## ANALISIS PERUBAHAN DAERAH POTENSI IKAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MODIS LEVEL 1B
(Studi Kasus : Selat Bali)
Bangun Muljo Sukojo 1 , Latifatul Zahroh 1
1 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 bangun_ms@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Selat  Bali  merupakan  perairan  yang  terletak  diantara  Pulau  Jawa  dan  Pulau  Bali  yang  merupakan  daerah  potensial untuk  bidang  perikanan.  Karena  letaknya  yang  dipengaruhi  oleh  Laut  Jawa  dan  Samudera  Hindia  ini  menyebabkan perairan  di  selat  Bali  mengandung  banyak  nutrien  yang  merupakan  sumber  makanan  bagi  ikan.  Untuk mengoptimalkan potensi tersebut diterapkan teknologi penginderaan jauh yaitu pembuatan peta daerah potensi ikan. Pada  penelitian  ini  daerah  potensi  ikan  diidentifikasi  berdasarkan  beberapa  parameter  diantaranya  konsentrasi klorofil-a  yang berkisar antara  0.2 mg/L  sampai  1mg/L,  suhu permukaan laut  antara 20 0 C sampai 30 0 C dan memiliki front  thermal  lebih  dari  sama  dengan  0,5 0 C.    Parameter-parameter  tersebut  didapatkan  dari  pengolahan  data  dari citra  satelit  MODIS.  Pengolahan  konsentrasi  klorofil-a  menggunakan  algoritma  OC3M,  sedangkan  Suhu  Permukaan Laut (SPL) menggunakan algoritma Minnet (2001). Hasil overlay dari kedua parameter tersebut kemudian digunakan untuk mengidentifikasi front thermal berdasarkan jaring ikan (fishnet) yang dibuat dengan ukuran 4kmx4km. Hasil dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  daerah  potensi  ikan  terbanyak  terjadi  pada  bulan  April  2012  yaitu  sebanyak  45 daerah potensi ikan. Namun terjadi penurunan signifikan pada bulan Oktober 2012 karena hanya terdapat satu daerah potensi ikan. Sedangkan pada bulan Mei 2013 daerah potensi ikan meningkat kembali menjadi 22 daerah potensi ikan. Hal ini menunjukkan bahwa pada bulan April dan Mei daerah tersebut memiliki potensi untuk penangkapan ikan yang lebih banyak dibandingkan pada bulan Oktober.
Kata Kunci: Daerah Potensi Ikan, klorofil-a, MODIS, suhu permukaan laut

## Abstract
Bali Stait is a fishery potential strait which located between Java and Bali Island. Bali Strait has much nutriens, which the  nutrients  are  source  of  food  for  fish,  because  the  influence  of  Java  Sea  and  Indian  Ocean.  Remote  sensing technology  is  used  to  make maps  of  fishery  potential  areas  to  optimalize  the  fishery  potential  of  Bali Strait.  On  this research, fishery potential area is identified by some parameters. The parameters are 0.2 mg/L – 1 mg/L  concentration of chlorophyll-a, 20ºC - 30ºC sea surface temperature and having ≥ 0.5ºC front thermal. The parameters are obtained from  data  processing  of  MODIS  satellite  imagery.  OC3M  algoritm  is  used  to  process  concentration  of  chlorophyll-a meanwhile  sea  surface  temperature  (SPL)  is  precessed  by  Minnet  algoritm  (2001).    The  overlay  results  of  both parameters  are  used  to  identify  front  thermal  based  on  4km  x  4km  sized  fishing  net  (fishnet).  The  results  of  the research indicate that  the greatest number of fishery potential areas are happened on April 2012 which the numbers are  about  45  fishery  potential  areas.  Significant  decreasing  of  fishery  potential  areas  is  happened  on  October  2012 with  only  one  remaining  area  of  fishery  potential.  On  May  2013  fishery  potential  areas  increase  to  22  areas.  The results show that Bali strait has more fishery potential areas on  April and May than October.
