ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*), Syamsuddin Toaha 2), Khaeruddin 2)

dokumen-dokumen yang mirip
KESTABILAN MODEL BIOEKONOMI SISTEM MANGSA PEMANGSA SUMBER DAYA PERIKANAN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI PEMANGSA

KESTABILAN MODEL POPULASI SATU MANGSA-DUA PEMANGSA DENGAN PEMANENAN OPTIMAL PADA PEMANGSA

KESTABILAN MODEL BIOEKONOMI SISTEM MANGSA PEMANGSA SUMBER DAYA PERIKANAN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI PEMANGSA

KESTABILAN MODEL SATU MANGSA DUA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING III DAN PEMANENAN

ANALISIS KESTABILAN PADA MODEL DUA MANGSA- SATU PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING DAN PEMANENAN

PEMANENAN OPTIMAL PADA MODEL REAKSI DINAMIK SISTEM MANGSA-PEMANGSA DENGAN TAHAPAN STRUKTUR. Yuliani, Marwan Sam

Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk Kasus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Asumsi yang digunakan dalam sistem mangsa-pemangsa. Dimisalkan suatu habitat dimana spesies mangsa dan pemangsa hidup

ANALISIS MODEL MANGSA PEMANGSA PADA PENANGKAPAN IKAN YANG DIPENGARUHI OLEH KONSERVASI

BAB I PENDAHULUAN. Ekologi merupakan cabang ilmu yang mempelajari tentang interaksi antara

Simulasi Kestabilan Model Predator Prey Tipe Holling II dengan Faktor Pemanenan

KESTABILAN POPULASI MODEL LOTKA-VOLTERRA TIGA SPESIES DENGAN TITIK KESETIMBANGAN ABSTRACT

Interaksi Antara Predator-Prey dengan Faktor Pemanen Prey

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan.

KONTROL OPTIMAL MODEL BIOEKONOMI SISTEM MANGSA PEMANGSA SUMBER DAYA PERIKANAN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI PEMANGSA

MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI

ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR Lia Listyana 1, Dr. Hartono 2, dan Kus Prihantoso Krisnawan,M.

Analisis Kestabilan Model Penurunan Sumber Daya Hutan Akibat Industri

MODEL MATEMATIKA MANGSA-PEMANGSA DENGAN SEBAGIAN MANGSA SAKIT

MODEL PREDATOR-PREY DENGAN DUA PREDATOR

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HUTCHINSON DENGAN WAKTU TUNDA DAN PEMANENAN KONSTAN LILIS SAODAH

ANALISIS DINAMIK SISTEM PREDATOR-PREY MODEL LESLIE-GOWER DENGAN PEMANENAN SECARA KONSTAN TERHADAP PREDATOR

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR

SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Jurusan Matematika FMIPA ITS

BIFURKASI HOPF MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA NI NYOMAN SURYANI

Pengendalian Populasi Hama pada Model Mangsa-Pemangsa dengan Musuh Alaminya

ANALISA KESEIMBANGAN INTERAKSI POPULASI TERUMBU KARANG, SIPUT DRUPELLA DAN PREDATORNYA MELALUI PHASE PORTRAIT

MODIFIKASI SISTEM PREDATOR-PREY: DINAMIKA MODEL LESLIE-GOWER DENGAN DAYA DUKUNG YANG TUMBUH LOGISTIK

ANALISIS KESTABILAN MODEL MUTUALISME DUA SPESIES SKRIPSI

MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI MANKIW ROMER WEIL DENGAN PENGARUH PERAN PEMERINTAH TERHADAP PENDAPATAN

ANALISIS MODEL MATEMATIKA PREDATOR-PREY DENGAN PREY YANG TERINFEKSI SKRIPSI

ANALISIS TITIK EKUILIBRIUM DAN SOLUSI MODEL INTERAKSI PEMANGSA-MANGSA MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN

KESTABILAN MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING II DAN WAKTU TUNDA

ANALISA KESTABILAN DAN KENDALI OPTIMAL PADA MODEL PEMANENAN FITOPLANKTON-ZOOPLANKTON

ANALISIS DINAMIK MODEL PREDATOR-PREY PADA POPULASI ECENG GONDOK DENGAN ADANYA IKAN GRASS CARP DAN PEMANENAN

Local Stability of Predator Prey Models With Harvesting On The Prey. Abstract

Bab 15. Interaksi antar dua spesies (Model Kerjasama)

