Pemodelan Dampak Perubahan Iklim dan WIUP terhadap Potensi Habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi
Kartika Pratiwi 1,5* , Supriatna 2 , Masita Dwi Mandini Manessa 3 , Aris Poniman K 4 , Mangapul P. Tambunan 5
1,2,3,4 Departemen Geografi FMIPA Universitas Indonesia Depok, Jawa Barat, Indonesia
5 Badan Nasional Pengelola Perbatasan, Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia * Koresponden email : kartika.pratiwi92@ui.ac.id Diterima: 11 Desember 2022 Disetujui: 20 Desember 2022

## Abstract
One of the impacts of climate change is the  degradation quality of natural habitats of flora and fauna in Indonesia, risking the loss of most of the existing biodiversity. Obi Island as a natural habitat for several endemic  species  cannot  be  avoided  from  the threat  of  climate  change  impacts.  The  existence  of  mining concessions also can have a direct impact on their habitat potential. The purpose of this study was to analyze the  distribution  pattern  of  endemic  species  under  current  climatic  conditions,  synthesize  models  of  the impact  of  climate  change  and  analyze  mining  concessions  on  the  distribution  of  potential  habitats  of Carunculated Fruit-dove on Obi Island. The occurrence data of Carunculated Fruit-dove and 19 bioclimatic variables are used as input in the process of making a habitat model with MaxEnt. As a result, the habitat potential model of Carunculated Fruit-dove with AUC = 0.955 has a very suitable habitat potential with an area of 66.02 km 2 or 2.68%. The climate change in 2041-2060 with 4 different climate scenarios has an impact  on  the  Carunculated  Fruit-dove  habitat  potential  model.  Mining  Business  Permit  Areas  on  Obi Island that have been issued until March 2022 amount to 19 locations with a total area of 373.14 km 2 which will have a direct or indirect impact on the potential habitat of Carunculated Fruit-dove on Obi Island. 14.17 km 2 of  66.67  km 2 of  potential  habitat  that  is  very  suitable  for  Carunculated  Fruit-dove  will  be  directly affected by the existence of these mining areas.
Keywords: endemic species, mining business permit area, climate change, obi island, maximum entropy

## Abstrak
Salah  satu  dampak  dari  perubahan  iklim  adalah  penurunan  kualitas  habitat  alami  flora  dan  fauna  di Indonesia, sehingga memberikan risiko hilangnya sebagian besar biodiversitas yang ada. Pulau Obi sebagai habitat  alami  beberapa  spesies  endemik  tidak  dapat  terhindar  dari  ancaman  dampak  perubahan  iklim. Keberadaan konsesi pertambangan juga dapat berdampak langsung pada potensi habitatnya. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  pola  sebaran  spesies  endemik  pada  kondisi  iklim  saat  ini, mensintesis  model  dampak  perubahan  iklim  dan  menganalisis  dampak  wilayah  pertambangan  terhadap sebaran  potensi  habitat  burung Burung  Walik  Benjol  di  Pulau  Obi.  Data  titik occurrence Burung  Walik Benjol  dan  19  variabel  bioklimatik  digunakan  sebagai  masukan  dalam  proses  pembuatan  model  habitat dengan MaxEnt .  Hasilnya,  model  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol  dengan AUC =  0,955  memiliki potensi habitat yang sangat sesuai dengan luas 66,02 km 2 atau 2,68%. Perubahan iklim tahun 2041-2060 dengan  4  skenario  iklim  yang  berbeda  berdampak  pada  model  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol. Wilayah Izin Usaha Pertambangan di Pulau Obi yang telah diterbitkan hingga Maret  2022 berjumlah 19 lokasi  dengan  luas  total  373,14  km 2 akan berdampak  langsung  maupun  tidak  langsung  terhadap potensi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi. Seluas 14,17 km 2 dari 66,67 km 2 potensi habitat yang sangat sesuai untuk Burung Walik Benjol akan terkena dampak langsung dari area penambangan tersebut. Kata Kunci: spesies endemik, wilayah izin usaha pertambangan, perubahan iklim, pulau obi, maximum entropy

## 1. Pendahuluan
Perubahan iklim dianggap sebagai salah satu ancaman utama keanekaragaman hayati global di abad 21 [1]. Saat ini perubahan iklim telah berdampak pada keanekaragaman hayati dan kemungkinan akan terus meningkat selama beberapa dekade ke depan apabila tidak ada upaya mitigasi yang substantif [2]. Berbagai prediksi  dalam  100  tahun  ke  depan  yang  umumnya  didasarkan  pada  pemodelan  ekologi  dari  distribusi spesies dengan skenario iklim masa depan, menunjukkan hilangnya spesies mulai dari 0% hingga 54% [3]. Untuk  mengatasi  ancaman  ini,  organisasi  internasional  telah  melakukan  berbagai  upaya  dengan  tujuan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
untuk  melindungi  dan  mempertahankan  keanekaragaman  hayati  ( Aichi  Targets  for  2020,  Parties  to  the United Nations, Convention on Biological Diversity, and Sustainable Development Goals for 2030 of the United Nations ).
Pulau Obi merupakan salah satu pulau dengan potensi zona mineralisasi serta keanekaragaman hayati yang  tinggi,  terletak  di  wilayah  gugusan  pulau  dan  kepulauan  Kabupaten  Halmahera  Selatan,  Provinsi Maluku Utara. Berdasarkan hasil pengamatan lapangan dan analisis laboratorium, di Pulau Obi ditemukan zona-zona mineralisasi berupa: mineralisasi logam emas, tembaga, seng dan mangan yang terdapat pada urat  kuarsa  dan  batuan  lava  andesit  [4].  Selain  itu,  Pulau  Obi  juga  merupakan  salah  satu  daerah  yang dianggap prospek terhadap endapan nikel laterit terutama di Pulau Obi bagian Utara  [5]. Dengan potensi sumber  daya  logam  tersebut,  berdasarkan  data  [6],  setidaknya  terdapat  19  Wilayah  Izin  Usaha Pertambangan  yang  telah  dikeluarkan  oleh  Kementerian  ESDM  Republik  Indonesia  dengan  variasi komoditas berupa batu gamping untuk industri, emas, emas DMP, gabro, nikel, nikel DMP, dan pasir besi DMP. Total luas wilayah konsesi berdasarkan data 19 SK izin usaha pertambangan yang telah dikeluarkan oleh Kementerian ESDM adalah 38.911,51 ha.
