Analisis Kandungan Logam Berat Timbal (Pb) pada Ikan Pelagis Kecil yang Didaratkan di PPS Belawan Kecamatan Medan Belawan Sumatera Utara

34

LAMPIRAN

Universitas Sumatera Utara

35

Lampiran 1. Sampel Ikan dan Air Laut

Gambar 1.Air Laut Belawan

Gambar 3.Ikan Kembung

Gambar 5.Cool Box

Gambar 2. Ikan Layang

Gambar 4. Timbangan Digital

Gambar 6. Kapal Nelayan

Universitas Sumatera Utara

36

Lampiran 2. Kegiatan di PPS Belawan

Gambar 1.Pembongkaran ikan dari kapal

Gambar 2.Penyortiran ikan

Gambar 3.Penimbangan ikan

Gambar 4.Penyusunan ikan

Gambar5.Pembongkaran ikan dipasar

Gambar 6. Kegiatan di KUD

Universitas Sumatera Utara

37

Lampiran 3. Pembuatan Larutan Baku Pb (Settle, 1997)

1. Pembuatan Larutan Baku Pb 1000 ppm
0,3966 gram Pb (NO3)2
−
−
−
−
−

Dimasukkan kedalam gelas kimia
Dilarutkan dengan aquades
Diatur pH sekitar 3
Dimasukkan kedalam labu takar 250 mL
Diimpitkan dengan aquades

Larutan Baku Pb 1000 ppm

2. Pembuatan Larutan Baku Intermediet Pb 100 ppm
Larutan Baku Pb 1000 ppm

− Dipipet sebanyak 10 mL
− Dimasukkan kedalam labu takar 100 mL
− Diencerkan dengan aquades hingga
tanda batas
− Dihomogenkan

Larutan Baku Pb 100 ppm
3. Pembuatan Larutan Baku Kerja
Larutan Baku Pb 100 ppm

− Dipipet dengan variasi konsentrasi 0,08;
0,24; 0,72; 2,16 ppm
− Dimasukkan kedalam labu takar 100 mL
− Diatur pH sekitar 3
− Diencerkan dengan aquades hingga
tanda batas
− Dihomogenkan

Hasil

Universitas Sumatera Utara

38

Lampiran 4. Hasil Identifikasi Logam Timbal dari BARISTAND Medan
Jenis Ikan
Ikan Layang

Ikan Kembung

Ikan Tembang

Minggu
I
II
III
I
II

III
I
II
III

Air Laut (ppm)
0,17
0,19
0,20
0,17
0,19
0,20
0,17
0,19
0,20

Ikan (ppm)
0,5
0,62
1,18

0,24
0,50
0,97
0,23
0,42
0,50

Universitas Sumatera Utara

39

Lampiran 5. Perhitungan Koefisien Korelasi Logam Pb pada Ikan
1. Logam Pb pada Ikan Layang
Minggu
X
Y
XY
X2
1
0.17

0.50
0.085
0.0289
2
0.19
0.62
0.1178
0.0361
3
0.20
1.18
0.236
0.04
∑
0.56
2.3
0.4388
0.105
Rata-rata 0.1867
0.7667

Keterangan : X = air laut
Y = ikan
3x0.4388 − 0.56x2.3
1.3164 − 1.288
n∑xy − ∑x∑y
=
=
=
b=
2
2
2
3x0.105 − (0.56)
0.315 − 0.3136
�∑� − (∑�)
b= 20.286

Y2
0.25
0.3844

1.3924
2.0268

0.0284
0.0014

Y = a+bX
a = Y – bX = 0.7667 – 20.286x0.1867 = 0.7667- 3.787 = - 3.020
Jadi, persamaan regresi linearnya adalah
Y = a +bX
Y = - 3.020 + 20.286X
�=

n∑XY −∑X ∑Y

��∑X 2 −(∑X)2 (n∑Y 2 −(∑Y)2 )
0.0284

r =0.0333 = 0.8611

=

3x0.4388 −0.56∗2.3

�(3x0.105−(0.56)2 )(3x2.0268 −(2.3)2 )

