## PEMETAAN POTENSI PENANGKAPAN IKAN MENGGUNAKAN METODE SINGLE IMAGE EDGE DETECTION DAN TEMPERATURE GRADIENT ANALYSIS
(STUDI KASUS: PERAIRAN SELATAN JAWA)
Nur Aina Rizki Rahmadani 1 , Lalu Muhamad Jaelani 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil Lingkungan dan Kebumian Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Kampus Sukolilo, Surabaya 60111 Indonesia e-mail: 2 lmjaelani@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Ketersediaan  informasi  tentang  informasi  Potensi  Penangkapan  Ikan  (PPI)  sangat  diperlukan  untuk  meningkatkan produktivitas  perikanan.  Secara  tradisional,  nelayan  memanfaatkan  indera  dan  kebiasaan  turun-temurun  mereka  untuk menentukan PPI. Secara tradisional, nelayan memanfaatkan panca indra dan kebiasaan yang bersifat turun-temurun untuk menentukan PPI. Cara ini, selain kurang efisien, juga bisa menyebabkan ekploitasi berlebihan jika kegiatan penangkapan ikan dilakukan  pada  tempat  yang  sama  secara  terus-menerus.  Keberadaan  teknologi  penginderaan  jauh  dapat  dimanfaatkan untuk penentuan PPI secara lebih cepat dengan tetap memperhatikan aspek akurasi dan sebaran spasial. Salah satu metode penentuan PPI berbasis data penginderaan jauh, memetakan daerah thermal front terlebih dahulu sebelum menentukan PPI melalui interpretasi manual berdasarkan keberadaan piksel diantara suhu perairan yang hangat dan dingin. Interpretasi manual memiliki keterbatasan, diantaranya: tergantung pada manusia dan memerlukan waktu yang lama. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, dalam penelitian ini, metode Single Image Edge Detection ( SIED ) yang dikembangkan oleh Cayulla dan Cornillon diaplikasikan dalam bentuk toolbox agar bisa digunakan secara otomatis. Data Suhu Permukaan Laut (SPL) yang  diperoleh  dari  MODIS  Level  2  (6  April  2018)  selanjutnya  diproses  dengan  menggunakan  toolbox  ini  dan  berhasil mendeteksi 22 titik PPI di perairan selatan Pulau Jawa. Sementara itu, deteksi PPI dengan metode Temperature Gradient Analysis ( TGA ) yang dilakukan secara manual menghasilkan 28 titik. Terdapat 20 lokasi titik yang sama menggunakan dua metode  ini.  Penggunaan  metode SIED berbasis  toolbox  dapat  mempercepat  pemrosesan  data,  mengurangi  kesalahan manusia dengan tingkat akurasi 64%.
Kata Kunci : SIED, SPL, TGA, Thermal Front, ZPPI

## Abstract
Fishing Potential (PPI) is needed to increase fisheries productivity. Traditionally, fishermen use their senses and hereditary habits to determine PPI. Traditionally, fishermen use the five senses and hereditary habits to determine PPI. This method, in addition to being less efficient, can also lead to over-exploitation if fishing is carried out in the same place continuously. The existence of remote sensing technology can be used to determine PPI faster while considering aspects of approval and spatial distribution. One method of determining PPI is based on remote sensing data, mapping the thermal front area first before determining  the  PPI  through  manual  interpretation  based  on  pixel  located  between  warm  and  cold  water.  Manual interpretation has limitations, it depends on humans and takes a long time. To overcome these limitations, in this study, the Single Image Edge Detection (SIED) method developed by Cayulla and Cornillon was applied in the form of a toolbox thus it could  be  used  automatically.  Sea  Surface  Temperature  (SPL)  data  obtained  from  MODIS  Level  2  (6  April  2018)  was subsequently  processed  using  this  toolbox  and  successfully  developed  22  PPI  points  in  the  southern  part  of  Java  Island. Meanwhile, PPI detection using the Temperature Gradient Analysis (TGA) method which is done manually produces 28 points. There are 20 locations of the same point using these two methods. Using the SIED method based on the toolbox can improve data, reduce human error with accuracy 64%.
Keywords: SIED, SPL, TGA, Front Thermal, ZPPI

