## PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH UNTUK MENDUKUNG PERENCANAAN OPERASI KEAMANAN LAUT DI LAUT ARAFURU (REMOTE SENSING APPLICATION FOR SUPPORTING MARITIME SECURITY OPERATIONS AT ARAFURU SEA)
Gathot Winarso *)1 dan Eko Kurniawan **)
*) Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan
**) Sekolah Tinggi Teknologi Angkatan Laut TNI-AL
1 e-mail: gathot_winarso@lapan.go.id
Diterima 17 April 2014; Disetujui 26 September 2014

## ABSTRACT
Large  sea  area  has  been  patroled  continuely  by  Indonesia  Navy  need  a  lot  of fleets to cover all Indonesian seawaters and also spend a huge of bugdet. Consequenly, it  is  important  to  have  smart  strategic  to  optimise  the  fleet  and  to  make  efficient  the logistic budget. The objective of this research is to apply remote sensing analysis to get sensitive  timing  operation  on  violation  and  security  disturbance  related  to  fishing actifity.  According  to  assumtion  that  security  threat  might  occur  in  the  area  where fishing  actifity  is  high  that  it  will  be  concentrated  in  the  high  productivity  area.  The chlorophyll-a  concentration  estimated  from  satellite  data  MODIS  level-2  were  received from  NASA  United  State  of  America.  Daily  data  from  2008-2013  was  calculated  into monthly  average  to  get  monthly  variation  of  chlorophyll-a  concentration  within  a  year during  5  years.  The  analysis  was  done  in  general  area  and  smaller  unit  area  to understand  the  different  variation  at  smaller  area.  The  variation  of  chlorophyll-a  in smaller unit area will differ the plan timing in patrol activity specific for those area. The data analisys resulted that phytoplankton bloom indicated occured to May- September every  year.  The  month  of  phytoplankton  bloom  could  be  suggested  area  become  a intensife patrol activity. In general, there are no different result from smaller unit area, only small shifting of starting of bloom and ending of bloom at different unit area. Keyword: Remote sensing, Seawater safety, Chlorophyll-a

## ABSTRAK
Operasi  keamanan  laut  dilakukan  secara  terus  menerus  oleh  TNI-AL.  Untuk melaksanakan  operasi  tersebut  TNI-AL  membutuhkan  armada  yang  banyak  untuk menjangkau wilayah laut Indonesia yang luas dan membutuhkan logistik yang mahal. Oleh karena itu, diperlukan suatu strategi yang dapat mengoptimalkan jumlah armada dan  melakukan  efisiensi  kebutuhan  logistik.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengaplikasikan data penginderaan jauh untuk mendapatkan informasi waktu operasi yang  rawan  terhadap  pelanggaran  dan  ancaman  keamanan  terkait  dengan  aktifitas penangkapan ikan. Dengan dasar pemikiran bahwa gangguan keamanan akan banyak terjadi  pada  daerah  dengan  tingkat  aktifitas  penangkapan  ikan  yang  tinggi  dan  akan terkonsentrasi pada daerah-daerah dengan kesuburan perairan yang tinggi. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  konsentrasi  klorofil-a  yang  diperoleh  dari data MODIS level-2 dari NASA Amerika Serikat. Data harian selama 5 tahun dari 2008 sampai  2013  dijadikan  rata-rata  bulanan  sehingga  diperoleh  variasi  bulanan  selama satu  tahun  dalam  selang  waktu  5  tahun.  Analisa  dilakukan  pada  seluruh  area,  dan juga  pada  unit-unit  area  yang  lebih  kecil  untuk  melihat  apakah  ada  perbedaan  pada unit-unit  area  yang  lebih  kecil  tersebut.  Perbedaan  variasi  pada  unit  terkecil  bisa membedakan penentuan waktu operasi keamanan laut yang akan dilakukan pada area
tersebut.  Hasil  analisa  menunjukkan  bahwa  terjadi  kenaikan  kandungan  klorofil-a pada  bulan  Mei-  September.  Sehingga  dapat  disarankan  untuk  lebih  mengintensifkan operasi kamla pada waktu-waktu tersebut. Secara umum tidak terjadi perbedaan pada unit-unit  yang  lebih  kecil,  tetapi  hanya  berupa  perubahan  awal  dan  akhir  waktu tingginya konsentrasi klorofil-a pada area yang berbeda. Kata kunci: Penginderaan jauh, Keamaman laut, Klorofil-a

## 1 PENDAHULUAN
Indonesia  dikenal  sebagai  salah satu  negara  kepulauan  terbesar  di dunia,  dengan  wilayah  lautan  yang sangat  luas  dan  mempunyai  kekayaan dan keanekaragaman hayati laut terbesar  di  dunia.  Dengan  wilayah lautan yang sangat luas memungkinkan terjadinya ganguan keamanan di wilayah  laut  yang  salah  satu  contohnya adalah  aktifitas illegal  fishing .  Setiap tahun  kapal  asing  yang  mencuri  hasil laut  di  perairan  Indonesia  mencapai 1.000  kapal  yang  tersebar  di  perairan Natuna,  Arafuru,  Laut  Sulawesi  dan daerah-daerah  lainnya.  Nilai  kerugian Indonesia  akibat illegal  fishing di  Laut Arafuru  mencapai  nilai  sebesar  Rp.  40 Triliun  setiap  tahunnya.  Kerugian  sejak tahun 2001 sampai 2013 mencapai nilai yang  fantastis  yaitu  Rp.  520  Triliun (Rahardjo, 2013).
