Penerapan Single Echo Detection Dalam Estimasi Target Strength Dan Densitas Ikan Menggunakan Perangkat Lunak Sonar5-Pro

PENERAPAN SINGLE ECHO DETECTION DALAM
ESTIMASI TARGET STRENGTH DAN DENSITAS IKAN
MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK SONAR5-PRO

INDAH NURKOMALA

DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN
FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Penerapan Single Echo
Detection dalam Estimasi Target Strength dan Densitas Ikan Menggunakan
Perangkat Lunak Sonar5-Pro adalah benar karya saya dengan arahan dari Komisi
Pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada Perguruan Tinggi
mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan
maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan
dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Januari 2016
Indah Nurkomala
NIM C54110002

ABSTRAK
INDAH NURKOMALA. Penerapan Single Echo Detection dalam Estimasi
Target Strength dan Densitas Ikan Menggunakan Perangkat Lunak Sonar5-Pro.
Dibimbing oleh HENRY MUNANDAR MANIK.
Gema dari dua target tidak dapat dipisahkan jika kedua target berada dalam
jarak yang sama. Hal ini menyebabkan terjadinya kesalahan dalam beberapa
proses analisis seperti analisis untuk mengestimasi densitas ikan. Oleh karena itu
diperlukan single echo detection (SED) dengan kualitas tinggi untuk menekan
gema yang tumpang tindih. Tujuan penelitian ini adalah mengestimasi target
strength dan densitas ikan menggunakan pengaturan kriteria SED yang berbeda.
Data yang digunakan merupakan data split beam echosounder di perairan Pulau
Pari pada bulan Juni 2014. Pengolahan data menggunakan perangkat lunak
Sonar5-pro. Tahapannya terdiri dari pembuatan SED-echogram baru dan analisis
biomassa menggunakan metode Sv/TS Scaling. Pengaturan kriteria SED yang

digunakan adalah SED-ori, SED-d, SED-f, dan SED-m. Penggunaan pengaturan
kriteria SED yang berbeda dalam analisis biomassa menghasilkan nilai target
strength dan densitas ikan yang berbeda. Jumlah ikan tunggal yang terdeteksi dan
proporsi ukuran ikan juga berbeda pada tiap pengaturan kriteria SED. Dominasi
sebaran target strength adalah -70 dB sampai dengan -61 dB (small), ukuran
panjang ikan 0.8-2.2 cm (small), dan densitas 1,000-5,000 fish/ha. Pengaturan
kriteria SED yang disarankan adalah SED-f.
Kata kunci: densitas, ikan, Pulau Pari, single echo detection, sonar5-pro

ABSTRACT
INDAH NURKOMALA. Application of Single Echo Detection to Estimate
Target Strength and Density of Fish Using Sonar5-pro. Supervised by HENRY
MUNANDAR MANIK.
Echoes from two target can not be distinguished if two target are located in
same range. This will couse an error in some analysis prosess such as analysis to
estimate fish density. Therefore, a high quality of single echo detection (SED) is
needed to minimalize the overlapping echo. The aim of this study is to estimate
target strength and density of fish using different SED criteria setting. Split beam
echosounder data on Juni 2014 in Pari Island is used in this study. Data processing
uses Sonar5-pro. The stages are producing new SED-echogram and executing

biomass analysis using Sv/TS Scaling method. SED criteria setting that is used are
SED-ori, SED-d, SED-f, and SED-m. Using different SED criteria setting in
biomass analysis produce different target strength and density of fish. Number of
single fish detection and fish size proportion in each SED criteria setting is
different. Distribution is dominate by target strength -70 dB to -61 dB (small), fish
length 0.8-2 cm (small), and density 1,000-5,000 fish/ha. The suggested SED
criteria setting is SED-m.
Keywords: density, fish, Pari Island, single echo detection, sonar5-pro

PENERAPAN SINGLE ECHO DETECTION DALAM
ESTIMASI TARGET STRENGTH DAN DENSITAS IKAN
MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK SONAR5-PRO

INDAH NURKOMALA

Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Ilmu Kelautan
pada
Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan

DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN
FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016

Judul Skripsi: Penerapan Single Echo Detection dalam Estimasi Target Strength
dan Densitas lkan Menggunakan Perangkat Lunak Sonar5-Pro
Nama

: Indah Nurkoala

NIM

: C54110002

Disetujui oleh

�

Dr. HenryM. Manik, S.Pi, MT
Pembimbing

/

/�_/

Ketua Departemen

Tanggal Lulus:

2 7 JAN .010

PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang
dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan ini ialah akustik, dengan judul
Penerapan Single Echo Detection dalam Estimasi Target Strength dan Densitas
Ikan Menggunakan Perangkat Lunak Sonar5-Pro.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr. Henry M. Manik, S.Pi, MT

selaku pembimbing. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada orang tua
serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Januari 2016
Indah Nurkomala

DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL

vi

DAFTAR GAMBAR

vi

DAFTAR LAMPIRAN

v

DAFTAR ISTILAH

v

PENDAHULUAN

1

Latar Belakang

1

Tujuan Penelitian

2

METODE

2

Alat

3

Bahan

3

Pengambilan Data

4

Pengolahan Data

5

Analisis dan Interpretasi Data

7

HASIL DAN PEMBAHASAN

12

Perangkat lunak Sonar5-pro

12

Single Echo Detection (SED)

14

Analisis Biomassa Berdasarkan SED

17

SIMPULAN DAN SARAN

30

Simpulan

30

Saran

31

DAFTAR PUSTAKA

31

LAMPIRAN

33

RIWAYAT HIDUP

46

DAFTAR TABEL
1 Spesifikasi data penelitian
2 Spesifikasi instrumen biosonic split beam echosounder DT-X (Sumber:
http://www.biosonicsinc.com/)
3 Nilai mean TS berdasarkan pengaturan kriteria single echo detection
yang berbeda
4 Nilai densitas rata-rata menggunakan metode Sv/TS scaling dan echo
counting

3
3
14
29

DAFTAR GAMBAR
1 Peta lokasi penelitian dan jalur pemeruman Biosonic DT-X
2 Biosonic
split
beam
echosounder
DT-X
(Sumber:
http://www.biosonicsinc.com/)
3 Ilustrasi pengambilan data akustik menggunakan echosounder (Sumber
gambar: Hanssen 2011)
4 Diagram alir pengolahan data
5 Ilustrasi hubungan antara panjang pulsa yang ditransmisikan (),
kecepatan suara (c), frekuensi sampel (∆t), dan jarak target (d). Jika
jarak target terlalu kecil, dua gema akan overlap dan membentuk
multiple echo. (Sumber gambar: Balk 2001)
6 Diagram alir pembuatan SED-echogram baru
7 Tampilan jendela Sonar5-pro pada saat analisis biomassa
8 Diagram alir analisis biomassa
9 Tampilan echogram pada Sonar5-pro. (a) Amp-echogram; (b) SEDechogram
10 Tampilan SED-echogram menggunakan pengaturan kriteria single echo
detection yang berbeda. (a) SED-ori; (b) SED-d; (c) SED-f; (d) SED-m.
11 Diagram batang jumlah SED terdeteksi pada tiap kriteria SED
12 Diagram batang komposisi kelompok ikan terhadap kriteria SED yang
telah ditetapkan
13 Sebaran mean TS pada kedalaman 2-11 m
14 Sebaran mean TS pada kedalaman 11-21 m
15 Sebaran mean TS pada kedalaman 21-31 m
16 Sebaran mean TS pada kedalaman 31-41 m
17 Sebaran mean TS pada kedalaman 41-45.11 m
18 Sebaran densitas pada kedalaman 2-11 m (metode echo counting)
19 Sebaran densitas pada kedalaman 11-21 m (metode echo counting)
20 Sebaran densitas pada kedalaman 21-31 m (metode echo counting)
21 Sebaran densitas pada kedalaman 31-41 m (metode echo counting)
22 Sebaran densitas pada kedalaman 41-45.11 m (metode echo counting)
23 Sebaran densitas pada kedalaman 2-11 m (metode Sv/Ts scaling)
24 Sebaran densitas pada kedalaman 11-21 m (metode Sv/Ts scaling)
25 Sebaran densitas pada kedalaman 21-31 m (metode Sv/Ts scaling)
26 Sebaran densitas pada kedalaman 31-41 m (metode Sv/Ts scaling)
27 Sebaran densitas pada kedalaman 41-45.11 m (metode Sv/Ts scaling)

