Echogram merupakan hasil rekaman dari rangkaian echo yang berasal dari target yang terdeteksi oleh sistem akustik. Tampilan echogram yang
merefleksikan nilai volume backscattering strength untuk berbagai tipe substrat yang mewakili stasiun pengamatan di lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar
36, 37, dan 38.
a.
b. Gambar 36 Tampilan echogram SV tipe substrat pasir di lokasi penelitian
a Stasiun 6, b Stasiun 7.
a.
b. Gambar 37 Tampilan echogram SV tipe substrat pasir berlanau di lokasi
penelitian a Stasiun 3, b Stasiun 4.
Gambar 38 Tampilan echogram SV tipe substrat pasir berliat di lokasi penelitian.
4.1.3.2 Surface Backscattering Strength SS dan Echo Level EL Dasar
Perairan
Hasil kuantifikasi SS echo dasar perairan menunjukkan bahwa nilai SS untuk substrat pasir berkisar antara -17.39 dB hingga -18.68 dB, substrat pasir
berlanau berkisar antara -19.32 dB hingga -23.25 dB, dan substrat pasir berliat sebesar -19.83 dB. Nilai SS terbesar untuk substrat pasir terdapat pada stasiun 6
sebesar -17.39 dB, dan terkecil pada stasiun 7 yaitu sebesar -18.68 dB. Sedangkan untuk substrat pasir berlanau, nilai SS terbesar terdapat pada stasiun 3 sebesar -
19.32 dB dan terkecil pada stasiun 8 yaitu sebesar -23.25 dB Tabel 8. Nilai SS rata-rata untuk substrat pasir adalah sebesar -18.05 dB dan pasir berlanau sebesar -
20.32 dB. Tampilan echogram yang merefleksikan nilai surface backscattering
strength untuk berbagai tipe substrat yang mewakili stasiun pengamatan di lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 39, 40, dan 41.
a.
b Gambar 39 Tampilan echogram SS tipe substrat pasir
a Stasiun 6, b Stasiun 7.
a.
b. Gambar 40 Tampilan echogram SS tipe substrat pasir berlanau
a Stasiun 3, b Stasiun 4.
Gambar 41 Tampilan echogram SS tipe substrat pasir berliat di lokasi penelitian.
Pada penelitian ini juga dilakukan perhitungan nilai echo level untuk berbagai tipe substrat dasar perairan di lokasi penelitian. Beberapa faktor yang
mempengaruhi nilai echo level antara lain adalah source level dari tipe transducer yang digunakan, koefisien absorpsi, jarak transducer terhadap dasar perairan,
kecepatan rambat gelombang suara dalam perairan, pulse length, serta nilai SS dasar perairan. Nilai echo level terbesar akan diperoleh pada saat transmisi
gelombang akustik berada pada posisi tegak lurus terhadap dasar perairan. Berdasarkan perhitungan nilai echo level di lokasi penelitian, diperoleh
hasil bahwa untuk substrat pasir berkisar antara 131.4 dB hingga 138.2 dB, substrat pasir berlanau berkisar antara 133.5 dB hingga 135.4 dB, dan substrat
pasir berliat sebesar 136.5 dB. Gambar 42 menunjukkan contoh perhitungan nilai echo level untuk tipe substrat pasir dan pasir berlanau.
a.
b. Gambar 42 Nilai echo level untuk a substrat pasir pada stasiun 9,
dan b substrat pasir berlanau pada stasiun 8. Selanjutnya pada Gambar 43, 44 dan 45 menunjukkan contoh pola
perambatan pulsa akustik yang diukur dalam SV dan SS dari dasar perairan untuk berbagai tipe substrat. Puncak nilai SV dan SS diperkirakan sebagai echo dari
dasar perairan.
2 4
6 8
10 12
14 16
115 120
125 130
135 140
E c
ho Lev el
dB
Time s
2 4
6 8
10 12
14 16
18 20
115 120
125 130
135 140
E c
ho Lev el
dB
Time s
a
b. Gambar 43 Pola SV dan SS tipe substrat pasir; a stasiun 6, b stasiun 7.
1 1.1
1.2 1.3
1.4 1.5
1.6 1.7
1.8 1.9
2 -45
-40 -35
-30 -25
-20 -15
Depth m A
c ous
ti c
B ac
k s
c at
ter ing S
tr engt
h dB
SSr SVr
1 1.1
1.2 1.3
1.4 1.5
1.6 1.7
1.8 1.9
2 -45
-40 -35
-30 -25
-20 -15
Depth m A
c ous
ti c
B ac
k s
c at
ter ing S
tr engt
h dB
SSr SVr
a
b Gambar 44 Pola SV dan SS tipe substrat pasir berlanau
a stasiun 3, b stasiun 4.