## PENDAHULUAN
Citra  satelit  penginderaan  jauh  banyak  dimanfaatkan untuk  berbagai  bidang  penelitian  dan  aplikasi  di berbagai sektor. Salah satunya dimanfaatkan di bidang oseanografi  yang  dapat  digunakan  dalam  penentuan Potensi  Penangkapan  Ikan  (PPI).  PPI  diperoleh  dari gabungan parameter Suhu Permukaan Laut (SPL) dan Klorofil-a  (Zainuddin  &  Safruddin,  2007).  Parameter tersebut  diperoleh  dari  hasil  ekstrasi  citra  satelit penginderaan jauh. Satelit penginderaan jauh mampu menyediakan  sumber  data  yang  baik  sebagai  bahan dalam  mempertimbangkan  habitat  maupun  populasi ikan  laut  (Chassot,  2011).  Salah  satu  citra  satelit penginderaan  jauh  yang  sering  digunakan  untuk menentukan  PPI  adalah  citra  Terra/Aqua  dengan sensor
Moderate Resolution
Imaging Spectroradiometer (MODIS).
Berdasarkan  tahap  pemrosesan,  citra  MODIS memiliki tiga level data: Level 1, 2 dan 3 (Nammalwar, dkk, 2013). Dalam penelitian ini, Citra yang digunakan adalah MODIS Level 2 dan Level 3. Level 2 merupakan data  citra  Aqua  MODIS  yang  telah  melalui  proses kalibrasi  sensor  dan  koreksi  atmosfer.  Level  3 merupakan  data  yang  berisi  Suhu  Permukaan  Laut (SPL) dan Klorfil-a, dan umumnya ahli-ahli oseanografi menggunakan  data  ini  untuk  penelitian  yang  akan dilakukan.
Penentuan  PPI  yang  umumnya  digunakan adalah data SPL dan Klorofil-a (Zainuddin & Safruddin, 2007).  Tetapi  dalam  beberapa  penelitian,  sebagian besar  dihubungkan  dengan  parameter  SPL.  Hal tersebut  disebabkan  oleh front dapat  lebih  jelas ditemukan  jika  melalui  data  SPL.  Hal  ini  disebabkan karena pola suhu yang unik, dinamisasi perairan selalu berkaitan  dengan  adanya  perbedaan  suhu  terutama jika dipisahkan dari adanya proses interaksi udara dan laut,  ketersediaan  data  SPL  secara  global  dengan resolusi spasial rendah hingga medium dan temporal harian  lebih  memadai  jika  digunakan  untuk  kajian global.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini pendeteksian front dilakukan oleh data SPL.
Daerah  PPI  dapat  diperkirakan  dengan menggunakan  dua  metode  yaitu Single  Image  Edge Detection ( SIED )  dan Temperature  Gradient  Analysis ( TGA ). SIED merupakan  metode  untuk  mendeteksi gradien termal/ front pada data SPL (Nammalwar, dkk, 2013)  yang  diproses  menggunakan  sebuah Toolbox. Toolbox dibuat secara khusus di software ArcGIS untuk
memudahkan  dalam  proses  pengolahan  data  SPL sedangkan TGA merupakan metode untuk mendeteksi gradien termal/ front yang dilakukan secara manual.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui perbandingan  metode SIED dan TGA yang  dilakukan dalam  penentuan  PPI  di  perairan  selatan  Pulau  Jawa dan mengetahui daerah potensi penangkapan ikan di perairan selatan Jawa. Hasil penelitian ini diharapkan dapat  memberikan  metode  yang  paling  baik  antara SIED dan TGA dalam penentuan daerah PPI.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian mengenai  daerah PPI ini dilakukan di daerah perairan  selatan  pulau  Jawa  dengan  menggunakan citra  satelit  Aqua  MODIS.  Karakteristik  kedalaman perairan selatan Jawa dikategorikan menjadi perairan dalam dikarenakan kedalaman berkisar lebih dari 200 meter  (Kelautan,  2016).  Secara  geografis  perairan selatan  Jawa  berada  pada  area  koordinat  6 o LS-13°LS dan 104° BT-116° BT dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Data dan Peralatan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra  MODIS level 2 dan Level 3. Citra MODIS Level 2 digunakan karena data sudah melalui proses kalibrasi sensor, koreksi atmosfer, dan algoritma bio-optik. Data MODIS  Level  2  ini  digunakan  dalam  pembuatan  peta potensi  penangkapan  ikan  dengan  metode SIED . Sementara itu, data citra MODIS Level 3 dengan hasil produk  sudah  jadi  yaitu  SPL  menggunakan  metode TGA .  Akuisisi  data  pada  MODIS  Level  2  dan  MODIS Level  3  yaitu  6  April  2018.  Selain  itu,  data  lain  yang digunakan  adalah  Batas  Administrasi  Pulau  Jawa  dan Peta Administrasi Indonesia.

