Journal of Aquaculture and Fish Health Vol. 9(2) - June 2020 DOI : 10.20473/jafh.v9i2.17192

## Analisis Kualitas Air Untuk Marikultur di Moro, Karimun, Kepulauan Riau Dengan Analisis Komponen Utama

## Analysis of Water Quality for Mariculture in Moro, Karimun, Riau Islands with
Principal Component Analysis
Wiyoto Wiyoto 1* dan Irzal Effendi 1,2
1 Program Studi Teknologi Produksi dan Manajemen Perikanan Budidaya, Sekolah Vokasi, Institut Pertanian Bogor, Jl. Kumbang No. 14, Babakan, Bogor 16128, Indonesia
2 Departemen Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Jl. Agatis, Babakan, Bogor 16128, Indonesia

## Abstrak
Penentuan  lokasi  budidaya  di  laut  merupakan  hal  yang penting  dilakukan  dengan  mengkaji  data-data  kualitas  air untuk kegiatan budidaya laut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  kondisi  kualitas  air  laut  di  perairan  Moro, Karimun,  Kepulauan  Riau  dan  menganalisisnya  dengan analisis komponen utama (PCA) dan regresi linear berganda untuk  kegiatan  budidaya  laut.  Sampel  permukaan  air  laut yang  diukur  meliputi  suhu,  salinitas,  pH,  oksigen  terlarut, kekeruhan,  amonia,  nitrit,  nitrat,  fosfat,  timbal,  dan aluminium.  Sampel  tersebut  diambil  dari  lima  stasiun  yang berbeda  di  perairan  laut  Moro  dan  diukur  secara in  situ maupun  di  laboratorium.  Pengukuran  kualitas  air  mengacu pada  standar  APHA.  Secara  umum  kondisi  kualitas  air  di perairan Moro, Karimun, Kepulauan Riau memiliki kesesuaian untuk  kegiatan  budidaya  laut  berdasarkan  baku  mutu  dan analisis PCA. Analisis PCA menghasilkan 3 komponen analisis utama dengan 95,4% ragam total yang berhubungan dengan parameter  pH,  DO,  suhu,  kekeruhan,  NH 3 dan  NO 2 . Regresi linear  berganda  mendukung  hasil  dari  PCA  dan mengidentifikasi  kontribusi  setiap  parameter  dengan menunjukkan  bahwa  pH,  DO,  suhu dan  NO 2 adalah  sebagai parameter  kunci  yang  mempengaruhi  kualitas  air  laut  di perairan  Moro,  Karimun,  Kepulauan  Riau  untuk  kegiatan budidaya.

## Abstract
Finding  a  good  location  is  an  essential  aspect  of mariculture. This can be done by evaluating the water quality data. The study aimed to assess the seawater quality at Moro, Karimun,  Riau  Islands  and  to  analyze  its  compatibility  for mariculture by using principal component analysis (PCA) and multiple linear regressions. The parameters observed for sea surface  water  were  temperature,  salinity,  pH,  dissolved oxygen, turbidity, and the concentrations of ammonia, nitrite, nitrate,  phosphate,  lead,  and  aluminum.  Samples  were
*Correspondence : wiyoto@apps.ipb.ac.id
Received : 2020-01-07 Accepted : 2020-02-10
Kata Kunci : Budidaya Laut, Kualitas Air, PCA
Keywords : Mariculture, PCA, Water Quality
collected from five different sampling stations around Moro, and  the  parameters  were  measured  both  in  situ  and  in  the laboratory. Water quality measurement was done according to the APHA standard. Generally, based on the standard water quality  and  PCA  analyses,  the  water  conditions  in  Moro, Karimun,  Riau  Islands  are  suitable  for  marine  aquaculture activities.  PCA  results  demonstrated  that  there  were  three main analysis components, which explained 95.4% of the total variance  associated  with  parameters  pH,  DO,  temperature, turbidity,  NH 3 ,  and NO 2 .  Multiple  linear  regression supports the  results  of  PCA.  It  identifies  the  contribution  of  each parameter by showing that pH, DO, temperature, and NO 2 are key  parameters  that  affect  the  quality  of  seawater  in  Moro, Karimun, Riau Islands for aquaculture.
PENDAHULUAN Pengembangan budidaya laut memerlukan analisis potensi berdasarkan data kualitas air suatu daerah sebagai data awal. Kualitas permukaan air memberikan informasi yang signifikan tentang ketersediaan  sumberdaya  alam  untuk mendukung  kehidupan  dalam  suatu ekosistem  (Manikannan et  al .,  2011). Parameter  fisika,  kimia  dan  komposisi biologi dari permukaan air dikontrol oleh banyak  faktor  seperti  faktor  alam  (curah hujan,  pelapukan  lapisan  batu  oleh  air, cuaca  dan  topografi)  dan  antropogen (domestik, aktivitas industri, dan buangan dari pertanian). Peningkatan polusi pada permukaan air tidak hanya menyebabkan penurunan  kualitas  air  tetapi  dapat berakibat  pada  kesehatan  manusia, keseimbangan ekosistem akuatik, pengembangan  ekonomi  dan  prospek sosial (Milovanovic, 2007).
Karakterisasi dari variasi tempat dan parameter kualitas air dapat memberikan peningkatan pemahaman tentang kondisi lingkungan  dan  membantu  dalam pembuatan kebijakan berdasarkan
prioritas untuk kelanjutan pengelolaan air (Huang et  al .,  2010).  Pengetahuan tentang  karakter  dan  variasi  parameter kualitas air laut merupakan salah satu hal penting  untuk  dikelola  dalam  kegiatan budidaya  laut.  Berdasarkan  data-data kondisi kualitas air laut di suatu perairan maka  dapat  dibuat  matriks  kesesuaian lahan  untuk  pemilihan  lokasi  budidaya laut (Effendi et al ., 2016).
