## RANCANG BANGUN ALGORITMA DAN APLIKASINYA PADA AKUSTIK SINGLE BEAM UNTUK PENDETEKSIAN BAWAH AIR

## ( DESIGN OF ALGORITHMS AND IT’S APPLICATION TO SINGLEBEAM ACOUSTIC FOR UNDERWATER DETECTION)
Asep Ma’mun 1,2 , Henry M. Manik 2 , Totok Hestirianoto 2 1 Corresponding author
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor E-mail: asepmamun@gmail.com

## ABSTRACT
Application  of  acoustic  technology  for  underwater  detection  can  be  differentiated  into  four  types,  namely  singlebeam, dualbeam, splitbeam and multibeam. The more acoustic beam constructed within the instrument, more expensive it gets and the higher  details  of  detection  and  accuracy  resulted.  Thus,  singlebeam  acoustic  remain  as  the  most  widely  applied  acoustics particularly in developing country.  The presence of Cruzpro Fishfinder, as alternative multibeam. Acoustic instrument provide promixing as well as unfavoring consequences. Its capacity for internal data storage becomes handy, while  unavailability for raw data signal processing requires important breakthrough. This study is developing algorithm for acoustic signal processing embedded in  Matlab  package.  From  this  study  obtain  good  accuracy  and  precisionmeasurement  to  sphere  ball.  Several  functions  were applied, beam width, absorption coefficient and sound velocity; during  development and sphere detection. Algorithm developed was proven efficient and useful for raw data processing of Cruzpro singlebeam acoustic, as revealed by low standard deviation of 0,13 with 95% confidence interval.
Keywords: Algorithms, accuracy, precision, signal processing, single beam, Cruzpro

## ABSTRAK
Aplikasi  teknologi  akustik  untuk  deteksi  bawah  laut  dapat  dibedakan  menjadi  empat  tipe,  yaitu singlebeam,  dualbeam,  splitbeam, dan multibeam .  Semakin  banyak beam yang  digunakan  pada  instrumen,  maka semakin mahal  harganya dan detail serta akurasi yang didapat semakin tinggi.  Meskipun demikian, singlebeam merupakan alat yang lebih banyak digunakan di negara berkembang. Kehadiran Cruzpro fishfinder digunakan sebagai  alternatif  pemakaian multibeam .  Kedua  instrumen  akustik  tersebut  dapat  memberikan  hasil  yang hampir  sama  baiknya.  Penyimpanan  data  internal  Cruzpro fishfinder cenderung  mudah  dilakukan,  tetapi ketiadaan  untuk pengolahan data mentah ini menjadi hal penting untuk selanjutnya dikembangkan. Penelitian ini  mengembangkan  algoritma  untuk  pengolahan  sinyal  akustik  yang  dibuat  dalam  bentuk package Matlab. Didapatkan akurasi dan presisi yang baik dari pengukuran terhadap bola sphere . Beberapa rumusan seperti beam width , koefisien absorbsi, dan kecepatan suara, digunakan selama pengembangan  dan dalam pendeteksian bola sphere .  Pengembangan  algoritma  ini  telah  terbukti  efisien  dan  berguna  untuk  pengolahan  data  mentah singlebeam Cruzpro, dengan standar deviasi 0,13 dengan selang kepercayaan 95%.
Kata kunci: Algoritma, akurasi, presisi, pemerosesan signal, singelbeam, Cruzpro

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  akustik  merupakan  tek- nologi  yang  banyak  diandalkan  dalam pendekteksian  bawah  air  seperti  stok sumberdaya  organisme,  klasifikasi  dasar perairan,  migrasi  organisme,  pengkajian struktur  bangunan,  monitoring  pipa bawah  laut  dan  estimasi  kandungan mineral.  Teknologi  ini  pada  dasarnya memanfaatkan  nilai  hambur  balik  suara yang  dipancarkan.  Dalam  penginter- pretasian data akustik meliputi beberapa tahapan  yaitu  proses  pembentukan
suara, pelepasan suara, pemantulan oleh objek,  penangkapan  sinyal  kembali  dan penginterpretasian  data.  Pemerosesan sinyal  yang  kembali  merupakan  salah satu  bagian  yang  penting  dari  peng- interpretasian data, karena pada tahapan ini  akan  menentukan  kualitas  data  yang diharapkan dapat menggambarkan objek atau  lingkungan  disekitarnya.  Kalibrasi merupakan  faktor  yang  perlu  dilakukan pada  setiap  pemerosesan  data  karena dalam  proses  perjalananya  akan  dipeng- aruhi  oleh  beberapa  faktor  dari  ling-
kungan  ataupun  dari  komponen  alat  itu sendiri (Mac-Lennan, 2005).
