## Geomedia

## Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 20 No. 2 Tahun 2022 | 68 – 84
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Pemodelan spasial untuk tingkat kesesuaian habitat Surili Jawa ( Presbytis comate fredericae Sody, 1930) di Taman Nasional Gunung Merbabu (TNGMb)
Andy Nugroho a, 1* , Projo Danoedoro b, 2 , Bowo Susilo c, 3
a Program Studi Magister Penginderaan Jauh Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia b/c Departemen Sains Informasi Geospasial Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
1 andy.n@mail.ugm.ac.id*; pdanoedoro@ugm.ac.id; bowosusilo@ugm.ac.id *korespondensi penulis
Informasi artikel

## A B S T R A K
Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 12 Juli 2022 : 13 Sep. 2022 : 19 Okt. 2022 Surili Jawa ( Presbytis comate fredericae Sody, 1930) merupakan salah satu primata endemik yang dapat ditemui di kawasan Taman Nasional Gunung Merbabu  (TNGMb).  Habitat  Surili  Jawa  terus  mengalami  tekanan  dan gangguan yang disebabkan oleh kebakaran hutan dan aktivitas manusia. Sebagai  bentuk  tindakan  konservasi,  maka  diperlukan  informasi  spasial mengenai persebaran habitat Surili Jawa melalui data Penginderaan Jauh dan  Sistem  Informasi  Geografi  (SIG).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat model spasial kesesuaian habitat Surili Jawa di kawasan TNGMb melalui  data  Penginderaan  Jauh  dan  SIG.  Penelitian  ini  dilakukan menggunakan  metode species  distribution  modelling  (SDM)  dengan Maximum  Entropy  (Maxent).  Variabel  yang  digunakan  adalah  data kehadiran,  tutupan  lahan,  kerapatan  vegetasi,  kemiringan  lereng, ketinggian tempat, jarak dari  jalur pendakian, dan jarak dari tepi hutan. Hasil penelitian menunjukan luas wilayah yang sesuai untuk habitat Surili Jawa  adalah  960,48  ha.  Evaluasi  kinerja  model  menunjukan  akurasi  nilai Area  Under  Curve  (AUC)  sebesar  0,887  dengan  kategori  baik.  Hasil  uji Jackknife menunjukan variabel yang memiliki kontribusi tinggi adalah jarak dari  jalur  pendakian,  tutupan  lahan,  ketinggian  tempat,  dan  kerapatan vegetasi. Kata kunci: Surili Jawa
Taman Nasional Gunung Merbabu Habitat MaxEnt
Model spasial

## A B S T R A C T
Keywords:
Javan Surili
Mount Merbabu National Park Habitat MaxEnt Spatial Model Javan  Surili  (Presbytis  comate  fredericae  Sody,  1930)  is  one  of  endemic primates that can be found at Mount Merbabu National Park. Habitat of Javan  Surili  is  continues  to  under  pressure  and  disturbance  caused  by natural fires  and human activities. As  a form of the act of conservation, then  required  spatial  information  about  the  distribution  of  Javan  Surili habitat through Remote Sensing and Geographic Information System (GIS) data. This study aims to make spatial model of habitat suitability of Javan Surili at Mount Merbabu National Park through Remote Sensing and GIS data.  The  research  was  conducted  by  using  Species  Distribution  Model method,  Maximum  Entropy  (MaxEnt).  Variable  used  in  this  model  are presence data, land cover, vegetation density, slope, altitude, distance to the hiking trail, and distance to the edge of forest. The result shows that
the total area which appropriate for Javan Surili Habitat is 960,48 hectares. The model shows an accurate AUC value of 0,887 which is categorized as good.  The  Jackknife  test  shows  the  most  variable  that  have  high contribution  are  distance  to  the  hiking  trail,  land  cover,  altitude,  and vegetation density.
© 2022 (Andy Nugroho, dkk). All Right Reserved

## Pendahuluan
Taman Nasional Gunung Merbabu (TNGMb) merupakan  salah  satu  kawasan  konservasi  yang ada di Pulau Jawa yang ditunjuk berdasarkan Surat
Keputusan Menteri Kehutanan Nomor
3623/Menhut-VII/KUH/2014  pada  tanggal  6  Mei 2014  tentang  Penetapan  Kawasan  Hutan  Taman Nasional  Guung  Merbabu.  Berdasarkan  Surat Keputusan  tersebut  Taman  Nasional  Gunung Merbabu  memiliki  luas  5.820,49  hektar  yang mencakup  Kabupaten  Magelang,  Semarang,  dan Boyolali Provinsi Jawa Tengah.
Taman Nasional Gunung Merbabu (TNGMb) merupakan habitat bagi beberapa fauna endemik yang  hanya  dapat  ditemui  di  wilayah  tersebut. Salah satu fauna yang mendiami Taman Nasional Gunung Merbabu sebagai habitatnya adalah Surili Jawa  ( Presbytis  comate  fredericae Sody,  1930). Surili  Jawa  merupakan  salah  satu  dari  banyak spesies  primata  Indonesia  yang  digolongkan  ke dalam  primate  paling  terancam  punah  ( Nijman, 1997 ).  Surili  Jawa  tersebar  di  beberapa  kawasan seperti  Gunung  Slamet,  Gunung  Cupu,  Gunung Sumbing, Gunung Sindoro, dan Gunung Merbabu ( Supriatna dan Wahyono, 2000 ). Sebaran dari Surili Jawa menurut Nijman (1997) berada di Pulau Jawa bagian barat hingga berbatasan langsung dengan Jawa  Timur  yaitu  Gunung  Lawu.  Beberapa pembedaan  nama  Surili    terjadi  di  wilayah  Jawa Barat  dengan  nama  Surili  ( Presbytis  comata Desmarest , 1822) dan Jawa Tengah dengan nama Surili  Jawa  ( Presbytis  comate  fredericae Sody, 1930). International  Union  Conservation  Nature (IUCN)  mengkategorikan  Surili  Jawa  sebagai endangered  species atau  spesies  yang  terancam punah  sehingga  menetapkan  Surili  Jawa  sebagai spesies yang dilindungi ( Nijman, 2020 ). Selain itu, Surili  Jawa  termasuk  dalam Convention  on International Trade in Endangered Species of Wild
Fauna and Flora (CITES) pada kategori Appendix II pada tahun 2016 yang secara internasional tidak boleh untuk diperdagangkan.
Masalah  utama  yang  menjadi  perhatian tentang  upaya  konservasi  adalah  pemahaman mengenai  kesesuaian  habitat  bagi  satwa  yang dilindungi  khususnya  adalah  Surili  Jawa. Permasalahan  ini  menyebabkan  populasi  Surili Jawa  terus  mengalami  penurunan  habitat  yang diakibatkan oleh bencana alam seperti kebakaran hutan  dan  aktivitas  manusia  terkait  perubahan lahan  sehingga  menyebabkan  menurunnya kualitas  dan  kuantitas  habitat  bagi  Surili  Jawa. Perubahan habitat Surili Jawa di berada di Taman Nasional  Gunung  Merbabu  (TNGMb)  semakin lama  semakin  mengalami  pengurangan  luasan habitat.  Penurunan  luasan  habitat  Surili  Jawa  di Taman  Nasional  Gunung  Merbabu  dari  tahun 2001  hingga  tahun  2013  sebesar  1.037  hektar serta  pengurangan  tutupan  hutan  per  tiap tahunnya  sebesar  87  hektar/tahun  ( Alkaf et  al ., 2014 ).  Selain  itu,  Salah  satu  penyebab berkurangnya  luas  tutupan  lahan  di  Taman Nasional  Gunung  Merbabu  adalah  karena kebakaran hutan ( Diyanti Isnaini, 2017 ).
Beberapa  studi  yang  sudah  dilakukan sebelumnya tentang kesesuaian habitat Surili Jawa yang  ada  di  kawasan  Taman  Nasional  Gunung Merbabu  (TNGMb)  menghasilkan  wilayah – wilayah  yang  memiliki  potensi  sebagai  habitat Surili  Jawa.  Penelitian  yang  dilakukan Diyanti Isnaini  (2017) menghasilkan  luasan  habitat optimum  Surili  Jawa  pada  tahun  2017  adalah sebesar 844 ha atau sekitar 15% dari total wilayah Taman  Nasional  Gunung  Merbabu  (TNGMb). Selanjutnya, Latifiana  dan  Handayani  (2019) menghasilkan  luasan  habitat  Surili  Jawa  adalah sebesar  630,36  ha  atau  10,76%  dari  luas  Taman Nasional Gunung Merbabu (TNGMb). Pemodelan
spasial kesesuaian habitat dapat dilakukan dengan bantuan penginderaan jauh dan sistem informasi geografi (SIG) yang sudah sangat meningkat pesat dalam  bidang  pengetahuan  khususnya  untuk konservasi. Teknologi penginderaan jauh dan SIG dalam  bidang  konservasi  banyak  dimanfaatkan untuk  mengetahui  kondisi  lingkungan  seperti pemantauan  kondisi  habitat  satwa  liar  dengan memanfaatkan  metode
Species  Distribution Modelling (SDM).
Metode ini mampu menghasilkan gambaran dan informasi mengenai kondisi  habitat  satwa  liar  khususnya  Surili  Jawa. Beberapa  studi  terdahulu  dengan  metode  SDM telah dilakukan untuk pembuatan model kawasan habitat  dan  prediksi  lokasi  kesesuaian  habitat. Penelitian  yang  dilakukan  oleh Muhaimin  (2016) menggunakan  metode  SDM  untuk  pembuatan pemodelan  spasial  tingkat  kesesuaian  habitat Bekantan. Penelitian lain dilakukan oleh Yu Chang et  al ,.  (2022) menggunakan  metode  SDM  untuk prediksi  lokasi  habitat  potensial  bertelur Larus saundersi . Selain itu, penelitian dari Latifiana dan Handayani  (2019) menggunakan  metode  SDM untuk  pembuatan  kesesuaian  habitat    Surili. Variabel – variabel  yang  digunakan  pada penelitian  diatas  memiliki  pengaruh  terhadap kehadiran  satwa  baik  secara  langsung  maupun tidak  langsung.  Untuk  mendukung  upaya konservasi Surili Jawa yang ada di kawasan Taman Nasional  Gunung  Merbabu  (TNGMb)  diperlukan informasi  mengenai  persebaran  wilayah  yang memiliki  potensi  keberadaan  Surili  Jawa  dengan menggunakan  data  terbaru  sehingga  dapat menjadi  pertimbangan  dalam  pengelolaan wilayah  yang  menjadi  habitat  alami  bagi  Surili Jawa.

