5 IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI KAWANAN IKAN PELAGIS DENGAN METODE STATISTIK

Transkripsi

1 5 IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI KAWANAN IKAN PELAGIS DENGAN METODE STATISTIK 5.1 Pendahuluan Dalam bidang perikaan, metode statistik adalah metode analisis yang paling sering digunakan dalam melakukan identifikasi dan klasifikasi spesies kawanan ikan. Identifikasi dan klasifikasi spesies kawanan ikan umumnya dilakukan dengan Metode Statistik Analisis Komponen Utama (AKU), Metode Analisis Gerombol (AG) dan Metode Analisis Fungsi Diskriminan (AFD). Tujuan utama penggunaan AKU adalah untuk mengurangi jumlah variabel yang akan digunakan pada proses selanjutnya, sedangkan analisis gerombol digunakan untuk mengelompokkan obyek-obyek pengukuran berdasarkan kesamaan atau ketidaksamaan karakteristik diantara objekobjek yang diukur (Lebart et al., 1995). Adapun analisis diskriminan selain digunakan untuk mengetahui apakah hasil pengelompokan yang diperoleh dari analisis gerombol memiliki perbedaan yang nyata juga digunakan untuk mengetahui variabel apa saja yang terdapat pada fungsi diskriminan yang berperan sebagai pembeda yang nyata dalam pengelompokan tersebut (Cacoullos & Styan, 1973 yang diacu Lawson et al., 2001). Hasil akhir yang diharapkan dari penggunaan metode analisis statistik untuk identifikasi dan klasifikasi kawanan ikan adalah didapatkannya kelompok kawanan ikan yang sejenis dan fungsi diskriminan deskriptor yang berperan dalam membedakan kelompok-kelompok kawanan ikan tersebut. Beberapa penelitian tentang identifikasi dan klasifikasi kawanan ikan dengan metode statistik dengan menggunakan deskriptor sebagai variabel pembedanya antara lain dilakukan oleh Lu & Lee (1995) yang menggunakan Metode Analisis Komponen Utama dan Analisis Gerombol untuk melihat hubungan antara deskriptor kawanan serta menggunakan Analisis Diskriminan Bertahap (Stepwise DFA) untuk

2 62 menentukan deskriptor terbaik yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kawanan ikan. Weill et al.(1993), menggunakan Analisis Komponen Utama dan Analisis Diskriminan Bertahap untuk menentukan deskriptor terbaik dan mengelompokkan data kawanan ikan, LeFeuvre et al. (2000), menggunakan deskriptor, Metode Analisis Gerombol dan Analisis Diskriminan untuk identifikasi dan klasifikasi kawanan ikan. Selain ketiga nama tersebut, masih banyak lagi penelitian-penelitian tentang identifikasi dan klasifikasi yang dilakukan dengan metode statistika dengan menggunakan deskriptor sebagai variabel pembeda. 5.2 Metode Penelitian Data akustik yang akan diidentifikasi dan klasifikasi adalah data akustik kawanan lemuru yang diperoleh dari hasil survei akustik yang dilakukan oleh Departemen Kelautan dan Perikanan (DKP) dan Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT). Survei akustik dilakukan di Selat Bali pada bulan September 1998 (musim peralihan II, September-November), bulan Mei 1999 (musim peralihan I, Maret-Mei), dan bulan Agustus 2000 (musim timur, Juni-Agustus) dengan menggunakan Kapal Riset Baruna Jaya IV. Pengambilan data akustik dilakukan dengan SIMRAD Scientific Echosounder EK-500 tipe bim terbagi (split beam) dengan tipe transduser ES120-7F dengan frekwensi 120kHz, maksimum daya pancar 1500watt. Transduser dipasang secara tetap (hull mounted) di bawah Kapal Riset Baruna Jaya IV. Dari sekian banyak citra kawanan ikan yang dihasilkan, hanya 56 kawanan ikan yang memenuhi kriteria dan dapat dianalisis lebih lanjut. Identifikasi dan klasifikasi dilakukan terhadap 56 kawanan ikan yang selanjutnya disebut data A dan dilakukan berdasarkan nilai deskriptornya. Deskriptor yang digunakan terdiri dari deskriptor morfometrik, deskriptor batimetrik dan deskriptor energetik. Data A berdimensi 56x15 (56 kawanan ikan dengan 15 deskriptor) dimana deskriptor-deskriptor tersebut dihitung dengan menggunakan formula hitungan sebagai berikut;