Selain  potensi  sumber  daya  logam,  keanekaragaman  hayati  di  Pulau  Obi  juga  bernilai  tinggi. Terdapat beberapa spesies endemik baik endemik di Pulau Obi maupun endemik di kepulauan Maluku dan sekitarnya. Beberapa jenis spesies endemik dan dilindungi yang telah ditetapkan oleh Menteri Lingkungan Hidup  dan  Kehutanan  dalam  Permen  nomor  P.106/MENLHK/SETJEN/KUM.1/12/2018  tentang  Jenis Tumbuhan  dan  Satwa  yang  Dilindungi,  beberapa  jenis  spesies  khususnya  burung  memiliki  penyebaran alami di Kepulauan Maluku Utara khususnya di Pulau Obi [8]. Namun, pertambangan memberikan dampak yang besar terhadap keanekaragaman hayati baik secara langsung maupun tidak langsung [9].
Salah satu spesies yang endemik yang memiliki habitat di Pulau Obi adalah Burung Walik Benkol. Status burung ini yang menurut data IUCN Redlist dikategorikan sebagai satwa yang rentan salah satunya diakibatkan karena terbatasnya persebaran habitat alami Burung Walik Benjol . Kondisi habitat yang terus menurun kualitasnya dan semakin rusak menyebabkan penurunan jumlah populasi burung ini. Satwa yang masuk  ke  dalam  daftar  burung  yang  dilindungi  ini  perlu  dilestarikan  keberadaannya  agar  tidak  terjadi kepunahan.
Potensi habitat Burung Walik Benjol yang ada di Pulau Obi dapat terancam dengan adanya wilayah- wilayah  konsesi  pertambangan.  Terlepas  dari  komitmen konservasi  internasional,  sebagian  besar  negara masih  kekurangan  program  pemantauan  keanekaragaman  hayati  [10].  Untuk  memantau  perubahan keanekaragaman hayati dalam skala global, diperlukan sistem pengamatan yang berkala dan selaras  [11]. Namun,  mengukur  secara  langsung  semua  spesies  di  semua  tempat  dan  dari  waktu  ke waktu  adalah hal yang mustahil dilakukan [12]. Upaya pemantauan yang mencoba menangkap variabilitas keanekaragaman hayati jarang dilakukan, terutama karena mahal, rumit secara logistik dan memerlukan banyak koordinasi oleh berbagai pihak [13].
Saat  ini  tersedia  berbagai  metode  pemantauan  keanekaragaman  hayati  berbasis  teknologi,  seperti pemanfaatan  data  citra  satelit  untuk  pemantauan  habitat  maupun  pemantauan keberadaan,  distribusi  dan kelimpahan  berbagai  spesies  [14].  Selain  pemantauan  keberadaan  spesies  dan  habitat  secara  langsung berbasis teknologi, Species Distribution Models (SDM) juga memainkan peran penting dalam mengukur hubungan antara spesies dengan habitat dan memprediksi distribusi spesies dalam kajian terkait ekologi, konservasi, dan pengelolaan lingkungan [15]. Memproyeksikan distribusi spesies berdasarkan karakteristik lingkungan ke dalam ruang geografis pada kondisi saat ini atau di masa depan, dapat menjadi tantangan tersendiri [16]. SDM telah menjadi fokus utama studi ekologi dan biogeografi skala besar dan model ini diterapkan  secara  luas  untuk  memodelkan  habitat  flora  dan  fauna,  menilai  efek  perubahan  lingkungan global pada spesies dan ekosistem, mengevaluasi risiko invasi dan penyebaran spesies, dan mengelola serta merencanakan habitat untuk spesies, komunitas, dan ekosistem [17]. SDM yang saat ini populer termasuk BIOCLIM  [18],  GARP  [19],  BIOMAPPER  [20],  DOMAIN  [21],  GAM  [22],  GLM  [22]  dan Maximum Entropy  (MaxEnt) [23].  Model-model  ini  menggunakan  data  kemunculan  spesies  (hanya  ada  atau ada/tidaknya data) yang terkait dengan variabel lingkungan untuk menentukan niche dasar atau niche yang direalisasikan dari spesies tertentu dan kemudian memproyeksikan niche ini ke lanskap yang sesuai untuk memproyeksikan area distribusi potensial spesies tersebut [24].
Di antara model distribusi tersebut, MaxEnt digunakan secara luas karena kinerja prediktifnya yang sangat baik. Secara umum, prediksi pemodelan MaxEnt telah terbukti stabil dan dapat diandalkan ketika data distribusi spesies tidak lengkap atau ukuran sampel kecil  [25]. Pemodelan MaxEnt memiliki potensi besar untuk mengidentifikasi distribusi dan pemilihan habitat satwa liar [26]. MaxEnt memiliki kemampuan untuk memanfaatkan skenario iklim yang berbeda untuk memperkirakan tingkat kemunculan spesies [27], memungkinkan evaluasi dampak perubahan iklim pada distribusi geografis spesies [28]. Berdasarkan latar
belakang tersebut, dilakukan penelitian dengan tujuan menganalisis pola distribusi Burung Walik Benjol di Pulau  Obi  pada  kondisi  iklim  saat  ini,  mensintesa  model  dampak  perubahan  iklim  terhadap  distribusi potensi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi di masa depan dan menganalisis dampak secara langsung dan tidak langsung adanya konsesi wilayah pertambangan terhadap distribusi potensi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi.

