PENYUSUNAN RUMUS: MENGHITUNG FAKTOR KOREKSI (CF)

Transkripsi

1 129 LAMPIRAN 1 PENYUSUNAN RUMUS: MENGHITUNG FAKTOR KOREKSI (CF) Rumus indeks didasarkan pada tiga kelompok tutupan terumbu di dalam transek garis, yaitu COC, AOF, dan USS; dengan ketentuan bahwa: COC+USS+AOF 100% Ada tiga kondisi ekstrim yang harus dipertimbangkan dalam penyusunan rumus indeks: a) Kondisi superior: CFG = 13, CHQ = 50, CSN = 25, COC = 100; USS = 0, AOF = 0; b) Kondisi inferior 1: CFG = 0, CHQ = 0, CSN = 0, COC = 0, USS = 0, AOF = 100; c) Kondisi inferior 2: CFG = 0, CHQ = 0, CSN = 0, COC = 0, USS = 100, AOF = 0. Pada kondisi superior, maka indeks resiliensi (RI) mencapai titik maksimum, sedangkan pada kondisi inferior indeks mencapai titik minimum. Nilai indeks tidak boleh negatif, sehingga indeks minimum sama dengan Rumus di atas disederhanakan menjadi: RI = A + CF Setelah indeks mendapat pembobotan,maka nilai indeks pada kondisi: a) Superior, A = A maks = 1.930

2 130 Lampiran 1 (lanjutan) b) Inferior 1, A = A min1 = c) Inferior 2, A = A min 2 = Agar nilai A min menedekati 0.000, maka diperlukan faktor koreksi (FK, CF), CF = Dengan penggunaan faktor koreksi, maka nilai indeks resiliensi (RI) dalam kondisi Superior, Inferior 1, dan Inferior 2 secara berurutan menjadi 2.130, 0.100, dan Rumus indeks resiliensi (RI) menjadi:

3 131 LAMPIRAN 2 ANALISIS STATISTIK BAB 2 1. Analisis BEST untuk pemilihan peubah BEST Biota and/or Environment matching Data worksheet Nama: Data3 Tipe data: Environmental Sample Pemilihan: Semua Variable Pemilihan: Semua Lembar kerja kesamaan Nama: Resem1 Tipe data: Distance Pemilihan: Semua Parameters Metode korelasi rangking: Spearman Metode: BIOENV Jumlah peubah maksimum: 7 Keserupaan: Analisia antar: Samples Ukuran keserupaan: D1 Euclidean distance Peubah 1 CGR 2 CFG 3 USS 4 CHQ 5 CCS 6 CSN 7 COC 8 AOF Hasil terbaik No.Vars Corr. Pemilihan , , , , 3, 4, , , 3-6, 8

4 132 Lampiran 2 (lanjutan) , , 7, 8 2. Analisis PCA untuk pembobotan peubah PCA Principal Component Analysis Data worksheet Nama: Data4 Tipe data: Environmental Pemilihan sampel: Semua Pemilihan peubah: Semua Eigenvalues PC Eigenvalues %Variasi Kum.%Variasi Eigenvectors (Coefficients in the linear combinations of variables making up PC's) Peubah PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 CFG USS CHQ CSN COC AOF

5 133 LAMPIRAN 3 PROTOKOL PENILAIAN RESILIENSI TERUMBU KARANG Protokol penilaian resiliensi terumbu karang pada dasarnya sama dengan protokol penggunaan transek garis dengan sedikit modifikasi, dan ditambah dengan protokol pengolahan data. Alat yang dibutuhkan: 1) Alat selam SCUBA, 2 set 2) Alat pencatat data dalam air (slate atau waterproof paper) 3) Meteran pita bahan fiberglass 50 meter, 2 buah Jumlah personil: 1) Dua orang penyelam, dengan keahlian mengenal bentuk tumbuh karang dan makrobenthos lain (benthic life form) di terumbu karang. 2) Seorang boatman, yang menunggu dan mengawasi penyelaman. 3) Seorang pengolah data di laboratorium (kantor), yang dapat bekerja dengan MS Excell atau Lotus. Pengambilan data: 1) Buat transek sejajar dengan garis pantai pada kedalaman 5 meter, se 5 buah, dengan panjang transek 20 meter. 2) Jarak garis transek dengan terumbu 0-15 cm. 3) Jika karang masih dapat tumbuh di tempat yang lebih dalam, transek juga dibuat pada kedalaman 10 meter, dengan jumlah dan panjang yang sama. 4) Pengambilan data menggunakan 23 kategori tutupan terumbu karang yang dibakukan di dalam English et al. (1994, 1997). 5) Jika ada dua atau lebih koloni dari taxon atau bentuk tumbuh yang sama secara berurutan maka dicatat panjang transek setiap koloni.

