PATCH ANALYSIS MENGGUNAKAN FRAGSTAT (Studi Kasus Area Jambi)
Oleh : Muhammad Ramdhan
Pendahuluan Patch merupakan suatu terminologi dasar dalam ekologi lanskap didefinisikan sebagai sebuah area yang relatif homogen yang berbeda dengan sekelilingnya (Forman 1995). Patch merupakan unit dasar dari lanskap yang berubah dan berfluktuasi. Proses perubahan dan fluktuasi ini disebut sebagai dinamika patch. Patch memiliki bentuk tertentu dan konfigurasi spasial, dan dapat digambarkan dalam komposisi variabelvariabel internalnya seperti jumlah pohon, jumlah jenis pohon, tinggi pohon, atau variabel lainnya (Forman 1995). Landscape ekologi melibatkan studi tentang pola lanskap dan landcover, interaksi antara patch dalam mosaik lanskap, dan bagaimana pola-pola ini dan interaksi berubah dari waktu ke waktu. Selain itu, ekologi lansekap melibatkan penerapan prinsip-prinsip ini dalam formulasi dan pemecahan masalah dunia nyata. Landscape ekologi sebagian besar didasarkan pada gagasan bahwa pola elemen landscape (patch) sangat mempengaruhi karakteristik ekologi, termasuk populasi vertebrata dan deskripsi tutupan lahan. Kemampuan untuk mengukur struktur lanskap merupakan prasyarat untuk studi fungsi lanskap dan perubahannya. Untuk alasan ini, banyak penekanan telah ditempatkan pada mengembangkan metode untuk mengukur struktur lanskap. Sebagian besar upaya untuk saat ini telah disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan tujuan penelitian yang spesifik dan telah menggunakan user-generated program komputer untuk melakukan analisis. Program yang dibuat pengguna seperti memungkinkan untuk dimasukkannya metode analisis disesuaikan dan hubungan mudah untuk program lain seperti spasial model simulasi pada software GIS komersial telah tersedia, namun pada umumnya kurang memiliki kemampuan canggih dalam menganalisis suatu patch. Sebagian besar program yang dibuat pengguna ini terbatas pada lingkungan hardware tertentu, yang tertanam dalam paket perangkat lunak yang lebih besar yang dirancang untuk mencapai tujuan penelitian tertentu, tidak menawarkan array yang luas dari metrik lanskap, dan dirancang untuk menganalisis gambar raster saja (McGarigal, 2014). Laporan ini akan menggambarkan sebuah program yang disebut FRAGSTATS yang dikembangkan oleh Forest Science Department, Oregon State University. Aplikasi FRAGSTATS akan digunakan untuk menganalisis kelas landcover dari dua area studi di Provinsi Jambi.
Metodologi Data yang digunakan adalah peta tutupan lahan (landcover) provinsi Jambi yang diperoleh dari tim asisten mata kuliah PSL-640 (Dasar SIG dan Lingkungan). Peta tutupan lahan tersebut berbentuk vektor dalam format *.shp. Dengan menggunakan software ArcGIS, dipilih 2 area studi untuk dianalisis kelas landcover-nya seperti terlihat pada Gambar 1. Parameter pada kelas landcover di 2 area studi ini akan dianalisis dengan menggunakan Largest Patch Index (LPI) dan Edge Density (ED). Number of Patch (NP), Patch Density (PD), dan Landscape Shape Index (LSI). Adapun software yang digunakan untuk menganalisis patch tersebut adalah FRAGSTATS 4.2.
Gambar 1. Peta tutupan lahan provinsi Jambi beserta 2 area studi Largest Patch Index (LPI) sama dengan luas area (m2) dari patch terbesar dari jenis patch yang sesuai dibagi dengan total area landscape, dikalikan dengan 100 (untuk mengkonversi ke persentase); dengan kata lain, LPI sama dengan persentase dari patch terbesar terhadap lanskap keseluruhan. Rumus yang digunakan adalah :
Density tepi (ED) standarisasi tepi untuk per satuan luas dasar itu memfasilitasi perbandingan antara lanskap dengan ukuran berbeda. ED sama dengan jumlah panjang (m) dari semua segmen tepi melibatkan jenis patch yang sesuai, dibagi dengan luas lanskap keseluruhan (m 2), dikalikan dengan 10.000 (untuk mengkonversi ke hektar). Jika perbatasan lanskap hadir, ED meliputi segmen batas lanskap yang melibatkan jenis patch yang sesuai dan mewakili hanya tepi yang benar (yaitu, kontras berat> 0). Jika perbatasan lanskap absen, ED termasuk proporsi yang ditentukan pengguna dari segmen batas lanskap yang melibatkan jenis patch yang sesuai. Terlepas dari apakah perbatasan lanskap hadir atau tidak, ED termasuk proporsi yang ditentukan pengguna dari segmen latar belakang tepi melibatkan jenis patch yang sesuai.
