## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DAERAH PENANGKAPAN IKAN TUNA DI PERAIRAN BITUNG

## (Geographic Information System for Tuna Fishing Areas in Bitung waters)
Kumaat J.Ch 1 , M.M.F Rampengan 2 dan S.T.B Kandoli 3
1 Study Program of Geography, Faculty of Social Science, Universitas Negeri Manado. 2 Study Program of Biology , Faculty of Mathematics and Science, Universitas Negeri Manado. 3 Study Program of Geography education, Faculty of Social Science, Universitas Negeri Manado. email: joykekumaat@unima.ac.id

## ABSTRACT
The existence of the fishing in the waters will always be dynamic, constantly changing or changed following the movement of environmental conditions, which naturally fish will choose a more appropriate habitat. Predicted zone of Tuna fish catch can be done by  detecting the distribution of chlorophyll-a and sea surface temperature distribution from Aqua MODIS image.  This study aims to predict the local zone tuna fishing in the sea around the city of Bitung based on the distribution of chlorophyll-a and sea surface temperature by using satellite image Aqua MODIS data  level-3.  A  series  of  research  activities  are  conducted  in  stages  are:  image collection,  image  cutting  in  accordance  with  the  desired  area,  image  extraction, data interpolation, map overlay, and the last is the map layout.  The result of sea surface temperature (SST) and chlorophyll-a concentration in the ocean waters of Bitung  and  surrounding  areas  shows  the  chlorophyll-a  and  sea  surface temperature  varies  each  season.  The  highest  chlorophyll-a  distribution  is  in  the second  transitional  season  in  September  and  the  lowest  in  the  west  season  in December.  The  highest  sea  surface  temperature  distribution  is  in  the  eastern seasons  in  June  and  the  lowest  in  the  eastern  seasons  in  August.  The  results showed  at  some  of  the  most  potential  fishing  points  of  Tuna  in  the  transitional season II wherein each month in the season potentially forming the Tuna fishing area
Keywords: Tuna, chlorophyll-a, SST, Aqua, Modis

## ABSTRAK
Keberadaan  daerah  penangkapan  ikan  di  perairan  akan  selalu  bersifat dinamis, selalu berubah atau berpindah mengikuti pergerakan kondisi lingkungan, yang secara alamiah ikan akan memilih habitat yang lebih sesuai.  Zona tangkapan ikan Tuna yang diprediksi dapat dilakukan dengan mendeteksi distribusi klorofil-a dan distribusi suhu permukaan laut dari citra Aqua MODIS. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi zona lokal penangkapan ikan tuna di laut sekitar kota Bitung, berdasarkan distribusi klorofil-a dan suhu permukaan laut dengan menggunakan citra  satelit  Aqua  MODIS  data  level-3.  Serangkaian  kegiatan  penelitian  yang dilakukan  secara  bertahap  adalah:  koleksi  gambar,  pemotongan  gambar  sesuai dengan area yang diinginkan, ekstraksi gambar, interpolasi data, overlay peta, dan terakhir  adalah  tata  letak  peta.  Hasil  dari  Suhu  Permukaan  Laut  (SST)  dan konsentrasi klorofil-a di perairan laut Bitung dan sekitarnya menunjukkan klorofil-a dan  suhu  permukaan  laut  bervariasi  setiap  musim.  Distribusi  klorofil-a  tertinggi adalah  pada  musim  peralihan  kedua  pada  bulan  September  dan  terendah  di musim  barat  pada  bulan  Desember.  Distribusi  suhu  permukaan  laut  tertinggi adalah di musim timur pada bulan Juni dan terendah di musim timur pada bulan
Agustus.  Hasil  penelitian  menunjukkan  pada  beberapa  titik  penangkapan  ikan Tuna yang paling potensial pada musim peralihan II dimana setiap bulan di musim tersebut berpotensi membentuk daerah penangkapan Tuna.
