Oseanografi Perikanan [PDF]

Citation preview

LAPORAN PRAKTIKUM OSEANOGRAFI PERIKANAN



Oleh: IWAN TRI WIBOWO 115080601111008 I02



PROGRAM STUDI ILMU KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG 2014



KATA PENGANTAR



Puji syukur penulis haturkan atas rahmat dan ridha Allah SWT, karena atas segala kesempatan yang diberikan kepada penulis, sehingga laporan praktikum oseanografi perikanan ini bisa terselesaikan dengan baik. Laporan ini sebagai salah satu tugas akhir dari mata kulah oseanografi perikanan. Dalam laporan ini akan dibahas kaitan antara water temperatur (WT), Pacific Decadal Oscillation (PDO), dan Korelasi. Penulis menyadari masih banyak kekurangan dalam penulisan laporan ini, oleh karena itu kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan oleh penulis demi kebaikan penulisan selanjutnya.



Malang, 10 Juni 2014



Penulis



DAFTAR ISI KATA PENGANTAR...............................................................................................I DAFTAR ISI.......................................................................................................... II DAFTAR GAMBAR..............................................................................................IV DAFTAR GRAFIK.................................................................................................V 1.



2.



3.



PENDAHULUAN...........................................................................................1 1.1



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



1.2



Tujuan....................................................................................................2



1.3



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



TINJAUAN PUSTAKA....................................................................................3 2.1



PDO (Pasific Decadal Oscillation)..........................................................3



2.2



Water Temperature.................................................................................4



2.3



Data Anomali..........................................................................................5



2.4



Korelasi..................................................................................................6



METODOLOGI..............................................................................................8 3.1



Alat dan Bahan.......................................................................................8



3.1.1



Alat..................................................................................................8



3.1.2



Bahan..............................................................................................8



3.2



Proses Pengolahan Data........................................................................8



4.PEMBAHASAN................................................................................................15 4.1 Data Catch, Ano-Catch, WT-Catch, PDO-Catch, WT-PDO........................15 4.1.1 Data Catch..........................................................................................15 4.1.2 Data Ano-Catch (Perwakilan Tahun 1995)..........................................16 4.1.3 Data WT-Catch (Perwakilan Tahun 1995 bulan Januari-Desember).. .16 4.1.4 Data PDO-Catch (Perwakilan Tahun 1995 bulan Januari-Desember).16 4.1.5 Data WT-PDO (Perwakilan Tahun 1995 Bulan Januari-Desember)....17



4.2 Grafik dan Korelasi Data...........................................................................17 4.2.1 Grafik dan Korelasi WT-Catch.............................................................17 4.2.2 Grafik dan Data Korelasi PDO-Catch..................................................18 4.2.3 Grafik dan Data Korelasi WT-PDO......................................................18 4.3 Analisis Grafik Korelasi..............................................................................18 4.3.1 Water Temperature – Catch................................................................18 4.3.2 PDO – Catch.......................................................................................19 4.3.3 PDO – WT..........................................................................................19 5. PENUTUP.......................................................................................................20 5.1 Kesimpulan...............................................................................................20 5.2 Saran........................................................................................................ 20 DAFTAR PUSTAKA............................................................................................21



DAFTAR GAMBAR Gambar. 1 Indeks PDO.........................................................................................3 Gambar. 2 Mencari Nilai Rata-Rata Catch............................................................8 Gambar. 3 Nilai Rata-Rata Catch..........................................................................9 Gambar. 4 Mencari Nilai Ano-Catch......................................................................9 Gambar. 5 Nilai Ano-Catch.................................................................................10 Gambar. 6 Membuat Grafik.................................................................................10 Gambar. 7 Membuat Secondary Axis..................................................................11 Gambar. 8 Mengatur Skala.................................................................................11 Gambar. 9 Memberi Nama Legenda...................................................................12 Gambar. 10 Membuat Data Analsis....................................................................12 Gambar. 11 Membuat Korelasi............................................................................12 Gambar. 12 Data Korelasi...................................................................................12 Gambar. 13 Grafik dan Data Korelasi PDO-Catch..............................................12 Gambar. 14 Grafik dan Data Analisis WT-PDO...................................................14



