Standar Skor Kelimpahan Collembola Tanah
54 Tabel 7 Nilai estimasi dan standar skor kelimpahan Collembola tanah
dengan umur revegetasi
Umur tahun Collembola estimasi
1
jumlah individukoloni Skor Collembola
2
1 2
10 2
3 12
2 3
12 2
3 12
2 3
12 2
3 12
3 8
17 3
8 17
3 8
17 3
8 17
4 15
26 4
15 26
4 15
26 4
15 26
5 26
39 5
26 39
5 26
39 5
26 39
6 39
56 7
55 76
7 55
76 7
55 76
7 55
76 7
55 76
8 75
100 8
75 100
min 2
10 max
75 100
1 dihitung menggunakan rumus Estimasi y = 1.489x2 - 3.001x + 3.407 2 dihitung menggunakan rumus Skor = {[x
– Nmin] [N max – Nmin]} x 90 + 10
4.6.1. Skor indikator sifat fisik tanah Kelembaban Indikator Sifat fisik tanah diwakili oleh kelembaban tanah. Berdasarkan
hasil verifikasi Lampiran 4 model terbaik hubungan antara kelembaban Rh dengan kelimpahan Collembola tanah mengikuti model polinomial dengan
persamaan y = 0.023x
3
- 5.469x
2
+ 432.3x - 11372. Berdasarkan persamaan tersebut kemudian digunakan untuk menghitung nilai estimasi dan standar skor kelimpahan
Collembola tanah Tabel 8.
55 Tabel 8 Nilai estimasi dan standar skor kelembaban tanah
Kelembaban RH
Collembola estimasi
1
jumlah individukoloni Skor kelembaban
2
89 70
89 75
35 43
73 30
37 78
38 48
74 33
41 77
38 47
69 9
10 75
35 43
76 36
45 74
33 41
73 30
37 73
30 37
76 36
45 74
33 41
75 35
43 82
42 52
82 42
52 87
57 72
90 78
100 90
78 100
90 78
100 90
78 100
90 78
100 90
78 100
74 33
41 77
38 47
min 9
10 max
78 100
1 dihitung menggunakan rumus Estimasi y = 0.023x
3
- 5.469x
2
+ 432.3x - 11372 2 dihitung menggunakan rumus Skor = {[x
– Nmin] [N max – Nmin]} x 90 + 10
Pola hasil regresi Gambar 13 menunjukkan bahwa kelimpahan Collembola tanah meningkat dengan semakin bertambahnya kelembaban tanah.
Hasil ini sejalan dengan penelitian Pfug Wolters 2002 yang menyatakan adanya korelasi positif antara meningkatnya kelembaban tanah dengan
kelimpahan Collembola tanah. Kelembaban yang rendah menyebabkan Collembola tanah bermigrasi kelapisan yang lebih dalam Detsis 2000. Pada
bulan-bulan kering dimana kelembaban tanah rendah, menyebabkan populasi Collembola akan berkurang jumlanya Holt 1985.
56
Gambar 13 Hasil analisis regresi antara kelimpahan Collembola tanah dengan kelembaban
4.6.2. Indikator Sifat Kimia C-Organik
Gambar 14 Hasil analisis regresi antara kelimpahan Collembola tanah dengan C-Organik
y = 0.023x
3
- 5.469x
2
+ 432.3x - 11372 R² = 0.337
-10 10
20 30
40 50
60 70
80 90
65 70
75 80
85 90
95
K e
li m
p ah
an Co
ll e
m b
o la
Tan ah
i n
d iv
id u
Kelembaban Tanah
y = -5188.x
3
+ 14675x
2
- 13437x + 4016 R² = 0.787
10 20
30 40
50 60
70 80
90 100
0.6 0.7
0.8 0.9
1 1.1
1.2 1.3
K el
im p
ahan Coll
em b
ola tan
ah i
n d
iv id
u
C-Organik
57 Tabel 9 Nilai estimasi dan standar skor C-organik
C-organik Collembola estimasi
1
jumlah individukoloni Skor C-organik
2
0.90 27
46 0.80
2 10
0.80 2
10 0.80
2 10
0.80 2
10 0.80
2 10
0.80 2
10 0.80
2 10
0.80 2
10 0.80
2 10
0.70 21
37 0.70
21 37
0.70 21
37 0.70
21 37
0.90 27
46 0.90
27 46
0.90 27
46 0.90
27 46
0.90 27
46 1.20
57 89
1.20 57
89 1.20
57 89
1.20 57
89 1.20
57 89
1.00 65
100 1.00
65 100
min 2
10 max
65 100
1 dihitung menggunakan rumus Estimasi y = -5188.x
3
+ 14675x
2
- 13437x + 4016 2 dihitung menggunakan rumus Skor = {[x
– Nmin] [N max – Nmin]} x 90 + 10
Indikator sifat kimia tanah yang terpilih adalah C-organik. Hasil verifikasi Lampiran 5 menunjukan bahwa model terbaik hubungan antara C-organik
dengan kelimpahan Collembola tanah adalah model polinomial dengan persamaan y = -5188.x
3
+ 14675x
2
- 13437x + 4016. Persamaan yang diperoleh digunakan untuk membangun standar skor kelimpahan Collembola tanah berdasarkan nilai
C-organik Tabel 9. Pola hubungan antara kelimpahan Collembola tanah dan C-Organik pada Gambar 14 menunjukan bahwa kelimpahan Collembola tanah
berkurang pada nilai C-organik sebesar 0.8 . Kelimpahan Collembola tanah di
58 area revegetasi akan semakin meningkat dengan semakin bertambahnya nilai
C-organik tanah sampai dengan 1 . Hasil ini sejalan dengan penelitian Subowo 1988; Pinto et al. 1997; Eaton et al. 2004 dan Agus 2007, dengan ada
korelasi positif antara jumlah inidvidu Collembola tanah dengan kandungan C-organik tanah. Hal ini dimungkinkan karena dalam hidupnya Collembola
memakan jamur, ganggang hijau dan mikrobajasad renik yang berasal dari bahan organik yang akan dan sedang mengalami perombakan Suhardjono 1985.
