e-issn: 2716-4608 p-issn: 2655-366X
ANALYSIS OF YELLOWFIN TUNA ( Thunnus albacares ) FISHING

## GROUND BASED ON SEA SURFACE TEMPERATURE AND CHLOROPHYLL-A IN THE WEST SUMATERA WATERS
Ridwan Habibullah 1* , Mubarak 2 , Musrifin Galib 2
1 Student of the Faculty of Fisheries and Marine Universitas Riau, Pekanbaru
2 Lecturer at the Faculty of Fisheries and Marine Universitas Riau, Pekanbaru *ridwan.habibullah96@gmail.com

## ABSTRACT
This research was conducted on September 2019 in west Sumatera waters which was aimed  to  find  out  the  level  of  aquatic  productivity,  to  analyze  the  yellowfin  tuna  fishing ground and to find out the corelation between sea surface temperature (SST) and chlorophyll- a with the total catch of yellowfin tuna. In conducting the research, survey and spatial analyze were used as the method. The highest total catch of yellowfin tuna was on October 2019 with the total 60.610 kg and the CPUE 166 kg/trip. On the other hand, the lowest total catch was on June with the total 18.080 kg and CPUE 92,7179 kg/trip. Based on the result of the CPUE, October is the best month for fishing. The correlation coefficient between SST and total catch in 2018 was  -0.69 which mean there was a negative correlation. Meanwhile, the correlation chlorophyll-a with the total catch was 0.65 which mean the corelation between both variables were not good.
Keywords: Aquatic productivity, sea surface temperature, chlorophyll-a, yellowfin tuna total catch

## I. PENDAHULUAN
Penangkapan  ikan  yellowfin  tuna  di perairan  barat  Sumatera  terus  mengalami peningkatan,  hal  ini  didukung  dengan adanya  Pelabuhan  Perikanan  Samudera (PPS) Bungus yang menjadi pusat kegiatan perikanan  tuna  di  perairan  Sumatera  Barat. PPS Bungus merupakan kawasan industrialisasi  perikanan  tangkap  yang mengacu  pada  perikanan  Tuna,  Tongkol dan  Cakalang  atau  dengan  istilah  TTC. Peningkatan tingkat tangkapan dapat dilakukan dengan menambah jumlah armada/unit  dan  trip  penangkapan.  Jumlah trip  dapat  ditingkatkan  jika  penyebaran daerah penangkapan telah diprediksi sebelum  kegiatan  operasi  penangkapan dilakukan. Jika prediksi
daerah penangkapan sebelum operasi penangkapan
dilakukan,  maka  efisiensi  dan  efektifitas akan tercapai.
Penentuan  daerah  penangkapan  ikan di  perairan  Indonesia  umumnya  masih menggunakan  cara-cara  tradisional  dengan cara  memburu  ( hunting )  gerombolan  ikan, sehingga  upaya  penangkapan  ikan  kurang efektif  dan  efisien.  Tingkat  ketidakpastian hasil  tangkapan  cukup  tinggi,  karena nelayan  tidak  mengetahui  lokasi  yang potensial  untuk  penangkapan  ikan.  Mereka menentukan  daerah  penangkapan  ikan hanya berdasarkan pengalaman atau melihat tanda-tanda alam.
Usaha  untuk  memprediksi  daerah penangkapan  ikan  ( fishing  ground )  dapat dilakukan melalui pendekatan suhu permukaan  laut  (SPL)  dan  klorofil-a. Hampir semua populasi ikan yang hidup di
perairan  laut  mempunyai  kisaran  suhu  dan klorofil-a yang optimum
untuk kehidupannya.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  tingkat  produktivitas  perairan, menganalisis  daerah  tangkapan  yellowfin tuna serta menganalisis hubungan SPL  dan klorofil-a dengan hasil tangkapan yellowfin tuna di perairan Sumatera Barat. Diharapkan  dari  penelitian  ini  mampu memberikan  informasi  kepada  nelayan tangkap  serta  pihak  lainnya  mengenai daerah  penangkapan  yellowfin  tuna  yang potensial di perairan laut Sumatera Barat.