3 63 Tabel 10 Deskriptor hidroakustik untuk analisis statistik (Fauziyah, 2005) No Deskriptor Formula Hitungan A Morfometrik 1 Tinggi (H), m H terlihat = (Vertikal akhir Vertika awal ) 4) cγ 2) 2 H nyata = Tinggi terlihat ( ) 2 Panjang (L), m L terlihat = ping. k 2) θ 4 L nyata = Lterlihat 2Dr tan 2 π 3 Keliling (P), m Σ sel terluar dari kawanan ikan (menggunakan 4 neighbourhood) 4) 4 Luas (A), m 2 Σ sel * tinggi 1 sel * panjang 1 sel 4) 5 Elongasi (E) L/H 3) 6 Dimensi Fraktal (Df) P Ln *2 4 3) Ln( A) B Batimetrik 7 Rataan kedalaman kawanan (D r ), m 8 Ketinggian Relative (Trel), % 9 Ketinggian Minimum (Tmin), m 10 Kedalaman Minimum (Dmin), m ( ) D i / n 1) Min.Al + H / 2 3) *100 D Jarak antara dasar perairan dan batas kawanan yang paling rendah 3) Jarak antara permukaan laut dan batas kawanan yang paling atas 3)

4 64 Tabel 10 (lanjutan) No Deskriptor Formula Hitungan C Energetik 11 Rataan energi akustik Sv (Er), db Ei 1) 10 log10 atau E 10 i = 10 n 12 Standar deviasi 2 ( E ) energi akustik (E SD ), i E r 1) 2) E SD = db i n 1 13 Skewnes (S) 3 n ( Ei E r ) K3 1) 2) i dimana K 3 3 = jika n=3; (ESD ) [( n 1)( n 2) ] 0 jika n<3 14 Kurtosis (K) 4 2 n( n + 1) Ei Er 3( n 1) ( n 1)( n 2)( n 3) E SD ( n 2)( n 3) 1) 2) 15 Densitas Volume (Dv), g.m -3 S A 1 * ) 0,1TS.kg 2 (4π ΔR) Keterangan : dirujuk dari 1) Lawson et al. (2001), 2) Coetzee (2000), 3) Bahri & Freon (2000), 4) Fauziyah (2005), 5) variabel pendukung Analisis gerombol dilakukan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan data A berdasarkan data kelompok kawanan ikan yang ada pada data tambahan yang sudah diidentifikasi sebelumnya. Identifikasi dilakukan berdasarkan kesamaan karakteristik data deskriptor yang ada pada data A dan data tambahan. Dalam analisis ini data tambahan selanjutnya disebut data B yang berfungsi sebagai data pembimbing. Data B terdiri dari 58 kawanan ikan yang telah diidentifikasi dan diklasifikasi oleh Fauziyah (2005). Kawanan ikan dalam data B dikelompokkan kedalam 5 kelompok kawanan ikan yaitu; kelompok kawanan non-lemuru (kelompok 1), kelompok kawanan sempenit (kelompok 2), kelompok kawanan lemuru (kelompok 3), kelompok kawanan campuran (kelompok 4), dan kelompok kawanan protolan (kelompok 5). Penggunaan data B dilakukan mengingat data akustik yang digunakan dalam kedua penelitian ini adalah data hasil survei yang sama. Dari 58 i

5 65 kawanan ikan dengan 15 deskriptor yang ada pada kelompok data B, hanya 35 kawanan dan 11 deskriptor yang dapat digunakan dalam analisis gerombol. Hal ini dilakukan karena beberapa deskriptor dari kelompok data B tidak memiliki data deskriptor yang lengkap sehingga deskriptor tersebut harus dikeluarkan dalam analisis gerombol. Dengan demikian data masukan untuk analisis gerombol berdimensi 91x11 (91 kawanan ikan dari data A dan B dengan 11 deskriptor). Deskriptor yang digunakan dalam analisis gerombol dapat dilihat pada Tabel 11. Dalam melakukan analisis gerombol, metode analisis yang digunakan adalah Metode K-Means Cluster. Dengan metode ini diukur jarak antara dua objek dengan Metode Euclidean Distance. Hasil analisis gerombol yang berupa data kelompok kawanan ikan data A selanjutnya digunakan sebagai data kelompok kawanan atau grup dalam melakukan analisis diskriminan. Diagram alir metode identifikasi dan klasifikasi yang ditetapkan adalah sebagai berikut (Gambar 21): Gambar 21 Diagram alir identifikasi dan klasifikasi dengan Metode Statistik.

