3. METODOLOGI. 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian

Transkripsi

1 33 3. METODOLOGI 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Rangkaian kegiatan dalam penelitian ini terbagi dalam 3 tahapan, yaitu : (1) survei lapangan lokasi penelitian pada bulan September 2011, (2) pengumpulan sampel data lapangan meliputi waktu, lokasi, armada penangkapan yang beroperasi di perairan Kendari, hasil tangkapan ikan layang, suhu permukaan laut dan klorofil-a secara in-situ pada bulan Oktober Januari 2012, (3) download citra suhu permukaan laut (SPL), klorofil-a dari satelite Aqua MODIS pada bulan Oktober Januari Pelabuhan Perikanan Samudera (PPS) Kendari merupakan fishing base pengambilan data lapangan dengan fishing ground berada di Perairan Kendari pada posisi 3 o 15'0"-4 o 50'0" LS dan 122 o 40'00"-123 o 40'00" BT. Sementara citra suhu permukaan laut (SPL) dan klorofil-a yang diambil antara tahun dan bersifat harian, mingguan dan bulanan meliputi wilayah perairan Kendari dan Laut Banda pada posisi 0 o 30'00"- 8 o 30'00" LS dan 121 o 30'00"-133 o 30'00" BT. Adapun peta daerah penelitian dapat dilihat pada Gambar 13. Gambar 13 Peta lokasi penelitian.

2 Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah seperangkat instrumen yang memudahkan dalam pelaksanaan penelitian yang dapat menunjang proses pengolahan dan analisis data. Adapun alat yang digunakan serta kegunaanya dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5 Alat serta kegunaan No Alat Kegunaan 1. Laptop (Pentium Core i3-2310m, 2.1 GHz, RAM 6GB, Memory 2GB, HD 500GB, OS : Microsoft) Sarana pengolahan dan analisis data 2. Ekstaksi citra suhu permukaan laut dan Perangkat lunak ENVI 4.7 klorofil-a (eks-situ) 3. Perangkat lunak ArcGIS Analisis DPI dan layout hasil penelitian 4. Perhitungan koefisien korelasi (r) dan Perangkat lunak SPSS 17.0 koefisien determinasi (R 2 ) 5. Tabulasi data hasil tangkapan, armada Microsoft Excel 2007 penangkapan, waktu dan lokasi penangkapan. 6. Kuisioner wawancara Input data dan informasi dari PPS Kendari dan nelayan 7. Termometer Mengukur suhu permukaan laut (in-situ) 8. Alat Lab. Kualitas Air, FIKP Universitas Hasanuddin, Makassar Mengukur klorofil-a (in-situ) 8. Mencatat lokasi daerah penangkapan GPS (Garmin) ikan (in-situ) 9. Kamera digital Dokumentasi selama penelitian 3.3 Metode Pengumpulan Data Mertode pengumpulan data dalam penelitian ini terbagi kedalam 2 bagian yaitu data lapangan (in-situ) dan data eks-situ (citra suhu permukaan laut dan klorofil-a satelit Aqua MODIS) Data in-situ Pengumpulan data in-situ dilakukan dengan mengikuti langsung aktivitas penangkapan. Armada penangkapan yang digunakan dalam pengamatan data insitu adalah purse seine (Lampiran 1). Pemilihan purse seine menggunakan metode purpose sampling. Hal ini berdasarkan pertimbangan jumlah armada

3 35 penangkapan yang paling banyak dioperasikan di Perairan Kendari (Tabel 6) serta kemampuan dalam menangkap ikan layang yang paling tinggi dari setiap alat tangkap. Tabel 6 Armada penangkapan ikan pelagis kecil yang beroperasi di perairan Kendari Alat Tangkap Jumlah Armada Penangkapan Pukat Cincin (Purse Seine) 95 Bagan Perahu (Boat Lift Net) 6 Jaring Insang (Gill Net) 7 Sumber : Statistik PPS Kendari Bulan Desember Tahun 2010 (diolah). Jumlah sampel kapal purse seine sebanyak 18 unit. Data yang dikumpulkan dari setiap sampel kapal (data in-situ) adalah pencatatan posisi dan waktu penangkapan, metode penangkapan, hasil tangkapan ikan layang (Decapterus spp), suhu permukaan laut (SPL) dan klorofil-a (Lampiran 7). Khusus data klorofil-a hanya dilakukan di 16 sampel kapal dengan menggunakan metode purpose sampling (Lampiran 11), hal ini dikarenakan keterbatasan waktu dan alat yang digunakan. Sementara untuk data yang lain (in-situ) dikumpulkan pada setiap sampel kapal. Pengumpulan data suhu permukaan laut dan klorofil-a (insitu) digunakan sebagai ground truth untuk menverifikasi data eks-situ hasil citra satelit AquaMODIS Data eks-situ (1) Citra suhu permukaan laut dan klorofil-a Data citra SPL dan klorofil-a diperoleh dari satelit Aqua MODIS level 3 dengan resolusi 4 km x 4 km (pixel) dan tingkatan citra yang terbagi kedalam 2 jenis, yaitu (1) citra harian dan mingguan antara bulan September Januari 2011 yang disesuaikan dengan waktu dan lokasi pengamatan sampel lapangan, (2) citra bulanan antara tahun (3 tahun). Citra SPL dan klorofil-a diperoleh dari situs resmi NASA ( (2) Hasil tangkapan dan Upaya Penangkapan Data times series produksi ikan layang (Decapterus spp) dan upaya penangkapan (trip) setiap bulannya antara tahun diperoleh dari

