3125_rd1212001-felicia

47
DINAMIKA POPULASI Rhinoclavis sinensis GMELIN 1791 (GASTROPODA: CERITHIIDAE) DI PANTAI KRAKAL, YOGYAKARTA Disertasi Oleh Felicia Zahida 05/1707/PS PROGRAM PASCASARJANA FAKULTAS BIOLOGI UNIVERSITAS GADJAH MADA YOGYAKARTA 2012

Upload: denada-anggia-dwi-putri

Post on 10-Nov-2015

10 views

Category:

Documents


4 download

DESCRIPTION

dinamika populasi

TRANSCRIPT

  • DINAMIKA POPULASI Rhinoclavis sinensis GMELIN 1791 (GASTROPODA: CERITHIIDAE) DI PANTAI KRAKAL,

    YOGYAKARTA

    Disertasi

    Oleh Felicia Zahida

    05/1707/PS

    PROGRAM PASCASARJANA FAKULTAS BIOLOGI

    UNIVERSITAS GADJAH MADA YOGYAKARTA

    2012

  • ii

    DINAMIKA POPULASI Rhinoclavis sinensis GMELIN 1791 (GASTROPODA: CERITHIIDAE) DI PANTAI KRAKAL,

    YOGYAKARTA

    Disertasi untuk memperoleh Derajad Doktor dalam ilmu Biologi pada

    Universitas Gadjah Mada

    Dipertahankan terhadap sanggahan Tim Penguji Universitas Gadjah Mada Yogyakarta

    Pada tanggal: 28 April 2012

    Oleh: Felicia Zahida

    Lahir: Di Yogyakarta

  • 137

    DINAMIKA POPULASI Rhinoclavis sinensis GMELIN 1791

    (GASTROPODA: CERITHIIDAE) DI PANTAI KRAKAL, YOGYAKARTA

    RINGKASAN

    Daerah pantai merupakan daerah yang rentan terhadap tekanan

    antropogenik. Komunitas siput pada kenyataannya dipanen secara teratur, adanya

    kelompok perajin pembuat kerajinan berbahan cangkang, diperjualbelikan

    setidaknya di tiga pantai wisata di Yogyakarta, hasil panenan lebih banyak yang

    berukuran pradewasa, serta pernah diekspor menunjukkan adanya tekanan

    antropogenik pada ekosistem daerah pasang surut Pantai Krakal. Oleh sebab itu

    penting dilakukan suatu penilaian kondisi populasi yang ada pada saat ini,

    khususnya untuk populasi R. sinensis agar dapat direkomendasikan upaya

    pengelolaan pemanenan siput.

    Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan data dasar populasi Gastropoda

    Pantai Krakal Yogyakarta meliputi:

    1. Karakteristik populasi seperti cacah populasi, biomasa, pola reproduksi, umur,

    dan sex ratio R. sinensis secara temporal dan rentang siklus hidup R. sinensis

    selama tahun 20052008.

    2. Proses-proses yang berlangsung dalam populasi seperti pertumbuhan populasi,

    kecepatan pertumbuhan, pola rekrutmen, serta mortalitas populasi (mortalitas

    alami dan mortalitas penangkapan) dari R. sinensis.

    3. Status stok dan pengaruh penangkapan terhadap populasi siput R. sinensis.

  • 138

    Penelitian mengenai Gastropoda dan Moluska baru berkembang di

    Indonesia, hal ini ditandai dengan dimulainya suatu Seminar Nasional Moluska

    Pertama dan Kedua pada tahun 2007 dan 2009. Meskipun demikian, topik-topik

    mengenai keanekaragaman hayati dan studi komunitas telah dirintis sebelumnya di

    Indonesia. Penelitian-penelitian tersebut dilakukan secara terpisah, tidak

    berkesinambungan dan menitikberatkan pada jenis-jenis yang saat ini melimpah dan

    secara ekonomik penting. Penelitian terapan yang berhasil ditemukan, seperti oleh

    Tuahatu dan Lokollo (2009) yang melihat pemanfaatan sumberdaya laut oleh

    perempuan desa Ameth, Maluku; Andamari (2007) yang melakukan inventarisasi

    kerang dan siput yang dipasarkan di Denpasar; Boneka dkk. (2009) melakukan

    inventarisasi di Kepulauan Talaud, Sulawesi Utara. Adapun Hartoto dkk justru telah

    mengusulkan model konservasi bagi Strombus turturella di Indonesia (Hartoto dkk.

    2009). Dari hasil observasi jelas bahwa masih banyak aspek yang belum dipelajari,

    dan studi populasi Gastropoda jangka panjang belum menjadi topik khusus yang

    banyak dipelajari di Indonesia.

    R. sinensis adalah siput laut yang umum ditemukan di daerah pesisir yang

    berpasir dan berterumbu karang. Keluarga dari jenis ini biasa ditemukan secara

    melimpah di perairan Indo-Pasifik. Meskipun siput ini umum dijumpai, namun

    informasi tentang perkembangan, ekologi dan anatominya amat terbatas. Houbrick

    (1978) menyatakan bahwa ekologi dari jenis ini belum dipelajari. Dharma (2005),

    memaparkan bahwa sebaran jenis ini di Indonesia adalah Kepulauan Seribu, Jawa

    Barat, Laut Jawa, Krui, Sumatra Barat Daya, dan samudera India. Tercatat pula di

    daerah-daerah ini, panjang cangkang dewasanya sekitar 3341 mm.

  • 139

    Ukuran stok dipengaruhi oleh pertumbuhan (growth, G), rekrut (recruit, R),

    dan kematian (mortalitas alami/mortality, M dan penangkapan atau catch atau

    fishing, F). Populasi akan meningkat dengan reproduksi yang menambah jumlah

    individu. Berat atau biomasa bertambah melalui pertumbuhan dan penambahan

    individu baru. Sebaliknya populasi akan berkurang biomasa dan jumlahnya melalui

    kematian alami dan penangkapan. Dalam kondisi alami akan terjadi keseimbangan

    antara pertumbuhan dan kematian, dan kemelimpahannya akan berfluktuasi pada

    tingkat reratanya. Penangkapan yang tinggi menyebabkan jumlah induk menurun

    yang berakibat rekrut baru tidak mampu menggantikan jumlah yang ditangkap.

    Penangkapan tinggi secara terus-menerus akan menyebabkan penurunan jumlah

    jenis dan penurunan populasi yang dapat berakibat pada kelangkaan.

    Analisis stok ini menggunakan model analitik yang didasarkan pada deskripsi

    yang detil baik kualitas dan kuantitas dari input data (Sparre & Venema 1998). Model

    analitik membutuhkan komposisi umur yang hal ini dapat diperlihatkan dalam

    pernyataan berikut:

    1. Jika ada terlalu sedikit ikan tua, maka stok ini telah terpanen berlebihan

    (overfished) dan tekanan pemanenan harus dikurangi.

    2. Jika ada begitu banyak ikan tua, maka stok ini belum terpanen (underfished)

    dan lebih banyak ikan bisa dipanen agar dapat memaksimalkan hasil panenan.

    Lokasi penelitian ditentukan berdasarkan adanya tekanan karena

    penangkapan siput. Penelitian lapangan, menggunakan metode sensus yang

    meliputi monitoring koleksi siput dari pencari siput selama tahun 20052008, diukur

    panjang cangkang (mm) dan berat basahnya (gr). Penelitian laboratorium meliputi

  • 140

    sistem reproduksi, antara lain penentuan ukuran matang kelamin, monitoring pola

    reproduksi dengan indeks gonad, serta penentuan umur jenis dengan operkulum.

    Penelitian laboratorium meliputi kharakterisasi sistem reproduksi utama yaitu:

    1. Memonitor Indeks Gonad. Sampel dengan ukuran pertama matang kelamin

    digunakan untuk memonitor Indeks Gonad per bulan selama satu tahun. Gonad

    dan bagian tubuh sisanya, daging tidak beserta cangkang (Pal & Hodgson.

