yang mengalami perubahan dalam suatu lingkungan dengan mengkaitkan parameter- parameter yang telah diambil dan di olah secara deskriptif. Fenomena
gerak massa air permukaan yang dikaitkan dengan ekostruktur ikan terumbu sebagaimana dikaji dalam penelitian ini akan menggunakan beberapa perhitungan
seperti: indeks kesamaan Index of Similarity, analisis pengelompokkan Cluster Analysis dan analisis koresponden Correspondence Analysis
2.5.1. Koefisien Kesamaan Index of Similarity
Pengukuran kesamaan merupakan koefisien yang sebagian besar terdeskripsi, tidak menilai dari beberapa pengukuran statistik. Menurut Krebs
1989 ada dua kelas dalam pengukuran kesamaan yaitu: koefisien kesamaan biner dan koefisien kesamaan kuantitatif. Koefisien kesamaan biner bisa
digunakan ketika tersedia data yang bersifat ada-tidak untuk tiap spesies dalam komunitas ikan terumbu dan tepat digunakaan untuk pengukuran skala nominal.
Koefisien kesamaan kuantitas dibutuhkan pengukuran kelimpahan relatif dari tiap spesies. Beberapa pengukuran kelimpahana relatif adalah jumlah individu,
biomassa, produktivitas dan pengukuran kuantitas spesies yang penting lainnya dalam komunitas.
Menurut Krebs 1989 beberapa perhitungan yang berbeda yang termasuk
kedalam koefisien kesamaan biner dan kuantitas. Pada Tabel 1. ditunjukkan
perbedaan perhitungan dan rumus serta kriteria pemakaian koefisien tersebut.
Tabel 1. Kriteria Pemakaian Koefisien Kesamaan Biner dan Kuantitas
Krebs 1989
Kelas Koefisien
Rumus Kriteria
B in
ar i
Coefficient of Jaccard
S
Koefisien ini digunakan untuk mencocokkan berat
dalam komposisi spesies antara dua sampel yang
berbeda
Coefficient of Sorensen
S
Koefisien ini digunakan ketika tidak ada dalam
sampel tetapi ada dalam komunitas yang sama
Simple Matching Coefficient
S
Koefisien sederhana untuk data biner menggunakan
data negatif maupun positif
Baroni-Urbani and Buser
Coefficient S
√ √
Koefisien kompleks untuk data biner yang
menggunakan nilai negatif
K u
an ti
tat if
K oe
fi si
en Jar
ak
Jarak Euclidean
∆ =
∑
ij
−
ik Koefisien ini digunakan
pada jumlah kelas dari fungsi matriks untuk
mengukur panjang
Indeks Bray-Curtis
= ∑ |
ij
−
ik
| ∑
ij
+
ik
Measure of Similarity:
1,0 −
Digunakan ketika spesies tidak ada di dalam kedua
atau lebih sampel komunitas dan
kelimpahan didominasi oleh satubeberapa spesies
Indeks Canberra
= 1
|
ij
−
ik
|
ij
+
ik Measure of Similarity:
1,0 −
Hampir sama dengan Bray-Curtis namun tidak
berpengaruh besar dengan penggunaan data
kelimpahan.
2.5.2. Analisis Pengelompokkan Cluster Analysis
