• Tidak ada hasil yang ditemukan

Keunggulan Aplikasi Peramalan Fishing ground Tuna

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Keunggulan Aplikasi Peramalan Fishing ground Tuna"

Copied!
6
0
0

Teks penuh

(1)

Keunggulan Aplikasi Peramalan

Keunggulan Aplikasi Peramalan

Keunggulan Aplikasi Peramalan

Keunggulan Aplikasi Peramalan

Keunggulan Aplikasi Peramalan

Fishing ground

Fishing ground

Fishing ground Tuna

Fishing ground

Fishing ground

Tuna

Tuna

Tuna

Tuna

di Lokasi

di Lokasi

di Lokasi

di Lokasi

di Lokasi Upwelling

Upwelling

Upwelling

Upwelling

Upwelling dengan Bantuan Citra Satelit Harian

dengan Bantuan Citra Satelit Harian

dengan Bantuan Citra Satelit Harian

dengan Bantuan Citra Satelit Harian

dengan Bantuan Citra Satelit Harian

Kunarso1*, Agus Supangat2, Wiweka3

1 Jurusan Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Diponegoro, Tembalang, Semarang

HP. 081 2147 1191, E-Mail: kunarsojpr@yahoo.com

2 Balai Riset Kelautan dan Perikanan – DKP Jakarta 3 LAPAN – Pekayon Jakarta

Abstrak

Ikan tuna merupakan penyumbang devisa negara dari sektor perikanan laut. Pengusahaan tuna untuk mencukupi kebutuhan ekspor dan pasar lokal perlu terus ditingkatkan selama masih memungkinkan. Salah satu kendala dalam berburu tuna adalah lemahnya informasi fishing ground baik secara spasial maupun temporal. Kondisi iklim global yang berubah-ubah tidak menentu semakin menyulitkan dalam menentukan fishing ground tuna, sehingga perburuan tuna menjadi kurang efektif, boros waktu dan bahan bakar. Tujuan penelitian ini adalah menguji dan mengkaji efektifitas aplikasi teknologi peramalan fishing ground tuna di lokasi upwelling dengan bantuan citra satelit harian. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah survey lapangan dengan metode riset eksperimental semu. Data dasar peramalan menggunakan citra satelit harian MODIS and NOAA. Peramalan fishing ground tuna dengan data citra satelit harian bisa diaplikasikan dengan delay waktu tercepat relatif sekitar 19 jam dari saat perekaman. Aplikasi hasil peramalan fishing ground tuna mempunyai keunggulan berupa efektifitas keberhasilan berkisar 80 % dan perlu pemahaman waktu delay time antara blooming khlorofil-a hinggkhlorofil-a khlorofil-adkhlorofil-anykhlorofil-a tunkhlorofil-a dkhlorofil-an residence time tunkhlorofil-a di lokkhlorofil-asi upwelling. Residence time tunkhlorofil-a dilokkhlorofil-asi upwelling diduga sekitar 1-2 minggu.

Kata kunci : Peramalan, fishing ground, tuna, upwelling, satelit harian

Abstract

Tuna fisheries give high contribution to national income. Tuna fishing effort for supply export and local market necessary to be developed as long as possible. The aim of this research is to test and study effectiveness of tuna fishing ground forecasting technology application in the upwelling location by daily satellite images. Method of this research is quasi experimental research. Daily satellite images of MODIS and NOAA as primary data is used for forecasting. Tuna fishing ground forecasting using daily satellite images data is able to be applied by delay time 19 hours from satellite record time. Application of tuna fishing ground forecasting have 80 % effectiveness and need to understand delay time of blooming of chlorophyll-a till tuna arrival and tuna residence time in the upwelling location. Tuna residence time in the upwelling location is predicted about 1-2 weeks.

Key words: forecasting, fishing ground, tuna, upwelling, daily satellite

Pendahuluan

Ikan tuna merupakan penyumbang devisa negara dari sektor perikanan laut. Penangkapan tuna untuk mencukupi kebutuhan ekspor dan pasar lokal dalam negeri perlu terus ditingkatkan selama masih memungkinkan. Salah satu kendala dalam berburu tuna adalah lemahnya informasi fishing ground baik secara spasial maupun temporal. Kondisi iklim global yang berubah-ubah semakin menyulitkan dalam menentukan fishing ground tuna, sehingga perburuan tuna menjadi kurang efektif, boros waktu dan bahan bakar namun hasilnya kurang optimal. Upaya mengatasi masalah di atas secara teoritis sudah pernah dilakukan oleh

Supangat & Ningsih (2004), melalui kajian model pergerakan kolom air hangat di Indonesia untuk menentukan lokasi penangkapan tuna. Kunarso (2005) membahas lokasi upwelling untuk menentukan fishing ground tuna potensial. Di samping penelitian di atas masih ada beberapa penelitian lain, namun riset tersebut masih belum diaplikasikan.

