Jurnal Perikanan dan Kelautan
Volume 8 Nomor 2. Desember 2018
Halaman :  126 – 143
Kondisi Kesehatan dan Variasi Spasial Karakteristik Populasi Rhizophora apiculata Pada Kawasan Industri Perminyakan dan Non Industri
Di Provinsi Riau
(Health Conditions and Spatial Variations in Rhizophora apiculata Population Characteristics in the Petroleum Industry Area and Non-Industry
in Riau Province)
1,2*) Syahrial, 3) Dietriech G Bengen, 3) Tri Prartono, 4) Bintal Amin
1) Wahana Alam Bahari Jl. Syech Umar Kelurahan Pangkalan Sesai - Dumai Barat, Dumai 28824
2) Belukap Mangrove Club Jl. HR. Soebrantas Km 12,5 Simpang Baru Tampan, Pekanbaru 28293
3) Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor Jl. Agatis, Kampus IPB Dramaga, Bogor, Jawa Barat 16680
4) Jurusan Ilmu Kelautan, Universitas Riau, Jl. Bina Widya Km 12,5 Simpang Baru, Kampus UNRI Panam, Pekanbaru, Riau 28293
*) Korespondensi : syahrial.bmc@gmail.com
Diterima : 31 Oktober 2018 / Disetujui : 31 Januari 2019

## ABSTRAK
Lingkungan  laut  saat  ini  mulai  tercemar  dan  secara  langsung  mempengaruhi  biota  yang ada  di  sekitarnya.  Kajian  kondisi  kesehatan  dan  variasi  spasial  karakteristik  populasi Rhizophora  apiculata dilakukan  pada  ekosistem  mangrove  di  sekitar  kawasan  industri perminyakan  dan  non industri  Provinsi  Riau.  Penelitian ini  bertujuan  sebagai  data dasar evaluasi terhadap pengelolaan mangrove di Provinsi Riau. Pengambilan sampel dilakukan menggunakan  transek  garis  yang  ditarik  dari  titik  acuan  (tegakan  mangrove  terluar) dengan  arah tegak  lurus  garis  pantai  sampai  ke  daratan  dan  dibuat  petak  contoh dengan ukuran 10x10 m 2 . Sampel daun, buah dan bunga diambil secara acak berdasarkan petak contoh  yang  dibuat.  Kemudian  diawetkan  dengan  alkohol  70%  dan  diberi  label. Selanjutnya  dibawa  ke  laboratorium  untuk  diukur  morfometrik  dan  dihitung  jumlah stomatanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa populasi R. apiculata di semua stasiun dalam kondisi yang tidak sehat.  Selain itu, kompetisi individual dan daya adaptasi yang dimiliki  populasi R.  apiculata sangat  rendah  yakni  berkisar  antara  09.53  –  17.27%  dan mengambarkan pertumbuhan yang lebih mengelompok serta kompetisi antar individunya sangat  tinggi.  Hasil  analisis  diskriminan  memperlihatkan  bahwa  variabel  morfometrik yang paling mencirikan antara populasi R. apiculata pada kawasan industri perminyakan dengan  non  industri  adalah  panjang  tangkai  daun.  Berdasarkan  hasil  analisis  PCA, variabel yang paling menentukan baik buruknya kondisi kesehatan populasi R. apiculata adalah parameter logam berat Pb, pH, suhu dan DO perairan.
Kata kunci : kesehatan, Rhizophora apiculata , mangrove, kawasan industri, Riau

## ABSTRACT
The  current  marine  environment  has  begun  to  be  polluted  and  will  directly  affect  the biota  around  it.  The  study  of  health  conditions  and  spatial  variations  in  the characteristics  of  the  population  of  Rhizophora  apiculata  was  carried  out  in  the mangrove ecosystem around the oil and non-industrial areas of Riau Province. This study aims at a baseline for evaluating mangrove management in Riau Province. Sampling is carried  out  using  line  transects  drawn  from  the  reference  point  (outermost  mangrove stands)  in  a  direction  perpendicular  to  the  coastline  to  the  mainland  and  sample  plots made with a size of 10 X 10 m 2 . Samples of leaves, fruits, and flowers are taken randomly based  on  the  sample  plots  made.  Then  preserved  with  70%  alcohol  and  labeled.  The preserved samples were taken to the laboratory to measure morphometrics and calculate the  number  of  stomats.  The  results  showed  that  the  population  of  R.  apiculata  at  all stations  was  in  an  unhealthy  condition.  In  addition,  individual  competition  and adaptability possessed by the population of R. apiculata are very low, ranging from 09.53 -  17.27%  and  illustrating  more  group  growth  and  very  high  competition  among individuals.  Furthermore,  the  discriminant  analysis  shows  that  the  morphometric variables  that  most  characterize  the  population  of  R.  apiculata  in  the  oil  industry  with non-industrial areas are the length of the stem. Based on the results of PCA analysis, the variables  that  most  determine  the  poor  health  of  the  population  of  R.  apiculata  are  the parameters of Pb heavy metals, pH, temperature and DO waters.
Keywords : health, Rhizophora apiculata, mangrove, industrial area, Riau.

## PENDAHULUAN
Hutan  mangrove  merupakan  hutan  yang  unik,  berfungsi  sebagai  daerah asuhan bagi fauna akuatik,  habitat  penting bagi biota ikan, krustasea, makro dan mikrofauna  yang  tergabung  dalam  jaringan  makanan  (Kaewtubtim et  al. 2016). Kemudian  keberadaan  hutan  mangrove  juga  secara  signifikan  dapat  mengurangi jatuhnya korban yang disebabkan oleh tsunami (Bayas et al. 2011), menstabilkan garis  pantai  dengan  mengurangi  ketinggian  dan  energi  ombak  (Barbier  2012, McIvor et al. 2012a, McIvor et al. 2012b, Spalding et al. 2014, Marois dan Mitsch 2015,  Sandilyan  dan  Kathiresan  2015),  mengubah  kekeruhan  perairan  melalui perangkap  sedimen  (Satheeshkumar  dan  Khan  2012,  Gillis et  al. 2014)  hingga bermanfaat  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  terhadap  sosio-ekonomi penduduk sekitarnya (Bayen 2012, Alongi 2014, Huxham et al. 2015, Sarno et al. 2015).
Holguin et  al. (2006)  menyatakan  bahwa  ekosistem  mangrove  yang  ada  di muka bumi saat ini sedang mengalami tekanan. Hal ini salah satunya disebabkan oleh ancaman urbanisasi dan industrialisasi  yang telah memaksakan bahan kimia berbahaya, baik itu dari pertanian, budidaya kolam, tumpahan minyak, air limbah maupun limbah industri (MacFarlane et al. 2007, Vane et al. 2009, Polidoro et al. 2010,  Chaudhuri et  al. 2014).  Selain  itu,  aktivitas-aktivitas  manusia  yang  utama sebagai penggerak rusaknya hutan mangrove dapat berupa peningkatan populasi, pembangunan  pesisir,  memuncaknya  desakan  ekonomi,  konversi  industri pertanian  dan  perikanan  skala  kecil,  pengambilan  hasil  hutan  yang  berlebihan, erosi,  sedimentasi,  pendangkalan  akibat  pertanian  dan  deforestasi  terestrial (Gilman et al. 2008, Walters et al. 2008).

