PENERAPAN MODEL REGRESI KUANTIL UNTUK MENGANALISIS HUBUNGAN PANJANG-BERAT IKAN NILA (Oreochromis niloticus) DI KOLAM IBAT PUNTEN, BATU

Authors

  • Evellin Dewi Lusiana Universitas Brawijaya
  • Muhammad Musa Universitas Brawijaya
  • Syahril Ramadhan Universitas Brawijaya

DOI:

https://doi.org/10.21776/ub.jfmr.2018.002.03.4

Keywords:

faktor kondisi allometris, hubungan panjang-berat, regresi kuantil

Abstract

Ikan Nila (Oreochromis niloticus) merupakan salah satu komoditas perikanan air tawar yang banyak digemari dan bersifat potensial dalam proses budidaya. Permintaan terhadap komoditas ini selalu meningkat, sehingga menjadi kesempatan bagi para pembudidaya untuk meningkatkan hasil produksi. Kondisi lingkungan perairan berperan penting dalam kelancaran proses budidaya ikan. Adapun salah satu cara yang bisa digunakan untuk menilai kondisi lingkungan perairan adalah melalui analisis hubungan panjang-berat. Hasil dari analisis hubungan tersebut yakni berupa faktor kondisi allometris dapat digunakan untuk menilai karakteristik fisiologis ikan, siklus hidup, kondisi lingkungan sekitar dan ketersediaan makanan. Umumnya, hubungan panjang berat dianalisis dengan pendekatan regresi linier sederhana di mana memiliki kelemahan yaitu sangat dipengaruhi oleh nilai ekstrim/outlier sehingga tidak mampu menggambarkan distribusi data secara keseluruhan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan alternatif metode lain yaitu regresi kuantil yang mampu menjelaskan hubungan panjang-berat ikan secara lebih menyeluruh. Data sampel ikan yang digunakan berasal dari kolam IBAT Punten, Batu yang merupakan salah satu sentra pembenihan dan budidaya Ikan Nila. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara umum faktor kondisi allometris Ikan Nila di IBAT Punten bersifat allometris negatif, artinya pertambahan berat lebih kecil dibandingkan pertambahan panjang ikan atau dengan kata lain ikan cenderung kurus. Selain itu, dari analisis regresi kuantil didapatkan kecenderungan bahwa semakin besar ukuran ikan Nila maka nilai faktor kondisi allometris semakin kecil. Hal ini dikarenakan ikan Nila dewasa lebih rentan terhadap perubahan lingkungan dibandingkan dengan ikan Nila yang lebih kecil.

Author Biographies

Evellin Dewi Lusiana, Universitas Brawijaya

Jurusan Manajemen Sumberdaya Perairan

Muhammad Musa, Universitas Brawijaya

Jurusan Manajemen Sumberdaya Perairan

Syahril Ramadhan, Universitas Brawijaya

Jurusan Manajemen Sumberdaya Perairan

References

KKP, Informasi Kelautan dan Perikanan, Pusat Data, Statistik dan Informasi Jakarta, 2010.

FAO, FAO Fisheries & Aquaculture Oreochromis niloticus, FAO Corporate Document Respository, 2011.

F. Sau, M.m. Sarma, W. Trilaksani, "Penerapan Cara Pembenihan Ikan yang Baik dalam Meningkatkan Kinerja UMKM Pembenihan Udang di Kabupaten Barru, Provinsi Sulawesi Selatan", Manajemen IKM, 12 (2017) 16-24.

Aliyas, S. Ndobe, Z.R. Ya'la, "Pertumbuhan dan Kengasungan Hidup Ikan Nila (Oreochromis sp.) Yang Dipelihara Pada Media Bersalinitas", Jurnal Sains dan Teknologi Tadulako, 5 (2016) 19-27.

Mulfizar, Z.A. Muchlisin, I. Dewiyanti, "Hubungan panjang berat dan faktor kondisi tiga jenis ikan yang tertangkap di perairan Kuala Gigieng, Aceh Besar, Provinsi Aceh", DEPIK, 1 (2012) 1-9.

H. Asadi, M. Sattari, Y. Motalebi, M. Zamani-Faradonbeh, A. Gheytasi, "Length-weight relationship and condition factor of seven fish species from Shahrbijar River, Southern Caspian Sea basin, Iran", Iranian Journal of Fisheries Sciences, 16 (2017) 733-741.

M. Arwani, Analisis Pengkajian Pertumbuhan Ikan Belanak (Mugil Dussumieri) Di Perairan Ujung Pangkah, Jawa Timur, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor, 2002.

M. Fauzi, A.P. Prasetyo, I.T. Hargiyanto, F. Satria, A.A. Utama, "Hubungan Panjang Berat Dan Faktor Kondisi Lobster Batu (Panulirus penicillatus) di Perairan Selatan Gunung Kidul", Bawal, 5 (2013) 97-102.

C. Umar, E.S. Kartamihardja, "Hubungan Panjang Berat , Kebiasaan Makan dan Kematangan Gonad Ikan Bilih (Mystaecoleucus padangensis) di Danau Toba, Sumatera Utara", Bawal, 3 (2011) 351-356.

M. Wang, L. Zhang, "A Bayesian Quantile Regression Analysis of Potential Risk Factors for Violent Crimes in USA", Open Journal of Statistics, 2 (2012) 73-78.

C. Chen, An Introduction to Quantile Regression and The QUANTREG Procedure, 2005.

R. Koenker, K. Hallock, "Quantile Regressions", Journal of Economic Perspectives, 15 (2001) 143-156.

B. Fitzenberger, P. Winker, "Improving the Computation of Censored Quantile Regression Estimators", CSDA, 52 (2007) 88-108.

A. Zakaria, N.K. Howard, B.K. Nkansah, "On the detection of influential outliers in linear regression analysis", American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 3 (2014) 100-106.

R.S.V. Pullin, J.L. Maclean, "Analysis of Research for the Development of Tilapia Farming: an Interdisciplinary Approach Is Lacking ", Netherlands Journal of Zoology, 42 (1991) 512-524.

R. Suyanto, Pembenihan dan Pembesaran Nila, Penebar Swadaya, Jakarta, 2010.

Downloads

Published

2018-11-07

Issue

Section

Articles