Journal of Natural Resources and Environmental Management 10 (1): 12-24. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.10.1.12-24 E-ISSN: 2460-5824
http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl
Pemodelan Kesesuaian Habitat Katak Serasah ( Leptobrachium Hasseltii Tschudi 1838) dengan Sistem Informasi Geografis di Pulau Jawa
Modelling the Habitat Suitability of Hasselt’s Litter Frog ( Leptobrachium hasseltii Tschudi 1838) using Geographic Information System in Java Island
Anika Putri, Mirza Dikari Kusrini, Lilik Budi Prasetyo
Article Info: Received: 24 - 07 - 2019 Accepted: 05 - 09 - 2019

## Keywords:
Habitat suitability, hasselt’s litter frog, maxent, GIS, modeling.

## Corresponding Author:
Anika Putri Departemen  Konservasi  Sum- berdaya  Hutan  dan  Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut
Pertanian Bogor; Email: anikaputrip@gmail.com
Abstract : Hasselt’s litter frogs ( Leptobrachium hasseltii Tschudi 1838) is a wide spread species in Java and Sumatra, however, the specific distribution map for this species is not available. The purpose of this study is to identify the distribution of hasselt’s litter frogs in Java and to examine the suitability map of the species by using maximum entropy method. We used presence data and  environment  variables  consist  of  elevation,  slope,  NDVI (Normalized Difference  Vegetation  Index) ,  distance  from  the  river,  temperature, precipitation, and land cover types to develop the distribution model of this species. Hasselt’s litter frogs in Java depends on forested area with a wide range of elevation (lowland to mountain forests), moderate slope, temperature between  20-21 o C  and  rainfall  over  2500  mm/year.  The  highest  number  of frogs are found in secondary forest land cover, NDVI values between 0.8 to 0.9 and relatively close to the river. Habitat model constructed are robust with AUC (Area Under Curve) value of 0.951. Environmental variables that most affectted  habitat  for  hasselt’s  litter  frog  are  land  cover,  temperature,  and slope.
How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Putri A, Kusrini MD, Prasetyo LB. 2019. Pemodelan kesesuaian habitat Katak Serasah ( Leptobrachium Hasseltii Tschudi 1838) dengan sistem informasi geografis di Pulau Jawa. JPSL 10 (1): 12-24. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.10.1.12-24.

## PENDAHULUAN
Pemetaan  terkait  amfibi  di  Pulau  Jawa  tergolong  masih  jarang  dilakukan.  Penelitian  terbaru  yang dilakukan Afrianto (2015) mendata sebanyak 38 jenis amfibi yang terbagi ke dalam 7 famili di Pulau Jawa. Data  tersebut  berdasarkan  spesimen  amfibi  yang  terdapat  di  Laboratorium  Herpetologi  MZB  (Museum Zoologicum Bogoriense) dan dari berbagai literatur penelitian di bidang amfibi. Katak serasah ( Leptobrachium hasseltii Tschudi 1838) merupakan salah satu jenis amfibi yang terdapat di Pulau Jawa. Berudu katak serasah tergolong  sensitif  terhadap  kondisi  kekurangan  mineral  lingkungan  pada  air,  berudu  akan  gagal bermetamorfosis dan tetap menjadi berudu selama hidupnya (Iskandar, 1998). Hal ini dapat menjadikan berudu jenis ini sebagai bio-indikator dari kualitas air.
Katak  serasah  ( Leptobrachum  hasseltii Tschudi  1838)  merupakan  jenis  dari  famili  Megophrydae  dan genus Leptobrachium. Ciri khusus dari jenis katak ini yaitu iris berwarna hitam (Hamidi dan Matsui, 2010), ukuran  kepala  yang  lebar,  badan  ramping,  dan  kaki  tergolong  pendek,  sehingga  pergerakannya  tergolong lambat  seperti  merayap.  Katak  serasah  memiliki  penyebaran  yang  luas  di  Indonesia  yakni  Jawa,  Sumatra, Madura  dan  Kangean  (IUCN  ver  3.1  2016;  Iskandar,  1998)  dan  Borneo  (Lathrop et  al .,  1998).  Namun
Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680, Indonesia
penyebarannya secara spesifik di Pulau Jawa belum banyak diketahui. Umumnya data mengenai penemuan katak  serasah  didapatkan  dari  hasil  inventarisasi  keanekaragaman  amfibi.  Penelitian  terkait  habitat  katak serasah telah  dilakukan oleh Sasikirono (2007) menggunakan 6 variabel lingkungan yaitu komposisi vegetasi, penutupan tajuk, suhu, kelembaban udara, ketebalan dan kelembaban serasah. Hasil yang didapatkan lebih bersifat mikrohabitat, sehingga untuk melakukan kajian habitat katak serasah secara luas diperlukan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan pemodelan spasial.
SIG  merupakan sebuah  alat  bantu  manajemen  berupa  informasi  berbantuan  komputer  yang  terkait dengan sistem pemetaan dan analisis terhadap segala sesuatu, serta peristiwa-peristiwa yang terjadi di muka bumi (Qoriani, 2012). Penelitian mengenai pemodelan distribusi spesies untuk katak di Jawa telah dilakukan oleh Lubis (2010), namun dengan menggunakan metode PCA ( Principal Component Analysis ). Metode lain yang dapat digunakan yaitu dengan metode maxent, yaitu suatu program yang digunakan untuk mengestimasi probabilitas distribusi perjumpaan suatu spesies yang ditentukan oleh variabel lingkungan yang ada (Philips et al .,  2006).  Penggunaan  maxent  tergolong  masih  jarang  di  Indonesia.  Kelebihan  maxent  yaitu  hanya menggunakan data kehadiran dan variabel lingkungan.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi sebaran katak serasah di Pulau Jawa dan untuk menelaah  kesesuaian  habitat  katak  serasah  dengan  aplikasi Maximum  Entrophy  Modelling (Maxent).  Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan model penyebaran secara spesifik dari katak serasah di Pulau Jawa, sehingga dapat menjadi  pertimbangan perlindungan pada kawasan yang memiliki kesesuaian habitat tinggi bagi jenis ini, baik di dalam kawasan konservasi maupun di luar kawasan konservasi.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni-September 2016 di Laboratorium Analisis Lingkungan dan Pemodelan Spasial, Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, dan Laboratorium Herpetologi MZB, Kabupaten Bogor, Provinsi Jawa Barat.

