3125_RD1212001-felicia

June 5, 2016 | Author: Denada Anggia Dwi Putri | Category: Types, School Work
Share Embed Donate


Short Description

dinamika populasi...

Description

DINAMIKA POPULASI Rhinoclavis sinensis GMELIN 1791 (GASTROPODA: CERITHIIDAE) DI PANTAI KRAKAL, YOGYAKARTA

Disertasi

Oleh Felicia Zahida 05/1707/PS

PROGRAM PASCASARJANA FAKULTAS BIOLOGI UNIVERSITAS GADJAH MADA YOGYAKARTA 2012

DINAMIKA POPULASI Rhinoclavis sinensis GMELIN 1791 (GASTROPODA: CERITHIIDAE) DI PANTAI KRAKAL, YOGYAKARTA

Disertasi untuk memperoleh Derajad Doktor dalam ilmu Biologi pada Universitas Gadjah Mada

Dipertahankan terhadap sanggahan Tim Penguji Universitas Gadjah Mada Yogyakarta Pada tanggal: 28 April 2012

Oleh: Felicia Zahida

Lahir: Di Yogyakarta

ii

DINAMIKA POPULASI Rhinoclavis sinensis GMELIN 1791 (GASTROPODA: CERITHIIDAE) DI PANTAI KRAKAL, YOGYAKARTA

RINGKASAN

Daerah

pantai

merupakan

daerah

yang

rentan

terhadap

tekanan

antropogenik. Komunitas siput pada kenyataannya dipanen secara teratur, adanya kelompok

perajin

pembuat

kerajinan

berbahan

cangkang,

diperjualbelikan

setidaknya di tiga pantai wisata di Yogyakarta, hasil panenan lebih banyak yang berukuran pradewasa, serta pernah diekspor menunjukkan adanya tekanan antropogenik pada ekosistem daerah pasang surut Pantai Krakal. Oleh sebab itu penting dilakukan suatu penilaian kondisi populasi yang ada pada saat ini, khususnya untuk populasi R. sinensis agar dapat direkomendasikan upaya pengelolaan pemanenan siput. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan data dasar populasi Gastropoda Pantai Krakal Yogyakarta meliputi: 1.

Karakteristik populasi seperti cacah populasi, biomasa, pola reproduksi, umur, dan sex ratio R. sinensis secara temporal dan rentang siklus hidup R. sinensis selama tahun 2005–2008.

2.

Proses-proses yang berlangsung dalam populasi seperti pertumbuhan populasi, kecepatan pertumbuhan, pola rekrutmen, serta mortalitas populasi (mortalitas alami dan mortalitas penangkapan) dari R. sinensis.

3.

Status stok dan pengaruh penangkapan terhadap populasi siput R. sinensis.

137

Penelitian mengenai Gastropoda dan Moluska baru berkembang di Indonesia, hal ini ditandai dengan dimulainya suatu Seminar Nasional Moluska Pertama dan Kedua pada tahun 2007 dan 2009. Meskipun demikian, topik-topik mengenai keanekaragaman hayati dan studi komunitas telah dirintis sebelumnya di Indonesia.

Penelitian-penelitian

tersebut

dilakukan

secara

terpisah,

tidak

berkesinambungan dan menitikberatkan pada jenis-jenis yang saat ini melimpah dan secara ekonomik penting. Penelitian terapan yang berhasil ditemukan, seperti oleh Tuahatu dan Lokollo (2009) yang melihat pemanfaatan sumberdaya laut oleh perempuan desa Ameth, Maluku; Andamari (2007) yang melakukan inventarisasi kerang dan siput yang dipasarkan di Denpasar; Boneka dkk. (2009) melakukan inventarisasi di Kepulauan Talaud, Sulawesi Utara. Adapun Hartoto dkk justru telah mengusulkan model konservasi bagi Strombus turturella di Indonesia (Hartoto dkk. 2009). Dari hasil observasi jelas bahwa masih banyak aspek yang belum dipelajari, dan studi populasi Gastropoda jangka panjang belum menjadi topik khusus yang banyak dipelajari di Indonesia. R. sinensis adalah siput laut yang umum ditemukan di daerah pesisir yang berpasir dan berterumbu karang. Keluarga dari jenis ini biasa ditemukan secara melimpah di perairan Indo-Pasifik. Meskipun siput ini umum dijumpai, namun informasi tentang perkembangan, ekologi dan anatominya amat terbatas. Houbrick (1978) menyatakan bahwa ekologi dari jenis ini belum dipelajari. Dharma (2005), memaparkan bahwa sebaran jenis ini di Indonesia adalah Kepulauan Seribu, Jawa Barat, Laut Jawa, Krui, Sumatra Barat Daya, dan samudera India. Tercatat pula di daerah-daerah ini, panjang cangkang dewasanya sekitar 33–41 mm.

138

Ukuran stok dipengaruhi oleh pertumbuhan (growth, G), rekrut (recruit, R), dan kematian (mortalitas alami/mortality, M dan penangkapan atau catch atau fishing, F). Populasi akan meningkat dengan reproduksi yang menambah jumlah individu. Berat atau biomasa bertambah melalui pertumbuhan dan penambahan individu baru. Sebaliknya populasi akan berkurang biomasa dan jumlahnya melalui kematian alami dan penangkapan. Dalam kondisi alami akan terjadi keseimbangan antara pertumbuhan dan kematian, dan kemelimpahannya akan berfluktuasi pada tingkat reratanya. Penangkapan yang tinggi menyebabkan jumlah induk menurun yang berakibat rekrut baru tidak mampu menggantikan jumlah yang ditangkap. Penangkapan tinggi secara terus-menerus akan menyebabkan penurunan jumlah jenis dan penurunan populasi yang dapat berakibat pada kelangkaan. Analisis stok ini menggunakan model analitik yang didasarkan pada deskripsi yang detil baik kualitas dan kuantitas dari input data (Sparre & Venema 1998). Model analitik membutuhkan komposisi umur yang hal ini dapat diperlihatkan dalam pernyataan berikut: 1. Jika ada “terlalu sedikit ikan tua”, maka stok ini telah terpanen berlebihan (overfished) dan tekanan pemanenan harus dikurangi. 2. Jika ada “begitu banyak ikan tua”, maka stok ini belum terpanen (underfished) dan lebih banyak ikan bisa dipanen agar dapat memaksimalkan hasil panenan. Lokasi

penelitian

ditentukan

berdasarkan

adanya

tekanan

karena

penangkapan siput. Penelitian lapangan, menggunakan metode sensus yang meliputi monitoring koleksi siput dari pencari siput selama tahun 2005–2008, diukur panjang cangkang (mm) dan berat basahnya (gr). Penelitian laboratorium meliputi