SKEMA NUMERIK PERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN PEMANENAN

BIFURKASI HOPF PADA MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA DAN TINGKAT PEMANENAN KONSTAN LOLA OKTASARI

IDENTIFIKASI PARAMETER PENENTU KESTABILAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK DENGAN WAKTU TUNDA

MODEL LOGISTIK DENGAN DIFUSI PADA PERTUMBUHAN SEL TUMOR EHRLICH ASCITIES. Hendi Nirwansah 1 dan Widowati 2

ANALISIS DINAMIK SKEMA EULER UNTUK MODEL PREDATOR-PREY DENGAN EFEK ALLEE KUADRATIK

Mursyidah Pratiwi, Yuni Yulida*, Faisal Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat *

Modifikasi Kontrol untuk Sistem Tak Linier Input Tunggal-Output Tunggal

BAB I PENDAHULUAN. hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau

ANALISIS KESTABILAN MODEL FERMENTASI ETANOL DENGAN SUBSTRAT GLUKOSA. Primadina 1, Widowati 2, Kartono 3, Endang Kusdiyantini 4

ANALISIS KESTABILAN MODEL INTERAKSI PEMANGSA DAN MANGSA PADA DUA HABITAT YANG BERBEDA ADE NELVIA

OLEH : IKHTISHOLIYAH DOSEN PEMBIMBING : Dr. subiono,m.sc

PERBANDINGAN PENYELESAIAN SISTEM OREGONATOR DENGAN METODE ITERASI VARIASIONAL DAN METODE ITERASI VARIASIONAL TERMODIFIKASI

Oleh Nara Riatul Kasanah Dosen Pembimbing Drs. Sri Suprapti H., M.Si

KESTABILAN MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE III DAN PENYAKIT PADA PEMANGSA SUPER

Aplikasi Prinsip Maksimum Pontryagin Pada Model Bioekonomi Mangsa-Pemangsa Dengan Waktu Tunda

Bab 16. Model Pemangsa-Mangsa

IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan

Model Matematika Kerusakan Sumber Daya Hutan di Indonesia

SIFAT-SIFAT DINAMIK DARI MODEL INTERAKSI CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN

ANALISIS DINAMIKA MODEL KOMPETISI DUA POPULASI YANG HIDUP BERSAMA DI TITIK KESETIMBANGAN TIDAK TERDEFINISI

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN INTERFERENSI ANTARPEMANGSA FIKRI AZHARI

Model Matematika Populasi Plankton dan Konsentrasi Nitrogen

II. TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN

MODEL DINAMIKA CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN

II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)]

SOLUSI MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA DENGAN METODE RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT NUR AISYAH MUKARROMAH

BIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA

Penerapan Teknik Serangga Steril Dengan Model Logistik. Dalam Pemberantasan Nyamuk Aedes Aegypti. Nida Sri Utami

ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II DENGAN MANGSA YANG TERLINDUNG DAN ADANYA PEMANENAN POPULASI EKA PUJIYANTI

ANALISIS DAN KONTROL OPTIMAL MODEL MATEMATIKA POPULASI PENDERITA DIABETES SKRIPSI

KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSPECTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI

Analisis Kestabilan Model Seiqr pada Penyebaran Penyakit Sars

Kestabilan Model SIRS dengan Pertumbuhan Logistik dan Non-monotone Incidence Rate

Model Mangsa-Pemangsa dengan Dua Pemangsa dan Satu Mangsa di Lingkungan Beracun

DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED)

Agus Suryanto dan Isnani Darti

MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI

THE EFFECT OF DELAYED TIME OF OSCILLATION IN THE LOGISTIC EQUATION

Created By Aristastory.Wordpress.com BAB I PENDAHULUAN. Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk

Model Matematika Penyebaran Penyakit HIV/AIDS dengan Terapi pada Populasi Terbuka

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

IV PEMBAHASAN. jika λ 1 < 0 dan λ 2 > 0, maka titik bersifat sadel. Nilai ( ) mengakibatkan. 4.1 Model SIR