    2005) ditimbang. Indek Gonad Somatik dihitung, dibuat grafik dan dianalisis

    secara deskriptif.

    2. Evaluasi Umur Operkulum. Prosedur histologi penentuan umur ini mengikuti

    (Richardson dkk. 2005a, Richardson dkk. 2005b) yang dimodifikasi pada

    operkulum. Diambil sampel sejumlah 65 buah dari siput koleksi dari berbagai

    ukuran yang tersedia, dilakukan preparasi sesuai prosedur, dan dilakukan

    penghitungan lapisan operkulum.

    Sejumlah variabel populasi akan dicari nilainya antara lain sebagai berikut

    (Sparre & Venema 1999): panjang cangkang, berat panenan, dan ukuran pertama

    matang kelamin siput betina.

    Analisis data ini pada dasarnya mengikuti panduan Pauly (1984b) dan telah

    disesuaikan dengan kebutuhan. Angka dalam tanda kurung di bawah ini adalah

    penomoran persamaan yang telah disesuaikan dengan penomoran persamaan

    sebelumnya. Dalam penelitian ini data dianalisis secara tahunan dan empat

    tahunan:

    1. Data panjang cangkang (Lt) disusun dalam bentuk frekuensi panjang cangkang

    per bulan.

  • 141

    2. Data berat (Wt) digunakan dalam analisis Yield atau hasil pemanenan dan untuk

    analisis prediksi stok Y/R dan B/R.

    3. Guna mendapatkan persamaan pertumbuhan Von Bertalanffy Growth Formula

    (VBGF) Lt = L(1-e-K(t-to)) (1) Dibutuhkan analisis Elefan I dan pencarian nilai to

    4. Laju Pertumbuhan kemudian dapat dihitung menggunakan persamaan

    L/t=(L(t+t) L(t)/t dan dari nilai kurvatur (K) VBGF per tahun dan empat

    tahun.

    .

    5. Struktur Umur dapat dibentuk dari kalibrasi umur spesimen dan data frekuensi

    panjang cangkang. Data dikelompokkan per umur dan dihitung persentasi

    masing-masing kelompok umurnya.

    6. Pembacaan Umur melalui operkulum diperlukan untuk memastikan umur

    sebenarnya pada tiap panjang cangkang yang ada dalam sampel. Hubungan

    antara panjang cangkang, jumlah lapisan operkulum dan umur kemudian

    dipergunakan untuk Kalibrasi Umur Spesimen.

    7. Tahap kedua adalah memperkirakan Mortalitas. Ada dua metoda yang saling

    melengkapi yang digunakan dalam memperkirakan mortalitas:

    a. Length Converted Catch Curve menggunakan persamaan:

    Ln (Ni/ti) = a +b.ti

    b. Pauly menggunakan persamaan Z=M+F untuk melakukan pemisahan M dan

    F, nisbah eksploitasi dapat dihitung menggunakan persamaan E=F/Z dan

    untuk perkiraan M menggunakan persamaan:

    ln M= -0,152 0,279*lnL+ 0,6543*lnK+0,463* lnT dengan masukan data

    suhu rerata.

  • 142

    8. Berikutnya menggunakan persamaan inversi VBGF, t(L) = to (1/K*ln(1-L/L)),

    maka parameter kondisi awal to

    9. Kemudian hubungan panjang dan berat, populasi dapat diketahui dengan

    persamaan: W = cL

    dapat ditemukan.

    n

    10. Tahap ketiga adalah melihat Pola Rekrutmen dengan proyeksi balik VBGF dari

    frekuensi panjang ke aksis waktu dari sampel seri waktu.

    atau secara logaritmik : log W = log c + n log L

    11. Tahap berikutnya Indeks Gonad dipergunakan untuk memperkirakan musim

    reproduksi menggunakan persamaan IG=100*(BG/BT).

    12. Memperkirakan indeks kelimpahan relatif atau CPUE=C/f dilanjutkan Panenan

    Maksimum yang berkelanjutan (Maximum Sustainable Yield/MSY) menggunakan

    Schaefer Model.

    13. Berikutnya dapat dilakukan Analisis Prediksi untuk stok. Metoda yang digunakan

    untuk memperkirakan Besaran Stok di alam adalah: Y=F.B

    dimana Y= yield, B= rerata ukuran stok yang ada, dan F mortalitas akibat

    penangkapan siput.

    14. Prediksi Yield/Rekrut relatif menggunakan persamaan Y/R=E.UM/K (1-3U/(1+m)

    + 3U2/(1+2m) U3

    15. Analisis ordinasi atau multivariate gradient analysis digunakan untuk mencari

    hubungan antara parameter lingkungan fisik dengan variabel-variabel yang

    diamati yaitu cacah individu, berat panenan serta indeks gonad. Data ini

    dianalisis menggunakan Canoco

    /(1+3m) dan biomasa/rekrut relatif menggunakan persamaan

    B/R=(Y/R)/F. Pada persamaan ini diperlukan masukan dari nilai M/K yang telah

    dihitung sebelumnya.

    TM.

  • 143

    Keseluruhan data hasil panenan akan dianalisis menggunakan Program FISAT II

    yang di unduh dari website FAO (Schmidt dkk. 2002, Sparre & Venema 1999).

    Penelitian ini telah berhasil mengungkapkan dinamika populasi R. sinensis di

    Pantai Krakal, Saptosari, Yogyakarta, yang secara ringkas dapat disimpulkan

    sebagai berikut:

    Siklus hidup R. sinensis telah diungkapkan. Siput pesisir ini bersifat dioecious

    dan mencapai kematangan gonad pada umur tiga tahun. Pola reproduksinya

    ditunjukkan oleh indeks gonad memiliki puncak pada bulan April, perkiraan puncak

    kelahiran adalah bulan Mei. Telur dikeluarkan dalam bentuk rangkaian dari bahan

    jeli transparan dengan panjang rangkaian 30-50 cm. Larva bersifat planktonik dalam

    bentuk trokofor dan beberapa lama kemudian berubah menjadi larva veliger. Dalam

    waktu sekitar sebulan terjadi settlement dan bermetamorfosis menjadi bentuk

    anakan siput yang bentonik dan sudah serupa benar dengan bentuk dewasanya.

    Pada bulan Juni-Juli telah ada rekrut berupa juvenile bentik. Pertumbuhannya dapat

    diikuti sebagai berikut: pada umur satu tahun panjang cangkang mencapai 14,7 mm,

    kemudian tiap penambahan umur setahun berukuran 25,2 mm, 31,8 mm, 36,0 mm,

    38,8 mm. Umur maksimal yang didapatkan adalah tujuh tahun dengan ukuran 41,6

    mm. Rata-rata mencapai umur lima tahun. Nisbah jantan betina adalah 100:150.

    Lamanya masa reproduksi per tahun sekitar lima bulan, dengan adanya dua puncak

    reproduksi yaitu pada bulan April dan Oktober. Dengan demikian reproduksi R.

    sinensis adalah bimodal, suatu karakteristik khas hewan tropik.

    Cacah populasi bertambah dengan adanya reproduksi. Meskipun jumlah

    yang lahir (natalitas) belum bisa diketahui namun jelas ada penambahan dari

  • 144

    besarnya rekrut pada populasi atau stok. Rekrut memiliki dua puncak juga yang

    tercatat pada bulan Mei-Juni dan November. Populasi atau stok akan berkurang

    jumlah maupun biomasanya karena mortalitas alami dan mortalitas penangkapan.

