Media Konservasi Vol. 20, No. 1, April 2015: 61-68

## PEMODELAN DISTRIBUSI KESESUAIAN HABITAT SINGGAH SIKEP MADU ASIA
( Pernis ptilorhynchus ) DI PULAU RUPAT BERDASARKAN DATA SATELLITE- TRACKING
Modelling of Stopover Habitat Suitability Distribution Oriental Honey Buzzard (Pernis ptilorhynchus) in Rupat Island Based on Satellite -Tracking Data
H ENDRY P RAMONO 1) , Y ENI A RYATI M ULYANI 2) , S YARTINILIA 3) , H IGUCHI 4)
1) Konservasi Biodiversitas Tropika, Sekolah Pascasarjana IPB
2) Dosen  Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan IPB
3) Departemen Arsitekstur Lanskap, Fakultas Pertanian IPB
4) Keion University, Endo 5322, Fujisawa, Kanagawa 252-0882, Jepang Email: hendry.saveturtle@gmail.com Telp: +6281398826796
Diterima 13 April 2015 / Disetujui 30 April 2015

## ABSTRACT
Birds of prey are one of environmental changes indicators because of their position as top predator. Many of them are migratory species that migrate  from  northern  hemisphere  to  southern  hemisphere,  and  use  Rupat  Island  (in  Riau  Province)  as  stopover  habitat.  One  of  them  is  Oriental Honey  Buzzard  (Pernis  ptilorhynchus)  whose  satellite  tracking  information  (from  2006-2009)  are  available.  This  study  aimed  at  identifying distribution  characteristics  of  stopover  habitats  of  Oriental  Honey-buzzard  in  Rupat  Island  based  on  satellite  tracking  data  using  geographic information  system  (GIS).  Several  environmental  variables  (i.e.  slope,  elevation,  land  cover)  were  processed  into  distance  to  the  nearest  map  and analyzed  using  logistic  regression  analysis.  The  result  showed  that  distribution  of  stopover  habitats  covered  1  276.67  km 2 (87%)  of  totally  Rupat Island (1 461.95 km 2 ). This distribution was mostly influenced by food availability  and thermal wind. Identification of these habitat characteristics provides a baseline data for managing their stopover habitats and ecologically-based development of Rupat Island.
Keywords: Logistic Regretion, Pernis ptilorhynchus, Rupat Island, Sattelite-tracking, Stopover habitat characteristic

## ABSTRAK
Burung pemangsa merupakan salah satu indikator perubahan lingkungan, karena posisinya sebagai konsumen teratas. Sebagian jenis burung pemangsa  melakukan  migrasi  dari  belahan  bumi  utara  ke  selatan,  dan  menggunakan  Pulau  Rupat  (Provinsi  Riau)  sebagai  habitat  singgah.  Salah satunya  adalah  Sikep  Madu  Asia  ( Pernis  ptilorhynchus )  yang  memiliki  informasi  data  satelit-treking  (dari  2006-2009).  Penelitian  bertujuan  untuk mengidentifikasi  distribusi  karakteristik  habitat  singgah  Sikep  Madu  Asia  di  Pulau  Rupat  berdasarkan  data  satelit-trekking  menggunakan  sistem informasi  geografis.  Beberapa  variabel  lingkungan  (kemiringan,  elevasi,  tutupan  lahan)  dibuat  menggunakan  jarak  terdekat  dan  dianalisis menggunakan  analisis  regresi  logistik.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  kawasan  habitat  singgah  yang  sesuai  adalah  1,276.67  km 2 (87%) dari  total  luas  Pulau  Rupat  (1,461.95  km 2 ).  Distribusi  ini  dipengaruhi  oleh  ketersediaan  pakan  dan  ketersediaan  thermal.  Hasil  dari  identifikasi karakteristik habitat ini hendaknya dapat dijadikan masukan untuk mengelola habitat singgah dan rencana tata ruang wilayah Pulau Rupat.
Kata kunci: Karakteristik habitat singgah, Pernis ptilorhynchus, Pulau Rupat, Regresi Logistik, Satelit-Tracking

