SISTEM INFORMASI PENGKAJIAN STOK IKAN (STUDI KASUS : IKAN KURISI

Transkripsi

1 SISTEM INFORMASI PENGKAJIAN STOK IKAN (STUDI KASUS : IKAN KURISI Nemipterus japonicus, Bloch 1791 DI PERAIRAN SELAT SUNDA YANG DIDARATKAN DI PPP LABUAN, PANDEGLANG, BANTEN) PRECIA ANITA ANDANSARI SKRIPSI DEPARTEMEN MANAJEMEN SUMBERDAYA PERAIRAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012

2 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini menyatakan bahwa skripsi saya yang berjudul: Sistem Informasi Pengkajian Stok Ikan (Studi Kasus : Ikan Kurisi Nemipterus japonicus, Bloch 1791 di Perairan Selat Sunda yang Didaratkan Di PPP Labuan, Pandeglang, Banten) adalah benar merupakan hasil karya sendiri. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam bentuk daftar pustaka di bagian akhir skripsi ini. Bogor, Agustus 2012 Precia Anita A. C ii

3 RINGKASAN Precia Anita Andansari. C Sistem Informasi Pengkajian Stok Ikan (Studi Kasus : Ikan Kurisi Nemipterus japonicus, Bloch 1791 di Perairan Selat Sunda yang Didaratkan Di PPP Labuan, Pandeglang, Banten). Di bawah Bimbingan Rahmat kurnia dan Achmad Fahrudin Pengelolaan perikanan membutuhkan suatu informasi yang mendasar agar pengambilan keputusan dalam pengelolaan efektif dan efisien. Salah satu informasi yang dibutuhkan yaitu mengenai aspek biologi (pengkajian stok ikan). Namun saat ini masih minimnya sistem informasi mengenai perikanan terutama mengenai aspek biologi (pengkajian stok ikan) akan berakibat pada kesalahan dalam perencanaan pengelolaan perikanan (Tangke 2010). Oleh karena itu diperlukannya sistem informasi mengenai aspek biologi (pengkajian stok ikan) untuk dapat mengurangi masalah tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan suatu program informasi CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) mengenai pengkajian stok ikan. Program ini dirancang sebagai aplikasi perangkat lunak (software) berbasis Windows dan desktop yang dikembangkan menggunakan Microsoft Visual Studio 2010 dengan bahasa pemrograman C#, XML sebagai DBMS (Database Managament System) dan Microsoft Expression Blend 4 sebagai perangkat lunak untuk desain tampilan. Data hasil penelitian Rahayu 2012 yang berjudul kajian stok sumberdaya Ikan Kurisi (Nemipterus japonicus, Bloch 1791) di Perairan Selat Sunda yang didaratkan di PPP Labuan, Pandeglang, Banten) dan data dari Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Banten yang digunakan dalam uji coba program CIAFISH. Program CIAFISH bertujuan untuk mengetahui parameter hubungan panjang berat, sebaran frekuensi panjang, nilai K, L, dan t 0, mortalitas, laju eksploitasi dan model surplus produksi (MSY, Fmsy, dan TAC). Untuk pengolahan data hubungan panjang berat menggunakan analisis hubungan panjang berat w = al b, sebaran frekuensi panjang dengan membuat diagram batang dari selang kelas panjang (sumbu x) dan frekuensi panjang (sumbu y), nilai K, L. t0 dengan menggunakakan model Ford Walford, mortalitas penangkapan dengan menggunakan estimasi nilai Z model Beverton and Holt, serta surplus produksi dengan menggunakan analisis Schaefer dan Fox. Tahap dalam pengembangan sistem ini mengikuti siklus pengembangan sistem model Waterfall (Stair & George 2010) yaitu tahap investigasi, analisis, desain, implementasi, uji coba dan perawatan. Tahap investigasi merupakan tahap pengembangan sistem dimana masalah dan peluang diidentifikasi dan dipertimbangkan (Stair & George 2010). Tahap analisis dengan merancang komponen sistem (masukan, proses dan keluaran). Tahap ini dilakukan dengan menyusun algoritma dan diagram alir. Tahap desain terdiri dari sistem masukan, proses, keluaran, tampilan pengguna dan menunjukkan bagaimana komponen saling berhubungan (Stair & George 2010). Tahap implementasi dimana sistem yang telah dirancang diimplementasikan kedalam bahasa pemrograman. Tahap uji coba dan perawatan dilakukan untuk mengetahui apakah program sudah berjalan dengan baik dan sesuai tidak dengan apa yang diharapkan. Pengujian pada program ini dilakukan iii

4 dengan pengujian kotak hitam (black box). Pengujian kotak hitam didasarkan pada analisis spesifikasi program tanpa mengacu pada internal program. Perawatan dilakukan ketika sistem informasi sudah dioperasikan. Pada tahapan ini dilakukan proses pemantauan, evaluasi dan perubahan (perbaikan) bila diperlukan. Program CIAFISH memiliki desain interface terdiri dari lima menu utama yaitu form pertumbuhan, model surplus produksi, bantuan, deskripsi aplikasi dan tentang pengembang. Hasil uji coba program menunjukkan program CIAFISH memiliki Keunggulan yaitu kemudahan dalam menyimpan dan mengelola data, penulusuran informasi dilakukan dengan cepat dan mudah, tampilan program yang interaktif, informatif serta user friendly. Kekurangannya adalah belum tersedianya sarana untuk mencetak laporan berdasarkan informasi yang ditampilkan ke mesin pencetak (printer). Pengembangan program CIAFISH sebagai media analisis aspek pengkajian stok ikan yang memberikan informasi secara terpadu dan dapat dijadikan acuan dalam pengelolaan perikanan. Pengembangan program CIAFISH secara terus menerus sangat diharapkan guna menyempurnakan program ini. iv

5 SISTEM INFORMASI PENGKAJIAN STOK IKAN (STUDI KASUS : IKAN KURISI Nemipterus japonicus, Bloch 1791 DI PERAIRAN SELAT SUNDA YANG DIDARATKAN DI PPP LABUAN, PANDEGLANG, BANTEN) PRECIA ANITA ANDANSARI C Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Perikanan pada Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan DEPARTEMEN MANAJEMEN SUMBERDAYA PERAIRAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012

6 PENGESAHAN SKRIPSI Judul Skripsi Nama Mahasiswa Nomor Induk Program Studi : Sistem Informasi Pengkajian Stok Ikan (Studi Kasus : Ikan Kurisi Nemipterus japonicus, Bloch 1791 di Perairan Selat Sunda yang Didaratkan Di PPP Labuan, Pandeglang, Banten) : Precia Anita Andansari : C : Manajemen Sumberdaya Perairan Menyetujui: Pembimbing I, Pembimbing II, Dr. Ir. Rahmat Kurnia, M. Si NIP Dr. Ir. Achmad Fachrudin, M.Si NIP Mengetahui, Ketua Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan Dr. Ir. Yusli Wardiatno, M. Sc NIP Tanggal Lulus : 25 Juli 2012

7 PRAKATA Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena berkat rahmat yang diberikan-nya penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul Sistem Informasi Pengkajian Stok Ikan (Studi Kasus : Ikan Kurisi Nemipterus japonicus, Bloch 1791 di Perairan Selat Sunda yang Didaratkan Di PPP Labuan, Pandeglang, Banten). Skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana pada Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada semua pihak yang memberikan masukan dan arahan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Namun demikian, penulis mengharapkan bahwa hasil penelitian ini dapat bermanfaat untuk berbagai pihak. Bogor, Agustus 2012 Penulis vii

