Pemodelan Status Trofik Danau Laut Tawar Aceh Tengah
Saiful Adhar 1* , Erlangga 2 , Rachmawati Rusydi 3 , Mainisa 4 , Munawwar Khalil 5 , Muliani 6 , Eva Ayuzar 7 , Muhammad Hatta 8
1,3,4,5,6,7,8 Program Studi Akuakultur, Fakultas Pertanian, Universitas Malikussaleh, Aceh Utara
2 Program Studi Ilmu Kelautan, Fakultas Pertanian, Universitas Malikussaleh, Aceh Utara
* Koresponden email : saifuladhar@unimal.ac.id
Diterima: 16 Februari 2022 Disetujui: 25 Februari 2022

## Abstract
The trophic status of Laut Tawar Lake was increasingly leading to an alarming level of degradation. Efforts to  anticipate  an  increase  in  trophic  status  require  scientific  knowledge  of  the  trophic  phenomena  of  the waters empirically. This research examines the trophic status parameters to produce a model of the trophic status  of  Laut  Tawar  Lake.  The  proposed  model  was  a  modification  of  Carlson's  Trophic  State  Index Method.  Analysis  of  the  relationship  examined  the  interaction  of  water  clarity  (SD)  with  chlorophyll-a (Chl), Total Suspended Solid, and Total Dissolved Solids, and the interaction of chlorophyll-a with nutrient concentration (TP, TN). Data were analyzed descriptively quantitatively, correlation, and regression. The results showed that the waters of Laut Tawar  Lake contain phosphate (TP)  34 µg/L, Total Nitrogen 687 µg/L, chlorophyll-a 10 µg/L, Total Suspended Solid 47 mg/L, Total Dissolved Solid 84 mg/L, and water clarity  4.0  m.  The  regression  test  showed  that  the  abundance  of  phytoplankton  (Chl)  was  affected  by nutrient phosphate with the empirical model equation Chl = 0.565 TP – 9.161. Nitrogen nutrients did not partially  affect  the  concentration  of  chlorophyll-a  in  the  waters  of  Laut  Tawar  Lake.  Water  clarity  is influenced by chlorophyll-a and TSS, where TDS has no effect partially. The empirical model obtained is Ln SD = 1.757 – 0.013 Chl – 0.008 TSS. Modification of Carlson's TSI by substituting the two equations obtained the equation TSI dlt = 13.46 + 8.08 ln TP + 0.04 TP + 0.04 TSS. This model simulation gives an estimation rate of 91.06%.
Keywords: chlorophyll-a, secchi disk, nutrient, suspended solid, regression

## Abstrak
Perkembangan  status  trofik  Danau  Laut  Tawar  semakin  mengarah  menuju  tingkat  degradasi  yang mengkhawatirkan.  Upaya  antisipasi  peningkatan  status  trofik  membutuhkan  pengetahuan  ilmiah  tentang fenomena  trofik  perairan  tersebut  secara  empiris.  Penelitian  ini  mengkaji  parameter  status  trofik  untuk menghasilkan model status trofik Danau Laut Tawar. Model yang diajukan merupakan modifikasi Metode Carlson’s Trophic State Index . Analisis hubungan dikaji pada interaksi kecerahan air (SD) dengan klorofil- a  (Chl), Total  Suspended  Solid ,  dan Total  Dissolved  Solid ,  serta  interaksi  klorofil-a  dengan  konsentrasi nutrien  (TP,  TN).  Data  dianalisis  secara  deskriptif  kuantitatif,  korelasi,  dan  regresi.  Hasil  penelitian menunjukkan perairan  Danau Laut  Tawar memiliki  kandungan  fosfat  (TP)  34  µg/L,  Total  Nitrogen  687 µg/L, klorofil-a 10 µg/L, Total Suspended Solid 47 mg/L, Total Dissolved Solid 84 mg/L, dan kecerahan perairan 4,0 m. Uji regresi menunjukkan kelimpahan fitoplankton (Chl) dipengaruhi nutrien fosfat dengan persamaan  model  empiris  Chl  =  0,565  TP  –  9,161.  Nutrien  nitrogen  tidak  berpengaruh  secara  parsial terhadap konsentrasi klorofil-a di perairan Danau Laut Tawar. Kecerahan perairan dipengaruhi klorofil-a dan TSS, dimana TDS tidak berpengaruh secara parsial. Model empiris yang diperoleh berupa  Ln SD = 1,757  –  0,013  Chl  –  0,008  TSS.  Modifikasi  Carlson’s  TSI  dengan  menyubstitusikan  kedua  persamaan tersebut  diperoleh  persamaan  TSI dlt =  13,46  +  8,08  ln  TP  +  0,04  TP  +  0,04  TSS.  Simulasi  model  ini memberikan tingkat estimasi sebesar 91,06%.
Kata kunci: klorofil-a, secchi disk, nutrien, suspended solid, regresi

## 1. Pendahuluan
K arakteristik biologis yang mengintegrasikan hidroekologi badan air danau terdeskripsi dari kondisi trofik  perairan  danau  [1].  Keadaan  trofik  danau  merupakan  sifat  penting  ekosistem  perairan  karena mencerminkan pengaruh antropogenik pada kualitas air dan fungsi ekologis danau. Indeks keadaan trofik memberikan  wawasan  tentang  bagaimana  ketersediaan  nutrisi  dan  cahaya  mengontrol  perkembangan fitoplankton [2]. Status trofik danau menggambarkan perkembangan dan fungsi organisme akuatik untuk mengklasifikasikan  danau  dan  menggambarkan  proses  produktivitas  sistem  danau  [3]. Status  trofik
diklasifikasikan dalam empat kategori, yaitu  oligotrofik, mesotrofik, eutrofik dan hipereutrofik  [4, 5, 6]. Kelas oligotrofik merupakan kategori perairan yang miskin unsur hara [7] dan biasanya memiliki air yang sangat jernih. Kelas hipereutrofik adalah pengklasifikasian kondisi perairan yang sangat kaya unsur hara [6], biasanya sudah mengalami degradasi berat, bahkan dianggap sangat berbahaya untuk kesehatan biota air dan manusia.