## Jurnal Perikanan dan Kelautan Volume 8 Nomor 2 : 126 – 143. Desember 2018
Menurut Polidoro et al. (2010) kehilangan mangrove global sudah mencapai 30-50% sejak tahun 1960, dengan laju deforestasinya mencapai 1-2.1% per tahun (Donato et al. 2011) dan pada tahun 2100 hutan mangrove akan hilang sekitar 10- 15%  akibat  dari  perubahan  iklim  (Alongi  2008),  sehingga  akan  berdampak terhadap  kerentanan  masyarakat  pesisir  maupun  kekayaan  negara  berkembang (Barbier  2014,  Spalding et  al. 2014).  Selain  itu,  juga  berdampak  terhadap keamanan  pangan  (UNEP  2014)  dan  menyebabkan  kerugian  yang  signifikan terhadap  perikanan  pesisir,  dimana  hutan  mangrove  merupakan  salah  satu ekosistem  yang  paling  produktif  dalam  skala  global  bersamaan  dengan  terumbu karang dan hutan lainnya (Holguin et al. 2006).
Terlepas  dari  hal  di  atas,  pencemaran  minyak  sering  terjadi  di  ekosistem mangrove  dan  telah  memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  pertumbuhannya. Baker (1982) menyatakan bahwa efek jangka pendek dari tumpahan minyak yang akut  adalah  lebih  cenderung  menyebabkan  kematian  pada  anakan  mangrove  dan defoliasi  pada  daun.  Selain  itu,  penyebab  kerusakan  ekosistem  mangrove  dari cemaran minyak lebih mengarah ke gangguan fisik (Soemodihardjo dan Soeroyo 1994)  seperti  kecepatan  tumbuh,  penurunan  produktivitas  (Saenger et  al. 1983) dan terjadinya defoliasi maupun kematian (Bilal 1989). Menurut Mastaller (1996) pada  umumnya  ada  dua  bentuk  kerusakan  mangrove  yang  diakibatkan  oleh pencemaran  minyak  yaitu  1)  pohon  mangrove  akan  mengalami  defoliasi  dalam jangka  waktu  1-2  bulan  dan  selanjutnya  menyebabkan  kematian  jika  terjadi tumpahan dalam skala besar, dan 2) terjadi pengaruh sub-letal seperti terbukanya kanopi,  penurunan  laju  pertumbuhan  serta  perubahan  dalam  komposisi  jenis mangrove jika terjadi tumpahan di sedimen pada skala kecil.
Selain  itu,  Soemodihardjo  dan  Soeroyo  (1994)  menambahkan  bahwa pencemaran  minyak  yang  akut  pada  mangrove  akan  menutup  seluruh  sistem perakarannya, sehingga terjadi penyumbatan total lentisel-lentisel akar napas dan akhirnya  mangrove  menjadi  mati.  Kemudian  Clark  (1986)  menyatakan  bahwa pengaruh  minyak  terhadap  penutupan  sistem  perakaran  mangrove  akan menurunkan  tingkat  oksigen  dalam  ruang  akar  sebesar  1-2%  selama  2  hari. Sementara  Setyono  dan  Soetarto  (2008)  menyatakan  bahwa  tumpahan  minyak CPO (Crude  Palm  Oil) yang  menutupi  permukaan  air  akan  menyebabkan penurunan konsentrasi DO dan menaikkan COD maupun BOD serta meninggikan daya hantar listrik, sehingga mempengaruhi proses adaptasi hutan mangrove.
Mengingat  pentingnya  ekosistem  mangrove  bagi  kehidupan  biota  pesisir dan  laut  serta  padatnya  aktivitas  industri  minyak  di  Provinsi  Riau,  maka  kajian kondisi kesehatan dan variasi spasial karakteristik populasi Rhizophora apiculata sangat perlu dilakukan sebagai data dasar mengevaluasi pengelolaan mangrove di Provinsi Riau dan Indonesia umumnya

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan  November  hingga  Desember  2014  di pesisir pantai Kota Dumai dan Kabupaten Bengkalis (Gambar 1). Stasiun 1 adalah ekosistem  mangrove  di  sekitar  KID  Lubuk  Gaung  yang  merupakan  kawasan industri CPO (Kota Dumai), Stasiun 2 di ekosistem mangrove sekitar KID Bukit Kapur  Raksa  yang  merupakan  gabungan  kilang minyak Pertamina Refinery  Unit
II Dumai,  Chevron dan industri  CPO (Kota Dumai). Sementara Stasiun  3 adalah ekosistem  mangrove  di  sekitar  KIBB  yang  merupakan  kilang  minyak  Pertamina UP  II Pakning (Kabupaten Bengkalis)  dan Stasiun 4 adalah  ekosistem mangrove di  Tanjung  Medang  Rupat  Utara  yang  merupakan  kawasan  alami  mangrove, dimana tidak ada aktivitas industri di sekitarnya (Kabupaten Bengkalis).
Gambar  1.  Peta  lokasi  penelitian  di  ekosistem  mangrove  sekitar  lokasi  kawasan industry perminyakan Kota Dumai dan Kabupaten Bengkalis Provinsi Riau