## PENDAHULUAN
Burung  pemangsa  merupakan  konsumen  teratas ( top  predator )  dalam  rantai  ekologi,  sehingga  kelompok burung  ini  dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu  indikator perubahan  lingkungan  (Ferguson  &  Christie  2001). Kelompok  burung  pemangsa  memiliki  peran  penting dalam  sebuah  ekosistem,  akan  tetapi  ancaman  terhadap kelestariannya  terus  terjadi  akibat  perubahan  habitat  dan perburuan.  Indonesia  memasukkan    kelompok  burung pemangsa  diurnal  ke  dalam  satwa  yang  dilindungi  oleh undang-undang.  Untuk  mendukung  pelestarian  burung- burung  tersebut  diperlukan  tindakan  manajemen  yang didasarkan atas data ilmiah yang absah.
Sebagian  jenis  burung  pemangsa  bermigrasi,  yaitu melakukan  pergerak  berpindah  jarak  jauh  dari  bumi
belahan  utara  ke  selatan  secara  periodik  pada  musim dingin  untuk  menghindari  kondisi  iklim  yang  ekstrim (Bildstein  2006;  Ferguson  &  Christie  2001).    Menurut Bildstein  (2006)  sekitar  200  jenis  burung  pemangsa diurnal melakukan migrasi musiman, sedangkan menurut Zalles  &  Bildstein  (2000),  terdapat  sekitar  56  jenis burung  pemangsa  migran  di  Asia,  24  jenis  diantaranya tercatat  bermigrasi  melintasi  dan  menetap  sementara ( stop over ) di wilayah Indonesia melalui Pulau Sumatera. Salah  satu  burung  pemangsa  migran  yang  dijumpai bermigrasi  dan  menggunakan  habitat  musim  dingin  di Indonesia adalah Sikep Madu Asia ( Pernis ptilorhynchus ).
Sikep  Madu  Asia  dikategorikan  burung  pemangsa berbobot  sedang  dengan  berat  antara  0.75-1.49  kg, memiliki  rentang  sayap  mencapai  150-170  cm.
Pemodelan Distribusi Kesesuaian Habitat Singgah Sikep Madu Asia di Pulau Rupat
Umumnya  berkembang-biak  di  Asia  Utara  (Selatan Siberia,  Timur  laut  China,  Selatan  dan  Utara  Mongolia, Utara Korea, Utara Jepang dan Taiwan). Burung tersebut bermigrasi dari lokasi berbiak menuju daerah yang lebih hangat  seperti  Semenanjung  Malaysia,  kepulauan  di Thailand, Philipina dan kepulauan di Indonesia (ARRCN 2012).  Umumnya  wilayah  Indonesia  yang  dikunjungi Sikep  Madu  Asia  meliputi S umatera,  Borneo,  Sulawesi hingga ke Flores (Ferguson & Christie 2001; DeCandido et  al. 2004) . Berbeda  dengan  kebanyakan  burung pemangsa lainnya, Sikep Madu Asia memiliki preferensi pakan  berupa  lebah,  meskipun  masih  mengonsumsi pakan berupa vertebrata lainnya (ARRCN 2012).
Pulau  Rupat  merupakan  pulau  terluar  di  Provinsi Riau.  Pulau  tersebut  merupakan  salah  satu  daerah penting  bagi  burung  migran  di  Pulau  Sumatera  sebagai tempat  persinggahan  sementara  ( stopover ).  Hal  ini  telah dibuktikan  oleh  Iqbal  (2010)  yang  menyatakan  bahwa sebanyak  1,080  individu  Sikep  Madu  Asia  ( Pernis ptilorhynchus )  melintas  di  Teluk  Rhu  dan  Pulau  Rupat tahun  2005.  Penelitian  terkait  jalur  migrasi  Sikep  Madu Asia telah dilakukan sejak tahun 2003, dan  sebanyak 49 individu  di  Jepang  telah  dilengkapi  transmitter satellite- tracking. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  diketahui bahwa  Pulau  Rupat  Provinsi  Riau  merupakan  salah  satu pintu masuk migrasi ke Indonesia (Higuchi et al . 2004). Teknologi satellite-tracking telah  dikembangkan sejak  tahun  1966  untuk  berbagai  penelitian  terkait pergerakan satwa migran dalam skala dunia (Cohn 1999; Webster et  al. 2002).  Para  ahli  telah  mengumpulkan banyak  bukti  yang  telah  dipublikasikan  mengenai migrasi  dengan  menggunakan  teknologi  tersebut, misalnya;  lokasi  persinggahan  (Hake et  al. 2003;  Green et  al. 2002;  Higuchi et  al. 1996).  Namun,  penggunaan satellite-tracking hanya  menyediakan  informasi  perihal kapan  dan  dimana  burung  pemangsa  tersebut  berada dalam  waktu  tertentu.  Informasi  tersebut  dapat  menjadi sangat  penting  jika  digabungkan  dengan  variabel lingkungan melalui pendekatan permodelan dalam teknik Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  untuk  mendapatkan informasi yang lebih rinci mengenai habitat Sikep Madu Asia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis terhadap  karakteristik  distribusi  habitat stopover SMA untuk  dapat  digunakan  sebagai  dasar  penentuan rekomendasi pengelolaan kawasan Pulau Rupat. Penelitian  ini  diharapkan  mampu  mengidentifikasi karakteristik  distribusi  habitat  singgah,  sehingga  hasil tersebut  dapat  menjadi  acuan  dalam  penyusunan rekomendasi pengelolaan lanskap Pulau Rupat.