Kata Kunci: Tuna, Chlorofil-a, SPL, Aqua, Modis

## PENDAHULUAN
Keberadaan daerah penangkapan ikan  di  perairan  akan  selalu  bersifat dinamis (Sachoemar et al 2012), selalu berubah  atau  berpindah  mengikuti pergerakan  kondisi  lingkungan,  yang secara  alamiah  ikan  akan  memilih habitat  yang  lebih  sesuai  (Wikantika  &
Darmawan, 2006; Ayu, 2015). Sedangkan  habitat  tersebut  sangat dipengaruhi oleh kondisi atau parameter oseanografi perairan seperti suhu permukaan laut, salinitas, arus, kedalaman, konsentrasi klorofil laut, dan sebagainya (Azmi et al 2015; Chavula et al 2012),  yang  berpengaruh  pada dinamika  atau  pergerakan  air  laut  baik secara  horizontal  maupun  vertikal. Seperti peristiwa naiknya air dari dasar laut  ke  permukaan  sebagai  perbedaan gradien  suhu  yang  yang  dinamakan Upwelling (Waters 2012). Maka daerah Upwelling tersebut  biasanya  terdapat klorofil  yang  merupakan  makanan  ikan dan  diduga  daerah  tersebut  terdapat banyak ikan yang disebut daerah fishing ground. Parameter-parameter laut tersebut dapat diperoleh dengan pengukuran  langsung  atau survey lapangan  atau  dengan  menggunakan satelit penginderaan jauh (Lidiawati et al 2015; Lubantobing & Sari 2015).  Dalam penentuan  daerah  penangkapan  ikan ( fishing  ground ),  nelayan  cenderung menggunakan intuisi atau naluri alamiah yang didapat secara turun temurun dari nenek moyang (Bakun 1998), akibatnya Perburuan  Tuna  kurang  efektif,  boros waktu  dan  bahan  bakar  dan  hasilnya kurang  optimal  (Inaku  2016).  Mereka belum mampu membuat rencana operasi penangkapan ikan akibat perubahan oseanografi atau cuaca yang sangat mempengaruhi perubahan potensi  penangkapan  ikan  yang  dapat berubah-ubah disamping itu, pemakaian
teknologi  maju,  sekalipun  sudah  baku seperti GPS ( Global Positioning System )  sebagai  alat  bantu  navigasi yang  dapat  memandu  mereka  mencari lokasi  yang  ditunjukkan  citra  satelit oseanografi,  sampai  saat  ini  masih langka dimiliki nelayan tradisionil Indonesia  (Kemili  &  Putri  2012). Konsekuensi logisnya, seringkali nelayan pulang membawa hasil tangkapan yang sedikit bahkan terkadang  kosong  yang  berpengaruh terhadap rendahnya tingkat
kesejahteraan  nelayan.    Teknologi penginderaan  jauh  satelit  (inderaja) merupakan  salah  satu  alternatif  yang tepat  dalam  mempercepat  penyedian informasi  tentang  daerah  penangkapan ikan,  melalui  pengamatan  parameter oseanografi  seperti  suhu  permukaan laut, salinitas, arus, konsentrasi klorofil- a laut dan lain sebagainya (Taglucop et al 2016).  Teknologi  penginderaan  jauh kini telah hadir untuk memberikan solusi untuk pemantauan yang sangat luas,yaitu dengan menggunakan
teknologi  satelit.  Teknologi    satelit  ini akan memberikan manfaat yang sangat besar  untuk  pemantauan  lautan  di Indonesia.  Dengan  adanya  satelit, proses  pemantauan  seluruh  lautan  di Indonesia  tidak  lagi  terbatas  pada  luas wilayah  dan  waktu  serta  biaya  karena teknologi  ini  dapat  memantau  lingkup wilayah yang luas dalam waktu singkat. Ilmu  penginderaan  jauh  kini  telah berkembang sangat cepat dari masa ke masa.Penemuan-penemuan  teknologi system  sensor  satelit  dapat  memantau berbagai macam kondisi atau fenomena yang terjadi di lautan (Kumaat 2012).
Salah  satu  daerah  yang  memiliki potensi  perikanan  yang  cukup  besar  di Provinsi  Sulawesi  Utara  adalah  Kota
Bitung, Kota Bitung memiliki sumberdaya  laut  dan  perikanan  yang sangat potensial mencapai 587 ribu ton,
sementara yang dimanfaatkan baru 147 ribu ton atau sekitar 25,04%
(www.setkab.go.id/pro-rakyat-1513). Potensi ikan ini tersebar di Teluk Tomini, Laut  Maluku,  Laut  Halmahera,  Laut Seram, Teluk Berau, Laut Sulawesi, dan utara  Pulau  Halmahera.    Sumberdaya laut  yang  terkandung  di  perairan tersebut antara lain ikan tuna, cakalang, tongkol,  paruh  panjang,  ikan  tenggiri, cumi-cumi,  ikan  karang,  dan  lain-lain. Kota  Bitung  merupakan  salah  satu kawasan minapolitan/industrialisasi perikanan  tangkap  dari  9  wilayah  di Indonesia  (Kumaat et  al 2013).  Bitung memiliki letak strategis karena berada di Selat Lembeh yang berhadapan dengan Laut  Sulawesi  dan  Samudera  Pasifik sehingga  berperan  sebagai  pelabuhan perikanan lingkar luar Indonesia.
Keberadaannya di bibir Asia dan Pasifik memungkinkan  pengembangan  Bitung menjadi  salah  satu  pusat  kegiatan ekonomi  regional  di  Kawasan  Timur Indonesia.    Selain  letaknya  yang strategis,  Melihat  potensi  sumberdaya laut  dan  perikanan  yang  besar  ini, pemerintah  pusat  menetapkan  Kota Bitung  Sulawesi  Utara  sebagai  pusat perikanan  Tuna  atau  ” World  Tuna Center ”,  guna  dijadikan  salah  satu pemasukan  devisa  bagi  negara.    Ikan tuna  dari  Bitung  sudah  menjadi  salah satu  ekspor  andalan  ke  beberapa negara  di  dunia  yang  ikut  membantu pertumbuhan  ekonomi  di  daerah  dan nasional (Kumaat et al 2017).