Keywords: Chlorophyll-a, MODIS, Fishery Potential Area, Sea Surface Temperature

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  Negara  maritim  dan kepulauan terbesar di dunia karena memiliki luas laut  dan  jumlah  pulau  yang  besar.  Dengan  luas wilayah  laut  5,4  juta  km 2 mendominasi  luas teritorial seluruh Indonesia sebesar 7,1 juta km 2 . Potensi tersebut menempatkan Indonesia
sebagai  Negara  yang  memiliki  sumber  daya kelautan  yang  besar.  Proyeksi  nilai  kelautan Indonesia  mencapai  171  miliar  dollar  AS  atau setara dengan 2046 triliun Rupiah (kurs Rp. 12.000 per Dollar AS) yang meliputi perikanan (380 Triliun Rupiah),  Wilayah  pesisir  (670  Triliun  Rupiah) Bioteknologi (480 Triliun Rupiah) Wisata Bahari (24 Triliun  Rupiah),  Minyak  Bumi  (252  Triliun  Rupiah)
dan  Transportasi  Laut  (240  Triliun  Rupiah) (Pratama 2014).
Selat Bali merupakan perairan yang relatif sempit (sekitar  960  mil  atau  1776  km)  menghubungkan Laut  Flores  dan  Selat  Madura  di  Utara  dan Samudera Hindia di bagian selatan. Mulut bagian utara  sekitar  satu  mil  dan  merupakan  perairan yang  dangkal  (kedalaman  sekitar  50  meter), sedangkan  di  bagian  selatan  memiliki  wilayah yang  luas  yaitu  sekitar  28  mil  (51,8  km), merupakan perairan yang dalam. Letak  geografis Selat  Bali  tersebut  yang  menyebabkan  perairan selat  bali  terdapat  banyak  nutrien  sumber makanan  dari  ikan  (Wyrtki,  1961  dalam  Arianto, Subiyanto dan Hani’ah 2014 ).
Teknologi penginderaan jauh atau remote sensing saat  ini telah dapat melakukan penglihatan pada cakupan  wilayah  yang  luas  tanpa  menyentuh benda tersebut dan dilakukan dengan waktu yang relatif  singkat.  Teknologi  ini  dapat  digunakan untuk  menentukan  posisi  daerah  potensi  ikan dengan  mengidentifikasi  beberapa  indikator tingkat  kesuburan  perairan  dan  kelimpahan makan  bagi  ikan.  Beberapa  parameter  yang sering  dijadikan  indikator  tersebut  adalah sebaran klorofil-a dan suhu permukaan laut. Suhu permukaan  laut  dan  konsentrasi  klorofil-a  dapat diestimasi  dengan  teknik  penginderaan  jauh, dimana  saat  ini  akurasi  estimasi  konsentrasi klorofil-a  dengan  menggunakan  algoritma  global untuk  perairan  lepas  pantai  adalah  70%, sedangkan  untuk  SPL  lebih  tinggi  tingkat akurasinya  (Indrayani,  Mallawa  dan  Zainuddin 2012).
Salah  satu  instrumen  yang  dapat  digunakan untuk  mendeteksi  keberadaan  klorofil  dan  suhu permukaan  laut  yaitu  citra  satelit  MODIS.  Citra MODIS  dipilih  karena  memiliki  luasan  sapuan mencapai  2330  km  dengan  resolusi  temporal  1 hari,  sehingga  data  yang  ada  lebih  beragam  dan lebih  mudah  dilakukan  pemilihan  kawasan  yang bebas awan. Citra satelit MODIS memiliki resolusi spasial  yang  beragam  sesuai  dengan  levelnya yaitu  250m,  500m  dan  1km.  Namun  yang  sering digunakan  dalam  penelitian  di  daerah  perairan adalah citra satelit MODIS level 1B karena sudah menerapkan hasil kalibrasi sensor dan geolocation yang  ada  pada  level  1A  dan
penerapan berbagai macam algoritma masih dapat dilakukan.