Pengertian illegal fishing menurut FAO (2001) adalah kegiatan penangkapan ikan  yang  dilakukan  oleh  suatu  negara tertentu  atau  kapal  asing  di  perairan yang  bukan  merupakan  yuridiksinya tanpa  izin  dari  negara  yang  memiliki yuridiksi  atau  kegiatan  penangkapan ikan  tersebut  bertentangan  dengan hukum  dan  peraturan  negara  itu.  FAO (2001) juga telah mengeluarkan rencana aksi  internasional  untuk  mencegah, menghalangi
dan
mengurangi penangkapan ikan ilegal, tidak dilaporkan  dan  tidak  sesuai  regulasi. Rencana  aksi  tersebut  dilakukan  baik melalui instrumen hukum seperti undang-undang dan peraturan pemerintah  maupun  aksi  fisik  berupa operasi pengamanan penegakan hukum. Tujuan  utama  rencana  aksi  ini  adalah memberikan  kewajiban  kepada  negara untuk  melakukan  pemantauan,  kontrol
dan  penjagaan Monitoring,  Control  and Surveillance (MCS).  Salah  satu  kegiatan MCS  dalam  hal  ini  adalah  operasi keamanan laut dengan melakukan penegakan hukum.
Operasi penegakan hukum secara  umum  sangat  membutuhkan tidak  hanya  biaya  tinggi  tetapi  juga dukungan armada yang memadai sesuai dengan  luasnya  laut  yang  harus  dijaga. Oleh karena itu optimalisasi dan efisiensi  logistik  dalam  operasi  sangat diperlukan , terutama masalah ketersediaan  armada  dan  bahan  bakar sangat  memegang  peran  penting  dalam operasional  unsur-unsur  Kapal  Republik Indonesia (KRI). Hal ini sangat berpengaruh  terhadap  jumlah  waktu operasi, lama KRI di laut, dan kecepatan KRI terkait dengan daya jelajah. Operasi keamanan  laut  adalah  upaya  dan tindakan terencana yang diselenggarakan secara  khusus  untuk  sasaran  dan tujuan  tertentu  oleh  masing-masing instansi  yang  berwewenang  (opskamla mandiri)  dan  oleh  2  (dua)  atau  lebih instansi  secara  bersama (opskamla gabungan)  dalam  rangka  penjagaan, pengawasan, pencegahan dan penindakan terhadap pelanggaran hukum dan keselamatan pelayaran serta  pengamanan terhadap aktivitas masyarakat dan pemerintah di wilayah perairan
Indonesia (Edy,2009).
Mengingat  luasnya  wilayah  laut Indonesia dan untuk menyiasati keterbatasan  armada  dan  dukungan logistik,  maka  diperlukan  suatu  teknik berbasiskan teknologi yang dapat meng- optimalisasi  dan  efisiensi  dukungan yang  ada. Salah satunya  adalah dengan pemanfaatan teknologi penginderaan jauh  yang  dapat  memantau  secara synoptic , pada area yang luas dan dapat
mengulang  pengukuran  dalam  tempo tertentu serta dapat menjangkau daerah terpencil sekalipun. Dengan menggunakan citra satelit penginderaan jauh  ini  didapatkan  data/informasi terkini  yang  kemudian  diproses  dan diolah  menghasilkan  data  yang  berupa informasi yang dapat digunakan sebagai bahan  pertimbangan  dalam  menyusun rencana operasi kemanan laut.
Salah  satu  informasi  yang  bisa diperoleh  dari  data  penginderaan  jauh adalah  informasi  konsentrasi  klorofil-a. Klorofil-a merupakan salah satu pigmen yang  paling  dominan  terdapat  pada fitoplankton dan  berperan  dalam proses fotosintesis. Fitoplankton berperan sebagai primary producer atau penghasil awal dalam rantai makanan di perairan. Tingkat kesuburan perairan (produktivitas perairan)  dapat  ditunjukkan  dengan konsentrasi  klorofil  yang  terdapat  di perairan  tersebut.  Dengan  mengetahui informasi    fondasi    pertama  rantai makanan  ini    maka  informasi  daerah- daerah  yang  diduga  terdapat  banyak ikan  dapat  diketahui.  Produksi  ikan dipengaruhi  oleh  aktifitas  fotosintesis yang disebut dengan produktifitas primer (Zagaglia et al, 2004). Produktivitas  primer  dapat  diestimasi menggunakan  data  inderaja  yaitu  dari parameter  suhu,  konsentrasi  klorofil-a dan Photosyntetic  Active  Radiation (PAR) sebagaimana dimodelkan
oleh
Behrenfed  and  Falkowski  (1997) dengan nama Vertically  Generalized  Production Model (VGPM).
Hubungan antara produksi  ikan  yang  diturunkan  dari model  Pauly  dan  Christensen  (1995) dengan input dari  hasil  VGPM  dengan produksi ikan dari lapangan dari Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan menunjukkan korelasi yang tinggi (Putriningsih,
2011).
Hal ini menunjukkan  bahwa  hubungan  antara konsentrasi  klorofil-a  dengan  aktifitas penangkapan  sangat  erat.  Penelitian Gomes  et  al  (2008)  menyatakan  bahwa konsentrasi klorofil selama musim upwelling dapat digunakan untuk
memprediksi  jumlah  ikan  yang  direkrut ke dalam populasi.
Dari  penjelasan  pustaka  tersebut di  atas,  perairan  yang  subur  dapat diasumsikan sebagai daerah yang tingkat aktifitas penangkapannya tinggi, sehingga kemungkinan adanya gangguan keamanan  di  laut  juga  tinggi.  Dengan diketahuinya informasi lokasi dan waktu  yang  diduga  terdapat  banyak ikan  maka  dapat  dijadikan  salah  satu pertimbangan  dalam  penentuan  lokasi dan arah pergerakan kapal-kapal patroli sehingga  operasi  menjadi  lebih  terarah efektif  dan  efisien  berbekal  informasi yang bisa diandalkan keakuratannya.