## Identifikasi masalah
Berdasarkan  uraian  dalam  latar belakang masalah, maka permasalahan dalam penelitian ini dapat didefenisikan sebagai berikut :
 Salah  satu  kendala  dalam  berburu Ikan Tuna adalah lemahnya informasi fishing ground baik secara spasial maupun temporal.
 Dalam penentuan daerah
penangkapan ikan (fishing ground), nelayan  cenderung  menggunakan intuisi  atau  naluri  alamiah  yang didapat  secara  turun  temurun  dari nenek moyang.
 Perburuan Ikan Tuna kurang efektif, boros  waktu  dan  bahan  bakar  dan hasilnya kurang optimal.

## Batasan Masalah
Dari  identifikasi  masalah  yang sudah  ada,maka  permasalahan  yang akan diteliti dalam penelitian ini dibatasi pada    penentuan  daerah  Potensial penangkapan  ikan  Tuna  di  perairan Bitung.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah,  maka  permasalahan  yang akan  diteliti  adalah  pemetaan  daerah potensial  penangkapan  ikan  Tuna dengan memanfaatkan teknologi Sistem Informasi Geografis di perairan Bitung.

## Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah: Memetakan daerah potensial penangkapan  ikan  tuna  (Thunnus  sp.) dengan memanfaatkan Sistem
Informasi  Geografis  di  perairan  Bitung Provinsi Sulawesi Utara.

## Manfaat Penelitian
Memberikan  pengetahuan  bagi  peneliti dan sebagai informasi kepada nelayan, pelaku industri penangkapan ikan serta pemerintah setempat mengenai kondisi daerah  penangkapan  ikan  Tuna  di perairan Bitung Provinsi Sulawesi Utara sehingga potensinya dapat dimanfaatkan secara optimal dan berkelanjutan.
Satelit aqua MODIS
Aqua,  yang  dalam  bahasa  latin  berarti air, adalah suatu satelit ilmu pengetahuan  tentang  bumi  kepunyaan NASA (National Aeronautics and Space Administration),  yang  mempunyai  misi mengumpulkan informasi tentang siklus air  di  bumi,  termasuk  penguapan  dari samudera,  uap  air  di  atmosfer,  awan, presipitasi, kelembaban tanah, es yang ada di laut, es yang ada di darat, serta salju  yang  menutupi  daratan.  Variabel yang  juga  diukur  oleh  Aqua  antara  lain aerosol,  tumbuhan  yang  menutupi daratan, fitoplankton dan bahan organik
terlarut  di  lautan,  serta  suhu  udara, daratan dan air (Graham, 2005).
Gambar 1 Satelit aqua Satelit  Aqua  membawa  sensor  MODIS ( Moderate Resolution Imaging Specctroradiometer )  yang  mempunyai 36  kanal  spektral  dengan  kisaran panjang  gelombang  antara  0,4  μm sampai  14,4  μm.  Dua  kanal  ada  pada resolusi spasial 250 m (kanal 1 – 2), lima kanal  pada  500  m  (kanal  3 –  7)  dan sisanya 29 kanal pada 1000 m (kanal 8 – 36) Maccherone (2005). Satelit Aqua dapat  dilihat  pada  Gambar  5  dan kegunaan utama dan panjang gelombang  kanal  sensor  MODIS  dapat dilihat pada Tabel 1.
Table 1  Kegunaan utama dan panjang gelombang kanal sensor MODIS.
Instrumen  MODIS  telah  didesain  dan dikembangkan sejak proyek Engineering Model (EM) selesai
dilaksanakan  pada  pertengahan  1995, kemudian,  dua  unit  pesawat  luar angkasa, Protoflight Model (PFM) yang membawa satelit Terra dan Flight Model 1  (FM  1)  yang  membawa  satelit  Aqua telah  selesai  dan  diluncurkan.  MODIS
pertama  kali  diluncurkan  pada  tanggal 18  Desember  1999  dibawa  oleh  satelit Terra  yang  spesifikasinya  lebih  ke daratan.  Lalu, pada tanggal 4 mei 2002 diluncurkan  MODIS  yang  dibawa  oleh satelit Aqua dan spesifikasinya lebih ke lautan (Maccherone, 2005).