1 1.1
1.2 1.3
1.4 1.5
1.6 1.7
1.8 1.9
2 -45
-40 -35
-30 -25
-20 -15
Depth m A
c ous
ti c
B ac
k s
c at
ter ing S
tr engt
h dB
SSr SVr
1 1.1
1.2 1.3
1.4 1.5
1.6 1.7
1.8 1.9
2 -45
-40 -35
-30 -25
-20 -15
Depth m A
c ous
ti c
B ac
k s
c at
ter ing S
tr engt
h dB
SSr SVr
Gambar 45 Pola SV dan SS tipe substrat pasir berliat. Berdasarkan hasil-hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa nilai SS
bervariasi untuk berbagai tipe substrat dasar perairan. Hal ini disebabkan oleh adanya pengaruh dari densitas, porositas dan impedansi akustik dari sedimen
dasar perairan. Secara umum terlihat bahwa substrat dasar perairan yang lebih keras seperti pasir memiliki nilai backscattering strength yang lebih besar
dibandingkan dengan substrat yang lebih lunak Gambar 46. Substrat yang lebih keras juga akan menghasilkan intensitas echo yang lebih kuat, dalam bentuk
amplitudo yang lebih tinggi, dibandingkan dengan substrat yang lebih lunak. Substrat yang lebih keras juga akan memiliki ukuran butiran partikel yang lebih
besar dibandingkan dengan substrat yang lebih lunak. Hal ini sejalan dengan pernyataan Manik 2011 yang menjelaskan bahwa bila ukuran diameter partikel
semakin bertambah, maka nilai backscattering strength akan semakin meningkat.
1 1.1
1.2 1.3
1.4 1.5
1.6 1.7
1.8 1.9
2 -45
-40 -35
-30 -25
-20 -15
Depth m A
c ous
ti c
B ac
k s
c at
ter ing S
tr engt
h dB
SSr SVr
a.
b. Gambar 46 Scatter plot antara a substrat pasir dengan SS,
b substrat lanau dengan SS. Beberapa peneliti yang melakukan penelitian mengenai nilai
backscattering strength di perairan Indonesia antara lain : Allo 2011, Pujiyati et al. 2010, dan Manik et al. 2006 Tabel 9.
y = 0,128x - 28,22 R² = 0,899
-25 -20
-15 -10
40 50
60 70
80 90
100
SS d
B
Pasir
Stasiun pengamatan
y = -0,152x - 16,38 R² = 0,770
-25 -20
-15 -10
10 20
30 40
50
SS d
B
Lanau
Stasiun pengamatan
Tabel 9 Beberapa penelitian tentang nilai backscattering strength BS dasar perairan
Peneliti Instrumen
Lokasi Nilai BS dB
Software Penelitian ini Cruzpro PcFF80
PC Fishfinder Matlab
Gugusan P.Pari – Kep. Seribu
Pasir : -18.05 2012
Pasir berlanau : -20.32 Pasir berliat : -19.83
Allo 2011 Simrad EY 60
P. Pramuka. Pasir : -13.23
Echoview dan P. Panggang.
Pasir berlanau : -21.15 Matlab
P. Karya. P. Semak Daun
– Kep. Seribu Kep. Seribu
Pujiyati et al. 2010
Simrad EK 500 Perairan
Pasir : -15.13 EP 500
Kep. Pari Pasir berlanau : -17.30
Kep. Seribu Manik et al.
2006 Quantitative Echo
Sounder Matlab Samudera
Pasir : -18.30 Hindia
Lanau berpasir : -23.40 Lanau : -29.00
4.1.4 Acoustic Reflection R dan Bottom Loss BL Dasar Perairan
Hasil pengukuran dan perhitungan beberapa sifat fisis sedimen dasar laut seperti sediment velocity, impedansi akustik, koefisien refleksi, dan bottom loss
disajikan dalam Tabel 10. Untuk menghitung nilai impedansi akustik dari beberapa tipe substrat sedimen di lokasi penelitian, diperlukan pengetahuan
tentang nilai densitas dan kecepatan rambat gelombang akustik dalam substrat yang bersesuaian. Nilai densitas diperoleh dari hasil analisis sifat fisis sedimen di
laboratorium, sedangkan nilai cepat rambat gelombang akustik dalam sedimen mengacu pada Jackson dan Richardson 2007. Perhitungan cepat rambat
gelombang suara dalam medium air laut menggunakan formula Medwin, 1975 diacu dalam Urick, 1983 dengan memperhitungkan faktor suhu, salinitas, dan
kedalaman perairan. Berdasarkan hasil perhitungan yang diperoleh, terlihat bahwa substrat
pasir memiliki nilai koefisien refleksi yang lebih besar dibandingkan substrat pasir berlanau dan pasir berliat. Sebaliknya substrat pasir memiliki nilai bottom loss
yang lebih kecil bila dibandingkan dengan substrat pasir berlanau dan pasir berliat. Hal ini berarti bahwa energi akustik yang mengenai substrat pasir akan
mengalami kehilangan energinya lebih sedikit dibandingkan kehilangan energi yang terjadi pada substrat pasir berlanau dan pasir berliat. Secara umum berlaku
bahwa makin besar nilai koefisien refleksi, maka nilai bottom loss akan makin mengecil. Gambar 47 menjelaskan hubungan antara bottom loss dengan
impedansi akustik dan koefisien refleksi.