Pada tulisan ini, dikaji penggunaan informasi  yang  diperoleh  dari  data penginderaan  jauh  untuk  membantu dalam  perencanaan  operasi  keamanan laut.  Informasi  turunan  pertama  dari penginderaan  jauh  yang  digunakan adalah  konsentrasi  klorofil-a.  Penelitian ini dibatasi hanya pada analisis statistik informasi utama untuk mencapai tujuan yaitu  informasi  konsentrasi  klorofil-a. Sementara keterkaitan antara konsentrasi  klorofil-a  dengan  daerah yang  subur  dan  terkait  dengan  aktifitas penangkapan,  serta  hubungan  antara daerah  yang  aktifitas  penangkapan tinggi dengan adanya gangguan keamanan masih bersifat asumsi berdasarkan kajian pustaka dan diskusi dengan pelaku langsung operasi kemananan laut. Sehingga tujuan tulisan  ini  tidak  membuktikan  asumsi dan hubungan-hubungan tersebut, tetapi hanya melakukan bagaimana jika informasi  dari  data  penginderaan  jauh digunakan sebagai dasar dalam penentuan waktu-waktu operasi keamanan.  Model  analisis  ini  bisa digunakan untuk aspek-aspek yang lain dan  menggunakan  informasi  yang  lain pula.
Analisa  bulanan  citra  klorofil-a selama  5  tahun  (2008-2013)  telah dilakukan  untuk  mendapatkan  pola tingkat  produktifitas  perairan  secara temporal  dan  secara  lokasi  geografis.
Sehingga  diperoleh  periode  waktu  dan analisa  lokasi-lokasi  potensial  operasi keamanan  laut.  Selanjutnya  informasi ini  akan  berguna  untuk  perencanaan operasi keamanan laut yang optimal dan efisien.

## 2 MATERI DAN METODE 2.1 Lokasi Penelitian
Daerah  penelitian  yang  dikaji adalah  di daerah  perairan Arafuru pada posisi  geografis  02º  53’  00”  LS  sampai 06º  13’  00”  LS  dan  131º  15’  00”  BT sampai  135º  15’  00”  BT.  Lokasi  dalam peta  disajikan  dalam  Gambar  2-1. Perairan  Arafuru  merupakan  perairan yang  subur  yang  terletak  di  sebelah selatan  Pulau  Papua  bagian  barat. Daerah ini juga berdekatan dengan Laut Banda,  sehingga  menjadikan  daerah yang  unik  karena  dipengaruhi  oleh lingkungan  samudera  atau  laut  dalam dan  juga  dipengaruhi  oleh  daerah  laut dangkal  karena  berdekatan  dengan
Pulau  Papua  yang  memiliki  daerah  laut dangkal  yang  luas.  Perairan  Laut  Aru dan Arafuru menyimpan potensi sumber daya  ikan  yang  cukup  besar,  sehingga banyak  yang  memanfaatkan  potensi  itu baik secara legal maupun ilegal.
Posisi kedua perairan tersebut yg saling  menyambung  sangat  strategis (Mukhtar,    2014),  karena  berbatasan dengan  negara  tetangga   (Australia, Papua New Guinea) dan merupakan alur pelayaran (Alur Laut
Kepulauan
Indonesia,  ALKI  III),  sehingga  banyak kepentingan-kepentingan dari dunia internasional  yang  ikut  memanfaatkan alur  pelayaran  di  wilayah  ini,  sehingga dapat menimbulkan kerawanan- kerawanan  yang  dapat  timbul,  seperti bahaya aksi perompakan, penyelundupan, tabrakan  kapal,  pencemaran  laut,  serta tindakan-tindakan pelanggaran maupun tindak kejahatan lainnya baik konvensional  maupun trans  national crime .
Gambar 2-1: Lokasi Penelitian (Sumber: http://pusfatja.lapan.go.id)
2.2 Data dan Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  yang  berupa data hasil ekstraksi informasi konsentrasi klorofil-a yang didapat dari hasil rekaman sensor MODIS yang diproses dan disedaikan  oleh  NASA.  Citra  diunduh dari Web  Ocean  Biology  Processing Group Nasa http://oceancolor.gsfc.nasa. gov. Data  merupakan  citra  harian  dari bulan Januari  2008  sampai Juni 2013 level  2  yang  sudah  berupa  informasi konsentrasi  klorofil-a  dan  terkoreksi secara geometrik. Data pendukung yang digunakan  adalah  Peta  Hidrografi  dari Dishidros TNI-AL.

## 2.3 Metode
Citra  klorofil-a  dalam  bentuk dijital berisi informasi konsentrasi klorofil-a  dan  informasi  posisi  geografis setiap  piksel.  Citra  ini  harus  diproses dahulu  untuk  mendapatkan  tampilan yang  sama  dengan  peta  dasar  secara geografis,  karena  citra  aslinya  belum diproyeksikan  ke  dalam  sebuah  sistem proyeksi.  Proses  pengolahan  awal  yang antara  lain  adalah  koreksi  geometrik, koreksi  radiometrik,  koreksi  atmosferik dan  transformasi  ke  nilai  geo-fisik  telah dilakukan  secara  otomatis  baik  pada saat  proses  dari  level  0  ke  level  1A, proses  dari  level 1A  ke  1B maupun dari 1B  ke  level  2.  Data  level  2  ini  yang sudah terkoreksi geometrik tetapi belum diproyeksikan,  diproses  menggunakan sofware untuk  mendapatkan  tampilan citra  sesuai  dengan  proyeksi  peta  yang digunakan.