Lurton  (2002)  menyatakan  bahwa instrumen  akustik  dapat  dibedakan menjadi  4  jenis  yaitu singelbeam,  dual- beam, splitbeam dan multibeam . Banyak- nya beam pada  instrumen  tersebut  yang membedakan satu dan lainnya. Semakin banyak beam yang  digunakan  pada  alat, umumnya  akan  memberikan  hasil  yang baik  untuk  penginterpretasian  data.  Alat yang  termasuk  jenis  tersebut  adalah splitbeam dan multibeam .  Alat  jenis  ini merupakan teknologi yang cukup mahal, sehingga  pada  saat  ini  hanya  mampu dimiliki beberapa instansi.
Fishfinder merupakan  alat  akustik yang relatif jauh lebih murah dan mudah dijangkau. CruzPro fishfinder merupakan salah  satu  contoh  jenis  alat  akustik tersebut.  CruzPro fishfinder memiliki kemampuan  untuk  menyimpan  data, namun  tidak  diiringi  dengan  perkem- bangan  teknologi  pengolahan  data  yang dihasilkan.  Data  hasil  akusisi  CruzPro fishfinder disimpan  dalam  jenis  data ASCII  ( American  Standard  Code  for Information  Interchange ).  Data  ini  dapat diakses oleh bahasa pemrograman C++. Tujuan  dari  penelitian  yaitu  men- ciptakan  algoritma  untuk  pengkuan- tifikasian  data  hidroakustik  seperti Tar- get  strength dan Scattering  volume dari data singelbeam ,  dimana  nilai-nilai  ini sangat  penting  untuk  pengkajian  secara hidroakustik.  Menguji  akurasi  dan  pre- sisi  algoritma  yang  telah  diciptakan, sehingga  alat  ini  dapat  dikatakan  layak digunakan  untuk  aplikasi  lainya.  Men- ciptakan    pengolahan  data singlebeam berbasis package Matlab  yang user friendly .

## II. METODE PENELITIAN
Pengambilan  data  dilakukan  di watertank ,  Bagian  Akustik  dan  Ins- trumentasi  Kelautan,  Departemen  Ilmu dan Teknologi Kelautan,
FPIK-IPB,
dengan  menggunakan singelbeam Cruz- Pro fishfinder pada  tanggal  20  Februari 2013,  dan  dilanjutkan  dengan  pem- bentukan  algoritma,  uji  coba  dan  pem- bentukan . Nilai acuan yaitu bola sphere 200  KHz  (d  =  36  mm,  TS  =  -39,9  dB, dengan  C  =  1500  m/s  dan  durasi  pulsa 0,5  ms).  Penelitian  ini  diawali  dengan
menganalisis  masalah,  pengumpulan data  dan  pemisahan  data,  pembuatan algoritma,  pengujian  algoritma,  dan pembuatan program (Gambar 1). Beberapa  asumsi  yang  berlaku  dalam pembentukan  algoritma  yaitu;  penyim- pangan  nilai  atau error pengukuran  aki- bat  faktor  lainya  yang  tidak  diper- hitungkan dalam pembentukan algoritma (bersifat  independen),  hasil  dari  kuan- tifikasi  algoritma  jika  dibandingkan dengan  nilai  kontrol  dengan  meng- gunakan uji akurasi dan presisi diperoleh hasil yang baik, maka algoritma ini dapat digunakan  dan  dicari  turunan  algo- ritmanya.
Beberapa  hipotesis  yang  akan  diuji pada penelitian ini antara lain:
1. Uji Akurasi dan Uji Presisi
Soeta’at  pada  tahun  1996  menya- takan  bahwa  akurasi  dinyatakan  baik jika  jumlah  total  selisih  kuadrat  hasil suatu  pengukuran  dengan  kontrol  lebih kecil  atau  sama  dengan  tiga  kali  jumlah total kuadrat kontrol. Nilai kontrol untuk uji akurasi dan presisi pada penelitian ini adalah  menggunakan  bola sphere yang bernilai  -39,9  dB.  Akurasi  dinyatakan kurang,  jika  jumlah  total  selisih  kuadrat hasil  pengukuran  dengan  kontrol  lebih besar  dari  tiga  kali  jumlah  total  kuadrat kontrol.
Sedangkan, presisi baik dinyatakan jika  jumlah  total  kuadrat  hasil  peng- ukuran lebih kecil atau sama dengan dua kali  jumlah  total  kuadrat  kontrol.  Se- dangkan,  presisi  dikatakan  kurang  jika jumlah  total  kuadrat  hasil  pengukuran lebih  besar  dari  dua  kali  jumlah  total kuadrat kontrol (bola sphere ).