## 2. Metode Penelitian
Untuk mencapai tujuan penelitian, beberapa langkah dilakukan dengan mengolah data-data terkait. Metodologi penelitian ini mencakup komponen-komponen utama berikut: (1) menganalisis pola distribusi Burung  Walik  Benjol  di  Pulau  Obi pada kondisi  iklim  saat  ini,  (2)  mensintesa  dampak  perubahan  iklim terhadap  distribusi  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol  di  Pulau  Obi  di  masa  depan  (3)  menganalisis dampak  secara  langsung  dan  tidak  langsung  adanya  konsesi  wilayah  pertambangan  terhadap  distribusi potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol  di  Pulau  Obi.  Diagram  alur  pikir  metodologi  ditunjukkan  pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Alur pikir penelitian
Wilayah penelitian meliputi Pulau Obi yang memiliki luas 2462,03 km 2 dan terbagi dalam 3 wilayah administrasi  meliputi,  Kecamatan  Obi,  Kecamatan  Obi  Selatan,  dan  Kecamatan  Obi  Timur.  Pulau  Obi merupakan satu dari banyak pulau yang ada di gugusan kepulauan di Sebelah Selatan Kabupaten Halmahera Selatan, Provinsi Maluku Utara. Peta administrasi Pulau Obi dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2 . Peta batas administrasi Kecamatan di Pulau Obi Sumber: Data penelitian (2022)
Beberapa  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  penelitian-penelitian sebelumnya.  Variabel  tersebut  terdiri  atas  variabel  pemetaan occurrence Burung  Walik Benjol,  variabel
penentuan kesesuaian  habitat  Burung Walik  Benjol  di  Pulau  Obi dan  variabel  skenario  kondisi  iklim  di masa depan. Rincian data yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 . Jenis dan Sumber Data No Jenis Data Tahun Sumber Data 1. Data occurrence Burung Walik Benjol di Pulau Obi 2011-2021 Gbif, Inaturalist, Birdlife database 2. Batas Administrasi 2016 Badan Informasi Geospasial (BIG)
3. Annual mean temperature
2020 WorldClim 4. Mean diurnal range
5. Isothermality
6. Temperature seasonality 7. Maximum temperature of warmest month 8. Minimum temperature of coldest month
9. Temperature annual range 10. Mean temperature of wettest quarter
11. Mean temperature of driest quarter
12. Mean temperature of warmest quarter
13. Mean temperature of coldest quarter
14. Annual precipitation
15. Precipitation of wettest month
16. Precipitation of driest month
17. Precipitation seasonality
18. Precipitation of wettest quarter
19. Precipitation of driest quarter
20. Precipitation of warmest quarter
21. Precipitation of coldest quarter 22. Future climate scenario RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 6.0, and RCP 8.5. 2041 – 2060 Climate Change, Agriculture and Food Security program (CCAFS) 23. Wilayah Izin Usaha Pertambangan 2010 - 2038 Kementerian ESDM Sumber: Data penelitian (2022)
Data occurrence Burung  Walik  Benjol  diperoleh  dari  database Global  Biodiversity  Information Facility (http://www.gbif.org), iNaturalist (https://www.inaturalist.org/) maupun Birdlife (http://www.birdlife.org/). GBIF merupakan jaringan internasional dan infrastruktur data yang didanai oleh pemerintah dunia dan ditujukan untuk memberikan akses terbuka kepada siapa pun, di mana pun, ke data tentang semua jenis kehidupan di bumi. Dikoordinasikan melalui sekretariatnya di Kopenhagen, jaringan GBIF  dari  negara-negara  dan  organisasi  yang  berpartisipasi  memberikan  standar  umum  dan  perangkat penyimpanan data di seluruh dunia yang memungkinkan mereka untuk berbagi informasi tentang di mana dan kapan spesies telah ditemukan.
iNaturalist adalah jaringan sosial online dari orang-orang yang berbagi informasi keanekaragaman hayati untuk saling membantu belajar tentang alam. Pengguna iNaturalist dapat menggunakan platform ini untuk  merekam  hasil  pengamatannya,  mendapatkan  bantuan  dalam  proses  identifikasi,  maupun berkolaborasi dengan orang lain untuk mengumpulkan informasi sejenisnya dalam rangka mencapai tujuan bersama, atau mengakses data pengamatan yang dikumpulkan oleh pengguna iNaturalist. BirdLife adalah kemitraan global organisasi konservasi (LSM) yang berusaha untuk melestarikan burung, habitatnya dan keanekaragaman hayati global. BirdLife memiliki lebih dari 100 Mitra BirdLife di seluruh dunia – satu per negara atau wilayah – dan terus berkembang.
Data occurrence yang  telah  dihimpun  dipilih  kembali  baik  secara  spasial  maupun  temporal.  Data yang  dipilih  hanya  data  dengan  rentang  waktu  observasi  tidak  lebih  dari  10  tahun  [29]  dan  memiliki koordinat yang dapat dapat dipertanggungjawabkan. Database occurrence Burung Walik Benjol yang dapat diakses  memiliki  format  data  tabular  yang  di  dalamnya  berisikan  berbagai  informasi.  Data  tabular  yang telah dipilih ulang sesuai standar spasial maupun temporal yang telah ditetapkan kemudian diubah format ke  dalam  bentuk  database  spasial.  Dengan  mengonversi  data  berformat comma-separated  values  (CSV) menjadi  database  spasial  berformat shapefile  (shp) dan  melakukan  eliminasi  terhadap  data-data  yang dianggap duplikat, dapat dihasilkan peta occurrence Burung Walik Benjol dalam rentang waktu 10 tahun di  Pulau  Obi.  Data occurrence ini  nantinya  akan  digunakan  dalam  proses  analisis MaxEnt untuk
menentukan variabel lingkungan yang berpengaruh dalam model kesesuaian habitat Burung Walik Benjol tersebut.
MaxEnt sebagai  salah  satu  model  dari  berbagai  macam  SDM  lainnya  digunakan  dalam  proses pembuatan  model  spasial  wilayah  habitat  Burung  Walik  Benjol.  Data  occurrence  Burung  Walik  Benjol yang  telah  dikoreksi  digunakan  sebagai  input  dalam  proses  pembuatan  model  habitat  dengan MaxEnt . Selain itu, digunakan data kondisi lingkungan berupa 19 variabel Bioclimatic untuk menentukan variabel yang signifikan berpengaruh terhadap distribusi potensi habitat Burung Walik Benjol.
Berdasarkan data Kementerian
ESDM yang diakses melalui website https://geoportal.esdm.go.id/minerba/,  data  area  WIUP  ini  dijadikan  sebagai  batas  wilayah  konsesi pertambangan yang berdampak secara langsung terhadap potensi distribusi habitat Burung Walik Benjol di Pulau  Obi  dan  selebihnya  diasumsikan  memberikan  dampak  tidak  langsung  terhadap  potensi  distribusi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi [9].