Ekstraksi  konsentrasi  klorofil-a ( Ca )  dari  data  MODIS  diproses  dengan algoritma standar Ocean Biology Processing  Group  NASA chl_oc3  (O’Reilly et al, 2000). Algoritma ini adalah sebuah fungsi polynomial tingkat 4 dari R, yang mana  R  adalah  pembagian  antara  nilai reflektan yang keluar dari kolom air ( Rrs = water-leaving  reflectance )  pada  panjang gelombang  443  nm  atau  448  nm  ( Rrs 443  > Rrs 448),  mana  yang  paling  besar dengan Rrs 551  (Gambar  2-2  bagian bawah).  Reflektan  yang  keluar  dari kolom air saja (ρ w ) dihitung dengan cara yang cukup rumit dengan menghilangkan
pengaruh-pengaruh lain seperti pengaruh  hamburan  oleh  molekul  air (ρ r ),  aerosol  (ρ a )  dan  interaksi  keduanya (ρ ra ), pengaruh sunglint (ρ g ) dan pengaruh kekasaran permukaan air (ρ tw ) yang  dikembangkan  oleh  Gordon  and Voss  (1999).  Perhitungan  pengaruh hamburan  molekul  air, sunglint dan kekasaran permukaan air dihitung menggunakan data-data tambahan ( look up  table  LUT  N  Model ),  sementara pengaruh hamburan aerosol dan interaksi molekul-aerosol ( multiple scattering )  dihitung  dari  kanal-kanal infra merah dekat (NIR) dimana diasumsikan bahwa reflektan pada kolom  air  dari  kanal-kanal  NIR  ini dianggap nol. Diagram alir dan
algoritma ekstraksi
informasi konsentrasi  klorofil-a  dari  Data  MODIS disajikan dalam Gambar 2-2.
Citra  konsentrasi  klorofil-a  yang diunduh  adalah  setiap  waktu  akuisisi citra  dimana  ada  kemungkinan  dalam satu  hari  terdapat  lebih  dari  satu akuisisi. Kemudian diproses lebih lanjut yaitu dengan membuat data harian yang diproyeksikan dalam proyeksi peta dasar  dan  dipotong  sesuai  dengan wilayah  penelitian.  Selanjutnya  data harian  ini  diproses  menjadi  data  rata- rata  bulanan  pada  setiap  piksel  dan dihitung  rata-rata  baik  dari  seluruh piksel  dalam  area  studi  (analisa  umum) dan  pada  area-area  yang  lebih  kecil yang  terbagi  menjadi  dalam  7  zona dengan  dasar  perbedaan  konsentrasi rata-rata  dalam  1  tahun  (Gambar  3-6). Data  konsenrtasi  bulanan  rata-rata tersebut  kemudian  dianalisa  polanya selama  satu  tahun  dalam  kurun  waktu 5  tahun.  Pola  kenaikan  konsentrasi klorofil-a rata-rata seluruh wilayah menggambarkan  pola  kenaikan  secara umum dan digunakan untuk mengetahui  waktu  dengan  aktifitas penangkapan yang tinggi. Pola kenaikan pada zona-zona yang lebih kecil digunakan  untuk  perbandingan  secara spasial  apakah  ada  perbedaan  atau tidak, dan bisa menunjukkan perbedaan tingkat aktifitas penangkapan ikan pada zona yang berbeda.
Gambar 2-2: Diagram  alir  dan  algoritma  ekstraksi  informasi  konsentrasi  klorofil-a  dari  Data  MODIS (O’Reilly, et al, 2000; Gordon and Voss, 1999.)
3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Konsentrasi  Klorofil-a di Perairan Arafuru
Variasi  bulanan  selama  5  tahun konsentrasi klorofil-a digunakan sebagai indikator kesuburan perairan dan potensi penangkapan. Analisa dilakukan dengan  tujuan  untuk  mengetahui  pola waktu  kenaikan  konsentrasi  klorofil-a secara  umum  di  lokasi  penelitian, sehingga waktu saat potensi penangkapan  ikan  tinggi  dapat  diduga. Informasi  sebaran  konsentrasi  klorofil-a
bulanan  pada  tahun  2008  dapat  dilihat pada  Gambar  3-1.  Sedangkan  grafik rata-rata  bulanan  selama  tahun  2008 disajikan  dalam  Gambar  3-2a.  Variasi klorofil-a rata-rata  bulanan selama tahun 2008  berkisar  antara 0,15  – 0,62 mg/m 3 .  Nilai  konsentrasi  klorofil-a  0,15 mg/m 3 termasuk  dalam  kisaran  rendah dimana  konsentrasi  ini  biasa  dimiliki oleh  perairan  samudera  yang  miskin pada  perairan  tropis,  karena  kurangnya masukan  zat  hara    (Vantrepotte  and Melin, 2009; Winarso et al, 2012).
Gambar 3-1: Citra Konsentrasi Klorofil-a Tahun 2008
(a)
(b)
Gambar 3-2: Grafik  Rata-rata  Bulanan  Konsentrasi  Klorofil-a  (mg/m
3 )  Tahun  2008  (a)  dan  Tahun
2009 (b) 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Nil ai Ko ns en tras i (mg/ m 3 ) Bulan 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 N ilai Ko nse ntr as i (mg /m 3 ) Bulan
Konsentrasi klorofil-a tahun 2008 umumnya    pada  Januari  sampai  April masih rendah dan cenderung meningkat pada  Mei  sampai    puncaknya  pada  Juli dan  selanjutnya  kembali  turun  sampai Oktober  hingga  Desember.  Pada  citra terlihat  warna  merah  dekat  garis  pantai mengindikasikan bahwa konsentrasi klorofil-a  tinggi.  Pendugaan  konsentrasi klorofil-a  dengan  data  di  daerah  pesisir memerlukan  konfirmasi  lagi  karena  ada kemungkinan terjadinya estimasi berlebih  karena pesisir  kadang  memiliki kandungan CDOM dan bahan tersuspensi yang tinggi yang mengakibatkan kesalahan perhitungan konsentrasi klorofil-a  (Tan,  et  al,  2006).  Algoritma standar  yang  digunakan  menghasilkan konsentrasi  klorofil-a  yang  memiliki korelasi yang  tinggi dengan pengukuran di lapangan hanya pada perairan case-1 dimana tidak ada komponen CDOM dan bahan tersuspensi (Darecki and Stramski, 2004).