139

sistem reproduksi, antara lain penentuan ukuran matang kelamin, monitoring pola reproduksi dengan indeks gonad, serta penentuan umur jenis dengan operkulum. Penelitian laboratorium meliputi kharakterisasi sistem reproduksi utama yaitu: 1. Memonitor Indeks Gonad. Sampel dengan ukuran pertama matang kelamin digunakan untuk memonitor Indeks Gonad per bulan selama satu tahun. Gonad dan bagian tubuh sisanya, daging tidak beserta cangkang (Pal & Hodgson. 2005) ditimbang. Indek Gonad Somatik dihitung, dibuat grafik dan dianalisis secara deskriptif. 2. Evaluasi Umur Operkulum. Prosedur histologi penentuan umur ini mengikuti (Richardson dkk. 2005a, Richardson dkk. 2005b) yang dimodifikasi pada operkulum. Diambil sampel sejumlah 65 buah dari siput koleksi dari berbagai ukuran yang tersedia, dilakukan preparasi sesuai prosedur, dan dilakukan penghitungan lapisan operkulum. Sejumlah variabel populasi akan dicari nilainya antara lain sebagai berikut (Sparre & Venema 1999): panjang cangkang, berat panenan, dan ukuran pertama matang kelamin siput betina. Analisis data ini pada dasarnya mengikuti panduan Pauly (1984b) dan telah disesuaikan dengan kebutuhan. Angka dalam tanda kurung di bawah ini adalah penomoran persamaan yang telah disesuaikan dengan penomoran persamaan sebelumnya. Dalam penelitian ini data dianalisis secara tahunan dan empat tahunan: 1. Data panjang cangkang (L t ) disusun dalam bentuk frekuensi panjang cangkang per bulan.

140

2. Data berat (Wt) digunakan dalam analisis Yield atau hasil pemanenan dan untuk analisis prediksi stok Y’/R dan B’/R. 3. Guna mendapatkan persamaan pertumbuhan Von Bertalanffy Growth Formula (VBGF) Lt = L∞(1-e-K(t-to)) (1) Dibutuhkan analisis Elefan I dan pencarian nilai t o. 4. Laju

Pertumbuhan

kemudian

dapat

dihitung

menggunakan

persamaan

ΔL/Δt=(L(t+Δt) – L(t)/Δt dan dari nilai kurvatur (K) VBGF per tahun dan empat tahun. 5. Struktur Umur dapat dibentuk dari kalibrasi umur spesimen dan data frekuensi panjang cangkang. Data dikelompokkan per umur dan dihitung persentasi masing-masing kelompok umurnya. 6. Pembacaan Umur melalui operkulum diperlukan untuk memastikan umur sebenarnya pada tiap panjang cangkang yang ada dalam sampel. Hubungan antara panjang cangkang, jumlah lapisan operkulum dan umur kemudian dipergunakan untuk Kalibrasi Umur Spesimen. 7. Tahap kedua adalah memperkirakan Mortalitas. Ada dua metoda yang saling melengkapi yang digunakan dalam memperkirakan mortalitas: a. Length

Converted

Catch

Curve

menggunakan

persamaan:

Ln (Ni/Δti) = a +b.ti b. Pauly menggunakan persamaan Z=M+F untuk melakukan pemisahan M dan F, nisbah eksploitasi dapat dihitung menggunakan persamaan E=F/Z dan untuk perkiraan M menggunakan persamaan: ln M= -0,152 – 0,279*lnL∞+ 0,6543*lnK+0,463* lnT dengan masukan data suhu rerata.

141

8. Berikutnya menggunakan persamaan inversi VBGF, t(L) = to – (1/K*ln(1-L/L∞)), maka parameter kondisi awal t o dapat ditemukan. 9. Kemudian hubungan panjang dan berat, populasi dapat diketahui dengan persamaan: W = cLn atau secara logaritmik : log W = log c + n log L 10. Tahap ketiga adalah melihat Pola Rekrutmen dengan proyeksi balik VBGF dari frekuensi panjang ke aksis waktu dari sampel seri waktu. 11. Tahap berikutnya Indeks Gonad dipergunakan untuk memperkirakan musim reproduksi menggunakan persamaan IG=100*(BG/BT). 12. Memperkirakan indeks kelimpahan relatif atau CPUE=C/f dilanjutkan Panenan Maksimum yang berkelanjutan (Maximum Sustainable Yield/MSY) menggunakan Schaefer Model. 13. Berikutnya dapat dilakukan Analisis Prediksi untuk stok. Metoda yang digunakan untuk memperkirakan Besaran Stok di alam adalah: Y=F.B dimana Y= yield, B= rerata ukuran stok yang ada, dan F mortalitas akibat penangkapan siput. 14. Prediksi Yield/Rekrut relatif menggunakan persamaan Y’/R=E.UM/K (1-3U/(1+m) + 3U2/(1+2m) – U3/(1+3m) dan biomasa/rekrut relatif menggunakan persamaan B’/R=(Y’/R)/F. Pada persamaan ini diperlukan masukan dari nilai M/K yang telah dihitung sebelumnya. 15. Analisis ordinasi atau multivariate gradient analysis digunakan untuk mencari hubungan antara parameter lingkungan fisik dengan variabel-variabel yang diamati yaitu cacah individu, berat panenan serta indeks gonad. Data ini dianalisis menggunakan CanocoTM.

142

Keseluruhan data hasil panenan akan dianalisis menggunakan Program FISAT II yang di unduh dari website FAO (Schmidt dkk. 2002, Sparre & Venema 1999). Penelitian ini telah berhasil mengungkapkan dinamika populasi R. sinensis di Pantai Krakal, Saptosari, Yogyakarta, yang secara ringkas dapat disimpulkan sebagai berikut: Siklus hidup R. sinensis telah diungkapkan. Siput pesisir ini bersifat dioecious dan mencapai kematangan gonad pada umur tiga tahun. Pola reproduksinya ditunjukkan oleh indeks gonad memiliki puncak pada bulan April, perkiraan puncak kelahiran adalah bulan Mei. Telur dikeluarkan dalam bentuk rangkaian dari bahan jeli transparan dengan panjang rangkaian 30-50 cm. Larva bersifat planktonik dalam bentuk trokofor dan beberapa lama kemudian berubah menjadi larva veliger. Dalam waktu sekitar sebulan terjadi settlement dan bermetamorfosis menjadi bentuk anakan siput yang bentonik dan sudah serupa benar dengan bentuk dewasanya. Pada bulan Juni-Juli telah ada rekrut berupa juvenile bentik. Pertumbuhannya dapat diikuti sebagai berikut: pada umur satu tahun panjang cangkang mencapai 14,7 mm, kemudian tiap penambahan umur setahun berukuran 25,2 mm, 31,8 mm, 36,0 mm, 38,8 mm. Umur maksimal yang didapatkan adalah tujuh tahun dengan ukuran 41,6 mm. Rata-rata mencapai umur lima tahun. Nisbah jantan betina adalah 100:150. Lamanya masa reproduksi per tahun sekitar lima bulan, dengan adanya dua puncak reproduksi yaitu pada bulan April dan Oktober. Dengan demikian reproduksi R. sinensis adalah bimodal, suatu karakteristik khas hewan tropik. Cacah populasi bertambah dengan adanya reproduksi. Meskipun jumlah yang lahir (natalitas) belum bisa diketahui namun jelas ada penambahan dari