Metode  yang  dapat  digunakan untuk  mengetahui  kondisi  kualitas perairan adalah dengan analisis deskriptif dan analisis multivarian. Menurut Vialle et al . (2011), banyak peneliti menggunakan aplikasi  multivarian  untuk  menganalisis data-data  yang  kompleks.  Analisis komponen  utama  (PCA)  adalah  teknik analisis statistik multivarian yang terbaik untuk  mengekstrak  hubungan  linear  di antara  berbagai  kelompok  variabel (Simeonov et  al .,  2003).  Salah  satu keuntungan  dari  teknik  ini  adalah memiliki  peluang  untuk  menganalisis kelompok  data  yang  jumlahnya  banyak. Kelompok  data  tersebut  terdiri  dari banyak variabel dan unit-unit eksperimen. PCA  dapat  mengidentifikasi  kelompok- kelompok  dan  kumpulan  beberapa variabel  yang  memiliki  kesamaan  dan memungkinkan  untuk  menyederhanakan deskripsi dari observasi dengan menemukan  struktur  atau  pola-pola dalam  kelompok  data  yang  beragam. Sebagai
tambahan, teknik ini memungkinkan  untuk  menganalisis  data variabel-variabel  yang  tidak  homogen. Selain  itu  metode  ini  dapat  digunakan untuk  menganalisis  keterkaitan  antar parameter  kualitas  air  (Mustapha  dan Abdu,  2012).  Analisis  komponen  utama juga  digunakan  untuk  menganalisis  dan memprediksi  kualitas  air  permukaan secara umum (Giri dan Qiu, 2016; Sahoo et  al .,  2017),  maupun  kualitas  air  tanah (Bhuiyan et al ., 2016; Sahoo et al ., 2017).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk mengetahui kondisi kualitas air laut di  Moro,  Karimun,  Kepulauan  Riau  dan analisisnya menggunakan metode analisis komponen  utama  (PCA)  untuk  budidaya komoditas ikan laut.

## METODOLOGI Waktu dan Tempat
Penelitian  dilakukan  pada  bulan Oktober 2011 di perairan laut Kecamatan Moro,  Kabupaten  Karimun,  Kepulauan Riau.  Pengukuran  dan  pengambilan sampel air laut dilakukan pada siang hari dengan kondisi lokasi tidak hujan.

## Materi Penelitian
Peralatan penelitian yang digunakan  meliputi  pH  meter  (Lutron- PH201,  Taiwan),  DO  meter  (Lutron- DO5510, Taiwan),
refraktometer (ATAGO,  Jepang),  alat  tulis,  dan  botol sampel air laut.

## Rancangan Penelitian
Penelitian dilakukan dengan mengambil  data  kualitas  air  pada  lima stasiun  yang  berbeda  (Gambar  1).  Pada setiap stasiun dilakukan pengukuran dan pengambilan sampel sebanyak 3 ulangan. Lokasi  pengukuran  dan  pengambilan sampel  yang  dipilih  adalah  lokasi  yang berada di dekat pulau, di antara pulau dan daerah  terlindung  lainnya  untuk  lokasi budidaya laut.
Pengukuran  kualitas  air  dan pengambilan  sampel  yang  dilakukan difokuskan  pada  daerah-daerah  yang terlindung dari arus dan gelombang besar yaitu  lokasi  antara  pulau  maupun  dekat dengan  pulau.  Tujuan  pengukuran dilakukan  pada  daerah  yang  terlindung adalah  untuk  melihat  kondisi  perairan yang  tidak  terkena  dampak  secara langsung  dengan  adanya  gelombang  dan arus.  Hal  ini  sesuai  dengan  tujuan pengukuran untuk mencari lokasi akuakultur  yang  sesuai  untuk  komoditas ikan laut.
Gambar 1.  Lokasi  pengukuran  dan  pengambilan  sampel  kualitas  air  di  lima  titik  stasiun yang  berbeda  (ST1,  ST2,  ST3,  ST4,  dan  ST5)  di  perairan  Moro,  Karimun, Kepulauan Riau.

## Prosedur Kerja
Pengukuran  kualitas  air  dilakukan di  lokasi  dan  laboratorium.  Kualitas  air yang diukur di lokasi meliputi parameter fisika yaitu suhu dan salinitas sedangkan parameter  kimia  adalah  oksigen  terlarut (DO)  dan  pH.  Parameter  kualitas  air lainnya yang meliputi kekeruhan, amonia (NH 3 ),  nitrat  (NO 3 ),  nitrit  (NO 2 ),  fosfat
(PO 4 ),  timah  (Pb),  dan  aluminium  (Al) dianalisis  di  laboratorium  kualitas  air. Suhu  diukur  menggunakan  termometer, salinitas dengan refraktometer, pH diukur dengan  menggunakan  pH  meter,  dan oksigen terlarut dengan menggunakan DO meter. Secara lengkap parameter kualitas air  yang  diukur  serta  alat/metode  yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.   Alat dan metode yang digunakan untuk mengukur dan menganalisis parameter fisika dan kimia air laut di perairan Moro, Karimun, Kepulauan Riau.
No.  Parameter Alat ukur/metode Fisika 1 Suhu Termometer 2 Salinitas Refraktometer Kimia 1 pH pH meter 2 Oksigen terlarut DO meter 3 Kekeruhan APHA, ed. 20, 1998,2130-B/Turbidimetrik 4 Amonia (NH 3 ) APHA, ed.21, 2005,4500-F/Phenat/Spectro 5 Nitrit (NO 2 ) APHA, ed. 21, 2005,4500-B/Colorimetrik 6 Nitrat (NO 3 ) APHA, ed.14, 1989,4500-NO 3 -B/Brusin Slft 7 Fosfat (PO 4 ) APHA, ed. 14, 1975, 425-E 8 Timbal (Pb) APHA, ed. 20, 1998, 3111-B/AAS 9 Aluminium (Al) APHA, ed. 20, 1998, 3111-B/AAS

## Analisis Data
Data kualitas air laut yang diperoleh selanjutnya  dianalisis  secara  deskriptif kemudian  dibandingkan  dengan  standar mutu  untuk  biota  laut  (Effendi et  al ., 2016).  Data  kualitas  air  laut  juga dianalisis  dengan  PCA  dan  regresi  linear berganda  untuk  memperoleh  model kualitas air di lokasi penelitian.