Nilai  konsentrasi  klorofil  tahun 2009  pada  umumnya  masih  rendah  di Januari  sampai  April  dan  cenderung
meningkat  saat  masuk  pada  Mei    dan puncaknya pada Agustus dan September,    selanjutnya  menurun  lagi sampai  Desember  (Gambar  3-2b).  Pada tahun  ini  kisaran  rata-rata  konsentrasi klorofil-a  adalah  0.12  -0.50  mg/m3, sedikit  lebih  rendah  dari  kisaran  rata- rata  klorofil-a  pada  tahun  2008.  Ada perbedaan  yaitu  bergesernya  puncak konsentrasi  klorofil-a  pada  Juli  2008 bergeser ke Agustus 2009. Awal kenaikan  konsentrasi  juga  berbeda, pada  2008  masuk  sudah  mulai  naik, sementara  pada  2009,  baru  mulai  naik pada Mei menuju Juni.
Konsentrasi    klorofil  rata-rata tahun  2010  di  area  penelitian  nilainya pada  umumnya  rendah  yaitu  berkisar antara  0,12  –  0,38  mg/m3.  Nilai  rata- rata    meningkat  seperti  terlihat  dalam grafik (Gambar 3-3a) yaitu  antara Mei – September  dan    nilai  tertinggi  di  Juni. Dibandingkan  tahun-tahun  sebelumnya, pola  kenaikan  dengan  variasi  berbeda cukup  signifikan,  baik  dari  kisaran nilanya  maupun  pola  kenaikan  dan puncaknya.
Gambar 3-3: Grafik Rata-rata Bulanan Konsentrasi Klorofil-a (mg/m 3 ) Tahun 2010 (a) dan Tahun 2011 (b) 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Nil ai Ko nsent ra si (mg / m 3 ) Bulan 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Nil ai Ko nsent ra si (mg /m 3 ) Bulan

## Gambar 3-4: Grafik Rata-rata Bulanan Tahun 2012
Nilai  konsentrasi  klorofil-a  tahun 2011  pada  umumnya  pada  Januari sampai  April  masih  rendah  dan  naik secara  signifikan  dari    Mei  sampai dengan  puncaknya  di  Juni  dan  terus tinggi  sampai  September    dan    kembali menurun drastis di Oktober  dan rendah sampai    Desember  (Gambar  3-3b). Dibandingkan tahun-tahun sebelumnya, tahun  2011  merupakan  konsentrasi klorofil-a rata-rata tertinggi yaitu mencapai  0,75  mg/m3,  berbeda  cukup signifikan dari tahun 2009 yang tertinggi  hanya  mencapai  0,38  mg/m3. Bulan-bulan  dengan  konsentrasi  tinggi terjadi  pada  bulan  yang  hampir  sama dengan tahun-tahun sebelumnya.
Konsentrasi klorofil-a tahun 2012 pada  umumnya  nilainya  naik  secara signifikan  mulai    Mei  dan  rata-rata tinggi  di  Juni  sampai  Agustus,  puncak tertinggi  antara  Juli  ke  Agustus  dan kembali  turun  lagi  dari  Agustus  ke September  secara  signifikan  juga  dan terus turun dan rendah hingga Desember.

## 3.2 Variasi Klorofil-a Rata-rata Bulanan Tahun 2008-2012
Secara  umum  di  area  penelitian, konsentrasi klorofil-a rata-rata  tertinggi
nilainya pada Juni-Agustus dan bertepatan  dengan  musim  timur.  Di perairan  Indonesia  umumnya,  kondisi perairan  dipengaruhi  oleh  adanya  angin muson. Wirtky (1961) mengatakan bahwa  perairan  Indonesia  pada  Juni- September  mengalami  Muson  Tenggara (musim  timur)  dan  pada  Desember- Maret  terjadi  Muson  Barat  Laut  (musim barat).
Secara  umum  fenomena  musim tersebut mengakibatkan terjadinya perubahan  pada  arah angin permukaan yang akan menimbulkan arus permukaan  karena  angin  ( wind-driven current ), dimana arus ini akan sedikit ke arah kanan dari arah angin pembangkitnya karena pengaruh Ekman Pumping .  Arah  arus  yang  bergerak  ke arah  Barat  karena  rata-rata  arah  angin ke  arah  Barat  Laut,  sementara  sisi sebelah  timur  adalah  daratan  membuat perairan  tersebut  menjadi  kekurangan air  karena  masa  air  yang  bergerak  ke arah  barat,  kekosongan  masa  air  inilah yang  menyebabkan  naiknya  massa  air dari  bawah  yang  biasa  disebut  dengan upwelling .  Kuat  lemahnya upwelling dipengaruhi  oleh  kecepatan  angin  yang menghembus.  Hal  tersebut  di  atas adalah  salah  satu  kemungkinan  karena
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Nil a i Konse ntr as i (mg /m 3 ) Bulan
melihat  arah  angin  dan  posisi  daratan. Akan  tetapi  apakah  di  wilayah  tersebut benar-benar
terjadi upwelling , diperlukan  investigasi  lanjutan  karena pengkayaan  unsur  hara  terjadi  bukan hanya  karena upwelling .  Apalagi  daerah tersebut  adalah  daerah  dekat  dengan daratan  dimana  kemungkinan  adanya sebab lain.
Hal ini yang mengakibatkan perubahan kondisi suatu perairan, karena  datangnya  masa  air  yang  dingin dan  mengandung  nutrien  yang  tinggi membuat  variasi  temperatur,  salinitas permukaan  laut,  pola    sebaran  nutrien (nitrat,  fosfat dan  silikat)  secara vertikal dan  horizontal.  Tambahan  kandungan nutrien  dari  kolom  air  bawah  tentunya membuat peningkatan produktivitas primer di area tersebut yang diindikasikan oleh tingginya konsentrasi klorofil-a.