2. Uji Homogenitas ( Uji Fisher)
Dalam  Supardi  (2011)  untuk  peng- ujian  tingkat  kesamaan  data  meng- gunakan  hipotesis  sebagai  berikut,  H 0 : Nilai  varian  dari  kelompok  data  hasil pengukuran  sama  dengan  nilai  varian dari  kelompok  data  kontrol  atau  data pembanding  (instrumen  lain).  Dapat dikatakan  nilai  yang  dihasilkan  homo- gen.  H 1 :  Nilai  varian  dari  kelompok  data hasil  pengukuran  tidak  sama  dengan nilai  varian  dari  kelompok  data  kontrol atau  data  pembanding  (instrumen  lain). Dapat  dikatakan  nilai  yang  dihasilkan tidak  homogen.  Sedangkan  untuk  kri- teria  pengujian  hipotesis  adalah  sebagai berikut: Terima H 0 ,  jika F hitung < F tabel dan Tolak H 0 , jika F hitung > F tabel .

## Gambar 1. Prosedur penelitian

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Nilai  hambur  balik  suara  merupa- kan  logaritimik  perbandingan  antara besarnya  intensitas  yang  dikembalikan berbanding  dengan  besarnya  intensitas yang  dipancarkan  oleh  alat  tersebut. Besaran  yang  sering  digunakan  yaitu desibel  (dB)  (Lurton,  2002).  Sinyal  yang kembali  umumnya  memiliki  nilai  inten- sitas  yang  lemah  sehingga  dibutuhkan penguatan terhadap sinyal tersebut yang besarnya  dengan  menggunakan  fungsi TVG  ( Time  Varied  Gain )  untuk single target menggunakan  fungsi  40  log r dan untuk multiple target menggunakan fung- si 20 log r . Besarnya nilai echo dari suatu target  untuk singelbeam dapat  dinya- takan sebagai berikut: TS = 20 log ( counts ) – SL+ 2TL - RS + PS + TVG ..............................................  (1) dimana  TS  adalah  nilai Target  strength dari  suatu  target  dan counts merupakan nilai  intensitas  yang  diterima  kembali oleh echosounder .  SL  merupakan source level atau  intensitas  suara  yang  diha- silkan  oleh echosounder ,  dengan  satuan dB re 1  Pa pada  1  m.  TL  ( transmition
loss )  banyaknya  energi  yang  hilang  aki- bat  penyerapan  dan  perjalananya  di  ko- lom  perairan.  RS  ( receive  sensitivity )  fak- tor sensitifitas dari echosounder , sedang- kan  PS  ( Power  Setting )  merupakan  ke- kuatan  listrik  yang  digunakan  kedua faktor  ini  dinyatakan  dalam  bentuk logaritmik.  Data  hasil  akusisi  Cruzpro fishfinder merupakan  data  yang  ber- bentuk nilai analog dengan bentuk biner yaitu  8  bit.  Untuk  mengkonversi  nilai tersebut  kedalam  bilangan digital  num- ber ,  maka  setiap  nilai  yang  dihasilkan dibagi dengan nilai maksimum dari 8  bit yaitu  256.  Tanudjaja  pada  tahun  2007 menyatakan  proses  ini  sering  disebut dengan  istilah  ADC  ( Analog  to  Digital converter).  Dalam  hal  ini  Cruzpro fish- finder menginisialisasi  nilai  tersebut  dari 0-255,  secara  sistematis  dapat  ditulis- kan sebagai berikut:
Count =
........................................  (2) Dimana,  NA  adalah  nilai  analog  hasil akusisi  Cruzpro fishfinder yang  kemu- dian  akan  dinyatakan  dalam  bentuk logaritmik.  Menurut  Greenlaw et  al pada tahun  2004  menyatakan  bahwa  penga-
Kuantifikasi Signal
Singel Beam Raw Data / ASCII Data Parssing Data Pembentukan Model / Algoritma Bola Sphere Deskriptif Statistik, Uji Homogenitas Fisher Uji Akurasi dan Uji Presisi Pembuatan Software ( Matlab package) Ya Tidak Faktor Kalibrasi Alat Faktor Kalibrasi Lingkungan Pembuatan Program Pengujian Model / Algoritma Pengumpulan Data & Pemisahan Data Permasalahan
ruh pola beam yang dibentuk dari faktor- faktor tersebut perlu diperhitungkan.