Aplikasi  penginderaan  jauh  dalam pendeteksian klorofil-a Penginderaan  jauh  warna  air  laut adalah salah satu cara untuk mengetahui  keadaan  laut  dan  proses- proses  yang  terjadi  di  dalamnya berdasarkan  nilai  konsentrasi  dari water-leaving radiance yang merupakan hasil  interaksi  antara  radiasi  sinar matahari  dan  perairan  yang  diterima oleh  satelit  (Hendiarti,  2003).    Sensor pada  satelit  menerima  pantulan  radiasi sinar  matahari  dari  permukaan  dan kolom  perairan.  Radiasi  sinar  matahari pada saat menuju perairan dipengaruhi oleh  atmosfer,  dimana  sebelum  sinar matahari mencapai  perairan akan diserap  atau  dihamburkan  oleh  awan, melekul udara dan aerosol.
Kemudian,  sinar  matahari  yang  masuk ke  dalam  kolom  perairan  akan  diserap atau  dipantulkan  oleh  partikel-partikel yang ada pada perairan seperti fitoplankton, sedimen tersuspensi (suspended  sediment)  dan  substansi kuning (yellow substances). Pada perairan  yang  dangkal,  pantulan  dari dasar perairan juga berpengaruh terhadap  pantulan  pada  permukaan perairan  Siegel  low  diacu  dalam Hendiarti (2003). Penelitian  mengenai  klorofil-a  telah banyak dilakukan oleh berbagai peneliti dengan  menggunakan  data  satelit. Menurut  Prasasti  et  al  (2003),  untuk menentukan  nilai  konsentrasi  klorofil-a dari satelit Terra MODIS diekstraksi dari rasio kanal 9 dengan kanal 12. Kanal 9 (443  nm)  bekerja  pada  daerah  sinar biru,  sedangkan  kanal  12  (551  nm) bekerja  pada  sinar  hijau.  Penyerapan energi  olah  klorofil-a  pada  kanal  9 adalah  tinggi  yang  mengakibatkan pantulan  pada  kanal  ini  rendah.  Oleh
karena  itu,  jika  rasio  antara  reflektansi panjang gelombang 443 nm dengan 551 nm rendah, maka konsentrasi klorofilnya tinggi.  Amri  (2002)  menggunakan  citra satelit  SeaWiFs  untuk  menentukan sebaran  klorofil-a  di  perairan  Selat Sunda  pada  musim  barat,  peralihan barattimur,  musim  timur  dan  peralihan timur-barat.  Sebaran  klorofil-a  pada musim  barat  sangat  rendah  berkisar antara  0,1  mg/m3 –  1  mg/m3.  Pada musim  peralihan  barat-timur  sebaran klorofil-a  lebih  besar  daripada  musim barat yaitu antara 0,8 mg/m3 – 2 mg/m3. Sebaran  klorofil-a  semakin  tinggi  pada musim timur yaitu konsentrasinya berkisar antara 0,8 mg/m3 – 3,5 mg/m3. Pada  musim  peralihan  timur-barat besarnya  kosentrasi  klorofil-a  berkisar antara 0,8 mg/m3 – 3 mg/m3.

## Aplikasi  penginderaan  jauh  untuk penentuan SPL
SPL dari suatu perairan yang luas dapat digunakan untuk mengetahui pola distribusi  SPL,  arus  di  suatu  perairan, dan  interaksinya  dengan  perairan  lain serta  fenomena  upwelling  dan  front  di perairan  tersebut  yang  merupakan daerah  potensi  penangkapan  ikan. Daerah  yang  mempunyai  fenomena- fenomena tersebut umumnya merupakan perairan yang subur.
Dengan  diketahuinya  daerah  perairan yang  subur  tersebut  maka  daerah penangkapan  ikan  dapat  diketahui. Penentuan SPL dari satelit pengukuran dilakukan  dengan  radiasi  infra  merah pada panjang gelombang 3 μm – 14 μm. Pengukuran spektrum infra merah yang dipancarkan oleh permukaan laut sampai  kedalaman  0,1  mm  (Hasyim, 1999 dan Priyanti, 1999).
Penelitian  tentang  sebaran  SPL  pada awalnya  menggunakan  kanal  infra merah  jauh  dari  satelit  NOAA-AVHRR (National  Oceanic  Athmosphere  and Administration –  Advanced  Very  High Resolution Radiometer) yang terdiri dari 5 kanal. Namun dengan diluncurkannya satelit  baru,  yakni  satelit  AQUA  yang membawa sensor multi spektral MODIS
(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), pengamatan
tersebut  dicoba  dengan  menggunakan citra MODIS.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode survey dan analisis  keruangan  (spasial).  Metode survey  merupakan  penyelidikan  yang diadakan untuk memperoleh fakta-fakta dari gejala-gejala yang ada dan mencari keterangan yang faktual (Rasyid 2011). Data  yang  digunakan  adalah  berupa data  sekunder  yaitu  suhu  permukaan laut,klorofil-a  dan  data  produksi  ikan tuna.