## 2.      METODE PENELITIAN Waktu dan Tempat
Penelitian ini telah dilaksanakan pada bulan September 2019 di perairan Sumatera Barat. Dilanjutkan dengan pengolahan data lapangan  dan  data  citra  satelit  Aqua MODIS  yang  di  download  pada  bulan September-November  2019  di  Loka  Riset Sumber  Daya  dan  Kerentanan  Pesisir (LRSDKP), Bungus.
Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode survei  dan  analisis  keruangan  (spasial). Data  yang  digunakan  adalah  berupa  data primer  dan  sekunder.  Data  primer  yang dibutuhkan  adalah  data  SPL,  salinitas,  pH serta  data  hasil  tangkapan yellowfin tuna. Data  sekunder  lain  yang  dikumpulkan adalah  kondisi  umum  perikanan  di  lokasi penelitian  seperti  data  tangkapan  tahunan, unit  penangkapan  dan  posisi  penangkapan. Data  tersebut  diperoleh  dari  PPS  Bungus dan studi literatur. Metode analisis keruangan  digunakan  untuk  menganalisa secara visual data citra satelit Aqua MODIS yang  telah  di  proses  untuk  mendapatkan sebaran  SPL  dan  klorofil-a  di  perairan Sumatera Barat.
Untuk  mendapatkan  sebaran  SPL  di perairan Sumatera Barat dilakukan menggunakan  citra  Aqua  MODIS  yang telah di download melalui web
https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/ , sedangkan  pengukuran  suhu  di  lapangan dilakukan menggunakan thermometer .
Sebaran klorofil-a diketahui dengan melakukan  analisis  terhadap  citra Aqua
MODIS .

## Prosedur Penelitian
Data  upaya  penangkapan  dari  hasil penangkapan selama 1 tahun dapat dihitung nilai  ( catch  per  unit  effort / CPUE ). Menurut  Noija et  al., (2014),  rumus  yang digunakan adalah sebagai berikut:
Keterangan : CPUE i =  Hasil  tangkapan  per  upaya penangkapan ke-i (kg/trip)
Ci = Hasil tangkapan ke-i (kg) Fi = Upaya  penangkapan  ke-I
(trip)
Untuk  mengetahui  hubungan  SPL dengan  hasil  tangkapan  dilakukan  analisis korelasi.  Adapun  rumus  koefisien  korelasi sederhana  sebagai  berikut  (Walpole  1995): Koefisien korelasi (r)
r =
(   ) (  )(  ) √  ( ) (  ) ( ) (  )
Keterangan :
n =  Banyaknya  Pasangan  data  X  dan Y Σx = Total Jumlah dari Variabel X Σy = Total Jumlah dari Variabel Y Σx 2
=  Kuadrat dari Total Jumlah
Variabel X Σy 2
= Kuadrat dari Total Jumlah Variabel Y Σxy = Hasil Perkalian dari Total Jumlah
Variabel X dan Variabel Y
Nilai  koefisien  korelasi  r  berkisar  -1 ≤ r ≤ +1. Korelasi erat jika r ≥ 0,7 dan r ≤ - 0,6  dan  korelasi  tidak  erat  jika  -0,6  <  r  <
0,7 (Lind et al , 2000).
Penentuan  daerah  penangkapan  ikan potensial  ditentukan  berdasarkan  dari jumlah  hasil  tangkapan  serta  sebaran  SPL dan  klorofil-a  pada  daerah  penangkapan. Penilaian jumlah hasil tangkapan dilakukan berdasarkan  pendekatan  CPUE  selama  1 tahun.