143

besarnya rekrut pada populasi atau stok. Rekrut memiliki dua puncak juga yang tercatat pada bulan Mei-Juni dan November. Populasi atau stok akan berkurang jumlah maupun biomasanya karena mortalitas alami dan mortalitas penangkapan. Pada R. sinensis mortalitas total, Z = 1,57 yang terdiri dari mortalitas alami, M = 1,00 dan mortalitas penangkapan, F = 0,57. Konversi dalam persentase memberikan nilai Z sebesar 79,2%. Persentase sintasan adalah sebesar 20,8%. Tipe mortalitas dan sintasan menunjukkan kekhasan pola pada avertebrata, dimana pada tahap awal kehidupannya mortalitas tinggi dan yang mampu bertahan dapat mencapai usia reproduktif dan tua. Ukuran rekrut terendah, 5,5 mm, yang didapatkan dari sampel bulan Oktober 2006. Ini setara dengan umur kurang dari enam bulan, sehingga lama hidup sebagai plankton memang amat singkat atau diperkirakan kurang dari sebulan. Plot biomasa dan jumlah pemanenan masih menunjukkan tren peningkatan dari tahun ke tahun, demikian pula plot hasil panenan terhadap peningkatan upaya pemanenan. Hal ini mengindikasikan bahwa pemanenan R. sinensis masih dalam tahap awal eksploitasi, yaitu kecepatan eksploitasi lebih rendah dibandingkan rekrut baru dalam populasi atau stok. MSY Cadima menghasilkan nilai 1561,181g/th = 130,1 g/bln. Hal ini setara dengan pemanenan sebesar 65 individu R. sinensis/bulan. MSY Gulland menghasilkan nilai 1133,597 g/th = 94,5 g/bln setara dengan 47-48 individu/bulan. Hal iini menjunjukkan bahwa cacah individu yang bias dipanen rendah, artinya setiap gangguan manusia yang mengurangi densitas R.sinensis dapat mengurangi cacah populasi lebih jauh lagi. Prediksi yield per rekrut (Y’/R) menunjukkan nilai maksimal pada nilai M/K 2,128, Lc/L∞ 0,5 dan nisbah eksploitasi

144

0,6 dan 0,7, pada nilai tertinggi 0,027. Ini menunjukkan bahwa pemanenan dapat diatur melalui panjang cangkang dengan ukuran tertentu yang memberikan hasil maksimal. Contohnya adalah pada Lc/L∞ 0,5 dan 0,6 atau setara dengan panjang cangkang

26-28mm. Pengurangan

pemanenan

di bawah

angka

ini atau

penambahan di atas nilai ini akan mengurangi hasil produksi. Sementara itu nilai biomasa per rekrut menunjukkan nilai maksimal pada M/K 2,128 pada ∞0,6 Lc/L maupun 0,8 atau lebih dengan nisbah eksploitasi terendah (0,1) yaitu pada nilai 0,851 dan 0,876. Ini mengindikasikan bahwa peningkatan eksploitasi menurunkan produksi.

145

POPULATION DYNAMICS OF Rhinoclavis sinensis, GMELIN 1791 (GASTROPODA: CERITHIIDAE) AT KRAKAL BEACH, YOGYAKARTA

SUMMARY

Coastal areas are very vulnerable to anthropogenic influences. The fact that community of snails was harvested continuously, the presence of handicraft maker group, sold at least at about three tourist beaches in Yogyakarta, harvested size were more on premature snails, and was exported to other countries showed the anthropogenic impact on the intertidal ecosystem of Krakal Beach. For those reasons it is important to make an assessment to the recent population condition, specifically for R. sinensis population so that for the near future a recommendation can be made for harvesting management purposes. This research aims to understand basic information data on Gastropods population at Krakal Beach Yogyakarta, namely: 1. Population characteristics: population numbers, biomass, reproduction pattern, age or stage, sex ratio and life span of R. sinensis temporarily, during 20052008. 2. Population processes: population growth, growth rate, recruitment pattern, changes in age distribution, mortality (natural mortality and fishing mortality) of R. sinensis. 3. Stock status and the effect of population harvesting of R. sinensis.

146

Research on Gastropods and Mollusks are just recently developed in Indonesia, by the presence of National Seminar in Mollusks 1st and 2nd, on 2007 and 2009. Although the biodiversity and community study topics have been initialized beforehand. Those researches were done separately, uncontinuous and stress on species which is abundance in numbers and economically important. Applied research found so far such as Tuahato and Lokollo (2009) that learned the use of natural marine resources by woman from Ameth, Maluku; Andamari (2007) who inventoried bivalves and snails sold in Denpasar, Bali; Boneka et.al. (2009) who inventoried snails consumed at Talaud Island, Sulut. Meanwhile, Hartoto et.al. (2009) had proposed model for conservation and co-management of Dog Conch (Strombus turturella) in the context of Indonesian culture. Apparently clear from the observation that there are many aspects have not been studying yet, and long term population study on Gastropods has not became main stream research study topics in Indonesia yet. The size of stock is influence by growth (G), recruit (R), and mortality (natural (M) and fishing (F) mortality). Population will increase by reproduction which increase the number of individual or biomass is increase by growth and addition of new individual. In reverse population’s biomass and numbers will decrease by natural and fishing mortality. Naturally there will be balance between growth and mortality, and the density will be fluctuating on its average. High fishing result in decreasing the number of adults affecting in the unavailability of new recruits replace the number catches. Fishing continuously in high intensity will result on decrease of the number of population in which finally result in rarity of the population.

147

Analysis stock used was analytic model based on detail description of stock and many people like this model because of its quality and quantity of the input data. Analytic model need the availability of age composition, this can be understand in this statement: a. When there are only a few number of old fish, then the stock has been over fished and the pressure of fishing shall be decreased. b. When there are so many old fish, then the stock is under fished and more fishes can be harvested to maximize yield harvested. Reasearch area chosen based on fishing pressure of Gastropods snails. The research was done from 2005 to 2008. Fields research steps: monitoring snails collected by vendors every month from 2005-2008. The shell’s length and size were measured from the harvested snails (mm) and weight (g). Laboratory research include reproductive system, mature size, spawning season based on gonad index, and age determination using operculum. Laboratory research includes characterization of reproductive system i.e.: a. Monitoring Gonad Index. Sample with first maturity size were used for this monitor every month for at least a year. Gonad and muscle used but was not include shell (Pal & Hodgson. 2005b), gonad index counted and the graphic developed was analyzed descriptively. b. Age determination using Operculum. The procedures used followed (Richardson dkk. 2005b, Richardson dkk. 2005d). A number of 101 samples with variation in size used from the collection, and the number of adventicious layers were counted.

148

Variables observed are (Sparre & Venema 1999): Shell length, snail weight, and size of mature female. Data analysis principally follows Pauly’s guidance (Pauly 1984), and have been selected based on need. Number inside the parentheses follows Literature /Landasan Pustaka. All data were analyzed yearly and in total four years: 1.

Shell length data (L t ) were arranged in the form of shell length frequency monthly.

2.

Snail weight data (Wt) were used on Yield analysis, and stock prediction analysis of yield Y’/R dan B’/R.

3.

Von Bertalanffy Growth Formula (VBGF) Lt = L∞(1 -e-K(t-to)) (1) needs Elefan I analysis and t o value.

4.

Growth Rate Analysis using equation ΔL/Δt=(L(t+Δt) – L(t)/Δt and VBGF curvature parameter (K) counted yearly and total for four year.

5.

Age determination was done using operculum to clarify actual age for every shells length on the samples. All the results from shell length, number of operculum layers, and age, had been used to calibrate specimen age.

