Main Article Content

Abstract

Rangkong gading merupakan jenis satwa yang dilindungi di Indonesia berdasarkan Undang-Undang No. 5 Tahun 1990 tentang konservasi Sumber Daya Alam Hayati dan Ekosistemnya dan Peraturan Pemerintah No7 Tahun 1999 tentang Pengawetan Tumbuhan dan Satwa. Habitat rangkong gading tersebar di lima wilayah negara, yaitu Myanmar, Thailand, Malaysia (semenanjung Malaysia dan Serawak), Brunei, dan Indonesia (Sumatera dan Kalimantan). Kawasan Geopark Silokek, Kabupaten Sijunjung, Sumatera Barat merupakan salah satu wilayah yang teridentifikasi sebagai habitat rangkong gading. Selain bentuk fisiknya yang unik, satwa ini memiliki fungsi ekologis sebagai pemancar biji di dalam hutan. Pemanfaatan Teknologi Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi Geografis (SIG) sangat dibutuhkan untuk menindetifikasi persebaran habitat rangkong gading dalam penelitian ini. Data yang digunakan adalah citra Landsat OLI 8 dan data geospasial terkait Geopark Silokek. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan Kawasan prioritas konservasi Rangkong gading di kawasan Geopark Silokek. Dengan menggunakan algoritma MaxEnt (maximum entropy) berdasarkan titik satwa, maka dapat diprediksi probabilitas persebaran habitat rangkong di kawasan Geopark Silokek. Berdasarkan hasil penelitian, wilayah yang potensial untuk konservasi rangkong di kawasan Geopark Silokek terdapat di Kawasan perbukitan hutan lindung bagian utara dan timur laut. Parameter yang paling berpengaruh dalam pemodelan ini yaitu jarak dari sungai, lereng, dan penggunaan lahan.

Keywords

Pemodelan habitat Rangkong Gading Maximum Entropy(MaxEnt)

Article Details

How to Cite
Hidayat, R. A., & Febriani, N. (2021). PEMODELAN PROBABILITAS SEBARAN HABITAT UNTUK MENETUKAN KAWASAN PRIORITAS KONSERVASI BURUNG RANGKONG GADING (Rhinoplax vigil) DI GEOPARK SILOKEK, KABUPATEN SIJUNJUNG. Konservasi Hayati, 17(1), 35–43. https://doi.org/10.33369/hayati.v17i1.14673

References

  1. Baldwin, R. 2009. Use of maximum entropy modeling in wildlife research. Entropy, 11 : 864 - 866.
  2. Elith J., Graham C. H., Anderson, R. P., Dudik, M., Ferrier, S., Guisan, A., Hijmans, R. J., Huettmann, F., Leathwick, J. R., Lehmann, A., Li, J., Lohmann, L. G., Loiselle, B. A., Manion, G., Moritz, C., Nakamura, M., Nakazawa, Y., Overton, J. M., Peterson, A. T., Phillips, S. J., Richardson, K., Scachetti-Pereira, R., Schapire, R. E., Soberon, J., Williams S., Wisz, M. S., Zimmermann, N. E. (2006) Novel methods improve prediction of species’ distributions from occurrence data. Ecography 29(2):129–151.
  3. Kumara, I. 2006. Karakteristik Spasial Habitat Burung Rangkong Di Taman Nasional Danau Sentarum. Tesis Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor: Bogor.
  4. Kusuma, D. 2019. Geopark Silokek Sijunjung Menuju UNESCO Global Park. Jurnal Pembangunan Nagari, Volume 4 Nomor 1 Edisi Juni 2019 : 17-32.
  5. Hadiprakarsa, Y., and M. F. Kinnaird. 2004. Foraging characteristics of an assemblage of four Sumatran hornbill species. Bird Conservation International 14:S53- S62-S53-S62.
  6. Hernandez, P.A.; Graham, C.H.; Master, L.L.; Albert, D.L. The effect of sample size and species characteristics on performance of different species distribution modeling methods. Ecography 2006, 29, 773–785.
  7. Indarto, Faisol, A. (2012). Konsep Dasar Analisis Spasial. Penerbit ANDI : Yogyakarta. (2018).
  8. Latifiana, K. (2018). Pemetaan Potensial Hepterofauna Pada Daerah Terdampak Erupsi Gunung Merapi 2010. Seminar Nasional Geomatika 2018: Penggunaan dan Pengembangan Produk Informasi Geospasial Mendukung Daya Saing Nasional : 497 - 510.
  9. KLHK. (2018). Strategi Dan Rencana Aksi Konservasi Rangkong Gading (Rhinoplax Vigil) Indonesia 2018-2028.
  10. Merow C, Smith MJ, Silander JA (2013) A practical guide to MaxEnt for modeling species’ distributions: what it does, and why inputs and settings matter. Ecography 36(10):1058–1069. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2013.07872.x
  11. Perumal, K., & Bhaskaran, R. (2010). Supervised Classification Performance of Multispectral Images. Journal of Computing, Volume 2, Issue 2: 124:129.
  12. Phillips, S. J., & Dudik, M. (2008). Modeling of Species Distribution with Maxent: New Extensions and a Comprehensive Evaluation. Ecography, 31, 161–175.
  13. Phillips, S.J.; Anderson, R.P.; Schapire, R.E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. 2006. Ecol. Model.190, 231–259.
  14. Phillips, S.J. A brief tutorial on Maxent, versions: 3.3.1. Available online: http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/ (accessed on August 19, 2009).