Tabel 1. Kriteria Kelayakan Hasil Tangkapan Berdasarkan Ukuran Panjang Ikan Tuna Ukuran panjang (cm) Penilaian x ≤ 49 cm Tidak Layak Tangkap x ≥ 50 cm Layak Tangkap Sumber: Kantun et al., (2014)
Tabel 2 . Penilaian Jumlah Hasil Tangkapan Jumlah Hasil Tangkapan (kg) Penilaian ≤ 200 kg Sedikit 200 kg ≤ HT ≤ 400 kg Sedang ≥ 400 kg Banyak Sumber: Basuma, (2009)

## 3.     HASIL DAN PEMBAHASAN Kondisi Umum Daerah Penangkapan
Daerah Penangkapan Ikan Tuna yang dilakukan  pada  penelitian  ini  berada  pada posisi  1°  21’  20.22”  -  2°  22’  14.7”LS  dan 99° 20’ 38.16” - 100° 4' 26.10”BT.
Gambar 1. Posisi Penangkapan Yellowfin Tuna

## Kualitas  Perairan  Penangkapan  dan Jumlah Tangkapan
Pengukuran  data  kualitas  perairan  di lapangan dan jumlah hasil tangkapan di 11 titik  penangkapan  dapat  dilihat  pada  Tabel 3.

## Sebaran Suhu Permukaan Laut
Analisis  visual  citra  sebaran  SPL  bulan Januari-Desember tahun 2018
menunjukkan  perbedaan  nilai  SPL  untuk setiap bulannya. Secara umum sebaran rata-
rata SPL perairan Sumatera Barat cenderung mengalami fluktuasi yang berbeda-beda pada setiap musimnya. Perairan  dekat  pesisir  cenderung  memiliki suhu  yang  lebih  tinggi  dibandingkan perairan lepas pantai atau jauh dari pesisir. Menurut  Ilahude  (1997)  pengaruh  daratan yang kuat terhadap suhu perairan menyebabkan  perairan  pantai  mempunyai suhu  yang  lebih  tinggi  dibandingkan perairan lepas pantai.

## Tabel 3. Kualitas Perairan Penangkapan dan Jumlah Tangkapan
Hari Waktu Posisi Penangkapan Suhu ( O C) Salinitas (ppt) pH Berat (kg) Total (kg) Longitude Latitude 1 12/09/2019 Pukul 18.06 100.156389 -1.7825 29 30 6 - 0 2 13/09/2019 Pukul 17.20 99.5777778 -1.55444 28 29 8 32 32 3 14/09/2019 Pukul 17.16 99.51 -1.44361 27 30 7 - 0 4 15/09/2019 Pukul 16.57 99.5438889 -1.735 27 32 8 - 0 5 16/09/2019 Pukul 18.10 99.3247222 -2.32944 28 33 8 15 70 85 6 17/09/2019 Pukul 18.47 99.3772222 -2.435 27 32 7 33 33 51 117 7 18/09/2019 Pukul 18.10 99.3558333 -2.46472 27 32 7 43 43 8 19/09/2019 Pukul 18.45 100.1875 -2.21472 27 31 7 55 33 43 68 21 67 287 9 20/09/2019 Pukul 17.47 100.237778 -2.21083 27 31 7 - 0 10 21/09/2019 Pukul 18.24 99.9783333 -2.01639 27 32 7 75 75 68 218 11 22/09/2019 Pukul 18.00 99.8961111 -2.00194 26 30 6 23 23
Tabel 4. Kisaran Suhu Permukaan Laut ( o C) Tahun 2018 No Bulan Musim Suhu Permukaan Laut ( o C) Kisaran 1 Januari Barat 25,850 – 33,350 2 Februari 27,905 – 32,585 3 Maret Peralihan I 27,150 – 33,485 4 April 27,305 – 32,935 5 Mei 27,895 – 32,505 6 Juni Timur 28,085 – 32,575 7 Juli 26,885 – 32,475 8 Agustus 27,615 – 31,990 9 September Peralihan II 26,975 – 31,610 10 Oktober 26,730 – 32,150 11 November 27,505 – 34,285 12 Desember Barat 27,350 – 32,585 Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Musim Barat
Musim  Barat  (Gambar  2)  sebaran SPL setiap bulannya mengalami perubahan
dimana pada Bulan Desember dan Februari umumnya suhu perairan yang tinggi berada di sepanjang pesisir pantai Sumatera Barat, akan  tetapi  pada  Bulan  Januari  sebaran
e-issn: 2716-4608 p-issn: 2655-366X suhu mengalami perubahan dimana dikawasan pesisir pantai umumnya memiliki suhu yang relatif dingin.
