METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 17 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian autekologi Myristica teijsmannii dilakukan di kawasan hutan campuran dataran rendah Cagar Alam Pulau Sempu (CAPS), Jawa Timur. Studi herbarium dilakukan di herbarium Kebun Raya Bogor dan Herbarium Bogoriense LIPI, analisis tanah dilakukan di Balai Penelitian Tanah Bogor. Kegiatan penelitian dilakukan mulai Maret 007 sampai dengan Januari 008, sejak survey pendahuluan hingga diselesaikannya tahap identifikasi spesimen herbarium. Enam lokasi penelitian dipilih dalam kawasan cagar alam, yaitu Telaga Lele, Telaga Sat, Waru-waru, Air Tawar, Gua Macan dan Teluk Semut (Gambar 4). Seluruh lokasi penelitian merupakan hutan tropis dataran rendah dengan dominasi vegetasi bervariasi berdasarkan estimasi visual pada tahap observasi umum pada awal penelitian. 3. Bahan dan Alat Objek utama dalam penelitian ini adalah Myristica teijsmannii. Peralatan yang digunakan adalah: 1). Perlengkapan sampling vegetasi: Global Positioning System (GPS) Garmin GPSMAP 60CSx, peta lokasi, peta kontur Pulau Sempu, meteran, kompas, tambang plastik; ). Perlengkapan koleksi herbarium dan koleksi tumbuhan hidup termasuk buku identifikasi tumbuhan; 3). Peralatan pencatatan data lingkungan: altimeter, clinometer, termohigrograf, soil tester; 4). Peralatan sampling tanah: ring sample diameter inci, Munsell s color chart, pisau, sekop, label bersegel dan kertas label; 5). Perlengkapan entri data dan analisis data: software program Statistical Ecology (Ludwig & Reynolds 1988), Ecological Methodology (Krebs 00), MapSource untuk upload data dari GPS ke komputer, STATISTICA 6 untuk analisis statistik, serta ArcView 3. (ESRI) untuk kepentingan pemetaan.

2 Metode Penelitian Autekologi Myristica teijsmannii Data yang dikumpulkan meliputi data biotik dan abiotik pada lokasi penelitian. Data faktor biotik meliputi kemelimpahan spesies, komposisi vegetasi, pencatatan individu M. teijsmannii reproduktif untuk data struktur populasi dan asosiasi serta spesies agen dispersalnya. Data abiotik yang dicatat meliputi karakteristik habitat berupa faktor edafik, topografi dan iklim mikro. Untuk mengetahui struktur populasi M. teijsmannii dan struktur komunitas di lokasi penelitian, empat fase pertumbuhan (semai, sapling, tiang dan pohon) seluruh spesies yang ditemui dalam plot dihitung dan diukur diameternya pada setinggi dada (DBH / diameter at breast height). Pengambilan data populasi dilakukan dengan menggunakan metode sampling garis paralel sistematis (Cropper 1993; Krebs 1989) dalam sejumlah plot sepanjang garis transek (Gambar 1). Plot yang dibangun berbentuk bujursangkar yang berlainan ukurannya untuk setiap fase vegetasi dengan menggunakan metode plot bersarang (nested plot method). Untuk fase semai, plot yang dibangun berukuran x m, fase sapling 5 x 5 m, fase tiang 10 x 10 m, dan fase pohon 0 x 0 m (Gambar ). Definisi untuk setiap fase telah dijelaskan pada bagian istilah-istilah bab II halaman 15. Transek yang dibangun berjumlah 15 buah dengan total luas plot penelitian 150 x 0 x 0 m yang meliputi kawasan seluas 0,68% dari total luas Cagar Alam Pulau Sempu (CAPS). Setiap transek dan plot pengamatan ditandai lokasinya (ditentukan koordinatnya) dengan menggunakan GPS Pengambilan Data Karakteristik Habitat Penentuan Lokasi Penelitian Langkah pertama penentuan lokasi penelitian adalah dengan melakukan penjelajahan di kawasan CAPS. Pada observasi umum ini dilakukan estimasi visual terhadap fisiognomi dan asosiasi floristik yang dominan. Penempatan transek-transek ditentukan berdasarkan asosiasi tegakan dan kondisi hutan yang cukup berbeda dengan sedapat mungkin mewakili tipe-tipe asosiasi dan kondisi topografi yang ada di kawasan CAPS.