## METODE

## Lokasi dan Waktu
Penelitian dilaksanakan di Pulau Rupat (01 o 70” 2’ - 2 o 5' LU, 101 o 30”, 5’ - 101 o 72' BT). Secara administrasi wilayah Pulau Rupat masuk dalam Kabupaten Bengkalis, Provinsi  Riau  dengan  luas  total  lebih  kurang  1,461.95 km 2 . Pulau Rupat memiliki iklim tropis yang dipengaruhi oleh  iklim  laut.  Musim  hujan  terjadi  antara  bulan  Juli hingga  November  dengan  jumlah  curah  hujan  ±  1,100 mm/  tahun  dan  curah  hujan  rata-rata  adalah  2,356  mm  / tahun.  Suhu  udara  25.5-26.4  °  C  dengan  tekanan  udara rata-rata 1,010.5 atm. Ketinggian ( Elevation ) maksimum adalah  25  mdpl  dan  memiliki  topografi  datar. Kemiringan  ( Slope )  dari  kelas  yang  dominan  adalah kelas 0-3% (BPS Kab, Bengkalis 2011).
Gambar 1.  Pulau Rupat sebagai lokasi penelitian

## Bahan dan Metode
Data satellite  tracking yang  digunakan  adalah  data satellite  tahun  2003-2009  miliki  Argos  yang  telah dianalisis  sebelumnya.  Penelitian  lapangan  ( ground check )  dilakukan  pada  bulan  Oktober  2012,  bertepatan dengan  dengan  waktu  migrasi  musim  gugur  ( autumn migration )  2012,  atau  pada  saat  kedatangan  burung- burung  tersebut  dari  utara.  Data  lain  yang  digunakan adalah  peta  Aster  DEM  ( www.earthexplorer.com )  yang dianalisis  menjadi  peta slope dan  peta elevasi,  Citra Spot_4  yang  diakses  tanggal  27  Juni  2011  dengan  skala 30 x 30 mm digunakan untuk membuat peta tutupan lahan, sedangkan  data  satelit  tracking  digunakan  sebagai membuat data Presence (Tabel 1).

## Tabel 1.  Jenis, bentuk dan sumber data penelitian
No. Data Singkatan Tipe data Sumber data 1. Data Tracking DT Vector : Poin ARGOS 2011 2 Slope SLP Raster ; Continew DEM SRTM 3 Elevation ELV Raster ; Continew DEM SRTM 4 Tutupan Lahan TPL Vector Spot_4 resolusi 30 x 30 m

## Tahapan Membangun Model

## 1. Pembuatan Variabel Lingkungan
Variabel  lingkungan  dibuat  menggunakan  jarak terdekat,  hal  ini  dimaksudkan  untuk  memberikan informasi  setiap  sel  dalam  raster  ke  sumber  terdekat (ESRI  2007).  Untuk  memperoleh  jarak  terdekat,  maka seluruh  peta  diubah  melalui  proses Euclidean  distance pada tools Spasial Analysis Tools, s ehingga
menghasilkan peta jarak sebanyak 15 variabel lingkungan  dengan  rincian  6  peta  jarak  terdekat  ke kemiringan  ( slope ),  8  peta  jarak  terdekat  ke  tutupan lahan, sedangkan elevasi hanya mendapatkan 1 peta jarak terdekat  ke  elevasi  karena  Pulau  rupat  hanya  memiliki satu kelas elevasi (Tabel 2) yang digunakan dalam proses penyusunan model.
Tabel 2.  Variabel Lingkungan
No Variabel Lingkungan Singkatan Sumber 1 Jarak terdekat ke kemiringan 0-3 % JTKS1 Ekstrasi dari ASTER DEM yang di buat menjadi peta Euclidean distance 2 Jarak terdekat ke kemiringan 3-8 % JTKS2 3 Jarak terdekat ke kemiringan 8-15 % JTKS3 4 Jarak terdekat ke kemiringan 15-25 % JTKS4 5 Jarak terdekat ke kemiringan 25-40 % JTKS5 6 Jarak terdekat ke kemiringan > 40 % JTKS6 7 Jarak terdekat ke elavasi 0-100 JTE 1 8 Jarak terdekat ke badan air JTKA Ekstrasi dari peta tutupan lahan yang di buat menjadi peta Euclidean distance 9 Jarak terdekat ke pertanian JTKPt 10 Jarak terdekat ke pemukiman JTKPm 11 Jarak terdekat ke perkebunan JTKPb 12 Jarak terdekat ke sawah JTKS 13 Jarak terdekat ke hutan JTKH 14 Jarak terdekat ke belukar JTKB 15 Jarak terdekat ke mangrove JTKM
2. Presence dan pseudo-absence
Model dibangun berdasarkan presence dan pseudo- absence dengan  asumsi  bahwa  titik presence maupun pseudo-absence berjumlah sama (mengikuti Syartinilia & Tsuyuki  2008;  Ambagau  2010;  Ameliawati  2014).  Data presence pseudo-absence masing-masing  berjumlah  58 titik,  70%  dari  titik  tersebut  digunakan  dalam  proses membangun model, sedangkan sisanya digunakan dalam proses valiadasi model.