4.6.3. Indikator Komposisi Vegetasi Kerapatan vegetasi tingkat tiang
Hasil verifikasi kerapatan vegetasi pada Lampiran 6 terlihat bahwa model regresi terbaik adalah polinomial dengan persamaan y = 8E-05x
3
- 0.024x
2
+ 1.815x + 7.312. Berdasarkan persamaan tersebut dibangun standar skor pada
Tabel 10. Pola regresi dari model tersebut dapat dilihat pada Gambar 15. Awalnya kelimpahan Collembola tanah akan semakin bertambah dengan semakin
meningkatnya kerapatan vegetasi tingkat tiang, sampai pada kerapatan vegetasi tertentu, kemudian kelimpahan Collembola tanah berkurang dengan semakin
bertambahnya kerapatan vegetasi. Hal ini diduga karena pada saat kerapatan vegetasi tingkat tiang bertambah vegetasi yang berperan berikutnya adalah
vegetasi tingkat pohon, sehingga semakin bertambah kerapatan vegetasi tingkat tiang kelimpahan Collembola tanah akan berkurang.
Gambar 15 Hasil analisis regresi antara kelimpahan Collembola tanah dan kerapatan vegetasi tingkat tiang
y = 8E-05x
3
- 0.024x
2
+ 1.815x + 7.312 R² = 0.343
10 20
30 40
50 60
70 80
90
20 40
60 80
100 120
140
K el
im p
ahan Coll
em b
ola Ta
n ah
i n
d iv
id u
Kerapatan Vegetasi Tingkat Tiang individu
59 Tabel 10 Nilai estimasi dan standar skor kerapatan vegetasi tingkat tiang
Kerapatan vegetasi individu Collembola estimasi
1
jumlah individukoloni Skor kerapatan
vegetasi
2
7 10
7 10
170 15
28 7
10 7
10 7
10 7
10 60
47 98
100 29
57 150
10 15
110 23
45 110
23 45
120 18
33 110
23 45
20 35
70 20
35 70
10 23
45 40
47 97
30 42
87 80
40 82
50 48
100 50
48 100
20 35
70 30
42 87
130 13
23 30
42 87
min 7
10 max
48 100
1 dihitung menggunakan rumus Estimasi y = 8E-05x
3
- 0.024x
2
+ 1.815x + 7.312 2 dihitung menggunakan rumus Skor ={[x
– Nmin] [N max – Nmin]} x 90 + 10
Kerapatan vegetasi menyebabkan jatuhan dan ketebalan serasah lebih tinggi, menyebabkan ketersediaan sumber pakan bagi Artropoda maupun
Collembola akan semakin baik serta dapat mempertinggi kandungan bahan organik tanah Sebayang et al. 2000. Kerapatan vegetasi juga secara tidak
langsung menguntungkan bagi organisme tanah sebagai penghalang sinar matahari langsung ke lantai hutan atau sebagai naungan bagi organisme tanah
Szujecki 1987. Menurut Materna 2004 kerapatan vegetasi penutup tanah dapat
60 mengurangi terjadinya fluktuasi suhu dan kelembaban tanah yang ekstrim
sehingga secara tidak langsung dapat berpengaruh pada keberadaan Collembola.
4.6.4. Indikator Serasah
Gambar 16 Hasil analisis regresi kelimpahan Collembola tanah dan ketebalan serasah
Indikator serasah dengan peubah yang diukur adalah ketebalan serasah. Berdasarkan hasil verifikasi Lampiran 7, persamaan model terbaik adalah
polinomial dengan persamaan y = 0.173x
3
+ 3.144x
2
- 7.503x + 19.98. Persamaan tersebut menjadi dasar untuk membuat standar skor ketebalan serasah Tabel 10.
