4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Pengembangan Sistem Sistem analisa dan informasi akan pengkajian stok ikan ini bernama CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries). Program CIAFISH dirancang sebagai aplikasi perangkat lunak (software) berbasis Windows dan desktop. Program CIAFISH bertujuan untuk mengetahui parameter hubungan panjang berat, sebaran frekuensi panjang, nilai K, L, dan t 0, nilai mortalitas, laju eksploitasi dan model surplus produksi Tahap Investigasi Tahap pengembangan sistem di mana masalah dan peluang diidentifikasi dan dipertimbangkan (Stair & George 2010). Selain itu, untuk menentukan ruang lingkup sistem yang akan dibuat sehingga memberikan manfaat bagi penggunanya. Keluaran dari tahap investigasi yaitu dengan membandingkan sistem yang ada sekarang dengan sistem yang akan dikembangkan. Sistem yang ada sekarang dan umum digunakan dalam menganalisis atau mengolah data pengkajian stok ikan yaitu dengan menggunakan Microsoft Excel dan program FiSAT. Namun terdapat kelemahan dalam penggunaan sistem tersebut. Penggunaan Microsoft Excel mengharuskan pengguna memahami secara baik akan rumus pengkajian stok ikan. Hal ini akan menyulitkan bagi pengguna yang kurang teliti dan tidak begitu memahami akan rumus pengkajian stok ikan. Hal tersebut akan mempengaruhi proses dalam menghasilkan informasi pengkajian stok ikan yang menjadi salah satu dasar pertimbangan dalam pengelolaan perikanan. Sehingga akan memungkinkan terjadinya kesalahan dalam perencanaan pengelolaan perikanan. Penggunaan FiSAT membutuhkan waktu lama untuk memahami cara penggunaannya. Sehingga dapat dikatakan bahwa sistem tersebut kurang user friendly. Selain itu belum terpadunya sistem analisis dan informasi pengkajian stok ikan menjadikan tidak efisien dalam memperoleh informasi akan pengkajian stok ikan yang menjadi dasar pertimbangan pengelolaan perikanan.

2 27 Tahap investigasi akan kebutuhan sistem ini dilakukan dengan studi pustaka dan menanyakan langsung ke kalangan akademisi tentang informasiinformasi apa saja yang diperlukan dalam pengelolaaan suatu sumberdaya perikanan. Program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) merupakan suatu sistem yang dirancang untuk dapat menghasilkan informasi akan pengkajian stok dari sumberdaya perikanan. Informasi tersebut berupa parameter hubungan panjang berat, sebaran frekuensi panjang, nilai K, L, dan t 0, nilai mortalitas, laju eksploitasi sumberdaya perikananan dan model surplus produksi (MSY, Fmsy, TAC, R 2 baik model schaefer maupun fox). Pertumbuhan, mortalitas, laju eksploitasi dan ukuran stok adalah faktor utama yang mempengaruhi hasil tangkapan dan bahan pertimbangan penting dalam menentukan cara pengelolaan (Boer 2010). Pada Tabel 3 disajikan hasil analisa kebutuhan pengguna dari program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries). Tabel 2. Tahap investigasi dari CIAFISH Pelaku Sistem Kebutuhan Pengguna (user) Pertumbuhan Hubungan Panjang Berat Akademisi, Sebaran Frekuensi Panjang peneliti dan Parameter Pertumbuhan (K, L dan t 0 ) instansi terkait R 2 perikanan Nilai mortalitas Nilai mortalitas total (Z), penangkapan (F), alami (M) Laju eksploitasi Nilai laju eksploitasi Model Surplus Produksi MSY, Fmsy, TAC, R 2 Schaefer dan fox Analisis hubungan panjang dengan berat bertujuan untuk mengetahui pola pertumbuhan ikan di alam yang selanjutnya akan berguna bagi kegiatan

3 28 pengelolaan perikanan (Ricker 1975 in Effendie 2005). Analisis hubungan panjang berat menggunakan rumus W = a l b. Sebaran frekuensi panjang berguna dalam penentuan kelompok umur ikan maka setelah itu parameter pertumbuhan, mortalitas penangkapan dan laju eksplotasi dapat ditentukan dengan metode-metode estimasi yang sesuai (Syakila 2009). Nilai K, L, dan t 0 didapat dari persamaan Von Bertalanffy. Model ini menjelaskan perubahan panjang (Lt) sepanjang waktu sebagai suatu fungsi dari panjang maksimum (L ) dan koefisien pertumbuhan (K). Metode Ford Walford dapat digunakan untuk menduga panjang maksimum (L ) ikan dan koefisien pertumbuhan (K) dari persamaan Von Bartalanffy (Aziz 1989). Ikan yang pertumbuhannya cepat (nilai K tinggi) mempunyai nilai mortalitas alami (M) tinggi dan sebaliknya. Sedangkan mortalitas penangkapan yaitu mortalitas yang terjadi akibat adanya aktivitas penangkapan (Sparre and Venema 1999). Laju eksplotasi (E) merupakan jumlah ikan yang ditangkap dibandingkan dengan jumlah total ikan yang mati karena semua faktor baik alami maupun penangkapan (Pauly 1984 in Sinaga 2010). Data hasil tangkapan dan upaya penangkapan yang bersifat time series kemudian dianalisis untuk mengetahui upaya (f msy ) yang menghasilkan suatu hasil tangkapan yang maksimum lestari tanpa mempengaruhi stok secara jangka panjang (Maximum Sustainable Yield/MSY) serta jumlah tangkapan yang diperbolehkan (JTB/TAC). Model ini disebut model surplus produksi yaitu model Schaefer dan Fox Tahap Analisis Tahap pengembangan sistem yang menentukan apa yang harus dilakukan sistem informasi untuk memecahkan masalah dengan mempelajari sistem dan proses yang ada (Stair & George 2010). Hasil utama dari tahap ini yaitu perancangan secara rinci masukan (input), pengolahan (proses), dan informasi keluaran (output) sesuai dari ruang lingkup yang dibuat. Tahap ini dilakukan dengan menyusun algoritma dan diagram alir. Berikut Gambar 4 disajikan skema perancangan sistem analisa dan informasi akan aspek pertumbuhan, mortalitas, laju eksploitasi dan model surplus produksi.

