IV. METODE PENELITLAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian tentang Studi Komparasi Metode Inventarisasi dalam Pendugaan Populasi Owa Jawa di Taman Nasional Gunung Halimun-Salak ini dilaksanakan selama rt 4 bulan, dari bulan Januari hingga April 2009. Lokasi penelitian adalah habitat terganggu dan habitat tidak terganggu owa jawa yang terletak di wilayah Resort Gunung Bodas, Seksi Pengelolaan Taman Nasional (SPTN) Wilayah I11 Sukabumi, Taman Nasional Gunung Halimun-Salak (TNGHS). Berdasarkan adrninistrasi pemerintahan, lokasi penelitian ini termasuk dalam wilayah Kec. Cikakak, Kab. Sukabumi, Propinsi Jawa Barat. 4.2. Peralatan dan Bahan
Peralatan dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas: Peta Kawasan TNGHS, GPS, teropong (binokuler), haga hypsometer, clinometer, kompas, pita roll meter (50 m), pita anti air, kamera digital, dan daftar isian. 4.3. Kerangka Pemikiran
Kepadatan populasi owa jawa dapat diestimasi melalui beberapa metode inventarisasi, antara lain metode strip transect (ST), metode line transect (LT), dan metode variable circular plot (VCP). Metode ST biasanya digunakan pada populasi satwaliar yang mobilitasnya relatif rendah (Krebs 1998), sehingga untuk owa jawa metode ini layak untuk digunakan. Selain itu, ukuran tubuh owa jawa yang relatif besar memungkinkan satwa ini terlihat dengan mudah sehingga dapat memenuhi asumsi pengamatan dalarn metode ST, yakni bahwa s e l d obyek yang terdapat di dalam transek terlihat dengan jelas (Buckland et al. 2001). Metode ST baik untuk menginventarisasi wilayah yang luas (Nijman & Menken 2005), seperti halnya habitat owa jawa di TNGHS. Selain mobilitasnya yang relatif rendah, kepadatan populasi owa jawa yang rendah juga menjadi dasar pertimbangan untuk penggunaan metode LT, karena metode tersebut cocok untuk populasi yang jarang (Krebs 1998). Walaupun demikian, Nijman & Menken (2005), menyatakan bahwa metode ini tidak begitu layak untuk kelompok jenis gibon karena ukuran kelompoknya kecil dan sering
memberikan respon yang menurunkan tingkat
detektabilitasnya. Tingkat
detektabilitas owa jawa juga dipengaruhi oleh vegetasi yang rapat, serta tajuk yang tinggi dan tebal seperti yang m u m ditemukan pada habitat owa jawa di TNGHS. Pada kondisi yang demikian, maka alternatifnya adalah menggunakan metode VCP (Bibby et al. 1998). Rendahnya detektabilitas dan penghitungan ganda yang disebabkan oleh sifat dan perilaku owa jawa dan karakteristik habitatnya akan mempengaruhi jumlah dan keragaman data yang diperoleh. Pengaruh faktor-faktor tersebut mungkin berbeda pada ketiga metode, yang akan terlihat pada besaran nilai dugaan dan ketelitian nilai dugaan kepadatan populasi.
Efektifitas tiap-tiap
metode dapat dilihat dari ketelitian nilai dugaan kepadatan populasi yang dihasilkannya. Untuk itu penting untuk dilakukan pengujian terhadap tingkat ketelitian nilai dugaan ukuran populasi untuk mengidentifikasi tingkat efektifitas antara satu metode dengan metode lainnya. Selain faktor-faktor sifat dan perilaku satwa serta karakteristik habitat, kegiatan inventarisasi satwaliar juga dibatasi oleh biaya. Besaran biaya yang diperlukan oleh suatu metode inventarisasi tergantung pada tenaga, peralatan, dan waktu yang digunakan. Efisiensi suatu metode dapat dilihat dari besaran biaya yang dikeluarkan untuk menghasilkan data dengan tingkat ketelitian tertentu. Olch karena itu penting untuk dihitung besaran biaya yang dikeluarkan tiap-tiap metode guna mengidentifikasi perbedaan tingkat efisiensi antara satu metode dengan metode lainnya. Berdasarkan hasil identifikasi tingkat ketelitian nilai dugaan kepadatan populasi owa jawa dan besaran biaya yang diperlukan untuk mendapatkan nilai dugaan kepadatan populasi tersebut akan diperoleh satu metode inventarisasi yang terbaik, yakni metode yang menghasiIkan nilai dugaan kepadatan populasi owa jawa paling teliti dengan biaya yang rendah. Kerangka pemikiran yang diuraikan di atas disajikan secara skematis pada Gambar 2.
