3.
METODOLOGI
3.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Pelaksanaan penelitian dimulai pada bulan Februari hingga September 2011 meliputi survei lapang, pengambilan data kualitas air, pengumpulan data
pendukung, pengolahan data satelit serta penyelesaian penulisan skripsi. Wilayah penelitian berada di perairan timur laut Bangka, tepatnya kawasan perairan Pulau
Semujur, Kecamatan Pangkalan Baru, Kabupaten Bangka Tengah. Lokasi penelitian terletak pada koordinat 2
o
9’5.3”LS–2
o
9’ 53.1”LS dan 106
o
17’18.3”BT–106
o
17’48.2”BT Gambar 3.
Gambar 3. Lokasi Penelitian dan Stasiun Pengambilan Sampel
Letak stasiun pengambilan sampel ditentukan berdasarkan lokasi budidaya KJA ikan Kerapu Sunu yang telah ada di perairan Pulau Semujur yaitu pada
stasiun 1. Selain itu, juga dilihat dari pengaruh pasang surut pasut dimana pada stasiun 1 saat surut terendah masih dalam kisaran yang baik untuk budidaya KJA
ikan kerapu.
3.2. Alat dan Bahan Penelitian 3.2.1. Alat Penelitian
Peralatan yang digunakan dalam penelitian di antaranya :
1. GPS Global Positioning System Garmin Colorado 400i.
2. Laptop dan beberapa perangkat lunak seperti perangkat lunak untuk
konversi data format txt menjadi shapefile shp, perangkat lunak untuk interpolasi data vektor dan raster, pengolahan citra satelit, IDL 7.0 Virtual
Machine Application, MS. Excel, perangkat lunak untuk ramalan pasut dan pengolahan komponen pasut, perangkat lunak untuk menampilkan
sebaran spasial konsentrasi klorofil-a dan SPL. 3.
Kompas bidik, floating droudge, secchi disk, refraktometer, thermometer, pH meter digital.
4. Kamera digital.
3.2.1. Bahan Penelitian
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini berupa larutan kimia untuk
titrasi DO, citra satelit dan data pendukung lainnya, yaitu :
1. Peta Batimetri Pulau Bangka-pantai timur laut skala 1:50.000 yang
dikeluarkan oleh Bakosurtanal tahun 2005 digunakan untuk menginterpolasi titik kedalaman.
2. Peta Rupa Bumi Indonesia, Kabupaten Bangka Tengah dengan skala 1:
50.000 oleh BAPPEDA Bangka Tengah tahun 2005 digunakan untuk peta dasar.
3. Citra Satelit LANDSAT 7+ETM resolusi spasial 30x30 m dengan akuisisi
19 Oktober 2010 dan PathRow: 123062 digunakan untuk mendeteksi substrat dasar perairan dan keterlindungan lokasi.
4. Citra satelit MODIS untuk ekstraksi konsentrasi klorofil-a dan suhu
permukaan laut dengan resolusi spasial 4km berupa data komposit 8 harian dengan periode Januari 2009–Maret 2011.
5. Data ramalan pasang surut tahun 2011.
6. Data angin bulanan periode Maret 2011.
7. Data lokasi pertambangan berupa posisi geografis oleh Dinas
Pertambangan Kabupaten Bangka Tengah tahun 2011.
3.3. Metode Pengolahan Data 3.3.1. Pengolahan Citra Satelit LANDSAT
Citra satelit LANDSAT digunakan untuk mendeteksi substrat dasar perairan dan keterlindungan lokasi. Citra yang digunakan adalah citra satelit
LANDSAT 7+ETM tahun 2010 dimana satelit tersebut mengalami kerusakan pada Scan Line Correktor SLC. SLC ditandai adanya garis-garis memanjang
stripping pada citra sehingga perlu dilakukan perbaikan untuk mendapatkan tampilan citra yang lebih baik. Untuk menghilangkan stripping citra digunakan
perangkat lunak IDL 7.0 Virtual Machine Application.
Penajaman citra digunakan untuk memperoleh penampakan citra yang kontras dan meningkatkan informasi yang diperoleh sehingga objek mudah
diinterpretasi. Untuk identifikasi substrat dasar perairan digunakan model algoritma Green et al., 2000 in Siregar 2010 yang berasal dari penurunan
persamaan Standard Exponential Attenuation Model Lyzenga 1978 in Siregar 2010. Algoritma tersebut menggunakan kanal 1 dan kanal 2 pada LANDSAT
7+ETM dimana memiliki penetrasi yang baik ke dalam kolom air. Model algoritma ditunjukkan pada persamaan berikut Green et al. 2000 in Siregar
2010:
di mana : Y
= indeks dasar perairan a
= kanal biru pada Landsat7+ETM b
=kanal hijau pada Landsat7+ETM kikj
=rasio koefisien atenuasi kanal biru dan hijau
3.3.2. Pengolahan Citra Satelit Aqua MODIS
Data yang diturunkan dari Citra Satelit MODIS berupa klorofil-a dan suhu permukaan laut SPL. Sebaran konsentrasi klorofil-a diperoleh dari Aqua
MODIS level 3 berupa data digital berformat Global Area Coverage dengan resolusi spasial 4km dan telah terkoreksi radiometrik maupun geometrik. Begitu
b k
k a
Y
j
ln ln
1
− =
………………….................... 1
juga halnya dengan sebaran nilai SPL 11 µ daytime. Data diperoleh melalui Ocean Color Web Feldman, 2011. Penerapan algoritma untuk data level 3 sudah
dilakukan secara otomatis.