Kestabilan Titik Ekuilibrium Model SIS dengan Pertumbuhan Logistik dan Migrasi

APLIKASI METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL PADA SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA PENDAHULUAN

BAB I Pendahuluan Latar BelakangMasalah

MODEL PREDATOR-PREY MENGGUNAKAN RESPON FUNGSIONAL TIPE II DENGAN PREY BERSIMBIOSIS MUTUALISME

Model Matematika Jumlah Perokok dengan Nonlinear Incidence Rate dan Penerapan Denda

PENGARUH SCAVENGER (Pemakan Bangkai) TERHADAP KESTABILAN POPULASI MANGSA PEMANGSA PADA MODEL LOTKA VOLTERRA ELI WAHYUNI

ANALISIS DAN KONTROL OPTIMAL MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT INFLUENZA H1N1 SKRIPSI

PENERAPAN METODE ELEMEN HINGGA UNTUK SOLUSI PERSAMAAN STURM-LIOUVILLE

PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN HIV-AIDS

ANALISIS KESTABILAN MODEL PENIPISAN SUMBER DAYA HUTAN OLEH PERKEMBANGAN INDUSTRIALISASI

BAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi

LANDASAN TEORI. Model ini memiliki nilai kesetimbangan positif pada saat koordinat berada di titik

Friska Erlina, Yuni Yulida, Faisal

PENERAPAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK DENGAN MEMPERHATIKAN LAJU INTRINSIK

Analisa Kualitatif pada Model Penyakit Parasitosis

MODEL PELATIHAN ULANG (RETRAINING) PEKERJA PADA SUATU PERUSAHAAN BERDASARKAN PENILAIAN REKAN KERJA

GOWER DENGAN ADANYA PENURUNAN LAJU PERTUMBUHAN POPULASI SKRIPSI

Analisis Kestabilan Model Veisv Penyebaran Virus Komputer Dengan Pertumbuhan Logistik

Transkripsi:

ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*) Syamsuddin Toaha 2) Khaeruddin 2) Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Hasanuddin Jalan Perintis Kemerdekaan Km. 10 Makassar Indonesia Kode Pos 90245 ANALYSIS DYNAMIC A PREY-PREDATOR POPULATION MODEL WITH RESERVED AREA AND HARVESTING ON PREDATOR Aidil Awal 1*) Syamsuddin Toaha 2) Khaeruddin 2) Department of Mathematics Faculty of Mathematics and Natural Sciences Hasanuddin University Perintis Kemerdekaan Km. 10 Street Makassar Indonesia Post Code 90245 Abstrak Tulisan ini membahas suatu model populasi mangsa pemangsa dengan pemanenan pada pemangsa. Wilayah dibagi menjadi dua habitat yaitu wilayah bebas dan wilayah reservasi. Spesies pemangsa tidak hidup di dalam wilayah reservasi sedangkan wilayah bebas diperuntukkan untuk spesies mangsa dan pemangsa pada wilayah tersebut. Dinamika ketiga spesies tersebut dimodelkan dengan mengasumsikan spesies mangsa di wilayah bebas (x) spesies di wilayah reservasi (y) dan spesies pemangsa di wilayah bebas (z) yang dinyatakan dalam bentuk sistem persamaan diferensial. Pada spesies pemangsa dilakukan pemanenan dengan melibatkan fungsi biaya dan fungsi penerimaan. Titik kesetimbangan model beserta kestabilannya dianalisis menggunakan metode linearisasi dengan menggunakan matriks Jacobi dan analisis kestabilan berdasarkan nilai-nilai eigen dari persamaan karakteristik dengan menggunakan kriteria Routh-Hurwitz. Simulasi numerik juga dilakukan dengan menganalisis beberapa kasus untuk mengetahui kestabilan titik kesetimbangan dan keuntungan maksimal. Hasil analisis menunjukkan bahwa kestabilan titik kesetimbangan interior pada model ditentukan oleh nilai-nilai parameter model dan usaha pemanenan. Ketiga spesies dapat tetap lestari dengan usaha pemanenan dan memberikan keuntungan maksimal. Kata kunci: Mangsa Pemangsa Wilayah Reservasi Kesetimbangan Kestabilan Pemanenan Keuntungan. Abstract This paper discussed a prey-predator population model with harvesting on predator. The zone is divided into two habitat known as the free zone and the reserved zone. The predator s species were not live in reserved zone while the free zone designed for the species combination between preys and predators. These namics assumed prey s species in free zone (x) species in reserved zone (y) and predator s species in free zone (z) will be expressed on a system of differential equations. The predator s species would be harvested by involving cost function and revenue function. The equilibrium point of the model and its stability will be analyzed using linearization method with Jacobian matrix and the analysis will be based on the eigenvalues of the characteristic equation by using Routh-Hurwitz criterion. The numerical simulation will be also experimented by analyzing some cases to acquire stability of the equilibrium points and the maximum profit. The result showed that the stability of the equilibrium interior point on model is determined by the model s parameter values and harvesting effort. All the three species could be preserved with the harvesting effort and provide maximum profit. Keywords: Prey-Predator Reserved Zone Equilibrium Stability Harvesting Profit. 1. PENDAHULUAN Peranan matematika telah memberikan pengaruh yang sangat besar terhadap kemajuan pengetahuan dan teknologi. Model matematika termasuk salah satu bagian dari perkembangan tersebut. Hampir semua permasalahan di dunia nyata dapat diformulasikan ke dalam model matematika salah satunya adalah tentang makhluk hidup yang ada di bumi. Makhluk hidup selalu bergantung kepada makhluk hidup yang lain dan terdiri atas bermacam-macam spesies yang membentuk populasi. Tiap individu akan selalu berhubungan dengan individu lain yang sejenis atau lain jenis baik individu dalam satu populasi atau individu-individu dari populasi lain [1]. Penulis koresponden. Alamat E-mail: aidil.awal01@gmail.com 1 Mahasiswa Program S1 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Hasanuddin 2 Dosen Jurusan Matematika FMIPA Universitas Hasanuddin 1