## Alat dan Bahan
Alat yang digunakan pada penelitian ini antara lain software Arc View 10.3, software Modis Reprojection Tool (MRT), microsoft excel, komputer, dan software Maximum Entropy Modelling (Maxent) version 3.3.3k yang  tercantum  pada  Tabel  1.  Objek  penelitian  yaitu  data  penemuan  katak  serasah  dan  berbagai  variabel lingkungan Pulau Jawa.
Tabel 1 Alat yang digunakan dalam penelitian. Alat Fungsi 1. Software ArcView 10.3 Untuk mengolah data spasial 2. Software Modis Reprojection Tool (MRT) Untuk mengolah data NDVI dari citra Modis 3. Microsoft excel Untuk mengolah data kehadiran 4. Laptop Untuk menjalankan software 5. Software Maximum Modelling (Maxent) version
3.3.3k
Untuk mengolah data kesesuaian habitat
Jenis data yang digunakan untuk data kehadiran  termasuk ke dalam data sekunder, yakni data-data dari penemuan  katak  serasah  berdasarkan  penelitian  sebelumnya.  Data  variabel  lingkungan  yang  digunakan merupakan data pihak ketiga yang sudah melalui pengolahan awal. Data variabel lingkungan yang digunakan yaitu ketinggian, kelerengan, jarak dari sungai, suhu, curah hujan, NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index) ,  dan  tutupan  lahan.  Penggunaan  jenis  data  bertipe  sekunder  maupun  dari  pihak  ketiga  berdasarkan
pertimbangan dari segi waktu maupun dana. Tabel 2 memaparkan mengenai jenis data, sumber data, metode pengumpulan data, dan tipe data yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 2 Jenis data, sumber data, metode pengumpulan data, dan tipe data yang dikumpulkan.
No Jenis data Sumber Metode pengumpulan data Tipe data 1 Data kehadiran satwa Kusrini et al . (2006,2007), Afrianto
(2015), Sasikirono (2007), Irvan (2014), Kurniati et al . (2001), Kurniati (2002), Kurniati (2005), Irvan (2014), Riyanto A (2010), Eprilurahman et al . (2010), dan spesimen MZB Studi literature - 2 Peta dasar Bakosurtanal.go.id Pengunduhan - 3 Ketinggian (ASTER GDEM) Earthexplorer.usgs.gov Pengunduhan Continuous 4 Kelerengan (ASTER GDEM) Earthexplorer.usgs.gov Pengunduhan, Studi literature Continuous 5 Jaringan sungai Bakosurtanal.go.id Pengunduhan Continuous 6 Suhu (30 arc-seconds = 1km, tile 39) http://www.worldclim.org/bioclim Pengunduhan Continuous 7 Curah hujan (30 arc-
seconds = 1km, tile 39)
http://www.worldclim.org/bioclim Pengunduhan Continuous 8 NDVI (MOD13Q1, 16 days , 250 m) Lpdaac.earthexplorer.usgs.gov Pengunduhan Continuous 9 Tutupan lahan BAPLAN 2014 Pengunduhan Categorical

## Pengolahan Data
Data  titik  koordinat  penemuan  katak  serasah  dimasukkan  ke  dalam  Ms.  Excel  kemudian  disimpan  ke dalam bentuk comma delimited (csv). Variabel lingkungan yang digunakan pada proses maxent harus dalam bentuk format ascii (asc) dan harus memiliki koordinat, ukuran sel, serta extend (batas terluar model) yang sama, sehingga dalam proses penyamaan tersebut dilakukan pada modelbuilder yang terdapat pada ArcView 10.3  yang  sebelumnya  tiap  variabel  lingkungan  yang  digunakan  melalui  proses  pengolahan  awal  sebagai berikut.