4 36 Pelabuhan Perikanan Samudera (PPS) Kendari. Adapun metode pengumpulan data dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7 Metode pengumpulan data Data Cakupan Data Sumber Data Citra suhu permukaan Komposit bulanan anatar laut dan klorofil-a tahun Harian dan mingguan antara bulan September Suhu permukaan laut dan Klorofil-a Data hasil tangkapan dan upaya penangkapan (trip) Lokasi dan waktu penangkapan 2011 Januari 2012 Harian antara bulan September 2011 Januari 2012 Tahun (bulanan) Harian antara bulan September 2011 Januari 2012 Harian antara bulan September 2011 Januari 2012 Purpose Sampling : pada waktu dan tempat yang sama dengan lokasi penangkapan purse seine Statistik Perikanan Pelabuhan Perikanan Samudera (PPS) Kendari Purpose Sampling : pada waktu dan tempat yang sama dengan lokasi penangkapan purse seine Purpose Sampling : pada waktu dan tempat yang sama dengan lokasi penangkapan purse seine Data pendukung lainnya berupa kondisi umum lokasi penelitian, aktivitas penangkapan dan informasi lain yang terkait dengan topik penelitian diperoleh melalui wawancara dengan nelayan. 3.4 Analisis Data Sebaran suhu permukaan laut dan klorofil-a Data sebaran suhu permukaan laut dan klorofil-a diperoleh dari satelit Aqua MODIS yang telah terkoreksi secara geometrik dan radiometrik, sehingga tidak diperlukan lagi pengolahan algoritma untuk mendapatkan citra sebaran SPL dan klorofil-a. Analisis citra ini menggunakan program ENVI 4.7. Adapun tahapan dalam analisis citra SPL dan klorofil-a mengacu pada Muklis (2008) dan Madjid (2010) sebagai berikut : pemilhan citra, pemotongan dan penajaman citra, simulasi citra, penyebaran dan pemusatan data. (1) Pemilihan citra Citra setelit yang digunakan pada penelitian ini adalah citra satelit Aqua MODIS level 3, pada level ini sudah terkoreksi radiometrik maupun geometrik dengan resolusi 4 km x 4 km. Citra yang dipilih adalah citra bulanan antara tahun

5 dan harian antara bulan September Januari 2012 yang disesuaikan dengan waktu pengamatan lapangan (in-situ). (2) Pengolahan citra Citra satelit Aqua MODIS diolah dengan menggunakan perangkat lunak ENVI 4.7. Citra level 3 ini sudah terolah dalam format HDF (Hierachical Data Format) menjadi konsentrasi suhu permukaan laut dan klorofil-a. Algoritma yang dipakai untuk menghasilkan nilai distribusi suhu permukaan laut (SPL) adalah sebagai berikut (Brown dan Minnet, 1999) : SST = C1+(C2 x T 31 )+ [C3 x (T ) + [C4 x (Sec(θ)-1) x (T )] Keterangan : T 31 dan T 32 = kecerahan temperatur dari kanal 31 dan 32 θ = Sudut zenith Satelit (0,001) C1,C2,C3 dan C4 merupakan konstanta. Algoritma OC3M adalah algoritma yang dipakai dalam pengolahan citra satelit Aqua MODIS untuk menghasilkan konsentrasi klorofil-a. Persamaan algoritma OC3M (O' Reilly et al. 2000) adalah : Keterangan : Ca = Konsetrasi klorofil-a (mg/m 3 ) R = Rasio reflektansi Rrs = Remote sensing reflektansi (3) Pemotongan dan penajaman citra Pemotongan citra dilakukan untuk membatasi ruang lingkup secara spasial agar sesuai dengan area yang diteliti. Hal ini dimaksudkan untuk mempermudah menganalisis fenomena yang terjadi pada area penelitian. Dalam proses ini data yang dimasukkan adalah pixel line awal dan akhir serta nilai lintang/bujur awal dan nilai lintang/bujur akhir. Penajaman citra bertujuan untuk menghilangkan gangguan noise (inherent noise) agar tidak terdapat suatu titik gelap (spotting effect) dan untuk mendapatkan gambar yang jelas dan tegas dari fenomena oseanografi yang terlihat