## PEMETAAN POTENSI PENANGKAPAN IKAN MENGGUNAKAN METODE SINGLE IMAGE EDGE DETECTION DAN TEMPERATURE GRADIENT ANALYSIS (STUDI KASUS: PERAIRAN SELATAN JAWA)
Peralatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah SeaDAS yang akan digunakan untuk memproyeksikan citra  dan  ArcGIS  10.6.1  digunakan  untuk  mengolah data  Klorofil-a,  serta  Toolbox  digunakan  untuk mengolah data SPL
Kanal-kanal yang terdapat di citra MODIS akan dijelaskan pada Tabel 1
Tabel 1. Kanal-kanal pada satelit MODIS

## Pengolahan Citra MODIS
Pengolahan pada citra MODIS dibagi menjadi tiga yaitu Reprojection dan  Pemotongan  Citra.  Tahap  pertama yang dilakukan adalah Reprojection Citra MODIS yaitu perubahan  suatu  sistem  proyeksi  ke  dalam  sistem proyeksi  yang  lain.  Proses  ini  dilakukan  di  SeaDAS Visual.  Hal  ini  dilakukan  agar  dapat  diolah  pada software lain  seperti  ArcGIS.  Pemotongan  citra digunakan  untuk  memperkecil  ukuran  citra  dan memudahkan  pengolahan  data.  Pada  penelitian  ini, Citra MODIS Level 2 dan 3 dan batas 200 mil dipotong sesuai batas 200 mil.

## Klorofil-a dan SPL
Pada  penelitian  ini,  data  Klorofil-a  dan  SPL  sangat diperlukan. Klorofil-a diekstrak dari hasil MODIS Level 2  menggunakan  algoritma  OC3M  (Semedi  &  Safitri, 2015).  OC3M  digunakan  dalam  pengolahan  citra secara  global.  Perhitungan  Klorofil-a  yang  dilakukan sebagai berikut:
𝑂𝐶3 = 𝐶𝑎 = 10 0,283−2,753𝑅+1,457𝑅 2 +0,659𝑅 3 1,403𝑅 4 (1)
𝑅(𝜆) = 𝑙𝑜𝑔 10 [ 𝑅𝑟𝑠 (443) 𝑅𝑟𝑠 (550) > 𝑅𝑟𝑠 (490)
𝑅𝑟𝑠 (550) ] (2)
Di mana: Ca    = Klorofil-a ( 𝜇𝑔 /L) 𝑅(𝜆) = Rasio reflektan 𝑅𝑟𝑠(𝜆) = Remote Sensing Reflectance
Sedangkan  pada  data  SPL  MODIS  Citra  Level  2 menggunakan algoritma Minnet (Minnett & O.Brown, 2011)
SPL ( o C) = -0,0024 +3,53 B1-2,520 B3                  (3) Di mana:
B1 dan B3: Reflektan Kanal 1 dan Kanal 3
Citra  MODIS  Level  3  tidak  dilakukan  proses pengolahan,  dikarenakan  data  yang  diperoleh  sudah dalam produk data Klorofil-a dan SPL.