## Alat dan Bahan
Penelitian ini menggunakan alat rol meter, buku identifikasi mangrove Noor et al. (2006), data sheet, kamera, GPS Garmin Montana 650, water quality meter (suhu,  DO,  salinitas,  pH),  ORP  meter  Lutron  203, eckman  grab dan cool  box . Sementara  alat  yang  digunakan  saat  di  laboratorium  adalah caliper , petri  disc, silet , objek  glass,  cover  glass,  mikroskop, hand  counter, oven,  alat  penumbuk (mortar),  ayakan  bertingkat,  kertas  saring  whattman  No.  1, Atomic  Absorption Spectroscopy (AAS)  Perkin  Elmer  3110,  timbangan  analitik  dan  gelas  ukur. Kemudian bahan yang digunakan selama penelitian adalah alkohol 70%, aquades, larutan  HNO 3 teknis  70%, baycline ,  safranin  1%,  gliserin  30%,  HClO 4 ,  Natrium Sulfat (Na 2 SO 4 ), pelarut petroleum ether 125 ml dan sampel sedimen.

## Pengumpulan Data Lapangan

## Data kondisi populasi Rhizophora apiculata
Pengambilan sampel dilakukan menggunakan transek garis yang ditarik dari titik acuan (tegakan mangrove terluar) dengan arah tegak lurus garis pantai sampai ke  daratan  dan  dibuat  petak  contoh  dengan  ukuran  10x10  m 2 (Bengen  2004). Penarikan  transek  garis  dilakukan  pada  tiap  stasiun.  Tiap  stasiun  terdiri  dari  3 transek  dan  tiap  transek  terdiri  dari  3  plot,  sehingga  jumlah  plot  untuk  semua stasiun  sebanyak  36  plot.  Kemudian  sampel  daun,  buah  dan  bunga R.  apiculata
diambil secara acak berdasarkan petak contoh yang dibuat dan diawetkan dengan alkohol 70% serta diberi label. Selanjutnya dibawa ke laboratorium untuk diukur morfometrik dan dihitung jumlah stomatanya.

## Data kualitas perairan
Pengukuran  kualitas  perairan  dilakukan  dengan  cara  insitu,  dimana pengukuran  dilakukan  dengan  cara  mengambil  contoh  air  pada  masing-masing stasiun  pengamatan.  Parameter  kualitas  perairan  yang  diukur  meliputi  suhu perairan, pH, salinitas dan oksigen terlarut ( Dissolved Oxygen /DO) menggunakan water  quality  meter ,  sementara  Oksidasi  Reduksi  Potensial  (ORP)/potensial redoks perairan diukur menggunakan ORP Meter Litron 203.

## Data kualitas sedimen (TPH, trigliserida dan logam berat Pb)
Sampel  sedimen  perairan  diambil  menggunakan eckman  grab pada  daerah intertidal  dengan  kedalaman  air  5-10  m.  Setiap  stasiun  dibagi  atas  tiga  titik pengambilan sampel dengan jarak titik sampling ± 500 m. Sampel sedimen yang didapat  dimasukkan  ke  dalam  kantong  plastik,  kemudian  diikat  dan  dimasukkan ke  dalam cool  box .  Selanjutnya  dibawa  ke  laboratorium  untuk  dianalisis konsentrasi Total Petroleum Hydrocarbon (TPH), trigliserida dan logam berat Pb.

## Pengumpulan Data di Laboratorium

## Data Morfometrik Rhizophora apiculata
Pengukuran  morfometrik R.  apiculata dilakukan  pada  setiap  sampel  yang diambil  dengan  menggunakan caliper dan  teknik  pengukurannya  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Penghitungan Jumlah Stomata Daun
Pembuatan  preparat  stomata  dilakukan  dengan  mencuci  terlebih  dahulu sampel  daun R.  apiculata menggunakan  aquades,  kemudian  direndam  dengan HNO 3 teknis 70% hingga lunak dan dicuci lagi dengan aquades. Daun diletakkan ke  wadah petri  disc (bagian  belakang)  selanjutnya  dikikis  hingga  transparan menggunakan silet. Hasil kikisan tersebut direndam ke aquades sekitar ± 1 menit dan  direndam  pada  baycline  ±  2  menit  sampai  klorofil/zat  warna  sayatan menghilang  dan  sayatannya  direndam  ke  aquades  lagi.  Kemudian  di  letakkan  di atas  objek  glass  dan  diteteskan  1  tetes  zat  pewarna  safranin  1%.  Sayatan  yang telah ditetaskan dengan pewarna safranin, dibersihkan dengan aquades 5-10 tetes, kemudian  diteteskan  gliserin  30%  sebanyak  1  tetes  dan  ditutup  dengan  cover glass.  Sayatan  atau  preparat  siap  diamati  di  bawah  mikroskop.  Selanjutnya, dihitung  jumlah  stomata  daun  menggunakan hand  counter dan  dituliskan  ke lembaran data sheet (Sass 1951; Lestari 2006; Yulia dan Juliarni 2007; Damayanti 2007;  Fatonah et  al. 2013).  Penghitungan  jumlah  stomata  dilakukan  sebanyak  5 bidang  pandang  dan  tiap  lembaran  daun  dibagi  menjadi  tiga  (3)  bagian pengamatan yaitu pangkal, tengah dan ujung daun.
Gambar  2.  Pengukuran  morfometrik  (a)  panjang  daun,  lebar  daun  dan  panjang tangkai daun, (b) panjang, lebar dan mahkota bunga; serta (c) panjang dan diameter buah R. apiculata (Kitamura et al. 1997)