## Analisis Komponen Utama (PCA)
Analisis komponen utama ( Principal Components  Analysis ,  PCA)  dilakukan menggunakan program minitab 15. Hasil analisis  berupa  data  angka  dan  gambar selanjutnya diinterpretasikan berdasarkan parameter fisika dan kimia perairan yang ada.  Analisis  PCA  memberikan  informasi parameter-parameter  yang  signifikan dengan  minimum  kehilangan  informasi aslinya  (Singh et  al .,  2004).  Komponen utama  dapat  diekspresikan  dengan persamaan berikut:
𝑍𝑖𝑗 = 𝑎𝑖1𝑥1𝑗 + 𝑎𝑖2𝑥2𝑗 + ⋯ + 𝑎𝑖𝑚𝑥𝑚𝑗 dimana Z adalah skor komponen, a adalah muatan komponen, x adalah hasil pengukuran  variabel, i adalah  nomor komponen, j adalah nomor sampel, dan m adalah jumlah total dari variabel.

## Regresi Linear Berganda
Analisis  regresi  linear  berganda dilakukan menggunakan program minitab 15.  Regresi  linear  berganda  ( multiple linear  regressions )  adalah  alat  statistik
untuk  memahami  hubungan  antara variabel  dan  beberapa  prediksi  (variabel independen) yang memberikan hubungan terbaik  dalam  populasi  (Koklu et  al ., 2010).  Teknik  ini  digunakan  untuk memprediksi  dan  menjelaskan  antara desain  eksperimen  dan  non-eksperimen. Regresi  linear  berganda  dapat  dituliskan sebagai berikut:
𝑌 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + ⋯ + 𝛽𝑚𝑋𝑚 + 𝜀 dimana Y adalah variabel dependen, X 1…. Xm menggambarkan beberapa variabel  independen  dan e mewakili random  error .  Tahapan  yang  harus dilakukan  dalam  regresi  linear  berganda adalah melihat normalitas data menggunakan  p-p  plot.  Selanjutnya dilakukan beberapa kemungkinan regresi yang  memberikan  R 2 tertinggi  sebagai model regresi yang terbaik (Mustapha dan Abdu,  2012).  Selanjutnya  dilakukan ANOVA.  Kemungkinan  model  regresi dilakukan  dengan  berbagai  parameter kualitas  air  yang  diukur.  Satu  parameter kualitas  air  sebagai  variabel  Y  dan parameter  lainnya  sebagai  variabel  X sehingga  menghasilkan  model  yang terbaik berdasarkan kriteria di atas untuk dijadikan  model  prediksi  kunci  terhadap parameter kualitas air.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Kualitas Air
Pengamatan  kualitas  air  laut dilakukan  untuk  mengetahui  kondisi
perairan sebagai lokasi kegiatan budidaya laut  berdasarkan  nilai  baku  mutu  untuk biota  laut  (Kepmen  LH  No.  51  Tahun 2004).  Secara  umum  parameter  suhu, salinitas,  kekeruhan,  dan  amonia  (NH 3 ) berada  pada  kisaran  optimal  untuk budidaya komoditas biota laut (Tabel 2). Nilai kekeruhan yang kurang dari 5 NTU menunjukkan  bahwa  perairan  laut  di Kecamatan Moro termasuk dalam kondisi jernih  sehingga  penetrasi  cahaya  cukup untuk  kehidupan  biota  laut.  Pada  saat pengukuran,  kondisi  kualitas  air  yang ideal  adalah  hanya  suhu,  salinitas, kekeruhan,  dan  NH 3 .  Parameter  lainnya seperti  nilai  pH,  DO,  NO 3 ,  PO 4 dan  Pb berada sedikit di atas atau di bawah nilai baku  mutu,  namun  masih  berada  dalam toleransi  untuk  kegiatan  budidaya  ikan laut  sehingga  lokasi  masih  sesuai  untuk kegiatan budidaya namun perlu
pengelolaan  yang  lebih  baik  seperti pengaturan  padat  tebar,  pengelolaan pemberian  pakan  dan  dikombinasikan antara budidaya ikan dengan rumput laut sebagai biofilter (Yu et al ., 2016). Kisaran parameter suhu dan pH sedikit lebih tinggi dibandingkan  pada  pengukuran  kualitas air di Pulau Kundur, Kepulauan Riau yang hanya  berkisar  antara  27,4-28,9 ° C  dan
7,7-8,0  (Amin et  al .,  2018).  Nilai parameter  kualitas  air  di  Pulau  yang berbeda  juga  menunjukkan  sedikit perbedaan  pada  daerah  Kepulauan  Riau (Rosady et al ., 2016; Hariyati dan Putro, 2018; Rosdatina et al ., 2019). Nilai  oksigen  sebagai  persyaratan utama  dalam  budidaya  sedikit  di  bawah nilai  baku  mutu  yaitu  berkisar  antara 4,10-5,10  mg/L.  Fluktuasi  nilai  oksigen terlarut dapat terjadi karena faktor waktu pengukuran (Abhilash et al ., 2019; Song et al .,  2019),  pengaruh  suhu,  dan  salinitas (Song et al ., 2019). Nilai oksigen terlarut akan  menjadi  pertimbangan  dalam menentukan  padat  tebar  kegiatan budidaya  (Stortini et  al ., 2017).  Berbeda dengan  oksigen  terlarut,  nilai  pH termasuk  tinggi  di  setiap  stasiun pengambilan sampel air. Menurut Burford et al . (2003), adanya fotosintesis oleh alga pada  siang  hari  akan  menyebabkan kenaikan  pH,  konsentrasi  NH 3 ,  dan oksigen  terlarut  dalam  perairan.  Untuk melihat dinamika dan perubahan parameter  kualitas  air  kunci  yang  harus diamati  untuk  kegiatan  budidaya  laut dapat dilakukan analisis kualitas air yang meliputi  analisis  komponen  utama  dan regresi linier berganda.