a.
b. Gambar 47 Grafik hubungan antara bottom loss dengan
a koefisien refleksi, b impedansi akustik.
y = -35,6x + 20,96 R² = 0,999
11,20 11,60
12,00 12,40
12,80 13,20
0,2 0,21
0,22 0,23
0,24 0,25
0,26 0,27
B ot
tom l
os s
d B
Koefisien refleksi R
y = -6,359x + 28,81 R² = 0,996
11,20 11,60
12,00 12,40
12,80 13,20
2,40 2,50
2,60 2,70
2,80
B ot
tom L
os s
d B
Impedance 10 ⁶ kgm² s
Buat tabel 10.[LANDSCAPE]
4.1.5 Principal Component Analysis
Principal Component Analysis merupakan salah satu teknik multivariate statistik yang terkenal dan banyak digunakan dalam berbagai disiplin ilmu. Dalam
penelitian ini, analisis komponen utama dilakukan terhadap tabel data yang berisi parameter-parameter fisis sedimen dan parameter akustik untuk melihat
keterkaitan antar parameter. Parameter fisis sedimen yang digunakan dalam analisis ini meliputi densitas, porositas, komposisi sedimen pasir, lanau, liat,
koefisien refleksi R, dan bottom loss BL. Untuk parameter akustik meliputi SV, SS, dan EL.
Salah satu fase terpenting untuk dapat menginterpretasi hasil yang diperoleh adalah menentukan jumlah sumbu yang digunakan. Dalam analisa
komponen utama ini digunakan 2 sumbu faktor yaitu sumbu faktor 1 F1 dan sumbu faktor 2 F2. Kedua sumbu faktor ini menggambarkan variabel-variabel
baru yang menjelaskan komponen utama. Hasil penjumlahan kedua faktor ini sebesar 78.73 menggambarkan keragaman data yang ada di lokasi penelitian
Gambar 48.
Gambar 48 PCA untuk parameter fisis sedimen dan parameter akustik. pada sumbu faktor F1 dan F2.
Keterkaitan antara satu parameter dengan parameter lainnya juga dapat dilihat dari besarnya sudut yang terbentuk antara kedua parameter terkait. Makin
kecil sudut yang terbentuk, maka kedua parameter itu akan semakin kuat keterkaitannya. Berdasarkan Gambar 48 terlihat bahwa parameter SS dan SV
memiliki keterkaitan kuat dengan koefisien refleksi R dimana untuk material dengan nilai R yang besar, maka nilai SS dan SV nya juga akan semakin besar.
Parameter lanau terkait erat dengan BL, dimana lanau memiliki nilai BL yang besar. Parameter liat terkait erat dengan parameter densitas.
Nilai koordinat variabel untuk setiap sumbu menunjukkan besarnya korelasi antara variabel dan sumbu yang bersangkutan Tabel 11.
Tabel 11 Nilai koordinat variabel untuk setiap sumbu faktor
Variable Factor coordinates of the variables, based on correlations
Faktor Faktor
Faktor Faktor
Faktor Faktor
Faktor Faktor
1 2
3 4
5 6
7 8
Pasir -0.991
0.076 -0.094
0.042 -0.010
0.002 -0.026
0.000 Lanau
0.722 -0.566
0.356 0.119
0.132 -0.009
0.018 0.000
Liat 0.697
0.595 -0.298
-0.219 -0.151
0.009 0.019
0.000 Densitas
0.827 0.426
0.235 -0.189
0.101 -0.183
-0.012 0.000
Porositas -0.867
-0.292 -0.236
0.250 -0.118
-0.175 0.013
0.000 R
-0.731 0.081
0.654 -0.164
-0.066 -0.003
0.004 0.002
BL 0.726
-0.068 -0.661
0.165 0.065
-0.004 -0.006
0.002 SV
-0.923 0.245
-0.220 -0.122
0.154 0.000
0.012 0.000
SS -0.924
0.244 -0.221
-0.122 0.152
-0.001 0.013
0.000 EL
0.032 0.776
0.292 0.557
0.029 0.022
0.004 0.000
Kedekatan variabel terhadap sumbu faktor menunjukkan tingkat korelasi yang terjadi. Makin dekat suatu variabel terhadap sumbu, maka tingkat korelasinya
akan semakin besar. Nampak bahwa parameter-parameter seperti Pasir, R, SV, SS dan BL memiliki korelasi yang lebih besar terhadap sumbu faktor 1 dibandingkan
dengan parameter lainnya. Hasil yang diperoleh, mengindikasikan koefisien dari setiap variabel dalam persamaan linear sumbu. Komponen sumbu faktor 1 sama
dengan -0.991pasir + 0.722lanau + 0.697liat + 0.827densitas - 0.867porositas - 0.731R + 0.726BL - 0.923SV - 0.924SS + 0.032EL. Komponen sumbu faktor 2
sama dengan 0.076pasir - 0.566lanau + 0.595liat + 0.426densitas - 0.292porositas + 0.081R – 0.068BL + 0.245SV + 0.244SS + 0.776EL.