Dalam mengatasi masalah tersebut, Departemen Kelautan dan Perikanan berupaya meprediksi daerah potensi ikan, namun belum spesifik ke tuna dan pada akhir aplikasi hasil prediksi masih ada tenggang waktu 3-4 hari sehingga hasil prediksi fishing ground menjadi tidak tepat sesuai kondisi di lapangan.

(2)

Tujuan penelitian ini adalah mengkaji efektifitas aplikasi peramalan fishing ground tuna di lokasi upwelling dengan bantuan citra satelit harian (MODIS dan NOAA).

Materi dan Metode

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra MODIS dari satelit Aqua dan Terra yang meliputi data suhu dan khlorofil-a. Data satelit ini merupakan data harian yang bisa di-download secara gratis dari situs internet http//www. oceancolor.gfsc.nasa.gov dan data satelit NOAA yang berupa distribusi suhu (data harian yang real time), yang diperoleh dari ground station (stasiun penerima data satelit) yang dimiliki oleh Balai Riset dan Observasi Kelautan di Perancak Bali yang dikirim via internet.

Selain itu data tangkapan tuna hasil survey dari Bulan Juni-September 2007 juga digunakan. Kapal yang digunakan adalah KM. Anisa Bahari dan KM. Samodra 44 (milik PT. Perikanan Nusantara cabang Benoa Bali), KM. Sari Segara 17 dan KM. Sari Segara 06 (milik PT. Sari Segara Utama Benoa Bali). Data insitu berupa khlorofil-a dan suhu permukaan laut (SPL) pada saat survei lapangan.

Nilai efektifitas hasil aplikasi peramalan dihitung berdasarkan nilai Hook Rate (HR).

Jumlah Ikan Tuna yang tertangkap (ekor) HR = x100 Jumlah Pancing yang Digunakan

(Merta et al., 2003) Hasil aplikasi peramalan fishing ground dinilai efektif jika berada di atas Hook Rate Break Even Point (BEP). Masing-masing kapal mempunyai HR BEP tersendiri, tergantung jumlah modal operasional dan jumlah pancing yang digunakan dalam operasi penangkapannya.

HR efektif = HR > HR BEP

Jumlah Setting dengan hasil HR efektif

% efektifitas= x100% Jumlah Total Setting

(Kunarso et al., 2007) Metode penelitian yang digunakan, yaitu metode eksperimental semu (quasi experimental research) yang mengaplikasikan hasil-hasil peramalan fishing ground tuna langsung di laut, tanpa kontrol faktor lingkungan. Wilayah penelitian adalah Zona Pengelolaan Perikanan Samudera Hindia B, yang meliputi perairan laut Selatan Jawa hingga perairan Selatan Pulau Sumba

(108-117o BT dan 8-17oLS).

Waktu penelitian dari persiapan hingga penulisan hasil telah dilakukan selama 1 tahun, mulai Januari-Desember 2007. Survei di laut dilakukan selama 3 bulan yaitu 10 Juni-10 September 2007.

