## Keterkaitan Parameter Oseanografi dengan Fitoplankton di Perairan Pesisir Maros Sulawesi Selatan
Rahmadi Tambaru*, Andi Iqbal Burhanuddin, Muhammad Anshar Amran, Arniati Massinai, Abdul Haris, Chair Rani
Program Studi Ilmu Kelautan, Universitas Hasanuddin
Email Korespondensi: aditbr69@unhas.ac.id
Diterima: 23 September 2022 Disetujui: 24 Oktober 2022 Diterbitkan: 31 Oktober 2022

## Kata Kunci:
Parameter Oseanografi, Fitoplankton, Perairan Pesisir, Laut

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  analisis  keterkaitan  parameter  oseanografi  dengan fitoplankton di perairan pesisir Maros, Sulawesi Selatan. Penelitian dilakukan pada dua zona yaitu zona pesisir, dan zona Sungai (S3). Untuk zona pesisir dibagi menjadi tiga bagian: zona pantai (A), zona pertengahan (B), dan zona laut lepas (C). Analisis Cluster dan PCA digunakan untuk  mengevaluasi  masing-masing  parameter  lingkungan,  demikian  pula  keterkaitannya dengan fitoplankton. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter penciri di zona A seperti kecerahan,  nitrit dan  amoniak  masih  mendukung  aktivitas  fitoplankton.  Hal  ini  terlihat  dari nilai  produktivitas  primer  fitoplankton  yang  tinggi.  Sebaliknya  pada  zona  C,  dukungan parameter-parameter itu terdeteksi lemah terhadap aktivitas fitoplankton, hal itu terlihat dari rendahnya  nilai  produktivitas  primer  fitoplankton.  Di  zona  B,  parameter-parameter  penciri terkadang  sama  di  zona  A,  namun  lebih  sejalan  dengan  zona  C.  Artinya  bahwa  nilai produktivitas primer fitoplankton juga tinggi. Berdasarkan hal itu, fitoplankton masih dapat beraktivitas  dengan  baik  karena  parameter  oseanografi  masih  bersesuaian  dengan kehidupannya.

## Received: 23 September 2022
Accepted: 24 October 2022 Published: 31 October 2022
Keywords: Oceanographic Parameters,
Phytoplankton, Coastal waters, Sea

## ABSTRACT
This  study  aims  to  analyze  the  relationship  between  oceanographic  parameters  and phytoplankton in the coastal waters of Maros, South Sulawesi. This research was conducted on two zones, namely the coastal zone and River Zone (S3). The coastal zone is divided into three parts; the coastal Zone (A), the Middle Zone (B), and the zone of the Loose Sea (C). The research  was  conducted  in  the  coastal  waters  of  Maros,  South  Sulawesi.  Cluster  and  PCA analyses  are  used  to  evaluate  each  of  the  environmental  parameters,  as  well  as  their association with phytoplankton. The results showed that the characteristic parameters in zone A such as brightness, nitrites, and ammonia still support phytoplankton activity. This can be seen from the high primary productivity value of phytoplankton. In contrast to zone C, support for  phytoplankton  activity  looks  weak,  as  seen  from  the  low  primary  productivity  value  of phytoplankton. In zone B, the characteristic parameters are sometimes the same in zone A, but are  more  in  line  with  zone  C.  Meaning  that  the  value  of  the  primary  productivity  of phytoplankton  is  also  high.  Based  on  that,  phytoplankton  can  still  move  well  because  the oceanographic parameters still correspond to their lives

## 1. PENDAHULUAN
Kehidupan  fitoplankton  di  perairan  laut  umumnya  diatur oleh  parameter  oseanografi  dalam  hal  ini  parameter  fisik (Kheireddine  et  al.,  2021;  Mikaelyan  et  al.,  2020),  kimia (Mishra et al., 2022; Neri et al., 2022), dan biologi (Mikaelyan et al., 2020). Sinergitas parameter itu mempengaruhi aktivitas fitoplankton,  seperti  halnya  mempengaruhi  produksi  bahan organik melalui proses fotosintetis  (Mohammed et al., 2018; Petrou  et  al.,  2016),  demikian  pula  berpengaruh  terhadap
distribusinya  berdasarkan  ruang  dan  waktu  (Tambaru  et  al., 2021; Khan et al., 2015).
