3.6 Rancangan Awal JST
Rancangan awal JST dilakukan untuk menentukan kisaran jumlah awal initial value dari jumlah sel dalam lapisan masukan, lapisan tersembunyi,
lapisan keluaran, dan metode pelatihan yang tepat yang dapat digunakan untuk merancang model JST. Penentuan jumlah awal dilakukan dengan pendekatan
numerik dengan mencobakan beberapa jumlah sel dan metode pelatihan kedalam JST. Jumlah sel dan metode pelatihan yang dipilih dijadikan sebagai jumlah awal
dan metode pelatihan dalam pembuatan model JST. Model JST yang dipilih selanjutnya dilatih lagi untuk mengenali pola-pola
tertentu yang unik dari nilai deskriptor kawanan ikan target. Jika proses pelatihan dengan sejumlah citra akustik ikan target berhasil maka selanjutnya dilakukan uji
coba jaringan dengan cara mencoba mengidentifikasi citra akustik kawanan lainnya dari data uji yang sudah teridentifikasi sebelumnya. Hasil identifikasi dan
klasifikasi dengan metode JST selanjutnya dibandingkan dengan hasil identifikasi dan klasifikasi yang dilakukan dengan Metode Statistik. Hal ini sejalan dengan
apa yang telah dilakukan oleh Haralabous Georgakarakos 1996; Simmonds et al
. 1996.
3.7 Validasi Silang
Validasi silang dilakukan dengan maksud untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan ketelitian yang nyata antara Metode Statistik dengan Metode
JST. Validasi dilakukan dengan membandingkan ketepatan hasil identifikasi Metode Analisis Statistik dengan ketepatan hasil identifikasi Metode JST.
3.8 Hasil Validasi Silang
Dari proses validasi silang dihasilkan spesies kawanan ikan teridentifikasi, deskriptor akustik yang paling berperan dalam proses identifikasi, arsitektur JST
yang terbaik, jumlah data minimal yang dibutuhkan untuk proses identifikasi, ketelitian dan kecepatan identifikasi yang dapat dicapai dengan metode JST.
4 DESKRIPTOR HIDROAKUSTIK KAWANAN
IKAN PELAGIS
4.1 Pendahuluan
Teknik akustik memiliki keterbatasan tingkat keakuratan dalam hal identifikasi spesies kawanan ikan Lawson et al., 2001. Keterbatasan kemampuan
dalam hal memisahkan energi hamburan balik dari spesies ikan yang berbeda merupakan penyebab utama kesalahan dalam pendugaan kelimpahan khususnya
di lingkungan dengan banyak spesies Misund, 1993. Keterbatasan ini pada akhirnya berpengaruh terhadap tingkat ketelitian dalam pendugaan biomassa
Haralabous Georgakarakos, 1996. Selama ini identifikasi spesies gerombolan ikan berdasarkan data hidroakustik umumnya dilakukan dengan menganalisis
karakteristik sinyal hamburan balik dari kawanan ikan tertentu. Hasil analisis sinyal akustik selanjutnya dibandingkan dengan data spesies ikan yang tertangkap
pada saat sampling dilakukan. Pendekatan identifikasi seperti ini bersifat bias karena perbedaan yang signifikan antara luasan yang dapat dicakup dengan alat
trawl dan luasan yang dapat dicakup dengan teknik akustik Masse Retiere, 1995. Karenanya beberapa pendekatan telah dilakukan untuk meningkatkan
kemampuan dalam mengidentifikasi spesies kawanan ikan berdasarkan data hidroakustik dimana salah satu diantaranya adalah pendekatan berdasarkan
deskriptor akustik. Deskriptor akustik adalah kumpulan variabel bebas akustik yang
menyatakan nilai internal dan eksternal dari kawanan ikan. Nilai-nilai tersebut oleh Reid et al. 2000 dikelompokkan kedalam empat kategori deskriptor yaitu:
posisi yang menyatakan antara lain jarak antara kawanan ikan yang berdekatan,
morfometrik yang menyatakan antara lain tinggi, panjang, dan luas kawanan,
energetik yang menyatakan antara lain rataan dan variansi nilai energi hamburan
balik, batimetrik yang menyatakan antara lain posisi kawanan terhadap
permukaan dan dasar laut, seperti terlihat pada Gambar 16.