6 66 Dalam analisis diskriminan data masukan yang digunakan hanyalah data A yang sudah dikelompokkan. Dalam analisis ini deskriptor yang digunakan berjumlah 15 buah sehingga matriks masukan untuk analisis ini berdimensi 56x15 (56 kawanan ikan dengan 15 deskriptor). Pengurangan jumlah deskriptor dilakukan karena deskriptor JI dan TSr tidak berperan secara nyata dalam analisis statistik (Fauziyah, 2005). Data dengan jumlah deskriptor yang sama selanjutnya digunakan sebagai masukan dalam analisis dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik (dibahas pada Bab 6). Tahapan analisis diskriminan diawali dengan memisahkan variabel-variabel menjadi variabel bebas (independent) dan variabel tidak bebas (dependent). Dengan metode Step-Wise Estimation ditentukan variabel yang berperan dalam pengelompokan data dan menjadi variabel fungsi-fungsi diskriminan, fungsi diskriminan yang terbentuk selanjutnya diuji signifikansinya. Asumsi-asumsi yang digunakan dalam analisis diskriminan adalah; (1) variabel independen terdistribusi normal, (2) matriks kovarian dari semua variabel serupa, (3) jika terjadi korelasi yang kuat antara beberapa variabel independen maka hanya variabel-variabel yang paling berperan yang digunakan pada proses selanjutnya, (4) tidak terdapat data ekstrim (outlier) pada variabel independen. Karena terdapat perbedaan nilai yang besar diantara variabel deskriptor yang digunakan baik dalam analisis gerombol maupun dalam analisis diskriminan maka nilai-nilai deskriptor terlebih dahulu dinormalisir kedalam nilai z (z-score) sehingga didapatkan variabel-variabel dengan perbedaan nilai yang tidak besar. Variabel yang sudah dinormalisir diberi awalan z.

7 Hasil Analisis gerombol Pada Tabel 11 ditunjukkan hasil pengelompokan data A dan B kedalam 5 kelompok. Tabel tersebut juga menunjukkan kekuatan pengaruh masing-masing deskriptor dalam pengelompokan ini. Kekuatan pengaruh tersebut dapat dilihat dari nilai F. Jika nilai F semakin besar dan nilai Signifikansinya semakin kecil (<0,05) maka kekuatan pengaruh deskriptor semakin besar. Hasil uji signifikansi-f pada Tabel 11 menunjukkan bahwa deskriptor K adalah deskriptor yang tidak berpengaruh nyata dalam pengelompokan data A kedalam 5 kelompok, karenanya hanya ada 10 deskriptor yang secara nyata berperan besar dalam pengelompokan ini. Dari kesepuluh deskriptor yang dimaksud, 5 diantaranya adalah deskriptor dari kelompok morfometrik (L, H, A, P, E), 3 dari kelompok energetik (Er, Esd, S), dan 2 dari kelompok batimetrik (Dr dan Trel). Tabel 11 Kelompok kawanan ikan hasil analisis gerombol No. Desk. Kelompok F Sig zl -0,1165-0,5900-0,2810-0,5755 0, ,33 0, zh 2,5548 1,9206-0,3620-0,1198 0,2618 7,84 0, za 3,9268-0,3616-0,2468-0,3510 0, ,33 0, zp 4,8559-0,0183-0,3575-0,4451 0, ,11 0, ze 0,7741 7,1393-0,2113-0,4847 0, ,22 0, zdr -0,8607 0,2974 0,8700-0,7397-0, ,06 0, ztrel 1,9237 0,3486-0,8458 0,3980 0, ,51 0, zer -0,0929-1,0927-1,0004 1,0929 0, ,18 0, zesd -1,0179-0,3152 0,1591 0,1807-0,6296 4,02 0, zs 1,5198-0,7053-0,2437-0,3050 0, ,22 0, zk 0,9388 0,0371 0,0025-0,2000-0,2979 1,25 0,29460 Disisi lain, nilai z-score yang tampak pada Tabel 11 menunjukkan kuatlemahnya pengaruh deskriptor terhadap pembentukan kelompok 1 hingga 5. Santoso (2006) mengemukakan, jika nilai z-score deskriptor semakin besar dan