Seperti  halnya  dengan  perairan Indonesia  pada  umumnya  di  perairan Arafuru  juga  mengalami  perubahan yang    diakibatkan  oleh  adanya  musim yang berlaku tersebut. Fenomena upwelling adalah  salah  satu  contohnya dimana  variasi  temperatur dan salinitas yang  ditimbulkannya  menjadi  sangat signifikan.  Fenomena upwelling banyak terjadi  pada  musim  timur  ini  akibatnya konsentrasi karbon laut Indonesia bagian  timur  rata-rata  pada    musim timur  lebih  tinggi  dibandingkan  pada musim barat (Aisyah, 2012).
Selain dari upwelling kemungkinan penyebab  lain  terjadinya  peningkatan produktivitas  perairan  yang  disebabkan oleh  pengaruh  musim  pada  periode musim timur ini, dimana angin dominan bergerak  dari  Timur  ke  Barat  atau  dari Tenggara  ke  Barat  Laut  (Wyrtki,  1961). Aliran angin yang berasal dari Samudera  Pasifik  Barat  Daya  melewati laut  Arafura  dan  serta  wilayah  lainnya di belahan bumi bagian selatan memberikan pengaruh terhadap peningkatan  unsur  hara  dipermukaan sebagai  akibat  dari  proses  pengadukan
vertikal yang  terjadi di  perairan  Arafuru sehingga  konsentrasi  klorofil-a  nya  pun meningkat.
Selain  karena  proses upwelling dan pengadukan oleh angin, pemasukan nutrien  bisa  juga  terjadi  dari  aliran sungai dari daratan. Air sungai membawa  material  organik  sebagai sumber  nutrien  dan  akan  semakin tinggi  waktu  musim  hujan.  Akan  tetapi pengaruh  ini  hanya  pada  daerah  dekat pantai  dan  tidak  menyebar  sampai  laut lepas.
Dari analisa bulanan setiap tahun  dari  tahun  2008-2012,  pola kenaikan  konsentrasi  klorofil-a  terlihat kecenderungan hampir sama yaitu pada dimulai  Juni  –  September,  artinya  nilai konsentrasi klorofil-a baru mulai meninggi  pada  Mei  dan  sudah  tinggi pada  Juni.  Kecuali  pada  2008  dimana konsentrasi  mulai  meninggi  pada  April dan  sudah  tinggi  pada  Mei,  1  bulan lebih  awal.  Sementara  hampir  terjadi pada  semua  tahun  konsentrasi  sudah rendah  kembali  pada  Oktober,  kecuali pada  tahun  2010,  dimana  September sudah cukup rendah (Gambar 3-5).
Sehubungan  dengan  pola  waktu kenaikan  potensi  penangkapan  ikan, yang  akan  dikaitkan  dengan  waktu operasi kamla untuk mencegah/ mengurangi illegal fishing , hasil tersebut bisa  dijadikan  acuan.  Secara  umum pada  lokasi  penelitian,  waktu  yang direkomendasikan  adalah  Juni,  Juli, Agustus dan Desember. Karena kenaikan  konsentrasi  klorofil-a  terjadi pada bulan tersebut dan sama terjadi di semua  tahun  selama  tahun  2008-2012. Tetapi perlu diperhatikan adanya kemungkinan pergeseran awal dan akhir waktu naiknya konsentrasi klorofil-a.  Sebagaimana  terjadi  pada tahun 2008 dimana kenaikan konsentrasi klorofil-a  sudah  terjadi  pada  Mei  dan berakhir lebih cepat sebagaimana terjadi pada  tahun  2010  yaitu  sudah  rendah pada September.

## Gambar 3-5: Grafik Rata-rata Bulanan Tahun 2008-2012
Secara  statistik  bahwa  anomali ini  terjadi  hanya  dalam  1  tahun  selama 5  tahun,  sehingga  secara  umum  waktu yang  direkomendasikan  dapat  digunakan untuk  waktu-waktu  yang  akan  datang. Walaupun dapat digunakan utuk prediksi  tahun  berikutnya,  akan  tetapi faktor-faktor yang mempengaruhi adanya  anomali  tersebut  harus  terus dipelajari. Secara umum perairan Indonesia  dipengaruhi  oleh  fenomena global yaitu El Nino, Indian Ocean Dipole (IOD) dan Arlindo. Secara khusus lokasi penelitian  juga  akan  dipengaruhi  oleh faktor-faktor secara lokal.

## 3.3 Konsentrasi    Klorofil-a    dalam Zonasi Penelitian
Pada sub bab sebelumnya dibahas  mengenai  analisa  pola  waktu untuk  mengetahui  waktu  terjadinya peningkatan  konsentrasi  klorofil-a  dan diduga  memiliki  potensi  penangkapan ikan  yang  potensial.  Waktu  terjadinya kenaikan konsentrasi klorofil-a ini dijadikan  salah  satu  referensi  dalam merencanakan  operasi  keamanan.  Akan tetapi  analisis  tersebut  berlaku  untuk seluruh  wilayah  area  penelitian.  Untuk mengoptimalkan operasi keamanan diperlukan informasi daerah yang potensial  dan  tidak  potensial,  karena
kenaikan konsentrasi tidak terjadi merata  di  seluruh  wilayah  penelitian. Untuk  itu  diperlukan  informasi  apakah pada daerah yang berbeda memiliki pola kenaikan konsentrasi klorofil yang sama.  Kalau  terjadi  perbedaan  waktu kenaikan konsentrasi klorofil-a, penentuan waktu  operasi  bisa  saja  berbeda  antar daerah  tersebut,  sehingga  optimalisasi bisa dilakukan.
