## SELEKSI PARAMETER PEMBENTUK INDEKS KUALITAS PERAIRAN UNTUK PENGEMBANGAN BUDI DAYA LAUT: STUDI KASUS PERAIRAN TELUK SINABANG, ACEH

## PARAMETERS SELECTION FOR WATER QUALITY INDEX CONSTRUCTION FOR MARICULTURE DEVELOPMENT: A CASE STUDY IN SINABANG BAY, ACEH
Erlania 1) , I Nyoman Radiarta 2) & Joni Haryadi 3)

## ABSTRAK
Indeks Kualitas Perairan ( Water Quality Indices /WQI) telah dikembangkan dan digunakan untuk menganalisis dan menginterpretasikan kondisi perairan, namun implementasi secara spesifik pada budi daya laut masih belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis parameter penting pembentuk WQI dalam penentuan kesesuaian perairan untuk pengembangan budi daya laut di perairan Teluk Sinabang, Aceh. Nilai pengukuran parameter kualitas perairan yang terkumpul sebanyak  63  titik  pengamatan  untuk  data in situ , dalam proses analisis statistik direduksi menjadi 20 titik pengamatan berdasarkan jumlah data ex situ .  Parameter  yang  diukur  meliputi  suhu,  pH,  DO,  TDS,  konduktivitas,  BOD,  N  total,  nitrat, nitrit,  amonium,  P  total,  dan  ortofosfat.  Penghitungan  nilai  WQI  dilakukan  dengan  tiga  pendekatan,  yaitu:  (1)  berdasarkan seluruh parameter (WQI obj ); (2) parameter hasil seleksi menggunakan Principal Component Analysis /PCA (WQI min-x ); dan (3) parameter kunci yang dipilih menurut kebutuhan aktivitas budi daya laut secara umum (WQI min-aq ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai WQI min yang paling mendekati nilai WQI obj (72,67) adalah WQI min-2 (69,75) dan diikuti oleh WQI min-aq (60,19). Hal ini menunjukkan bahwa parameter yang membangun WQI min-2 dan WQI min-aq sudah cukup mewakili untuk menggambarkan kondisi perairan  Teluk  Sinabang.  Kedua  nilai  WQI min yang  diperoleh  berdasarkan  beberapa  parameter  terseleksi  mengindikasikan bahwa nilai tersebut secara umum dapat digunakan untuk mengetahui kelayakan suatu perairan untuk pengembangan budi daya laut. Kondisi perairan Teluk Sinabang tergolong baik (level II) berdasarkan nilai WQI obj dan sedang (level III) berdasarkan kedua WQI min ,  yang  mengindikasikan  bahwa  aktivitas  budi  daya  masih  dapat  dilakukan  pada  perairan  tersebut  dengan memperhatikan aspek kelestarian lingkungan perairan.
Keywords: Seleksi parameter, indeks kualitas perairan, pengembangan budi daya laut, Teluk Sinabang.

## ABSTRACT
Water Quality Indices (WQI) have been widely developed and used for analysing and interpreting of water conditions. This study was aimed to analyse important parameters for WQI construction in order to examine water suitability for mariculture development in Sinabang Bay, Aceh. In situ data were collected from total 63 observation sites, and these data were then reduced to 20 data followed the number of ex situ observation site for statistical analysis process. The parameters were included temperature, pH, DO, TDS, conductivity, BOD, total N, nitrate, nitrite, ammonium, total P, and orthophosphate. WQI calculations were carried out with three approaches: (1) WQI obj based on all parameters; (2) WQI min-x based on parameters which were resulted from selection process using Principal Component Analysis/PCA; and (3) WQI min-aq following to several key parameters chosen to fit with general requirement for mariculture activities. The results showed that WQImin with the closest values to WQI obj (72.67) were WQI min-2 (69.75) and WQI min-aq (60.19). These values indicated that selected parameters of WQI min-2 and WQI min-aq were sufficiently represented to describe water conditions in Sinabang Bay. Both indices of WQI min values which calculated using selected parameters indicated that they could be used to examine the water suitability for mariculture
1) Pusat Riset Perikanan, BRSDMKP, Jakarta.
2) Balai Riset dan Observasi Laut, BRSDMKP, Parancak.
3) Balai Riset Pemulihan Sumber Daya Ikan, BRSDMKP, Jatiluhur. Diterima : 17 May 2016; Diterima Setelah Perbaikan : 19 May 2016; Disetujui Terbit : 31 August 2017
Jl. Pasir Putih II Ancol Timur, Jakarta Utara 14430.   Email: erlania_elleen@yahoo.com

## JURNAL SEGARA
http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/segara
ISSN    : 1907-0659 e-ISSN : 2461-1166 Nomor Akreditasi: 766/AU3/P2MI-LIPI/10/2016