1
1
Analisis biaya
Pengujian ragam & nilai tengah
terbaik
Gambar 2 Kerangka pendekatan penelitian tentang komparasi metode inventarisasi dalam pendugaan ukuran populasi owa jawa di TNGHS
4.4. Metode Pengumpulan Data
4.4.1. Ukuran Populasi Owa Jawa
a. Asumsi Untuk mendapatkan data dari masing-masing metode yang dapat diperbandingkan maka pengumpulan data dilakukan secara simultan. Tiap-tiap metode menggunakan satu orang pengamat. Kemampuan ketiga orang pengamat dalam
pengumpulan data tersebut diasumsikan sama sehingga pengaruhnya
terhadap tiap-tiap metode dianggap sama. Untuk memenuhi asumsi tersebut, kepada para pengamat diberikan pelatihan singkat selama 1 minggu yang dilakukan secara langsung di lokasi penelitian.
Di samping itu, para pengamat
yang dipilih juga memiliki pengalaman dalam inventarisasi satwaliar serta dan memiliki pengenalan yang baik terhadap owa jawa.
b. Jumlah dan Cara Penempatan Unit Contoh Pengamatan Pada tiap-tiap tipe habitat ditempatkan 8 buah jalur pengamatan (transek) berbentuk garis l w s dengan panjang masing-masing 1 krn sehingga panjang total jalur pengamatan di tiap-tiap tipe habitat adalah 8 krn. Jalur pengarnatan ditandai dengan pita anti air.
Penentuan titik penempatan jalw pengamatan dilakukan
melalui observasi untuk memastikan keberadaan owa jawa. Jarak antara dua jalur pengamatan yang berdekatan ditetapkan minimal 500 meter dengan tujuan untuk menghindari tejadiiya penghitungan ganda. Dasar penetapan jarak antar jalur tersebut adalah ukuran wilayah jelajah (home range) owa jawa.
c. Waktu dan Teknik Pengamatan Pada tiap-tiap transek dilakukan pengamatan dengan ulangan sebanyak enarn kali, masing-masing tiga kali pada pagi hari dan tiga kali pada sore hari. Pengamatan pada pagi hari dimulai pukul 06.00 waktu setempat, sedangkan pengamatan sore hari dimulai pada pukul 13.30 waktu setempat. Jumlah jalur yang diarnati per sesi waktu pengamatan adalah dua jalur. Pada saat terjadi hujan pengamatan dihentikan, dan selanjutnya pengamatan dilanjutkan pada hari berikutnya pada waktu yang sama.
)
Keterangan ,-----:
QV
Gambar 3
Area pengamatan untukmetode strip transect Jalu r pen gamatan untu k metode ifne fransecl litlk pengamatan untukmetode V C P
Desain unit contoh pengamatan metode strip transect, line transect, dan variable circular plot
Teknik pengamatan dan data yang dicatat pada tiap-tiap metode diuraikan berikut ini. Metode Strip Transect (ST) Pengamat menyusuri garis transek dan melakukan pengamatan dalam radius 50 meter kiri-kanan garis transek. Batas radius pengamatan tersebut berdasarkan lebar transek yang dalam penelitian ini ditentukan 100 meter atau 50 meter diukur ke arah kiri-kanan garis transek. Penetapan lebar transek demikian berdasarkan pertimbangan bahwa rata-rata jangkauan atau jarak pandang maksimum manusia di hutan adalah 50 meter. Kecepatan berjalan pengamat ditentukan konstan
5
1 km/jam. Pada saat
owa jawa terdeteksi, pengamat meiuangkan waktu 5-10 menit untuk memastikan posisi (berada di dalam atau di luar transek) dan jumlah owa jawa (kelompok dan individu), serta mencatat data ke dalam lembar daftar isian.
Data yang dicatat
untuk keperluan pendugaan kepadatan berdasarkan metode ST adalah jumlah kelompok dan ukuran kelompok (jumlah individu dalam kelompok). Informasi lain yang dicatat adalah posisi
owa jawa secara horisontal (menurut arah
memanjang transek) dan vertikal (ketinggian owa jawa di atas pohon).
Metode Line Transect (LT) Seperti halnya pada metode ST, pengamat menyusuri garis transek dengan kecepatan konstan
* 1 kmljam.