## Informasi PPI
Informasi  PPI  menggunakan  dua  metode  yaitu SIED dan TGA . SIED diproses  di Toolbox.  Toolbox sendiri dibuat di dalam pyhton toolbox dan dijadikan sebuah Tool .  Metode SIED (Cayula  and Cornillon, 1992) yaitu pembentukan isoline dengan  panjang  N  yang ditentukan dari lokasi koordinat dari suatu pixel
𝐶 = {(𝑋 𝑝, 𝑌 𝑝 )𝑝 ∈ [1, 𝑁]} (4)
Di mana:
C      = isoline N     = Panjang isoline (piksel) 𝑋 𝑝, 𝑌 𝑝 = Koordinat lokasi piksel
Ketika  segmen  Sq  diperoleh,  kemudian  digunakan untuk mencari persamaan gradien sebagai berikut:
𝑆 𝑞 = {(𝑋 𝑝, 𝑌 𝑝 ) 𝑝  ∈   [𝑞, 𝑞 + 𝜆 − 1] ∩ [1, 𝑁]} (5)
Di mana:
𝑆 𝑞 = Segmen gambar 𝜆 = Panjang gradien 𝑋 𝑝, 𝑌 𝑝 = Koordinat lokasi piksel
Persamaan gradien yang akan diperoleh
𝑚(𝑔𝑟𝑎𝑑 1 , 𝑔𝑟𝑎𝑑 2 ) = { 0  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑔𝑟𝑎𝑑 1 , 𝑔𝑟𝑎𝑑 2 < 0 𝑔𝑟𝑎𝑑 1 ,𝑔𝑟𝑎𝑑 2 𝑔𝑟𝑎𝑑 1 2 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑔𝑟𝑎𝑑 1 > 𝑔𝑟𝑎𝑑 2 𝑔𝑟𝑎𝑑 1 ,𝑔𝑟𝑎𝑑 2 𝑔𝑟𝑎𝑑 2 2 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑔𝑟𝑎𝑑 1 < 𝑔𝑟𝑎𝑑 2
(6)
Di mana: grad   = gradien suhu
Kegunaan utama Band Panjang gelomban g (nm) Resolusi Spasial (m) Ocean Color/ Fitoplankt on /Biogeo kimia 8 405-420 1000 9 438-448 1000 10 483-493 1000 11 526-536 1000 12 546-556 1000 13 662-672 1000 Surface/Cloud Temperature 31 32 10780- 11280 11770- 12270 1000 1000
Setelah itu, statistik dihitung untuk menganalisis offset yang bernilai 6,0 antara lokasi tepi utara yang terdeteksi dalam citra yang diturunkan dari satelit  dan  terdeteksi  oleh front yang  diperoleh  dari data in situ. Offset ini negatif ketika bagian depan SPL terletak di selatan (lautan) bernilai 7,5 dan positif jika terletak di utara. Statistik pertama adalah offset rata- rata antara bagian depan SPL dan T 15
𝑚 = 1 𝑁 ∑ 𝛿 (7)
Di mana: m   = Hasil front N   = Jumlah observasi 𝛿 = jumlah bagian depan satelit
di mana jumlah pengamatan dan lokasi turunan satelit yang sesuai dari tepi utara telah ditentukan. Subskrip menunjukkan  bahwa offset dengan  nilai  6,0  adalah pemisahan  yang  diukur  tegak  lurus  terhadap  bagian depan  satelit.  Karena isoterm yang  memotong permukaan  laut  tidak  vertikal  dan  karena  proyeksi permukaan bernilai 7,5 sedangkan dibanding dengan permukaan  depan,  diharapkan  sebuah offset rata- rata.
Penyusunan peta prakiraan daerah penangkapan  ikan,  data  suhu  permukaan  laut diinterpretasi secara visual untuk menentukan daerah front .  Jika  pada  daerah thermal  front diikuti  oleh kelimpahan klorofil-a maka daerah tersebut dianggap sebagai daerah potensi ikan. Metode SIED yang lebih obyektif dapat membantu interpretasi pada penentuan daerah potensial penangkapan ikan.
Metode TGA dilakukan  pada  MODIS  Level  3 dengan  beberapa  ketentuan  yaitu  analisis  SPL  untuk identifikasi thermal  front dengan  batasan  yaitu gradien  SPL  untuk  setiap  jarak  maksimal  3  km  dan minimal perbedaan suhu yaitu 0,5 o C, penentuan titik- titik lokasi Potensi Penangkapan Ikan diambil 1/3 dari jarak  maksimal  3  km  tersebut,  dimulai  dari  suhu terendah maka akan mendapatkan informasi potensi penangkapan ikan.