6 38 pada citra. Penajaman yang digunakan adalah melalui warna sehingga untuk setiap kelas nilai digital yang berbeda diberi warna yang berlainan. (4) Simulasi citra Simulasi citra bertujuan untuk mengetahui pergerakan bulanan SPL dan klorofil-a antara tahun sehingga dapat digunakan dalam memprediksi wilayah penangkapan potensial di Laut Banda setiap bulannya, sedangkan citra harian antara bulan September - Desember 2011 bertujuan melihat kesesuaian antara sebaran SPL dan klorofil-a citra satelit Aqua MODIS dengan hasil pengukuran lapangan selama penelitian. (5) Penyebaran dan pemusatan data Analisis pemusatan dan penyebaran data bertujuan untuk melihat kecenderungan data hasil ekstraksi citra suhu permukaan laut dan klorofil-a antara tahun Adapun rumus yang digunakan yaitu perhitungan nilai tengah (mean) dan standar deviasi (S) (Mattijik dan Jaya, 2006) : 1 x n Keterangan : x : Rataan/Mean n : Ukuran sampel x i : Data ke-i Standar deviasi (S) atau simpangan baku merupakan akar kuadrat dari variance (ragam). Secara matematis rumus standar deviasi, yaitu : n i 1 Xi S 1 n ( x i x) n 1 i 1 2 Keterangan : S = Standart Deviasi (simpangan baku) x = Rataan xi = Data ke-i Uji akurasi citra suhu permukaan laut (SPL) dan klorofil-a satelit AquaMODIS menggunakan persamaan root mean square error (RMSE) mengacu

7 39 pada Muhsoni et al (2009). Uji RMSE mencerminkan perbedaan antara nilai data lapang dengan nilai hasil ekstraksi citra satelit. = ( i j ) 2 Keterangan : Zi = Nilai ekstrkasi citra Zj = Nilai hasil pengukuran lapangan n = Jumlah titik sampel Kriteria yang digunakan untuk menilai tingkat akurasi citra AquaMODIS level 3 mengacu pada Purwadhi (2001), dimana jika nilai RMSE lebih kecil atau sama dengan 1 pixel ( 1) menandakan tingkat akurasi yang baik, sedangkan jika nilai RMSE lebih tinggi dari 1 pixel mengindikasikan tingkat akurasi yang kurang baik Hubungan antara suhu permukaan laut dan klorofil-a terhadap hasil tangkapan Guna mengetahui hubungan antara antara suhu permukaan laut dan klorofil-a terhadap hasil tangkapan ikan layang (Decapterus spp), maka dilakukan analisis regresi sederhana. Keeratan hubungan antara suhu permukaan laut dan klorofil-a terhadap hasil tangkapan ikan layang (Decapterus spp) diketahui berdasarkan nilai koefisien korelasi (r). Nilai koefisien korelasi berkisar antara 1 sampai dengan (-1) dengan tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95%. Adapun makna dari koefisien korelasi (Sarwono, 2008), yaitu : 1) Jika nilai r = 0 maka tidak ada korelasi 2) Jika nilai r = > 0-0,25 menunjukkan korelasi sangat lemah. 3) Jika nilai r = > 0,25-0,50 menunjukkan korelasi cukup. 4) Jika nilai r = > 0,50-0,75 menunjukkan korelasi kuat 5) Jika nilai r = > 0,75-0,99 menunjukkan korelasi sangat kuat 6) Jika nilai r = 1 menunjukkan korelasi sempurna Untuk mengetahui seberapa besar kontribusi suhu permukaan laut dan klorofil-a untuk menduga hasil tangkapan ikan layang (Decapterus spp) diketahui berdasarkan nilai koefisien determinasi (R 2 ) pada tingkat kepercayaan 95%. Analisis ini dilakukan dengan menggunakan program SPSS 17.0.

