Marine Dinamics Ecosystem

LAPORAN PRAKTIKUM

DINAMIKA EKOSISTEM LAUT

PENGARUH PARAMETER OSEANOGRAFI (SUHU, SALINITAS DAN

KLOROFIL) TERHADAP PERSEBARAN DAN HASIL TANGKAPAN IKAN

SWANGGI (Priacanthus macracanthus) DI PERAIRAN SELATAN JAWA

TIMUR

Oleh

Nama : Dimas Galang Fergiawan

Nim : 135080201111124

Kelas : P05

PROGRAM STUDI PEMANFAATAN SUMBERDAYA PERIKANAN

JURUSAN PEMANFAATAN SUMBERDAYA PERIKANAN DAN KELAUTAN

FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

2015

i

LEMBAR PENGESAHAN

PRAKTIKUM DINAMIKA EKOSISTEM LAUT

Sebagai salah satu syarat untuk Lulus Mata Kuliah Dinamika Ekosistem Laut

Di Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan

Universitas Brawijaya

Disusun Oleh :

Dimas Galang Fergiawan

135080201111124

P05

Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan

Malang, Desember 2015

Megetahui, Dosen Pengampu Praktikum Dinamika Ekosistem Laut Dr. Ir. Gatut Bintoro, MSc NIP. 19621111 198903 1 005

Menyetujui, Koordinator Asisten Dinamika Ekosistem Laut Burhany Resmana NIM. 125080200111020

ii

KATA PENGANTAR

‘

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala

limpahan rahmat dan karunia-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan

laporan praktikum Dinamika Ekosistem Laut dengan judul “PENGARUH

PARAMETER PERAIRAN (SUHU, SALINITAS DAN KLOROFIL) TERHADAP

PERSEBARAN DAN HASIL TANGKAPAN IKAN SWANGGI (Priacanthus

macracanthus) DI PERAIRAN SELATAN JAWA” dengan baik dan tepat pada

waktunya.

Dalam laporan praktikum Dinamika Ekosistem Laut ini tidak akan

terselesaikan tanpa bantuan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis

mengucapkan terima kasih kepada:

1. Para Dosen pembimbing Mata Kuliah Dinamika Ekosistem Laut yang

telah meluangkan waktu, tenaga dan pikiran dalam bimbingan,

pengarahan dan memberikan ilmunya kepada penulis.

2. Tim asisten praktikum yang telah membimbing, membantu,

memperlancar serta mempermudah dalam mengerjakan laporan

praktikum Dinamika Ekosistem Laut.

Penulis menyadari bahwa laporan ini masih jauh dari sempurna, oleh

karena itu saran dan kritik sangat diharapkan demi pengembangan praktikum

Dinamika Ekosistem Laut ini dapat bermanfaat bagi semua pembaca dan

membawa manfaat bagi pengembangan Ilmu Kelautan dan Perikanan. Amin.

Malang, Desember 2015

Penulis

iii

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL

LEMBAR PENGESAHAN ................................................................................... i

KATA PENGANTAR ........................................................................................... ii

DAFTAR ISI ......................................................................................................... iii

DAFTAR TABEL ................................................................................................. v

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. vi

DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................... vii

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang ............................................................................................... 1

1.2 Maksud dan Tujuan ....................................................................................... 2

1.3 Waktu dan Tempat ......................................................................................... 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Klasifikasi dan Deskripsi Ikan Swanggi (Priacanthus macracanthus) ........... 3

2.1.1 Hasil Tangkapan Ikan Swanggi (Priacanthus macracanthus) .............. 4

2.2 Parameter Oseanografi (Suhu, Salinitas, Klorofil) ........................................ 4

2.2.1 Suhu ............................................................................................................ 4

2.2.2 Salinitas ....................................................................................................... 5

2.2.3 Klorofil ......................................................................................................... 5

METODE PRAKTIKUM

3.1 Alat dan Bahan ............................................................................................... 7

3.2 Skema Kerja ................................................................................................... 8

3.2.1 Persebaran Parameter Oceanografi ...................................................... 8

3.2.2 Regresi Linier Tunggal ........................................................................... 8

3.2.3 Regresi Linier Berganda ........................................................................ 9

3.3 Tahap Analisa ................................................................................................ 9

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Data Hasil Praktikum ..................................................................................... 10

4.1.1 Peta Sebaran Parameter Oseanografi .................................................. 10

a. Suhu Permukaan Laut ............................................................................ 10

b. Salinitas .................................................................................................. 11

c. Klorofil-a .................................................................................................. 11


a. Hubungan SPL terhadap Hasil Tangkapan ........................................... 11

iv

b. Hubungan Salinitas terhadap Hasil Tangkapan ..................................... 12

c. Hubungan Klorofil-A terhadap Hasil Tangkapan .................................... 13


4.2 Analisa Prosedur ............................................................................................ 16

4.2.1 Peta Persebaran Parameter Oseanografi ............................................. 16



4.3 Analisa Hasil .................................................................................................. 19

4.3.1 Peta Persebaran Parameter .................................................................. 19

a. Suhu Perukaan Laut ............................................................................... 19

b. Salinitas .................................................................................................. 20

c. Klorofil-a .................................................................................................. 21



KESIMPULAN

5.1 Kesimpulan .................................................................................................... 26

5.2 Saran .............................................................................................................. 26

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................ 27

LAMPIRAN .......................................................................................................... 30

v

DAFTAR TABEL

Tabel 1. Data Hasil Praktikum ............................................................................. 10

Tabel 2. Hasil Regresi SPL terhadap Hasil Tangkapan ..................................... 12

Tabel 3. Hasil Regresi Salinitas terhadap Hasil Tangkapan ............................. 12

Tabel 4. Hasil Regresi Klorofil-a terhadap Hasil Tangkapan) ............................ 13

Tabel 5. Variables Entered/Removed pada Regresi Linier Berganda ............... 14

Tabel 6. Model Summaryb pada Regresi Linier Berganda ................................. 15

Tabel 7. Anova pada Regresi Linier Berganda ................................................... 15

Tabel 8. Coefficients pada Regresi Linier Berganda .......................................... 16

vi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1. Ikan Swanggi (Priacanthus macracanthus) ...................................... 3

Gambar 2. Skema Kerja ODV ............................................................................. 8

Gambar 3. Skema Kerja Regresi Linier Tunggal ................................................. 8

Gambar 4. Skema Kerja Regresi Tunggal dengan SPSS .................................. 9

Gambar 5. Peta Persebaran SPL di Selatan Jawa Timur ................................... 10

Gambar 6. Peta Sebaran Salinitas Musim Timur ............................................... 11

Gambar 7. Peta Sebaran Klorofil-A Musim Timur .............................................. 12

Gambar 8. Grafik SPL dengan Catch .................................................................. 12

Gambar 9. Grafik Salinitas dengan Catch ........................................................... 13

Gambar 10. Grafik Klorofil dengan Catch ........................................................... 14

Gambar 11.1 Peta Persebaran Parameter Suhu ................................................ 19

Gambar 22. Peta Persebaran Parameter Salinitas ............................................. 20

Gambar 33. Peta Persebaran Parameter Klorofil-a ............................................ 22

Gambar 14. Grafik Histogram Regresi Linier Berganda ..................................... 24

vii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1. Lembar Kerja 1 ................................................................................ viii

Lampiran 2. Lembar Kerja 2 ............................................................................... ix

Lampiran 3. Asisten Zone ................................................................................... x

1

1. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Menurut UNCLOS (1982) dalam Pujayanti (2011), negara kepulauan

dengan kekayaan sumber daya kelautan yang paling besar yaitu Negara

Indonesia. Negara kepulauan yang terbesar di dunia yang memiliki ± 17.480

pulau dengan luas lautnya mencapai 5,8 juta km² dan garis pantai sepanjang ±

95,181 km. Indonesia juga memiliki hak berdaulat atas sumber kekayaan alam

dan berbagai kepentingan yang berada di atas, di bawah permukaan dan di

lapisan bawah dasar laut Zona Ekonomi Eksklusif (ZEE) seluas 2,7 juta km²

.yang mengelilingi laut kedaulatan selebar 200 mil laut. Wilayah laut territorial

Indonesia berbatasan langsung dengan wilayah laut Malaysia, Singapura,

Philipina, Palau, India, Thailand, Vietnam dan Australia. Sedangkan terkait ZEE,

Indonesia berbatasan dengan Philipina, Palau, India, Thailand dan Australia.