Untuk mengetahui variasi konsentrasi  klorofil-a  secara  spasial, masih  diperlukan analisa  lanjutan. Untuk  mengetahui  karakter  sebaran konsentrasi  klorofil-a  bulanan  di  area penelitian  pada  unit  area  yang  berbeda maka area penelitian dibagi dalam zona- zona  pengamatan  dan  penghitungan seperti  pada  Gambar  3-6.  Pembagian zona tersebut bertujuan untuk mengetahui  perbedaan  pola  kenaikan klorofil-a antar  zona yang berbeda. Jika diantara zona tersebut ada yang mempunyai  pola  yang  berbeda  dengan zona  lainnya  maka  tindakan/penanganan di  zona  tersebut  juga  idealnya  harus berbeda  dengan zona lainnya, misalnya dalam  hal  penetapan  jadwal/waktu operasi di  dalam  aplikasi  informasi  pola ini  sebagai  informasi  pendukung  dalam rangka  pembuatan perencanaaan operasi kamla.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Kon se nt ra si Kl or o fil -a (mg /m 3 ) Bulan 2008 2009 2010 2011 2012

## Gambar
Gambar 3-7: Grafik Konsentrasi Klorofil
Zona  penelitian  dibagi  dalam  7 (tujuh) zona yang mewakili  seluruh area penelitian  di  Perairan  Arafuru  dimana pada  area-area  tersebut  dimungkinkan terjadinya gangguan keamanan.
Penelitian  ini  tidak  membahas  perairan dekat  pantai  sehingga  zona dibuat jauh dari pantai, karena bertujuan untuk meneliti daerah
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 0 1 2 Kons en tr a si Kl o ro fil -a Zona 1 Zona 2 Zona7
Gambar 3-6: Pembagian Zona pada Area Penelitian
Grafik Konsentrasi Klorofil-a bulanan rata-rata selama 5 tahun (2008
Zona  penelitian  dibagi  dalam  7 (tujuh) zona yang mewakili  seluruh area
Perairan  Arafuru  dimana area  tersebut  dimungkinkan terjadinya gangguan keamanan.
Penelitian  ini  tidak  membahas  perairan dekat  pantai  sehingga  zona-zona  yang dibuat jauh dari pantai, karena bertujuan untuk meneliti daerah-daerah
yang  rawan  gangguan  keamanan  dan letaknya  relatif  jauh  dari  pangkalan kapal  patrol  kemanan.
perairan  dekat  pantai  banyak  didominasi pengaruh  daratan  atau  pesisir  sehingga sangat  dimungkinkan  terjadinya  over estimasi algoritma untuk estimasi konsentrasi klorofil dalam penghitungan nya (Tan, et al. 2008).
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Bulan Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Zona 6 PAPUA P.P ARU P.P  KAI ...... (Gathot Winarso dan Eko Kurniawan)
rata selama 5 tahun (2008-2012)
n  keamanan  dan jauh  dari  pangkalan kapal  patrol  kemanan.  Selain  itu  juga, perairan  dekat  pantai  banyak  didominasi pengaruh  daratan  atau  pesisir  sehingga sangat  dimungkinkan  terjadinya  over estimasi algoritma untuk estimasi dalam penghitungan-
zona 1 zona 2 zona 3 zona 4 zona 5 zona 6 zona 7 Zona 4
Dari  hasil  pengolahan  citra  5 (lima)  tahun  pada  7  (tujuh)    zona  yang mewakili sepanjang area penelitian dapat  diketahui  bahwa  secara  umum nilai  sebaran  konsentrasi  klorofil-a  dari zona  1  –  zona  7  rata-ratanya  bervariasi antara  0.096  –  0.976  mg/m³,  kenaikan konsentrasi  klorofil-a  selama  setahun terjadi  pada  Mei-Oktober  dan  rata-rata tinggi  pada  Juni,  Juli  dan  Agustus, yaitu  berkisar  antara  0.339  –  0.976 mg/m³,  sebagaimana  disajikan  dalam Gambar 3-7.
Pola kenaikan konsentrasi klorofil- a  per  zona,  dari  zona  1  sampai  zona  7 sedikit  berbeda.  Pada  zona  1  dan  2 kecenderungan kenaikan nilai konsentrasi rata-ratanya  terjadi  pada  April  dan rendah  mulai  Oktober  atau  pergerakan kenaikan  konsentrasinya  terjadi  lebih cepat daripada zona lainnya (zona 3 – 7) yang  kenaikannya  baru  dimulai  pada Mei.  Dalam  implementasinya,  hal  ini dapat
menjadi acuan dalam
merencanakan  operasi  keamanan  laut pada waktu yang secara umum bersamaan  tetapi  secara  khusus  masih ada  perbedaan  di  zona-zona  tertentu misalnya  di  zona  1  dan  2  yang  berbeda dengan  zona  4  sampai  zona  7.  Dimana zona  1  dan  2  kenaikan  konsentrasinya lebih  awal  dan  turunnya  lebih  cepat dibandingkan  dengan  zona  3  sampai zona  7,  sehingga  pada  zona  yang mempunyai  karakter  berbeda  tersebut perlu  perlakuan  atau  langkah  yang berbeda pula dalam membuat perencanaaan operasinya.

## 4 KESIMPULAN DAN SARAN
Analisa konsentrasi klorofil-a
rata-rata  bulanan  dalam  setahun  selama tahun  2008-2012  dapat  menunjukkan waktu-waktu kenaikan konsentrasi klorofil-a  yang  diasumsikan  sebagai waktu tinggi aktifitas penangkapan ikan yang  dapat  memberikan  pertimbangan untuk  melakukan  operasi  keamanan laut.  Pada  seluruh  kawasan  memiliki pola  yang  hampir  sama  secara  umum dan  memiliki  sedikit  perbedaan  pada
area-area tertentu. Jika terjadi perbedaan yang  signifikan  antara  zona  analisa, maka  hasil  analisa  bisa  menunjukkan lokasi-lokasi khusus dengan waktu-waktu yang  disarankan  untuk  melakukan operasi  keamanan  laut.  Untuk  kasus kawasan  ini  memiliki  pola  yang  hampir sama.