Gambar 16 Deskriptor hidroakustik kawanan ikan pelagis. Nilai-nilai deskriptor didapatkan dengan cara mengekstraksi nilai SV
perkiraan yaitu nilai selang SV perkiraan dari ikan yang akan diidentifikasi yang terdapat pada citra akustik kawanan ikan. Ekstraksi deskriptor dilakukan dengan
menggunakan program ADA 2004. Deskriptor-deskriptor ini selanjutnya digunakan sebagai data masukan dalam identifikasi spesies ikan. Tabel 2
menunjukkan deskriptor dan formula hitungan yang digunakan dalam program ADA 2004.
Ping PermukaanLaut
Ked. Min.
Ked. Maks.
Ketinggian Maks.
Min. Kedalaman
Dasar Maks.
Kedalaman Dasar
Panjang
Dasar Perairan
Citra Akustik
Ketinggian Min .
Tinggi
Tabel 2 Deskriptor hidroakustik Fauziyah, 2005
No Deskriptor Formula
Hitungan A Morfometrik
1 Tinggi H, m
H
terlihat
= Vertikal
akhir
– Vertika
awal 4
H
nyata
= H
terlihat
–
2 c
γ
2
2 Panjang L,
m L
terlihat
=
∑
k ping.
2
L
nyata
= π
⎥ ⎦
⎤ ⎢
⎣ ⎡
⎟⎟ ⎠
⎞ ⎜⎜
⎝ ⎛
⎟ ⎠
⎞ ⎜
⎝ ⎛ θ
− 4
2 tan
D 2
L
r terlihat
2
3 Keliling P,
m Σ sel terluar dari kawanan ikan menggunakan 4
neighbourhood
4
4 Luas A,
m
2
Σ sel tinggi 1 sel panjang 1 sel
4
5 Elongasi E
LH
3
6 Dimensi fraktal Df
A Ln
2 4
P Ln
⎟⎟ ⎠
⎞ ⎜⎜
⎝ ⎛
⎟ ⎠
⎞ ⎜
⎝ ⎛
3
7 Jumlah item Ji
Jumlah pixel dgn intensitas tertentu dalam satu citra akustik
B Batimetrik
8 Rataan kedalaman
kawanan D
r
, m
∑
= n
1 i
i
n D
1
9 Ketinggian relatif
Trel, 100
D 2
H min
T +
3
10 Ketinggian minimum Tmin, m
Jarak antara dasar perairan dan batas kawanan yang paling rendah
3
11 Kedalaman minimum Dmin, m
Jarak antara permukaan laut dan batas kawanan yang paling atas
3
Tabel 2 lanjutan
No Deskriptor Formula
Hitungan C Energetik
12 Rataan energi
akustik Er, dB ⎥
⎥ ⎦
⎤ ⎢
⎢ ⎣
⎡
∑
n E
log 10
i 10
1
atau
10 SV
10 E
i
= 13 Standar
deviasi energi akustik E
SD
, dB
∑
− −
=
i 2
r i
SD
1 n
E E
E
1 2
14 Skewnes S
3 SD
3
E K
1 2
dimana
[ ]
2 n
1 n
E E
n K
i 3
r i
3
− −
− =
∑
jika n=3; 0 jika n3
15 Kurtosis K
3 n
2 n
1 n
3 E
Er E
3 n
2 n
1 n
1 n
n
2 4
i SD
i
− −
− −
⎟⎟ ⎠
⎞ ⎜⎜
⎝ ⎛
− −
− −
+
∑
1 2
16 Densitas Volume
Dv, g.m
-3
1000 R
. 1852
. 10
. 4
S
2 kg
. TS
1 ,
A
1
⎥ ⎥
⎦ ⎤
⎢ ⎢
⎣ ⎡
Δ π
−
2
17 Rataan Target
Strength TSr, dB π
σ 4
Log 10
5
Keterangan : dirujuk dari
1
Lawson et al. 2001,
2
Coetzee 2000,
3
Bahri Freon 2000,
4
Fauziyah 2005,
5
variabel pendukung γ = panjang pulsa, ms. n = jumlah pixel, k = jarak antara ping, m, D = kedalaman perairan
c = kecepatan suara, ms
-1
D
i
= kedalaman di titik i θ = setengah sudut beam
S
A
= area back-scattering strength ΔR = Lebar saluran integrasi vertikal
TS
db.kg
-1
= -10,9 log L - 20,9
4.2 Metode Penelitian
Kategori