Sumberdaya Perikanan itu merupakan salah satu sumber kekayaan alam.

Ada berbagai teori pembagian iklim yang dipakai oleh peneliti seperti

pembagian berdasarkan diversifikasi tanaman, letak geografis, temperature dan

kelembaban, serta pola curah hujan. Untuk yang terakhir saja (dengan pola curah

hujan) telah berbagai cara dikembangkan seperti berdasarkan jumlah akumulatif

curah hujan dalam skala mm, jumlah hari hujan dalam setahun dan pola curah

hujan tahunan. Untuk wilayah Indonesia beberapa peneliti telah menuliskan

pembagian pola iklim berdasarkan pola curah hujan tahunan. Keuntungan

pembagian iklim berdasarkan pola curah hujan adalah konsistensi setiap bagian

atau wilayah hanya pada pengontrol iklim yang berlaku sama. Region dengan

pola curah hujan tahunan yang serupa memiliki pengaruh dari pengontrol iklim

yang sama sehingga sangat berguna untuk dilakukan analisa yang spesifik untuk

sifat-sifat pengontrol klim yang ada. Braak (1921 - 1929) dan Preedy (1966), telah

melakukan pembagian wilayah iklim (di Indonesia) berdasarkan pola curah hujan

bulanan (Aldrian, 2001).

Sumberdaya perikanan dan kelautan yang dapat dieksploitasi adalah

spesies yang dalam status aman atau belum mencapai batas MSY maupun

overfishing. Faktor lain yang perlu diperhatikan dalam melakukan eksploitasi

adalah memperhatikan ukuran ikan yang boleh ditangkap dan dengan

disesuaikan dengan bersaran ukuran mata jaring maupun jenis alat tangkap yang

ramah lingkungan. Alat tangkap yang ramah lingkungan adalah yang

2

memperhatikan faktor selektifitas dan efektifitas suatu target spesies agar status

target tangkapan masih dalam tahap aman dan bisa berkembangbiak.

Dalam laporan ini akan dibahas mengenai hubungan parameter suhu,

salinitas dan klorofil terhadap persebaran dan hasil tangkapan ikan Swanggi

(Priacanthus macracanthus) pada perairan Selatan Jawa.

1.2 Maksud dan Tujuan

Maksud dari praktikum dinamika ekosistem laut adalah untuk mengkaji

hubungan antara parameter – parameter fisika (suhu), kimia (salinitas), biologi

(klorofil) dengan hasil tangkapan.

Sedangkan tujuan dari praktikum dinamika ekosistem laut untuk

mengaplikasikan materi yang didapat di perkuliahan, mampu mengetahui peta

sebaran parmeter laut dan menjelaskan hubungan antara parameter lingkungan

(suhu, salinitas, klorofil) terhadap hasil tangkapan dengan memakai Analisis :

1. Untuk mengetahui peta sebaran parameter (Suhu, Salinitas dan Klorofil)

menggunakan software ODV (Ocean Data View).

2. Regresi linear sederhana hubungan masing-masing Suhu, Salinitas, dan

Klorofil Terhadap Hasil Tangkapan.

3. Regresi linear berganda hubungan ketiga parameter perairan, Suhu,

Salinitas, dan Klorofil secara bersama Terhadap Hasil Tangkapan.

1.3 Waktu dan Tempat

Praktikum Dinamika Ekosistem Laut tentang pengaruh parameter

perairan (suhu, salinitas dan klorofil) terhadap hasil tangkapanDIlaksanakan di

Kelas dan di Laboratorium Penangkapan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan

Universitas Brawijaya Malang.

Praktikum 1 Dilakukan pada Hari Jum’at Tanggal 4 November di Kelas

C.2.6 Tentang ODV (Ocean Data View)

Praktikum 2 Dilakukan pada Hari Rabu Tanggal 11 November tentang

Regresi Linier Tunggal di Laboratorium Penangkapan Fakultas Perikanan

dan Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya Malang.

Praktikum 3 Dilakukan pada Hari Rabu Tanggal 17 November tentang

Regresi Berganda di Laboratorium Penangkapan Fakultas Perikanan dan

Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya Malang.

3

2. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Klasifikasi dan Deskripsi Ikan Swanggi (Priacanthus macracanthus)

Ikan Swanggi (Priacanthus macracanthus) yang memiliki nama

internasional red bigeye/brownspot bigeye merupakan salah satu spesies dari

Genus Priacanthus. Secara garis besar ikan ini mudah dikenali karena mata

yang besar (Nelson, 1984 dalam Wangsadinata, 2009). Bentuk tubuh ikan

swanggi dapat dilihat pada gambar 1.

Sumber : Discoverlife, 2015

Gambar 1. Ikan Swanggi (Priacanthus macracanthus).

Ikan Swanggi menurut Saanin (1984) dalam Wangsadinata (2009), dapat

diklasifikasikan sebagai berikut :

Kingdom : Animalia

Subkingdom : Metazoa

Filum : Chordata

Subfilum : Vertebrata

Kelas : Pisces

Subkelas : Teleostei

Ordo : Percomorphi

Subordo : Percoidea

Divisi : Perciformes

Famili : Priacanthidae

Genus : Priacanthus

Spesies : Priacanthus macracanthus

4

2.1.1 Hasil Tangkapan Ikan Swanggi (Priacanthus macracanthus)

Ikan ini memiliki nama lokal : swangi/semerah padi (PPN Pemangkat),

swanggi (Pelabuhan Perikanan Banjarmasin), swangi (PPP Tegalsari), mata

bulan (PPN Ambon), camaul (PPN Palabuhanratu), belong (PPN Pekalongan),

capa (PPN Sibolga), swanggi (PPS Jakarta), golok sabrang (PPN Brondong),

swanggi (PPN Prigi) (www.pipp.dkp, 2015).

Hasil tagkapan ikan Swanggi pada wilayah Selatan Jawa bisa dikatakan

rendah dimana total hasil tangkapan dari tahun 2003 sampai dengan 2013

adalah 427,10 ton yang bisa dilihat dari data statistik Perikanan Tangkap. Hasil

tangkapan tertinggi didapatkan pada tahun 2004 dan 2005 dimana mencapai 112

ton/tahun. Hasil tangkapan terendah pada tahun 2003 dengan nilai 3,70 ton

pertahun.

2.2 Parameter Oseanografi (Suhu, Salinitas, Klorofil)

2.2.1 Suhu

Suhu di laut adalah salah satu factor yang amat penting bagi kehidupan

organisme di lautan, karena suhu mempengaruhi baik aktivitas metabolisme di

lautan, karena suhu mempengaruhi baik akivitas metabolisme maupun

perkembangbiakan dari organisme-organisme tersebut. Oleh karena itu tidaklah

mengherankan jika banyak dijumpai bermacam-macam jenis hewan yang

terdapat di berbagai tempat di dunia. Sebagai contoh, binatang karang di mana

penyebarannyan sangat di batasi oleh perairan yang hangat yang terdapat di

daerah tropic dan subtropik (Hutabarat dan Evans, 2008).