Menurut Ajani et al., (2020), parameter oseanografi seperti suhu  memberikan  pengaruh  yang  sangat  signifikan  terhadap perkembangan fitoplankton. Pencermatan terhadap fenomena perkembangan  fitoplankton  berdasarkan  pengukuran  suhu yang  disukainya  (Community  Temperature  Index:  Indeks Suhu Komunitas) dimulainya sejak tahun 1931 sampai 2019. Berdasarkan hasil kajiannya dijelaskan bahwa dengan adanya peningkatan Indeks Suhu Komunitas, jenis-jenis fitoplankton yang  hidup  pada  suhu  yang  hangat  memperlihatkan

## Envirotek : Jurnal Ilmiah Teknik Lingkungan
Vol. 14, No. 2, Oktober, 2022, pp. 197-200 Halaman Beranda Jurnal: http://envirotek.upnjatim.ac.id/ e-ISSN 26231336  p-ISSN 2085501X
peningkatan kelimpahan secara proporsional jika dibandingkan dengan fitoplankton yang hidup pada suhu yang dingin.
Fenomena perubahan kelimpahan fitoplankton juga terjadi akibat  adanya  pengaruh  parameter  oseanografi  yang  lain. Salinitas  misalnya  (Papry  et  al.,  2020).  Parameter  ini  juga merupakan salah satu parameter oseanografi yang mempengaruhi kehidupan fitoplankton (Xu et al., 2022). Pada kajian yang dilaksanakan oleh Buana et al., (2021) di perairan estuaria  Saddang  Pinrang  diperoleh  hasil  bahwa  salinitas memiliki  hubungan  yang  negatif  terhadap  kelimpahan fitoplankton,  semakin  tinggi  salinitas  maka  kelimpahan fitoplankton cenderung rendah.
Analisis  komprehensif  dalam  menganalisis  kelimpahan fitoplankton  dapat  dilakukan  pada  perairan  yang  banyak mendapatkan  pengaruh  dari  berbagai  sumber  sehingga parameter  oseanografi  mengalami  perubahan.  Perairan perairan  pesisir  Maros  merupakan  perairan  yang  memiliki karakteristik seperti yang dijelaskan. Pada perairan ini banyak bermuara sungai-sungai besar sehingga memberikan pengaruh terhadap perubahan nilai dari berbagai parameter oseanografinya. Untuk itu, telah dilaksanakan suatu penelitian tentang keterkaitan parameter oseanografi dengan fitoplankton di perairan pesisir Maros, Sulawesi Selatan.

## 2. METODE
Penelitian dilaksanakan di perairan pesisir Maros Sulawesi Selatan (Gambar 1), pada dua zona yaitu zona pesisir dan zona sungai  (S3).  Pada  zona  pesisir  dibagi  menjadi  tiga  bagian: inner zone (zona A :0.5-1 km dari daratan utama), middle zone (zona B : 1 km dari inner zone), outer zone (zona C : 1 km dari middle zone/laut lepas).

## Gambar 1 . Lokasi Penelitian
Analisis  klaster  (cluster  analysis)  digunakan  untuk menganalisa  kelompok-kelompok  parameter  (Stewart  et  al., 2012). Melalui analisis itu, kelompok parameter yang lengkap atau kelompok yang lebih besar dapat terbentuk. Analisis itu juga  digunakan  untuk  mengelompokkan  parameter  dalam kelompok-kelompok  yang  saling  bebas.  Dengan  demikian, parameter-parameter yang terdeteksi berada dalam kelompok- kelompok yang sama memiliki kemiripian yang sama antara satu  dengan  lainnya,  sebaliknya,  parameter-parameter  di dalam  kelompok  yang  berbeda  memiliki  kemiripan  yang berbeda pula.