Dinamika populasi adalah suatu kajian mengenai perubahan-perubahan dalam sistem populasi dan bagaimana populasi dalam sistem ini dapat memengaruhi populasi lain. Pakar biologi dan ekologi tertarik untuk mengetahui laju pertumbuhan populasi dan interaksi antara populasi serta pengaruh dari interaksi itu. Disamping itu mereka juga perlu memeriksa perilaku jumlah populasi dalam waktu yang cukup lama untuk mengantisipasi kepunahan populasi [2]. Dalam ekosistem terdapat pula proses mangsa-memangsa antar makhluk hidup. Hubungan antara mangsa (prey) dan pemangsa (predator) disebut pemangsaan (predasi). Hubungan ini sangat erat sebab tanpa mangsa populasi pemangsa tidak dapat hidup. Sebaliknya pemangsa juga berfungsi sebagai pengontrol populasi mangsa [3]. Model yang dikembangkan pada tulisan ini merupakan pengembangan model dari Rajasthan [4] dengan modifikasi. Tulisan ini membahas suatu interaksi dari tiga spesies yang terdiri dari satu pemangsa dan dua spesies mangsa yang berada dalam suatu wilayah. Pemangsa yang berinteraksi dengan salah satu spesies mangsanya bersifat predasi kemudian spesies mangsa yang satunya hanya mengalami perpindahan dari wilayah reservasi ke wilayah bebas dan begitu juga dari wilayah bebas ke wilayah reservasi. Selain itu pada model ini spesies pemangsa dilakukan pemanenan dengan melibatkan fungsi biaya dan fungsi penerimaan. 2. KONSTRUKSI MODEL MATEMATIKA Wilayah dibagi menjadi dua habitat yaitu wilayah bebas dan wilayah reservasi. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 1.1. Gambar 1.1 Dinamika Model Populasi Mangsa Pemangsa Kasus mangsa pemangsa dengan pemanenan pemangsa pada wilayah tersebut dibagi atas tiga kasus sebagai berikut: 1. Spesies Mangsa pada Wilayah Bebas (x) Mangsa pada wilayah bebas adalah mangsa dan pemangsa dapat bergerak bebas pada wilayah tersebut. Laju pertumbuhan spesies mangsa pada wilayah bebas persatuan waktu dipengaruhi oleh: a. Laju pertumbuhan mangsa tumbuh secara logistik dengan kapasitas daya tampung (K). b. Laju perpindahan spesies mangsa dari wilayah bebas ke wilayah reservasi. c. Laju perpindahan spesies dari wilayah reservasi ke wilayah bebas. d. Laju penurunan mangsa oleh pemangsa. 2. Spesies pada Wilayah Reservasi (y) Pada wilayah ini spesies tidak dimangsa oleh pemangsa kecuali spesies tersebut pindah ke wilayah bebas. Laju pertumbuhan spesies pada wilayah reservasi dipengaruhi oleh: a. Laju pertumbuhan spesies pada wilayah reservasi. b. Laju perpindahan spesies mangsa dari wilayah bebas ke wilayah reservasi. c. Laju perpindahan spesies dari wilayah reservasi ke wilayah bebas. 3. Spesies Pemangsa pada Wilayah Bebas (z) Laju pertumbuhan spesies pemangsa pada waktu t > 0 dipengaruhi oleh: a. Laju kematian pemangsa pada wilayah bebas. b. Laju pemanenan pemangsa yang berbanding lurus dengan jumlah panen dan besarnya usaha pemanenan. Berdasarkan Gambar 1.1 maka diperoleh model matematika mangsa pemangsa terstruktur yang dapat dinyatakan sebagai berikut: dx = rx (1 x K ) σ 1x + σ 2 y β 1 xz 2