2
4
4
6

7
8
9
11
13
16
17
18
19
20
20
21
21
24
24
25
25
26
27
27
28
28
29

DAFTAR LAMPIRAN
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Tutorial pembuatan SED-echogram menggunakan Sonar5-pro
Contoh hasil ekstrak analisis biomassa
Contoh rekapitulasi data hasil ekstrak
Tutorial analisis biomassa menggunakan Sonar5-pro
Peta sebaran nilai mean TS SED-d dan SED-m
Contoh perhitungan konversi ukuran panjang ikan
Peta sebaran densitas ikan (metode echo counting) SED-d dan SED-m
Peta sebaran densitas ikan (metode Sv/TS scaling) SED-d dan SED-m
Densitas rata-rata tiap strata kedalaman

33
34
35
35
37
40
40
43
45

DAFTAR ISTILAH
Acoustic (Akustik)

:

Along-ship

:

Athwart-ship

:

Backscattering

:

Backscattering crosssection coefficient
Backscattering volume

:

Beam
Beam angle

:
:

Beam compensation
Densitas

:
:

Echo (gema)
Echo counting

:
:

Echo integration

:

Echo length
Echogram
Echosounder

:
:
:

Peak
Phase deviation
Pulse (pulsa)

:
:
:

Scattering

:

Single echo detection

:

:

Ilmu tentang suara, sifat dan karakteristiknya di dalam
suatu medium (air).
Bidang membujur (y) pada sistem split beam (spherical
coordinate)
Bidang mendatar (x) pada sistem split beam (spherical
coordinate)
Jumlah energi per satuan waktu yang dipantulkan oleh
target selama transmisi suara dari transducer.
Koefisien
dari
area
(penampang)
yang
menghamburbalikkan energi atau gelombang suara.
Perbandingan antara kekuatan intensitas suara yang
dipantulkan dengan intensitas suara yang mengenai target
yang terintegrasi pada volume tertentu.
Pancaran gelombang suara
Besarnya sudut yang dibentuk oleh titik-titik yang
menghasilkan respon setengah sudut sorot dari sumbu
utama.
Lebar cross-section dari beam (dalam dB).
Indeks atau indikator sebaran (ikan) yang menggambarkan
jumlah total dibagi volume sapuan/integrasi.
Pantulan dari sinyal suara yang mengenai target.
Metode estimasi densitas dengan cara menghitung gema
tunggal.
Metode estimasi densitas dengan cara mengintegrasi
energi dari amplitudo total dan dari target tunggal.
Panjang gema dalam satuan waktu (ms).
Rekaman dari rangkaian gema.
Sistem sonar yang arah pemancaran gelombang suaranya
secara vertikal.
Puncak sinyal atau gelombang suara.
Sudut deviasi antara dua target.
Sinyal atau gelombang suara yang dipancarkan oleh
transduser.
Merupakan penyerapan energi yang tidak beraturan yang
disebabkan ketidakhomogenan media yang dilalui energi
tersebut.
Proses pendeteksian target tunggal.

Single echo detector

:

Signal to noise ratio

:

Target strength

:

Transducer

:

Threshold

:

Tools untuk mendeteksi target tunggal, terdapat pada
echosounder ataupun perangkat lunak pengolahan data
sonar seperti Echoview dan Sonar5-pro.
Perbandingan antara kekuatan sinyal (signal strength)
dengan kekuatan derau (noise level).
Perbandingan antara intensitas yang mengenai target
dengan intensitas gema yang diukur pada jarak 1 meter
dari target
Komponen dalam echosounder yang berfungsi untuk
mengubah energi listrik menjadi energi suara dan
sebaliknya.
Nilai ambang batas pemilihan tingkat sinyal di bawah
sinyal yang tidak dapat diproses. Sinyal threshold
digunakan untuk menghilangkan sinyal noise dan sinyal
yang tidak dikehendaki.

PENDAHULUAN
Latar Belakang
Metode akustik sangat efisien dan efektif digunakan dalam survei hidrografi,
baik untuk keperluan eksplorasi sumberdaya laut maupun pencarian target tertentu.
Salah satu penggunaan metode akustik yang sering dilakukan adalah untuk
mengestimasi densitas atau stok ikan yang ada di suatu perairan. Estimasi densitas
ikan secara akustik ini terdiri dari tiga tahap, yaitu akuisisi data, pengolahan data,
dan interpretasi data (Simmonds dan MacLennan 2005). Dalam akuisisi data,
instrumen yang biasa digunakan untuk estimasi densitas ikan adalah split beam
echosounder (Rudstam et al. 1999). Data hasil akuisisi diolah menggunakan
perangkat lunak pengolahan data sonar seperti Sonar5-pro. Pada perangkat lunak
ini, nilai densitas dihasilkan dari proses analisis pada jendela Biomass Analysis
(Analisis Biomassa). Selain nilai densitas, analisis biomassa menggunakan
Sonar5-pro juga menghasilkan nilai target strength, volume backscattering, target
size distribution, dan target biomass (Balk dan Lindem 2014).
Prinsip dasar metode akustik adalah penggunaan gelombang suara yang
dapat merambat jauh hingga ke dasar laut dan beberapa lapisan di bawahnya
untuk mendeteksi target. Target dapat terdeteksi karena gelombang suara yang
dikirim menimbulkan gema (echo) saat mengenai target. Dalam pendeteksian
target ini, terdapat hubungan antara panjang gelombang suara (pulsa) yang
ditransmisikan, kecepatan suara, frekuensi sampel, dan jarak target. Target akan
terdeteksi sebagai single target jika jarak antar target setidaknya setengah dari
panjang pulsa dikali kecepatan suara (Simmonds dan MacLennan 2005). Jika
jarak target lebih kecil, target akan terdeteksi sebagai multiple target.
Single echo detection (SED) merupakan suatu proses pendeteksian target
tunggal. Mendeteksi target tunggal sangat penting dalam beberapa proses analisis
dan pengolahan data sonar, salah satunya adalah analisis estimasi biomassa atau
densitas ikan. Jika dua target memasuki beam suara pada jarak yang sama,
transduser akan menerima gema dari kedua target tersebut pada waktu yang sama.
Akibatnya, gema tersebut mengalami interferensi. Jika target diletakkan pada
perbedaan jarak atau perbedaan posisi sudut yang kecil, gema dari target tersebut
dapat memanjang dan mempunyai dua peak. Selain itu, standar deviasi dari
contoh fase juga dapat meningkat. Sistem tidak dapat menentukan jumlah, ukuran,
dan posisi target dengan tepat. Hal ini dapat menyebabkan adanya kesalahan pada
proses estimasi kelimpahan target (Balk 2001).
Gema seperti kasus tersebut dapat ditekan menggunakan single echo
detector. Single echo detector merupakan alat untuk mendeteksi target tunggal
dengan menguji echo-pulse dengan kriteria SED (Balk 2001). Echosounder
memiliki detektor yang dapat mendeteksi target tunggal selama proses akuisisi
data dengan kriteria yang telah diatur sebelumnya. Untuk meningkatkan kualitas
deteksi target tunggal, dapat dilakukan post-processing analysis menggunakan
perangkat lunak yang memiliki single echo detector seperti Echoview atau
Sonar5-pro. Balk dan Lindem (2000) telah melakukan beberapa penelitian
mengenai single echo detection, salah satunya tentang improvisasi single fish