## Metode
Penelitian  ini  akan  dilakukan  di  Taman Nasional  Gunung  Merbabu  (TNGMb)  serta kawasan  transisi  yang  masih  di  dalam  kawasan TNGMb.  Secara  administratif,  TNGMb  masuk  di Provinsi  Jawa  Tengah  dengan  tiga  kabupaten didalamnya yaitu Kabupaten Magelang, Kabupaten  Boyolali,  dan  Semarang.  Secara
geografis  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu (TNGMb)  terletak  pada  110 o 32’BT  – 110 o 48’BT dan  7 o 38’LS  – 7 o 48’LS.  Ketinggian  tempat  di TNGMb terletak pada ±600 – 3142 mdpl ( TNGMb, 2014 ).  Berdasarkan  Keputusan  Direktur  Jenderal Perlindungan  Hutan  dan  Konservasi  Alam SK.264/IV – KICBHL/2014  zonasi  TNGMb  dibagi menjadi  4  yaitu  Zona  Inti,  Zona  Rimba,  Zona Pemanfaatan, dan Zona lainnya (Zona Rehabilitasi dan  Zona  Tradisional).  Lokasi  penelitian ditunjukkan pada Gambar 1 .

## Pengumpulan dan Analisis Data
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  terapan dengan  pendekatan  kuantitatif  dengan  metode penginderaan jauh dan sistem informasi geografis yang digunakan untuk mendapatkan hasil berupa turunan  informasi  tutupan  lahan  dan  variabel terkait pembuatan kesesuaian  habitat  Surili Jawa ( Presbytis  comate  fredericae Sody,  1930)  di kawasan  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu (TNGMb)  menggunakan  citra  satelit  Landsat  8 Operation Land Imager (OLI). Pengambilan sampel di  lapangan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  sampling    yaitu stratified  random sampling untuk  pengambilan  sampel  tutupan lahan  dan  kehadiran  Surili  Jawa.  Ekstraksi informasi  dari  citra  meliputi  ekstraksi  informasi tutupan  lahan  vegetasi  menggunakan  teknik interpretasi  digital  yaitu  klasifikasi  multipektral. Klasifikasi multispektral bertujuan untuk mengidentifikasi tampilan objek pada citra sesuai dengan  nilai  spektralnya.  Jenis  klasifikasi  yang digunakan  adalah  klasifikasi  terbimbing  atau supervised classification dengan teknik maximum likelihood.
Tahapan  selanjutnya  adalah  pembuatan transformasi  indeks  vegetasi  NDVI  dari  citra Landsat  yang  berguna  untuk  analisis  kerapatan vegetasi di lokasi penelitian. Pada tahapan ini juga dihasilkan kemiringan lereng dan elevasi dari hasil ekstraksi  citra  DEM  SRTM.  Selain  itu,  beberapa variabel lingkungan seperti jarak dari  tepi hutan, dan  jarak  dari  jalur  pendakian  juga  diekstraksi dengan citra Landsat 8. Pengolahan variabel jarak dilakukan dengan menggunakan proses euclidean
distance sehingga dapat diketahui pengaruh jarak terhadap  kehadiaran  Surili  Jawa.  Penggunaan euclidean distance diperuntukan untuk penentuan jarak  tanpa  adanya  variabel  halangan  dengan asumsi  bahwa  Surili  Jawa  secara  langsung menghindari keberadaan manusia yang melakukan pendakian ataupun aktivitas di sekitar jalur  pendakian.  Ekstraksi  informasi  dari  variabel tersebut  kemudian  digunakan  untuk  pembuatan kesesuaian  habitat  bagi  Surili  Jawa  dengan menggunakan model Species Distribution Model
(SDM).  Model  ini  menggunakan  variabel lingkungan dan data kehadiran Surili Jawa sebagai input utama untuk menghasilkan model kawasan habitat yang sesuai untuk  Surili Jawa di TNGMb. Data yang diinputkan merupakan data continuous yang  meliputi  kemiringan  lereng,  ketinggian tempat, jarak dari jalur pendakian, dan jarak dari tepi  hutan,  sedangkan  data  tutupan  lahan  dan kerapatan  vegetasi  merupakan  data categorical sehingga  dipisahkan  dalam  pembuatan  variabel untuk model kesesuaian habitat Surili Jawa.