=

1.3164 −1.288

√0.0014 x0.7904

2. Logam Pb pada Ikan Kembung
Minggu
1
2
3
∑
Rata-rata

X
0.17
0.19
0.20
0.56
0.1867

Y
0.24
0.50
0.97
1.71
0.57

XY
0.0408
0.095
0.194
0.3298

X2
0.0289
0.0361
0.04
0.105

Y2
0.0576
0.25
0.9409
1.2485

n∑xy − ∑x∑y
3x0.3298 − 0.56x1.71
0.9894 − 0.9576
0.0318
=
=
=
2
2
2
�∑� − (∑�)
3x0.105 − (0.56)
0.315 − 0.3136
0.0014
b = 22.714
b=

Y = a+bX
a = Y – bX = 0.57- 22.714*0.1867 = 0.57- 4.241 = - 3.671

Universitas Sumatera Utara

40

Lampiran 5. Lanjutan
Jadi, persamaan regresi linearnya adalah
Y = a+bX
Y = -3.671 + 22.714X
�=

n∑XY −∑X ∑Y

�(�∑X 2 −(∑X)2 ) (n∑Y 2 −(∑Y)2 ))

0.0318

3x0.3298−0.56∗1.71

=

r = 0.0339 = 0.938

=

�(3x0.105−(0.56)2 )(3x1.2485 −(1.71)2 )

0.9894−0.9576
�(0.0014 x0.8214)

3. Logam Pb pada Ikan Tembang
Minggu
X
Y
XY
X2
1
0.17
0.23
0.0391
0.0289
2
0.19
0.42
0.0798
0.0361
3
0.20
0.50
0.10
0.04
∑
0.56
1.15
0.2189
0.105
Rata-rata
0.1867
0.3833
n∑xy − ∑x∑y
3x0.2189 − 0.56x1.15
0.6567 − 0.644
b=
=
=
=
2
2
2
�∑� − (∑�)
3x0.105 − (0.56)
0.315 − 0.3136
b = 9.0714
Y = a+bX
a = Y – bX = 0.3833 – 9.0714x0.1867 = 0.3833 - 1.694 = -1.3107
Jadi, persamaan regresi linearnya adalah
Y = a+bX
Y = -1.3107 + 9.0714X
�=

n∑XY −∑X∑Y

�(�∑X 2 −(∑X)2 ) (n∑Y 2 −(∑Y)2 )
0.0127

r = 0.01271 = 0.9992

=

3x0.2189−0.56x1.15
�(3x0.105−(0.56)2 )(3x0.4793−(1.15)2 )

=

Y2
0.0529
0.1764
0.25
0.4793
0.0127
0.0014

0.6567 −0.644

√0.0014 x0.1154

4. Logam Pb pada Seluruh Sampel Ikan
Minggu
1
2
3
1
2
3
1
2
3
∑
Rata-rata

X
0.17
0.19
0.20
0.17
0.19
0.20
0.17
0.19
0.20
1.68
0.1867

Y
0.50
0.62
1.18
0.24
0.50
0.97
0.23
0.42
0.50
5.16
0.5733

XY
0.085
0.1178
0.236
0.0408
0.095
0.194
0.0391
0.0798
0.10
0.9875

X2
0.0289
0.0361
0.04
0.0289
0.0361
0.04
0.0289
0.0361
0.04
0.315

Y2
0.25
0.3844
1.3924
0.0576
0.25
0.9409
0.0529
0.1764
0.25
3.7546

Universitas Sumatera Utara

41

Lampiran 5. Lanjutan
n∑xy − ∑x∑y
9x0.9875 − 1.68x5.16
8.8875 − 8.6688
0.2187
=
=
=
�∑� 2 − (∑�)2
9x0.315 − (1.68)2
2.835 − 2.8224
0.0126
b = 17.3571
Y = a+bX
a = Y – bX = 0.5733- 17.3571*0.1867 = -2.6673
b=

Jadi, persamaan regresi linearnya adalah
Y = a+bX
Y = -2.6673 + 17.3571X
�=
r=

n∑XY −∑X∑Y

�(�∑X 2 −(∑X)2 ) (n∑Y 2 −(∑Y)2 )

8.8875 −8.6688

√0.0126 x7.1658

0.2187

=

9x0.9875−1.68x5.1

�(9x0.315−(1.68)2 )(9x3.7546 −(5.16)2 )

= 0.3005 = 0.7278

Universitas Sumatera Utara