## Pengolahan Data Variabel Lingkungan
Pengolahan  data  variabel  lingkungan  secara  menyeluruh  dilakukan  di software Arcview  10.3,  kecuali untuk  NDVI  yang  pengolahan  awalnya  dilakukan  di software MRT.  Tahap  pembuatan  peta  ketinggian, kelerengan, jarak dari sungai, suhu, curah hujan, dan tutupan lahan terdapat pada Gambar 1.
(a)
(b)                                                                                              (c)

## (d)                                                                                             (e)
Gambar 1 Diagram alir pembuatan (a) peta ketinggian dan kelerengan  (b) peta jarak dari sungai (c) peta suhu (d) peta curah hujan (e) peta tutupan lahan.
NDVI  merupakan  suatu  nilai  indeks  vegetasi  yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kondisi vegetasi  yang  ada  dan  menghitung  indeks  kanopi  tanaman  hijau  pada  data multispectral pengideraan jauh. Data NDVI yang digunakan merupakan data citra modis 16 hari dengan resolusi spasial 250 tipe MOD13Q. Data  NDVI  didapatkan  dengan  cara  mengesktrak  produk  MOD13Q  dengan  menggunakan  software  MRT, kemudian data tersebut diolah dengan menggunakan software ArcView 10.3. Tahap pembuatan peta NDVI disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Diagram alir pembuatan peta NDVI.

## Proses Pembuatan Model
Setiap variabel lingkungan yang sudah melalui proses pengolahan awal, kemudian disamakan koordinat, ukuran sel, dan batas terluarnya. Koordinat yang digunakan yaitu WGS 1984, ukuran selnya yaitu 0.0027, dan batas terluarnya adalah batas Pulau Jawa. Proses penyamaan ini dilakukan di modelbuilder .

## Pengolahan Sebaran Katak Serasah
Proses pengolahan sebaran katak serasah yakni dengan menggunakan data penemuan katak serasah yang sudah ada lalu dihubungkan dengan tipe tutupan lahan, kelerengan, suhu, curah hujan, ketinggian, nilai NDVI, dan  jarak  dari  sungai.  Hal  ini  untuk  melihat  pengaruh  dari  variabel  lingkungan  terhadap  penemuan  katak serasah.

## Pengolahan Maxent
Proses pengolahan pada software maxent dilakukan dengan memasukkan data titik koordinat berformat csv dan data lingkungan berformat asc. Pengaturan pada menu maxent harus dilakukan pada empat menu yakni utama, basic , advanced ,  dan experimental .  Pengaturan  pada  menu  utama  variabel  lingkungan  dengan menceklis  format categorical untuk  tutupan  lahan  dan  kelerengan  dan  format continuous untuk  variabel lingkungan  yang  lain,  serta  menceklis auto  features untuk threshold .  Pengaturan  pada  menu  basic  semua pilihan diceklis kecuali skip if output exist . Pada random test percentage di isi sebesar 30%, regularization 1, maximal number of backgroud points 10000, replicates 15 dengan type run subsample . Pengaturan pada menu advanced semua  diceklis  kecuali append  summary  results  to  maxentResult.csv  file ,  mengubah iterations sebesar 5000, dan memilih 10 percentile training presence untuk threshold type , lalu pengaturan lain bersifat default .  Pengaturam  pada  menu experimental dengan  menceklis logscale  raw/cumulative  pictures , write backgroud predictions , show exponent in response curves dan fade by clamping , serta membiarkan pengaturan lain bersifat default .

## Analisis Data

## Analisis Tumpang Susun (Overlay)
Analisis  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tumpang  tindih  dari  titik  penemuan  katak  serasah  dengan variabel lingkungan  yang  digunakan. Kemudian dilakukan pengkelasan tiap nilai variabel lingkungan yang bertumpang tindih dengan titik koordinat penemuan katak serasah.