Number of Patch (NP) sama dengan jumlah patch dari jenis patch yang sesuai. NP dapat menunjukkan ke heterogenan suatu bentukan landscape di studi area.
Patch Density (PD) sama dengan jumlah patch dari jenis patch yang sesuai (NP) dibagi dengan luas lanskap total, dikalikan dengan 10.000 dan 100 (untuk mengkonversi ke 100 hektar). PD dapat digunakan pula sebagai indeks ke heterogenan suatu bentukan landscape.
Landscape Shape Index (LSI) adalah suatu alternatif untuk indeks bentuk patch yang didasarkan pada "rata-rata" karakteristik Patch di tingkat kelas dan lanskap. Indeks ini mengukur rasio perimeter-ke-daerah untuk lanskap secara keseluruhan. Indeks ini identik dengan indeks keanekaragaman habitat yang diusulkan oleh Patton (1975), kecuali bahwa kita menerapkan indeks di tingkat kelas juga. Indeks ini mengkuantifikasi jumlah tepi yang ada dalam lanskap relatif terhadap apa yang akan hadir di lanskap dengan ukuran yang sama tapi dengan bentuk geometris yang sederhana (lingkaran dalam vektor, persegi di raster) dan tidak ada ujung dalam (yaitu, lanskap terdiri dari patch melingkar tunggal atau persegi). LSI = 1 ketika lanskap terdiri dari Patch lingkaran tunggal (vektor) atau persegi (raster); LSI meningkatkan tanpa batas sebagai bentuk lanskap menjadi lebih tidak teratur dan/atau panjang tepi nya meningkat dalam suatu lanskap.
Melalui parameter-parameter diatas kedua studi area di provinsi Jambi akan di bandingkan sebagai pembeda karakteristik wilayah masing-masing. Studi Area A (Gambar 2.) terletak di sebelah barat provinsi Jambi dan memiliki 10 kelas tutupan lahan berupa : Forest, Bush/srubs, Cashcrop, settlement,barren land, water body, Agriculture, Upland agriculture, Mining dan swamp. Studi Area B (Gambar 3.) terletak di sebelah timur provinsi Jambi dan memiliki 7 kelas tutupan lahan berupa : Forest, Cashcrop, settlement,barren land, water body, Upland agriculture dan swamp.
Gambar 2. Peta tutupan area studi A
Gambar 3. Peta tutupan area studi B
Hasil dan Pembahasan Hasil untuk patch parameter di studi area A dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini; Tabel 1. Hasil analisis fragstat untuk area studi-A
ID
TYPE
1
Forest
2
Bush/srubs
3
Cashcrop
4
settlement
5
barren land
6
water body
7
Agriculture
8
Upland agriculture
9
Mining
10
swamp
NP 50 3 1 12 11 72 2 5 5 17
PD 0.0506
LPI 1.6133
ED 3.5396
LSI 12.0541
0.0030
0.0091
0.0284
1.7500
0.0010
7.2381
0.4375
1.3706
0.0122
3.0828
1.7075
4.7396
0.0111
0.0476
0.2896
5.1379
0.0729
0.3646
2.7729
18.6216
0.0020
1.1515
0.3059
2.1096
0.0051
68.0335
8.7714
9.0792
0.0051
0.4881
0.7494
6.3559
0.0172
1.0867
1.7034
7.5536
Dari tabel diatas dapat dianalisis bahwa untuk area studi - A tutupan lahan yang memiliki patch terbanyak (NP) di wilayah studi ini adalah Water body. Dari segi kerapatan patch (PD) juga Water body memiliki nilai tertinggi. Hal ini menunjukkan di daerah tersebut kaya dengan sungai/aliran air. Sedangkan dari ukuran Patch (LPI) dan (ED) upland agriculture memiliki nilai yang terbesar, hal ini berarti di area studi didominasi oleh tutupan lahan pertanian dataran tinggi. Sedangkan LSI (Landscape shape index) menunjukkan keberagaman bentuk landscape yang ada, untuk water body memiliki LSI yang tinggi, menunjukkan bahwa ada bentukan waterbody yang beragam di area studi. Sedangkan hasil patch parameter di studi area B dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini; Tabel 2. Hasil analisis fragstat untuk area studi-B ID
TYPE
1
Forest
2
Cashcrop
3
settlement
4
barren land
NP 24 6 10 5
PD 0.0243
LPI 7.7526
ED 2.7506
LSI 6.2017
0.0061
22.3342
3.9457
