Tersedia  online  di:  http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkpt
DINAMIKA  POPULASI  IKAN  TUNA  ALBAKORA  ( Thunnus  alalunga Bonnaterre, 1788)  YANG  DIDARATKAN  DI  PELABUHAN  PERIKANAN  NUSANTARA  (PPN)  PRIGI KABUPATEN  TRENGGALEK,  JAWA  TIMUR
FISH  POPULATION  DYNAMIC  OF  ALBACORE  TUNA  (Thunnus  alalunga Bonnaterre,  1788)  LANDED  IN  PRIGI  ARCHIPELAGO  FISHING  PORT  TRENGGALEK

## REGENCY, EAST  JAVA
Tri  Djoko  Lelono # ,  Gatut  Bintoro,  dan  Didik  Rudianto
Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya, Malang
Jalan Veteran, Ketawanggede,  Lowokwaru, Ketawanggede, Kec. Lowokwaru, Kota Malang,  Jawa Timur 65145
E-mail: t.djoko@ub.ac.id
(Diterima: 18 Desember 2018; Diterima setelah perbaikan: 16 Januari 2019; Disetujui: 16 Januari 2019)

## ABSTRAK
Tuna albakora ( Thunnus alalunga ) merupakan salah satu jenis tuna yang ditemukan di perairan Indonesia. Penelitian terhadap aspek dinamika popukasi tuna albakora masih jarang dan perlu dilakukan pengkajian dalam upaya pengendalian stok. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan panjang berat dan  aspek  dinamika  populasi  yang  meliputi pendugaan  kelompok  umur,  parameter  pertumbuhan  (L”,  K, dan to), laju mortalitas, laju eksploitasi, rekrutmen, analisa yield per recruit (Y/R) dan biomassa per recruit (B/R) pada ikan tuna albakora (T. alalunga) . Penelitian dilaksanakan di Pelabuhan Perikanan Nusantara (PPN) Prigi,  Kabupaten  Trenggalek,  Jawa  Timur  pada  bulan  Agustus-Desember  2016.  Metode  yang  digunakan adalah  metode  deskriptif  analitik  dengan  2.702  sampel  ikan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa pertumbuhan  ikan  bersifat  allometri  negatif  dengan  nilai  b<3.  Parameter  pertumbuhan  Von  Bertalanffy didapatkan hasil L” = 118,3 cm FL dan K = 0,51/year. Nilai to diketahui dengan menggunakan persamaan Pauly (1984) dihasilkan to = -0,219 tahun. Nilai Lc dan Lm masing-masing sebesar 101,61 cm FL dan 90 cm FL.  Nilai  laju  mortalitas  total  (Z)  tuna  albakora  =  1,81,  laju  mortalitas  alami  (M)  =  0,8  laju  mortalitas penangkapan (F)= 1,01, laju eksploitasi (E) = 0,56 atau 56%, nilai yield per recruit (Y/R) = 0,029 per tahun dan biomassa per recruit (B/R) = 0,349 per tahun.
KATA  KUNCI: Hubungan  panjang  berat;  Ukuran  pertamana  kali  tertagkap  (Lc);  Ukuran pertama  kali  matang  gonad  (Lm);  Parameter  V on  Bertalanffy  growth

## ABSTRACT
Albacore  tuna  ( Thunnus  alalunga )  is  one  of  tuna  species  found  in  Indonesia.  Research  on  population dynamics aspects of albacore tuna is rarely done and need to be conducted in the effort of stock control. The  purpose  of  this  research  is  to  identify  length  weight  relationship  and  the  aspects  of  population dynamics including of age groups estimation, growth parameters (L”, K, and to), mortality rate, exploitation rate, recruitment, yield per recruit (Y / R) and biomass per recruit (B / R) of albacore tuna (T. alalunga). The research was conducted at Prigi Archipelago Fishing Port, Trenggalek Regency, East Java during August to December 2016. The research used analytical descriptive method with 2,702 fish sample. Results showed that fish growth was negative allometric with b<3. Von Bertalanffy growth parameters analysis gave result L” = 118.3 cm FL and K = 0,51 / year. The value to was calculated by using the Pauly equation (1984) which generated to = -0.219 year. The values of Lc and Lm were 101.61 cm FL and 90 cm  FL respectively. Total
Dinamika  Populasi  Ikan  Tuna  Albakora  ( Thunnus  alalunga Bonnaterre,  1788).....    (Tri  Djoko  Lelono)
mortality (Z) of tuna albakora = 1.81, natural mortality (M) = 0.8 fishing mortality (F) = 1.01, exploitation rate (E) = 0.56 or 56%, yield per recruit (Y / R) = 0.029 per year and biomass per recruit (B / R) = 0.349 per year.
KEYWORDS: length  weight  relationship;  lenght  Capture  (Lc);  Lenght  maturite  (Lm);  Von Bertalanffy  growth  parameters