## Uji Korelasi Linear
Uji  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  data  hasil suhu  permukaan  laut  dan  Klorofil-a  Level  2  dengan suhu permukaan laut dan Klorofil-a citra Level 3. Hal ini di  gunakan  untuk  melihat  sejauh  mana  kedekatan kedua data citra yang digunakan. Algoritma (Sudjana, 1986) yang digunakan yaitu
𝑟 𝑥𝑦 =
𝑛 ∑ 𝑥𝑦 − ∑ 𝑥  ∑ 𝑦
√(𝑛 ∑ 𝑥 2 −(∑ 𝑥) 2 )(𝑛 ∑ 𝑦 2 −(∑ 𝑦 2 )) (8)
Di mana: r    = Pearson r n    = Jumlah sampel x,y  = Variabel yang dikorelasikan (x dan y)

## HASIL DAN ANALISA

## Analisis Sebaran Suhu Permukaan Laut
Persebaran  SPL  di  perairan  Selatan  Pulau  Jawa menggunakan  data  citra  satelit  MODIS  Level  2  dan Level  3.  Persebaran  hasil  MODIS  Level  2  dan  Level  3 secara spasial berkisar antara 26 o C-33 o C.
Gambar 3. Sebaran SPL Hasil MODIS Level 2
Gambar  3  menunjukkan  bahwa,  hampir keseluruhan wilayah di perairan selatan Jawa berada di tingkat    suhu yang  sama  antara  26 o C-29 o C,  kecuali  di beberapa wilayah diperoleh suhu sekitar 22 o C-25 o C.

## PEMETAAN POTENSI PENANGKAPAN IKAN MENGGUNAKAN METODE SINGLE IMAGE EDGE DETECTION DAN TEMPERATURE GRADIENT ANALYSIS (STUDI KASUS: PERAIRAN SELATAN JAWA)
Sedangkan  pada  Gambar  4,  secara  spasial  diperoleh SPL  29 o C – 33 o C  di  wilayah  perairan  yang  mendekati daratan dan di perairan laut lepas memiliki suhu 27 o C- 30 o C.  Hal  ini  disebabkan  posisi  geografis  Indonesia yang  terletak  di  daerah  khatulistiwa  dengan  tingkat intensitas cahaya matahari yang relatif tinggi, dimana kisaran  SPL  di  perairan  Indonesia  rata-rata  berkisar antara 26°C-31°C (Gaol, dkk, 2014).