Perubahan status trofik danau merupakan indikasi terjadinya proses eutrofikasi, berupa pengayaan unsur hara di perairan danau. Pengayaan unsur hara perairan secara berlebihan, terutama nitrogen (N) dan fosfor (P) akan menyebabkan transformasi badan air oligotrofik menjadi mesotrofik, eutrofik, dan akhirnya hipertrofik  [8].  Perubahan  status  trofik  perairan  diikuti  oleh  perubahan  susunan  kimia  dan  sifat  biologi perairan [9]. Perubahan tersebut diantaranya berupa peningkatan pertumbuhan alga, penurunan kecerahan air dan berkurangnya konsentrasi oksigen terlarut [10]. Peningkatan partikel tersuspensi, hipoksia lapisan bawah  perairan,  peningkatan  produksi  CO 2 , asidifikasi  perairan,  perubahan proses  biogeokimia,  anoksia sedimen,  dan  akumulasi  H 2 S  merupakan  dampak  perubahan  tingkat  trofik  perairan  [11].  Perubahan dramatis  dapat  terjadi  bila  spesies  yang  punah  tergantikan  oleh  spesies  yang  toleran  terhadap  kondisi eutrofik [12], sehingga spesies tertentu akan dominan di perairan terutama jenis alga yang berbahaya untuk kesehatan manusia.
Penentuan  status  trofik  danau  diperlukan  sebagai  informasi  kondisi  ekosistem  lentik  dalam pemanfaatannya  seperti  air  bersih,  rekreasi,  dan  estetika,  maupun  sebagai  upaya  pengendalian blooming alga [13]. Pengamatan status trofik perairan danau juga diperlukan sebagai dasar pengambilan keputusan para pemangku kepentingan dalam upaya pengendalian eutrofikasi. Hal tersebut dibutuhkan untuk menjaga kelestarian dan keberlangsungan fungsi danau. Namun pengukuran parameter  status trofik menjadi suatu penghalang  dari  sudut  pandang  waktu,  metode,  dan biaya  sehingga  diperlukan  suatu metode  yang  lebih efisien dan efektif dalam penentuan status trofik danau. Hal itu dapat dilakukan dengan menyederhanakan metode penentuan status trofik.
Metode penentuan status trofik perairan yang digunakan secara luas adalah dengan menghitung nilai indeks  status  trofik  ( trophic  state  index , TSI )  yang  dikemukakan  oleh  Carlson  (1977)  [14].  Metode  ini menggunakan parameter Total Fosfor (TP), konsentrasi klorofil-a, dan kecerahan air. Modifikasi metode tersebut  dapat  dilakukan  untuk  memperoleh  suatu  metode  yang  lebih  efisien  yaitu  dengan  hanya menggunakan  parameter  yang  lebih  mudah  dan  murah  diukur  di  lapangan.  Adapun  proses  modifikasi dilakukan  dengan  menggunakan  model  empiris  yang  dapat  menerangkan  parameter-parameter  yang digunakan  dalam  Metode  Carlson  (1977).  Model  empiris  yang  diperoleh  disubstitusikan  ke  dalam persamaan TSI metode Carlson.
Parameter  klorofil-a  merupakan  fungsi  dari  ketersediaan  nutrien  N  dan  P. Konsentrasi  klorofil-a merupakan  ukuran  kelimpahan  fitoplankton  atau  kepadatan  alga  di  perairan  [15,  16,  17].  Klorofil-a merupakan pigmen untuk fotosintesis yang mengindikasikan kadar biomassa  alga dengan berat rata-rata 1% biomassa [5]. Pertumbuhan fitoplankton di perairan tergantung pada ketersediaan nutrien nitrogen dan fosfor  [18].  Pertumbuhan  fitoplankton  secara  berlebihan  akan  terjadi  bila  keberadaan  senyawa  N  dan  P berlebihan  di  perairan  danau  [19,  20,  21].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  TP  dan  TN  merupakan  penentu signifikan  klorofil-a  [22].  Secara  teoritis  nilai  konsentrasi  klorofil-a  dapat  diestimasikan  dengan  model empiris yang menjelaskan hubungan klorofil-a dan nutrien fosfor dan nitrogen.
Walaupun  nitrogen  dan  fosfor  sebagai  penentu  pertumbuhan  fitoplankton,  namun  fosfor  lebih berperan  [23],  dimana  fosfor  menunjukkan  persentase  hubungan  tertinggi  dengan  klorofil-a [24],  dan konsentrasi  klorofil-a  dapat  dikontrol  dengan  mengurangi  konsentrasi  TP  [22].  Namun  demikian  rasio TN/TP menjadi faktor pembatas pertumbuhan fitoplankton  [24, 18], dimana ditemukan pola peningkatan klorofil-a  dengan  penurunan  rasio  TN/TP  [20,  25].  Selain  faktor  nutrien,  peningkatan  fitoplankton  juga ditentukan oleh peningkatan cahaya [26].
Parameter kecerahan air merupakan fungsi dari konsentrasi klorofil-a, TSS, dan TDS. Kecerahan air merupakan  nilai  transparansi  air  yang  menggambarkan  penghambatan  penetrasi  cahaya  oleh  bahan tersuspensi, bahan terlarut, dan kepadatan alga di kolom air [12, 27, 28, 17, 29, 30] . Nilai transparansi air dinyatakan  dengan  kedalaman  visibilitas  secchi  disk  [27,  31,  32,  33,  30] . Kedalaman  secchi  disk  (SD) menunjukkan  hubungan  negatif  yang  kuat  dengan  padatan  tersuspensi,  TP  dan  Chl-a  [24,  30].  Padatan terlarut ( total dissolved solid – TDS) menunjukkan korelasi yang signifikan dengan kedalaman secchi disk [28].  Nilai kecerahan  air dapat  diestimasi  dengan  model  empiris  yang  dapat  menerangkan  hubungan visibilitas  secchi  disk  dan konsentrasi  klorofil-a,  TSS,  dan  TDS.  Umumnya  nilai  kecerahan  air  tersebut hanya dipengaruhi oleh klorofil-a dan TSS [30].
