ISSN Cetak         : 2087-9423
ISSN Elektronik : 2620-309X DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.21908
ANALISIS DAERAH PENANGKAPAN IKAN TUNA SIRIP KUNING Thunnus albacares DI PERAIRAN SUMATERA BARAT BERDASARKAN MODEL GAM

## FISHING GROUND ANALYSIS OF YELLOWFIN TUNA Thunnus albacares IN WEST- SUMATERA WATERS BASED ON GAM MODEL
Emma Suri Y. Siregar 1* , Vincentius P. Siregar 2 , dan Syamsul B. Agus 2 1 Departemen Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB, Bogor
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor
* E-mail: emmasuriyantisiregar@gmail.com

## ABSTRACT
The utilization of Generalized Additive Models (GAMs) it is common to predict the fishing ground in Indonesian  sea  territories  with  high  accuracy.  This  research  aims  to  predict  the  fishing  ground  of yellowfin tuna using GAM. The data used in this research is tuna fishing data from logbook of Bungus Ocean  Fishing  Port  and  oceanography  data.  The  analysis  of  fish  abundance  was  expressed  in  the value  of  hook  rate  tuna  longline.  Hook  rate  is the  stock  density index.  In  modeling,  the  dataset was divided into 2 sections: training data used for model formation and evaluation data used to validate predicted results from the model. In this study, 2015 data was used as the training data and data in 2016 was used as the evaluation data. The results showed that, the prediction had generated a total of 14  models  through  GAMs  statistical  approach  based  on  oceanographic  parameters.  Model SST+Salinity+SSH+Chl-a  was  found  the  best  with  the  smallest  AIC  value  of  658.1  and  the  largest deviance value of 56.9%. The deviance value indicated that the GAM equation could explain 56.9% of the  hook  rate  data.  According  to  the  GAM  model,  potential  fishing  ground  in 2016  were  on  Siberut and Sipora Islands.
Keywords : generalized additive model, Indian ocean, remote sensing

## ABSTRAK
Pengunaan Generalized Additive Model (GAM) sudah umum digunakan di beberapa wilayah laut  Indonesia  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik.  Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk memprediksi  daerah  penangkapan  ikan  tuna  sirip  kuning  melalui  pendekatan  statistik Generalized Additive Model (GAM). Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data penangkapan  ikan  tuna  sirip  kuning  yang  didapatkan  dari logbook Pelabuhan  Perikanan Samudera Bungus dan data oseanografi berupa data suhu permukaan laut, klorofil-a, salinitas dan  tinggi  muka  laut.  Analisis  kelimpahan  ikan  dinyatakan  dalam  nilai  laju  pancing  ( hook rate ) tuna longline .  Laju  tangkap  merupakan  indeks  kepadatan  stok.  Didalam  pemodelan, dataset  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu training  data yang  digunakan  untuk  pembentukan model dan evaluation data digunakan untuk memvalidasi hasil prediksi dari pemodelan. Pada penelitian  ini,  data  tahun  2015  digunakan  sebagai training  data dan  data  tahun  2016 digunakan sebagai evaluation data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, sebanyak 14 model prediksi telah dihasilkan melalui pendekatan model GAM berdasarkan parameter oseanografi. Model  variabel  SPL+Salinitas+TML+Chl-a  merupakan  yang  terbaik  dengan  nilai  AIC terkecil  yaitu  sebesar  658,1  dan  nilai  deviance  terbesar  yaitu  56,9%.  Nilai  deviance memberikan  pengertian  model  GAM  tersebut  dapat  menjelaskan  data hook  rate sebesar 56,9%. Berdasarkan model GAM, daerah penangkapan ikan yang potensial pada tahun 2016 terdapat pada perairan Pulau Siberut dan Sipora.
Kata kunci : generalized additive model, samudera Hindia, penginderaan jauh