## Analisis Sebaran Klorofil-a MODIS
Secara spasial, keseluruhan hasil Klorofil-a dari MODIS Level  2  diperoleh  berkisar  antara  0,05 – 1,82  µg/L. Gambar  5  menunjukkan  bahwa  hampir  keselurahan perairan berada pada rentang sebesar 0,14 – 0,89 µg/L. Wilayah  yang  mendekati  daratan,  nilai  konsentrasi klorofil-a  lebih  tinggi  dibandingkan  di  perairan  laut lepas dengan nilai kisaran 0,24- 1,82 µg/L. Keseluruhan hasil  MODIS  Level  3  diperoleh  klorofil  sebesar  0,05 – 1,58 µg/L.
Gambar 5. Sebaran Klorofil-a dari MODIS Level 2
Gambar 6. Sebaran Klorofil-a dari MODIS Level 3
Pada Gambar 6, menunjukkan bahwa wilayah yang  mendekati  daratan  memiliki  nilai  lebih  tinggi, dengan  nilai  kisaran  0.2 – 1.58  µg/L,  sedangkan
semakin jauh dari daratan memiliki  Klorofil-a, dengan nilai  kisaran  0.05 – 0,42  µg/L.  Konsentrasi  klorofil-a diatas 0.2 µg/L mengindikasikan keberadaan plankton yang cukup untuk menjaga kelangsungan hidup ikan- ikan ekonomis penting (Muklis, dkk, 2009).

## Uji Korelasi Suhu Permukaan Laut
Uji korelasi suhu permukaan laut diproses menggunakan  data  citra  MODIS  Level  2  dan  MODIS Level 3 yang diakuisisi tanggal 06 April 2018. Pada uji ini dilakukan penghitungan korelasi dengan membandingkan data hasil suhu permukaan laut dari MODIS  Level  2  dengan  suhu  permukaan  laut  dari MODIS Level 3. Hal ini di gunakan untuk melihat sejauh mana  kedekatan  data  citra  yang  digunakan.  Pada  uji korelasi ini dihasilkan nilai R 2 = 0,895. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa nilai SPL hasil MODIS Level 2 memiliki pengaruh yang kuat terhadap MODIS Level 3 yaitu sebesar 89,5% (Trijayanto, 2015). Model matematis yang dapat menjelaskan perbandingan kedua data ini adalah
y = 0,645 x + 10,465                              (9)
Dimana :
y = SPL Citra MODIS Level 3 x = SPL Citra MODIS Level 2
Gambar 7. Grafik Uji Korelasi SPL
Uji Korelasi Penghitungan korelasi Klorofil-a dengan
membandingkan  data  hasil  klorofil-a  MODIS  Level  2 dengan Level 3. Pada uji korelasi ini dihasilkan nilai R 2 = 0,955. Dapat disimpulkan bahwa nilai Klorofil-a hasil MODIS  Level  2  memiliki  pengaruh  yang  sangat  kuat terhadap  MODIS  Level  3  yaitu  sebesar  95,5%.  Model matematis  yang  dapat  menjelaskan  perbandingan kedua data ini pada Gambar 8 adalah
y = 1,030 x + 0,0317                          (10) Dimana :
y = 0.6455x + 10.465 R² = 0.8952 29 29.2 29.4 29.6 29.8 30 30.2 30.4 30.6 30.8 31 28 29 30 31 32 Le ve l 3 (˚C) Level 2 (˚C) SPL Linear (SPL)

## y = Klorofil-a Citra MODIS Level 3 x = Klorofil-a Citra MODIS Level 2
Gambar 8.  Grafik Uji Korelasi Klorofil-a
Data  yang  diambil  pada  MODIS  Level  2  dan MODIS  Level  3  diproses  pada  data  1  harian menghasilkan koreasi yang kuat.