Pengamatan dilakukan pada kedua sisi jalur
transek tanpa dibatasi batas radius pengamatan. Pada saat mendeteksi keberadaan owa jawa pengamat meluangkan waktu 5-10 menit untuk mencari posisi pengamatan yang tepat (pada garis transek) dan mencatat data ke dalam lembar daftar isian. Data yang dicatat adalah jumlah kelompok, ukuran kelompok owa jawa, dan jar& tegak lurus @erpendicular distance) owa jawa dengan garis transek. Jarak tegak lurus diukur dari titik pada garis transek yang posisinya tegak lurus menuju titik tengah geometris kelompok owa jawa. Apabila jarak tegak lurus sulit diperoleh, karena terkendala oleh kondisi lapangan, maka dilakukan pengukuran jarak antara posisi pengamat dengan owa jawa (sighting distance) dan sudut arah antara pengamat (sighting angle) dengan owa jawa dimaksud. Data jarak d m sudut pengamatan tersebut selanjutnya digunakan untuk menghitung jarak tegak lurus.
Infonnasi lain yang dicatat adalah posisi owa jawa secara
horisontal (menurut arah memanjang transek) dan vertikal (ketinggian di atas pohon). Metode Variable Circular Plot (VCP) Pengamatan dilakukan pada titik pengamatan yang ditempatkan secara sistematis di sepanjang garis transek. Jarak antar titik pengamatan adalah 150 meter sehingga dalam satu garis transek yang panjangnya satu km terdapat tujuh titik. Dengan demikian jumlah total titik pengamatan di tiap-tiap tipe habitat adalah 56 titik. Penentuan jarak antara titik pengamatan tersebut didasarkan atas pertirnbangan jangkauan pengamatan yang memungkinkan owa jawa masih bisa terlihat dengan jelas. Pengamatan dilakukan oleh seorang pengamat secara berurutan dari satu titik ke titik berikutnya. Lama pengamatan pada tiap-tiap titik adalah 10 menit dan setelah itu berpindah ke titik berikutnya. Owa jawa yang dicatat hanya yang terdeteksi dari titik (point) pengamatan.
Data yang dicatat
adalah jumlah
kelompok, ukuran kelompok, dan jarak antara pengamat dengan owa jawa (radial
distance). Jarak radial diukur antara titik pengamatan dengan perkiraan titik tengah geometris kelompok owa jawa. Informasi lain yang dicatat adalah posisi owa jawa secara vertikal (ketinggian di atas pohon). 4.4.2. Perilaku Owa Jawa
Perilaku owa jawa antara lain: pola penggunaan ruang, respon owa jawa terhadap kehadiran manusia, pola bersuara, dan pola penggunaan waktu. Data dan informasi mengenai perilaku owa jawa tersebut dikumpulkan bersamaan dengan pengurnpulan data populasi pada jalur dan titik pengamatan.
Selain
pengamatan langsung, informasi mengenai perilaku owa jawa juga akan dilengkapi melalui studi literatur. 4.4.3. Karakteristik Habitat
Karakteristik habitat meliputi ketinggian lokasi, kelerengan dan bentuk topografi, struktur vegetasi, iklim mikro, dan hidrologi. Data mengenai struktur vegetasi dikumpulkan melalui analisis vegetasi dengan metode jalur berpetak. Petak pengamatan vegetasi ditempatkan pada jalur pengamatan owa jawa dengan
jarak antar petak sejauh 150 meter. Desain petak contoh pengamatan vegetasi disajikan pada Gambar 4.
lalur pengamatan sepanjang 1000 m
Jarak antar petak 150 m
Keterangan :
Petak ukur 10 x 10 m untuk pengamatan vegetasi tk tiang Petak ukur 20 x 20 m untuk pengamatan vegetasi tk pohon
Gambar 4 Desain petak pengamatan vegetasi dengan metode jalur berpetak Data vegetasi yang dicatat adalah nama jenis, jumlah jenis, tinggi bebas cabang, tinggi pohon, dan diameter tajuk.
Data dan informasi mengenai
karakteristik lingkungan lainnya dikumpulkan dari literatur atau sumber-sumber laimya seperti stasiun klimatologi, dan lain-lain.