## Analisis logam berat Pb
Sampel  diambil  lebih  kurang  150  gram  pada  masing-masing  titik pengambilan  sampel,  kemudian  dikeringkan  dalam  oven  pada  suhu  80 0 C sampai dicapai  berat  konstan.  Sedimen  yang  telah  kering,  kemudian  digerus  dengan menggunakan  alat  penumbuk  (mortar)  dan  selanjutnya  diayak  dengan menggunakan ayakan bertingkat untuk mendapatkan fraksi sedimen kecil dari 63 mikron,  selanjutnya  sampel  didestruksi  dalam  kombinasi  larutan  HNO 3 dan HClO 4 dengan  perbandingan  4:1  yang  menggunakan block  digester pada  suhu rendah (40 0 C) selama 1 jam dan kemudian suhu dinaikan menjadi 140 0 C selama 3 jam.  Sampel  sedimen  yang  terdestruksi  secara  sempurna,  kemudian  didinginkan dan  diencerkan  dengan  aquades  menjadi  40  ml  dan  disaring  dengan  kertas whattman No. 1 (untuk menghindari penyumbatan pipa kapiler pada saat analisis sampel dengan AAS) dan disimpan dalam botol sampel (Mucha et al . 2003; Yap et al . 2002), kemudian sampel dianalisis kandungan logam beratnya satu per satu menggunakan AAS.
Perhitungan  kandungan  logam  berat  Pb  sedimen  berdasarkan  Yap et  al. (2002) dilakukan dengan rumus:
Dimana : C : Konsentrasi yang sebenarnya dari sampel (µg/g) A : Nilai konsentrasi AAS (µg/ml) V : Volume sampel (ml) G : Berat sampel (gr)

## Analisis sampel minyak
Prosedur  analisis  kandungan  minyak  sedimen  dilakukan  dengan menggunakan metode soxhlet (Woodman dalam Sudarmadji et al. 1997). Prinsip kerjanya  adalah  sampel  sedimen  yang  telah  diperoleh,  ditimbang  terlebih  dahulu menggunakan  timbangan  analitik  yang  dialaskan  dengan  kertas  saring  dalam keadaan  0  (nol)  gram,  kemudian  sebanyak  500  gr  sampel  sedimen  diletakkan  di atas  kertas  saringan  dan  diberi  larutan  Natrium  Sulfat  (Na 2 SO 4 )  1  gr,  sehingga didapat  berat  sampel.  Selanjutnya  labu  ditimbang  untuk  mendapatkan  berat kosong  dan soxhlet dipanaskan  terlebih  dahulu.  Sampel  yang  telah  ditimbang, kemudian dimasukkan ke dalam timbel ekstraksi soxhlet dan pendingin dialirkan melalui  kondensor.  Tabung  ekstrasi  dipasang  pada  alat  distilasi soxhlet dengan pelarut petroleum ether 125 ml per sampel selama 5 jam, kemudian dipindahkan ke  dalam  gelas  ukur  untuk  dilihat  sisa  larutan  yang  terpakai.  Hasil  ekstraksi minyak dalam labu dimasukkan ke oven untuk pengeringan selama 2 jam dengan suhu  70 0 C  sampai  berat  konstan.  Berat  residu  dalam  labu  kemudian  ditimbang untuk dinyatakan sebagai berat minyak.

## Analisis TPH dan trigliserida dengan GC-MS
Minyak  yang  diperoleh  dari  hasil  analisis  metode soxhlet ,  selanjutnya dianalisis  untuk  mengetahui  konsentrasi  TPH  dan  trigliseridanya  menggunakan kromatografi  gas-spektrometer  massa  (GC-MS).  Analisis  TPH  dengan  GC-MS menggunakan  kolom  BD5  dilakukan  dengan  kondisi  suhu  kolom  60 0 C,  suhu detector  300 0 C,  suhu  injector  270 0 C,  suhu  deprogram  awal  60 0 C,  selanjutnya dinaikkan 15°C/menit-510 0 C, waktu analisis dibutuhkan selama 30 menit, tekanan 80.2 kpa, laju alir 1.32 ml/menit, split ratio 200 dan linear velocity 41.7 ml/menit. (Munawar dan Zaidan 2013).
Analisis  trigliserida  dilakukan  menggunakan  kolom  Rtx-5MS  dengan panjang  30  m  dan  diameter  dalam  kolom  0.25  mm,  dimana  kondisi  temperatur oven kolom 100 0 C; temperatur injektor 300 0 C; tekanan gas pembawa 22 kPa, laju alir  total  80  ml/menit,  laju  alir  kolom  0.50  ml/menit,  rasio  split  153,  program temperatur  100 0 C  (ditahan  selama  5  menit),  dinaikkan  dengan  laju  10 0 C/menit sampai  dengan  270 0 C  (ditahan  selama  8  menit),  temperatur  sumber  ion  250 0 C, temperatur interface 300 0 C dan rentang deteksi m/z 30-600 (Tahir dan Yoeswono 2009).

## Analisis Data

## Kondisi kesehatan Rhizophora apiculata
Penentuan  kondisi  kesehatan R.  apiculata diolah  dengan  suatu  indeks menggunakan rumus Lugo (1978) :
1) Morfometrik daun
Dimana: a = bilangan konstan; L = lebar daun; P = panjang daun
2) Morfometrik bunga
Dimana: a = bilangan konstan; L = lebar bunga; P = panjang bunga
3) Morfometrik buah
Dimana: a = bilangan konstan; D = diameter buah; P = panjang buah
Hasil  modifikasi  Lugo  (1978)  bertujuan  untuk  melihat  banyaknya  populasi morfometrik  yang  terbentuk  dan  melihat  pemencaran  nilai-nilai  morfometrik daun,  bunga  maupun  buah  yang  tergambar  pada  grafik  distribusi  log  normal. Grafik  distribusi  log  normal  adalah  hubungan  antara  selang  kelas  morfometrik (daun,  bunga  dan  buah)  yang  terletak  pada  sumbu  X,  sedangkan  persentase kumulatif terletak pada sumbu Y. Kisaran grafik distribusi normal sumbu X antara 1 sampai 10 dan sumbu Y antara 0 sampai 100.
Garis linier merupakan pengertian logaritmik yang diupayakan membentuk perpotongan  nilai  tengah  frekuensi  kumulatif  (µ)  dan  simpangannya  (δ), kemudian  interpolasi  dilakukan  dengan  mengamati  titik  perpotongan  garis  bantu dengan  sumbu  X.  Patahan-patahan  yang  terjadi  dimungkinkan  karena  adanya perbedaan  interpretasi  pada  variabel  yang  digunakan.  Garis  interpolasi  lurus menunjukkan sistem yang masih baik, status komunitas masih seimbang dan tidak mengalami  tekanan  dari  luar.  Sementara  garis  interpolasi  patah  menunjukkan sistem  pada  kondisi  rapuh  ( multiple  marginal ),  status  komunitas  terganggu  dan mengalami gangguan dari luar. Apabila populasi morfometrik yang terbentuk oleh garis  linier  sedikit,  maka  populasi  mangrove  semakin  sehat  karena morfometriknya  relatif  konstan.  Sebaliknya,  apabila  populasi  morfometrik  yang terbentuk  oleh  garis  linier  banyak,  maka  populasi R.  apiculata semakin  tidak sehat.
Kompetisi  individual  dan  daya  adaptasi  populasi R.  apiculata berdasarkan pemencaran  nilai-nilai  morfometriknya  digunakan  koefisien  keragaman  (CV) dengan rumus (Walpole 1995) :
Dimana:
CV = koefisien keragaman; M = rata-rata morfometrik; St. dev =simpangan baku
Apabila  nilai  koefisien  keragaman  semakin  besar,  maka  populasi  memiliki nilai  morfometrik  yang  memencar  dan  dengan  pemencaran  tersebut  kompetisi antar individu suatu populasi berkurang serta menunjukkan adanya daya adaptasi yang  luas.  Sebaliknya,  semakin  rendah  nilai  koefisien  keragaman,  maka menunjukkan  populasi  mengelompok  dan  dengan  pengelompokkan  tersebut kompetisi  antar  individu  suatu  populasi  sangat  tinggi  serta  menunjukkan  adanya daya adaptasi yang rendah.