Danau  Laut  Tawar  di  Kabupaten  Aceh  Tengah  merupakan  salah  satu  ekosistem  perairan  yang berperan sangat penting dalam kelangsungan ekologi, ekonomi dan kesehatan masyarakat. Perkembangan
status trofik danau tersebut semakin mengarah menuju tingkat degradasi yang mengkhawatirkan. Saat ini status trofik Danau Laut Tawar telah berada pada level eutrofik  [34], diduga akan semakin meningkat di masa  yang  akan datang  menuju  level  hipereutrofik.  Dugaan  ini  didasarkan  pada  perkembangan  perairan danau  tersebut  sebelumnya,  dimana  tahun  1995  berada  pada  level  mesotrofik  [35]  meningkat  menjadi mesotrofik mengarah ke eutrofik tahun 2012 [36].
Berdasarkan riwayat status trofik maka diperlukan data mutakhir status trofik Danau Laut Tawar, disamping dibutuhkan suatu model penentuan status trofik yang lebih sederhana. Hal ini penting sebagai upaya  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  dapat  meningkatkan  status  trofik  Danau  Laut  Tawar  secara lebih  efektif  dan  efisien.  Sehingga  memudahkan  langkah  dan  upaya  antisipasi  perubahan  status  trofik Danau Laut Tawar di masa yang akan datang.
Penelitian ini mengkaji hubungan empiris antara : (a) SD dan TSS, TDS, Chl-a, dan (b) Chl-a dan TN, TP. Model empiris yang diperoleh dari kedua hubungan tersebut disubstitusikan ke Model Carlson’s TSI.  Hal  ini  sebagai  modifikasi  Model  Carlson’s  TSI  untuk  memperoleh  suatu  model  penentuan  status trofik Danau Laut Tawar. Penentuan status trofik dengan model yang diajukan menjadi lebih sederhana, dimana hanya menggunakan parameter yang lebih mudah dan murah diukur.

## 2. Metode Penelitian
Pengambilan  data  penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan  Oktober  2021  di  perairan  Danau  Laut Tawar,  Takengon,  Aceh  Tengah.  Sampling  dilakukan  pada  7  stasiun  di  perairan  danau  dan  stasiun pengamatan ditentukan secara purposive berdasarkan penggunaan lahan di catchment area dan aktifitas di perairan. Sampling di setiap stasiun dilakukan pada zone fotik dan zone afotik dengan frekuensi sampling setiap minggu selama satu bulan. Letak titik sampling dapat diamati pada Gambar 1 .
Gambar 1. Lokasi dan stasiun pengamatan Sumber : Google Earth (2022)
Gambar  1 menunjukkan  lokasi  dan  stasiun  pengamatan.  Penentuan  stasiun  pengamatan  dipilih berdasarkan  inlet  yang  berasal  dari  daerah  tangkapan  air  dengan  penggunaan  lahan  yang bervariasi  dan aktifitas di perairan danau. Deskripsi masing-masing stasiun pengamatan ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Deskripsi stasiun pengamatan
Stasiun Sumber Inlet Stasiun 1 Dominan pemukiman dan perkebunan Stasiun 2 Areal kegiatan budidaya Keramba Jaring Apung Stasiun 3 Dominan hutan, semak, dan sawah Stasiun 4 Dominan hutan dan sawah Stasiun 5 Dominan perkebunan dan sawah Stasiun 6 Mata air Stasiun 7 Tengah danau, jauh dari inlet / daerah tangkapan air Sumber: Data penelitian (2022)
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  pengukuran  insitu  untuk  parameter  kecerahan  air  dan  TDS. Selain  itu  juga  dilakukan  pengambilan  sampel  air  untuk  pemeriksaan  di  laboratorium  untuk  parameter
klorofil-a, TN, TP, dan TSS. Analisis data dilakukan secara deskriptif kuantitatif, korelasi, dan regresi. Alur prosedur penelitian secara lengkap disajikan pada Gambar 2 .
Gambar 2. Flowchart prosedur penelitian Sumber: Data penelitian (2022)
Model  yang  diajukan  dalam  penelitian  ini  merupakan  modifikasi  Metode  Carlson’s  TSI.  Model empiris yang diperoleh pada regresi hubungan nutrien dan klorofil-a dan regresi hubungan kecerahan air dan klorofil-a, TSS, dan TDS disubstitusikan ke persamaan Carlson’s TSI, sehingga diperoleh persamaan baru yang lebih sederhana.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Danau Laut Tawar terletak antara 4 0 34’46” - 4 0 38’34” LU dan 96 0 51’25” - 96 0 59’48” BT dengan luas permukaan sebesar 5.862 Ha [30] yang berada pada ketinggian 1.234 m di atas permukaan laut. Danau tersebut  memiliki  kedalaman  rata-rata  25,19 m  [37]  dengan  panjang  garis  pantai  sekitar  49,75  km  [30]. Selama penelitian kandungan Total Dissolved Solid di perairan Danau Laut Tawar berkisar antara 69 – 116 mg/L  dengan  rata-rata  sebesar  83,61  ±  10,80  mg/L.  Konsentrasi  TSS  di  perairan  Danau  Laut  Tawar ditemukan sebesar 42,70 ± 19,12 mg/L dengan kisaran antara 20 – 97 mg/L. Secara detail menurut stasiun dan waktu pengamatan nilai rata-rata TDS dan TSS di Danau Laut Tawar disajikan pada Gambar 3 .