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Pola Distribusi Potensi Habitat Burung Walik Benjol Pada Kondisi Iklim Saat Ini di Pulau Obi Occurrence Burung  Walik  Benjol  ditemukan  21  titik  tersebar  di  Kecamatan  Obi  dan Obi Selatan (lihat Gambar  3 ).  Spesies  ini  biasa  hidup  di  dataran  rendah  hutan  hujan  primer.  Burung  Walik  Benjol masuk  ke  dalam  famili  besar  dari Columbidae atau  jenis  burung  merpati-merpatian.  Burung  yang didominasi dengan warna hijau ini merupakan spesies endemik Pulau Obi yang masuk ke dalam Kawasan Wallacea.  Ciri  khas  lainnya  dari  burung  ini  adalah  bagian  kepalanya  berwarna  abu-abu  cerah  dan  pada bagian  pangkal  paruhnya  dihiasi  dengan  benjolan  unik  yang  menambah  kecantikan  burung  ini  serta menjadikannya disebut dengan nama Walik Benjol. Paruhnya berwarna kuning kehijauan dengan benjolan seperti  Mutiara  berwarna  jingga  dengan  dua  garis  abu-abu  yang  melintang  di  tiap  bagian  sayapnya.  Di bagian  perutnya,  terdapat  lingkar  besar  berwarna  merah  marun  dengan  bagian  tunggir  berwarna  kuning cerah bercampur corak vertikal berwarna gelap. Terdapat 21 titik lokasi occurrence Burung Walik Benjol terbagi menjadi 2 titik di Kecamatan Obi Selatan dan 19 lokasi lainnya berada di Kecamatan Obi. Semuanya berada di luar Wilayah Izin Usaha Pertambangan yang telah diterbitkan hingga Maret tahun 2022.
Gambar 3 . Peta Sebaran Burung Walik Benjol di Pulau Obi Sumber: Data penelitian (2022)
Hasil dari pemodelan potensi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi menghasilkan model dengan AUC 0,955 yang berarti model dikategorikan sangat baik (lihat Gambar 5 ). Nilai potensi habitat Burung Walik Benjol yang dimodelkan menggunakan Maxent berkisar antara 0.00 – 1 (lihat Gambar 4 ). Dari 19 variabel, 10 variabel kondisi lingkungan berpengaruh terhadap model potensi habitat Burung Walik Benjol. 10  variabel  tersebut  diurutkan  berdasarkan  besarnya  kontribusi  terhadap  model  adalah bio  clim  4 (Temperature Seasonality (standard deviation ×100)), bio clim 13 (Precipitation of Wettest Month), bio clim 14 (Precipitation of Driest Month), bio clim 7 (Temperature Annual Range (BIO5-BIO6)), bio clim 15 (Precipitation Seasonality (Coefficient of Variation)), bio clim 2 (Mean Diurnal Range (Mean  of monthly (max temp - min temp))), bio clim 11 (Mean Temperature of Coldest Quarter), bio clim 16 (Precipitation of Wettest Quarter), dan bio clim 19 (Precipitation of Coldest Quarter).
Dengan value berkisar antara 41,35 - 59,60 Bio clim 4 memberikan kontribusi terhadap model sebesar 53%. Bio clim 13 berkontribusi terhadap model sebesar 17,5% dengan value 174,0 – 232,0 . Bio clim 14 berkontribusi terhadap model sebesar 12,5% dengan value 54,0 – 101,0. Bio clim 7 berkontribusi terhadap
model sebesar 4,7% dengan value . Bio clim 15 berkontribusi terhadap model sebesar 4,6% dengan value 21,58 – 30,80. Bio clim 2 berkontribusi terhadap model sebesar 3,7% dengan value 7,14 – 8,16. Bio clim 11 berkontribusi  terhadap  model  sebesar  3,4%  dengan value 19,16  –  26,70. Bio  clim  16 berkontribusi terhadap model sebesar 0,6% dengan value 510,0 – 691,0. Bio clim 19 berkontribusi terhadap model sebesar 0,1% dengan value 380,0 – 624,0. Masing-masing korelasi variabel dengan model potensi habitat Burung Walik Benjol dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 4 . Peta pola distribusi potensi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi Sumber: Hasil penelitian (2022)
Gambar 5 . Ommision and predicted area dan sensitivity Burung Walik Benjol Sumber: Hasil penelitian (2022)
Gambar 6 . Response curves model potensi habitat Burung Walik Benjol Sumber: Hasil penelitian (2022)
Model  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol  diklasifikasikan  ke  dalam  5  kelas.  Hasilnya,  kelas kesesuaian yang sangat tidak sesuai menjadi yang paling dominan dengan luas 1.601,88 km 2 atau 65,09% dari luas wilayah Pulau Obi. Wilayah sangat tidak sesuai mendominasi dari bagian tengah hingga ke bagian selatan Pulau Obi, dari timur ke barat Pulau Obi. Wilayah dengan kelas sangat sesuai memiliki luas 66,02 km 2 atau 2,68% dari luas Pulau Obi. Area tersebut banyak berada di bagian utara Pulau Obi dan masuk ke dalam wilayah administrasi Kecamatan Obi. Selanjutnya untuk kelas kesesuaian sesuai memiliki luas area 53,86  km 2 atau  hanya  2,19%, menjadi  kelas  kesesuaian  yang paling kecil  luasnya  dibandingkan  dengan kelas kesesuaian potensi habitat Burung Walik Benjol yang lain.
Kelas ini ditemukan di bagian utara Pulau Obi, menjadi transisi antara kelas sangat sesuai dan cukup sesuai. 162,45 km 2 potensi habitat Burung Walik Benjol terklasifikasi ke dalam kelas cukup sesuai, tersebar di sebelah selatan kelas kesesuaian sangat sesuai dan sesuai, area ini menjadi transisi dan berbatasan dengan kelas kesesuaian tidak sesuai. Selebihnya, 23,44% atau 576,82  km 2 model potensi habitat Burung Walik Benjol  di  Pulau  Obi  pada  kondisi  iklim  saat  ini  diklasifikasikan  menjadi  kelas  kesesuaian  tidak  sesuai. Areanya paling dominan ditemukan di wilayah administrasi Kecamatan Obi Timur di bagian utaranya. Pola distribusi  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol  di  Pulau  Obi  yang  dimodelkan  menggunakan  metode Maxent dapat dilihat pada Gambar 7 dengan tabel penjelasannya ditampilkan melalui Tabel 2 .