Hasil spektra analisis menunjukkan adanya tendensi dimana Suhu

Permukaan Laut (SPL) yang rendah menghasilkan tangkapan yang relatif tinggi.

Sebaliknya, dengan SPL yang tinggi, maka hasil tangkapan cenderung

menurun. Kondisi suhu permukaan laut hubungannnya dengan hasil tangkapan

terlihat bahwa penurunan suhu permukaan laut terdapat hasil tangkapan yang

meningkat begitu juga sebaliknya, peningkatan suhu permukaan laut

menyebakan penurunan hasil tangkapan. Pada saat suhu permukaan laut yang

relatif rendah terdapat hasil tangkapan tinggi pada musim barat yang ditemukan

pada lokasi penelitian. Ikan tongkol (Euthynus afinis) banyak tertangkap pada

suhu yang rendah, diduga karena pada suhu yang tinggi, ikan akan bermigrasi

ke lokasi atau perairan yang lebih dalam di luar jangkauan alat tangkap yang

5

dioperasikan nelayan. Dengan demikian peluang ikan tertangkap lebih kecil dan

akibatnya hasil tangkapan menurun (Adnan, 2010).

2.2.2 Salinitas

Ciri paling khas pada air laut yang diketahui oleh semua orang ialah

rasanya yang asin. Ini disebabkan karena di dalam air laut terlarut bermacam–

macam garam, yang paling utama adalah garam natrium klorida (NaCl) yang

sering pula disebut garam dapur. Garam dapur banyak diproduksi di Madura dan

juga di daerah lainnya diperoleh dengan menguapkan air laut hingga tersisa

kristal – kristal garamnya. Selain garam klorida, di dalam air laut terdapat pula

garam – garam magnesium, kalsium, kalium dan sebagainya. Dalam literature

oseanologi dikenal istilah salinitas yang maksudnya ialah jumlah berat semua

garam yang terlarut dalam satuliter air, biasanya dinyatakan dengan satuan ‰

(per mil) (Nontji, 2007).

Menurut teori, zat –zat garam tersebut berasal dari dalam dasar laut

melalui proses outgassing, yakni rembesan dari kulit bumi di dasar laut yang

berbentuk gas ke permukaan laut. Bersama gas-gas ini, terlarut pula hasil kikisan

kerak bumi dan bersama garam – garam ini merembes pula air, semua dalam

perbandingan yang tetap sehingga terbentuk garam di laut. Kadar garam ini tetap

tidak berubah sepanjang masa. Artinya kita tidak menjumpai bahwa air laut

makin lama makin asin (Romimahtarto, 2009).

2.2.3 Klorofil

Parameter oseanografi merupakan salah satu faktor yang sangat

berpengaruh terhadap variabilitas hasil tangkapan ikan, seperti klorofil-a dan

suhu permukaan laut. Fitoplankton yang berada pada lapisan cahaya (fotik)

mengandung klorofil-a yang berguna untuk fotosintesis. Klorofil-a mampu

menyerap cahaya biru dan hijau, sehingga keberadaan fitoplankton dapat

dideteksi berdasarkan kemampuan klorofil-a tersebut. Plankton, baik fitoplankton

maupun zooplankton mempunyai peranan penting dalam ekosistem laut karena

plankton menjadi bahan makanan bagi berbagai jenis hewan laut lainnya.

Parameter oseanografi ini dapat direkam dan diintrepretasi melalui Foto Citra

(penginderaan jauh) (Adnan, 2010).

Klorofil mempunyai rumus kimia C55H72O5N4Mg dengan atom Mg sebagai

pusatnya. Klorofil-a merupakan salah satu parameter yang sangat menentukan

6

produktivitas primer di laut. Sebaran tinggi rendahnya konsentrasi klorofil-a

sangat terkait dengan kondisi oseanografis suatu perairan. Beberapa parameter

fisik-kimia yang mengontrol dan mempengaruhi sebaran klorofil-a, adalah

intensitas cahaya, nutrien (terutama nitrat, fosfat dan sislikat). Perbedaan

parameter fisika-kimia tersebut secara langsung merupakan penyebab

bervariasinya produktivitas primer di beberapa tempat di laut. Selain itu “grazing”

juga memiliki peran besar dalam mengontrol konsentrasi klorofil-a di laut (Hatta,

2002).

7

3. METODE PRAKTIKUM

3.1 Alat dan Bahan

Alat yang digunakan pada praktikum Dinamika Ekosistem Laut dari

praktikum pertama, kedua dan ketiga adalah sebagai berikut :

1. Laptop : digunakan untuk praktikum dan mengelola

software serta digunakan untuk memberi materi oleh asisten

2. Screen dan LCD proyekor : digunakan untuk penjelasan materi oleh

asisten

3. Charger : untuk pengisi daya laptop

4. Stopkontak : untuk colokan carger laptop

Bahan yang digunakan pada praktikum Dinamika Ekosistem Laut dari

praktikum pertama, kedua dan ketiga adalah sebagai berikut :

1. Data statistik perikanan tahun 2003-2013 : data digunakan untuk

dijadikan sebagai variabel terikat yang dipengaruhi oleh variabel bebas

2. Data Balitbang : untuk variabel oseanografi

3. Software ODV (Ocean Data View) : digunakan untuk melihat peta

persebaran parameter.

4. Software SPSS V16.0 (Statistical Package for the Social Science) :

untuk menganalisa regresi liner ganda antara hasil tangkapan dengan

parameter oseanografi.

5. M.S Excel : untuk menganalisa regresi linier

tunggal hasil tangkapan dengan parameter.

6. Citra Satelit Aqua Modis :untuk mendownload database dari

Opendap NASA-JPL pada tahun 2013.

8

3.2 Skema Kerja

3.2.1 Persebaran Parameter Oceanografi

Skema olah data Parameter Oseanografi dengan menggunakan software

Ocean Data View

-

- Siapkan alat dan bahan yang akan digunakan

- Menginstal software ODV

- Mendownload Data di Citra Satelit Aqua Modis

- Mengolah data menggunakan software ODV

- Menganalisi data hasil penolahan menggunakan software OD

Gambar 2. Skema Kerja ODV

3.2.2 Regresi Linier Tunggal

Skema olah data hubungan parameter Oseanografi dengan Hasil

tangkapan menggunakan Microsoft Excell

-


- Mengolah data statistik menggunakan Ms. Excel

- Meregresikan data menggunakan Ms. Excel

- Menganalisis hasil regresi linier tunggal

Gambar 3. Skema Kerja Regresi Linier Tunggal

Hasil

Persiapan

Hasil

Persiapan

9

3.2.3 Regresi Linier Berganda

Skema olah data hubungan parameter Oseanografi dengan Hasil

tangkapan menggunakan Microsoft Excell dan SPSS

-


- Menginstal software SPSS

- Membuka data statistik di Ms. Excel

- Mengolah data statistik di SPSS

- Menganalisis hasil regresi berganda

Gambar 4. Skema Kerja Regresi Tunggal dengan SPSS

3.3 Tahap Analisa

Regresi merupakan satu bentuk alat analisis penelitian untuk

memecahkan Permasalahan umum (variable) dan sub permasalahan (indicator)

serta keterkaitan antar sub permasalahan, dengan bantuan ilmu pengetahuan

matematika. Persamaan mateatika dibangun untuk membantu menjelaskan

keterkaitan permasalahan (variabel), dan termasuk didalamnya perilaku

permasalahannya setelah dilakukan simulasi model persamaan regresi (Sudarto,

2010).