## I. PENDAHULUAN
Perairan  Sumatera  bagian  barat merupakan  salah  satu  perairan  yang produktif  dibidang  perikanannya.  Aktifitas perikanan tuna longline di Samudera Hindia semakin  meningkat  dalam  mengeksploitasi sumberdaya  tuna  dikarenakan  meningkatnya kebutuhan  manusia.  Berdasarkan  data stastistik  perikanan  Pelabuhan  Perikanan Samudera  (PPS)  Bungus,  jumlah  kapal tuna longline meningkat  dari  tahun  ke  tahun,  hal itu  terlihat  dengan  meningkatnya  jumlah kapal tuna  longline yang  berlabuh  di  PPS Bungus,  dimana  kunjungan  tahun  2012 sebanyak 3.165 kali, 2013 (2.452 kali), 2014 (3.196  kali),  2015  (4.432  kali)  dan  2016 (4.188 kali). Salah satu jenis ikan tuna yang tertangkap  paling  banyak  adalah  ikan  tuna sirip  kuning  ( Thunnus  albacares )  yang merupakan  salah  satu  sumberdaya  ikan unggulan yang terdapat di Provinsi Sumatera Barat dengan produksi tangkapan 580,03 ton pada  tahun  2012,  2013  (676,70  ton),  2014 (1.355,93  ton),  2015  (420,41  ton)  dan  2016 (319,58  ton)  (PPS,  2016).  Ikan  tuna  sirip kuning (Thunnus  albacares) tergolong  ikan pelagis  besar  yang  banyak  ditangkap  oleh nelayan  di  Indonesia.  Ikan  tuna  jenis  ini memiliki nilai ekspor yang tinggi yang dapat menunjang pertumbuhan ekonomi dan devisa bagi Negara (Kantun dan Mallawa, 2015).
Salah  satu  kendala  yang  dihadapi oleh  nelayan-nelayan  yang  menangkap  ikan di  Samudera  Hindia  adalah  keterbatasan pengetahuan  dalam  penentuan  lokasi  pada penangkapan  yang  tepat  atau  menentukan daerah  penangkapan  ikan  yang  potensial. Salah  satu  upaya  untuk  dapat  memperoleh informasi  tentang  potensi  sumberdaya wilayah  pesisir  dan  lautan  dalam  rangka untuk  mengoptimalkan  pengelolaan  wilayah pesisir  dan  lautan  adalah  penggunaan teknologi  pengindraan  jauh  dan  sistem informasi geografis (SIG).
Pendugaan  daerah  penangkapan  ikan dapat dilakukan melalui berbagai pendekatan yang  pada  prinsipnya  berusaha  mencari
keterkaitan dan kesesuaian parameter oseanografi  dengan  keberadaan  gerombolan ikan.  Saitoh  dan  Saitoh  (2008)  memetakan daerah penangkapan ikan sardine di perairan Jepang  menggunakan  multi  sensor  satelit melalui pendekatan sistem informasi geografis.  Sama  halnya  dengan  yang  di- lakukan oleh  Siregar dan Hariyadi (2011) di perairan Selat Bali. Namun demikian, umum- nya  hubungan  antara  kelimpahan  sumber- daya  perikanan  dengan  dinamika  faktor lingkungannya tidak linear sehingga pendekatan  statistik  lebih  berkembang  dan banyak digunakan (Zuur et al., 2009). Sukresno et  al. (2015)  memprediksi sebaran  spasial  tuna  di  Samudera  Hindia menggunakan  rumus  pendekatan  statistik polinomial  regresi  berdasarkan  parameter suhu  perairan.  Dari  berbagai  pendekatan statistik  yang  ada, generalized  additive models (GAMs)  lebih  banyak  digunakan untuk  pemodelan  habitat  suatu  jenis  ikan karena lebih mampu mengakomodasi hubungan  yang  tidak  linear  tersebut (Valavanis et al., 2008).
Generalized Additive
Models (GAMs)  pertama  kali  dikembangkan  oleh Hastie  dan  Tibshirani  pada  tahun  1986 (Hastie  dan  Tibshirani,  1990).  Pengunaan model  GAM  untuk  pendugaan  daerah penangkapan sudah umum digunakan, seperti Sardina  pilchardus (Giannoulaki et  al., 2011) , swordfish  (Chang et  al., 2012), Thymallus thymallus L (Fukuda et al., 2013), sumberdaya perikanan di Laut Arab (Solanki et al., 2016), Rastrelliger kanagurta (Nurdin et  al., 2017)  dan Thunnus  albacares (Rajapaksha et  al., 2010;  Yen et  al., 2012). Pengunaan  model  GAM  untuk  pendugaan daerah  penangkapan  ikan  tuna  telah dilakukan di beberapa wilayah laut Indonesia dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik (Wibawa,  2011;  Zainuddin et  al., 2013; Susilo  dan  Wibawa,  2017).  Wibawa  (2012) memperkenalkan  penggunaan  GAM  untuk mengukur  pengaruh  variabel  oseanografi terhadap distribusi dan kelimpahan fitoplankton.  Zainuddin et  al. (2016)
menggunakan  GAM  untuk  memprediksi daerah
penangkapan skipjack tuna berdasarkan  parameter  suhu  permukaan  laut dan  klorofil-a.  Namun  saat  ini  belum  ada yang  mengembangkan  metode  prediksi daerah  penangkapan  ikan  tuna  sirip  kuning melalui  pendekatan  statistik  GAM  di Perairan  Sumatera  Barat.  Ketersediaan  data satelit  oseanografi  yang  bersifat near realtime berpotensi  untuk  dijadikan  sumber data untuk memprediksi daerah penangkapan tuna sirip kuning.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengetahui  distribusi  parameter  lingkungan serta  kesesuaian  daerah  penangkapan  ikan tuna  sirip  kuning  dan  perubahan  daerah penangkapan  ikan  pada  musim  barat  dan musim  timur  dengan  menggunakan  model GAM.

## II.    METODE PENELITIAN

## 2.1.   Waktu dan Tempat
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada bulan  Desember  2017  di  Pelabuhan Perikanan Samudera (PPS) Bungus Sumatera Barat, kemudian interpretasi dan analisis data dilakukan  di  tempat  Laboratorium  Daerah Penangkapan  Ikan,  Fakultas  Perikanan  dan Ilmu Kelautan, Universitas Riau, Pekanbaru. Secara  geografis  lokasi  penelitian  terletak pada 08° LS - 02° LU dan 85° BT - 104° BT (Gambar 1).

## 2.2.   Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah laptop bersistem operasi Windows dan  Linux  yang  dilengkapi  perangkat  lunak seperti Ferret v6.96 untuk memvisualisasikan data  citra  satelit  dalam  bentuk  netCDF, SeaWiFS  Data  Analysis  Sistem (SEADAS) 7.3.2 untuk  mengekstrak  nilai  parameter oseanografi dari data satelit, Rstudio 1.1.419 untuk pemodelan GAM dan analisis statistik, serta  ArcGIS  10.3  untuk    membuat  peta lokasi  penelitian  dan  peta  daerah  potensial penangkapan  ikan.    Bahan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  meliputi:  data  satelit
oseanografi berupa data suhu permukaan laut (SPL),  klorofil-a  (Chl-a),  tinggi  muka  laut (TML)  dan  salinitas  yang  didownload  dari website  http://marine.copernicus.eu/,  data penangkapan  ikan  tuna  sirip  kuning  yang mencakup  lokasi  penangkapan,  hasil  tang- kapan  bulanan  tuna  (2015-2016)  dan kuisioner nelayan.

## 2.3.   Data Hasil Tangkapan
Data  penangkapan  ikan  tuna  sirip kuning  didapatkan  dari logbook Pelabuhan Perikanan Samudera (PPS) Bungus,
Sumatera  Barat.  Data  yang  diperoleh  dari kapal tuna  longline yang  berlabuh  di  PPS Bungus  berupa  hasil  tangkapan  ikan  tuna, posisi tertangkapnya ikan tuna tersebut yang meliputi  informasi  bujur  lintangnya,  waktu penangkapan  dan  data  informasi  seputar kapal tersebut. Sebagai penunjang, informasi seputar  daerah  penangkapan,  jumlah  hasil tangkapan  ataupun  pengoperasian  alat tangkap  juga  dikumpulkan  dari  nelayan- nelayan  yang  sedang  bersandar  di  darmaga pelabuhan melalui wawancara.