8 UCAPAN TERIMA KASIH Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada: 1. Dr. Ir. Rahmat Kurnia, M.Si selaku dosen pembimbing I dan pembimbing akademik yang banyak memberikan bimbingan serta masukan dan arahan selama penulis menempuh pendidikan di Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan hingga pelaksanaan penelitian dan penyusunan skripsi. 2. Dr. Ir. Achmad Fachrudin, M.Si selaku dosen pembimbing II yang telah banyak memberikan bimbingan, masukan, dan saran selama pelaksanaan penelitian dan penyusunan skripsi. 3. Dr. Ir M. Mukhlis Kamal M.Sc dan Ir. Agustinus M. Samosir M.Phil selaku dosen penguji tamu dan Ketua Komisi Pendidikan S1 yang telah memberikan masukan dan saran yang sangat berarti untuk penulis. 4. Seluruh dosen MSP yang telah memberikan ilmu, pengalaman dan saran selama perkuliahan. 5. Seluruh staf Tata Usaha MSP serta seluruh civitas MSP atas bantuan dan dukungan yang telah diberikan kepada penulis. 6. Keluarga tercinta; Papah (Sugiyanto), Ibu (Endang Asri B.), Kakak (Krisna) atas doa, kasih sayang, semangat, perhatian, kesabaran dan dukungan baik moril maupun materiil kepada penulis selama ini. 7. Abdul Qifli Sangadji dan Oki Maulana yang telah membimbing dalam pembuatan program CIAFISH. 8. Bapak Masudin Sangadji atas saran dan dukungannya. 9. Teman seperjuangan penelitian tim Labuan: Eni, Doni, Ayu, Ria, Rena, Yuli, Jaun, Rizal, Tilana, Elfrida, Rina, Icha, Rani, Ami, Dila, dan Hilda. 10. Teman-teman MSP 45 : Eni Mega, Rani Nuraisah, Gita Rahmawati dan teman-teman lain yang tidak bisa disebutkan satu per satu. 11. De Bungsu : Nimas U. Wening M, Indah MP, Dea U. 12. Teman-teman kost Harmoni-2 : Sausan, Ebi, Anggi, Dini, Ai, Tira, Ismi 13. Keluarga Besar HISPAN1C, CENTURY, BEM FPIK Kabinet Penakluk Samudera dan Kabinet Ekspansi Biru : Asep, Udoh, Aldilla dan Jihan, Ka Topik dan Casti H viii

9 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Tangerang pada tanggal 25 Februari 1990 dari pasangan Bapak Sugiyanto dan Ibu Endang Asri Bunyani. Penulis merupakan putri kedua dari dua bersaudara. Penulis memulai pendidikannya di Taman Kanak- Kanak Fajar (1996), SDN Jombang 1 (2002), SMP Negeri 3 Ciputat (2005), SMA Negeri 1 Ciputat (2008). Ditahun 2008 penulis melanjutkan pendidikannya di Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI (Undangan Seleksi Masuk IPB) pada program sarjana Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Semasa di IPB penulis aktif berorganisasi di Century (Center of entrepreneurship for youth) sebagai sekertaris divisi Promotion and Marketing tahun , BEM-C sebagai sekertaris divisi BEST ( ) dan sekertaris umum ( ). Penulis juga pernah menjadi Asisten Luar Biasa untuk Mata Kuliah Ikhtiologi ( ) dan Metode Penarikan Contoh ( ). Untuk menyelesaikan sudi di Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, penulis menyusun skripsi yang berjudul Sistem Pengkajian Stok Ikan (Studi Kasus : Ikan Kurisi Nemipterus japonicus, Bloch 1791 di Perairan Selat Sunda yang Didaratkan Di PPP Labuan, Pandeglang, Banten). ix

10 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Manfaat TINJAUAN PUSTAKA Kondisi PPP Labuan, Banten Sumberdaya Ikan Ikan Kurisi (Nemipterus japonicus) Sebaran Frekuensi Panjang Pertumbuhan Hubungan Panjang-Berat Nilai L, K, dan t Mortalitas dan Laju Eksploitasi Model Surplus Produksi Sistem Informasi Perikanan Sistem Penunjang Keputusan Pengembangan Sistem Microsoft.NET Framework Bahasa Pemrograman C# Basis Data XML METODOLOGI Waktu dan Lokasi Penelitian Alat dan Bahan Pengumpulan Data Rancangan Penelitian Tahap Investigasi Tahap Analisa Tahap Desain Tahap Implementasi Tahap Uji Coba dan Perawatan HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Pengembangan Sistem Tahap Investigasi Tahap Analisis xii xiii xiv x

11 4.1.3 Tahap Desain Tahap Implementasi Tahap Uji Coba dan Perawatan CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) Pengkajian Stok Ikan Kurisi Rencana Pengelolaan Perikanan Stok Ikan Kurisi KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xi

12 DAFTAR TABEL Halaman 1. Analisa sistem Tahap investigasi dari CIAFISH Tabel Pertumbuhan Tabel Model Surplus Produksi Perbandingan Informasi Hasil Olahan Hubungan Panjang dan Perbandingan nilai b di berbagai lokasi Perbandingan Informasi Hasil Olahan Sebaran Frekuensi Panjang Ikan Kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 Menggunakan Ms. Excel dengan CIAFISH Perbandingan Informasi Hasil Olahan Nilai K, L, t0 Ikan Kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 Menggunakan FiSAT dan Ms.Excel dengan CIAFISH Perbandingan Informasi Hasil Olahan Nilai Mortalitas dan Laju Eksploitasi Ikan Kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 menggunakan Ms.Excel dengan CIAFISH Perbandingan Informasi Hasil Olahan Model Surplus Produksi Ikan Kurisi Nemipterus japonicus oleh Rahayu 2012 menggunakan Ms.Excel dengan CIAFISH xii

13 DAFTAR GAMBAR Halaman 1. Kerangka pemikiran Ikan Kurisi Nemipterus japonicus Siklus Pengembangan Sistem dalam Model Waterfall Skema perancangan sistem analisa dan informasi akan aspek pertumbuhan, laju mortalitas, dan model surplus produksi Diagram alir input, proses, dan output dari form pertumbuhan dan model surplus produksi Skema desain menu dengan sub menu sistem Tampilan Awal Program Tampilan saat new file Tampilan Form Pertumbuhan a. Tampilan form input b. Tampilan data dari form input yang dimasukkan ke Tabel Tampilan Untuk Mengubah Data Tampilan ketika Data di Hapus a. Tampilan Tabel T b. Tampilan Informasi Hubungan Panjang Berat a Tampilan Informasi Sebaran Frekuensi Panjang b. Tampilan Informasi nilai K, L, t 0, mortalitas tangkapan, dan laju eksploitasi Tampilan Saran Pengelolaan Tampilan untuk simpan data Tampilan Form Model Surplus Produksi Tampilan informasi f msy, MSY, TAC, R Tampilan Saran Pengelolaan dari Model Surplus Produksi Tampilan Menu Bantuan Tampilan Menu Deskripsi Aplikasi Tampilan Menu Tentang Pengembang xiii

14 DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1. Alat dan bahan yang digunakan selama melakukan penelitian Struktur Basis Data Pertumbuhan dan Model Surplus Produksi Listing Program CIAFISH xiv