3 Pengukuran di Lapangan Karakteristik habitat yang diukur di lapangan meliputi faktor topografis, klimatik dan faktor edafik. Faktor topografis yang diukur adalah ketinggian menggunakan GPS dan altimeter, kemiringan tempat diukur dengan clinometer Suunto, serta arah lereng dengan kompas. Arah lereng diukur dari garis transek ke arah tepi terluar plot 0 x 0 m yang sejajar dengan garis transek. Arah lereng juga diperoleh dari titik koordinat transek dalam GPS yang ditumpangsusunkan ke dalam peta kontur yang telah dianalisis lereng dan arah lerengnya dengan program ArcView. Data klimatik (iklim mikro) yang dicatat meliputi kelembaban dan suhu udara menggunakan termohigrograf serta curah hujan. Data curah hujan diperoleh dari data sekunder di lokasi yang bersumber dari instansi terkait. Data tanah yang diukur di lokasi penelitian adalah ph, kelembaban dan suhu tanah yang diukur pada permukaan tanah menggunakan Soil Tester. Warna tanah dicatat dan dibandingkan dengan Munsell s Soil Color Chart (Anonim 005) Arah garis transek m 0 m 00 m Gambar 1 Skema pembuatan plot pada sampling Gambar Skema plot bersarang pada plot 0 x 0 m. Keterangan: Plot 1 = x m untuk semai; Plot = 5 x 5 m untuk sapihan; Plot 3 = 10 x 10 m untuk tiang; Plot 4 = 0 x 0 m untuk pohon.

4 Pengambilan Contoh Tanah Contoh tanah untuk sifat fisika diambil dengan menggunakan ring sample berdiameter inci sesuai dengan prosedur standar (Anonim 005). Untuk kepentingan pengujian sifat kimia, contoh tanah diambil dan disimpan dalam plastik bersegel. Pengambilan contoh dilakukan di setiap lokasi penelitian dari lapisan top soil (0-0 cm) dan lapisan sub soil (>0 cm) masing-masing sebanyak ulangan Analisis Contoh Tanah Contoh tanah yang diambil dari lokasi penelitian dianalisis sifat fisika dan kimianya di Balai Penelitian Tanah, Balai Besar Penelitian Sumberdaya Lahan Pertanian di Bogor, melalui tahap pengeringan suhu C. Faktor fisika tanah yang dianalisis meliputi tekstur tanah (pasir, debu dan liat), kadar air, kerapatan lindak (bulk density), dan ruang pori total, sedangkan faktor kimiawi meliputi ph, kandungan bahan organik yang dinyatakan dalam rasio C/N, serta kandungan bahan organik meliputi Ca, Mg, K dan Na, serta nilai kapasitas tukar kation (KTK). Analisis tekstur tanah dilakukan dengan pemisahan partikel liat menggunakan ultrasonik dan sedimentasi, sedangkan partikel pasir dipisahkan dan diukur dengan metode penyaringan dan pencucian. ph tanah diukur pada ekstraksi campuran tanah dan air dengan perbandingan 1:5, KTK diekstraksi dengan NH4 asetat 1 N dan ph 7, kandungan C dianalisis dengan metode Walkley & Black, sedangkan N total dideterminasi dengan metode Kjeldahl. Untuk mendapatkan nilai total setiap variabel tanah dari dua lapisan topsoil dan subsoil, setiap parameter hasil analisis dihitung dengan formula: X = ( X T ) + ( X S) topsoil T + S subsoil di mana : X = nilai pada parameter i T = kedalaman topsoil S = kedalaman subsoil