6 134 Lampiran 3 (lanjutan). Analisis data: 1) Olah data transek garis seperti biasa sehingga diperoleh LFT (life form table) dan TLT (taxon length table). 2) Masukkan data tutupan dari karang total (COC), karang Acropora (CAC), karang massif (CMC), karang submasif (CSC), algae total (ALC), fauna lain total (OTF), pasir (S) dan lumpur (SI), serta jumlah kelompok fungsional (CFG), dan jumlah koloni karang ukuran kecil ( 10 cm). Hanya peubah CSN yang diambil dari TLT, 9 peubah lain diambil dari LFT. 3) Hitung nilai kualitas habitat (CHQ) dengan menggunakan Rumus 1, tutupan algae dan fauna lain (AOF=ALC+OTF), dan substrat yang tidak stabil (USS=S+SI). 4) Masukkan ke dalam spreadsheet nilai dari 6 peubah indikator indeks: CFG, USS, CHQ, CSN, COC, dan AOF. 5) Hitung nilai dari masing-masing penggalan rumus indeks, disebelah kanan data peubah, yaitu: ICFG, IUSS, ICHQ, ICSN, ICOC, dan IAOF; dengan menggunakan Rumus 2 sampai 7. 6) Hitunglah seluruh nilai indeks resiliensi terumbu karang (RI) dengan menggunakan Rumus 8. 7) Indeks resiliensi suatu terumbu karang adalah rata-rata indeks dari semua transek pada terumbu karang tersebut. Indeks resiliensi merupakan dugaan tingkat resiliensi suatu terumbu karang, sehingga penyajian rata-rata indeks disertai dengan SD (simpangan baku) atau SE (galat baku). Rumus 1 Rumus

7 135 Lampiran 3 (lanjutan). Rumus Rumus Rumus 5* Rumus Rumus Rumus Keterangan: *Angka konstanta di dalam Rumus 5 (ICSN) mengikuti panjang transek. Jika panjang transek 10 meter, maka konstanta yang digunakan bukan 50 melainkan 25. Jika panjang transek 30 meter, maka konstanta yang digunakan 75. Catatan: Penggunaan indeks resiliensi terumbu karang untuk tujuan seleksi kawasan konservasi sebaiknya dilakukan pada kedalaman 10 meter. Pada kedalaman ini, indeks resiliensi tidak hanya mencerminkan potensi pemulihan tetapi juga kondisi umum terumbu karang.

8 136

9 137 LAMPIRAN 4 ANALISIS STATISTIK BAB 3 1. Perbandingan rata-rata indeks resiliensi antar wilayah (barat dan timur) t-test: Dua sampel dengan ragam sama. Variable 1 Variable 2 Mean Ragam Pengamatan Ragam Gabungan df 696 t Stat P(T<=t) one-tail t tabel one-tail P(T<=t) two-tail t tabel two-tail Perbandingan rata-rata indeks resiliensi antar fisiografis laut Anova: Satu Faktor Kelompok Jumlah Total Rata-rata Ragam Simbol SAHUL A SULA B SUNDA C HINDIA D ANOVA Sumber ragam SS df MS F P F tabel Antar- Kelompok Intra-Kelompok Total TUKEY TEST MS galat df error = 694 k = 4 Rata-rata rangking Besar sampel D A B C

10 138 Lampiran 4 (lanjutan). Perbandingan Beda SE q q 4,694 Inferensi D-C D-B D-A NS* A-C A-B NS B-C *NS=Tidak signifikan 3. Perbandingan rata-rata indeks resiliensi antar kabupaten di wilayah timur Indonesia Anova: Satu Faktor Kelompok Jumlah Total Ratarata Ragam Simbol BIAK A BUTON B SELAYAR C PANGKEP D SIKKA E RAJA F WAKATO G ANOVA Sumber ragam SS df MS F P F tabel Antar-Kelompok E Intra-Kelompok Total TUKEY TEST MS galat = df error = 292 k = 7 Rata-rata rangking Besar sampel E F A D C B G Perbandingan Beda SE q q 7,292 Inferensi E-G E-B

11 Lampiran 4 (lanjutan). 139 E-C E-D E-A E-F F-G F-B F-C NS* F-D NS F-A NS A-G A-B NS A-C NS A-D NS D-G D-B NS D-C NS C-G NS C-B NS B-G NS *NS=Tidak signifikan 4. Perbandingan rata-rata indeks resiliensi antar kabupaten di wilayah barat Indonesia Anova: Satu Faktor Kelompok Jumlah Total Ratarata Ragam Simbol NTN A BNT B BTM C LGG D TPT E NIAS F NISSL G MTW H ANOVA Sumber ragam SS df MS F P F crit Antar Kelompok Intra-Kelompok Total