Untuk  mendapatkan  konsentrasi  klorofil-a  dan suhu  permukaan  laut  dilakukan  dengan  algoritma dari  kombinasi  band  yang  ada  pada  citra  satelit MODIS.  Pada  algoritma  konsentrasi  klorofil-a menggunakan algorithma OC3M (OCW 2010 dalam Semedi  dan  Safitri  2015)  yang  merupakan algoritma  klorofil-a  untuk  daerah  laut  lepas. Algoritma  tersebut  menggunakan  rasio  dari  nilai reflektan  band  9  dengan  band  12.  Kedua  band tersebut  berada  pada  kanal  yang  biasanya digunakan ocean  color, mendeteksi  fitoplankton dan  biogeokima  Sedangkan  pada  algoritma  suhu permukaan  laut  menggunakan  algoritma  Minnet (2001)  dalam  Suwargana  dan  Arief  (2004). Algoritma suhu permukaan laut tersebut menggunakan  nilai  kecerahan  suhu  dari  band  31- 32. Kedua band tersebut berada pada kanal termal dengan resolusi spasial 1km.

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi penelitian ini terletak di Selat Bali yaitu pada koordinat adalah 8 0 24’0” LS sampai 8 0 54’0” LS dan 114 0 30’0” BT sampai 115 0 12’0” BT.
Gambar 1. Lokasi Penelitian (Sumber: Google Maps , 2015)
Citra satelit MODIS yang telah didapat dari website http://ladsweb.nascom.nasa.gov/ kemudian di georeference untuk memberikan sistem proyeksi pada citra sekaligus memasukkan data geolocation yang dimiliki citra satelit MODIS. Untuk memastikan  bahwa  proses  tersebut  sudah  sesuai dilakukan perhitungan Strength of Figure (SoF) dan Root  Mean  Square  Error  (RMSE) .  Selanjutnya dilakukan  konversi Reflectance  Sun  Band ke Reflectance pada  band  9  dan  band  12  yang  akan digunakan  untuk  pemrosesan  algoritma  OC3M (Semedi & Safitri, 2015)  dan konversi Emmisive ke Brightness Temperature pada band 31 dan 32 yang akan  digunakan  untuk  pemrosesan  algoritma Minnet,  2001  (Suwargana  &  Arief,  2004).  Untuk membedakan  antara  daratan  dan  perairan digunakan  algoritma Normalized  Different  Water
Index  (NDWI) dengan  menggunakan  rumus sebagai berikut:
(1) Suatu daerah dikatakan sebagai perairan jika nilai NDWI lebih dari 0. Sedangkan untuk menghilangkan  data  pada  daerah  yang  tertutup awan  dilakukan cloud  masking (Xiao  2004  ; Arafah,  Sukojo  dan  Jaelani  2015)  dengan  rumus sebagai berikut:
( Ref 3 ≥ 0,2) *0 + ( Ref 3 ≤ 0,2) *1 (2)
Algoritma OC3M yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Chl  a =10 0,2424+  (-2,5828^R)  +  (1,7057xR^2)  +  (-0,3415xR^3)  +  (-
0,8818xR^4)
(3)
Dimana Chl a adalah konsentrasi klorofil-a (mg/L), R  menyatakan  logaritma  dari  perbandingan antara  nilai  reflektan band  9  dengan  reflektan band  12.  Sedangkan  algoritma  Minnet  (2001) yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
SPL =-0,0024+3,53Tb 31 -2,52Tb 32 -0,582-273       (4)
Dimana SPL adalah  suhu  permukaan  laut  ( 0 C), Tb 31 dan  Tb 32 menyatakan  nilai Brightness Temperature dari  band  31  dan  band  32. Kemudian  hasil  dari  penerapan  kedua  algoritma tersebut dilakukan klasifikasi untuk mendapatkan daerah  potensi  ikan  dengan  nilai  konsentrasi klorofil-a berkisar antara 0.2 mg/L sampai 1mg/L sebagai  batasan  kesuburan  perairan  tropis (Septiawan  2006) .  Sedangkan  SPL  berkisar  antara 20 0 C sampai 30 0 C merupakan suhu optimum bagi perkembangan  fitoplankton  di  perairan (Effendi 2003) . Daerah  yang  memenuhi  kedua  syarat tersebut  kemudian  di overlay dengan  jaring  ikan ( fishnet ) yang berukuran 4kmx4km. Suatu fishnet dikatakan  sebagai  daerah  potensi  ikan  jika terdapat front  thermal lebih  dari  sama  dengan 0,5 0 C  pada  lebih  dari  50%  dari  luas  area fishnet (Jatisworo dan Murdimanto 2013).
