KESIMPULAN DAN Pengaruh perubahan ukuran durasi

7. KESIMPULAN DAN

SARAN Dari hasil analisis dan pembahasan di atas, dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Dengan menerapkan teknik pendeteksian perubahan fase dari gelombang sonar yang dipantulkan oleh gerakan sekelompok target tertentu dapat di identifikasi karakteristiknya dari bentuk, ukuran, struktur dan susunan individu dalam suatu kawanan, dan kecepatannya dengan menggunakan gelombang sonar kontinyu yang dipancarkan kearah gerakan secara horisontal. 2. Dengan menggunakan Teknik Hidden Markov Model, pengenalan jenis ikan dapat dilakukan dengan tingkat akurasi mencapai 100 untuk ikan dengan gerakan schooling dengan ukuran codebook 128, waktu durasi sinyal 1 ms, jumlah repetisi 15. 3. Arah gerakan kawanan ikan terhadap transducer ke arah horisontal relatif tidak berpengaruh. 4. Gangguan dari suara mesin, gelombang pantul akustik yang dipancarkan, perangkat akustik dengan frekuenasi sama, lebih besar atau lebih kecil dari frekuensi kerja perangkat akustik yang digunakan dalam uji coba tidak berpengaruh nyata, kecuali gangguan dari pantulan gelombang pantul dari gerakan kawanan ikan itu sendiri dan perangkat akustik lainnya yang bekerja pada frekuensi diatas frekuensi kerja alat yang masih dapat diterima oleh transducer yang digunakan.. 5. Sebagai saran, dalam penelitian lanjutannya perlu dilakukan : 1 Penelitian dengan melakukan uji coba berbagai kondisi berbagai kecepatan, arah renang baik dilihat dari lateral aspect dan dorsal aspect dan berbagai lokasi untuk satu jenis ikan tertentu yang dilakukan di laut lepas. 2 Penelitian dengan melakukan uji coba untuk memperoleh data perubahan fase jenis kawanan ikan schooling ekonomis penting lainnya yang dilakukan di laut lepas.dengan berbagai kedalaman . 3 Dilakukan penelitian dengan menggunakan gelombang nonkontinyu atau single wave seperti pada perangkat akustik lainnya. DAFTAR PUSTAKA Alevizon, W. S., 1976, Mixed schooling and its possible significance in a tropical western Atlantic parrotfish and surgeonfish, Copea, 4, 796-8. Bayliff, W.H., 1988, Integrity of schools of skipjact tuna, Katsuwonus pelamis, In the eastern Pacific ocean as determined from tagging data. Fish Bull. US, 84 4, 631-641. Bone, Q., 1978, Locomotors muscle, in Fish Physiology, Vol. 7, Academic Press, New York, 361—424. Breder, C.M., 1967, On the survival value of fish schools. Zoologica, 52, 25-40. Breder, C.M., and Halpern, F., 1946, Innate and acquired behaviour effecting the aggregation of fishes, Physial Zool, 19, 154-90. Cheng, D.K., 1960, Analysis Linear Systems. Addison-Wesley Publishing Company, 122-127. Ehrenberg, J.E. and Lytle, D.W., 1972, Acoustic techniques for estimating fish abundance. Geoscience Electronics, 103, 138-145 Ehrlich, P.R. Ehrlich, A.H., 1973, Convolution heterospecific schooling in Caribbean reef fish. Am Nat.,107, 157-60. Ferguson J.D., 1980, Hidden Markov Analysis : An Introduction, in Hidden Markov for Speech. Institute for Defense Analysis, Princeton, N.J. 5 pages. Foote, K.G.,1983, Linearity of fisheries acoustics, with addition theorems. J..Acoust. Soc. Am,, 78,688-700. Freon, P.,Gerlotto, F. Soria, M., 1992, Changes in school structure according to external stimuli : description and influence on acoustic assessment. Fish. Res., 15, 45-66. Freon, P.,Gerlotto, F. Soria, M., 1996, Diel variability of school structure with special reference to transition periods. ICES J. Mar. Sci., 53, 459-464. Furusawa, M.H, Takao, J.I., Miyonohana, Y.C., Kawaguchi, S.I., 1992, Two- step echo integration method for accurate estimation of fish abudance, Nippon Suisan Gakkaishi, 58, 469-475. Hara, I.,1985, Shape and size of Japanese sardine school in the water of the southeastern Hokkaido on the basic of acoustic and serial surveys. Bull. Japan. Soc. Fish.,51, 41-6.. Hobson, E.S.,1963, Selective feeding by the gafftopsail pompano Trachinotus rhodopus, in mixed schools of herring and anchovies in the Gulf of California. Copeia, 3, 595-6. Jaya dan Pasaribu, B.P., 2000, Evaluation of swimming speed and direction of pelagic fish in Sunda straits: acoustical