Proses peramalan fishing ground tuna dilakukan setiap hari. Data yang digunakan dalam proses peramalan yaitu data satelit Terra MODIS hasil perekaman pukul 10.00 WITA , satelit Aqua MODIS hasil perekaman pukul 14.00 WITA, dan satelit NOAA hasil perekaman pukul 14.00 WITA. Data satelit Aqua MODIS dan Terra MODIS dapat diakses dari internet umumnya 4 jam dari jam perekaman, sedangkan untuk data satelit NOAA bisa real time jadi bertepatan dengan jam perekaman. Download data umumnya mulai bisa dilakukan sekitar pukul 16.00 WITA atau pukul 18.00 WITA, membutuhkan waktu berkisar 45-60 menit. Pengolahan data Terra dan Aqua MODIS membutuhkan waktu sekitar 15 menit, sedangkan data NOAA dikirim tim dari BROK Perancak Bali dalam bentuk Joint Photographic Expert Group (JPEG). Setelah data diolah, dilakukan identifikasi lokasi upwelling dengan dasar indikator khlorofil-a yang tinggi dan suhu permukaan laut (SPL) yang rendah dari sekitarnya. Setiapermana et al., (1992). Lokasi yang telah diidentifikasi sebagai lokasi upwelling diramalkan sebagai lokasi fishing ground tuna. Selanjutnya lokasi hasil peramalan fishing ground ini dipetakan dalam Peta Peramalan Fishing ground Tuna dengan peta dasar hasil olahan citra MODIS pada tanggal sesuai data pengolahan. Daerah yang diramalkan sebagai fishing ground tuna diberi batas kotak persegi panjang dan warna persegi panjang yang berbeda menujukkan tingkatan prediksi potensinya (Gambar 3). Proses analisis dan pemetaan membutuhkan waktu berkisar 45 menit, sehingga informasi peramalan fishing ground tuna apabila tidak ada kendala bisa siap di kirim ke kapal sekitar pukul 20.00.WITA. Informasi ini keesokan harinya digunakan sebagai acuan untuk setting pukul 09.00 WITA, sehingga delay time (tenggang waktu) dengan jam perekaman satelit antara 19 – 23 jam. Dengan delay time yang belum ada sehari itu, dimungkinkan perubahan kondisi lingkungan laut daerah yang diramalkan masih relatif kecil, sehingga hasil ramalan masih sesuai dengan kondisi lapangan. Hasil dan Pembahasan

Jumlah aplikasi peramalan dan efektifitas tangkapan

Pada uji coba aplikasi peramalan fishing ground tuna tahap I, kapal yang banyak masuk daerah peramalan adalah KM. Anisa Bahari dan sebagai kapal

(3)

pembanding adalah KM. Samodra 44. Total operasi penangkapan KM. Anisa sebanyak 45 kali setting, mengikuti peramalan sebanyak 32 kali (71%) dan tidak mengikuti peramalan 13 kali (29%). Hasil akhir ternyata HR hasil tangkapan yang berada di atas HR Break Even Point (HR BEP) sebanyak 33 kali (73 %), dan dari perhitungan rugi laba kapal ini dinyatakan untung. Sedangkan kapal pembanding yaitu KM. Samodra 44 , selama uji coba melakukan setting sebanyak 54 kali. KM. Samodra 44 ini mengikuti peramalan (masuk daerah peramalan) sebanyak 25 kali (46 %). Kapal pembanding ke lokasi peramalan umumnya setelah mengetahui lokasi tersebut lebih dari 1 minggu tangkapannya menguntungkan, dan mulai masuk setelah hasil tangkapan mulai menurun Oleh karena itu meskipun mengikuti peramalan sebanyak 46 % dari jumlah setting, namun persentase hasil usahanya hanya 18,52% (Tabel 1).

Hasil uji coba peramalan fishing ground tuna tahap II, kapal yang banyak diinstruksikan (masuk lokasi peramalan) adalah KM. Sari Segara 17 dengan pembanding KM. Sari Segara 06. Selama uji coba KM Sari Segara 17 telah melakukan setting (tebar pancing) sebanyak 45 kali ( di lokasi peramalan 84% dan di luar lokasi peramalan 16%). Hasil akhir usaha penangkapannya, jumlah setting efektif adalah 32 (71%). Kapal pembanding KM. Sari Segara 06 selalu melakukan setting di luar lokasi yang diramalkan, yaitu di daerah 15-17o LS. Jumlah total setting KM. Sari Segara 06 sebanyak 56 dan 100% tidak mengikuti peramalan. Hasil akhir usaha penangkapannya, jumlah setting efektif sebanyak 22 (40%). Namun karena tuna yang ditangkap mempunyai berat rata-rata lebih tinggi dari hasil tangkapan KM. Sari Segara 17. maka usaha kapal tersebut untung (Tabel I).

