Laporan Praktikum Analisis Morfometrik Ikan

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perairan laut Indonesia mempunyai sumberdaya hayati dengan potensi yang cukup besar untuk dimanfaatkan. Sumberdaya hayati laut terutama yang berupa ikan merupakan sumber pangan utama kedua setelah pertanian di darat. Pieris (1988) menyatakan bahwa ikan merupakan salah satu hasil laut utama dan selama ini menjadi sumber protein penting bagi rakyat. Dibandingkan dengan daging dan susu, ikan merupkan sumber protein yang lebih baik untuk kesehatan (kadar kolesterol rendah) selain relatif murah harganya.

Setiap usaha pemanfaatan sumberdaya perikanan perlu memperhatikan kelangsungan sumberdaya, stok dan populasi ikan. Kajian tentang biologi perikanan baik tentang potensi reproduksi, karakteristik panjang berat, kebiasaan makanan dan habitat yang bersangkutan. Dwiponggo (1978) menyatakan bahwa dalam pemanfaatan sumberdaya perikanan harus didasarkan pada prinsip pengusahaan secara rasional dengan tetap menjaga kelestarian sumberdaya dan lingkungan.

Secara umum pengukuran karakter morfometrik ini bertujuan untuk mengetahui variasi morfologi dari beberapa spesies ikan yang berbeda, atau spesies yang sama dari populasi yang berbeda. Metode morfometrik bersama dengan metode meristik menjadi dasar dalam pengklasifikasian ikan pada awal mula ilmu taksonomi ikan berkembang. Secara umum morfometrik terbagi dua yaitu tradisional morfometrik dan truss network morfometrik. Metode pertama adalah metode yang pertama dikembangkan sedangkan metode yang kedua adalah metode yang kemudian dikembangkan dari metode pertama.

1.2 Tujuan

            Adapun tujuan praktikum ini adalah agar mahasiswa mampu memahami dan menerapkan metode tradisional morfometrik dan meristik dalam kajian biologi perikanan  dan menganalisis dengan menggunakan program SPSS.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Ikan memiliki bentuk dan ukuran tertentu dan berbeda antara ikan yang satu dengan yang lain. Hal ini menunjukkan bahwa ada spesifikasi tertentu pada karakteristik, bentuk dan ukuran tubuh ikan di alam. Analisa morfometrik merupakan suatu  analisis atau pengamatan terhadap morfologi ikan tersebut sedangkan morfologi adalah ciri-ciri luar tubuh  ikan yang terlihat dan harus diamati yang meliputi: bentuk tubuh, warna, bentuk operculum, mengukur antar bagian tubuh ikan (Effendi, 2004).

Pertumbuhan adalah pertambahan ukuran, baik panjang maupun berat. Pertumbuhan dipengaruhi faktor genetik, hormon, dan lingkungan (zat hara). Ketiga faktor tersebut bekerja saling mempengaruhi, baik dalam arti saling menunjang maupun saling menghalangi untuk mengendalikan perkembangan ikan (Fujaya, 1999).

Morfometri adalah suatu studi yang bersangkutan dengan variasi dan perubahan dalam bentuk (ukuran dan bentuk) dari organisme, meliputi pengukuran panjang dan analisis kerangka suatu organisme. Studi morfometri didasarkan pada sekumpulan data  pengukuran yang mewakili variasi bentuk dan ukuran ikan. Dalam biologi perikanan pengukuran morfologi (analisis morfometrik) digunakan untuk mengukur ciri-ciri khusus dan hubungan variasi dalam suatu taksonomi suatu stok populasi ikan. Variasi morfometri suatu populasi pada kondisi geografi yang berbeda dapat disebabkan oleh perbedaan struktur genetik dan  kondisi lingkungan. Oleh karena itu sebaran dan variasi morfometri yang muncul merupakan respon terhadap lingkungan fisik tempat hidup spesies tersebut (Effendi, 2004).   