6.

Age Structure had been develop from specimen age calibration and shell length frecuency data. Date was grouped per age and each group age developed to percentage.

7.

The second step was mortality estimation. There were two methods used each complementary to the other: a.

Length Converted Catch Curve using the formula Ln (Ni/Δti) = a +b.ti

149

b.

Pauly using equation Z=M+F to separate M and F, and the nisbah of exploitation could be counted using equation E=F/Z and to estimate M using equation ln M= -0,152 – 0,279*lnL∞+ 0,6543*lnK+0,463* lnT feed with mean of temperatures.

8.

Later on using equation of inversion VBGF, t(L) = to – (1/K*ln(1-L/L∞)), the to parameter can be found.

9.

Length in relation to weight of specimen could be found using: W = cLn or log W = log c + n log L

10. The third step was to see Recruitment Pattern using inversion VBGF from length frequency to time axis from time series samples. 11. Then Gonad Index was used to estimate reproduction season using IG=100*(BG/BT). 12. Estimated the CPUE=C/f followed by Maximum Sustainable Yield/MSY using Schaefer Model. 13. as an alternatives of MSY, Prediction Analysis were done to stock, using: Y=F.B where Y=yield, B=mean stock size, and F= fishing mortality. Yield/Recruit relative prediction using formula Y’/R=E.UM/K (1-3U/(1+m) + 3U2/(1+2m) – U3/(1+3m) and Biomass/recruit relative prediction using B’/R=(Y’/R)/F. an input of M/K value was needed. 14. Analysis Ordination or multivariate gradient analysis was used to see relationship on variables (density, fishing weight, and Gonad Index). The program used was CanocoTM.

150

The stock analysis was done using Program FISAT II downloaded from website FAO (Schmidt dkk. 2002, Sparre & Venema 1999). This research has been able to follow the population dynamic of R. sinensis in Krakal Beach, Saptosari, Yogyakarta, which in short can be summarized here: Life cycle of R. sinensis has been elucidated. This intertidal snail is dioecious and reaches its female gonad maturity on size 28 mm. On its third year has five adventitious layer of its operculum with length of operculum 5 mm. Reproductive pattern shows by gonad index has its peak on April, with estimation of birth on May. Eggs have a form of chain with jellylike material as connector of one egg with another. Length of chain may reach 30-50 cm. Planktonic larvae in the form of trochophore and then transform into veliger larvae. Within a month will be settling down to the bottom of the sea and metamorphosis into benthonic juvenile which is similar with its adult form. On June-July benthonic juvenile can be found in recruit. Growth of R. sinensis: shell length at age of a year reach 14.7 mm, and every year the shell length growth into 25.2, 31.8, 36.0, and 38.8 mm. Maximum age 7 years and shell length 41.6 mm. This species reach the age of 5 years on the average. Male to female ratio is 100:150. Length of reproduction time every year reaches 5 months, with two reproductive peaks on April and October. In short the pattern of reproduction is bimodal, a specific characteristic of tropic animal. Population numbers or density will increase with reproduction. Although number of births still in question, but there is an increase from recruit to population or stock. Recruit have two peaks on May-June and November. Population will decrease in numbers and biomass with natural and fishing mortality. R. sinensis has total

151

mortality, Z= 1.57 that compose of natural mortality M= 1.0 and fishing mortality F=0.57. Conversion to percentage given a number of Z=79.2%. Survivorship percentage is about 20.8%. The type of mortality and survivorship pattern are very specific for invertebrates, where on the very early stage, mortality was very high and the survivors may reach their reproductive age and old. The lowest recruit size 5.5 mm, from October 2006 sample. This sample was equal with less than six months, so that the length of stage as plankton is very short or more or less about a month. Biomass and numbers of fishing plot tend to increase year to year, so as fishing yield to fishing effort plot. This indicate that fishing yield of R. sinensis is on the initial phase of exploitation, where the rate of exploitation lower compare to new recruits into stock or population. MSY Cadima resulting a mass of 1561,181g/yr = 130,1 g/month. This is equal to a harvest of 65 individual of R. sinensis/month. MSY Gulland resulting a mass of 1133,597 g/yr = 94,5 g/month. This is equal to 47-48 individual/month. Apparently this is obvious that only a small number of R sinensis can be harvested per day. Yield per recruit prediction shows maximum value on M/K 2.128, Lc/L∞ 0.5 and exploitation ratio 0.6 and 0.7, on highest value 0.027. This shows that yield can be managed through length of shell with a certain size which gave maximum value. Example on Lc/L∞ 0,5 and 0,6 w hich more or less equal to shell length 26-28 mm. Decreasing fishing or increasing fishing under or above this level will decrease yield. Meanwhile, for biomass per recruit shows maximum value on M/K 2,128 and Lc/L∞0,6 or 0,8 or more with lowest exploitati on ratio of (0,1) and with value 0,851 and 0,876. This indicate that the increase in exploitation will decrease yield.

152

DAFTAR PUSTAKA

Abbott, R.T. 1978. Monographs of Marine Mollusca, Taxonomic Revisions of the Living and Tertiary Marine Mollusca of the World. Number 1. American Malacologist Inc. Delaware. Aldridge, D. C. 1999. The Morphology, Growth and Reproduction of Unionidae (Bivalvia) in a Fenland Waterway. J. Moll. Stud. 65: 47-60. Andamari, R. 2007. Beberapa Jenis Kerang dan Siput yang Dipasarkan di Denpasar. Seminar Nasional Moluska dalam Penelitian, Konservasi dan Ekonomi. BRKP DKP RI bekerjasama dengan Jurusan Ilmu Kelautan FPIK UNDIP, Semarang. —. 2009. Keong Macan (Babylonia spirata, L. 1758) di Perairan Cilacap. Pages II 312 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB, Bogor. Andi, S. A., F. Zahida, & B. B. R. Sidharta. 2005. Kajian awal pemanenan siput laut (Gastropoda) di Pantai Krakal, Yogyakarta III: Aktivitas Wisatawan. Biota X: 114-119. Anonimus. 2000. Laporan Akhir RDTRK Rencana Detil Tata Ruang Kawasan Pantai Baron-Kukup, Krakal-Sundak, Sepanjang-Drini. Dinas Pariwisata Daerah Kabupaten Gunung Kidul dan Pusat Penelitian dan Pengembangan Pariwisata UGM. —. 2001. Penuntun Pengkajian Stok Sumber Daya Ikan Perairan Indonesia. Proyek Riset dan Eksplorasi Sumber Daya Laut, Pusat Riset Perikanan Tangkap, Badan Riset Kelautan dan Perikanan DKP dan Pusat Penelitian Oseanografi LIPI. —. 2002. Pengembangan Wisata Bahari Kabupaten Gunung Kidul. Dinas pariwisata dan Kebudayaan kabupaten Gunung Kidul.