Analisis regresi berganda dilakukan dengan dua uji yaitu Uji Korelasi dan

Uji F. Dimana dalam uji korelasi dilihat hasil regresi dari nilai Rsquarenya. Dilihat

seberapa besar hasil pengaruh dari parameter atau variabel bebas yang

mempengaruhi variabel independent atau variabel terikatnya. Dan berapapun

nilai Rsquarenya maka itulah nilai pengaruh dari parameter tersebut. Selanjutnya

uji F dimana dalam uji F ini melihat selang kepercayaaan pengaruh signifikan

sebesar 95 % dengan ketentuan sebagai berikut:

Jika F hitung < F tabel maka tidak berpengaruh nyata

Jika F hitung > F tabel maka berpengaruh nyata

Jika F hitung = F tabel maka berpengaruh tapi tidak nyata

Berdasarkan ketentuan diatas, dapat menganalisis hasil dari data yang

telah di regresikan. Kemudian dapat mengetahui pengaruh dan seberapa besar

pengaruhnya dari variabel bebas terhadap variabel terikat.

Hasil

Persiapan

10

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Data Hasil Praktikum

Pada tabel 1 disajikan berupa data parameter oseanografi meliputi Suhu

Salinitas dan Klorofil-a yang berurutan dari tahun 2003 sampai dengan 2013

beserta hasil tangkapan per tahunya.

Tabel 1. Data Hasil Praktikum

4.1.1 Peta Sebaran Parameter Oseanografi

Berikut merupakan gambar hasil olah data dari software Ocean Data

View (ODV) yang meliputi Suhu, Salinitas dan Klorofil-a.

a. Suhu Permukaan Laut

Gambar 5. Peta Persebaran SPL di Selatan Jawa Timur

11

b. Salinitas

Gambar 6. Peta Sebaran Salinitas Musim Timur

c. Klorofil-a

Gambar 7. Peta Sebaran Klorofil-A Musim Timur


a. Hubungan SPL terhadap Hasil Tangkapan

Hasil Regresi tunggal dari suhu terhadap hasil tangkapan Ikan Swanggi di

Selatan Jawa Timur itu Berpengaruh nyata, dengan bukti Fhit>Ftab. Dapat

dilihat pada tabel 2 dan gambar 8 dibawah ini.

12

Tabel 2. Hasil Regresi SPL terhadap Hasil Tangkapan (Regresi Linier Tunggal)

Gambar 8. Grafik SPL dengan Catch

b. Hubungan Salinitas terhadap Hasil Tangkapan

Hasil Regresi tunggal dari salinitas terhadap hasil tangkapan Ikan

Swanggi di Selatan Jawa Timur itu Berpengaruh nyata, dengan bukti Fhit>Ftab.

Dapat dilihat pada tabel 3 dan gambar 9 dibawah ini.

Tabel 3. Hasil Regresi Salinitas terhadap Hasil Tangkapan (Regresi Linier Tunggal)

SUMMARY OUTPUT SPL - CATCH

Regression Statistics

Multiple R 0,452536403

R Square 0,204789196

Adjusted R Square 0,11643244

Standard Error 37,66458406

Observations 11

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 1 3288,013786 3288,013786 2,317753674 0,162234544

Residual 9 12767,58803 1418,620892

Total 10 16055,60182

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%Lower 95,0%Upper 95,0%

Intercept 330,0067311 191,5981444 1,722390016 0,119098433 -103,4183829 763,4318 -103,418 763,4318

X Variable 1 -10,41015038 6,837909746 -1,52241705 0,162234544 -25,87857686 5,058276 -25,8786 5,058276

y = -10,109x + 321,01 R² = 0,1883

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00

24,00 26,00 28,00 30,00 32,00

HUBUNGAN SUHU PERMUKAAN LAUT DENGAN HASIL TANGKAPAN

HUBUNGAN SUHU PERMUKAAN LAUT DENGAN HASIL TAGKAPAN

Linear (HUBUNGAN SUHU PERMUKAAN LAUT DENGAN HASIL TAGKAPAN)

SUMMARY OUTPUT SALINITAS - CATCH



R Square 0,24555174



Observations 11

ANOVA


Regression 1 3942,480966 3942,480966 2,929247477 0,121147276

Residual 9 12113,12085 1345,902317

Total 10 16055,60182


Intercept 1040,569137 585,4035266 1,777524544 0,109202182 -283,7056417 2364,844 -283,706 2364,844

X Variable 1 -29,58708931 17,28718224 -1,711504448 0,121147276 -68,69341237 9,519234 -68,6934 9,519234

13

Gambar 9. Grafik Salinitas dengan Catch

c. Hubungan Klorofil-A terhadap Hasil Tangkapan

Hasil Regresi tunggal dari salinitas terhadap hasil tangkapan Ikan

Swanggi di Selatan Jawa Timur itu Berpengaruh nyata, dengan bukti Fhit>Ftab.

Dapat dilihat pada tabel 4 dan gambar 10 dibawah ini.

Tabel 4. Hasil Regresi Klorofil-a terhadap Hasil Tangkapan (Regresi Linier Tunggal)

y = -29,654x + 1042,8 R² = 0,2451

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00

32,50 33,00 33,50 34,00 34,50 35,00

HUBUNGAN SALINITAS DENGAN HASIL TANGKAPAN

HUBUNGAN SALINITAS DENGAN HASIL TANGKAPAN

Linear (HUBUNGAN SALINITAS DENGAN HASIL TANGKAPAN)

SUMMARY OUTPUT KLOROFIL-A - CATCH



R Square 0,111866548



Observations 11

ANOVA


Regression 1 1796,084757 1796,084757 1,133612221 0,314736016

Residual 9 14259,51706 1584,390785

Total 10 16055,60182


Intercept 53,93038424 18,58101789 2,902445096 0,017525465 11,89720162 95,96357 11,8972 95,96357

X Variable 1 -16,23990485 15,25285777 -1,064712272 0,314736016 -50,74426625 18,26446 -50,7443 18,26446

14

Gambar 10. Grafik Klorofil dengan Catch


Pada regresi berganda menggunakan SPSS v16.0 didapatkan hasil

hubungan ketiga parameter oseanografi terhadap hasil tangkapan ikan Swanggi

di Perairan Selatan Jawa Tmur. Pada regresi berganda variable yang digunakan

adalah variabel independent yaitu suhu, salinitas dan klorofil-a. dan pada variabel

dependent yaitu cacth atau hasil tangkapan yang dapat dilihat pada tabel 5.

Tabel 5. Variables Entered/Removed pada Regresi Linier Berganda

Variables Entered/Removedb

Model Variables Entered

Variables

Removed Method

1 KLOROFIL, SPL,

SALINITASa

. Enter

a. All requested variables entered.

b. Dependent Variable: CACTH

Pada hasil regresi berganda antara tiga parameter oseanografi terhadap

hasil tangkapan didapatkan hasil R Square yang menunjukkan seberapa besar

pengaruh nyata. Nilai R Square dapat dilihat pada tabel 6.

y = -16,24x + 53,93 R² = 0,1119

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00

0,00 1,00 2,00 3,00 4,00

HUBUNGAN KLOROFIL DENGAN HASIL TANGKAPAN

HUBUNGAN KLOROFIL DENGAN HASIL TANGKAPAN

Linear (HUBUNGAN KLOROFIL DENGAN HASIL TANGKAPAN)

15

Tabel 6. Model Summaryb pada Regresi Linier Berganda

Model Summaryb

Mode

l R

R

Square

Adjusted R

Square

Std. Error of

the Estimate

Change Statistics

R Square

Change

F

Change df1 df2

Sig. F

Change

1 .587a .345 .064 38.76972 .345 1.227 3 7 .369

a. Predictors: (Constant), KLOROFIL, SPL,

SALINITAS


Pada hasil regresi berganda antara variabel independent dan dependent

pada ikan Swanggi didapatkan hasil dengan Uji-F yaitu Fhit>Ftab yang berarti

ketiga variabel berpengaruh nyata terhadap hasil tangkapan. Hasil tersebut dapat

dilihat pada Tabel 7.