Untuk  memvalidasi  keakuratan  dari  daerah potensi ikan yang telah didapatkan, dilakukan uji korelasi  data  citra  hasil  penerapan  algoritma OC3M  (Semedi  &  Safitri,  2015) dan  algoritma Minnet (2001) (Suwargana & Arief, 2004) dengan
data insitu .  Kemudian  didapatkan  Peta  Daerah Potensi  Ikan  yang  selanjutkan  dianalisa  untuk mendapatkan  perubahan  yang  terjadi  pada  bulan April, Oktober 2012 dan Mei 2013.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Perbaikan Citra

## Gambar 2. Persebaran Titik Sampel Koordinat
Berdasarkan  Gambar  2  didapatkan  nilai SoF yang  mendekati  0  yaitu  sebesar  0,0012.  Hal tersebut  menunjukan  desain  jaring  tersebut memiliki kekuatan jaring yang bagus. Sedangkan nilai RMSE yang terlihat pada Tabel 1  menunjukkan  nilai  yang  bagus  karena memiliki  nilai  kurang  dari  1  piksel  dan mendekati 0.
Tabel 1. Nilai Kesalahan RMS/ RMSError No Tanggal RMSE (Piksel) 1 April 2012 0.748 2 Oktober 2012 0.225 3 Mei 2013 0.416
2. Persebaran  Klorofil-a  dan  Suhu  Permukaan Laut Terklasifikasi
Gambar 3. Peta Persebaran Klorofil-a Terklasifikasi April 2012
Gambar 4. Peta Persebaran Klorofil-a Terklasifikasi
Oktober 2012
Gambar 5. Peta Persebaran Klorofil-a Terklasifikasi Mei 2013
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  nilai  klorofil-a didapatkan  persebaran  klorofil-a  seperti yang  terlihat  pada  Gambar  3,  4  dan  5. Persebaran  klorofil-a  yang  hampir  merata menandakan  bahwa  perairan  di  selat  Bali merupakan  perairan  tropis  yang  subur. Konsentrasi  klorofil-a  pada  bulan  April  2012 tetap  memiliki  interval  paling  panjang meskipun sudah dilakukan klasifikasi dengan gradasi warna yang lebih beragam dibandingkan  dua  bulan  lainnya.  Adapun nilai minimum dam maksimum dari klorofil-a yang  telah  terklasifikasi  dijelaskan  pada Tabel 2.
Tabel  2.  Nilai  Minimum  dan  Maksimum  Klorofil-a Terklasifikasi Tanggal Nilai Minimum (mg/L) Nilai Maksimum (mg/L) April 2012 0,3194 0,9705 Oktober 2012 0,3751 0,9818 Mei 2013 0,3130 0,8057
Gambar 6. Peta Persebaran SPL Terklasifikasi April 2012
Gambar 7. Peta Persebaran SPL Terklasifikasi Oktober
2012

## Gambar 8. Peta Persebaran SPL Terklasifikasi Mei 2013
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  SPL  didapatkan persebaran  SPL  seperti  yang  terlihat  pada Gambar  12,  13  dan  14.  Persebaran  SPL  pada bulan April 2012 cenderung merata, sedangkan pada bulan Oktober yang memiliki SPL  yang  cenderung  rendah  hanya  memiliki sedikit daerah persebaran SPL yang terklasifikasi.  Hal  tersebut  terjadi  akibat adanya  periode  monsun  Australia,  wilayah bumi bagian selatan lebih dingin dibandingkan dengan  bumi  bagian  utara.  Matahari  saat  itu berada  di  bumi  bagian  utara  sehingga atmosfernya  cenderung  lebih  hangat,  hal  ini diikuti  oleh  menghangatnya  SPL  di  bumi bagian  utara  (Habibie  &  Nuraini,  2014). Adapun  interval  dari  nilai  minimum  dan maksimum SPL terklasifikasi  seperti  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3.  Nilai  Minimum  dan  Maksimum SPL Terklasifikasi Tanggal Nilai Minimum ( 0 C) Nilai Maksimum ( 0 C) April 2012 20,0017 29.9366 Oktober 2012 20,0597 29.3418 Mei 2013 23,671 29.9996