Analisis  PCA  ( Principal  Component  Analysis )  digunakan untuk  menentukan  sistem  koordinat  yang  baru  dari sekelompok  data  parameter  (Jolliffe  &  Cadima,  2016).
Analisis  ini  merupakan  salah  satu  analisis  multivariat  yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola data dengan mereduksi dimensi/variabel  data  menjadi  dimensi  yang  lebih  kecil dengan tetap mempertahankan informasi yang terdapat dalam data.  Pada  PCA,  akan  tercipta  suatu  persamaan  yang  terdiri atas  kombinasi  linear  dari  berbagai  variabel  yang  dapat menangkap varians atau keragaman data dengan maksimal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sekelompok  data  hasil  penelitian  tentang  parameter oseanografi  termasuk  kelimpahan  fitoplankton  (parameter fisik-kimia dan biologi) dianalisis dengan analisis Cluster dan PCA. Dua analisis ini digunakan untuk mengevaluasi terhadap parameter  yang  menjadi  penciri  dan  berpengaruh.  Pengujian dilaksanakan  berdasarkan  zona  di  perairan  pesisir  Maros Sulawesi Selatan.
Sebanyak 22 data digunakan dalam kedua analisis di atas. Parameter  itu  adalah  kelimpahan  fitoplankton,  produktivitas primer  fitoplankton,  klorofil-a,  nitrat,  nitrit,  amonia, ortofosfat,  silikat,  NAT,  N:P,  N:Si,  Zeu,  Zmix,  Zeu:Zmix, suhu,  salinitas,  pH,  arus,  kecerahan,  intensitas  cahaya, kekeruhan dan koefisien pereduan cahaya (k).
Berdasarkan  analisis  Cluster  (Gambar  1),  ada  satu kelompok besar yang terbentuk dengan tingkat kesamaan yang tinggi  di  atas  95%.  Dari  kelompok  besar  itu  terbagi  lagi menjadi dua sub kelompok yaitu sub kelompok pertama terdiri dari zona A, B dan C yang merupakan zona perairan pesisir, lalu sub kelompok kedua adalah zona sungai (S3). Setiap sub kelompok terdiri dari tiga stasiun.
Parameter penciri di setiap sub kelompok diinterpretasikan berdasarkan kontribusinya pada tiga sumbu utama berdasarkan  diagram  biplot  PCA  (Gambar  2).  Dalam penelitian  ini,  tiga  sumbu  ditetapkan  dengan  melihat  nilai persentase keragaman dan akar ciri (Tabel 1).
Pada  Tabel  1  terlihat  bahwa  hanya  dengan  menggunakan tiga sumbu utama (F1, F2, dan F3), varians yang terjelaskan sebesar  84,539%  adalah  cukup  untuk  menggambarkan parameter  penciri  di  setiap  zona  dengan  hanya  kehilangan informasi  masing-masing  sekitar  15,461%.  Pencermatan parameter  penciri  pada  masing-masing  sumbu  diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 1. Dendrogram Analisis Cluster
Hasil  analisis  PCA  (Gambar  2)  menggambarkan  bahwa zona A dicirikan oleh nilai k, kecerahan, dan Zeu yang rendah, namun parameter seperti nitrat, nitrit, amonia, kekeruhan dan
intensitas  cahaya  serta  produktivitas  primer  fitoplankton terdeteksi tinggi.
Tabel 1 . Nilai Akar Ciri dan Persentase Varians Berbagai
Parameter F1 F2 F3 Eigenvalue 10.243 5.306 3.895 variance % 44.535 23.070 16.934 cumulated % 44.535 67.605 84.539
Kemudian,  parameter  penciri  di  zona  B  adalah  kecepatan arus,  N:P  dan  kekeruhan  yang  rendah,  demikian  pula  nitrat, amonia dan ortofosfat serta produktivitas primer fitoplankton. Sebaliknya,  suhu  dan  pH,  k,  kecerahan,  dan  Zmix  dan  Zeu terdeteksi tinggi.