6.5789
0.0101
4.9230
0.9520
3.4527
0.0051
0.0952
0.2208
3.8929
5
water body
6
Upland agriculture
7
swamp
86 8 22
0.0871
2.0447
2.2341
11.5938
0.0081
13.7137
2.5238
4.8732
0.0223
11.3843
4.5371
6.8420
Dari tabel diatas dapat dianalisis bahwa untuk area studi - B tutupan lahan yang memiliki patch terbanyak (NP) di wilayah studi ini sama dengan area A yaitu Water body. Dari segi kerapatan patch (PD) juga Water body memiliki nilai tertinggi. Hal ini menunjukkan di daerah tersebut kaya dengan sungai/aliran air. Sedangkan dari ukuran Patch (LPI) dan (ED) cashcrop memiliki nilai yang terbesar, hal ini berarti di area studi didominasi oleh tutupan lahan perkebunan (cashcrop). Sedangkan LSI (Landscape shape index) menunjukkan keberagaman bentuk landscape yang ada, untuk water body memiliki LSI yang tinggi, menunjukkan bahwa ada bentukan waterbody yang beragam di area studi. 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
A B
Gambar 4. Grafik Number of Patch (NP) pada Area Studi A dan B
Gambar 4. Dan Gambar 5. Menunjukkan bahwa pada studi area A maupun B jenis tutupan lahan water body memliki nilai NP dan PD yang tinggi. Hal ini berarti bahwa pada kedua area tersebut banyak terdapat air, karena terdapat sungai yang mengalir di kedua area tersebut.
0.1000 0.0900 0.0800 0.0700 0.0600 0.0500 0.0400 0.0300 0.0200 0.0100 0.0000
A B
Gambar 5. Grafik Patch Density (PD) pada Area Studi A dan B
80.0000 70.0000 60.0000 50.0000 40.0000 30.0000 20.0000
A
10.0000
B
0.0000
Gambar 6. Grafik Largest Patch Indeks (LPI) pada Area Studi A dan B
Pada Gambar 6. studi area A jenis tutupan lahan yang memiliki nilai LPI tertinggi adalah upland agriculture, hal ini menunjukkan bahwa area A didominasi oleh jenis tutupan lahan pertanian lahan tinggi. Sedangkan di studi area B jenis tutupan lahan cashcrop memliki nilai LPI yang tinggi. Hal ini berarti bahwa pada area B cashcrop lebih mendominasi. Dari sebaran jenis tutupan lahannya, terlihat bahwa area B lebih heterogen dari area A.
10.0000 9.0000 8.0000 7.0000 6.0000 5.0000 4.0000 3.0000 2.0000 1.0000 0.0000
A B
Gambar 7. Grafik Edge Density (ED) pada Area Studi A dan B Pada Gambar 7. studi area A jenis tutupan lahan yang memiliki nilai ED tertinggi adalah upland agriculture, hal ini menunjukkan bahwa di area A jenis tutupan lahan pertanian lahan tinggi jelas terlihat. Sedangkan di studi area B jenis tutupan lahan cashcrop dan swamp memliki nilai ED yang tinggi. Hal ini berarti bahwa pada area B cashcrop dan swamp lebih mudah di identifikasi.
20.0000 18.0000 16.0000 14.0000 12.0000 10.0000 8.0000 6.0000 4.0000 2.0000 0.0000
A B
Gambar 8. Grafik Landscape shape index (LSI) pada Area Studi A dan B
Pada Gambar 8. Menunjukkan bahwa pada studi area A maupun B jenis tutupan lahan water body memliki nilai LSI yang tinggi. Seperti Gambar 4. Dan Gambar 5 hal ini berarti bahwa pada kedua area tersebut banyak terdapat air, karena terdapat sungai yang mengalir di kedua area tersebut.
Kesimpulan Fragstat merupakan software yang user-friendly untuk melakukan analisis patch di suatu kawasan. Dengan Fragstat telah diperoleh parameter-parameter patch untuk 2 area studi di provinsi Jambi. Adapun dari hasil perbandingan patch parameter antara kedua studi area tersebut dapat disimpulkan sebagai berikut: -
Area studi A lebih didominasi oleh tutupan lahan pertanian dataran tinggi. Sedangkan Area studi B lebih didominasi oleh tutupan lahan perkebunan (cashcrop). Area studi A dan B merupakan wilayah yang banyak terdapat air hal ini ditunjukkan dengan nilai NP, PD dan LSI yang tinggi untuk jenis tutupan lahan water body.