## PENDAHULUAN
Tuna adalah predator laut pada posisi paling tnggi di  laut  dan  berperan  penting  dalam  memainkan ekosistem  laut.Terdapat  tujuh  spesies  tuna  yang penting bagi ekonomi internasional antara lain tuna albakora    ( T.  alalunga ),    tuna  mata  besar  ( T.  obesus ), tuna  sirip  biru  Atlantik  ( T.  thynnus ),  tuna  sirip  biru Pacifik  ( T.  orientalis ),  tuna    sirip  biru  selatan  ( T. maccoyii ), tuna sirip kuning ( T. albacares ) dan cakalang ( Katsuwonus pelamis ).  Sedangkan untuk Albacore tuna (Thunnus alalunga ) adalah ikan yang sangat bermigrasi yang  ditemukan  di  perairan  tropis  dan  subtropis disetiap  cekungan  yang  ada  di  laut  (Arrizabalaga et al ., 2015; Collette dan Nauen, 1983).Thunnus alalunga (Bonnaterre,  1788)  (Teleostei:  Scombridae)  memiliki sifat  distribusi  migrasinya  di  seluruh  daerah  tropis dan  subtropis  dari  semua  samudera,  termasuk  Laut Mediterania  (Collette  dan  Nauen,  1983).  Spesies  ini merupakanpemangsa tingkat atas, dan pola makannya bervariasi menurut ukuran dan ketersediaan yang di mangsa, misal . pilchard , ikan teri, mackerel, cumi dan krustasea (Consoli et al ., 2008).  Namun Populasi ikan tuna  ini  di  perairan  laut  pengelolaan  berbeda  dan sebagai stok terpisah, hal ini dibuktikan berdasarkan pemisahan geografis, lokasi daerah penangkapan dan musim pemijahan yang berbeda (Alonso et al ., 2005; Joseph,  2003).  Lebih  lanyut    Albaina et  al .,  2013) menyatakan bawah ikan tuna dalam siklus hidupnya bermigrasi  yang  sangat  jauh,  sertapenyebaran  yang sangat luas, ada di Samudra Atlantik, India dan Pasifik. Ada  populasi Thunnus  maccoyii yang  mendiami    di laut  selatan,  dan  biasanya  terdapat  satu  atau  dua populasi tuna tropis dan subtropis di seluruh samudra, kecuali  untuk  albacore  yang  memiliki  3  populasi  di Atlantik.  Berdasarkan  sifat  migrasi  yang  luas    maka dalam pengelolaan perikanan tuna terdapat organsasi yang  dikenal tuna  Regional  Fisheries  Management Organization    (tRFMO) dengan  tujuan  tujuan  utama menjaga  produktivitas  setiap stok  secara  maksimal, meskipun  dalam  beberapa  tahun  terakhir  telah  ada upaya  menuju  pelaksanaan  Pendekatan  Ekosistem untuk  Manajemen  Perikanan  (EAFM)  (Arrizabalaga Haritz et, al 2015).
Tingginya tingkat eksploitasi populasi tuna selama 20 tahun terakhir telah menyebabkan  keprihatinan yang luas atas status populasi tuna (Sibert et al., 2006). Tuna  adalah  hewan  yang  sangat  mobile  yang
diklasifikasikan  sebagai sangat  bermigrasi di  bawah hukum  internasional.  Mereka  biasanya  menempati seluruh  wilayah  samudera,  tetapi  populasi  mereka tidak terdistribusi secara seragam dan juga tidak ada seragam  perikanan  tuna  dalam  ruang  dan  waktu. Pergerakan pada semua skala dimediasi oleh kondisi lingkungan. Oleh karena itu, model populasi tuna harus termasukpopulasi temporal dan dinamika spasial, dan dinamika ketergantungan pada lingkungan memaksa untuk aplikasi untuk manajemen perikanan (Sibert dan Hampton, 2003).
Dinamika populasi ikan merupakan kelanjutan dari biologi  perikanan  yang  mempelajari  pergerakan (perubahan  –  parubahan  dasar  yang  terjadi  dalam populasi seperti kecepatan mortalitas, rekruitmen dan pertumbuhan) serta menerapkan prinsip pengelolaan sumberdaya perikanan yang rasional umumnya bersifat kuantitatif sehingga ketepatan data yang digunakan untuk  penelitian  sangat  berpengaruh  dalam menghasilkan suatu kesimpulan. Salah satu kegiatan pemanfaatan  sumberdaya  ikan  yaaitu  dengan melakukan penangkapan ikan yang bersifat dapat pulih kembali ( recovery ), tanpa adanya dampak yang dapat merugikan untuk keseimbangan alam pada waktu yang akan  datang.  Dengan  penelitian  yang  membahas tentang biologi ikan, dinamika populasi ikan serta pola rekruitmen  maka  akan  dapat  mengetahui  tingkat eksploitasi  dan  pengelolaan  sumberdaya  perikanan, yang  pada  akhirnya  nanti  dapat  mengklasifikasikan status pengelolaan stok tersebut. Sehingga tindakann terhadap status pengusahaan sumberdaya perikanan tersebut sesuai dengan sasaran yang diinginkan.