4 29 Panjang Berat Jenis Kelamin Upaya Penangkapan /Effort Hasil Tangkapan/ Catch Masukan P E N G O L A H A N D A T A Keluaran Parameter Pertumbuhan Nilai Mortalitas Laju Eksploitasi Model Surplus Produksi (Schaefer dan Fox) Gambar 4. Skema perancangan sistem analisa dan informasi akan aspek pertumbuhan, laju mortalitas, dan model surplus produksi Algoritma adalah langkah-langkah dalam menyelesaikan masalah yang ada. Penyusunan algoritma harus sistematis dan logis untuk mempermudah dalam pengimplementasian. Terdapat tiga pertimbangan dalam pemilihan algoritma yaitu kebenaran algoritma, hasil yang dicapai dan efisiensi. Adapun penyusunan algoritma program CIAFISH ini dapat dilihat pada Tabel 1 bab metodologi. Diagram alir digunakkan untuk menggambarkan algoritma dari program tersebut. Berikut ini Gambar 5 disajikan diagram alir input, proses, dan output dari form pertumbuhan dan model surplus produksi.

5 30 Mulai Apakah Data Sudah Ada? Ya Edit Data Tidak Input Data Pengolah Data Tampilkan Informasi Simpan Data Selesai Gambar 5. Diagram alir input, proses, dan output dari form pertumbuhan dan model surplus produksi Tahap Desain Desain Tampilan Desain tampilan program ini menggunakan WPF. WPF (Windows Presentation Foundation) adalah sistem tampilan grafis untuk windows, yang dirancang untuk.net. WPF direpresentasikan dengan menggunakan bahasa XAML. Keunggulan menggunakan WPF memberikan pengalaman antarmuka aplikasi yang lebih baik dibandingkan windows form (McDonald 2010). Desain tampilan dibuat dengan memperhatikan tampilan yang menarik, mudah dimengerti dan sesuai dengan kebutuhan sistem. Didalam tampilan terdapat subsistem penyelenggara dialog yang memberi sarana antarmuka antara

6 31 pemakai dengan sistem penunjang keputusan. Komponen dialog menyajikan output (keluaran) sistem penunjang keputusan pada pemakai dan mengumpulkan input (masukan) ke dalam sistem penunjang keputusan. Gaya dialog yang digunkan pada tampilan program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) yaiu dialog form masukan atau keluaran;sistem menyediakan form input untuk pemakai memasukkan data atau perintah dan form output sebagai bentuk tanggapan dari sistem (Ekasari & Husnul K 2007). Secara umum desain tampilan program ini terdiri dari lima menu utama yaitu form pertumbuhan, model surplus produksi, bantuan, deskripsi aplikasi dan tentang pengembang. Menu utama adalah menu yang di desain sebagai jalur bagi pengguna untuk dapat mengakses seluruh bagian dalam program (Kusnandar 2004). Desain menu Form Pertumbuhan dan Form Model Surplus Produksi merupakan desain tampilan yang berfungsi sebagai tempat untuk memasukkan, mengedit, menghapus data dari pengguna serta informasi dari hasil pengolahan data. Desain menu Bantuan berfungsi sebagai tempat pemberian informasi akan tata cara penggunaan program. Menu Bantuan dilengkapi pula dengan gambar serta langkah-langkah penggunannya sehingga memudahkan pengguna pemula untuk menggunakan program ini. Desain menu Deskripsi Aplikasi berfungsi sebagai tempat pemberian informasi akan deskripsi program secara umum. Desain menu Tentang Pengembang berfungsi sebagai tempat pemberian informasi akan pengembang dari program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries). Menu Tentang Pengembang dilengkapi dengan contact person pengembang program. Contact person berguna untuk menghubungkan pengembang dengan pengguna yang membutuhkan informasi lebih lanjut atau pengguna yang ingin memberikan kritik dan saran tentang program ini. Berikut Gambar 6 disajikan skema desain menu.