Berdasarkan  Gambar  2,  parameter  penciri  di  zona  C memiliki  kemiripan  dengan  zona  A.  Namun  parameter- parameter  itu  memiliki  pengaruh  yang  berbeda/berkebalikan antara zona C dan zona A. Hal ini wajar terjadi sebab zona C merupakan zona laut lepas, sementara itu zona A adalah zona pesisir  yang  dekat  dengan  daratan.  Kemudian,  parameter penciri di zona sungai (S3) meliputi tingginya nitrat, NIT, N:P, silikat,  Zmix:Zeu  dan  kecepatan  arus,  lalu  rendahnya kelimpahan fitoplankton, kecerahan air, pH, dan suhu.
Secara umum, berdasarkan hasil evaluasi PCA menunjukan bahwa zona A dan C memiliki parameter penciri yang sama namun  pengaruhnya  berbeda  terhadap  fitoplankton.  Terlihat pada  Gambar  2,  parameter  penciri  di  zona  A  secara  jelas mendukung  aktivitas  fitoplankton.  Hal  itu  dapat  dicermati melalui  nilai  produktivitas  primer  fitoplankton  yang  tinggi. Kondisi ini sebaliknya terjadi pada zona C.
Fenomena  menarik  terlihat  di  zona  B  berdasarkan  hasil analisis  PCA  (Gambar  2).  Dari  gambar  itu  terlihat  bahwa ketiga  stasiun  di  zona  B  tersebar  secara  acak,  kadangkala bersesuaian  dengan  zona  A  ataupun  zona  C.  Sesuai  dengan peranannya selaku zona antara, hal itu dapat saja berlangsung. Sebagai  contoh,  kesesuaian  parameter  penciri  terlihat  dari kekeruhan  dan  kecerahan.  Kekeruhan  pada  zona  B mempunyai nilai yang rendah, hal yang sama juga berlangsung di zona C. Demikian pula dengan kecerahan di kedua zona itu terdeteksi tinggi. Tentu saja, parameter penciri dalam zona ini akan bersesuaian dengan zona A dan ataupun C. Tetapi, dari Gambar  2,  parameter  penciri  di  zona  B  lebih  bersesuaian dengan zona C jika dibandingkan cengan zona A.
Alasan  utama  dapat  dijelaskan  sehubungan  dengan parameter  penciri  memiliki  pengaruh  yang  berbeda  dalam mendukung  aktivitas  fitoplankton  khususnya  antara  zona  A dan  C  adalah  karena  adanya  perbedaan  pengaruh  pengaliran beban dari sungai.
Adanya pengaruh beban dari sungai menjadi penentu utama terhadap perubahan karakteristik fisik dan kimia perairan laut (Leng  et  al.,  2021;  Kralj  et  al.,  2016),  sebagai  contoh perubahan nilai suhu (Leng et al., 2021), salinitas (Weston et al.,  2010),  oksigen  terlarut  (Irby  et  al.,  2018),  dan  nutrien (Gilbert et al., 2013). Terkhusus nutrien, aliran sungai dengan berbagai  materi  yang  dikandungnya,  memegang  peranan penting  terhadap  perubahan  konsentrasi  nutrien  seperti ortoposfat,  Nitrat,  Nitrit,  Silikat  di  perairan  laut  (Álvarez- Vázquez  et  al.,  2016).  Konsentrasi  nutrien  pada  zona  yang berada  dekat  dengan  muara  akan  mendapatkan  penambahan konsentrasi nutrien yang lebih tinggi (Davis et al., 2014). Hal ini  berdampak  terhadap  aktivitas  fitoplankton,  produksi primer yang dihasilkannya menjadi lebih tinggi.
Untuk  itu,  zona  yang  dekat  daratan  dalam  hal  ini  zona  A wajar  memiliki  nilai  produktivitas  primer  fitoplankton  yang tinggi,  sebaliknya  zona  yang  jauh  dari  daratan  (zona  C) memiliki nilai produktivitas primer fitoplankton yang rendah. Namun,  walau  zona  C  memiliki  nilai  produktivitas  primer fitoplankton  yang  rendah,  aktivitasnya  tetap  dapat  berjalan walau tidak dalam kondisi optimal.