5 1 Apabila kadar unsur hara dalam tanah dibandingkan dengan kebutuhan unsur hara bagi tanaman, maka akan diketahui apakah kadar unsur-unsur hara dalam tanah tersebut kurang, rendah, sedang atau tinggi. Kriteria penilaian hasil analisis tanah disajikan pada Tabel 3. Tabel 3 Kriteria penilaian sifat kimia tanah Sifat Tanah Sangat rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat tinggi C (%) < 1,00 1,00,00,01 3,00 3,01 5,00 > 5,00 N (%) < 0,10 0,10 0,0 0,1 0,50 0,51 0,75 > 0,75 C/N < > 5 Sangat Masam Agak Netral Agak Alkalis masam masam alkalis ph H O < 4,5 4,5 5,5 5,6 6,5 6,6 7,5 7,5 8,5 > 8,5 Sumber: Hardjowigeno (199). 3.4 Analisis Data Autekologi dan Populasi Myristica teijsmannii Serta Struktur Komunitas Data populasi yang meliputi kemelimpahan spesies dalam komunitas dihitung mengikuti formulasi dari Cox (00). Keragaman spesies, kesamaan (similarity) antar lokasi penelitian serta pola penyebaran M. teijsmannii dihitung berdasarkan Krebs (1989) dengan menggunakan program ECOLOGICAL METHODOLOGY (Krebs 00). Khusus untuk uji asosiasi interspesifik, perhitungan dilakukan berdasarkan metode dan software STATISTICAL ECOLOGY (Ludwig & Reynolds 1988) Kerapatan (K) Kerapatan adalah jumlah individu suatu spesies dalam suatu luasan tertentu. Parameter ini dihitung dengan persamaan: K i = n i / A [3.1] di mana K i adalah kerapatan untuk spesies i, n i adalah jumlah total individu spesies i yang terhitung dalam plot, dan A merupakan luas total plot sampel.

6 Kerapatan relatif (KR) adalah jumlah individu spesies i (n i ) proporsional terhadap jumlah total individu seluruh spesies yang dijumpai dalam plot (Σn). KR dihitung dengan persamaan: KR = (n i / Σn) x 100% [3.] Frekuensi (F) Frekuensi adalah kesempatan menjumpai spesies dalam suatu sampel, yang diperoleh dari persamaan [3.3]. Fi = jumlah plot yang diduduki spesies [3.3] jumlah total plot yang dibangun Frekuensi relatif (FR) adalah frekuensi dari individu spesies i (F i ) sebagai proporsi dari jumlah frekuensi seluruh spesies yang dijumpai dalam plot. FR dihitung dengan persamaan [3.4]. FR i = (F i / ΣF i ) x 100% [3.4] Dominasi (D) Dominasi adalah proporsi dari permukaan tanah yang diduduki oleh proyeksi vertikal bagian tajuk tumbuhan ke permukaan tanah. Dominasi dihitung dengan persamaan: D i = a i / A [3.5] di mana a i merupkan total area yang ditutupi oleh spesies i (perkiraan melalui basal area, penutupan tajuk) dan A merupakan total area habitat yang disampling. Dominansi Relatif untuk spesies i (DR i ) adalah adalah penutupan atau kelindungan untuk spesies tersebut (D i ) yang diekspresikan sebagai proporsi dari total dominansi seluruh spesies. DR i dihitung dengan persamaan: DR i = (D i / ΣD) x 100% [3.6] Indeks Nilai Penting Jumlah dari ketiga pengukuran relatif untuk spesies i merupakan sebuah indeks yang disebut indeks nilai penting (INP).