8 68 bernilai positif maka deskriptor tersebut berpengaruh semakin kuat terhadap kelompoknya dan sebaliknya jika z-score bernilai negatif. Berdasarkan nilai z-score tersebut nilai rataan deskriptor pada masing-masing kelompok dapat dihitung dengan persamaan X = μ + zσ dimana X nilai rataan deskriptor, μ nilai rataan populasi, z zscore, dan σ standar deviasi populasi. Berdasarkan kesepuluh deskriptor yang telah disebutkan di atas dapat dikatakan bahwa kekuatan pembentuk kelompok 1, kawanan non-lemuru, ditentukan oleh deskriptor P, A, H, Trel, S dan E. Pembentukan kelompok 2, kawanan sempenit, ditentukan oleh deskriptor E, H, Trel, Dr. Pembentukan kelompok 3, kawanan lemuru, ditentukan oleh deskriptor Dr dan Esd sedangkan pembentukan kelompok 4, kawanan campuran, ditentukan oleh deskriptor Er, Trel, Esd dan pembentukan kelompok 5, kawanan protolan, ditentukan oleh deskriptor L, S, P, Er, Trel, A, dan H. Hal di atas menjelaskan bahwa, kawanan non-lemuru, kelompok 1, dapat dicirikan dengan bentuk citra akustik yang luas dengan keliling kawanan yang terpanjang dibandingkan dengan kawanan ikan lainnya dan dengan posisi relatif kawanan terhadap dasar perairan adalah yang terbesar. Kawanan sempenit, kelompok 2, adalah kawanan ikan yang dapat dicirikan dengan bentuk kawanan yang sangat pipih yang diindikasikan dengan besarnya perbandingan antara panjang kawanan dan tingginya. Kawanan lemuru, kelompok 3, adalah kawanan ikan yang cukup sulit untuk diidentifikasi berdasarkan nilai deskriptornya mengingat kedua deskriptor dalam kelompok kawanan ini tidak berpengaruh kuat terhadap pembentukan kelompoknya. Diduga ada deskriptor lain yang lebih mencirikan kelompok 3 tetapi tidak terukur dalam penelitian ini. Disisi lain, kawanan campuran, kelompok 4, walaupun tidak memiliki ciri morfometrik dan batimetrik yang kuat tetapi kawanan ini menunjukkan ciri yang kuat dalam hal intensitas pancaran hamburan baliknya yang bernilai paling tinggi dibandingkan kawanan lainnya, sedangkan kawanan protolan, kelompok 5, adalah kawanan ikan yang dicirikan oleh ketiga kelompok

9 69 deskriptor tetapi ciri yang paling menonjol adalah ukuran panjang kawanan ini yang melebihi ukuran panjang kawanan lainnya. Gambar 22 Contoh beberapa citra akustik kawanan ikan di Selat Bali.

10 70 Gambar 22 memperlihatkan kawanan lemuru, sempenit, protolan, campuran, dan non-lemuru yang terdeteksi di Perairan Selat Bali. Dari gambar tersebut tampak bahwa geometri kawanan protolan, lemuru, dan sempenit lebih beraturan dibandingkan dengan geometri kawanan non-lemuru dan campuran. Panjang kawanan ikan tersebut dapat berukuran antara puluhan hingga ratusan meter.

11 71 Tabel 12 Hasil pengelompokan 56 kawanan ikan (data A) dengan Metode Analisis Gerombol Terbimbing No. Index Kel. Jarak JK No. Index Kel. Jarak JK 1 A1 1 35,590 N 29 B ,661 L 2 A2 1 35,590 N 30 B ,227 S 3 A3 1 33,931 N 31 B ,676 P 4 A4 4 23,436 C 32 B ,197 L 5 A5 2 19,193 S 33 B L 6 A6 5 22,261 P 34 B ,146 S 7 B1 2 18,460 S 35 B ,668 S 8 B2 2 45,003 S 36 B ,230 S 9 B3 4 15,728 C 37 B ,050 S 10 B4 4 18,956 C 38 B ,069 S 11 B5 2 46,787 S 39 C1 2 22,896 S 12 B6 4 48,500 C 40 C2 5 20,310 P 13 B7 3 37,227 L 41 C3 5 18,953 P 14 B8 4 22,505 C 42 C4 1 0,9776 N 15 B9 4 18,501 C 43 C5 2 30,539 S 16 B ,735 L 44 C6 3 22,715 L 17 B ,178 C 45 C7 2 18,331 S 18 B ,431 L 46 C8 2 19,950 S 19 B ,074 S 47 C9 5 40,290 P 20 B ,472 N 48 D1 5 14,491 P 21 B ,739 P 49 D2 5 16,002 P 22 B ,961 P 50 D3 5 23,216 P 23 B ,461 P 51 D4 5 25,471 P 24 B ,935 L 52 D5 1 33,636 N 25 B ,183 S 53 D6 3 25,896 L 26 B ,852 L 54 D7 5 14,327 P 27 B ,411 L 55 D8 5 24,047 P 28 B ,602 L 56 D9 5 12,815 P Keterangan: N=non-lemuru, C=campuran, S=sempenit, P=protolan, l=lemuru, JK=Spesies Kawanan, Jarak=Jarak Euclidean, Index=Nomor kawanan berdasarkan waktu pengukuran Ke-56 kawanan ikan tersebut terukur di 4 waktu pengukuran yaitu pengukuran jam (A1-A6), jam (B1-B32), jam (C1-C9) dan jam (D1-D9).