Hasil HR KM Anisa Bahari dan KM. Sari Segara 17, yang lebih banyak mengikuti peramalan lebih tinggi dari HR KM. Samodra 44 dan KM. Sari Segara

06. Perbandingan HR antara kedua kapal tersebut disajikan dalam Gambar 1 dan 2.

Efektifitas aplikasi peramalan di lokasi upwelling Untuk mengetahui efektifitas aplikasi peramalan di lokasi upwelling, dipilih 40 setting yang masuk daerah peramalan. Kriteria daerah peramalan adalah lokasi yang diidentifikasi sebagai lokasi upwelling, ditandai dengan tingginya kadar khlorofil-a dan rendahnya SPL. Contoh dari peta peramalan fishing ground tuna, dengan posisi kapal yang melakukan setting masuk tepat di lokasi yang di ramalkan bisa di lihat dalam Gambar 4 dengan keterangan gambar pada Tabel 2.

Data kapal yang melakukan setting di daerah peramalan dan efektifitas hasil HR-nya, bisa di lihat dalam Gambar 3. Dari gambar tersebut diketahui kapal yang melakukan setting di lokasi yang diramalkan adalah KM. Sari Segara 17, KM. Anisa Bahari dan KM. Samodra 44. HR BEP masing-masing kapal berbeda, karena ukuran kapal dan beaya operasinya berbeda. HR BEP KM. Sari Segara 17 sebesar 0,25 ; KM. Anisa Bahari sebesar 0,2 dan KM. Samodra 44 sebesar 0,28. Dari 40 kali aplikasi peramalan, ternyata 32 (80 %) efektif dan 8 (20 %) aplikasi peramalannya tidak efektif.

Dari hasil di atas, nampak keunggulan aplikasi peramalan fishing ground tuna di lokasi upwelling dengan bantuan citra satelit harian. Tingkat efektifitas hasil aplikasi peramalan fishing ground tuna sebesar 80%. Keunggulan ini disebabkan lokasi yang diramalkan merupakan daerah upwelling. Hal ini sesuai dengan pernyataan Gunarso (1985) bahwa salah satu tempat penangkapan (fishing ground) tuna yang baik adalah di daerah upwelling. Menurut Thurman (1991), daerah upwelling mempunyai produktifitas perikanan yang lebih tinggi dibandingkan daerah non upwelling. Daerah upwelling merupakan daerah subur yang kaya akan nutrien, dan didukung dengan cahaya matahari

Tabel 1. Persentase kapal mengikuti peramalan dan persentase efektifitas hasil tangkapannya

No Nama Kapal Keterkaitan Peramalan % Efektifitas Untung/Rugi

% Mengikuti % Tidak Mengikuti

Peramalan Peramalan

1. Anisa Bahari 71 29 73 Untung

2. Samodra 44 46 53 18,52 Rugi

3. Sari Segara 17 84 16 71 Untung

4. Sari Segara 06 0 100 40 Untung

Tabel 2. Lokasi Kapal, Hasil Tangkapan dan Hook Rate Tanggal 12 Juni 2007

Keterangan Kapal Lintang Bujur Hasil Tangkapan HR

O Sari Segara-17 10.25 118.85 13 0,81

V Annisa Bahari 13.06 114.71 5 0.50

V Samodra-45 14.33 115.83 2 0.14

(4)

Gambar 1. Perbandingan Hasil Tangkapan (Hook Rate/HR) KM. Anisa Bahari dan KM. Samodra 44

Gambar 2. Perbandingan Hasil Tangkapan (Hook Rate/HR) KM. Sari Segara 17 dan KM. Sari Segara 06

Gambar 3. Efektifitas Hasil Tangkapan (Hook Rate/HR) Kapal-Kapal yang Mengikuti Peramalan

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 11/06/ 2007 13/06 /200 7 14/06/ 2007 15/06/ 2007 16/06 /200 7 17/06 /2007 18/06 /200 7 19/06 /200 7 20/06 /200 7 21/06 /200 7 11/07 /200 7 20/07 /200 7 21/07 /2007 22/07/ 2007 24/07 /200 7 25/07/ 2007 26/07 /2007 27/07 /200 7 28/07 /2007 29/07 /200 7 30/07/ 2007 16/08 /200 17/08/ 2007 19/08 /200 7 20/08/ 2007 21/08 /2007 22/08 /2007 24/08/ 2007 25/08 /2007 Tanggal Penangkapan Ho o k Ra te

Kapal Peramalan (Annisa Bahari) Kapal Pembanding (Samodra 44)