7 3 INP = KR + FR + DR [3.7] Indeks Keragaman Nilai keragaman spesies dalam habitat dinyatakan dengan indeks keragaman atau diversity index. Indeks keragaman yang digunakan dalam penelitian ini dan juga paling umum digunakan dalam metode ekologi adalah indeks keragaman Shannon-Wiener. Persamaannya adalah sebagai berikut. H = Σ p i log p i [3.8] di mana H menyatakan indeks keragaman menurut Shannon-Wiener (Krebs 1989), sedangkan p i menyatakan proporsi spesies i terhadap keseluruhan jumlah spesies yang dijumpai pada plot di dalam komunitas yang diteliti. Proporsi ini diperoleh dari perbandingan jumlah spesiesnya di mana n i merupakan jumlah individu spesies i dan N adalah jumlah seluruh individu spesies yang dijumpai dalam plot. p i = n i / N [3.9] Indeks Kesamaan Komunitas Tingkat kesamaan atau kemiripan komunitas ditentukan berdasarkan indeks kesamaan Morisita (Morisita 1951 dalam Krebs 1989). Indeks ini memiliki kisaran 0 (tidak memiliki kesamaan) hingga mendekati 1 (kesamaan sempurna). Krebs (1989) menyatakan bahwa indeks kesamaan Morisita hampir tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel, kecuali oleh ukuran sampel yang sangat kecil sehingga direkomendasikan sebagai metode pengukuran kemiripan komunitas yang terbaik untuk ekologi (Wolda 1981 dalam Krebs 1989). C λ n X ij X ik = [3.10] ( λ1 + λ ) N j N k di mana C λ = indeks kesamaan Morisita antara sampel j dan k X ij,x ik = jumlah individu spesies i dalam sampel j dan sampel k N j = Σ X ij = total jumlah individu dalam sampel j N k = Σ X ik = total jumlah individu dalam sampel k

8 [ X ij ( X ij 1) ] ( N 1) n Σ λ 1 = [3.11] N j j [ X ik ( X ik 1) ] ( N 1) n Σ λ = [3.1] N k k Pola Penyebaran Untuk mengetahui pola penyebaran populasi M. teijsmannii di lokasi penelitian digunakan indeks penyebaran Morisita (Morisita 196 dalam Krebs 1989). Indeks tersebut dihitung dengan [3.13]. x = n x I d [3.13] ( x) x di mana : I d = indeks dispersi Morisita n = jumlah plot Σx = jumlah total plot Σx = jumlah kuadrat untuk total plot Jika : I d = 1, maka pola penyebaran spesies acak (random) I d = 0, maka pola penyebaran spesies seragam (uniform) I d = n, maka pola penyebaran spesies mengelompok (clumped) Untuk mengetahui signifikansi dari nilai tersebut maka dilakukan uji hipotesis dengan tes distribusi χ melalui rumus sebagai berikut. χ = I ( x 1) + n x (d.f.= n 1) d [3.14] Hipotesis null (H 0 ) yang diajukan adalah spesies menyebar secara acak. Apabila χ hitung > χ tabel maka H 0 ditolak, berarti spesies menyebar tidak secara acak. Meskipun banyak digunakan dalam penelitian ekologi, terdapat indeks dispersi yang lebih baik dengan melakukan standarisasi Indeks Morisita. Dalam sebuah simulasi studi, Indeks Morisita yang distandarisasi ini (standardized Morisita s index) dinilai sebagai pengukuran dispersi populasi yang terbaik karena sifatnya independen terhadap kerapatan populasi dan tidak bergantung pada ukuran sample (Myers 1978 dalam Krebs 00). Namun demikian direkomendasikan bahwa ukuran sampel minimum untuk pengujian pola dispersi populasi ini adalah 50 kuadrat (Green 1966 dalam Krebs 00).

9 5 Indeks Morisita yang diperoleh selanjutnya dicari dua titik kritisnya melalui uji χ untuk mencari derajat pengelompokannya. Uniform index = M u = χ n ( x ) 1 i x i [3.15] di mana χ.975 = nilai dari tabel dengan df (n-1) yang memiliki 97,5% area ke sebelah kanan kurva ΣX i n = jumlah organisme dalam kuadrat i (i = 1,...n) = jumlah kuadrat Clumped index = M c = χ n +.05 ( x ) 1 i x i [3.16] di mana χ.05 = nilai dari tabel dengan df (n-1) yang memiliki,5% area ke sebelah kanan kurva Berdasarkan hasil indeks M c atau M u di atas maka Indeks Morisita standar (I P ) dihitung berdasarkan salah satu dari empat persamaan berikut ini. 1. Jika I d M c > 1,0 :. Jika M c > I d 0 : 3. Jika 1,0 > I d > M u : 4. Jika 1,0 > M u > I d : Id Mc I P = n Mc [3.17] Id 1 I P = 0.5 Mu 1 [3.18] Id 1 I P = 0.5 Mu 1 [3.19] Id Mu I P = Mu [3.0] Indeks Morisita yang distandarkan (I P ) ini berkisar antara -1,0 hingga +1,0. Jika I P = 0 pola penyebaran acak, I P < 0 penyebaran seragam dan I P > 0 penyebaran mengelompok Peta Penyebaran M. teijsmannii di Cagar Alam Pulau Sempu Penyebaran populasi M. teijsmannii digambarkan pada peta digital Pulau Sempu dengan mentransfer data koordinat hasil penandaan GPS di setiap plot