## 3. Membangun model
Membangun model dilakukan berdasarkan perbandingan  peubah-peubah  lingkungan  yang  terdapat dilokasi yang dijumpai Sikep Madu Asia ( Presence ) dan lokasi  yang diduga tidak ada  Sikep  Madu  Asia ( pseudo- absence ) dengan pendekatan model regresi logistik biner ( Binary  Logistic  Regression ).  Regresi  logistik  biner adalah regresi dengan variabel terikatnya adalah dummy, yaitu  1  dan  0.  Notasi y =  1  menyatakan  lokasi teridentifikasi  ada  dan y =  0  menyatakan  lokasi teridentifikasi tidak ada.
Analisis  regresi  logistik  dilakukan  untuk  melihat pengaruh  antara  variabel  terikat  dan  variabel  bebas dengan  menggunakan  uji t-tes menggunakan  α  <  0,01. Prosedur penanggulangan yang ditempuh untuk mengatasi  masalah  variabel  yang  tidak  berpengaruh nyata  ( non-significant )  adalah  dengan  mengeliminasi peubah-peubah  lingkungan  yang  memiliki  significansi ( p-value )  >  0.05.  Model  ini  pernah  digunakan  pada burung Elang Jawa (Syartinilia & Tsuyuki 2008), Burung Maleo  (Ambagau  2010),  Sikep  Madu  Asia  (Ameliawati 2014).
Uji  sampel  independen t-test (α  <  0.01)  dilakukan untuk  menentukan  variabel  lingkungan  yang  berbeda secara  signifikan  antara presence dan pseudo-absence , selanjutnya dimasukan kedalam software GIS (Syartinilia & Tsuyuki 2008) dengan rumus dibawah ini ;
                    k j ji j x i P 1 0 exp 1 1  
Keterangan:  P  =  Peluang  perjumpaan  sikep  madu  asia;
X ji =  adalah  variabel/  peubah  atas (kovariet); i adalah  piksel  dan ß 0 adalah konstanta  dan ß j adalah koefisien  hasil pengukuran dan k adalah jumlah peubah
Penerapan model yang terbentuk menghasilkan peta kesesuaian  habitat  SMA  yang  dibagi  menjadi  2  kategori yaitu daerah yang sesuai ( suitable ) dan daerah yang tidak sesuai  ( not-suitable ).  Pembuatan  peta  kesesuaian  habitat SMA  dilakukan  dengan  menggunakan tools RAMAS Landscape dalam perangkat lunak ArcGIS 9.3.

## 4. Uji kelayakan model
Uji kelayakan model dilakukan dengan menggunakan  uji Hosmer-Lemeshow .  Variabel  yang mempunyai  nilai  kurang  dari  0.05  dinyatakan  layak. Koefisien  determinasi  ditentukan  dengan  menggunakan model Nagelkerke R 2 dengan  tingkat  keakuratan memuaskan jika  memperoleh nilai > 50% (Syartinilia  & Tsuyuki 2008).