15 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia mempunyai perairan laut seluas 5,8 juta km 2 dan mencapai hampir 70 persen dari total luas wilayahnya (KADIN Indonesia 2011). Wilayah laut yang luas ini menyimpan banyak potensi sumber daya perikanan yang merupakan komoditas perikanan laut primadona untuk dimanfatkan. Salah satu daerah di Indonesia yang memiliki potensi dalam hal perikanan tangkap yaitu Kabupaten Pandeglang, Provinsi Banten, yang terletak di ujung bagian barat Pulau Jawa dan berhadapan langsung dengan Selat Sunda dan Samudera Hindia. Laut Jawa dan Selat Sunda termasuk ke dalam Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP) Utara Jawa dan Selat Sunda dengan potensi lestari sebesar 847,515 ribu ton pertahun (Rakhmania 2008). Salah satu Pelabuhan Perikanan Pantai (PPP) di Kabupaten Pandeglang yaitu PPP Labuan yang terletak di lokasi strategis dengan daerah-daerah penangkapan ikan yang potensial di perairan Selat Sunda dan Samudera Hindia, serta kedekatannya dengan pasar-pasar penting terutama Daerah Khusus Ibu kota (DKI) Jakarta. Salah satu jenis ikan yang didaratkan di PPP Labuan ialah ikan kurisi dari famili Nemipteridae. Ikan tersebut menempati urutan ketiga terbanyak dari hasil tangkap ikan demersal yang didaratkan di PPP Labuan Banten yaitu sebesar 14 % (Ditjen-Tangkap KKP 2010 in Rahayu 2012). Pemanfaatan akan potensi sumberdaya laut tersebut harus didasari pada prinsip pengelolaan sumberdaya alam yaitu bagaimana memanfaatkan sumberdaya tersebut dengan memperhatikan kelestariannya agar tetap terjaga sehingga dapat dimanfaatkan secara terus menerus dan dapat dinikmati oleh generasi yang akan datang. Pengelolaan perikanan membutuhkan suatu analisis dan informasi mendasar, terencana dengan benar dan terstruktur agar pengambilan keputusan dalam pengelolaan tersebut lebih efektif dan efisien. Menurut Widodo & Suadi 2006 bahwa dalam perumusan program pengelolaan perikanan dibutuhkan suatu informasi salah satunya yaitu informasi mengenai aspek biologi dari setiap perikanan. Aspek biologi perikanan dalam hal ini berkisar tentang ilmu pengkajian stok dari spesies tertentu yang sedang dikaji.

16 2 Aspek biologi sering digunakan dalam penyusunan model pengelolaan perikanan karena dapat menggambarkan karakteristik dari stok ikan. Seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin maju, namun masih minimnya analisis dan informasi perikanan memungkinkan terjadinya kesalahan dalam perencanaan pengelolaan perikanan. Penulis berinisiatif untuk mengembangkan sebuah sistem informasi yang mendasar mengenai pengkajian stok ikan secara terpadu. Program ini bernama CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries). Hasil rancangan ini nantinya akan memudahkan dalam analisis pengkajian stok ikan. 1.2 Perumusan Masalah Sistem analisis dan informasi yang ada saat ini masih minim dan belum tertata dengan rapi. Hal ini diperkuat oleh pernyataan Tangke 2010 bahwa Tantangan dalam pengembangan usaha perikanan di Indonesia adalah lemahnya sistem basis data dan sistem informasi perikanan yang berpengaruh terhadap akurasi dan ketepatan waktunya, kelemahan ini dapat mengakibatkan salah perencanaan akan berakibat pada kegagalan usaha. Salah satunya yaitu sistem analisis dan informasi akan pengkajian stok ikan yang masih minim dan belum terpadu. Microsoft Excel dan FiSAT merupakan salah satu contoh sistem analisis dan informasi akan pengkajian stok ikan yang umum digunakan. Namun sistem tersebut memiliki kekurangan dalam penggunaannya. 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

17 3 informasi akan pengkajian stok ikan yang menjadi dasar pertimbangan pengelolaan perikanan. Berikut Gambar 1 disajikan kerangka pemikiran dari penelitian ini. Perencanaan pengelolaan perikanan membutuhkan sistem analisis dan informasi yang mendasar akan pengkajian stok ikan Masih minimnya sistem analisis dan informasi mengenai pengkajian stok ikan secara terpadu Sistem yang ada kurang user friendly dan belum terpadu Diperlukannya sistem analisis dan informasi akan pengkajian stok ikan secara efisien dan terpadu 1. Pertumbuhan (hubungan panjang dan berat, sebaran frekuensi panjang, nilai K, L, t0) 2. Mortalitas 3. Laju eksploitasi 4. Model surplus produksi instansi terkait perikanan masyarakat umum akademisi Gambar 1. Kerangka pemikiran 1.3 Tujuan Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem analisis dan informasi biologi yang terpadu akan hubungan panjang berat, sebaran frekuensi panjang, nilai K, L, t 0, nilai mortalitas, laju eksploitasi dan model surplus produksi.

18 4 1.4 Manfaat Manfaat yang didapat dengan dikembangkannya program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) adalah sebagai berikut: a. Memudahkan dalam analisis pengkajian stok ikan b. Aplikasi ini dapat digunakan oleh instansi terkait perikanan, akademisi, maupun peneliti c. Informasi dari analisis pengkajian stok ikan tersebut dapat digunakan sebagai dasar penunjang keputusan dalam pengelolaan perikanan

19 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kondisi PPP Labuan, Banten Letak Geografis Provinsi Banten berada antara 5 o 7'50" 7 o 1'11" LS dan 105 o 1'11" 106 o '7 12" BT, dengan luas wilayah 9.160,70 Km 2. Wilayah terluas adalah Kabupaten Pandeglang dengan luas 3.746,90 Km 2. Di bagian Utara, wilayah Provinsi Banten berbatasan dengan Laut Jawa. Batas sebelah Barat adalah Selat Sunda, sebelah Timur adalah Samudera Hindia dan batas sebelah Timur adalah Provinsi Jawa Barat. Provinsi Banten dikelilingi oleh laut, oleh karena itu memiliki sumber daya laut yang potensial. Salah satunya yaitu berada di daerah Labuan, Kabupaten Pandeglang, Banten ( Pelabuhan Perikanan Pantai (PPP) Labuan berada di sebelah Utara Kabupaten Pandeglang, dan terletak di Desa Teluk, Kecamatan Labuan (Anonymous 2000 in Rakhmania 2008). Volume produksi hasil tangkapan didaratkan di PPP Labuan pada tahun 2005 adalah 2.150,2 ton yang merupakan produksi PPP terbesar dibanding PPP-PPP lainnya di Kabupaten Pandeglang; yaitu sekitar 71,4% dari jumlah volume produksi hasil tangkapan Kabupaten Pandeglang. Nilai produksi PPP ini juga tertinggi diantara PPP-PPP lainnya pada tahun yang sama yaitu sebesar Rp ,8 juta atau sekitar 82,3% dari jumlah nilai produksi hasil tangkapan kabupaten ini (Rakhmania 2008). 2.2 Sumberdaya Ikan Sumberdaya adalah sesuatu yang berguna dan bernilai pada kondisi kita menemukannya. Secara umum sumberdaya alam dikelompokkan menjadi tiga bagian yaitu (1) sumberdaya alam yang tidak dapat diperbaharui dengan contohnya adalah barang-barang tambang (minyak bumi dan batu bara), (2) sumberdaya alam mengalir dengan contohnya adalah energi matahari dan gelombang laut, dan (3) sumberdaya alam yang dapat diperbaharui dengan contohnya adalah hutan dan ikan (Randal 1987 in Ruslan 2005). Ikan termasuk kelompok ketiga sebagai sumberdaya alam yang dapat diperbaharui. Sifat kelompok ini apabila telah dipanen masih akan tumbuh

20 6 kembali dalam waktu dan dengan kecepatan tertentu. Sifatnya dapat diperbaharui. Tetapi juga punya batas, apabila eksploitasi melebihi batas maksimum, maka perkembangan dan pertumbuhan akan terganggu dan akan mengakibatkan kepunahan. Jadi dalam usaha eksploitasi diperlukan manajemen yang bijaksana (Muzakir 2008). Potensi sumberdaya perikanan terdiri dari sumberdaya perikanan tangkap, budidaya pantai (tambak), budidaya laut, dan bioteknologi kelautan (Dahuri 2001 in Tangke 2010). Potensi perikanan laut sesungguhnya merupakan asset yang sangat besar bagi pertumbuhan ekonomi Indonesia namun masih belum banyak yang digarap secara optimal karena informasinya belum ditempatkan dalam suatu sistem basis data yang terpadu sehingga menyulitkan dalam pencariannya (Tangke 2010). Salah satu sifat sumberdaya ikan adalah sangat dinamis yang dapat berubah dengan cepat sesuai dengan ruang dan waktu dan dengan kondisi lautan yang sangat luas, maka untuk pengelolaan sumberdaya ikan diperlukan informasi yang lebih spesifik baik secara temporal maupun secara spasial. Masih banyak informasi mengenai sumberdaya perikanan yang belum tersedia misalnya dimana ikan berada, kapan, jenis apa saja, berapa banyak, daerah mana yang belum dimanfaatkan, bagaimana pengaruh kondisi oseanografi terhadap sumberdaya dan sebagainya (Tangke 2010). 2.3 Ikan Kurisi (Nemipterus japonicus) Klasifikasi ikan kurisi menurut FAO (2001) in Rahayu (2012) adalah sebagai berikut : Filum : Chordata Sub filum : Vertebrata Super kelas : Osteichthyes Kelas : Actinopterygii Sub Kelas : Actinopterygii Super ordo : Acanthopterygii Ordo : Perciformes Sub ordeo : Percoidei