## BAHAN  DAN  METODE
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  hasil tangkapan  yang  didaratkan  di  Pelabuhan  Perikanan Nusantara  (PPN)  Prigi,  Kabupaten  Trenggalek,  Jawa Timur  pada  bulan  Juli-Desember  2016  .Data  primer yang diambil dalam penelitian ini adalah data panjang cagak ( Fork Length ) dan berattubuh dari sampel ikan tuna albakora sebanyak 2.702 ekor yang tertangkap pada alat tangkap pancing tondadi Pelabuhan Perikanan Nusantara Prigi, Kabupaten Trenggalek.

## Analisis  Data
Analisis  menggunakan  software  aplikasi  FISAT  II (FAO  ICLARM  ASSESMENT  TOOLS)  (Goyalino et  al
2005) sedangkn untuk menganalisis data  yang lainnya dan  pengoreksian  data  yang  diperoleh  dilakukan dengan  menggunakan  software  Microsoft Excel.Analisis hubungan panjang berat, panjang ikan dikonversikan  kedalam  berat  dengan  menggunakan fungsi berpangkat (Pauly,1983) yaitu:
Keterangan : W : berat tubuh ikan (gram) ; L : Panjang tubuh ikan (cm) ; a dan b = Konstanta
Uji t dilakukan terhadap nilai b untuk mengetahui apakah nilai b sama dengan 3 (pola pertumbuhan iso- metric)  atau  tidak  sama  dengan  3  (pertumbuhan allometrik). Uji t menggunakan rumus menurut Effendi tahun 2002 sebagai berikut:
Keterangan: t : t hitung b : konstanta Sb : Standart deviasi Kemudian nilai t hitung akan dibandingkan dengan nilai  t  tabel  dengan  selang  kepercayaan  95%.  Jika  t hitung < t tabel maka terima hipotesis nol sedangkan jika t hitung > t tabel maka tolah hipotesis nol. Dari uji t hipotesis adalah sebagai berikut:
H0 : b = 3, hubungan panjang dengan berat adalah isometric
H1 : b ‘“ 3, hubungan panjang dengan berat adalah allometris

## a.  Kelompok  umur
Pendugaan kelompok umur (kohort) menggunakan metode Bhattacharya pada program aplikasi FISAT  II. Pada  masing-masing  waktu  pengambilan  sampel, dilakukan plot data dengan menentukan titik tertinggi dan titik terendah pada data yang ditampilkan yang memungkinkan  merupakan  kohort.  Kemudian menganalisis nilai R², standart deviasi dan mean yang ada pada hasil plot data.

## b.  Pertumbuhan
Pendugaan  parameter  pertumbuhan  dilakukan dengan  menggunakan  rumus  pertumbuhan  Von Bertalanffy (Sparre & Venema, 1996) sebagai berikut:
dari persamaan pertumbuhan von Bertalanffy, maka rumus dapat dimanipulasi menjadi:
sebab  K  dan  L”  adalah  konstanta,  a  dan  juga  b menjadi konstanta jika ∆ t adalah sebuah konstanta. Parameter pertumbuhan k dan L” berasal dari:
Selanjutnya untuk menentukan t o digunakan rumus Pauly (1983), yaitu:
Dimana: L”   : Panjang asimptot ikan (cm) K    : Koefisien laju pertumbuhan (tahun) t o : Umur teoritis ikan pada saat panjang sama dengan nol (tahun)

