangshan-Nanling National Nature Reserves, China. Introduction to GIS and Remote Sensing. Environmental Studies Program. Colby College, Waterville, Maine. [terhubung berkala]. http://www.colby.edu/environ/ courses/ES212/aom08/projects. Dowloaded on 25 January 2012
[CBD] Convention on Biodiversity. 2010. Text of the Convention on Biological Diversity. Artichel 8. www.cbd.int. Downloaded on 6 January 2012.
[CBD] Convention on Biodiversity. 2010. Decision on Alien Species That Threaten Ecosystem, Habitats or Species. Decision VII/13. www.cbd.int. Downloaded on 6 January 20121.
[CBD] Convention on Biodiversity. 2010. Decision on Alien Species That Threaten Ecosystem, habitats or Species. Decision VIII/27. www.cbd.int. Downloaded on 6 January 2012.
[CBD] Convention on Biodiversity. 2010. In-Depth Review of Ongoing Work on Alien Species That Threaten Ecosystem, habitats or Species. Decision IX/4. www.cbd.int. Downloaded on 6 January 2012.
[CBD] Convention on Biodiversity. 2010. Invasive Alien Species. Decision X/38. www.cbd.int. Downloaded on 6 January 2012.
Coop NC and Catling PC. 2002. Prediction of Spatial Distribution and Relative Abundance of Grown-Dwelling Mammals Using Remote Sensing Imagery and Simulation Models. Landscape Ecology 17:173-188.
D’Antonio, Cm., Vitousek, PM. 1992. Biological invasions by exotic grasses, the grass/fire cycle and global change. Annual Review of Ecology and Systematic. 23: 63-87
Direktorat Perlindungan Perkebunan, Direktorat Jenderal Perkebunan Kementerian Pertanian. 2012. Kirinyuh (Chromolaena odorata), gulma dengan banyak potensi manfaat. www/ditjenbun.deptan.go.id/perlindungan. Downloaded on 27 September 2012
Gillham, J.H.; Hild, A.L.; Johnson, J.H.; Hunt, E.R.; Whitson, T.D. 2004. Weed invasion susceptibility prediction (WISP) model for use with Geographic Information Systems. Arid Land Research and Management. 18: 1-12. Hawbaker, T. J. and V. C. Radeloff (2004). "Roads and Landscape Pattern in
Northern Wisconsin Based on a Comparison of Four Road Data Sources." Conservation Biology 18(5): 11.
Hemmleb M, Weritz F, Schiemenz A, Grote A, Maierhofer C. 2006. Multi- spectral data acquisition and processing techniques for damage detection on building Surfaces. Image Engineering and Vision Metrology, ISPRS.
Howard, J. A. and C. W. Mitchell (1985). Phytogeomorphology. New York, John Wiley & Sons.
Indrawan M, Primarck RB, Supriatna J. 2007. Biologi Konservasi. Jakarta: Yayasan Obor Indonesia.
Jaya INS. 2002. Aplikasi Sistem Informasi Geografi Untuk Kehutanan, Penuntun Praktis Menggunakan ArcInfo dan ArcView. Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Jaya INS. 2010. Analisis Citra Digital: Perspektif Penginderaan Jauh Untuk Pengelolaan Sumberdaya Alam (Teori dan Praktek Menggunakan Erdas Image). Fakultas Kehutanan. IPB. Bogor.
Jin XM, YK Zhang, ME Schaepman, Clevers JGPW, Su Z. 2008. Impact of Elevation and Aspect on The Spatial Distribution of Vegetation in The Qilian Mountain Area With Remote Sensing Data.
Keddy, P. A. (2001). Competition. Boston, Kluwer Academic Publishers.
[KLH] Kementerian Lingkungan Hidup. 2011. Strategi nasional dan arahan aksi pengelolaan spesies invasif. Jakarta.