4.4.4. Biaya Pelaksanaan Inventarisasi Pengurnpulan data biaya pelaksanaan inventarisasi dimaksudkan untuk menentukan besamya biaya yang dikeluarkan pada tiap-tiap metode inventarisasi. Komponen biaya pelaksanaan inventarisasi terdiri dari biaya tenaga kerja dan biaya bahanlperalatan. 4.5. Pengolahan dan Analisis Data 4.5.1. Analisis kepadatan populasi
Mengingat owa jawa merupakan satwa yang hidup berkelompok maka perhitungan kepadatan biasanya dinyatakan dalam satuan kelompoWluas areal (km2 atau ha). Dugaan kepadatan kelompok tersebut kemudian dikonversi ke dalam satuan individulluas dengan cara mengalikan nilai kepadatan kelompok tersebut dengan nilai rata-rata ukuran kelompok (Nijman & Menken 2005, Rosenbaum et al. 1998). Oleh karena itu hanya data kelompok (terdiri atas dua individu atau lebih) yang dimasukkan dalam perhitungan kepadatan populasi. Perhitungan nilai dugaan kepadatan populasi owa jawa berdasarkan hasil pengamatan masing-masing metode inventarisasi diuraikan berikut ini. a. Metode Str& transect (ST) Perhitungan nilai dugaan kepadatan populasi owa jawa menggunakan
persamaanprobabilityproportional to size sampling (Caughley & Sinclair 1994).
Keterangan: =
nilai dugaan kepadatan populasi (kelompok/km2)
y,
=
jumlah kelompok yang terdeteksi di dalam transek ke-i
ai
=
luas transek ke-i (km2)
n
=
jumlah transek
Kepadatan populasi owa jawa dalam satuan individu/krn2 dihitung dengan persamaan:
Keterangan: x = rata-rata ukuran kelompok (individukelornpok) xi
=
jumlah individu pada kelompok ke-i
Y
=
jumlah total kelompok yang teramati ~ a ~ a m (dan ~ isirnpangan ) baku (SED)dari nilai dugaan kepadatan populasi
tersebut diperoleh dengan persamaan :
Keterangan: 2
SD
=
ragam nilai dugaan kepadatan populasi
SED = simpangan baku nilai dugaan kepadatan populasi
D
=
nilai dugaan kepadatan populasi (kelompokIkm2)
n
=
jurnlah unit contoh
a
= luas transek ke-i (~rn')
y
=
jurnlah kelornpok teramati di dalarn transek ke-i
Selanjutnya nilai dugaan selang pada tingkat kepercayaan 95% (a
=
0,05)
dihitung dengan persamaan :
Keterangan: =
nilai dugaan kepadatan populasi (kelornpok/krn2)
SED = simpangan baku nilai dugaan kepadatan populasi ta12,db
=
nilai t-tabel pada tingkat kepercayaan sebesar a dan derajat bebas n-1
Ketelitian (precision) nilai dugaan kepadatan populasi dihitung dengan rumus:
P =(I-CV)*100%,
cv=-,SED b
Keterangan:
P
= ketelitian nilai dugaan kepadatan populasi (%)
CV = koefisien variasi nilai dugaan kepadatan populasi
b
=
nilai dugaan kepadatan populasi (kelompokkm2)
SED= Simpangan baku nilai dugaan kepadatan populasi
b. Metode Line Transect (LT) Perhitungan nilai dugaan kepadatan populasi, ragam, dan simpangan baku dari nilai dugaan kepadatan populasi menggunakan persamaan m u m
line
transect sampling (Burnham & Anderson 1976). Nilai dugaan kepadatan populasi dihitung dengan rumus:
Keterangan: =
nilai dugaan kepadatan populasi (kelornpoWkm2)
f(0)
=
fungsi peluang kepadatan dari data line transek
g(x)
=
peluang terdeteksinya satwa dihitung dari garis transek
w
=
lebar jalur pengamatan
n
=
jumlah kelompok teramati
L
=
total panjang jalur transek
Ragam dari nilai dugaan kepadatan populasi dihitung dengan persamaan:
Keterangan: var
6)=
ragam dari kepadatan populasi dugaan
cv(n)
=
koefisien variasi dari jumlah kelompok teramati
cv(f(0))
=
koefisien variasi dari fungsi peluang kepadatan
Nilai kuadrat koefisien variasi jumlah kelompok teramati dihitung dengan rumus:
Keterangan: var (n)
=
ragam dari kelompok yang teramati
n
=
jumlah total kelompok teramati
ni
=
jumlah kelompok pada jalur pengamatan ke