21 7 Family : Nemipteridae Genus : Nemipterus Spesies : Nemipterus japonicus (Bloch 1791) Nama Internasional : Japanese threadfine bream Nama Indonesia : Kurisi Ciri-ciri umum ikan kurisi menurut Russel 1990 in Fitriyanti 2000 antara lain sirip dada sangat panjang yaitu 1,0-1,3 kali panjang kepala dan hampir mencapai sirip dubur, sirip perut cukup panjang dan hampir mencapai anus. Sirip ekor menyerupai garpu dengan bagian cuping sirip ekor lebih panjang dari bagian bawah dan membentuk filamen yang cukup panjang. Terdapat 4-5 gigi taring yang kecil pada bagian anterior rahang atas. Warna ikan pada bagian atas merah muda dan keperakan dibawahnya, bagian atas kepala di belakang mata berwarna keemasan, serta mempunyai garis berwarna kuning di sepanjang tubuh yang dimulai dari belakang kepala sampai dasar sirip ekor. Berikut Gambar 2 disajikan gambar ikan kurisi (Nemipterus japonicus). Gambar 2. Ikan Kurisi Nemipterus japonicus Sumber : Ikan kurisi merupakan ikan demersal, namun ada juga yang hidup di dasar dan kolom air pada saat matahari terbenam. Ikan kurisi merupakan hewan karnivora. Makanan ikan ini terdiri dari ikan kecil, crustacea, molusca (terutama cephalopoda), polychaeta dan echinodermata (De Bruin et al. In Fitriyanti 2000). Berdasarkan penelitian yang terdahulu dapat diketahui bahwa pola pertumbuhan ikan kurisi adalah alometrik negatif dengan b = (Raeisi et al. 2012). Untuk

22 8 ukuran pertama kali matang gonad ikan kurisi Nemipterus japonicus menurut Kizhakudan (2008) sebesar 141 mm. 2.4 Sebaran Frekuensi Panjang Metode pendugaan pertumbuhan berdasarkan data frekuensi panjang sering digunakan jika metode lain seperti metode penentuan umur tidak dapat dilakukan (Sparre and Venema 1999). Menurut Pauly 1983 in Sinaga 2010 bahwa hasil dari pengukuran panjang ikan yang dijadikan contoh dan analisa dengan benar dapat menduga parameter pertumbuhan yang digunakan dalam pendugaan stok spesies tunggal. Parameter pertumbuhan tersebut diantaranya kelompok ukuran ikan yang penentuannya didasarkan pada frekuensi panjang individu dalam suatu spesies dengan kelompok umur yang sama akan bervariasi mengikuti sebaran normal (Effendie 2005) dan untuk melihat komposisi tangkapan. Setelah komposisi umur diketahui melalui analisis frekuensi panjang, maka parameter pertumbuhan, mortalitas penangkapan dan laju eksplotasi dapat ditentukan dengan metode-metode estimasi yang sesuai (Syakila 2009). Boer 1996 bahwa 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. Selain itu 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) 2.5 Pertumbuhan Pertumbuhan suatu individu merupakan pertambahan ukuran panjang atau berat dalam suatu waktu (Effendie 2005). Sedangkan menurut Affandi 2002 bahwa pengertian pertumbuhan populasi merupakan proses perubahan jumlah individu atau biomasa pada periode waktu tertentu. Secara umum pertumbuhan ikan dipengaruhi oleh faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal pada umumnya faktor yang sukar dikontrol diantaranya yaitu keturunan (genetik), jenis

23 9 kelamin, umur, parasit dan penyakit. Namun faktor eksternal yang mempengaruhi pertumbuhan diantaranya makanan dan suhu perairan (Effendie 2005). Pentingnya pendugaan pertumbuhan dalam dinamika populasi yaitu laju pertumbuhan mempengaruhi kapan ikan pertama kali bertelur (kematangan), rekruitment, komposisi umur stok dan mortalitas (Aziz 1989). Effendie 2005 mengatakan pola pertumbuhan ikan terdiri atas isometrik dan allometrik. Isometrik adalah pertumbuhan pada ikan yang terjadi terus menerus dimana penambahan berat proporsional terhadap perubahan panjang. Sedangkan allometrik adalah pertambahan berat tidak proposional terhadap perubahan panjang. 2.6 Hubungan Panjang-Berat Analisis hubungan panjang dengan berat bertujuan untuk mengetahui pola pertumbuhan ikan di alam yang selanjutnya akan berguna bagi kegiatan pengelolaan perikanan (Ricker 1975 in Effendie 2005). Dari pola pertumbuhan akan dihasilkan nilai regresi antara panjang dengan berat serta akan didapatkan nilai a dan b. Apabila nilai b=3 disebut pola pertumbuhan isometrik yaitu pertumbuhan panjang dengan berat sebanding. Ketika b <3 ditafsirkan bahwa pertambahan beratnya tidak secepat pertambahan panjang (pola pertumbuhan allometrik negatif) dan sebaliknya b> 3 ditafsirkan bahwa pertambahan beratnya lebih cepat dibandingkan pertambahan panjangnya yang disebut pola pertumbuhan allometrik positif (Effendie 2005). Raesi et al mengatakan bahwa nilai b dapat menggambarkan bentuk tubuh. 2.7 Nilai L, K, dan t 0 Persamaan pertumbuhan Von Bertalanffy 1938 in Aziz 1989 adalah satu dari kebanyakan model yang digunakan secara luas untuk menduga panjang atau berat ikan pada titik waktu mendatang. 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

24 10 persamaan Von Bartalanffy (Aziz 1989). L yaitu nilai rata-rata panjang ikan yang sangat tua. 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 panjang asimtotiknya (Spare & Venema 1999). 2.8 Mortalitas dan Laju Eksploitasi Laju mortalitas total (Z) adalah penjumlahan laju mortalitas alami (M) dan laju mortalitas penagkapan (F). Mortalitas alami yaitu mortalitas yang terjadi karena berbagai sebab selain penangkapan seperti pemangsaan, penyakit, stres pemijahan, kelaparan dan usia tua (Sparre & Venema 1999). Nilai laju mortalitas alami berkaitan dengan nilai parameter pertumbuhan Von Bartalanffy yaitu K dan L. Ikan yang pertumbuhannya cepat (nilai k tinggi) mempunyai nilai M tinggi dan sebaliknya. Nilai M berkaitan dengan L karena pemangsa ikan besar lebih sedikit dari ikan kecil. Sedangkan mortalitas penangkapan yaitu mortalitas yang terjadi akibat adanya aktivitas penangkapan. 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). Laju eksploitasi (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). Menurut Pauly 1984 in Sinaga 2010 bahwa menduga stok yang dieksploitasi optimum, laju eksploitasi (E) sama dengan 0.5. Semakin tinggi tingkat eksploitasi di suatu daerah maka mortalitas penangkapannya semakin besar (Lelono 2007 in Syakila 2009).