Tabel 2. Parameter fisika dan kimia air laut di perairan Moro, Karimun, Kepulauan Riau dan baku mutu air laut untuk biota laut. No Parameter Stasiun Baku Mutu Biota Laut St 1 St 2 St 3 St 4 St 5 1 Suhu (°C) 30,3±0,00 29,7±0,10 29,7±0,10 29,7±0,10 29,6±0,10 28 - 32 2 Salinitas ( o / oo ) 29,33±0,58  30,00±0,00  30,00±0,00  30,00±0,00  30,00±0,00  alami 3 pH 9,78±0,04 9,76±0,01 9,27±0,31 9,31±0,04 9,42±0,09 6,8 - 8,7 4 Oksigen terlarut (mg/L) 4,70±0,10 4,60±0,50 4,60±0,35 4,90±0,00 4,90±0,00 ≥ 5 5 Kekeruhan (NTU) 3,10±0,00 1,35±0,00 1,70±0,00 1,77±0,00 1,77±0,00 <5 6 NH 3 (mg/L) 0,06±0,00 0,06±0,00 0,06±0,01 0,05±0,00 0,04±0,00 0,3 7 NO 2 (mg/L) 1,39±0,00 0,02±0,00 0,10±0,00 0,01±0,00 0,00±0,00 8 NO 3 (mg/L) 0,11±0,00 0,19±0,00 0,10±0,00 0,11±0,01 0,10±0,00 0,008 9 PO 4 (mg/L) 0,11±0,00 0,11±0,00 0,11±0,00 0,10±0,00 0,09±0,00 0,015 10  Pb (mg/L) 0,01±0,00 0,01±0,00 0,02±0,00 0,02±0,00 0,03±0,00 0,008 11  Al (mg/L) 0,01±0,00 0,01±0,00 0,01±0,00 0,01±0,00 0,00±0,00
1) Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup No. 51 Tahun 2004 tentang Baku Mutu Air laut untuk Biota Laut

## Analisis Komponen Utama (PCA)
Tahapan  awal  untuk  melakukan analisis  komponen  utama  adalah  dengan melakukan  analisis Eigen dari  matriks korelasi Eigen  analysis  of  the  Correlation
Matrix . Hasil analisis menunjukkan bahwa analisis  komponen  utama  yang  pertama memiliki  ragam  5,68  atau  sama  dengan proporsi sebesar 51,60% dari total ragam dari keseluruhan data. Analisis komponen
utama  yang  kedua  memiliki  ragam  2,79 dengan proporsi 25,30% dari ragam total data dan yang ketiga dengan ragam 2,03 dengan proporsi 18,50% (Tabel 3).
Berdasarkan  kriteria  Kaiser-Meyer (Parinet et  al .,  2004),  ketiga  komponen utama dengan ragam sama dengan ragam Eigen  lebih  besar  dari  satu  mewakili
95,4% dari keragaman total menunjukkan bahwa  3  komponen  utama  cukup menjelaskan  ragam  dalam  data.  Derajat inter korelasi di antara beberapa variabel dan kelayakan analisis PCA adalah valid. Untuk data kualitas air dapat disimpulkan bahwa tiga komponen utama menjelaskan sebagian besar dari keragaman total data.
Tabel 3. Ragam setiap analisis komponen utama hasil analisis Eigen dari matriks korelasi ( Eigen  analysis  of  the  Correlation  Matrix )  untuk  kualitas  air  laut  di  Moro,
Karimun, Kepulauan Riau. PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8 PC9 PC10 PC11 Eigenvalue 5,676 2,786  2,034  0,503 0,0000  0,0000 0,0000 0,0000 -0,000 -0,000 -0,000 Proportion 0,516 0,253  0,185  0,046 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,000 -0,000 -0,000 Cumulative  0,516 0,769  0,954  1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Kombinasi  linear  dari  komponen utama  dapat  ditentukan  berdasarkan Tabel 1. Kombinasi linear dari komponen utama yang pertama adalah PC 1 = 0,336 pH  +  0,204  DO  +  0,386  suhu  -  0,367 salinitas  +  0,319  kekeruhan  +  0,329 NH 3 +  0,368  NO 2 +  0,104  NO 3 +  0,266 PO 4 - 0,364 pb + 0,04 Al. Parameter pH (0,336),  DO  (0,204),  suhu  (0.386), kekeruhan (0,319), NH 3 (0,329), dan NO 2
(0,368) memiliki beban positif yang besar dibandingkan  parameter  yang  bernilai positif  lainnya  (NO 3 ,  PO 4 dan  Al)  pada komponen pertama dan menjelaskan 51,6 % ragam total serta dapat dikelompokkan dalam  kelompok  utama  yang  erat kaitannya.  Grup  ini  memiliki  kontribusi yang tinggi dan positif dengan parameter- parameter  yang  berhubungan  dengan proses  nitrifikasi.  Kenaikan  suhu  dapat meningkatkan  reaksi  biokimia  atau metabolisme  dalam  tubuh  (Levinton  dan Levinton, 1995). Parameter NO 3 , PO 4 dan salinitas  memiliki  kontribusi  yang  tinggi pada produktivitas primer sebagai sumber nutrisi dan dalam proses osmoregulasi.
Menurut  Stumm  dan  Morgan (2012), biosintesis alga sebagai produsen primer  dapat  dilihat  dari  2  cara berdasarkan  sumber  nitrogennya  yaitu dengan  memanfaatkan  NH 3 atau  NO 3 . Selain proses biosintesis alga terjadi juga proses  nitrifikasi  oleh  bakteri.  Selama proses  nitrifikasi  terjadi  penurunan oksigen (O 2 ), peningkatan konsentrasi H +
yang  berarti  terjadi  kenaikan  nilai  pH, oksidasi  NH 4 + menjadi  NO 2 oleh  bakteri nitrifikasi. Kandungan amonia, nitrat, dan fosfat dapat dimanfaatkan dalam budidaya rumput laut. Menurut Qin et al .