Gambar 3. TDS dan TSS Danau Laut Tawar Sumber: Data penelitian (2022)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar  3 menunjukkan  bahwa  nilai  TDS  tertinggi  diperoleh  pada  Stasiun  6,  baik  di  zone  fotik maupun zone afotik. Rata-rata TDS pada Stasiun 6 sebesar 95,25 ± 13,66 mg/L. TDS terendah ditemui pada Stasiun 7 dengan rata-rata sebesar 78 ± 5,07 mg/L, dimana pada zone fotik sebesar 75 mg/L dan zone afotik sebesar 81 mg/L. TSS tertinggi diperoleh pada Stasiun 6 dengan nilai rata-rata sebesar 60,50 ± 27,43 mg/L, dimana TSS di zone fotik sebesar 58 mg/L dan zone afotik sebesar 63 mg/L. Nilai TSS terendah ditemui pada Stasiun 7 yaitu sebesar 29,63 ± 8,31 mg/L. TSS pada zone fotik di Stasiun 7 sebesar 28 mg/L dan zone afotik sebesar 31 mg/L. Variasi kuantitatif nilai TDS dan TSS antar stasiun pengamatan dipengaruhi oleh inlet daerah tangkapan air dengan penggunaan lahan yang bervariasi. Inlet danau membawa sejumlah bahan  terlarut  dan  tersuspensi  dari  daerah  tangkapan  air.  Hal  ini  diindikasikan  oleh  nilai  terendah  yang diperoleh pada Stasiun 7 yang terletak di tengah danau, dimana jauh dari pengaruh inlet danau.
Gambar 3 juga mendeskripsi nilai TDS dan TSS menurut waktu pengamatan. TDS terendah ditemui pada Pengamatan I yaitu sebesar 78,29 ± 6,98 mg/L. Pengamatan III menunjukkan nilai TDS tertinggi yaitu sebesar 86,50 ± 9,71 mg/L. TSS tertinggi juga terdapat pada Pengamatan III sebesar 49,07 ± 16,26 mg/L, dan TSS terendah diperoleh pada Pengamatan I sebesar 33,21 ± 10,96 mg/L. Variasi kuantitatif nilai TDS dan  TSS  pada  masing-masing  waktu  pengamatan  ini  dipengaruhi  oleh  cuaca  pada  saat  pengamatan dilakukan.  Cuaca  yang  mempengaruhi  tersebut  adalah  curah  hujan,  dimana  semakin  tinggi  curah  hujan akan mengakibatkan semakin banyak bahan terlarut dan tersuspensi yang terbawa dari daerah tangkapan air ke dalam danau oleh aliran permukaan (inlet danau) [38] .
Pengamatan konsentrasi Total Nitrogen (TN) di perairan Danau Laut Tawar menunjukkan nilai yang berkisar antara 500 – 880 µg/L dan rata-rata 686,73 ± 109,46 µg/L. Konsentrasi fosfat (PO 4 ) sebagai P di perairan  Danau  Laut  Tawar  berkisar  antara  20  –  53  µg/L  dengan  rata-rata  sebesar  33,57  ±  10,67  µg/L. Gambar 4 menampilkan rata-rata konsentrasi nutrien N dan P di Danau Laut Tawar.
Gambar 4. Konsentrasi Nutrien N dan P di Danau Laut Tawar Sumber: Data penelitian (2022)
Gambar  4 menampilkan  bahwa  konsentrasi  TN  terendah  terdapat  pada  Stasiun  3,  yaitu  sebesar 621,25 ± 74,92 µg/L. Nilai TN tertinggi diperoleh pada Stasiun 6 sebesar 755,63 ± 89,98 µ g/L. Nutrien fosfat juga menunjukkan nilai tertinggi pada Stasiun 6 sebesar 40,75 ± 9,54 µ g/L, dan nilai terendah pada Stasiun 3 sebesar 25,25 ± 5,12 µ g/L. Menurut waktu pengamatan konsentrasi TN dan fosfat tertinggi pada Pengamatan III dengan nilai masing-masing 731,43 ± 115,55 µ g/L dan 39,57 ± 11,42 µ g/L. Konsentrasi nutrien terendah diperoleh pada Pengamatan I, dengan nilai TN sebesar 651,64 ± 77,02 µ g/L dan fosfat sebesar 29,57 ± 5,95 µ g/L. Variasi konsentrasi nutrien di perairan Danau Laut Tawar pada masing-masing stasiun dipengaruhi oleh inlet yang bersumber dari daerah tangkapan air dengan variasi penggunaan lahan. Menurut waktu pengamatan, variasi konsentrasi nutrien dipengaruhi oleh cuaca, berupa curah hujan [38].
Interpretasi  kelimpahan  fitoplankton  di  perairan  Danau  Laut  Tawar  diukur  sebagai  konsentrasi klorofil-a.  Pengamatan  klorofil-a  selama  penelitian  diperoleh  nilai  rata-rata  sebesar  9,82  ±  6,56  µg/L. Rentang  nilai  klorofil-a  yang  ditemui  di  Danau  Laut  Tawar  berkisar  antara  1  –  26  µg/L.  Konsentrasi klorofil-a di Danau Laut Tawar dideskripsikan pada Gambar 5 .
Gambar 5. Klorofil-a Danau Laut Tawar (Analisis Data, 2022)
Gambar 5 menunjukkan bahwa konsentrasi klorofil-a terendah ditemui pada Stasiun 3 dengan nilai sebesar 5,00 ± 3,25 µ g/L. Konsentrasi klorofil-a tertinggi diperoleh pada Stasiun 1 yaitu sebesar 13,25 ± 9,82 µ g/L. Berdasarkan waktu pengamatan klorofil-a tertinggi diperoleh pada Pengamatan III sebesar 14,00 ± 7,19 µ g/L. Konsentrasi klorofil-a terendah terdapat pada Pengamatan I yaitu sebesar 7,43 ± 3,55 µ g/L. Variasi  konsentrasi  klorofil-a  tersebut  dipengaruhi  oleh  ketersediaan  nutrien  di  perairan  [22, 19,  20, 21, 18], terutama nutrien fosfor (TP) [23, 24].