## Data variasi spasial karakteristik populasi
Untuk  mengidentifikasikan  karakteristik  populasi  yang  paling  berperan terhadap variasi spasial R. apiculata , maka dilakukan dengan pendekatan analisis diskriminan  ( Discriminant  Analysis/DA )  (Bengen  2000).  Dalam  penelitian  ini, faktor  respon  dikarakterisasikan  oleh  kawasan  industri  minyak  dan  non  industri, sedangkan  faktor  penjelas  dikarakterisasikan  oleh  morfometrik R.  apiculata . Kemudian  a nalisis  diskriminan  menggunakan Statistical  Package  for  Social Science (SPSS) versi 19.

## Faktor penentu kesehatan populasi Rhizophora apiculata
Untuk  menentukan faktor-faktor  yang  menentukan  baik  buruknya  kondisi kesehatan  populasi R.  apiculata antara  kawasan  industri  perminyakan  dan kawasan  non  industri digunakan  analisis  statistik  multivariabel  yang  didasarkan pada  analisis  komponen  utama  ( Principle  Component Analysis /PCA) menggunakan  SPSS  versi  19.  PCA  adalah  suatu  analisis  yang  menjelaskan struktur  varian-kovarian  dari  suatu  himpunan  variabel  yang  melalui  beberapa kombinasi  linear  dari  variable–variabel  tersebut  (Johnson  dan  Wichern  2007). Kemudian PCA bertujuan untuk mengekstraksi data kualitas lingkungan menjadi suatu  informasi  dalam  bentuk  matriks  yang  memiliki  kemiripan  atau  hubungan antar atribut dan dalam bentuk grafik yang mudah diintepretasikan (Bengen 2000; Pradhan et al . 2009).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi kesehatan Rhizophora apiculata
Gambar  3-6  memperlihatkan  adanya  dua  garis  linier  yang  saling  tidak bersambungan atau terjadi patahan, baik itu pada daun, bunga maupun buah. Hal ini menunjukkan populasi R. apiculata di semua stasiun dalam kondisi yang tidak sehat,  diduga  disebabkan  oleh  aktivitas-aktivitas  yang  ada  di  lokasi  penelitian. Tekanan  terbesar  pada  zona  pesisir  di  wilayah  perairan  Asia  Timur  (Indonesia, Malaysia,  Filipina,  Singapura  dan  Thailand)  terutama  disebabkan  oleh pertambangan  mineral  industri,  pengeboran  dan  produksi  minyak,  eksploitasi hutan  untuk  kayu  bakar,  konversi  lahan  pertanian  dan  akuakultur,  bahan  bakar rumah  tangga,  arang,  deforestasi,  pembangunan  pesisir  maupun  pencemaran (Fortes 1988).
Kompetisi individual dan daya adaptasi yang dimiliki populasi R. apiculata berdasarkan  pemencaran  nilai-nilai  morfometriknya  ditabulasi  pada  Tabel  1. Tabel  1  memperlihatkan  rendahnya  nilai  rata-rata  koefisien  keragaman morfometrik daun, bunga dan buah di semua stasiun yakni berkisar antara 09.53 – 17.27%.  Hal  ini  menunjukkan  pertumbuhan  populasi R.  apiculata lebih mengelompok  dan  kompetisi  antar  individunya  sangat  tinggi,  sehingga menyebabkan daya adaptasi populasi R. apiculata lebih rendah. Nurhamiyawan et al. (2013) menyatakan bahwa terjadinya kompetisi dalam suatu ekosistem adalah untuk  memperebutkan  kebutuhan  hidup  yang  sama,  dalam  hal  ini,  kebutuhan hidup  mangrove  yang  sering  diperebutkan  dapat  berupa  unsur  hara,  air  tawar maupun cahaya matahari.
Tabel  1.  Nilai  koefisien  keragaman R.  apiculata berdasarkan  pemencaran morfometrik Morfometrik Stasiun Pengamatan Stasiun 1 (%) Stasiun 2 (%) Stasiun 3 (%) Stasiun 4 (%) Daun 10.96 08.54 10.95 11.58 Bunga 18.68 19.98 12.72 13.26 Buah 22.17 00.07 15.92 17.74 Rata-Rata 17.27 09.53 13.19 14.19