(2005),  lokasi  perairan  laut  yang digunakan  untuk  budidaya  rumput  laut memiliki kandungan nutrien yang rendah. Hal  tersebut  dapat  menjadi  dasar  untuk melakukan  kombinasi  budidaya  ikan dengan  rumput  laut  karena  limbah  dari hasil  budidaya  ikan  dapat  dimanfaatkan oleh rumput laut.
Parameter pH, DO, suhu, kekeruhan, NH 3 , dan NO 2 memiliki beban positif  yang  besar  pada  komponen pertama dan dapat dikelompokkan dalam kelompok  utama.  Salinitas  dan  Pb memberikan muatan negatif paling besar pada komponen pertama, sedangkan NO 3 , PO 4 dan  salinitas  memberikan  muatan positif  paling  besar  untuk  komponen kedua. Semua parameter menjauhi titik 0, kecuali  Al  yang  posisinya  paling  dekat dengan  sumbu  0.  Parameter-parameter yang  berada  paling  jauh  pada  setiap stasiun  dengan  sumbu  0  merupakan penciri  stasiun  yang  paling  kuat.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  ada  parameter kualitas  air  (fisika  dan  kimia)  yang berperan  atau  sebagai  penciri  dominan pada masing-masing stasiun (Gambar 2). Gambar  2  dan  Gambar  3  menunjukkan bahwa  pada  stasiun  I,  penciri  kuatnya adalah  suhu,  NO 2 ,  dan  kekeruhan.
Menurut Brune et al . (2003), peningkatan suhu  akan  meningkatkan  metabolisme. Proses  metabolisme  bakteri  nitrifikasi yang  menghasilkan  NO 2 mengalami peningkatan  dengan  adanya  kenaikan suhu  perairan.  Nitrit dapat  mengalami proses denitrifikasi/oksidasi menjadi NO 3 atau  mengalami  reduksi  oleh  bakteri menjadi  NH 4 + dalam  siklus  nitrogen (Boyd,  1990).  Kedua  nitrogen  tersebut dapat  dimanfaatkan  oleh  alga  dengan adanya PO 4 sehingga apabila populasi alga naik maka perairan menjadi lebih keruh. Menurut  Boyd  (1990),  selain  padatan terlarut kekeruhan di perairan disebabkan oleh adanya alga di perairan.
Stasiun II dicirikan oleh penciri kuat NO 3, PO 4 ,  NH 3, pH,  DO  dengan  Al  yang mendekati sumbu 0 sebagai penciri lemah. Kadar  NO 3 dan  PO 4 yang  tinggi  dalam perairan  dapat  menyebabkan  eutrofikasi. Menurut  Welch  dan  Naczk  (1992)  dan Payne  (1986),  perairan  yang  kaya kalsium,  fosfat,  dan  nitrat  menyebabkan pertumbuhan  alga  dan vegetasi  tanaman akuatik  lainnya  meningkat.  Hal  tersebut termasuk  dalam  keadaan  eutropik. Parameter  yang  saling  berkaitan  pada
stasiun II ini merupakan parameter utama dalam  proses  biosintesis  alga  dan nitrifikasi  bakteri  (Brune et  al .,  2003; Ebeling et  al .,  2006),  sedangkan  Al  di perairan  dipengaruhi  nilai  pH  dalam  hal toksisitasnya. Pada perairan yang bersifat asam  (pH  sekitar  4,4  –  5,4),  aluminium bersifat lebih toksik. Toksisitas aluminium maksimum  terjadi  pada  pH  5,0-5,2 (Effendi, 2003).
Stasiun III dicirikan dengan parameter  utama  yang  dominan  yaitu salinitas.  Salinitas  merupakan  ciri  dari perairan laut. Faktor salinitas di stasiun III lebih  kuat  untuk  dilakukan monitoring secara  rutin  dibandingkan  parameter lainnya.  Salinitas  dapat  berubah  dengan cepat pada daerah pasang surut maupun daerah selat yang mengalami pergerakan massa air. Perubahan ini dapat berakibat pada pola adaptasi organisme laut melalui mekanisme  osmosis  dan  difusi  (Levinton dan  Levinton,  1995).  Stasiun  IV  dan  V lebih  dicirikan  dengan  adanya  Pb  di perairan. Pb dapat berasal dari pencucian daratan yang mengandung logam tersebut.
Gambar 2. Loading plot di stasiun I, II, III, IV dan V perairan Moro, Karimun, Kepulauan Riau.
Gambaran biplot lebih memperjelas gambaran  dari loading  plot sekaligus memberikan  gambaran  kondisi  stasiun pengambilan
sampel.
Gambar 2
menunjukkan  bahwa  stasiun  I  terpisah sendiri. Stasiun I berada antara P. Panjang dekat  dengan  pemukiman  dan  hutan mangrove,  P.  Muret  dan  P.  Kelancing dengan hutan mangrove. Selain itu, lokasi
stasiun I berada dalam perairan yang lebih terbuka  dibandingkan  stasiun  yang  lain. Parameter yang termasuk dalam kuadran linkage (kuadran  1)  adalah  parameter NO 3 , PO 4 , DO, Al, dan pH. Nitrat dan fosfat merupakan nutrien dalam proses fotosintesis alga dimana hasil dari proses fotosintesis  ini  adalah  O 2 sehingga
0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 -0,1 -0,2 -0,3 -0,4 0,50 0,25 0,00 -0,25 -0,50 Komponen Pertama K om po ne n K ed ua 0 0 Al(mg/L) Pb(mg/L) PO4 (mg/L) NO3 (mg/L) NO2 (Mg/L) NH3 (mg/L) Kekeruhan (NTU) salinitas (o/oo) suhu(oC) DO (mg/L) pH
kandungan  oksigen  akan  meningkat (Brune et al ., 2003). Produksi  amonia  (NH 3 )  dikontrol melalui  oksidasi  ke  nitrat  (NO 3 )  dengan kombinasi  proses  autotropik oleh bakteri nitrifikasi  dan  proses  fotoautotrop  yang mengasimilasi amonia ke dalam biomassa alga (Brune et al ., 2003). Amonia sebagai produk akhir katabolisme protein dikeluarkan  sebagai  amonia  yang  tidak terionisasi  melalui  insang  organisme akuatik. Amonia, nitrit, dan nitrat sangat larut  dalam  air  (Ebeling et  al .,  2006). Secara  umum  parameter  di  kuadran  ini memiliki  keterikatan  antar  parameter yang  kuat,  namun  setiap  perairan memiliki  ciri  tersendiri.  Sebagai  contoh penelitian yang dilakukan oleh Gaol et al . (2017), parameter kuadran linkage adalah suhu,  kedalaman,  dan  salinitas.  Suhu, kedalaman dan salinitas memiliki hubungan  yang  erat,  semakin  dalam perairan laut maka salinitas semakin naik tetapi suhu semakin turun.