## c.  Pendugaan  Mortalitas
Menurut Pauly (1983), kematian alami pada ikan uga  dipengruhi  oleh  suhu  lingkungan.  Berbagai keterkaitan  dapat  dilihat  dari  data  pertumbuhan panjang dengan regresi berganda.
Keterangan: M = Laju mortalitas alami (tahun) L” = Panjang asimptot ikan (cm)
K  = Koefisien pertumbuhan
T  = Suhu rata – rata permukaan (°C)
Menurut  Sparre  &  Venema  (1996),  informasi mengenai laju kematian adalah sangat penting dalam menganalisis  dinamika  suatu  populasi  yang dieksploitasikan  dan  besarnya  stok.  Laju  kematian dapat diduga dengan menggunakan persamaan yang dikemukakan oleh Beverton dan Holt. Mortalitas to- tal dapat diduga dengan rata – rata panjang (L) hasil tangkapan  suatu  populasi  ikan,  dengan  persamaan sebagai berikut:
b L . a W = Sb b 3 t − = ( ) t0) k(t e 1 L Lt − − − ∞ =
( ) b 1 L − ∞ = ∂ b ln Δt 1 k − = b 1 a L − = ∞ k) (Log 1,038 ) L (Log 0,2752 0,3922 ) t ( Log 0 − ∞ − − = − T log 0,4634 + K log 0,6543 + L log 0,279 - 0,0066 - = M Log ∞
Dimana : Z   : Laju mortalitas alami K   : Koefisien laju pertumbuhan L” : Panjang asimptot ikan (cm) L : Panjang rata –rata ikan yang tertangkap
L 1 = Batas terkecil ikan yang tertangkap
Menurut  Pauly  (1983),  untuk  menghitung  laju tingkat  eksploitasi (eksploitation  ratio) digunakan rumus sebagai berikut :
Dimana : E  :  laju  tingkat  eksploitasi (exploitation  rate)
F  :  mortalitas  penangkapan (fishing  mortality)
M : mortalitas alamiah (natural mortality)
Z  :  mortalitas  total (total  mortality)

## d.  Rekrutmen
Penentuan  pola  rekrutmen  dikerjakan menggunakan  program  aplikasi  FISAT  II.  Pola  ini ditentukan  dengan  menggunakan  data  frekuensi panjang  yang  telah  ditetapkan.  Untuk  memperoleh plot pola rekrutmen berdasarkan waktu dibutuhkan parameter-parameter pertumbuhan yang sebelumnya telah diperoleh dari model von Bertalanffy dan Gulland Holt.  Nilai  L”,  K  dan  t0  merupakan  nilai  input  yang digunakan  dalam  pengerjaan  penentuan  pola rekrutmen pada program aplikasi FISAT II.
e.  Yield  perRecruit dan Biomass  perRecruit
Pendugaan Y/R dan B/R dapat dilakukan dengan pro- gram FISAT II dengan mengklik asses – Beverton dan Holt  Y/R  analysis  – knife  edge .  Sehinga  didapatkan gambar Y/R dan B/R dengan memasukan nilai M/K maka didapatkan gambar yang sesuai dengan penelitian yang kita lakukan, dalam gambar tersebut terdapat warna- warna, yang pada setiap warna menunjukkan nilai yang berbeda-beda.

## HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## Hubungan  Panjang  dan  Berat
Berdasarkan gambar 1diketahui bahw selama bulan Juli-November  2016  tuna  albakora  memiliki  sifat pertumbuhan alometrik negatif dan memiliki karena
nilai b < 3. Hal ini diduga dipengaruhi oleh daerah penangkapan  (rumpon)  yang  berbeda  dan memungkinkan  memiliki  kondisi  perairan  seperti kelimpahan makanan dan suhu yang berbeda. Selama penelitian,  pengamatan  suhu  melalui  Ocean  Colour (2016) didapatkan hasil pada bulan Juli 29,18°C, Agustus 28,44°C,  September  28,23°C,  Oktober  28,90°C  dan November 29,75°C. Nilai b dipengaruhi oleh perilaku ikan, misalnya aktif berenang (kebanyakan ikan pelagis) , lokasi daeaah penangkapan i energi untuk pergerakan dan  pertumbuhan.  Kemungkinan  adanya  populasi albakora  yang  berbeda  secara  genetis  di  Samudera Hindia,  konsep  metapopulasi  didefinisikan  sebagai suatu  populasi  lokal  yang  memiliki  habitat  berbeda namun terhubung satu sama lain dengan migrasi untuk tujuan pemijahan dan makan (Dhurmeea et al., 2016).
Aspek  Dinamika  Populasi

## a.  Pendugaan  Kelompok  Umur
Stok terdiri dari individu-individu dari kohort yang berbeda dan akibatnya usia dan ukuran juga berbeda. Hal tersebut sering digunakan dalam menganalisis dan memproyeksikan  stok  untuk ditangkap  pada  tahun- tahun mendatang, dengan mengikuti evolusi kohort yang berbeda. Sebuah kohort atau kelas tahunan atau satu generasi adalah sekelompok individu yang lahir di  musim  pemijahan  yang  sama  (Cadima,  2003). Berdasarkan hasil analisis batacharya dalam pemisahan klas panjang (gambar 2) hasil tangkap berdasarkan hasil analisis menunjukkan ada yanng satu kohort atau lebih dari satu kohort.
Menurut  Sparre  &  Venema  (1996),  banyak  ikan tropis  yang  memijah  paling  tidak  dua  kali  dalam setahun dan sering dalam masa yang panjang. Karena ada perubahan angin secara periodik (angin muson) dan  pergantian  kondisi  oseanografi (up  welling) dibanyak daerah tropis, suatu tingkat gejala musiman tertentu  masih  dapat  ditemui.  Gejala  musiman  ini dapat terlihat pada pola pemijahan dan pertumbuhan jenis ikan tropis walaupun kurang jelas dan lebih sulit dibandingkan  dengan  ikan  iklim  sedang.  Perbedaan musiman ini memungkinkan pula untuk menentukan adanya berbagai kohort (sering dua kohort pertahun) pada  ikan  tropis  melalui  analisis  contoh  frekuensi panjang.