## PENDAHULUAN
Kabupaten  Simeulue  memiliki  potensi  kelautan dan  perikanan  yang  cukup  besar  dimana  terdapat  6 teluk besar dengan luas total 1.575,6 ha yang sangat potensial  bagi  usaha  budi  daya  laut,  salah  satunya yaitu  Teluk  Sinabang  dengan  luas  3.946  ha,  yang merupakan  satu  dari  tiga  teluk  besar  (Teluk  Sibigo, Teluk Dalam, dan Teluk Sinabang) yang telah ditetapkan sebagai lokasi pengembangan marikultur di Kabupaten Simeulue  (Anonimous,  2015).  Teluk  Sinabang merupakan  perairan  yang  terletak  di  Kota  Sinabang, dimana terdapat berbagai aktivitas manusia di sekitar kawasan pesisir perairan tersebut yang menyebabkan kompleknya  kondisi  perairan  tersebut.  Kawasan perairan ini berpotensi untuk pengembangan aktivitas budi daya laut, seperti budi daya ikan menggunakan Keramba  Jaring  Apung  (KJA)  dengan  komoditas potensial seperti kerapu, lobster, dan teripang; budi daya rumput laut, tiram mutiara, dan jenis kekerangan lainnya,  karena  komoditas  tersebut  cukup  banyak ditemukan  di  kawasan  sekitar  Pulau  Simeulue. Pengembangan  budi  daya  laut  di  kawasan  Teluk Sinabang  memerlukan  berbagai  pertimbangan, diantaranya  pengaturan  tata  ruang  pemanfaatan kawasan,  sehingga  tidak  mengganggu  aktivitas  lain dan  tidak  menyebabkan  dampak  negatif  terhadap kualitas  perairan.  Analisis  sebaran  kondisi  kualitas perairan secara menyeluruh sangat diperlukan sebagai informasi awal dalam pengelolaan kawasan perairan, sehingga pemanfaatan kawasan dapat disesuaikan dengan kondisi karakteristik perairan tersebut.
Kualitas perairan sangat ditentukan oleh berbagai proses  alami  dan  pengaruh  antropogenik.  Berbagai input yang masuk ke badan air akibat aktivitas manusia menimbulkan dampak pada ekosistem alami perairan dalam bentuk proses  fisik, kimia, maupun biologi dan menyebabkan  perubahan  kondisi  kualitas  perairan (Lobato et al ., 2015). Kriteria standar kualitas perairan tetah ditetapkan oleh berbagai institusi nasional maupun  internasional.  Penilaian  parameter  kualitas perairan  secara  konvensional  yang  membandingkan nilai hasil pengukuran dengan nilai standar atau baku mutu  yang  telah  ditetapkan  masih  belum  dapat memberikan informasi perkembangan keseluruhan dari kualitas perairan secara spasial maupun temporal (Nayak  &  Patil,  2015).  Walaupun  pemodelan  secara matematis merupakan pendekatan terbaik untuk menentukan tren kondisi kualitas perairan, namun dalam hal ini dibutuhkan upaya yang lebih besar, biaya yang cukup tinggi, keahlian khusus, serta tidak mudah
Seleksi Parameter Pembentuk Indeks ....... Teluk Sinabang, Aceh (Erlania. et al.)
untuk diaplikasikan (Koçer & Sevgili, 2014).
Indeks Kualitas Perairan ( Water Quality Index / WQI) merupakan sebuah nilai matematis tanpa satuan yang mengkombinasikan berbagai variabel/parameter kualitas air menjadi satu nilai melalui proses normalisasi dan  pembobotan  terhadap  nilai-nilai  parameter  yang memiliki  satuan  yang  berbeda-beda  (Simões et al ., 2008;  Jha et al .,  2015).  Berbagai  WQI  telah dikembangkan dan digunakan untuk menganalisis berbagai fenomena perairan, antara lain bio- assessment , kondisi habitat perairan, dampak aktivitas pertanian terhadap perairan, kondisi ekologi perairan, serta seleksi variabel untuk memantau kondisi perairan (Effendi et al ., 2015; Whittaker et al ., 2014). WQI juga telah  banyak  digunakan  untuk  mengetahui  dampak aktivitas  akuakultur  terhadap  perairan  (Simões et al ., 2008; Koçer & Sevgili, 2014). U.S. National Sanitation Foundation (NSF)  telah  mengembangkan  NSF-WQI yang dijadikan dasar dalam pengembangan berbagai indeks kualitas perairan; selain itu berbagai institusi internasional juga telah mengeluarkan kriteria kualitas perairan  yang  dapat  dipelajari  untuk  pengembangan WQI  yang  lebih  umum  dan  dapat  digunakan  untuk mengindikasikan kondisi kualitas perairan secara keseluruhan  (Said et al .,  2004).  WQI  dapat disederhanakan  dengan  mempertimbangkan  hanya variabel-variabel lingkungan yang bersifat kritikal yang mempengaruhi bagian tertentu dari kualitas perairan (Simões et al .,  2008).  Analisis  WQI  dengan mempertimbangkan  parameter-parameter  kunci  yang diseleksi untuk mengetahui kesesuaian perairan bagi aktivitas budi daya laut yang dihasilkan pada penelitian ini  merupakan  penelitian  awal  yang  juga  pertama kalinya  dilakukan  di  perairan  pesisir  Indonesia, terutama untuk kawasan perairan di Kabupaten Simeulue, Aceh.
Berdasarkan  hasil interview dengan pembudi daya  setempat,  aktivitas  budi  daya  ikan  di  Teluk Sinabang telah dilakukan oleh masyarakat sejak tahun 1990-an, namun pada saat dilakukan observasi lapang hanya tersisa empat unit KJA yang masih beroperasi dan  beberapa  unit  KJA idle (Gambar  1),  yang disebabkan  berbagai  tantangan  yang  dihadapi  oleh pembudidaya,  salah  satunya  yaitu  kompleksitas aktivitas di kawasan Teluk Sinabang yang berpengaruh terhadap kondisi perairan sendiri dan tingkat keberhasilan budi daya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis parameter penting pembentuk WQI dalam penentuan kesesuaian perairan untuk pengembangan  budi  daya  laut  di  perairan  Teluk
development. Water conditions of Sinabang Bay were rated as good condition (level II) based on WQI obj and medium condition (level III) based on both of WQI min , which indicated that the aquaculture activities were still allowed with environmental aspects consideration.
Keywords: Selection parameters, Water Quality Index (WQI), mariculture development, Sinabang Bay.
Sinabang,  Provinsi Aceh.  Pada  penelitian  ini  analisis kondisi perairan menggunakan WQI baru dilakukan secara spasial, sehingga untuk penelitian lebih lanjut perlu  dilakukan  analisis  secara  temporal.  Namun demikian hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi informasi awal dalam seleksi penentuan parameter penting pembentuk WQI untuk penentuan lokasi pengembangan budi daya laut.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi dan Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilakukan  di  Teluk  Sinabang Kabupaten Simeulue Provinsi Aceh (Gambar 1). Teluk Sinabang terletak di kota Sinabang yang merupakan ibukota Kabupaten Simeulue, dimana perairan tersebut mendapat pengaruh dan input dari  daratan  yang berasal  dari  berbagai  aktivitas  masyarakat  di  kota Sinabang.
Pengumpulan data lapangan dilakukan pada Agustus  2015.  Data  lapangan  dikumpulkan  pada  63 titik pengamatan yang secara spasial disebar merata agar dapat mewakili dan mengetahui karakteristik kawasan perairan Teluk Sinabang secara keseluruhan, dimana belum tersedia data terkait karakteristik kawasan  tersebut  secara  detail  dan  menyeluruh  dari hasil penelitian sebelumnya. Lokasi titik pengamatan dirancang  dengan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) dengan mempertimbangkan keterwakilan kawasan perairan.  Pengukuran  parameter  kualitas  perairan secara in situ dilakukan pada seluruh titik pengamatan, yang mencakup parameter suhu, pH, oksigen terlarut ( Dissolved Oxygen /DO),  padatan  terlarut  total  ( Total Dissolved Solids /TDS), dan konduktivitas. Pengambilan contoh air juga dilakukan pada 20 titik pengamatan untuk pengukuran parameter kualitas perairan secara ex situ yang terdiri atas parameter Biochemical Oxygen Demand /BOD,  N  total,  nitrat  (NO 3- N),  nitrit  (NO 2- N),
amonium  (NH 4 ),  P  total,  dan  ortofosfat  (PO 4- P).
Lokasi penelitian dengan sebaran titik pengamatan dan existing KJA di Teluk Sinabang Kabupten Simeulue Provinsi Aceh.
Gambar 1.
Seleksi Parameter Pembentuk Indeks ....... Teluk Sinabang, Aceh (Erlania. et al.)
Preparasi, pengambilan sampel air, dan analisa parameter  kualitas  air  dilakukan  berdasarkan  APHA (2012).  Analisa  sampel  kualitas  air  dilakukan  di Laboratorium Proling, Institut Pertanian Bogor.