2
detection dalam data split beam sonar. Penelitian tentang SED juga dilakukan oleh
Parker-Stetter et al. (2009) menggunakan data split beam di Great Lake.
Single echo detector mendeteksi target tunggal sesuai dengan kriteria SED
yang telah diatur. Pengaturan kriteria yang berbeda akan menghasilkan deteksi
yang berbeda pula. Pada penelitian ini, dilakukan pengujian terhadap beberapa
pengaturan kriteria SED untuk melihat pengaruhnya terhadap estimasi target
strength dan densitas ikan di perairan Pulau Pari, Kepulauan Seribu. Penelitian ini
perlu dilakukan untuk mendapatkan informasi kriteria SED yang sesuai dalam
estimasi densitas ikan di perairan tersebut.
Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah mengestimasi target strength (TS) dan densitas
ikan di perairan Pulau Pari berdasarkan pengaturan kriteria single echo detection
(SED) yang berbeda menggunakan perangkat lunak Sonar5-pro.

METODE
Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan pada bulan Juni hingga November 2015. Pengolahan
data dilakukan di Laboratorium Komputasi Akustik Kelautan Departemen Ilmu
dan Teknologi Kelautan FPIK IPB. Lokasi kajian penelitian ini berada di Perairan
Kepulauan Seribu (Gambar 1). Data yang digunakan diperoleh dari penelitian oleh
SEAMEO BIOTROP yang diketuai oleh Dr. Henry M. Manik, S.Pi., MT. pada
Juni 2014.

Gambar 1 Peta lokasi penelitian dan jalur pemeruman Biosonic DT-X

3
Pulau Pari termasuk ke dalam Gugusan Kepulauan Seribu Selatan. Angin
pada perairan ini dipengaruhi monsoon dengan kecepatan 7-15 knot/jam pada
Musim Timur (Juni-September). Tinggi gelombang berkisar 0.5-1 m (Sachoemar
2008). Perairan Pulau Pari yang dilalui jalur kapal saat akuisisi data memiliki
kedalaman antara 11-46 m dengan kedalaman rata-rata 30 m. Kedalaman
minimum terdapat pada Transek 4 sedangkan kedalaman maksimum terdapat pada
Transek 7. Tipe substrat perairan Pulau Pari di bagian barat berupa pasir kasar
sedangkan di bagian utara berupa pasir halus dan lumpur (Kiswara 2010).
Alat
Peralatan yang digunakan pada penelitian ini adalah seperangkat komputer
berbasis Windows yang sudah terinstalasi perangkat lunak Sonar5-pro untuk
visualisasi dan ekstraksi data, Microsoft Excel untuk melakukan pengeditan dan
perhitungan data, dan ArcMap untuk pembuatan peta lokasi penelitian.
Bahan
Bahan penelitian ini adalah data dari rangkaian penelitian yang dibiayai oleh
SEAMEO BIOTROP. Data berupa data rekaman dari instrumen biosonic split
beam echosounder DT-X (Gambar 2) yang telah diubah ekstensinya dari DT4
menjadi UUU. Tabel 1 berisi keterangan mengenai data yang digunakan dalam
penelitian ini. Tabel 2 menunjukkan spesifikasi dari biosonic split beam
echosounder
Tabel 1 Spesifikasi data penelitian
Transek

Data

Kedalaman (m)

Ping

1
2
3
4
5
6
7
8

20140616_145236.uuu
20140617_074115.uuu
20140617_090830.uuu
20140617_093432.uuu
20140617_100918.uuu
20140617_105800.uuu
20140617_112442.uuu
20140617_115442.uuu

32.8
30.94
36
41
32.52
36.99
45.11
40.99

1149
5858
3189
4573
2547
3360
8999
3683

Bujur (º)

Lintang (º)

Awal

Akhir

Awal

Akhir

106.6197
106.6214
106.6320
106.6171
106.5963
106.5800
108.3968
106.5998

106.6168
106.6388
106.6186
106.5972
106.5869
106.5702
108.3941
106.6116

5.8645
5.8617
5.8497
5.8499
5.8467
5.8526
5.9472
5.8727

5.8668
5.8536
5.8501
5.8468
5.8490
5.8579
5.9476
5.8713

Tabel 2 Spesifikasi instrumen biosonic split beam echosounder DT-X (Sumber:
http://www.biosonicsinc.com/)
Parameter
Frekuensi
System Noise Floor
Ping rates
Durasi pulsa
Jangkauan deteksi
Kekuatan pancaran (transmit power)
Dimensi echosounder
Dimensi transduser

Nilai
200 kHz
-140 dB
0.01-30 pps
0.1-1 ms
0.5-500 m
100-1000 Watss RMS
49 cm x 39 cm x 19 cm; 13.6 kg
18 cm diam x 17 cm; 4 kg

4

Gambar 2 Biosonic split beam echosounder DT-X (Sumber:
http://www.biosonicsinc.com/)
Pengambilan Data
Pengambilan data dilakukan di perairan Pulau Pari, Kepulauan Seribu,
Jakarta pada bulan Juni 2014. Pengambilan data dilakukan menggunakan
instrumen biosonic split beam echosounder. Ilustrasi pengambilan data akustik
dapat dilihat pada Gambar 3. Gelombang suara ditransmisikan oleh transducer ke
kolom perairan. Gelombang yang mengenai objek atau dasar laut akan memantul
kembali dan diterima oleh receiver.

