ANALISIS SEBARAN Nepenthes spp. DI HUTAN KERANGAS CAGAR ALAM PADANG LUWAY DI KABUPATEN KUTAI BARAT - Sulistianto Sulistianto; Muhammad Sumaryono; Ali Suhardiman (Agrifor : Jurnal Ilmu Pertanian dan Kehutanan, 2019)
Cagar Alam Padang dengan luas ± 5.000 Ha Luway merupakan kawasan suaka alam yang karena keadaan alamnya mempunyai kekhasan/keunikan jenis tumbuhan dan/atau keanekaragaman tumbuhan seperti berbagai jenis anggrek dan Nepenthes spp. beserta gejala alam dan ekosistemnya berupa hutan kerangas dengan ciri khas lantai hutan berupa pasir (kersik) berwarna putih yang memerlukan upaya perlindungan dan pelestarian agar keberadaan dan perkembangannya berlangsung secara alami, secara administrasi berada di tiga kecamatan yaitu Melak, Damai dan Sekolaq Darat Kabupaten Kutai Barat. Pengelolaannya oleh Balai Konservasi Sumber Daya Alam (BKSDA) Kalimantan Timur.  Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sebaran Nepenthes spp. dengan menggunakan indeks Morisita dan Nearest Neighbor Analysis serta untuk mengetahui potensinya dengan menggunakan metode analisa vegetasi. Berdasarkan hasil penelitian ini diketahui terdapat 3 (tiga) jenis Nepenthes yaitu N. Reinwardtiana hijau dan merah, N. Ampullaria dan N. Gracilis hijau dan merah, yang tersebar pada tiga lokasi penelitian yaitu di lokasi Kersik Luway ditemukan 137 individu N. Reinwardtiana yang tersebar di 10 (sepuluh) plot penelitian, di lokasi Kersik Mencege ditemukan 120 individu N. Ampullaria yang tersebar di 5 (lima) plot penelitian dan N. Gracilis di 2 (dua) plot penelitian serta di lokasi Kersik Serai ditemukan 80 individu N. Gracilis hijau pada 2 (dua) plot penelitian dan 162 individu N. Gracilis merah pada 8 plot penelitian. Dari Indek Nilai Penting (INP) diketahui dominasi tertinggi adalah N. Gracilis Merah sebesar 58,420 % dan terendah adalah N. Gracilis Hijau yaitu 15,953 %. Sedangkan hasil Indeks Morisita untuk semua jenis nepenthes  di CA. Padang Luway adalah lebih dari 1 (Id˃1) yang menunjukan pola penyebaran mengelompok, begitu pula hasil pengolahan data dengan menggunakan Nearest Neighbor Analysis dengan hasil mengelompok (Cluster).