## 5. Model validasi
Validasi  model  dilakukan  dengan  menggunakan titik  sebanyak  30%,  Validasi  model  akan  menemukan dua  kesalahan  ( error ).  Pertama ommision  error yaitu dimana  model  memprediksi  suatu  lokasi  sebagai  habitat yang tidak sesuai walaupun Sikep Madu Asia ditemukan pada  lokasi  tersebut,  dan  Kedua,  c omission  error yaitu dimana  model  memprediksi  suatu  lokasi  sebagai  suatu habitat  yang  sesuai  namun  tidak  pernah  dilaporkan adanya Sikep Madu  Asia pada lokasi tersebut (Ottaviani et al. 2014; Syartinilia et al . 2010; Syartinilia & Tsuyuki 2008).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Model Distribusi Habitat Sikep Madu Asia
Hasil  analisis  signifikansi  19  variabel  lingkungan menunjukkan bahwa hanya 6 variabel  yang  nyata  secara statistik  penting  bagi  distribusi  habitat  persinggahan Sikep  Madu  Asia  di  Pulau  Rupat,  yaitu;  badan  air, perkebunan,  hutan  mangrove,    slope  0-3  %,  slope  25- 40%, dan slope > 40% (Tabel 3).
Tabel 3. Hasil analisis signifikansi variable lingkungan dengan uji t-tes sampel saling bebas, akurasi Hosmer-Lemeshow dan Nagelkerke (R²)
No. Variabel Coefficient p-value Hosmer dan Lemeshow Test Negelekerke R 2 1. Badan Air 3.795 0.01 2. Perkebunan 0.953 0.01 3. Hutan Mangrove 1.045 0.036 4. slope 0-3% 1.384 0.005 0.786 78.6 5. slope 8-15% 2.77 0.006 6. slope >40 % -3.636 0.001 Constant -0.508 0.401

## Uji Kelayakan Model
Uji  kelayakan  model  menunjukan  bahwa  model dinyatakan  layak  dengan  signifikansi  sebesar  0.786  (> 0.05),  sedangkan  nilai Negelkerke R 2 sebesar  78.6% merupakan  gambaran  sejauh  mana  variable-veriabel dalam  model  menjelaskan  variabel  kesesuaian  habitat Sikep  Madu  Asia.  Sisanya  yaitu  sebesar  32.4% dijelaskan  oleh  faktor  atau  variable  lain  yang  tidak masuk di dalam model yang terbentuk (Tabel 3).
Variabel  badan  air,  variabel  mangrove  variabel perkebunan diduga berhubungan dengan ketersediaan air untuk minum serta ketersediaan pakan. Pemilihan habitat oleh Sikep Madu Asia sangat tergantung pada preferensi habitat  lebah  (Yamaguchi et  al .  2008;  Syartinilia et  al . 2013; Ameliawati 2014), sementara Wetland
International (2012)  menyebutkan  bahwa  lebah  jenis Apis  dorsata mencari  makan  dan  membangun  sarang  di daerah mangrove. Variabel perkebunan diduga berhubungan  dengan  preferensi  habitat  lebah  mengingat bahwa  koloni  lebah  dan  tawon  membangun  sarang  di
daerah  berhutan  dan  mencari  makanan  di  daerah perkebunan,  sawah  dan  lahan  pertanian  (Yamaguchi et al .  2008).  Dari  hasil ground  check di  lapangan  juga dijumpai  jenis  burung  pemakan  lebah  lainnya,  yaitu Kirik  kirik  laut  ( Merops  philippinus ),  sehingga  diduga bahwa di Pulau Rupat masih terdapat sumber pakan yang dibutuhkan.
Variabel slope menjadi  variabel  penting  bagi distribusi  Sikep  Madu  Asia  karena slope atau  lereng mampu  menghasilkan thermal yang  sangat  dibutuhkan oleh  burung  ini  dalam  migrasinya. Thermal adalah kantong  udara  hangat  yang  bergerak  naik  akibat perbedaan  lansekap  dipermukaan  bumi  dalam  menerima sinar  matahari  (Bildstein  2006). Slope merupakan perpaduan dari perbedaan permukaan bentang alam yang mampu  menciptakan thermal (Norman 2010). Penelitian serupa juga menunjukkan bahwa habitat singgah migrasi Sikep Madu Asia dipengaruhi oleh variabel slope seperti di wintering habitat  di  Telaga  Bodas  (Ameliawati  2014) dan di Kalimantan (Syartinilia et al . 2013).
Daratan  memiliki  potensi  untuk  menghasilkan thermal yang membantu terbang lebih tinggi. Sedangkang  lautan  merupakan barrier yang  dapat menjadi  penghambat  bagi  migrasi,  oleh  karena  itu dibutuhkan  ketepatan  waktu  dan  arah  angin  yang  tepat untuk melewatinya. Hasil ini diperkuat dengan penelitian Panuccio  (2011)  yang  menyebutkan  bahwa  sebagian besar  burung  pemangsa  bergerak  meluncur  dengan menggunakan  angin thermal untuk  menghemat  energi.
Newton  (2010) menunjukkan  bahwa  kondisi  cuaca benar-benar  dapat  bertindak  sebagai  hambatan  selama migrasi  selain  hambatan  ekologis;  Strandberg et  al (2009)  menyebutkan  perilaku  migrasi  burung  bisa  juga dibentuk  oleh  "hambatan  meteorologi"  karena  kondisi lingkungan selama migrasi dapat membawa efek.
Berdasarkan  tabel  diatas  makan  dapat  disusun model  habitat  Sikep  Madu  Asia  yang  terbentuk  adalah sebagai berikut:
Pt = )            )           )            )           )            )