Pola hubungan antara kelimpahan Collembola tanah dan ketebalan serasah menunjukan hubungan positif antara meningkatnya jumlah individu Collembola
tanah dengan meningkatnya ketebalan serasah Gambar 16. Menurut Takeda 1978 dalam Suhardjono 1992 ketebalan serasah dan ketersediaan bahan
organik berpengaruh terhadap kelimpahan Collembola tanah. Serasah yang tebal dan lembab menyediakan mikrohabitat yang cocok bagi Collembola Rahmadi et
al. 2004. Menurut Wallwork 1970 dalam Widyawati 2008 akumulasi serasah
y = 0.173x
3
+ 3.144x
2
- 7.503x + 19.98 R² = 0.411
10 20
30 40
50 60
70 80
90
0.6 1.6
2.6 3.6
4.6 5.6
K e
li m
p ah
an Co
ll e
m b
o la
Tan ah
in d
iv id
u
Ketebalan Serasah cm
61 di permukaan tanah merupakan sumber makanan untuk berbagai organisme,
terutama organisme yang berperan dalam mendegradasi serasah.
Tabel 11 Nilai estimasi dan standar skor ketebalan serasah
Serasah cm Collembola estimasi
1
jumlah individukoloni Skor serasah
2
2 19
14 2
19 14
1 16
10 1.75
17 12
2.5 24
21 1.5
16 11
1.5 16
11 1.1
16 10
1 16
10 1.05
16 10
1.6 17
11 0.25
18 13
0.35 18
13 1.5
16 11
2.5 24
21 3
30 30
1 16
10 1.5
16 11
4 51
58 4
51 58
1.5 16
11 4
51 58
1.5 16
11 3.5
40 42
3.5 40
42 5
83 100
min 16
10 max
83 100
1 dihitung menggunakan rumus Estimasi y = 0.173x
3
+ 3.144x
2
- 7.503x + 19.98. 2 dihitung menggunakan rumus Skor = {[x
– Nmin] [N max – Nmin]} x 90 + 10
62 4.6.5. Indikator Predator
Gambar 17 Hasil analisis regresi antara kelimpahan Collembola tanah dan jumlah Acarina
Indikator predator dengan peubah jumlah individu Acarina, menghasilkan model polinomial sebagai model terbaik berdasarkan hasil verifikasi
Lampiran 8. Persamaan model regresinya yaitu y = -2E-08x
3
+ 3E-05x
2
+ 0.036x + 5.399. Berdasarkan persamaan tersebut disusun standar skor kelimpahan
Collembola tanah pada Tabel 12. Pola hubungan antara kelimpahan Collembola tanah dengan jumlah Acarina Gambar 17 menunjukan bahwa kelimpahan
Collembola tanah akan semakin meningkat dengan semakin bertambahnya jumlah individu Acarina. Kelimpahan Collembola tanah akan berkurang saat jumlah
individu Acarina mencapai lebih dari 1515 individu. Acarina merupakan faktor utama dalam menetukan ukuran populasi Collembola. Penurunan populasi
Acarina akan meyebabkan kenaikan populasi Collembola Sebayang 2000. Menurut Suhardjono 1985 Collembola dan pemangsanya Acarina selalu
berada dalam keadaan berimbang, jika terjadi perubahan keseimbangan antara Collembola dengan pemangsanya berarti terjadi perubahan atau gangguan
keadaan sifat tanah.
y = -2E-08x
3
+ 3E-05x
2
+ 0.036x + 5.399 R² = 0.618
10 20
30 40
50 60
70 80
90
15 515
1015 1515
2015 2515
K e
li m
p ah
an Co
ll e
m b
o la
Tan ah
in d
iv id
u
Jumlah Acarina individu
63 Tabel 12 Nilai estimasi dan standar skor jumlah individu Acarina
Acarina jumlah individukoloni
Collembola estimasi
1
jumlah individukoloni Skor Acarina
2
182 13
22 253
16 28
40 7
12 95
9 16
62 8
14 4
6 10
21 6
11 197
14 24
289 18
31 347
21 36
98 9
16 36
7 12
357 21
37 36
7 12
255 16
28 370
22 38
1229 58
100 590
33 57
2118 26
45 1596
58 100
206 14
24 2105
28 48
1086 54
94 1165
56 97
1229 58
100 1048
53 92
min 6
10 max
58 100
1 dihitung menggunakan rumus Estimasi y = -2E-08x
3
+ 3E-05x
2
+ 0.036x + 5.399 2 dihitung menggunakan rumus Skor = {[x
– Nmin] [N max – Nmin]} x 90 + 10