Metode analisis keruangan digunakan  untuk  menganalisa  secara visual  data  citra  satelit  aqua  MODIS yang telah di proses untuk mendapatkan sebaran  suhu  permukaan  laut  dan klorofil-a  di  perairan  Bitung.  Data  yang diperoleh  dari  hasil  interpretasi  citra satelit  dan  lapangan  akan  disajikan dalam  bentuk  peta  dan  tabel  yang kemudian  dianalisis  secara  deskriptif (Sachoemar  et  al  2012).      Data  hasil produksi ikan tuna selama periode tahun 2010  sampai  tahun  2015  diperoleh langsung  dari  dinas  perikanan  dan kelautan kota bitung. Untuk pengambilan data parameter
oseanografi  seperti  klororil-a  dan  suhu permukaan  laut  merupakan  data  yang diperoleh  dengan  cara  mendownload citra  hasil  pemotretan  satelit  Aqua MODIS  yang  telah  tersedia  di  internet.
Citra di download dari http://oceancolor.gsfc.nasa.gov. Citra Aqua MODIS digunakan karena citra ini khusus  untuk  keperluan  kelautan  dan perikanan. Citra yang dipilih adalah citra pada level 3 (tiga) dan periode bulanan (monthly).  Pemilihan  citra  pada  level  3 dilakukan  karena  citra  pada  level  ini merupakan  citra  olahan  yang  sudah terkoreksi secara radiometrik dan atmosferik.    Data  citra  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  citra dari  satelit  Aqua  MODIS  berupa  citra klorofil-a  dan  Suhu  Permukaan  Laut level-3  Standar  Mapped  Image  (SMI)
bulanan. Citra yang digunakan memiliki rentang  waktu  dari  bulan  April  2015 sampai  dengan  bulan  Maret  2016  dan citra  yang  digunakan  memiliki  resolusi spasial  4  km.  Data  citra  satelit  Aqua MODIS merupakan data free yang dapat didownload langsung dari website resmi MODIS, yaitu www.oceancolor.gsfc.nasa.gov. Data tersedia dalam resolusi spasial 4 km dan
9 km dan data dapat di download dalam bentuk  Binned  dan  Standar  Mapped Image (SMI). Data citra MODIS didistribusikan  dalam  bentuk  NC  file. Citra  modis  yang  didownload  berupa citra klorofil-a dan citra Suhu
Permukaan  Laut  yang  selanjutnya dilakukan  pemotongan  citra  (cropping) menggunakan  software  SeaDas  7.3. Pemotongan  citra  disesuaikan  dengan daerah  yang  diinginkan  yang  meliputi perairan perairan bitung dan sekitarnya. Citra  klorofil-a  dan  SPL  yang  sudah dilakukan  pemotongan  sesuai  dengan wilayah  yang  diinginkan  selanjutnya dilakukan  proses  ekstrak  informasi  dari masing-masing  citra.  Proses  ekstrak informasi data dilakukan dengan menggunakan  aplikasi  SeaDas  7.3. menghasilkan  data  ASCII  sebaran klorofil-a  dan  sebaran  SPL  di  Perairan Bitung  serta  data  tabulasi  nilai-nilai sebaran  klorofil-a  dan  SPL  tiap  piksel dan  koordinatnya.  Data  ASCII  hasil pengolahan  SeaDAS  diolah  kembali dengan menggunakan program Microsoft Office Excel untuk menghitung nilai dominan, kisaran dan rata-rata dari konsentrasi klorofil-a dan suhu
permukaan  laut.  Nilai  konsentrasi  yang dihitung  adalah  nilai  pada  daerah perairan  bitung  dan  sekitarnya.  Nilai pada koordinat daerah penelitian terdapat  beberapa  area  kosong  (piksel kosong) pada citra sehingga pada area tersebut  tidak  dapat  terdeteksi  nilai kandungan  sebaran  klorofil-a  dan  nilai kandungan  sebaran  suhu  permukaan laut.  Hal  ini  merupakan  salah  satu kelemahan satelit MODIS, dimana citra satelit  MODIS  terganggu  oleh  awan. Dalam  analisis  spasial  baik  dalam format vektor maupun raster, diperlukan
data  yang  meliputi  seluruh  studi  area dan proses interpolasi perlu dilaksanakan  untuk  mendapatkan  nilai pada  area  kosong  (piksel  kosong) tersebut.