## Hasil Informasi PPI
Pada PPI, citra yang digunakan yaitu MODIS Level 2 dan level  3.  MODIS  Level  2  dilakukan  pengolahan  secara otomatis  dengan Toolbox ,  sedangkan  untuk  MODIS Level  3  dilakukan  pengolahan  secara  manual  dengan Metode TGA yaitu  melihat  Panjang  Gradien  Suhu (Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh,  2014). Dihasilkan  sebanyak  28  titik  yang  didapatkan  dari metode TGA dan hampir semua yang berisi informasi PPI terletak ditengah atau laut lepas perairan selatan Jawa  sejauh  40  mil  dari  pulau  Jawa.  Metode SIED dilakukan secara otomatis menggunakan toolbox dan didapatkan  hasil  pada  Gambar  12,  kemudian  diolah kembali  menjadi  titik-titik.  Hasil  dari  titik  wilayah  PPI terdapat  22  titik  dan  hampir  semua  yang  berisi informasi PPI terletak ditengah atau laut lepas perairan selatan Jawa sejauh 40 mil dari pulau Jawa.
Gambar 13 menunjukkan hasil kedua metode yaitu  metode SIED (titik  bewarna  biru)  sebanyak  22 titik  sedangkan  citra  metode TGA (titik  bewarna kuning) sebanyak 28 titik.
Tabel 2. Daftar Koordinat PPI Hasil Metode SIED dan Metode TGA FID Bujur Lintang Metode SIED TGA 1 112.612 -9.403 v 2 112.338 -9.515 v 3 112.003 -9.785 v v 4 112.519 -10.329 v 5 112.943 -10.211 v v 6 112.565 -9.972 v v 7 110.643 -9.240 v v 8 110.872 -8.814 v v 9 111.100 -8.881 v v 10 110.762 -9.569 v v 11 110.852 -9.418 v v 12 112.218 -9.159 v v 13 112.142 -9.173 v v 14 111.946 -9.188 v 15 112.247 -10.413 v v 16 110.069 -9.920 v v 17 113.210 -9.364 v 18 111.083 -9.291 v v 19 110.455 -9.234 v v 20 113.457 -10.176 v v 21 113.727 -9.504 v v 22 113.824 -9.523 v 23 111.049 -10.950 v 24 110.882 -8.798 v 25 110.872 -8.814 v v 26 111.387 -9.146 v v 27 110.368 -9.161 v v 28 112.274 -9.561 v v
Tabel 2 merupakan koordinat yang sama dari hasil metode SIED dan metode TGA . Dari 28 titik pada hasil  metode TGA ,  20  titik  lokasi  PPI  diantaranya terdapat  pada  hasil  Metode SIED .  Penentuan menggunakan  metode SIED jauh  lebih  baik  karena pengolahan  dilakukan  secara  otomatis[10]  dan  dapat menghemat  waktu  jauh  lebih  singkat  sedangkan metode TGA dilakukan  secara  manual  dan  apabila terdapat kesalahan disebabkan oleh sistem dan/operator yang mengolah (manusia) maka tingkat subyektifitas masih tinggi.
y = 1.0303x + 0.0317 R² = 0.9559 0 0.5 1 1.5 2 0 1 2 Le v el 3 ( µ g /L) Level 2 ( µ g/L) Klorofil-a Linear (Klorofil-a)

## PEMETAAN POTENSI PENANGKAPAN IKAN MENGGUNAKAN METODE SINGLE IMAGE EDGE DETECTION DAN TEMPERATURE GRADIENT ANALYSIS (STUDI KASUS: PERAIRAN SELATAN JAWA)

## KESIMPULAN
Perbandingan hasil metode SIED dan TGA diperoleh 20 titik lokasi PPI yang sama, hal tersebut dapat dijadikan acuan  awal  dalam  penentuan  potensi  ikan.  Metode yang  lebih  baik  yaitu  metode SIED .  Penggunaan metode SIED berbasis toolbox dapat  mempercepat pemrosesan  data,  mengurangi  kesalahan  manusia dengan  tingkat  akurasi  64%,  sedangkan  metode  TGA masih  berkaitan  oleh  operator  dan  menyebabkan tingkat  subyektifitas  yang  tinggi.  Informasi  Potensi Penangkapan  Ikan  di  daerah  perairan  selatan  Jawa menggunakan hasil dari metode SIED dan TGA terletak banyak di kawasan tengah atau laut lepas sejauh 40 mil dari pulau Jawa.