Gambar 7 . Peta kesesuaian potensi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi Sumber: Hasil penelitian (2022)
Tabel 2 . Kesesuaian potensi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi Kesesuaian Luas Persentase Sangat Sesuai 66,02 2,68% Sesuai 53,86 2,19% Cukup Sesuai 162,45 6,60% Tidak Sesuai 576,82 23,44% Sangat Tidak Sesuai 1601,88 65,09% Total 2461,02 100,00% Sumber: Hasil penelitian (2022)

## 3.2. Dampak Perubahan Iklim Terhadap Distribusi Potensi Habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi
Di Masa Depan
Hasil reklasifikasi model kesesuaian habitat Burung Walik Benjol tahun 2041-2060 membagi model yang dihasilkan dengan metode Maxent tersebut menjadi 5 kelas kesesuaian, yaitu sangat sesuai, sesuai, cukup sesuai, tidak sesuai dan sangat tidak sesuai. Pada kondisi iklim ssp126, yang mendominasi adalah kelas sangat tidak sesuai dengan luas 1733,05 km 2 atau 70,42 %. Pada kondisi iklim ssp245, kelas sangat tidak sesuai juga mendominasi dibandingkan dengan kelas lain, dengan luas 1846,85 km 2 atau 75,04% dari luas  Pulau  Obi.  Untuk  model  kesesuaian  habitat  pada  kondisi  skenario  iklim  ssp370, kelas  sangat  tidak sesuai  mendominasi  dengan  Persentase  71,73  %  atau  1765,19  km 2 .  Pada  kondisi  iklim  skenario  ssp585, kelas  kesesuaian  habitat  Burung  Walik Benjol  yang mendominasi  adalah  kelas  tidak  sesuai  dengan  luas 1720,02 km 2 atau 69,89% dari luas wilayah Pulau Obi. Pola kesesuaian habitat Burung Walik Benjol kelas sangat  tidak  sesuai  yang  terbentuk pada  skenario  iklim  ssp126,  ssp245,  dan  ssp370  pada periode  waktu Tahun 2041  –  2060, menggambarkan distribusi  kelas  sangat  tidak  sesuai  di  Kecamatan  Obi  Timur, dari bagian  tengah  Pulau  Obi  hingga  ke  ujung  timur  Pulau  Obi.  Selain  itu,  pola  juga  terbentuk  pada  bagian
tengah  Pulau  Obi  memanjang  dari  timur  ke  barat.  Pola  distribusi  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol dengan 4 skenario iklim yaitu kondisi iklim ssp126, ssp245, ssp370 dan ssp585 pada periode waktu 2041- 2060 dapat dilihat pada Gambar 8 dengan luas masing-masing kelas kesesuaian yang dapat dilihat pada Tabel 3 .
Potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol  yang  sangat  sesuai  bervariasi  antara  62,55  km 2 hingga  yang paling luas adalah 71,23 km 2 . Pada kondisi iklim ssp 126, luas potensi habitat yang sangat sesuai adalah 71,23 km 2 atau 2,89% dari luas Pulau Obi, menjadi yang paling luas dibandingkan dengan luas kesesuaian di kelas yang sama dengan skenario iklim yang berbeda. Area-area tersebut banyak ditemukan dari bagian utara Pulau Obi, menuju ke selatan hingga ke bagian tengah Kecamatan Obi. Untuk kondisi iklim ssp245, luas potensi habitat yang sangat sesuai adalah 62,55  km 2 atau 2,54% dari luas Pulau Obi. Pola distribusi potensi yang terbentuk tidak jauh berbeda dengan pola pada skenario iklim ssp126. Dari hasil pemodelan potensi habitat Burung Walik Benjol pada kondisi iklim ssp370 periode tahun 2041-2060, luas area dengan kesesuaian sangat tinggi adalah 62,55 km 2 atau 2,54%. Pola yang terbentuk adalah kesesuaian sangat sesuai mendominasi  di  Kecamatan  Obi,  khususnya  bagian  utara  Pulau  Obi  hingga  ke  bagian  selatannya. Sedangkan pada skenario iklim ssp585, luas area yang sangat sesuai adalah 70,36 km 2 atau 2,86% dari total luas Pulau Obi.
Gambar 8 . Peta Pola Distribusi Potensi Habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi (a) Kondisi Iklim ssp126 Tahun 2041-2060, (b) Kondisi Iklim ssp245 Tahun 2041-2060, (c) Kondisi Iklim ssp370 Tahun 2041-2060 dan (d) Kondisi Iklim ssp585 tahun 2041-2060 Sumber: Hasil penelitian (2022)
Tabel 3 . Luas distribusi potensi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi
Sumber: Hasil penelitian (2022)

## 3.3. Dampak Konsesi Wilayah Pertambangan Terhadap Distribusi Potensi Habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi
Kajian mengenai dampak pertambangan terhadap habitat spesies baik hewan maupun tumbuhan telah banyak dibahas dalam banyak penelitian. Salah satu dampak yang secara langsung terjadi akibat adanya pertambangan  ini  adalah  hilangnya  habitat  spesies  akibat  pembukaan  lahan  atau land  clearing .  Proses pembukaan lahan merupakan tahapan awal untuk mempersiapkan lahan yang akan digunakan sebagai area pertambangan dan mulai mengubah kondisi fisik area tersebut. Sebagai contoh, kajian mengenai dampak adanya aktivitas pertambangan terhadap habitat spesies endemik di wilayah timur Brazil [9] menyimpulkan bahwa 67% wilayah kajian terkena dampak akibat adanya aktivitas pertambangan dan mengancam burung endemik yang  ada di puncak  gunung  di bagian  timur  Brazil.  Dampak  tersebut  berupa potensi  hilangnya habitat spesies burung endemik tersebut akibat adanya aktivitas antropogenik ini.
Iklim Tahun 2041- 2060 ssp126 ssp245 ssp370 ssp585 Kesesuaian Luas (km 2 ) % Luas (km 2 ) % Luas (km 2 ) % Luas (km 2 ) % Sangat Sesuai 71,23 2,89% 62,55 2,54% 62,55 2,54% 62,55 2,54% Sesuai 61,68 2,51% 54,73 2,22% 56,47 2,29% 56,47 2,29% Cukup Sesuai 138,99 5,65% 108,59 4,41% 123,36 5,01% 123,36 5,01% Tidak Sesuai 456,07 18,53% 388,31 15,78% 453,46 18,43% 453,46 18,43% Sangat Tidak Sesuai 1733,05 70,42% 1846,85 75,04% 1765,19 71,73% 1765,19 71,73% Total 2461,02 100% 2461,02 100% 2461,02 100% 2461,02 100%
Selain  hilangnya  habitat,  dampak  dari  pertambangan  yang  telah  dikaji  di  Pakistan  [30] menyimpulkan bahwa, deforestasi menjadi salah satu penyebab utama kepunahan fauna di wilayah tersebut. Faktor terbesar deforestasi ini salah satunya adalah aktivitas pertambangan yang juga memberikan kerugian pada  sektor  pangan  dan  pertanian.  Beberapa  faktor  lain  penyebab deforestasi  di  wilayah  tersebut  adalah proses  peledakan, polusi dan penggundulan hutan  yang  menyebabkan  hilangnya  habitat  30  jenis  burung dan 11 mamalia, serta adanya perburuan.