    Pada R. sinensis mortalitas total, Z = 1,57 yang terdiri dari mortalitas alami, M = 1,00

    dan mortalitas penangkapan, F = 0,57. Konversi dalam persentase memberikan nilai

    Z sebesar 79,2%. Persentase sintasan adalah sebesar 20,8%. Tipe mortalitas dan

    sintasan menunjukkan kekhasan pola pada avertebrata, dimana pada tahap awal

    kehidupannya mortalitas tinggi dan yang mampu bertahan dapat mencapai usia

    reproduktif dan tua. Ukuran rekrut terendah, 5,5 mm, yang didapatkan dari sampel

    bulan Oktober 2006. Ini setara dengan umur kurang dari enam bulan, sehingga lama

    hidup sebagai plankton memang amat singkat atau diperkirakan kurang dari

    sebulan.

    Plot biomasa dan jumlah pemanenan masih menunjukkan tren peningkatan

    dari tahun ke tahun, demikian pula plot hasil panenan terhadap peningkatan upaya

    pemanenan. Hal ini mengindikasikan bahwa pemanenan R. sinensis masih dalam

    tahap awal eksploitasi, yaitu kecepatan eksploitasi lebih rendah dibandingkan rekrut

    baru dalam populasi atau stok. MSY Cadima menghasilkan nilai 1561,181g/th =

    130,1 g/bln. Hal ini setara dengan pemanenan sebesar 65 individu R. sinensis/bulan.

    MSY Gulland menghasilkan nilai 1133,597 g/th = 94,5 g/bln setara dengan 47-48

    individu/bulan. Hal iini menjunjukkan bahwa cacah individu yang bias dipanen

    rendah, artinya setiap gangguan manusia yang mengurangi densitas R.sinensis

    dapat mengurangi cacah populasi lebih jauh lagi. Prediksi yield per rekrut (Y/R)

    menunjukkan nilai maksimal pada nilai M/K 2,128, Lc/L 0,5 dan nisbah eksploitasi

  • 145

    0,6 dan 0,7, pada nilai tertinggi 0,027. Ini menunjukkan bahwa pemanenan dapat

    diatur melalui panjang cangkang dengan ukuran tertentu yang memberikan hasil

    maksimal. Contohnya adalah pada Lc/L 0,5 dan 0,6 atau setara dengan panjang

    cangkang 26-28mm. Pengurangan pemanenan di bawah angka ini atau

    penambahan di atas nilai ini akan mengurangi hasil produksi. Sementara itu nilai

    biomasa per rekrut menunjukkan nilai maksimal pada M/K 2,128 pada Lc/L0,6

    maupun 0,8 atau lebih dengan nisbah eksploitasi terendah (0,1) yaitu pada nilai

    0,851 dan 0,876. Ini mengindikasikan bahwa peningkatan eksploitasi menurunkan

    produksi.

  • 146

    POPULATION DYNAMICS OF Rhinoclavis sinensis, GMELIN 1791

    (GASTROPODA: CERITHIIDAE) AT KRAKAL BEACH, YOGYAKARTA

    SUMMARY

    Coastal areas are very vulnerable to anthropogenic influences. The fact that

    community of snails was harvested continuously, the presence of handicraft maker

    group, sold at least at about three tourist beaches in Yogyakarta, harvested size

    were more on premature snails, and was exported to other countries showed the

    anthropogenic impact on the intertidal ecosystem of Krakal Beach. For those

    reasons it is important to make an assessment to the recent population condition,

    specifically for R. sinensis population so that for the near future a recommendation

    can be made for harvesting management purposes.

    This research aims to understand basic information data on Gastropods

    population at Krakal Beach Yogyakarta, namely:

    1. Population characteristics: population numbers, biomass, reproduction pattern,

    age or stage, sex ratio and life span of R. sinensis temporarily, during 2005-

    2008.

    2. Population processes: population growth, growth rate, recruitment pattern,

    changes in age distribution, mortality (natural mortality and fishing mortality) of R.

    sinensis.

    3. Stock status and the effect of population harvesting of R. sinensis.

  • 147

    Research on Gastropods and Mollusks are just recently developed in

    Indonesia, by the presence of National Seminar in Mollusks 1st and 2nd, on 2007

    and 2009. Although the biodiversity and community study topics have been initialized

    beforehand. Those researches were done separately, uncontinuous and stress on

    species which is abundance in numbers and economically important. Applied

    research found so far such as Tuahato and Lokollo (2009) that learned the use of

    natural marine resources by woman from Ameth, Maluku; Andamari (2007) who

    inventoried bivalves and snails sold in Denpasar, Bali; Boneka et.al. (2009) who

    inventoried snails consumed at Talaud Island, Sulut. Meanwhile, Hartoto et.al.

    (2009) had proposed model for conservation and co-management of Dog Conch

    (Strombus turturella) in the context of Indonesian culture. Apparently clear from the

    observation that there are many aspects have not been studying yet, and long term

    population study on Gastropods has not became main stream research study topics

    in Indonesia yet.

    The size of stock is influence by growth (G), recruit (R), and mortality (natural

    (M) and fishing (F) mortality). Population will increase by reproduction which

    increase the number of individual or biomass is increase by growth and addition of

    new individual. In reverse populations biomass and numbers will decrease by

    natural and fishing mortality. Naturally there will be balance between growth and

    mortality, and the density will be fluctuating on its average. High fishing result in

    decreasing the number of adults affecting in the unavailability of new recruits replace

    the number catches. Fishing continuously in high intensity will result on decrease of

    the number of population in which finally result in rarity of the population.

  • 148

    Analysis stock used was analytic model based on detail description of stock

    and many people like this model because of its quality and quantity of the input data.

    Analytic model need the availability of age composition, this can be understand in

    this statement:

    a. When there are only a few number of old fish, then the stock has been over fished

    and the pressure of fishing shall be decreased.

    b. When there are so many old fish, then the stock is under fished and more fishes

    can be harvested to maximize yield harvested.

    Reasearch area chosen based on fishing pressure of Gastropods snails. The

    research was done from 2005 to 2008. Fields research steps: monitoring snails

    collected by vendors every month from 2005-2008. The shells length and size were

    measured from the harvested snails (mm) and weight (g). Laboratory research

    include reproductive system, mature size, spawning season based on gonad index,

    and age determination using operculum.

    Laboratory research includes characterization of reproductive system i.e.:

    a. Monitoring Gonad Index. Sample with first maturity size were used for this monitor

    every month for at least a year. Gonad and muscle used but was not include shell

    (Pal & Hodgson. 2005b), gonad index counted and the graphic developed was

    analyzed descriptively.

    b. Age determination using Operculum. The procedures used followed (Richardson

    dkk. 2005b, Richardson dkk. 2005d). A number of 101 samples with variation in

    size used from the collection, and the number of adventicious layers were

    counted.

  • 149

    Variables observed are (Sparre & Venema 1999): Shell length, snail weight,

    and size of mature female.

    Data analysis principally follows Paulys guidance (Pauly 1984), and have

    been selected based on need. Number inside the parentheses follows Literature

    /Landasan Pustaka. All data were analyzed yearly and in total four years:

    1. Shell length data (Lt

    2. Snail weight data (Wt) were used on Yield analysis, and stock prediction

    analysis of yield Y/R dan B/R.

    ) were arranged in the form of shell length frequency

    monthly.

    3. Von Bertalanffy Growth Formula (VBGF) Lt = L(1 -e-K(t-to)) (1) needs Elefan I

    analysis and to

    4. Growth Rate Analysis using equation L/t=(L(t+t) L(t)/t and VBGF

    curvature parameter (K) counted yearly and total for four year.

    value.

    5. Age determination was done using operculum to clarify actual age for every

    shells length on the samples. All the results from shell length, number of

    operculum layers, and age, had been used to calibrate specimen age.

    6. Age Structure had been develop from specimen age calibration and shell

    length frecuency data. Date was grouped per age and each group age

    developed to percentage.