7 32 Form Pertumbuhan Form Model Surplus Produksi Hubungan panjang dan berat, sebaran frekuensi panjang, nilai mortalitas dan laju eksploitasi Fmsy, MSY, TAC Schaefer dan Fox Bantuan Panduan penggunaan Deskripsi Aplikasi Deskripsi singkat aplikasi Tentang pengembang Info pengembang Gambar 6. Skema desain menu dengan sub menu sistem Desain Basis Data Data yang ada dibuat menjadi suatu himpunan kelompok data yang saling berkaitan dan terorganisir agar tidak terjadi duplikasi sehingga dapat diolah atau dieksplorasi secara cepat dan mudah untuk menghasilkan informasi atau sering disebut dengan basis data (Sutedjo 2002 in Andayati 2010). Perangkat lunak yang memudahkan pemakai dalam mengelola basis data, Database Management System (DBMS), yang digunakan dalam program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) yaitu XML. Basis data untuk pembuatan CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) memiliki dua tabel (entitiy) yang masing-masing tidak terhubung yaitu tabel pertumbuhan dan tabel model surplus produksi. Tabel pertumbuhan berfungsi sebagai tabel penyimpan data dari masukkan (input) data pada form pertumbuhan. Tabel pertumbuhan berisi data atau atribut yaitu Id, nama peneliti, nama ikan, waktu, panjang, berat dan jenis kelamin. Atribut tersebut yang kemudian akan diolah untuk memberikan informasi tentang hubungan panjang berat, sebaran frekuensi panjang, parameter pertumbuhan, mortalitas penangkapan dan laju eksploitasi. Berikut Tabel 5 disajikan entity pertumbuhan beserta tipe data, dan keterangan dari atributnya.

8 33 Tabel 3. Tabel Pertumbuhan No. Nama Kolom Tipe Data Keterangan 1 Id AutoNumber Kolom Kunci 2 Nama_peneliti Text Nama peneliti 3 Nama_ikan Text Nama ikan yang diteliti 4 Waktu Text Waktu penelitian 5 Panjang Number Panjang ikan 6 Berat Number Berat ikan 7 Jenis_kelamin Text Jenis kelamin ikan Tabel model surplus produksi berfungsi sebagai tabel penyimpan data dari masukkan (input) data pada form model surplus produksi. Tabel model surplus produksi berisi data atau atribut yaitu Id, nama peneliti, nama ikan, tahun, catch, dan effort. Atribut tersebut yang kemudian akan diolah untuk memberikan informasi tentang upaya (f msy ) yang menghasilkan suatu hasil tangkapan yang maksimum lestari tanpa mempengaruhi stok secara jangka panjang atau yang sering disebut Maximum Sustainable Yield/MSY serta jumlah tangkapan yang diperbolehkan (JTB/TAC) baik melalui model Schaefer maupun Fox. Berikut Tabel 6 disajikan entity model surplus produksi beserta tipe data dan keterangan dari atributnya. Tabel 4. Tabel Model Surplus Produksi No. Nama Kolom Tipe Data Keterangan 1 Id AutoNumber Kolom Kunci 2 Nama_peneliti Text Nama peneliti 3 Nama_ikan Text Nama ikan yang diteliti 4 Tahun Text Tahun sumber data 5 Catch Number Hasil tangkapan ikan 6 Effort Number Usaha penangkapan ikan

9 Tahap Implementasi Tahap implementasi program dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visual Studio 2010 dengan bahasa pemrograman C#, XML sebagai perangkat lunak pengolah basis data dan Microsoft Expression blend 4 sebagai perangkat lunak desain tampilan. Bahasa pemrograman C# dipilih dalam pembuatan program ini karena bahasa pemrograman yang memiliki fitur-fitur yang powerfull dibanding dengan bahasa program lainnya. Pembuatan basis data menggunakan XML. Keuntungan menggunakan XML yaitu ringan dalam pemrosesan data dan tidak memerlukan memori yang banyak dalam penyimpanan. Sedangkan menurut Dweib 2009 bahwa keuntungan menggunakan XML yaitu dalam mewakili dan pertukaran data dan database relasional dalam query, keamanan, akses multi-user, integritas data Tahap Uji Coba dan Perawatan Tahap uji coba program dilakukan untuk mengetahui apakah program sudah berjalan dengan baik dan sesuai dengan apa yang diharapkan. Tujuan pengujian adalah untuk mengetahui cacat dan penyebabnya dari program tersebut sedini mungkin (Jangra et al. 2011). Pengujian pada program ini dilakukan dengan pengujian kotak hitam (black box). Pengujian kotak hitam didasarkan pada analisis spesifikasi program tanpa mengacu pada internal program (Khan 2010). Tujuannya adalah untuk menguji seberapa baik komponen sesuai dengan tujuan yang diharapkan dengan memastikan input (masukan) yang benar dan output (keluaran) yang dihasilkan benar. Proses uji coba dilakukan dengan menggunakan data hasil pengamatan pengkajian stok ikan oleh Rahayu (2012) di Labuan Banten serta data sekunder dari Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Banten. Dari hasil uji coba, jika ditemukan suatu kesalahan atau ketidakcocokan maka akan dijadikan sebagai acuan untuk memperbaiki sistem. Tahap perawatan dilakukan ketika sistem informasi sudah dioperasikan. Pada tahapan ini dilakukan dengan proses