## Variasi spasial karakteristik populasi Rhizophora apiculata
Hasil  olahan  data  kualitatif  dan  kuantitatif  menggunakan  analisis diskriminan terhadap 253 sampel morfologi R. apiculata , diperoleh 129 sampel di kawasan  industri  minyak  dan  124  sampel  di  kawasan  non  industri.  Fungsi diskriminan antara kawasan industri minyak dengan non industri dalam penelitian ini adalah:
D  =  –1.708  (konstan)  +  0.110  (X1)  –  4.729  (X2)  +  2.348  (X3)  +  4.051  (X4)  –
0.168 (X5) + 1.085 (X6)
Keterangan:  D:  skor  diskriminan;  X1:  panjang  buah;  X2:  diameter  buah;  X3: panjang kelopak bunga; X4: lebar kelopak bunga; X5: panjang daun;
X6: panjang tangkai daun.
Gambar 3. Grafik distribusi normal morfometrik R. apiculata Stasiun 1
Gambar 4. Grafik distribusi normal morfometrik R. apiculata Stasiun 2
Gambar 5. Grafik distribusi normal morfometrik R. apiculata Stasiun 3
Gambar 6. Grafik distribusi normal morfometrik R. apiculata Stasiun 4
Peranan  masing-masing  variabel  dalam  fungsi  diskriminan  dapat  diketahui dari  nilai  koefisien  baku  (terstandarisasi)  dan  struktur  matriks  yang  ada.  Tabel  2 memperlihatkan bahwa pada kolom koefisien baku terdapat nilai yang positif (X1, X3, X4 dan X6) dan ada nilai yang negatif (X2 dan X5). Koefisien baku bernilai positif  mengambarkan  bahwa  semakin  besar  nilai  koefisien  baku  dari  suatu variabel  bebas  (prediktor),  maka  semakin  besar  pula discriminating  power dari variabel  yang  bersangkutan.  Kondisi  sebaliknya  terjadi  pada  variabel  dengan koefisien  baku  yang  bernilai  negatif.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  diketahui bahwa  variabel  yang  paling  mencirikan  antara  kawasan  industri  minyak  dan kawasan  non  industri  adalah  panjang  tangkai  daun  (X6  =  0.577).  Hal  ini disebabkan  tingginya  kerapatan  populasi R.  apiculata di  kawasan  non  industri serta respon untuk mendapatkan cahaya  yang cukup. Onrizal (2005) menyatakan
bahwa  daun-daun  mangrove  yang  berada  pada  tajuk  teratas,  maka  secara  tajam posisinya  condong  dan  kadang-kadang  posisinya  mendekati  vertikal,  sedangkan daun  yang  berada  jauh  atau  di  antara  tajuk,  posisinya  cenderung  horizontal, sehingga radiasi sinar matahari hanya terseleksi sepanjang permukaan fotosintetik saja.

## Tabel 2 Ringkasan hasil analisis diskriminan
Konst. = –1,708 Wilks' Lambda F-value p-level Koefisien Baku Struktur Matriks Variabel X 1 0.966 8.826 0.003 0.398 0.215 X 2 0.776 72.256 0.000 -0.711 -0.614 X 3 0.851 43.981 0.000 0.397 0.479 X 4 0.864 39.398 0.000 0.288 0.454 X 5 0.995 1.383 0.241 -0.520 -0.085 X 6 0.972 7.339 0.007 0.577 0.196

## Pengaruh kualitas lingkungan terhadap populasi Rhizophora apiculata
Hasil  analisis  PCA  memperlihatkan  bahwa  terdapat  3  variabel  yang menentukan baik buruknya kondisi kesehatan populasi R. apiculata , baik itu pada kawasan  industri  perminyakan  maupun  pada  kawasan  non  industri.  Variabel pertama ditentukan oleh parameter logam berat Pb, pH, suhu dan DO. Sementara variabel kedua ditentukan oleh parameter TPH dan trigliserida, sedangkan varibel ketiga ditentukan oleh salinitas dan potensial redoks (Tabel 3).
Selanjutnya, Tabel 3 juga memperlihatkan bahwa variabel pertama memiliki nilai  varian  yang  tinggi  bila  dibandingkan  dengan  variabel  yang  lain,  sehingga parameter  logam  berat  Pb,  pH,  suhu  dan  DO  merupakan  faktor  utama  yang menentukan baik buruknya kondisi kesehatan populasi R. apiculata pada kawasan industri  perminyakan  dan  kawasan  non  industri  Provinsi  Riau.  Forstner  dan Muller (1981) menyatakan bahwa sedimen laut di daerah pesisir yang berdekatan dengan  daerah  industri,  biasanya  tercemar  oleh  logam  berat  dengan  jumlahnya lebih  tinggi  daripada  yang  disebabkan  secara  alami.  Kemudian  Chan  (1995)  dan Chen et  al. (2007)  menyatakan  bahwa  aktivitas  dari  pelabuhan  maupun  industri dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  peningkatan  konsentrasi logam berat di kawasan sekitarnya
Tabel 3 Ringkasan Analisis Komponen Utama (PCA) populasi R. apiculata pada kawasan industri perminyakan dan non industri di Provinsi Riau Principal Component (PC) Nama Variabel Faktor Loading Varian yang dijelaskan (%)
1
Logam berat Pb 0.905 33.36 pH 0.871 Suhu -0.685 DO -0.599 2 TPH 0.983 30.34 Trigliserida 0.982 3 Salinitas 0.916 15.57 Potensial Redoks 0.590

## KESIMPULAN
Kondisi  kesehatan  populasi R.  apiculata di  kawasan  industri  perminyakan Provinsi  Riau  dan  kawasan  non  industri  banyak  mengalami  tekanan  atau gangguan  dari  luar,  komunitasnya  terganggu  dan  sistemnya  rapuh.  Kemudian variabel  yang paling mencirikan antara populasi R. apiculata di kawasan industri minyak  dengan  kawasan  non  industri  adalah  panjang  tangkai  daun,  sedangkan variabel  yang  paling  menentukan  baik  buruknya  kondisi  kesehatan  populasi R. apiculata antar dua kawasan adalah parameter logam berat Pb, pH, suhu dan DO