8 Prediksi daerah penangkapan potensial ikan layang (Decapterus spp) Prediksi daerah penangkapan potensial ikan layang (Decapterus spp) di perairan Kendari dan Laut Banda menggunakan analisis multi criteria analysis (MCA) dengan pendekatan metode skoring. Kategori daerah penangkapan ikan potensial dibagi kedalam 3 kelompok yaitu potensial tinggi, sedang dan kurang potensial. Parameter yang digunakan untuk perairan Kendari meliputi citra suhu permukaan laut mingguan, citra klorofil-a mingguan, fenomena upwelling, thermal front dan catch per unit effort (CPUE) dengan bobot yang sama diberikan kepada setiap parameter yaitu 0,20 atau 20% dengan asumsi bahwa setiap parameter memiliki pengaruh yang sama dalam menentukan daerah penangkapan ikan di perairan Kendari. Parameter yang digunakan dalam penentuan daerah penangkapan ikan di Laut Banda menggunakan nilai rata - rata parameter citra suhu permukaan laut dan klorofil-a bulanan, fenomena upwelling dan thermal front antara tahun Penyusunan peta prediksi daerah penangkapan ikan di Laut Banda kemudian dikelompokkan kedalam 4 musim yaitu musim barat, peralihan barattimur, musim timur dan musim peralihan barat-timur. Nilai pembobotan yang diberikan untuk prediksi daerah penangkapan ikan di Laut Banda pada masing - masing parameter sebesar 0.25 atau 25%, dengan asumsi bahwa parameter suhu permukaan laut, klorofil-a, thermal front dan upwelling, memberikan pengaruh yang sama terhadap pembentukan daerah penangkapan ikan di Laut Banda Produktivitas hasil tangkapan Analisis yang digunakan adalah analisis catch per unit effort (CPUE). berupa data hasil tangkapan dan upaya penangkapan (trip/hauling). Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut (Gulland, 1983) : = h Keterangan : CPUE i = Hasil tangkapan perunit upaya alat tangkap ke-a pada periode ke-t Catch i = Hasil tangkapan alat tangkap ke-a pada periode ke-t (ton) Effort i = Upaya penangkapan alat tangkap ke-a pada periode ke-t

9 41 Hasil analisis CPUE bulanan diperbandingkan dengan data citra rata-rata suhu permukaan laut dan klorofil-a sehingga dapat dilihat keterkaitan dengan sebaran SPL dan klorofil-a satelit Aqua MODIS secara temporal (bulan). Nilai CPUE kemudian dibagi kedalam 3 kategori, yaitu tinggi, sedang dan rendah. Ketentuan yang digunakan berdasarkan tingkat pendapatan nelayan terhadap hasil tangkapan pada setiap fishing ground. Jika pendapatan nelayan memberikan keuntungan, maka tergolong memiliki CPUE tinggi, pendapatan nelayan mengalami impas maka tergolong CPUE sedang, dan jika pendapatan nelayan mengalami kerugian, maka CPUE tergolong rendah. Pemberian skor pada setiap ketegorisasi CPUE selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8 Klasifikasi parameter CPUE sebagai indikator daerah penangkapan ikan No. Nilai CPUE Indikator CPUE Klasifikasi Keuntungan / Skor (kg/hauling) (kg/hauling) hauling Tinggi Untung Sedang Impas Rendah Rugi Suhu permukaan laut dan klorofil-a Kategori suhu permukaan laut (SPL) dibagi kedalam 2 kategori yaitu SPL optimum dan tidak optimum. Setiap kategori diberikan skor tertentu. Kisaran SPL optimum diperoleh berdasaran hasil analisis regresi SPL tterhadap hasil tangkapan ikan layang. Adapun klasifikasi suhu permukaan laut dan pemberian skor dapat dilihat pada Tabel 9. Tabel 9 Klasifikasi parameter suhu permukaan laut sebagai indikator daerah penangkapan potensial ikan layang No. Klasifikasi Suhu Permukaan Laut Skor 1 SPL Optimum 3 3 SPL Tidak Optimum 1. Kategori klorofil-a dibagi kedalam 3 kategori yaitu tinggi, sedang dan rendah (Muhsoni et al, 2009, Prasetyo dan Suwarso, 2010, Zainuddin, 2011). Ketentuannya yaitu jika nilai klorofil-a lebih kecil dari 0,3 mg/m 3 diberi bobot 1, nilai klorofil-a berkisar antara 0, mg/m 3 diberi bobot 2 dan jika klorofil-a berada lebih besar dari 0,75 mg/m 3 diberi nilai 3 (Tabel 10).

