Melalui software echoview dapat diketahui secara langsung nilai Sv menggunakan persamaan berikut ini :
....................4 Dimana :
Sv = nilai sv linear dari daerah yang dintegrasi m
2
m
3
B = lebar beam β
= target yang ada di dalam beam ρ = target yang dihitung secara horizontal berdasarkan ping
v = target yang dihitung secara vertikal berdasarkan ping V = integrasi volume m
3
N = jumlah sampeltarget Persamaan di atas akan menghasilkan nilai Sv linear dan untuk
mengkonversinya menjadi decibel dB yang digunakan dalam penelitian ini maka, dilakukan konversi menggunakan persamaan berikut ini :
�� = 10 log�� ..........................................................5 Dimana :
�� = nilai Sv dalam dB re m
2
m
3
�� = nilai Sv m
2
m
3
persamaan 4 Echoview, 2011.
2.3 Kondisi Umum Perairan Selat Sunda
Luas perairan Selat Sunda sekitar 8.138 km
2
berbentuk seperti corong dengan bagian utara yang lebih sempit dan dangkal dibandingkan dengan bagian selatan.
Sv
Pada bulan April sampai September perairan Selat Sunda dipengaruhi oleh angin musim barat laut dan angin musim tenggara. Pada bulan Oktober sampai Maret
dipengaruhi oleh angin musim barat Pasaribu, 2000. Suhu perairan di Selat Sunda berdasarkan penelitian Muripto 2000
menunjukkan bahwa sampai kedalaman 150 meter kisaran nilai suhu adalah 28,5ºC sampai 28,8ºC. Kemudian, Pasaribu 2000 menyebutkan bahwa semakin
ke arah selatan terjadi perubahan suhu dan lapisan termoklin 75 – 100 meter karena pengaruh dari Samudra Hindia. Salinitas secara menegak sampai
kedalaman 125 meter berkisar antara 33,5 psu sampai 34,7 psu Muripto, 2000. Komunitas ikan di Selat Sunda hasil penelitian Genisa 2003 menggunakan
pukat dasar menunjukkan bahwa ikan – ikan terdiri dari 49 jenis spesies yang mewakili 27 genus. Jenis yang dominan meliputi Stoleporus sp, Upeneus
sulphureus, Leiognathus elongatus, Therapon theraps, Platycephalus scaber dan Sardinella brachysoma. Penelitian Pasaribu 2000 juga menyebutkan beberapa
jenis dan jumlah tangkapan ikan yang dominan di TPI adalah tongkol, tenggiri, layur, bentong, selar, tembang, petek dan julung.
7
3 METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian
Waktu penelitian dimulai pada tanggal 20 Januari 2011 dan menggunakan data hasil survei Balai Riset Perikanan Laut BRPL. Survei ini dilakuk an mulai
tanggal 26 Juni 2010 sampai 3 Juli 2010. Lokasi pengambilan data akustik berada di wilayah Selat Sunda Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi penelitian dan pengambilan data akustik di Perairan Selat Sunda.
3.2 Alat dan Bahan 3.2.1 Peralatan Pengambilan Data Akustik
Peralatan pengambilan data akustik terdiri dari : a
Scientific Split Beam Echosounder Type Simrad EK 60 yang digunakan untuk pendeteksian target berupa kelompok ikan.
b Personal Computer PC untuk pengolahan data akustik hasil survei
c Printer yang digunakan untuk mencetak hasil pengolahan data dalam
kertas.
3.2.2 Perangkat Lunak Analisis Data
Perangkat lunak analisis data terdiri dari : a
Echoview 4.3 versi demo untuk mengolah data akustik bertipe raw. b
ER 60 untuk mengkalibrasi data echogram dengan alat yang digunakan. c
Arc GIS 9 untuk membuat peta lokasi penelitian dan interpolasi data kedalaman, suhu dan salinitas.
d Microsoft Excel yang digunakan untuk tabulasi, analisis dan visualisasi data.