    7. The second step was mortality estimation. There were two methods used each

    complementary to the other:

    a. Length Converted Catch Curve using the formula Ln (Ni/ti) = a +b.ti

  • 150

    b. Pauly using equation Z=M+F to separate M and F, and the nisbah of

    exploitation could be counted using equation E=F/Z and to estimate M

    using equation ln M= -0,152 0,279*lnL+ 0,6543*lnK+0,463* lnT feed

    with mean of temperatures.

    8. Later on using equation of inversion VBGF, t(L) = to (1/K*ln(1-L/L)), the to

    parameter can be found.

    9. Length in relation to weight of specimen could be found using: W = cLn

    10. The third step was to see Recruitment Pattern using inversion VBGF from

    length frequency to time axis from time series samples.

    or log

    W = log c + n log L

    11. Then Gonad Index was used to estimate reproduction season using

    IG=100*(BG/BT).

    12. Estimated the CPUE=C/f followed by Maximum Sustainable Yield/MSY using

    Schaefer Model.

    13. as an alternatives of MSY, Prediction Analysis were done to stock, using:

    Y=F.B where Y=yield, B=mean stock size, and F= fishing mortality.

    Yield/Recruit relative prediction using formula Y/R=E.UM/K (1-3U/(1+m) +

    3U2/(1+2m) U3

    14. Analysis Ordination or multivariate gradient analysis was used to see

    relationship on variables (density, fishing weight, and Gonad Index). The

    program used was Canoco

    /(1+3m) and Biomass/recruit relative prediction using

    B/R=(Y/R)/F. an input of M/K value was needed.

    TM.

  • 151

    The stock analysis was done using Program FISAT II downloaded from website FAO

    (Schmidt dkk. 2002, Sparre & Venema 1999).

    This research has been able to follow the population dynamic of R. sinensis

    in Krakal Beach, Saptosari, Yogyakarta, which in short can be summarized here:

    Life cycle of R. sinensis has been elucidated. This intertidal snail is dioecious

    and reaches its female gonad maturity on size 28 mm. On its third year has five

    adventitious layer of its operculum with length of operculum 5 mm. Reproductive

    pattern shows by gonad index has its peak on April, with estimation of birth on May.

    Eggs have a form of chain with jellylike material as connector of one egg with

    another. Length of chain may reach 30-50 cm. Planktonic larvae in the form of

    trochophore and then transform into veliger larvae. Within a month will be settling

    down to the bottom of the sea and metamorphosis into benthonic juvenile which is

    similar with its adult form. On June-July benthonic juvenile can be found in recruit.

    Growth of R. sinensis: shell length at age of a year reach 14.7 mm, and every year

    the shell length growth into 25.2, 31.8, 36.0, and 38.8 mm. Maximum age 7 years

    and shell length 41.6 mm. This species reach the age of 5 years on the average.

    Male to female ratio is 100:150. Length of reproduction time every year reaches 5

    months, with two reproductive peaks on April and October. In short the pattern of

    reproduction is bimodal, a specific characteristic of tropic animal.

    Population numbers or density will increase with reproduction. Although

    number of births still in question, but there is an increase from recruit to population or

    stock. Recruit have two peaks on May-June and November. Population will decrease

    in numbers and biomass with natural and fishing mortality. R. sinensis has total

  • 152

    mortality, Z= 1.57 that compose of natural mortality M= 1.0 and fishing mortality

    F=0.57. Conversion to percentage given a number of Z=79.2%. Survivorship

    percentage is about 20.8%. The type of mortality and survivorship pattern are very

    specific for invertebrates, where on the very early stage, mortality was very high and

    the survivors may reach their reproductive age and old. The lowest recruit size 5.5

    mm, from October 2006 sample. This sample was equal with less than six months,

    so that the length of stage as plankton is very short or more or less about a month.

    Biomass and numbers of fishing plot tend to increase year to year, so as

    fishing yield to fishing effort plot. This indicate that fishing yield of R. sinensis is on

    the initial phase of exploitation, where the rate of exploitation lower compare to new

    recruits into stock or population. MSY Cadima resulting a mass of 1561,181g/yr =

    130,1 g/month. This is equal to a harvest of 65 individual of R. sinensis/month. MSY

    Gulland resulting a mass of 1133,597 g/yr = 94,5 g/month. This is equal to 47-48

    individual/month. Apparently this is obvious that only a small number of R sinensis

    can be harvested per day. Yield per recruit prediction shows maximum value on M/K

    2.128, Lc/L 0.5 and exploitation ratio 0.6 and 0.7, on highest value 0.027. This

    shows that yield can be managed through length of shell with a certain size which

    gave maximum value. Example on Lc/L 0,5 and 0,6 w hich more or less equal to

    shell length 26-28 mm. Decreasing fishing or increasing fishing under or above this

    level will decrease yield. Meanwhile, for biomass per recruit shows maximum value

    on M/K 2,128 and Lc/L0,6 or 0,8 or more with lowest exploitation ratio of (0,1) and

    with value 0,851 and 0,876. This indicate that the increase in exploitation will

    decrease yield.

  • 153

    DAFTAR PUSTAKA

    Abbott, R.T. 1978. Monographs of Marine Mollusca, Taxonomic Revisions of the Living and Tertiary Marine Mollusca of the World. Number 1. American Malacologist Inc. Delaware.

    Aldridge, D. C. 1999. The Morphology, Growth and Reproduction of Unionidae (Bivalvia) in a Fenland Waterway. J. Moll. Stud. 65: 47-60.

    Andamari, R. 2007. Beberapa Jenis Kerang dan Siput yang Dipasarkan di Denpasar. Seminar Nasional Moluska dalam Penelitian, Konservasi dan Ekonomi. BRKP DKP RI bekerjasama dengan Jurusan Ilmu Kelautan FPIK UNDIP, Semarang.

    . 2009. Keong Macan (Babylonia spirata, L. 1758) di Perairan Cilacap. Pages II 312 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB, Bogor.

    Andi, S. A., F. Zahida, & B. B. R. Sidharta. 2005. Kajian awal pemanenan siput laut (Gastropoda) di Pantai Krakal, Yogyakarta III: Aktivitas Wisatawan. Biota X: 114-119.

    Anonimus. 2000. Laporan Akhir RDTRK Rencana Detil Tata Ruang Kawasan Pantai Baron-Kukup, Krakal-Sundak, Sepanjang-Drini. Dinas Pariwisata Daerah Kabupaten Gunung Kidul dan Pusat Penelitian dan Pengembangan Pariwisata UGM.

    . 2001. Penuntun Pengkajian Stok Sumber Daya Ikan Perairan Indonesia. Proyek Riset dan Eksplorasi Sumber Daya Laut, Pusat Riset Perikanan Tangkap, Badan Riset Kelautan dan Perikanan DKP dan Pusat Penelitian Oseanografi LIPI.

    . 2002. Pengembangan Wisata Bahari Kabupaten Gunung Kidul. Dinas pariwisata dan Kebudayaan kabupaten Gunung Kidul.

  • 154

    Bates, T.W. 2003. Locomotor Behavior and Habitat Selection in Intertidal Gastropods from Varying Shore Heights. Sian Ka'an Series. No. 8. Center for Coastal Studies. Texas A & M University. Corpus Christi. Texas.

    Boneka, F. B., F. G. J. Kaligis, C. P. Paruntu, & C. J. Matei. 2009. Siput Intertidal yang Umum di Pulau Kabaruan Kepulauan Talaud Sulawesi Utara dan yang Dikonsumsi Masyarakat. Pages IV 65-75 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Bogor.

    Caetano, C. H. S., V. V.G., & C. R.S. 2003. Population Biology and Secondary Production of Ovilancillaria vesica vesica (Gmelin, 1791) (Gastropoda: Olividae) on Sandy Beach in Southeastern Brazil. J. Moll. Stud. 69: 67-73.