## Gambar 1. Lokasi Wilayah Penelitian

## Pemodelan Kesesuian Habitat dan Validasi
Pemodelan  disribusi  Surili  Jawa  untuk pembuatan  model  kesesuaian  habitat  dilakukan dengan menggunakan Species Distribution Model (SDM) yaitu Maximum Entropy (MaxEnt). Philliph dan Dudik (2008) menjelaskan bahwa pemodelan dengan  menggunakan  MaxEnt  menghasilkan model dengan akurasi yang tinggi hanya dengan data  kehadiran  spesies.  Selain  itu,  penggunaan MaxEnt  dikaitkan  dengan  variabel  fisik  yang mendukung  hadirnya  suatu  spesies  di  lokasi tertentu.  Proses  pengolahan  MaxEnt  diawali dengan  pembuatan  layer – layer  variabel  yang sebelumnya sudah diolah. Format yang digunakan untuk  pengolahan  MaxEnt  adalah  format  (.csv)
untuk  hasil  sampel  spesies  dan  format  (.  ascii) untuk prediktor variabel fisik.
Parameter  standar  yang  digunakan  untuk menjalankan MaxEnt merupakan paramater baku yang  sudah  ditetapkan  untuk  pembuatan  model probabilitas kehadiran berdasarkan data kehadiran.  Parameter  ini  terbagi  menjadi  dua bagian  yaitu basic dan advance yang  digunakan untuk  menjalankan  MaxEnt.  Parameter  dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Parameter standar pada MaxEnt
Parameter Input Random Test Percentage 25 Replicates 10 Regulation Multiplier 1
Parameter Input Max Number of Background Point 10.000 Replicated Run Type Subsample Maximum Iteration 500 Convergence Threshold 0.00001 Output Format Logistic Sumber: Philliph dan Dudik ,2008
Evaluasi  model  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan metode Receiver  Operating  Charateristic (ROC). ROC  merupakan  metode  yang  berdasarkan sensitivitas  dan  spesifisitas  ( Baldwin,  2009 ). Metode ROC dibangun dengan memilih beberapa data  untuk  dijadikan  sampel.  Model  yang  baik dapat didefinisikan oleh kurva yang memaksimalkan sensitivitas dengan nilai pecahan positif ( Baldwin, 2009 ). Hal tersebut dapat diukur dengan  menghitung Area  Under  Curve (AUC) ( Fourcade et al ., 2014 ).
Prediksi lokasi kesesuaian habitat Surili Jawa dibangun  menggunakan  pengulangan  sebanyak 10 kali dengan tipe ulangan subsample . Nilai AUC memiliki  rentang  0  sampai  1,  dengan  nilai mendekati 1 berarti memiliki kinerja model yang optimal  dan  nilai  dibawah  0.5  berarti  memiliki kinerja  model  yang  kurang  optimal. Araújo  dan Gusian (2006) mengkasifikasikan nilai AUC untuk menilai kinerja model prediksi seperti pada Tabel 2 . Tabel 2. Kinerja model berdasarkan nilai AUC Nilai AUC Kinerja Model 0.9 – 1.0 Sangat Baik 0.8 – 0.9 Baik 0.7 – 0.8 Sedang 0.6 – 0.7 Kurang Baik Sumber: Araújo dan Gusian (2006)

## Penyusunan Variabel Lingkungan
Prediksi  kehadiran  Surili  Jawa  di  Taman Nasional  Gunung  Merbabu  (TNGMb)  dilakukan dengan menggunakan data kehadiran Surili Jawa dan  data  spasial  variabel  lingkungan  yang berpengaruh  terhadap  kehadiran  Surili  Jawa. Beberapa  variabel  lingkungan  yang  digunakan
terdiri  dari  tutupan  lahan,  kerapatan  vegetasi, kemiringan dan ketinggian lereng, jarak dari jalur pendakian, dan jarak dari tepi hutan. Data variabel ini  menggunakan  bentuk  raster  yang  memiliki format  ASCII  dan  menggunakan  resolusi  piksel yang  sama  yaitu  30  meter  dengan  cakupan wilayah yang sama. Variabel jarak diolah dengan menggunakan euclidean distance untuk menentukan  seberapa  jauh  jarak  dari  jalur pendakian  dan  jarak  dari  tepi  hutan.  Selain  itu, data  kehadiran  Surili  Jawa  ( presence )  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  pada hasil  pengamatan  lapangan  dan  data  historis kehadarian Surili Jawa di Taman Nasional Gunung Merbabu  (TNGMb).  Data  kehadiran  Surili  Jawa yang  digunakan  sebanyak  31  temuan  dari  tahun 2011 hingga tahun 2022.

## Tutupan Lahan
Klasifikasi
tutupan lahan dilakukan menggunakan    metode  terbimbing  ( supervised ) dengan algoritma maximum likelihood pada citra Landsat  8  OLI.  Klasifikasi  tutupan  lahan  berguna untuk memperoleh variabel lingkungan yang akan digunakan  sebagai  masukan  pada  proses pemodelan  spasial  dengan  MaxEnt.  Selain  itu, klasifikasi  tutupan  lahan  dilakukan  untuk memperoleh informasi jarak dari tepi hutan. Kelas tutupan  lahan  yang  ada  pada  citra  Lansat diwilayah  penelitian  dapat  diidentifikasi  menjadi hutan  pegunungan,  hutan  lahan  tinggi,  hutan tanaman, semak dan belukar, padang rumput/sabana,  lahan  pertanian,  dan  lahan terbangun.
Hasil  uji  akurasi  tutupan  lahan  keseluruhan memiliki  nilai overall  accuracy sebesar  91,20% dengan nilai koefisiensi kappa sebesar 0,88. Selain itu, hasil dari akurasi produser ( Producer Accuracy ) memiliki nilai tertinggi untuk tutupan lahan hutan tanaman  adalah  100%  dan  nilai  terendah  untuk tutupan  lahan  area  terbangun  sebesar  58,13%. Nilai  akurasi  pengguna  ( User  Accuracy )  memiliki nilai  tertinggi  sebesar  100%  untuk  kelas  hutan tanaman dan nilai terendah sebesar 78,49% untuk kelas lahan pertanian Berdasarkan hasil klasifikasi tutupan  lahan  proporsi  luas  masing – masing
tutupan  lahan  adalah  2326,77  ha  pada  hutan pegunungan,  diikuti  hutan  lahan  tinggi  1935,60 ha, hutan tanaman 803,98 ha, semak dan belukar 498,10 ha, padang rumput/sabana 427 ha, lahan
pertanian  301,15  ha,  dan  lahan  terbangun  38,58 ha. Peta tutupan lahan dapat dilihat pada Gambar 2 .

## Gambar 2. Tutupan lahan pada kawasan TNGMb

## Kerapatan Vegetasi
Kerapatan  vegetasi  digunakan  dalam  aspek vegetasi dengan memanfaatkan kombinasi antara dua  saluran  yaitu  saluran  merah  dan  saluran inframerah  dekat,  dimana  kedua  saluran  ini memiliki  kepekaan  yang  tinggi  dalam  menyerap gelombang. Kerapatan vegetasi dalam penelitian ini  merepresentasikan  tutupan  tajuk  yang digunakan  oleh  Surili  Jawa  sebagai  tempat mencari makan dan tempat untuk belindung dari serangan  hewan  buas  serta  berpindah  tempat. Transformasi  yang  digunakan  untuk  pembuatan kerapatan  vegetasi  adalah  transformasi  indeks vegetasi Normalized  Different  Vegetation  Index (NDVI).
Berdasarkan  hasil  transformasi  indeks vegetasi  tersebut  nilai  NDVI  memiliki  rentang antara -0.012447 hingga 0.596952 dengan rerata 0.118008. Hasil dari indeks NVDI
direpresentasikan  pada  rona  citra  dari  gelap hingga terang dan memiliki nilai dengan rentang - 1  hingga  1,  dimana  semakin  gelap  akan menunjukkan  tutupan  tajuk  yang  rendah  atau jarang  dan  semakin  terang  akan  menunjukan tutupan  tajuk  yang  semakin  rapat.  Hasil  dari indeks  vegetasi  ini  kemudian  digunakan  untuk penentuan  kelas  kerapatan  vegetasi  dengan observasi  lapangan  berdasarkan  nilai  NDVI
sehingga  dapat  digunakan  untuk  membangun model  kerapatan  vegetasi  dilapangan.  Nilai kerapatan  vegetasi  didapatkan  dengan  cara menghubungkan  nilai  NDVI  citra  dengan  hasil pengukuran  kerapatan  vegetasi  dilapangan dengan  menggunakan  persamaan  regresi  dan menguji  kekuatan  hubungan  dari  nilai  NDVI dengan  nilai  kerapatan  vegetasi  dilapangan dengan  menggunakan  korelasi Pearson .  Kelas kerapatan vegetasi dapat dilihat pada Tabel 3 . Hasil  dari  persamaan  regresi  memiliki koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0,5028 dengan nilai  korelasi  pearson  sebesar  0,7090  serta memiliki  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE) sebesar 0,2314. Nilai ini kurang dari 0.5 sehingga hasil  dari  RMSE  ini  dapat  ditoleransi  dan  dapat digunakan  untuk  analisis  selanjutnya.  Peta persentase  luas  kerapatan  vegetasi  dapat  dilihat pada Gambar 3 .
Tabel 3. Kelas Kerapatan Vegetasi Nilai NDVI Kerapatan Vegetasi -0,0124 - 0,0891 Non vegetasi 0,0891 - 0,1906 Rendah 0,1906 - 0,2922 Agak rendah 0,2922 - 0,3938 Sedang 0,3938 - 0,4953 Rapat 0,4953 - 0,5969 Sangat rapat Sumber: Analisis data, 2022
Gambar 3. Persentase luas kerapatan vegetasi pada kawasan TNGMb
Tabel 3. Kelas Kerapatan Vegetasi
Nilai NDVI Kerapatan Vegetasi -0,0124 - 0,0891 Non vegetasi 0,0891 - 0,1906 Rendah 0,1906 - 0,2922 Agak rendah 0,2922 - 0,3938 Sedang 0,3938 - 0,4953 Rapat 0,4953 - 0,5969 Sangat rapat Sumber: Analisis data, 2022