10 6 penelitian di dalamnya dijumpai individu M. teijsmannii. Titik-titik plot sampling yang memiliki individu M. teijsmannii yang dipilih untuk pemetaan populasi. Kemudian file dengan titik-titik koordinat populasi M. teijsmannii pada program MapSource disimpan dalam format dxf. File tersebut selanjutnya diimpor dari program ArcView dan disimpan dalam format shapefile sehingga dapat ditumpangsusunkan dengan peta digital kontur dan batas kawasan Pulau Sempu Asosiasi Interspesifik Pola asosiasi antara M. teijsmannii dan spesies tumbuhan lainnya di lokasi penelitian diuji berdasarkan data kehadiran ketidakhadiran (data biner) pada plot yang diuji. Pengujian ini meliputi dua tahap yaitu 1) mencari adanya asosiasi dan ) mengukur kekuatan asosiasi. Pengujian pola asosiasi interspesifik ini ditentukan dari indeks Jaccard berdasarkan metode spesies berpasangan untuk multispesies (Ludwig and Reynolds 1988). Sejumlah 60 plot yang mewakili 6 lokasi penelitian dipilih untuk pengujian asosiasi. Plot tersebut masing-masing diambil secara acak sebanyak 10 plot berukuran 0 x 0 m pada transek dari setiap lokasi penelitian untuk keseragaman. Kehadiran spesies yang diuji dinyatakan dengan 1, sedangkan ketidakhadirannya diberi nilai 0. Tabel 4 Matriks data kehadiran dan ketidakhadiran dari S spesies dalam N unit sampling UNIT SAMPLING SPESIES (1) () (3)... (N) Total spesies n n n S n s Total SU T 1 T T 3 T N Meskipun semua kombinasi pasangan spesies yang berasosiasi akan dihitung, namun mereka tidak akan bebas sehingga kemungkinan distribusi hasilnya tidak dapat ditentukan (Schluter 1984 dalam Ludwig & Reynolds 1988). Oleh karena itu digunakan pendekatan baru dengan menggunakan variance ratio

11 7 (VR) yang diturunkan dari null association model untuk menguji signifikansi dari asosiasi secara simultan. Indeks asosiasi VR diturunkan dari data kehadiranketidakhadiran (Tabel 4). Hipotesis nol (H 0 ) yang dibangun adalah bahwa M. teijsmannii merupakan spesies independen; tidak ada asosiasi dengan spesies lain. Hipotesis ini diuji dengan uji statistik chi-square (χ ). Selanjutnya dihitung varians sampel total untuk keterdapatan S spesies dalam sampel, dengan persamaan [3.1]. di mana p i = n i /N. S δ [3.1] T = p i (1 p i ) i= 1 Selanjutnya dilakukan pendugaan varians jumlah spesies total dengan persamaan: ST 1 = N N ( Tj t) j= 1 [3.] Di mana t adalah rata-rata jumlah spesies per sampling unit. Kemudian VR (Variance Ratio) yaitu indeks asosiasi antar seluruh spesies dihitung dengan rumus: VR = ST δt [3.3] Bila : VR = 1 maka tidak ada asosiasi VR > 1 menunjukkan asosiasi positif VR < 1 menunjukkan asosiasi negatif Untuk menguji adanya penyimpangan terhadap nilai 1, maka dilakukan penghitungan nilai statistik W, dihitung dengan rumus: W = ( N)( VR) [3.4] Jika nilai W terletak pada batas distribusi χ dengan probabilitas 90% maka hipotesis bahwa tidak ada asosiasi spesies diterima. χ 0.5N < W < χ 0. 95N [3.5] Selanjutnya seluruh spesies diiuji asosiasinya dengan uji chi-square (α 0,05; df = 1) spesies berpasangan dari tabel kontingensi x (Tabel 5). Hipotesis nol (H 0 ) yang dibangun adalah bahwa M. teijsmannii merupakan spesies independen; tidak ada asosiasi dengan spesies lain. Hanya pasangan spesies yang memiliki nilai signifikan diuji tingkat asosiasinya dengan menggunakan Jaccard Index pada persamaan [3.7]. Jaccard index digunakan karena memiliki bias

