3.4.2. Pengolahan data hasil tangkapan ikan pelagis
Kelimpahan sumberdaya ikan dilakukan dengan pengolahan data hasil tangkapan dan upaya penangkapan selama 2 tahun terakhir dengan menggunakan
analisis Cacth Per Unit Effort CPUE, yang didasarkan pada rasio antara total hasil tangkapan Cacth dengan upaya penangkapan Effort. Menurut Sparre dan
Venema 1992, dalam Gufran 2010, rumus yang digunakan adalah : CPUE =
…………………………………………………...............1 Keterangan : Cacth C = Total hasil tangkapan kg
Effort F = Total upaya penangkapan trip
3.4.3. Uji Statistik
Pengujian statistik untuk melihat hubungan antara SPL dan klorofil-a dengan hasil tangkapan ikan pelagis CPUE dilakukan dengan pendugaan
korelasi linear yang merupakan ukuran hubungan linear antara dua peubah, dalam hal ini antara SPL dengan CPUE atau klorofil-a dengan CPUE, Ukuran korelasi
linear antara dua peubah yang digunakan adalah koefesien korelasi momen- hasilkali Pearson atau koefesien korelasi contoh. Ukuran hubungan linear antara
dua peubah X dan Y diduga dengan koefesien korelasi contoh r, yaitu dengan menggunakan rumus sebagai berikut : Walpole, 1993.
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
∑
= b ……………………… 2
Keterangan : n = jumlah produksi hasil tangkapan ikan x = konsentrasi klorofil-a SPL
y = CPUE
Berikut merupakan diagram alir pengolahan data penelitian ini, yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir pengolahan data Mulai
Data klorofil-a mingguan Aqua MODIS
Data SPL mingguan Aqua MODIS
Pengolahan data dengan menggunakan perangkat lunak SeaDas 5.2 Ubuntu untuk melakukan pemotongan
cropping dan menghasilkan output nilai ASCII Pengunduhan citra satelit Aqua MODIS level 3 klorofil-a
dan SPL mingguan di http:oceancolor.gsfc.nasa.gov
Analisis sebaran konsentrasi klorofil-a dan SPL rata-rata bulanan
- Data perikanan CPUE
-Data Oseanografi Angin
- Suhu optimum - Nilai klorofil
Hubungan SPL dan klorofil-a terhadap variasi hasil tangkapan ikan pelagis
17
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Distribusi SPL
Dari pengamatan pola sebaran suhu permukaan laut di sepanjang perairan Selat Sunda yang di analisis dari data penginderaan jauh satelit modis terlihat ada
pembagian karakter massa air di Selat Sunda berdasarkan nilai sebaran suhu permukaan laut, yaitu massa air yang berasal dari Laut Jawa, massa air yang
berasal dari Samudera Hindia dan percampuran dari kedua tipe massa air tersebut. Massa air di Laut Jawa cenderung dicirikan dengan suhu permukaan laut yang
tinggi, sementara massa air dari Samudera Hindia memiliki suhu permukaan laut yang lebih rendah. Wilayah perairan Selat Sunda yang merupakan percampuran
dari kedua karakteristik massa air tersebut, memiliki distribusi suhu permukaan laut yang bersifat dinamis, dan bergeser ke utara atau selatan tergantung dorongan
arus dominan.
4.1.1. SPL Musim Barat
Sebaran SPL yang dapat diamati pada musim barat dapat dilihat pada Gambar 3. Bulan November merupakan awal masuknya musim barat di perairan
Selat sunda. Distribusi SPL pada musim barat yaitu bulan November-Januari berada pada kisaran 27-29 °C. Rendahnya SPL di perairan Selat Sunda pada
musim barat diduga karena adanya indikasi dominansi massa air dingin yang berasal dari Samudera Hindia dan juga diduga disebabkan oleh tingginya curah
hujan di perairan tersebut Amri, 2002.
Kategori