3.3 Perolehan, Pengolahan dan Analisis Data
Perolehan data akustik bersumber dari hasil survei BRPL dan data tersebut berkaitan dengan beberapa hal seperti dalam Tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Jenis dan sumber data penelitian
Jenis Data Sumber Data
Keterangan
Desain survei akustik pengambilan data dan
peta laut BRPL
Menunjukkan jalur yang dilalui sehingga
memperoleh data akustik
Data Oseanografi suhu dan Salinitas
BRPL Menunjukkan karakter
lingkungan dari schooling ikan
Echogram data BRPL
Mengetahui sebaran target berupa ikan atau
kelompok ikan
Pengolahan data akustik hasil survei berupa data echogram. Data ini mempunyai format raw dan harus dikalibrasi menggunakan perangkat lunak ER
60. Selanjutnya, data kelompok ikan dari echogram diatur nilai ambang batas
Threshold antara -24,00 dB sampai -60,00 dB. Hal ini dikarenakan ikan mempunyai kisaran target strength antara nilai tersebut sesuai yang disebutkan
dalam Lurton 2002. Setelah ambang batas diatur, maka akan terlihat target baik individu dan kelompok ikan. Target kelompok ikan ini yang dihitung
keberadaannya di berbagai kisaran kedalaman dan sepanjang lintasan survei. Kelompok atau schooling dalam penelitian ini didefinisikan sebagai suatu
pengelompokan yang bervariasi dari bentuk atau pun ukuran dengan tipe panjang minimal 1 meter dan lebar 10 meter Lurton, 2002 dan dalam penelitian ini
digunakan jumlah target atau sampel dalam satu schooling minimal 10 target. Contoh schooling yang terdeteksi dalam penelitian ini dapat dilihat dalam Gambar
3. Data kelompok ikan yang terlihat di dalam echogram selanjutnya diintegrasi
dan agar hasil integrasi benar – benar merupakan berasal dari kelompok ikan maka, dilakukan dijitasi terhadap kelompok ikan tersebut. Hasil integrasi ini akan
menghasilkan nilai volume backscattering strength Selain nilai – nilai yang disebutkan di atas, dilakukan juga pengukuran
karakteristik kelompok ikan. Karakteristik ini meliputi kedalaman kelompok ikan dan berdasarkan waktu ditemukannya schooling ikan tersebut. Data ini yang akan
digunakan dalam analisis lanjut suatu kelompok ikan. Analisis kedalaman menggunakan nilai kedalaman rata – rata mean depth
dari hasil integrasi di echoview. Nilai kedalaman rata – rata adalah rata – rata kedalaman dari suatu contoh yang terseleksi atau dalam hal ini region hasil dijitasi.
Pembagian kedalaman menggunakan bentuk sebaran frekuensi pengelompokan data. Pengelompokan data berdasarkan kedalaman dibagi menjadi lima kelas
dengan selang kelas 25 meter. Analisis waktu digunakan selang setiap tiga jam dari semua data yang diambil di Selat Sunda. Analisis terhadap waktu ini
dihubungkan terhadap nilai Sv dan kedalaman. Sebaran Sv, suhu dan salinitas secara spasial diolah menggunakan ArcGIS
untuk menampilkan sebaran di seluruh perairan. Selang nilai Sv, suhu dan salinitas yang berbeda ditunjukkan oleh simbol dan degradasi warna yang berbeda.
Sebaran Sv berdasarkan kedalaman dan waktu diolah dan ditampilkan menggunakan MS Excell. Metode interpolasi digunakan dalam menentukan
sebaran atau profil suhu dan salinitas dalam software ArcGIS.
Gambar 3. Contoh schooling ikan yang terdeteksi di Selat Sunda dan tampilannya dalam echogram.
Schooling ikan Schooling ikan
Dasar Perairan
Gambar 2. Diagram alir proses pengolahan dan analisis data schooling ikan di
Perairan Selat Sunda. Interpolasi data
Data Suhu dan salinitas txt
ArcGIS 9.3
Profil melintang suhu dan salinitas
Sebaran Volume backscattering strength schooling ikan di Selat Sunda
Nilai volume backscattering strength, kedalalaman, posisi
dan waktu
Tabulasi dan analisis data Data Echogramraw
Kalibrasi ER 60
Pengaturan variable properties dalam
echoview
Kalibrasi
Dijitasi schooling ikan Integrasi dan Ekstraksi
Data Data
Tampilan
Schooling minimal 10 target
12
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Sebaran Schooling Ikan Secara Spasial di Selat Sunda