## b.  Parameter  Pertumbuhan
Parameter pertumbuhan Von Bertalanffy (L” dan K) didapatkan  dari  hasil  pengolahan  data  sebaran frekuensi  panjang  melalui  FISAT II  yaitu  L”  =  118,3 cm    FL  dan  K  =  0,51/year.  Kemudian  nilai  t o dapat diketahui  dengan  menggunakan  persamaan  Pauly (1984) yaitu log (-t o ) = -0,3922-0,2752 log (L”)-1,038 log (K)  sehingga  dihasilkan  nilai  t o sebesar  -0,219.
Δt) * (-k exp = b 1 L L L L Z − − ∞ = M F F E + = F M Z + =
Gambar 1. Hubungan panjang dan berat tuna albakora bulan Juli - Desember 2016.
Figure 1. Relationship between the length and weight of albakora tuna in July - desember 2016.
Gambar 2. Kelompok umur (kohort) tuna albakora. Figure 2. Age group (cohort) of albacora tuna.
Dinamika  Populasi  Ikan  Tuna  Albakora  ( Thunnus  alalunga Bonnaterre,  1788).....    (Tri  Djoko  Lelono)
Setelah nilai L”, K dan t o diketahui, maka didapatkan persamaan pertumbuhan panjang Von Bertalanffy untuk tuna albakora adalah L t = 118,3 (1-exp(-0,51(t+0,219)) (Gambar 3). Model pertembuhan ikan merupakan satu salah komponen yang  dalam penilaian stok populasi ikan dan pertumbuhan memiliki nilai variasi yang kecil namun  dapat  memiliki  dampak  yang  signifikan terhadap  hasil  analisis  populasi  pada  saat  penting ketika tidak jelas apakah stok ikan yang ditargetkan oleh perikanan berbeda-beda dan untuk memperoleh titik  referensi  untuk  manajemen  berkelanjutan (Beverton  dan  Holt,  1957;  ICCAT,  2013)    Model pertumbuhan  von  Bertalanffy  pada  ikan  tuna  yang tertanfkap di Laut Aegea dan Ionia n adalah: L” = 94 , 7 cm, FL, K = 0, 258, t0 =  -1, 354 tahun Hubungan panjan berat antara jenis kelamin tidak berbeda  model pertumbuhan  allometrik    W=5,312  X  10  -5  L  2,74 (Megalofonou,2000) sedangkan hasil penelitian ostics (2016) terhadap albacore di Atlantik Utara L” = 120,2 cm, FL, K = 0, 21, t0 =  -1,62  tahun. Menurut Kolody et al. (2015), ada tiga sumber data langsung yang dapat
digunakan  untuk  memperkirakan  persamaan pertumbuhan antara lain: (1) Distribusi frekuensi Catch length (CL)  (2)Peningkatan  pertumbuhan  dari pelepasan tanda (tag) dan  Penangkapan Kembali (3) Perkiraan usia dari struktur kapur/ kalsifikasi (bagian keras. Sendangkan Sampling berbasis panjang dapat menyebabkan  bias  dalam  estimasi  parameter pertumbuhan (Piner et al ., 2016; Taylor et al ., 2005; Schueller et al ., 2014).
Bertambahnya  ukuran  ikan  seiring  dengan bertambahnya  usia,    maka  dibuatlah  model pertumbuhan ikan yang merupakan komponen kunci dari sebagian  model penilian stok ikan. Memodelkan pertumbuhan ikan, atau bagaimana ikan bertambah besar  seiring  usia,  adalah  komponen  kunci  dari sebagian  besar  model  penilaian  stok  ikan  (Chris Francis  R.I.C.  2016).  Dan  pengambilan  data  yang diukur harus acak dan pertumbuhan sangat sensentif terhadap kematian (Yi Xu et al ., 2016).
Gambar 3. Kurva pertumbuhan tuna albakora
Figure 3. Albakora tuna growth curve
c. Length  at  First  Capture (Lc)
berdasarkan  perhitungan diperoleh bahwa nilai Lc pada  tuna albakora sebesar  101,61  cm.  FL    Nilai  Lc memberikan  pengaruh  terhadap  nilai length  at  first mature (Lm)  atau  ukuran  ikan  pertama  kali  matang gonad. Lm  total tuna albakora diketahui dari jurnal yaitu menurut Chen et al. (2005) adalah 90 cm. Diduga albakora yang  tertangkap  mayoritas  sudah  matang gonad sehingga dapat ditarik kesimpulan jika kondisi stok masih terjaga/ baik. Akan tetapi dugaan ini belum kuat  karena  tidak  dilakukan  pengukuran  Lm  secara langsung  saat  penelitian.Panjang  ikan  pertama  kali tertangkap lebih besar dari panjang ikan matang go- nad (Lc>Lm) maka tuna albakora dapat dikatakan sudah layak untuk ditangkap.