Interpolasi  adalah  proses  untuk menduga  nilai  yang  tidak  diketahui dengan  mengunakan  nilai-nilai  yang diketahui  disekitarnya.  Untuk  proses interpolasi dilakukan dengan memanfaatkan  aplikasi  ArcGis  10.1. Interpolasi dalam penelitian ini
menggunakan  model  IDW  (Inverse Distance Weightness). IDW merupakan suatu  metode  yang  digunakan  untuk menganalisis  data  geostatistik.  Dalam penelitian  ini  IDW  digunakan  untuk menginterpolasi nilai kandungan sebaran klorofil-a dan kandungan sebaran suhu permukaan laut berdasarkan  data  sampel.  Dari  proses interpolasi menghasilkan peta karakteristik  dari  masing-masing  citra. Selanjutnya dilakukan proses
penggabungan  citra  atau  yang  dikenal dengan  Overlay  menggunakan  aplikasi Arcgis  10.1.  Overlay  dilakukan  untuk menggabungkan  kontur  citra  suhu permukaan laut dan kontur citra sebaran klorofil-a  yang  kemudian  membentuk suatu peta baru yakni peta Zona prediksi daerah penangkapan Ikan Tuna.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik  Klorofil-a  dan  Suhu Permukaan  Laut  di  Perairan  Bitung Dan Sekitarnya
Sebaran  klorofil-a  (Chl-a)  yang diekstrak  dari  citra  satelit  Aqua  MODIS hasil perekaman bulan April tahun 2015 sampai dengan bulan Maret tahun 2016 menghasilkan  variasi  nilai  kosentrasi klorofil-a  yang  ada  di  sekitar  Perairan Bitung  dan  sekitarnya.  Nilai  sebaran klorofil-a hasil ektraksi dari citra sebaran klorofil-a musim barat, musim peralihan I, musim Timur dan musim peralihan II, pada  bulan  desember –  November menunjukkan  bahwa  nilai  kandungan sebaran  klorofil-a  rata-rata  pada  ketiga musim ini tertinggi terdapat pada bulan Juli  sebesar  0,367  mg/m 3 ,  nilai
kandungan  sebaran  klorofil-a  rata-rata terendah  pada  bulan  maret    sebesar 0,125 mg/m 3 , dan kisaran nilai kandungan  sebaran  klorofil-a  tertinggi sebesar  0,122  -  1,524  mg/m 3 terdapat pada  bulan  agustus  dan  kisaran terendah  terdapat  pada  bulan  januari sebesar 0,077 - 0,822 mg/m 3 .
Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut (SPL) di Perairan Bitung dan sekitarnya berdasarkan  hasil  ekstraksi  citra  satelit Aqua MODIS dengan perekaman antara bulan  April  tahun  2015  sampai  bulan maret  tahun  2016.  Suhu  terendah terdeteksi pada
bulan Februari,
sedangkan  suhu  tertinggi  terdeteksi pada  bulan  Juni.  Nilai  sebaran  suhu permukaan  laut  pada  musim  barat, musim  peralihan  I,  musim  Timur  dan musim  peralihan  II,  pada  bulan  April tahun  2015 –  Maret  tahun  2016 menunjukkan  bahwa  nilai  kandungan sebaran  suhu  permukaan  laut  tertinggi pada  ketiga  musim  ini  terdapat  pada bulan Juni sebesar 25.853 0 C - 30.460 0 C,  sedangkan  nilai  kandungan sebaran suhu permukaan laut terendah terdapat  pada  bulan  Februari  sebesar 25.630 0 C – 28.986 0 C.
Gambar 2. Sebaran Klorofil-a Musim Barat, Musim Peralihan I, Musim Timur dan Musim Peralihan II.

## Zona  Prediksi    Penangkapan  Ikan Tuna
Hasil  pemantauan  citra  Aqua
MODIS terhadap sebaran klorofil-a dan sebaran  suhu    permukaan  laut  di perairan laut Bitung dan sekitarnya yang ditampilkan dalam bentuk peta menunjukan  bahwa  sebaran  tersebut merupakan  daerah  penangkapan  ikan yang  tedapat  di  perairan  tersebut. Informasi  mengenai  kisaran  SPL  dan klorofil-a  optimum  untuk  penangkapan ikan  Tuna  dapat  dijadikan  acuan  untuk menentukan  daerah  penangkapan  ikan yang  produktif  yang  dikenal  dengan
zona  optimum  penangkapan  ikan. Dengan mengkombinasikan antara SPL optimum dengan  klorofil-a  optimum dengan  cara overlay pada  pemetaan maka akan menunjukkan lokasi
penangkapan potensial untuk ikan tuna di  perairan  Bitung.  Peta  hasil overlay dua  citra  tersebut  dapat  disatukan  dan akan  terbentuk  peta  baru  dengan spesifik  informasi  mengenai  daerah penangkapan  ikan  yang  produktif  yang dikenal dengan zona optimum penangkapan  ikan  (Zainuddin,  2011).
Meskipun demikian, ada penelitian yang menunjukkan  bahwa  klorofil-a  lebih
tepat sebagai indikator daerah penangkapan  ikan  cakalang  dari  pada
SPL (Silvia, 2009).