153

Bates, T.W. 2003. Locomotor Behavior and Habitat Selection in Intertidal Gastropods from Varying Shore Heights. Sian Ka'an Series. No. 8. Center for Coastal Studies. Texas A & M University. Corpus Christi. Texas. Boneka, F. B., F. G. J. Kaligis, C. P. Paruntu, & C. J. Matei. 2009. Siput Intertidal yang Umum di Pulau Kabaruan Kepulauan Talaud Sulawesi Utara dan yang Dikonsumsi Masyarakat. Pages IV 65-75 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Bogor. Caetano, C. H. S., V. V.G., & C. R.S. 2003. Population Biology and Secondary Production of Ovilancillaria vesica vesica (Gmelin, 1791) (Gastropoda: Olividae) on Sandy Beach in Southeastern Brazil. J. Moll. Stud. 69: 67-73. Cahyaningrum, S. Y. 2005. Menjelajahi Pantai Sepanjang 72 Km Gunung Kidul. Kompas, Jateng-DIY. Catteral, C. P., Poiner I.R., & O. B. C.J. 2001. Long Term Population Dynamics of Coral Reef Gastropods and Responses to Disturbance. Austral Ecol. 26: 604617. Chen, Y., D. A. Jackson, & H. H. Harvey. 1992. A comparison of von Bertallanffy and Polynomial Functions in Modelling Fish Growth Data. Can. J. Fish. Aquat. Sci 49: 1228-1235. Cledon, M., T. Brey, P. E. Penchaszadeh, & W. Arntz. 2005. Individual growth and somatic production in Adelomelon brasiliana (Gastropoda: Volutidae) off Argentina. Mar. Biol. 147. Czanorle'ski, M., & J. Kozlowski. 1998. Do Bertalanffy's growth curves result from optimal resource allocation? Ecology Letters 1: 5-7. Debelius, H. 1996. Nudibranchs and Sea Snails. Indo-Pacific Field Guide. IKANUnterwasserarchiv, Frankfurt. Dharma, B. 2005. Recent and Fossil Indonesia Shells. ConchBook, Jakarta.

154

—. 2009. Moluska Unggulan Indonesia Sebagai Sumber Pangan. Pages IV 43-64 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB, Bogor. Djajasasmita, M. 1980. Mengenal Jenis-jenis Keong Gondang di Indonesia. MZB. Bogor. Dody, S., & M. D. Marasabessy. 2009. Pemijahan dan Perkembangan Larva Siput Gonggong (Strombus turturella). Pages III-97-107 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor. Essington, T. E., J. F. Kitchell, & C. J. Walters. 2001. The von Bertallanffy growth function, bioenergetics, and the consumption rates of fish. Can. J. Fish. Aquat. Sci 58: 2129-2138. Fretter, V. 1984. The Mollusca: Prosobranchs. Academic Press, Orlando, Florida. Fretter, V., Graham, A., Ponder, W.F. & Lindberg, D.L. 1998. Intoduction to Prosobrachs pp. 605-638. in Beesley, P.L., Ross, G.J.B. and Wells, A. (eds) Mollusca: The Southern Synthesis. Melbourne. CSIRO Publishing. Vol.5B. viii. 565-1234pp. Gaspar, M. B., A. M. Pereira, P. Vasconcelos, & C. C. Monteiro. 2004. Age and Growth of Chamelea gallina from the Algarve Coast (Southern Portugal): Influence of Seawater Temperatur and Gametogenic Cycle on Growth Rate. J. Moll. Stud. 70: 371-377. Hadisusanto, S., & A. S. Rahayu. 2009. Kemelimpahan Anggota Gastropoda Berdasarkan Zonasi Rawa Jombor, Klaten Jawa Tengah. Pages II 161-165 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumber Daya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor. Hartati, R., & Widianingsih. 2009. Identifikasi dan Kelimpahan Gastropoda di Kawasan Mangrove Sungai Ijo Bodo Kebumen dan Sungai Adiraja Cilacap. Pages II 120 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova,

155

eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB. Bogor. Hasri, I., F. Yulianda, & I. Dewiyanti. 2009. Struktur Komunitas Moluska (Gastropoda dan Bivalvia) Serta Asosiasinya pada Ekosistem Mangrove di Kawasan Pantai Ulee Lheue Banda Aceh, Nanggroe Aceh Darrusallam. Pages II 130150 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor Houbrick, R. S. 1978. The Family Cerithiidae in the Indo-Pacific Part 1: The genera Rhinoclavis, Pseudovertagus and Clavocerithium. American malacologists, Inc. —. 1992. Monograph of the Genus cerithium Bruguiere in the Indo-Pacific (Cerithiidae: Prosobranchia). Smithsonian Institution Press, Washington DC. Hunt, H. L., & R. E. Scheibling. 1997. Role of early post-settlement mortality in recruitment of benthic marine invertebrates. Mar. Ecol. Prog. Ser. 155: 269301. Ishak, E., I. Setyobudiandi, & G. Yulianto. 2009. Pengelolaan yang Berkelanjutan Sumberdaya Abalon (Haliotis asinina) di Menui Kepulauan Kabupaten Morowali, Sulawesi tengah in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB, Bogor. Kideys, A. E. 1996. Determination of Age and Growth of Buccinum undatum L. (Gastropoda, Prosobranchia) off Douglas, Isle of Man. Helgol. Meeresunters 50: 353-368. King, M. 2003. Fisheries Biology Assessment and Management. Blackwell Science. Kingsley-Smith, P. R., C. A. Richardson, & R. Seed. 2005. Gowth and Development of the veliger larvae and juveniles of Polinices pulchellus (Gastropoda: Naticidae). J. of the Mar. Biol. Ass. of the UK 85: 171-174. Knop, D. 1996. Giant Clams. A Comprehensive Guide to the Identification and Care of Tridacnid Clams. Dahne Verlag Ettlingen.

156

Kozlowski, j & A.T. Teriokhin. 1999. Allocation of Energy Between Growth and Reproduction: The Pontryagin Maximum Principle Solution for the Case of Age- and Season-Dependent Mortality. Evolutionary Ecology Research, 1: 423-441. Krug, P. J., & R. K. Zimmer. 2004. Developmental dimorphism: Consequences for larval behaviour and dispersal poptential in a Marine Gastopod. The Biol. Bull. 207: 233-247. Leps, J., & P. Smilauer. 2003. Multivariate Analysis of Ecological Data Using Canoco. Cambridge University Press, Cambridge. Lester, N. P., B. J. Shutter, & P. A. Abrams. 2004. Interpreting the von Bertallanffy model of somatic growth in fishes: the cost of reproduction. Proceeding of the Royal Society London 271: 1625-1631. Little, C., & J. A. Kitching. 1996. The Biology of Rocky Shores. Oxford University Press, Oxford. Mann, K. H. 2000. Ecology of Coastal Waters: with Implication to Management. Blackwell Science, Abingdon. Monfils, P. 2000. The Old Shell Game. American Conchologist 28: 22-26. Moreno, C. A. 2001. Community Patterns Generated by Human Harvesting on Chilean Shores: A Review. Aquatic Conservations: Marine and Freshwater Ecosystems. 11: 19-30. Morton, B., & K. Chan. 2004. The Population Dynamics of Nassarius festivus (Gastropoda: Nassaridae) on Three Environmentally Different Beaches in Hong Kong. J. Moll. Stud. 70: 329-339. Oehlmann, J., & U. Schulte-Oehlmann. 2002. Bioindicators and Biomonitors. Elsevier Science B.V. Osman, R. W., & R. B. Whitlatch. 2004. The control of the development of a marine benthic community by predation on recruits. JEMBE 311: 117-145.

