Sumberdaya Perikanan Pelagis di Barat Sumatera WPP 572

3.4.3. Data Oseanografi dan Klimatologi

Pengolahan data oseanografi in-situ dari buoy dilakukan perkolom menggunakan titik kedalaman 5, 25, 45, 95, 125, 145, 195, 250, 298 m kemudian dilakukan griding menggunakan MATLAB 7. Data in-situ dari CTD cruise kapal riset temperatur dan salinitas diolah dengan software Surfer 10 untuk mendapatkan pola sebaran mendatar, melintang, dan menegak. Data klimatologi curah hujan diolah menggunakan software Microsoft Office Excel 2007 untuk mendapatkan pola dan intensitas curah hujan bulanan dalam bentuk grafik.

3.4.4. Data Hasil Tangkapan Ikan Pelagis

Data hasil tangkapan dan upaya penangkapan ikan pelagis dianalisis menggunakan analisis catch per unit effort CPUE=hasil tangkapan per upaya penangkapan, dihitung dengan persamaan: CPUE = CtEt ............................................................................10 dimana : Ct = hasil tangkapan pada tahun ke-t Et = upaya penangkapan pada tahun ke-t Untuk mengkaji dinamika musiman digunakan indeks musim penangkapan IMP diolah dari data CPUE. Dasar untuk menyusun IMP adalah menggunakan metode rata-rata bergerak Dajan, 1983. Musim penangkapan diketahui dengan mencari rata-rata data bulanan produksi dan laju tangkap selama tahun pengamatan selanjutnya dibuat grafik. Titik-titik tertinggi dijadikan dugaan musim penangkapan sedangkan titik-titik terendah bukan musim penangkapan. Bila titik-titik bulan musim tidak jelas, maka ditentukan melalui indeks musim, dengan menghitung kembali rata-rata jumlah total dan rata-rata bulanannya, sehingga terlihat dengan jelas bahwa titik-titik di atas rata-rata umum adalah bulan musim, sedangkan titik di bawah rata-rata umum bukan bulan musim penangkapan. Titik yang paling tinggi adalah puncak musim, sedangkan yang paling rendah adalah saat paceklik bukan musim penangkapan. Untuk menghitung IMP, disusun nilai rata-rata dalam suatu matriks berkuran i x j untuk setiap bulan dalam setahun selama tahun pengamatan, perhitungannya adalah sebagai berikut: a. Menyusun deret CPUE dari bulan Januari 1994 – Desember 2009 selama 15 tahun setiap tahun n i = CPUE n i =urutan ke-1. Ket: i = 1,2, 3, ..., 144 jumlah bulan dalam 15 tahun b. Menghitung rata-rata bulanan ........................................11 c. Menghitung rata-rata umum . ..........................................12 d. Indeks musim penangkapan IMP ..........................................13

3.5. Analisa Data

3.5.1. Analisa Spasial

Analisa datacitra dilakukan secara digital dan visual untuk mengetahui nilai dan pola sebaran SPLklorofil-a serta data in-situ temperatur dan salinitas. Nilai sebaran SPLklorofil-a disajikan dalam bentuk citra pola sebaran dan ASCII nilai sebaran spasial. Pada lokasi crooping dilakukan penghitungan nilai rata-rata perbulan SPLklorofil-a. Nilai rata-rata SPLklorofil-a di lokasi crooping ini mewakili nilai sebaran rata-rata SPLklorofil-a per bulan di lokasi penangkapan ikan nelayan barat Sumatera diperoleh menggunakan rumus: n adalah jumlah pixel SPLKlorofil-a Dari pola sebaran citra dilakukan analisa deskriptif untuk melihat pola sebaran dan nilai rata-rata parameter SPLklorofil-a secara spasial. Analisa spasial sekaligus juga dapat menggambarkan fenomena oseanografi seperti upwelling, eddies, front terkait dengan masing-masing periode IODM positif, negatif dan normal. Dari data in-situ buoy dan CTD indikator upwelling dan downwelling diketahui dari sebaran menegak temperatur termoklin yang lebih dangkal dari normalnya. SPLKlorofil-a mean = ∑ SPLKlorofil-a n X i = ∑ X ij n 12 n µ = ∑ i ∑ j ij IMP = X i – 1 µ

3.5.2. Analisa Temporal

Analisa temporal dibuat berdasarkan deret waktu time series rerata mingguanbulanan untuk mengetahui variabilitas masing-masing parameter oseanografi yang diamati citra satelit maupun data in-situ. Untuk melihat korelasi antara faktor oseanografi dengan kejadian IODM digunakan data rerata mingguanbulanan. Tahun IODM positif, negatif dan normal berikut intensitasnya dibedakan berdasarkan indeks DMI. Asosiasi kejadian IODM dengan ENSO El Niño, La Niña dan normal dilihat berdasarkan indeks Nino 3.4 sekaligus diketahui intensitas kuat, sedang atau lemah. Gambar 22 merupakan grafik indeks DMI dan Nino 3.4 selama periode penelitian 1994-2009. Gambar 22. Grafik indeks DMI dan Nino 3.4 tahun 1994-2009

3.5.3. Analisa Hubungan

Untuk melihat hubungan antara hasil tangkapan dan parameter oseanografi dilakukan dengan proses tumpang tindih overlay antara parameter oseanografi dari citra satelit ataupun data in-situ dengan lokasi penangkapan fishing ground ikan pelagis di perairan barat Sumatera. Analisa hubungan dilakukan secara deskriptif antara parameter oseanografi, kesuburan perairan klorofil-a dan kaitannya terhadap hasil tangkapan ikan pelagis, yang dibandingkan berdasarkan fase IODM positif, negatif dan normal berikut intensitasnya dan keterkaitannya dengan fase ENSO El Niño, La Niña dan normal Tabel 6. DMI vs NINO 3.4 Index Sumber: JAMSTEC, 2011 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4 J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O J A J O 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 DMI NINO 3.4 Positif Negatif Sumber: diolah dari indeks DMI dan ENSO, JAMSTEC, 2010