DAFTAR GRAFIK Grafik. 1 WT-Catch.............................................................................................17 Grafik. 2 PDO-Catch...........................................................................................18 Grafik. 3 WT-PDO...............................................................................................18



1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia adalah negara kepulauan terbesar di dunia dengan 17.506 pulau besar dankecil. Dengan total garis pantai yang diperkirakan mencapai 81.000 km, Indonesiaadalah juga negara dengan garis pantai terpanjang kedua di dunia, setelah Kanada. Perubahan iklim sebagai implikasi pemanasan global, yang disebabkan oleh kenaikan gas-gas rumah kaca terutama karbondioksida (CO2) dan metana (CH4), mengakibatkan dua hal utama yang terjadi di lapisan atmosfer paling bawah, yaitu fluktuasi curah hujan yang tinggi dan kenaikan muka laut. Sebagai negara kepulauan, Indonesia paling rentan terhadap kenaikan muka laut. Telah dilakukan proyeksi kenaikan muka laut untuk wilayah Indonesia, hingga tahun 2100, diperkirakan adanya kenaikan muka laut hingga 1.1 m yang yang berdampak pada hilangnya daerah pantai dan pulau-pulau kecil seluas 90.260 km2 ( Susandi et al, 2008). Oseanografi dapat didefinisikan secara sederhana sebagai suatu ilmu yang mempelajari lautan. Ilmu ini semata-mata bukanlah merupakan suatu ilmu yang murni, tetapi merupakan perpaduan dari bermacam-macam ilmu dasar yang lain. Ilmu-ilmu lain yang termasuk di dalamnya ialah ilmu tanah (geology). Ilmu bumi (geography). Ilmu fisika (physics), ilmu kimia (chemistry). Ilmu hayat (biology) dan ilmu iklim (metereology). Laut, seperti halnya daratan, dihuni oleh biota, yakni tumbuh-tumbuhan, hewan dan mikroorganisme hidup. Biota laut menghuni hampir semua bagian laut, mulai dari pantai, permukaan laut sampai dasar laut yang teluk sekalipun. Keberadaan biota laut ini sangat menarik perhatian manusia, bukan saja karena kehidupannya yang penuh rahasia, tetapi juga karena manfaatnya yang besar bagi kehidupan manusia (Romimohtarto, 2009). Oseanografi perikanan adalah cabang ilmu dari oseanografi yang fokus dalam bidang perikanan, mulai dari tingkah laku, pola hidup, habitat dan faktorfaktor yang mempengaruhi lingkungan perikanan. Beberapa faktor tersebut terbagi dalam dalam faktor internal dan eksternal. Faktor internal pengaruh perubahan



lingkungan



perikanan



misalnya



fitoplankton



sebagai



sumber



makanan, predator, dan nutrient. Sedangkan faktor eksternal pengaruh lingkungan perikanan misalnya perubahan suhu, intensitas cahaya, dan salinitas.



1



Beberapa faktor eksternal tersebut juga dipengaruhi oleh perubahan alam seperti Pacific Decadal Oscillation (PDO), ENSO, El-Nino, La-Nina, North Atlantic Oscillation (NAO), dan perubahan iklim lainnya. 1.2 Tujuan Tujuan dari praktikum Oceanografi Perikanan adalah untuk mengetahui langkah-langkah dalam pengolahan data perikanan melalui program Microsoft Exel yang terdiri atas data Catch, Water Temperature dan Pasific Decadal Oscillation (PDO). 1.3 Waktu dan Tempat Praktikum Oceanografi Perikanan dilaksanakan pada hari Rabu, 4 Juni 2014 jam 10.40-12.20 WIB yang bertempat di Gedung D Lantai 3 Ruang 6A Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya Malang.