## Model Validasi
Diketahui  hanya  3  titik  yang  masuk  dalam  area habitat yang tidak layak, sedangkan sisanya masuk dalam area  habitat  yang  layak.  Hasil  validasi  menunjukan bahwa  nilai kappa  akurasi sebesar  82%.  Nilai  ini menunjukkan  bahwa  tingkat  keakuratan  model  cukup memuaskan.  Model  validasi  juga  menunjukkan  bahwa terdapat  kesalahan  model  dalam  memprediksi  suatu lokasi sebagai habitat yang tidak sesuai walaupun burung ini  ditemukan  pada  lokasi  tersebut  ( omission  error ) sebesar 17.64%.  Kesalahan  yang  lain  adalah  kesalahan model  dalam  memprediksi  suatu  lokasi  sebagai  habitat yang sesuai namun tidak pernah dilaporkan adanya Sikep Madu  Asia  pada  lokasi  tersebut  ( commision  error) sebesar 17.3%.
Dari  model  tersebut,  menggunakan  wilayah  studi sebesar  1,461.95  km 2 maka  diperoleh  hasil  bahwa kawasan  yang  sesuai  untuk  habitat  singgah  ( suitable )  di Pulau  Rupat  seluas  1,276.67  km 2 (87%),  sedangkan kawasan  yang  tidak  sesuai  ( not-suitable )  sebesar  185.28 km 2 (13%)  (Gambar  2).  Berdasarkan  hasil  penelitian diketahui  bahwa  87%  kawasan  Pulau  Rupat  merupakan habitat  singgah  ( stopover ).  Kecamatan  Rupat  Utara mendominasi  sebagai  daerah  yang  sesuai  dan  Rupat Selatan  sebaliknya.  Oleh  karena  itu  penting  bagi pemerintah  untuk  mengkaji  ulang  Rencana  Tata  Ruang Wilayah  2011-2015  dengan  menetapkan  kawasan lindung  di  Rupat  Utara  dan  kawasan  budidaya  untuk daerah Rupat Selatan dengan batas kawasan administrasi yang  jelas  dan  disahkan  oleh  Kementeran  Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
Gambar 2.  Peta model validasi kesesuaian habitat stopover Sikep Madu Asia
Kawasan  penting  yang  ada  merupakan  kawasan berhutan  yang  telah  menjadi  blok-blok  kecil,  sehingga diharapkan  dapat  dipulihkan  kembali  menjadi  satu kesatuan kawasan yang utuh. Area yang kosong tersebut dapat isi dengan vegetasi kelapa ( Cocos nucifera ), lontar ( Borassus  flabellifer )  dan  tanaman  pohon  lain  yang memiliki  karakteristik  tumbuh  menjulang.  Menurut Sukmantoro (2013) melaporkan bahwa Sikep Madu Asia pernah  terlihat  bertengger  di  pohon  kelapa  di  Tanjung Medang,  artinya  selain  memiliki  nilai  ekonomi  pohon kelapa  juga  memberikan  sumbangan  terhadap  migrasi, walaupun  tidak  ditemukannya  data  secara  pasti (Sukmantoro 2013).
Hutan  mangrove  selain  digunakan  sebagai  habitat bagi lebah dan serangga lainnya juga digunakan sebagai penahan  intrusi  air  laut.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya tindakan  berupa  perbaikan  tutupan  hutan  mangrove  dan membuat aturan larangan penebangan mangrove.