## Analisis Multikolinearitas
Analisis multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui hubungan korelasi antar variabel lingkungan yang digunakan, apabila timbul multikolinearitas maka akan mempengaruhi hasil dari pemodelan yang dibuat dan bersifat negatif (Pearson et al ., 2007). Pengaruh negatif dari keberadaan mulitikolinearitas ini akan membuat pemodelan yang dihasilkan menjadi overconfident dikarenakan pengaruh dua atau lebih variabel yang saling berhubungan. Nilai ambang batas yang menunjukkan suatu kumpulan variabel memiliki multikolinearitas atau tidak yaitu apabila nilai dari pengolahan yang dihasilkan kurang dari atau sama dengan -0.75 maupun melebihi 0.75, maka salah satu variabel lingkungan tersebut harus dihilangkan. Metode analisis multikolinearitas yang dilakukan yakni dengan menggunakan Band Collection statistic yang terdapat pada ArcView 10.3.

## Validasi Model
Validasi model yakni dengan melihat nilai Area Under Curve (AUC) test yang didapatkan berdasarkan pengolahan maxent yang dilakukan. AUC merupakan daerah dibawah Receiver Operating Curve (ROC) dan merupakan metode standar untuk mengidentifikasi akurasi prediksi model distribusi (Lobo et al ., 2008). Aturan penggunaan nilai AUC test yang didapatkan yaitu bila nilai di bawah 0.5 maka model tidak bisa diterima,  nilai  antara  0.5  sampai  0.7  menunjukkan  nilai  akurasi  yang  rendah,  nilai  antara  0.7  sampai  0.9 menunjukkan bahwa model dapat digunakan dengan nilai akurasi yang tergolong sedang, dan bila melebihi 0.9 maka model memiliki nilai akurasi yang tergolong tinggi (Swets, 1988).

## Rentang Kelas Kesesuaian Katak Serasah
Peta  kesesuaian  habitat  katat  serasah  terbagi  menjadi  tiga  kelas  yaitu  kelas  kesesuaian  rendah,  kelas kesesuaian sedang, dan kelas kesesuaian tinggi. Rumus yang digunakan dalam penentuan selang pembagian kelas berdasarkan Supranto (2000) yaitu nilai peluang tertinggi dikurangi nilai peluang terendah dan kemudian dibagi banyaknya kelas kesesuaian seperti dijabarkan persamaan berikut.
Keterangan C    = Perkiraan besarnya selang Xn  = Nilai peluang kesesuaian habitat tertinggi X1  = Nilai peluang kesesuaian habitat terendah (untuk X1 menggunakan nilai 10 percintile training presence logistic threshold ) K    = Banyaknya kelas kesesuaian habitat

## Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk menganalisis hasil dari aplikasi maxent yang terdiri dari distribusi penyebaran  spesies,  data  terkait  faktor  lingkungan  yang  paling  berpengaruh,  dan  data terkait  kemungkinan perjumpaan  dengan  spesies  ini  di  lokasi  penelitian.  Analisis  ini  digunakan  karena  pada  program  ini,  hasil langsung didapatkan oleh pengguna atau user sehingga hal penting yang harus dilakukan adalah interpretasi dari hasil yang disajikan dari software ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Sebaran Katak Serasah di Pulau Jawa
Hutan  sekunder  merupakan  jenis  tutupan  lahan  dengan  titik  jumlah  penemuan  terbesar  yakni  sebesar 57,14% dari 77 titik penemuan katak serasah yang digunakan, bila dibandingkan dengan 18 tipe tutupan lahan lain  yang  terdapat  di  Pulau  Jawa.  Kondisi  yang  mendukung  banyaknya  jumlah  penemuan  ini  dapat dihubungkan  dengan  nilai  NDVI  di  lokasi  titik  katak  serasah  yang  berkisar  antara  0.8-0.99.  Nilai  NDVI menggambarkan mengenai tutupan kanopi tajuk suatu wilayah, apabila mendekati angka 1 menandakan bahwa wilayah tersebut memiliki kanopi tajuk yang rapat dan hijau. Hal ini sesuai dengan pernyataan Iskandar (1998) yaitu bahwa katak serasah hidup di daerah berhutan di tengah-tengah serasah hutan.
Jumlah titik penemuan katak serasah cenderung merata pada ketinggian antara 1000 sampai 2000 mdpl yang merupakan hutan pegunungan, namun terjadi ketidakmerataan pada ketinggian di bawah 1000 mdpl yang merupakan  hutan dataran rendah. Faktor-faktor yang dapat memengaruhi hal ini yaitu faktor pencarian yang lebih banyak dilakukan di daerah hutan pegunungan dan inventarisasi satwa yang bersifat umum untuk semua herpetofauna  dan  tidak  difokuskan  hanya  pada  katak  serasah.  Gambar  3  menunjukan  hubungan  ketinggian dengan jumlah titik penemuan katak serasah.