89
Liu D, Jiang H, Zhang R, Kate. 2011. Predicting the spatial distribution of lonicera Japonica , based on species occurrence data from two watersheds in Western Kentucky and Tennessee. Proceedings of the 17th Central Hardwood Forest Conference GTR-NRS-P-78 (2011).
Mack, R.N.; Simberlo , D.; Lonsdale, W.M.; Evans, H.; Clout, M.; Bazzaz, F.A. 2000. Biotic invasions: Causes, epidemiology, global consequences, and control. Ecological Applications. 10: 689-710.
Matthias, B., & H. Martin, 2003, Mapping Imperviuosness Using NDVI anf Linear Spectral Unmixing of ASTER Data in the Cologne-Bonn Region Germany, Proceeding of the SPIE 10 th International Symposium on Remote Sensing, Bercelona. www.geogr.uni- jena.de/~c5 hema/ pub. Downloaded on 22 Agustus 2012.
McFadyen, REC., Chenon, RD., Sipayung, A. 2003. Biology and host specificity of the Chromolaena stem gall fly, Cecidochares connexa (Maqcuart) (Diptera: Tephritidae). Aus jour of entomol 42: 294-297
Mirza, M. 2005. Hubungan Kerapatan Vegetasi dan NDVI Dalam Kaitannya dengan Estimasi Nilai Koefisien Aliran. Skripsi, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.
Moreno EJC. 2007. Ecological and spatial modelling – Mapping ecosystems, landscape changes and plant species distribution in Llanos del Orinoco, Venezuela. http://library.wur.nl/wda/dissertations/ dis4127. Downloaded on 22 Agustus 2012.
Nielsen, C.; Hartvig, P.; Kollmann, J. 2008. Predicting the distribution of the invasive alien Heracleum mantegazzianum at two di erent spatial scales.
Diversity and Distributions. 14: 307-317.
Oosting HJ. 1948. The Study of Plant Communities. An Introduction to Plant Ecology. WH. Freeman and Company. San Fransisco, California.
Parendes, L. A. and J. A. Jones (2000). "Role of Light Availability and Dispersal in Exotic Plant Invasion along Roads and Streams in the H. J. Andrews Experimental forest, Oregon." Conservation Biology 14(1): 11.
Pratisto A. 2010. Statistik Menjadi Mudah dengan SPSS 17 Panduan Menguasai SPSS Terlengkap Disertai Contoh Aplikasi dan Pembahasan Mendalam. PT Elex Media Komputindo. Jakarta.
Price, M. and J. Tinant (2000). Prediction of thistle infested areas in Badlands National Park using a GIS model. Rapid City, SD, South Dakota School of Mines and Technology.
Rew, L. J., B. D. Maxwell, F. L. Dougher and R. Aspinall (2006). "Searching for a needle in a haystack: evaluating survey methods for non-indigenous plant species." Biological Invasions 8: 16.
Ryan L. 1997. Creating a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image Using MultiSpec. The GLOBE Program. Durham: University of New Hampshire. http://www.globe.unh.edu/MultiSpec/NDVI. Downloaded on 22 Agustus 2012.
Sastroutomo SS. 2010. Perlunya Penilaian Resiko Gulma Di Indonesia. Pelatihan Pengelolaan Gulma dan Tumbuhan Asing Invasif. Bogor: BIOTROP. 14-19 Juni 2010. 14 hlm.
Sawaya, K.E., L.G. Olmanson, N.J. Heinert, P.L. Brezonik, & M.E. Bauer. 2003. Extending Satellite Remote Sensing to Local Scale: Land and Water Resource Monitoring Using High-Resolution Imagery, Remote Sensing of Environment 88. Elsevier. www.sciencedirect.com. Downloaded on 22 Agustus 2012
Semiawan IE, Garsetiasih R. 2007. National strategy on invasive alien species in Indonesia: status and policy aspects. Workshop on Invasive Species Management Plan. Malaysia. 8-10 May 2007.