## Analisis Data
Nilai  pengukuran  parameter  kualitas  perairan yang terkumpul dari 63 titik pengamatan untuk data in situ , dalam analisis statistik direduksi menjadi 20 titik pengamatan mengikuti jumlah titik pengamatan ex situ . Dari 12 parameter yang terkumpul, dilakukan reduksi terhadap  parameter  nitrit  (NO 2- N),  karena  nilai pengukuran pada seluruh titik pengamatan berada dibawah  nilai  limit  deteksi  dari  metode  analisa  yang digunakan,  yaitu  <0,002  mg/L;  sehingga  data  yang dianalisis  menjadi  11  parameter.  Data  parameter kualitas  perairan  yang  terkumpul,  selanjutnya digunakan dalam penyusunan komponen WQI. Proses kalkulasi WQI dilakukan melalui dua tahapan, yaitu (1) seleksi parameter dan (2) penghitungan WQI dengan proses  yang  terdiri  atas:  normalisasi  data,  kalkulasi WQIobj dan kalkulasi WQI min .  Dalam  penelitian  ini, seleksi parameter untuk WQI dilakukan dengan pendekatan PCA ( Principal Ccomponent Analysis ).

## Seleksi Parameter melalui PCA
Standarisasi  data  terlebih  dahulu  dilakukan sebelum proses seleksi parameter menggunakan PCA, dengan cara mentransformasikan data ke dalam bentuk Z- score dengan tujuan untuk memperkecil variasi data yang disebabkan oleh satuan dan rentang data  yang  berbeda-beda.  Kelayakan  data  hasil standarisasi untuk digunakan dalam PCA, selanjutnya diuji menggunakan uji Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy (KMO),  dan  uji Anti-Image Correlation melalui  nilai  MSA  ( Measure of Sampling Adequacy ), untuk mengetahui apakah parameter- parameter yang digunakan secara parsial layak untuk
dianalisis atau perlu dikeluarkan dari pengujian.
Penggunaan  PCA  dalam  seleksi  parameter dilakukan  untuk  mengidentifikasi  kekuatan  dan  arah dari  variasi  di  antara  seluruh  parameter  kualitas perairan  yang  terkumpul  (Koçer  &  Sevgili,  2014). Parameter  yang  termasuk  dalam  gradien  utama  dari PCA  dipilih  untuk  digunakan  dalam  kalkulasi  WQI min-x , dengan x adalah jumlah komponen utama pertama yang dihasilkan dari proses PCA. Dalam proses PCA dilakukan rotasi Varimax ,  yang  merupakan  rotasi orthogonal untuk membuat varian loading factor dalam masing-masing faktor atau komponen utama ( Principal Components /PC)  yang  terbentuk  menjadi  maksimum, sehingga variabel asal hanya akan mempunyai korelasi yang tinggi (mendekati 1) dengan komponen tertentu saja  dan  memiliki  korelasi  yang  rendah  dengan komponen lainnya.

