5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa perhitungan nilai:
1. Volume backscattering strength (SV) dasar perairan untuk substrat pasir berkisar antara -10,62 dB sampai -18,51 dB dan substrat pasir berlumpur berkisar antara -16,58 dB sampai -25,42 dB, sedangkan nilai bottom
surface backscattering strength (SS) untuk substrat pasir memiliki nilai
yang berkisar antara -20,70 dB sampai -28,58 dB dan substrat pasir berlumpur berkisar antara -26,64 dB sampai -35,49 dB
2. Hasil perhitungan nilai echo level (EL) menunjukkan bahwa untuk substrat pasir memiliki nilai echo level (EL) sebesar 177,23 ± 8,99 dB dan substrat pasir berlumpur sebesar 168,08 ± 6,78 dB dengan nilai source level (SL) sebesar 214 dB. Adanya perbedaan nilai backscattering pada tiap jenis dasar perairan salah satunya disebabkan karakteristik fisik sedimen tersebut, dimana sedimen yang memiliki kenampakan makroskopis tentunya akan memberikan nilai backscattering yang lebih besar. Keberadaan cangkang kerang dan pecahan karang di dasar perairan diduga mempengaruhi nilai backscattering dasar perairan, sehingga keberadaannya diduga turut serta dalam memberikan pantulan dasar perairan. Kondisi sampel yang sudah berada dalam keadaan terganggu turut mempengaruhi nilai
pengukuran densitas dan porositas sehingga mungkin hasil yang diperoleh di laboratorium tidak sesuai dengan kondisi in situ.
5.2. Saran
Penelitian ini hanya mendapatkan beberapa tipe substrat di lokasi penelitian (pasir dan pasir berlumpur). Oleh karena itu sebaiknya perlu dilakukan penelitian lanjutan dengan tipe substrat yang lebih beragam sehingga diperoleh hasil yang akurat. Selain itu, ada baiknya dilakukan perlakuan integrasi dengan ketebalan lapisan dasar perairan yang berbeda yang disertai dengan pengambilan contoh sedimen dengan ketebalan berbeda pula. Kondisi sampel sebaiknya tidak
mengalami gangguan sehingga dapat meminimalkan pengaruh yang berasal dari faktor luar sedimen itu sendiri sehingga dapat dihasilkan pengukuran yang akurat terhadap hasil pengukuran sedimen.
52
Allo, O.A.T. 2008. Klasifikasi Habitat Dasar Perairan dengan Menggunakan Instrumen Hidroakustik Simrad EY 60 di Perairan Sumur, Pandeglang Banten. Skripsi. (Tidak dipublikasikan). Institut Pertanian Bogor. Bogor. Burczynski, J. 2002. Bottom Classification. BioSonics, Inc. Tersedia pada:
www.BioSonics.com . [diunduh 10 Maret 2011]
Chakraborty, B., Mahale, V., Navelkar, G., Rao, B.R., Prabhudesai, R.G., Ingole, B., dan Janakiraman, G. 2007. Acoustic Characterization of Seafloor
Habitats on The Western Continental Shelf of India. ICES Journal of Marine
Science, 64(3): 551-558.
Collins W, dan R.A. McConnaughey. 1998. Acoustic Classification of The
Seafloor to Address Essential Fish Habitat and Marine Protected Area Requirements. Proceedings of the Canadian Hydrographic Conference.
Victoria, B.C., Canada. Hal 369-377.
Flood, R.D, dan Ferrini, V.L. 2005. The Effect of Fine Scale Surface Rougness
and Grain Size on 300 Khz Multibeam Backscatter Intensity in Sandy Marine Sedimentary Environment. Marine Geology Journal. 228: 153-172.
Garrison, T. 2005. Oceanography: An Invitation to Marine Science, 5th ed. Thomson Learning, Inc. Rockville. USA.
Hamilton, L.J. 2001. Acoustic Seabed Classfication Systems. DSTO-TN-0401. DSTO Aeronautical and Maritime Research Laboratory. Sydney. Australia. Jackson, D.R, Baird A.M, Crisp J.J, dan Thompson P.A. 1986. High-Frequency
Bottom Backscatter Measurement in Shallow Water, J. Acoust. Soc. Am. 80(4): 118-1199.
Jackson, D.R., dan M.D. Richardson. 2001. High Frequency Seafloor Acoustics. Springer: New York.
Legendre L, Legendre L. 1998. Numerical Ecology, 2nd. Elsevier Publishing co. Amsterdam.
MacLennan, D.N., dan Simmonds, E.J. 2005. Fisheries Acoustics. Chapman R, Hall. Aberdeen. UK.