Setiadi, D. 1989. Note on weeds under teak forest. Proceedings oh the 9th Indonesia Weed Society Conference.
Stow DA. 1993. The role of geographic information systems for landscape ecological studies. Di dalam : Young RH, Green DR, Cousin S, editor.
Lanscape Ecology and Geographic Information system. Taylor & Francis. London.
Supranto J. 2000. Statistik: Teori dan Aplikasi Jilid 1. (Edisi ke-6). Erlangga. Jakarta.
Syahidin AHJ. 2006. Implikasi eksistensi Chromolaena odorata (L.) Robinson (ASTERACEAE) dan agens hayatinya Cecidochares connexa Macquart (DIPTERA: TEPHRITIDAE) terhadap struktur komunitas serangga dan tumbuhan lokal (tesis). Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.
Syamsudin, E., Tobing, TL., Lubis, RA. 1993. Integrated Pest Management in oil palm plantation in Indonesia. Edisi Khusus 50:137-145
Tian B, Zhou Y, Zhang L, Yuan L. 2008. Analyzing the habitat suitability for migratory birds at the Chongming Dongtan Nature Reserve in Shanghai, China. Estuarine, Coastal and Shelf Science 80, hlm. 296 – 302.
91
Tjitrosemito S. 1997. Pengendalian Chromolaena odorata di lahan petani. Di dalam: Seminar Nasional Pengendalian Chromolaena odorata; Kupang. 14- 15 April 1997. Bogor: Biotrop.
Tjitrosemito S. 1998. Integreted managemen of Chromolaena odorata: emphazing the classical biological control. Biotropia 11:9-21
Tjitrosemito S. 1999. The establishment of Procecidochares connexa in West Java, Indonesia: a biological control agent of Chromolaena odorata.
Biotropia 12: 19-24
Tjitrosemito S. 2004 a. The concept of invasive alien species. Regional Training Course on Integrated Management of Invasive Alien Plant Species. Bogor: BIOTROP. 18–28 May 2004.
Tjitrosemito S. 2004 b. Management of invasive alien plant species. Regional
Training Course on Integrated Management of Invasive Alien Plant Species. Bogor: BIOTROP. 18–28 May 2004
Tjitrosoedirdjo SS. 1989. Beberapa catatan tentang Chromolaena odorata [Laporan penelitian]. Bogor: SEAMEO BIOTROP.
Tomlin CD. 1991 Cartographic Modeling. In Maguire D, Goodchild MF, Rhind D. (Eds.) Geographic Information Systems: Principles and Applications. London: Longman: 361-374. [terhubung berkala]. http://www.wiley.co.uk/ wileychi/gis/Volume1/BB1v1_ch23. Downloaded on 19 Agustus 2012.
Torres, DO., Paller, Jr EC. 1989. The Devil Weed Chromolaena odorata RM. King and H. Robinson (L) and its management. SEAWIC Weed Leaflet 4. Tyser, R. W. and C. A. Worley (1992). Alien Flora in Grasslands Adjacent to
Road and Trail Corridors in Glacier National Park, Montana. Conservation Biology 6(2): 9.
Utomo B. 2006. Peran seed bank terhadap regenerasi hutan kaitannya dengan invasi tumbuhan eksotik di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango. Bogor: Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.
Uyanto, SS. 2009. Pedoman Analisis Data Dengan SPSS. (Edisi ke-3). Graha Ilmu. Yogyakarta.
Weier J, D Herring. 2010. Measuring Vegetation (NDVI & EVI). NASA-Earth Observatory. [terhubung berkala]. http://earthobservatory.nasa.gov/Features/ MeasuringVegetation/. Downloaded on 22 Agustus 2012.
Xian, G. & M. Crane, 2003, Evaluation of Urbanization Influences on Urban Climate with Remote Sensing and Climate Observation. www.isprs.org/ commission8/workshop_urban /xian. Downloaded on 22 Agustus 2012.