Parameter  yang  termasuk  dalam kuadran independent adalah  salinitas. Perairan  yang  memiliki  salinitas  tinggi adalah  daerah  pantai  yang  memiliki pasang  surut.  Salinitas  mempengaruhi kelarutan oksigen dan parameter lainnya. Salinitas  sedikit  terpengaruh  oleh  curah hujan  dan  penambahan  air  tawar  dari daratan.  Salinitas  akan  mempengaruhi kelarutan oksigen dalam bentuk O 2 (Boyd, 1990).  Selain  itu  juga  terlihat  hubungan linier  antara  salinitas  dan  NO 2 .  Menurut Boyd  (1990),  kelarutan  nitrogen  di perairan  dipengaruhi  oleh  suhu  dan salinitas.  Semakin  meningkat  suhu  dan salinitas,  kelarutan  nitrogen  di  perairan akan  menurun.  Menurut  Levinton  dan Levinton (1995), perubahan salinitas akan mempengaruhi organisme akuatik terutama  dalam  kaitannya  dengan osmosis dan difusi. Jika terjadi perbedaan kadar  garan  antar  membran,  air  murni akan  menembus  membran  ke  arah kandungan garam yang lebih tinggi.
Gambar 3.  Biplot di stasiun I, II, III, IV, dan V perairan Moro, Karimun, Kepulauan Riau dan Matriks Driver Power (DP) + Dependence (D).
Parameter kualitas  air  yang  berada pada  kuadran dependent adalah  suhu, NO 2 , dan kekeruhan. Suhu suatu perairan dipengaruhi  oleh  musim,  lintang,  waktu dalam  hari,  sirkulasi  udara,  penutupan awan, partikel terlarut, aliran dari dan ke dalam  air  (Boyd,  1990;  Effendi,  2003). Secara  tidak  langsung  suhu  dipengaruhi juga  oleh  keberadaan  alga  di  perairan. Konsentrasi NO 3 dan PO 4 yang tinggi akan berpengaruh terhadap pertumbuhan alga. Pada  kelimpahan  alga  yang  tinggi  maka penetrasi cahaya akan terhalang oleh alga
sehingga pemanasan oleh cahaya matahari pada perairan yang lebih dalam akan terhambat. Pb merupakan parameter kimia kelompok logam berat yang berada pada  kuadran autonomous . Autonomous adalah  parameter  kualitas  air  yang termasuk dalam kategori logam berat dan berasal  dari  luar.  Pb  merupakan  logam berat  yang  bukan  berasal  dari  perairan dan berasal dari buangan limbah industri (Arifin, 2001).
4 3 2 1 0 -1 -2 -3 3 2 1 0 -1 -2 Komponen Pertama K om po ne n K ed ua 0 0 Al(mg/L) Pb(mg/L) PO4 (mg/L) NO3 (mg/L) NO2 (Mg/L) NH3 (mg/L) Kekeruhan (NTU) salinitas (o/oo) suhu (oC) DO (mg/L) pH I II III IV V

## Prediksi Kualitas Air dengan Regresi Linear Berganda
Analisis  komponen  utama  dapat menerangkan model hubungan parameter kualitas air dengan minimum kehilangan informasi aslinya. Namun, untuk
memprediksi  parameter  kunci  dari  suatu perairan  dapat  dilanjutkan  dengan analisis  regresi . Analisis  regresi  linear berganda  untuk  mendapatkan  model hubungan yang terbaik dan lebih spesifik dan  untuk  memahami  hubungan  antara variabel  dan  beberapa  prediksi  (variabel independen) yang memberikan hubungan terbaik dalam populasi. Variasi kualitas air di  perairan  laut  Moro,  Karimun, Kepulauan  Riau  dapat  diterangkan dengan 4 prediktor kualitas air yaitu nitrit (NO 2 ) sebagai variabel dependen dan pH, suhu,  dan  oksigen  terlarut  (DO)  sebagai variabel  independen.  R 2 regresi  adalah 1 menunjukkan  bahwa  100  %  dari  variasi dari kualitas air dijelaskan dari 4 prediktor tersebut, sedangkan kombinasi parameter
kualitas  air  lainnya  memiliki  R 2 <1 sehingga  bukan  merupakan  model terbaik.
Estimasi  dari  koefisien  dari  model disajikan dalam Tabel 4. Koefisien beta ( β ) di  antara  parameter  dikalibrasi  oleh langkah-langkah  dalam  analisis  regresi. Suhu  merupakan  parameter  yang  paling kuat  memberikan  pengaruh  pada  variasi kualitas  air  (2,34).  Nilai  koefisien  DO adalah  yang  kedua  tertinggi  (-0,243), selanjutnya  yang  memberikan  kontribusi terakhir  adalah  pH  (-0,164)  sehingga prediksi model regresinya adalah NO 2 = - 66,77 – 0,164 pH – 0,243 DO + 2,34 suhu. ANOVA menunjukkan bahwa F -statistik ( F =5163,12)  besar  dan  berkorespondensi dengan nilai P secara signifikan (P = 0,01) atau kurang dari nila alpha (0,05). Hal ini mengindikasikan  bahwa slope estimasi model regresi linear tidak sama degan nol dan  menunjukkan  bahwa  terdapat hubungan  linear  antara  prediktor  dan model (Mustapha dan Abdu, 2012).