157

Pal, P., & A. N. Hodgson. 2005. Reproductive Seasonality and Simultaneus Hermaproditism in Two Species of Siphonaria (Gastropoda: Pulmonata) from The Southeast Coast of South Africa. J. Moll. Stud. 71: 33-40. Palmer, M. W. 2011. Ordination methods - an overview. Department of Botany, Oklahoma State University Pauly, D. 1984. Some Simple Methods for the Assessment of Tropical Fish Stocks. FAO Fisheries Technical Paper 234. FAO UN, Rome. Pechenik, J. A., & S. H. Levine. 2007. Estimates of planktonic larval mortality using the marine gastropods Crepidula fornicata and C. plana. Marine Ecology Progress Series 344: 107-118. Primack, R. B., J. Supriatna, M. Indrawan, & P. Kramadibrata. 1998. Biologi Konservasi. Yayasan Obor Indonesia, Jakarta. Prince, J. D., T. L. Sellers, W. B. Ford, & S. R. Talbot. 1987. Experimental evidence for limited dispersal of haliotid larvae (genus Haliotis; mollusca: Gastropoda). Journal of Experimental Marine Biology and Ecology 106: 243-263. Ramon, M., P. Abello, & C. A. Richardson. 2004. Population structure and growth of Donax trunculus (Bivalvia; Donacidae) in the western Mediterranean. Mar. Biol. 121: 665-671. Richardson, C. A., P. R. Kingsley-Smith, R. Seed, & E. Chatzinikolaou. 2005a. Age and growth of the Naticid Gastropod Polinices pulcellus (Gastropoda: Naticidae) based on length frequency Analysis and Statolith Growth Rings. Mar. Biol. 148: 319-326. ___. C. Saurel, C. M. Barroso, & J. Thain. 2005b. Evaluation of the Red Whelk Neptunea antiqua using statolith, opercula and element ratio in the shell. . JEMBE 325: 55-64. Rius, M. & H. N. Cabral. 2004. Human Harvesting of Mytilus galloprovincialis Lamarck, 1819, on the Ceantral Coast of Portugal. Sci. Mar., 68 (4): 545-551.

158

Riyadi, S., D. Soedharma, & D. E. D. Setyono. 2009. Beberapa Aspek Reproduksi Abalon (Haliotis asinina Lin.) Di Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Pages III 117-125 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor. Roy, K., A. G. Collins, B. J. Becker, E. Begovic, & J. M. Engle. 2003. Antropogenic impacts and historical decline in body size of rocky intertidal gastropods in southern California. Ecology Letters 6: 205-211. Rumi, A., D. E. G. Gregoric, & M. A. Roche. 2007a. Growth rate fitting using the von Bertalanffy model: analysis of natural populations of Drepanotrema spp snails (Gastropoda: Planorbidae). Rev.Biol.Trop. (int.j.Trop.Biol) 55: 559-567. Schmidt, S., M. Wolff, & J. A. Vargas. 2002. Population Ecology and Fishery of Cittarium pica (Gastropoda: Trochidae) on the Carribean Coast of Costa Rica. Rev.Biol.Trop. (int.j.Trop.Biol) 50: 1079-1090. Sharov, A. 2004. Quantitative Population Ecology. On-Line Lectures. Department of Entomology. Virginia Tech. Blacksburg, V.A. Soekendarsi, E. 2009. Kajian Kondisi Lingkungan Keong Mata Lembu Turbo argyrostoma Linnaeus 1758. Pages II 59-66 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB, Bogor. Sparre, P., & S. C. Venema. 1998. Introduction to Tropical Fish Stock Assessment Part 1: Manual. FAO, Rome. —. 1999. Introduksi Pengkajian Stok Ikan Tropis, Buku 1: Manual. Kerjasama Organisasi Pangan dan Pertanian Perserikatan Bangsa Bangsa dan Pusat Penelitian dan Pengembangan Perikanan Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Jakarta Indonesia. Staikou, A. 1998. Aspects of life cycle, population dynamics, growth and secondary production of the pulmonate snail (Cepaea vindobonensis (Ferrussac, 1821) in northern Greece. J. Moll. Stud. 64: 297-308.

159

Tanner, J. T. 1978. Guide to the Studi of Animal Popolations. The University of Tennessee Press, Knoxville. Tarumingkeng, R. C. 1994. Dinamika Populasi Kajian Ekologi Kuantitatif. Pustaka Sinar Harapan dan Universitas Kristen Krida Wacana. Tuahatu, J. W., & F. F. Lokollo. 2009. Pemanfaatan sumberdaya laut oleh perempuan di desa Ameth dan pengaruhnya terhadap struktur komunitas organisme bentik (Moluska) di zona pasang surut. 1-5. Turner, S.J., S.F. Thrush, J.E. Hewitt, V.J. Cummings & G. Funnell. 1999. Fishing Impacts and the Degradation or Loss of Habitat Structure. Fisheries Management and Ecology. 6. 401-420. Ujianti, R. M. D., B. Hendrarto, & S. Rudiyanti. 2009. Distribusi dan Kelimpahan Gastropoda di Kawasan Mangrove Desa Surodadi Kec. Sayung Demak. Pages II 151-160 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Bogor. Yamaguchi, M. 1977. Shell Growth and Mortality Rates in the Coral Reef Gastropod Cerithium nodulosum in Pago Bay, Guam, Mariana Islands. Mar. Biol. 44: 249-263. Yulianda, F. 2009. Perkembangan Larva Keong (Laut) Macan, Babylonia spirata (Linnaeus 1758). Pages II 177-188 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor. Zahida, F. 1998. Assessment of Some Characters of Pomacea spp in Luzon, Philippines. Pages 172. College of Science. University of the Phlippines, Diliman, Quezon City. —. 1999. Assessment of Some Character of Pomacea spp in Luzon Philippines: I. Breeding, Operculum and Anatomy of Reproductive System. Biota IV: 11-21.

160

—. 2002. Keanekaragaman Gastropoda di Pantai Wedi Ombo, Gunung Kidul, Yogyakarta. Pages 21. Fakultas Biologi, Universitas Atma Jaya Yogyakarta, Yogyakarta. —. & M. B. Sinulingga. 2004. Kajian Awal Pemanenan Siput Laut (Gastropoda) di Pantai Krakal, Yogyakarta: I. Volume Pemanenan. Biota IX: 136-143. —., M. B. Sinulingga, & W. N. Jati. 2005. Kajian Awal Pemanenan Siput Laut (Gastropoda) di Pantai Krakal , Yogyakarta: II. Aktivitas Pemanen. Biota X: 24-30. —., & Jusup Subagja. 2010. Penggunaan Operkulum dalam Penentuan Umur pada Rhinoclavis sinensis Gmelin 1791 (Gastropoda: Cerithiidae). Biota XV (3): 435-440

161

Lampiran 1. Grafik-grafik Modal Progression Analysis 2005

200501

200502

200503

200504

200505

200506 Gambar 36. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang gambar menunjukkan tahun diikuti bulan.

162

200508

200509

200510

200511 Gambar 37. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang gambar menunjukkan tahun diikuti bulan.

163

Lampiran 2. Grafik-grafik Modal Progression Analisis 2006

200601

200602

200603

200605

200606

200607 Gambar 38. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang gambar menunjukkan tahun diikuti bulan

164

200608

200609

200610

200611

200612 Gambar 39. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang gambar menunjukkan tahun diikuti bulan

165

Lampiran 3. Grafik-grafik Modal Progression Analisis 2007

200701

200702

200703

200704

200705

200706 Gambar 40. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang gambar menunjukkan tahun diikuti bulan.

166

200707

200708

200709

200710

200711

200712 Gambar 41. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang gambar menunjukkan tahun diikuti bulan.

167

Lampiran 4. Grafik-grafik Modal Progression Analisis 2008

200801

200803

200804

200805

200806 Gambar 42. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang gambar menunjukkan tahun diikuti bulan.

168

200807

200809

200810 Gambar 43. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang gambar menunjukkan tahun diikuti bulan. Keterangan: Tidak ada grafik pada bulan-bulan yang sebaran populasinya memiliki Indeks separasi kecil.