2



2. TINJAUAN PUSTAKA



2.1 PDO (Pasific Decadal Oscillation) PDO atau (Pasific Decadal Oscillation) adalah fenomena anomali suhu permukaan laut yang terjadi di Samudera Pasifik. PDO bisa diartikan sebuah pola variabilitas iklim jangka panjang yang terjadi di Samudera Pasifik. Berbeda dengan fenomena El Nino atau Southern Oscillation (ENSO) yang terjadi di Pasifik Utara dan Amerika Utara yang paling terkena dampak dari perubahan iklim tersebut. PDO yang terjadi telah dikaitkan dengan perubahan yang sangat besar dan terjadi di timur laut dimana selama iklim hangat di Pasifik akan meningkatkan produktivitas di perairan tersebut. Peristiwa PDO berlangsung antara 20 sampai 30 tahun dan berosilasi antara musim hangat dan musim dingin (Thomas, 2014). Pasific Decadal Oscillation adalah salah satu fenomena perubahan iklim yang terkonsentrasi pada suhu yang terjadi di Samudera Pasifik. PDO berbeda dengan El-Nino maupun ENSO, PDO terjadi lebih lama yaitu sekitar 20-30 tahun. PDO digambarkan sebagai fenomena El-Nino yang terjadi jangka panjang. Pola El-Nino di Samudera Pasifik seperti variabilitas iklim di Pasifik, terjadinya anomali suhu dari lingkungan Pasifik. PDO uga didefinisikan sebagai karakteristik spasial dan temporal suhu permukaan laut di Samudera Pasifik. Menurut (Speener, 2008) PDO adalah interakasi internal antara dua pola sirkulasi yang sedikit berbeda yang terjadi setiap 30 tahun atau lebih di Utara Samudera Pasifik. Ini pada awalnya digambarkan pada tahun 1997 dalam konteks produksi salmon. Memiliki positif (hangat) fase yang cenderung hangat massa tanah belahan bumi utara, serta negatif (dingin) fase. Seperti El Nino dan La Nina osilasi dari Pasifik tropis (juga disebut El Nino - Southern Oscillation, atau ENSO). Sementara ENSO berubah setiap beberapa tahun, PDO berubah setiap tiga puluh tahun atau lebih. Skala ini waktu yang lama membuat PDO pemain kunci potensial dalam perubahan iklim.



Gambar. 1 Indeks PDO



3



2.2 Water Temperature Suhu adalah besaran yang menyatakan derajat panas benda, suhu suatu perairan dipengaruhi oleh radiasi, posisi matahari, letak geografis, musim, kondisi awan, serta proses interaksi air, udara dan hembusan angina. Tinggi rendahnya suhu permukaan laut pada suatu perairan terutama dipengaruhi oleh radiasi matahari. Perubahan intensitas cahaya akan menyebabkan terjadinya perubahan suhu air laut baik secara horizontal, mingguan, bulanan, maupun tahunan. Menurut Hela dan Laevastu, (1970) perbedaan penerimaan radiasi matahari setiap wilayah menyebabkan perbedaan suhu, terkait dengan perbedaan letak geografis lintang. Selain matahari, faktor yang mempengaruhi suhu permukaan laut adalah arus permukaan, keadaan awan, upwelling, divergensi dan konvergensi terutama sekitar estuary sepanjang garis pantai. Dalam melakukan penangkapan ikan, informasi daerah penangkapan sangatlah penting agar efisiensi dan efektifitas penangkapan dapat ditingkatkan. Informasi daerah penangkapan dapat diperoleh melalui parameter oseanografi. 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 (Adnan, 2010). Suhu permukaan laut adalah salah satu parameter oseanografi fisika yang dapat digunakan sebagai kajian dalam kegiatan perikanan kelautan serta pemantauan perubahan variasi iklim dan lingkungan laut. Selain itu, suhu permukaan laut (SPL) juga menjadi faktor utama penggerak siklus musim baik itu di daerah sub tropis maupun daerah tropis dimana suhu permukaan laut akan mempengaruhi upwelling, cuaca, dan kondisi atmosfer serta tingkat kesuburan perairan. SPL juga menjadi faktor yang mempengaruhi sistem iklim di bumi karena menjadi peran penting dalam interaksi antara atmosfer dan lautan melalui pertukaran panas. Sedangkan dari sudut pandang ekologi laut, variasi suhu perairan juga dapat mengakibatkan perubahan dalam distribusi, produktivitas , dan kematian organisme laut. Oleh karena itu, untuk mempermudah dalam pengamatannya diperlukan data yang berkelanjutan baik dalam skala harian, bulanan, atau bahkan tahunan yang pada akhirnya data tersebut akan dibentuk