ABSTRACT
MARLENNI HASAN. Spatial Modelling for Distribution and Habitat Suitability of Invasive Alien Species Kirinyuh (Austroeupatorium inulifolium (Kunth) R. M. King & H. Rob) in Mandalawangi Resort Gunung Gede Pangrango National Park. Under direction of AGUS HIKMAT and LILIK BUDI PRESETYO.
The existence of invasive alien species influenced the ecosystem, and at the same time could not be controlled. This could cause disturbance of ecosystem function and also declined forest value, ecologically and economically. Some national parks have been facing serious threat caused by invasive alien species and 37 species were identified in Gunung Gede Pangrango National Park (GGPNP). It is important to carry out this research in GGPNP since the information on the distribution and habitat suitability for invasive alien species, especially for kirinyuh, is still limited. The objectives of this research were to determine the distribution and habitat suitability model for kirinyuh and the suitability degree of GGPNP as habitat for kirinyuh. Binary Logistic Regression Analysis and Principal Component Analysis were used to predict probability of habitat suitability for kirinyuh. Fifty percent of recorded data was used to build a predictive model and the rest was used to validate the model. Habitat requirements were analyzed and quantified from digital topographic maps, ASTER DEM and Landsat 7 ETM+. The result showed that predictive model of habitat suitability for kirinyuh was affected by elevation, NDMI, NDVI, distance to farmland and distance to trail. The result suggested Principal Component Analysis was more appropriate for spatial modelling than Binary Logistic Regression.
Keywords: spatial modelling, habitat suitability, binary logistic regression analysis, principal component analysis, kirinyuh, Resort Mandalawangi Gunung Gede Pangrango National Park, GIS
MARLENNI HASAN. Pemodelan Spasial Sebaran dan Kesesuaian Habitat Spesies Tumbuhan Asing Invasif Kirinyuh (Austroeupatorium inulifolium (Kunth) R. M. King & H. Rob) di Resort Mandalawangi Taman Nasional Gunung Gede Pangrango. Dibimbing oleh AGUS HIKMAT dan LILIK BUDI PRESETYO.
Beberapa kawasan konservasi seperti taman nasional di Indonesia telah menghadapi masalah dengan menginvasinya spesies tumbuhan asing ke dalam kawasan, salah satunya adalah di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango (TNGGP). Saat ini di TNGGP telah ditemukan 37 spesies tumbuhan asing, 7 diantaranya bersifat invasif dan salah satu yang dominan adalah kirinyuh (Austroeupatorium inulifolium (Kunth) R. M. King & H. Rob).
Penelitian tentang spesies-spesies tumbuhan asing invasif sudah banyak dilakukan di berbagai tempat termasuk di beberapa kawasan taman nasional di Indonesia, namun data mengenai distribusi spasial dan kesesuaian habitat tumbuhan invasif yang sangat diperlukan sebagai data dasar dalam pengelolaan spesies tersebut masih sangat minim bahkan belum ada sama sekali. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan informasi faktor-faktor habitat yang penting bagi suatu spesies adalah pemodelan berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk: 1) mengidentifikasi sebaran dan faktor-faktor yang mempengaruhi tempat tumbuh kirinyuh, 2) membangun model spasial sebaran dan kesesuaian habitat kirinyuh, 3) merumuskan strategi pengendalian dan pengelolaan spesies asing invasif di TNGGP.
Penelitian dilaksanakan di kawasan hutan sepanjang jalur pendakian Cibodas Resort Mandalawangi TNGGP. Analisis data dilakukan di Laboratorium Analisis Spasial Lingkungan, Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor.