12 72 Pada waktu pengukuran jam kawanan non-lemuru mendominasi hasil deteksi dengan 3 kawanan dan diikuti kawanan sempenit, campuran, dan protolan dengan masing-masing 1 kawanan. Sementara itu kawanan lemuru tidak terdeteksi sama sekali pada selang pengukuran ini. Disisi lain, semua spesies kawanan ikan terdeteksi pada waktu pengukuran jam 06-12, tetapi pada selang waktu ini spesies kawanan ikan yang terdeteksi didominasi kawanan sempenit dan lemuru yang berjumlah 21 kawanan dan diikuti kawanan campuran dengan 6 kawanan dan hanya 1 kawanan non-lemuru dan 4 kawanan protolan. Pada selang waktu pengukuran jam 12-18, hanya 4 spesies kawanan ikan yang terdeteksi yaitu kawanan non-lemuru, sempenit, lemuru, dan protolan, sedangkan kawanan sempenit tidak terdeteksi. Dari keempat spesies kawanan tersebut, kawanan campuran mendomiasi hasil deteksi dengan 4 kawanan, diikuti kawanan lemuru dengan 3 kawanan, dan kawanan non-lemuru dan lemuru yang masing-masing hanya berjumlah 1 kawanan. Pada selang waktu pengukuran jam 18-24, hanya 3 spesies kawanan ikan yang terdeteksi yaitu kawanan non-lemuru, lemuru, dan protolan sedangkan kawanan sempenit dan campuran tidak terdeteksi. Dari ketiga kawanan yang terdeteksi, kawanan protolan mendominasi hasil deteksi dengan 7 kawanan sedangkan kawanan non-lemuru dan lemuru masing-masing hanya 1 kawanan Analisis diskriminan Sebagaimana disebutkan sebelumnya, dalam analisis diskriminan hanya kelompok data A dengan 15 deskriptor yang digunakan. Tabel 13 memperlihatkan nilai z-score dan signifikansi uji-f deskriptor pada kelima kelompok. Jika nilai F deskriptor semakin besar dan nilai signifikansinya semakin kecil (<0,05), maka deskriptor tersebut berpengaruh semakin nyata dalam membedakan kelima kelompok (Santoso, 2006).

13 73 Tabel 13 Nilai rataan deskriptor pada masing-masing kelompok No. Desk. Rataan dari Kelompok F P zl 2,9633 2,1245 2,5436 1,3475 3, ,09 0, zh 1,2650 1,1555 0,8077 1,0944 1,1777 5,82 0, za 4,1812 2,6869 2,6950 2,4703 3, ,73 0, zp 3,2784 2,4302 2,5634 2,2372 2, ,68 0, ze 2,2862 0,9691 1,9321 0,2532 2, ,26 0, zdf 0,0668 0,1336 0,1442 0,1179 0,1196 1,35 0, zdr 1,3848 1,4411 1,7921 1,7838 1,5291 3,41 0, zdmin 1,5717 1,5943 1,8315 1,8426 1,6459 2,56 0, ztmin 1,7168 1,0482 1,0899 1,2520 1,4612 7,69 0, ztrel 1,7687 1,5140 1,3086 1,4271 1,6560 7,83 0, zer 1,7492 1,6917 1,7820 1,7907 1, ,65 0, zesd 0,3199 0,5184 0,4097 0,4419 0,3956 2,71 0, zs -0,8028-0,2431-0,2560-0,1898-0,5636 4,75 0, zk -0,2062-0,1162-0,0754-0,1941-0,0187 0,60 0, zdv 0,0547 0,1606 0,0032 0,0039 0,0386 4,21 0,00508 Tabel 13 menunjukkan bahwa ada beberapa deskriptor yang berpengaruh nyata dalam membentuk perbedaan yang signifikan diantara kelima kelompok. Dilihat dari nilai signifikansinya, hampir semua deskriptor berpengaruh nyata dalam membentuk perbedaan diantara kelima kelompok dengan nilai signifikansi uji-f yang lebih kecil dari 0,05 (Sig.<0,05), kecuali untuk deskriptor Df, dan Ku yang nilai signifikansi uji-f nya lebih besar dari 0,05 (Sig.>0,05). Walaupun demikian, jika deskriptor dengan nilai F yang lebih besar dari 10 (F>10) disebut sebagai deskriptor yang berpengaruh sangat kuat dan deskriptor dengan F<10 disebut deskriptor dengan pengaruh kuat maka hanya ada beberapa deskriptor yang benar-benar menunjukkan