Berdasarkan  Nontji  (2007),  setiap  Bulan
November  hingga  Januari  di  Indonesia, terutama  bagian  barat  sedang  mengalami musim  hujan  dengan  curah  hujan  yang cukup tinggi. a b c Gambar 2. Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Musim  Barat.  (a)  Sebaran  Suhu  Permukaan Laut  Bulan  Desember,  (b)  Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Bulan  Januari,  (c)
Sebaran Suhu Permukaan Laut Bulan Februari.
Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Musim Peralihan I SPL pada Musim Peralihan I
(Gambar  3)  mengalami  fluktusi  suhu  yang tidak  terlalu  tinggi.  Penyebaran  suhu  lebih
merata di seluruh wilayah perairan dikarenakan akan berakhirnya Musim Barat menuju Musim Timur yang akan mendapatkan  intensitas  cahaya  matahari lebih banyak dibandingkan Musim Barat.
a
b c
Gambar 3. Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Musim  Peralihan  I.  (a)  Sebaran  Suhu Permukaan Laut Bulan Maret, (b) Sebaran Suhu Permukaan Laut Bulan April, (c) Sebaran Suhu Permukaan Laut Bulan Mei.

## Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Musim Timur
Penyebaran  suhu  pada  Musim  Timur (Gambar  4)  relatif  merata  di  seluruh wilayah  perairan  Sumatera  Barat.  Hal  ini diindikasikan  bahwa  pada  Musim  Timur perairan lebih banyak mendapatkan asupan cahaya  matahari  dibandingkan  dengan musim-musim lainnya.
Menurut
Triatmodjo  (2008)  pada  Musim  Timur  di belahan  bumi  utara  mengalami  Musim
Panas  sedangkan  belahan  bumi  selatan Musim  Dingin  dengan  tekanan  udara  yang rendah,  sehingga  angin  dari  daratan Australia  berhembus  menuju  Asia.  Musim timur  pola  sirkulasi  angin  permukaan bergerak dari belahan bumi selatan menuju belahan  bumi  utara,  pada  periode  ini sebahan  SPL  di  perairan  cukup  hangat  di karenakan angin yang berhembus membawa  udara  yang  kering  dari  daratan Australia (Mubarak et al. , 2015).
a b c Gambar 4. Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Musim  Timur.  (a)  Sebaran  Suhu  Permukaan Laut  Bulan  Juni,  (b)  Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Bulan  Juli,  (c)  Sebaran Suhu Permukaan Laut Bulan Agustus.
Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Musim Peralihan II Musim Peralihan II merupakan peralihan  antara  Musim  Timur  ke  Musim Barat.  Pada  musim  ini  masih  mendapat pengaruh  dari  Musim  Timur  dengan
penyinaran  matahari  yang  sudah  mulai berkurang dan menuju ke musim penghujan.  Pada  Gambar  5  menunjukkan sebaran  suhu  relatif  turun  dibandingkan musim sebelumnya.
a b c Gambar 5. Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Musim  Peralihan  II.  (a)  Sebaran  Suhu Permukaan  Laut  Bulan  September,  (b)  Sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  Bulan Oktober, (c) Sebaran Suhu Permukaan Laut Bulan November.