## SIMPULAN
Penelitian  menggunakan  wilayah  studi  sebesar 1,461.95  km 2 dan  diperoleh  hasil  bahwa  kawasan  yang sesuai  untuk  habitat  singgah  di  Pulau  Rupat  seluas 1,276.67  km 2 (87%),  sedangkan  kawasan  yang  tidak sesuai  sebesar  185.28  km 2 (13%).  Dari  keseluruhan kawasan  hanya  terdapat  6  variabel  yang  sangat  penting bagi  karakteristik  habitat  singgah  Sikep  Madu  Asia  di Pulau  Rupat.  Badan  air,  mangrove  dan  perkebunan diduga berhubungan dengan ketersediaan pakan , sedangkan variabel slope diduga  berhubungan  erat dengan ketersediaan thermal .
Untuk  mandapatkan  gambaran  lengkap  dari penggunaan  habitat  oleh  Sikep  Madu  Asia  maka  perlu dilakukan  penelitian  pada  musim  migrasi  datang  dan pulang  agar  dapat  mengetahui  perbedaan  penggunaan Pulau  Rupat  sebagai  habitat  singgah.  Saran  berikutnya adalah dari  hasil penelitian diperoleh hasil bahwa seluas 1,276.67  km 2 (87%)  memiliki  karakteristik  yang  sesuai untuk  habitat  singgah (stopover  habitat), hasil  ini hendaknya  dapat  dijadikan  masukan  bagi  pemerintah daerah  untuk  menyusun  dan  menetapkan  Rencana  Tata Ruang Wilayah Pulau Rupat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  terselenggara  atas  dana  hibah penelitian  yang  terlaksana  atas  kerjasama  IPB  dan Universitas  Kyoto  Jepang.  Terimakasih  tak  terhingga penulis ucapkan kepada Ibu Dr. Ir. Yeni Aryati Mulyani, M.Sc,  dan  Dr.  Syartinilia,  SP,  M.Si  yang  telah  bersedia menjadi  pembimbing  selama  penelitian  hingga  akhir. Terima kasih juga disampaikan kepada teman-teman tim penelitian  Sikep  Madu  Asia  para  dosen  pengajar  dan staff DKSHE, dan masyarakat Pulau Rupat.