10 35 pemantauan, evaluasi dan perubahan (perbaikan) bila diperlukan (Mulyanto 2008). 4.2 CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) Program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) merupakan suatu sistem yang dirancang untuk dapat menghasilkan informasi akan pengkajian stok dari sumberdaya perikanan. Informasi tersebut dibutuhkan dalam perumusan program pengelolaan perikanan. Menurut (Kusumadewi & Hermaduanti 2008) bahwa Suatu sistem penunjang keputusan (SPK) atau Decision Support System adalah sistem yang bertujuan untuk menyediakan informasi, memberikan prediksi, membimbing, serta mengarahkan agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik dan berbasis fakta. Program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) dapat dikatakan sebagai sistem penunjang keputusan dalam pengelolaan perikanan. Program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) memiliki desain interface ketika awal dijalankakan akan menampilkan tampilan awal seperti pada Gambar 7 dengan lima menu utama yaitu form pertumbuhan, model surplus produksi, bantuan, deskripsi aplikasi dan tentang pengembang. Menu utama adalah menu yang didesain sebagai jalur bagi pengguna untuk dapat mengakses seluruh bagian dalam program (Kusnandar 2004). Desain interface dalam suatu program perlu dibuat menarik dan informatif namun tidak menyimpang dari fungsi utama yang diharapkan.

11 36 Gambar 7. Tampilan Awal Program Saat memulai program, pengguna yang belum memiliki data yang disimpan sebelumnya dengan klik new file (Gambar 8). Sedangkan pengguna yang telah memiliki data yang tersimpan menjadi sebuah file dapat membuka kembali dengan klik tombol open lalu pilih open file pertumbuhan atau model surplus (Gambar 9).

12 37 Gambar 8. Tampilan saat new file Gambar 9. Tampilan saat open file

13 38 Menu Form pertumbuhan berguna sebagai tempat untuk memasukkan (input), mengedit, menghapus data dan memberikan informasi mengenai parameter hubungan panjang berat, sebaran frekuensi panjang, nilai K, L, dan t 0, nilai mortalitas dan laju eksploitasi sumberdaya perikananan. Berikut Gambar 10 disajikan tampilan form pertumbuhan. Gambar 10. Tampilan Form Pertumbuhan Gambar diatas memperlihatkan tampilan keseluruhan dari form pertumbuhan. Data yang harus di masukkan oleh pengguna yaitu nama peneliti, nama ikan, batas minimum, selang kelas, jumlah kelas, waktu, panjang, berat, jenis kelamin, suhu, Nilai Lt, dan Ttabel. Nama peneliti dan nama ikan berguna sebagai data identitas ikan yang telah diamati atau dimiliki oleh pengguna. Batas minimum, selang dan jumlah kelas ditentukan oleh pengguna untuk memproses data panjang sehingga menghasilkan informasi berupa grafik sebaran frekuensi panjang. Nilai Lt diproses untuk menghasilkan nilai K, L dan t0. Data suhu diproses untuk menghasilkan mortalitas alami. Data waktu, panjang, berat dan jenis kelamin dimasukkan pada form input yang berada di sebelah kanan atas desain tampilan program. Data yang telah dimasukkan pada form input akan disimpan kedalam suatu variabel yang

14 39 kemudian akan ditampilkan ke dalam tabel setelah klik buton Tambah (Gambar 11 a dan b). Gambar 11 a. Tampilan form input Gambar 11 b. Tampilan data dari form input yang dimasukkan ke Tabel Pengubahan data yang telah dimasukkan dapat dilakukan dengan memilih data yang akan diubah. Form ubah yang ada di sebelah kanan tabel secara otomatis akan memunculkan nilai dan proses untuk mengubah data. Klik button save setelah melakukan pengubahan (Gambar 12).

15 40 Gambar 12. Tampilan Untuk Mengubah Data Button Hapus yang berada didalam tabel dengan ikon ( ) berguna untuk menghapus data yang telah di masukkan. Klik button tersebut maka akan muncul tampilan seperti pada Gambar 13. Gambar 13. Tampilan ketika Data di Hapus Datepicker waktu dan jenis kelamin berguna untuk menyaring data sesuai pilihan waktu dan jenis kelamin yang dipilih oleh pengguna. Button Refresh berguna untuk memunculkan kembali semua data setelah dilakukannya penyaringan waktu dan jenis kelamin. Button Proses yang berada disebelah

16 41 button Refresh berguna untuk memerintahkan program untuk mengolah data yang telah di masukkan/input menjadi sebuah informasi. Informasi tersebut diantaranya parameter hubungan panjang berat dan sebaran frekuensi panjang. Informasi hubungan panjang dan berat akan ditampilkan dalam bentuk grafik, nilai log A, nilai b, jenis hubungan panjang berat ikan tersebut, R 2, dan pengujian hipotesis apabila nilai b 3. Untuk proses pengujian hipotesis dengan memasukan nilai Ttabel yang dapat diketahui dengan klik button Tabel Ttab maka akan muncul tabel Ttab (Gambar14.a). Untuk mengetahui informasi pengujian hipotesis dengan klik button Uji T. Berikut Gambar 14.b hasil olahan data Rahayu 2012 yang diuji cobakan di program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries). Gambar 14 a. Tampilan Tabel T

17 42 Gambar 14 b. Tampilan Informasi Hubungan Panjang Berat dengan Uji Coba Data Penelitian Rahayu 2012 Informasi sebaran frekuensi panjang ditampilkan dalam bentuk diagram batang. Untuk informasi nilai K, L, t 0, mortalitas tangkapan, dan laju eksploitasi dengan memasukkan nilai Lt terlebih dahulu kemudian klik button Proses yang terletak disebelah button Tambah. Berikut disajikan informasi sebaran frekuensi panjang (Gambar 15a) dan informasi nilai K, L, t 0, mortalitas tangkapan, dan laju eksploitasi (Gambar 15b) dari pengolahan data dengan menggunakan data hasil penelitian Rahayu 2012 yang diuji cobakan di program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries).