## Sebaran Klorofil-a
Jika  ditinjau  dari  sebaran  klorofil-a setiap  bulannya  yang  dianalisis  dari  citra satelit  Aqua  MODIS  level  3  pada  tahun 2018, rata-rata konsentrasi klorofil-a paling tinggi terdapat pada Bulan November yaitu 1,523 mg/m 3 dan bulan yang memiliki rata- rata  konsentrasi  klorofil-a  paling  rendah yaitu Bulan Januari bernilai 0,303 mg/m 3 . Pada setiap musim konsentrasi klorofil-a  cendrung  tinggi  di  sekitar  pesisir pantai, hal tersebut dipengaruhi oleh run off bahan organik yang dibawa sejumlah aliran sungai  yang kaya akan nutrien dari daratan ke  pesisir  pantai  sehingga  nilai  konsentrasi klorofil pada pesisir bernilai tinggi.  Hal ini sesuai  dengan  pendapat  (Rasyid  dan
Ibrahim,  2013)  yang  menyatakan  bahwa sebaran  klorofil-a lebih  tinggi  di  perairan pantai  dan  pesisir  sementara  pada  perairan lepas  pantai  cenderung  lebih  rendah. Tingginya sebaran konsentrasi  klorofil-a di perairan pesisir dan pantai dipengaruhi oleh suplai  nutrien  dalam  jumlah  besar  melalui run  off dari  daratan,  sementara  rendahnya konsentrasi  klorofil-a di  perairan  lepas pantai  karena  tidak  adanya  suplai  nutrien dari  daratan  secara  langsung.  Hutabarat (2006)  mengatakan,  fitoplankton  hanya dapat  dijumpai  pada  lapisan  permukaan laut  dengan  intensitas  cahaya  matahari yang  cukup  dan  tersedianya  bahan-bahan organik.
Tabel 5. Konsentrasi Klorofil-a (mg/m 3 ) Tahun 2018
No Bulan Musim Klorofil-a (mg/m 3 ) Kisaran 1 Januari Barat 0,1 – 1,25 2 Februari 0,1 – 2,80 3 Maret Peralihan I 0,05 – 2,20 4 April 0,1 – 5,40 5 Mei 0,1 – 3,05 6 Juni Timur 0,1 -3,25 7 Juli 0,1 – 4,25 8 Agustus 0,05 – 4,30 9 September Peralihan II 0,1 – 2,95 10 Oktober 0,1 – 9,00 11 November 0,1 – 10,20 12 Desember Barat 0,1 – 3,00 Sebaran  Konsentrasi  Klorofil-a  Musim Barat Gambar 6 merupakan sebaran interpolasi  konsentrasi  klorofil-a  pada Musim  Barat  (Desember-Februari)  2018. Gambar  6a  merupakan  sebaran  konsentrasi klorofil-a pada bulan
Desember,
konsentrasi  klorofil-a  yang  didapat  dari citra  berkisar  antara  0,1  –  3,00  mg/m 3
dengan  rata-rata  0,686  mg/m 3 .  Gambar  6b merupakan  konsentrasi  klorofil-a  bulan Januari  yang  berkisar  antara  0,1  –  1,25 mg/m 3 dengan  rata-rata  0,303  mg/m 3 . Gambar  6c  merupakan  bulan  terakhir Musim Barat yaitu bulan Februari.
Konsentrasi  klorofil-a  yang  didapat  dari citra  berkisar  antara  0,1  –  2,80  mg/m 3 dengan rata-rata 0,403 mg/m 3 .
a b c
Gambar 6. Sebaran Klorofil-a Musim  Barat. (a) Sebaran Klorofil-a  Bulan Desember, (b)
Sebaran Klorofil-a Bulan Januari, (c) Sebaran Klorofil-a Bulan Februari.
Sebaran  Konsentrasi  Klorofil-a  Musim
Peralihan I Gambar 7 merupakan sebaran konsentrasi klorofil-a pada Musim
Peralihan  I  (Maret-Mei)  2018.  Gambar  7a merupakan  sebaran  konsentrasi  klorofil-a pada bulan Maret dengan sebaran konsentrasi klorofil-a berkisar antara 0,05 –
2,20  mg/m 3 dengan  rata-rata  0,426  mg/m 3 . Gambar 7b merupakan sebaran konsentrasi klorofil-a  bulan  April  yang  berkisar  antara 0,1  –  5,40  mg/m 3 dengan  rata-rata  1,060 mg/m 3 .  Gambar  7c  merupakan  sebaran klorofil-a  bulan  Mei  yang  berkisar  antara 0,1  –  3,05  mg/m 3 dengan  rata-rata  0,605 mg/m 3 .
e-issn: 2716-4608 p-issn: 2655-366X (a) (b) (c)
Gambar 7. Sebaran Klorofil-a Musim Peralihan I. (a) Sebaran Klorofil-a Bulan Maret, (b)
Sebaran Klorofil-a  Bulan April, (c) Sebaran Klorofil-a Bulan Mei.