## Kalkulasi WQI

## Normalisasi Data dan Pembobotan
Proses normalisasi dilakukan terhadap set data yang memiliki satuan yang beragam menjadi nilai tanpa satuan yang berkisar dari 0 - 100 menggunakan faktor normalisasi ( normalization factors ) yang diadopsi dari Pesce  &  Wunderlin  (2000)  dan  Kannel et al .  (2007). Setiap parameter kualitas air yang dianalisis dilakukan pembobotan  yang  nilainya  berkisar  dari  1  sampai  4, dimana nilai 4 diberikan untuk parameter yang memiliki peranan  paling  penting,  sedangkan  nilai  1  diberikan untuk  parameter  yang  memiliki  pengaruh  lebih  kecil terhadap organisme akuatik (Kannel et al ., 2007).
Kalkulasi WQI obj
Data  hasil  normalisasi  dan  pembobotan digunakan pada tahap selanjutnya, yaitu penghitungan WQI berdasarkan persamaan yang dikemukakan oleh
Variabel Bobot Faktor Normalisasi (Ci) relatif  100         90         80 70           60 50           40          30          20           10          0 (PI) Suhu 1 21/16  22/15  24/14  26/12  28/10  30/5 32/0 36/-2 40/-4 45/-6 45/<-6 pH 1 7 7–8 7–8.5  7–9 6.5–7  6–9.5  5–10 4–11 3–12 2–13 1–14 Kondukti vitas 1 <750 <1.000  <1.250  <1.500  <2.000  <2.500  <3.000  <5.000  <8.000  ≤12.000 >12.000 DO 4 ≥7,5 >7 >6,5 >6 >5 >4 >3,5 >3 >2 ≤1 <1 TDS 2 <100 <500 <750 <1.000  <1.500  <2.000  <3.000  <5.000  <10.000 ≤20.000 >20.000 P total 1 <0,2 <1,6 <3,2 <6,4 <9,6 <16 <32 <64 <96 ≤160 >160 PO 4 1 <0,025  <0,05  <0,1 <0,2 <0,3 <0,5 <0,75  <1 <1,5 ≤2 >2 NH 4 3 <0,01  <0,05  <0,1 <0,2 <0,3 <0,4 <0,5 <0,75  <1 ≤1,25  >1,25 NO 2 - N 2 <0,005  <0,01  <0,03  <0,05  <0,1 <0,15  <0,2 <0,25  <0,5 ≤1 >1 NO3 2 <0,5 <2 <4 <6 <8 <10 <15 <20 <50 ≤100 >100 N total 2 <0,8 <3,8 <7,5 <13 <18 <27 <48 <85 <149 ≤265 >265 BOD 5 3 <0,5 <2 <3 <4 <5 <6 <8 <10 <12 ≤15 >15
Faktor Normalisasi
Tabel 1.
Rodriguez  de  Bassoon  (Pesce  &  Wunderlin,  2000) yang dimodifikasi oleh Sanchez et al . (2007), yaitu: parameter  ini  merupakan  parameter  yang  mencakup persyaratan  umum  untuk  berbagai  biota  budi  daya, baik untuk ikan, krustase , moluska /kekerangan, maupun tumbuhan akuatik seperti rumput laut (Poxton, 2003).  Suhu  merupakan  parameter  penting  dari kualitas perairan yang dapat mempengaruhi fluktuasi nilai dari parameter lainnya dan berperan dalam proses fisiologis dari organisme akuatik (Effendi, 2003) yang akan  mempengaruhi  tingkat  pertumbuhannya;  serta pada  level  tertentu  dapat  memicu  berkembangnya penyakit  pada  organisme  akuatik.  Oksigen  terlarut terkait dengan proses penguraian bahan organik di perairan dan organisme akuatik tidak dapat hidup pada kondisi  oksigen  terlarut  yang  rendah  (Simões et al ., 2008). Derajat keasaman (pH) juga sangat berpengaruh terhadap fluktuasi parameter lain dan proses fisiologis organisme akuatik, serta dapat mempengaruhi toksisitas  beberapa  jenis  polutan  pada  umumnya, seperti  amonia  dan  sianida  (Poxton,  2003;  Effendi, 2003). Sedangkan N total merupakan parameter yang mencakup  keberadaan  molekul  N  di  perairan,  baik organik  maupun  anorganik;  yang  bersifat  toksik terhadap hewan akuatik (nitrit dan amonia) maupun yang berbentuk nutrien terlarut di perairan (nitrat dan amonium);  dan  keempat  bentuk  molekul  N  tersebut dapat dimanfaatkan oleh tumbuhan akuatik seperti rumput  laut  untuk  pertumbuhannya  (Hanisak,  1983; Effendi, 2003).

## Uji Statistik Nilai WQI
Nilai dari masing-masing tipe WQI yang dihasilkan dibandingkan menggunakan analisis ragam (ANOVA); dan kemudian dilakukan uji lanjut Beda Nyata Terkecil/ BNT ( Least Significant Difference /LSD). Analisis ragam ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan dari masing- masing  nilai  WQI  yang  dihasilkan  berdasarkan beberapa  pendekatan,  sedangan  uji  LSD  dilakukan untuk mengetahui perbedaan antara masing-masing WQI min yang  dihasilkan  terhadap  WQI obj , sehingga dapat  diketahui  grup  parameter  terbaik  yang  dapat menggambarkan  kondisi  perairan  Teluk  Sinabang secara  keseluruhan.  Analisis  statistik  dilakukan menggunakan software XLSTAT 2016 dan SPSS ver. 19.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Seleksi Parameter dengan PCA
Pada tahap awal proses seleksi parameter yang dilakukan, diperoleh hasil analisis awal menggunakan KMO  terhadap  set  data  yang  digunakan,  untuk mengetahui  apakah  data  yang  ada  layak  untuk kepentingan analisis faktor. Nilai KMO yang diperoleh adalah  0,381  (<0,5)  yang  artinya  variabel-variabel yang ada tidak cukup layak untuk dianalisis lebih lanjut. Oleh  karena  itu,  selanjutnya  dilakukan  pengecekan
di mana, n adalah jumlah total parameter kualitas perairan,  Ci  adalah  nilai  yang  diberikan  untuk  tiap parameter setelah proses normalisasi (0 -100), dan Pi adalah bobot relatif yang diberikan untuk tiap parameter dengan nilai antara 1 - 4. Berdasarkan nilai kalkulasi WQI, selanjutnya kualitas perairan dapat diklasifikasikan menjadi lima kelas, yaitu: sangat baik (level I: 91 - 100), baik (level II: 71 - 90), sedang (level III: 51 - 70), buruk (level IV: 26 - 50), dan sangat buruk (level V: 0 - 25) (Pesce & Wunderlin, 2000; Kannel et al ., 2007; Sanchez et al ., 2007; Jha et al ., 2015).