4



dalam sebuah peta pola persebaran suhu permukaan laut untuk mempermudah dalam menganalisisnya (Slingo, 2005). 2.3 Data Anomali Pengertian anomali adalah suatu wujud yang mudah berubah atau tidak Normal sehingga dalam sistem basis data bila ditemukan data yang Anomali harus dilakukan Normalisasi. Pada umumnya, suatu zat akan memuai jika dipanaskan dan akan menyusut jika didinginkan, tetapi air mempunyai sifat khas. Jika air dipanaskan antara suhu nol derajat celcius, sampai empat derajat celcius, volume nya akan menyusut. Hal ini karena molekul H2O dalam bentuk padat (es) penuh dengan rongga, sedangkan dalam bentuk cair (air) lebih rapat. Dengan demikian, pada saat dipanaskan, molekul H2O (es) akan merapat lebih dahulu, akibatnya volumnya menyusut. Oleh karena itu, es juga terapung di air. inilah yang disebut sebagai anomali air. Menurut Gunawan (2010) secara umum anomali adalah proses pada basis data yang memberikan efek samping yang tidak diharapkan, misalnya menyebabkan ketidak konsistenan data atau membuat sesuatu data menjadi hilang ketika data lain dihapus. Macam-macam data anomaly diantaranya adalah:   



Anomali Peremajaan Anomali Penyisipan Anomali Penghapusan



Definisi anomali air adalah sifat kekecualian air. Pada umumnya, suatu zat akan memuai jika dipanaskan dan akan menyusut jika didinginkan, tetapi air mempunyai sifat khas. Jika air dipanaskan antara suhu nol derajat celcius, sampai empat derajat celcius, volumnya akan menyusut. Hal ini karena molekul H2O dalam bentuk padat (es) penuh dengan rongga, sedangkan dalam bentuk cair (air) lebih rapat. Dengan demikian, pada saat dipanaskan, molekul H2O (es) akan merapat lebih dahulu, akibatnya volumnya menyusut. Oleh karena itu, es juga terapung di air. Kita lebih beruntung dengan adanya anomali air. Air yang mendingin atau membeku, mulai pada suhu 0-4 derajat celcius akan mengembang (volume membesar). Sifat termal air ini dikenal sebagai anomali air. Meskipun namanya anomali (menyimpang), namun karena sifat inilah maka kehidupan mahluk hidup lebih sempurna. Berikut ini beberapa catatan “keuntungan adanya anomali air”. Air yang membeku dalam bebatuan, karena volumenya membesar maka mampu memecahkan bebatuan, dengan begitu mineral dalam batuan bisa keluar dan memberikan manfaat bagi kehidupan