Manik, H.M., M. Furusawa., dan K. Amakasu. 2006. Measurement of Sea Bottom
Surface Backscattering Strength by Quantitative Echo Sounder. Fisheries
Science 2006, Vol 72. No.3, hal.503-512. The Japanese Society of Fisheries Science. Tokyo. Japan.
Manik, H.M. 2009. Rancang Bangun Sistem Informasi Data Hidroakustik Berbasis Web. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009), Yogyakarta. Hal 12-16.
Manik, H.M. 2011. Underwater Acoustic Detection and Signal Processing Near
The Seabed. Biology and Marine Science Sonar Applications. Sonar
Systems. Chapter 12. Intech Open. Rijeka, Croatia.
Moustier, C.D. dan Matsumoto, H. 1993. Seafloor Acoustic Remote Sensing with Multibeam Echo-sounder and Bathymetric Sidescan Sonar System. Mar Geophys Res, Vol. 15: 27-42.
Pujiyati, S. 2008. Pendekatan Metode Hidroakustik Untuk Pendugaan Klasifikasi Tipe Substrat Dasar Perairan dan Hubungannya Dengan Komunitas Ikan Demersal. Disertasi (Tidak dipublikasikan). Sekolah Pasca Sarjana. Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Purnawan, S. 2009. Analisis Model Jackson pada Sedimen Berpasir
Menggunakan Metode Hidroakustik di Gugusan Pulau Pari, Kepulauan Seribu (Thesis). Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Preston, J.M., Christney, A.C., Beran, L.S., dan Collins, W.T. 2004. Statistical
Seabed Segmentation from Images and Echoes to Objective Clustering.
Proceedings of The Seventh European Conference on Underwater Acoustics, Delft, The Netherlands.
Richardson, M.D., dan Briggs, K.B. 1993. On The Use of Acoustic Impedance
Values to Determine Sediment Properties. Proceeding of the Intitute of
Acoustic.Vol. 15 part 2, hal 15-24.
Siwabessy, P.J.W. 2001. An Investigation of The Relationship between Seabed
Type and Benthic and Bentho-pelagic Biota Using Acoustic Techniques.
Curtin University of Technology. Perth, Western Australia.
Siwabessy, P.J.W. 2005. Acoustic Techniques for Seabed Classification. The Coastal Water Habitat Mapping (CWHM) Project of The Cooperative Research Centre for Coastal Zone. Sydney. Australia.
Simrad. 1993. Simrad EP 500 (Operational Manual). Horten Norway.
Thorne, P.D., Pace, N.G., Al-Hamdani, Z.K.S. 1988. Laboratory Measurements of Backscattering from Marine Sediments. J. Acoust. Soc. Am.,84 (1): 303-309.
Tsemahman, A.S., Collins, W.T., dan Prager, B.T. 1997. Acoustic Seabed
Classification and Correlation Analysis of Sediment Properties by QTC View. In: Proceedings of The OCEANS’97 MTS/IEEE Symposium.
Halifax.
Urick, R.J. 1983. Principles of Underwater Sound, 3rd ed. Mc-Graw-Hill. New York.
Lampiran 1. Alat dan Bahan yang digunakan di Lapangan
Scientific Echosounder Simrad EY 60 Kapal Survei
Pipa Paralon berdiameter 7,6 cm (3 inch) dan Sekop
Lampiran 2. Foto Tipe Substrat Dasar Perairan di Lokasi Penelitian
Substrat Pasir Substrat Pasir berlumpur
Lampiran 3. Alat Pengukur Parameter Fisik Sedimen
Lampiran 4. Listing Program Matlab Rick Towler untuk menampilkan Grafik
Echogram, SV dan SS (Purnawan, 2009)
% readEKRaw_EY60.m
%---% % Rick Towler
% National Oceanic and Atmospheric Administration % Alaska Fisheries Science Center
% Midwater Assesment and Conservation Engineering Group % rick.towler@noaa.gov
%---% % Dimodifikasi oleh Manik, H.M Dosen Akustik, P.S. Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor
% readEKRaw_ChunkExample.m
% define paths to example raw and bot files
rawFile = 'nama_file.raw';
botFile = 'nama_file.bot';
awal=input('masukkan ping awal = ');
akhir=input('masukkan ping akhir = ');
% membaca file .raw - hanya pada frekuensi 120 kHz
disp('membaca .raw file...');
[header, rawData] = readEKRaw(rawFile, 'SampleRange', [1 500],...
'PingRange', [awal akhir]);
calParms = readEKRaw_GetCalParms(header, rawData);
% membaca file .bot - data yang kembali sebagai range
disp('membaca .bot file...');
[header, botData] = readEKBot(botFile, calParms, rawData, ...