## Gambar 3 Hubungan ketinggian dengan jumlah titik penemuan katak serasah.
Kelerangan  akan  memengaruhi  variasi  genetik  pada  amfibi  yang  diakibatkan  lereng  yang  curam  akan menghalangi pergerakan amfibi (Zawacki, 2009). Hal ini menjadi perhatian khusus dikarenakan selain banyak ditemukan di daerah landai (tipe kelas lereng 2) sebesar 27.27%,  amfibi juga banyak ditemukan pada daerah curam (tipe kelas lereng 4) sebesar 24.68%.
Katak serasah ditemukan pada rentang suhu antara 14.5 sampai 27 o C dengan jumlah titik penemuan yang tergolong bervariasi. Faktor yang dapat memengaruhi antara lain periode pencarian, lokasi, dan kondisi cuaca. Suhu akan memengaruhi aktivitas dan fitur suara katak (Prohl, 2007) yang akan memengaruhi pembiakan dari amfibi (Carey dan Alexander, 2003). Hal ini menjadikan suhu merupakan variabel lingkungan yang penting bagi katak.
Variabel lingkungan lain yang tergolong penting bagi amfibi adalah keberadaan air. Hal ini didukung oleh pernyataan Ryan et al. (2015) bahwa amfibi memiliki hubungan negatif dengan kekeringan dan Walls et al . (2013)  yang  menghubungkannya  dengan  kemampuan  bertahan  hidup,  reproduksi,  dan  pergerakan  anakan dewasa amfibi. Berdasarkan hal ini, hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa amfibi tergolong menyebar
merata pada rentang curah hujan antara 2400 sampai 3000 mm/tahun dan kecenderungan peningkatan jumlah titik penemuan pada curah hujan 2500 mm/tahun yang disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4 Hubungan rentang hujan dengan jumlah titik penemuan katak serasah.
Katak serasah merupakan jenis yang berasosiasi dengan keberadaan sungai (Iskandar 1998). Hasil yang didapatkan  yaitu  titik  penemuan  katak  serasah  tergolong  dekat  dengan  badan air.  Hal  ini  didukung  dengan hasil penelitian Sasikirono (2007) yang menunjukan bahwa anakan serasah tergolong menyebar dekat dengan sungai, katak jantan tergolong menyebar merata, dan katak betina cenderung jauh dari sungai tapi masih dapat ditemukan pada jarak kurang dari 100 m dari pinggir sungai.

## Besaran Nilai Pengaruh Antar Variabel Lingkungan
Data  antar  variabel  lingkungan  yang  telah  dianalisis  dengan  menggunakan Band  Collection  Statistic menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  korelasi  ganda  antara  layer  1  (ketinggian)  dengan  layer  5  (suhu). Besaran  nilai  multikolinearitas  yang  dihasilkan  yaitu  sebesar  -0.97835.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa terdapat hubungan negatif antara ketinggian dengan suhu dan juga sebaliknya. Makna nilai negatif tersebut yaitu  apabila  nilai  ketinggian  semakin  besar  maka  nilai  suhu  akan  semakin  mengecil.  Keberadaan  kedua variabel tersebut dalam suatu pemodelan akan membuat pemodelan yang dihasilkan menjadi overconfident , sehingga salah satu dari data variabel tersebut harus dihilangkan. Pengujian untuk membandingkan hasil yang lebih baik antar kedua variabel tersebut dengan menghilangkan salah satu variabel dalam pemodelan, hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa layer 5 memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan layer 1, sehingga hasil pemodelan yang digunakan yaitu yang menggunakan data variabel layer 5 (suhu). Besaran nilai pengaruh antar variabel lingkungan tersebut tersaji pada tabel 3.
Tabel 3 Hasil analisis multikolinearitas Layer 1* 2* 3* 4* 5* 6* 7* 1* 1.00000 0.18007 0.39937 0.59466 -0.97835 -0.00214 -0.25850 2* 0.18007 1.00000 0.25817 0.28829 -0.18938 0.00359 -0.07350 3* 0.39937 0.25817 1.00000 0.40442 -0.37054 -0.00802 -0.09640 4* 0.59466 0.28829 0.40442 1.00000 -0.58266 -0.00126 -0.25516 5* -0.97835 -0.18938 -0.37054 -0.58266 1.00000 0.00096 0.27443 6* -0.00214 0.00359 -0.00802 -0.00126 0.00096 1.00000 0.27443 7* -0.25850 -0.07350 -0.09640 -0.25516 0.27443 -0.00475 1.00000
*Keterangan : layer 1=ketinggian; 2=NDVI; 3=curah  hujan; 4=kelerengan; 5=suhu; 6=jarak dari sungai; 7=tutupan lahan