14 74 bahwa kelompok 1 hingga 5 memiliki perbedaan yang sangat nyata yaitu deskriptor L, A, P, E, dan Er sedangkan perbedaan yang nyata dari kelompok 1 hingga 5 ditunjukkan oleh deskriptor H, Dr, Dmin, Tmin, Trel, Esd, S, dan Dv. Hal ini dapat diartikan bahwa dari 13 deskriptor yang berpengaruh nyata dan sangat nyata, kelompok deskriptor morfometrik kembali menunjukkan pengaruh yang sangat nyata dalam membedakan kelima kelompok dibandingkan dengan kedua kelompok deskriptor lainnya. Tabel 14 Koefisien fungsi diskriminan dan struktur matriks fungsi No. Desk. Koef. Fungsi Diskriminan Struktur Matriks Fungsi 1 Fungsi 2 Fungsi 1 Fungsi 2 1 L 23,839 19,254 0,672* 0,288 2 H -183, ,651 0,127-0,276* 3 A -26,138-20,305 0,557* 0,070 4 P 19,912-2,846 0,608* 0,052 5 E 13,395 10,099 0,538* 0,494 6 Trel 134, ,064 0,246* -0,180 7 Er 3239, ,892-0,088 0,643* 8 Dv 398, ,444 0,004-0,293* Konstanta -2880, ,23 Tabel 14 menunjukkan struktur matriks fungsi diskriminan yang menjelaskan korelasi antara variabel deskriptor yang independen dengan fungsi diskriminan yang terbentuk. Korelasi deskriptor L dengan fungsi 1 (0,672) lebih besar dari korelasi deskriptor L dengan fungsi 2 (0,288) karenanya deskriptor L dimasukkan sebagai variabel dalam fungsi diskriminan 1. Hal yang sama juga diikuti oleh deskriptor A, P, E, dan Trel yang juga masuk ke fungsi diskriman 1, sedangkan deskriptor H, Er, dan Dv masuk ke fungsi diskriminan 2.

15 75 Tabel 15 Eigenvalue dari keempat fungsi diskriminan Fungsi Eigenvalue Variance % Kumulatif % Korelasi Kanonik Tabel 15 menunjukkan bahwa untuk membedakan kelima kelompok kawanan ikan hingga ketepatan 100% diperlukan 4 fungsi diskriminan. Tetapi pilihan empat fungsi diskriminan tidaklah efektif karena menyebabkan semakin banyak variabel deskriptor yang dilibatkan sehingga tujuan analisis diskriminan untuk menyederhanakan jumlah variabel yang digunakan untuk membedakan kelima kelompok kawanan ikan tidak tercapai. Karena itu hanya 2 fungsi diskriminan yaitu fungsi diskriminan 1(F1) dan 2(F2) yang digunakan. Dengan fungsi diskriminan 1 dan 2 maka perbedaan diantara kelima kelompok kawanan ikan dapat dijelaskan dengan baik hingga 81,7%. Tabel tersebut menunjukkan bahwa fungsi diskriminan 1 dapat menjelaskan 55,9% pengelompokan kawanan ikan kedalam 5 kelompok kawanan. Pengelompokan dengan fungsi diskriminan 1 ditentukan oleh deskriptor L, A, P, E, dan Trel sedangkan fungsi diskriminan 2 menjelaskan bahwa 25,8% pengelompokan tersebut ditentukan oleh deskriptor H, Er, dan Dv. Karenanya untuk menjelaskan perbedaan pengelompokan ini cukup digunakan fungsi diskriminan 1 dan 2 dengan variabel fungsinya adalah L, A, P, E, Trel, H, Er, dan Dv. Koefisien fungsi untuk masing-masing variabel dan konstanta masing-masing dapat dilihat pada Tabel 14 kolom 2 dan 3. Kedelapan deskriptor ini selanjutnya disebut dengan deskriptor utama.

16 76 Gambar 23 Posisi anggota kelompok kelima kawanan ikan terhadap fungsi diskriminan 1 dan 2. Gambar 23 memperlihatkan bagaimana kelima kawanan ikan dibedakan dengan menggunakan kedua fungsi diskriman 1 dan 2. Fungsi diskriminan 1 dapat membedakan kelompok kawanan ikan 1, 5 dengan kelompok kawanan 4 dengan ketepatan 55,9%, sedangkan fungsi diskriminan 2 dengan ketepatan 25,8% dapat membedakan kelompok kawanan 2 dengan 3. Walaupun demikian, kedua fungsi diskriminan tidak dapat membedakan dengan baik perbedaan antara kawanan 1 dengan kawanan 5. Kedua kawanan mengelompok disekitar garis fungsi diskriminan 1 dan 2. Dilihat dari jarak antara pusat kawanan ke garis fungsi diskriminan 1 dan 2, selisih jarak diantara keduanya tampak lebih besar jika dilihat dari garis fungsi diskriminan 1 dibandingkan dari garis fungsi diskriminan 2. Hal ini menunjukkan bahwa kawanan ikan dengan ukuran individu yang hampir sama lebih mudah dibedakan jika dilihat dari karakteristik deskriptor morfometriknya sedangkan