(A)
(B)
(C)
Gambar 2. Biplot PCA Berdasarkan Zona dan Parameter Penciri pada Masing-Masing Sumbu F1, F2, dan F3 (A, B, C)

## 4. SIMPULAN
Pada  akhirnya  disimpulkan  bahwa  keterkaitan  parameter oseanografi  dengan  fitoplankton  di  perairan  pesisir  Maros, Sulawesi Selatan masih berlangsung dengan baik. Berdasakan hasil analisis Cluster dan PCA, parameter oseanografi masih mampu mendukung perkembangan fitoplankton. Walau tidak optimal  di  zona  C,  namun  secara  umum,  produksi  primer fitoplankton masih tetap tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajani, P. A., Davies, C. H., Eriksen, R. S., & Richardson, A.
J. (2020). Global warming impacts micro-phytoplankton at a long-term Pacific Ocean coastal station. Frontiers in Marine Science , 7 , 576011.
Álvarez-Vázquez,  M.  A.,  Prego,  R.,  Ospina-Alvarez,  N., Caetano, M., Bernardez, P., Doval, M., Filgueiras, A. V, & Vale, C. (2016). Anthropogenic changes in the fluxes to estuaries: Wastewater discharges compared with river loads in small rias. Estuarine, Coastal and Shelf Science , 179 , 112–123.
Buana,  S.,  Tambaru,  R.,  Selamat,  M.  B.,  Lanuru,  M.,  & Massinai,  A.  (2021).  The  role  of  salinity  and  Total Suspended Solids (TSS) to abundance and structure of phytoplankton  communities  in  estuary  Saddang Pinrang. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 860 (1), 12081.
Davis, K. A., Banas, N. S., Giddings, S. N., Siedlecki, S. A., MacCready, P., Lessard, E. J., Kudela, R. M., & Hickey, B.  M.  (2014).  Estuary‐enhanced  upwelling  of  marine nutrients fuels coastal productivity in the US P acific N orthwest. Journal  of  Geophysical  Research:  Oceans , 119 (12), 8778–8799.
Gilbert, M., Needoba, J., Koch, C., Barnard, A., & Baptista, A.  (2013).  Nutrient  loading  and  transformations  in  the Columbia River estuary determined by high-resolution in situ sensors. Estuaries and Coasts , 36 (4), 708–727. Irby,  I.  D.,  Friedrichs,  M.  A.  M.,  Da,  F.,  &  Hinson,  K.  E. (2018).  The  competing  impacts  of  climate  change  and nutrient reductions on dissolved oxygen in Chesapeake Bay. Biogeosciences , 15 (9), 2649–2668.
Jolliffe,  I.  T.,  &  Cadima,  J.  (2016).  Principal  component analysis: a review and recent developments. Philosophical  Transactions  of  the  Royal  Society  A: Mathematical,  Physical  and  Engineering  Sciences , 374 (2065), 20150202. https://doi.org/10.1098/rsta.2015.0202
Khan,  I.  A.,  Ghazal,  L.,  Arsalan,  M.  H.,  Siddiqui,  M.  F.,  & Kazmi,  J.  H.  (2015).  Assessing  spatial  and  temporal variability  in  phytoplankton  concentration  through chlorophyll-a  satellite  data:  A  case  study  of  northern Arabian Sea. Pak. J. Bot , 2 , 797–805.
Kheireddine,  M.,  Mayot,  N.,  Ouhssain,  M.,  &  Jones,  B.  H. (2021).  Regionalization  of  the  Red  Sea  based  on phytoplankton phenology: a satellite analysis. Journal of Geophysical
Research: Oceans , 126 (10), e2021JC017486.
Kralj, M., De Vittor, C., Comici, C., Relitti, F., Auriemma, R., Alabiso, G., & Del Negro, P. (2016). Recent evolution of  the  physical–chemical  characteristics  of  a  Site  of National  Interest—the  Mar  Piccolo  of  Taranto  (Ionian
Sea)—and changes over the last 20 years. Environmental Science and Pollution Research , 23 (13), 12675–12690.