Daftar Pustaka Forman R.T.T. 1995. Land mosaics: the ecology of landscapes and regions.Cambridge University Press, Cambridge, 632 pp. Gunawan H. Dan Prasetyo L.B. 2013. Fragmentasi Hutan : Teori yang mendasari penataan ruang hutan menuju pembangunan berkelanjutan. Pusat Penelitian dan Pengembangan Konservasi dan Rehabilitasi Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan Kementerian Kehutanan. Bogor. 129 Hlm. McGarigal K. 2014. Fragstats Help Document. Department of Environmental Conservation. University of Massachusetts, Amherst.
Lampiran Step by Step Cara Analisis Patch Tutupan Lahan di Daerah Jambi A. Membuat area studi dengan mengklip peta tutupan lahan Jambi 1. Add data “jambi00.shp”. 2. Pada bagian drawing, bentuklah kotak di daerah area yang akan dianalisis (ukuran disesuaikan dengan kebutuhan dan area of interest)
3. Pada menu drawing, lakukan convert graphic to features untuk menjadikan kotak area studi tersebut diatas menjadi sebuah poligon. Simpan sebagai “area_studi.shp” dalam folder proses.
4. Lakukan langkah clipping untuk memperioleh tutupan lahan pada area studi dengan input features “jambi00.shp” dan clip features “area_studi.shp”, simpanlah sebagai “jambi_clip.shp”.
5. Klik kanan pada layer “jambi_clip.shp” untuk menampilkan tabel. Kemudian tambahkan kolom “ID” dengan format text dan panjang 10.
6. Start editing, kemudian isilah kolom ID pada tabel “jambi_clip.shp” dengan angka 1-10.
7. Save editing, kemudian lakukan konversi dari feature “jambi_clip.shp” menjadi raster “jambi_frag.tif” dengan Field yang dibawa adalah “ID” dan output cell sebesar 100 meter.
8. Hasilnya akan seperti ini :
9. Pastikan komputer anda telah terinstal aplikasi fragstat 4.2. Bukalah software fragstat yang telah terinstal:
10. Mulai dengan membuat file baru klik New 11. Klik add layer, kemudian pilihlah Tipe data GeoTiff grid, lalu masukkan dataset name “jambi_frag.tif”.
12. Siapkanlah file class descriptors dengan menggunakan software notepad. Isikan informasi nama kelas sesuai dengan ID-nya yang telah ditentukan sebelumnya. Kode true dan false digunakan untuk menunjukkan bahwa kelas dengan ID tersebut diikutsertakan dalam analisis atau tidak. Simpanlah file dengan nama “descriptors_jambi.txt”
13. Kembali ke software fragstat, pada bagian common tables masukkan class descriptors, dengan meng-klik browse, dan bukalah “descriptors_jambi.txt”. bila tidak muncul, pastikan untuk memilih tampilkan “all files” di windows pembuka file anda. 14. Pada tab Analysis Parameters, masukkan sampling strategy yang akan dilakukan. Untuk studi kasus ini pilihlah “No Sampling” dan checklist pada bagian Class metrices karena kita hanya akan menganalisis kelas tutupan lahan saja.
15. Kita akan menganalisis parameter pada kelas tutupan lahan di jambi dengan menggunakan Largest Patch Index (LPI) dan Edge Density (ED). Number of Patch (NP), Patch Density (PD), dan Landscape Shape Index (LSI). Maka klik pada kotak berwarna kuning (Class Metrices) dan checklist lah parameter-parameter yang diinginkan.
16. Jika telah memilih parameter yang dimaksud, klik Run (segitiga warna hijau diatas menu bar) maka akan muncul window seperti dibawah ini. Klik proceed.
17. Selanjutnya akan muncul Run list, yang merupakan hasil perhitungan software Fragstat terhadap parameter-parameter yang kita minta.
18. Klik Save run as untuk menyimpan tabel hasil dalam txt dengan nama “jambi_parameter.txt” di foldr proses. 19. Bukalah file jambi_parameter.txt dengan menggunakan Excell, hingga dapat diperoleh tabel sebagai berikut :
ID
TYPE
NP
PD
LPI
ED
LSI
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Forest Bush/srubs Cashcrop settlement barren land water body Agriculture Upland agriculture Mining swamp
50 3 1 12 11 72 2 5 5 17
0.0506 0.003 0.001 0.0122 0.0111 0.0729 0.002 0.0051 0.0051 0.0172
1.6133 0.0091 7.2381 3.0828 0.0476 0.3646 1.1515 68.0335 0.4881 1.0867
3.5396 0.0284 0.4375 1.7075 0.2896 2.7729 0.3059 8.7714 0.7494 1.7034
12.0541 1.75 1.3706 4.7396 5.1379 18.6216 2.1096 9.0792 6.3559 7.5536
20. Lakukan hal yang sama (no.2 s.d no.19) untuk studi area lainnya.
