3.5. Analisis Data
Data yang dianalisa yaitu data primer dari ketiga pengambilan sampel makrozoobentos tahun 2007 – 2008 serta data sekunder dari dua kali pengambilan
sampel makrozoobentos tahun sebelumnya sebagai pembanding oleh Fahliza, 2007. Stasiun yang digunakan pada data sekunder sama dengan stasiun pada
pengambilan makrozoobentos kedua dan ketiga tetapi hanya pada stasiun 1 sampai 6 estuaria Sungai Porong Gambar 3.
3.5.1. Kepadatan Makrozoobentos
Kepadatan makrozoobentos menurut Brower and Zar 1990 didefinisikan sebagai jumlah individu makrozoobentos per satuan luas m
2
. Sampel makrozoobentos yang telah diidentifikasi kemudian dihitung kepadatannya
dengan menggunakan rumus:
A xNi
Ki 10000
Keterangan: Ki
= Kepadatan makrozoobentos jenis i individum
2
Ni = Jumlah makrozoobentos jenis i yang ditemukan individu
A = Luas bukaan mulut Petersen Grab cm
2
10000 = Nilai konversi dari cm
2
ke m
2
3.5.2. Similaritas
Analisa similaritas dari kepadatan dan komposisi makrozoobentos yang ditemukan antar pengamatan dilakukan menggunakan software Minitab 14.
Similaritas yang digunakan yaitu sebesar 80 dan disajikan dalam bentuk dendrogram.
Analisa kelompokklasifikasi
automatic cluster
analysis dimaksimalkan untuk mengelompokkan unit-unit statistik ke dalam kelompok
yang homogen dari sejumlah variabel atau karakter Minitab 14; Bengen, 2000. Rumus jarak kedekatannya yaitu:
1 2
,
i kj
ij
X X
j i
d 29
Keterangan: di, j = Jarak Euclidean antara pengamatan i dan j
X
ij
= Kepadatan Kelas Makrozoobentos ke-i untuk Sampling ke-j X
kj
= Kepadatan Kelas Makrozoobentos ke-j untuk Sampling ke-k
3.5.3. Box Plot
Tampilan Box Plot menunjukkan sebaran data baik parameter lingkungan salinitas, pH, tekstur dan C-Organik sedimen, kepadatan makrozoobentos
maupun jumlah spesies yang ditemukan di kedua estuaria pada musim hujan dan kemarau. Pada Box Plot ditampilkan Quartil data dengan bantuan program
SigmaPlot 8.0. Quartil adalah nilai-nilai yang membagi segugus pengamatan menjadi empat bagian sama besar Walpole,1992. Nilai-nilai tersebut
dilambangkan menjadi; Q
1
yang memiliki sifat bahwa 25 dari data jatuh di bawahnya, 50 jatuh di bawah Q
2
, dan 75 jatuh di bawah Q
3
.
3.5.4. Uji Kruskal-Wallis
Uji Kruskal-Wallis merupakan uji nonparametrik untuk menguji kesamaan beberapa nilai tengah median dalam analisis ragam dengan asumsi contoh
diambil dari populasi yang menyebar tidak normal Walpole, 1992.
k i
i i
n n
r n
n h
1 2
1 3
1 12
Keterangan: H
= uji Kruskal-Wallis dimana, H
: µ
1
= µ
2
H
1
: µ
1
≠ µ
2,
dengan wilayah kritik: h X
2 0,05
r = jumlah peringkat dalam contoh ke-i
n = ukuran contoh
n
i
= ukuran contoh ke-i 30
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kategori