Daerah  penangkapan  ikan  yang baik  yaitu  daerah  yang  mempunyai kondisi  lingkungan  yang  baik  untuk kehidupan  organisme  di  dalamnya  dan kesuburan  yang  tinggi.  Jika  jumlah klorofil-a  tinggi  maka  daerah  tersebut baik untuk dijadikan daerah penangkapan ikan. Begitu juga dengan kondisi  lingkungan  berdasarkan  faktor oseanografi  atau  fisika  seperti  suhu permukaan  laut.  Terbentuknya  formasi daerah penangkapan dengan menggabungkan kontur SPL dan klorofil-a membuat proses pengambilan keputusan  bagi  nelayan  dapat  berjalan dengan tepat. Kisaran optimum dua citra tersebut dapat dijadikan sebagai kombinasi dua karakteristik habitat ikan
Tuna.  Daerah  Penangkapan  ( Fishing Ground ).  Hasil  analisis  citra  yang didapatkan adalah peta sebaran klorofil- a  dan  suhu  permukaan  laut  dan  untuk menetukan daerah penangkapan ikan di
perairan  Bitung  dan  sekitarnya.  Zona Prediksi  Penangkapan  Ikan  Tuna  yang terletak  di  12  Mil  Zona  Ekonomi Eksklusif  perairan  bitung.  Pada  Musim Barat  (Desember,  Januari,  Februari), Zona  Daerah  Prediksi  Penangkapan Ikan  Tuna  hanya  terdapat  di  bulan Desember  yang  memiliki  empat  titik penangkapan  Ikan  Tuna.  Pada  musim Peralihan  I  (Maret,  April,  Mei)  Zona
Prediksi Penangkapan Ikan Tuna terdapat  pada  bulan  April  dengan  tiga titik  penangkapan  dan  pada  bulan  Mei dengan  satu  titik  penangkapan.  Untuk musim Timur (Juni, Juli, Agustus) Zona Prediksi Penangkapan Ikan Tuna hanya terdapat pada bulan juni dengan tiga titik penangkapan. dan untuk Musim perailhan II (September, Oktober,
November) Zona Prediksi Penangkapan Ikan Tuna terdapat  pada  semua  bulan. Bulan  September  dengan  satu  titik penangkapan,  bulan  oktober  satu  titik penangkapan  dan  bulan  November dengan tiga titik penangkapan.
Desember 2015 Januari 2016 Februari 2016 ZPPI Tuna Musim Barat
Maret 2016 April 2015 Mei 2015
ZPPI Tuna Musim Peralihan I
Juni 2015
Juli 2015
Agustus 2015
ZPPI Tuna Musim Timur
September 2015 Oktober 2015 November 2015 ZPPI Tuna Musim Peralihan II
KESIMPULAN Berdasarkan hasil penelitian melalui  citra  satelit  Aqua  MODIS  di perairan Bitung menunjukan hasil Sebaran  suhu  permukaan  laut  dan klorofil-a  bervarisai.  Sebaran  Suhu Permukaan  Laut  pada  Musim  Barat berkisar  antara  25,630 0 C –29,179 0 C.
Pada Musim Peralihan I, Suhu Permukaan Laut berkisar antara 25,815 0 C –29,737 0 C.  Pada  Musim Timur  SPL  berkisar  antara  24,235 0 C – 30,460 0 C. Pada Musim Peralihan II, SPL berkisar  antara  24,235 0 C –29,545 0 C. Sebaran  Klorofil-a  di  perairan  Perairan Bitung  pada  Musim  Barat,  Musim Peralihan  I,  Musim  Timur,  dan  Musim Peralihan  II,  berkisar  antara  0,077 mg/m 3 – 2,357 mg/m 3 . Sebaran Klorofil- a  pada  Musim  Barat  berkisar  antara 0,077  -  1,176  mg/m 3 .    Pada  Musim Peralihan  I,  Klorofil-a  berkisar  antara 0,093- 0,943 mg/m 3 . Pada Musim Timur Klorofil-a berkisar antara 0,087 – 1,524 mg/m 3 .  pada  Musim  Peralihan  II, Klorofil-a berkisar antara 0,095 mg/m3 –
2,357 mg/m 3 . Zona Prediksi
penangkapan  ikan  Tuna  yang  paling potensial  pada  Musim  Barat  hanya terdapat pada bulan Desember, dengan empat  titik  penangkapan.  Pada  Musim Peralihan  I,  terdapat  ZPPI  pada  bulan april  dan  bulan  mei.  Selanjutnya  pada Musim Timur, ZPPI terdapat pada bulan januari karena terdapat tiga titik penangkapan.  Untuk  Musim  Peralihan II, ZPPI terdapat pada bulan September satu  titik  penangkapan,  bulan  oktober satu  titik  penangkapan  dan  bulan November tiga titik penangkapan. Pada musim  peralihan  II  merupakan  musim yang  paling  potensial  karena  pada ketiga bulan dimusim ini semua memiliki titik penangkapan ikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ayu, W. (2015). Kajian Suhu Permukaan
Laut  dengan  Menggunakan  Citra Satelit  Aqua  MODIS  dan  Hasil Tangkapan  Ikan  yang  Didaratkan di Pelabuhan Perikanan Nusantara Palabuhan Ratu. Azmi, S., Agarwadkar, Y., Bhattacharya, M., Apte, M., & Inamdar, A. (2015). Indicator Based Ecological Health Analysis  Using  Chlorophyll  and Sea  Surface  Temperature  Along with  Fish  Catch  Data  off  Mumbai Coast. Turkish Journal of Fisheries  and  Aquatic  Sciences, 15(4), 923-930. Bakun,  A.,  Roy,  C.,  &  Lluch-Cota,  S. (1998).  Coastal  upwelling  and other processes regulating ecosystem  productivity  and  fish production  in  the  western  Indian Ocean.