    Cahyaningrum, S. Y. 2005. Menjelajahi Pantai Sepanjang 72 Km Gunung Kidul. Kompas, Jateng-DIY.

    Catteral, C. P., Poiner I.R., & O. B. C.J. 2001. Long Term Population Dynamics of Coral Reef Gastropods and Responses to Disturbance. Austral Ecol. 26: 604-617.

    Chen, Y., D. A. Jackson, & H. H. Harvey. 1992. A comparison of von Bertallanffy and Polynomial Functions in Modelling Fish Growth Data. Can. J. Fish. Aquat. Sci 49: 1228-1235.

    Cledon, M., T. Brey, P. E. Penchaszadeh, & W. Arntz. 2005. Individual growth and somatic production in Adelomelon brasiliana (Gastropoda: Volutidae) off Argentina. Mar. Biol. 147.

    Czanorle'ski, M., & J. Kozlowski. 1998. Do Bertalanffy's growth curves result from optimal resource allocation? Ecology Letters 1: 5-7.

    Debelius, H. 1996. Nudibranchs and Sea Snails. Indo-Pacific Field Guide. IKAN-Unterwasserarchiv, Frankfurt.

    Dharma, B. 2005. Recent and Fossil Indonesia Shells. ConchBook, Jakarta.

  • 155

    . 2009. Moluska Unggulan Indonesia Sebagai Sumber Pangan. Pages IV 43-64 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB, Bogor.

    Djajasasmita, M. 1980. Mengenal Jenis-jenis Keong Gondang di Indonesia. MZB. Bogor.

    Dody, S., & M. D. Marasabessy. 2009. Pemijahan dan Perkembangan Larva Siput Gonggong (Strombus turturella). Pages III-97-107 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor.

    Essington, T. E., J. F. Kitchell, & C. J. Walters. 2001. The von Bertallanffy growth function, bioenergetics, and the consumption rates of fish. Can. J. Fish. Aquat. Sci 58: 2129-2138.

    Fretter, V. 1984. The Mollusca: Prosobranchs. Academic Press, Orlando, Florida.

    Fretter, V., Graham, A., Ponder, W.F. & Lindberg, D.L. 1998. Intoduction to Prosobrachs pp. 605-638. in Beesley, P.L., Ross, G.J.B. and Wells, A. (eds) Mollusca: The Southern Synthesis. Melbourne. CSIRO Publishing. Vol.5B. viii. 565-1234pp.

    Gaspar, M. B., A. M. Pereira, P. Vasconcelos, & C. C. Monteiro. 2004. Age and Growth of Chamelea gallina from the Algarve Coast (Southern Portugal): Influence of Seawater Temperatur and Gametogenic Cycle on Growth Rate. J. Moll. Stud. 70: 371-377.

    Hadisusanto, S., & A. S. Rahayu. 2009. Kemelimpahan Anggota Gastropoda Berdasarkan Zonasi Rawa Jombor, Klaten Jawa Tengah. Pages II 161-165 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumber Daya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor.

    Hartati, R., & Widianingsih. 2009. Identifikasi dan Kelimpahan Gastropoda di Kawasan Mangrove Sungai Ijo Bodo Kebumen dan Sungai Adiraja Cilacap. Pages II 120 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova,

  • 156

    eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB. Bogor.

    Hasri, I., F. Yulianda, & I. Dewiyanti. 2009. Struktur Komunitas Moluska (Gastropoda

    dan Bivalvia) Serta Asosiasinya pada Ekosistem Mangrove di Kawasan Pantai Ulee Lheue Banda Aceh, Nanggroe Aceh Darrusallam. Pages II 130-150 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor

    Houbrick, R. S. 1978. The Family Cerithiidae in the Indo-Pacific Part 1: The genera Rhinoclavis, Pseudovertagus and Clavocerithium. American malacologists, Inc.

    . 1992. Monograph of the Genus cerithium Bruguiere in the Indo-Pacific (Cerithiidae: Prosobranchia). Smithsonian Institution Press, Washington DC.

    Hunt, H. L., & R. E. Scheibling. 1997. Role of early post-settlement mortality in recruitment of benthic marine invertebrates. Mar. Ecol. Prog. Ser. 155: 269-301.

    Ishak, E., I. Setyobudiandi, & G. Yulianto. 2009. Pengelolaan yang Berkelanjutan Sumberdaya Abalon (Haliotis asinina) di Menui Kepulauan Kabupaten Morowali, Sulawesi tengah in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB, Bogor.

    Kideys, A. E. 1996. Determination of Age and Growth of Buccinum undatum L. (Gastropoda, Prosobranchia) off Douglas, Isle of Man. Helgol. Meeresunters 50: 353-368.

    King, M. 2003. Fisheries Biology Assessment and Management. Blackwell Science.

    Kingsley-Smith, P. R., C. A. Richardson, & R. Seed. 2005. Gowth and Development of the veliger larvae and juveniles of Polinices pulchellus (Gastropoda: Naticidae). J. of the Mar. Biol. Ass. of the UK 85: 171-174.

    Knop, D. 1996. Giant Clams. A Comprehensive Guide to the Identification and Care of Tridacnid Clams. Dahne Verlag Ettlingen.

  • 157

    Kozlowski, j & A.T. Teriokhin. 1999. Allocation of Energy Between Growth and Reproduction: The Pontryagin Maximum Principle Solution for the Case of Age- and Season-Dependent Mortality. Evolutionary Ecology Research, 1: 423-441.

    Krug, P. J., & R. K. Zimmer. 2004. Developmental dimorphism: Consequences for larval behaviour and dispersal poptential in a Marine Gastopod. The Biol. Bull. 207: 233-247.

    Leps, J., & P. Smilauer. 2003. Multivariate Analysis of Ecological Data Using Canoco. Cambridge University Press, Cambridge.

    Lester, N. P., B. J. Shutter, & P. A. Abrams. 2004. Interpreting the von Bertallanffy model of somatic growth in fishes: the cost of reproduction. Proceeding of the Royal Society London 271: 1625-1631.

    Little, C., & J. A. Kitching. 1996. The Biology of Rocky Shores. Oxford University Press, Oxford.

    Mann, K. H. 2000. Ecology of Coastal Waters: with Implication to Management. Blackwell Science, Abingdon.

    Monfils, P. 2000. The Old Shell Game. American Conchologist 28: 22-26.

    Moreno, C. A. 2001. Community Patterns Generated by Human Harvesting on Chilean Shores: A Review. Aquatic Conservations: Marine and Freshwater Ecosystems. 11: 19-30.

    Morton, B., & K. Chan. 2004. The Population Dynamics of Nassarius festivus (Gastropoda: Nassaridae) on Three Environmentally Different Beaches in Hong Kong. J. Moll. Stud. 70: 329-339.

    Oehlmann, J., & U. Schulte-Oehlmann. 2002. Bioindicators and Biomonitors. Elsevier Science B.V.

    Osman, R. W., & R. B. Whitlatch. 2004. The control of the development of a marine benthic community by predation on recruits. JEMBE 311: 117-145.

  • 158

    Pal, P., & A. N. Hodgson. 2005. Reproductive Seasonality and Simultaneus Hermaproditism in Two Species of Siphonaria (Gastropoda: Pulmonata) from The Southeast Coast of South Africa. J. Moll. Stud. 71: 33-40.

    Palmer, M. W. 2011. Ordination methods - an overview. Department of Botany, Oklahoma State University

    Pauly, D. 1984. Some Simple Methods for the Assessment of Tropical Fish Stocks. FAO Fisheries Technical Paper 234. FAO UN, Rome.

    Pechenik, J. A., & S. H. Levine. 2007. Estimates of planktonic larval mortality using the marine gastropods Crepidula fornicata and C. plana. Marine Ecology Progress Series 344: 107-118.