## d.  Mortalitas  dan  Laju  Eksplotasi
Faktor  utama  yang  mempengaruhi  peningkatan stok adalah pertumbuhan dan rekrutmen, sedangkan yang mempengaruhi penurunan stok adalah mortalitas alami dan penangkapan. Dengan demikian data dan informasi  mengenai  pertumbuhan,  rekrutmen,  dan mortalitas  dari  stok  ikan  adalah  faktor  utama  yang harus  diketahui  untuk  pengelolaan  populasi  ikan  di suatu perairan (Sudrajat, 2006).
Gambar 4 menunjukkan nilai laju mortalitas total (Z) tuna albakora sebesar 1,81, laju mortalitas alami (M) sebesar 0,8 serta laju mortalitas penangkapan (F) sebesar 1,01, sehingga diperoleh laju eksploitasi tuna albakorasebesar 0,56 atau 56%. Nilai ini membuktikan bahwa  tekanan  penangkapan  jauh  lebih  tingi dibandingkan  kematian  alami  dikarenakan  nilai mortalitas  penangkapan  lebih  besar  dari  nilai
mortalitas alami (F>M). Selain itu, nilai laju eksploitasi tuna  albakora  lebih  dari  nilai  optimum  sebesar  0,5 atau 50% sehingga kemungkinan tuna albakora yang didaratkan  di  pelabuhan  Perikanan  Nusantara  (PPN) Prigi, Jawa Timur sudah overfishing . Menurut Gulland (1971), untuk menilai apakah suatu stok overfishing
atau  tidak,  pada  asumsi  bahwa  nilai  optimal  dari  E (Eopt) adalah sama dengan 0,5. Penggunaan nilai E = 0,5 untuk rasio eksploitasi itu sendiri dengan asumsi bahwa  hasil  yang  berkelanjutan  dikatakan  optimal ketika F = M.
Gambar 4. Kurva mortalitas tuna albakora.
Figure 4. Albacora tuna mortality curve.

## e.  Rekrutmen
Rekrutmen  dalam  arti  luas  adalah  penambahan individu baru dalam populasi atau tahap siklus hidup dalam populasi (Caley et al., 1996).
Gambar  5.  dapat  diasumsikan  bahwa  jumlah rekrutmen  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Maret  yang merupakan  puncak  masuknya  ikan  ke  area penangkapan.  Diduga  bahwa  tuna  albakorajuga mengalami  rekrutmen  setiap  bulannya  meskipun dengan jumlah yang tidak terlalu besar dan fluktuasi (Gambar 6).
Tahap sejarah hidup albakora di musim panas aus- tral (Oktober sampai Maret) dan musim dingin (April sampai  Agustus)  dan  kemungkinan  migrasi  mereka. Distribusi ini sesuai degan penelitian sebelumnya di Samudera Hindia dan Samudera Pasifik Selatan. Data frekuensi  panjang  albakora  juga  menunjukkan kehadiran ikan berukuran  lebih kecil di selatan 30°S sementara yang lebih besar berada di utara (Dhurmeea et al., 2016).
Gambar 5.  Pola rekrutmen tuna albakora.
Figure 5.    Pattern of albakora tuna recruitment.
Dinamika  Populasi  Ikan  Tuna  Albakora  ( Thunnus  alalunga Bonnaterre,  1788).....    (Tri  Djoko  Lelono)
f.  Analisis Yield  per  Recruit (Y/R)  dan Biomass  per Recruit (B/R)
Perhitungan yield per recrut dan biomassa per recrut dilakukan menggunakan program aplikasi FISAT II yaitu knife-edge .  Program  ini  menggunakan  parameter diantaranya nilai M = 0,8; K = 0,51; Lc = 101.61 cm; L” = 118,3 dan E = 0,56. Rumus perhitungan Y/R dan B/R dimulai dari hasil nilai M/K sebesar 1,57 dan Lc/L”
= 0,86, sehingga didapatkan nilai yield per recrut (Y/R) sebesar 0,029 per tahun. Sedangkan nilai biomassa per recrut (B/R)  sebesar  0,349  per  tahun.  Nilai  Y/R menunjukkan tuna albakorayang masuk ke perairan dan tertangkap oleh nelayan sebesar 2,9%. Sedangkan nilai  biomassa  menunjukkan  biomassa  yang  tersisa dari  tuna  albakora  yang  masuk  ke  perairan  sebesar 34,9%.
Gambar 6. Grafik nilai yield/ recruit dan biomass/ recruit. Figure 6. Graph of yield / recruit and biomass / recruit values.
Gambar 7.  (a) Grafik  Isobar Y/R dan (b) B/R tuna albakora. Figure 7. (a) Isobar Y / R graph and (b) B / R albakora tuna.
Perpotongan  yang  dihasilkan  dari  grafik  Y/R menunjukkan bahwa perikanan tuna albakoramengalami over-exploited dengan adanya titik hitam yang berada pada warna hijau kekuningan yang mendekati    warna  merah,  sehingga  tingkat pemanfaatan  tuna  albakora  di  perairan  Prigi,  Jawa Timur cukup tinggi. Pernyataan ini juga didukung oleh hasil perhitungan nilai laju eksploitasi (E) sebesar 0,56 yang menyatakan bahwa penangkapan cukup tinggi. Pada grafik B/R, titik hitam berada pada warna hijau sehingga menunjukkan stok ikan yang masih banyak karena tingkat pemanfaatan yang cukup tinggi.