Ce = 10 log ( c   / 2 )  ........................  (3) Dimana, c adalah kecepatan suara (m/s),  merupakan  durasi  pulsa  dengan  sa- tuan  (s),  sedangkan  = equivalent  two- way  beam  angle (steradian).  Dari  hasil serangkaian  uji  coba  yang  dilakukan diperoleh  suatu  tetapan  yang  dihasilkan sebagai  faktor  koreksi  karena  adanya perbedaan  peruntukan  penggunaan  bola sphere (nilai  kontrol)  yang  digunakan yaitu  dalam  hal  jenis  alat.  Nilai  dari faktor  koreksi  tersebut  dapat  ditentukan dengan persamaan : corr = 10 log ( c  / 2 )  ......................... (4) Hasil  dari  persamaan  (4),  meru- pakan  suatu  nilai  yang  mengambarkan kemampuan  suatu  alat  untuk  membe- dakan  suatu  objek  dengan  objek  lain yang berdekatan. Dengan melihat faktor- faktor  yang  mempengaruhi  nilai  hambur balik  suatu  target  disaat  pemancaran, pemantulan  atau  dari  instumen  itu sendiri.  Secara  matematis  dapat  diben- tuk  algoritma  yang  dihasilkan  untuk Cruzpro fishfinder adalah sebagai berikut dengan menggabungkan persamaan (1),(2),(3) dan (4):
TS = 20 log ( Count ) - SL + 2TL- RS + PS + TVG + Ce + corr  ...........................................................................................  (5) Persamaan (5) kemudian digunakan sebagai dasar algoritma untuk perhitung- an  nilai  hambur  balik  suatu  volume perairan  atau  sering  disebut  dengan istilah Volume  backscattering  strength (Sv).  Hasil  logaritmik  dari  luasan  area reverberasi yang besarnya dapat dihitung
sebagai  berikut  (Desamparados et  al , 2010): V = 10 log (π (D tan (Φ)) 2 )  ...................(6) Dimana,  π  tetapan  bernilai  3.14,  D  ada- lah  kedalaman  perairan  dengan  satuan (m) dan Φ merupakan nilai dari setengah lebar beam ( degree ),  sehingga  secara matematis dapat dituliskan persamaanya sebagai berikut : Sv = 20 log ( Count ) - SL + 2TL - RS + PS + TVG + Ce + corr + V  ........................... (7) Algoritma  yang  dihasilkan  pada persamaan (5) dan (7) penting pengguna- annya  untuk  suatu  pengkajian  yang memanfaatkan  nilai  hambur  balik  dari sinyal  akustik.  Karena  pada  dasarnya kedua  hal  tersebut  yang  digunakan untuk  suatu  pengkajian  seperti  kuan- tifikasi  biomassa,  migrasi  organisme, karakteristik suatu organisme, pemetaan habitat dasar perairan dan lain-lain.

## 3.1. Hasil Uji Algoritma
Hasil  kuantifikasi  terhadap  bola sphere sebagai  uji  validasi  dan  presisi algoritma  yang  telah  diciptakan.  Untuk spesifikasi bola  sphere dan  parameter alat  yang  digunakan  ditunjukan  oleh Gambar  2  (a)  nilai  dan  parameter tersebut  merupakan  hasil  pengukuran dari  rangkaian  kalibrasi  untuk  penen- tuan nilai hambur balik bola sphere yang dilakukan  oleh  pihak  produsen.  Umum- nya  dilakukan  dalam  kondisi  terkontrol pada  saat  pengukuran,  sehingga  semua kondisi  dapat  terukur  dengan  baik (Biosonic, 2004).
Gambar 2. (a)  Spesifikasi  bola  sphere,  (b)  Visualisasi  data  hasil  keluaran    algoritma, (c) Gambar echo envelope nilai TS (dB)
Pada  gambar  tersebut  diperoleh gambaran  dari  permukaan  air,  kolom perairan,  target bola  sphere dan  dasar perairan. Daerah permukaan pada kedalaman  0-1  m  kaya  akan noise atau gangguan  yang  menyebabkan  nilai  pada daerah  ini  memiliki  nilai  hambur  balik hampir  sama  dengan  target.  Gangguan tersebut  diakibatkan  oleh  dua  jenis ganguan ambient  noise yaitu  gangguan dari  lingkungan  dan  gangguan  dari  alat itu  sendiri  dikenal  dengan  istilah self noise (Urick,  1983).  Gangguan  dari lingkungan  terjadi  karena  pada  daerah tersebut  adanya  reverberasi  suara  di- permukaan  air  akibat  dasar  perairan yang  terlalu  keras,  yang  menyebabkan suara  memantul  kembali  ke  permukaan dan dibagian permukaan terdapat tegangan  permukaan  air  sebagai  dinding yang memantulkan kembali lagi ke kolom perairan.  Peristiwa  ini  akan  terus  ber- langsung  hingga  intensitas  dari  suara tersebut  melemah  atau  sampai  suara tersebut  mengalami  penetrasi  energinya stabil. Pada  kedalaman  1,63  m  terdeteksi objek  bola sphere sebesar  -39,9  dB  yang digambarkan  dengan  warna  biru  dan inset  tabel  pada  gambar  yang  menun- jukan  nilai  pada  titik  tersebut.  Pada pengukuran ini kondisi lingkungan yaitu, suhu  perairan  26,7 0 C,  pH  terukur  5,6, salinitas  0 0 / 00 dengan  kecepatan  suara hasil  perhitungan  algoritma  Leroy  (1969) sebesar  1500,96  m/s.  Hasil  pengukuran terlihat  bahwa  nilai  hambur  balik  target yang  dihasilkan  dari  algoritma  memiliki nilai  yang  sama  dengan  nilai  kontrol ( bola  sphere )  yaitu  sebesar  -39,9  dB
dengan  kecepatan  suara  sebesar  1500 m/s  (Biosonic,  2004).  Durasi  pulsa  yang digunakan  sama  dengan  standar  baku yang  telah  ditentukan  dari  pabrikan yaitu sebesar 0,5 ms. Penggunaan durasi pulsa yang sama merupakan syarat yang harus  dipenuhi  dalam  uji  kalibrasi dengan  menggunakan  nilai  kontrol  bola sphere , karena berkaitan dengan resolusi nilai  hamburbalik  suara  yang  dihasilkan (Biosonic, 2004).