Sebaran  Konsentrasi  Klorofil-a  Musim Timur Gambar 8 merupakan sebaran interpolasi  konsentrasi  klorofil-a  pada Musim Timur (Juni-Agustus) 2018.
Gambar  8a  merupakan  sebaran  konsentrasi klorofil-a  pada  bulan  Juni  berkisar  antara 0,1  -3,25  mg/m 3 dengan  rata-rata  0,679
mg/m 3 .  Gambar  8b  merupakan  sebaran konsentrasi  klorofil-a  bulan  Juli  yang berkisar  antara  0,1  –  4,25  mg/m 3 dengan rata-rata  0,731  mg/m 3 .  Gambar  8c  adalah sebaran  klorofil-a  bulan  Agustus  berkisar antara  0,05  –  4,30  mg/m 3 dengan  rata-rata 0,796 mg/m 3 .
(a) (b)
(c)
Gambar 8. Sebaran  Klorofil-a  Musim  Timur.  (a)  Sebaran  Klorofil-a  Bulan  Juni,  (b)
Sebaran Klorofil-a Bulan Juli, (c) Sebaran Klorofil-a Bulan Agustus.
Sebaran  Konsentrasi  Klorofil-a  Musim
Peralihan II Gambar 9 merupakan sebaran interpolasi  konsentrasi  klorofil-a  pada Musim Peralihan II (September-November)
2018. Gambar 9a adalah sebaran konsentrasi klorofil-a pada bulan September  yang  berkisar  antara  0,1  –  2,95
mg/m 3 dengan  rata-rata  0,709  mg/m 3 . Gambar  9b  merupakan  sebaran  klorofil-a bulan  Oktober  yang  didapat  dari  citra berkisar  antara  0,1  –  9,00  mg/m 3 dengan rata-rata 1,503 mg/m 3 . Gambar 9c merupakan sebaran klorofil-a bulan November  berkisar  antara  0,1  –  10,20 mg/m 3 dengan rata-rata 1,523 mg/m 3 .
(a)
(b) (c)
Gambar 9. Sebaran  Klorofil-a  Musim  Peralihan  II.  (a)  Sebaran  Klorofil-a  Bulan September,  (b)  Sebaran  Klorofil-a  Bulan  Oktober,  (c)  Sebaran  Klorofil-a Bulan November.

## Analisis Hasil Tangkapan
Hasil  tangkapan  ikan  madidihang selama  1  tahun  yang  didaratkan  di Pelabuhan  Perikanan  Samudera  (PPS) Bungus  dimana  ikan  yang  ditangkap  harus memiliki  panjang  ≥50  cm  seperti  yang disajikan  pada  Tabel  1.  Hasil  tangkapan yang didaratkan di PPS Bungus pada setiap musimnya  cenderung  tinggi.  Tingginya hasil tangkapan pada setiap musim tersebut dipengaruhi  oleh  upaya  penangkapan ( effort ) yang juga tinggi.
Pada  Tabel  6  terlihat  bahwa  hasil tangkapan  tertinggi  terdapat  pada  bulan Oktober  sebesar  60.610  kg,  jika  ditinjau dari  nilai  CPUE  nya,  nilai  CPUE  pada
bulan  Oktober  ini  tergolong  tertinggi  dan sebanding  dengan  hasil  tangkapan.  jika ditinjau  dari  nilai  CPUEnya,  nilai  CPUE pada  Bulan  Oktober  ini  tergolong  tinggi dan  sebanding  dengan  hasil  tangkapannya yang  tinggi.  Sementara  jika  dilihat  dari nilai CPUE terendah terdapat pada penangkapan  bulan  Maret  yaitu  sebesar 64,9693  kg/trip  dengan  jumlah  hasil tangkapan  yaitu  29.626  kg.  Apabila  dilihat dari hasil tangkapan terendah terdapat pada bulan  Juni  dengan  total  tangkapan  18.080 kg  dan  nilai  CPUEnya  92,7179  kg/trip. Jumlah hasil tangkapan total yellowfin tuna pada tahun 2018 dari Bulan Januari hingga Desember 2018 adalah sebesar 463.053 kg.