12 140 Lampiran 4 (lanjutan). TUKEY TEST MS galat df error 410 k = 8 Rata-rata rangking Besar sampel G H F E C D A B Perbandingan Beda SE q q 8,393 Inferensi G-B G-A G-D G-C G-E G-F G-H NS* H-B H-A H-D H-C H-E H-F NS F-B F-A F-D F-C F-E NS E-B E-A E-D NS E-C NS C-B C-A NS C-D NS D-B NS D-A NS A-B NS * NS=Tidak signifikan

13 141 Lampiran 4 (lanjutan). 5. Perbandingan peubah indikator indeks resiliensi antar fisiografi laut ANOSIM Analysis of Similarities One-Way Analysis Lembar kerja kesamaan Nama: Resem2 Tipe data: Distance Pemilihan: Semua Nilai Faktor Faktor: FISIOGRAFI SULAWESI SAHUL HINDIA SUNDA Global Test Statistik sampel (Global R):.194 Tingkat signifikan statistik sampel: 0.1% Jumlah permutasi: 999 (Random sample from a large number) Jumlah statistik yang dipermutasi lebih atau kurang dari Global R: 0 Uji Pasangan Berganda Groups R observasi Sig. % Permutasi mungkin SULAWESI, SAHUL Sangat SULAWESI, HINDIA Sangat SULAWESI, SUNDA Sangat SAHUL, HINDIA Sangat SAHUL, SUNDA Sangat HINDIA, SUNDA Sangat Permutasi aktual Jumlah observasi

14 142 Lampiran 4 (lanjutan). 6. Perbandingan peubah indikator indeks resiliensi antar kabupaten di wilayah timur Indonesia ANOSIM Analysis of Similarities One-Way Analysis Lembar kerja kesamaan Nama: Resem4 Tipe data: Distance Pemilihan: Semua Nilai Faktor Faktor: KABUPATEN WAKATOBI BUTON SELAYAR PANGKEP SIKKA RAJA4 BIAK Global Test Statistik sampel (Global R): Tingkat signifikan statistik sampel: 0.1% Jumlah permutasi: 999 (Random sample from a large number) Jumlah statistik yang dipermutasi lebih atau kurang dari Global R: 0 Uji Pasangan Berganda Groups *RAJA4= Raja Ampat R Sig. Permutasi observasi level % mungkin WAKATOBI, BUTON Sangat WAKATOBI, SELAYAR Sangat WAKATOBI, PANGKEP Sangat WAKATOBI, SIKKA Sangat WAKATOBI, RAJA4* Sangat WAKATOBI, BIAK Sangat Permutasi aktual Jumlah observasi

15 143 Lampiran 4 (lanjutan). BUTON, SELAYAR Sangat BUTON, PANGKEP Sangat BUTON, SIKKA Sangat BUTON, RAJA Sangat BUTON, BIAK Sangat SELAYAR, PANGKEP Sangat SELAYAR, SIKKA Sangat SELAYAR, RAJA Sangat SELAYAR, BIAK Sangat PANGKEP, SIKKA Sangat PANGKEP, RAJA Sangat PANGKEP, BIAK Sangat SIKKA, RAJA Sangat SIKKA, BIAK Sangat RAJA4, BIAK Sangat Perbandingan peubah indikator indeks resiliensi antar kabupaten di wilayah barat Indonesia ANOSIM Analysis of Similarities One-Way Analysis Lembar kerja keserupaan Nama: Resem6 Tipe data: Distance Pemilihan: Semua

16 144 Lampiran 4 (lanjutan). Nilai Faktor Faktor: KABUPATEN TAPTENG MENTAWAI NIAS NIAS SEL NATUNA LINGGA BATAM BINTAN Global Test Statistik sampel (Global R): Tingkat signifikan statistik sampel: 0.1% Jumlah permutasi: 999 (Random sample from a large number) Jumlah statistik yang dipermutasi lebih atau kurang dari Global R: 0 Uji Pasangan Berganda *MTW= Mentawai Groups Statistik R observasi Sig. % TAPTENG, MTW* Sangat TAPTENG, NIAS Sangat TAPTENG, NISEL** Sangat TAPTENG, NATUNA Sangat TAPTENG, LINGGA Sangat TAPTENG, BATAM Sangat TAPTENG, BINTAN Sangat MENTAWAI, NIAS Sangat MENTAWAI, NISEL Sangat MTW, NATUNA Sangat MTW, LINGGA Sangat **NISEL= Nias Selatan Permutasi Permutasi mungkin aktual Jumlah observasi