approach. The 3 nd JSPS International Seminar Sustainable Fishing Technology in Asia toward the 21 st century, 242-247. Liu, Zhongmin, Yin, Qizhang, Zhang, Weimin, 2002, A Speaker Identification and Verification System. EEL6586 Final Project, 5 pages Lu, H.J., Lee, K.T., 1994, Species identification of fish shoals from echograms by an echo-signal image processing system. Fisheries Research, 24, 99-111. Misund, O.A., 1993b, Dynamics of moving masses: variability in packing density, shape , and size among herring, sprat and saithe schools. ICES J. Marine Science., 50, 145-160. Misund, O.A. Floen, S., 1993, Packing density structure of herring schools. ICES Marine. Science. Symp., 196, 26-9. Misund, O.A., Aglen, A. Fronaes, E., 1995, Mapping the size, shape and density of fish schools by echo integration and a high resolution sonar. ICES Marine. Science. Symp., 52, 11-20. Motorolla, 1990, Data sheet of balance Modulator MC1496, Motorolla semiconductor Inc., New York, USA, 5 pages. Ohshimo, S., 1976, Acoustic estimation of biomass and school character of anchovy Engraulis japonicus in the East China Sea and the Yellow Sea. Fish. Sci., 62, 344-9. Partridge, B.L, 1980, Internal dynamics and interrelations of fish in schools. Anim. Behav., 30, 298-299. Partridge, B.L, 1982b, Structure and function of fish schools. Scient. Amer., 245, 114-123. Partridge, B.L. and Pitcher, T.J., 1980, The sensory basis of fish schools: relative roles of lateral line and vision. J.Com. Physial.,135, 315-25. Pitcher, T.J., 1973, The three dimensional structure of fish schools in the minnow. Phoxinus phoxinus. Anim. Behav., 21, 673-686. Picher, T.J. Partridge, B.L., 1979, Fish schools density and Volume. Mar. Biol., 54, 383-394. Pitcher, T.J., 1983, Heuristic definition of shoaling behavior. Anim. Behav., 31, 611-13. Rabiner L.R., 1989, A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition. Proc. IEEE, 77 2, 257- 286 Rabiner L.R., Juang B. H., 1993, Fundamentals of Speech Recognition. Prentice Hall Signal Processing Series, New Jersey, 321- 378. Radakov, D.V., 1973, Schooling in the ecology of fish. Israel Program for Scientific Translations, Jerusalem. John Willey and Sons, New York, 2 pages. Radovich, J., 1979, managing pelagic schooling prey species. In: Predator-prey Systems in Fisheries management, pp. 365-75. Rottinger, I., 1976, Un the relation between echo intensity and fish density. FiskDir. Skr. Der. Havunders. 16, 301-14. Serebrov, L.I., 1984, Relationship between school density and size of fish. J. Ichthyol., 16, 135-40. Shaw, E., 1978, Schooling fishes. Am. Scient.,66, 166-75. Squire, J.L.. Jr., 1978, Northern anchovy school shapes as related to problems in school size estimation. Fish. Bull. US, 76, 443-8. Thomas, M.P., 1990, Vector quantization codebook design using neural networks. AFOSRJSEP, 2 pages. Xie, Y., 2000, A range–dependent echo–association algorithm and its application in split-beam sonar tracking of migratory Salmon in the Fraser River watershed. IEEE J. Ocean Engineering 26 3, 387-34. Lampiran 1. Foto uji coba simulasi deteksi perubahan fase di Lab Akustik ITK Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB Gambar 1. Foto unit penarik ikan-ikanan Gambar 2. Foto motor listrik pada unit penarik ikan-ikanan. Gambar 3. Unit Ikan-ikanan yang ditarik oleh motor listrik pada unit penarik ikan- ikan. Gambar 4. Foto pemasangan unit ikan-ikanan. Gambar 5. Foto unit pengendali Lampiran 2. Foto uji coba di Seaworld Ancol Gambar 1. Foto lokasi uji coba di SeaWorld. Gambar 2. Foto lokasi pagar penggring. Ikan yang diamati Transducer Jaring pemisah Pagar penggir ing PAGAR PENGGIRING Gambar 3. Foto lokasi transducer dan peralatan Gambar 4. Foto lokasi peralatan pada posisi matahari di Barat. Fish Species Detector Oskiloskop Kolam uji coba Transducer Oskiloskop Lampiran 3. Foto uji coba di P. Genteng Kecil Gambar 1. Foto pemasangan keramba apung Foto 2. Uji coba di dermaga pada malam hari. Foto 3. Pandangan muka dermaga P. Genteng Kecil. Foto 4. Tempat peristirahatan di P.Genteng Kecil. Lampiran 4 : List dari pemograman Matlab

1. Proses feature extraction