Electronic Theses and Dissertation

ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor lingkungan yang
mempengaruhi kesesuaian habitat Nepenthes spp. dan Nepenthes ampullaria di
Kawasan Stasiun Penelitian Suaq Balimbing dengan pendekatan Sistem Informasi
Geografis (SIG). Sembilan variabel lingkungan yang relevan, meliputi NDVI sebagai
faktor biotik, serta jenis tanah, kelerengan, elevasi, sungai, jalan pemukiman, curah
hujan, suhu dan kelembaban sebagai faktor abiotik yang dipertimbangkan dalam
pemodelan kesesuaian habitat menggunakan algoritma MaxEnt. Analisa secara
spesifik terhadap spesies N. ampullaria dilakukan karena kriteria jumlah titik yang
sudah memadai untuk minimal 30 titik. Hasil penelitian setelah titik direduksi
autokorelasi menunjukkan bahwa jarak dari jalan pemukiman merupakan faktor
prediktif yang paling dominan (pengaruh negatif), dengan kontribusi 69% untuk
Nepenthes spp. (dari total 121 titik) dan 68.6% untuk N. ampullaria (dari total 111
titik), mengindikasikan pengaruh kuat gangguan antropogenik terhadap distribusi
spesies. Variabel lingkungan lain, seperti curah hujan, suhu, jenis tanah, dan topografi,
juga berperan dalam menentukan kesesuaian habitat, meskipun dengan kontribusi
yang lebih kecil. Model MaxEnt yang dihasilkan mampu memprediksi distribusi
spesies dengan akurasi yang baik (AUC > 0.7), ditunjukkan oleh nilai AUC 0.802
untuk Nepenthes spp. dan 0.790 untuk N. ampullaria. Analisis spasial menunjukkan
pola distribusi Nepenthes yang beragam terkait dengan gradien variabel lingkungan.
Kata Kunci : Kesesuaian habitat, MaxEnt, Nepenthes.

ABSTRACT This study aims to analyze environmental factors influencing the habitat suitability of Nepenthes spp. and Nepenthes ampullaria at Suaq Balimbing Research Station, utilizing a Geographic Information System (GIS) approach. Nine relevant environmental variables were considered in the habitat suitability modeling using the MaxEnt algorithm: NDVI as a biotic factor, and soil type, slope, elevation, rivers, residential roads, rainfall, temperature, and humidity as abiotic factors. Specific analysis for N. ampullaria was conducted due to a sufficient number of occurrence points, meeting the criterion of at least 30 points. After reducing autocorrelation, the research results indicated that distance from residential roads was the most dominant predictive factor (negative influence), contributing 69% for Nepenthes spp. (from a total of 121 points) and 68.6% for N. ampullaria (from a total of 111 points), signifying a strong impact of anthropogenic disturbance on species distribution. Other environmental variables, such as rainfall, temperature, soil type, and topography, also played a role in determining habitat suitability, albeit with smaller contributions. The resulting MaxEnt models were capable of predicting species distribution with good accuracy (AUC > 0.7), evidenced by AUC values of 0.802 for Nepenthes spp. and 0.790 for N. ampullaria. Spatial analysis revealed diverse distribution patterns of Nepenthes in relation to environmental variable gradients. Key words : Habitat Suitability, MaxEnt, Nepenthes