## Topografi
Pengolahan  variabel  topografi  meliputi pembuatan  peta  kemiringan  lereng  dan  peta
ketinggian  dengan  menggunakan  data  DEM SRTM  yang  memiliki  resolusi  30  meter.  Proses pengolahan kemiringan lereng dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak ArcMap 10.5 yang diturunkan  dari  data  DEM  SRTM  menjadi  data kemiringan lereng/ slope , sehingga dapat digunakan  untuk  input  data  pemodelan  MaxEnt. Kelas  kemiringan  lereng  dibagi  menjadi  enam kelas dengan kriteria < 2% adalah kelas datar, 3 – 7% adalah sangat landai, 8 – 13% landai, 14 – 20% agak  curam,  21 – 55%  curam,  dan  >56%  sangat curam.
(a)
(b)
Gambar 4. Persentase luas kemiringan lereng (a) dan ketinggian tempat (b) pada kawasan TNGMb
Wilayah  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu (TNGMb) memiliki kondisi lereng yang didominasi oleh kelas curam dengan kemiringan lereng 21 – 55%,  mengingat  wilayah  ini  merupakan  kawasan dengan  geomorfologi  berupa  pegunungan. Beberapa wilayah juga memiliki kelas lereng yang landai  yang  ditumbuhi  vegetasi  berupa  semak yang  ditemukan  pada  saat  pengambilan  data lapangan.  Wilayah  dengan  kelas  kemiringan lereng  curam  lebih  banyak  ditumbuhi  oleh vegetasi pegunungan seperti akasisa dekuren dan juga kesowo yang merupakan sumber pakan Surili Jawa.
Selanjutnya,  untuk  kelas  ketinggian  tempat menggunakan  kriteria  ketinggian  dengan  kelas kurang dari 1.000 mdpl, 1.000 – 1.500 mdpl, 1.500 – 2.000  mdpl,  2.000 – 2.500  mdpl,  2.500 – 3.000 mdpl, dan lebih dari 3.000 mdpl. Wilayah Taman Nasional  Gunung  Merbabu  (TNGMb)  memiliki ketinggian  maksimal  yaitu  3142  mdpl  dengan dominasi  wilayah  ketinggian  berada  pada ketinggian  lebih  dari  1.500  mdpl.  Wilayah  yang berada pada ketinggian kurang dari 1.000 hingga ketinggan 1.500 mdpl tidak banyak dijumpai pada kawasan  TNGMb  dan  merupakan  kawasan  yang masuk  pada  zona enclave .  Peta  persentase  luas kemiringan  lereng  dan  ketinggian  tempat  dapat dilihat pada Gambar 4 .

## Jarak dari Tepi Hutan
Jarak  dari  tepi  hutan  merupakan  bentuk representasi  dari  kesesuaian  habitat  Surili  Jawa, dimana Surili Jawa adalah hewan yang menyukai kawasan  bagian  tepi  hutan  yang  berbatasan dengan  tutupan  lahan  lainnya.  Surili  Jawa cenderung  berada  pada  kawasan  tepi  hutan pegunungan  atau  hutan  alami  dikarenakan adanya  kelimpahan  pada  sumber  pakan  yang bervariasi.  Wilayah  bagian  tepi  hutan  yang digunakan  untuk  penentuan  kesesuaian  habitat Surili Jawa di Kawasan TNGMb merupakan bagian tepi hutan pegunungan atau alami dan tepi hutan lahan  tinggi  atau  hutan  campuran  berdasarkan hasil klasifikasi yang sudah dilakukan.
Pengolahan  variabel  tepi  hutan  dilakukan pada  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  dengan memisahkan  antara  tutupan  lahan  hutan pegunungan  dan  hutan  lahan  tinggi  dengan tutupan  lahan  lainnya.  Selanjutnya,  dari  tutupan lahan hutan pegunungan dan hutan lahan tinggi dilakukan  analisis euclidean  distance dengan menggunakan  perangkat  lunak  ArcGis  10.5. Pengolahan analisis euclidean distance menghasilkan  jarak  maksimum  untuk  tepi  hutan adalah sejauh 670,82 m dengan jarak minimumnya sejauh 0 m. Peta jarak dari tepi hutan dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Jarak dari tepi hutan pada kawasan TNGMb
Jarak dari Jalur Pendakian
Kawasan  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu (TNGMb)  memiliki  lima  jalur  pendakian  yang dapat  diakses  dari  3  Kabupaten  yaitu  jalur pendakian  Wekas  dan  Suwanting  yang  dapat diakses dari Kabupaten Magelang, jalur pendakian Cuntel  dan  Thekelan  yang  dapat  diakses  dari Kabupaten  Semarang,  dan  jalur  pendakian  Selo
yang dapat diakses dari Kabupaten Boyolali. Dari kelima  jalur  pendakian  tersebut  jalur  pendakian Selo  merupakan  jalur  yang  paling  sering digunakan  untuk  pendakian  menuju  puncak Gunung Merbabu. Selain itu, pada jalur pendakian Selo  juga  merupakan  jalur  yang  masuk  pada kawasan preferensi habitat Surili Jawa.
Gambar 6. Jarak dari jalur pendakian pada kawasan TNGMb
Berdasarkan pertemuan historis dengan Surili Jawa  di  Kawasan  TNGMb,  kehadiran  Surili  Jawa lebih banyak ditemukan pada wilayah sekitar jalur pendakian  Selo.  Hal ini dimungkinkan pada jalur pendakian  Selo  memiliki  ketersediaan  sumber pakan yang melimpah bagia Surili Jawa. Preferensi habitat  Surili  Jawa  memiliki  asumsi  jika  semakin jauh dengan jalur pendakian memiliki persentase yang  lebih  tinggi  bagi  surili  untuk  dijadikan wilayah  habitatnya.  Pengolahan  jarak  dari  jalur pendakian  dilakukan  dengan  analisis euclidean distance yang  dibantu  dengan  perangkat  lunak ArcGis  10.5.  Hasil  dari  pengolahan euclidean distance menghasilkan jarak maksimum dari jalur pendakian adalah sejauh 8994,25 m dengan jarak minumum  yaitu  0  m.  Peta  jarak  dari  jalur pendakian dapat dilihat pada Gambar 6 .