5



(tumbuhan dan lain-lain). Jadi kemampuan air untuk masuk pada celah-celah bebatuan. Pada suhu 4 derajat, ukuran air (volume) paling kecil, kemudian akan membesar sampai ke titik beku. 2.4 Korelasi Dalam teori probabilitas dan statistika, korelasi, juga disebut koefisien korelasi, adalah nilai yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linier antara dua peubah acak(random variable). Korelasi dapat dihitung bila simpangan baku finit dan keduanya tidak sama dengan nol. Dalam pembuktian ketidaksamaan Cauchy-Schwarz, koefisien korelasi tak akan melebihi dari 1 dalam nilai absolut. Korelasi bernilai 1 jika terdapat hubungan linier yang positif, bernilai -1 jika terdapat hubungan linier yang negatif, dan antara -1 dan +1 yang menunjukkan tingkat dependensi linier antara dua variabel. Semakin dekat dengan -1 atau +1, semakin kuat korelasi antara kedua variabel tersebut. Jika variabel-variabel tersebut saling bebas, nilai korelasi sama dengan 0. Namun tidak



demikian



untuk



kebalikannya,



karena



koefisien



korelasi



hanya



mendeteksi ketergantungan linier antara kedua variabel. Misalnya, peubah acak X berdistribusi uniform pada interval antara -1 dan +1, dan Y = X2. Dengan demikian nilai Y ditentukan sepenuhnya oleh X (Usman, 2000). Korelasi adalah istilah statistik yang menyatakan derajat hubungan linier (searah bukan timbal balik) antara dua variabel atau lebih. Macam-macam teknik korelasi antara lain: • Product Moment Pearson : Kedua variabelnya berskala interval • Rank Spearman : Kedua variabelnya berskala ordinal • Point Serial : Satu berskala nominal sebenarnya dan satu berskala interval • Biserial : Satu berskala nominal buatan dan satu berskala interval • Koefisien kontingensi : Kedua varibelnya berskala nominal



6



Kegunaan korelasi adalah untuk menyatakan ada atau tidaknya hubungan antara variabel X dengan variabel Y dan untuk menyatakan besarnya sumbangan variabel satu terhadap yang lainnya yang dinyatakan dalam persen. Korelasi adalah metode untuk mengetahui tingkat keeratan hubungan dua peubah atau lebih yang digambarkan oleh besarnya koefisien korelasi. Koefisien korelasi adalah koefisien yang menggambarkan tingkat keeratan hubungan antar dua peubah atau lebih. Besaran dari koefisien korelasi tidak menggambarkan hubungan sebab akibat antara dua peubah atau lebih, tetapi semata-mata menggambarkan keterkaitan linier antar peubah. (Mattjik & Sumertajaya, 2000)



7



3. METODOLOGI 3.1 Alat dan Bahan 3.1.1



Alat Alat yang digunakan dalam praktikum Oseanografi Perikanan adalah:  Laptop Asus A450C yang berfungsi untuk pengoperasian program Microsoft Excel dalam mengolah data Catch, Water Temperature, dan Pasific Decadal Oscillation (PDO).



3.1.2



Bahan Bahan yang digunakan dalam praktikum Oseanografi Perikanan adalah:  Data



Catch,



Water



Temperature,



dan



Pasific



Decadal



Oscillation yang berfungsi sebagai data yang akan diolah dalam program Microsoft Excel 3.2 Proses Pengolahan Data 



Mencari Nilai Rata-Rata Catch 1. Dibuka data dengan Ms.Excel lalu buka data catch dari data yang sudah ada 2. Ketik rumus rata-rata “=AVERAGE(blok seluruh data dari tahun 1995 sampai 2004)” lalu tekan Enter.



Gambar. 3 Nilai Rata-Rata Catch Gambar. 2 Mencari Nilai Rata-Rata Catch



3. Selanjutnya tarik hasilnya dari bulan Januari sampai Desember.  Mencari Rata-Rata Nilai Ano-Catch



8



1. Buka Sheet Ano Catch, kemudian lakukan “ketik ‘=’ kemudian kembali ke sheet catch dan klik rata-rata catch bulan januari, setelah itu tekan enter”



Gambar. 4 Mencari Nilai Ano-Catch



2. Setelah mendapatkan nilai rata-rata ano-catch, tarik lagi sampai bawah seperti langkah awal tadi untuk mendapatkan nilai rata-rata keseluruhan.