Nilai kedalaman visibilitas secchi disk (SD) menunjukkan kecerahan air. Kecerahan perairan Danau Laut Tawar selama penelitian menunjukkan nilai rata-rata sebesar 3,98 ± 0,87 m dengan rentang nilai yang berkisar  antara  2,0  –  5,6  m.  Nilai  kecerahan  perairan  Danau  Laut  Tawar  secara  spasial  dan  temporal disajikan pada Gambar 6 .
Gambar 6. Kecerahan perairan Danau Laut Tawar (Analisis Data, 2022)
Gambar 6 mendeskripsikan nilai rata-rata SD pada masing-masing stasiun yang menunjukkan nilai tertinggi pada Stasiun 7, yaitu sebesar 4,43 ± 0,31 m. Visibilitas secchi disk terendah ditemui pada Stasiun 6 sebesar 2,90 ± 0,79 m. Berdasarkan waktu pengamatan nilai SD tertinggi diperoleh pada Pengamatan I, yaitu sebesar 4,27 ± 0,75 m. Nilai SD terendah sebesar 3,70 ± 0,78 m ditemui pada Pengamatan III. Variasi nilai visibilitas secchi disk tersebut dipengaruhi oleh keberadaan TDS, TSS, dan klorofil-a [28, 24, 30] di stasiun dan waktu pengamatan. Peningkatan konsentrasi bahan-bahan tersebut di perairan akan menurunkan visibilitas secchi disk.

## 3.1 Indeks Status Trofik
Indek status trofik Danau Laut Tawar berdasarkan nilai parameter yang diperoleh pada penelitian ini adalah 49,31. Nilai ini menunjukkan perairan tersebut dikategorikan dalam kelas mesotrofik. Penentuan ini didasarkan pada Carlson’s TSI yang menggunakan parameter TP, klorofil-a, dan kecerahan air. Metode tersebut  dapat  disederhanakan  dengan  hanya  menggunakan  parameter  yang  mudah  diukur  dan  efisien. Pemodelan  status  trofik  Danau  Laut  Tawar  dilakukan  dengan  mengkorelasikan  parameter  status  trofik sebagai komponen model. Hubungan yang dibentuk yaitu (1) hubungan antara konsentrasi klorofil-a dan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
konsentrasi nutrien dan (2). Hubungan antara kecerahan dan konsentrasi klorofil-a, TSS, TDS. Selanjutnya persamaan yang diperoleh dari regresi tersebut disubstitusikan ke dalam persamaan Carlson’s TSI.
Analisis regresi linear berganda menunjukkan variabel nutrien TN tidak berpengaruh parsial terhadap konsentrasi  klorofil-a.  Nutrien  fosfat  berpengaruh  signifikan  terhadap  konsentrasi  klorofil-a  Hal  ini menunjukkan bahwa pertumbuhan fitoplankton di Danau Laut Tawar hanya dipengaruhi oleh ketersediaan nutrien fosfat (TP). Fenomena tersebut disebabkan oleh fitoplankton di perairan tawar hanya dipengaruhi oleh  nutrien  fosfor  [22,  23,  24].  Hubungan  regresi  variabel  TP  (fosfat)  dan  konsentrasi  klorofil-a menghasilkan persamaan :
Chl = 0,565 TP – 9,161 ……………………………………………………….(1)
Dimana Chl adalah konsentrasi klorofil-a (µg/L) dan TP adalah konsentrasi fosfat (µg/L). Persamaan regresi tersebut memiliki nilai R square sebesar 0,85 yang menunjukkan determinasi nutrien fosfat terhadap pertumbuhan  fitoplankton  di perairan  Danau  Laut  Tawar  sebesar  85%.  Persamaan  tersebut  sangat  layak untuk memprediksikan pertumbuhan fitoplankton berdasarkan konsentrasi fosfat. Grafik hubungan antara fosfat dan klorofil-a disajikan pada Gambar 7.
Gambar 7. Hubungan konsentrasi Fosfat dan Klorofil-a Sumber: Data penelitian (2022)
Gambar  7 mendeskripsikan  hubungan  pengaruh  nutrien  fosfat  terhadap  konsentrasi  klorofil-a  di perairan  Danau  Laut  Tawar.  Grafik  tersebut  menunjukkan  peningkatan  konsentrasi  fosfat  diikuti  oleh peningkatan  klorofil-a  sebagai  representasi  kepadatan  fitoplankton.  Berdasarkan  hubungan  regresi  yang terbentuk  diketahui  bahwa  pertumbuhan  fitoplankton  di  perairan  Danau  Laut  Tawar  tergantung  pada ketersediaan nutrien fosfat. Selain nutrien fosfat, faktor cahaya juga berkontribusi terhadap pertumbuhan fitoplankton di perairan danau [26].
Kecerahan  air  yang  direpresentasi  sebagai  kedalaman  visibilitas  secchi  disk  dipengaruhi  oleh kepadatan  fitoplankton,  konsentrasi  TSS,  dan  konsentrasi  TDS.  Kepadatan  fitoplankton  diukur  sebagai konsentrasi klorofil-a [15, 16, 17] . Analisis regresi menunjukkan variabel TDS tidak berpengaruh secara parsial terhadap perubahan nilai variabel SD. Perubahan nilai kecerahan perairan Danau Laut Tawar hanya dipengaruhi  oleh  konsentrasi  fitoplankton  (Chl)  dan  TSS  [30].  Adapun  persamaan  regresinya  yang diperoleh adalah :
Ln SD = 1,757 – 0,013 Chl – 0,008 TSS …………….………………….…….(2)
Dimana SD adalah kedalaman visibilitas secchi disk (m), Chl adalah konsentrasi klorofil-a (µg/L), TSS adalah konsentrasi TSS (mg/L). Persamaan tersebut menggambarkan pengaruh kepadatan fitoplankton dan konsentrasi bahan tersuspensi terhadap kecerahan air dengan nilai determinasi sebesar 0,78.