## 2.4.   Data Oseanografi
Parameter  oseanografi  menggambar- kan  kondisi  lingkungan  pada  saat  terjadi penangkapan  ikan.  Data  oseanografi  di- peroleh  dari  penggabungan  data  yang  terdiri dari; anomali permukaan laut, arus geostropik  permukaan,  suhu  permukaan  laut dan pengamatan in-situ yaitu suhu permukaan laut dan salinitas permukaan laut dengan  memanfaatkan  sensor  satelit  seperti; Medium  Resolution  Imaging  Spectrometer (MERIS), Moderate  Imaging  Spectroradio- meter (MODIS), Visible  Infrared  Imaging Radiometer  Suite (VIIRS)  dan Sea  Viewing Wide  Field  of  View  Sensor (SeaWiFS) melalui  metode  statistik.  Data  yang dihasilkan  berupa  data  suhu  permukaan  laut (SPL), klorofil-a (Chl-a), salinitas dan tinggi muka  laut  (TML).    Data  satelit  dari parameter  oseanografi  (SPL,  salinitas  dan TML)  ini  merupakan  data  Level  4  bulanan dengan resolusi spasial 0,25° x 0,25°, liputan
data  dari  tanggal  01-01-2014  -  2018.  Sama halnya  dengan  data  Chl-a  yang  merupakan data  Level  4  bulanan,  akan  tetapi  berbeda resolusi yaitu dengan  resolusi spasil 4 km x 4 km dengan liputan data dari tanggal 04-09- 1997  –  31-12-2016.  Semua  data  tersebut diperoleh dari website http://marine. copernicus.eu/.
Data  parameter  di  atas,  masing- masing diolah dengan menggunakan perangkat  lunak Ferret v6.96 dan SeaWiFS Data Analysis Sistem (SEADAS) 7.3.2 yang memiliki  fungsi untuk  memvisualisasi  data citra satelit dan mengekstrak nilai parameter oseanografi yang selanjutnya akan digunakan untuk memprediksi daerah penangkapan ikan dengan mengembangkan pendekatan statistik GAM  menggunakan  perangkat  lunak R language.

## 2.5.   Analisis Hasil Tangkapan Ikan Tuna
Analisis  kelimpahan  ikan  dinyatakan dalam  nilai  laju  pancing  ( hook  rate ) tuna longline yaitu  jumlah  tuna  tertangkap  oleh 100 mata pancing yang dioperasikan dengan persamaan (Nugraha dan Hufiadi, 2012):
LP = E P 𝑥 100 ………………………..…. (1)
Keterangan  :  LP  =  laju  pancing  ( hook  rate ), E  =  jumlah  tuna  tertangkap  (ekor),  P  = jumlah pancing yang digunakan.
Laju  tangkap  ( hook  rate )  merupakan indeks  kepadatan  stok,  digunakan  untuk mengetahui  tingkat  eksploitasi  sumberdaya perikanan  di  suatu  perairan.  Nilai hook  rate tersebut  kemudian  akan  dideskripsikan menggunakan  grafik  berdasarkan  musim penangkapannya.
Selain  menggunakan  data  parameter (SPL,  Chl-a,  TML  dan  Salinitas),  hasil perhitungan hook rate di atas juga digunakan untuk memprediksi daerah penangkapan ikan dengan mengembangkan pendekatan statistik GAM  menggunakan  perangkat  lunak R language .

## 2.6.   Penentuan Daerah Penangkapan
Ikan (DPI) Dengan Model GAM
Generalized  additive  model (GAM) merupakan  salah  satu  alternatif  model statistika apabila tidak ditemukannya hubungan linear antara dua variabel (Zuur et al., 2007)  dan  (Zuur et  al., 2009).  Secara umum GAM menggunakan smoothing curve untuk  memodelkan  hubungan  antara  hasil tangkapan ( variabel respon ) dengan variabel osenografi  yang  dalam  hal  ini  disebut variabel prediksi (Susilo dan Wibawa, 2017). Secara  garis  besar  dapat  dikatakan  bahwa, GAM  digunakan  untuk  menentukan  sifat hubungan  antara  hasil  tangkapan  dan variabel lingkungan.
Back-fitting  algorithm merupakan algoritma  umum  yang  dapat  digunakan dalam  membuat  model  aditif  dengan berbagai pemasangan tipe regresi. Penyusunan  model  GAM  menggunakan pustaka mgcv packages pada perangkat lunak R.  Pemilihan  variabel  prediksi  yang mempengaruhi  daerah  penangkapan  ikan (DPI)  didasarkan  pada  nilai Akaike’s Information  Criteria (AIC)  terkecil,  nilai Cumulative  Deviance  Explained (CDE) tertinggi  dan  tingkat  signifikansi  terbesar setiap  model  GAM  yang  terbentuk  (Wood, 2006).  Adapun  persamaan  dasar  dari  model statistik  GAM  dari mgcv  packages “Predict GAM” yaitu:
g(mui)= bo+s1(x1i)+s2(x2i)+s3(x3i) +…sn(xni) …………………...…. (2)
Keterangan: g adalah link  function , mui adalah  variabel  respon, bo adalah  model konstan, xn adalah parameter yang dikembangkan  dan sn adalah  fungsi spline smooth factor setiap variabel prediksi. Prediktor  dianggap  signifikan  untuk menjelaskan DPI jika penyimpangan (residual )  dan Akaike  Information  Criteria (AIC)  menurun  dengan  setiap  penambahan variabel dan probabilitas akhir variabel lebih rendah dari 0,01 (P <0,01) (Zainuddin et al., 2008).
Pemodelan  dengan  menggunakan GAM, dataset dibagi menjadi 2 (dua) bagian yaitu training  data yang  digunakan  untuk pembentukan  model  dan evaluation  data digunakan  untuk  memvalidasi  hasil  prediksi dari  pemodelan  tersebut.  Penelitian  ini menggunakan  data  tahun  2015  digunakan sebagai training  data dan  data  tahun  2016 digunakan sebagai evaluation data.