12 8 terkecil dibandingkan dengan indeks-indeks asosiasi yang lainnya (Ludwig & Reynolds 1988). a J = a + b + c [3.6] Tabel 5 Tabel kontingensi x untuk asosiasi spesies SPESIES B Ada Tidak ada Myristica teijsmannii Ada a b m = a+b Tidak ada c d n = c+d r = a+c s = b+d N = a+b+c+d Keterangan: a = jumlah plot di mana M. teijsmannii dan spesies B ditemukan b = jumlah plot di mana terdapat M. teijsmannii namun tidak terdapat spesies B c = jumlah plot di mana terdapat spesies B namun tidak terdapat M. teijsmannii d = jumlah plot di mana M. teijsmannii dan spesies B tidak ditemukan; n adalah jumlah total unit sampling atau plot Karakteristik Habitat M. teijsmannii berdasarkan Variabel Lingkungan Penentuan karakteristik habitat sebagai faktor yang paling berkaitan erat dengan kehadiran M. teijsmannii diidentifikasi dengan melakukan analisis statistik menggunakan software STATISTICA 6. Untuk mengetahui karakteristik faktor edafik habitat M. teijsmannii dilakukan analisis korelasi antara parameter abundansi spesies dengan variabel lingkungannya. Interaksi spesies langka dengan faktor lingkungannya dapat dianalisis menggunakan metode generalized linear model atau GLM (Crase et al. 006). Metode GLM digunakan untuk menghubungkan atribut topografis dari lokasi penelitian terhadap kehadiran M. teijsmannii. Model yang digunakan adalah distribusi binomial (hadir/tidak hadir) dengan fungsi hubungan logistik. Untuk memperoleh kecukupan model minimum dari variabel signifikan dipilih metode backward stepwise.

13 9 Tabel 6 Klasifikasi variabel-variabel yang digunakan dalam uji statistik VARIABEL KATEGORI KISARAN KETERANGAN JUMLAH INDIVIDU Rendah 11 0 Sedang 3 > 0 Tinggi KEHADIRAN INDIVIDU 0 0 Tidak ada 1 >0 Ada KETINGGIAN (m dpl) sangat rendah >30-50 rendah 3 >50-70 sedang 4 >70-90 cukup tinggi 5 >90 tinggi KEMIRINGAN (%) datar >8-15 landai 3 >15-5 agak curam 4 >5-45 curam 5 >45 sangat curam ASPEK 5 KATEGORI 1-1 datar 0-90 utara-timur selatan-timur selatan-barat utara-barat Diagram Alir Penelitian Untuk menjelaskan secara ringkas metode penelitian yang akan dilakukan, maka dibuat diagram alir penelitian seperti diperlihatkan pada Gambar 3.

14 30 MULAI KOLEKSI DATA ANALISIS VEGETASI ANALISIS FAKTOR LINGKUNGAN PETA PENDUKUNG Peta rupa bumi Struktur, komposisi, kemelimpahan, distribusi M. teijsmannii EDAFIK - Sifat fisika - Sifat kimia KLIMATIK -curah hujan -kelembaban -suhu TOPOGRAFI -ketinggian -slope -aspek populasi M. teijsmannii dominan PREFERENSI HABITAT Faktor lingkungan yang mendukung penyebaran populasi M. teijsmannii di P. Sempu PETA DISTRIBUSI POPULASI M. teijsmannii DATA KUALITATIF CATATAN HERBARIUM SELESAI Gambar 3 Diagram alir penelitian.