Kesimpulan Pendahuluan Pemodelan jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) untuk identifikasi kawanan lemuru dengan menggunakan deskriptor hidroakustik

4.5 Kesimpulan

Dari uraian di atas dapat disimpulkan bahwa; 1 Deskriptor akustik morfometrik, batimetrik, dan energetik saling berkorelasi baik secara positif maupun negatif. Pada saat berkorelasi positif maka penambahan nilai deskriptor yang satu akan diikuti oleh penambahan nilai deskriptor lainnya, demikian juga sebaliknya. Pada saat berkorelasi negatif penambahan nilai deskriptor yang satu akan diikuti pengurangan nilai deskriptor lainnya, demikian juga sebaliknya. 2 Pada malam hari kawanan ikan cenderung berada lebih dekat ke permukaan, sedangkan pada siang hari cenderung berada lebih dekat ke dasar perairan. 3 Kawanan ikan yang berada lebih dekat ke permukaan cenderung memiliki dimensi horisontal dan vertikal yang lebih besar dibandingkan dengan kawanan ikan dekat dasar perairan. Pada saat dekat ke permukaan, geometri kawanan ikan menjadi lebih pipih dan beraturan. Pada saat yang sama densitas dan ukuran individu ikan lebih besar dibandingkan densitas dan ukuran ikan dekat dasar perairan. 4 Dari hasil AKU didapatkan 10 deskriptor yang secara umum mencirikan kawanan ikan lemuru dan non-lemuru yaitu deskriptor morfometrik panjang, L; tinggi, H; luas, A; jumlah item, Ji; keliling, P; elongasi, E, batimetrik ketinggian minimum, Tmin; ketinggian relatif, Trel, dan deskriptor energetik rataan intensitas hamburan balik, Er; densitas volume, Dv. 5 IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI KAWANAN IKAN PELAGIS DENGAN METODE STATISTIK

5.1 Pendahuluan

Dalam bidang perikaan, metode statistik adalah metode analisis yang paling sering digunakan dalam melakukan identifikasi dan klasifikasi spesies kawanan ikan. Identifikasi dan klasifikasi spesies kawanan ikan umumnya dilakukan dengan Metode Statistik Analisis Komponen Utama AKU, Metode Analisis Gerombol AG dan Metode Analisis Fungsi Diskriminan AFD. Tujuan utama penggunaan AKU adalah untuk mengurangi jumlah variabel yang akan digunakan pada proses selanjutnya, sedangkan analisis gerombol digunakan untuk mengelompokkan obyek-obyek pengukuran berdasarkan kesamaan atau ketidaksamaan karakteristik diantara objek- objek yang diukur Lebart et al., 1995. Adapun analisis diskriminan selain digunakan untuk mengetahui apakah hasil pengelompokan yang diperoleh dari analisis gerombol memiliki perbedaan yang nyata juga digunakan untuk mengetahui variabel apa saja yang terdapat pada fungsi diskriminan yang berperan sebagai pembeda yang nyata dalam pengelompokan tersebut Cacoullos Styan, 1973 yang diacu Lawson et al., 2001. Hasil akhir yang diharapkan dari penggunaan metode analisis statistik untuk identifikasi dan klasifikasi kawanan ikan adalah didapatkannya kelompok kawanan ikan yang sejenis dan fungsi diskriminan deskriptor yang berperan dalam membedakan kelompok-kelompok kawanan ikan tersebut. Beberapa penelitian tentang identifikasi dan klasifikasi kawanan ikan dengan metode statistik dengan menggunakan deskriptor sebagai variabel pembedanya antara lain dilakukan oleh Lu Lee 1995 yang menggunakan Metode Analisis Komponen Utama dan Analisis Gerombol untuk melihat hubungan antara deskriptor kawanan serta menggunakan Analisis Diskriminan Bertahap Stepwise DFA untuk menentukan deskriptor terbaik yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kawanan ikan. Weill et al.1993, menggunakan Analisis Komponen Utama dan Analisis Diskriminan Bertahap untuk menentukan deskriptor terbaik dan mengelompokkan data kawanan ikan, LeFeuvre et al. 2000, menggunakan deskriptor, Metode Analisis Gerombol dan Analisis Diskriminan untuk identifikasi dan klasifikasi kawanan ikan. Selain ketiga nama tersebut, masih banyak lagi penelitian-penelitian tentang identifikasi dan klasifikasi yang dilakukan dengan metode statistika dengan menggunakan deskriptor sebagai variabel pembeda.

5.2 Metode Penelitian