Morfometrik merupakan salah satu cara untuk mendeskripsikan jenis ikan dan menentukan unit stok pada suatu perairan dengan berdasarkan atas perbedaan morfologi spesies yang diamati. Pengukuran morfometrik dapat dilakukan antara lain panjang standar, moncong atau bibir, sirip punggung, atau tinggi batang ekor (Rahmat, 2011).

BAB III

METODELOGI

3.1 Waktu dan Tempat

Pratikum biologi perikanan dilakukan pada hari sabtu tanggal 4 April 2013, pukul 12:00-14:00 WIB. Adapun tempat praktikum di Laboratorium Perikanan Fakultas Kelautan dan Perikanan, Universitas Syiah Kuala.

3.2 Alat dan Bahan

Adapun alat dan bahan yang diperlukan untuk praktikum ini adalah

·           Data pengukuran morfometrik ikan dari seluruh kelompok dengan 3 jenis yang berbeda.

·           Komputer (laptop).

·           Software SPSS yang sudah diinstal.

·           Hard disk / flashdisk

·           Alat tulis

3.3  Cara Kerja

Cara kerja analisis data dengan menggunakan SPSS yaitu :

·         Salin data dari Excel.

·         Pilih Variable View.

·         Pilih Name 1 diubah menjadi Spesies.

·         No 2 dan 14 diubah menjadi bagian morfometrik seperti SL,HDL,CPL, dan lain-lain.

·         Lalu Klik Column Value diubah menjadi nama-nama ikan seluruh kelompok.

·         Kemudian klik menu Analize > Classify > Discriminant.

·         Spesies masukkan ke Group Variable, klik Difine range, minimum1 maksimum 4.

·         Karakter lainnya masukkan ke Independent.

·         Pilih, Step wise method.

·         Klik Method > pilih Mahalanobis Distance > klik Continue.

·         Klik Classify > Use Covariance Matrix : within Groups. Plot : Combine Groups.

·         Klik Statistic > Within Group Correlation > Continue.

·         Klik Ok.

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Data Hasil Pengamatan

Data hasil pengamatan terlampir.

4.2 Pembahasan

            Pada tabel Pooled Within-Groups Coorelation Matrices terlihat bahwa nilai correlation sebagian besar karakter berada dibawah 0,5 hal ini menjadi alasan untuk dianalisis lebih lanjut semua karakter tersebut.

            Dari analisis Discriminant Function Analysis (DFA) dihasilkan 2 fungsi yang membedakan ketiga jenis ikan. Fungsi pertama memiliki nilai Eagen value lebih besar dibandingkan fungsi kedua, sehingga fungsi pertama memiliki peran signifikan dalam mendiskriminan ke tiga jenis ikan tersebut.

 Fungsi 1 memiliki nilai 73.687 menerangkan 82,9% dari total variance, sedangkan sisanya diterangkan oleh fungsi 2. Ketika membandingkan kedua fungsi tersebut, masing-masing fungsi memiliki kontribusi besar yang ditandai dengan tanda bintang. Karakter yang memberi kontribusi kepada fungsi 1 adalah: CPD, DBL, HD, BD, DD. Adapun karakter yang memberi kontribusi pada fungsi 2 adalah: CPL, SnL, VFL, PFL, AFL, SL, ED, dan HL. Namun nilai yang memiliki pangkat a tidak dianalisis.

Gambar. Scatter Plot Canonical Discriminant Function

            Pada scatter plot fungsi 1 dan fungsi 2 menunjukkan ke-3 jenis ikan uji dikelompokkan menjadi 3 kelompok terpisah. Dimana fungsi 1 berhasil mengelompokkan ikan uji menjadi 2 kelompok terpisah, 2 kelompok di sebelah kiri (negatif) dan 1 kelompok di sebelah kanan (positif). Fungsi 2 mengelompokkan 2 kelompok terpisah, 2 kelompok berada di bawah (negatif) dan 1 kelompok di atas (positif).

 Dari scatter plot tersebut terlihat jelas bahwa ketiga ikan ini menunjukkan tidak ada hubungan yang dekat di antara ketiga ikan tersebut.