## 3.2 Modifikasi Persamaan Carlson’s Trofic State Index
Carlson  (1977)  telah  mengembangkan  formula  penentuan  tingkat  trofik  perairan  yang  dikenal sebagai Carlson’s  Trofic  State  Index (TSI)  yang  banyak  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kesuburan suatu perairan [14]. Parameter yang digunakan dalam penentuan tingkat trofik perairan dengan Metode TSI Carlson adalah kecerahan, Total P, dan klorofil-a [39]. Penentuan tingkat trofik perairan didasarkan pada rata-rata ketiga parameter tersebut, yaitu dengan persamaan :
TSI = 𝑇𝑆𝐼(𝑆𝐷)+𝑇𝑆𝐼(𝑇𝑃)+𝑇𝑆𝐼(𝐶ℎ𝑙)
3 …………………………………………..…….(3)
Dimana TSI adalah Trophic State Index, TSI(SD) adalah TSI parameter kecerahan, TSI(TP) adalah TSI parameter Total P, dan TSI(Chl) adalah TSI parameter klorofil-a. Masing-masing parameter tersebut memiliki persamaan sebagai berikut :
TSI (SD) = 60 - 14,41 ln (SD) …………………………………………..…….(4) TSI (TP) = 4,15 + 14,42 ln (TP) ……………………………………..….…….(5) TSI (Chl) = 30,6 + 9,81 ln (Chl) ………………………………….………..….(6)
Dimana SD adalah kedalaman secchi disk (m), Chl adalah konsentrasi klorofil-a (µg/L), TP adalah Total  P  (µg/L)  yang  dalam  penelitian  ini  diukur  sebagai  konsentrasi  fosfat.  Metode  Carlson  (1977)  ini mengelompokkan tingkat status tropik berdasarkan nilai TSI yaitu : ultra oligotrofik dengan nilai TSI  <30, oligotrofik dengan nilai antara 30 – 39, mesotrofik dengan nilai antara 40– 49, eutrofik ringan dengan nilai antara 50 – 59, eutrofik sedang dengan nilai antara 60 – 69, eutrofik berat dengan nilai antara 70 – 79, dan hipereutrofik dengan nilai >80.
Berdasarkan  persamaan  yang  diperoleh  dalam  analisis  regresi  dari  data-data  yang  dikumpulkan dalam penelitian ini, maka dilakukan substitusi ke dalam persamaan yang dikemukakan Carlson (1977). Persamaan 2 disubstitusikan ke Persamaan 4, sehingga diperoleh persamaan sebagai berikut :
TSI (SD) = 34,68 + 0,19 Chl + 0,12 TSS ………………………….………….(7)
Persamaan  1  disubstitusikan  ke  Persamaan  6,  setelah  melewati  perhitungan    diperoleh  persamaan baru sebagai berikut :
TSI (CHL) = 3,27 + 9,81 ln TP ………………..………………….………..….(8)
Selanjutnya Persamaan 1 disubstitusikan lagi ke Persamaan 8 sebagai nilai Chl, sehingga diperoleh persamaan :
TSI (SD) = 32,97 + 0,11 TP + 0,12 TSS …………………………………..….(9)
Berdasarkan  hasil  substitusi  tersebut  diperoleh  persamaan  baru  untuk  masing-masing  parameter. Persamaan 8 untuk parameter klorofil-a, dan Persamaan 9 untuk parameter kecerahan air. Parameter Total P  tetap  menggunakan  persamaan  sebelumnya,  yaitu  Persamaan  5.  Nilai  TSI  Danau  Laut  Tawar  (TSI dlt ) diperoleh dengan menyubstitusi Persamaan 5, Persamaan 8, dan Persamaan 9 ke dalam Persamaan 3. Hasil substitusi dan setelah disederhanakan diperoleh persamaan :
TSI dlt = 13,46 + 8,08 ln TP + 0,04 TP + 0,04 TSS ………………………….(10)
Dimana TSI dlt adalah indek status trofik Danau Laut Tawar, TP adalah total fosfat (µg/L), dan TSS adalah konsentrasi TSS (mg/L). Penggunaan persamaan ini untuk memperoleh nilai TSI Danau Laut Tawar berdasarkan  data  penelitian  ini  menunjukkan  nilai  sebesar  44,90.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa perhitungan indeks status trofik dengan menggunakan Persamaan 10 (TSI dlt ) memiliki nilai efisiensi sebesar 91,06 persen dari perhitungan dengan persamaan Carlson’s TSI. Hal ini menunjukkan bahwa Persamaan TSI dlt dapat digunakan untuk menghitung indeks status trofik Danau Laut Tawar.

## 4. Kesimpulan
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa status trofik Danau Laut Tawar dikategorikan dalam kelas mesotrofik dengan nilai indeks 49,31. Status trofik Danau Laut Tawar dapat ditentukan dengan mengetahui bentuk  hubungan  empiris  antara  :  (a)  konsentrasi  nutrien  fosfat  dan  konsentrasi  klorofil-a,  dan  (b) konsentrasi  klorofil-a,  konsentrasi  padatan  tersuspensi,  dan  kecerahan  perairan.  Hubungan  empiris konsentrasi nutrien fosfat (TP, µg/L) dan konsentrasi klorofil-a (Chl, µg/L) yang terbentuk adalah Chl = 0,565 TP – 9,161. Hubungan empiris konsentrasi klorofil-a  (Chl, µg/L), konsentrasi padatan tersuspensi (TSS,  mg/L),  dan  kecerahan  perairan  (SD,  m)  adalah  Ln  SD  =  1,757  –  0,013  Chl  –  0,008  TSS.  Model
persamaan untuk menentukan status trofik Danau Laut Tawar yang merupakan modifikasi Metode Carlson adalah TSI dlt = 13,46 + 8,08 ln TP + 0,04 TP + 0,04 TSS. Model persamaan tersebut dapat digunakan untuk penentuan status trofik Danau Laut Tawar dengan hanya menggunakan parameter TP dan TSS.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima kasih yang setinggi-tingginya kepada LPPM Universitas Malikussaleh yang telah mendanai pelaksanaan penelitian ini, dan kepada kolega dan para mahasiswa Prodi Akuakultur yang telah ikut terlibat aktif dalam pelaksanaan penelitian ini.