## III.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Hasil Tangkapan Ikan Tuna
Hasil  tangkapan  pada  musim  barat tahun  2015  (Gambar  2a)  menurun  terhitung dari  bulan  Desember  –  Januari  dengan  nilai sebesar  8.859  kg  turun  hingga  2.432  kg, kemudian  kembali  mengalami  kenaikan  di bulan  Februari  sebesar  3.439  kg.  Berbeda dengan  musim  barat  tahun  2016  (Gambar 2b),  hasil  tangkapan  mengalami  penurunan yang  tidak  relatif  besar  terhitung  dari  bulan Desember-Januari dengan nilai sebesar 3.172 kg turun hingga 2.556 kg dan kemudian naik di bulan Februari sebesar 3.846 kg.
Jika  ditinjau  dari hook  rate longline pada  musim  barat  tahun  2015,  mengalami
penurunan yang relatif besar yang disebabkan oleh menurunnya hasil tangkapan di  bulan  Desember  (0,85),  kemudian meningkat kembali di bulan Februari (0,10). Sama  halnya  dengan hook  rate di  tahun 2016,  menurun  dari  bulan  Desember  (0,15) hingga  Januari  (0,8),  kemudian  meningkat pada bulan Januari dan kemudian meningkat kembali di bulan Februari menjadi (0,11).
Hasil  tangkapan  pada  musim  timur tahun  2015  (Gambar  2c)  tertinggi  terjadi pada  bulan  Juli  yaitu  sebesar  7.490  kg dengan hook  rate 0,15  dan  tahun  2016 (Gambar  2d)  terjadi  pada  bulan  Agustus yaitu 5.177 kg dengan hook rate 0,11. Hasil tangkapan  bulan  Juni  (2015)  dengan  Juni (2016)  mengalami  kenaikan  sebesar  749  kg hingga 3.769 kg, tetapi berbeda dengan bulan Juli-Agustus (2015) dan Juli-Agustus (2016) mengalami penurunan.
Penurunan  dari  hasil  tangkapan disebabkan  oleh  sedikitnya  kapal tuna longline yang melakukan penangkapan ikan, dapat dilihat dari sedikitnya spot penangkapan  ikan  yang  ditemukan  pada musim timur ini.
Gambar 2. Hook rate tuna longline dan hasil tangkapan musim barat tahun 2015 (a), 2016 (b) dan musim timur tahun 2015 (c), 2016 (d).

## 3.2.      Parameter Oseanografi
3.2.1.   Suhu Permukaan Laut (SPL) Musim Barat dan Musim Timur Tahun 2015-2016
Suhu  pada  musim  barat  lebih  hangat dibandingkan  musim  timur  (Gambar  3).  Di antara kedua tahun ini, suhu pada tahun 2016 cenderung  lebih  hangat.  Perbedaan  suhu  di antara  kedua  tahun  ini  disebabkan  oleh pengaruh  tingginya  curah  hujan  ataupun sedikitnya intensitas matahari yang menyebabkan  tinggi  rendahnya  suhu  pada kedua musim ini.
Hasil penelitian ini kemudian diperkuat  oleh  pendapat  Martono et  al. (2008),  bahwa  pada  musim  barat  sebaran SPL  di  Samudera  Hindia  relatif  hangat, dimana  di  bagian  selatan  SPL  lebih  dingin sehingga  arus  ekuator  utara  dan  selatan menguat ke arah barat.
Penelitian ini, ikan rata-rata tertangkap  pada  suhu  29,40°C  -  29,50°C, dimana  Nontji  (1987)  menyatakan  bahwa ikan  tuna  sirip  kuning  ( Thunnus  albacares ) hidup  pada  perairan  dengan  suhu  berkisar antara 17°C - 31°C.

## 3.2.2.   Konsentrasi Chl-a Pada Musim
Barat dan Musim Timur Tahun 2015-2016
Gambar  4  menunjukkan  bahwa konsentrasi  Chl-a  tertinggi  terdapat  pada musim  barat,  namun  konsentrasi  Chl-a  lebih tinggi  pada  tahun  2015.  Berdasarkan penyebarannya,  ikan  rata-rata  tertangkap pada  kisaran  0,15  mg/m 3 –  0,17  mg/m 3 . Kisaran  Chl-a  ini  tergolong  pada  kategori rendah,  namun  dapat  diperkirakan  bahwa proses  rantai  makanan  memiliki  peranan penting pada kondisi ini. Konsentasi klorofil- a  dilautan  bervariasi  secara  vertikal  yang dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  oseanografi seperti suhu permukaan laut, angin, arus dan lain lain (Parsons et al. , 2013).

## 3.2.3.   Tinggi Muka Laut (TML) pada
Musim Barat dan Musim Timur Tahun 2015-2016
Musim  timur  memiliki  TML  yang lebih  tinggi  dibandingkan  musim  barat seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5, dimana  TML  tertinggi  terdapat  pada  tahun 2016.  TML  pada  musim  timur  lebih  tinggi
disebabkan  karna  tingginya  intensitas matahari  sehingga  salah  satu  penyebab  ter- jadinya  pemanasan  global  yang  menyebab- kan  bertambahnya  pencairan  bongkahan- bongkahan es di kutub. Pencairan es dikutub akan menyebabkan bertambahnya volume air laut  karena  masuknya  air  dari  es  yang mencair  dan  ekspansi  panas  karena  me- ningkatnya suhu air laut sehingga menyebab- kan  berat  jenis  air  laut  menurun  dan bertambahnya  volume  air  laut  global.  Ber- dasarkan  penyebarannya,  ikan  rata-rata tertangkap  pada  kisaran  0,51  cm  –  0,59  cm. Kisaran  TML  yang  demikian  di  perkirakan berpotensi terhadap terjadinya proses upwelling ataupun downwelling yang menyebabkan  terjadinya  pengadukan  massa air  laut  yang  membawa  unsur  hara  (Susanto et  al., 2001),  sehingga  di  suatu  kondisi perairan  tersebut  dapat  dikatakan  sebagai daerah  yang  subur  yang  mengindikasikan banyaknya ikan ditemukan didaerah perariran tersebut.
3.2.4.  Salinitas pada Musim Barat dan Musim Timur Tahun 2015-2016
Salinitas  pada  musim  timur  lebih tinggi  dibandingkan  musim  barat,  dimana puncak  tertinggi  dari  salinitas  tersebut terdapat  pada  tahun  2016  (Gambar  6). Pamungkas (2012) menyatakan jika konsentrasi  larutan  tubuh  ikan  dengan lingkungannya  tidak  seimbang  maka  tubuh- nya akan mengalami stres dan berakibat pada kematian,  penyebabnya  karena  ikan  tidak mampu  mengontrol  proses  osmoregulasi (pengaturan osmosis dalam tubuh ikan). Ikan cenderung memilih medium dengan salinitas yang  lebih  sesuai  dengan  tekanan  osmotik tubuhnya. Berdasarkan penyebarannya, berdasarkan  penelitian  ini  bahwa  ikan  tuna rata-rata  tertangkap  pada  kisaran  salinitas 33,3  psu  –  33,7  psu.  Pernyataan  tersebut sesuai  dengan  pernyatan  Supadiningsih  dan Nurul  (2004),  bahwa  ikan  tuna  sirip  kuning jarang  terdapat  pada  perairan  dengan salinitas  yang  rendah,  umumnya  ikan  tuna
dapat tertangkap pada kisaran salinitas antara 32-35 psu.