Nilai  hambur  balik  dari  dasar perairan sebesar -18 dB pada kedalaman 2,45 m yang digambarkan dengan warna coklat.  Kuatnya  nilai  hambur  balik  ini karena  dasar  perairan  tersebut  meru- pakan  dasar  yang  tersusun  dari  bahan keramik  yang  memiliki  tekstur  yang keras  dan  padat  sehingga  suara  akan memantul  dengan  mudah  jika  menge- nainya. Gambar 2 (c) merupakan gambar echo  envelope dari  proses  nilai  hambur balik  suara  yang  dihasilkan.  Terbentuk tiga  gundukan  utama  yang  menggam- barkan  nilai  hambur  balik  masing- masing  objek  dimana  objek  tersebut adalah  daerah near  field ,  Lurton  (2002) menyatakan  bahwa near  field daerah dimana  terjadi  reverberasi  yang  sangat tinggi  baik  karena  adanya  tegangan permukaan  air  ataupun  dari  karak- teristik  instrumen  tersebut  dalam  mela- kukan penetrasi suara kedalam perairan, umumnya  pada  daerah  permukaan. Gundukan  kedua  adalah  nilai  hambur balik dari target kontrol (bola sphere ) dan gundukan  yang  terakhir  adalah  nilai hambur  balik  dari  dasar  perairan.  Tabel 1  statistik  hasil  kuantifikasi  algoritma hasil pengukuran.
Tabel 1. Deskripsi statistik data hasil pengukuran
Hasil pengukuran N  Valid 1654 Missing 0 Mean -39.9611 Median -39.9038 Std. Deviation .13268 Variance .018 Skewness -.116 Std. Error of Skewness .060 Kurtosis -.226 Std. Error of Kurtosis .120 Minimum -40.20 Maximum -39.69
Data  hasil  pengukuran  yang  digu- nakan  sebagai  data  pembentukan  algo- ritma  yaitu  sebanyak  1654  data.  Hasil kuantifikasi  algoritma  terhadap  data hasil  pengukuran  diperoleh  bahwa  nilai rata-rata  yang  diperoleh  yaitu  sebesar  - 39,96  dB  dengan  rata-rata error yaitu 0,06  terhadap  nilai  kontrol  (bola sphere ) sebesar -39,90 dB. Nilai maksimum yang terukur yaitu sebesar -40,20 dB dan nilai minimum  yang  terukur  -39,69  dB.  Uku- ran  penyebaran  data  dari  nilai  rata- ratanya  atau  dikenal  dengan  istilah simpangan  baku  yaitu  sebesar  0,13  dB. Nilai  varian  adalah  nilai  kuadrat  dari nilai  simpangan  baku  yang  diperoleh dengan  nilai  sebesar  0,018,  merupakan nilai  variasi  yang  rendah.  Nilai  tersebut dapat  dikatakan  bahwa  nilai  hasil pengukuran  tidak  begitu  menyimpang jauh  dari  nilai  sebenarnya  dan  memiliki
kemungkinan  tingkat  homogenitas  yang cukup  tinggi.  Berikut  gambar  distribusi data  hasil  pengukuran  Tabel  2  dan Gambar 3.
Dapat  dilihat  bahwa  kemunculan nilai  -39,90  dB  hasil  perhitungan  algo- ritma  memiliki  frekuensi  kemunculan paling besar dengan jumlah kemunculan sebanyak  791  data  terhadap  total  data sebanyak  1654  data.  Jika  dinyatakan dalam  bentuk persentase nilai  ini memiliki  persentase  sebesar  47,8%.  Sisa dari  data  yang  diperoleh  menyebar menujukan  dibeberapa  nilai  antara  lain nilai  maksimum  yang  diperoleh  -39,69 dB  dan  nilai  minimum  sebesar  -40,20 dB.  Secara  deskriptif  statistik  dapat dilihat  bahwa  nilai  kemunculan  paling banyak  bernilai  -39,90  dB,  yaitu  nilai yang  sama  dengan  spesifikasi  dari  bola sphere yang digunakan.