18 43 Gambar 15a Tampilan Informasi Sebaran Frekuensi Panjang dengan Uji Coba Data Hasil Pengamatan Rahayu 2012 Gambar 15b. Tampilan Informasi nilai K, L, t 0, mortalitas tangkapan, dan laju eksploitasi dengan Uji Coba Data Hasil Pengamatan Rahayu 2012 Berikut disajikan tampilan informasi alternatif atau skenario pengelolaan (Gambar 16). Data tersebut apabila ingin disimpan dengan cara klik tombol save (Gambar 17).

19 44 Gambar 16. Tampilan Saran Pengelolaan Gambar 17. Tampilan untuk simpan data Menu yang kedua yaitu form model surplus produksi. Sama halnya dengan form pertumbuhan, form model surplus produksi berfungsi sebagai tempat memasukkan, mengubah, menghapus data, dan memberikan informasi mengenai upaya optimum (f msy ), Maximum Sustainable Yield/MSY serta jumlah tangkapan yang diperbolehkan (JTB/TAC) baik melalui model Schaefer maupun Fox. Berikut Gambar 18 disajikan tampilan form model surplus produksi.

20 45 Gambar 18. Tampilan Form Model Surplus Produksi Proses untuk memasukkan, menghapus, ataupun mengubah data pada form model surplus produksi sama halnya pada form pertumbuhan. Data hasil tangkapan (catch) dan upaya penangkapan (effort) ikan kurisi yang didaratkan di Kabupaten Pandeglang digunakan untuk uji coba program ini khususnya pada form model surplus produksi. Informasi yang ditampilkan pada form model surplus produksi berupa nilai f msy, MSY, TAC, R 2 dan grafik baik model Schaefer maupun Fox. Berikut Gambar 19 disajikan hasil olahan data sekunder ikan kurisi dan tampilan saran pengelolaan dari model surplus produksi (Gambar 20).

21 46 Gambar 19. Tampilan informasi f msy, MSY, TAC, R 2 Gambar 20. Tampilan Saran Pengelolaan dari Model Surplus Produksi Pada pilihan menu bantuan akan ditampilakan mengenai tata cara penggunaan program. Menu bantuan ini mempermudah pengguna awal untuk menggunakan program ini. Menu Bantuan dilengkapi pula dengan gambar sehingga memudahkan pengguna pemula untuk menggunakan program ini. Berikut Gambar 21 disajikan tampilan menu bantuan.

22 47 Gambar 21. Tampilan Menu Bantuan Pilihan menu Deskripsi Aplikasi berfungsi sebagai tempat pemberian informasi akan deskripsi program secara umum. Berikut Gambar 22 disajikan tampilan menu Deskripsi Aplikasi. Gambar 22. Tampilan Menu Deskripsi Aplikasi

23 48 Pilihan menu Tentang Pengembang berfungsi sebagai tempat pemberian informasi akan pengembang dari program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries). Berikut Gambar 23 disajikan tampilan menu Tentang Pengembang. Gambar 23. Tampilan Menu Tentang Pengembang Keunggulan dari program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) yaitu penggunaan relatif mudah, kemudahan dalam menyimpan dan mengelola data, penulusuran informasi dapat dilakukan dengan cepat dan mudah, tampilan program yang interaktif, informatif serta user friendly. Kelemahan dari program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) yaitu belum tersedianya sarana untuk mencetak laporan berdasarkan informasi yang ditampilkan ke mesin pencetak (printer). Program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) diharapkan sebagai media yang dapat digunakan untuk mempermudah pengolahan data dan analisis akan aspek dinamika dan pengkajian stok ikan, sehingga dapat memberikan informasi yang dapat dijadikan acuan dalam pengelolaan perikanan. Pengembangan program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) secara terus menerus sangat diharapkan guna menyempurnakan program ini.

24 Pengkajian Stok Ikan Kurisi Berikut Tabel 5 disajikan perbandingan informasi hasil olahan hubungan panjang dan berat ikan kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 menggunakan Ms. Excel dengan CIAFISH.