Untuk ekstraksi nilai konsentrasi klorofil-a menggunakan algoritma OC
3
M Ocean Chlorophyll 3-band algorithm MODIS. Algoritma ini menggunakan nilai
tertinggi dari rasio kanal 443 nm dan 488 nm terhadap 551 nm. Model algoritma OC
3
M oleh O’Reilly et al., 2000 ditunjukkan pada persamaan di bawah ini: Ca = 10
0.283 – 2.753 R + 1.457 R2 + 0.659R3 – 1.403R4
……………………………. 2
dimana : Ca = konsentrasi klorofil-a mgm
3
R = rasio reflektansi
Rrs = pantulan pada spektrum panjang gelombang Untuk estimasi nilai SPL menggunakan algoritma MPFSST Miami Pathfinder
Sea Surface Temperature dengan persamaan berikut ini Brown dan Minnet 1999:
Modis SST = c
1
+ c
2
T
31
+ c
3
T
31
-
32
+ c
4
sec ө – 1T
31
-
32
………….… 4 dimana : T
31
-
32
= suhu kecerahan air dari kanal 31 dan 32 ө = sudut zenith satelit
sedangkan konstanta c
1
, c
2
, c
3
dan c
4
ditunjukkan pada Tabel 2 di bawah ini : Tabel 2. Koefisien c pada Kanal 31 dn 32 untuk Satelit Aqua MODIS
Koefisien T
30 -
T
31
=0.7 T
30 -
T
31
0.7 c
1
1,11071 1,196099 c
2
0,958687 0,988837 c
3
0,174123 0,130063 c
4
1,876752 1,627125 Sumber : Brown dan Minnet 1999
551 488
551 443
10 log
Rrs Rrs
R =
……………………....... 3
3.3.3. Pengolahan Data Angin
Data angin yang digunakan adalah data unduhan yang diperoleh dari ECMWF 2011. Data ini memiliki resolusi 1,5 x 1,5
o
. Data yang diperoleh dalam format Netcdf .nc yang berisi parameter waktu yyyy-mm-dd-hh-mm-ss, bujur, lintang,
serta data vektor yang terdiri dari komponen angin zonal u dan komponen angin meridional v. Data diekstrak menggunakan perangkat lunak di mana diambil
titik lokasi yang mencakupi kajian wilayah penelitian. Selanjutnya komponen u dikonversi menjadi arah r dengan kisaran 0
-360 dan komponen v menjadi
nilai kecepatan dengan satuan ms. Panjang garis vektor menunjukkan kecepatan angin sedangkan arah garis vektor menunjukkan arah angin. Selain itu,
juga digunakan perangkat lunak ntuk melihat arah dan kecepatan angin dominan.
3.3.4. Pengolahan Data Pasang Surut
Data pasang surut pasut merupakan data ramalan yang diperoleh dari perangkat lunak. Data ramalan yang digunakan selama 1 bulan yaitu bulan Maret
2011. Nilai pasut dinyatakan dalam satuan cm. Selanjutnya di analisis dengan menggunakan perangkat lunak untuk mendapatkan konstanta pasut yang terdiri
dari O1, K1, M2 dan S2. Berdasarkan konstanta pasut akan dihasilkan bilangan Formzahl persamaan 5 sehingga dapat diketahui tipe pasut di perairan Pulau
Semujur. Klasifikasi tipe pasut berdasarkan bilangan Formzahl yaitu : F
≤0,25 = pasut tipe ganda semidiurnal
0,25F ≤ 1,5 = pasut campuran dominan ganda
1,5F ≤ 3,0
= pasut campuran dominan tunggal F3,0
= pasut tipe tunggal
dimana : O1 = amplitudo komponen pasut tunggal utama yang disebabkan oleh gaya tarik bulan
K1 = amplitude komponen pasut tunggal utama yang disebabkan oleh gaya tarik matahari
M2 = amplitude komponen pasut ganda utama yang disebabkan oleh gaya tarik bulan
S2 = amplitude komponen pasut ganda utama yang disebabkan oleh gaya tarik matahari
3.3.5. Pemrosesan Basis Data
Basis data merupakan sekumpulan data yang digunakan dari berbagai sumber baik berupa data spasial maupun data atribut. Data atribut berupa suhu,
salinitas, pH, oksigen terlarut, kecerahan, kecepatan arus dan kedalaman direpresentasikan sebagai titik point. Data tersebut diinterpolasi dari data titik
menjadi area polygon. Data spasial berupa substrat dasar perairan, keterlindungan lokasi dan peta rupa bumi Indonesia bagian perairan timur laut
Bangka yaitu perairan Pulau Semujur sebagai peta dasar. Hasil interpolasi masing-masing parameter akan disusun peta tematik yaitu peta sebaran secara
spasial.