Tabel 4. Estimasi  koefisien  dari  regresi  linear  berganda  dengan  nitrit  (NO 2 )  sebagai variabel dependen. Predictor Coef SE Coef T P Constant -66,7696 0,5711 -116,92 0,005 pH -0,16364 0,02594 -6,31 0,100 DO (mg/L) -0,24319 0,01426 -17,06 0,037 Suhu (mg/L) 2,34008 0,02420 96,70 0,007
Keterangan  : S = 0,00977856   R-Sq = 100,0%   R-Sq(adj) = 100,0%

## KESIMPULAN
Kondisi  kualitas  air  di  perairan Moro, Karimun, Kepulauan Riau memiliki kesesuaian  untuk  kegiatan  budidaya  laut berdasarkan baku mutu dan analisis PCA. Analisis  kualitas  air  untuk monitoring kegiatan  budidaya  menggunakan  analisis PCA  menghasilkan  3  komponen  analisis utama  dengan  95,4%  ragam  total  yang berhubungan dengan parameter pH, DO, suhu,  kekeruhan,  NH 3 ,  dan  NO 2 .  Regresi linear berganda mendukung hasil PCA dan mengidentifikasi kontribusi setiap
parameter  dengan  menunjukkan  bahwa pH, DO, suhu, dan NO 2 adalah parameter kunci  yang  mempengaruhi  kualitas  air laut  di  Moro,  Karimun,  Kepulauan  Riau untuk kegiatan budidaya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih kepada  Institut  Pertanian  Bogor  dan semua  pihak  yang  membantu  dalam penyelesaian penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abhilash,  K.R.,  Sankar,  R.,  Purvaja,  R., Deepak,
S.V., Sreeraj, C.R.,
Krishnan, P., Sekar, V., Biswas, A.K., Kumarapandiyan,  G.  dan  Ramesh, R.,  2019.  Impact  of  long-term seaweed farming on water quality: a case  study  from  Palk  Bay,  India. Journal  of  coastal  conservation , 23 (2), pp.485-499. https://doi.org/ 10.1007/s11852-018-00678-4
Arifin, Z., 2001. Heavy metal pollution in sediments  of  coastal  waters  of Indonesia. In Proceeding of the Fifth IOC/WESTPAC International Scientific Symposium. Byun, SK (Ed) pp. 25-49.
Amin,  B.,  Nurrachmi,  I.  dan  Setyani,  R., 2018,  Spatial  distribution  and potential ecological risk assessment of  heavy  metals  in  the  North-West Coast  of  Kundur  Island,  Kepulauan Riau  Province,  Indonesia.  In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 216, No.
1,  p.012015).  IOP  Publishing. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/216/1/012015 Bhuiyan, M.A.H., Bodrud-Doza, M., Islam, A.T., Rakib, M.A., Rahman, M.S. dan Ramanathan, A.L., 2016. Assessment  of  groundwater  quality of Lakshimpur district of Bangladesh using water quality indices, geostatistical methods, and multivariate analysis. Environmental Earth  Sciences , 75 (1020),  pp.  1-23. https://doi.org/10.1007/s12665- 016-5823-y
Boyd,  C.E.,  1990. Water quality  in  ponds for aquaculture . Brimingham Publishing Co. Brimigham, Alabama. p. 483. Brune, D.E., Schwartz, G., Eversole, A.G., Collier,  J.A.  dan  Schwedler,  T.E., 2003.  Intensification  of  pond aquaculture and high rate photosynthetic systems.
Aquacultural  engineering , 28 (1-2), pp.65-86.  https://doi.org/10.1016/ S0144-8609(03)00025-6 Burford, M.A., Thompson, P.J., McIntosh, R.P.,  Bauman,  R.H.  dan  Pearson, D.C.,  2003.  Nutrient  and  microbial dynamics  in  high-intensity,  zero- exchange  shrimp  ponds  in  Belize. Aquaculture , 219 (1-4),  pp.393-411. https://doi.org/10.1016/S0044- 8486(02)00575-6 Ebeling, J.M., Timmons, M.B. dan Bisogni, J.J.,  2006.  Engineering  analysis  of the stoichiometry of photoautotrophic,  autotrophic,  and
heterotrophic removal of ammonia– nitrogen  in  aquaculture  systems. Aquaculture , 257 (1-4),  pp.346-358. https://doi.org/10.1016/j.aquacult ure.2006.03.019 Effendi, H., 2003. Telaah kualitas air, bagi pengelolaan  sumber  daya  dan lingkungan perairan . Kanisius. Effendi, I., Suprayudi, M.A., Nurjaya, I.W., Surawidjaja, E.H., Supriyono, E. dan Junior,  M.Z.,  2016.  Oceanography and  Water  Quality  Condition  in Several Waters of Thousand Islands and Its Suitability for White Shrimp Litopenaeus  Vannamei  Culture. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis , 8 (1),  pp.403-417.  https:// doi.org/10.28930/jitkt.v8i1.13912
Gaol, A.S.L., Diansyah, G. dan Purwiyanto, A.I.S.,  2017.  Analysis  of  Seawater Quality  in  the  Southern  of  Bangka Strait. Maspari Journal , 9(1), pp.9– 16. https://doi.org/10.36706/
maspari.v9i1.4159
Giri, S. dan Qiu, Z., 2016. Understanding the  relationship  of  land  uses  and water  quality  in  Twenty  First Century:  A  review. Journal  of environmental  management , 173 , pp.41-48.  https://doi.org/10.1016/ j.jenvman.2016.02.029 Hariyati,  R.  dan  Putro,  S.,  2018. Environmental  quality  assessment using microalgae structures adjacent fish farming at Setoko Island, Batam City,  Kepulaun  Riau  Province.  In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1025, No. 1, p. 012036). IOP Publishing. https://doi.org/10. 1088/1742 6596/1025/1/012036 Huang, F., Wang, X., Lou, L., Zhou, Z. dan Wu, J., 2010. Spatial variation and source  apportionment  of  water pollution in Qiantang River (China) using  statistical  techniques. Water research , 44 (5),  pp.1562-1572. https://doi.org/10.1016/j.watres.2 009.11.003
Koklu,  R.,  Sengorur,  B.  dan  Topal,  B., 2009.  Water  quality  assessment using
multivariate statistical methods—a case study: Melen River
System  (Turkey). Water  resources management , 24 (5),  pp.959-978. https://doi.org/10.1007/s11269-
009-9481-7 Levinton,  J.S.  dan  Levinton,  J.S.,  1995.