Data yang dikumpulkan adalah titik koordinat kehadiran dan ketidakhadiran kirinyuh yang berada di dalam plot pengamatan yang dibuat secara sistematis dan titik kehadiran kirinyuh di sepanjang jalur pendakian serta data variabel atau faktor-faktor penentu keberadaan dan kesesuaian habitat kirinyuh yang terdiri dari ketinggian tempat (elevation), kemiringan lereng (slope), arah kemiringan lereng (aspect), penutupan vegetasi (NDVI), kelembaban vegetasi (NDMI), suhu, jarak terdekat dari jalan trail, jarak terdekat dari kebun/aktivitas manusia. Data titik- titik koordinat tersebut kemudian diverifikasi menggunakan data citra melalui analisis spasial menggunakan ArcGis dan Erdas untuk mendapatkan nilai-nilai peubah faktor-faktor penentu keberadaan dan kesesuaian habitat kirinyuh. Analisis data yang digunakan untuk membangun model sebaran dan kesesuaian habitat kirinyuh terdiri dari dua yaitu Analisis Regresi Logistik Biner dan Analisis Komponen Utama.
Hasil analisis menggunakan ArcGis terhadap sebaran kirinyuh berdasarkan faktor-faktor penentu kesesuaian habitat menunjukkan bahwa kirinyuh banyak ditemukan pada ketinggian 1.000 mdpl – 1.500 mdpl (sub montana) dibandingkan pada ketinggian montana dan sub alpin. Topografi kawasan Resort Mandalawangi
yang bergunung menimbulkan kemiringan lereng yang bervariasi pada setiap bagiannya. Berdasarkan hasil penelitian terlihat bahwa kirinyuh merata ditemukan pada kemiringan lereng 8-15% (landai), 15-25% (agak curam) dan 25-40% (curam) dengan arah kemiringan lereng terbanyak pada arah utara dan selatan hingga barat daya. Hasil penilaian terhadap faktor suhu menunjukkan kirinyuh banyak ditemukan pada kisaran suhu 18 – 25 º C. Hasil penelitian terhadap faktor tutupan vegetasi berdasarkan nilai Normalization Difference Vegetation Infrared
(NDVI) dan pengaruh kelembaban vegetasi berdasarkan nilai Normalized Difference Moisture Index (NDMI) menunjukkan bahwa kirinyuh banyak ditemukan pada indeks vegetasi (NDVI) hampir merata di nilai 0,2 hingga >0,4 dan nilai kelembaban vegetasi (NDMI) pada kisaran nilai 0,1– 0,2. Hasil penilaian terhadap faktor atau peubah jarak kebun menunjukkan bahwa kirinyuh banyak ditemukan pada kondisi dekat dengan jalan trail dan kebun.
Penghitungan nilai variabel prediktor dengan taraf kepercayaan 95%, menghasilkan konstanta persamaan regresi logistik ( 0) sebesar 19,455. Nilai dan
bentuk persamaan regresi logistik yang merupakan model kesesuaian habitat kirinyuh adalah:
Z = 19,455-(30,571*ndvi)-(28,092*ndmi)-(64,988*jt)
Koefisien regresi variabel NDVI sebesar -30,571 menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai NDVI atau semakin tingginya derajat kehijauan suatu vegetasi (berhutan), maka semakin kecil kemungkinan kehadiran kirinyuh. Koefisien regresi variabel NDMI sebesar -28,092 menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai NDMI atau semakin tingginya derajat kelembaban vegetasi, maka semakin kecil kemungkinan kehadiran kirinyuh begitupula dengan interpretasi yang sama terhadap nilai koefisien regresi variabel untuk jarak ke jalan trail sebesar -64,988. Penurunan nilai -2 Log Likelihood dari 133,084 menjadi 87,806 dengan signifikansi 0,000 (< 0,05) menunjukkan bahwa model regresi layak untuk digunakan. Hasil uji Hosmer and Lemeshow dengan signifikansi sebesar 0,888 (>0,05) menunjukkan variabel prediktor yang dipergunakan cocok (fit) dengan model yang disusun. Nilai Negelkerke R2 sebesar 0,501 (50,1%) menunjukkan bahwa 50,1% kesesuaian habitat kirinyuh dapat dijelaskan oleh variabel yang dipergunakan di dalam model, sementara 49,9% lainnya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk ke dalam model.