## DAFTAR PUSTAKA
Chassot E,  “Satellite  Remote  Sensing  for  An  Ecosystem Approach t o Fisheries Management,” ICES Journal of Marine Science, Vol. 68, Issue 4: 651-666, (2011). Zainuddin,  M.,  Safruddin.,  Ismail,  “Pendugaan  Potensi
Sumberdaya Laut dan Migrasi Ikan Pelagis Kecil di Sek itar Perairan Jeneponto”, Laboratorium Sistem Informasi  Perikanan  Tangkap.  Program  Studi Pemanfaatan  Sumberdaya  Perikanan.  Jurusan Perikanan.  Fakultas  Ilmu  Kelautan  dan  Perikanan. Universitas Hasanuddin. Makassar, (2007).
Nammalwar. P., S. Satheesh and R. Ramesh, “Application of
Remote  Sensing  in  the  Validations  of  Potential Fishing Zones (PFZ) along the Coast of North Tamil Nadu,  India”,  Indian  Journal  of  Geo -marine Sciences, Vol. 42 (3), June 2013, 283-292.
Kelautan, M, Perikanan, & Indonesia, R, “Pera turan Menteri Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia Nomor 71/Permen- Kp/2016”  Tentang  Jalur  Penangkapan
Ikan  Dan  Penempatan  Alat  Penangkapan  Ikan  Di Wilayah  Pengelolaan  Perikanan  Negara  Republik Indonesia (2016).
Semedi, B., & Safitri, N. M, “Estimasi D istribusi Klorofil-a di Perairan  Selat  Madura  Menggunakan  Data  Citra Satelit Modis dan Pengukuran In Situ Pada Musim Timur”,  Research  Journal  of  Life  Science,  (2015), Volume 02 No. 01, 40-49.
Cayula, J.F. and Cornillon, P, “Edge DetectionAlgorithm for SST Images,”  Journal  of  Atmospheric  and  Oceanic Technology, (1992), 67 – 80.
Sudjana,  “Metode  Statistika”,  Edisi  ke  4,  Penerbit  Tarsito, Bandung.
Gaol,  J.L.,  Arhatin,  R.E.,  Ling,  M.M,  “Pemetaan  Suhu Permukaan  Laut  dari  satelit  di  perairan  Indonesia untuk  menduku ng  (One  Map  Policy)”,  Prosiding Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh,  Bogor, (2014).
Muklis., Gaol, J.L., Simbolon, D, “Pemetaan Daerah Potensial Penangkapan Ikan Cakalang (Katsuwonus pelamis) dan  Tongkol  (Euthynnus  affinis)  di  Perairan  Utara Nanggroe  Aceh  D arussalam”,  (2009),  Elektonik Jurnal Ilmu Teknologi Kelautan Tropis. 1(1): 2432. Trijayanto,  D.  P. “ Analisa  Persebaran  Potensi  Ikan  Dengan Menggunakan Data  Modis, VIIRS dan Insitu (Studi Kasus:  Selat  Madura).  Surabaya ”, Jurusan  Teknik Geomatika-FTSP ITS (2015).
Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, “Pemanfaatan Data Satelit  NPP  dan  Altimetri  Untuk  Penentuan  Zona Potensi Penangkapan Ikan”, Jakarta (2014), 31 -32. Minnett.  J., R  H  Evans,O.Brown,  “Terra  Sea  Surface Temperature Thermal (SST) and Mid-Infrared (SST- 4)”,  http:/  modarch.gsfc.nasa.govl  MODIS!ATBDI atbd-MOD-25.pdf. (2011)