## 3.3.   Prediksi DPI Tahun 2016 dengan Model GAM
Kombinasi  persamaan  GAM  yang terbentuk dari ke empat variabel oseanografi ditampilkan  pada  Tabel  1.  Pemilihan  per- samaan  didasarkan  pada  nilai Akaike’s Information Criteria (AIC) terkecil, Cumulative  Deviance  Explained (CDE)  dan tingkat signifikansi setiap persamaan. Model yang berhasil dikembangkan dalam penelitian  ini  yaitu  sebanyak  14  model dengan  pengembangan  parameter  suhu permukaan laut (SPL), salinitas, tinggi muka laut  (TML)  dan  konsentrasi  klorofil-a  (Chl- a).
Beberapa model yang berhasil dibangun dalam penelitian ini, yang memiliki AIC  terbesar  (673,9)  terdapat  pada  model variabel SPL + TML dan nilai CDE terkecil (53,7%)  terdapat  pada  model  variabel Salinitas.  Jika  ditinjau  dari  keseluruhan model yang ada, bahwa model variabel SPL + Salinitas + TML + Chl-a merupakan yang terbaik  dengan  nilai  AIC  terkecil  yaitu sebesar  658,1  dan  nilai  CDE  terbesar  yaitu 56,9%. Nilai deviance memberikan pengertian  model  GAM  tersebut  dapat menjelaskan  data hook  rate sebesar  56.9%. Variabel  SPL  (p=0,00163**)  dan  Chl-a (p=0,09021)  mempunyai  kontribusi  yang paling  besar  dibandingkan  dengan  variabel Salinitas (p=0,74861) dan TML (p=0,47014).