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 17/06/ 2007 18/06 /200 7 19/06 /2007 20/06/ 2007 21/06 /2007 22/06/ 2007 25/06/ 2007 26/06 /2007 27/06 /200 7 28/06 /2007 29/06 /200 7 30/06 /200 7 01/07 /2007 04/07 /2007 05/07 /200 7 06/07/ 2007 07/07/ 2007 11/07 /200 7 14/07/ 2007 15/07/ 2007 17/07 /2007 22/07 /2007 29/07/ 2007 01/0 8/200 7 02/08 /2007 03/08 /2007 04/08 /2007 05/08 /200 7 07/08 /2007 08/08 /2007 12/08 /200 7 14/08/ 2007 16/08 /2007 17/0 8/200 7 Tanggal Penangkapan H ook R at e

Kapal Peramalan (Sari Segara 17) Kapal Pembanding (Sari Segara 06)

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00

SS 17SS 17SS 17SS 17SS 17SS 17SS 17SS 17SS 17AnnisaAnnisaAnnisaAnnis a

SS 17Annis a AnnisaAnnisaAnnisaSS 1

7 SS 17SS 17SS 17SS 17Annis a Annis a Annis a

AnnisaAnnisaAnnisaAnnisaAnnis a Annis a S 44 S 44 S 44S 44S 44S 44S 44S 44 KAPAL HO O K RAT E

BATAS HR BEP HOOK RATE EFEKTIF

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 SS 17SS 17SS 17SS 17SS 17SS 17SS 17SS 17SS 17AnnisaAnnis a Annis a Annis a SS 17Annis a

AnnisaAnnisaAnnisaSS 17SS 17SS 17SS 17SS 17Annis a

AnnisaAnnisaAnnisaAnnis a

AnnisaAnnisaAnnisaAnnisa S 4 4

S 44S 44S 44S 44

BATAS HR BEP HOOK RATE EFEKTIF HR TIDAK EFEKTIF Keterangan : SS 17: KM. Sari Segara 17; S 44: Samodra 44; Annisa : KM. Annisa

(5)

Gambar 4. Peta Fishing ground Tuna dan Lokasi Kapal Survei Tanggal 12 Juni 2007 (dengan Peta Dasar Distribusi Kelimpahan Khlorofil-a) # $ $ LEGENDA :

Kapal dengan peramalan Kapal pembanding

Fishing Ground

Lokasi Sangat Potensial Fishing Ground Fishing Ground Lokasi Peramalan Lokasi Peramalan Tuna Potensial 1 Tuna Potensial 2 # $ 10.00 1.00 0.10 0.01 mg /m 3 $ 109 109 110 110 111 111 112 112 113 113 114 114 115 115 116 116 117 117 118 118 119 119 120 120 -17 -17 -16 -16 -15 -15 -14 -14 -13 -13 -12 -12 -11 -11 -10 -10 -9 -9 -8 -8 -7 -7 N E S W

yang cukup akan memicu perkembangan fitoplankton yang cepat. Tingginya kelimpahan fitoplankton akan membuat warna air menjadi lebih hijau karena warna khlorofil-a dari fitoplankton. Daerah upwelling dengan kadar khlorofil-a yang tinggi, dalam peta peramalan ditandai warna permukaan laut hijau ke kuning ke merah dan ke hitam yang menunjukkan kadar khorofil-a ykhorofil-ang semkhorofil-akin tinggi, biskhorofil-a dilihkhorofil-at dkhorofil-alkhorofil-am Gkhorofil-ambkhorofil-ar 4. Kelimpahan fitoplankton yang tinggi ini akan memicu kedatangan ikan-ikan herbivora kecil (sebagai tropil level II), yang akhirnya menerik kedatangan ikan-ikan karnivora kecil (tropik level III). Banyaknya ikan-ikan kecil seperti bandeng, lemuru, cumi-cumi, muroaji, akan menarik perhatian ikan tuna untuk datang dan mencari makan di lokasi tersebut. Adanya fenomena upwelling ini akan meningkatkan hasil tangkapan ikan (Mathews et al., 2001; Kunarso et al., 2005). Salah satu sifat tuna adalah beruaya untuk mencari daerah yang kaya makanan (Gunarso, 1985). Sehingga adanya fenomena upwelling di suatu daerah akan diikuti oleh melimpahnya ikan termasuk tuna, apabila

daerah itu merupakan jalur ruaya tuna.