Hingga Maret Tahun 2022, terdapat 19 SK Wilayah Izin Usaha Pertambangan yang telah dikeluarkan baik oleh Bupati, Gubernur maupun Menteri untuk kegiatan pertambangan di Pulau Obi. Bupati Halmahera Selatan telah mengeluarkan 9 SK Wilayah Izin Usaha Pertambangan dengan total luas 24.373,81 Ha dengan variasi  komoditas  berupa  Nikel  dan  Pasir  Besi.  SK  yang  dikeluarkan  oleh  Bupati  Halmahera  Selatan tersebut berupa kegiatan Operasi Produksi yang berlaku berkisar antara Tahun 2010 hingga Tahun 2038. 9 SK tersebut diberikan seluruhnya kepada badan usaha berbentuk PT. Sedangkan Gubernur Maluku Utara telah menerbitkan 6 SK Wilayah Izin Usaha Pertambangan dengan total luas 8.324,17 Ha.
Izin yang diberikan berupa kegiatan Operasi Produksi pada komoditas emas dan nikel, dengan variasi rentang waktu antara tahun 2018 hingga tahun 2038. 2 izin diberikan kepada badan usaha berupa kelompok sedangkan  4  lainnya  diberikan  kepada  PT.  Menteri  telah  menerbitkan  4  SK  Wilayah  Izin  Usaha Pertambangan yang diberikan kepada 4 PT. Izin tersebut diberikan kepada 2 PT untuk kegiatan Operasi Produksi komoditas nikel serta kegiatan pencadangan komoditas gabro dan batu gamping untuk industri. Total  luas  Wilayah  Izin  Usaha  Pertambangan  berdasarkan  4  SK  yang  telah  diterbitkan  tersebut  adalah 6.213,53 Ha dengan variasi rentang waktu antara  Tahun 2017 hingga Tahun 2031. Peta 19 Wilayah Izin Usaha Pertambangan yang telah diterbitkan berdasarkan SK baik Bupati, Gubernur maupun Menteri dapat dilihat pada Gambar 9 .
Gambar 9 . Peta wilayah izin usaha pertambangan di Pulau Obi Sumber: Hasil penelitian (2022)
Hasil analisis dampak wilayah izin usaha pertambangan dengan potensi habitat Burung Walik Benjol pada kondisi iklim skenario ssp126 Tahun 2040-2061, menggambarkan 16,24  km 2 dari total 373,14 km 2 area  wilayah  izin  usaha  pertambangan  terdampak  secara  langsung pada  potensi  habitat  kelas  kesesuaian sangat  sesuai.  Luas  tersebut  mencakup  4,35%  dari  luas  wilayah  izin  usaha  pertambangan  di  Pulau  Obi. Kelas  kesesuaian  sangat  tidak  sesuai  menjadi  yang paling  terdampak dengan  adanya  wilayah  izin usaha pertambangan  dengan  persentase  mencapai  52,74  %  dari  total  luas  area  potensi  habitat  Burung  Walik Benjol  yang  terdampak  secara  langsung  oleh  wilayah  izin  usaha  pertambangan.  Wilayah  izin  usaha pertambangan yang berada di potensi habitat kelas kesesuaian sangat sesuai berupa komoditas nikel dan emas,  di  Kecamatan  Obi  dan  Kecamatan  Obi  Selatan.  Area  kesesuaian  habitat  Burung  Walik  Benjol skenario  iklim  ssp126  yang  terdampak oleh  adanya wilayah  izin usaha  pertambangan dapat  dilihat  pada Gambar 10 dengan masing-masing luasnya dapat dilihat pada Gambar 11 . Pada kondisi skenario iklim ssp245, overlay antara potensi kesesuaian habitat Burung Walik Benjol dengan area wilayah izin usaha pertambangan menggambarkan bahwa 3,42% dari luas area wilayah izin usaha pertambangan yang telah diterbitkan berada di kelas kesesuaian sangat sesuai dengan luas area 12,75 km 2 . Dengan skenario iklim ssp245, kelas kesesuaian sangat tidak sesuai menjadi yang paling terdampak secara  langsung  dengan  adanya  wilayah  izin  usaha  pertambangan,  luasnya  mencapai  224,09  km 2 atau 60,05% dari total potensi habitat Burung Walik Benjol yang terdampak secara langsung oleh wilayah izin usaha pertambangan. Area kesesuaian habitat Burung Walik Benjol skenario iklim ssp245 yang terdampak
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
oleh  adanya  wilayah  izin  usaha  pertambangan  dapat  dilihat  pada Gambar  10 dengan  masing-masing luasnya dapat dilihat pada Gambar 11 .
Dengan skenario iklim ssp370, hasil analisis overlay antara distribusi potensi habitat Burung Walik Benjol dengan konsesi Wilayah Izin Usaha Pertambangan memberikan dampak secara langsung terbesar pada kelas kesesuaian sangat tidak sesuai dengan luas 217,43 km 2 atau 58,27% dari total luas area wilayah izin usaha pertambangan di Pulau Obi. Dampak tersebut berada di wilayah izin usaha pertambangan seluruh komoditas yang ada di Pulau Obi, yaitu: batu gamping untuk industri, emas, gabro, nikel dan pasir besi. Potensi  habitat  yang  sangat  sesuai  untuk  habitat  Burung  Walik  Benjol  pada  skenario  iklim  ssp370 terdampak seluas 11,50 km 2 atau 3,08% dari total luas konsesi wilayah izin usaha pertambangan. 11,50 km 2 tersebut  merupakan  bagian  dari  62,55  km 2 luas  wilayah  distribusi  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol pada kondisi skenario iklim ssp245 di Tahun 2041-2060. Dibandingkan dengan kondisi skenario iklim yang lainnya,  pada  kondisi  skenario  iklim  ssp245,  luas  kesesuaian  sangat  sesuai  untuk  habitat  Burung  Walik Benjol mencapai 20,29%. Untuk lebih detail area dan luas masing-masing kelas kesesuaian yang terdampak oleh wilayah izin usaha pertambangan dapat dilihat pada Gambar 10 dan Gambar 11 . Hasil  analisis overlay antara  distribusi  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol  dengan  Wilayah  Izin Usaha  Pertambangan  di  Pulau  Obi  menunjukkan  373,14  km 2 area  potensi  habitat  terdampak  secara langsung dengan adanya area-area konsesi Wilayah Izin Usaha Pertambangan. Secara detail, pada kondisi skenario  iklim  ssp585,  4,34%  dari  total  luas  wilayah  izin  usaha  pertambangan  atau  16,19  km 2 potensi habitat yang sangat sesuai untuk Burung Walik Benjol terdampak secara langsung oleh adanya Wilayah Izin  Usaha  Pertambangan.  Area  terdampak  tersebut  berada  pada  wilayah  izin  usaha  pertambangan komoditas  nikel  dan  komoditas  emas  yang  berada  di  Kecamatan  Obi.  58,50%  wilayah  izin  usaha pertambangan  berada  di  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol  kelas  kesesuaian  sangat  tidak  sesuai  dan menjadi  yang  paling  dominan.  Area  tersebut  dapat  dilihat  secara  detail  pada Gambar  10 dengan  detail luasan dapat dilihat pada Gambar 11 .