## 3.4.   Hubungan Antara Tuna Sirip Kuning dan Parameter Oseanografi
Kurva smoothing (Gambar 7), sumbu x  menunjukkan  nilai  variabel  penjelas  dan sumbu y menunjukkan kontribusi yang lebih halus  terhadap  nilai  yang  sesuai  ataupun yang  lebih  berperan.  Pada  garis  horizontal merepresentasikan  nilai  titik  data  yang diamati.  Garis  putus-putus  menunjukkan selang  kepercayaan  95%  untuk  masing-
(a) (b)                                    (c)                                (d)
Gambar 3. Sebaran spasial SPL pada musim barat tahun 2015 (a), tahun 2016 (b) dan musim timur tahun 2015 (c), tahun 2016 (d).
(a)                               (b)                                    (c)                                (d)
Gambar 4. Sebaran spasial Chl-a pada musim barat tahun 2015 (a), tahun 2016 (b) dan musim timur tahun 2015 (c), tahun 2016 (d).
(a)                               (b)                                     (c)                               (d)
Gambar 5. Sebaran spasial TML pada musim barat tahun 2015 (a), tahun 2016 (b) dan musim timur tahun 2015 (c), tahun 2016 (d).
(a)                               (b)                                       (c)                               (d)
Gambar  6.  Sebaran  spasial  Salinitas  pada  musim  barat  tahun  2015  (a),  tahun  2016  (b)  dan musim timur tahun 2015 (c), tahun 2016 (d).
masing variabel penduga. Garis horizontal di nol  menunjukkan  tidak  ada  pengaruh  dari parameter.  Persentase  nilai  lebih  tinggi apabila  fungsi  GAM  yang  dikembangkan berada  di  atas  sumbu  nol  yang  meng- indikasikan  bahwa  kuatnya  pengaruh  dari suatu  parameter  dan  jika  dibawah  sumbu  0 mengindikasikan  lemahnya  pengaruh  suatu parameter terhadap ikan tuna sirip kuning.
Pengaruh  antara  parameter  oseano- grafi  dengan  ikan  tuna  sirip  kuning  di uraikan  pada  masing-masing  plotan  GAM. Hubungan  SPL  yang  paling  kuat  (tinggi)
berkisar antara 29,3°C – 29,4°C, namun yang paling  rendah  berkisar  antara  28,0°C  – 28,1°C. Jika dilihat pada Salinitas, hubungan yang  paling  kuat  terdapat  pada  kisaran  33,0 psu  -  33,1  psu  dan  yang  paling  rendah berkisar  antara  34,0  psu  -  34,1  psu.  Pada parameter  TML,  hubungan  yang  paling  kuat berkisar  antara  0,49  cm  -  0,50  cm  dan terendah 0,57 cm - 0,58 cm. Untuk parameter yang  terakhir  yaitu  Chl-a,  hubungan  yang paling  kuat  terdapat  pada  konsentrasi  0,1 mg/m 3 dan  yang  paling  rendah  pada konsentrasi  0,3 mg/m 3 .
Tabel 1. Hasil kombinasi persamaan GAM yang terbentuk tahun 2016.
No. Model Variabel p-value AIC CDE (%) 1.  SPL SPL 0,253 668,9 54,4% 2.  Salinitas Salinitas 0,293 673,3 53,7% 3.  TML TML 0,0421 * 672,5 54,1% 4.  Chl-a Chl-a 0,0834 670,4 54,8% 5.  SPL+Salinitas SPL Salinitas 0,00363 ** 0,04460 * 660,2 55,5% 6.  SPL+TML SPL TML 0,00399 ** 0,10515 660,7 55,6% 7.  SPL+Chl-a SPL Chl-a 0,00339 ** 0,02231 * 656,6 56,6% 8.  Salinitas+TML Salinitas TML 0,595 0,340 673,9 54,5% 9.  Salinitas+Chl-a Salinitas Chl-a 0,666 0,127 672,2 54,9% 10.  TML+Chl-a TML Chl-a 0,2702 0,0759 669,5 55,7% 11.  SPL+Salinitas+TML SPL Salinitas TML 0,00255 ** 0,12942 0,15986 660,3 55,8% 12.  SPL+Salinitas+Chl-a SPL Salinitas Chl-a 0,00299 ** 0,48920 0,07519 658,4 56,7% 13.  Salinitas+TML+Chl-a Salinitas TML Chl-a 0,8709 0,2815 0,0882 671,4 55,9%
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Gambar 7. Kurva smoothing hasil analisis GAM pada setiap variabel prediksi 2016.
3.5.      Hasil Prediksi dan Validasi 3.5.1.   Prediksi DPI pada Musim Barat Most Probable Location (MPL) yang tinggi pada bulan Desember berada di bagian barat  hingga  timur  PPS  Bungus,  khususnya di perairan Pulau Siberut, Sipora, Pagai Utara dan  Pagai  Selatan  (Gambar  8).  Tingginya MPL mengindikasikan bahwa daerah tersebut  merupakan  daerah  penangkapan yang  potensial.  Daerah  penangkapan  yang sesuai  untuk  ikan  tuna  sirip  kuning dipengaruhi oleh perameter lingkungan. SPL pada  bagian  barat  PPS  Bungus  ini  cukup hangat  yaitu  berkisar  antara  28°C  -  30°C yang  dapat  diartikan  bahwa  suhu  tersebut sangat  sesuai  dengan  tubuh  ikan  tuna  sirip kuning.  Nontji  (1987)  menyatakan  bahwa ikan  tuna  sirip  kuning Thunnus  albacares hidup  pada  perairan  dengan  suhu  berkisar antara 17°C - 31°C.
Daerah  tersebut  ditemukan  kon- sentrasi  Chl-a  yang  tinggi  yaitu  berkisar antara  0,01  mg/m 3 -  1,1  mg/m 3 .  Lumban Gaol et  al. (2004)  menyatakan  klorofil  dan suhu  permukaan  laut  merupakan  parameter oseanografi  yang  sangat  berperan  terhadap variabilitas  hasil  tangkapan.  TML  pada bagian  barat PPS  Bungus  ini  berkisar  antara 0,5 cm - 0,7 cm dengan Salinitas 32,8 psu – 33,8  psu.  Semua  itu  diperkuat  dengan banyaknya  aktivitas  penangkapan  yang ditemukan di sekitar perairan tersebut.
Most Probable Location (MPL) yang tinggi  pada  bulan  Januari  berada  di  bagian barat  PPS  Bungus  kemudian  mengalami pergeseran  sehingga  didominasi  oleh  MPL yang  rendah.  SPL  pada  daerah  ini  lebih hangat  dibandingkan  bulan  Desember  yaitu berkisar  antara  30°C  –  31°C.  Konsentrasi Chl-a  berkisar  antara  0,01  mg/m 3 –  0,8
No. Model Variabel p-value AIC CDE (%) 14. SPL+Salinitas+TML+ Chl-a SPL Salinitas TML Chl-a 0,00163 ** 0,74861 0,47014 0,09021 658,1 56,9%
mg/m 3 , TML (0,5 cm - 0,6 cm) dan Salinitas (33,8  psu  -  34  psu).  Berlandaskan  pada kondisi  parameter  yang  demikian,  dengan rendahnya  nilai  MPL  di  daerah  tersebut mengindikasikan bahwa daerah tersebut tidak sesuai  dengan  kondisi  habitat  yang  disukai oleh  ikan  tuna  sirip  kuning.  Walaupun  di daerah  tersebut  khususnya  disekitar  perairan Siberut,  Sipora,  Pagai  Utara  dan  Pagai Selatan  ditemukan  penangkapan  ikan. Namun  penangkapan  pada  bulan  ini  tidak sebanyak bulan Desember.
Most Probable Location (MPL) yang tinggi  pada  bulan  Februari  berada  di  bagian barat  PPS  Bungus,  khususnya  di  sekitar perairan  Pulau  Siberut  ataupun  Sipora.  SPL pada  daerah  tersebut  berkisar  antara  30°C  – 31,5°C,  Chl-a  (0,1  mg/m 3 –  0,4  mg/m 3 ), TML  (0,5  cm  -  0,6  cm)  dan  Salinitas  (33,6 psu  -  34  psu)  yang  menjelaskan  bahwa kondisi  parameter  tersebut  sesuai  dengan
ikan  tuna  sirip  kuning,  seperti  yang dinyatakan  oleh  Nontji  (1987)  bahwa  ikan tuna sirip kuning ( Thunnus albacares ) hidup pada  perairan  dengan  suhu  berkisar  antara 17°C - 31°C dan (Dahuri, 2008) menyatakan ikan tuna sirip kuning lebih menyukai hidup disekitar  lapisan thermocline dengan  kisaran suhu perairan 18°C - 31°C. Jika ditinjau dari Salinitasnya,  bahwa    ikan  tuna  sirip  kuning jarang  terdapat  pada  perairan  dengan salinitas  yang  rendah,  umumnya  ikan  tuna dapat tertangkap pada kisaran salinitas antara 32-35  psu  (Supadiningsih  dan  Nurul,  2004). Pendapat  tersebut  di  perkuat  dengan banyaknya  ditemukan  penangkapan  di perairan tersebut. Berdasarkan pernyataan di atas,  daerah    penangkapan  ikan  (DPI)  yang tergolong  potensial  pada  musim  ini  terdapat pada  bagian  barat  PPS  Bungus,  khususnya pada Pulau Siberut dan Pulau Sipora.
(a)                                                                        (b)
Gambar 8. Distribusi spasial hasil prediksi DPI tuna menggunakan model GAM pada musim barat (a) dan musim timur (a) yang di overlay dengan posisi penangkapan tahun 2016.