Gambar 3 Ilustrasi pengambilan data akustik menggunakan echosounder (Sumber
gambar: Hanssen 2011)

5
Pengolahan Data
Pengolahan data sonar pada penelitian ini menggunakan perangkat lunak
Sonar5-pro. Perangkat lunak ini merupakan series dari SonarX yang dibuat oleh
Helge Balk dan Torfinn Lindem (Universitas Oslo). SonarX adalah sebuah
program untuk menganalisis data sonar (post-processing tool) yang bekerja
dengan single dan split beam echosounder. Pembuatan program ini dimulai
selama penelitian di Sungai Torniojoki, Finlandia Utara, pada tahun 1997. SonarX
terdiri dari dua sistem berbeda, yaitu Sonar4 dan Sonar5-pro. Berbeda dengan
Sonar4 yang terfokus sebagai alat estimasi biomassa, Sonar5-pro memiliki
sejumlah besar metode dan alat analasis seperti klasifikasi target, advanced
biomass, tracking, dan analisis multifrekuensi.
Implementasi awal pada Sonar5-pro adalah metode untuk memvisualisasi
data dari echosounder. Tujuannya adalah melihat apa yang terdeteksi oleh
detektor amplitudo (Amp-echogram) dan detektor target tunggal (SED-echogram)
pada echosounder. Implementasi selanjutnya adalah tracking dan metode
alternatif dari single echo detector tradisional (Crossfilter Detector). Berikut
adalah daftar beberapa metode dan alat yang telah diimplementasi pada Sonar5pro (Balk 2001).
 Echogram: Amp-echogram dan SED-echogram;
 Image analisis;
 Tracking;
 Detektor target tunggal yang didesain khusus untuk kondisi signal-tonoise ratio rendah;
 Sample data analyser untuk studi data dengan sudut dan power resolusi
tinggi;
 Diagram posisi untuk presentasi secara grafis dari echo dan track;
 Oscilloscop;
 Metode estimasi TS ke ukuran ikan;
 Kalkulator beam;
 Perhitungan arus air;
 Penyimpanan bottom profile;
 Alat untuk mengekstraksi data ke program lain;
 TVG: 20Log(R), 40Log(R), pilihan pengguna, dan mode pasif;
 Dan lain-lain
Ekstensi file yang digunakan pada Sonar5-pro adalah *.uuu. File uuu adalah
file paling penting dan satu-satunya yang dibutuhkan untuk operasi dan analisis
primer. File lain yang dibutuhkan dalam mendukung analisis antara lain file
berekstensi *.NAV, *.phase, *.bottom, dan *.time. Sonar file yang berekstensi
*.raw, *.DGx, *.DT4, dan *.DAT harus dikonversi terlebih dahulu ke format file
uuu agar dapat dianalisis. Alat untuk mengonversi file sumber ke file uuu telah
terimplementasi pada program Sonar5-pro. Pada file uuu hasil konversi terdapat
dua macam echogram yang bisa ditampilkan, yaitu Amplitudo-echogram dan
SED-echogram.
Menurut Balk dan Lindem (2014), Sonar5-pro didesain untuk
menyelesaikan tiga tugas utama, yaitu estimasi kelimpahan, studi prilaku spesies,
dan studi fisika. Diagram alir pengolahan data dapat dilihat pada Gambar 4.

6
Mulai

Amplitudo-echogram (*.uuu)

Single Echo
Detector (SED)

SED-echogram baru (*.uuuQ)

Analisis Biomassa

Hasil ekstrak data (*.txt)

Pengeditan dan
pengolahan data

Diagram, tabel, dan peta

Interpretasi

Selesai
Gambar 4 Diagram alir pengolahan data
Secara umum, tahap pengolahan data yang dilakukan pada penelitian ini
terdiri dari tahap pembuatan SED-echogram baru dengan berbagai pengaturan
kriteria SED, tahap analisis biomassa berdasarkan SED, dan tahap interpretasi.
Tahap pertama adalah menentukan pengaturan kriteria SED yang digunakan.
Penentuan kriteria tersebut dilakukan dengan cara menguji berbagai macam
variasi pengaturan kriteria SED dan membandingkan hasilnya. Setelah SEDechogram baru didapat, tahap selanjutnya adalah melakukan analisis biomassa
berdasarkan SED. Analisis ini bertujuan untuk melihat ada tidaknya pengaruh
pengaturan kriteria SED terhadap nilai-nilai yang dihasilkan analisis biomassa
seperti target strength dan densitas ikan. Sebelum melakukan tahap interpretasi,

7
dilakukan pengolahan data hasil analisis biomassa yang telah diekstrak
menggunakan Microsoft Excel. Pengolahan data ini mengonversi data dalam
bentuk tabel, diagram, dan peta agar memudahkan dalam interpretasi data.
Analisis dan Interpretasi Data
Pembuatan SED-echogram
Jika dua ikan memasuki beam suara pada jarak yang sama, transduser akan
menerima gema dari kedua ikan tersebut pada waktu yang sama. Akibatnya, gema
tersebut mengalami interferensi (Gambar 5). Single echo detector berguna untuk
menekan gema seperti kasus tersebut dengan menguji echo-pulse dengan kriteria
SED.
Menurut Soule et al. (1997), single target dideteksi melalui lima langkah
umum berikut:
1. Amplitudo peak diseleksi di atas SED threshold
2. Mengukur echo-length (baik berdasarkan waktu ataupun jarak)
3. Membandingkan echo-length dengan durasi pulsa
4. Standar deviasi fase, gema akan ditolak jika standar deviasi fase hasil
pengukuran melebihi limit yang telah ditentukan sebelumnya
5. Beam compensation hasil perhitungan harus lebih kecil dari nilai yang
telah ditentukan

Gambar 5 Ilustrasi hubungan antara panjang pulsa yang ditransmisikan (),
kecepatan suara (c), frekuensi sampel (∆t), dan jarak target (d). Jika jarak
target terlalu kecil, dua gema akan overlap dan membentuk multiple echo.
(Sumber gambar: Balk 2001)
Pada dasarnya setiap scientific echosounder telah memiliki detektor target
tunggal bawaan yang dapat memproduksi file berisi SED echogram. Sonar5-pro
dapat mengekstrak echogram ini dan memvisualisasikannya. Selain itu, Sonar5pro juga dapat mengubah pengaturan kriteria SED sesuai kebutuhan dan membuat
SED-echogram yang baru. Tujuan pengaturan kriteria SED ini untuk

8
meningkatkan kualitas SED yang dideteksi. Pembuatan SED-echogram yang baru
pada Sonar5-pro dapat menggunakan tradisional single echo detector berdasarkan
echo-length. Diagram alir pembuatan SED terdapat pada Gambar 6. Tutorial
pembuatan SED terdapat pada Lampiran 1.
Kriteria utama yang digunakan dalam single echo detector berdasarkan
echo-length adalah minimum echo-length, maksimum echo-length, minimum
target size, maksimum phase deviation, dan maksimum gain compensation. Echolength merupakan distribusi gema dalam domain range (jarak). Phase deviation
dikalkulasi sebagai standar deviasi dari sudut sampel dalam setiap echo-pulse dari
domain along-ship (Alo) dan athwart-ship (Ath). SonarX mengkalkulasi standar
deviasi dari sudut mekanis. Gain compensation, atau disebut juga beam
compensation, menentukan lebar cross-section dari beam. Gema yang terdeteksi
di luar lingkaran atau elips yang telah ditentukan maksimum gain compensation
tidak akan diterima sebagai gema tunggal.
Mulai

Amplitudo-echogram
(*.uuu)

(SED Process)
Filter




Detector
Min Echo Length
Max Echo Length





Evaluator
Min Target Size
Separation
Mult. Peak sup



Evaluator 2
Max accepted std dev
angle




Beam forming
Type (Eliptic/Rect.)
Max gain comp.