Tabel 7. Anova pada Regresi Linier Berganda

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 5533.964 3 1844.655 1.227 .369a

Residual 10521.638 7 1503.091

Total 16055.602 10

a. Predictors: (Constant), KLOROFIL, SPL, SALINITAS


16

Tabel 8. Coefficients pada Regresi Linier Berganda

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standar

dized

Coeffici

ents

t Sig.

95% Confidence

Interval for B Correlations

Collinearity

Statistics

B

Std.

Error Beta

Lower

Bound

Upper

Bound

Zero-

order

Parti

al Part

Tolera

nce VIF

1 (Const

ant)

833.87

7

718.25

3

1.161 .284

-

864.521

2532.27

5

SPL -4.612 10.254 -.198 -.450 .666 -28.860 19.636 -.434 -.168 -.138 .483 2.070

SALIN

ITAS -19.285 26.512 -.322 -.727 .491 -81.976 43.407 -.495 -.265 -.223 .478 2.092

KLOR

OFIL -14.427 14.991 -.297 -.962 .368 -49.874 21.021 -.334 -.342 -.294 .982 1.018

a. Dependent Variable:

CACTH

4.2 Analisa Prosedur

4.2.1 Peta Persebaran Parameter Oseanografi

Buka Software ODV (Ocean Data View 4). Klik menu file, lalu pilih Open,

kemudian muncul gambar seperti dibawah ini, pilih file yang telah di kasih oleh

asisten, jika tidak muncul maka pada kolom file of type itu pilih yang Data Files

(*.txt *.csv*.o4x). lalu klik open. lalu kan muncul gambar seperti di bawah ini.

Pada Column Separator pilih TAB, maka pada kolom Column labels akan

muncul beberapa variable, lalu klik OK. Kemudian pada kotak dialog Metadata

dan Data Variables, untuk metadata Variabel pilihan yang harus dicocokan

adalah longitude dan latitude. Untuk Data Variables yang digunakan yaitu SPL

Musim Barat jika kita menganalisis suhu, CHL Musim Barat jika kita

menganalisis Chlorofil, Salinitas Musim Barat jika kita menganalisis Salinitas.

Dan tergantung kita mau menganalisis yang mana. Kemudian klik OK.

Setelah itu akan muncul kotak dialog Collection Properties. Pada kolom

data field pilih Ocean karena kita mengamati fenomena pada laut. Kemudian

pada kolom Data Type pilih Profiles. Dan pada kolom Primary Variabel pilih

Dummy. Lalu klik OK. Selanjutnya akan terdeteksi dengan warna biru dibawah

ini. Kemudian perbesar daerah tersebut dengan langka-langkah : Klik kanan

pada peta tersebut -> pilih Zoom -> kemudian potong atau geser sesuai letak

17

yang anda inginkan. Klik OK jika semuanya benar. Lalu akan muncul seperti

dibawah ini. Setelah itu akan muncul peta yang anda inginkan tadi seperti

dibawah ini. Lalu di luar peta itu klik kanan -> pilih Layout Template -> pilih 1

SURFACE windows. Untuk mengetahui sebaran suhu atau salinitas atau klorofil.

Kemudian klik kanan pada gambar -> pilih properties -> pilih data -> pilih

colourbar setting, untuk pengeditan warna. Untuk suhu minimumnya misalkan 25

dan maksimum misalkan 32 dan position itu klik right ->klik OK. Kemudian klik

kanan pada gambar -> pilih properties -> pilih Display Style -> pilih gridded field,

untuk warna gambar secara luas ->un centang pada Automatic Scale Lenghts

dan un centang pada Data Mark ->klik OK. Kemudian Klik kanan pada peta

tersebut -> pilih Zoom -> kemudian potong atau geser sesuai letak yang anda

inginkan. Kemudian klik kanan pada gambar -> pilih properties -> pilih Display

Style -> pilih gridded field, untuk warna gambar secara luas ->un centang pada

Automatic Scale Lenghts , Xnya diisi 280 dan Ynya 150 , untuk warna yang lebih

jelas dan un centang pada Data Mark ->klik OK.

Kemudian klik kanan pada gambar -> pilih properties -> pilih Countours ->

pada range , kolom start diisi 25, increment, 0.25 dan end diisi 30 kemudian klik

pada tanda panah >> selanjutnya klik OK. selanjutnya disave dengan cara klik

file -> pilih save canvas as image -> pilih tempat yang anda inginkan dan ketik

nama file yang anda inginkan, tipe file di ganti dengan JPEG -> klik save.

Ocean Data View (ODV) merupakan suatu software yang berfungsi untuk

mengolah suatu data parameter oseanografi pada tampilan 2 dimensi untuk

mendapatkan hasil pada suatu perairan maupun wilayah tertentu. Data yang

didapatkan bersumber dari satelit AQUAMODIS milik NASA yang dapat

didownload melalu website.


Untuk melakukan regresi linier tunggal, hal yang pertama kali harus di

lakukan adalah memilih ikan yang berada diperairan Selatan Jawa Timur.

Kemudian buka file Ms. Excel Data DINEKOLA FIX yang telah di beri asisten

untuk mengetahui data hasil tangkapan ikan yang dipilih. Selanjutnya buka Sheet

Kategori untuk mengetahui kode Kabupaten/Kota yang berada diperairan

Selatan Jawa Timur yang terdiri dari Kode 15 (Kabupaten Banyuwangi), kode 17

(Kabupaten Jember), kode 18 (Kabupaten Lumajang), kode 19 (Kabupaten

18

Malang), kode 20 (Kabupaten Blitar), kode 21 (Kabupaten Tulungagung), kode

22 (Kabupaten Trenggalek), dan kode 23 (Kabupaten Pacitan).

Langkah selanjutnya adalah cek kode ikan yang dipilih yaitu ikan Swanggi

dengan kode 14. Lalu beriwarna agar mudah ketika mengecek kembali Sheet

Kategoti. Kemudian Buka Sheet T0208 (76-2010), kemudian centang Kolom

Tahun yaitu dari Tahun 2003-2010, centang Ka/Ko dari 15; 17-23, centang

Spesies yang dipilih, maka akan muncul hasil tangkapan di 8 Kabupaten/Kota

dari tahun 2003-2010. Buka Sheet T0208 (2010-13) untuk mengecek data hasil

tangkapan pada tahun 2010-2013. Kemudian centang Kolom Tahun yaitu dari

Tahun 2010-2013, centang Ka/Ko dari 15; 17-23, centang Spesies yang dipilih,

maka akan muncul hasil tangkapan di 8 Kabupaten/Kota dari tahun 2010-2013.

Kemudian validasi data hasil tangkapan yang kosong dengan mengecek

Laporan Buku Statistik Perikanan Jawa Timur dari tahun 2003-2013. Lalu rekap

seperti gambar dibawah ini. Kemudian hitung jumlah masing-masing tahun dan

masukkan pada kolom yang telah disediakan. Selanjutnya lakukan Regresi

masing-masing parameter, yang pertama adalah parameter SPL Caranya Klik

Tab Data, Klik Data Analysis, pilih Regression. Kemudian input Sumbu Y adalah

data SPL dan hasil tangkapan sebagai Sumbu X. Lakukan hal yang sama pada

parameter Salinitas dan Klorofil-a sebagai sumbu Y dengan hasil tangkapan

tetap pada sumbu X. Maka akan didapat hasil regresi SPL, Salinitas dan Klorofil.

Kemudian analisis seberapa besar pengaruh setiap parameter terhadap hasil

tangkapan.

Regresi Linier Tunggal digunakan untuk mengetahui seberapa besar

pengaruh variabel x dengan variabel y. Dengan mengetahui pengaruh tersebut

maka dapat dianalisis dengan melihat nilai antara Ftabel dengan Fhitung.