25 Model Surplus Produksi Pengkajian stok mencakup suatu estimasi tentang jumlah atau kelimpahan (abundance) dari sumberdaya. Selain itu, mencakup pula pendugaan terhadap laju penurunan sumberdaya yang diakibatkan oleh penangkapan serta sebab-sebab lainnya, dan mengenai berbagai tingkat laju penangkapan atau tingkat kelimpahan stok yang dapat menjaga dirinya dalam jangka panjang (Widodo & Suadi 2006). Pada prinsipnya kelestarian sumberdaya akan terjamin jika jumlah volume ikan yang ditangkap sama dengan jumlah ikan akibat pertumbuhan populasi. Konsep ini kemudian berkembang menjadi model pengelolaan perikanan tangkap yang disebut model surplus produksi. Hal tersebut bertujuan untuk induk-induk berkembang biak secara alamiah (Susilo 2009). Model surplus produksi merupakan model-model stok tunggal yang dikarakteristikkan tidak memerlukan data struktur umur namun menggunakan hasil tangkapan dan upaya penangkapan (Aziz 1989). Tujuan penggunaan model surplus produksi untuk meningkatkan upaya optimum ( effort MSY atau f msy ), yaitu upaya 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) (Sinaga 2011). Jumlah tangkapan yang diperbolehkan (JTB/TAC) adalah 80% dari potensi maksimum lestarinya (MSY) (Susilo 2009) Sistem Informasi Perikanan Sistem dapat didefinisikan sebagai kesatuan elemen yang saling terkait (Rochim 2002). Elemen-elemen tersebut saling berhubungan dan bekerja bersama untuk mencapai tujuan bersama dengan menerima input/masukan serta menghasilkan output/keluaran dalam proses yang terjadi (O Brien 2008). Komponen-komponen atau fungsi dasar dari sistem menurut O Brien 2008 diantaranya : input/masukan, proses, output/keluaran. Informasi memiliki arti data yang telah diolah/terorganisir sehingga memiliki arti dan nilai bagi penerima informasi (Stair 1992). Informasi

26 12 merupakan hasil dari pengolahan data dalam suatu bentuk yang lebih berguna bagi penerimanya dan menggambarkan suatu kejadian nyata yang digunakan untuk pengambilan keputusan. Sumber dari informasi adalah data yang merupakan bentuk yang masih mentah (belum dapat bercerita banyak) sehingga perlu diolah lebih lanjut melalui suatu model. Data tersebut akan ditangkap sebagai input/masukan (Andayati 2010). Pengertian dari sistem dan informasi dapat digabungkan menjadi sekelompok elemen yang saling berhubungan, bekerja bersama untuk mencapai tujuan bersama dengan menerima input/masukan berupa data serta menghasilkan output/masukan berupa informasi dalam proses transformasi yang teratur. Komponen sistem informasi menurut Stair 1992 dalam bukunya Principle of Information Systems a Managerial Approach diantaranya : hardware/perangkat keras, software/perangkat lunak, database, jaringan, prosedur dan manusia. Sistem informasi perikanan Indonesia pada dasarnya berfungsi sebagai infrastruktur informasi yang dapat digunakan untuk memecahkan berbagai permasalahan dan juga mengakomodir semua tujuan yang diharapkan. Sistem ini diharapkan dapat memberikan informasi yang berbasis multimedia kepada penggunanya (Tangke 2010). Pembentukan sistem informsi perikanan memerlukan informasi perikanan. Informasi perikanan yang diperlukan dikelompokkan dalam informasi perikanan tangkap dan informasi perikanan budidaya. Informasi perikanan tangkap yang diperlukan meliputi: (1) distribusi spasial dan temporal jenis-jenis sumberdaya perikanan, (2) potensi lestari setiap jenis sumberdaya perikanan, (3) persyaratan ekologis bagi kehidupan dan pertumbuhan setiap jenis sumberdaya perikanan, (4) trophodynamics (transfer energi dan materi antar trophic level) dalam suatu ekosistem perairan dimana sumberdaya perikanan yang dikelola hidup, (5) dinamika populasi sumberdaya perikanan, (6) sejarah hidup dari sumberdaya perikanan, (7) kualitas perairan dimana sumberdaya hidup, dan (8) tingkat penangkapan/pemanfaatan terhadap sumberdaya perikanan, dalam bentuk upaya tangkap secara berkala, (9) Jumlah armada penangkapan ikan dari berbagai ukuran baik yang artisanal maupun modern secara spasial dan temporal serta

27 13 jumlah nelayan yang memang benar-benar melakukan kegiatan sebagai nelayan (Soselisa 2001 in Tangke 2010). Tantangan dalam pengembangan usaha perikanan di Indonesia adalah lemahnya sistem basis data dan sistem informasi perikanan yang berpengaruh terhadap akurasi dan ketepatan waktunya, kelemahan ini dapat mengakibatkan salah perencanaan akan berakibat pada kegagalan usaha. Namun pada masa sekarang dimana sumberdaya tersebut telah dimanfaatkan dan keadaan lingkungan yang semakin memburuk ketepatan data dan timingnya menjadi sangat menentukan. Tantangan lain adalah kualitas sumberdaya manusia, karena untuk membangun suatu sistem informasi dibutuhkan sumberdaya manusia yang berkualitas dan mampu menguasai teknologi sistem informasi serta mengoperasikannya (Tangke 2010). Salah satu permasalahan pembangunan perikanan Indonesia adalah keterbatasan data dan informasi yang dapat dijadikan rujukan perencanaan dan pengelolaan sumberdaya perikanan. Ketersediaan data dan informasi perikanan yang akurat hingga saat ini masih dipandang sebagai hal yang tidak begitu penting dan mendesak dalam pembangunan perikanan nasional. Hingga saat ini, belum ada lembaga yang menangani penyediaan data dan informasi secara menyeluruh, melainkan masih dilakukan oleh masing-masing instansi sesuai dengan kebutuhan. Akibatnya sering terjadi perbedaan data dan informasi perikanan (Tangke 2010) Sistem Penunjang Keputusan Sistem penunjang keputusan (SPK) atau Decision Support System adalah sistem yang bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi, serta mengarahkan pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik dan berbasis fakta (Kusumadewi & Hermaduanti 2008). SPK yang baik harus mampu menggali informasi dari database, melakukan analisis, serta memberikan interprestasi dalam bentuk yang mudah dipahami dengan format yang mudah untuk digunakan (user friendly). Menurut Turban 2001 in Trisnawarman & Erlysa 2007 tujuan dari pembuatan sistem penunjang keputusan yaitu:

28 14 a. Membantu membuat keputusan untuk memecahkan masalah yang sepenuhnya terstruktur dan tidak terstruktur b. Mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya. Komputer dapat diterapkan dalam menyelesaikan masalah yang terstruktur. Untuk masalah yang tidak terstruktur, pengguna bertanggung jawab untuk menerapkan penilaian, dan melakukan analisis. Komputer dan manajer bekerja sama sebagai tim pemecahan masalah Suatu sistem penunjang keputusan (SPK) memiliki tiga subsistem sesuai yang pernyataan oleh Ekasari dan Husnul 2007, yaitu: a. Subsistem Manajemen Basis Data Sumber data untuk SPK (Sistem penunjang keputusan) berasal dari luar dan dari dalam (basis data), terutama untuk proses pengambilan keputusan pada level manajemen puncak. Kemampuan yang dibutuhkan dari manajemen basis data SPK adalah: Mengkombinasikan berbagai variasi data melalui pengambilan dan ekstraksi data Menambahkan sumber data secara cepat dan mudah Menggambarkan struktur data logikal sesuai dengan pengertian pemakai sehingga pemakai mengetahui apa yang tersedia dan dapat menentukan kebutuhan penambahan dan pengurangan Mengelola berbagai variasi data. b. Subsistem Manajemen Basis Model Model-model yang banyak digunakan dalam proses pengambilan keputusan dibagi dalam dua jenis, yaitu: Model matematika, yang mempresentasikan sistem secara simbolik dengan menggunakan rumus-rumus atau abstrak, selanjutnya akan dijabarkan dalam operasi matriks, algoritma iteratif dan model-model keputusan matematika lainnya. Model informasi, yang mempresentasikan sistem dalam format grafik atau tabel. Model informasi akan mendeskripsikan apa dan bagaimana objek secara rinci (bentuk tabel atau daftar), merepresentasikan