25 50 Tabel 5. Perbandingan Informasi Hasil Olahan Hubungan Panjang dan Berat Rahayu 2012 menggunakan Ms. Excel dan FiSAT dengan CIAFISH Rahayu 2012 CIAFISH b 1,827 1,827 Uji t Tolak H0 Tolak H0 R^2 56,80% 56,89% Hubungan Panjang & Berat Total Grafik Bobot (gram) W = 0,005L 1,827 R² = 0,568 r = 0,75 n = Panjang (mm) Sumber : Rahayu 2012

26 51 Tabel 5. Perbandingan Informasi Hasil Olahan Hubungan Panjang dan Berat Rahayu 2012 menggunakan Ms. Excel dan FiSAT dengan CIAFISH (Lanjutan) Rahayu 2012 CIAFISH b 1,806 1,806 Uji t Tolak H0 Tolak H0 R^2 52,90% 52,93% Hubungan Panjang & Berat Jantan Grafik Bobot Panjang (cm) Sumber : Rahayu 2012 Betina b 1,834 1,840 Uji t Tolak H0 Tolak H0 R^2 64,30% 64,56% Grafik Bobot W = 0,341L 1, R² = 0,643 r= 0, n= Panjang (cm) Sumber : Rahayu 2012

27 52 Dari Tabel 5 dapat terlihat hasil dari kedua olahan sistem yang menunjukkan nilai yang tidak begitu berbeda. Analisis hubungan panjang dan berat ikan kurisi yang dilakukan oleh Rahayu 2012 dan CIAFISH didapat nilai konstanta b yang menggambarkan pola pertumbuhan panjang ikan yaitu allometrik negatif (pertumbuhan panjang ikan lebih cepat dari pada pertambahan bobotnya (Effendie 2005) dengan nilai b < 3 yaitu 1,827 dan 1,827 untuk panjang bobot total;1,834 dan 1,840 untuk panjang bobot ikan kurisi betina; dan 1,806 dan 1,806 untuk panjang bobot ikan kurisi jantan. Pola pertumbuhan alometrik negatif pada ikan kurisi dapat terlihat dari bentuk tubuh ikan kurisi yang pipih. Hal ini sesuai dengan pernyataan H. Raeisi et al bahwa nilai b dapat menggambarkan bentuk tubuh. Nilai R 2 menjelasakan seberapa besar suatu perhitungan dapat menjelaskan keadaan sebenarnya di alam. Untuk ikan betina dan jantan diperoleh nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 56,89%. Berikut disajikan perbandingan nilai b di lokasi yang berbeda (Tabel 6). Tabel 6. Perbandingan nilai b ikan kurisi di berbagai lokasi Sumber Lokasi Tahun Pengambilan Data Nilai b Pola Pertumbuhan Kizhakudan et al Gujarat b = 2.777( Jantan) b = ( Betina) Alometrik negatif B Pawar 2011 Mubai, India Januari Mei 2006 b = Alometrik positif Raesi et al Persian Gulf, Iran April December 2010 b = Alometrik negatif Rahayu 2012 Labuan, Banten Maret - Oktober 2011 b = 1,827 Alometrik negatif Dari ketiga lokasi, lokasi Mubai, India memiliki nilai b yang berbeda yaitu b>3 (alometrik positif). Nilai b ini dapat dipengaruhi oleh faktor lingkungan,

28 53 seperti suhu, pasokan makanan, kondisi pemijahan dan faktor lainnya, seperti jenis kelamin, usia, waktu dan daerah penangkapan (Ricker 1973 in Raesi et al.2012). Berikut Tabel 7 disajikan perbandingan informasi hasil olahan sebaran frekuensi panjang ikan kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 menggunakan Ms. Excel dengan CIAFISH. Tabel 7. Perbandingan Informasi Hasil Olahan Sebaran Frekuensi Panjang Ikan Kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 Menggunakan Ms. Excel dengan CIAFISH Rahayu 2012 CIAFISH Sebaran Frekuensi Panjang Sumber : Rahayu 2012 Dari hasil olahan data Sebaran frekuensi panjang dapat terlihat ukuran panjang ikan sebesar mm. Nilai panjang maksimum dari penelitian Kizhakudan et al di Gujarat, India didapat nilai maksimum ikan kurisi sebesar 390 mm. Perbedaan ukuran panjang total ini dapat disebabkan oleh beberapa kemungkinan seperti perbedaan lokasi pengambilan ikan contoh, keterwakilan ikan contoh yang diambil dan kemungkinan tekanan penangkapan yang tinggi terhadap ikan (Syakila 2009). Penggunaan histogram frekuensi panjang sering dianggap teknik yang paling sederhana diterapkan untuk mengetahui tingkatan stok ikan, tetapi yang perlu dicatat bahwa struktur data panjang sangat bervariasi tergantung letaknya baik secara geografis, habitat, maupun tingkah laku (Boer 1996). Berikut Tabel 8 disajikan perbandingan