Kemudian lakukanan alisis regresi linier berganda dengan menggunakan

aplikasi SPSS v16.0. langkah pertama buka aplikasi SPSS v16.0. Buka tab

Variable View, Lalu isi sesuai dengan data yang telah dikerjakan sebelummya

yaitu Tahun, SPL, Salinitas, Klorofil-a dan Catch. Buka Tab Data View maka

akan muncul kolom Tahun, SPL, Salinitas, Klorofil-a dan Catch lalu copy data

dari Ms. Excel keladam SPSS. Kemudian lakukan analisis regresi dengan cara

Klik Menu Analyze, Pilih Regression, Pilih Linier. Maka aka muncul jendela Linier

regression.

19

Kemudian isi Kolom Dependent yang merupakan variable terikat atau

bergantung pada variabel lain dengan Catch (hasil tangkapan). Kemudian isi

kolom Independent yang merupakan variable bebas atau variabel yang

mempengaruhi variabel lain dengan SPL, Salinitas, danKlorofil. Kemudian Klik

menu Statistik, maka akan mucul jendela Linier Regression Statistic kemudian

centang Part and Partial Correlations danColeniarity diagnosics lalu klik

Continue. Kemudian Klik Menu Plots, maka akan muncul jendela Linier

Regression Plots, kemudian Centang Histogram dan Klik Continue.

Selanjutnya Klik OK untuk mendapatkan hasil regresi linier berganda.

Maka setelah itu akan muncul hasil regresi. Kemudian disimpan dengan cara

File, Export. Maka selanjutnya akan muncul jendela Export Output, kemudian

pilih Type dengan Word RTF (*.doc) untuk menyimpan data dalam format

Documen. Kemdian Klik Browser untuk member nama file dan tempat

penyimpanan file. Jika sudah klik save. Kemudian Analisis hasil dari regresi linier

berganda tersebut.

Regresi Linier Berganda pada SPSS digunakan untuk mengetahui

hubungan atau pengaruh variabel bebas (parameter oseanografi) dan variabel

terikat (hasil tangkapan) yang kemudian dianalisis dengan melihat nila Fhitung

dan Ftabel sama dengan regresi linier ganda.

4.3 Analisa Hasil

4.3.1 Peta Persebaran Parameter

a. Suhu Perukaan Laut

Gambar 11.4 Peta Persebaran Parameter Suhu

20

Pada musim barat atau musim penghujan yang dimulai dari bulan

Desember hingga Februari, suhu permukan air laut semakin meningkat di

bandingkan musim timur (Maret – September). Dari pengolahan data dengan

software ODV bisa dilihat suhu di daerah pesisir sudah mencapai 27,250C dan

semakin ketengah samudra, suhu meningkat mencapai 28,250C.

Berdasarkan data SPL bulanan rata-rata dari tahun 1993 hingga 2002,

pada Musim Barat (Desember-Februari) SPL berkisar antara 28,50 C sampai

290 C. Tingginya SPL pada Musim Barat, di wilayah barat Sumatera

diperkirakan akibat datangnya arus besar dari arah barat di dekat ekuator

yang dikenal dengan nama Arus Sakal Katulistiwa Samudera India (Equatorial

Counter Current). Arus ini menyusuri pantai barat daya Sumatera dan

bertemu dengan AKS dari timur di sekitar barat daya Sumatera, kemudian

arus ini mengalir dekat pantai di perairan selatan Jawa dan Sumbawa sebagai

APJ. SPL menjadi tinggi di perairan Selatan Jawa diduga akibat

berkembangnya APJ yang mengalir ke perairan selatan Jawa dari perairan

barat Sumatera yang membawa massa air hangat. Pada Musim Barat, Arus

Katulistiwa Selatan (AKS) , mulai terdesak ke selatan oleh Arus Pantai Jawa

(APJ) yang bergerak di sepanjang selatan pantai Jawa ke arah timur (Purba

et al., 1992 dalam Wilopo, 2005).

b. Salinitas

Gambar 52. Peta Persebaran Parameter Salinitas

Salinitas merupakan salah satu indikator untuk mengidentifikasi

fenomena upwelling-downwelling di perairan dengan melihat peningkatan

21

atau penurunan salinitas dari sekitarnya. Pengkajian upwelling diperlukan

untuk mendukung industri perikanan terutama untuk penentuan area

penangkapan.

Dari hasil pengamatan citra satelit, di wilayah selatan jawa pada musim

barat salinitas memiliki nilai rendah yaitu antara 33 terutama di sekitar

daratan, sedangkan di daerah samudra memiliki nialai tinggi hingga 33,94

ppm sampai 34 ppm. Hal ini di munkinkan adanya pengaruh suhu yang

meningkat di daerah samudra hindia yang mngakibatkan adanya hujan di

sekitar daratan yang mengakibatkan terjadinya pengenceran salinitas

disekitarnya.

Menurut Najid et al .(2012), Pola angin di Laut Jawa mengikuti pola Angin

Muson yang berkembang di Indonesia, dimana pada saat musim Barat

(Desember – Februari) dan musim Timur (Juni – Agustus) angin bertiup lebih

kencang dengan kecepatan berkisar antara 0,96 – 7,11 m/s. Puncak dari

musim ini terjadi pada bulan Januari (musim Barat) dan Agustus (musim

Timur)dengan kecepatan masing-masing mencapai 7,11 m/s dan 6,79 m/s.

Salinitas permukaan di perairan Laut Jawa berkisar antara 31 – 34 (psu),

dimana salinitas minimum ditemui pada bulan Mei dan salinitas maksimum

terjadi pada bulan September. Pada musim Timur (Juni – Juli) salinitas

permukaan cenderung lebih tinggi di bandingkan dengan saat musim Barat

(Desember – Februari), hal ini diduga adanya masukan massa air dari timur

Laut Jawa. Salinitas bagian selatan (perairan pantura, Madura dan Situbondo)

memiliki nilai yang cenderung lebih tinggi sepanjang tahunnya dibandingkan

dengan bagian Laut Jawa lainnya.

22

c. Klorofil-a

Gambar 63. Peta Persebaran Parameter Klorofil-a

Dari hasil pengamatan menggunakan data citra satelit, perairan selatan

jawa pada musim barat, klorofil a mengalami penurunan hingga benar-benar

tidak ada klorofil di wilayah pesisir. Nilai persebaran klorofil yang berada di

wilayah perairan selatan jawa dengan nilai yang terendah 0,225 hingga

tertinggi 2,92 mg/m3. Tinggi-rendahnya ini adanya faktor-faktor yang

mempengaruhi seperti El Nino ataupun La Nina.

Menurut Nontji (2005) dalam Putra et al .(2012), musim barat merupakan

musim angin yang membawa banyak hujan sedangkan musim timur sedikit

membawa hujan. Secara derat waktu kandungan klorofil-a yang dapat

terdeteksi dari citra satelit Aqua MODIS.

Menurut Putra et al .(2012), Secara keseluruhan, trend konsentrasi klorofil

yang terdapat di Laut Jawa menurun dalam kurun waktu 5 tahun terakhir.

Kandungan konsentrasi klorofil rata-rata di perairan Laut Jawa berkisar antara

0,22 mg/m³-1,15 mg/m³. Nilai konsentrasi klorofil setiap bulannya berfluktuasi

mengikuti musim angin yang sedang berlangsung dan mencapai puncaknya

pada musim barat.


Pada regresi linier tunggal parameter Suhu Permukaan Laut didapat

bahwa Fhit 2,317753674 dan Ftab 0,162234544. Hal ini menunjukkan bahwa

Fhit>Ftab, jadi dapat disimpulkan bahwa Suhu Permukaan Laut berpengaruh

23

nyata terhadap hasil tangkapan sebesar 20,47 % seperti pada gambar 8 dan

tabel 2.