## Hasil dan Pembahasan
Kesesuaian Habitat Surili Jawa Hasil  prediksi  dari  pemodelan  dan pengolahan  MaxEnt  memiliki  nilai  yang  berkisar antara  7.01715e-006  hingga  0.985536  yang menunjukan  nilai  probabilitas  kehadiran  Surili Jawa  pada  wilayah  tersebut,  dimana  semakin
mendekati  1  memiliki  persentase  tingkat kehadiran  yang  tinggi.  Nilai  yang  mendekati 7.01715e-006  menunjukan  bahwa  probabilitas kehadiran  Surili  Jawa  memiliki  tingkat  kehadiran yang rendah, sedangkan nilai yang semakin tinggi yaitu  0.985536  menunjukan  tingkat  probabilitas Surili  Jawa  yang  tinggi  sehingga  dapat membedakan lokasi habitat yang sesuai dan tidak sesuai.  Model  prediksi  kesesuaian  habitat  Surili Jawa  di  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu (TNGMb) dengan menggunakan MaxEnt ambang batas  ( threshold )  yang  digunakan  dalan menentukan  kesesuaian  habitat  dengan  10 percentile  training  presence  logistic threshold adalah sebesar 0,314. Nilai yang berada dibawah ambang  batas,  maka  dikategorikan  sebagai wilayah  yang  tidak  sesuai,  sedangkan  nilai  yang berada  diatas  ambang  batas  dikategorikan sebagai  wilayah  yang  sesuai  untuk  habitat  Surili Jawa di kawasan TNGMb.
Kesesuaian  habitat  Surili  Jawa  berdasarkan nilai  dari  pengolahan  menggunakan  MaxEnt dikelompokkan  menjad  wilayah  yang  memiliki tingkat  kelas  kesesuaian  kurang  sesuai,  cukup
sesuai,  sesuai,  dan  sangat  sesuai.  Berdasarkan kelas  kesesuaian  tersebut  memiliki  total  wilayah yang  dianggap  sesuai  bagi  habitat  Surili  Jawa adalah  sebesar  960.48  hektar  (ha)  dari  total keseluruhan  luas  TNGMb  yang  memiliki  luas 5.820,49  hektar  (ha)  atau  sekitar  16,5%  dari  luas wilayah  TNGMb.  Berikut  ditunjukkan  tabel kesesuaian habitat Surili Jawa berdasarkan tingkat kehadiran pada Tabel 4 .
Kesesuaian  habitat  Surili  Jawa  di  Taman Nasional  Gunung  Merbabu  (TNGMb)  memiliki kondisi  yang  mendukung  bagi  Surili  Jawa  untuk memenuhi  kebutuhan  hidupnya  yang  meliputi sumber makanan, tempat beristirahat, dan tempat berlindung  dari  predator.  Selain  itu,  dari  hasil pemodelan  yang  sudah  dilakukan  menggunakan
variabel  yang  meliputi  tutupan  lahan,  kerapatan vegetasi, ketinggian, kemiringan lereng, jarak dari tepi  hutan,  dan  jarak  dari  jalur  pendakian menghasilkan  kawasan  wilayah  yang  dianggap sesuai  untuk  Surili  Jawa  lebih  memiliki  pola berkelompok. Pola ini menunjukan bahwa wilayah tersebut  merupakan  kawasan  jelajah  atau home range dari  Surili  Jawa  yang  memiliki  faktor pendukung  bagi  surili  untuk  memenuhi kebutuhannya.  Pengolahan  kesesuaian  habitat tidak  memasukkan  tutupan  lahan  berupa  lahan pertanian dan lahan terbangun yang berada pada zona enclave karena pada tutupan lahan ini tidak memiliki  potensi  ketersediaan  pakan  bagi  Surili Jawa  di  kawasan  TNGMb.  Hasil  dari  pengolahan pemodelan ditunjukkan pada Gambar 7 .
(a)
(b)
Gambar 7. a) Model Probabilitas Kehadiran, b) Model Kesesuaian Habitat
Tabel 4. Kesesuaian Habitat Surili Jawa
Berdasarkan Tingkat Kehadiran Tingkat Kehadiran Keterangan < 0,2 Tidak Sesuai 0,2 – 0,3 Kurang Sesuai 0,3 – 0,5 Cukup Sesuai 0,5 – 0,7 Sesuai >0,7 Sangat Sesuai Sumber: Analisis data, 2022
Ketersediaan  sumber  pakan  yang  melimpah sangat  menguntungkan  bagi  Surili  Jawa  karena dapat mengurangi persaingan dalam memperoleh makanan  terhadap  primata  lainnya. Syarifah (2013) menjelaskan  bahwa  terdapat  13  jenis tumbuhan yang menjadi sumber pakan bagi Surili Jawa  yang  ada  di  kawasan  TNGMb  diantaranya adalah  akasia  ( Acacia  mearnsii ),  pasang
( Lithocarpus sp.),  kesowo  ( Engelhardia spicata ), wuru  gesik  ( Litsea sp.),  krembi  ( Homalanthus giganteus ),  dempul  ( Glochidion sp.),  dadap ( Erythrina sp.), lotrok ( Wendlandia glabrata ), wilodi ( Ficus
fistulosa ), sengiran ( Pittosporum moluccanum ),  kemlanding  gunung  ( Albizia lopantha ),  kirinyuh  ( Chromolaena odorata ),  dan jerukan.  Jenis  pakan  tersebut  11  diantaranya merupakan vegetasi yang tumbuh pada kawasan hutan  pegunungan  atau  alami,  satu  jenis tumbuhan  semak  belukar  yaitu  kemlanding gunung, dan satu jenis tumbuhan penyusun lantai yaitu kirinyuh. Dari 13 jenis sumber pakan tersebut terdapat  satu  jenis  tambahan  pakan  surili  yaitu pampung ( Macropanax dispermus ) yang didapatkan  dari  hasil  wawancara  dengan  pihak TNGMb pada saat pengambilan data lapangan.
Habitat  Surili  Jawa  yang  berada  di  kawasan TNGMb  memiliki  tingkat  kesesuaian  tinggi cenderung  berada  pada  wilayah  yang  dekat dengan  jalur  pendakian,  dimana  Surili  Jawa seharusnya  lebih  menyukai  kawasan  yang  jauh dari aktivitas manusia. Habituasi yang terjadi pada Surili  Jawa  di  TNGMb  menyebabkan  Surili  Jawa memilih lokasi yang dekat dengan jalur pendakian dikarenakan  keberadaan  sumber  pakan  yang mendukung  dan  memghindari  ancaman  dari predator besar. Pemilihan lokasi habitat Surili Jawa yang  dekat  dengan  jalur  pendakian  ini dimungkinkan  karena  sedikitnya  kompetisi  yang dilakukan  surili  dalam  mencari  sumber  pakan terdahap  hewan  lainnya  yang  cenderung  tidak menyukai  kawasan  yang  terdapat  akitivitas manusia.
Selain  itu,  kondisi  tutupan  lahan  yang mendukung  Surili  Jawa  dalam  memenuhi kelangsungan  hidupnya  memberikan  pengaruh yang  cukup  besar  dikarenakan  pada  kawasan hutan alami atau hutan pegunungan lebih banyak menyediakan sumber pakan dan memiliki tingkat kerapatan vegetasi yang tinggi. Tingkat kerapatan yang tinggi lebih menguntungkan bagi Surili Jawa dalam  berpindah  tempat  untuk  mencari  makan dan  berpindah  saat  terjadi  ancaman  serta membantu Surili Jawa dalam bersembunyi untuk
menghidari predator maupun beristirahat, dimana Surili Jawa merupakan primate arboreal. Gunawan (dalam Agus et  al .,  2017 )  menjelaskan  bahwa kerapatan vegetasi pada tingkat tiang berkorelasi dengan kenaekaragaman jenis mamalia, termasuk surili didalamnya semakin tinggi.