10 42 Tabel 10 Klasifikasi parameter klorofil-a sebagai indikator daerah penangkapan potensial ikan layang No. Klasifikasi Klorofil-a Kisaran Klorofil-a (mg/m 3 ) Skor 1 Tinggi X > Sedang 0.30 X Rendah X Sumber : Data Lapangan, DKP. Kab. Pangkep (2009), Muhsoni et al (2009), Prasetyo dan Suwarso (2010), Zainuddin (2011), dimodifikasi Thermal front dan upwelling Analisis thermal front mengacu pada metode yang dikembangkan oleh Cayula dan Cornillon (1992) menggunakan software Marine Geospasial Tools yang diintegtrasikan dengan ArcGIS (Lampiran 14). Sedangkan analisis upwelling mengacu pada Simbolon dan Tadjuddah (2008) yaitu analisis dilakukan terhadap citra SPL dan klorofil-a dengan ketentuan wilayah yang memiliki SPL yang lebih hangat yang dikelilingi oleh SPL yang tinggi serta kandungan konsentrasi klorofil-a yang lebih besar dibandingkan dengan wilayah sekitarnya. Thermal front dan upwelling dianalisis secara spasial dan temporal setiap bulannya antara tahun Alat yang digunakan untuk memudahkan dalam analisis thermal front dan upwelling menggunakan perangkat lunak ArcGIS. Kategori thermal front dibagi kedalam 2, yaitu ada atau tidaknya fenomena thermal front. Ketentuan yang digunakan adalah jika sebuah wilayah terjadi fenomena thermal front diberi skor 3 dan jika tidak terjadi diberi skor 1 (Tabel 11). Tabel 11 Klasifikasi parameter thermal front sebagai indikator daerah penangkapan ikan No. Klasifikasi Thermal Front Skor 1 Terjadi 3 2 Tidak Terjadi 1 Ketentuan yang digunakan dalam menilai ada atau tidaknya fenomena upwelling sama dengan ketentuan yang digunakan dalam menilai thermal front. Kategori dibagi kedalam 2, yaitu ada atau tidaknya upwelling. Klasifikasi parameter upwelling dan pemberian skor dapat dilihat pada Tabel 12.

11 43 Tabel 12 Klasifikasi parameter upwelling sebagai indikator daerah penangkapan ikan No. Klasifikasi Upwelling Skor 1 Terjadi 3 2 Tidak Terjadi Standarisasi Nilai Indikator Daerah Penangkapan Ikan Persamaan yang digunakan untuk nilai masing-masing pada lokasi pengamatan (perairan Kendari dan Laut Banda) menggunakan metode distribusi frekuensi. Guna memudahkan dalam proses analisis daerah penangkapan ikan potensial di perairan Kendari dan Laut Banda maka digunakan fasilitas analysis spatial pada perangkat lunak ArcGIS. Adapun tahapan penentuan nilai selang kelas setiap kategori DPI adalah sebagai berikut : 1) Menentukan banyaknya kelas yang dikehendaki. Dalam penelitian ini jumlah kelas yang digunakan terbagi dalam 3 kelas, yaitu DPI potensial tinggi (kelas pertama), DPI potensial sedang (kelas kedua), dan DPI kurang potensial (kelas ketiga). 2) Menghitung selang tiap-tiap parameter diperoleh dari jumlah perkalian nilai maksimum dari tiap bobot dan skor dikurangi jumlah perkalian nilai minimumnya yang kemudian dibagi dengan jumlah klasifikasi DPI. Persamaan matematis sebagai berikut (Pasek (2007) vide Sengaji dan Nababan, 2009) : =. max. / Keterangan : L = Selang nilai setiap kelas klasifikasi DPI n = Jumlah klasifikasi DPI (3) 3) Setelah diperoleh nilai selang, selanjutnya dilakukan penjumlahan hasil perkalian antara bobot dan skor dari masing-masing parameter yang diamati pada setiap posisi pengamatan menggunakan persamaan (Pasek, 2007 vide Sengaji dan Nababan, 2009)

12 44 = Keterangan : N p : Nilai pada posisi pengamatan ke-p B ip : Bobot pada setiap parameter DPI (SPL, klorofil-a, thermal front, dan upwelling ke-i posisi pengamatan ke-p S ip : Skor pada setiap parameter DPI ke-i posisi pengamatan ke-p 4) Total nilai penjumlahan hasil perkalian bobot dan skor dari masing-masing parameter pada setiap lokasi pengamatan disesuaikan dengan nilai selang pada masing-masing klasifikasi DPI sehingga diperoleh kelas kesesuaian DPI pada setiap posisi pengamatan.