Tabel 2. Distribusi persentase data hasil pengukuran
Gambar 3. Distribusi frekuensi data hasil pengukuran
Frequency  Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid -40.20 73 4.4 4.4 4.4 -40.13 457 27.6 27.6 32.0 -40.05 2 .1 .1 32.2 -39.98 50 3.0 3.0 35.2 -39.90 791 47.8 47.8 83.0 -39.83 181 10.9 10.9 94.0 -39.76 18 1.1 1.1 95.0 -39.69 82 5.0 5.0 100.0 Total 1654 100.0 100.0
Dilakukan  pengujian  statistik  un- tuk  melihat  apakah  data  yang  diperoleh hasil  algoritma  tersebut  memiliki  nilai yang  hampir  sama  atau  menyebar  ber- beda  dengan  menggunakan  uji  homo- genitas Fisher (Uji-F). Syarat untuk mela- kukan  uji  homogenitas  Fisher  (Uji-F) adalah sebaran data terdistribusi normal. Data  hasil  pengukuran  yang  diperoleh memenuhi  kaidah  sebaran normal dima- na  ratio  antara skewness/std.Error  of Skewness dan kurtosis/std.Error  of  Kur- tosis yaitu  berkisar  antara  -2  s/d  +2  dari hasil  perhitungan  diperoleh  0,19  dan 1,88 (Tabel 1) dengan nilai tersebut dapat dikatakan bahwa data tersebut menyebar normal.  Hasil  dari  uji Fisher ditunjukan pada Tabel 3. Dalam  pengujian  statistik  semua data  yang  diperoleh  dari  hasil  kuan- tifikasi  algoritma  dikonversi  kedalam bentuk  nonlinier  yang  kemudian  data tersebut diuji dengan hipotesis, H 0 adalah nilai  varian  dari  kelompok  data  hasil pengukuran  sama  dengan  nilai  varian dari  kelompok  data  kontrol  atau  dapat dikatakan  nilai  yang  dihasilkan  homo- gen. H 1 adalah nilai varian dari kelompok data  hasil  pengukuran  tidak  sama dengan  nilai  varian  dari  kelompok  data kontrol.  Dapat  dikatakan  nilai  yang dihasilkan  tidak  homogen.  Sedangkan untuk  kriteria  pengujian  hipotesis  di- terima  H 0 ,  jika  F hitung <  F tabel dan  ditolak H 0 ,  jika  F hitung >  F tabel .  Banyaknya  data yang  digunakan  untuk  uji  homogenitas yaitu  sebanyak  1654  data.  Pada  bagian ini  nilai  hambur  balik Target  strength
dari  bola sphere diinisialisasi  nilai  sebe- sar  -39,9  dB  sesuai  dengan  spesifikasi dari  bola  tersebut,  sehingga  dapat  di- katakan  nilai  dari  bola sphere adalah homogen. Hasil  uji  homogenitas  diperoleh nilai F hitung sebesar 0,312 dan  F tabel sebe- sar  1,11,  maka  F hitung <  F tabel berarti  H 0 diterima yaitu nilai varian dari data hasil pengukuran  sama  dengan  nilai  varian dari  data  kontrol  dalam  hal  ini  bola sphere atau  dapat  dikatakan  nilai  yang dihasilkan homogen.
3.2. Hasil  Uji Akurasi dan Presisi Dalam  pengujian  suatu  alat  ukur apakah  alat  tersebut  dapat  menunjukan nilai  atau  besaran  dari  suatu  objek diperlukan  suatu  pengujian  yang  meng- gambarkan  nilai  dan  besaran  objek  ter- sebut.  Nilai  suatu  objek  akan  tergambar
sebenarnya  apabila alat tersebut memili- ki akurasi dan presisi yang baik. Akurasi adalah tingkat kedekatan atau kosistensi pengukuran  terhadap  nilai  yang  benar ( true  value ),  sedangkan  presisi  adalah tingkat  kedekatan  pengukuran  terhadap nilai  rerata  (Soeta’at,  1996).  Presisi dikatakan  baik  jika  jumlah  kuadrat  dari pengukuran  lebih  kecil  atau  sama dengan  dari  dua  kali  jumlah  kuadrat nilai  kontrol,  sedangkan  akurasi  dikata- kan  baik  apabila  jumlah  kuadrat  selisih pengukuran  dengan  nilai  kontrol  lebih kecil  atau  sama  dengan  dari  tiga  kali jumlah  kuadrat  nilai  kontol.  Berikut adalah  hasil  perhitungan  untuk  uji akurasi  dan  presisi.  Berikut  Tabel  4. adalah  hasil  perhitungan  untuk  uji akurasi dan presisi.
Dapat  dilihat  bahwa  jumlah  kuad- rat  dari  pengukuran  (hasil  algoritma) yaitu  sebesar  -47,73  dB  lebih  kecil  dari dua  kali  jumlah  kuadrat  kontrol  yaitu sebesar  -44,60  dB,  sehingga  dapat  dika- takan  bahwa  alat  ini  memiliki  presisi yang baik.