## Evaluasi  dan  Kontribusi  Variabel  Terhadap Model
Sampel  yang  digunakan  dalam  melakukan pengolahan  ini  menggunakan  25%  dari  data kehadiran Surili Jawa, dimana terdapat 30 sampel kehadiran. Sampel ini kemudian digunakan untuk membuat model dengan 75% untuk membangun model dan 25% digunakan untuk validasi terhadap pengolahan MaxEnt.
Hasil  nilai  AUC  menunjukan  nilai  sebesar 0.887  dengan  standar  deviasi  sebesar  0.043, dimana  berdasarkan  nilai  AUC  hasil  dari pemodelan MaxEnt dikategorikan sebagai model yang  dianggap  bagus.  Hasil  ini  menunjukan bahwa  akurasi  dari  model  yang  dihasilkan  dapat diterima  dengan  akurasi  yang  cukup  tinggi. Menurut Araújo dan Gusian (2006) nilai AUC yang dihasilkan dari pemodelan ini dapat dikategorikan memiliki kinerja model yang baik dengan rentang nilai  antara  0,8 – 0,9. Fielding  dan  Bell  (1997) menjelaskan bahwa AUC merupakan indeks yang penting  dikarenakan  nilai  ini  menyajikan pengukuran  tunggal  dari  akurasi  keseluruhan model.  Nilai  AUC  yang  tinggi  mengindikasikan bahwa  model  dapat  membedakan  antara  data kehadiran dengan lokasi potensial yang belum di uji  ( Lobo et.  al .,  2008 ).  Hubungan  antara probabilitas  kehadiran  Surili  Jawa  di  TNGMb dengan  variabel  lingkungan  dapat  dilihat  pada kurva  respon  yang  dihasilkan  dari  pengolahan MaxEnt  pada Gambar  8 .  Kurva  ini  menunjukan seberapa  besar  variabel  yang  digunakan berpengaruh terhadap lokasi kehadiran Surili Jawa di TNGMb.
Hasil dari kurva respon pada variabel tutupan lahan  menunjukan  bahwa  probabilitas  kehadiran Surili  Jawa  di  TNGMb  lebih  banyak  ditemukan pada  kawasan  dengan  tipe  tutupan  lahan  hutan
pegunungan atau hutan alami. Hal ini menunjukan kesesuaian  dengan  karakteristik  Surili  Jawa  yang lebih  memilih  lokasi  hutan  alami  sebagai habitatkan  dikarenakan  melimpahnya  sumber pakan  maupun  tempat  untuk  beristirahat  dan tempat  berlindung  dari  predator.  Selain  itu,
tutupan lahan semak belukar juga memiliki respon yang cukup tinggi dikarenakan Surili Jawa memilih sumber  pakan  yang  berupa  kemlanding  gunung ( Albizia  lopantha )  dan  kirinyuh  yang  merupakan jenis semak belukar.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 8. Kurva respon hasil pemodelan terhadap tutupan lahan (a); respon terhadap kerapatan vegetasi (b); respon terhadap kemiringan lereng (c); repon terhadap elevasi (d); respon terhadap jarak dari tepi hutan (e); respon terhadap jarak dari jalur pendakian (f)
Hasil  dari  kurva  respon  kerapatan  vegetasi menunjukan  bahwa  Surili  Jawa  lebih  senang berada  pada  wilayah  yang  memiliki  tingkat kerapatan vegetasi yang rapat. Hal ini mendukung karakteristik  surili  yang  merupakan  hewan arboreal  atau  hewan  yang  menghabiskan waktunya diatas pohon baik untuk mencari makan,
beristirahat,  maupun  berlindung.  Wilayah  yang memiliki tingkat kerapatan tinggi membuat Surili Jawa  lebih  mudah  untuk  berpindah  tempat  dari satu  pohon  ke  pohon  lainnya  dikarenakan  jarak antara  tajuk  pohon  yang  lebih  dekat  satu  sama lain.  Selain  itu,  dedaunan  yang  rimbun  juga
mendukung  Surili  Jawa  dalam  bersembunyi terhadap predator yang berada di bawah pohon.
Probabilitas  kehadiran  Surili  Jawa  terhadap variabel kemiringan lereng di TNGMb berdasarkan kurva  respon  menunjukan  bahwa  lokasi kesesuaian  Surili  Jawa  berada  pada  tingkat kemiringan lereng lebih dari 20 0 atau sekitar 40% yang  dikategorikan  sebagai  lereng  curam  dan melandai pada kemiringan lereng sekiar 35 0 atau 55%. Agus et  al .  (2017) menjelaskan  bahwa pemilihan  habitat  surili  pada  wilayah  dengan lereng curam berkaitan dengan upaya perlindungan  diri  agar  terhindari  dari  satwa pemangsa  ataupun  gangguan  lainnya  sehingga surili secara spontan akan melakukan perpindahan dan  bergerak  menuju  wilayah  yang  memiliki tebing terjal.
Kurva  respon  variabel  ketinggian  tempat yang  menunjukan  probabilitas  kehadiran  Surili Jawa  di  kawasan  TNGMb  memiliki  rentang ketinggian antara 1.500 mdpl hingga 2.500 mdpl. Kehadiran  Surili  Jawa  pada  ketinggian  ini dikarenakan  kenyamanan  surili  dalam  memilih lokasi  untuk  mencari  sumber  pakan  dan beristirahat,  sehingga  jarang  sekali  ditemukan surili  pada  kawasan  dataran  rendah  karena sedikitnya ketersediaan sumber pakan surili serta tingginya  ancaman  dan  aktivitas  manusia.  Kurva respon  hasil  model  MaxEnt  terhadap  jarak  dari tepi hutan menunjukkan bahwa surili lebih banyak ditemukan  pada  wilayah  yang  kurang  dari  100 meter dari tepi hutan. Keberadaan Surili Jawa pada wilayah  yang  dekat  dengan  tepi  hutan dikarenakan  diversifikasi  jenis  pakan  terhadap jenis tutupan lahan yang lainnya. Supriatna et al . (1994) menjelaskan bahwa surili merupakan satwa arboreal yang hidupnya sering menempati bagian tepi – tepi hutan.
Selain itu, pengaruh naik turunnya intensitas cahaya,  suhu,  dan  kelembaban  serta  kecepatan angin  yang  drastis  sangat  mempengaruhi produktifitas  daun  muda  sehingga  secara keseluruhan  lokasi  ini  berhubungan  dengan ketersediaan  pakan  yang  melimpah  bagi  surili ( Agus et al ., 2017 ).
Kurva  respon  pada  variabel  jarak  dari  jalur pendakian yang  menunjukan  probabilitas kehadiran Surili Jawa di TNGMb memiliki rentang dari 0 – 1.500 meter dari jalur pendakian. Semakin jauh  dari  jalur  pendakian  menunjukan  nilai probabilitas  yang  semakin  menurun,  dimana  hal ini berbanding terbalik dengan karakteristik Surili Jawa  yang  cenderung  menghindari  aktivitas manusia.  Tingginya  tingkat  kehadiran  Surili  Jawa yang  sering  dijumpai  pada  lokasi  yang  dekat dengan jalur pendakian menandakan bahwa Surili Jawa  sudah  tidak  merasa  terganggu  dengan kehadiran  manusia.  Perubahan  perilaku  surili  ini disebabkan karena pada kawasan jalur pendakian terdapat beberapa jenis vegetasi yang merupakan sumber  pakan  bagi  surili  seperti  kesowo ( Engelhardia serrata ),  akasia  dekuren  ( Acacia decurens ),  puspa  ( Schima noronhae ),  dan pampung ( Macropanax dispermus ) yang menjadi komposisi tutupan hutan  dan banyak ditemukan di  sepanjang  hutan  pegunungan  atau  alami sehingga terjadi habituasi pada habitat Surili Jawa pada wilayah jalur pendakian.
Jalur  yang  memiliki  tingkat  probabilitas kehadiran  Surili  Jawa  yang  tinggi  adalah  jalur pendakian  Selo  yang  berada  di  Kabupaten Boyolali dan jalur pendakian Wekas yang berada di Kabupaten Magelang. Hal ini didukung dengan penelitian yang dilakukan Agus et al ., (2017) yang menunjukkan bahwa semakin dekat dengan jalur pendakian maka peluang kesesuaian habitat surili semakin tinggi. Selain itu, preferensi habitat surili terhadap jarak yang dekat dengan jalur pendakian berkaitan  dengan  terhindarnya  ancaman  dan gangguan  surili  dari  satwa  pemangsa  seperti macan  tutul  jawa  ( Panthera pardus )  ( Agus et  al ., 2017 ; Nugroho, 2013 ; Wakidi, 2013 ).
Hasil evaluasi kontribusi dari masing – masing variabel  lingkungan  yang  digunakan  untuk pembuatan  model  prediksi  kehadiran  Surili  Jawa di TNGMb dapat memberikan informasi mengenai pengaruh  dari  setiap  variabel  terhadap  model. Analisis  kontribusi  yang  dihasilkan  dari pengolahan  MaxEnt  meliputi  pengaruh  dari masing – masing  variabel  yang  mempengaruhi
kehadiran  surili  dan  variabel  lingkungan  yang dianggap penting berdasarkan hasil uji jackknife , dimana  hasil  uji jackknife menyajikan  variabel lingkungan  dan  pengaruhnya  terhadap  model yang dilakukan dengan menggunakan MaxEnt.
Berdasarkan  hasil  analisis  dari  keseluruhan variabel  yang  digunakan  untuk  membangun model kehadiran Surili Jawa di TNGMb, terdapat empat variabel yang memiliki pengaruh lebih dari 10% terhadap model. Variabel yang pertama dan yang  paling  berpengaruh  adalah  jarak  dari  jalur pendakian  yang memiliki nilai kontribusi sebesar 32,6%.  Selanjutnya,  variabel  yang  memiliki pengaruh cukup tinggi adalah tutupan lahan yang memiliki  nilai  kontribusi  sebesar  28,7%,  variabel ketinggian  tempat  yang  memiliki  kontribusi sebesar 16%, dan variabel kerapatan vegetasi yang memiliki  kontribusi  sebesar  13,3%.  Hal  ini  dapat disimpulkan  bahwa  semakin  dekat  dengan  jalur pendakian,  maka  probabilitas  kehadiran  Surili Jawa  di  TNGMb  akan  semakin  tinggi  dengan mempertimbangkan  jenis  tutupan  lahan  yang berupa  hutan  pegunungan  atau  hutan  alami dengan ketinggian antara 1.000 – 1.500 mdpl serta memiliki  tingkat  kerapatan  vegetasi  yang  rapat. Selain itu, nilai penyusun yang memiliki pengaruh paling  tinggi  dalam  membangun  model  adalah variabel  ketinggian  tempat  yang  memiliki  nilai
permutasi  sebesar  31,4%.  Tabel  mengenai  nilai kontribusi variabel  terhadap model disajikan pada Tabel 5 .
Tabel 5. Persentase Kontribusi Variabel
Terhadap Kehadiran Surili Jawa Variabel Kontribusi (%) Jarak jalur pendakian 32,6 Tutupan lahan 28,7 Ketinggian tempat 16 Kerapatan vegetasi 13,3 Kemiringan lereng 4,8 Jarak tepi hutan 4,5 Sumber: Analisis data, 2022
Evaluasi selanjutnya adalah hasl uji jackknife yang  menyajikan  seberapa  penting  variabel lingkungan  berpengaruh  terrhadap  proses membangun  model.  Hasil  uji jackknife memiliki tiga  output  yaitu  uji jackknife  training  gain yang menunjukkan  pengaruh  training  data  dalam membangun model prediksi, uji jackknife test gain yang  menunjukkan  pengaruh  data  dalam membangun  model,  dan  uji jackknife AUC  yang menunjukkan pengaruh variabel lingkungan baik secara  individu  maupun  tanpa  variabel.  Uji jackknife AUC  ini  dilakukan  terhadap  kinerja model  yang  digunakan  dalam  mengevaluasi model prediksi. Hasil dari uji jackknife pada AUC ditunjukkan pada Gambar 9 .
Gambar 9. Grafik uji Jackknife pada ilai AUC
Berdasarkan  grafik  tersebut  hasil  uji  yang dilakukan  menunjukkan  bahwa  terdapat  empat variabel  yang  bernilai  lebih  dari  0,7  yang dikategorikan cukup bagus berdasarkan nilai AUC yang meliputi jarak dari jalur pendakian, jarak dari tepi hutan, ketinggian tempat, dan tutupan lahan.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  keempat  variabel tersebut memiliki pengaruh yang besar terhadap pemodelan  yang  dihasilkan.  Selain  itu,  keempat variabel tersebut merupakan variabel yang efektif dalam  membuat  model  prediksi  kehadiran  Surili Jawa di TNGMb jika hanya menggunakan variabel
tersebut  tanpa  variabel  kerapatan  vegetasi  dan kemiringan lereng.
Variabel  lingkungan  yang  memiliki  nilai kontribusi  tertinggi  adalah  ketinggian  tempat, dimana  apabila  variabel  ini  dihilangkan  akan berpengaruh  terhadap  penurunan  nilai  AUC sehingga  menghilangkan  banyak  informasi dibandingkan  variabel  lainnya.  Selain  itu,  Surili Jawa  yang  hidup  di  TNGMb  juga  memiliki probabilitas  kehadiran  yang  terletak  pada ketinggian  antara  1.500 – 2.500  mdpl  dan  akan berkurang pada ketinggian tertentu. Variabel jarak dari jalur pendakian juga memiliki kontribusi yang cukup  tinggi  dibandingkan  dengan  variabel tutupan lahan dan jarak dari tepi hutan. Kondisi ini menandakan Surili Jawa yang berada di kawasan TNGMb  telah  mengalami  habituasi  atau penyesuaian  habitat  sehingga  terbiasa  pada wilayah  jalur  pendakian  karena  memiliki persediaan sumber pakan yang cukup.
Penelitian Latifiana  dan  Handayani  (2019) dengan kajian dan pemodelan yang sama memiliki hasil  nilai  AUC  sebesar  0,925  dengan  kontribusi variabel  terbesar  adalah  tutupan  lahan  sebesar 38,9%. Sementara, penelitian Diyanti Isnaini (2017) memiliki  hasil  nilai  AUC  sebesar  0,976    dengan kontribusi  variabel  terbesar  adalah  curah  hujan maksimum sebesar 40,6%.
Penelitian – penelitian  tersebut  memiliki perbedaan dalam penyusunan variabel lingkungan untuk pembuatan model seperti curah hujan,  dan  suhu  rerata  sehingga  dapat menghasilkan model yang berbeda. Dibandingkan dengan  penelitian  sejenis,  penelitian  ini menggunakan  beberapa  variabel  yang  berbeda seperti  jarak  dari  tepi  hutan  dan  jarak  dari  jalur pendakian  serta  percobaan  pengulangan  model yang  lebih  sedikit  sehingga  dapat  mempercepat proses pengolahan model.
Berdasarkan  hasil  pemodelan  yang  sudah dilakukan membuktikan bahwa prediksi kehadiran Surili  Jawa  hasil  pemodelan  MaxEnt  memiliki kinerja  model  yang  cukup  baik  dengan menunjukkan tingkat keakuratan dalam memprediksi kehadiran berdasarkan data temuan
Surili  Jawa  di  kawasan  Taman  Nasional  Gunung Merbabu (TNGMb). Beberapa variabel lingkungan yang  masih  perlu  untuk  dikembangkan  adalah perlunya  suhu  harian  dan  persebaran  sumber pakan Surili Jawa serta data kehadiran yang lebih banyak sehingga dapat meningkatkan nilai akurasi dari hasil pemodelan.