Marine biology: function, biodiversity, ecology (Vol. 420). New York: Oxford University Press. Manikannan,  R.,  Asokan,  S.  dan  Ali, A.H.M.S., 2011. Seasonal variations of  physico-chemical  properties  of the  Great  Vedaranyam  Swamp, Point  Calimere  Wildlife  Sanctuary, South-east  coast  of  India. African Journal of Environmental Science and Technology , 5 (9), pp.673-681. Milovanovic,  M.,  2007.  Water  quality assessment  and  determination  of pollution sources along the Axios/Vardar  River,  Southeastern Europe. Desalination , 213 (1-3),
pp.159-173. https://doi.org/10.
1016/j.desal.2006.06.022
Mustapha,  A.  dan  Abdu,  A.,  2012.
Application  of  principal component analysis  &  multiple  regression models  in  surface  water  quality assessment. Journal  of  environment and  earth  science , 2 (2),  pp.16-23.
https://www.iiste.org/Journals/ind ex.php/JEES/article/download/151 6/1448 Parinet,  B.,  Lhote,  A.  dan  Legube,  B., 2004. Principal component analysis: an appropriate tool for water quality evaluation  and  management— application to a tropical lake system. Ecological  modelling , 178 (3-4),
pp.295-311. https://doi.org/10. 1016/j.ecolmodel.2004.03.007
Payne,  A.I.,  1986. The  ecology  of  tropical lakes and rivers . United States.
Qin,  S.,  Jiang,  P.  dan  Tseng,  C.,  2005.
Transforming  kelp  into  a  marine bioreactor. Trends  in Biotechnology ,
23 (5), pp.264-268. https://doi.org/ 10.1016/j.tibtech.2005.03.010 Rosady, V.P., Astuty, S. dan Prihadi, D.J.,
2016.  Kelimpahan  dan  kondisi habitat  siput  gonggong  (Strombus turturella)  di  pesisir  Kabupaten Bintan,  Kepulauan  Riau. Jurnal
Perikanan Kelautan , 7 (2), pp. 34-44.
https://doi.org/10.13140/RG.2.2.2 4040.26882 Rosdatina,  Y.,  Apriadi,  T.  dan  Melani, W.R., 2019. Makrozoobentos sebagai bioindikator kualitas perairan Pulau Penyengat, Kepulauan Riau. Jurnal Pengelolaan
Lingkungan  Berkelanjutan  (Journal of  Environmental  Sustainability Management) , 3 (2),  pp.309-317. https://doi.org/10.36813/jplb.3.2. 309-317
Sahoo, M.M., Patra, K.C., Swain, J.B., dan Khatua,  K.K.,  2016.  Analysis  and Prediction  of  Water  Quality  Using Principal  Component  Analysis  and Neural Network, in: Soil and Water Engineering: Principles and Applications of Modeling . CRC Press, p. 439.
Simeonov,  V.,  Stratis,  J.A.,  Samara,  C.,
Zachariadis, G., Voutsa, D.,
Anthemidis,  A.,  Sofoniou,  M.  dan Kouimtzis,  T.,  2003.  Assessment  of the  surface  water  quality  in Northern  Greece. Water  research , 37 (17),  pp.4119-4124.  https://doi. org/10.1016/S0043-1354(03)
00398-1
Singh,  K.P.,  Malik,  A.,  Mohan,  D.  dan Sinha,  S.,  2004.  Multivariate statistical  techniques  for  the evaluation  of  spatial  and  temporal variations in water quality of Gomti River  (India)—a  case  study. Water research , 38 (18),  pp.3980-3992. https://doi.org/10.1016/j.watres.2 004.06.011
Song, H., Wignall, P.B., Song, H., Dai, X. dan  Chu,  D.,  2019.  Seawater temperature  and  dissolved  oxygen over  the  past  500  million  years. Journal  of  Earth  Science , 30 (2), pp.236-243. https://doi.org/10. 1007/s12583-018-1002-2 Stortini,  C.H.,  Chabot,  D.  dan  Shackell, N.L.,  2017.  Marine  species  in ambient low - oxygen regions subject to  double  jeopardy  impacts  of climate  change. Global  change
biology , 23 (6), pp.2284-2296. https://doi.org/10.1111/gcb.13534 Stumm,  W.  dan  Morgan,  J.J.,  2012.
Aquatic
chemistry:
chemical equilibria and rates in natural waters
(Vol. 126). John Wiley & Sons. Vialle,  C.,  Sablayrolles,  C.,  Lovera,  M., Jacob,  S.,  Huau,  M.C.  dan Montrejaud-Vignoles,  M.,  2011. Monitoring  of  water  quality  from roof  runoff:  Interpretation  using multivariate analysis. Water research , 45 (12),  pp.3765-3775. https://doi.org/10.1016/j.watres.2 011.04.029 Welch, E.B. dan Naczk, F., 1992. Ecological effects  of  waste  water:  Applied limnology and pollutant effects . CRC Press. https://doi.org/10.4324/ 9780203038499 Yu, Z., Robinson, S.M., Xia, J., Sun, H. dan Hu, C., 2016. Growth, bioaccumulation and fodder potentials of the seaweed Sargassum hemiphyllum  grown  in  oyster  and fish  farms  of  South  China.
Aquaculture , 464 , pp.459-468.
https://doi.org/10.1016/j.aquacult ure.2016.07.031