9



Gambar. 5 Nilai Ano-Catch







Membuat Grafik Rata-Rata WT-Catch 1. Blok data Ano-Catch dan WT-Catch, kemudian Klik Insert dan pilih Line.



Gambar. 6 Membuat Grafik



10



2. Setelah itu buat secondary axis dengan cara klik kanan grafik lalu pilih Format Data Series, lalu pilih Secondary Axis



Gambar. 7 Membuat Secondary Axis



3.



Setelah itu diatur Skala. Bagian kanan diatur dari -30000 sampai 30000 dan kiri dari -3 sampai 3 dengan cara, Klik angka skala kanan, klik kanan pilih Format Axis. Lalu diatur minimum dengan -30000 dan maksimum dengan 30000, pada skala kiri minimum -3 max 3.



Gambar. 8 Mengatur Skala



11



4. Kemudian memberi nama pada legenda, dengan cara klik kanan lalu pilih “Select Data”. Beri nama pada dengan cara pilih edit series 1 dan series 2 dengan nama series 1 WT-ano dan series 2 Catch-ano, dan didapatkan hasil.



 Membuat Data Analysis



Gambar. 13 9 11 12



Gambar. 10 Memberi Nama Legenda



1. Klik data analysis, kemudian pilih “correlation” lalu klik pada input. Setelah itu blok semua data WT-Ano dan Catch-Ano. Kemudian pada output kita klik dan pilih lokasi kosong untuk letak Korelasi.



Gambar. 10 Membuat Data Analsis



12



Gambar. 11 Membuat Korelasi



2. Setelah itu akan muncul hasil dari korelasi data



Gambar. 12 Data Korelasi







Langkah yang sama juga kita lakukan untuk membuat grafik dan data korelasi dari PDO-catch dan WT-PDO. Adapun hasilnya adalah sebagai berikut:



Gambar. 13 Grafik dan Data Korelasi PDO-Catch



13



Gambar. 11 Grafik dan Data Analisis WT-PDO



14



4.PEMBAHASAN 4.1 Data Catch, Ano-Catch, WT-Catch, PDO-Catch, WT-PDO 4.1.1 Data Catch Mont 1995 1996 1997 1998 1999 h 318.5 J 483.5 356.9 207.9 946 7 3901. 5171. 4189. 9654. 5451. F 44 5 8 9 9 4400. 3237. 1737. 1165. 8353. M 94 5 7 6 8 4429. 5021. 6743. 37430 A 3521 4 7 7 .8 7144. 11636 7176. 6463. 18294 M 5 .4 5 3 .9 2370. 5794. 4198. 2145. 7227. J 7 1 7 6 4 7137. 10280 6200. 6334. 3228. J 5 .4 3 2 9 3984. 6407. 2502. 1820. 1258. A 6 4 4 2 7



2000 1445. 4 10353 .5 2182. 4 3920 8815. 9 5620. 4 2937. 1 1871. 3



S



385.6



660.4



453.3



657



389.4



10.4



O N D



869.6 282.2 2095.



324.9 8.3 134



66.1 26.2 156.3



144.6 14.2 2002



249 119.4 318.3



116.7 486.5 1521.



2001



2002



2003



568.9



1042. 2



154.4



15631 .1 5500. 6 31841 .7 12543 .3 4548. 6 2162. 5 2158. 2 1162. 9 552 433.1 395



20480 2267. 7 5186. 6 9878 4120. 3 2223 769.3 1227. 3 81.2 69.1 701.1



11580 .3 7383. 9 6073 11496 .4 6579. 8 3086. 8 1623. 7



2004 1909. 8 7563. 4 2033 4890. 8 7028. 6 2319 1021. 8 832.9



477.7



722.2



279.4 519.7 27.5



750.7 86.3 8



Rata-Rata 743.357 9397.784 3826.314 10905.87 10047.78 4492.46 4461.25 2322.87 614.62 343.42 204.5 735.89