Analisa perubahan tahunan menunjukkan  pola  yang  hampir  sama terjadi  pada  tahun  yang  berbeda  antara 2008-2012,  tetapi  ada  perbedaan  pada awal,  tinggi  puncak  dan  akhir,  kadang pada  tahun  tertentu  lebih  cepat  dan sebaliknya. Untuk mengurangi kesalahan perencanaan disarankan untuk menganalisa penyebab terjadinya anomali  pada  tahun-tahun  tersebut. Sehingga  informasi  adanya  fenomena yang mempengaruhi bisa menjadi pertimbangan dalam perencanaan operasi keamanan laut.

## DAFTAR RUJUKAN
Aisyah,  Siti,  2012. Perairan  Indonesia . http://aisyahuda.blogspot.com/, di akses tanggal 12 Oktober 2013.
Behrenfeld,  M.  J.  and  P.  G.  Falkowski,
1997. Photosynthetic Rates Derived from Satellite-Based Chlorophyll Concentration , Limnol.
Oceanogr, 42, 1–20. Edy, I, 2009. Pengenalan Operasi Kamla, Diktat Pelajaran Diklapa
KOBANGDIKAL TNI-AL Surabaya.
Darecki  M,    and  Stramski  D.,  2004. An evaluation of MODIS and SeaWiFS bio-optical  algorithms  in  the  Baltic Sea ,  Remote  Sens  Environ  89: 326–350.doi:10.1016/  j.rse.2003. 10.012.
Food and Agriculture Organization, 2001. International  Plan  of  Action to  Prevent,  Deter  and  Eliminate
Illegal, Unreported
and
Unregulated  Fishing .  FAO  United Nations, Rome.
Gomes, F.,  Montecinos, A., Hormazabal,
S.,  Yuras,  G.,  Cubillos,  L.,  and  P. Chavez,  F.P.,  2008. Connecting Fish  Abundance  with  Remote
Sensing  of  Chlorophyll  in  Eastern Boundary Upwelling Systems , Proceeding of the National
Academy  of  Science  of  the  United State of America.
Gordon,  H.  R.  and  Kenneth  J.  Voss,
1999. MODIS  Normalized  Water- Leaving Radiance, Algorithm Theoretical Basis Document . Departement  of  Physics  Univesity of Miami.
O’Reilly,  J.  E.,  S.  Maritorena,  D.  Siegel, M.  C.  O’brien,  D.  Toole,  B.  G. Mitchell,  M.  Kahru,  F.  P.  Chavez, P.  Strutton,  G.  Cota,  S.  B. Hooker,  C.  R.  McClain,  K.  L.
Carder, F. Muller-Karger, L.
Harding, A. Magnuson, D.
Phinney, G. F. Moore, J. Aiken, K.
R.  Arrigo,  R.  Letelier,  and  M.
Culver, 2000. Ocean Color Chlorophyll-A Algorithms for SeaWiFS,  OC2 and  OC4,  in SeaWiFS  Postlaunch  Calibration and  Validation  Analyses:  Part  3 , SeaWiFS  Postlaunch  Tech.  Rep. Ser.,  vol.  11,version  4,  edited  by S.  B.  Hooker and  E.  R.  Firestone, pp.  9  –  23,  NASA  Goddard  Space Flight Cent., Greenbelt, Md.
Mukhtar,  2014. Kerugian  Negara  di Perairan  Laut  Aru  dan  Laut Arafura . http://www.kkp.go.id/
index.php/arsip/c/10347/Kerugi an-Negara-di-Perairan-Laut-Aru- dan-Laut-Arafura/?category_id= diakses Tangal 7 Januari 2014.
Putriningsih, A.G.A., 2011. Estimation of Fish  Production  around  Indonesia Archipelago  using  Satellite  Data ,
Master Thesis  on  Master Program on Environmental Science of Udayana  Uiversity  Postgraduate Program.
Rahardjo,  Priyanto,  2013. Analisa  Nilai
Kerugian  Akibat  Illegal  Fishing  di
Laut  Arafura  Tahun  2001-2013 ,
Tulisan dalam Workshop on parameters  and  Indication  of Habitats  to  be  Expressed  in  Map of Trawl Fishing Gear Management in  Arafura  Sea,  Ditjen  Perikanan Tangkap KKP dan FAO, Bogor 19- 22 Maret 2013.
Tan,  C.K.,  Ishizaka,  J.,  Matsumura,  S., Yusoff,  F.M.  and  Mohamed,  M.I., 2006. Seasonal Variability of
Seawifs  Chlorophyll  a  in  the
Malaccastraits in Relation to Asian Monsoon ,  Cont.  Shelf  Res.,  26,
168–178.
Vantrepotte,  V.  and  Melin,  F.,  2009.
Temporal  variability  of  10-year global  SeaWiFS  Time-serries  of Phytoplnakton Chlorophyll a
Concentration ,  ICES  Journal  of Marine Science, 66 1547-1556.
Winarso, G., Hosotani, K. dan Kikukawa, H., 2006. Chlorophyll a Distribution Deduced From MODIS Ocean Color Data and its Characteristics around Hyuganada, Vol. 55, Mem. Fac.Fish.Kagoshima University.
Winarso, G., Purwanto, A. D. and Hartuti,
M.,  2013. Performance  of  Modis Standard (OC_3) Chlorophyll-A Algorithm  in  Indonesia  Case-1 Waters , Proceeding of Asian Conference  of  Remote  Sensing.
Asian Asian Association of Remote
Sensing  2013. Bali Indonesia.
Wyrtki, C., 1961. Naga Report Volume 2,
Scientific Result of marine Investigation  of  the  South  China Sea  and  the  Gulf  of  Thailand 1959-1961 ,  The  University  of California.
Zagaglia,  C.R.,  Lorenzzetti,  J.A.,  Stech,
J.L.,  2004. Remote  Sensing  Data and  Longline  Catches  of  Yellowﬁn Tuna  (Thunnus  albacores)  in  the Equatorial  Atlantic ,  Remote  Sens. Environ. 93, 267–281.