Gambar 10 . Peta Dampak WIUP terhadap Potensi Habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi (a) Kondisi Iklim ssp126 Tahun 2041-2060, (b) Kondisi Iklim ssp245 Tahun 2041-2060, (c) Kondisi Iklim ssp370 Tahun 2041-2060 dan (d) Kondisi Iklim ssp585 Tahun 2041-2060 Sumber: Hasil penelitian (2022)

## 4. Kesimpulan
Dengan  memodelkan  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol  di  Pulau  Obi  menggunakan  metode Maximum  Entropy pada  kondisi  iklim  saat  ini,  dihasilkan  model  potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol dengan AUC =  0,955.  Potensi  habitat  Burung  Walik  Benjol  sangat  sesuai  memiliki  luas  66,02  km 2 atau 2,68%.  Adanya  perubahan  iklim  tahun  2041-2060  dengan  4  skenario  iklim  yang  berbeda  memberikan dampak pada model potensi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi. Pada masing-masing spesies yang dimodelkan dengan 4 skenario iklim tahun 2041-2060, terjadi penurunan luas potensi habitat yang sesuai maupun peningkatan  luas potensi habitat  yang  tidak  sesuai.  Wilayah  Izin  Usaha  Pertambangan  di  Pulau Obi  yang  telah  diterbitkan  hingga  Maret  2022  berjumlah  19  lokasi  dengan  total  luas  373.14  km 2 akan memberikan dampak secara langsung maupun tidak langsung terhadap potensi habitat Burung Walik Benjol di Pulau Obi. Rata-rata berdasarkan 4 skenario perubahan iklim yang ada, setidaknya 14.17 km 2 dari 66.67 km 2 potensi habitat yang sangat sesuai untuk Burung Walik Benjol.

## 5. Daftar Pustaka
[1] T. P. Dawson, “Beyond predictions: Biodiversity conservation in a changing climate,” Science (80- . ). , vol. 332, no. 6025, hal. 53–58, 2011, doi: 10.1126/science.332.6030.664-b.
[2] S. Manes, M. J. Costello, H. Beckett, A. Debnath, E. Devenish-Nelson, K. A. Grey, R. Jenkins, T. M. Khan, W. Kiessling, C. Krause, S. S. Maharaj, G. F. Midgley, J. Price, G. Talukdar, dan M. M. Vale, “Endemism increases species’ climate change risk in areas of global biodiversity importance,” Biol. Conserv. , vol. 257, no. November 2020, hal. 109070, 2021, doi:
10.1016/j.biocon.2021.109070.
[3] C.  Román-Palacios  dan  J.  J.  Wiens,  “Recent  responses  to  climate  change  reveal  the  drivers  of species extinction and survival,” Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. , vol. 117, no. 8, hal. 4211–4217, 2020, doi: 10.1073/pnas.1913007117.
[4] S.  Sudarya  dan  D.  N.  Sunuhadi,  “Prospeksi  Mineral  Logam  di  Kabupaten  Halmahera  Selatan Provinsi Maluku Utara,” Pros. Has. Kegiat. Pus. Sumber Daya Geol. , hal. 11.22, 2011.
[5] A. Haya, W. A. Conoras, dan F. Firman, “Penyebaran Endapan Nikel Laterit Pulau Obi Kabupaten Halmahera  Selatan  Provinsi  Maluku  Utara,” J.  Sci.  Eng. ,  vol.  2,  no.  1,  2019,  doi: 10.33387/josae.v2i1.1657.
[6] Kementerian ESDM,
“One Map ESDM
Mineral dan Batubara,” 2022. https://geoportal.esdm.go.id/minerba/ (diakses 10 Januari 2022).
[7] Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan, “Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia tentang Jenis Tumbuhan dan Satwa Yang Dilindungi,” Kementrian Lingkung. Hidup dan Kehutan. , hal. 30, 2018, [Daring]. Tersedia pada:
http://ksdae.menlhk.go.id/assets/news/peraturan/P.106-2018_JENIS_TSL_.pdf
[8] Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, “BKSDA Maluku Melepasliarkan 25 Ekor Burung Endemik Kepulauan Maluku Utara,” 2021. http://ppid.menlhk.go.id/berita/siaran-pers/6136/bksda- maluku-melepasliarkan-25-ekor-burung-endemik-kepulauan-maluku-utara  (diakses  14  Maret 2022).
[9] J. C. de Castro Pena, F. Goulart, G. Wilson Fernandes, D. Hoffmann, F. S. F. Leite, N. Britto dos Santos, B. Soares-Filho, T. Sobral-Souza, M. Humberto Vancine, dan M. Rodrigues, “Impacts of mining  activities  on  the  potential  geographic  distribution  of  eastern  Brazil  mountaintop  endemic species,” Perspect.  Ecol.  Conserv. ,  vol.  15,  no.  3,  hal.  172–178,  2017,  doi: 10.1016/j.pecon.2017.07.005.
[10] H. S. Kühl, D. E. Bowler, L. Bösch, H. Bruelheide,  J. Dauber, D. Eichenberg, N. Eisenhauer, N. Fernández, C. A. Guerra, K. Henle, I. Herbinger, N. J. B. Isaac, F. Jansen, B. König-Ries, I. Kühn, E. B. Nilsen, G. Pe’er, A. Richter, R. Schulte, J. Settele, N. M. van Dam, M. Voigt, W. J. Wägele, C. Wirth, dan A. Bonn, “Effective Biodiversity Monitoring Needs a Culture of Integration,” One Earth , vol. 3, no. 4, hal. 462–474, 2020, doi: 10.1016/j.oneear.2020.09.010.