Berdasarkan hasil uji-t diperoleh nilai signifikan dari masing-masing

parameter bahwa nilai uji t untuk variabel Suhu diperoleh nilai propabilitas (Sig)

sebesar 0.001<0.05, sehingga dapat diasumsikan bahwa perubahan variabel

suhu berpengaruh nyata terhadap hasil tangkapan (Fausan, 2011).

Pada regresi linier tunggal parameter Salinitas didapat bahwa Fhit

2,929247477dan Ftab (95%) 0,121147276 Hal ini menunjukkan bahwa

Fhit>Ftab, jadi dapat disimpulkan bahwa salinitas berpengaruh nyata terhadap

hasil tangkapan dengan sebesar 24,5% seperti pada gambar 9 dan tabel 3.

Berdasarkan hasil uji-t untuk variabel Salinitas diperoleh nilai propabilitas

(Sig) sebesar 0.203>0.05, sehingga dapat diasumsikan bahwa perubahan

variabel salinitas berpengaruh nyata terhadap hasil tangkapan ikan cakalang

(Fausan, 2011).

Pada regresi linier tunggal parameter klorofil-a didapat bahwa Fhit

1,133612221dan Ftab (95%) 0,314736016. Hal ini menunjukkan bahwa

Fhit>Ftab, jadi dapat disimpulkan bahwa klorofil-a berpengaruh nyata terhadap

hasil tangkapan dengan sebesar 11,1% seperti pada gambar 9 dan tabel 4.

Berdasarkan hasil uji-t untuk variabel Salinitas diperoleh nilai propabilitas

(Sig) sebesar 0.203>0.05, sehingga dapat diasumsikan bahwa perubahan

variabel salinitas tidak berpengaruh nyata terhadap hasil tangkapan (Fausan,

2011).


Pada regresi linier berganda dengan meregresikan ketiga parameter

secara bersamaan dengan hasil tangkapan didapat Fhit 1.227 dan Ftab (95%)

0.369. Hal ini menunjukkan bahwa Fhit>Ftab, jadi dapat disimpulkan bahwa hasil

regresi ketiga parameter (suhu, klorofil, dan salinitas) berpengaruh nyata

terhadap hasil tangkapan dengan sebesar 34,5%.

24

Gambar 14. Grafik Histogram Regresi Linier Berganda

Hubungan antara 3 (tiga) parameter bebas yaitu SPL (Suhu Permukaan

Laut), Salinitas, dan Klorofil dengan Catch (Hasil Tangkapan) menggunakan

metode Linier Berganda. Metode ini digunakan untuk mengetahui hubungan

langsung dengan ke 3 (tiga) parameter. Dari Gambar di atas dapat dilihat bahwa

grafik mengalami kenaikan dan penurunan rata-rata berkisar sebesar 2,266

yang dipengaruhi langsung dengan Suhu, Salinitas, dan Klorofil. Berdasarkan

hasil yang diperoleh dari regresi Linier Berganda yang menggunakan SPSS nilai

F Hitung Menunjukkan 1.227 sedangkan F Tabel menunjukkan 0.369.

Berdasarkan dari nilai F Hitung dengan F Tabel dapat disimpulkan bahwa F

Hitung lebih besar daripada nilai dari F Tabel. Sehingga kesimpulannya adalah

ketiga Parameter tersebut diantaranya SPL (Suhu Permukaan Laut), Salinitas,

Klorofil itu berpengaruh langsung terhadap Hasil Tangkapan di Selatan Jawa.

Nilai R Square sebesar 0.345.Dari sini dapat diketahui rumus regresi Linier

Berganda dari ketiga Parameter SPL (Suhu Permukaan Laut), Salinitas, dan

Klorofil dengan Catch (Hasil Tangkapan) yaitu (y = a + bx1 + cx2 + dx3) y = 10,90

+ 29X1 – 24,66X2 + 0,85X3

Hubungan antara kondisi oseonografi dengan hasil tangkapan dapat

diketahui dengan melakukan analisis beberapa parameter. Berdasarkan hasil

pengukuran parameter klorofil (X1), suhu (X2), kedalaman (X3), kecepatan arus

(X4), dan salinitas (X5) sebagai variabel bebas (independent), sedangkan hasil

tangkapan ikan teri (Y) sebagai varibel tak bebas (dependent). Parameter klorofil,

25

suhu, salinitas, kedalaman dan kecepatan arus diduga memiliki hubungan dan

pengaruh terhadap hasil tangkapan ikan peperek/keke. Berdasar hasil uji F,

didapatkan bahwa nilai p-value F sebesar 0,026. Oleh karena nilai p-value F

sebesar 0,026 < 0,05 sehingga persamaan regresi dapat diterima, berarti bahwa

parameter oseanografis suhu, klorofil a kedalaman, salinitas dan kecepatan arus

perairan secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap hasil tangkapan di

perairan Pemalang. (Saifudin et.al., 2014).

Pengaruh ketiga variable bebas terhadap jenis hasil tangkapan,

didapatkan Koefisien determinasi (R2) adalah 0,589 artinya 58,9% variabel yang

terjadi terhadap hasil tangkapan disebabkan variabel klorofil, suhu, salinitas,

sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain. Jadi hasil tangkapan tidak hanya

dipengaruhi oleh ketiga parameter saja melainkan juga mendapat pengaruh dari

factor lain seperti kurang teliti dalam melakukan validasi data sekunder dan

kurang focus atau teliti ketika mencitrakan satelit (Saifudin et al, 2014).

26

5. PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan Hasil Pengamatan Menggunakan Software ODV (Acean

Data View) dengan Parameter Suhu, Salinitas dan klorofil pada Data Suhu

Musim Barat di Perairan Selatan Jawa Timur kisaran suhu perairan rata-rata

28,250C, salinitas rata-rata 34 ppm, dan klorofil rata-rata 2,92 mg/m3.

Pada hasil regresi linier tunggal di Ms. Excel dengan parameter

oseanografi (Suhu, Salinitas, dan klorofil) terhadap hasil tangkapan Ikan

swanggi (Priacanthus macracanthus) didapat F hitung lebih besar dari F tabel

dapat yang ikan swanggi artinya berpengaruh nyata dengan R Square 20,47 %

pada parameter suhu, pada parameter salinitas hasil regresi linier tunggal

didapat F hitung lebih besar dari F tabel yang artinya berpengaruh nyata dengan

R Square 24,5%, Dan pada parameter klorofil hasil regresi linier tunggal didapat

F hitung lebih dari F tabel yang artinya berpengaruh nyata dengan R Square

11,1% .

Pada hasil regresi linier berganda menggunakan Software SPSS dengan

parameter oseanografi (Suhu, Salinitas, dan klorofil) terhadap hasil tangkapan

Ikan swanggi (Priacanthus macracanthus) didapat hasil F hitung = 1.227 lebih

besar dari F tabel = 0.369 yang artinya berpengaruh nyata dengan R Square

34,5%. Dari hasil tersebut dapat diketahui rumus regresi Linier Berganda dari

ketiga Parameter SPL (Suhu Permukaan Laut), Salinitas, dan Klorofil dengan

Catch (Hasil Tangkapan) yaitu (y = a + bx1 + cx2 + dx3) y = 10,90 + 29X1 –

24,66X2 + 0,85X3

5.2 Saran

Saran untuk praktikum Dinamika Ekosistem Laut ini jika dievaluasi dari

materi yaitu data untuk praktikum kurang lengkap dan belum semua tersedia

sehingga ketika praktikum atau mengerjakan tugas hasil praktikum cukup

kesulitan. Berdasarkan kekompakan dari asisten, penulis rasa sangat kurang

karena koordinasi antar asisten belum baik dimana ditujukan dengan perbedaan

pendapat dan penyampaianya. Akan tetapi pada praktikum Dinamika Ekosistem

Laut penulis/praktikan merasakan mendapat softskill lebih dimana sudah cukup

mengetahui software dasar Ocean Data View untuk mengolah data pada hasil

penelitian dimana yang nantinya mungkin akan digunkan pada saat penelitian.