dimana dx x(t) y(t) z(t) r s a K σ 1 σ 2 β 1 q E = sy + σ 1x σ 2 y = az + xz qez r s a K σ 1 σ 2 β 1 q > 0 0 E E maks : laju pertumbuhan spesies mangsa pada wilayah bebas pada waktu (t) : laju pertumbuhan spesies pada wilayah reservasi pada waktu (t) : laju pertumbuhan spesies pemangsa pada wilayah bebas pada waktu (t) : banyaknya spesies mangsa pada wilayah bebas pada waktu (t) : banyaknya spesies pada wilayah reservasi pada waktu (t) : banyaknya spesies pemangsa pada wilayah bebas pada waktu (t) : koefisien laju pertumbuhan spesies mangsa pada wilayah bebas : koefisien laju pertumbuhan spesies pada wilayah reservasi : koefisien laju pertumbuhan spesies pemangsa pada wilayah bebas : carrying capacity spesies mangsa di wilayah bebas : angka perpindahan koefisien spesies mangsa dari wilayah bebas ke wilayah reservasi : angka perpindahan koefisien spesies dari wilayah reservasi ke wilayah bebas : angka penurunan spesies mangsa yang diakibatkan spesies pemangsa : angka pertumbuhan spesies pemangsa akibat interaksi dengan spesies mangsa : koefisien ketertangkapan dan : usaha pemanenan. (3.1) 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Titik Kesetimbangan Model Penentuan titik kesetimbangan pada Persamaan (3.1) diperoleh dengan menyelesaikan dx Dengan demikian diperoleh tiga titik kesetimbangan yaitu T 1 = (000). T 2 = (x y 0) = ( K(rs rσ 2 sσ 1 ) Kσ 1(rs rσ 2 sσ 1 ) r(s σ 2 ) r(s 2 2sσ 2 + σ 2 2 ) 0). T 3 = (x y z ) a + qe = ( σ 1(a + qe) (s σ 2 ) 3.2 Linearisasi Model Misalkan Persamaan (3.1) didefinisikan fungsi sebagai berikut: F(x y z) = rx (1 x K ) σ 1x + σ 2 y β 1 xz rs K rσ 2 K rsa rsqe + raσ 2 + rσ 2 qe sσ 1 K ). β 1 K(s σ 2 ) = 0 = 0 dan = 0. G(x y z) = sy + σ 1 x σ 2 y (3.14) H(x y z) = az + xz qez. Analisis kestabilan titik kesetimbangan dilakukan dengan metode linearisasi Persamaan (3.14) di sekitar titik kesetimbangan. Dari Persamaan (3.14) diperoleh matriks Jacobi F F F x y z A = G G G x H ( x y H y z H z ) 3