## DAFTAR PUSTAKA
Ambagau  Y.  2010.  Analisis  Kesesuaian  Habitat  Burung Maleo  ( Macrocephalon  maleo )  di  Taman  Nasional Bogani  Nani  Wartabone  [tesis]  Sekolah  Pasca Sarjana IPB. Bogor. Tidak dipublikasikan.
Ameliawati  P.  2014.  Pemodelan  Distribusi  Habitat Musim  Dingin  dari  Raptor  Migran  Sikep  Madu Asia ( Pernis ptilorhynchus ) di Jawa Barat Berbasis Data Satellite-tracking .  [tesis].  Sekolah  Pasca Sarjana IPB. Bogor.
ARRCN.  Asian  Raptor  Research  and  Conservation Network. 2012. Fieldguide  Raptors of Asia Vol. 1. Migratory  Raptors  of  Oriental  Asi a, Japan  [JP]:
Asian Raptor Research and Conservation Network.
BPS.  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Bengkalis.  2011. Kabupaten  Bengkalis  Dalam  Angka.  Badan Perencanaan  Pembangunan  Daerah  Kabupaten Bengkalis.  http://www.bengkaliskab.go.id/kategori- 2-kecamatan.html [2 Agustus 2012].
Bildstein  KL.  2006. Migration  Raptor  of  The  Word . Their  Ecology  and  Management .  Ithaca.  London (UK): Cornel Univercity Press .
Cohn JP. 1999. Tracking wildlife: high-tech devices help biologists  trace  the  movement  of  animals  through sky and sea . BioScience 49(1): 12–17.
DeCandido, R., D, Allen., R, Yosef., K, Bildstein. 2004.
A  comparison  of  spring  migration  phenology  of Bee-Eaters  and  Oriental  Honey-Buzzards  ( Pernis Ptilorhyncus )  at  Tanjung  Tuan,  Malaysia  in  2000- 01. Ardea 92: 169-174.
ESRI.  2007.  Understanding  euclidean  distance  analysis [internet].  [diunduh  8  Januari  2013]. Tersedia  pada http  :  //webhelp.esri.com/  arcgisdesktop  /9.2/ index.cfm?
TopicName=Understanding_Euclidean_distance_an alysis
Ferguson  LJ,  Christie  DA.  2001.  Raptors  of  the  World.
London (UK): Christopher Helm.
Green  M.,  Alerstam  T.,  Clausen  P.,  Drent  R.,  Ebbinge BS.  2002.  Dark-bellied  Brent  Geese  Branta bernicla,  as  recorded  by  satellite  telemetry,  do  not minimize  flight  distance  during  spring  migration. Ibis 144(1): 106–121.
Hake  M.,  Kjellen  N.,  T  Alerstam.  2003.  Age-dependent migration  strategy  in  honey  buzzards Pernis apivorus tracked  by  satellite. Oikos 103(2):  385– 396
Higuchi  H,  K  Ozaki,  G  Fujita,  J  Minton,  M  Ueta,  M Soma,  M  Mita.  1996. Satellite-tracking of  White- naped  Crane  migration  and  the  importance  of  the Korean  Demilitarized  Zone. Conservation Biology 10(3): 806–812.
Higuchi H, JP Pierre, V Krever, V Andronov, G Fujita, K Ozaki, M Mita. 2004. Using  a Remote Technology in  Conservation:  Satellite  Tracking  White ‐ Naped
Cranes in Russia and Asia. Conservation Biology 18 (1): 136-147.
Higuchi H, HJ Shiu, H Nakamura, A Uematsu, K Kuno, M  Saeki,  M  Hotta,  KI  Tokita,  E  Moriya,  E Morishita,  M  Tamura.  2005.  Migration  of  Honey- buzzards  ( Pernis  apivorus )  based  on Satellite- tracking. Ornithological Science 4(2):109-115.
Iqbal  M.  2010.  A  note  on  the  plovers  wintering  in  the Northern  Trip  of  Rupat  Island,  Riau  Province, Sumatra, Indonesia. Stilt 58: 13–17.
Newton  I.  2010. The  migration  ecology  of  birds .
Cambridge [UK]: Academic Press.
Norman M. 2010. Beam through thermals. Road Runner 18 (2): 18-21.
Ottaviani D, GJ Lasinio, L Boitani. 2014. Two statistical methods to validate habitat suitability models using presence-only data. Ecological Modeling 179: 417- 443.
Panuccio M. 2011. Across and around barrier: Migration ecology  of  raptors  in  the  Mediteranean  Basin. Scientifica Acta 5 (1): 27-36.
Strandberg  R,  RHG  Klaassen,  M  Hake,  T  Alerstam. 2009 . How hazardous is the Sahara Desert crossing for  migratory  birds  Indications  from Satellite- tracking of raptors. Biol Lett 6:297–300. rsbl.2009.0785.
Sukmantoro  W.  2013.  Ulasan  terbaru  mengenai  migrasi burung  pemangsa  di  Jawa,  Bali  dan  Sumatera. http://www.academia.edu/3195279 .
Syartinilia,  Tsuyuki  S.  2008.  GIS-based  modeling  of Javan  Hawk-Eagle  distribution  using  logistic  and autologistic regression models. Biological
Conservation 141(3): 756-769.

## Pemodelan Distribusi Kesesuaian Habitat Singgah Sikep Madu Asia di Pulau Rupat
Syartinilia,  N  Yamaguchi,  H  Higuchi.  2010.  Spasial Distribution  and  Habitat  of  Oriental  Honey Buzzards  Wintering  in  Borneo  Based  on  Satellite- tracking.  The  6th  International  Conference  on  Asia Raptor . Symposium  Prosiding  Asian  Raptro Reseach  and  Conservation  Network.  Ulan  bator. Mongolia.
Syartinilia,  AD  Makalew,  YA  Mulyani,  H  Higuchi. 2013. Landscape characteristics  derived  from
Satellite-tracking data of wintering habitats  used  by oriental  honey  buzzards  in  Borneo. Landscape  and Ecological Engineering : 1-11.
Webster  MS,  PP  Marra,  SM  Haig,  S  Bensch,  Holmes. 2002.  Links  between  worlds:  unraveling  migratory connectivity . Trends in Ecology & Evolution 17 (2):
76-83.
Wetland  International.  2012.  Madu  lebah  alami  desa darat  pantai,  Kabupaten  Sikka,  NTT. Warta Konservasi Lahan Basah 20 (4): 10-11.
Yamaguchi N, KI Tokita, A Uematsu, K Kuno, M Saeki, E  Hiraoka,  K  Uchida,  M  Hotta,  F  Nakayama,  M Takahashi,  H  Nakamura,  H  Higuchi.  2008.  The large-scale  detoured  migration  route  and  the shifting  pattern  of  migration  in  Oriental  Honey Buzzards  breeding  in  Japan. J  of  Zoology  276 :  54- 62
Zalles  JI,  Bildstein  KL.  2000. Raptor  Watch : a  global directory  of  raptor  migration  sites .  Cambridge [UK].  BirdLife  International  and  Hawk  Mountain Sanctuary.