## Kesesuaian Habitat Katak Serasah dengan Aplikasi Maxent
Pengaruh variabel lingkungan pada pemodelan kesesuaian habitat katak serasah ditunjukan berdasarkan hasil dari operasi jacknife . Metode ini merupakan suatu cara untuk menduga kepentingan atau kontribusi tiap variabel lingkungan yang digunakan pada pemodelan (Negga 2007). Hasil dari operasi ini menunjukkan bahwa tutupan  lahan,  suhu,  dan  kelerengan  memberikan  pengaruh  terbesar  pada  pemodelan  yang  terdapat  pada Gambar 5 dan Gambar 6. Penilaian yang dilihat pada operasi jacknife yaitu besaran nilai AUC test dan nilai test gain yang didapatkan akibat dari perlakuan variabel lingkungan yang telah ditentukan. Elith et al. (2011) menyatakan test gain adalah satuan statistik yang  menduga seberapa baik prediksi distribusi sesuai dengan data kehadiran yang dibandingkan dengan distribusi seragam. Semakin besar nilai AUC test dan test gain yang didapatkan  dari  penggunaan  variabel  lingkungan  tertentu,  maka  variabel  lingkungan  tersebut  tergolong memengaruhi pemodelan yang dibuat. Kriteria lain untuk menentukan seberapa besar pengaruh suatu variabel lingkungan yaitu dengan melihat besaran nilai test gain maupun AUC yang turun ataupun berkurang ketika tidak digunakan dalam pemodelan. Lalu kriteria lainnya untuk variabel lingkungan yaitu apabila memberikan kontribusi tertinggi pada nilai test gain dan AUC ketika hanya menggunakan variabel tersebut,  lalu besaran nilai tersebut dibandingkan dengan nilai AUC test dan test gain ketika menggunakan semua variabel. Apabila besaran test  gain maupun  AUC  tidak  berbeda  jauh  maka  variabel  tersebut  merupakan  variabel  yang memberikan kontribusi tertinggi pada pemodelan tersebut.
Gambar 5 Pengaruh variabel lingkungan terhadap nilai test gain yang didapatkan.
Gambar 6 Pengaruh variabel lingkungan terhadap nilai AUC test yang didapatkan.
(Keterangan : ras_ndvi30=NDVI, ras_rh30=curah hujan, ras-slope30=kelerengan, ras_suhu30=suhu, ras_sungai30=jarak dari sungai, ras_tupla30=tutupan lahan)
(Keterangan  :  warna  biru  muda hanya  menggunakan  salah  satu  variabel  lingkungan;  warna  biru tua  tidak  menggunakan  salah  satu variabel lingkungan; warna merah menggunakan seluruh variabel lingkungan)
Tutupan lahan memberikan pengaruh terbesar bagi pemodelan terlihat dari nilai AUC dan test gain yang didapatkan.  Becker et  al .  (2007)  menyatakan  bahwa  perubahan  tutupan  lahan  merupakan  salah  satu  faktor terpenting pada penurunan jumlah amfibi secara global. Hal ini menunjukkan bahwa amfibi merupakan satwa yang sangat peka terhadap perubahan tutupan lahan. Selain itu, tutupan lahan menjadi faktor pemilihan habitat bagi suatu satwa untuk memenuhi keperluan hidupnya yakni pakan, cover , shelter , dan air.
Variabel lingkungan lainnya yaitu suhu dan kelerengan. Variabel suhu berkaitan erat dengan pembiakan, sedangkan variabel kelerengan akan memengaruhi peluang perjumpaan antar katak serasah di alam. Perbedaan suhu yang terdapat di pegunungan dan dataran rendah akan membuat perbedaan batas toleransi kenaikan suhu pada tiap individu katak serasah yang akan memengaruhi kemampuan bertahan hidupnya. Selain itu, secara morfologis  katak  serasah  tergolong  memiliki  kaki  yang  pendek    sehingga  pergerakannya  lambat  dan kelerengan yang tergolong ekstrim akan menjadi pembatas pergerakan katak serasah.
Nilai AUC test adalah nilai yang didapatkan pada pengujian 30% sampel yang diambil secara acak. Nilai pemodelan yang didapatkan tergolong tinggi yakni 0.951 yang didapatkan dengan menjumlahkan tiap kotak persegi yang terletak di bawah garis merah. Nilai yang didapatkan tersebut menunjukkan bahwa pemodelan yang dibuat dapat digunakan dan memiliki akurasi yang tinggi. Pemilihan metode AUC dalam proses validasi karena metode ini merupakan metode standar untuk menguji validitas suatu pemodelan, selain itu AUC juga memberikan keuntungan bagi pengguna yakni menghindari subjektivitas pada proses pemilihan batas (Lobo et al ., 2008). Gambar 7 merupakan ilustrasi dari nilai AUC test yang didapatkan pada pemodelan.
Gambar 7 Ilustrasi nilai AUC test yang didapatkan pada pemodelan.
Kelas  kesesuaian  habitat  katak  serasah  terbagi  menjadi  4  kelas  yaitu  tidak  sesuai,  kesesuaian  rendah, kesesuaian sedang, dan kesesuaian tinggi. Rentang nilai yang didapatkan antara 0 sampai 0.9664, lalu dengan pemilihan penggunaan 10 percentile training presence logistic threshold maka daerah yang dianggap sesuai harus  memiliki  nilai  lebih  dari  0.2036.  Penggunaan  10 percentile  training  presence  threshold lebih memberikan hasil yang signifikan secara ekologi bila dibandingkan dengan penggunaan threshold lain yang tergolong lebih kaku (Redon dan Luque, 2010). Tabel 4 disajikan rentang tiap kelas kesesuaian habitat katak serasah.
Tabel 4 Kelas kesesuaian habitat katak serasah di Pulau Jawa. No  Kelas kesesuaian Selang kelas kesesuaian Persentase (%) 1 Tidak sesuai 0.0000 – 0.2036 92.37 2 Kesesuaian rendah 0.2036 – 0.4579 5.44 3 Kesesuaian sedang 0.4579 – 0.7121 1.74 4 Kesesuaian tinggi 0.7121 – 0.9664 0.45
Nilai  yang  lebih  besar  dari  nilai  10 percentile  training  presence  logistic  threshold kemudian  dibuat menjadi  3  kelas  dengan  menggunakan  ketentuan  persamaan  dari  Supranto  (2000)  yang  telah  mengalami modifikasi. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa luasan wilayah yang tergolong memiliki kesesuaian tinggi  tergolong  paling  sedikit  bila  dibandingkan  dengan  kelas  kesesuaian  yang  lain.  Lalu  habitat  tersebut menyebar dari dataran rendah dan juga pegunungan yang tergolong memiliki tutupan hutan yang tergolong rapat.  Hal  ini  diketahui  dengan  melakukan  tumpang  susun  ( overlay )  dengan basemap  world  imagery di Arcview. Ilustrasi kesesuaian habitat katak serasah disajikan pada Gambar 8.
Gambar 8 Peta kesesuaian habitat katak serasah dengan 4 kelas kesesuaian.