3



4



4.1.2 Data Ano-Catch (Perwakilan Tahun 1995) Tot.cat Year Month Avg Ano-Catch ch 1995 J 318.57 743.357 743.357 3901.4 9397.78 F 4 4 9397.784 4400.9 3826.31 M 4 4 3826.314 10905.8 A 3521 7 10905.87 10047.7 M 7144.5 8 10047.78 J 2370.7 4492.46 4492.46 J 7137.5 4461.25 4461.25 A 3984.6 2322.87 2322.87 S 385.6 614.62 614.62 O 869.6 343.42 343.42 N 282.2 204.5 204.5 D 2095.3 735.89 735.89 4.1.3 Data WT-Catch (Perwakilan Tahun 1995 bulan Januari-Desember) WTMonth Catch-ano ano J 1.0330 743.357 6 F 1.0330 9397.784 6 M 1.0330 3826.314 6 A 1.0330 10905.87 6 M 1.0330 10047.78 6 J 1.0330 4492.46 6 J 1.0330 4461.25 6 0.0335 A 2322.87 38 S 614.62 0.2077



8 O 0.0225 343.42 4 N 0.5616 204.5 1 D 0.8947 735.89 1 4.1.4 Data PDO-Catch (Perwakilan Tahun 1995 bulan Januari-Desember) CatchYear Month PDO ano 1995 J -0.49 743.357 F 0.46 9397.784 M 0.75 3826.314 A 0.83 10905.87 M 1.46 10047.78 J 1.27 4492.46 J 1.71 4461.25 A 0.21 2322.87 S 1.16 614.62 O 0.47 343.42 N -0.28 204.5 D 0.16 735.89 4.1.5 Data WT-PDO (Perwakilan Tahun 1995 Bulan Januari-Desember) WTYear Month PDO ano 1995 J 1.0330 -0.49 6 F 1.0330 0.46 6 M 1.0330 0.75 6 A 1.0330 0.83 6 M 1.0330 1.46 6 J 1.27 1.0330



J A S



O



N



D



6 1.0330 6 0.0335 38 0.2077 8 0.0225 4 0.5616 1 0.8947 1



1.71 0.21 1.16



0.47



-0.28



0.16



4.2 Grafik dan Korelasi Data 4.2.1 Grafik dan Korelasi WT-Catch



WT-Catch 3



30000



2



20000



1



10000



0



0



-1



-10000



-2



-20000



-3



-30000 WT-ano



Catch-ano



Grafik. 1 WT-Catch Column 1 Column 1 Column 2



1 0.07764



Column 2



1



4.2.2 Grafik dan Data Korelasi PDO-Catch



PDO-Catch 4



30000



PDO



20000



2



10000



0



Ano-Catch



0 -10000



-2



-20000



-4



-30000



Grafik. 2 PDO-Catch



Column 1 Column 2



Column 1



Column 2



1 0.14454



1



4.2.3 Grafik dan Data Korelasi WT-PDO



WT-PDO 3



3



1



1



-1



-1



-3



-3



WT-ano PDO



Grafik. 3 WT-PDO Column 1 Column 1 Column 2



Column 2



1 -0.53512



1



4.3 Analisis Grafik Korelasi 4.3.1 Water Temperature – Catch Dari grafik di atas dapat diambil kesimpulan, pada awal penelitian yaitu sekitar tahun 1995-1997 terjadi fenomena dimana suhu perairan rendah, maka