r 2rx A = ( K σ 1 β 1 z σ 2 β 1 x ). σ 1 s σ 2 0 z 0 a + x qe (3.15) 3.2 Analisis Kestabilan Titik Kesetimbangan Interior Model Jenis kestabilan dari titik kesetimbangan dapat diketahui dari nilai-nilai eigen persamaan karakteristiknya atau berdasarkan pada kriteria Routh-Hurwitz. Nilai eigen dapat diperoleh dengan mensubstitusikan nilai titik kesetimbangan ke dalam matriks Jacobi.. Pada Persamaan (3.1) hanya titik kesetimbangan T 3 yang dianalisis kestabilannya karena keadaan jumlah spesies bernilai positif. Pada titik kesetimbangan T 3 = (x y z ) dimana x a + qe = y = σ 1(a + qe) (s σ 2 ) z = rsk rσ 2 K rsa rsqe + raσ 2 + rσ 2 qe sσ 1 K β 1 K(s σ 2 ) semua parameter yang digunakan bernilai positif dengan demikian titik kesetimbangan T 3 valid (titik kesetimbangan bernilai positif) jika memenuhi kondisi sebagai berikut: s < σ 2 rs K + raσ 2 + rσ 2 qe < rσ 2 K + rsa + rsqe + sσ 1 K. Substititusikan titik kesetimbangan T 3 (x y z ) ke Persamaan (3.15) maka diperoleh matriks Jacobi a 11 a 12 a 13 A 3 = ( a 21 a 22 a 23 ) a 31 a 32 a 33 dimana 2r(a + qe) a 11 = r σ K 1 rsk rσ 2 K rsa rsqe + raσ 2 + rσ 2 qe sσ 1 K K(s σ 2 ) a 12 = σ 2 a + qe a 13 = β 1 ( ) a 21 = σ 1 a 22 = s σ 2 a 23 = 0 a 31 = rsk rσ 2 K rsa rsqe + raσ 2 + rσ 2 qe sσ 1 K β 1 K(s σ 2 ) a 32 = 0 dan a 33 = 0. Persamaan karakteristik yang bersesuaian dengan titik kesetimbangan T 3 dinyatakan sebagai det(a 3 λi) = 0 yaitu a 11 λ a 12 a 13 ( a 21 a 22 λ a 23 ) = 0 a 31 a 32 a 33 λ sehingga diperoleh persamaan karakteristik sebagai berikut: λ 3 + a 1 λ 2 + a 2 λ + a 3 = 0 Menurut kriteria Routh-Hurwitz titik kesetimbangan T 3 bersifat stabil asimptotik jika nilai koefisien pada persamaan karakteristiknya memenuhi kondisi a 1 > 0 a 3 > 0 dan a 1 a 2 > a 3 [5]. 3.4 Keuntungan Maksimal Pemanenan Titik Kesetimbangan Interior Fungsi produksi adalah suatu fungsi yang menunjukkan hubungan antara kombinasi tingkat output dan tingkat penggunaan input. Fungsi produksi adalah hubungan antara usaha (effort) dan hasil [6]. Titik kesetimbangan interior T 3 yang stabil asimptotik dihubungkan dengan persoalan keuntungam maksimal. Fungsi biaya (total cost) diasumsikan dengan usaha pemanenan yang dilakukan dan bergantung pada biaya tetap yaitu TC = ce dimana c adalah suatu konstanta positif. Fungsi penerimaan (total revenue) didefinisikan sebagai TR = pc(e) dimana p menyatakan fungsi harga per unit tangkapan dan C(E z) = qez menyatakan hasil pemanenan. 4