## SIMPULAN
Katak serasah di Pulau Jawa tersebar dari hutan dataran rendah sampai hutan pegunungan dengan tutupan vegetasi  hijau  dan  dekat  dengan  sungai.  Sebaran  tertinggi  ditemukan  di  wilayah  dengan  ciri-ciri  hutan sekunder, tingkat kelerengan landai, rentang suhu 20-21 o C, dan curah hujan >2500 mm/tahun. Pemodelan yang dibuat  dapat  diterima  dengan  AUC  =  0.951.  Kontribusi  variabel  lingkungan  tertinggi  yakni  tutupan  lahan, suhu, dan kelerengan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Dr Ir Mirza Dikari Kusrini, MSi dan Prof Dr Ir Lilik Budi Prasetyo  MSc  yang  telah  memberikan  arahan  dan  saran  dalam  pengerjaan  karya  ilmiah  ini,  serta  kepada Muhammad  Irfansyah  Lubis,  Shut,  MDev  Prac,  dan  Dr  Yudi  Setiawan  atas  segala  bantuan  yang  telah diberikan. Ucapan terimakasih juga penulis sampaikan kepada pihak Museum Zoologicum Bogoriense yang telah mengizinkan penulisan untuk menggunakan data spesimen katak serasah.

## DAFTAR PUSTAKA
Afrianto  A.  2015. Pemetaan  penyebaran  amfibi  di  Pulau  Jawa  menggunakan  aplikasi  sistem  informasi geografis (SIG) . Skripsi. Bogor: Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor.
Becker CG, Fonseca CR, Haddad CFR., Batista RF, Prado PI. 2007. Habitat split and the global decline of amphibians. Science . 318: 1775-1776.
Carey  C,  Alexander  MA.  2003.  Climate  change  and  amphibian  declines:  is  there  a  link. Diversity  and Distribution . 9: 111-121.
Elith J, Phillips SJ, Hastie T, Dudík M., Chee YE, Yates CJ. 2011. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distributions . 17: 43–57.
Eprilurahman R., Qurniawan TF, Kusuma KI, Chomsun HK. 2010. Studi awal keanekaragaman herpetofauna di Petungkriyono, Kabupaten Pekalongan, Provinsi Jawa Tengah. Zoo Indonesia . 19: 19-30.
Hamidi  A.,  Matsui  M.  2010.  A  new  species  of  blue-eyed  Leptobrachium  (Anura:  Megophryidae)  from Sumatra, Indonesia. Zootaxa. 2395: 34-44. Irvan. 2014. Perbandingan keanekaragaman dan sebaran spasial amfibi di Pulau Peucang dan Cidaon Taman Nasional  Ujung  Kulon.  Skripsi .  Bogor:  Departemen  Konservasi  Sumberdaya  Hutan  dan  Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor.
Iskandar DT. 1998. Amfibi Jawad dan Bali-Seri Panduan Lapangan . Bogor: Puslitbang-LIPI. [IUCN] International Union for Conservation of Nature and Natural Resource. 2016. Amphibians on the IUCN Red List [terhubung berkala]. http://www.iucnredlist.org/initiatives/amphibians  [2 Agustus 2016].
Kurniati  H,  Crampton  W,  Goodwin  A,  Lockett,  Sinkiss  S.  2001.  Herpetofauna  diversity  of  Ujung  Kulon National Park an inventory result in 1990. Berkala Penelitian Hayati . 6: 113-128.
Kurniati H. 2002. Frogs and toads of Ujung Kulon, Gunung Halimun, and Gede Pangrango National Park.
Berita Biologi . 6(1): 75-84.
Kurniati H. 2005. Species richness and habitat preferences of herpetofauna in Gunung Halimun National Park West Java. Berita Biologi . 7(5): 263-271. Kusrini  MD,  Fitri  A.  2006. Final  report  ecology  and  conservation  of  frogs  of  mount  salak,  West  Java, Indonesia . Bogor: Tidak dipublikasikan. Kusrini, MD (Ed). 2007. Frogs of Gede Pangrango: a follow up project for the Conservation of Frogs in West Java  Indonesia .  Book  1:  Main  Report.  Bogor:  Technical  report  submitted  to  the  BP  Conservation Programme.