Delay time dan residence time tuna di lokasi upwelling

Waktu yang dibutuhkan pada saat terjadinya upwelling dengan datangnya tuna di lokasi upwelling tersebut disebut dengan waktu tunggu (delay time). Proses ini berkaitan dengan rantai makanan. Menurut Thurman(1991) rantai makanan dari fitoplankton hingga tuna melalui 3-6 tropik level, namun di lokasi upwelling umumnya hanya melalui tiga tropik level, yaitu fitoplankton makro-ikan pemakan plankton-tuna. Adanya rantai makanan yang lebih pendek di daerah upwelling, bisa menjadi dasar dugaan bahwa delay time antara blooming khlorofil-a hingga kedatangan tuna di daerah upwelling relatif lebih pendek dari pada di daerah non upwelling. Kedatangan tuna ini juga berkaitan dengan jalur-jalur ruayanya, artinya lokasi yang banyak makanan karena adanya upwelling dan menjadi jalur ruaya tuna, itulah yang sangat potensial menjadi tempat makan tuna (feeding ground tuna)

(6)

sekaligus sangat potensial menjadi lokasi fishing ground tuna. Data hasil pengamatan pada tahun I belum cukup untuk digunakan sebagai penentu delay time.

Tuna sebagai ikan peruaya selalu bergerak berpindah-pindah Cushing 1981; Simorangkir, 2000), tidak berada dalam waktu yang lama di lokasi upwelling. Ada waktu tertentu dimana tuna tinggal sementara di lokasi upwelling (residence time tuna) untuk mencukupi kebutuhan makannya, sebelum melanjutkan perjalanan ruayanya . Dari data efektifitas hasil aplikasi peramalan fishing ground (Gambar 3), dalam satu lokasi peramalan mempunyai HR efektif berkisar 1-2 minggu. Berdasarkan data tersebut diketahui ikan tuna tinggal dalam satu wilayah peramalan, berkisar 1-2 minggu. Lingkup daerah peramalan yang diidentifikasi terjadi upwelling 1-2o (110-220 km). Setelah tinggal 1-2 minggu, schooling ikan tuna diduga keluar dari lokasi peramalan untuk melanjutkan ruaya sesuai dengan arah pola ruayanya. Kesimpulan

Peramalan fishing ground tuna di lokasi upwelling dengan data citra satelit harian (MODIS dan NOAA) bisa diaplikasikan dalam proses penangkapan dengan delay waktu relatif tercepat 19-23 pukul dari waktu perekaman. Efektifitas peramalan fishing ground tuna di lokasi upwelling dengan bantuan citra satelit harian adalah 80%. Waktu tinggal tuna di lokasi peramalan di daerah upwelling diduga berkisar 1-2 minggu. Ucapan Terima Kasih

Dengan kerendahan hati kami mengucapkan terima kasih yang sedalam-dalamnya atas segala bantuannya sehingga penelitian dan tulisan ini bisa bisa terwujud, antara lain kepada: Prof. Indah Susilowati, M.Sc., Ph.D (Ketua LEMLIT Universitas Diponegoro); Bp. Supriyono, B.Sc (Kepala PT. Perikanan Nusantara cabang Benoa Bali); Bp. Gusti Suwindra (Direktur PT. Sari Segara Utama Benoa Bali); Ir. Berny A. Subky, Dipl.Oc (Kepala Balai Riset dan Observasi Kelautan Perancak Bali); dan Berbagai pihak yang telah membantu pelaksanaan riset ini yang tidak memungkinkan untuk kami sebutkan satu-persatu. Daftar Pustaka

Cushing,D.H. 1981. Fisheries Biology: A Study in Population Dynamics. The University of Wisconsin Press, London, 295 pp.

Gunarso, W. 1985. Tingkah laku Ikan. IPB, Bogor, 149 hal. Kunarso. 2005. Kajian Penentuan Lokasi-lokasi Upwelling Di Perairan Indonesia dan Sekitarnya Serta Kaitannya Dengan Fishing ground Tuna. (Tesis) Jurusan Oseanografi-FIKTIM ITB, Bandung, hal 267. Kunarso, S. Hadi & N.S. Ningsih. 2005. Kajian Lokasi Upwelling Untuk Penentuan Fishing Ground Potensial Ikan Tuna. Ilmu Kelautan, 10(2): 61-67. Kunarso, Supangat, A. & Wiweka. 2007. Studi

Keunggulan Aplikasi Teknologi Peramalan Fishing ground Dengan Data Upwelling dan Real Time Satelite Untuk Berburu Ikan Tuna Pada Variasi Iklim Global. Laporan Penelitian Program Insentif Terapan, Kementerian Negara Riset dan Teknologi, Lembaga Penelitian Universitas Diponegoro, Semarang, 2007,155 hal.