Akurasi  dari  alat  ini  menunjukan akurasi yang baik  dimana jumlah selisih kuadrat  antara  hasil  pengukuran  dan nilai  kontrol  yaitu  sebesar  -77,26  dB lebih  kecil  dari  tiga  kali  jumlah  kuadrat nilai  kontrol  yaitu  sebesar  -42,84  dB, dengan  adanya  pengujian  ini  dapat  di- simpulkan  bahwa  alat  dan  penerapan algoritma  yang  digunakan  memiliki  ting- kat  akurasi  dan  presisi  yang  baik  untuk pengukuran.
3.3. Rancang  Bangun  Pengolahan
Hasil  akusisi  dari    Cruzpro fish- finder merupakan  nilai  dalam  bila-ngan digital  number  8  bit  yang  berbentuk ASCII  ( American  Standard  Code  for Information  Interchange ).  Bilangan  8  bit ini  dimulai  dari  0  hingga  maksimum yang  dapat  dipantulkan  sebesar  255. Secara  umum  bentuk  data  ini  dapat diakses  oleh  bahasa  pemrograman  C++, seperti  Matlab  dan  Fortran.  Matlab berkerja  dalam  bentuk  matrik-matrik data,  sehingga  data  hasil  akusisi  harus diubah  dalam  bentuk  matrik-matrik data.  Data  hasil  akusisi  instrumen diubah  dalam  bentuk  matrik  CSV ( Comma Separated Values ) dengan fung- si konversi pada Matlab.
Pembuatan    dalam  Matlab  dapat dibuat  dalam  bentuk Package Matlab yaitu  serangkaian  algoritma  yang  terdiri
dari  beberapa  sub-sub  algoritma  yang saling terkait satu sama lainnya. Gambar 4  adalah  bagian  dari  tampilan software pengolahan.
Ditunjukan  pada  Gambar  4  bagian (a)  merupakan  tampilan  pertama  saat program  dijalankan,  dimana  pada  hala- man  ini user diminta  memasukan  data mentahan  dalam  bentuk string data (‘xxxxx.xxx‘).  Bagian  ini  merupakan  awal proses    untuk  pemisahan  data  pada  ta- hapan  berikutnya.  Gambar  4  (b)  adalah bagian  untuk  memasukan  parameter- parameter  alat  seperti  frekuensi  yang digunakan  dalam  bentuk  (Hz),  durasi pulsa  (ms)  dan  diameter  transduser  (m) yang  digunakan.  Karena  ketiga  para- meter  ini  yang  akan  menentukan  daya jangkau  signal  di  dalam  kolom  perairan. Gambar  4  (c)  terdiri  dari  dua  macam masukan  yang  pertama  dalam  bentuk masukan  dan  yang  kedua  dalam  bentuk pilihan.  Masukan  pada  bagian  ini  meru- pakan  masukan  parameter  lingkungan
yaitu  suhu,  salinitas  dan  PH.  Nilai-nilai tersebut dimasukan dalam bentuk angka.
Sofware yang  dikembangkan  untuk pengolahan  data singelbeam mengikuti kepada tiga bagian  utama  dalam sebuah software pengolahan  dimana  untuk bagian  masukan  pada    ini  terdiri  dari beberapa  inputan  dan  beberapa  bagian inputan  pilihan.  Proses  pengolahan  data singelbeam Cruzpro fishfinder dalam bentuk    pengolahan    pada  Gambar  5. menggambarkan proses  pengolahan  data dari mulai pemanggilan data, pemisahan data  dari  bilangan  digital  number menjadi  matrik-matrik  data,  proses filtrasi,  pemasukan  beberapa  parameter- parameter yang terkait baik dari lingkungan  dan  alat  itu  sendiri,  proses pengkuantifikasian  dengan  algoritma yang  diciptakan  hingga  proses  visua- lisasi.