## Simpulan
Pemodelan Species  Distribution  Modeling (SDM)  dengan  metode  MaxEnt  terhadap kehadiran Surili Jawa di kawasan Taman Nasional Gunung Merbabu (TNGMb) memiliki nilai akurasi AUC sebesar 0,887 dengan standar deviasi sebesar 0,043.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa pemodelan  yang  dilakukan  memiliki  nilai  yang cukup  baik  dan  dapat  mewakili  kondisi dilapangan.  Pemodelan  kesesuaian  habitat  Surili Jawa  di  kawasan  TNGMb  dengan  menggunakan MaxEnt  memiliki  wilayah  yang  dianggap  sesuai bagi  Surili  Jawa  adalah  sebesar  960,48  ha  atau sebesar 16,5% dari total keseluruhan luas kawasan TNGMb.  Variabel  yang  memiliki  kontribusi tertinggi  terhadap  kehadiran  Surili  Jawa  di kawasan  TNGMb  adalah  dari  jarak  dari  jalur pendakian dengan nilai kontribusi sebesar 32,6% dan tutupan lahan sebesar 28,7%. Variabel utama yang mempengaruhi tingkat kehadiran Surili Jawa di  kawasan  TNGMb  adalah  tutupan  lahan,  jarak dari  jalur  pendakian,  jarak  dari  tepi  hutan,  dan ketinggian  tempat.  Secara  spasial  kesesuaian habitat Surili Jawa di kawasan TNGMb membentuk pola  spasial  mengelompok  pada  lereng  selatan, barat  dan  utara  dengan  dominasi  wilayah kesesuaian  tertinggi  pada  bagian  lereng  selatan Gunung  Merbabu.  Namun  demikian,  hasil penelitian ini masih terbatas dan perlu kajian lebih lanjut  serta  penambahan  data  kehadiran  yang lebih banyak sehingga dapat menghasilkan model yang  representatif  tentang  persebaran  habitat Surili  Jawa  di  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu (TNGMb).