## 3. Peta Daerah Potensi Ikan
Gambar 9. Peta Daerah Potensi Ikan April 2012
Gambar 10. Peta Daerah Potensi Ikan Oktober 2012
Gambar 11. Peta Daerah Potensi Ikan Mei 2013
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  klorofil-a  dan identifikasi front thermal pada SPL didapatkan  daerah  potensi  ikan  sepeti terlihat  pada  Gambar  9,  10  dan  11.  Pada Gambar  9  terlihat  bahwa  pada  bulan  April
2012 daerah selat Bali memiliki daerah potensi ikan  yang  sangat  banyak  yaitu  45  daerah potensi  ikan.  Sedangkan  pada  Gambar  10 terlihat  bahwa  bulan  oktober  2012  jumlah daerah  potensi  ikan  menurun  menjadi  satu daerah potensi ikan. Namun pada Gambar 11 terlihat bahwa bulan Mei 2013 jumlah daerah potensi  ikan  meningkat  kembali  meskipun tidak sebanyak pada bulan April 2012. Adapun koordinat  dari  masing-masing  daerah  potensi ikan dapat adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Koordinat Daerah Potensi Ikan No Tanggal Lintang Bujur 1. April 2012 8 0 23’52,8” 114 0 31’8,4” 2. 8 0 26’24” 114 0 31’8,4” 3. 8 0 28’48” 114 0 31’8,4” 4. 8 0 31’4,8” 114 0 31’8,4” 5. 8 0 33’32,4” 114 0 31’8,4” 6. 8 0 26’24” 114 0 33’36” 7. 8 0 35’52,8” 114 0 33’36” Lanjutan Tabel 4. Koordinat Daerah Potensi Ikan No Tanggal Lintang Bujur 8. April 2012 8 0 26’24” 114 0 35’24” 9. 8 0 28’48” 114 0 35’24” 10. 8 0 33’32,4” 114 0 35’24” 11. 8 0 26’24” 114 0 38’24” 12. 8 0 33’32,4” 114 0 38’24” 13. 8 0 26’24” 114 0 40’44,4” 14. 8 0 40’48” 114 0 40’44,4” 15. 8 0 50’16.8” 114 0 40’44,4” 16. 8 0 26’24 114 0 43’12” 17. 8 0 38’24” 114 0 43’12” 18. 8 0 40’48” 114 0 43’12” 19. 8 0 26’24” 114 0 45’39,6” 20. 8 0 28’48” 114 0 45’39,6” 21. 8 0 35’52,8” 114 0 45’39,6” 22. 8 0 38’24” 114 0 45’39,6” 23. 8 0 40’48” 114 0 45’39,6” 24. 8 0 45’28,8” 114 0 45’39,6” 25. 8 0 35’52,8” 114 0 48’0” 26. 8 0 38’24” 114 0 48’0” 27. 8 0 40’48” 114 0 48’0” 28. 8 0 48’3,6” 114 0 48’0” 29. 8 0 43’8,4” 114 0 50’24” 30. 8 0 48’3,6” 114 0 50’24” 31. 8 0 52’51,6” 114 0 50’24” 32. 8 0 43’4,8” 114 0 52’48” 33. 8 0 50’16,8” 114 0 52’48” 34. 8 0 52’51,6” 114 0 52’48” 35. 8 0 43’4,8” 114 0 55’8,4” 36. 8 0 48’3,6” 114 0 55’8,4” 37. 8 0 50’16,8” 114 0 55’8,4” 38. 8 0 52’51,6” 114 0 55’8,4” 39. 8 0 40’48” 114 0 2’27,6”
40. 8 0 45’28,8” 114 0 2’27,6” 41. 8 0 52’51,6 114 0 2’27,6” 42. 8 0 45’28,8” 114 0 5’27,6” 43. 8 0 52’51,6” 114 0 5’27,6” 44. 8 0 43’4,8” 114 0 7’15,6” 45. 8 0 52’51,6” 115 0 12’3,6” 46.