29 15 hubungan antar objek (bentuk grafis), menunjukkan urutan tugas atau proses yang dilakukan objek (peta proses operasi atau diagram alur) c. Subsistem Penyelenggara Dialog Komponen dialog suatu SPK (Sistem Penunjang Keputusan) adalah sarana antarmuka/interface antara pemakai dengan SPK (Sistem Penunjang Keputusan). Komponen dialog menyajikan output/keluaran SPK (Sistem penunjang keputusan) pada pemakai dan mengumpulkan input/masukan ke dalam SPK (Sistem Penunjang Keputusan). Beberapa jenis gaya dialog, diantaranya: Dialog tanya jawab: sistem bertanya pemakai menjawab, seterusnya hingga sistem menghasilkan jawaban yang diperlukan untuk mendukung keputusan. Dialog perintah: adalah perintah untuk menjalankan fungsi-fungsi SPK (Sistem Penunjang Keputusan). Dialog menu: pemakai memilih salah satu dari beberapa menu yang disediakan. Dialog form masukan/keluaran: sistem menyediakan form input (masukan) untuk pemakai memasukkan data atau perintah dan form output (keluaran) sebagai bentuk tanggapan dari sistem Pengembangan Sistem Pengembangan sistem dapat berarti menyusun suatu sistem yang baru untuk menggantikan sistem yang lama secara keseluruhan atau memperbaiki sistem yang telah ada. Salah satu siklus pengembangan sistem yaitu systems development life cycle (SDLC) dengan salah satu model yang sering digunakan dalam mengembangkan sistem yaitu model Waterfall. Model Waterfall adalah sebuah metode pengembangan software yang bersifat sekuensial dan sangat populer untuk membangun atau mengembangkan sebuah software. Model Waterfall ini terbagi menjadi 5 tahapan yang terdiri dari tahap investigasi, analisis, desain, implementasi, uji coba dan perawatan (Stair & George 2010). Model Waterfall tidak dapat dilaksanakan sebelum tahapan sebelumnya selesai,

30 16 sehingga harus dilaksanakan secara berurutan (Jumadi dan Widiadi 2009). Berikut disajikan Gambar 3 siklus pengembangan sistem model waterfall. Tahap Investigasi Tahap Analisis Tahap Desain Tahap Implementasi Tahap Uji Coba dan Perawatan Gambar 3. Siklus Pengembangan Sistem dalam Model Waterfall Sumber : Stair & George 2010 Tahap investigasi yaitu tahap pengembangan sistem di mana masalah dan peluang diidentifikasi dan dipertimbangkan. Tahap ini biasanya menjawab pertanyaan dari permasalahan apa yang ada dan apa solusinya. Tahap analisis yaitu pengembangan sistem yang menentukan apa yang harus dilakukan sistem informasi untuk memecahkan masalah dengan mempelajari sistem dan proses yang ada untuk mengidentifikasi kelemahan, kekuatan dan peluang untuk diperbaiki. Tahap desain terdiri dari sistem input, output, dan tampilan pengguna; spesifik perangkat keras, lunak, database, telekomunikasi, dan komponen prosedur; dan menunjukkan bagaimana komponen saling berhubungan (Stair & George 2010). Tahap uji coba 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). Tahap perawatan dilakukan ketika sistem informasi

31 17 sudah dioperasikan. Pada tahapan ini dilakukan proses pemantauan, evaluasi dan perubahan (perbaikan) bila diperlukan (Mulyanto 2008) Microsoft.NET Framework Microsoft.NET Framework merupakan komponen yang dapat ditambahkan ke sistem operasi Microsoft Windows atau telah terintegrasi ke dalam Windows. Kerangka kerja ini menyediakan sejumlah besar solusi-solusi program untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan umum suatu program baru, dan mengatur eksekusi program-program yang ditulis secara khusus untuk framework ini (Nugraha 2009). Sekumpulan bahasa yang mendukung pengembangan aplikasi dengan.net framework pada.net framework telah ter-embed beberapa bahasa official yang dikembangkan oleh Microsoft seperti C#, VB, J#, Managed C++, dan juga Jscript.NET. Visual Studio.NET yang bukan merupakan bagian dari.net Framework, akan tetapi hanya berupa IDE (Integrated Development Environment) yang membantu pengembang agar lebih mudah mengembangkan aplikasi (Abror 2011) Bahasa Pemrograman C# C# (dibaca: C sharp) merupakan sebuah bahasa pemrograman yang berorientasi objek yang dikembangkan oleh Microsoft. Bahasa pemrograman ini dibuat berbasiskan bahasa C++ yang telah dipengaruhi oleh aspek-aspek ataupun fitur bahasa yang terdapat pada bahasa-bahasa pemrograman lainnya seperti Java, Delphi, Visual Basic, dan lain-lain) dengan beberapa penyederhanaan (Abror 2011) Basis Data Database atau basis data merupakan himpunan kelompok data yang saling berkaitan. Data tersebut diorganisasikan sedemikian rupa agar tidak terjadi duplikasi yang tidak perlu, sehingga dapat diolah atau dieksplorasi secara cepat

32 18 dan mudah untuk menghasilkan informasi. Sistem atau perangkat lunak yang secara khusus dibuat untuk memudahkan pemakai dalam mengelola basis data disebut Database Management System (DBMS) (Sutedjo 2002 in Andayati 2010). Perangkat lunak yang termasuk DBMS seperti MS. Access, MS. SQL, XML dan masih banyak lagi XML XML (extensible Markup Language) semacam database manajemen sistem (DBMS) (Kumar et al. 2010). XML dikembangkan oleh World Wide Web Consortium (W3C), dengan tujuan utamanya adalah untuk mengatasi sejumlah keterbatasan yang terdapat pada Hyper Text Markup Language (HTML). HTML hanya digunakan untuk mendiskripsikan web pages. Tetapi XML adalah language yang digunakan untuk mendiskripsikan dan memanipulasi struktur dokumen, serta menawarkan beberapa mekanisme untuk memanipulasi informasi yang bebas platform (Dweib 2009). XML berkonsentrasi pada struktur informasi, tetapi tidak berkonsentrasi untuk menampilkan dokumen informasi (Widodo 2003). Keuntungan menggunakan XML yaitu akses multi-user, pertukaran data dan dapat diintegrasikan dengan database lain (Dweib 2009).

33 3. METODOLOGI 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Model dan Simulasi, Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Institut Pertanian Bogor. Waktu pelaksanaan dimulai dari bulan September 2011 hingga Juli Adapun perincian jadwal pelaksanaan yaitu tahap investigasi (September Oktober 2011), analisis (November 2011), desain (Desember 2011-Januari 2012), implementasi (Januari April 2012) dan uji coba dan perawatan (Mei Juli 2012). 3.2 Alat dan Bahan Alat yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras yang digunakan berupa laptop. Perangkat lunak yang digunakan dalam aplikasi sistem informasi ini adalah : Windows 7, sebagai sistem operasi Microsoft Visual Studio 2010 sebagai tool pengkodean Notepad dan Microsoft Excel 2007, sebagai program basis data; dan Microsoft Expresion Blend 4 sebagai tool desain 3.3 Pengumpulan Data Data yang digunakan untuk simulasi program yaitu data dan informasi pengamatan pengkajian stok ikan kurisi yang tertangkap di perairan Selat Sunda dan didaratkan di PPP Labuan Banten oleh Rahayu (2012). Data yang diambil berupa waktu sampling, panjang, berat dan jenis kelamin selama 8 bulan (Maret Oktober 2011). Data tersebut sebagai uji coba dalam proses hubungan panjang berat, sebaran frekuensi panjang, nilai K, L, t 0, mortalitas dan laju eksploitasi. Pengumpulan data dan informasi lainnya yaitu data sekunder berupa upaya penangkapan (effort) dan produksi hasil tangkap (catch) ikan kurisi yang di daratkan di Kabupaten Pandeglang selama 10 tahun ( ) dari Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Banten. Data tersebut sebagai uji coba dalam

34 20 proses pendugaan nilai Fmsy, MSY, TAC untuk model Schaefer dan Fox. Kemudian akan dibandingkan informasi pengkajian stok ikan kurisi olahan Rahayu 2012 dengan program CIAFISH. 3.4 Rancangan Penelitian Penelitian ini untuk mengembangkan sistem analisis dan informasi mengenai pengkajian stok ikan sebagai penunjang keputusan dalam pengelolaan perikanan. Model waterfall menjadi acuan dalam pengembangan sistem ini yaitu dengan lima tahap (Gambar 3) : Tahap Investigasi Tahap pengembangan sistem di mana masalah dan peluang diidentifikasi dan dipertimbangkan. Tahap ini biasanya menjawab pertanyaan dari permasalahan apa yang ada dan apa solusinya (Stair & George 2010). Selain itu, untuk menentukan ruang lingkup sistem yang akan dibuat sehingga memberikan manfaat bagi penggunanya. Oleh karena itu sebelum dirancang perlu diketahui apa yang menjadi kebutuhan para pengguna Tahap Analisa Tahap perancangan sistem menggambarkan bagaimana suatu sistem dibentuk yang menerangkan secara luas bagaimana setiap komponen perancangan sistem (output, input dan proses) akan dirancang. Berikut disajikan perancangan program pada Tabel 1.