Fungsi keuntungan dinyatakan dengan π = TR TC. Titik kesetimbangan T 3 bergantung pada usaha pemanenan yang dilakukan. Dengan demikian fungsi keuntungan bergantung kepada usaha pemanenan yaitu π(e) = TR(E) TC(E). Pada keadaan ini nilai usaha pemanenan (E) ditentukan sehingga memberikan keuntungan maksimal dan titik kesetimbangan yang bersesuaian dengan usaha pemanenan tersebut juga stabil asimptotik. Keuntungan maksimal pemanenan pada titik kesetimbangan interior T 3 dapat dinyatakan dengan π = pqz E ce = pqe(rsk rσ 2 K rsa rsqe + raσ 2 + rσ 2 qe sσ 1 K) β 1 K(s σ 2 ) ce. Dengan menurunkan nilai π terhadap E untuk mencari nilai maksimal sehingga diperoleh dπ de = pq(rsk rσ 2 K rsa rsqe + raσ 2 + rσ 2 qe sσ 1 K) β 1 K(s σ 2 ) + pqe( rsq + rqσ 2) c β 1 K(s σ 2 ) dengan menyelesaikan dπ = 0 diperoleh de E 1 = 2prq 2 (s σ 2 ) (pqrsk pqrσ 2 K pqrsa + pqraσ 2 pqsσ 1 K cβ 1 Ks + cβ 1 Kσ 2 ) dengan syarat 0 E E maks. Selanjutnya substitusikan nilai E ke dalam titik kesetimbangan T 3. 3.5 Simulasi Numerik Pada bagian ini membahas tentang simulasi model mangsa pemangsa dengan wilayah reservasi dan pemanenan pemangsa dengan menggunakan program Maple 17. Nilai-nilai semua parameter yang digunakan pada simulasi numerik adalah r = 0.75 K = 150 σ 1 = 0.2 σ 2 = 0.3 β 1 = 0.05 = 0.01 s = 0.2 a = 0.6 q = 0.8 p = 2 c = 3. Dari nilai parameter tersebut diperoleh tiga titik kesetimbangan yaitu T 1 = (000) T 2 = (230 460 0) dan T 3 = (60 + 80E 120 + 160E 17 8E). Pada titik kesetimbangan T 3 ditentukan nilai usaha pemanenan (E) dengan syarat 0 E 1 yang memaksimalkan π(e) fungsi keuntungan maksimal dinyatakan sebagai π(e) = TR(E) TC(E) = pqez ce = 24.2E 12.8E 2. Dengan menurunkan π terhadap E diperoleh dπ = 24.2 25.6E de diperoleh nilai E = 0.9453125 [01]. π Gambar 3.1 Fungsi Keuntungan Kurva fungsi keuntungan π(e) diberikan pada Gambar 3.1. Dari Gambar 3.1 menunjukkan fungsi keuntungan yang merupakan fungsi kuadrat yang menghadap ke bawah. Dengan memperhatikan titik kritis pada interval 0 E 1 5

diperoleh titik kritis E = 0.9453125 yang memaksimalkan keuntungan π(e ) = 11.43828. Diperoleh titik kesetimbangan T 3 = (135.625 271.250 9.4375). Persamaan karakteristik yang bersesuaian dengan titik kesetimbangan tersebut diberikan oleh f(λ) = λ 3 + 1.378125λ 2 + 0.707792λ + 0.063998 = 0 diperoleh nilai eigen λ 1 = 0.6323646 + 0.4055774 I λ 2 = 0.6323646 0.4055774 I dan λ 3 = 0.1133956 karena bagian real dari nilai eigen λ 1 λ 2 λ 3 < 0 maka titik kesetimbangan T 3 merupakan titik kesetimbangan yang stabil asimptotik. Jenis kestabilan titik kesetimbangan T 3 ditinjau kembali dengan menggunakan kriteria Routh-Hurwitz. Syarat suatu titik kesetimbangan stabil asimptotik menurut kriteria Routh-Hurwitz adalah jika a 1 > 0 a 3 > 0 dan a 1 a 2 > a 3 terpenuhi. Dari persaman karakteristik diperoleh nilai a 1 = 1.378125 a 2 = 0.707792 a 3 = 0.063998 maka dapat diketahui syarat: I. a 1 = 1.378125 > 0 II. a 3 = 0.063998 > 0 dan III. a 1 a 2 a 3 > 0 dengan 0.911429 > 0 sehingga dapat disimpulkan bahwa menurut kriteria Routh-Hurwitz titik kesetimbangan T 3 merupakan titik kesetimbangan yang stabil asimptotik. Selanjutnya dengan mengambil nilai awal di sekitar titik kesetimbangan T 3 yaitu x(0) = 135 y(0) = 271 dan z(0) = 9. Menggunakan program Maple 17 diperoleh kurva solusi sebagai berikut: Gambar 3.2 Kurva Spesies Mangsa pada Wilayah Bebas (x) pada Waktu t [050] Gambar 3.3 Kurva Spesies pada Wilayah Reservasi (y) pada Waktu t [050] 6