Oktober 2012  8 0 33’32,4” 114 0 59’52,8” 47. Mei 2013 8 0 48’3,6” 114 0 33’36” 48. 8 0 52’51,6” 114 0 33’36” 49. 8 0 50’16,8” 114 0 38’24” 50. 8 0 50’16,8” 114 0 40’44,4” 51. 8 0 52’51,6” 114 0 40’44,4” 52. 8 0 50’16,8” 114 0 43’12” 53. 8 0 48’3,6” 114 0 45’39,6” 54. 8 0 50’16,8” 114 0 45’39,6” 55. 8 0 43’4,8” 114 0 50’16,8” 56. 8 0 48’3,6” 114 0 55’8,4” 57. 8 0 48’3,6” 114 0 59’52,8” 58. 8 0 38’24” 115 0 2’27,6” 59. 8 0 40’48” 115 0 2’27,6” 60. 8 0 40’48” 115 0 5’27,6” Lanjutan Tabel 4. Koordinat Daerah Potensi Ikan No Tanggal Lintang Bujur 61. 8 0 43’4,8” 115 0 5’27,6” 62. 8 0 45’28,8” 115 0 5’27,6” 63. 8 0 52’51,6” 115 0 5’27,6” 64. 8 0 43’4,8” 115 0 7’15,6” 65. 8 0 45’28,8” 115 0 7’15,6” 66. 8 0 52’52,6” 115 0 7’15,6” 67. 8 0 52’52,6” 115 0 9’32,4” 68. 8 0 52’52,6” 115 0 12’3,6”

## 4. Hasil  Korelasi  Data  Citra  dengan  Data Lapangan

## Gambar 12. Grafik Korelasi Klorofil a Data Lapangan dengan Data Citra
Berdasarkan  Gambar  12  didapatkan  nilai korelasi konsentrasi  klorofil-a sebesar
0,40876 dan regresi sederhana
mendapatkan  persamaan  Y  =  -1,5059X  + 0,91743.  Berdasarkan  hasil  tersebut  maka dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  konsentrasi klorofil-a hasil pengolahan memiliki
pengaruh  yang  cukup  baik  terhadap  data lapangan  yaitu  sebesar  40,876%  (Syarifruddin 2014  dalam  Trijayanto  2015).  Hal  tersebut terjadi  akibat  persebaran  titik-titik  sampel yang cenderung menyebar. Menurut Ramansyah,  (2010)  dalam  Semedi  dan  Safitri (2015)  hasil  analisa  citra  satelit  bisa memberikan  kisaran  sebaran  klorofil  yang berbeda  dengan  lokasi  sebenarnya  karena tidak  semua  parameter  kelautan  dan  wilayah pesisir  dapat  dideteksi  dengan  penginderaan jauh.

## Gambar 13. Grafik Korelasi SPL Data Lapangan dengan Data Citra
Berdasarkan  Gambar  13  didapatkan  nilai korelasi SPL sebesar 0,89383 dan regresi linier sederhana  mendapatkan  persamaan  Y  = 0,13363X + 25,145. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa nilai SPL hasil pengolahan  memiliki  pengaruh  yang  kuat terhadap data lapangan yaitu sebesar 89,383% (Syarifruddin 2014 dalam Trijayanto 2015).