35 21 Tabel 1. Analisa sistem MASUKAN PROSES KELUARAN Meregresikan dengan sumbu x = panjang dan sumbu Jika b <3 maka pola y = berat pertumbuhan W = al b alometrik negatif Panjang Y = a + bx Jikan b > 3 maka pola Hubungan Berat Atau pertumbuhan Pertumbuhan Panjang- Berat Jenis Kelamin log a = log W. (Log L)2 log L. (Log L.Log W) N. (log L) 2 ( log L) 2 b = R 2 = SXY Sx.Sy log W N.Log a log L alometrik positif Jika b = 3 maka pola pertumbuhan isometri R 2 Menentukan batas bawah kelas dan batas kelas atas Diagram sebaran Sebaran Frekuensi Panjang Panjang Berat Jenis Kelamin di setiap selang kelas. Batas atas didapatkan dengan menambahkan lebar kelas pada limit bawah kelas Menentukan frekuensi bagi masing-masing kelas Membuat grafik batang dengan x= selang kelas frekuensi panjang panjang dan y= frekuensi

36 22 Tabel 1. Analisa sistem (Lanjutan) MASUKAN PROSES KELUARAN Parameter Panjang y = a + bx Nilai L Pertumbuhan (L, K dan Mencari b = x. y xy N x 2 ( x)2 N Nilai K Nilai t 0 t 0 ) Mencari a= y bx Mencari L = a 1 b Mencari K = Ln b Mencari Log (-t0) = 0,3922 0,2752 (Log L ) 1,038 (Log K) Laju Koefisien Menentukan mortalitas total dengan menggunakan rumus estimasi nilai Nilai Mortalitas pertumbuhan (K) Z model Beverton & Holt: mortalitas Penangkapan Panjang maks (L ) Panjang rata-rata ikan yang tertangkap (L ) Batas bawah dari interval kelas pertama Suhu (T) Z = K L L L L dengan ; L = (C (L 1 + L 2 ) 2 C Menentukan mortalitas alami dengan menggunakan rumus empiris Pauly : ln(m) = 0,0152 0,279 ln L + 0,6543 ln K + 0,4634 ln(t) Menentukan mortalitas penangkapan dengan rumus: F = Z M

37 23 Tabel 1. Analisa sistem (Lanjutan) MASUKAN PROSES KELUARAN Laju Eksploitasi Nilai mortalitas E = F Nilai laju penangkapan (F) Z eksploitasi Nilai mortalitas total (Z) Upaya (effort) Model Surplus Hasil tangkap Produksi (Catch) Schaefer Fox Nilai dan grafik Mencari CPUE dari mengoperasikan Ln untuk dari : perhitungan Catc Catc Effort Effort Meregresikan dengan variabel x adalah Effort dan y adalah CPUE kemudian didapat nilai a dan b meregresikan dengan variabel x adalah Effort dan y adalah hasil operasi Ln CPUE kemudian didapat nilai a dan b mencari Fmsy= a 2b mencari Fmsy= 1 b MSY Fmsy Schaefer TAC dan fox R 2 mencari MSY= - a 2 4b mencari TAC dari 80 % dari MSY R 2 = SXY Sx.Sy mencari msy = Fmsy. e a 1 mencari TAC dari 80 % dari MSY R 2 = SXY Sx.Sy

38 Tahap Desain Rincian desain terdiri dari sistem input, output, dan tampilan pengguna; spesifik perangkat keras, lunak, database dan komponen prosedur; dan menunjukkan bagaimana komponen saling berhubungan (Stair & George 2010) Desain Tampilan Pembuatan desain tampilan adalah merancang tampilan atau output hasil eksekusi program dari rancangan sistem yang telah dikembangkan. Pembuatan desain tampilan dibuat dengan tampilan menarik, mudah digunakan dan sesuai kebutuhan sistem. Secara umum desain tampilan terdiri dari desain tampilan masukan (input) dan keluaran (informasi/output). Desain masukan bertujuan dalam penyediaan masukan data yang kemudian untuk diolah menjadi suatu informasi yang berguna. Desain keluaran bertujuan untuk menampilkan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna. Komponen masukan dan keluaran pada program CIAFISH dapat terlihat pada Tabel Desain Basis Data Pembuatan desain basis data menggunakan alat penyimpanan data XML. Langkah pembuatan database yaitu menentukkan kebutuhan data, menjelaskan data, dan memasukkan data Tahap Implementasi Program dirancang menggunakan Microsoft Visual Studio 2010 dengan menggunakan bahasa pemrograman C#, Notepad sebagai perangkat lunak pengolah basis data dan Microsoft Expression Blend 4 sebagai perangkat lunak desain.

39 Tahap Uji Coba dan Perawatan Tahap pengembangan sistem untuk meyakinkan bahwa sistem tersebut sudah berjalan dengan baik dan sesuai dengan apa yang diharapkan. Pengujian program dengan uji black box. Data hasil pengamatan pengkajian stok ikan oleh Rahayu (2012) di Labuan Banten serta data sekunder dari Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Banten merupakan data yang digunakan dalam uji coba program. Pengujian ini berguna untuk mengetahui keakuratan program dalam memproses data menjadi sebuah informasi.

40 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.

41 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

42 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.

43 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.

44 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

45 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.

46 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.

47 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

48 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

49 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.

50 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).

51 37 Gambar 8. Tampilan saat new file Gambar 9. Tampilan saat open file

52 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

53 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).

54 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

55 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

56 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).

57 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).

58 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.

59 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).

60 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.

61 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

62 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.

63 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.

64 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

65 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

66 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,

67 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

68 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

69 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.

70 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 -

71 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

72 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

73 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.

74 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) merupakan suatu sistem yang telah dirancang untuk dapat menghasilkan informasi pengkajian stok sumberdaya perikanan. Program ini menggunakan data panjang, berat, hasil tangkap, dan upaya penangkapan yang menghasilkan hubungan panjang berat, sebaran frekuensi panjang, nilai K, L, t 0, nilai mortalitas, laju eksploitasi dan model surplus produksi, sehingga dapat mempermudah dalam pengkajian stok ikan Saran Program CIAFISH (Calculation, Information, and Analysis of Fisheries) masih memerlukan pengembangan lebih lanjut guna dapat memenuhi kebutuhankebtuhan dalam penunjang pengambilan keputusan pengelolaan perikanan. Rekomendasi pengembangan lebih lanjut diantaranya : a. Penyediaan sarana untuk pencetakkan tampilan informasi secara langsung ke media pencetak atau printer b. Menambahkan parameter-parameter lain yang bisa dijadikan sebagai acuan dalam penunjang pengambilan keputusan pengelolaan perikanan