'ReturnRange', true);
% konversi power ke Sv
data = readEKRaw_Power2Sv(rawData, calParms);
% konversi sudut electrical ke sudut physical
data = readEKRaw_ConvertAngles(data, calParms);
% mensortir kembali data yang digunakan
% sehingga mempermudah dalam pengolahan data dasar perairan
c=1546.35;%kecepatan suara
tau=0.000128;%panjang gelombang
x=data.pings.number; y=data.pings.range;
Z=data.pings.Sv;% Z= Sv logaritma
z=10.^(Z/10);
ss=z*(c*tau/2);%ini untuk cari ss
SS=10*log10(ss);%in untuk cari SS log
along=data.pings.alongship; %sudut alongship
athw=data.pings.athwartship; % sudut athwartship
Svbottom=Z; along1=along;
bd=botData.pings.bottomdepth; [k l]=size(Z);
% data tbd pada 1 ping terakhir memberikan nilai yang tidak akurat % sehingga perlu dihilangkan
l=l-1;
for ll=1:l;
m=0;
for kk=1:k;
% mengambil data dasar perairan, dari permukaan hingga 1/2 meter % data yang lainnya diberikan pada kedalaman lain adalah nol
if y(kk,1)<(bd(1,ll)+0.05);
along1(kk,ll)=0; elseif y(kk,1)>(bd(1,ll)+0.5); Svbottom(kk,ll)=-1000; along1(kk,ll)=0; else svbottom(kk,ll)=Z(kk,ll); along1(kk,ll)=along(kk,ll);
% mengambil data hanya pada dasar perairan hingga setengah meter, svbonly m=m+1; Svbottomonly(m,ll)=Z(kk,ll); along2(m,ll)=along(kk,ll); end;end; end;
% agar jumlah data tiap kolom sama
% ditentukan ketebalan lapisan yang digunakan, hlyr
hlyr=0.1; for ll=1:l; for i=1:m; if y(i,1)<=hlyr; Svbonly(i,ll)=Svbottomonly(i,ll); along3(i,ll)=along2(i,ll);
end; end; end
Svbottommean=mean(mean(Svbonly)); [i l]=size(Svbonly); for ll=1:l;Zmax(ll)=-999; for ii=1:i; if Svbonly(ii,ll) > Zmax(ll) ; Zmax(ll) = Svbonly(ii,ll); alongmax(ll)=along3(ii,ll); end end end
zmax=10.^(Zmax/10); % linier func
ratazmax=mean(zmax); ssmax=zmax*(c*tau/2); ssmean=mean(ssmax); SSmax=10*log10(ssmean) stdsv=std(zmax); rataZmax=10*log10(ratazmax) stdSv=10*log10(stdsv);
% membuat gambar echogram dan anglogram
disp('Plotting...'); nFreqs = length(data.pings); for n=1:nFreqs % plot echogram readEKRaw_SimpleEchogram(SS,x,y, 'Threshold', [-50,0]);% disini ngerubahnya!!!!!
% plot the bottom
hold on plot(data.pings(n).number, botData.pings.bottomdepth(n,:), 'c'); hold off % plot anglogram readEKRaw_SimpleAnglogram(data.pings(n).alongship, ... data.pings(n).athwartship, data.pings(n).number, ... data.pings(n).range, 'Title', ... ['Angles ' num2str(calParms(n).frequency)]); % plot bottom
hold on
plot(data.pings(n).number, botData.pings.bottomdepth(n,:),
'c');
hold off
end
akhir=akhir-1; %mengembalikan nilai dari 'akhir' di atas
%Zmax1=0; alongmax1=0;% untuk merubah kembali pingnya
sp=akhir-l; %selisih ping yang dimasukkan dengan untuk looping
for ll=awal:akhir; Zmax1(ll)=Zmax(ll-sp); alongmax1(ll)=alongmax(ll-sp); end figure subplot(2,1,1); plot(Zmax1); axis([awal akhir -30 0])
xlabel('ping','fontsize',16);
ylabel('Scattering volume (dB)','fontsize',16);
legend('Sv max (dB)')
subplot(2,1,2); plot(alongmax1); axis([awal akhir -10 10])
xlabel('ping','fontsize',16);
ylabel('sudut (derajat)','fontsize',16);
legend('sudut alongship (derajat)')
figure
plot (SS(:,1),y,'r')
hold on
plot (Z(:,1),y,'b')
legend('SS','Sv')
xlabel ('Intensitas acoustic backscattering strength (dB)')
Lampiran 5. Listing Program Matlab untuk menampilkan Echo Envelope
%readEKRaw_EY60.m
%---% % Rick Towler
% National Oceanic and Atmospheric Administration % Alaska Fisheries Science Center
% Midwater Assesment and Conservation Engineering Group % rick.towler@noaa.gov
%---% % Dimodifikasi oleh Manik, H.M Dosen Akustik, P.S. Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor
%readEKRaw_ChunkExample.m
% define paths to example raw and bot files
rawFile = 'nama_file.raw';
botFile = 'nama_file.bot';
ping_awal = input('masukkan ping awal = ');
ping_akhir = input('masukkan ping akhir = ');
disp('Reading .raw file...');
% read in the first chunk of the file using PingRange to define chunk size.