5. Analisis Perubahan Daerah Potensi Ikan Berdasarkan  hasil  pemetaan  daerah  potensi ikan  didapatkan  perubahan  baik  berupa perubahan  letak  maupun  jumlah  daerah potensinya. Pada bulan April 2012 memiliki 45 daerah  potensi  ikan  dengan  persebaran  yang cukup merata di Selat Bali. Hal tersebut terjadi karena  persebaran  klorofil  a  dan  SPLyang merata  diikuti  dengan front  thermal yang terjadi  hampir  di  seluruh  wilayah  selat  Bali. Pada  bulan  Oktober  2012  memiliki  1  daerah potensi  ikan.  Hal  tersebut  terjadi  karena persebaran klorofil a yang merata namun SPL yang  cenderung  rendah  dan  tidak  sesuai dengan  suhu  optimum  fitoplankton.  Pada bulan  Mei  2013  memiliki  22  daerah  potensi ikan dengan persebaran klorofil a yang merata
namun  SPL  cenderung  tinggi  di  selat  Bali bagian  selatan  yang  berhadapan  langsung dengan Samudra Hindia.
Pada  bulan  April  2012  dan  Mei  2013 memiliki  jumlah  daerah  potensi  ikan  yang lebih  banyak  daripada  bulan  Oktober  2010. Hal ini disebabkan karena pada musim Timur terjadi  fenomena Upwelling di  Samudera Hindia.    Pada  Musim  timur  juga  massa  air bergerak  dari  Selatan  Selat  Bali  menuju Utara  Selat.  Sehingga  pada  musim  Timur Perairan Selat Bali memiliki tingkat kesuburan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan pada  Musim  barat,  dikarenakan  massa  air hasil  upwelling  dari  Samudera  Hindia  yang memiliki  unsur  hara  yang  lebih  banyak memasuki Perairan Selat Bali (Safitri, Hariadi dan Sugianto 2014).
Dari ketiga keadaan tersebut dapat dianalisis bahwa  perubahan daerah potensi ikan lebih dipengaruhi  oleh  perubahan  SPL.  Hal tersebut  sesuai  dengan  pernyataan  Nontji
(1987) dalam Basuma (2009) yang menyatakan bahwa suhu merupakan parameter  oseanografi  yang  mempunyai pengaruh sangat dominan khususnya terhadap  kehidupan  ikan  dan  sumber  daya hayati  laut.  Sebagian  besar  biota  laut bersifat poikilometrik (suhu
tubuh dipengaruhi  lingkungan)  sehingga  suhu merupakan  salah  satu  faktor  yang  sangat penting  dalam  mengatur  proses  kehidupan dan penyebaran organisme  (Nybakken 1992 dalam Basuma 2009).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  tersebut dapat ditarik kesimpulan yaitu:
a. Berdasarkan  pemetaan  daerah  potensi  ikan didapatkan  perubahan  daerah  potensi  ikan dengan  jumlah  daerah  potensi  ikan  tiap bulannya  sebagai  berikut  45  daerah  pada bulan  April  2012,  1  daerah  pada  bulan Oktober 2012 dan 22 daerah pada bulan Mei 2013.
b. Data  klorofil  a  citra  dengan  data  lapangan memiliki  korelasi  cukup  kuat  dengan  nilai korelasi  sebsar  0,40876  dengan  persamaan Regresi  Linier  Sederhana  Y  =  -1,5059X  + 0,91743,  sedangkan  data  SPL  citra  dengan
data  lapangan  memiliki  korelasi  yang  kuat dengan  nilai  korelasi  sebesar  0,89383  dengan persamaan  Regresi  Linier  Sederhana  Y  = 0,13363X + 25,145.
c. Perubahan daerah potensi ikan lebih dipengaruhi oleh perubahan SPL dibandingkan klorofil-a  karena  suhu  merupakan  parameter oseanografi yang mempunyai pengaruh sangat dominan  khususnya  terhadap  kehidupan  ikan dan sumber daya hayati laut.
a. Diperlukan  pemilihan  waktu  (tanggal)  dari citra yang tepat untuk meminimalisir kesalahan akibat awan atau efek atmosfer. b. Untuk mendapatkan daerah potensi ikan yang lebih akurat disarankan menggunakan algoritma  klorofil  a  dan  SPL  yang  sesuai dengan  area  studi  serta  disarankan  untuk menambahkan  parameter  lainnya  seperti parameter  arus  dan  tinggi  muka  air  laut menggunakan data dari satelit altimetri.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  sampaikan  terima  kasih  kepada  kepada Departemen Geomatika ITS yang telah memberikan dukungan administrasi dan pendanaan  sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan dengan baik dan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Arafah,  F.,  Sukojo,  B.  M.,  &  Jaelani,  L.  M.  (2015).