Leng, P., Zhang, Q., Li, F., Kulmatov, R., Wang, G., Qiao, Y., Wang,  J.,  Peng,  Y.,  Tian,  C.,  &  Zhu,  N.  (2021). Agricultural  impacts  drive  longitudinal  variations  of riverine water quality of the Aral Sea basin (Amu Darya and  Syr  Darya  Rivers),  Central  Asia. Environmental Pollution , 284 , 117405.
Mikaelyan,  A.  S.,  Mosharov,  S.  A.,  Kubryakov,  A.  A., Pautova,  L.  A.,  Fedorov,  A.,  &  Chasovnikov,  V.  K. (2020). The impact of physical processes on taxonomic composition, distribution and growth of phytoplankton in the open Black Sea. Journal of Marine Systems , 208 , 103368.
Mishra,  R.  K.,  Jena,  B.,  Venkataramana,  V.,  Sreerag,  A., Soares,  M.  A.,  &  AnilKumar,  N.  (2022).  Decadal changes in global phytoplankton compositions influenced by biogeochemical variables. Environmental Research , 206 , 112546.
Mohammed, A. A., Ahmed, E. A., Saeed, S. M., Dawah, A. M.,  &  Salah  El  Din,  R.  A.  (2018).  SEASONAL VARIATIONS IN PRIMARY PRODUCTIVITY AND ITS  RELATION  TO  SOME  PHYSICO-CHEMICAL PROPERTIES  OF  WATER  AT  AL-ABBASSA  FISH FARM. Al-Azhar Bulletin of Science , 29 (1–C), 57–66. Neri, F., Romagnoli, T., Accoroni, S., Campanelli, A., Marini, M.,  Grilli,  F.,  &  Totti,  C.  (2022).  Phytoplankton  and environmental drivers at a long-term offshore station in the  northern  Adriatic  Sea  (1988–2018). Continental Shelf Research , 242 , 104746.
Papry, R. I., Omori, Y., Fujisawa, S., Al Mamun, M. A., Miah, S.,  Mashio,  A.  S.,  Maki,  T.,  &  Hasegawa,  H.  (2020). Arsenic biotransformation potential of marine phytoplankton under a salinity gradient. Algal Research , 47 , 101842.
Petrou,  K.,  Kranz,  S.  A.,  Trimborn,  S.,  Hassler,  C.  S., Ameijeiras, S. B., Sackett, O., Ralph, P. J., & Davidson, A. T. (2016). Southern Ocean phytoplankton physiology in a changing climate. Journal of Plant Physiology , 203 , 135–150.
Stewart, J., Miller, M., Audo, C., & Stewart, G. (2012). Using cluster  analysis  to  identify  patterns  in  students’ responses to contextually different conceptual problems. Physical  Review  Special  Topics  -  Physics  Education Research , 8 (2), 020112. https://doi.org/10.1103/PhysRevSTPER.8.020112
Tambaru,  R.,  BURHANUDDIN,  A.  I.,  MASSINAI,  A.,  & AMRAN, M. A. (2021). Detection of marine microalgae (phytoplankton)  quality  to  support  seafood  health:  A case  study  on  the  west  coast  of  South  Sulawesi, Indonesia. Biodiversitas Journal of Biological Diversity , 22 (11).
Weston, N. B., Giblin, A. E., Banta, G. T., Hopkinson, C. S., & Tucker, J. (2010). The effects of varying salinity on ammonium  exchange  in  estuarine  sediments  of  the Parker  River,  Massachusetts. Estuaries  and  Coasts , 33 (4), 985–1003.
Xu, S., Liu, Y., Fan, J., Xiao, Y., Qi, Z., & Lakshmikandan, M.  (2022).  Impact  of  salinity  variation  and  silicate distribution  on  phytoplankton  community  composition in  Pearl  River  estuary,  China. Ecohydrology  & Hydrobiology .