Chavula, G., Sungani, H., & Gondwe, K. (2012). Mapping Potential Fishing Grounds  in  Lake  Malawi  Using AVHRR  and  MODIS  Satellite Imagery.  International  Journal  of Geosciences, 3(03), 650. Christian  Kumaat,  J.  (2012).  Model perencanaan  kawasan  perikanan berbasis konservasi laut di Kabupaten Kepulauan Sitaro. Disertasi.  Sekolah  Pascasarjana Institut Pertanian Bogor. Inaku,  D.  F.  (2016).  Analisis  Pola Sebaran Dan Perkembangan Area Upwelling Di Bagian Selatan Selat  Makassar.  Torani:  Jurnal Ilmu  Kelautan  dan  Perikanan,
25(2).
Kemili,  P.,  &  Putri,  M.  R.  (2012). Pengaruh  Durasi  dan  intensitas upwelling  berdasarkan  anomali suhu  permukaan  laut  terhadap variabilitas  produktivitas  primer  di Perairan  Indonesia.  Jurnal  Ilmu dan  Teknologi  Kelautan  Tropis, 4(1), 66-79.
Kumaat, J. C., Lasut, M. T., & Wantasen,
A. S. (2017). Geographic Information  System  Applications for Beach Tourism Area Determination  in  Bitung  City. JURNAL  ILMIAH  PLATAX,  5(1), 10-20. Kumaat, J., Haluan, J., Wisudo, S. H., & Monintja,  D.  R.  (2013).  Potensi Lestari  Perikanan  Tangkap  di Kabupaten Kepulauan Sitaro (Sustainable Potential of Fisheries
Capture in Sitaro Island Regency). Marine Fisheries: Journal of
Marine  Fisheries  Technology  and Management, 4(1), 41-50. Lidiawati, L., Hadi, S., Ningsih, N. S., & Putri,  M.  R.  Identifikasi  Upwelling Berdasarkan  Distribusi  Vertikal
Suhu, Sigma-t, dan Arus di selatan
Jawa  hingga  Nusa  Tenggara Barat. PROSIDING, 128. Lumbantobing, S. R. W., & Sari, T. E. Y. (2015).  Relation  Analysis  of  Sea Surface Temperature and Chlorophyll-a  Againts  Yellowfin (Thunnus albacares) Catch Using Aqua MODIS Satellite Image Data In West Coast Northern Sumatera. Jurnal  Online  Mahasiswa  (JOM) Bidang Perikanan dan Ilmu Kelautan, 2(1), 1-12. Rasyid,  J.  (2011).  Distribusi  Klorofil-A Pada  Musim  Timur  Di  Perairan Spermonde  Propinsi  Sulawesi Selatan. Fish Scientiae, 1(2), 105- 116. Sachoemar,  S.  (2015).  Variability  Of Sea Surface Chlorophyll-A, Temperature  And  Fish  Catch Within Indonesian Region Revealed By Satellite Data.
Marine  Research  in  Indonesia,
37(2), 75-87.
Semedi,  B.,  &  Hadiyanto,  L.  (2013). Forecasting  the  fishing  ground  of small  pelagic  fishes  in  Makassar Strait  using  moderate  resolution Image Spectroradiometer Satellite Images. J. Appl. Environ. Biol. Sci,
3(2), 29-34. Taglucop,  F.  B.  D.,  Japitana,  M.  V.,  & Bermoy,  M.  M.  Remote  Sensing Cum Multivariate Statistical Analysis  Application  To  Fish Catch Distribution Mapping Using Seasonal Chlorophyll-A Concentration  And  Sea  Surface Temperature  In  Carmen,  Agusan Del Norte, Philippines. WATERS,  V.  I.  I.  (2012).  Pengaruh Durasi  Dan  Intensitas  Upwelling Berdasarkan Anomali Suhu Permukaan Laut Terhadap Variabilitas  Produktivitas  Primer Di  Perairan  Indonesia  Influences Of Upwelling Duration And Intensity  Based  On  Sea  Surface Temperature  Anomaly  Toward Primary  Productivity.  Jurnal  Ilmu dan  Teknologi  Kelautan  Tropis, 4(1), 67.