    Primack, R. B., J. Supriatna, M. Indrawan, & P. Kramadibrata. 1998. Biologi Konservasi. Yayasan Obor Indonesia, Jakarta.

    Prince, J. D., T. L. Sellers, W. B. Ford, & S. R. Talbot. 1987. Experimental evidence for limited dispersal of haliotid larvae (genus Haliotis; mollusca: Gastropoda). Journal of Experimental Marine Biology and Ecology 106: 243-263.

    Ramon, M., P. Abello, & C. A. Richardson. 2004. Population structure and growth of Donax trunculus (Bivalvia; Donacidae) in the western Mediterranean. Mar. Biol. 121: 665-671.

    Richardson, C. A., P. R. Kingsley-Smith, R. Seed, & E. Chatzinikolaou. 2005a. Age and growth of the Naticid Gastropod Polinices pulcellus (Gastropoda: Naticidae) based on length frequency Analysis and Statolith Growth Rings. Mar. Biol. 148: 319-326.

    ___. C. Saurel, C. M. Barroso, & J. Thain. 2005b. Evaluation of the Red Whelk Neptunea antiqua using statolith, opercula and element ratio in the shell. . JEMBE 325: 55-64.

    Rius, M. & H. N. Cabral. 2004. Human Harvesting of Mytilus galloprovincialis Lamarck, 1819, on the Ceantral Coast of Portugal. Sci. Mar., 68 (4): 545-551.

  • 159

    Riyadi, S., D. Soedharma, & D. E. D. Setyono. 2009. Beberapa Aspek Reproduksi Abalon (Haliotis asinina Lin.) Di Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Pages III 117-125 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor.

    Roy, K., A. G. Collins, B. J. Becker, E. Begovic, & J. M. Engle. 2003. Antropogenic impacts and historical decline in body size of rocky intertidal gastropods in southern California. Ecology Letters 6: 205-211.

    Rumi, A., D. E. G. Gregoric, & M. A. Roche. 2007a. Growth rate fitting using the von Bertalanffy model: analysis of natural populations of Drepanotrema spp snails (Gastropoda: Planorbidae). Rev.Biol.Trop. (int.j.Trop.Biol) 55: 559-567.

    Schmidt, S., M. Wolff, & J. A. Vargas. 2002. Population Ecology and Fishery of Cittarium pica (Gastropoda: Trochidae) on the Carribean Coast of Costa Rica. Rev.Biol.Trop. (int.j.Trop.Biol) 50: 1079-1090.

    Sharov, A. 2004. Quantitative Population Ecology. On-Line Lectures. Department of Entomology. Virginia Tech. Blacksburg, V.A.

    Soekendarsi, E. 2009. Kajian Kondisi Lingkungan Keong Mata Lembu Turbo argyrostoma Linnaeus 1758. Pages II 59-66 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB, Bogor.

    Sparre, P., & S. C. Venema. 1998. Introduction to Tropical Fish Stock Assessment Part 1: Manual. FAO, Rome.

    . 1999. Introduksi Pengkajian Stok Ikan Tropis, Buku 1: Manual. Kerjasama Organisasi Pangan dan Pertanian Perserikatan Bangsa Bangsa dan Pusat Penelitian dan Pengembangan Perikanan Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Jakarta Indonesia.

    Staikou, A. 1998. Aspects of life cycle, population dynamics, growth and secondary production of the pulmonate snail (Cepaea vindobonensis (Ferrussac, 1821) in northern Greece. J. Moll. Stud. 64: 297-308.

  • 160

    Tanner, J. T. 1978. Guide to the Studi of Animal Popolations. The University of Tennessee Press, Knoxville.

    Tarumingkeng, R. C. 1994. Dinamika Populasi Kajian Ekologi Kuantitatif. Pustaka Sinar Harapan dan Universitas Kristen Krida Wacana.

    Tuahatu, J. W., & F. F. Lokollo. 2009. Pemanfaatan sumberdaya laut oleh perempuan di desa Ameth dan pengaruhnya terhadap struktur komunitas organisme bentik (Moluska) di zona pasang surut. 1-5.

    Turner, S.J., S.F. Thrush, J.E. Hewitt, V.J. Cummings & G. Funnell. 1999. Fishing Impacts and the Degradation or Loss of Habitat Structure. Fisheries Management and Ecology. 6. 401-420.

    Ujianti, R. M. D., B. Hendrarto, & S. Rudiyanti. 2009. Distribusi dan Kelimpahan Gastropoda di Kawasan Mangrove Desa Surodadi Kec. Sayung Demak. Pages II 151-160 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Bogor.

    Yamaguchi, M. 1977. Shell Growth and Mortality Rates in the Coral Reef Gastropod Cerithium nodulosum in Pago Bay, Guam, Mariana Islands. Mar. Biol. 44: 249-263.

    Yulianda, F. 2009. Perkembangan Larva Keong (Laut) Macan, Babylonia spirata (Linnaeus 1758). Pages II 177-188 in F. Yulianda, N. T. M. Pratiwi, Y. Mayalanda, &M. R. Cordova, eds. Seminar Nasional Moluska 2. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB, Bogor.

    Zahida, F. 1998. Assessment of Some Characters of Pomacea spp in Luzon, Philippines. Pages 172. College of Science. University of the Phlippines, Diliman, Quezon City.

    . 1999. Assessment of Some Character of Pomacea spp in Luzon Philippines: I. Breeding, Operculum and Anatomy of Reproductive System. Biota IV: 11-21.

  • 161

    . 2002. Keanekaragaman Gastropoda di Pantai Wedi Ombo, Gunung Kidul, Yogyakarta. Pages 21. Fakultas Biologi, Universitas Atma Jaya Yogyakarta, Yogyakarta.

    . & M. B. Sinulingga. 2004. Kajian Awal Pemanenan Siput Laut (Gastropoda) di Pantai Krakal, Yogyakarta: I. Volume Pemanenan. Biota IX: 136-143.

    ., M. B. Sinulingga, & W. N. Jati. 2005. Kajian Awal Pemanenan Siput Laut (Gastropoda) di Pantai Krakal , Yogyakarta: II. Aktivitas Pemanen. Biota X: 24-30.

    ., & Jusup Subagja. 2010. Penggunaan Operkulum dalam Penentuan Umur pada

    Rhinoclavis sinensis Gmelin 1791 (Gastropoda: Cerithiidae). Biota XV (3): 435-440

  • 162

    Lampiran 1. Grafik-grafik Modal Progression Analysis 2005

    200501

    200502

    200503

    200504

    200505

    200506 Gambar 36. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang

    gambar menunjukkan tahun diikuti bulan.

  • 163

    200508

    200509

    200510

    200511 Gambar 37. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang

    gambar menunjukkan tahun diikuti bulan.

  • 164

    Lampiran 2. Grafik-grafik Modal Progression Analisis 2006

    200601

    200602

    200603

    200605

    200606

    200607 Gambar 38. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang

    gambar menunjukkan tahun diikuti bulan

  • 165

    200608

    200609

    200610

    200611

    200612 Gambar 39. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang

    gambar menunjukkan tahun diikuti bulan

  • 166

    Lampiran 3. Grafik-grafik Modal Progression Analisis 2007

    200701

    200702

    200703

    200704

    200705

    200706 Gambar 40. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang

    gambar menunjukkan tahun diikuti bulan.

  • 167

    200707

    200708

    200709

    200710

    200711

    200712 Gambar 41. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang

    gambar menunjukkan tahun diikuti bulan.

  • 168

    Lampiran 4. Grafik-grafik Modal Progression Analisis 2008

    200801

    200803

    200804

    200805

    200806 Gambar 42. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang

    gambar menunjukkan tahun diikuti bulan.