27

DAFTAR PUSTAKA

Adnan. 2010. Analisis Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-a Data Inderaja

Hubungannya dengan Hasil Tangkapan Ikan Tongkol (Euthynnus affinis)

di Perairan Kalimantan Timur. Ambon: Jurnal Amanisal 1(1) : 1 – 12. PSP

FPIK UNPATTI Ambon.

Ambo Rappe, Rohani dkk. 2013. Preferensi Makanan Dan Daya Ramban Ikan

Baronang, Siganus Canaliculatus Pada Berbagai Jenis Lamun.

Universitas Hasanuddin : Makassar

Cahyaningrum, Agus Dwi Jayanti Diah. 2009. Karakteristik Massa Air Arlindo Di Pintasan Timor Pada Musim Barat Dan Musim Timur. Fakultas Perikanan

dan Ilmu Kelautan. IPB: Bogor Duwi Priyatno. 2011. Buku Saku Analisis Statistik Data SPSS. Yogyakarta.

MediaKom. Fausan, 2011. Pemetaan Daerah Potensial Penangkapan Ikan Cakalang

(Katsuwonus pelamis) Berbasis Sistem Informasi Geografis Diperairan Teluk Tomini Provinsi Gorontalo. SKRIPSI. Pemanfaatan Sumberdaya

Perikanan. Jurusan Perikanan. Fakultas Ilmu Kelautan Dan Perikanan. Universitas Hasanuddin. Makassar.

Hatta, M. 2002. Hubungan Antara Klorofil-a dan Ikan Pelagis. Institut Pertanian

Bogor: Bogor. Hutabarat & Evans. 2008. Pengantar Oseanografi. Penerbit Universitas

Indonesia (UI Press) : Jakarta. Lasabuda, Riduwan. 2013. Pembangunan Wilayan Pesisir dan Lautan Dalam

Perpektif Negera Kepulauan Republik Indonesia. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. UNSRAT. Jurnal Ilmiah Platax Vol. I-2, Januari 2013 ISSN: 2302-3589

Manggabarani, S. H. Andi. 2011. Perbandingan Hasil Tangkapan Bagan Tancap

Berdasarkan Waktu Hauling Pada Jarak Yang Berbeda Dari Pantai, Di Desa Punagya Kabupaten Jeneponto. Skripsi. Program Studi Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan. Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan Universitas Hasanuddin: Makassar

Najid, Ahmad dkk. 2012. Pola Musiman Dan Antar Tahunan Salinitas Permukaan

Laut Di Perairan Utara Jawa-Madura. Maspari Journal, 2012, 4 (2), 168-177. S3 Prodi Ilmu Kelautan IPB Bogor

Nontji, Anugerah. 2007. Laut Nusantara. Jakarta: Penerbit Djambatan. Nugroho, Yusuf S, Hadi Sasongko P, Haryono T. 2009. Penggunaan Software

Spss Untuk Analisis Faktor Daya Beli Listrik Pada Sektor Rumah Tangga Dengan Metode Regresi Linear Berganda (Studi Kasus Kota Salatiga).

28

Jurusan teknik informatika fakultas komunikasi dan informatika, Universitas Muhammadiah Surakarta. Simposium Nasional RAPI 8.

PPN Pekalongan 2005. Statistik Produksi Pelabuhan Perikanan Nusantara

Pekalongan, Pelabuhan Perikanan Nusantara Pekalongan. Prihatini, Ambar. 2006. Analisa Tampilan Biologis Ikan Layang (Decapters spp)

Hasil Tangkapan Purse Seine yang didaratkan di PPN Pekalongan. Tesis. Universitas Diponegoro. Semarang.

Pujayanti, Adirini. 2011. Budaya Maritim Geo-Politik dan Tantangan Keamanan

Indonesia. Putra, Ega. 2012. Hubungan KonserTrasi Klorofil-a dan Suhu Permukaan Laut

dengan Hasil Tangkapan Ikan Pelagis Utama di Perairan Laut Jawa dari Citra Satelit Modis. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan. Vol. 3. No. 1 November 2012: 1-10 ISSN 2087-4871.

Radjawane, Ivonne M.; Paundra P. Hadipoetranto. 2014. Karakteristik Massa Air

di Percabangan Arus Lintas Indonesia Perairan Sangihe Talaud Menggunakan Data Index Satal 2010. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan

Tropis, Vol. 6, No. 2, Hlm.525-536. Institut Teknologi Bandung: Bandung Rasyid, J Abdul. 2010. Distribusi Suhu Permukaan Pada Musim Peralihan Barat-

Timur Terkait dengan Fishing Ground Ikan Pelagis Kecil di Perairan Spermonde. Torani (Jurnal Ilmu Kelautan dan Perikanan ). 20 (1) : 1 – 7. Fakultas Kelautan dan Perikanan, Universitas Hasanuddin, Makssar

Romimohtarto, Kasijan. 2009. Biologi Laut. Jakarta: Penerbit Djambatan.

Saifudin, Aristi D., dan Sardiyatmo. 2014. APLIKASI SISTEM INFORMASI

GEOGRAFIS (GIS) DALAM PENENTUAN DAERAH PENANGKAPAN IKAN TERI (Stolephorus spp) DI PERAIRAN PEMALANG JAWA TENGAH. Journal of Fisheries Resources Utilization Management and Technology Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Hlm 66-75. Universitas Diponegoro : Semarang.

Setiaji, Nur Pamungkas, Junaidi, Triatmo dan Sugih Hardono. 2009. Model

Regresi Linier Pengaruh Komposisi Kendaraan Terhadap Tingkat Kecelakaan Pada Jalan Tol Surabaya-Gempol.

Sudarto. 2010. Peran Analisis Regresi Berganda Dalam Penelitian Survey

Deskriptif. Jurusan Arsitektur. Fakultas Teknik UNDIP Semarang. Sunarto. 2008. Karakteristik Biologi dan Peranan Plankton Bagi Ekosistem Laut.

Karya Ilmiah. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Padjadjaran

Susilowati, Indah. 2012. Menuju Pengelolaan Sumberdaya Perikanan

Berkelanjutan Yang Berbasis Pada Ekosistem. Laporan Penelitian.

Universitas Diponegoro.

29

Wahyu, Ronny I., M. Fedi A. Sondita., Sugeng H. Wisudo., dan John Haluan. 2008. Hasil Tangkapan Utama dan Hasil Tangkapan Sampingan (Bycatch) dari Perikanan Demersal Trawl Skala Kecil di Perairan Utara Jawa Barat. Buletin PSP. Bogor: Volume XVII. No. 3. Departemen Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, FPIK, IPB.

Wilopo, Mukti Dono. 2005. Karakter Fisik Oseanografi di Perikanan Barat

Sumatera dan Selatan Jawa-Sumbawa dari Data Satelit Multi Sensor. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Institut Pertanian Bogor.

Zainuddin, Mukti. 2009. Estimasi Potensi dan Pemetaan Daerah Potensial

Penangkapan Ikan Pelagis di Perairan Selayar dengan Menggunakan Citra Satelit Aqua/Modis. Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan. Universitas Hasannudin Makassar. Torani (Jurnal Ilmu Kelautan dan Perikanan ) Vol. 19 (1) April 2009: 36 – 42 ISSN: 0853-4489

viii

LAMPIRAN I

ix

LAMPIRAN II

x

LAMPIRAN III

Marine Dinamics Ecosystem

Documents

Transcript of Marine Dinamics Ecosystem