75 DAFTAR PUSTAKA [KADIN INDONESIA] Kamar Dagang da Industri Indonesia Indonesia Minta TNI AL Perketat Pengawasan Wilayah Perairan Abror K Aplikasi Teks Editor dengan Menggunakan Bahsasa Pemrograman C# [Tugas Akhir]. Jurusan Teknik Informatika. Fakultas Teknologi Industri. Universitas Gunadarma Affandi R Fisiologi Hewan Air. Pekanbaru: Unri Press. Andayati D Sistem Penunjang Keputusan Pra-Seleksi Penerimaan Siswa Baru (PSB) On-Line Yogyakarta. Jurnal Teknologi. 3(2): Aziz KA Dinamika Populasi Ikan. Bogor: Institut Pertanian Bogor.115 hlm B Pawar Discrimination of Nemipterus japonicus (Bloch, 1791) Stock From Maharashtra and Goa States of India. Indian Journal of Geo-Marine Sciences. 40(3): Boer M Pendugaan Koefisien Pertumbuhan (L, K, Dan t 0 ) Berdasarkan Data Frekuensi Panjang. Jurnal Ilmu-Ilmu Perairan dan Perikanan Indonesia. 14 (1): Boer M Bahan Ajar untuk Mata Kuliah Pengkajian Stok Ikan. Departemen Sumberdaya Perairan. Institut Pertanian Bogor Dweib Ibrahim MAXDOR:Mapping XML Document into Relation Database. The Open Information System Journal. 3(109): Effendie M Metode Biologi Perikanan. Yayasan Dewi Sri. Bogor. 112 hlm. Effendie MI Biologi Perikanan. Yogyakarta: Yayasan Pustaka Nusantara. 163 hlm.

76 62 Ekasari N & Husnul K Perancangan Sistem Penunjang Keputusan untuk Memantau Kualitas Lingkungan. LIPI P2 Informatika Fauzi A Ekonomi Sumber Daya Alam dan Lingkungan. Jakarta : PT Gramedia Pustaka Utama Fitriyanti R Inventarisasi Parasit Metazoa Pada Ikan Kurisi (Nemipterus japonicus Bloch, 1791), Ikan Swanggi (Priacanthus macracanthus Cuvier, 1829) dan Ikan Layang (Decapterus russeli Ruppel, 1830) dari Tempat Pelelangan Ikan Pelabuhan Ratu, Jawa Barat [Skripsi]. Departemen Budidaya Perairan. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan.Institut Pertanian Bogor Jangra A et al Exploring Testing Strategies. International Journal of Information Technology and Knowledge Management. 4(1): Jumadi dan Widiadi S Pengembangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis (Sig) Berbasis Web Untuk Manajemen Pemanfaatan Air Tanah Menggunakan Php, Java Dan Mysql Spatial (Studi Kasus di Kabupaten Banyumas). Forum Geografi. 23(2) : Khan M Different Forms of Software Testing Techniques for Finding Errors. International Journal of Computer Science. 7(1) Kizhakudan S et al Fishery Of Threadfin Breams Along Saurashtra Coast (Gujarat), And Some Aspects Of Biology Of Nemipterus japonicus (Bloch, 1791) And N. Mesoprion (Bleeker, 1853). J.Mar, Biol. Ass. India. 50(1):43-51 Kumar R et al XML Secure Documents for a Secure e-commerce Architecture. Global Jurnal of Enterprise Information System. 2(1):35-45 Kusnandar E Rancang Bangun Sistem Informasi Penunjang Keputusan Pengelolaan Ekosistem Danau [Skripsi]. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan.Institut Pertanian Bogor

77 63 Kusumadewi S & Hermaduanti N Sistem Penunjang Keputusan Berbasis Sms Untuk Menentukan Status Gizi Dengan Metode K-Nearest Neighbor [abstrak].in : Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2008 (SNATI 2008); Yogyakarta, 21 Juni 2008 McDonald Matthew Pro WPF in C# 2010.Apress:New York Mulyanto A Rekayasa Perangkat Lunak Jilid 1. Jakarta : Direktorat Pembinaan Sekolah Menengah Kejuruan, Direktorat Jenderal Manajemen Pendidikan Dasar dan Menengah, Departemen Pendidikan Nasional. Muzakir Kajian Ekonomi Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan Tangkap Di Kabupaten Agam Provinsi Sumatera Barat [tesis].program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor Nugraha F Aplikasi Tracking Menggunakan Handphone dan Pemantauan Lokasi Menggunakan Webcam [Laporan Tugas Akhir]. Program Studi Teknik Telekomunikasi. Jurusan Teknik Elektro. Politeknnik Negeri Jakarta. O Brien J Introduction to Information System. McGraw-Hill Irwin,USA Raesi H. Dkk Length-Weights Relationships And Relative Weights Of Some Demersal Fish Species From The Persian Gulf, Iran. African Journal of Agricultural Research. 7(5): Rahayu E Kajian Stok Sumberdaya Ikan Kurisi (Nemipterus japonicus, Bloch 1791) Di Perairan Selat Sunda Yang Didaratkan Di PPP Labuan, Pandeglang, Banten [Skripsi]. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan.Institut Pertanian Bogor Rakhmania F Prospek Pendaratan Hasil Tangkapan di PPP Labuan kabupaten Pandeglang-Banten [Skripsi]. Departemen Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan.Institut Pertanian Bogor Rochim Taufik Sistem Informasi. Penerbit ITB : Bandung.x+312h

78 64 Ruslan D Model Analisis Ekonomi Dan Optimasi Pengusahaan Sumberdaya Perikanan.Jurnal Sistem Teknik Industri. 6(3) Sinaga P Dinamika Stok dan Analisis Bio-Ekonomi Ikan Kembung Lelaki (Rastreliger kanagurta) di TPI Blanakan, Subang, Jawa Barat [Skripsi]. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan.Institut Pertanian Bogor Sparre and Venema Introduksi Pengkajian Stok Ikan Tropis. Buku I:manual. Diterjemahkan oleh Pusat Penelitian dan Pengembangan Perikanan. Organisasi Pangan dan Pertanian PBB. Jakarta. Indonesia. xiv+438 hlm Stair Ralph M Principle of Information Systems a Managerial Approach.Boyd&Fraser publishing company. Boston, USA Stair R & George R Fundamentals of Information Systems 5e.Course Technology Cengage Learning.USA, hlm Susilo S Kondisi Stok Ikan Perairan Pantai Selatan Jawa Barat. Jurnal Ilmu-ilmu Perairan dan Perikanan Indonesia. 16 (1): Syakila S Studi Dinamika Stok Ikan Tembang (Sardinella Fimbriata) Di Perairan Teluk Palabuhanratu, Kabupaten Sukabumi, Provinsi Jawa Barat [Skripsi]. Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan.Institut Pertanian Bogor Tangke U Perencanaan Disain Pengelolaan Sumberdaya Perikanan Berbasis Sistem Informasi Manajemen. Jurnal Ilmiah Agribisnis dan Perikanan (Agrikan UMMU-Ternate). 3(2) Trisnawarman D & Erlysa W Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Metode/Alat Kontrasepsi. Gematika Jurnal Manajemen Informatika. 9(1) Walpole RE Pengantar statistika, Edisi ke-3. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. 515 hlm.

79 65 Widodo J Pengantar Pengkajian Stok Ikan. Pusat Riset Perikanan Tangkap. Badan Riset Kelautan dan Perikanan. Jakarta. 16 hlm Widodo & Suadi Pengelolaan sumberdaya perikanan laut. Gajah Mada University Press. Yogyakarta. 252 hlm Widodo A Transformasi Dokumen XML. Jurnal Matematika dan Komputer. 6(3): Pelabuhan Perikanan Labuan Kabupaten Pandeglang. [terhubung berkala]. prov.go.id /dokumen/pelabuhan %20perikanan %20labuan.pdf. [12 Juli 2012]. Nemiterus japonicus. [terhubung berkala]. [29 Juli 2012]

80 LAMPIRAN

81 67 Lampiran 1. Alat dan bahan yang digunakan selama melakukan penelitian a. Perangkat keras laptop b. Microsoft Visual Studio (perangkat lunak tool pengkodean) c. Bahasa pemrograman C# d. DBMS XML e. Micrososft Expression Blend 4 (perangkat lunak tool desain)