## 3.5.2.   Prediksi DPI pada Musim Timur
Berdasarkan variasi dari Most Probable  Location (MPL)  pada  Gambar  8, MPL tertinggi pada bulan Juni terdapat pada bagian  barat  PPS  Bungus  terutama  pada Pulau Siberut, Sipora, Pagai Utara dan Pagai Selatan.  Kondisi  parameter  menjadi  penentu utama  tinggi  rendahnya  MPL.  Apabila kondisi  tersebut  sesuai  dengan  habitat  ikan tuna  sirip  kuning  tentunya  akan  menyebab- kan MPL meningkat.
Bagian  barat  PPS  Bungus  ini  SPL berkisar  antara  30°C  -  31°C,  Chl-a  (0,3 mg/m 3 - 1,2 mg/m 3 ), TML (0,8 cm  - 0,9 cm) dan  Salinitas  (33,8  psu  –  34,4  psu).  Namun penangkapan  yang  paling  banyak  ditemukan di  sekitar  Pulau  Sipora,  Pagai  Utara  dan Pagai  Selatan  yang  dapat  diartikan  bahwa daerah  tersebut  daerah  penangkapan  ikan yang  potensial.  Sama  halnya  dengan  MPL pada  bulan  Juni,  pada  bulan  Juli  ini  MPL yang tinggi juga berada di bagian barat PPS Bungus,  hanya  saja  sedikit  mengalami penurunan. Jika dilihat kondisi parameternya, SPL  berkisar  antara  29°C  -  30,5°C,  Chl-a (0,3 mg/m 3 -1,1 mg/m 3 ), TML (0,6 cm - 0,7 cm)  dan  Salinitas  (33,8  psu  –  34,0  psu).
Aktivitas  penangkapan  paling  banyak ditemukan  di  sekitar  perairan  Siberut  dan Sipora.
Most Probable Location (MPL) yang tinggi  pada  bulan  Juni  dan  Juli  berada  di bagian  barat  PPS  Bungus.  MPL  pada  bulan ini  lebih  tinggi  dibandingkan  bulan  Juli dengan SPL (29°C -30°C), Chl-a (0,3 mg/m 3 -  1,2  mg/m 3 ),  TML  (0,6  cm  -  0,7  cm)  dan Salinitas  (34  psu  –  34,2  psu).  Semua  itu diperkuat oleh banyaknya ditemukan penangkapan  ikan  di  sekitar  Pulau  Siberut, Sipora, Pagai Utara dan Pagai Selatan.
Berdasarkan  pernyataan  di  atas, daerah  penangkapan  ikan  (DPI)  yang potensial  pada  musim  ini  terdapat  pada bagian  barat  PPS  Bungus,  khususnya  di perairan  Pulau  Siberut,    Sipora,  Pagai  Utara dan Pagai Selatan.