## Kalkulasi WQI-Minimum menggunakan Hasil Seleksi Parameter
Kalkulasi WQI untuk mengetahui kondisi kualitas perairan menggunakan jumlah parameter minimum juga telah dilakukan oleh Pesce & Wunderlin (2000), Simões et al .  (2008),  dan  Kannel et al .  (2007)  yang dikenal dengan minimum WQI (WQI min ).  Pesce  & Wunderlin (2000) menggunakan tiga parameter kualitas  perairan  penting  yaitu  DO,  turbiditas,  dan konduktivitas;  Simões et al .  (2008)  dan  Radiarta  & Erlania  (2015)  menggunakan  tiga  parameter  yang berbeda, yaitu DO, turbiditas, dan total P; sedangkan Kannel et al .  (2007)  menggunakan  lima  parameter yaitu  DO,  suhu,  pH,  konduktivitas,  dan  TSS. Penghitungan WQI min dapat dilakukan menggunakan persamaan  berikut  yang  telah  dimodifikasi  dari persamaan WQI, yaitu:
....................................................1)
Pada kalkulasi WQI min , tiap parameter diberikan bobot (Pi) yang sama, sehingga penghitungan WQI min dapat dimodifikasi tanpa menyertakan nilai Pi, dengan persamaannya  sebagai  berikut  (Kannel et al .,  2007; Simões et al ., 2008):
................................................... 2)
Pada penelitian ini, penghitungan WQI min dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu  berdasarkan parameter  minimum  yang  ditentukan  sesuai  dengan kebutuhan  dasar  untuk  budi  daya  laut  berdasarkan literatur  dan  parameter  minimum  yang  diperoleh melalui proses seleksi parameter melalui analisis komponen utama ( Principal Component Analysis / PCA).  Beberapa  parameter  kunci  telah  ditentukan sesuai  dengan  kebutuhan  dasar  pada  aktivitas  budi daya laut, yaitu suhu, DO, pH, dan N total. Keempat
................................................... 3)
menggunakan Anti-Image Correlation dan diperoleh dua  parameter  dengan  nilai  MSA  ( Measure of Sampling Adequacy ) yang sangat rendah (<0,5), yaitu DO  (0,150)  dan  P  total  (0,192),  yang  artinya  kedua parameter  tersebut  tidak  dapat  dianalisis  lebih  lanjut. Tahap  selanjutnya,  dari  11  parameter  yang  dianalisis, dilakukan pengurangan dua variabel secara bertahap yaitu  DO,  kemudian  P  total,  sehingga  pada  akhirnya diperoleh  nilai  MSA  semua  parameter  yang  tersisa >0,5; yang artinya dapat dilakukan analisis lebih lanjut terhadap data dari 9 parameter yang tersisa, dalam hal ini menggunakan analisis komponen utama (PCA).
Berdasarkan  hasil  PCA  dari  set  data  parameter kualitas  perairan  di  Teluk  Sinabang,  diperoleh  tiga komponen utama ( Principal Component /PC) pertama yang  dianggap  dapat  mewakili  ragam  seluruh  data dari 9 parameter yang dianalisis. Penentuan PC yang dihasilkan dapat dilakukan berdasarkan salah satu atau tiga  pendekatan,  yaitu:  1) eigenvalues dari  PC  yang nilainya lebih dari 1; 2) titik dimana terjadi perubahan gradien  dari  kurva scree plot ;  dan  3)  menggunakan pendekatan ragam kumulatif yang nilainya lebih besar dari  65%  (Razmkhah et al .,  2010;  Supranto,  2010; Shrestha  &  Kazama,  2007;  Bengraïne  &  Marbaha, 2003; Petersen 2001). Berdasarkan ketiga pendekatan tersebut    ditunjukkan  bahwa  dari  seluruh  PC  yang terbentuk  dapat  diputuskan  bahwa  3  PC  pertama dapat digunakan untuk menggambarkan keterwakilan seluruh set data (Gambar 2).
Hasil  analisis  data  menghasilkan loading factor yang  merupakan  nilai-nilai  koefisien  korelasi  antara parameter  dengan  faktor/PC  (Tabel  2).  Distribusi loading factor dari  seluruh  parameter  yang  dianalisis
memperlihatkan kedekatan hubungan antara masing- masing parameter dengan ketiga  PC yang terbentuk (Gambar 3). Metode Varimax rotation yang dilakukan menghasilkan  korelasi  yang  dapat  diinterpretasikan dengan  jelas,  karena  setiap  parameter  awal  hanya memperlihatkan  korelasi  yang  tinggi  (>0,5)  dengan salah  satu  faktor  saja.  Dengan  demikian  dapat diidentifikasi bahwa PC1 dibangun oleh tiga parameter, antara  lain  suhu,  pH,  dan  BOD 5 ; PC2 dibangun oleh tiga  parameter  berikutnya,  yaitu  konduktivitas,  TDS, dan  N  total;  serta  PC3  dibangun  oleh  tiga  parameter lainnya,  yaitu  amonium,  nitrat,  dan  fosfat;  sehingga menghasilkan  tiga  PC  dengan  karakteristik  yang berbeda-beda (Tabel 2, Gambar 3).
Ketiga PC dengan dengan masing-masing parameter  pembentuknya  digunakan  sebagai  dasar seleksi parameter untuk menghitung WQI perairan
Scree plot , nilai akar ciri, dan ragam kumulatif komponen utama yang terbentuk dari hasil PCA. Gambar 2.
Parameter Komponen utama PC1 PC2 PC3 Suhu 0,899   0,233  -0,008 pH 0,835  -0,190  -0,226 Konduktivitas -0,276   0,574   0,209 TDS -0,155   0,825  -0,227 PO 4 0,132   0,124   0,905 NH 4 -0,133   0,047   0,867 NO 3 -0,196  -0,468   0,631 N total -0,213  -0,747  -0,078 BOD 5 -0,629   0,090  -0,056
Nilai  korelasi  antara  Z- score dari masing- masing parameter terhadap tiga komponen utama  pertama  yang  terbentuk  dari  PCA dengan metode rotasi Varimax
Tabel 2.
Teluk  Sinabang,  yang  menghasilkan  berturut-turut WQI min-1 , WQI min-2 , dan WQI min-3 berdasarkan parameter- paremeter pembentuk PC1, PC2, dan PC3. Selain itu juga diperoleh WQI min-aq yang merupakan hasil kalkulasi indeks kualitas perairan dari parameter-parameter kunci  kebutuhan  budi  daya  laut  secara  umum,  serta nilai WQI obj yang  dihitung  secara  keseluruhan menggunakan semua parameter awal yang terkumpul selama penelitian (11 parameter).