Phase file

SED-echogram baru
(*.uuuQ)

Selesai

Gambar 6 Diagram alir pembuatan SED-echogram baru

9
Single echo detector berdasarkan echo-length terdiri dari elemen detector,
evaluator, beam forming, dan quality tagging. Detector mendeteksi gema
berdasarkan kriteria echo-length. Evaluator menentukan gema yang dapat
diterima atau tidak dapat diterima. Evaluator menyortir gema menggunakan
kriteria target size dan phase deviation. Beam clipping berfungsi untuk
memotong deteksi. Jika beam rectangular (kotak) dipilih, deteksi di luar kotak
yang ditentukan akan dipotong. Jika beam circular dipilih, gema dengan nilai
gain compensation lebih tinggi dari nilai maksimum yang telah ditentukan akan
dipotong. Gema yang telah melewati beam clipping akan diuji kualitasnya.
Kriteria kualitas gema dapat diatur. Hanya gema yang memenuhi kriteria kualitas
yang akan ditandai sebagai high quality echo.
Selain single echo detector berdasarkan echo-length, ada pula detektor SED
yang berdasarkan cross-filter atau biasa disebut Crossfilter Detector (CFD). CFD
ini digunakan saat kondisi signal-to-noise ratio rendah. Biasanya terjadi pada
deteksi wilayah perairan dangkal berarus seperti sungai.
Analisis Biomassa
Sonar5-pro mengimplementasikan masing-masing metode analisis ke dalam
jendela yang berbeda. Nilai densitas ikan diperoleh dari proses biomass analysis
pada jendela biomass (Gambar 7). Nilai biomassa ikan dapat dihasilkan dalam
analisis biomassa jika terdapat data tambahan berupa database spesies. Ketika
database spesies yang ada pada lokasi penelitian tidak tersedia, maka analisis
biomassa hanya akan menghasilkan nilai target strength, volume backscattering
strength, distribusi ukuran target, dan densitas.

Gambar 7 Tampilan jendela Sonar5-pro pada saat analisis biomassa
Echosounder mengukur energi yang diterima oleh transduser. Integrasi dari
energi terhadap waktu akan menghasilkan energi. Energi ini dapat
diinterpretasikan sebagai returned backscattering coefficient dalam sebuah unit
volume (sv) atau dalam unit area (sA).
� �, [m-1] .................................................................................1
� =

10
1
=
, [m2 m-2] .......................................................................... 2
�
2
Target strength (TS) adalah pengukuran logaritmik dari proporsi energi
yang dihamburbalikan oleh target. Hubungan target strength dengan
backscattering cross-section (σbs) dapat dinyatakan pada persamaan berikut:
= 10� (� ) ................................................................................... 3
Nilai TS dapat digunakan untuk mengestimasi ukuran panjang ikan. Secara
akustik, ukuran panjang ikan (L) berhubungan linier dengan scattering crosssection (σ) melalui persamaan (Foote 1987):
� = �2 , sehingga
= 20� � + .................................................................................. 4
dimana A adalah nilai target strength untuk 1 cm panjang ikan (normalized
target strength) dan tergantung dari spesies ikan. Foote (1987) menyatakan bahwa
gelembung renang pada ikan juga mempengaruhi nilai A. Ikan dengan gelembung
renang tertutup (physochlist) memiliki nilai A=67.5, pada ikan dengan gelembung
renang terbuka (physotome) A=71.9, dan A=80 untuk ikan tanpa gelembung
renang (bladderless fish). Persamaan hubungan TS dan panjang ikan yang
digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
= 20� � + 68.0 ............................................................................. 5
Persamaan ini digunakan karena pada penelitian ini target yang dideteksi
merupakan ikan secara umum tanpa keterangan spesifik mengenai spesies dan
kondisi gelembung renang. Selain itu, menurut Foote (1987) dan Traynor (1996)
Persamaan 5 biasa digunakan untuk studi kelompok ikan kecil. Mengetahui target
strength dari setiap individu ikan dalam volume atau area ini memungkinkan
untuk mengestimasi densitas ikan. Densitas ikan dapat diestimasi melalui
beberapa metode menggunakan Sonar5-pro, yaitu Sv/TS scaling, echo counting,
trace counting, dan single beam Craig & Forbes deconvolution.
Pada Sonar5-pro, selain terdapat empat metode untuk estimasi densitas ikan,
terdapat juga empat sumber untuk menentukan distribusi ukuran. Keempat sumber
tersebut adalah single echo detection, fish basket in situ, fish basket ex situ, dan
catch in fish basket. Metode Sv/TS scaling dapat menggunakan keempat sumber
tersebut. Metode echo counting dan single beam dapat menggunakan single echo
detection atau fish basket in situ sebagai sumber, sedangkan metode trace
counting hanya dapat menggunakan fish basket in situ. Metode yang digunakan
dalam penelitian ini adalah metode analisis biomassa Sv/TS scaling berdasarkan
single echo detection. Metode echo counting berdasarkan single echo detection
juga digunakan untuk membandingkan nilai densitas yang dihasilkan. (Diagram
alir analisis biomassa terdapat pada Gambar 8).
Langkah pertama dalam analisis biomassa adalah membuka file yang berisi
SED-echogram baru. Selanjutnya adalah menentukan wilayah yang akan
dianalisis. Dalam penelitian ini, wilayah analisis pada setiap file dibagi per 500
ping tiap kedalaman 10 m. Pengaturan metode, sumber distribusi ukuran, satuan,
pengelompokan target, dan keluaran yang akan dihasilkan terdapat pada jendela
analisis biomassa. Ketika tombol analyse ditekan, maka Sonar5-pro akan
memproses analisis biomassa dari setiap sel yang ada pada file. Hasil proses
analisis ini kemudian diekstrak ke dalam bentuk *.txt (Lampiran 2 dan 3) untuk
diolah secara lebih lanjut. Dari proses analisis biomassa akan didapatkan nilai
mean TS, Sv, distribusi ukuran target, volume densitas, dan area densitas. Tutorial
analisis biomassa terdapat pada Lampiran 4.