6 . Daftar Pustaka
[1]   B. V. Adamovich, A.B.Medvinsky, L.V.Nikitina, N.P.Radchikova, T.M.Mikheyeva, R.Z.Kovalevskaya,  Yu.K.Veres,  A.Chakraborty,  A.V.Rusakov,  N.I.Nurieva  dan  T.V.Zhukova, “Relations  between  variations  in  the  lake  bacterioplankton  abundance  and  the  lake  trophic  state: Evidence from the 20-year monitoring,” Ecological Indicators, pp. 120-129, 2019.
[2]   D. G. F. Cunha, M. d. C. Calijuri dan M. C. Lamparelli, “A trophic state index for tropical/subtropical reservoirs (TSItsr),” Ecological Engineering, pp. 126-134, 2013.
[3]   A. A. Ayoade, B. O. Osuala dan T. A. Adedapo, “Physico-chemical parameters, chlorophyll a and phytoplankton  community  as  trophic  state  indices  of  two  tropical  lakes,  southwestern  Nigeria,” EurAsian Journal of BioSciences, pp. 1-8, 2019.
[4]   KLH, Pedoman  Pengelolaan  Ekosistem  Danau, Jakarta:  Kementerian  Negara  Lingkungan  Hidup, 2008.
[5]   KLH, Peraturan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 28 Tahun 2009 Tentang Daya Tampung Beban Pencemaran Air Danau Dan/Atau Waduk, Jakarta: Kementerian Negara Lingkungan Hidup, 2009.
[6]   A. Karbassi, E. M. Abdollahzadeh, G. A. Fariman, M. Nazariha dan M. M. Assadi, “Development of Trophy Index along South-East Coast of Oman Sea and its Relationship with Harmful Algae Bloom,” Journal of Applied Environmental and Biological Sciences, pp. 19-27, 2016.
[7]   H. B. Prayitno, “Asesmen Eutrofikasi Perairan Pesisir Menggunakan Metode Indeks Trofik (TRIX),” Oseana, vol. XLII, no. 2, pp. 23-33, 2017.
[8]   M. N. Khan dan F. Mohammad, “Eutrophication: Challenges and Solutions,” dalam Eutrophication: Cause, Consequences and Control , London, Springer, 2014, pp. 1 - 16.
[9]   G.  Y.  Juantari,  R.  W.  Sayekti  dan  D.  Harisuseno,  “Status  Trofik  Dan  Daya  Tampung  Beban Pencemaran Waduk Sutami,” Jurnal Teknik Pengairan, pp. 61-66, 2013.
[10]  E.  W.  Irianto  dan  R.  W.  Triweko,  Eutrofikasi  Waduk  dan  Danau:  Permasalahan,  Pemodelan  dan Upaya  Pengendalian,  Jakarta:  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Sumber  Daya  Air  Badan Penelitian dan Pengembangan Kementerian Pekerjaan Umum, 2014.
[11]  M.  M.  Dorgham,  “Effects  of  Eutrophication,”  dalam Eutrophication:  Cause,  Consequences  and Control , London, Springer, 2014, pp. 29 - 44.
[12]  Z.-G. Ji, Hydrodynamics and Water Quality: Modeling Rivers, Lakes, and Estuaries, Hoboken, New Jersey: A John Wiley & Sons, Inc, 2008.
[13]  A. F. Nojavan, B. J. Kreakie, J. W. Hollister dan S. S. Qian, “Rethinking the lake trophic state index,” PeerJ, p. e7936 , 2019.
[14]  A. G. D. Prasad dan Siddaraju, “Carlson’s Trophic State Index for the assessment of trophic status of two Lakes in Mandya district,” Pelagia Research Library, vol. 3, no. 5, pp. 2992-2996, 2012.
[15]  H.  Kordi, S. A. Hoseini,  M.  Sudagar  dan  a. A.  A.  Alimohammadi,  “Correlation  of Chlorophyll-A with  Secchi  Disk  Depth  and  Water  Turbidity  in  Aquaculture  Reservoirs  A  Case  Study  on Mohammadabad Reservoirs, Gorgan, Iran,” World Journal of Fish and Marine Sciences, vol. 4, no. 4, pp. 340-343, 2012.
[16]  J.  Lim  dan  M.  Choi,  “Assessment  of  water  quality  based  on  Landsat  8  operational  land  imager associated with human activities in Korea,” Environmental Monitoring and Assessment, vol. 187, p. 4616, 2015.
[17]  P. L. Brezonik, R. W. B. JR, J. C. Finlay, C. G. Griffin, L. G. Olmanson, J. P. Anderson, W. A. Arnold dan  R.  Hozalski,  “Color,  chlorophyll  a,  and  suspended  solids  effects  on  Secchi  depth  in  lakes: implications for trophic state assessment,” Ecological Applications, vol. 29, no. 3, pp. 1-12, 2019.
[18]  M. Ma, J. Jia, Y. Hu, J. Yang, Y. Lu, K. Shi dan Y. Gao, “Changes in chlorophyll a and its response to  nitrogen  and  phosphorus  characteristics  over  the  past  three  decades  in  Poyang  Lake,  China,” Ecohydrology, vol. 14, no. 2, p. e2270, 2020.
[19]  L.  H.  Sipaúba-Tavares,  R.  N.  Millan  dan  A.  Milstein,  “Limnology  of  an  integrated  cage-pond aquaculture farm,” Acta Limnologica Brasiliensia, 2016.
[20]  C. T. Filstrup dan J. A. Downing, “Relationship of chlorophyll to phosphorus and nitrogen in nutrient- rich lakes,” Inland Waters, pp. 385-400, 2017.