L
=
panjang total jalur pengamatan (krn)
li
=
panjang jalur pengamatan ke-i
k
=
jumlah jalur pengamatan Nilai kuadrat koefisien variasi dari fungsi peluang kepadatan dihitung
dengan rumus:
Keterangan: var(f(0)) = ragam dari kelompok yang teramati f(0) = fungsi peluang kepadatan n
=
jumlah total kelompok teramati
Selanjutnya, simpangan baku dari nilai dugaan kepadatan populasi dihitung dengan rumus:
Selanjutnya nilai dugaan selang pada tingkat kepercayaan 95% (a dihitung dengan persamaan :
Keterangan:
]j
=
nilai dugaan kepadatan populasi (kelompokkm2)
SED= simpangan baku nilai dugaan kepadatan populasi t,,,,,,
=
nilai t-tabel pada tk kepercayaan sebesar a dan derajat bebas n-1
=
0,05)
Berdasarkan nilai dugaan kepadatan populasi dan simpangan baku dari nilai dugaan kepadatan tersebut dapat dihitung koefisien variasi (CV), yang selanjutnya digunakan untuk menghitung tingkat ketelitian (precision) dari metode LT dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan:
P
=
ketelitian nilai dugaan kepadatan populasi (Oh)
CV
=
koefisien variasi nilai dugaan kepadatan populasi nilai dugaan kepadatan populasi (kelompok/km2)
=
SED= simpangan baku nilai dugaan kepadatan populasi Untuk mempermudah perhitungan tersebut akan digunakan program pengolah data yang berbasis distance sampling yaitu program DISTANCE. c. Metode Variable CircrrlarPlot (VCP)
Perhitungan nilai dugaan kepadatan populasi akan menggunakan persamaan umumpoint fransect sampling (Ramsey & Scott 1979), dengan rumus:
Keterangan: =
nilai dugaan kepadatan populasi (kelompok/km2)
k
=
jumlah total pengamatan
n
= jumlah total kelompok teramati
h(0)
=
fungsi peluang kepadatan dari data point transek
g(r) = peluang terdeteksinya satwa dari dihitung dari titik pengamatan r
=
jarak deteksi
w
=
lebar radius pengamatan
Ragam dari nilai dugaan kepadatan populasi dihitung dengan rumus:
Keterangan: v a r ( ~ ) = ragam dari kepadatan populasi dugaan cv(n)
=
koefisien keragaman dari jumlah kelompok teramati
cv(h(0))
=
koefisien keragaman dari fungsi peluang kepadatan
Nilai kuadrat koefisien variasi dari jumlah kelompok teramati dihitung dengan rumus:
Keterangan: var(n) -
=
ragam dari kelompok yang teramati
n
=
nilai rata-rata kelompok dari seluruh pengamatan
ni
=
jumlah kelompok pada titik pengamatan ke-i
k
= jumlah total titik pengamatan
Nilai koefisien variasi dari fungsi peluang kepadatan dihitung dengan rumus:
Keterangan: var(h(0)) = ragam dari fungsi peluang kepadatan h(0)
=
fungsi peluang kepadatan
n
=
jumlah total kelompok teramati
Dari nilai ragam tersebut di atas, selanjutnya dapat diperoleh simpangan baku nilai dugaan kepadatan populasi yang dihitung dengan rumus:
Selanjutnya nilai dugaan selang pada tingkat kepercayaan 95% (a diiitung dengan persamaan :
=
0,05)
Keterangan: =
nilai dugaan kepadatan populasi (kelompok/km2)
SED= simpangan baku nilai dugaan kepadatan populasi ta,2.,,
=
nilai t-tabel pada tk kepercayaan sebesar a dan derajat bebas n-1
Berdasarkan nilai dugaan kepadatan populasi dan simpangan baku dari nilai dugaan tersebut dapat dihitung koefisien variasi (CV), yang selanjutnya digunakan untuk menghitung tingkat ketelitian (precision) dari metode VCP dengan rumus:
P =(I-CV)*lOO%,
c v =SEa , il
Keterangan: P
=
ketelitian nilai dugaan kepadatan populasi (%)
CV
=
koefisien keragaman nilai dugaan kepadatan populasi
=
nilai dugaan kepadatan populasi (kelompok/km2)
A
D
SED = simpangan baku nilai dugaan kepadatan populasi 4.5.2. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan terhadap nilai dugaan kepadatan populasi dan ragamnya.