11
Mulai

SED-echogram baru
(*.uuuQ)




Analisis Biomassa
Wilayah analisis (ping, range)
Setting metode dan output

Mulai analisis

Hasil ekstrak data (*.txt)

Selesai
Gambar 8 Diagram alir analisis biomassa
Metode Sv/TS scaling ini menggunakan Sv dan TS dalam domain linear (sv
dan σbs). Metode Sv/TS scaling mengintergrasi energi dari detektor amplitudo yang
terlihat pada Amp-echogram (total) dan dari detektor target tunggal yang terlihat
pada SED-echogram (SED). Estimasi volume dan area dari beam suara untuk
Amp-echogram ditentukan dengan menggunakan konsep equivalent beam angle.
SED-beam diestimasi dari bukaan sudut along-ship dan athwart-ship transduser
yang ditentukan oleh faktor beam compensation.
Volume densitas (ρv) menunjukkan jumlah ikan per unit volume air
(fish/m3). Densitas ikan juga dapat diekspresikan dalam jumlah ikan per unit area
permukaan (fish/ha). Maksudnya, jumlah ikan yang ditemukan pada kolom air di
bawah sebuah unit area permukaan laut. Apabila nilai koefisien hambur balik (σbs)
semua jenis ikan sama dan diketahui, maka unit volume koefisien hambur balik
(sv) dapat ditulis dengan persamaan berikut:
............................................................................................6
� = �� ∙ �
Jika menggunakan banyak ukuran kelas, maka persamaan tersebut menjadi:
� �
� sehingga,
� =
=�
�=

�

1
�

�
=�

�

�

.......................................................................................7

Dimana N adalah total deteksi, k mengindikasikan ukuran kelas ke-k, dan nk
merupakan jumlah deteksi pada kelas k. Ukuran kelas didapatkan dari linear offaxis compensated target strength (TSc). Pada Sonar5-pro, persamaaan ini
diimplementasi untuk menentukan densitas ikan.
� = �=� �
.................................................................................8
�
3
*) Fish per unit volume ....................................................9
/
=
�

12
/

2

=

*) Fish per unit area ....................................................... 10

�

Untuk mendapatkan densitas total, maka digunakan persamaan berikut:
/
/

3
2

=

/

=

/

3
2

�

�

�

�
�
�

...................................................... 11
....................................................... 12

Metode echo counting pada dasarnya menghitung echo dari target individual
untuk menentukan densitas. Area densitas ditentukan dengan mengkalkulasikan
jumlah rata-rata dari single echo detection per ping, dibagi oleh volume dari beam
dan dikali tinggi beam.
#
......................................................................... 13
/ 3 = #�� .�
�
/

2

=

#

#��

.

�

....................................................................... 14

HASIL DAN PEMBAHASAN
Perangkat lunak Sonar5-pro
Selain kegiatan akuisisi data, kegiatan post-processing juga merupakan
bagian penting dalam survei hidrografi dengan menggunakan metode akustik.
Post-processing adalah kegiatan mengolah dan menganalisis data hasil survei.
Perangkat lunak dan metode pengolahan data yang digunakan tergantung pada
instrumen dan target studi. Data hasil akuisisi menggunakan instrumen split beam
echosounder dapat diolah dan dianalisis menggunakan beberapa perangkat lunak,
diantaranya Sonar5-pro.
Sonar5-pro memiliki beberapa keunggulan dibanding perangkat lunak
pengolahan data sonar lain. Salah satu keunggulan Sonar5-pro adalah
userfriendly. Maksudnya, Sonar5-pro dapat dioperasikan dengan mudah oleh
berbagai kalangan. Menurut Hateley (2005), Sonar5-pro memiliki keunggulan
dalam mempermudah proses echo integration, echo counting, dan track counting
dibandingkan perangkat lunak Echoview. Sonar5-pro juga sangat
direkomendasikan untuk menangani jumlah data yang banyak dan untuk
memproses acoustic fish counter data.
Balk (2001) menjelaskan bahwa Sonar5-pro dapat menyelesaikan masalahmasalah yang terjadi pada pengolahan data akustik dari perairan dangkal.
Dibandingkan dengan Echoview, Sonar5-pro lebih mudah dalam proses
pendeteksian target tunggal. Selain menggunakan single echo detector tradisional
(berdasarkan echo-length), Sonar5-pro juga dapat menggunakan single echo
detector berdasarkan Crossfilter Detection (CFD). CFD inilah yang digunakan
saat kondisi signal-to-noise ratio rendah seperti pada perairan dangkal.
Sonar5-pro dapat menampilkan data dalam dua macam echogram. Kedua
echogram tersebut adalah amplitudo echogram (Amp-echogram) dan single echo
detection echogram (SED-echogram). Amp-echogram menampilkan data yang
dihasilkan dari detektor amplitudo pada echosounder, sedangkan SED-echogram
menampilkan data dari deteksi target tunggal. Gambar 9 menunjukkan tampilan
Amp-echogram dan SED-echogram.

13

Gambar 9 Tampilan echogram pada Sonar5-pro. (a) Amp-echogram; (b) SEDechogram
Data yang ditampilkan pada Amp-echogram (Gambar 9a) lebih banyak
karena menampilkan semua gema yang diterima oleh receiver. Amp-echogram
menampilkan gema dari schooling ikan, dasar perairan, hingga gema dari dasar
kedua (E2). Bagian dasar perairan yang keras akan menghasilkan gema dengan
amplitudo yang tinggi sehingga ditunjukkan oleh warna merah. Analisis lebih
lanjut dari gema dasar perairan akan menghasilkan informasi berupa tipe substrat
hingga lapisan-lapisan dasar perairan. Tipe dari dasar perairan dapat ditentukan
dari nilai kekasaran (E1) dan kekerasan (E2). Menurut Pujiyati et al. (2010) tipe
dasar perairan di Kepulauan Seribu sangat beragam, mulai dari terumbu hingga
lumpur.
Berbeda dengan Amp-echogram, SED-echogram (Gambar 9b) hanya
menampilkan gema yang dipercaya berasal dari target tunggal. Target tunggal
dalam hal ini berupa ikan yang terdeteksi secara tunggal (tidak berkelompok).
Detektor target tunggal mengevaluasi sinyal dari detektor amplitudo dan detektor
fase (Balk dan Lindem 2014). Sinyal yang bukan berasal dari target tunggal tidak
akan ditampilkan sehingga data yang terlihat pada SED-echogram lebih sedikit
dari Amp-echogram. Pada SED-echogram, gema dipresentasikan sebagai poin
atau titik dalam domain waktu dan jarak. Kedua echogram sama-sama
menampilkan intensitas dari gema yang terdeteksi.

14
Single Echo Detection (SED)
Single echo detection (SED) pada Sonar5-pro ditampilkan pada SEDechogram. SED merupakan representasi echo dari single backscattering target
yang terdeteksi di dalam beam pada sebuah echosounder. Semakin baik
pendeteksian target tunggal, maka akan semakin akurat nilai backscatter dari
suatu target tunggal. Nilai backscatter yang akurat akan meningkatkan keakuratan
penentuan jenis target (ikan). Nilai backscatter ikan dipengaruhi oleh jenis,
bentuk, dan gelembung renang (Simmonds and MacLennan 2005).
Single echo detector adalah sebuah tool yang dapat mendeteksi single
target pada data hasil rekaman echosounder berdasarkan beberapa kriteria tertentu
seperti echo-length dan phase deviation. Kriteria utama yang digunakan dalam
single echo detector berdasarkan echo-length adalah minimum dan maksimum
echo-length, minimum target size, maksimum phase deviation, dan maksimum
gain compensation. Nilai echo-length berkisar antara 0.01-10 ms. Phase deviation
memiliki kisaran nilai 0-45 derajat, sedangkan gain compensation bernilai 0-35
dB. Untuk menentukan pengaturan kriteria SED yang akan digunakan pada
penelitian ini, dilakukan pengujian terhadap bermacam kriteria SED. Tabel 3
menunjukkan nilai mean TS dan kualitas gema dalam berbagai kriteria SED.
Tabel 3 Nilai mean TS berdasarkan pengaturan kriteria single echo detection yang
berbeda
Pengaturan
Kriteria