[21]  L. P. Astuti, A. L. S. H. dan Krismono, “Pengelolaan Kualitas Perairan Melalui Penerapan Budidaya Ikan Dalam Keramba Jaring Apung “SMART”,” Jurnal Kebijakan Perikanan Indonesia, pp. 87-97, 2018.
[22]  D.  Magumba,  A.  Maruyama,  M.  Takagaki,  A.  Kato  dan  M.  Kikuchi,  “Relationships  between Chlorophyll-a, Phosphorus and Nitrogen as Fundamentals for Controlling Phytoplankton Biomass in Lakes,” Environmental Control in Biology, pp. 179-185, 2014.
[23]  M.  Mamun  dan  K.-G.  An,  “Major  nutrients  and  chlorophyll  dynamics  in  Korean  agricultural reservoirs  along  with  an  analysis  of  trophic  state  index  deviation,” Journal  of  Asia-Pacific Biodiversity, vol. 10, no. 2, pp. 183-191, 2017.
[24]  U. Atique dan K.-G. An, “Reservoir Water Quality Assessment Based on Chemical Parameters and the Chlorophyll Dynamics in Relation to Nutrient Regime,” Polish Journal of Environmental Studies, vol. 28, no. 3, pp. 1043-1061, 2019.
[25]  Z.  Liang,  P.  A.  Soranno  dan  T.  Wagner,  “The  role  of  phosphorus  and  nitrogen  on  chlorophyll  a: Evidence from hundreds of lakes,” The role of phosphorus and nitrogen on chlorophyll a: Evidence from hundreds of lakes, p. https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.116236, 2020.
[26]  K.  Çelik,  “The  relationships  between  chlorophyll-a  dynamics  and  certain  physical  and  chemical variables  in  the  temperate  eutrophic  Çaygören  Reservoir,  Turkey,” Iranian  Journal  of  Fisheries Sciences, vol. 12, no. 1, pp. 127-139, 2013.
[27]  V.  Fleming-Lehtinen  dan  M.  Laamanen,  “Long-term  changes  in  Secchi  depth  and  the  role  of phytoplankton in explaining light attenuation in the Baltic Sea,” Estuarine, Coastal and Shelf Science, Vol. %1 dari %2102-103, pp. 1-10, 2012.
[28]  M.  F.  O.  Khattab  dan  B.  Merkel,  “Secchi  disc  visibility  and  its  relationship  with  water  quality parameters in the photosynthesis zone of Mosul Dam Lake, Northern Iraq,” Freiberg Online Geology, vol. 39, pp. 87-101, 2015.
[29]  E. T. Harvey, J. Walve, A. Andersson, B. Karlson dan S. Kratzer, “The Effect of Optical Properties on Secchi Depth and Implication for Eutrophication Management,” Frontier in Marine Science, vol. 5, pp. 1-19., 2019.
[30]  S. Adhar, T. A. Barus, E. S. N. Nababan dan H. Wahyuningsih, “The waters transparency model of Lake Laut Tawar, Aceh, Indonesia,” dalam 3rd International Conference on Fisheries, Aquatic, and Environmental Sciences (ICFAES 2021) , 2021.
[31]  S. Pal, D. Das dan K. Chakraborty, “Colour optimization of the secchi disk and assessment of the water quality in consideration of light extinction co-efficient of some selected water bodies at Cooch Behar, West Bengal,” International Journal of Multidisciplinary Research and Development, vol. 2, no. 3, pp. 513-518, 2015.
[32]  Z. P. Lee, S. Shang, C. Hu, K. Du, A. Weidemann, W. Hou, J. Lin dan G. Lin, “Secchi disk depth: A new theory and mechanistic model for underwater visibility,” Remote Sensing of Environment, vol. 169, pp. 139-149, 2015.
[33]  X. Liu, Z. Lee, Y. Zhang, J. Lin, K. Shi, Y. Zhou, B. Qin dan Z. Sun, “Remote Sensing of Secchi Depth in Highly Turbid Lake Waters and Its Application with MERIS Data,” Remote Sensing, vol. 11, no. 19, p. 2226, 2019.
[34]  S.  Adhar, Model  Dinamika  Nitrogen  dan  Fosfor  sebagai  Upaya  Pengendalian  Eutrofikasi  Danau Laut Tawar Aceh Tengah, Sekolah Pasca Sarjana Universitas Sumatera Utara, 2020.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[35]  E. S. Kartamihardja, H. Satria dan A. S. Sarnita, “Limnologi dan Potensi Produksi Ikan Danau Laut Tawar Aceh Tengah,” Jurnal Penelitian Perikanan Indonesia, vol. I, no. 3, pp. 11 - 25, 1995.
[36]  I.  Hasri  dan  R.  Juandela,  “Evaluasi  Bio-Limnologi  Dan  Relung  Ekologi  Komunitas  Ikan  Untuk Menentukan Jenis Ikan Yang Akan Ditebar Di Danau Laut Tawar, Laporan Penelitian Hibah Bersaing Tahun 2012,” Kopertis Wilayah I, Medan, 2012.
[37]  Husnah dan Z. Fahmi, “Karakteristik Lingkungan dan Status Pencemaran Danau Laut Tawar,” dalam Pengelolaan Sumber Daya Perikanan Danau Laut Tawar Aceh Tengah , N. N. Wiadnyana dan M. M. Kamal, Penyunt., Takengon, Amafrad Press, 2015, pp. 116-180.
[38]  K. H. Ribeiro, N. Favaretto, J. Dieckow, L. C. d. P. Souza, J. P. G. Minella, L. d. Almeida dan M. R. Ramos, “Quality of surface water related to land use: a case study in a catchment with small farms and intensive vegetable crop production in southern Brazil,” Soil Use and Management, vol. 38, no. 2, pp. 656-668, 2014.
[39]  R. E. Carlson, “A Trophic State Index for Lakes,” Journal of Lymnology and Oceanography, vol. 2, no. 22, pp. 361-36, 1977.