terjadi penangkapan yang besar. Namun memasuki tahun 2000 an, terjadi perubahan fenomena yaitu semua berjalan sejajar dimana suhu perairan tinggi maka penangkapan juga melimpah. Namun pada grafik tersebut terjadi penomena kembali sekitar akhir tahun 2003 ketika terjadi anomali suhu (suhu menurun drastis) penangkapan tetap stabil. 4.3.2 PDO – Catch Dari grafik PDO – Catch, dapat terlihat pengaruh PDO dan kelimpahan penangkapan. Secara umum ketika PDO meningkat, maka kelimpahan penangkapan justru akan lebih menurun, begitu juga sebaliknya ketika PDO menurun maka kelimpahan penangkapan akan meningkat. Namun pada awal penelitian, sekitar tahun 1995-1997 terlihat keadaan yang sejajar antara PDO dan catch, yaitu ketika PDO meningkat catch justru meningkat. Namun tahun 1998-2002 terjadi fenomena yaitu ketika PDO menurun, penangkapan akan meningkat. 4.3.3 PDO – WT Dari grafik hasil data penelitia tersebut dapat terlihat jelas bahwa ketika water temperature menurun maka PDO akan meningkat, begitu juga sebaliknya yaitu ketika water temperature meningkat maka PDO akan menurun. Hal ini terjadi mulai dari awal penelitian tahun 1995 hingga akhir penelitian tahun 2004.



5. PENUTUP 5.1 Kesimpulan Kesimpulan yang dapat diambil dari praktikum Oseanografi Perikanan adalah: 



Adanya hubungan yang erat antara beberapa komponen yang diteliti, yaitu antara suhu perairan, Pasific Decadal Oscillation (PDO), dan penangkapan. Semua komponen ini saling berpengaruh terhadap kelimpahan ikan di







laut, seperti contohnya ketika suhu meningkat, maka penangkapan ikan akan cenderung meningkat. Hubungan antara PDO dan penangkapan, yaitu ketika PDO meningkat







maka penangkapan akan cenderung menurun. Hal ini terjadi akibat perubahan lingkungan perairan secara drastis akibat PDO. Ketika PDO meningkat, maka suhu perairan akan cenderung menurun.



 5.2 Saran



Saran yang dapat diberikan dari praktikum Oseanografi Perikanan adalah: 



Semoga untuk praktikum selanjutnya diadakan dengan lebih terstruktur







dan tidak mendadak agar semua persiapan bisa lebih baik Akan lebih baik jika praktikum diadakan lebih dari satu kali pertemuan agar hasilnya bisa lebih maksimal dalam mengolah data.



3.



DAFTAR PUSTAKA Atmaja, Edi. 2014. Wilayah Pesisir (Coastal Zone). http://www.academia.edu/ diakses tanggal 1 Juni 2014 Adnan. 2010. Analisis Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-a Data Inderaja Hubungannya dengan Hasil Tangkapan Ikan Tongkol (Euthynnus affinis) di Perairan Kalimantan Timur. Jurnal “Amanisal” PSP FPIK Unpatti-Ambon. 1: 1-12. Dhewantara. 2014. http://www.academia.edu/5094045/Pandangan_Skeptis_ terhadap_Perubahan_Iklim. Diakses pada tanggal 10 Juni 2014 Gunawan. 2010. http://imamgunawan.files.wordpress.com/2010/11/anomali-dannormalisasi.pdf. Diakses pada tanggal 10 Juni 2014. Limbong, Mario. 2008. Pengaruh Suhu Permukaan Laut Terhadap Jumlah dan Ukuran Hasil Tangkapan Ikan Cakalang di Perairan Teluk Palabuhan Ratu Jawa Barat. Bogor: Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Institut Pertanian Bogor. 77 hal. Thomas. 2014 Pasific Decadal Oscillation (PDO) http://id.termwiki.com/EN:PacificDecadalOscillation Diakses pada tanggal 8 Juni 2014 Slingo, J. 2005



Sea surface temperature and its variability in the Indonesia



Region. Oceanography Vol.18 No. 4 Desember 2005 Speneer,2008.



GlobalWarming.



http://www.drroyspencer.com/global-warming-



background-articles/the-pacific-decadal-oscillation/ Usman, H. dan R. Purnomo Setiady Akbar. 2000. Pengantar Statistika. Jakarta : Bumi Aksara.