Gambar 3.4 Kurva Spesies Pemangsa pada Wilayah Bebas (z) pada Waktu t [050] Dari Gambar (3.2) (3.3) dan (3.4) dapat dilihat bahwa spesies mangsa dan pemangsa tidak akan punah seiring berjalannya waktu dengan mengaplikasikan nilai usaha pemanenan E = 0.9453125. Dengan demikian pemangsa yang dieksploitasi dengan usaha pemanenan konstan tetap akan lestari untuk waktu yang panjang dan juga memberikan keuntungan maksimal dengan π(e ) = 11.43828. 4. KESIMPULAN Model dinamika populasi mangsa pemangsa dengan wilayah reservasi dan pemanenan pemangsa dapat dibentuk kedalam model matematika sebagai berikut: dx = rx (1 x K ) σ 1x + σ 2 y β 1 xz. = sy + σ 1x σ 2 y. = az + xz qez. Berdasarkan analisis titik kesetimbangan dari Persamaan (3.1) diperoleh tiga titik kesetimbangan yaitu i. Titik kesetimbangan T 1 = (000) ii. Titik kesetimbangan T 2 = ( K(rs rσ 2 sσ 1 ) r(s σ 2 ) iii. Titik Kesetimbangan T 3 = ( a+qe σ 1 (a+qe) Kσ 1 (rs rσ 2 sσ 1 ) 0) dan r(s 2 2sσ 2 +σ 2 2 ) rs K rσ 2 K rsa rsqe+raσ 2 +rσ 2 qe sσ 1 K (s σ 2 ) β 1 K(s σ 2 ) Dari ketiga titik kesetimbangan tersebut titik kesetimbangan T 3 yang dianalisis kestabilannya karena keadaan jumlah spesies bernilai positif. Hasil simulasi dalam kasus pemanenan 0 E 1 dengan memberikan nilai parameter diperoleh nilai usaha pemanenan optimal yang memberikan titik kesetimbangan interior T 3 = (x y z ) stabil asimptotik dan memberikan keuntungan maksimal dari usaha pemanenan spesies pemangsa. Dari hasil analisis teoritis dan numerik disimpulkan bahwa kestabilan titik kesetimbangan interior T 3 = (x y z ) ditentukan oleh besaran nilai usaha pemanenan yang diberikan. Dari simulasi model dapat disimpulkan bahwa spesies mangsa dan pemangsa tidak akan punah seiring berjalannya waktu dengan mengaplikasikan nilai usaha pemanenan. Dengan demikian pemangsa yang dieksploitasi dengan usaha pemanenan tetap akan lestari untuk waktu yang panjang dan memberikan keuntungan maksimal. DAFTAR PUSTAKA [1] Pratikno W.B. dan Sunarsih. 2010. Model Dinamis Rantai Makanan Tiga Spesies. Jurnal Matematika. 13(3):151-158. [2] Toaha S. 2007. Analisis Kestabilan Model Populasi Mangsa Pemangsa dengan Waktu Tunda dan Pemanenan. Universitas Hasanuddin Makassar. [3] Model predator-prey dengan pertumbuhan logistik pada populasi prey http://eprints.undip.ac.id/29695/2/5_bab_i_pendahuluan.pdf. Diakses pada tanggal 12 Januari 2015. [4] Rajasthan. 2009. A Prey-Predator Model with a Reserved Area. Nonlinear Analysis: Modelling and Control. Vol. 12 No. 4 479 494. [5] Fisher S.D. 1990. Complex Variables 2 nd Edition. Wadsworth & Brooks/ColeBooks & Software Pacific Grove California. [6] Nababan M. 1998. Pengantar Matematika untuk Ilmu Ekonomi dan Bisnis. Erlangga Jakarta. ). 7