Hasil Analisis Komponen Utama yang dilakukan terhadap faktor peubah yang mempengaruhi tempat tumbuh kirinyuh menunjukkan bahwa dari 8 faktor lingkungan fisik yang diamati dapat dikelompokkan menjadi 3 faktor komponen utama. Hal ini diindikasikan dengan eigenvaluenya > 1. Ketiga komponen baru tersebut dapat menjelaskan sebesar 73,506 % dari variabilitas keseluruhan variabel faktor yang diamati (Tabel 3).
Komponen variabel elevasi/ketinggian adalah variabel yang cukup berpengaruh pada faktor komponen pertama (PC1), diikuti Jarak dari kebun. Komponen penutupan vegetasi (NDVI) adalah variabel yang berpengaruh pada
Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa variabel elevasi dan jarak kebun mempunyai hubungan positif yang tinggi terhadap komponen utama pertama. Sedangkan variabel NDVI mempunyai hubungan positif yang tinggi terhadap komponen kedua. Dan terakhir variabel NDMI dan nilai jarak dari sungai dan kemiringan lereng mempunyai hubungan positif yang tinggi terhadap komponen utama ketiga. Persamaan model kesesuaian habitat kirinyuh berdasarkan Analisis Komponen Utama adalah:
Persamaan diatas menunjukkan bahwa elevasi, jarak kebun dan NDVI mempunyai koefisien (bobot) yang paling tinggi diantara variable yang lain, dimana Y adalah Indeks Kesesuaian Habitat dan nilai variabel yang dimasukkan adalah skor dari masing-masing variabel yang terdapat di dalam persamaan tersebut.
Hasil validasi model menunjukkan bahwa model yang dibangun berdasarkan Analisis Regresi Logistik Biner menghasilkan 3 (tiga) kelas kesesuaian habitat kirinyuh yaitu pada kelas tinggi, sedang dan rendah sedangkan pada model yang dibangun berdasarkan Analisis Komponen Utama hanya menghasilkan 2 (dua) kelas kesesuaian yaitu tinggi dan sedang. Jika ditinjau lebih lanjut berdasarkan jumlah titik kirinyuh yang seharusnya tidak berada pada kelas kesesuaian rendah seperti yang ditemukan pada hasil validasi model berdasarkan Analisis Regresi Logistik Biner maka dapat dikatakan bahwa model yang dibangun untuk memprediksi sebaran dan kesesuaian habitat kirinyuh berdasarkan Analisis Komponen Utama adalah model yang lebih sesuai dibandingkan model yang dibangun berdasarkan Analisis Regresi Logistik Biner.
Ada beberapa hal yang dapat dilakukan sebagai upaya atau strategi dalam pengendalian dan pengelolaan spesies tumbuhan asing invasif pada kawasan koservasi khususnya di TNGGP yaitu 1) pencegahan; 2) pengendalian dan 3) monitoring dan evaluasi.
Beberapa hal yang dapat dijadikan saran berdasarkan hasil penelitian ini adalah bahwa pemodelan sebaran dan kesesuaian habitat kirinyuh menjadi sangat penting untuk upaya pengelolaan dan pengendalian jenis tumbuhan asing di TNGGP, oleh karena itu model ini dapat digunakan sebagai bahan masukan strategis bagi pengelolaan jenis tumbuhan asing invasif di TNGGP secara umum, selain itu pengembangan model dapat dilakukan dengan penelitian lanjutan dengan memasukkan faktor-faktor prediktor lain yang dianggap berpengaruh dalam sebaran dan keseuaian habitat kirinyuh, selain itu hal penting yang perlu diteliti lebih lanjut adalah mengenai bioekologi dari kirinyuh itu sendiri .