## KESIMPUL AN
Hubungan  panjang  berat  tuna  albakora  bersifat allometris negatif karena nilai b<3 yaitu pada bulan Juli  b=2,031,  Agustus  b=2,24,  September  b=2,81, Oktober b=2,56 dan November b=2,89. Parameter pertumbuhan tuna albakora L” = 118,3 cm, K = 0,51 per  tahun,  t o =  -0,219  tahun,  Lc  =  101,6054  cm, dengan mortalitas total (Z) = 1,81, mortalitas alami (M)  =  0,8,  mortalitas  penangkapan  (F)  =  1,01,  laju eksploitasi  (E)  =  0,56  yang  menunjukkan overfish- ing . Nilai Y/R = 0,029 per tahun dan nilai B/R = 0,349 per tahun.

## Ucapan  Terima  Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Jurnal Kelautan dan Perikanan Terapan.

## DAFTAR  PUSTAKA
Albaina,  A.,  Iriondo,  M.,    Velado,  I.,  Laconcha,  U., Zarraonaindia, I.,  Arrizabalaga,  H.,  Pardo, M.A., ...  Estonba,  A.    (2013). Single  nucleotide  polymor- phism  discovery  in  albacore  and  Atlantic  blueûn tuna  provides  insights  into  worldwide    popula- tion    structure .    Anim.  Genet.  44,  678–692. Alonso, C., Arrizabalaga, H., & Restrepo, V.R. (2005). Contribution  of  a  chapter  on  albacore  tuna  for the  revised  ICCAT  field  manual.  Collect .  Vol.  Sci. Pap. ICCAT 58, 1646–1669.
Beverton,  R.J.H.,  &  Holt,  S.J.  (1957) .  On  Dynamics  of Exploited  Fish  Populations .  Chapman  &  Hall,  Lon- don, Facsimile reprint, 1993.
Cadima,  E.  L.  (2003). Fish  Stock  Assessement  Manual . FAO Fisheries Technical Paper. (393). 161p.
Caley,  M.J.,  Carr,  M.  H.,  Hixon,  M.  A.,  Hughes,  T.  P., Jones,  G.  P.,  &  Menge,  B.A.  (1996). Recruitment and  the  Local  Dynamics  of  Open  Marine  Popula- tions .  Annu.  Rev.  Ecol.Syst.  27:477-500.
Chen,  I.,  Pei-Fen,  L.,  &  Wann-Nian,  T.  (2005). Distri- bution  of  Albacore  (Thunnus  alalunga)  in  the  In- dian  Ocean  and  Its  Relation  to  Environmental  Fac- tors .  Fisheries  Oceanography.  14(1):  71-80. Chris  Francis  R.I.C.  (2016). Growth  in  age-structured stock  assessment Fisheries  Research  180  (2016) 77–86.
Collette,  B.  B.,  &  Nauen,  C.E.  (1983). Scrombids  of the  World: an  Annotated  and illustrated  Catalogue. FAO  Species  Catalogue  of  Tunas,  Mackerels,  Bo- nitos,  and  Related  Species  Known  to  Date. (2)125. 137p.
Consoli,  P.,  Romeo,  T.,  Battaglia,  P.,  Castriota,  L., Esposito,  V.,  &  Andaloro,  F.  (2008). Feeding  hab- its  of  the  albacore  tuna  Thunnus  alalunga (Perciformes,  Scombridae)  from  central  Mediter- ranean Sea . Mar. Biol. 155, 113–120.
Dhurmeea  Z.,  Emmanuel,  C., Augustin  E., Assan C., Nikolic,  N., Bourjea,  J., West  W., Appaddo, C.,  Nathalie,  B.C. (2016). Morphometrics  of  al- bacore  tuna  (Thunnus  alalunga)  in  the  Western Indian  Ocean .  Victoria  Mahé  :  CTOI,  (IOTC-2016- WPTmT06-28), 18 p.
Gayanilo., Sparre, P., & Pauly, D. (2005). FISAT II User’s Guide.  Food  and  Agriculture  Organization  of  The United  Nations .  Rome. Gulland,  J.  A.  (1971). The  Fish  Resourouthe  Atlantic Albacore  –  a  Revision  after  the  Reelation  of Otolith  Daily  Ring  Counts .  ICCAT.  60(2):  443-456.
