11
pengambilan contoh responden sesuai dengan tujuan, dengan jumlah responden sebanyak tiga puluh orang.
Gambar 3. Kerangka pengambilan contoh di lokasi penelitian
3.4 Analisis Data
3.4.1 Sebaran kelompok umur
Pendugaan kelompok umur dilakukan dengan menganalisis frekuensi panjang ikan menggunakan program Microsoft Excel 2007 Lampiran 2 dan 3, kemudian
dibuat kurva sebaran normalnya. Menurut Boer 1996, jika f
i
adalah frekuensi ikan dalam kelas panjang ke-i i = 1, 2,
, N, µ
j
adalah rata-rata panjang kelompok umur ke-j,
j
adalah simpangan baku panjang kelompok umur ke-j dan p
i
adalah proporsi ikan dalam kelompok umur ke-j j = 1, 2,
, G, maka fungsi objektif yang digunakan untuk menduga
̂ , , ̂
adalah fungsi kemungkinan maksimum maximum likelihood function:
PPP Labuan, Banten
Contoh yang akan dianalisis PCAB
proporsional terhadap panjang ikan
± 100 ekor ikan contoh Nelayan 2
Gundukan ikan 2 Gundukan ikan 2
Gundukan ikan 2 Gundukan ikan 2
Nelayan 1
12
=
=
√
yang merupakan fungsi kepekatan sebaran normal dengan nilai tengah µ
j
dan simpangan baku
j
, x
i
adalah titik tengah kelas panjang ke-i. Parameter pertumbuhan ditentukan dengan cara mencari turunan pertama L masing-
masing terhadap µ
j
,
j
, p
j
sehingga diperoleh dugaan
̂ , ̂
.
3.4.2 Hubungan panjang dan bobot
Model hubungan panjang bobot mengikuti pola hukum kubik dari dua parameter yang dianalisis. Asumsi hukum kubik ini adalah bahwa idealnya seluruh
ikan dimana setiap pertambahan panjang akan menyebabkan pertambahan berat. Namun pada kenyataannya tidak demikian, karena panjang dan bobot ikan berbeda
pada setiap spesies ikan, sehingga untuk menganalisis hubungan panjang bobot masing-masing spesies ikan digunakan hubungan sebagai berikut Effendie, 1979:
=
W adalah bobot gram, L adalah panjang mm, a adalah intersep perpotongan hubungan kurva panjang-bobot dengan sumbu y, b adalah penduga pola
pertumbuhan panjang-bobot. Nilai
dan diduga dari bentuk linier persamaan di atas, yaitu:
log = log +
log
Koefisien a dan b didapatkan dari hasil analisis regresi dengan ln W sebagai variabel y dan Ln L sebagai variabel x sehingga didapatkan persamaan regresi :
y = a + bx.
Pengaruh nilai b terhadap fungsi bobot, dapat diketahui berdasarkan nilai koefisien determinasi R
2
dari hasil analisis menggunakan perangkat lunak Microsoft Excel.
13
3.4.3 Pertumbuhan 3.4.3.1 Sebaran frekuensi panjang