17 145 Lampiran 4 (lanjutan). MTW, BATAM Sangat MTW, BINTAN Sangat NIAS, NISEL Sangat NIAS, NATUNA Sangat NIAS, LINGGA Sangat NIAS, BATAM Sangat NIAS, BINTAN Sangat NISEL, NATUNA Sangat NI SEL, LINGGA Sangat NISEL, BATAM Sangat NISEL, BINTAN Sangat NATUNA, LINGGA Sangat NATUNA, BATAM Sangat NATUNA, BINTAN Sangat LINGGA, BATAM Sangat LINGGA, BINTAN Sangat BATAM, BINTAN Sangat

18 146

19 147 LAMPIRAN 5 ANALISIS STATISTIK BAB 4 1. Perbandingan indeks antar waktu dan antar kabupaten antar waktu wilayah timur Indonesia Anova: Two-Faktor With Replication TOTAL Total Wakatobi Jumlah Total Rata-rata Ragam Biak Jumlah Total Rata-rata Ragam Raja Ampat Jumlah Total Rata-rata Ragam Sikka Jumlah Total Rata-rata Ragam Total Jumlah Total Rata-rata Ragam

20 148 Lampiran 5 (lanjutan). ANOVA Sumber ragam SS df MS F P F tabel Kabupaten Waktu Interaksi Intra Total Perbandingan indeks antar waktu dan antar kabupaten antar waktu wilayah barat Indonesia Anova: Two-Factor With Replication Total Batam Jumlah Total Rata-rata Ragam Bintan Jumlah Total Rata-rata Ragam Nias Jumlah Total Rata-rata Ragam Mentawai Jumlah Total Rata-rata Ragam Total Jumlah Total Rata-rata Ragam

21 149 Lampiran 5 (lanjutan). ANOVA Sumber ragam SS df MS F P F tabel Kabupaten Tahun Interaksi Intra Total

22 150

23 151 LAMPIRAN 6 ANALISIS STATISTIK BAB 5 1. Regresi antara nilai awal indeks dengan dampak gangguan Regression Statistics R berganda R kuadrat R kuadrat disesuaikan Galat baku Pengamatan 4 ANOVA df SS MS F Signifikansi F Regresi Residual Total Koefisien Galat baku t Stat P-value Intersep Indeks awal Regresi antara nilai awal indeks dengan pemulihan indeks Regression Statistics R berganda R kuadrat R kuadrat disesuaikan Galat baku Pengamatan 4 ANOVA df SS MS F Significance F Regression Residual Total Coefficients Galat baku t Stat P-value Intercept Initial RI

24 152 Lampiran 6 (lanjutan). 3. Regresi antara nilai awal tutupan karang dengan dampak gangguan Statistik Regresi R berganda R kuadrat R kuadrat disesuaikan Galat baku Pengamatan 6 ANOVA df SS MS F Sig. F Regresi Residual Total Koeficien Galat baku t Stat P-value Intersep Tutupan awal Regresi antara nilai awal tutupan karang dengan pemulihan tutupan karang Statistik Regresi R berganda R kuadrat R kuadrat disesuaikan Galat baku Pengamatan 6 ANOVA df SS MS F Sig. F Regresi Residual Total Koefficien Galat baku t Stat P-value Intersep Tutupan awal

25 153 Lampiran 6 (lanjutan). 5. Analisis MDS pada indeks resiliensi terumbu karang MDS Non-metric Multi-Dimensional Scaling Lembar kerja kesamaan Nama: Resem2 Tipe data: Similarity Pemilihan: Semua Parameters Stress rumus Kruskal: 1 Stress minimum: 0.01 Konfigurasi 3-d terbaik (Stress: 0.09) Sampel % Konfigurasi 2-d terbaik (Stress: 0.14) Sampel 1 2 %

26 154 Lampiran 6 (lanjutan) NILAI STRESS Ulangan 3D 2D

27 155 Lampiran 6 (lanjutan) ** = Jumlah maksimum iterasi yang digunakan 3-d : Stress minimum: 0.09 muncul 22 times 2-d : Stress minimum: 0.14 muncul 16 times 6. Analisis MDS pada tutupan karang MDS Non-metric Multi-Dimensional Scaling Lembar kerja kesamaan Nama: Resem2 Tipe data: Similarity Pemilihan: Semua Parameter Rumus stress Kruskal: 1 Stress minimum: 0.01 Konfigurasi 3-d terbaik (Stress: 0.07) Sampel %

28 156 Lampiran 6 (lanjutan) Konfigurasi 2-d terbaik (Stress: 0.12) Sampel 1 2 % NILAI STRESS Ulangan 3D 2D

29 157 Lampiran 6 (lanjutan) ** = Jumlah maksimum iterasi yang digunakan 3-d : Stress minimum: 0.07 muncul 25 times 2-d : Stress minimum: 0.12 muncul 19 times