29 54 informasi hasil olahan nilai K, L, t0 ikan kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 menggunakan FiSAT dan Ms. Excel dengan CIAFISH. Tabel 8. Perbandingan Informasi Hasil Olahan Nilai K, L, t0 Ikan Kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 Menggunakan FiSAT dan Ms. Excel dengan CIAFISH Nilai K, L, t0 Rahayu 2012 CIAFISH K 0,07 0,07 Betina Linf 926,59 926,59 t0-6,11-6,02 Jantan K 0,15 0,15 Linf 493,36 493,36 t0-3,33-3,28 Dari Tabel 8 dapat terlihat perbedaan hasil olahan Parameter pertumbuhan (K, L, t0) oleh Rahayu 2012 Menggunakan FiSAT dan Ms. Excel dengan CIAFISH. Dari perbandingan tersebut didapat nilai yang tidak begitu berbeda. Dari olahan nilai K, L, t0 dengan mengunakan CIAFISH yang didapat dari perhitungan dengan mengunakan metode Ford Walford dapat terlihat pada Tabel 8. Persamaan pertumbuhan von Bartalanffy yang terbentuk untuk ikan kurisi betina yaitu Lt = 926,59 (1-e [-0,07(t+6,02)] ) dan untuk kurisi jantan Lt = 493,36 (1-e [- 0,15 (t+3,28)] ). Koefisien pertumbuhan (K) didefinisikan sebagai parameter yang menyatakan kecepatan kurva pertumbuhan dalam mencapai panjang asimtotiknya (L ) dari pola pertumbuhan ikan. Jadi semakin tinggi nilai koefisien pertumbuhan, maka ikan semakin cepat mencapai panjang asimtotik dan beberapa spesies kebanyakan diantaranya berumur pendek. Sebaliknya ikan yang memiliki nilai koefisien pertumbuhan rendah maka umurnya semakin tinggi karena lama untuk mencapai nilai asimtotiknya (Spare & Venema 1999). Penentuan laju mortalitas total (Z) pada program CIAFISH menggunakan estimasi nilai Z Beverton & Holt. Untuk pendugaan laju mortalitas alami menggunakan rumus empiris Pauly (Sparre & Venema 1999). Berikut Tabel 9 disajikan perbandingan informasi hasil olahan nilai mortalitas ikan kurisi

30 55 Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 menggunakan Ms. Excel dengan CIAFISH. Tabel 9. Perbandingan Informasi Hasil Olahan Nilai Mortalitas dan Laju Eksploitasi Ikan Kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 menggunakan Ms. Excel dengan CIAFISH. Nilai Mortalitas Nilai Mortalitas Laju Eksploitasi Rahayu 2012 CIAFISH Betina Mortalitas Total (Z) 1,1629 0,5811 Mortalitas Alami (M) 0,1077 0,1077 Mortalitas Penangkapan (F) 1,0552 0,4734 Jantan Mortalitas Total (Z) 1,3128 0,5345 Mortalitas Alami (M) 0, ,2102 Mortalitas Penangkapan (F) 1,1026 0,3243 Betina 0,9074 0,8147 Jantan 0,8399 0,6068 Dari Tabel 9 terlihat perbedaan hasil olahan Rahayu 2012 dengan CIAFISH. Hal tersebut dikarenakan penggunaan model yang berbeda dalam proses pendugaan mortalitas total (program CIAFISH yang menggunakan estimasi nilai Z Beverton & Holt dan Rahayu 2012 menggunakan kurva tangkapan yang dilinierkan berdasarkan data komposisi panjang) yang akan mempengaruhi nilai mortalitas penangkapan dan laju eksploitasi. Namun informasi tersebut memberikan kesimpulan yang sama bahwa kematian ikan kurisi lebih disebabkan oleh aktivitas penangkapan. Dari hasil olahan didapat nilai dugaan mortalitas penangkapan yang lebih besar yaitu 1,0552 untuk betina; 1,1026 untuk jantan (Rahayu 2012) dan 0,4734 untuk betina; 0,3243 untuk jantan menggunakan CIAFISH dibandingkan nilai dugaan mortalitas alami yaitu 0,1077 betina dan 0,2102 jantan. Faktor yang mempengaruhi laju mortalitas penangkapan yaitu jumlah alat tangkap dan intensitas penangkapan (Sinaga 2010) sedangkan kematian alami diantaranya pemangsaan, penyakit, stres pemijahan, kelaparan dan usia tua (Sparre & Venema 1999). Tingginya laju mortalitas penangkapan dan menurunnya laju mortalitas alami juga dapat menunjukkan dugaan terjadi growth overfishing yaitu sedikitnya jumlah ikan tua di alam (Sparre dan Venema 1999) karena ikan muda tidak diberikan kesempatan untuk tumbuh.

31 56 Nilai laju eksploitasi ikan kurisi yang didaratkan di PPP Labuan Banten sebesar 0,8147 (betina) dan 0,6068 (jantan). Hal ini menunjukkan bahwa tingkat pemanfaatan ikan kurisi yang didaratkan di PPP Labuan telah melewati tingkat pemanfaatan optimumnya. Hal ini didasari pada pernyataan Pauly 1984 in Sinaga 2010 bahwa laju eksploitasi optimum adalah sebesar 0,5. Semakin tinggi tingkat eksploitasi di suatu daerah maka mortalitas penangkapannya semakin besar (Lelono 2007 in Syakila 2009). Selain itu, hal ini juga menjelaskan hasil analisis parameter pertumbuhan yang telah dibahas sebelumnya bahwa tingginya tekanan penangkapan mengakibatkan ukuran panjang maksimum ikan tertangkap saat ini menjadi lebih kecil serta meningkatnya koefisien pertumbuhan yang berarti umur ikan untuk mencapai panjang infinitif menjadi lebih pendek. Berikut Tabel 10 disajikan perbandingan informasi hasil olahan model surplus produksi ikan kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 menggunakan Ms. Excel dengan CIAFISH. Tabel 10. Perbandingan Informasi Hasil Olahan Model Surplus Produksi Ikan Kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 menggunakan Ms. Excel dengan CIAFISH. Rahayu 2012 CIAFISH Fmsy MSY 1.632, ,3 TAC 1.305, ,84 R^2 74,88% 74,88% Model Surplus Produksi Schaefer Grafik -