Kata kunci: pemodelan spasial, kesesuaian habitat, analisis regresi logistik biner, analisis komponen utama, kirinyuh, GIS, Resort Mandalawangi Cibodas.
I.
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Indonesia menduduki posisi yang penting dalam peta keanekaragaman hayati di dunia karena termasuk dalam sepuluh negara dengan keanekaragaman hayati yang tinggi (Indrawan et al. 2007). Keanekaragaman hayati tersebut memiliki peran yang sangat berarti bagi kehidupan manusia dan lingkungan, antara lain sebagai sumber pangan dan obat-obatan, menjadi reservoir air, menjaga siklus karbon dan lain sebagainya.
Saat ini keanekaragaman hayati mengalami penurunan yang cukup tinggi, yang apabila tidak segera dihentikan akan mengalami penurunan secara terus menerus dan diperkirakan sekitar 20-70 persen habitat asli telah lenyap (KLH, 2011). Kemerosotan keanekaragaman hayati antara lain disebabkan oleh kerusakan habitat akibat kegiatan konservasi lahan dan eksploitasi yang berlebihan serta adanya spesies asing invasif.
Tjitrosemito (2004 b) menyebutkan bahwa tumbuhan asing atau eksotik yang bersifat invasif atau lebih dikenal dengan invasive alien plant species (IAS)
adalah spesies tumbuhan yang tumbuh di luar habitat aslinya yang berkembang pesat dan menimbulkan gangguan dan ancaman kerusakan bagi ekosistem, habitat dan spesies tumbuhan lokal dan berpotensi menghancurkan habitat tersebut. Keberadaan tumbuhan asing dalam waktu yang lama akan mempengaruhi keanekaragaman hayati di kawasan konservasi. Invasi yang dilakukan oleh spesies tumbuhan asing invasif tersebut dapat mengubah relung spesies tumbuhan lokal di suatu habitat, mengubah struktur dan fungsi ekosistem dan mengganggu proses evolusi (D’Antonio & Vitousek 1992, Mack et al. 2000).
Beberapa kawasan konservasi seperti taman nasional di Indonesia telah menghadapi masalah dengan spesies asing ini. Masuknya spesies asing terutama spesies yang bersifat invasif ke dalam habitat alam taman nasional diketahui telah mempengaruhi aspek ekologi dan memberikan dampak negatif terhadap spesies asli/lokal dan pada akhirnya akan mempengaruhi sektor ekonomi. Berdasarkan hasil kegiatan identifikasi spesies-spesies tumbuhan asing di kawasan hutan Resort Cibodas pada tahun 2006 yang dilakukan oleh Balai Besar Taman
Nasional Gunung Gede Pangrango (BBTNGGP) ditemukan 35 spesies tumbuhan asing yang terdiri atas 7 spesies yang bersifat invasif dan 28 spesies lainnya bersifat non invasif. Dari ketujuh spesies yang bersifat invasif tersebut, kirinyuh [Austroeupatorium inulifolium (Kunth) R. M. King & H. Rob] merupakan spesies yang paling dominan ditemukan di dalam kawasan (BBTNGGP 2006).
Pengelolaan dan pengendalian invasi biologi telah menjadi tantangan besar bagi peneliti, pemerintah, dan masyarakat lainnya. Penelitian tentang spesies- spesies tumbuhan asing invasif sudah banyak dilakukan di berbagai tempat termasuk di beberapa kawasan taman nasional di Indonesia, namun data mengenai distribusi spasial dan kesesuaian habitat tumbuhan invasif yang sangat diperlukan sebagai data dasar dalam pengelolaan spesies tersebut masih sangat minim bahkan belum ada sama sekali.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan informasi faktor-faktor habitat yang penting bagi suatu spesies adalah pemodelan berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG). Keistimewaan SIG dalam penelitian ekosistem antara lain dalam hal efisiensi dan efektifitas dalam pengumpulan, penyimpanan dan pengolahan data dalam jumlah yang besar pada cakupan wilayah ekosistem