% Note that we specify the optional 3rd return argument "rstat" that will
% contain the reader state when the function exits. %
% also note that we do not read in angle data
[header, firstRaw, rstat] = readEKRaw(rawFile, 'Frequencies',
120000, ...
'SampleRange',[1 800],'PingRange',[ping_awal
ping_akhir],'Angles',false);
% extract calibration parameters from the first raw data structure
calParms = readEKRaw_GetCalParms(header, firstRaw);
disp('Reading .bot file...');
% read in the .bot file - by passing the optional 3rd argument we force
% readEKBot to only return data for pings contained in the firstRaw structure.
% again, we set the rstat return argument.
[header, firstBot, rstat] = readEKBot(botFile, calParms, firstRaw,
...
'ReturnRange', true);
% convert power to Sv
firstRaw = readEKRaw_Power2Sv(firstRaw, calParms);
% plot up the two blocks of data
disp('Plotting...');
% plot the first chunk echogram
readEKRaw_SimpleEchogram(firstRaw.pings(1).Sv,
firstRaw.pings(1).number, ...
firstRaw.pings(1).range, 'Threshold', [-70,0], 'Title', ...
['Sv']);
hold on
% plot the bottom
plot(firstRaw.pings(1).number, firstBot.pings.bottomdepth(1,:),
'c');
% colorbar;
colorbar('YTickLabel',{'-70 dB','-58 dB','-47 dB','-35 dB','-23
dB','-12 dB'})
xlabel ('Ping')
ylabel ('Depth (m)')
% plot echo envelope (digunakan setelah selesai menampilkan echogram)
Sv1=firstRaw.pings.Sv; Sv1mean=mean(Sv1'); plot(Sv1mean);
xlabel ('Time (ms)')
Lampiran 6. Gambar Grafik Echogram (Lanjutan…) Stasiun 1 Stasiun 2 Stasiun 5 Stasiun 6 Stasiun 7
Lampiran 7. Gambar Grafik Pola SV dan SS (Lanjutan…)
Stasiun 1 Stasiun 2
Stasiun 5 Stasiun 6
Lampiran 8. Gambar Grafik Intensitas Energi Backscattering (Lanjutan…)
Stasiun 1 Stasiun 2
Stasiun 5 Stasiun 6
Lampiran 9. Hasil Olahan Fraksi Sedimen di Balai Penelitian Tanah Laboratorium Fisika Tanah IPB Bogor
No. Tekstur (%)
Urut Seri/ Substrat
Liat Lanau Lanau Lanau Pasir Pasir Pasir Pasir Pasir
0 – 2 μm 2 –10 μm 10 – 20 μm 20 – 50 μm 50 – 100 μm 100 – 200 μm 200 – 500 μm 50 – 1000 μm 1000 – 2000 μm 1. 11 F/ STA 1 0.9 3.27 5.67 12.98 7.58 11.27 23.57 29.87 4.89 2. 11 F/ STA 2 0.82 4.31 6.83 15.67 4.57 13.61 20.15 31.26 2.78 3. 11 F/ STA 3 1.15 2.63 5.61 8.25 12.78 15.65 29.33 17.85 6.75 4. 11 F/ STA 4 0.89 2.39 6.62 11.74 4.56 7.88 53.57 7.84 4.51 5. 11 F/ STA 5 1.08 2.13 4.55 9.84 6.41 5.58 23.65 31.28 15.48 6. 11 F/ STA 6 1.28 3.67 6.88 15.31 14.64 19.84 21.38 12.36 4.64 7. 11 F/ STA 7 0.24 0.95 4.25 7.58 4.43 18.47 34.12 17.58 12.38 8. 11 F/ STA 8 0.73 1.25 2.13 5.63 20.34 16.94 31.26 18.45 3.27 9. 11 F/ STA 9 0.38 1.78 3.6 9.35 5.16 13.62 35.41 22.14 8.56