Haritz, A., Dufour, F., Kell, L., Merino, G.,  Ibaibarriaga,
L., Chust, G., Irigoien, X., ... Bonhomeau, S. (2015). Global    habitat  preferences  of  commercially  valu- able tuna . Deep-Sea Research II 113 (2015) 102– 112.
ICCAT. (2013). Report of the 2013 ICCAT North and South  Atlantic  albacore  data  Preparatory  meet- ing. Col. Vol. Sci. Pap. ICCAT 70 (3), 717–829 https:/ /www. iccat.int/Documents/CVSP/CV070 2014/n 3/ CV070030717.pdf
Joseph,  J.  (2003). Managing  fishing  capacity  of  the world  tuna  fleet.  FAO  Fisheries  Cicular .  No.  982.
FAO, Rome, 67 pp.
Kolody, D. S., Paige, E., Richard, M., & Hillary. (2016). Modelling  Growth  in  Tuna  RFMO  Stock  Assess- ment:  Current  Approaches  and  Challenges.  Fish- eries  Research180,  Pages  177-193
Megalofonou  P.  (2000). Age  and growth of Mediter- ranean  albacore Journal  of  Fish  Biology (2000)  57,
700–715 doi:10.1006/jfbi.2000.1345.
Ortiz de Záratea., & Babcock, E.A. (2016). Estimating individual  growth  variability  in  albacore  (Thunnus alalunga)  from  the  North  Atlantic  stock:  Aging  for assessment  purposes .  Fisheries  Research  180 (2016) 54–66.
Schueller,  A.M.,  Williams,  E.H.,  &  Cheshire,  R.T.
(2014). A  proposed,  tested,  and  applied  Adjust- ment  to  account  for  bias  in  growth  parameter estimates  due  to  selectivity .  Fisheries  Research 158 (2014) 26–39
Sibert,  J.,  &  Hampton,  J.  (2003). Mobility  of  tropical tunas  and  the  implications  for  fishery  manage- ment . Mar. Policy  27, 87–95.
Sibert,  J.,  Hampton,  J.,  Kleiber,  P.,  &  Maunder,  M.
(2006). Biomass,  size,  and  trophic  status  of  top predators  in  the  Pacific  Ocean .  Science  ;  314, 1773–177.
Sparre,  P.  E., Ursin  &  Siebren,  C. V.  (1989). Introduc- tion  To  Tropical  Fish  Stock  Assessment :    Part  1  - Manual.  FAO  Fisheries  Technical  Paper  306/1. Rome.
Pauly,  D.  (1983). Some  Simple  Methods  for  the  As- sessment  of  Tropical  Fish  stocks. FAO  Fish.  Tech. Pap. (234): 52p.
Piner, K.R., Lee, H.-H., & Maunder, M.N. (2016). Evalu- ation  of  using  random  at  length  Observations  and an  equilibrium  approximation  of  the  population age  structure  in  ûtting  the  von  Bertalanffy  growth function . Fisheries Research 180 (2016) 128–137 Taylor, N.G., Walters, C.J., & Martell, S.J.D. (2005). A new  likelihood  for  simultaneously  Estimating  von Bertalanffy  growth  parameters,  gear  selectivity, and  natural  and  ûshing  mortality .  Can.  J.  Fish.
Aquat. Sci. 62, 215–223.
Yi  Xu.,  Steven  L.H.,  Teo.,  Kevin,  R.,  Piner,  Kuo-Shu Chen,  R.J.,  &  David  Wells.  (2016). Using  an  ap- proximate  length-conditional  approach  to  esti-
mate  von  Bertalanffy  growth  parameters  of  North Paciûc  albacore  (Thunnus  alalunga) .  Fisheries  Re- search.138-146.