169

Lampiran 5. Kurva VBGF tahun 2005 dan 2006

A.

B.

Gambar 44. Kurva Von Bertalanffy Growth Formula. A. Sampel tahun 2005, dengan nilai K scan: 0,41, dan L∞:41,48. B. Sampel tahun 2006, dengan nilai K scan: 0,43, L∞:41,48.

170

Lampiran 5. Kurva VBGF tahun 2007 dan 2008.

C.

D.

Gambar 45. Kurva VBGF terbentuk dari nilai K scan pada C. Sampel tahun 2007 dengan nilai K scan: 0,46, dan L∞:41,48. D. sampel tahun 2008 dengan nilai K scan: 0,49, dan L∞:41,48.

171

Lampiran 6. Estimasi t o dari plot Von Bertalanffy X t1=1 t2=2 t3=3 t4=4 t5=5 t6=6

Lt 14.7 25.2 31.8 36.0 38.8 40.5

-ln(1-L(t)/L∞ 0.4114 0.8633 1.3082 1.749 2.21016 2.6497

Mengestimasi K dan to dr VBGF 3

y = 0.4478x - 0.0353 R2 = 1

-ln(1-L(t)/Linf)

2.5 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 0

1

2

3

4 t

K

Linear (K)

Kemiringan = K Y=0.478X-0.0353 a =-0.0353 b = 0.478/th t o = - a/b = 0.0756 Jadi K = 0,47 /th dan t o=0,08

172

5

6

7

Lampiran 7. Pola rekrutmen R. sinensis tahun 2005–2008

A.

C.

B.

D.

Gambar 46. Pola rekrutmen R. sinensis dengan pola bimodal A. Tahun 2005, B. Tahun 2006, C. Tahun 2007 dan D. Tahun 2008.

173

Lampiran 8. Simulasi Monte Carlo tahun 2005

Monte Carlo Simulation of LFD (length frequency data) 2005 Januari age frek Mean L Sd of L 0 30 7,12 7,532 1 37 15,4 12,700 2 33 16,87 13,515 3 0 0 0 Febr age frek Mean L Sd of L 0 18 17,33 3,075 1 20 27,05 3,379 2 12 29,25 4,434 3 0 0 0 Maret age frek Mean L Sd of L 0 16 17,38 3,284 1 16 28,06 3,669 2 18 29,89 4,804 3 0 0 0 April age frek Mean L Sd of L 0 19 19,55 3,407 1 8 29,38 4,224 2 23 28,89 4,261 3 0 0 0 Mei Age frek Mean L Sd of L 0 14 21,71 4,264 1 15 26,77 4,949 2 19 31,24 4,495 3 2 33,50 4, 72 Juni age frek Mean L Sd of L 0 10 21,20 3,433 1 17 25,85 4,649 2 23 30,20 4,743 3 0 0 0

Juli age 0 1 2 3 Agt age 0 1 2 3 Sept age 0 1 2 3 Okt age 0 1 2 3 Nov age 0 1 2 3 Des age 0 1 2 3

174

frek Mean L Sd of L 15 19,63 6,010 15 26,37 4,642 15 28,10 4,102 5 30,90 2,510 frek Mean L Sd of L 5 14,70 3,899 18 24,22 5,256 19 29,97 4,168 8 30,63 6,128 frek Mean L Sd of L 4 8,25 2,062 21 25,02 4,535 22 27,27 3,408 3 32,83 5,63 frek Mean L Sd of L 13 10,50 2,582 24 24,79 4,268 13 27,96 3,971 0 0 0 frek Mean L Sd of L 9 1,61 5,754 28 26,39 3,594 13 30,12 4,464 0 0 0 frek Mean L Sd of L 18 14,39 3,341 15 25,97 3,482 17 27,85 4,107 0 0 0

Lampiran 9. Simulasi Monte Carlo tahun 2006

Monte Carlo Simulation of LFD (length frequency data) 2006 Januari age frek Mean L Sd of L 0 36 8,98 7,098 1 27 13,61 12,180 2 37 14,42 13,951 3 0 0 0 Febr age frek Mean L Sd of L 0 16 17,56 3,623 1 24 26,33 4,082 2 10 28,40 3,281 3 0 0 0 Maret age frek Mean L Sd of L 0 16 19,25 3,357 1 14 26,0 2,794 2 20 28,8 4,305 3 0 0 0 April age frek Mean L Sd of L 0 11 18,41 3,048 1 22 27,77 4,289 2 17 29,56 5,031 3 0 0 0 Mei Age frek Mean L Sd of L 0 12 21,25 3,223 1 18 28,28 4,246 2 18 29,06 4,292 3 2 31,50 4,863 Juni age frek Mean L Sd of L 0 11 21,14 4,056 1 23 29,54 5,330 2 15 29,97 4,549 3 1 027,50 2,7

Juli age 0 1 2 3 Agt age 0 1 2 3 Sept age 0 1 2 3 Okt age 0 1 2 3 Nov age 0 1 2 3 Des age 0 1 2 3

175

frek Mean L Sd of L 7 18,50 6,377 15 26,23 5,230 24 28,88 4,009 4 29,75 4,856 frek Mean L Sd of L 4 22,0 7,853 18 23,67 4,062 23 30,85 4,292 5 28,50 5,992 frek Mean L Sd of L 5 11,10 2,51 23 23,98 4,621 20 27,90 4,593 2 31,0 4,139 frek Mean L Sd of L 9 9,61 3,951 24 25,92 4,169 17 27,91 4,570 0 0 0 frek Mean L Sd of L 11 11,77 3,849 14 24,93 3,777 25 28,74 4,428 0 0 0 frek Mean L Sd of L 10 15 3,951 20 27 4,161 20 29 5,205 0 0 0