## Nilai WQI
Hasil  WQI  yang  dikalkulasi  berdasarkan  lima pendekatan  kelompok  parameter  yang  digunakan memperlihatkan  nilai  yang  bervariasi  (Gambar  4).
Sebaran nilai WQI antar titik pengamatan untuk masing- masing WQI relatif hampir sama, hanya ditemukan pada beberapa titik pengamatan yang memperlihatkan nilai WQI yang relatif berbeda dengan titik-titik pengamatan lainnya  (Gambar  4a).  Rataan  masing-masing  WQI dari seluruh titik pengamatan menunjukkan nilai yang  berbeda  satu  sama  lain  (Gambar  4b).  WQI obj merupakan  nilai  yang  menggambarkan  kondisi perairan berdasarkan seluruh parameter dengan nilai 72,67  (>70)  yang  mengindikasikan  kondisi  perairan secara  umum  tergolong  baik.  Hasil  kalkulasi  WQI secara parsial berdasarkan hasil seleksi parameter memperlihatkan bahwa masing-masing pendekatan WQI min menghasilkan nilai yang berbeda nyata dengan WQI obj (P<0,05) (Gambar 4b).
Plot muatan dari tiga komponen utama pertama pada tiga kombinasi yang berbeda. Garis merah adalah plot dari parameter penyusun masing-masing komponen utama.
Gambar 3.
Berdasarkan  hasil  kalkulasi  perbedaan  rataan ( mean difference ) dari keempat WQI min tersebut dengan WQI obj ;  diperlihatkan  bahwa  parameter  yang digunakan pada WQI min-2 menghasilkan  nilai  yang paling mendekati nilai WQI obj ,  yaitu  69,75  (Gambar 4b).  WQI min-2 merupakan indeks kualitas perairan yang dibangun oleh parameter minimum hasil seleksi menggunakan  PCA,  yaitu  parameter  yang  menjadi komponen dari PC2 yang terdiri atas N-total, TDS, dan konduktivitas (Tabel 2).
Nilai rataan WQI min lainnya yang masih mendekati nilai WQI obj adalah WQI min-aq ,  yaitu  60,19  (Gambar 4b).  WQI min-aq merupakan  nilai  yang  dihitung  dengan pendekatan  parameter  yang  dipilih  berdasarkan parameter  umum  yang  dibutuhkan  dalam  aktivitas budi daya (suhu, pH, DO, dan N-total) untuk berbagai komoditas.  Secara  fisiologis,  suhu  dan  pH  perairan merupakan  parameter  penting  yang  memberikan pengaruh  yang  relatif  besar  terhadap  proses metabolisme pada organisme akuatik (Effendi, 2003). Sementara itu, DO (oksigen terlarut) dan N merupakan faktor  yang  umumnya  dipertimbangkan  untuk mengetahui  daya  dukung  atau  kemampuan  perairan dalam  menampung  jumlah  organisme  yang  dapat dibudi dayakan dalam satu wadah budi daya (kolam, tambak,  dll.)  maupun  dalam  satu  kawasan  perairan
(Beveridge, 2004). Sementara itu, WQI min-1 dan WQI min-3 nilainya  sangat  jauh  dari  nilai  WQI obj yaitu  berturut- turut 95,50 dan 19,67 (Gambar 4b) dengan nilai mean difference -21,65  dan  54,19  (Tabel  3);  dimana  hal ini menunjukkan bahwa parameter-parameter hasil seleksi yang digunakan dalam kalkulasi kedua WQI min tersebut kurang mewakili dalam menggambarkan kondisi perairan Teluk Sinabang secara keseluruhan.
Nilai WQI obj memperlihatkan bahwa perairan Teluk Sinabang termasuk ke dalam level-2 dengan nilai rata- rata berada antara 70 - 90 (mendekati 70), yang artinya kondisi perairan tersebut tergolong baik (Gambar 4b). Begitu juga jika dilihat berdasarkan nilai WQI min-2 dan WQI min-aq , walaupun berada di level-3 (kondisi perairan tergolong pada tingkat medium) dengan nilai rata-rata berada pada kisaran 50 - 60, namun nilai kedua WQI min tersebut cenderung mendekati nilai 70. Secara umum, dengan menggunakan WQI obj tidak dapat ditentukan perbedaan  yang  signifikan  dari  kondisi  spesifik  antar titik-titik pengamatan, karena perhitungan WQI obj melibatkan  banyak  variabel  untuk  menilai  kondisi suatu  perairan  (Koçer  &  Sevgili,  2014).  Semua indexing system membutuhkan ukuran/kriteria tertentu untuk pemilihan faktor penentu dari kualitas perairan (Muthulakshmi et al ., 2013). Dalam hal ini, diperlukan seleksi parameter dan reduksi data yang tidak benar-
Nilai WQI pada masing-masing titik pengamatan (a) dan rataan dari masing-masing tipe WQI (b) di perairan Teluk Sinabang, Provinsi Aceh. Huruf yang berbeda menunjukkan hasil yang berbeda nyata.
Gambar 4.
benar dibutuhkan sebagai kriteria utama dalam menentukan  kondisi  perairan  untuk  aktivitas  budi daya laut. Seleksi parameter dengan cara mereduksi variabel  yang  tidak  diperlukan  dapat  menjadi  opsi untuk lebih menyederhanakan WQI obj (Koçer & Sevgili, 2014).