BAB V

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Adapun yang dapat disimpulkan setelah melakukan pratikum adalah sebagai berikut :

1.      Nilai correlation sebagian besar di bawah 0,5 yang berarti bisa dianalisis lebih lanjut.

2.      Fungsi 1 memiliki nilai 73.687 menerangkan 82,9% dari total variances.

3.      Karakter yang memberi kontribusi kepada fungsi 1 adalah: CPD, DBL, HD, BD, dan DD.

4.      Ke-3 spesies ikan tersebut tidak memiliki hubungan kekerabatan yang dekat (sama).

5.2 Saran.

            Mengingat waktu praktikum yang singkat dan jadwal kuliah yang padat, mohon disiplin waktu untuk  mulai praktikum. Terima kasih.

DAFTAR PUSTAKA

Abdul, R. 1985. Ekologi Ikan. Fakultas Perikanan Universitas Brawijaya.                  Malang.

Effendi, I. 2004. Biologi Perikanan. Penebar Swadaya. Jakarta.

Fujaya, Y. 1999. Fisiologi Ikan. Rineka Cipta. Jakarta.

Rahmat, E. 2011. Teknik Pengukuran Morfometrik pada Ikan Cucut di Perairan    Samudera Hindia. Balai Riset Perikanan Laut .Jakarta.

Pooled Within-Groups Matrices
		sl	hl	cpl	snl	dd	dbl	ed	cpd	pfl	vfl	hd	bd	afl
Correlation	sl	1.000	.151	.063	.398	.224	.525	.288	.086	.447	.144	.512	.526	.434
	hl	.151	1.000	.325	-.087	-.243	-.278	.095	.502	.092	-.023	.087	.405	-.026
	cpl	.063	.325	1.000	-.298	-.089	-.273	-.060	.294	.071	-.185	.209	.142	-.043
	snl	.398	-.087	-.298	1.000	.171	.421	.329	.047	.104	.097	.284	.123	.198
	dd	.224	-.243	-.089	.171	1.000	.283	.135	-.007	.072	.259	.354	.127	.149
	dbl	.525	-.278	-.273	.421	.283	1.000	-.005	-.142	.370	.196	.416	.260	.293
	ed	.288	.095	-.060	.329	.135	-.005	1.000	.179	-.008	.170	.282	.140	.027
	cpd	.086	.502	.294	.047	-.007	-.142	.179	1.000	.062	.111	.269	.383	-.059
	pfl	.447	.092	.071	.104	.072	.370	-.008	.062	1.000	-.462	.052	.564	.217
	vfl	.144	-.023	-.185	.097	.259	.196	.170	.111	-.462	1.000	.381	-.230	-.064
	hd	.512	.087	.209	.284	.354	.416	.282	.269	.052	.381	1.000	.323	.027
	bd	.526	.405	.142	.123	.127	.260	.140	.383	.564	-.230	.323	1.000	.200
	afl	.434	-.026	-.043	.198	.149	.293	.027	-.059	.217	-.064	.027	.200	1.000

  

Structure Matrix
	Function
	1	2
cpd	.596*	-.082
dbl	.472*	-.193
hd	.327*	-.025
bd	.282*	.050
dd	.158*	.093
cpl	-.083	-.373*
snla	.061	.312*
vfla	.132	-.297*
pfla	.223	.279*
afla	.035	.223*
sl	-.066	-.163*
eda	-.058	.144*
hla	.051	-.067*
Pooled within-groups correlations between discriminating variables and standardized canonical discriminant functions  Variables ordered by absolute size of correlation within function.
*. Largest absolute correlation between each variable and any discriminant function
a. This variable not used in the analysis.

Eigenvalues
Function	Eigenvalue	% of Variance	Cumulative %	Canonical Correlation
1	73.687a	82.9	82.9	.993
2	15.226a	17.1	100.0	.969
a. First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis. Oleh: Irwansyah/ irwansyah.ih@gmail.com