Min EL*

Max EL*

Min TS*

Max PD*

Max GC*

Filter (hxw) *

Total

High
Quality

Low
Quality

High Quality
SED (%)

Mean TS
(>-70 dB)

Delta Mean
TS (dB)

No of SED
detections

SED-ori**

0.7

1.3

-100

0.6

3

-

4800

0

4800

0

-58.53

0

SED-a

0.7

1.3

-100

0.6

3

No

4679

4679

0

100

-58.36

0.17

SED-b

0.7

1.3

-100

0.6

6

No

5734

4679

1055

81.6

-56.22

2.31

SED-c

0.7

1.3

-100

0.6

9

No

6178

4679

1499

75.74

-55.84

2.69

0.7

1.3

-100

0.3

3

No

814

814

0

100

-55.24

3.29

0.7

1.3

-100

0.9

3

No

9832

4679

5153

47.59

-58.98

-0.45

SED-f

0.7

1.3

-100

0.6

3

1x3

878

878

0

100

-56.15

2.38

SED-g

0.7

1.3

-100

0.6

3

3x5

58

58

0

100

-50.43

8.1

SED-h

0.7

1.5

-100

0.6

3

No

4968

4679

289

94.18

-58.27

0.26

SED-i

0.7

1.7

-100

0.6

3

No

5007

4679

328

93.45

-58.29

0.24

SED-d

**

SED-e
**

SED-j

0.5

1.3

-100

0.6

3

No

5707

4679

1028

81.99

-57.89

0.64

SED-k

0.5

1.5

-100

0.6

3

No

5996

4679

1317

78.04

-57.85

0.68

SED-l

0.5

1.7

-100

0.6

3

No

6035

4679

1356

77.53

-57.87

0.66

0.9

1.3

-100

0.6

3

No

2952

2952

0

100

-57.48

1.05

0.9

1.5

-100

0.6

3

No

3241

2952

289

91.08

-57.46

1.07

SED-m

**

SED-n

SED-o
0.9 1.7 -100 0.6 3
No 3280 2952 328
90
-57.49 1.04
Kriteria SED: EL (Echo Length), TS (Target Strength), PD (Phase Deviation), GC (Gain
Compensation), dan filter (heightxweight).
**
Pengaturan kriteria SED yang digunakan dalam analisis biomassa

*

15
Mean TS berubah dari -58.53 dB untuk maksimum gain compensation
(MGC) sebesar 3, menjadi -56.22 dB untuk MGC sebesar 6. Perubahan mean TS
berbanding lurus dengan perubahan MGC. Mean TS juga meningkat seiring
penurunan maksimum phase deviation (MPD). Perubahan MPD dari 0.6 menjadi
0.3 mengakibatkan perubahan mean TS sebesar 3.29 dB (dari -58.52 dB menjadi 55.24 dB). Perubahan nilai echo-length tidak berpengaruh secara signifikan
terhadap mean TS. Perubahan maksimum echo-length dari 1.3 ms menjadi 1.5 ms
hanya merubah mean TS 0.26 dB. Perubahan mean TS terhadap minimum echolength, maksimum echo-length, maksimum gain compesation, dan maksimum
phase deviation sesuai dengan penelitian Parker-Stetter et al. (2009) di Great
Lakes, USA.
Penggunaan filter pada pengaturan single echo detector mempengaruhi nilai
mean TS secara signifikan. Semakin besar penggunaan filter, semakin besar pula
nilai mean TS. Pada penggunaan filter 1x3, mean TS menjadi -56.15 dB.
Sedangkan pada penggunaan filter 3x5, mean TS menjadi -50.43 dB (memiliki
selisih 8.1 dB jika dibandingkan tidak menggunakan filter). Penggunaan filter
juga mengurangi number of sample yang terdeteksi secara signifikan. Dari total
4679 number of sample saat tidak menggunakan filter, hanya 878 sample yang
terdeteksi saat menggunakan filter 1x3.
Setiap pengaturan kriteria pada single echo detector menghasilkan
presentasi kualitas SED yang berbeda. Dari 15 pengaturan kriteria yang
digunakan, hanya lima pengaturan kriteria yang memiliki kualitas SED tinggi
sebesar 100%. Kelima pengaturan kriteria tersebut adalah SED-a, SED-d, SED-f,
SED-g, dan SED-m. Menandai kualitas dari gema yang terdeteksi memiliki
banyak kegunaan. Salah satunya adalah dalam estimasi ukuran ikan. Penggunaan
gema dengan kualitas tinggi sangat diperlukan dalam estimasi ukuran agar
mendapatkan hasil yang akurat (Balk dan Lindem 2014). Oleh karena itu, pada
penelitian ini dipilih pengaturan kriteria SED dengan kualitas SED tinggi sebesar
100%. Selanjutnya, pengaturan kriteria SED yang digunakan adalah SED-ori
sebagai kontrol, SED-d, SED-f, dan SED-m.
SED-d merupakan penggunaan nilai maksimum phase deviation lebih kecil
dari SED-ori. SED-f menggunakan filter sedangkan SED-ori tidak menggunakan
filter. SED-m merupakan penggunaan nilai minimum echo-length lebih kecil
dibanding SED-ori. SED-a tidak dipilih karena kriteria yang digunakan sama
dengan kriteria SED-ori. Bedanya SED-a menggunakan single echo detector dari
perangkat lunak Sonar5-pro, sedangkan SED-ori merupakan SED bawaan dari
echosounder yang digunakan. SED-g tidak digunakan karena pengaruh
penggunaan filter telah diwakili oleh SED-f.
Pengaruh pengaturan kriteria SED juga dapat dilihat pada SED-echogram
yang baru. SED-echogram dari setiap pengaturan kriteria SED memvisualisasikan
jumlah, intensitas, dan letak (range vs ping) dari gema tunggal yang terdeteksi.
Tampilan SED-echogram yang menggunakan pengaturan kriteria SED-ori, SEDd, SED-f, dan SED-m ditunjukkan pada Gambar 10. Keempat gambar echogram
tersebut menampilkan perbedaan dalam banyaknya gema tunggal yang terdeteksi
pada masing-masing pengaturan kriteria SED. Gema yang ditunjukan pada
echogram merupakan ikan yang terdeteksi secara tunggal. Ikan tersebut dapat
terdiri dari berbagai spesies dan ukuran.

16

(a)

(b)

(c)

(d)
Gambar 10 Tampilan SED-echogram menggunakan pengaturan kriteria single
echo detection yang berbeda. (a) SED-ori; (b) SED-d; (c) SED-f; (d) SED-m.