  • 169

    200807

    200809

    200810 Gambar 43. Modal progression analysis per bulan. Angka yang terdapat dibelakang

    gambar menunjukkan tahun diikuti bulan. Keterangan: Tidak ada grafik pada bulan-bulan yang sebaran populasinya memiliki Indeks separasi kecil.

  • 170

    Lampiran 5. Kurva VBGF tahun 2005 dan 2006

    A.

    B. Gambar 44. Kurva Von Bertalanffy Growth Formula. A. Sampel tahun 2005, dengan

    nilai K scan: 0,41, dan L:41,48. B. Sampel tahun 2006, dengan nilai K scan: 0,43, L:41,48.

  • 171

    Lampiran 5. Kurva VBGF tahun 2007 dan 2008.

    C.

    D. Gambar 45. Kurva VBGF terbentuk dari nilai K scan pada C. Sampel tahun 2007

    dengan nilai K scan: 0,46, dan L:41,48. D. sampel tahun 2008 dengan nilai K scan: 0,49, dan L:41,48.

  • 172

    Lampiran 6. Estimasi to

    dari plot Von Bertalanffy

    X Lt -ln(1-L(t)/L t1=1 14.7 0.4114 t2=2 25.2 0.8633 t3=3 31.8 1.3082 t4=4 36.0 1.749 t5=5 38.8 2.21016 t6=6 40.5 2.6497

    Mengestimasi K dan to dr VBGF

    y = 0.4478x - 0.0353R2 = 1

    -0.5

    0

    0.5

    1

    1.5

    2

    2.5

    3

    0 1 2 3 4 5 6 7

    t

    -ln(1

    -L(t)

    /Lin

    f)

    K Linear (K)

    Kemiringan = K Y=0.478X-0.0353 a =-0.0353 b = 0.478/th to

    = - a/b = 0.0756

    Jadi K = 0,47 /th dan to

    =0,08

  • 173

    Lampiran 7. Pola rekrutmen R. sinensis tahun 20052008

    A. B .

    C. D.

    Gambar 46. Pola rekrutmen R. sinensis dengan pola bimodal A. Tahun 2005, B.

    Tahun 2006, C. Tahun 2007 dan D. Tahun 2008.

  • 174

    Monte Carlo Simulation of LFD (length frequency data) 2005 Januari age frek Mean L Sd of L 0 30 7,12 7,532 1 37 15,4 12,700 2 33 16,87 13,515 3 0 0 0

    Febr age frek Mean L Sd of L 0 18 17,33 3,075 1 20 27,05 3,379 2 12 29,25 4,434 3 0 0 0

    Maret age frek Mean L Sd of L 0 16 17,38 3,284 1 16 28,06 3,669 2 18 29,89 4,804 3 0 0 0

    April age frek Mean L Sd of L 0 19 19,55 3,407 1 8 29,38 4,224 2 23 28,89 4,261 3 0 0 0

    Mei Age frek Mean L Sd of L

    0 14 21,71 4,264 1 15 26,77 4,949 2 19 31,24 4,495 3 2 33,50 4, 72

    Juni age frek Mean L Sd of L 0 10 21,20 3,433 1 17 25,85 4,649 2 23 30,20 4,743 3 0 0 0

    Juli age frek Mean L Sd of L 0 15 19,63 6,010 1 15 26,37 4,642 2 15 28,10 4,102 3 5 30,90 2,510

    Agt age frek Mean L Sd of L 0 5 14,70 3,899 1 18 24,22 5,256 2 19 29,97 4,168 3 8 30,63 6,128

    Sept age frek Mean L Sd of L 0 4 8,25 2,062 1 21 25,02 4,535 2 22 27,27 3,408 3 3 32,83 5,63

    Okt age frek Mean L Sd of L 0 13 10,50 2,582 1 24 24,79 4,268 2 13 27,96 3,971 3 0 0 0

    Nov age frek Mean L Sd of L 0 9 1,61 5,754 1 28 26,39 3,594 2 13 30,12 4,464 3 0 0 0

    Des age frek Mean L Sd of L 0 18 14,39 3,341 1 15 25,97 3,482 2 17 27,85 4,107 3 0 0 0

    Lampiran 8. Simulasi Monte Carlo tahun 2005

  • 175

    Monte Carlo Simulation of LFD (length frequency data) 2006 Januari age frek Mean L Sd of L 0 36 8,98 7,098 1 27 13,61 12,180 2 37 14,42 13,951 3 0 0 0

    Febr age frek Mean L Sd of L 0 16 17,56 3,623 1 24 26,33 4,082 2 10 28,40 3,281 3 0 0 0

    Maret age frek Mean L Sd of L 0 16 19,25 3,357 1 14 26,0 2,794 2 20 28,8 4,305 3 0 0 0

    April age frek Mean L Sd of L 0 11 18,41 3,048 1 22 27,77 4,289 2 17 29,56 5,031 3 0 0 0

    Mei Age frek Mean L Sd of L

    0 12 21,25 3,223 1 18 28,28 4,246 2 18 29,06 4,292 3 2 31,50 4,863

    Juni age frek Mean L Sd of L 0 11 21,14 4,056 1 23 29,54 5,330 2 15 29,97 4,549 3 1 027,50 2,7

    Juli age frek Mean L Sd of L 0 7 18,50 6,377 1 15 26,23 5,230 2 24 28,88 4,009 3 4 29,75 4,856

    Agt age frek Mean L Sd of L 0 4 22,0 7,853 1 18 23,67 4,062 2 23 30,85 4,292 3 5 28,50 5,992

    Sept age frek Mean L Sd of L 0 5 11,10 2,51 1 23 23,98 4,621 2 20 27,90 4,593 3 2 31,0 4,139

    Okt age frek Mean L Sd of L 0 9 9,61 3,951 1 24 25,92 4,169 2 17 27,91 4,570 3 0 0 0

    Nov age frek Mean L Sd of L 0 11 11,77 3,849 1 14 24,93 3,777 2 25 28,74 4,428 3 0 0 0

    Des age frek Mean L Sd of L 0 10 15 3,951 1 20 27 4,161 2 20 29 5,205 3 0 0 0

    Lampiran 9. Simulasi Monte Carlo tahun 2006

  • 176

    Monte Carlo Simulation of LFD (length frequency data) 2007 Januari age frek Mean L Sd of L 0 33 8,69 8,587 1 37 14,01 13,683 2 30 17,78 12,581 3 0 0 0

    Febr age frek Mean L Sd of L 0 18 16,67 3,034 1 14 25,14 4,877 2 18 29,50 3,087 3 0 0 0

    Maret age frek Mean L Sd of L 0 13 19,65 4,337 1 23 26,85 4,365 2 14 28,50 3,351 3 0 0 0

    April age frek Mean L Sd of L 0 14 18,57 2,495 1 18 27,67 4,731 2 18 28,94 4,176 3 0 0 0

    Mei Age frek Mean L Sd of L

    0 15 20,90 3,203 1 16 28,0 5,55 2 18 29,61 3,27 3 1 29,50 2,90

    Juni age frek Mean L Sd of L 0 19 20,39 3,542 1 14 25,36 6,062 2 16 27,38 4,978 3 1 33,50 3,30

    Juli age frek Mean L Sd of L 0 6 21,5 3,162 1 20 24,85 4,966 2 19 29,61 3,494 3 5 29,30 4,147

    Agt age frek Mean L Sd of L 0 3 9,5 16,401 1 23 27,15 3,761 2 16 28,81 5,121 3 8 26,50 3,381

    Sept age frek Mean L Sd of L 0 5 12,10 1,517 1 24 25,17 4,669 2 17 28,5 3,775 3 4 34,5 4,83

    Okt age frek Mean L Sd of L 0 11 7,95 2,464 1 22 25,68 3,673 2 17 26,74 3,961 3 0 0 0

    Nov age frek Mean L Sd of L 0 11 13,14 3,668 1 15 26,17 5,024 2 24 28,46 4,319 3 0 0 0