Selanjutnya berdasarkan penyebaran stasiun pengamatan pada sumbu faktor F1 dan F2 Gambar 49, maka dihasilkan 3 kelompok sebagai berikut :
a. Kelompok 1, yang meliputi stasiun 1, 2, 6, 7, dan 9, merupakan kelompok yang memiliki kandungan fraksi pasir lebih banyak dibanding kelompok lainnya, serta
memiliki nilai acoustic backscattering strength yang lebih besar. Juga ditandai oleh nilai koefisien refleksi yang lebih besar dibandingkan kelompok lainnya.
b. Kelompok 2, yang meliputi stasiun 3, 4, dan 8, merupakan kelompok yang memiliki kandungan fraksi lanau lebih banyak dibanding kelompok lainnya, serta
memiliki nilai bottom loss yang lebih besar. c. Kelompok 3, yaitu stasiun 5 yang memiliki kandungan fraksi liat terbesar di
antara 9 stasiun pengamatan, serta memiliki nilai densitas yang lebih besar dibanding stasiun pengamatan lainnya.
Gambar 49 Sebaran stasiun pengamatan pada sumbu faktor F1 dan F2.
4.1.6 Cluster Analysis
Analisis kelompok adalah analisis statistika yang pada prinsipnya bertujuan untuk menyederhanakan data, yaitu mengelompokkan data sedemikian
hingga data yang berada dalam kelompok yang sama mempunyai sifat yang relatif
homogen daripada data yang berada dalam kelompok yang berbeda, dan selanjutnya menyajikannya dalam bentuk grafik.
Konsep kesamaan merupakan hal yang fundamental dalam analisis kelompok. Dalam penelitian ini, untuk menyatakan suatu data menpunyai sifat
yang lebih dekat dengan data tertentu daripada dengan data yang lain memiliki kesamaan digunakan fungsi yang disebut jarak distance. Jarak yang pendek
antara data menunjukkan banyaknya kesamaan. Beberapa macam jarak yang biasa dipakai dalam analisis kelompok antara lain Euclidean, Manhattan,
Pearson. Penentuan jarak antar kelompok menggunakan beberapa metode antara lain single linkage, complete linkage, average linkage, dan median linkage.
Dalam penelitian ini digunakan average linkage. Grafik dendogram dari stasiun pengamatan berdasarkan parameter yang
diukur dan dihitung dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 50 dan 51. Gambar 50 memperlihatkan pengelompokan stasiun pengamatan berdasarkan data
parameter fisis sedimen yang menunjukkan kedekatan antar tipe substrat di lokasi penelitian, yaitu kelompok pasir, pasir berlanau, dan pasir berliat. Nampak bahwa
substrat pasir membentuk kelompok tersendiri, ditandai oleh stasiun 1 dan 2 yang memiliki tingkat kesamaan yang terbesar diikuti oleh stasiun 7 dan 9, serta stasiun
1 dan 6. Kemudian substrat pasir berlanau juga membentuk kelompok tersendiri beranggotakan stasiun 3 dan 4. Gambar 51 menggambarkan pengelompokan
stasiun pengamatan berdasarkan parameter akustik yang diperoleh. Terlihat bahwa stasiun 1 membentuk kelompok dengan stasiun 2, stasiun 7 dengan stasiun 9,
stasiun 6 dengan stasiun 1, serta stasiun 3 dengan stasiun 4. Secara keseluruhan hasil analisis kelompok berdasarkan parameter fisis sedimen dan parameter
akustik menunjukkan pola yang serupa, dimana tiap-tiap tipe substrat membentuk kelompok tersendiri.
Solusi analisis kluster bersifat tidak unik, anggota kluster untuk tiap penyelesaiansolusi tergantung pada beberapa elemen prosedur dan beberapa
solusi yang berbeda dapat diperoleh dengan mengubah satu elemen atau lebih. Solusi kluster secara keseluruhan bergantung pada variabel-variabel yang
digunakan sebagai dasar untuk menilai kesamaan. Penambahan atau pengurangan