## Ucapan terima kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Balai  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu  yang
telah  memberikan  izin  dalam  pengambilan  data lapangan serta teman – teman Universitas Gadjah Mada  (UGM)  sehingga  penelitian  ini  dapat terlaksana dengan baik.

## Referensi
Alkaf,  M.,  Munibah,  K.,  &  Rusdiana,  O.  (2014). Model  spasial  perubahan  penggunaan lahan  di  Taman  Nasional  Gunung Merbabu  dan  daerah  penyangganya. Majalah Ilmiah Globe, 16(1), 43 – 50.
Araújo,  M.  B.,  &  Guisan,  A.  (2006).  Five  (or  so) challenges  for  species  distribution modelling.  Journal  of  biogeography,
33(10),
1677-1688.
https://doi.org/10.1111/j.1365- 2699.2006.01584.x
Balai  Taman  Nasional  Gunung  Merbabu.  (2014). Zonasi Taman Nasional Gunung Merbabu. Direktorat  Jenderal  Perlindungan  Hutan dan  Konservasi  alam,  Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
Baldwin,  R.  (2009).  Use  of  Maximum  Entropy
Modeling  in  Wildlife  Research.  Entropy,
11(4),
854 – 866. https://doi.org/10.3390/e11040854.
Chang, Y., Chang, C., Li, Y., Liu, M., Lv, J., & Hu, Y.
(2022).  Predicting  Dynamics  of  the Potential  Breeding  Habitat  of  Larus saundersi  by  MaxEnt  Model  under Changing  Land-Use  Conditions  in Wetland Nature Reserve of Liaohe Estuary, China. Remote  Sensing , 14 (3),  552.  MDPI AG. Retrieved from http://dx.doi.org/10.3390/rs14030552
Diyanti  Isnaini,  S.  2017.  Analisis  Daerah  Rawan Kebakaran Hutan Pada Habitat Optimum Surili  Jawa  (Presbytis  Fredericae  Sody, 1930)  Di  Taman  Nasional  Gunung Merbabu,  Jawa  Tengah.  Tesis.  Program Studi Ilmu Lingkungan Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.
Fielding, A. H., & Bell, J. O. H. N. F. (1997). A review of  methods  for  the  assessment  of
prediction errors in conservation presence/absence models. Environmental Conservation, 24(1), 38 – 49.http://doi.org/10.1017/S03768929970 00088
Fourcade, Y., Engler, J. O., Rödder, D., Secondi, J. 2014. Mapping Species Distributions With MAXENT  Using  A  Geographically  Biased Sample Of Presence Data: A Performance Assessment  Of  Methods  For  Correcting Sampling  Bias.  PLoS  ONE  9  (5):  e97122. https://doi.org/10.1371/journal.pone.009
7122
Handayani,  K.  P.,  &  Latifiana,  K.  (2019).  Prediksi Kesesuaian  Habitat  Surili  Jawa  (Presbytis comata)  di  Taman  Nasional  Gunung Merbabu.  Jurnal  Primatologi  Indonesia.
Vol. 16, No. 1 (16 – 23).
Kusumanegara, Agus., Kartono, A. P., & Prasetyo,
L.  B.  (2017).  Preferensi  habitat  surili  di Taman  Nasional  Gunung  Ciremai.  Media Konservasi, 22(1), 26-34.
Lobo,  J.M.,  Jiménez-Valverde,  A.  and  Real,  R.
(2008), AUC: a misleading measure of the performance  of  predictive  distribution models. Global Ecology and Biogeography, 17: 145-151. https://doi.org/10.1111/j.1466- 8238.2007.00358.x Nijman,  V.  (1997).  On  the  occurrence  and distribution of Presbytis comata (Desmarest,  1822)  (Mammalia:  Primates: Cercopithecidae)  in  Java,  Indonesia. Bijdragen  Tot  de  Dierkunde,  66(4),  247 – 256.  https://doi.org/10  .1163/26660644- 06604005
Nijman, V. & Setiawan, A. (2020). Presbytis comata.
The IUCN Red List of Threatened Species 2020: e.T18125A17955175.
https://dx.doi.org/10.2305/IUCN.UK.2020
-2.RLTS.T18125A17955175.en
Nugroho  J.  (2013).  Analisis  Pola  Penggunaan Ruang  dan  Parameter  Demografi  Macan Tutul  Jawa  di  Taman  Nasional  Gunung
Ciremai.  Tesis.  Program  Pasca  Sarjana Institut Pertanian Bogor. Bogor
M,  Muhaimin.  (2017).  Pemodelan  Spasial  Untuk Analisis  Tingkat  Kesesuaian  Habitat Bekantan ( Nasalis larvatus Wurmb ) (Studi Kasus  di  Suaka  Margasatwa  Kuala  Lapak Kabupaten Barito Kuala Provinsi Kalimantan  Selatan).  Tesis.  Fakultas Geografi UGM. Yogyakarta. Phillips,  S.  J.,  &  Dudík,  M.  (2008).  Modeling  of species  distributions  with  Maxent:  new extensions and a comprehensive evaluation.  Ecography,  31(2),  161 – 175. https://doi.org/10.1111/j.0906- 7590.2008.5203.x
Supriatna, J., Tilson, R., Gurmaya, K. J., Manansang,
J., Wardojo, W., Sriyanto, A., ... & Seal, U.
(1994).  Javan  gibbon  and  Javan  langur:
Population  and  habitat  viability  analysis report. World Conservation Union/Species Survival Commission Captive Breeding Specialist Group, Apple
Valley. Minnesota.
Supriatna,  J.  dan  Wahyono,  E.H.,  2000.  Panduan Lapangan  Primata  Indonesia.  Yayasan Obor Indonesia. Jakarta.
Syarifah.  2013.  Seleksi  Habitat  Oleh  Rekrekan (Presbytis frederiace Sody, 1930) di Taman Nasional Gunung Merbabu. Tesis. Fakultas Kehutanan  Universitas  Gadjah  Mada. Yogyakarta.
Wakidi.  (2013).  Studi  Kohabitasi  Penggunaan Ruang  Lutung  Jawa  Dengan  Surili  di Taman Nasional Gunung Ciremai Provinsi Jawa Barat. Tesis. Institut Pertanian Bogor. Bogor.