Lampiran 10. Simulasi Monte Carlo tahun 2007

Monte Carlo Simulation of LFD (length frequency data) 2007 Januari age frek Mean L Sd of L 0 33 8,69 8,587 1 37 14,01 13,683 2 30 17,78 12,581 3 0 0 0 Febr age frek Mean L Sd of L 0 18 16,67 3,034 1 14 25,14 4,877 2 18 29,50 3,087 3 0 0 0 Maret age frek Mean L Sd of L 0 13 19,65 4,337 1 23 26,85 4,365 2 14 28,50 3,351 3 0 0 0 April age frek Mean L Sd of L 0 14 18,57 2,495 1 18 27,67 4,731 2 18 28,94 4,176 3 0 0 0 Mei Age frek Mean L Sd of L 0 15 20,90 3,203 1 16 28,0 5,55 2 18 29,61 3,27 3 1 29,50 2,90 Juni age frek Mean L Sd of L 0 19 20,39 3,542 1 14 25,36 6,062 2 16 27,38 4,978 3 1 33,50 3,30

Juli age 0 1 2 3 Agt age 0 1 2 3 Sept age 0 1 2 3 Okt age 0 1 2 3 Nov age 0 1 2 3 Des age 0 1 2 3

176

frek Mean L Sd of L 6 21,5 3,162 20 24,85 4,966 19 29,61 3,494 5 29,30 4,147 frek Mean L Sd of L 3 9,5 16,401 23 27,15 3,761 16 28,81 5,121 8 26,50 3,381 frek Mean L Sd of L 5 12,10 1,517 24 25,17 4,669 17 28,5 3,775 4 34,5 4,83 frek Mean L Sd of L 11 7,95 2,464 22 25,68 3,673 17 26,74 3,961 0 0 0 frek Mean L Sd of L 11 13,14 3,668 15 26,17 5,024 24 28,46 4,319 0 0 0 frek Mean L Sd of L 15 15,03 3,642 16 26,94 3,966 19 29,76 3,709 0 0 0

Lampiran 11. Simulasi Monte Carlo tahun 2008

Monte Carlo Simulation of LFD (length frequency data) 2008 Januari age frek Mean L Sd of L 0 33 7,82 6,847 1 39 14,06 12,221 2 28 16,05 13,932 3 0 0 0 Febr age frek Mean L Sd of L 0 19 17,55 2,549 1 13 25,50 4,564 2 18 29,06 4,435 3 0 0 0 Maret age frek Mean L Sd of L 0 19 17,97 3,255 1 13 26,96 3,665 2 18 28,06 4,314 3 0 0 0 April age frek Mean L Sd of L 0 21 19,60 3,285 1 18 25,89 4,017 2 11 30,50 4,382 3 0 0 0 Mei Age frek Mean L Sd of L 0 10 21,50 3,944 1 17 28,21 4,058 2 23 29,54 4,977 3 0 0 0 Juni age frek Mean L Sd of L 0 16 21,19 2,469 1 16 27,38 4,365 2 17 28,03 4,679 3 1 27,50 2,7

Juli age 0 1 2 3 Agt age 0 1 2 3 Sept age 0 1 2 3 Okt age 0 1 2 3 Nov age 0 1 2 3 Des age 0 1 2 3

177

frek Mean L Sd of L 8 23,25 4,027 17 26,74 4,684 19 28,61 3,315 6 28,83 3,933 frek Mean L Sd of L 7 12,79 6,921 16 24,63 5,830 23 29,20 5,191 4 29,50 7,528 frek Mean L Sd of L 4 8,25 2,217 22 24,64 4,335 20 28,25 5,098 4 28,75 2,872 frek Mean L Sd of L 11 10,59 2,663 20 24,65 4,705 19 28,76 3,331 0 0 0 frek Mean L Sd of L 10 13,70 3,458 19 23,87 3,435 21 28,64 4,453 0 0 0 frek Mean L Sd of L 17 14,56 3,249 12 25 3,849 21 30,26 4,753 0 0 0

Lampiran 12. Grafik Length Converted Catch Curve per tahun

A.

B.

C.

D.

Gambar 47. Grafik mortalitas dengan metode Length Converted Catch Curve (LCCC) per tahun. A. 2005. B. 2006. C. 2007. dan D. 2008.

178

Lampiran 13. Tabel regresi mortalitas metode LCCC Tabel 13. Regresi mortalitas pada persamaan Length Converted Catch Curve. Regression of Mortality Number of Observation Intercept (a) SD of Intercept 95% Confidence interval of Intercept Slope (b) Sd of Slope 95% Confidence of Interval of slope Mean value of x’s Sd of x’s 'Mean value of y’s Sd of y’s Correlation of coefficient r Correlation of coeficient r2

2005

2006

2007

2008

2005-2008

3 6.314 0.932 -5.53818.166 -0.734 0.144 -2.5641.096 6.440 0.856 1.587 0.640 -0.9813 0.9630

3 9.099 2.957 -28.48146.679 -1.011 0.479 -7.0995.077 6.137 0.816 2.896 0.913 -0.9037 0.8166

3 8.159 4.351 -47.14463.462 -0.616 0.457 -6.4245.192 9.467 1.253 2.326 0.961 0.8032 0.6452

3 12.725 0.811 2.41923.031 -2.084 0.149 -3.982- 0.187 5.403 0.691 1.462 1.443 -0.9974 0.9949

3 17.180 4.184 -35.99470.354 -1.384 0.359 -5.9443.176 11.598 1.471 1.128 2.103 -0.9680 0.9370

179

Lampiran 14. Simulasi Monte Carlo untuk Hari Kelahiran tahun 2005-2008

Birthday 2005 J F M A M J J A S O N D

J

F

M

A

7 9 5 11 5 10 4 3 10 26 9 9 15 7 13 20 5 25 3 6

M

J

J

A

S

O

J

F

M

A 10 8 8 7 7 16 3 3 12 22 10 16 14 8 10 26 3 22 3 8

M 12 8 15 10

8

8 4 4 12 7 9 3 0 20 19 7 7 14 17 5 7 9 14 17 3 10 14 17 5

J J A S 34 33 11 18 8 5

7 9

D

15 31 34 13 14 14 8 18 6 7

Birthday 2006

J F M A M J J A S O N D

N

O

N

D

2 7 4 7 6 12 2 4 18 18 6 6 14 18 6 9 3 13 22 3 5 12 18 8 10 18 5

180

10 4 14 16 8

Birthday 2007

J J F M A M J J A S O N D

F

M

A 13 6 9 6 3 14 8 4 11 22 13 7 20 6 14 16 8 21 3 7

M 11 11 18 5

8

J J A S 24 34 18 15 9 9

6 7

O

N

D

7 7 5 7 5 13 12 7 10 10 3 6 19 17 5 7 14 19 4 11 19 5

4 5 14 18 11

Birthday 2008

J J F M A M J J A S O N D

F

M

A 13 11 3 8 9 8 9 5 13 17 8 12 19 5 9 21 7 23 8 9

M 14 10 19 6

5

J J A S 26 37 10 17 9 6

8 7

O

N

D

6 7 6 5 3 11 4 8 13 16 8 4 11 17 10 7 9 13 17 4 9 7 20 6 15 19 4

Monte Carlo 2005 L∞: 30mm s.d. 0,2 K :1,5 s.d. 0,2 Recruit 2005-2008 tetap J F M A 0,33 Mortality 2005-2008 age Natural mortality 0 4,3 1 3,6 2 2,9 3 2,2

M 0,33

J 0,67

J 1,0

181

A 0,33

S

O

N

D

View more...

Comments

Copyright ©2017 KUPDF Inc.
SUPPORT KUPDF