Lathrop A, Murphy RW, Orlov NL, Ho CT. 1998. Two new species of Leptobrachium (Anura: Megophrydae) from  the  central  highlands  of  vietnam  with  a  redescription  of Leptobrachium  chapaense . Russian Journal of Herpetology. 1(5): 51-60.
Lobo JM, Valverde AJ, Real R. 2008. AUC: a misleading measure of the performance of predictive distribution models. Global Ecology and Biogeography . 17: 145-151.
Lubis MI. 2008. Pemodelan Spasial Habitat Katak Pohon Jawa (Rhacophorus javanus Boettger 1893) dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis Dan Penginderaan Jarak Jauh di Taman Nasional Gunung Gede  Pangrango  Jawa  Barat .  Skripsi.  Bogor:  Departemen  Konservasi  Sumberdaya  Hutan  dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor.
Negga HE. 2007. Predictive modelling of amphibian distribution using ecological survey data: a case study of  Central  Portugal .  Tesis.  Enschede:  International  Institute  for  Geo-Information  Science  and  Earth Observation.
Pearson  RG,  Raxworthy  CJ,  Nakamura  M,  Peterson AT.  2007.  Predicting  species  distributions  from  small numbers of occurence records: a test case using cryptic geckos in Madagascar. Journal of Biogeography . 34: 102-117.
Prohl H, Hagemann S, Karsch J, Hobelt G. 2007. Geographic variation in male sexual signals in strawberry poison frogs ( Dendrobates pumilio ). Ethology. 113: 825-837.
Redon M., Luque S. 2010. Presence-only modelling for indicator species distribution: biodivesity monitoring in  the  French  Alps.  6th  Spatial  Analysis  and  Geomatics  International  Conference  (SAGEO  2010). November 2010, Toulouse, France. Universite de Toulouse 1, pp. 42-45.
Riyanto  A.  2010.  Herpetofauna  community  structure  and  habitat  associations  in  Gunung  Ciremai  National Park, West Java, Indonesia. Biodiversitas . 12: 38-44.
Ryan, MJ, Scott, NJ, Cook JA, Willink B, Chaves G, Bolanos F, Rodriguez AG, Latella I.M, Koerner SK. 2015. Too wet for frogs: changes in a tropical leaf litter community coincede with la nina. Ecosphere . 6: 1-10.
Sasikirono.  2007. Studi  karakteristik  habitat  sekitar  sungai  dan  danau  serta  biologi  katak  serasah Leptobrachium  hasseltii  Tschudi ,  1838  di  Situ  Gunung  Sukabumi .  Skripsi.  Bogor:  Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor. Supranto J. 2000. Statistik: Teori dan Aplikasi Jilid 1 Ed ke-6 . Jakarta: Erlangga. Swets JA. 1988. Measuring the Accuracy of Diagnostic Systems. [terhubung berkala]. http://www.jstor.org/stable/1701052?seq=1&cid=pdf-refence#references_tab_contents  [30 September 2016].
Qoriani  HF.  2012.  Sistem  informasi  geografis  untuk  mengetahui  tingkat  pencemaran  limbah  pabrik  di Kabupaten Sidoarjo. Jurnal Lingkungan . 17(2): 1-8.
Walls  SC,  Barichivich  WJ.,  Brown  ME.  2013.  Drought,  deluge,  and  declines:  the  impact  of  precipitation extremes on amphibians in changing climate. Biology. 2: 399-418.
Zawacki  CLR.  2009.  Effects  of  slope  and  riparian  habitat  connectivity  on  gene  flow  in  an  endangered panamanian frog Atelopus varius . Diversity and Distributions . 15: 796-806.