[11] P.  Matos,  L.  Geiser,  A.  Hardman,  D.  Glavich,  P.  Pinho,  A.  Nunes,  A.  M.  V.  M.  Soares,  dan  C. Branquinho,  “Tracking  global  change  using  lichen  diversity:  towards  a  global-scale  ecological indicator,” Methods Ecol. Evol. , vol. 8, no. 7, hal. 788–798, 2017, doi: 10.1111/2041-210X.12712.
[12] E.  Casetta,  J.  Marques  da  Silva,  dan  D.  Vecchi,  “Essential  Biodiversity  Change  Indicators  for Evaluating the Effects of Anthropocene in Ecosystems at a Global Scale,” vol. 24, hal. 452, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-10991-2.
[13] J. P. Livore, M. M. Mendez, P. Miloslavich, G. Rilov, dan G. Bigatti, “Biodiversity monitoring in rocky  shores:  Challenges  of  devising  a  globally  applicable  and  cost-effective  protocol,” Ocean
Coast. Manag. , vol. 205, no. October 2019, hal. 105548, 2021, doi: 10.1016/j.ocecoaman.2021.105548.
[14] P. J. Stephenson, “Technological advances in biodiversity monitoring: applicability, opportunities and  challenges,” Curr.  Opin.  Environ.  Sustain. ,  vol.  45,  hal.  36–41,  2020,  doi: 10.1016/j.cosust.2020.08.005.
[15] H. Yu, A. R. Cooper, dan D. M. Infante, “Improving species distribution model predictive accuracy using species abundance: Application with boosted regression trees,” Ecol. Modell. , vol. 432, no. March, hal. 109202, 2020, doi: 10.1016/j.ecolmodel.2020.109202.
[16] A.  Wang,  A.  E.  Melton,  D.  E.  Soltis,  dan  P.  S.  Soltis,  “Potential  distributional  shifts  in  North America of allelopathic invasive plant species under climate change models,” Plant Divers. , vol. 44, no. 1, hal. 11–19, 2021, doi: 10.1016/j.pld.2021.06.010.
[17] M. Heads, “The relationship between biogeography and ecology: Envelopes, models, predictions,” Biol. J. Linn. Soc. , vol. 115, no. 2, hal. 456–468, 2015, doi: 10.1111/bij.12486.
[18] J. R. Busby, “BIOCLIM - a bioclimate analysis and prediction system,” Plant Prot. Q. , vol. 6, no. 1, hal. 8–9, 1991, [Daring]. Tersedia pada:
https://www.cabdirect.org/cabdirect/abstract/19992300233
[19] D. Stockwell dan D. Peters, “The GARP modelling system: Problems and solutions to automated spatial  prediction,” Int.  J.  Geogr.  Inf.  Sci. ,  vol.  13,  no.  2,  hal.  143–158,  1999,  doi: 10.1080/136588199241391.
[20] A. Hirzel dan A. Guisan, “Which is the optimal sampling strategy for habitat suitability modelling,” Ecol. Modell. , vol. 157, no. 2–3, hal. 331–341, 2002, doi: 10.1016/S0304-3800(02)00203-X.
[21] G. Carpenter, A. N. Gillison, dan J. Winter, “DOMAIN: a flexible modelling procedure for mapping potential distributions of plants and animals,” Biodivers. Conserv. , vol. 2, no. 6, hal. 667–680, 1993, doi: 10.1007/BF00051966.
[22] W. Thomas dan D. Neil, “Generalized additive models in plant ecology,” J. Veg. Sci. , vol. 2, no. 1, hal. 587–602, 1991.
[23] S. B. Phillips, V. P. Aneja, D. Kang, dan S. P. Arya, “Modelling and analysis of the atmospheric nitrogen deposition in North Carolina,” Int. J. Glob. Environ. Issues , vol. 6, no. 2–3, hal. 231–252, 2006, doi: 10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026.
[24] H. Ning, L. Ling, X. Sun, X. Kang, dan H. Chen, “Predicting the future redistribution of Chinese white  pine  Pinus  armandii  Franch.  Under  climate  change  scenarios  in  China  using  species distribution  models,” Glob. Ecol. Conserv. , vol. 25, hal. e01420, 2021, doi: 10.1016/j.gecco.2020.e01420.
[25] S. J. Phillips dan M. Dudík, “Modeling of species distributions with Maxent: New extensions and a comprehensive  evaluation,” Ecography  (Cop.). ,  vol.  31,  no.  2,  hal.  161–175,  2008,  doi: 10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x.
[26] R. A. Baldwin, “Use of maximum entropy modeling in wildlife research,” Entropy , vol. 11, no. 4, hal. 854–866, 2009, doi: 10.3390/e11040854.
[27] N. J. Beaumont, M. C. Austen, J. P. Atkins, D. Burdon, S. Degraer, T. P. Dentinho, S. Derous, P. Holm,  T.  Horton,  E.  van  Ierland,  A.  H.  Marboe,  D.  J.  Starkey,  M.  Townsend,  dan  T.  Zarzycki, “Identification, definition and quantification of goods and services provided by marine biodiversity: Implications for the ecosystem approach,” Mar. Pollut. Bull. , vol. 54, no. 3, hal. 253–265, 2007, doi: 10.1016/j.marpolbul.2006.12.003.
[28] N. T. Garavito, A. C. Newton, D. Golicher, dan S. Oldfield, “The relative impact of climate change on the extinction risk of tree species in the montane tropical Andes,” PLoS One , vol. 10, no. 7, hal. 1–19, 2015, doi: 10.1371/journal.pone.0131388.
[29] I.  Nursamsi,  R.  Partasasmita,  N.  Cundaningsih,  dan  H.  S.  Ramadhani,  “Modeling  the  predicted suitable  habitat  distribution  of  Javan  hawkeagle  Nisaetus  bartelsi  in  the  Java  Island,  Indonesia,” Biodiversitas , vol. 19, no. 4, hal. 1539–1551, 2018, doi: 10.13057/biodiv/d190447.
[30] G.  Rehman,  I.  Khattak,  M.  Hamayun, A.  Rahman,  M.  Haseeb,  M.  Umar,  S.  Ali,  Iftikhar,  W.  A. Shams, dan R. Pervaiz, “Impacts of mining on local fauna of wildlife in District Mardan & District Mohmand  Khyber  Pakhtunkhwa  Pakistan,” Brazilian  J.  Biol. ,  vol.  84,  hal.  1–11,  2024,  doi: 10.1590/1519-6984.251733.