## Aplikasi WQI untuk Kelayakan Kawasan Pengembangan Budi Daya Laut
Nilai  WQI min yang  dihasilkan  dari  beberapa parameter terseleksi, secara lebih sederhana dapat mewakili kondisi perairan, dimana nilai yang dihasilkan relatif mendekati nilai WQI obj yang  merupakan gambaran kondisi perairan berdasarkan sejumlah parameter  kualitas  perairan  yang  relatif  kompleks. Selain  itu,  nilai  WQI min berdasarkan  parameter  yang terseleksi  menggunakan  PCA  menghasilkan  nilai yang  relatif  mendekati  nilai  WQI min yang  diperoleh menggunakan  parameter  pilihan  yang  diasumsikan sebagai  parameter  kunci  untuk  aktivitas  budi  daya laut.  Proses  seleksi  parameter  ini  bertujuan  untuk menyederhanakan  kompleksitas  parameter  yang digunakan dalam analisis WQI obj dan menganalisis secara  lebih  spesifik  kepada  kelompok  parameter penting  yang  umum  dibutuhkan  dalam  penentuan lokasi  budi  daya  (Koçer  &  Sevgili,  2014;  Simões et al ., 2008). Radiarta & Erlania (2015) dan Simões et al. (2008) telah menggunakan pendekatan WQI min dengan tiga parameter yaitu DO, kekeruhan dan P total untuk menganalisis kondisi lingkungan perairan di sekitar kawasan  budi  daya  dan  dampak  dari  aktivitas  budi daya terhadap kualitas perairan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  penentuan kondisi suatu perairan khususnya untuk pengembangan aktivitas budi daya laut diindikasikan dapat dilakukan dengan pendekatan nilai WQI menggunakan parameter penting hasil seleksi. Dalam hal ini, dapat diasumsikan bahwa parameter penentu dalam pemilihan lokasi yang  sesuai  untuk  budi  daya  laut  menggunakan analisis WQI dapat dikelompokkan menjadi dua grup parameter,  yaitu:  grup-1  terdiri  atas  tiga  parameter kunci, yaitu TDS, konduktivitas, dan N total; dan grup- 2 terdiri atas empat parameter kunci, yaitu suhu, DO, pH,  dan  N  total.  Berdasarkan  rata-rata  nilai  WQI obj yang diperoleh, kondisi perairan Teluk Sinabang dapat digolongkan pada level II (baik) dan berdasarkan kedua
WQI min perairan  ini  termasuk  pada  level  III  (sedang). Hal ini mengindikasikan bahwa secara umum kondisi perairan  Teluk  Sinabang  tergolong  baik.  Sementara itu, secara spesifik pengembangan aktivitas budi daya masih dapat dilakukan di perairan tersebut, namun pelaksanaannya  harus  memperhatikan  aspek-aspek kelestarian lingkungan perairan sehingga kondisi perairan tersebut dapat dipertahankan agar tetap berada pada level yang diharapkan. Dalam hal ini, nilai WQI min juga memperlihatkan bahwa aktivitas budi daya memiliki  kebutuhan  akan  kondisi  perairan  yang  lebih spesifik.
Pada  penelitian  ini,  walaupun  data  yang digunakan  hanya  dari  satu  kali  pengamatan,  namun hasil  yang  diperoleh  tergolong  sudah  cukup  baik dalam  menentukan  parameter  penting  WQI.  Untuk lebih memperkuat hasil tersebut, diperlukan analisis lebih komprehensif dengan mengumpulkan data multi- temporal  (misal:  bulanan,  musiman)  sehingga  hasil yang diperoleh menjadi lebih baik.

## KESIMPULAN
Beberapa  parameter  penting  kualitas  perairan terseleksi dapat digunakan untuk mewakili parameter kualitas  perairan  yang  kompleks.  Nilai  WQI min berdasarkan  parameter  penting  hasil  seleksi  (N-total, TDS,  dan  konduktivitas)  dan  parameter  penting  budi daya laut (suhu, DO, pH, dan N total) menghasilkan nilai yang  paling  mendekati  nilai  WQI obj dari  11  parameter yang digunakan secara bersamaan. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa parameter yang membangun WQI min sudah cukup mewakili untuk menggambarkan kondisi  perairan  Teluk  Sinabang  secara  keseluruhan. Kedua nilai WQI min tersebut, secara umum dapat digunakan  dalam  menganalisis  kelayakan  suatu perairan  untuk  pengembangan  budi  daya  laut.  Studi lebih  lanjut  dibutuhkan  untuk  validasi  hasil  penelitian ini dengan melakukan pengumpulan data lapangan secara multi-temporal, baik bulanan ataupun musiman.