Pengujian nilai dugaan kepadatan populasi dimaksudkan untuk
mengidentifikasi apakah ada perbedaan nilai dugaan kepadatan populasi yang dihasilkan oleh metode ST, LT, dan VCP. Pengujian nilai dugaan kepadatan populasi akan menggunakan uji-t,dengan statistik uji sebagai berikut (Mattjik & Sumertajaya 2006):
Keterangan: & xz
=
nilai dugaan kepadatan dari metode yang diperbandingkan
s: & s i
=
ragam dari kedua nilai dug-
nl & n2
=
jumlah unit pengamatan dari kedua metode yang diperbandingkan
xl
Hipotesis yang diuji adalah : HO: p1.~SSodan HI: p1.p2>6o
kepadatan yang diperbandingkan
Jika
lebih besar daripada
thit,,,,
maka HO ditolak yang berarti bahwa
nilai dugaan kepadatan populasi dari kedua metode yang diperbandingkan berbeda pada tingkat kepercayaan sebesar a. Pengujian ragam dimaksudkan untuk mengidentifikasi apakah terdapat perbedaan ragam nilai dugaan kepadatan populasi yang dihasilkan oleh metode
ST, LT, dan VCP. Pengujian ragam tersebut akan menggunakan uji-f , dengan statistik uji sebagai berikut (Walpole 1992):
Keterangan: 2
s2 I dan S2
=
ragam nilai dugaan kepadatan populasi dari kedua metode yang diperbandingkan
Hipotesis yang diuji adalah : 2
2
2
2
H O : q = G 2 danH1:0, f G 2 Jika
fhitung
> fa~2(vl,v2) atau fhilung < fi-d(vl,v2) maka HO ditolak yang berarti
bahwa ragam nilai dugaan kepadatan populasi dari kedua metode yang diperbandingkan tersebut berbeda pada tingkat kepercayaan sebesar a. 4.5.3. Analisis Vegetasi
Analisis vegetasi dilakukan untuk mengidentifikasi kerapatan pohon dan struktur tajuk. Kerapatan pohon yang dihitung hanya pada tingkat pertumbuhan tiang dan pohon (diameter batang
>
10 cm).
Kerapatan pohon pada lokasi
pengamatan tersebut diiitung dengan persamaan : Kerapatan (K)
=
Jumlah individu semua jenis Total luas unit contoh (ha)
Analisis struktur tajuk dilakukan melalui penggambaran profil pohon. Penggambaran profil pohon dilakukan untuk tingkat pohon dan tiang saja karena pada strata vegetasi inilah aktivitas harian owa jawa berlangsung.
4.5.4. Analisis Biaya Inventarisasi Biaya inventarisasi yang diperhitungkan dalam penelitian ini dibatasi pada biaya yang dikeluarkan pada tahapan pengurnpulan data. Biaya tiap-tiap metode tersebut dihitung dengan rumus m u m :
C=C,+C, Keterangan: C
=
Biaya total pelaksanaan inventarisasi (Rpltransek)
Cf
=
Biaya tetap (Rp)
Cv
=
Biaya variabel (Rpltransek)
Biaya tetap mencakup biaya yang dikeluarkan untuk pengadaan bahan dan peralatan pengumpulan data, sedangkan biaya variabel meliputi biaya tenaga kerja untuk penyiapan unit contoh pengamatan dan pelaksanaan pengamatan. 4.5.5. Analisis Metode Optimal Analisis metode optimal dimaksudkan untuk mendapatkan metode yang terbaik. Metode analisis untuk mendapatkan metode inventarisasi owa jawa yang optimal mengikuti prinsip metode Wiegert (Krebs 1998) dalam menentukan bentuk ukuran kuadrat optimal. Berdasarkan metode Wiegert tersebut, penentuan metode inventarisasi yang optimal didasarkan pada biaya relatif (relative cost) dan ragam relatif (relative variance). Biaya relatif suatu metode diperoleh dengan persamaan :
Keterangan: C,
=
Biaya relatif suatu metode (Rp)
Ci
=
Biaya total suatu metode (Rp)
C,
=
Biaya total paling kecil dari ketiga metode (Rp)
Dengan cara yang sama, ragam relatif suatu metode dihitung dengan
Keterangan:
S,
= ragam relatif suatu metode
2
Si
=
ragam suatumetode
=
ragam paling kecil dari ketiga metode
2
S,
Berdasarkan hasil perkalian antara biaya relatif dan keragaman relatif tersebut, maka dapat ditentukan metode terbaik yaitu metode yang memberikan nilai hasil perkalian biaya relatif dengan ragam relatif paling kecil.