Modifikasi  Algortma  AVHRR  Untuk  Estimasi Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  Citra  Satelit  Terra Modis. 1-7.
Arianto, B. Y., Subiyanto, S., & hani'ah. (2014). ANALISIS HUBUNGAN  PRODUKTIVITAS  IKAN  LEMURU DENGAN  SUHU  PERMUKAAN  LAUT  DAN KLOROFIL-A  MENGGUNAKAN  CITRA  SATELIT AQUA  MODIS  (Studi  Kasus  :  Selat  Bali). Jurnal Geodesi  UNDIP  Volume  3,  Nomor  4,  Tahun 2014, (ISSN : 2337-845X) , 158-168.
Basuma,  T.  (2009). Penentuan  Daerah  Penangkapan Ikan  Tongkol  Berdasarkan  Pendekatan  Suhu Permukaan  Laut  dan  Hasil  Tangkapan  di Perairan Binuangeun, Banten. Bogor: Departemen Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan-FPIK IPB.
Effendi, H. (2003). Telaah Kualitas Air: Bagi Pengelolaan Sumberdaya  dan  Lingkungan  Perairan.  Bogor: Jurusan  Manajemen  Sumberdaya  Perairan Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan  Institut Pertanian Bogor.
Habibie,  M.  N.,  &  Nuraini,  T.  A.  (2014).  Karakteristik dan Tren Perubahan Suhu Permukaan Laut di Indonesia Periode 1982-2009.
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Volume 15 Nomor 1 , 37-49. Indrayani,  Mallawa,  A.,  &  Zainuddin,  M.  (2012). Penentuan  Karakteristik  Habitat  Daerah Potensi Ikan Pelagis Kecil Dengan Pendekatan Spasial Di Perairan Sinjai. Makassar:  Fakultas Ilmu  Kelautan  dan  Perikanan,  Universitas Hasanuddin.
Jatisworo,  D.,  &  Murdimanto,  A.  (2013).  Identifikasi Thermal  Front  Di  Selat  Makassar  Dan  Laut Banda. Pratama,  A.  F.  (2014,  Agustus  14). Tribun  Bisnis . Dipetik January 3, 2016, dari
http://www.tribunnews.com/bisnis/2014/08/ 14/potensi-kelautan-indonesia-mencapai- 171-miliar-dollar-as
Safitri,  W.,  Hariadi,  &  Sugianto,  D.  N.  (2014).  Analisa Hubungan Nitrat Terhadap Distribusi Klorofil- a  di  Perairan  Selatan  Selat  Bali  Pada  Musim Timur. Jurnal Oseanografi Volume 3 Nomor 1 , 7-15. Semedi, B., &  Safitri, N.  M.  (2015). Estimasi  Distribusi
Klorofil-a di Perairan Selat Madura
Menggunakan  Data  Citra  Satelit  Modis  dan Pengukuran  In  Situ  Pada  Musim  Timur. Research  Journal  of  Life  Science  Volume  02 No. 01 , 40-49. Septiawan,  A.  W.  (2006). Pemetaan  Persebaran Klorofil Wilayah Perairan Selat Bali Menggunakan  Teknologi  Penginderaan  Jauh. Surabaya: Teknik Geodesi FTSP-ITS.
Suwargana,  N.,  &  Arief,  M.  (2004).  Penentuan  Suhu
Permukaan  Laut  dan  Konsentrasi  Klorofil Untuk Pengembangan Model Prediksi Fishing
Ground  Dengan  Menggunakan  Data  Modis.
Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan
Data Citra Digital Vol. 1 No. 1 , 1-13. Trijayanto,  D.  P.  (2015). Analisa  Persebaran  Potensi
Ikan  Dengan  Menggunakan  Data  Modis, VIIRS  dan  Insitu  (Studi  Kasus:  Selat  Madura). Surabaya:  Jurusan  Teknik  Geomatika-FTSP ITS.