Untuk wilayah keterlindungan dilihat secara subjektif berdasarkan letak titik stasiun sampling terhadap keberadaan pulau-pulau kecil, teluk, laguna dan
rataan karang. Data atribut lainnya yang digunakan yaitu lokasi pertambangan ……………………............. 5
berupa posisi geografis. Data tersebut dibuat menggunakan metode Multiple Ring Buffer untuk mengetahui jarak dari kawasan pertambangan terhadap lokasi
pengambilan sampel, dimana ketentuan jarak disesuaikan dengan studi pustaka
pada Tabel 3.
Metode interpolasi yang digunakan yaitu metode IDW Inverse Distance Weighted. Penelitian Pramono 2008 disimpulkan bahwa metode IDW
menghasilkan interpolasi yang lebih akurat dimana nilai mendekati nilai minimum dan maksimum dari sampel data. Ashraf et al., 1997 in Prasasti et al., 2005
juga menyebutkan bahwa metode IDW cukup baik dalam menduga nilai contoh pada suatu lokasi. Diagram alir pemrosesan basis data dapat dilihat pada Gambar
4.
3.4. Metode Analisis Oksigen Terlarut
Penentuan nilai oksigen terlarut menggunakan metode standar Winkler atau metode Iodometri. Sampel yang akan dianalisis terlebih dahulu ditambahkan
larutan MnCl
2
dan NaOH+KI sehingga terbentuk endapan cokelat MnOH
2
. . Kemudian ditambahkan H
2
SO
4
maka endapan akan terlarut kembali menjadi berwarna kuning dan juga akan membebaskan molekul iodine I
2
dari KI yang ekuivalen dengan oksigen terlarut. Selanjutnya dititrasi dengan larutan standar
Na
2
S
2
O
3
dan menggunakan indikator larutan amilum. Pengukuran banyaknya oksigen terlarut adalah ekuivalen dengan banyaknya larutan Na
2
S
2
O
3
yang digunakan untuk titrasi.
32
Tabel 3. Matriks Kesesuaian Perairan Budi Daya KJA Ikan Kerapu No Parameter Bobot
o o
Satuan Sangat sesuai
S1 Skor
Sesuai S2 Skor
Tidak sesuai S3
Skor 1 Kedalaman
1
15 m 15–25 3
5–16 dan
26–40 2
5 dan 40 1
2 Kecepatan arus
2
20 cms
15–35 3
10–14 dan 36–100
2 10 dan
100 1
3 Keterlindungan
3
10 -
Sangat terlindung
3 Terlindung 2 Tidak terlindung
1 4 Substrat
dasar
4
10 -
Karang 3 Pasir, Terumbu
karang 2 Lumpur 1
5 Kecerahan
5
10 m 5 3 3–5 2 3 1
6 DO
6
10 mgl 6 3 4–6 2 4 1
7 Salinitas
5
10 ‰ 30–35 3 20–29 2
20 dan
35 1
8 Suhu
5
5
o
C 27–29 3
26–31 dan
27–32 2
27 dan 32 1
9 pH
6
5 -
7,0–8,5 3
4–6,9 dan
8,6–9 2
4 dan 9 1
10 Jarak dari
pencemaran
7
5 m 1500 3
500 dan
1500 2 500 1
Sumber : Dimodifikasi dari Akbar dan Sudaryanto 2002 dan Effendi 2004
1
; Effendi 2004 dan Beveridge 1987 in Subandar et al. 2005
2
; Ngangi 2003
3
; Effendi 2004 dan Nainggolan et al. 2003
4
; Akbar dan Sudaryanto 2002
5
; Effendi 2000
6
; Pasek 2007
7
23
33
Gambar 4. Diagram Alir Penelitian 24
1. Suhu 2. Salinitas
3. Kecerahan 4. pH
5. DO 6. Kecepatan arus
Pengukuran Peta Rupa Bumi
Indonesia Data pendukung
1. Peta Batimetri 2. Lokasi
pertambangan
Keterlindungan lokasi
Citra LANDSAT 7+ETM
Stripping citra Pemulihan citra
Pemotongan citra
Substrat dasar
b k
k a
Y
j
ln ln
1
− =
Studi pustaka kriteria perairan potensial KJA
Peta Tematik
Peta Zona Potensial KJA Ikan Kerapu
Basis Data Spasial
Analisis Spasial
3.5. Matriks Kesesuaian Zona Potensial KJA
Kategori