Tabel 6. Hasil Tangkapan Yellowfin Tuna Tahun 2018 No Bulan Musim Cacth (kg) Effort (trip) CPUE (kg/trip) 1 Januari Barat 38.780 343 113,061 2 Februari 37.677 277 136,018 3 Maret Peralihan I 29.626 456 64,9693 4 April 38.259 317 120,691 5 Mei 36.525 333 109,685 6 Juni Timur 18.080 195 92,7179 7 Juli 38.193 547 69,8227 8 Agustus 35.547 244 145,684 9 September Peralihan II 48.353 340 142,215 10 Oktober 60.610 366 165,601 11 November 51.717 515 100,421 12 Desember Barat 29.686 245 121,167 Total 463.053 4.178 1382,05 Hubungan Suhu Permukaan Laut dengan Hasil Tangkapan
Berdasarkan  sebaran  SPL  dan  hasil tangkapan  pada  tahun  2018  nilai  koefisien korelasi (r) adalah -0.69 dimana nilai (r) ≤ - 0,6 yang menandakan korelasi antara kedua variabel erat, sedangkan koefisien determinasi  (R 2 )  adalah  47,61  %,  artinya masih ada pengaruh dari faktor lain sebesar 52,39 %.
Hubungan Klorofil-a dengan Hasil Tangkapan
Berdasarkan  sebaran  klorofil-a  dan hasil  tangkapan  pada  tahun  2018  nilai koefisien  korelasi  (r)  adalah  0,65  dimana nilai  (r)  <  0,7  yang  menandakan  lemahnya korelasi  antara  kedua  variabel  tersebut, sedangkan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) adalah  42,25  %  yang  masih  ada  pengaruh dari faktor lain sebesar 57,75 %.
e-issn: 2716-4608 p-issn: 2655-366X Gambar 10. Hubungan  SPL  dengan  Hasil Tangkapan Gambar  11. Hubungan  Klorofil-a  dengan Hasil Tangkapan Zona Fishing Ground
Zona fishing  ground didasarkan  pada sebaran  SPL  dan  klorofil-a  tahun  2018 yang disajikan pada Gambar 12
berdasarkan  4  musim  yaitu  Musim  Barat, Musim  Peralihan  I,  Musim  Timur  dan Musim  Peralihan  II  dan  menunjukkan kawasan  penangkapan yellowfin tuna  di
perairan  Sumatera  Barat.  Musim  Barat  dan Musim  Peralihan  II  merupakan  musim yang  baik  untuk  melakukan  penangkapan karena terdapat daerah potensial penangkapan yang lebih banyak dibandingkan  dengan  Musim  Peralihan  I dan Musim Timur hanya memiliki beberapa wilayah potensial penangkapan.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 12. Zona Fishing  Ground  Yellowfin Tuna  Tahun  2018.  (a)  Zona Fishing  Ground Yellowfin Tuna Musim Barat, (b) Zona Fishing Ground Yellowfin Tuna Musim Peralihan I, (c) Zona Fishing Ground Yellowfin Tuna Musim Timur, (d) Zona Fishing Ground Yellowfin Tuna Musim Peralihan II
Jika  dilihat  dari  nilai  CPUE  bulan terbaik  untuk  melakukan  penangkapan yaitu  Bulan  Oktober  (Musim  Peralihan  II) karena  pada  bulan  tersebut  nilai  CPUE yang  tertinggi  dengan  upaya  penangkapan yang  lebih  maksimal.  Bulan  penangkapan yang kurang baik berada pada Bulan Maret (Musim  Peralihan  I)  karena  memiliki  nilai CPUE  yang  paling  rendah  dibandingkan dengan  bulan-bulan  lainnya  di  tahun  2018. Kurangnya  daerah  penangkapan  yang potensial  pada  bulan  Maret  ini  akan mempengaruhi upaya penangkapan sehingga  apabila  ingin  mendapatkan  hasil tangkapan  yang  lebih  baik  maka  upaya penangkapan  harus  ditingkatkan,  hal  ini juga  akan  berakibat  pada  waktu  dan  biaya yang akan semakin meningkat.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Produktivitas hasil
tangkapan yellowfin tuna  tertinggi  pada  tahun  2018
yaitu  bulan  Oktober  (Musim  Peralihan  II), sedangkan hasil tangkapan terendah berada pada bulan Juni (Musim Timur).
