Fragstats telah menyediakan tutorial disertai file-file pendukungnya. Seperti tutorial-tutorial atau help aplikasi yang berbedar, butuh usaha ekstra untuk mengikutinya, apalagi dengan bahasa Inggris. Unduh terlebih dahulu file-file pendukungnya di link berikut.

Tutorial 1 (instalasi dan kompatibilitas dengan GIS tools) tidak terlalu rumit dan mudah dimengerti, kecuali pengguna GIS tool non-ArcGis (Erdas, QGis, dll). File standar Fragstats berdasarkan tutorial sepertinya GeoTIFF (ekstensi *.TIF). Sedangkan jika ingin menggunakan file standar ArcGIS dapat menggunakan ASCII (ekstensi *.asc). Karena standar ArcGIS untuk data raster (GRID) adalah *.rst, mau ga mau harus dikonversi terlebih dahulu ke *.asc. Jangan lupa variable environment di control panel terlebih dahulu diset-path ke C:\Program Files (x86)\ArcGIS\Desktop10.1\bin. Sebab jika tidak dimasukan di variable environment akan ada pesan error ketika menambah layer grid di model yang akan dibuat. Note: jangan lupa awali dengan semicolon (;) untuk path yang ditambahkan. Jangan pula letakan file yang akan dikelola (termasuk tutorial) di My Document karena folder tidak boleh ada spasi.

Ada sepuluh langkah yang penting ketika menganalisa spatial metrics menurut tutorial 2, antara lain: 1) membuka Fragstats, 2) Membuat model baru, 3) mengimpor sebuah Grid, 4) Memasukan sebuah tabel klasifikasi (class descriptors table), 5) Mengeset paramater tambahan untuk analisa, 6) Memilih metrics, 7) Memasukan tabel-tabel tambahan, 8) Menyimpan model, 9) Menjalankan model, dan 10) Melihat dan menyimpan hasil. Kesepuluh langkah dalam tutorial bermaksud menampilkan seluruh statistik spasial dari data raster, yang tentu saja dalam prakteknya bisa menyesuaikan (tidak harus seluruhnya). Tabel berikut contoh statistik spasial dari sebuah jurnal internasional.

Hanya empat saja, padahal di Fragstats cukup banyak, terutama di bagian Patch metrics. Ok, kita coba yang dari tutorial saja, setelah itu kita coba jawab empat variabel di atas (PD, LSI, ENN, dan MPS).

A. Memasukan Data GRID

Tahap ini ringkasan dari tahap 1 hingga 3 pada tutorial aslinya. Setelah Fragstats dibuka dan tombol NEW ditekan maka file GRID yang akan dianalisa statistik spasialnya siap diimpor dengan menekan tombol Add Layer … Pada tutorial, tipe file yang digunakan adalah GeoTIFF yang merupakan file standar Fragstats. Sebaiknya coba menggunakan ASCII karena bila bisa menggunakan ASCII maka dipastikan bisa berkomunikasi dengan GIS tool lainnya seperti ArcGIS atau IDRISI Selva. Tinggal mengkonversi saja dari raster ke ASCII lewat menu EXPORT di masing-masing GIS tool yang digunakan.

Jangan lupa menekan tipe data dan mengisi parameter-parameternya sebelum tombol OK ditekan. Angka-angka yang diisikan di atas berdasarkan panduan dari tutorial, sementara untuk file GRID yang lain tentu saja berbeda. Satuan standar yang digunakan adalah meter.

B. Memasukan Tabel Klasifikasi (Descriptors Table)

Tabel ini berekstensi *.fcd berisi ID, name, Enabled, IsBackground. Isinya menjelaskan file ASCII yang baru saja diimpor. Tutorial sudah menyediakan file tersebut dan tinggal mengedit jika ingin digunakan ke file ASCII lainnya.

Enabled ternyata berfungsi untuk men-sortir mana yang akan dianalisa. Misalnya kita akan menganalisa statistik “resident”, maka yang lain dibuat “false” (hanya “resident” yang true). Cara memasukan tabel tersebut adalah dengan menekan tombol Browse di area tab Input Layers lalu arahkan ke file descriptors.fcd.

C. Mengeset Parameter-parameter Tambahan untuk Analisa

Analisa pada Fragstats berupa matrik-matrik. Ada tiga level yaitu Patch, Class, dan Landscape. Tiap level bisa dipilih apa saja yang akan dianalisa. Untuk uji coba, pilih 8 cell neighbor rule dan no sampling strategy. Matrik-matrik Patch, Class, dan Landscape dicentang juga.

D. Mengatur Matrik

Untuk mengeset level matriks, tekan masing-masing level (Patch, Class, dan Landscape) yang ditunjukan dengan kotak merah, kuning dan biru. Sebagai uji coba, pilih “Select All” di masing-masing level. Hanya perlu diperhatikan pada bagian Aggregation karena mencentang proximity index atau similarity index maka harus mengisi radius: isi dengan angka 500, yang berarti 500 meter. Isi radius itu untuk Patch, Class, maupun Landscape. Khusus untuk Landscape, jika memilih “select all” maka harus mengisi Diversity tab pada bagian “The maximum number of classes” yang maksimalnya enam.

E. Mengisi tabel-tabel tambahan

Ada tiga file berkestensi *.fsq yang bisa dijadikan tabel tambahan. Pada Fragstats disediakan tiga jenis yaitu: Edge depth, Edge contrast, dan Similarity. Agak sulit memahami isi dari masing-masing tabel itu. Untungnya help pada Fragstat menyertakan penjelasan masalah itu. Perhatikan tabel edge depth berikut.

Perhatikan matriks yang ada nol-nya. Baris menyatakan kelas yang jadi fokus perhatian, sementara kolom menyatakan hubungannya dengan kelas lain. Nol berarti tidak memiliki efek edge terhadap kelas lainnya. Baris keempat adalah forest, memiliki efek edge dengan kelas lainnya yang besarnya terhadap open, resident, water, wetland dan urba berturut-turut 100, 50, 50, 50, dan 200. Sementara kelas lainnya tidak ada. (Kenapa kelas open tidak 0, 0, 0, 100, 0, 0? Mengingat ada edge efect dengan forest. Siapa tahu pembaca ada yang mengerti, tolong masukannya di komentar).

F. Menjalankan dan Melihat Hasil

Jalankan model dengan menekan tombol segitiga berwarna hijau (run) dan perhatikan Activity Log. Terkadang proses berhenti karena ada kesalahan atau ada parameter-parameter yang tidak/belum diinput. Sebenarnya langkah-langkah di atas tidak perlu dijalankan jika ingin sekedar mengetahui proses apa yang dilakukan oleh Fragstats. Tinggal membuka Model yang sudah disediakan tutorial dan mengarahkan layer ke file berada (lokasi file TIFF/Ascii) lalu di-run, biasanya jalan.

Perhatikan result di atas. Landscape yang merupakan total study area menyebutkan PD dan LSI sebesar 4.08 dan 6.5225. Mean Patch Size (MPS) dan ENN harus dicari sesuai dengan istilah di Fragstats, banyak banget istilah-istilah statistik spasial. Begitu saja? Ya, ini kan statistiknya. Untuk yang moving window, akan dibahas di postingan lain. Selamat mencoba.