Pemodelan Status Trofik Danau Laut Tawar Aceh Tengah
Saiful Adhar1*, Erlangga2, Rachmawati Rusydi3, Mainisa4, Munawwar Khalil5, Muliani6, Eva Ayuzar7, Muhammad Hatta8
1,3,4,5,6,7,8Program Studi Akuakultur, Fakultas Pertanian, Universitas Malikussaleh, Aceh Utara
2Program Studi Ilmu Kelautan, Fakultas Pertanian, Universitas Malikussaleh, Aceh Utara
*Koresponden email: [email protected]
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 TSIdlt = 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 TSIdlt = 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
Karakteristik 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 CO2, asidifikasi perairan, perubahan proses biogeokimia, anoksia sedimen, dan akumulasi H2S 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 4034’46” - 4038’34” LU dan 96051’25” - 96059’48” 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)
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 (PO4) 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 µg/L. Nutrien fosfat juga menunjukkan nilai tertinggi pada Stasiun 6 sebesar 40,75 ± 9,54 µg/L, dan nilai terendah pada Stasiun 3 sebesar 25,25 ± 5,12 µg/L. Menurut waktu pengamatan konsentrasi TN dan fosfat tertinggi pada Pengamatan III dengan nilai masing-masing 731,43 ± 115,55 µg/L dan 39,57 ± 11,42 µg/L. Konsentrasi nutrien terendah diperoleh pada Pengamatan I, dengan nilai TN sebesar 651,64 ± 77,02 µg/L dan fosfat sebesar 29,57 ± 5,95 µg/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 µg/L. Konsentrasi klorofil-a tertinggi diperoleh pada Stasiun 1 yaitu sebesar 13,25 ± 9,82 µg/L. Berdasarkan waktu pengamatan klorofil-a tertinggi diperoleh pada Pengamatan III sebesar 14,00
± 7,19 µg/L. Konsentrasi klorofil-a terendah terdapat pada Pengamatan I yaitu sebesar 7,43 ± 3,55 µg/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
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 (TSIdlt) diperoleh dengan menyubstitusi Persamaan 5, Persamaan 8, dan Persamaan 9 ke dalam Persamaan 3. Hasil substitusi dan setelah disederhanakan diperoleh persamaan :
TSIdlt = 13,46 + 8,08 ln TP + 0,04 TP + 0,04 TSS ……….(10)
Dimana TSIdlt 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 (TSIdlt) memiliki nilai efisiensi sebesar 91,06 persen dari perhitungan dengan persamaan Carlson’s TSI. Hal ini menunjukkan bahwa Persamaan TSIdlt 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 TSIdlt = 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.
[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.