Mathews,C.P., A.Ghofar, Gede,S., N. Hendiati, D. Arief & H. Lestiana. 2001. Effects of Frontal systems, Upwelling, and El-Niño on the Small Pelagic Fisheries of the Lesser Sunda Island, Indonesia. (T. Nishida; P.J.Kailola and C.E. Hollingworthads). Fishery GIS Research Group Saitama, Japan, 15 pp. Merta, IGS., K. Susanto, BI. Prisantoso. 2003. Pengkajian Stok Di Samudera Hindia (WPP 4). Di dalam: (J. Widodo, NN. Wiadnyana, D. Nugroho ads). Forum Pengkajian Stok Ikan Laut 2003, Proseding Simposium, Jakarta 23 - 24 Juli 2003. Pusat Riset Perikanan Tangkap, Badan Riset Kelautan dan Perikanan, Departemen Kelautan dan Perikanan, Jakarta.

Setiapermana, D., Santoso, & S.H. Riyono. 1992. Chlorophil Content in Relation to Physical Structure in east Indian Ocean. Oceanologi Indonesia. LIPI no 25. hal 13-29.

Simorangkir, S. 2000. Perikanan Indonesia. Bali Post, Denpasar, 293 hal.

Supangat,A & N.S. Ningsih. 2004. Model Suhu Permukaan Laut Untuk Mempelajari Pergerakan “Kolam Air Hangat” (Sebagi tambang Tuna). Di Perairan Indonesia, dan Korelasinya Dengan Variabilitas Iklim. Laporan RUT tahun 2004 : LPPM-ITB, Kementrian Riset dan Teknologi dan Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia.

Thurman, H.V.. 1991. Introductory Oceanography. Sixth Edition, Macmillan Publishing Company, New York, 526 pp.

Gambar

Tabel 1. Persentase kapal mengikuti peramalan dan persentase efektifitas hasil tangkapannya No Nama Kapal       Keterkaitan Peramalan % Efektifitas Untung/Rugi
Gambar 1. Perbandingan Hasil Tangkapan (Hook Rate/HR)  KM. Anisa Bahari  dan KM. Samodra 44
Gambar 4. Peta Fishing ground Tuna dan Lokasi Kapal Survei  Tanggal 12 Juni 2007 (dengan Peta Dasar Distribusi Kelimpahan Khlorofil-a) #$$LEGENDA :

Referensi

Dokumen terkait

Berdasarkan hasil penelitian bahwa sistem penilaian esai otomatis menggunakan metode cosine similarity telah berjalan dengan baik untuk ujian esai dalam bahasa Inggris Hasil

Dari pendapat para ahli tersebut, peneliti menggabungkan dan menyuntingnya sebagai landasan teori penelitian, bahwa proses pembentukan kata ragam bahasa coretan pada meja

d. -apat digunakan untuk berbagai kebutuhan atap. Untuk memberi kesan ruang yang lebih luas... %6.>ika diketahui koe+sien peker)a untuk melakukan peker)aan plesteran 1 : 2 tebal

Untuk mengisi saldo awal piutang, klik Setting => pilih Saldo Awal => pilih. Saldo Awal

Kabupaten Blora, Kudus, Temanggung dan Purworejo Merupakan 4 Kabupaten di Provinsi Jawa Tengah yang memiliki angka Rasio Gini tertinggi yaitu berkisar antara 0.36-

Pada Tabel 6 terlihat bahwa nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 sehingga hipotesis nol ditolak, artinya terdapat perbedaan yang signifikan pada penguasaan

BAB IV mengenai KETENTUAN PENUTUP Pasal 5 menyebutkan bahwa pada saat Peraturan Pemerintah ini mulai berlaku, ketentuan Peraturan Pemerintah Nomor 32 Tahun 1979

Populasi dalam penelitian ini seluruh konsumen yang berada di toko mas di pusat kota Surabaya. Sampel yang diambil adalah sebesar 112 responden. Data yang dipergunakan adalah