## DAFTAR PUSTAKA
Alongi  DM.  2008.  Mangrove  forests:  Resilience,  protection  from  tsunamis,  and responses  to  global  climate  change. Estuarine,  Coastal  and  Shelf  Science 76:1-13.
Alongi  DM.  2014.  Carbon  cycling  and  storage  in  mangrove  forests. Annual Review of Marine Science 6:195–219.
Baker JM.  1982. Mangrove swamps  and the oil industry. Oil  and Petrochemical Pollution 1:5-22.
Barbier  EB.  2012.  Progress  and  challenges  in  valuing  coastal  and  marine ecosystem services. Review of Environmental Economics and Policy 6(1):1– 19.
Barbier EB. 2014. A global strategy for protecting vulnerable coastal populations.
Science 345(6202):1250-1251.
Bayas JCL, Marohn C, Dercon G, Dewi S, Piepho HP, Joshi L, Noordwijk MN,
Cadisch G. 2011. Influence of coastal vegetation on the 2004 tsunami wave impact  in  west  Aceh. Proceedings  of  The  National  Academy  of  Sciences 108(46):18612–18617.
Bayen  S.  2012.  Occurrence,  bioavailability  and  toxic  effects  of  trace  metals  and organic  contaminants  in  mangrove  ecosystems:  A  review. Environment International 48:84-101.
Bengen  DG.  2000. Teknik  Pengambilan  Contoh  dan  Analisis  Data  Biofisik Sumberdaya Pesisir . PKSPL-IPB. Bogor (ID): IPB Pr.
Bengen  DG.  2004. Pedoman  Teknis  Pengenalan  dan  Pengelolaan  Ekosistem Mangrove . Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan IPB. Bogor.
Bilal J. 1989. Long and short term effects of oil pollution on marine ecosystem in ASEAN  regoin. Proceedings Joint  CCOP/ASCOPE/NECOR  Workshop  on Regional  (ASEAN)  Oil  Spill  Contingency  Planning/Oil  Drift  Model, Environmental  Impact  Analysis  and  Water  Efflument  from  Plat- Forms/Refineries. 1989 October 9-14.
Chan  KM.  1995.  Metallothionein:  Potential  biomarker  monitoring  heavy  metal pollution in fish around Hong Kong. Marine Pollution Bulletin 31:411 - 415.
Chaudhuri  P,  Nath  B,  Birch  G.  2014.  Accumulation  of  trace  metals  in  grey mangrove Avicennia  marina fine  nutritive  roots:  The  role  of  rhizosphere processes. Marine Pollution Bulletin 79:284-292.
Chen C, Kao C, Chen C, Dong C. 2007. Distribution and accumulation of heavy metals in sediments of Kaoshiung Harbor, Taiwan. Chemosphere 66:1431 - 1440.
Clark RB. 1986. Marine pollution . Oxford (ENG): Claredon Pr.
Damayanti  F.  2007.  Analisis  jumlah  kromosom  dan  anatomi  stomata  pada beberapa  plasma  nutfah  Pisang  ( Musa sp.)  asal  Kalimantan  Timur. Bioscientiae 4(2):53-61.
Donato DC, Kauffman JB, Murdiyarso D, Kurnianto S, Stidham M, Kanninen M. 2011. Mangroves among the most carbon-rich forests in the tropics. Nature Geoscience 4:293-297.
Fatonah  S,  Asih  D,  Mulyanti  D,  Iriani  D.  2013.  Penentuan  waktu  pembukaan stomata  pada  gulma Melastoma  malabathricum L.  di  perkebunan  Gambir Kampar, Riau. Biospecies 6(2):15-22.
Forstner  U,  Muller  G.  1981.  Concentrations  of  heavy  metals  and  polycychie aromatic hydrocarbons in river sediments: Geochemical  background, man's influence and environmental impact. Geojournal 5(5):417- 432.
Fortes  MD.  1988.  Mangrove  and  seagrass  beds  of  East  Asia:  Habitats  under stress. Ambio 17(3):207-213.
Gillis  LG,  Bouma  TJ,  Jones  CG,  Katwijk  MMV,  Nagelkerken  I,  Jeuken  CJL, Herman  PMJ,  Ziegler  AD.  2014.  Potential  for  landscape-scale  positive interactions  among  tropical  marine  ecosystems. Marine  Ecology  Progress Series 503:289–303.
Gilman  EL,  Ellison  J,  Duke  NC,  Field  C.  2008.  Threats  to  mangroves  from climate  change  and  adaptation  option:  A  review. Aquatic  Botany 89:237- 250.
Holguin  G,  Gonzalez-Zamorano  P,  De-Bashan  LE,  Mendoza  R,  Amador  E, Bashan  Y.  2006.  Mangrove  health  in  an  arid  environment  encroached  by urban  devolopment  –  A  case  study. Science  of  The  Total  Environment 363:260- 274.
Huxam  M,  Emerton  L,  Kairo  J,  Munyi  F,  Abdirizak  H,  Muriuki  T,  Nunun  F, Briers  RA.  2015.  Applying  climate  compatible  development  and  economic valuation to coastal management: A case study of Kenya's mangrove forests. Environmental Management 157:168-181.
Johnson  R,  Wichern  D.  2007. Applied  Multivariate  Statistical  Analysis .  6th  ed. New Jersey (NJ): Pearson Prentice Hall.
Kaewtubtim  P,  Meeinkuirt  W,  Seepom  S,  Pichtel  J.  2016.  Heavy  metal phytoremediation  potential  of  plant  species  in  a  mangrove  ecosystem  in Pattani  Bay,  Thailand. Applied  Ecology  and  Environmental  Research 14(1):367-382.
Kitamura S, Chairil A, Amalyos C, Shigeyuki B. 1997. Buku Panduan Mangrove di Indonesia - Bali dan Lombok . Okinawa (JPN): JICA.
Lestari  EG.  2006.  Hubungan  antara  kerapatan  stomata  dengan  ketahanan kekeringan  pada  somaklon  padi  Gajahmungkur,  Towuti  dan  IR  64. Biodiversitas 7(1):44-48.
Lugo AE. 1978. Stress and Ecosystems, p. 62- 101. In: Energy and Environmental Stress in Aquatic Systems . U.S. DOE Symp.Ser. CONF-77 114.NTIS.
MacFarlane  GR,  Koller  CE,  Blomberg  SP.  2007.  Accumulation  and  partitioning of  heavy  metals  in  mangroves:  A  synthesis  of  field-based  studies. Chemosphere 69:1454-1464.
Marois  DE,  Mitsch  WJ.  2015.  Coastal  protection  from  tsunamis  and  cyclones provided  by  mangrove  wetlands  –  a  review. International  Journal  of Biodiversity Science, Ecosystem Services & Management 1:71-83.