17 77 kawanan ikan dengan ukuran tubuh individu yang berbeda lebih mudah dibedakan dengan melihat karakteristik deskriptor energetiknya, sebagaimana terlihat antara kawanan lemuru (kelompok 3) dengan sempenit (kelompok 2) dan antara kawanan campuran (kelompok 4) dengan kawanan non-lemuru (kelompok 1) dan protolan (kelompok 5). Tabel 16 Hasil klasifikasi dengan Metode Analisis Diskriminan Spesies Jml. Hasil prediksi Kawanan 1:N 2:S 3:L 4:C 5:P 1:N 6 6(100%) :S (93,75%) 0 1(6,25%) 0 3:L (100%) 0 0 4:C (100%) 0 5:P (100%) Total Pada Tabel 16 ditunjukkan hasil klasifikasi yang dilakukan dengan Metode Statistik AFD. Pada tabel tersebut tampak bahwa hampir setiap anggota kelompok kawanan ikan dapat diidentifikasi dengan benar sesuai dengan kelompoknya masingmasing kecuali satu anggota kelompok 2 (sempenit) yang diidentifikasi sebagai anggota kelompok 4 (campuran). Kesalahan identifikasi ini diduga karena komposisi individu dalam kawanan campuran yang teridentifikasi didominasi oleh sempenit yang bercampur dengan protolan atau lemuru. Karena dominasi inilah maka kesalahan identifikasi dapat terjadi. Hasil identifikasi ini menunjukkan bahwa dari total 56 kawanan ikan yang dikelompokkan kedalam 5 kelompok kawanan non-lemuru, sempenit, lemuru, campuran dan protolan, 55 diantaranya dapat diidentifikasi sesuai dengan kelompoknya masing-masing. Dengan demikian penggunaan Metode Statistik untuk

18 78 identifikasi dan klasifikasi kawanan ikan dapat dilakukan dengan baik dengan ketepatan hingga 98,2%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa setiap kawanan ikan memiliki karakteristik deskriptor yang berbeda. Karakteristik deskriptor utama hasil analisis statistik dari setiap kawanan ikan dapat dilihat pada Gambar 24. Keterangan: N: non-lemuru, S: sempenit, L: lemuru, C: campuran, P: protolan. Gambar 24 Karakteristik 8 deskriptor utama dari kelima kelompok kawanan ikan. Gambar 24 menunjukkan bahwa dimensi horisontal, vertikal dan densitas kawanan ikan berbeda dari satu kawanan ke kawanan yang lain. Pada gambar yang sama dapat dilihat bahwa hanya pola nilai rataan dari 8 deskriptor utama dari kawanan non-lemuru dan protolan yang menunjukkan pola yang serupa sedangkan pola nilai rataan deskriptor utama dari ketiga kawanan lainnya tampak sangat berbeda. 5.4 Pembahasan Hasil analisis statistik menunjukkan adanya kecenderungan dimana dimensi horisontal (L) secara nyata tampak lebih besar dibandingkan dengan dimensi

19 79 vertikalnya (H). Perbandingan nilai deskriptor L dan H untuk kawanan non-lemuru = 55:1, kawanan sempenit = 10:1, kawanan lemuru = 51:1, kawanan campuran = 2:1, dan kawanan protolan = 87:1. Hal yang serupa juga terlihat pada kawanan sardine hasil pengukuran Coetzee (2000) yang juga menunjukkan hal yang serupa dimana perbandingan antara rataan L dan H adalah sebesar 3:1. Perbedaan ini dapat dilihat dengan lebih mudah dari perbandingan nilai deskriptor E dari setiap kawanan ikan. Nilai deskriptor E dari kawanan non-lemuru tampaknya lebih besar dibandingkan dengan nilai E dari kawanan ikan lainnya. Menurut Blaxter & Hunter (1982), kawanan ikan yang bergerak lebih cepat akan membentuk kawanan dengan elongasi yang lebih besar dibandingkan dengan kawanan yang berenang lebih lambat. Sejalan dengan itu, Patridge et al. (1982) mengemukakan bahwa peningkatan kecepatan renang ikan dalam kawanan dapat mengakibatkan bentuk kawanan ikan menjadi lebih pipih. Dalam penelitian ini kecepatan renang kawanan ikan tidak diukur karenanya pengaruh kecepatan renang terhadap bentuk kawanan ikan tidak dapat dijelaskan lebih lanjut. Karenanya diduga bahwa kawanan non-lemuru berenang lebih cepat dibandingkan dengan empat kawanan ikan lainnya. Fenomena yang sama antara total luasan (A) yang digunakan kawanan dengan densitas (Dv) dan besar intensitas energi hamburan balik (Er) walaupun tidak nyata, tampaknya hanya terlihat antara kawanan lemuru dan sempenit. Kedua kawanan ikan ini menunjukkan bahwa semakin luas daerah cakupan kawanan ikan maka cenderung semakin besar densitas dan intensitas hamburuan balik kawanan tersebut. Hal sebaliknya terlihat pada kawanan non-lemuru, protolan dan sempenit. Pada ketiga kawanan ini terlihat bahwa walaupun luas area yang tercakup oleh kawanan nonlemuru secara nyata lebih luas dibandingkan dengan luasan dari kawanan ikan lainnya tetapi intensitas hamburan balik (Er) dan densitas kawanan non-lemuru tidak menunjukkan perbedaan yang berarti dibandingkan dengan intensitas dan densitas kawanan ikan lainnya. Karenanya proporsionalitas antara total luasan yang digunakan kawanan dengan besar intensitas energi hamburan balik dan densitas kawanan