Berdasarkan  nilai  CPUE,  bulan  Oktober dapat dikategorikan sebagai bulan penangkapan  yang  paling  baik.  Korelasi antara SPL  dengan  hasil  tangkapan yellowfin tuna  tahun  2018  menunjukkan nilai korelasi negatif yang bersifat berlawanan,  sedangkan  korelasi  antara klorofil-a dengan hasil tangkapan menunjukkan korelasi yang lemah.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  perlu dilakukan penelitian lanjutan tentang karakteristik  oseanografi  lainnya  seperti upwelling, thermal  front ,  kedalaman  dan lainnya yang memungkinkan
mempengaruhi  keberadaan  ikan yellowfin tuna  di  perairan  Sumatera  Barat  guna menentukan  daerah  penangkapan  yang lebih  akurat  sehingga  akan  menghasilkan hasil tangkapan yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Basuma,  T.  (2009).  Penentuan  Daerah  Penangkapan  Ikan  Tongkol  Berdasarkan Pendekatan Suhu Permukaan Laut dan Hasil Tangkapan di Perairan Binuangeun Banten [Skripsi].  Bogor:  Departemen  Pemanfaatan  Sumberdaya  Perikanan,  Fakultas  Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor.
2. Hutabarat, S. dan S. M. Evans. (2006). Pengantar Oseanografi . Jakarta: UI-Press. 159.
3. Hela, I. dan T. Laevastu, (1993). Fisheries Oceanography . London: Fishing News Book Ltd . 238.
4. Ilahude, A. G. (1997). Sebaran suhu, salinitas, sigma-T dan zat hara perairan Laut Cina Selatan.  Dalam:  Suyarso  (ed.).  Atlas  oseanologi  laut  cina  selatan. Puslitbang Oseanologi-LIPI . Jakarta. 25-34.
5. Kantun, W., A. Mallawa dan N. L. Rapi. (2014). Stuktur Ukuran dan Jumlah Tangkapan Tuna Madidihang ( Thunnus albacares ) Menurut Waktu Penangkapan dan Kedalaman Di Perairan Majene Selat Makassar. Jurnal Saintek Perikanan . 9 (2) : 39-48.
6. Lind, D. A., D. M. Robert dan W. G. Marchal. (2000). Basic Statistics For Business and Economics . McGraw-Hill Companies. Singapore.
7. Mubarak,  A.  Nurhuda  dan  M.  Galib.  (2015).  Analisis  Suhu  Permukaan  Laut  Selat Malaka.  Prosiding  Seminar  Nasional  "Pelestarian  Lingkungan  dan  Mitigasi  Bencana" Pekanbaru.
8. Noija, D., S.  Martasuganda.,  B. Murdiyanto dan A.  A. Taurusman.  (2014). Potensi dan Tingkat  Pemanfaatan  Sumberdaya  Ikan  Demersal  di  Perairan  Pulau  Ambon-Provinsi Maluku. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan. Institut Pertanian Bogor. Bogor.
9. Nontji, A. (2007). Laut Nusantara . Edisi Revisi, Cetakan ke-5. Djambatan. Jakarta , 300 .
10. Rasyid  J.  dan  Ibrahim.  (2013).  Spermonde  Kondisi  Oseanografi  Versus  Ikan  Pelagis. Masagena Press . Makassar.
11. Triatmodjo, B. (2008). Pelabuhan . Yogyakarta: Beta Offset.
12. Walpole, E. (1995). Pengantar Statistik. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.