## IV.   KESIMPULAN
Distribusi spasial parameter lingkungan  pada  musim  barat  berkisar antara;  SPL  (28,4°C  –  30,2°C),  Chl-a  (0,07 mg/m 3 –  1,5  mg/m 3 ),  TML  (0,82  cm  -  1,06 cm)  dan  Salinitas  (33,4  psu  –  34,8  psu)  dan
pada  musim  timur  SPL  (28,0°C  –  30,4°C), Chl-a (0,08 mg/m 3 – 1,5 mg/m 3 ), TML (0,82 cm - 1,24 cm) dan Salinitas (33,0 psu – 34,8 psu).  Daerah  penangkapan  ikan  yang potensial pada musim barat dan musim timur terdapat  pada  bagian  barat  PPS  Bungus.
Wilayah  perairan  yang  potensial  di  musim barat  terdapat  pada  perairan  Pulau  Siberut dan  Sipora  sementara  pada  musim  timur lebih  potensial  pada  perairan  Pulau  Siberut, Sipora, Pagai Utara dan Pagai Selatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Chang,  Y.J.,  C.L.  Sun,  Y.  Chen,  S.Z.  Yeh, and  G.  Dinardo.  2012.  Habitat suitability  analysis  and  identification of  potential  fishing  grounds  for swordfish, Xiphias  gladius, in  the south Atlantic Ocean. Inter. J. Remote Sensing ,  33:7523–7541.  http://dx.doi. org/10.1080/01431161.2012.685980. Dahuri,  R.  2008.  Restrukturisasi  manajemen perikanan  tuna.  Samudra  Komunikasi Utama. Jakarta. 68 hlm.
Fukuda,  S.,  B.D.  Baets,  W.  Waegeman,  J. Verwaeren,  and  A.M.  Mouton.  2013. Habitat  prediction  and  knowledge extraction  for  spawning  european grayling  ( Thymallus  thymallus L.) using  a  broad  range  of  species distribution  models. Environ.  Model. Softw., 47:1–6.  http://dx.doi.org/10. 1016/j.envsoft.2013.04.005.
Giannoulaki,  M.,  M.  Pyrounaki,  B.  Liorzou, L.  Leonori,  V.D.  Valavanis,  K. Tsagarakis, J.L. Bigot, D. Roos, A.D. Felice,  F.  Campanella,  S.  Somarakis, E.  Arneri,  and  A.  Machias.  2011.
Habitat  suitability  modelling  for sardine
juveniles ( Sardina pilchardus ) in the Mediterranean Sea. Fisheries Ocean., 20:367–382.
http://dx.doi.org/10.1111/j.1365- 2419.2011.00590.
Hastie,  T.J.  and  R.  Tibshirani.  1990.
Generalized additive models. London Chapman Hall. London. 352 p.
Kantun, W. dan A. Mallawa. 2015. Response of  the  yellowfin  tuna  ( Thunnus albacares )  on  bait  and  depth  in handline  fishery  of  Macassart  Strait. J. Perikan. (J. Fish. Sci.) , 17(1):1–9.
Lima,  A.C.,  C.E.C.  Freitas,  M.A.P. Abuabara,  M.  Petrere,  and  V.S. Batista.  2000.  On  the  standardization of  the  fishing  effort. Acta  Amaz., 30(1):167–169.
Martono,  Halimurrahman,  R.  Komarudin, Syarief, S. Priyanto, dan D. Nugraha. 2008.  Studi  variabilitas  lapisan  atas perairan  Samudera  Hindia  berbasis model laut. Surabaya. 7 hlm.
Nontji, A. 1987. Laut nusantara. Djambatan. Jakarta. 368 hlm.
Nugraha,  B.  dan  Hufiadi.  Produktivitas perikanan  tuna  longline  di  Benoa. Marine Fisheries , 3(2):135-140. Nurdin, S., M.A. Mustapha, T. Lihan, and M. Zainuddin.  2017.  Applicability  of remote sensing oceanographic data in the  detection  of  potential  fishing grounds  of Rastrelliger  kanagurta in the archipelagic waters of Spermonde,  Indonesia. Fish.  Res., 196:1–12.  http://dx.doi.org/10.1016/ j.fishres.2017.07.029.
Pamungkas,  W.  2012.  Aktivitas  osmo- regulasi,  respons  pertumbuhan  dan energetic  cost  pada  ikan  yang  di- pelihara  dalam  lingkungan  ber- salinitas. Media  Akuakultur ,  7(1):44- 51.
Parson,  R.T.,  M.  Takeshi,  and  B.  Hargrave. 2013. Biological oceanography process. Elsevier .  Bedford  Institute,
UK. 157 p.
Pelabuhan Perikanan Samudera Bungus (PPS Bungus).  2016.  Statistik  perikanan tangkap  pelabuhan  samudera  bungus. PPSB. Pro. Sumatera Barat. 136 hlm. Petrere,  J.,  H.C.  Giacomini,  and  D.  Marco. 2010.  Catch-per-unit-effort:  which estimator  is  best. Braz.  J.  Biol .,
70:483-491.
Rajapaksha,  J.K.,  T.  Nishida,  and  L. Samarakoon.  2010.  Environmental preferences of yellowfin tuna ( Thunnus  albacores )  in  the  northeast Indian  Ocean:  an  application  of remote  sensing  data  to  longline catches. 5–7.
Saitoh, K. and S. Saitoh. 2008. Prediction of sardine  fishing  ground  as  determined by  multi-sensor  remote  sensing  and gis. Int.  J.  Remote  Sens.  Earth  Sci.,
5:67–83.
Siregar,  V.  dan  Hariyadi.  2011.  Identifikasi parameter  oseanografi  utama  untuk penentuan  daerah  penangkapan  ikan lemuru  dengan  menggunakan  citra satelit modis di perairan Selat Bali. J. Akuatik , 1(1):32 – 38.
Solanki, H.U., D. Bhatpuria, and P. Chauhan. 2016.  Applications  of  generalized additive  model  (gam)  to  satellite- derived variables and fishery data for prediction  of  fishery  resources distributions  in  the  Arabian  Sea.
Geocarto Int. , 6049 (April). http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2 015.1120357. Sukresno,  B.,  A.  Hartoko,  B.  Sulistyo,  and Subiyanto. 2015. Empirical cumulative distribution function
(ecdf)  analysis  of Thunnus sp.  using argo  float  sub-surface  multilayer temperature  data  in  Indian  Ocean South of Java. Procedia Environ. Sci.,
23:358-367.  http://dx.doi.org/10.1016 /j.proenv.2015.01.052.
Supadiningsih,  C.  and  R.  Nurul.  2004. Penentuan  fishing  ground  tuna  dan cakalang dengan teknologi pe- nginderaan  jauh.  Pertemuan  Ilmiah Tahunan  I.  Teknik  Geodesi  Institut Teknologi Sepuluh November.
Surabaya. 16 hlm.
Susanto,  R.D.,  Gordon,  and  Zheng.  2001.
Upwelling along the coasts of java and sumatra  and  its  relation  to  ENSO.
Geophys. Res. Lett., 28/8:1599–1602.
Susilo,  E.  dan  T.A.  Wibawa.  2017. Pemanfaatan  data  satelit  oseanografi untuk  memprediksi  daerah  penang- kapan  ikan  lemuru  berbasis  rantai makanan  dan  pendekatan  statistik gam. J.  Kelauatan  Naional ,  11(2):
77–87.
Valavanis,  V.D.,  G.J.  Pierce,  A.F.  Zuur,  A. Palialexis, A. Saveliev, I. Katara, and J. Wang. 2008. Modelling of essential fish  habitat  based  on  remote  sensing, spatial  analysis  and  gis. Hydro- biologia ,  612:5–20.  http://dx.doi.org/ 10.1007/s10750-008-9493.
Wibawa, T.A. 2011. Prediksi sebaran daerah potensial  penangkapan  tuna  mata besar dengan data satelit oseanografi, argo  float,  model  statistika  dan  gis. Makalah  disajikan  dalam  Seminar kelautan  internasional,  Universitas Udayana,  9  Juni  2011.  Balai Penelitian  dan  Observasi  Laut, Denpasar.
Wibawa, T.A. 2012. Pemanfaatan data harian sensor modis aqua/terra untuk memperkirakan  sebaran  kelimpahan diatom  di  Selat  Bali. J.  Kelautan Nasional, 7(2):120–132.
Wood,  S.N.  2006.  Generalized  additive models:  an  introduction  with  R. J. Statis. Soft ., 16:1-12 .
Yen,  K.W.,  H.J.  Lu,  Y.  Chang,  and  M.A. Lee. 2012. Using remote-sensing data to  detect  habitat  suitability  for yellowfin  tuna  in  the  western  and central  Pacific  Ocean. Int.  J.  Remote Sens .,  33:7507–7522.  http://dx.doi. org/10.1080/01431161.2012.685973.
Zainuddin,  M.,  A.  Nelwan,  S.A.  Farhum,
Najamuddin,  M.I.H.  Hajar,  and  M.
Kurnia. 2013. Characterizing
potential fishing zone of skipjack tuna during  the  southeast  monsoon  in  the bone  bay-flores  sea  using  remotely sensed  oceanographic  data. Int.  J. Geosci. ,  4:259–266.  http://dx.doi. org/10.1111/j.1365-2419.2008.00461. Zainuddin,  M.,  K.  Saitoh,  and  S.  Saitoh.
2008.  Albacore  ( Thunnus  alalunga ) fishing  ground  in  relation  to oceanographic  conditions  in  the western  north  pacific  ocean  using remotely  sensed  satellite  data. Fish. Oceanogr., 17(2):61–73.  http://dx. doi.org/10.1111/j.1365-
2419.2008.00461.
Zainuddin,  M.,  M.B.  Selamat,  A.  Farhum, and  Hidayat  S.  2016.  Prediction  of potential  fishing  zones  for  skipjack tuna  during  the  northwest  monsoon using  remotely  sensed  satellite  data.
J. Ilmu Kel ., 22(2):59–66. http://dx.doi.org/10.14710/ik.ijms.22.
2.59-66.
Zuur,  A.,  E.  Ieno,  and  G.  Smith.  2007.
Analysing  ecological  data. Springer- Verlag . New York. 672. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387- 45972-1.
Zuur,  A.,  E.  Ieno,  N.  Walker,  A.  Saveliev, and  G.  Smith.  2009.  Mixed  effects models  and  extensions  in  ecology with  R. Springer . Springer-Verlag . New  York.  574.  http://dx.doi.org/
10.1007/978-0-387-87458-6. Diterima : 02 Juli 2018 Direview : 10 Juli 2018 Disetujui : 05 Agustus 2018