17
Gema tunggal terdeteksi paling banyak pada SED-ori. Jumlah gema tunggal
yang terdeteksi semakin berkurang pada SED-m, sedangkan SED-d menampilkan
gema tunggal paling sedikit. Pada pengaturan kriteria SED-f, gema yang
terdeteksi tak jauh berbeda dengan pengaturan kriteria SED-d. SED-d, SED-f, dan
SED-m cenderung menghilangkan gema tunggal dengan intensitas kurang dari -61
dB. Hal ini menunjukan bahwa gema dengan intensitas kurang dari -61 dB lebih
banyak mengalami interferensi.
Analisis Biomassa Berdasarkan SED
Target Strength dan Ukuran Panjang Ikan

SED terdeteksi

Perairan Pulau Pari memiliki ekosistem terumbu karang sehingga ikan
karang merupakan ikan yang mendominasi perairan ini. Ikan karang memiliki
variasi yang tinggi baik dalam jenis, ukuran, maupun bentuk. Pada tahun 2013
ditemukan 216 spesies dari 49 famili ikan di perairan Pulau Pari yang didominasi
oleh famili Labridae dan Pomacentridae (Madduppa et al. 2013). Famili lain yang
ditemukan di perairan ini antara lain Nemipteridae, Balistidae, Scaridae,
Pomacanthidae, Lutjanidae, Ephippidae, Caesionidae, Holocentridae, dan
Chaetodotidae. Meskipun didominasi kelompok ikan karang, tidak menutup
kemungkinan ditemukannya ikan pelagis dan ikan demersal di perairan Pulau Pari.
Menurut Suyasa et al. (2007) komposisi produksi perikanan tangkap yang
didaratkan di Pantai Utara Jawa terdiri dari ikan pelagis kecil (56.53%), ikan
pelagis besar (2.60%), ikan demersal (15.86%), dan ikan karang (2.40%).
Komposisi kelompok famili larva ikan yang ditemukan di perairan Pulau Pari,
yaitu 54% merupakan kelompok ikan karang, 26% merupakan kelompok ikan
demersal dan 17% merupakan kelompok ikan pelagis (Puspasari et al. 2013).
Empat pengaturan kriteria SED digunakan untuk mengetahui pengaruh
kriteria SED terhadap nilai yang dihasilkan dalam proses analisis biomassa (nilai
mean TS dan densitas). Dalam analisis biomassa berdasarkan SED ini digunakan
metode Sv/TS Scaling. Threshold (ambang batas) yang digunakan pada analisis ini
adalah -70 dB sampai dengan -34 dB dengan step -3 dB. Ambang Batas tersebut
digunakan karena menurut Simmonds dan MacLennan (2005) target strength ikan
secara umum berada pada kisaran -70 sampai dengan -20 dB, sedangkan plankton
pada kisaran -80 dB sampai dengan -100 dB. Setelah dilakukan analisis biomassa,
didapatkan jumlah SED yang terdeteksi dari keseluruhan data. Gambar 11
menunjukkan banyaknya SED yang terdeksi dalam analisis biomassa pada setiap
pengaturan kriteria SED.

15000

11514
7812

10000
2437

5000

3434

0
SED-ori

SED-d
SED-f
Kriteria SED

SED-m

Gambar 11 Diagram batang jumlah SED terdeteksi pada tiap kriteria SED

18
SED-ori memiliki jumlah SED paling banyak, yaitu sebesar 11514. Jumlah
SED menurun berturut-turut pada pengaturan kriteria SED-m (7812), SED-f
(3434), dan SED-d (2437). SED-d memiliki jumlah SED terdeteksi paling sedikit.
Penurunan pada jumlah SED terjadi karena single echo detector juga berfungsi
sebagai filter yang menyaring gema sesuai dengan kriteria. Pada SED-f, gema
tidak hanya disaring berdasarkan kriteria SED namun juga oleh sistem filter yang
menerapkan penyaringan weight-height. Hal ini membuat SED-f memiliki hasil
deteksi yang lebih baik. Pengaturan kriteria SED tidak hanya berpengaruh pada
jumlah SED yang terdeteksi, tapi juga berpengaruh pada proporsi ukuran ikan
tunggal yang terdeteksi (Gambar 12).

Gambar 12 Diagram batang komposisi kelompok ikan terhadap kriteria SED
yang telah ditetapkan

19
Ukuran ikan dibedakan menjadi tiga kelompok, yaitu small, medium, dan
large. Small merupakan kelompok dengan nilai TS -70 dB sampai dengan -61 dB.
Medium berisi ikan dengan nilai TS -61 dB sampai dengan -49 dB. Ikan dengan
nilai TS -49 dB sampai dengan -34 dB dikelompokkan sebagai large. Pembagian
kelompok ukuran target ini berdasarkan Samedy et al. (2015) yang membagi
ukuran ikan menjadi tiga kelas akustik. Contoh spesies untuk kelompok small
adalah ikan keakea (Siganus virgatus) dengan nilai TS -66.2 dB, contoh kelompok
medium adalah ikan baronang (Siganus guttatus) dengan TS -56.3 dB, dan
kelompok large adalah ikan kerapu lodi (Cephalopolis sexmaculata) dengan TS 48.6 dB (Manik 2013). Ikan keakea, baronang, dan kerapu lodi termasuk ke dalam
kelompok ikan karang yang ditemukan di perairan Pulau Pari (Delvano 2010).
Pengaruh pengaturan kriteria SED tidak terlihat signifikan pada kedalaman
2-11 m (Gambar 12a). Perbedaan proporsi dari tiap pengaturan kriteria SED
terlihat jelas pada kedalaman 31-41 m (Gambar 12d) dan 41-45.11 m (Gambar
12e). Pengaturan kriteria SED-d memang memiliki jumlah SED terdeteksi paling
sedikit (2437) namun memiliki proporsi kelompok medium dan large yang paling
banyak pada tiap kedalaman dibanding pengaturan kriteria SED yang lain. Hal ini
membuktikan bahwa SED-d lebih dominan mendeteksi ikan dengan ukuran yang
besar dan mengeliminasi ikan kecil.
Pada kedalaman 2-11 m didominasi oleh kelompok ikan small hingga
86.4%. Proporsi kelompok small menurun seiring bertambahnya kedalaman.
Proporsi pada kedalaman 41-45.11 m didominasi oleh kelompok medium dengan
kisaran 40-67%. Hal ini sesuai dengan Pujiyati (2008) yang menyatakan bahwa
ukuran ikan demersal berkisar antara -60 dB sampai -45 dB.
Pada analisis biomassa juga didapatkan distribusi nilai mean TS secara
spasial (Gambar 13-17). Nilai mean TS juga dibagi ke dalam tiga kelompok, small
(-70 s/d -61 dB), medium (-60 s/d -49 dB), dan large (-48 s/d -34 dB).

Gambar 13 Sebaran mean TS pada kedalaman 2-11 m

20

Gambar 14 Sebaran mean TS pada kedalaman 11-21 m

Gambar 15 Sebaran mean TS pada kedalaman 21-31 m

21

Gambar 16 Sebaran mean TS pada kedalaman 31-41 m

Gambar 17 Sebaran mean TS pada kedalaman 41-45.11 m
Dalam penelitian ini, perairan Pulau Pari yang dilalui jalur kapal saat
akuisisi data memiliki kedalaman antara 11-46 m dengan kedalaman rata-rata 30
m. Semakin dalam wilayah analisis akan memiliki sebaran nilai mean TS yang
semakin sedikit karena dibatasi oleh dasar perairan. Gambar 13-17 menampilkan

22
sebaran nilai mean TS dari kriteria SED-ori dan SED-f. Sebaran mean TS dari
SED-d dan SED-m terdapat pada Lampiran 5.
Mean TS pada kedalaman 2-11 m (Gambar 13) didominasi oleh kelompok
small (-70 s/d -61 dB). Menurut Rengi dan Brown (2014) nilai TS pada kedalaman