32 57 Tabel 10. Perbandingan Informasi Hasil Olahan Model Surplus Produksi Ikan Kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 menggunakan Ms. Excel dengan CIAFISH (Lanjutan) Model Surplus Produksi Fox Rahayu 2012 CIAFISH Fmsy MSY 1.383, ,79 TAC 1.107, ,03 R^2 91,4% 91,4% 4 Ln CPUE = -0,0070f + 3 3, R² = 0,9140 Grafik Produksi (Ton) Ln CPUE (Ton/Unit) Upaya (unit) Upaya (Unit) Sumber : Rahayu 2012

33 58 Dari Tabel 10 dapat terlihat hasil dari kedua olahan sistem yang menunjukkan nilai yang tidak begitu berbeda. Dari hasil analisis model stok ikan kurisi diketahui nilai koefisien determinasi (r 2 ) hasil regresi antara upaya dengan hasil tangkapan per upaya (CPUE) yaitu 91,4% (model Fox) lebih besar dari 74,9 % (model Schaefer). Model fox mempunyai nilai koefisien determinasi (r 2 ) lebih besar menunjukkan model tersebut mempunyai hubungan yang lebih dekat dengan model yang sebenarnya (Walpole 1992) sehingga pengelolaan sumberdaya ikan kurisi mengacu pada model fox. Koefisien nilai hasil tangkap per satuan upaya (CPUE) dengan upaya tangkap berkorelasi negatif, yakni semakin tinggi jumlah upaya alat tangkap maka nilai CPUE semakin rendah. Model sumberdaya ikan kurisi mengikuti persamaan Ln CPUE= -0,0078x + 3,385. Nilai upaya penangkapan optimum (f msy ) sebesar 128 unit penangkapan per tahun dengan jumlah tangkapan maksimum lestari (MSY) sebesar 1383,79 ton ikan/tahun dan jumlah tangkapan yang diperbolehkan (TAC) sebesar 1107,03 ton ikan /tahun. Dari perhitungan tersebut dapat disimpulkan bahwa penangkapan ikan kurisi mengalamai upaya penangkapan yang melebihi upaya optimum (tahun 2000, 2001, 2002 dan 2009) serta tangkap lebih pada tahun 2005 yang diikuti penurunan hasil tangkapan di tahun berikutnya yang merupakan salah satu tanda bahwa sumberdaya ikan kurisi mengalami over fishing. Hal ini sesuai dengan pernyataan Widodo & Suadi 2006 bahwa terdapat beberapa ciri yang dapat menjadi patokan suatu perikanan sedang menuju kondisi upaya tangkap lebih yaitu waktu melaut menjadi lebih panjang dari biasanya, lokasi penangkapan menjadi lebih jauh dari biasanya, ukuran mata jaring menjadi lebih kecil dari biasanya, yang kemudian diikuti produktivitas (hasil tangkapan per satuan upaya, CPUE) yang menurun, ukuran ikan yang semakin kecil, dan biaya penangkapan yang semakin meningkat. Upaya tangkap lebih (overfishing) diartikan sebagai penerapan sejumlah upaya penangkapan yang berlebihan terhadap suatu stok ikan. Upaya tangkap lebih (overfishing) terbagi ke dalam dua pengertian yaitu growth overfishing dan recruitment overfishing. Growth overfishing terjadi jika ikan ditangkap sebelum mereka sempat tumbuh mencapai ukuran dimana peningkatan lebih lanjut dari

34 59 pertumbuhan akan mampu membuat seimbang dengan penyusutan stok yang diakibatkan oleh mortalitas alami. Recruitment overfishing adalah pengurangan melalui penangkapan terhadap suatu stok sedemikian rupa sehingga jumlah stok induk tidak cukup banyak untuk memproduksi telur yang kemudian menghasilkan rekrut terhadap stok yang sama (Widodo & Suadi 2006). Pada saat hasil tangkapan menurun kemungkinan terjadi salah satu dari kondisi tersebut atau terjadi keduanya secara bersamaan (Sparre & Venema 1999). 4.4 Rencana Pengelolaan Perikanan Stok Ikan Kurisi Tujuan utama pengelolaan perikanan adalah untuk menjamin produksi yang berkelanjutan dari waktu ke waktu dari berbagai stok ikan (resource conservation), terutama melalui berbagai tindakan pengaturan (regulations) dan pengkayaan (enhancement) yang meningkatkan kehidupan sosial nelayan dan sukses ekonomi bagi industri yang didasarkan pada stok ikan (Widodo 2002). Demi mencapai tujuan tersebut perlu dilakukan perumusan program pengelolaan perikanan yang membutuhkan suatu informasi salah satunya yaitu informasi mengenai aspek biologi dari setiap perikanan. Melalui program CIAFISH akan memudahkan dalam proses menghasilkan informasi akan pengkajian stok secara terpadu yang menjadi dasar pertimbangan dalam pengelolaan perikanan. Sehingga dalam perencanaan pengelolaan perikanan dapat dilakukan secara efektif dan efisien. Namun perlu ada pengembangan lebih lanjut dari program CIAFISH karena program ini masih memiliki keterbatasan dan jauh dari sempurna.