Tabel 3 . Uji homogenitas Fisher
Hasil Pengukuran Bola sphere n-sampel 1654 1654 Jumlah 0,167018556 0,169252661 Rata-Rata 0,000100979 0,000102329 Varian 2,82857E-36 5,0643E-36 F-hit 0,311957006 F-tabel 1,11 Tabel 4. Hasil uji akurasi dan presisi terhadap bola sphere Notasi Non_Linier Desibel(dB) Σkntrl 2 1.7320E-05 -47.61 Presisi 2 X Σkntrl 2 3.4639E-05 -44.60 Σpngkrn 2 1.6870E-05 -47.73 Akurasi 3 X Σkntrl 2 5.1959E-05 -42.84 Σselisih 2 1.8778E-08 -77.26
Gambar 4.  (a)  Tampilan package input  di  Matlab,  (b)  input  parameter  alat,  (c)  input parameter lingkungan dan pemilihan nilai kecepatan suara

## IV. KESIMPULAN
Telah terbentuknya suatu algoritma nilai  hambur  balik  hidroakustik  berupa nilai Target  strength dan Scattering volume .  Dari  hasil  uji  coba  yang  dila- kukan  terhadap  bola sphere (bola  yang memiliki  nilai  hambur  balik  pasti  yaitu sebesar  -39,9  dB)  diperoleh  bahwa  pe- nyimpangan  terhadap  nilai  rata-ratanya yaitu  sebesar  0,13  dengan  selang  keper- cayaan  95%,  merupakan  nilai  penyim- pangan  yang  relatif  kecil.  Dari  hasil  uji statistik    diperoleh  nilai  varian  dari  data hasil  pengukuran  sama  dengan  nilai varian  dari  data  kontrol  atau  dapat dikatakan  nilai  yang  dihasilkan  homo-
gen.  Dari  hasil  uji  akurasi  dan  presisi diperoleh  bahwa  algoritma  yang  diha- silkan  memiliki  tingkat  akurasi  dan  pre- sisi  yang  baik,  oleh  karena  itu  alat  dan algoritma  yang  dihasilkan  dapat  di- aplikasikan  untuk  pengkajian  suatu objek  dari  nilai  hambur  balik  akustik yang  dihasilkan. Software yang  dikem- bangkan  untuk  pengolahan  data single- beam mengikuti  kepada  tiga  bagian utama  dalam  sebuah    pengolahan  yaitu bagian masukan, bagian pengolahan dan bagian visualisasi. Dimana untuk bagian masukan  pada    ini  terdiri  dari  beberapa inputan  isian  dan  beberapa  bagian inputan pilihan.
Gambar 5.  Diagram  alir  proses  pembentukan  algoritma  nilai  hambur  akustik  suatu objek dalam bentuk Target Strength (TS) dan Scattering volume (Sv)

## DAFTAR PUSTAKA
Biosonics.  2004. User  Guide  Visual: Analyzer 4 . Seattle: Biosonic Inc. Desamparados,Mand  Torres  Mediana.
2010. Theoretical  and  Experimental Studies  of  Seafloor  Backscatter . Centre  for  marine  Science  and Technology ,  Curtin  University  of Technology, Perth, Australia.
Greenlaw,C.F.,  D.V.Holliday,  D.E.  Mc Gehee.2004. High  Frequency  Scat- tering  From  Saturated  Sand  Sedi- ments . Journal. Acoustics Society of America.,115: 2818-2823. Johanesson, K.A. and Mitson, R.B. 1983. Fisheries Acoustic. A Practical Manu- al  for  Acoustic  Biomass  Estimation . FAO Fisheries Tech.
Open File ' String data '
Parssing Data Echo (Digital number) Koordinat, Kedalaman Parametter Setting *.CSV File Bandpass Filter (Thresholding) - Mayor axis 3 dB beam angle - Minor axis 3 dB beam angle - Max count - Max power Input parameter Instrumen - Frekuensi - Diameter transduser - Durasi pulsa - Temperatur - Salinitas - pH - Kedalaman pengukuran Inisialisasi nilai Algoritma Scattering volume Target strength Input parameter Lingkungan Beam width Kecepatan suara
Kedalaman Koef.Absorbsi Kecepatan Suara : 1. Leroy (1969) 2. Medwin (1975)
3. Mackenzie (1981)
4. Del Grosso Koef. Absorbsi : Francois Garrison
(1982)
Source Level (SL) 50 k Hz   = 156 dB 200 k Hz = 163 dB Function Konversi Power Setting Receive Sensitivity (RS) 50 k Hz   = - 173 dB 200 k Hz = - 185 dB
Time Varian Gain (TVG)
Faktor koreksi Visualisasi Echogram 2D Gambar (*.fig, *.jpeg, *.png, *.bmp EK 500 colorbar Function Volume reverbrasi (VR)
Kadir,  A.  2013.  Pengenalan  algoritma pendekatan  secara  visual  dan interaktif  menggunakan  Raptor. Penerbit Andi. Yogyakarta. Leroy,  C.C.  1969. Development  of  Simple Equation  for  Accurate  and  more Realistic Calculation of The Speed of Sound  in  Sea  Water. Journal. Acoustics Society of America, 46:216-226. Lurton, X. 2002. An Introduction to Under- water  Acoustics:  Principles  and Applications . Praxis Publishing. Chichester.
Simmonds,  E.J.  and  D.N.MacLennan. 2005. Fisheries Acoustic: Theory and Practice 2 nd ed.  Blackwell  Science
Ltd.
Soeta’at.1996.  Hitung  kuadrat  terkecil lanjut, Jurusan Teknik Geodesi dan Geomatika.  Fakultas  Teknik.  Univ- ersitas Gajah Mada. Yogyakarta.
Supardi,  U.S.  2011.  Aplikasi  statistika dalam  penelitian.  Ufuk  Press.  Ja- karta.
Tanudjaja,  H.2007.  Pengolahan  sinyal digital  dan  sistem  pemerosesan sinyal. Penerbit Andi. Yogyakarta. Urick,  J.1983. Principle  of  Underwater Acoustic . Mc Graw Hill. New York.