## PERSANTUNAN
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Rasidi,  M.Si  dan  tim  lapangan,  serta  Dinas  Kelautan dan  Perikanan  Kabupaten  Simeulue,  Aceh  atas bantuannya  selama    pengumpulan  data  di  lapangan.
Perbandingan Perbedaan rataan Sig. WQI (A) WQI (B) (A-B) WQI obj WQI min-1 -21,6475 5,E-13 WQI min-2 4,1070 2,E-10 WQI min-3 54,1870 5,E-13 WQI min-aq 13,6665 5,E-13
Hasil Uji Lanjut menggunakan Beda Nyata Terkecil (BNT) antara WQI min terhadap WQI obj
Tabel 3.
Penelitian ini merupakan bagian dari Kegiatan Kajian Pengembangan  Marikultur  di  Pulau-Pulau  Terdepan Indonesia  dan  dibiayai  oleh  anggaran  DIPA  Pusat Penelitian  dan  Pengembangan  Perikanan  Budi  daya tahun 2015.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonimous.  (2015).  Pengembangan  Kawasan Kelautan dan Perikanan Terintegrasi di Kabupaten Simeuleu.  Direktorat  Jenderal  Kelautan,  Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil, Kementerian Kelautan dan Perikanan. 152 hal.
APHA  (American  Public  Health  Association).  (2012). Rice,  E.W.,  Baird,  R.B.,  Eaton, A.D.  &  Clesceri, L.S. (eds). Standard Methods for The Examination of Water and Wastewater, 22nd Edition. American Public  Health  Association,  American  Water Works Association (AWWA), Water Environment Federation. Washington D.C., USA, 1496 pp.
Bengraïne, K. & Marbaha, T.F. (2003). Using principal component  analysis  to  monitor  spatial  and temporal  changes  in  water  quality.  Journal  of Hazardous Materials, 100 (1-3): 179–195.
Beveridge, M. (2004). Cage Aquaculture, 3rd Edition. Blackwell Publishing Ltd. India, 368 pp.
Effendi, H. (2003). Telaah Kualitas Air bagi Pengelolaan Sumber Daya dan Lingkungan Perairan. Kanisius. Yogyakarta, 258 hal.
Effendi,  H.,  Romanto.  &  Wardianto,  Y.  (2015).  Water quality  status  of  Ciambulawung  River,  Banten Province, based on pollution index and NSF-WQI. Procedia Environmental Sciences, 24: 228-237.
Hanisak,  M.D.  (1983).  The  nitrogen  relationships  of marine  macroalgae.  Carpenter,  E.J.  &  Capone, D.G. (eds.). Nitrogen in The Marine Environment. Academic Press. New York, p. 699-730.
Jha,  D.K.,  Devi,  M.P.,  Vidyalakshmi,  R.,  Brindha,  B., Vinithkumar, N.V. & Kirubagaran, R. (2015). Water quality assessment using water quality index and geographical information system methods in the coastal  waters  of  Andaman  Sea,  India.  Marine Pollution Bulletin, 100 (1): 555-561.
Kannel, P.R., Lee, S., Lee, Y.-S., Kanel, S.R. & Khan, S.P. (2007). Application of Water Quality Indices and dissolved oxygen as indicators for river water classification  and  urban  impact  assessment. Environ. Monit. Assess., 132: 93-110.
Koçer, M.A. & Sevgili, H. (2014). Parameters selection
for water quality index in the assessment of the environmental impacts of land-based trout farms. Ecological Indicators, 36: 672-681.
Lobato, T.C., Hauser-Davis, R.A., Oliveira, T.F., Silveira, A.M.,  Silva,  H.A.N.,  Tavares,  M.R.M.  &  Saraiva, A.C.F.  (2015).  Construction  of  a  novel  water quality  index  and  quality  indicator  for  reservoir water  quality  evaluation:  A  case  study  in  the Amazon  region.  Journal  of  Hydrology,  522:  674- 683.
Muthulakshmi, A.L.,  Natesan,  U.,  Deepthi,  K.,  Ferrer, V.A.,  Venugopalan,  V.P.  &  Narasimhan,  S.V. (2013).  Assessment  of  water  quality  through indices around Kalpakkam, southeast coast of India. Arch. Environ. Sci., 7: 23-32.
Nayak, J.G. & Patil, L.G. (2015). A Comparative Study of  Prevalent  Water  Quality  Indices  in  Streams. International  Journal  of  Engineering  and Advanced Technology (IJEAT), 4 (3): 208-212.
Pesce,  S.F.  &  Wunderlin,  D.A.  (2000).  Use  of  water quality  indices  to  verify  the  impact  of  Cordoba city (Argentina) on Suquýa River. Water Res., 34: 2915-2926.
Petersen, W., Bertino, L., Callies, U. & Zorita, E. 2001. Process  identification  by  principal  component analysis  of  river  water-quality  data.  Ecological Modelling ,138: 193-213.
Poxton,  M.  (2003).  Water  Quality.  Lucas,  J.S.,  & Southgate,  P.C.  (eds).  Aquaculture  Farming Aquatic Animals and Plants. Blackwell Publishing. Great Britain, hal. 47-73.
Radiarta, I.N. & Erlania. (2015). Indeks kualitas air dan sebaran nutrien sekitar budi daya laut terintegrasi di  perairan  Teluk  Ekas,  Nusa  Tenggara  Barat: aspek penting budi daya rumput laut. Jurnal Riset Akuakultur, 10 (1): 141-152.
Razmkhah,  H., Abrishamchi, A.  &  Torkian, A.  (2010). Evaluation  of  spatial  and  temporal  variation  in water  quality  by  pattern  recognition  techniques:
A  case  study  on  Jajrood  River  (Tehran,  Iran). Journal of Environmental Management, 91: 852- 860.
Said,  A.,  Stevens,  D.K.  &  Sehlke,  G.  (2004). Environmental  Assessment  An  Innovative Index  for  Evaluating  Water  Quality  in  Streams. Environmental Management, 34 (3): 406-414.
Sánchez,  E.,  Colmenarejo,  M.F.,  Vicente,  J.,  Rubio, A.,  Garcıá,  M.G.,  Travieso.  &  Borja,  R.  (2007).
Use  of  the  water  quality  index  and  dissolved oxygen deficit as simple indicators of watersheds pollution. Ecological Indicators, 7: 315-328.
Shrestha,  S.  &  Kazama,  F.  (2007).  Assessment  of surface water quality using multivariate statistical techniques: A case study of the Fuji river basin, Japan. Environmental Modelling & Software, 22:
464-475.
Simões, F.D.S., Moreira, A.B., Bisinoti, M.C., Gimenez, S.M.N. & Yabe, M.J.S. (2008). Water quality index as a simple indicator of aquaculture effects on aquatic bodies. Ecological Indicators, 8: 476-484.
Supranto,  J.  (2010).  Analisis  Multivariat:  Arti  dan Interpretasi.  Cet.  2.  Rineka  Cipta.  Jakarta,  359 hal.
Whittaker,  G.,  Barnhart,  B.,  Färe,  R.  &  Grosskopf,  S. (2014). Application of index number theory to the construction of a water quality index: Aggregated nutrient loadings related to the areal extent of hypoxia in the northern Gulf of Mexico. Ecological Indicators, 49: 162-168.