    Des age frek Mean L Sd of L 0 15 15,03 3,642 1 16 26,94 3,966 2 19 29,76 3,709 3 0 0 0

    Lampiran 10. Simulasi Monte Carlo tahun 2007

  • 177

    Monte Carlo Simulation of LFD (length frequency data) 2008 Januari age frek Mean L Sd of L 0 33 7,82 6,847 1 39 14,06 12,221 2 28 16,05 13,932 3 0 0 0

    Febr age frek Mean L Sd of L 0 19 17,55 2,549 1 13 25,50 4,564 2 18 29,06 4,435 3 0 0 0

    Maret age frek Mean L Sd of L 0 19 17,97 3,255 1 13 26,96 3,665 2 18 28,06 4,314 3 0 0 0

    April age frek Mean L Sd of L 0 21 19,60 3,285 1 18 25,89 4,017 2 11 30,50 4,382 3 0 0 0

    Mei Age frek Mean L Sd of L

    0 10 21,50 3,944 1 17 28,21 4,058 2 23 29,54 4,977 3 0 0 0

    Juni age frek Mean L Sd of L 0 16 21,19 2,469 1 16 27,38 4,365 2 17 28,03 4,679 3 1 27,50 2,7

    Juli age frek Mean L Sd of L 0 8 23,25 4,027 1 17 26,74 4,684 2 19 28,61 3,315 3 6 28,83 3,933

    Agt age frek Mean L Sd of L 0 7 12,79 6,921 1 16 24,63 5,830 2 23 29,20 5,191 3 4 29,50 7,528

    Sept age frek Mean L Sd of L 0 4 8,25 2,217 1 22 24,64 4,335 2 20 28,25 5,098 3 4 28,75 2,872

    Okt age frek Mean L Sd of L 0 11 10,59 2,663 1 20 24,65 4,705 2 19 28,76 3,331 3 0 0 0

    Nov age frek Mean L Sd of L 0 10 13,70 3,458 1 19 23,87 3,435 2 21 28,64 4,453 3 0 0 0

    Des age frek Mean L Sd of L 0 17 14,56 3,249 1 12 25 3,849 2 21 30,26 4,753 3 0 0 0

    Lampiran 11. Simulasi Monte Carlo tahun 2008

  • 178

    Lampiran 12. Grafik Length Converted Catch Curve per tahun

    A. B.

    C. D. Gambar 47. Grafik mortalitas dengan metode Length Converted Catch Curve (LCCC) per

    tahun. A. 2005. B. 2006. C. 2007. dan D. 2008.

  • 179

    Lampiran 13. Tabel regresi mortalitas metode LCCC Tabel 13. Regresi mortalitas pada persamaan Length Converted Catch Curve.

    Regression of Mortality 2005 2006 2007 2008 2005-2008 Number of Observation 3 3 3 3 3 Intercept (a) 6.314 9.099 8.159 12.725 17.180 SD of Intercept 0.932 2.957 4.351 0.811 4.184 95% Confidence interval of Intercept

    -5.538-18.166

    -28.481-46.679

    -47.144-63.462

    2.419-23.031

    -35.994-70.354

    Slope (b) -0.734 -1.011 -0.616 -2.084 -1.384 Sd of Slope 0.144 0.479 0.457 0.149 0.359 95% Confidence of Interval of slope

    -2.564-1.096

    -7.099-5.077

    -6.424-5.192

    -3.982- -0.187

    -5.944-3.176

    Mean value of xs 6.440 6.137 9.467 5.403 11.598 Sd of xs 0.856 0.816 1.253 0.691 1.471 'Mean value of ys 1.587 2.896 2.326 1.462 1.128 Sd of ys 0.640 0.913 0.961 1.443 2.103 Correlation of coefficient r -0.9813 -0.9037 0.8032 -0.9974 -0.9680 Correlation of coeficient r2 0.9630 0.8166 0.6452 0.9949 0.9370

  • 180

    Lampiran 14. Simulasi Monte Carlo untuk Hari Kelahiran tahun 2005-2008 Birthday 2005

    J F M A M J J A S O N D

    J 7 15 31 34 13 F 9 5 14 14 8 M 11 5 10 18 6 A 4 3 10 26 7 M 9 9 15 7 10 J 13 20 5 8 4 J 25 3 4 4 14 A 6 12 7 9 16 S 3 0 20 19 8 O 7 7 14 17 5 N 7 9 14 17 3 D 10 14 17 5 Birthday 2006 J F M A M J J A S O N D J 10 12 34 33 11 F 8 8 8 18 8 M 7 7 16 15 5 A 3 3 12 22 10 M 10 16 14 8 2 J 10 26 3 7 4 J 22 3 7 6 12 A 8 2 4 18 18 S 6 6 14 18 6 O 9 3 13 22 3 N 7 5 12 18 8 D 8 9 10 18 5

  • 181

    Birthday 2007 J F M A M J J A S O N D J 13 11 24 34 18 F 6 9 11 15 9 M 6 3 14 18 9 A 8 4 11 22 5 M 13 7 20 6 4 J 14 16 8 7 5 J 21 3 7 5 14 A 7 7 5 13 18 S 12 7 10 10 11 O 3 6 19 17 5 N 6 7 14 19 4 D 8 7 11 19 5 Birthday 2008 J F M A M J J A S O N D J 13 14 26 37 10 F 11 3 10 17 9 M 8 9 8 19 6 A 9 5 13 17 6 M 8 12 19 5 6 J 9 21 7 7 6 J 23 8 5 3 11 A 9 4 8 13 16 S 8 4 11 17 10 O 7 9 13 17 4 N 8 9 7 20 6 D 5 7 15 19 4 Monte Carlo 2005 L: 30mm s.d. 0,2 K :1,5 s.d. 0,2 Recruit 2005-2008 tetap J F M A M J J A S O N D 0,33 0,33 0,67 1,0 0,33 Mortality 2005-2008 age Natural mortality 0 4,3 1 3,6 2 2,9 3 2,2

    HALAMAN JUDULHALAMAN PENGESAHAN IHALAMAN PENGESAHAN IIHALAMAN PERNYATAANPRAKATADAFTAR ISIDAFTAR TABELDAFTAR GAMBARDAFTAR LAMPIRANDAFTAR ARTI LAMBANG DAN SINGKATANINTISARIABSTRACTI. PENDAHULUANPermasalahanKeaslian PenelitianTujuan PenelitianManfaat Penelitian

    II. TINJAUAN PUSTAKA DAN HIPOTESISRhinoclavis sinensis Gmelin, 1791Manfaat GastropodaPengaruh LingkunganDinamika PopulasiAnalisis StokMusim ReproduksiEstimasi MortalitasPola RekrutmenKemungkinan KetertangkapanBesaran Stok dan Analisis Prediksi Y/R dan B/R

    Landasan TeoriHipotesis

    III. METODE PENELITIANLokasi dan Waktu PenelitianBahan PenelitianAlat PenelitianJalan PenelitianVariabelAnalisis Data

    IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASANPopulasi R. sinensisCacah IndividuBerat PanenanKemungkinan KetertangkapanStruktur Umur R. sinensisPerkiraan kelahiran dan menetap

    Indeks Gonad dan Siklus Hidup R. sinensisIndeks GonadSiklus Hidup R. sinensis

    Proses-proses Biologi yang Mempengaruhi PopulasiPola RekrutMortalitas dan Laju Sintasan

    Prediksi Stok R. sinensisBeverton and Holt Relative Yield per Recruit AnalysisBeverton and Holt Relative Biomass Per Recruit Analysis

    Faktor-faktor Fisik dan Kimia yang Mempengaruhi Populasi

    V. KESIMPULAN DAN SARANKesimpulanSaran

    RINGKASANSUMMARYDAFTAR PUSTAKALAMPIRAN