Mastaller M.  1996. Destruction of mangrove  wetlands-causes  and consequences.
Natural Resources and Development 43(44):37-57.
McIvor A, Moller I, Spencer T, Spalding M. 2012a. Reduction of Wind and Swell Waves  by  Mangroves .  Natural  Coastal  Protection  Series:  Report  1. Cambridge  Coastal  Research  Unit  Working  Paper  40.  Published  by  The Nature Conservancy and Wetlands International. 27 p.
McIvor  A,  Moller  I,  Spencer  T,  Spalding  M.  2012b. Storm  Surge  Reduction  by Mangroves . Natural Coastal Protection Series: Report 2 Cambridge Coastal Research  Unit  Working  Paper  41.  Published  by  The  Nature  Conservancy and Wetlands International. 35 p.
Mucha AP, Vasconcelos MTSD, Bordalo AA. 2003. Macro benthic community in the  Douro  Estuary:  Relations  with  trace  metals  and  natural  sediment characteristics. Environmental Pollution 121:169–180.
Munawar, Zaidan. 2013. Bioremediasi limbah minyak bumi dengan teknik biopile di lapangan Klamono Papua. Sains dan Matematika 1(2):41-46.
Noor  YR,  Khazali  M,  Suryadiputra  INN.  2006. Panduan  Pengenalan  Mangrove di Indonesia . Bogor (ID):PHKA/WI-IP.
Nurhamiyawan  ENL,  Prihandono  B,  Helmi.  2013.  Analisis  dinamika  model kompetisi  dua  populasi  yang  hidup  besama  di  titik  kesetimbangan  tidak terdefinisi. Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya 2(3):197- 204.
Onrizal. 2005. Adaptasi Tumbuhan Mangrove pada Lingkungan Salin dan Jenuh Air .  Jurusan  Kehutanan  Fakultas  Pertanian.  Universitas  Sumatera  Utara.
Medan.
Polidoro  BA,  Carpenter  KE,  Collins  L,  Duke  NC,  Ellison  AM,  Ellison  JC,
Farnsworth  EJ,  Fernando  ES,  Kathiresan  K,  Koedam  NE,  Livingstone  SR, Miyagi  T,  Moore  GE,  Nam  VN,  Ong  JE,  Primavera  JH,  Salmo  SG, Sanciangco JC, Sukardjo S, Wang Y, Yong JWH. 2010. The loss of species:
Mangrove  extinction  risk  and  geographic  area  of  global  concern. Plos  One 5(4):1-10.
Pradhan UK, Shirodkar  PV, Sahu BK. 2009. Physico-chemical  characteristics of the  coastal  water  off  Devi  estuary,  Orissa  and  evaluation  of  its  seasonal changes using chemometric techniques. Current Science 96(9):1203-1209.
Saenger  P,  Hegerl  J,  Davie  JDS.  1983. Global  Status  of  Mangrove  Ecosystem . Commission on Ecology Papers No.3. IUCN. Gland, Switzerland.
Sandilyan S, Kathiresan K. 2015. Mangroves as bioshield: An undis putable fact. Ocean and Coastal Management 103:94-96.
Sarno,  Suwignyo  RA,  Dahlan  Z,  Mundandar,  Ridho  MR.  2015.  Primary mangrove  forest  structure  and  biodiversity. International  Journal  of Agriculture System 3(2):135-141.
Sass JE. 1951. Botanical Microtehnique . Iowa: Iowa State Coll Pr.
Satheeshkumar  P,  Khan  AB.  2012.  Identification  of  mangrove  water  quality  by multivariate  statistical  analysis  methods  in  Pondicherry  coast,  India. Environmental Monitoring and Assessment 184:3761–3774.
Setyono P, Soetarto  ES.  2008. Biomonitoring degradasi  ekosistem akibat limbah CPO  di  Muara  Sungai  Mentaya  Kalimantan  Tengah  dengan  metode elektromorf isozim esterase. Biodiversitas 9(3):232-236.
Soemodihardjo  S,  Soeroyo.  1994.  Dampak  pencemaran  terhadap  komunitas mangrove. Dalam:  Seminar  Pemantauan  Pencemaran  Laut .  1994  Februari 07 – 09. Jakarta, Indonesia. Jakarta (ID). Hlm 92-98.
Spalding MD, Ruffo S, Lacambra C, Meliane I, Hale LZ, Shepard CC, Beck MW. 2014.  The  role  of  ecosystems  in  coastal  protection:  Adapting  to  climate change and coastal hazards. Ocean and Coastal Management 90:50-57.
Sudarmadji,  Hargono  S,  Suhardi  B.  1997. Prosedur  Analisa  untuk  Bahan Makanan dan Pertanian . Yogyakarta (ID): Liberty.
Tahir I, Yoeswono. 2009. Optimasi proses transesterifikasi minyak sawit dengan methanol  dan  katalis  KOH  untuk  pembuatan  biodiesel. Dalam:  Seminar Nasional Kimia Jurusan Pendidikan FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta . 17 Oktober 2009. Yogyakarta, Indonesia. Hal 179-184.
[UNEP]  United  Nations  Environment  Programme.  2014. The  Importance  of Mangroves  to  People:  A  Call  To  Action .  van  Bochove  J,  Sullivan  E, Nakamura  T.  (Eds).  United  Nations  Environment  Programme  World Conservation Monitoring Centre, Cambridge.128 p.
Vane  CH,  Harrison  I,  Kim  AW,  Moss-Hayes  V,  Vickers  BP,  Hong  K.  2009. Organic  and  metal  contamination  in  surface  mangrove  sediments  of  South China. Marine Pollution Bulletin 58:134–144.
Walpole RE. 1995. Pengantar Statistika: Edisi 3 . Jakarta (ID): Gramedia Pustaka Utama. 516 hal.
Walters BB, Ronnback P, Kovacs JM, Crona B, Hussain SA, Badola R, Primavera JH,  Barbier  E,  Dahdouh-Guebas  F.  2008.  Ethnobiology,  socio-economics and  management  of  mangrove  forests:  A  review. Aquatic  Botany 89:220- 236.
Yap CK,  Ismail A, Tan  SG, Omar  H. 2002. Concentrations of Cu and Pb in  the offshore  and  intertidal  sediments  of  the  west  coast  of  Peninsular  Malaysia. Environment International 28:467–479.
Yulia  ND,  Juliarni.  2007. Paraphalaenopsis  laycockii (M.  R.  Henderson)  A.  D. Hawkes:  Tinjauan  terhadap  morfologi  tanaman  dan  anatomi  daun. Buletin Kebun Raya Indonesia 10(2):47-52.