20 80 sebagaimana yang dikemukakan oleh Coetzee (2000), Bahri & Freon (2000), dan Lawson et al.(2001) tidak terlihat secara nyata dalam penelitian ini. Diduga hal ini terjadi karena beragamnya jarak dan ukuran tubuh antara individu dalam kawanan ikan. Dugaan lain menurut Simmonds et al. (1996) karena kawanan ikan yang bergerak dengan pola arah gerak yang tidak beraturan mengakibatkan ukuran intensitas hamburan balik yang lebih beragam. Dilihat dari posisinya dalam kolom perairan, untuk kedalaman perairan yang sama, kawanan non-lemuru cenderung berada lebih dekat kepermukaan dibandingkan dengan kawanan ikan lainnya. Perbandingan Trel kawanan non-lemuru dengan kawanan sempenit 2:1, dengan kawanan lemuru 3:1, dengan kawanan campuran 2:1 dan dengan kawanan protolan 1,1:1. Perbedaan ini diduga terjadi karena rataan panjang kawanan non-lemuru yang terdeteksi dalam penelitian ini berukuran lebih kecil dibandingkan dengan rataan panjang kawanan ikan lainnya. Rataan panjang kawanan non-lemuru 12,89cm, protolan 13,14cm, lemuru 14,56, sempenit 14,99cm, dan campuran 16,31cm. Hasil analisis statistik dapat dilihat pada Lampiran 10 dan Lampiran 11 sedangkan distribusi kawanan lemuru dapat dilihat pada Lampiran 18. Kecenderungan dan perbedaan sebagaimana yang disebutkan di atas dapat terjadi akibat pengaruh faktor luar seperti kehadiran pemangsa dan mangsa (predator & prey) dan komposisi spesies kawanan ikan yang dapat berpengaruh terhadap distribusi vertikal dan tingkah laku ikan (Coetzee, 2000). Lebih lanjut, perbedaan densitas, bentuk, dan posisi vertikal kawanan ikan dapat terjadi akibat tingkah laku ikan, fisiologi, biologi, spesies dan lingkungan kawanan ikan (Freon & Misund, 1999). Dari beberapa faktor yang telah disebutkan, faktor yang paling sering dijadikan pokok bahasan dan berpengaruh menyebabkan perubahan dimensi horisontal, vertikal, dan densitas kawanan ikan adalah faktor pergerakan harian, aktivitas individu, interaksi diantara spesies, kehadiran elemen pengganggu, dan kondisi lingkungan (Bahri & Freon, 2000).

21 Kesimpulan Dari penjelasan yang telah disebutkan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa; (1) Metode Statistik Analisis Gerombol dan Diskriminan dapat digunakan dengan baik dalam identifikasi dan klasifikasi kawanan ikan dengan ketepatan 98,2%. (2) Dari kelima belas deskriptor yang digunakan, 8 deskriptor yang berperan dalam membedakan kelompok kawanan ikan dan disebut deskriptor utama yaitu; deskriptor panjang, L; tinggi, H; luas, A; keliling, P; dan elongasi, E (deskriptor morfometrik), ketinggian relatif, Trel (deskriptor batimetrik), dan rataan intensitas energi hamburan balik, Er; densitas, Dv (deskriptor energetik). (3) Deskriptor morfometrik berperan lebih besar dalam membedakan kawanan ikan satu dengan lainnya jika ukuran tubuh individu ikan yang menyusun kawanan-kawanan tersebut berukuran hampir sama, sedangkan kawanankawanan ikan dengan ukuran tubuh individu ikan yang berbeda dapat dibedakan dengan lebih baik dengan menggunakan deskriptor energetik. (4) Dimensi horisontal kawanan cenderung lebih besar dibandingkan dengan dimensi vertikalnya sehingga bentuk kawanan ikan cenderung lebih pipih dan panjang. (5) Kawanan non-lemuru cenderung berada lebih dekat ke permukaan dibandingkan dengan empat kawanan lainnya (sempenit, lemuru, campuran, dan protolan).