Vol. 7, No. 1, Mei 2016 Hal: 69-81

## TARGET STRENGTH DAN STOK IKAN DI PERAIRAN PULAU PARI MENGGUNAKAN METODE SINGLE ECHO DETECTOR
Target Strength and Fish Stock in Pari Islands Seawaters Using Single Echo Detector Method
Oleh:
Henry M. Manik 1* dan Indah Nurkomala 1
1 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor
* Korespondensi: henrymanik@ipb.ac.id
Diterima: 29 Februari 2016;  Disetujui: 08 Agusrtus 2016

## ABSTRACT
Echoes  from  two  targets  cannot  be  distinguished  if  two  targets  are  located  in  the  same range. This will cause an error in some analysis process such as analysis to estimate fish density. Therefore,  a  high  quality  of  single  echo  detection  (SED)  is  needed  to  minimalize  the  overlapping echo.  The  aim  of  this  study  is  to  estimate  target  strength  and  density  of  the  fish  /  stock  using different  SED  criteria  using  split  beam  echo  sounder  in  Pari  Island.  Data  processing  used  was Sonar5-pro  software  for  SED  measurement.  Data  processing  stages  were  producing  new  SED- echogram  and  executing  biomass  analysis  using  S v /TS  Scaling  method.  SED  criteria  setting  are SED-ori,  SED-d,  SED-f,  and  SED-m.  Using  different  SED  criteria  in  biomass  analysis  produces different target strength and density of fish. Number of single fish detection and fish size proportion in each SED criteria setting is different. Distribution of Target Strength (TS) is dominated by -70 dB to -61 dB, fish length 0.8-2.2 cm, and density 1,000-5,000 fish/ha. The suggested SED criteria are SED-f for a high accuracy measurement.
Keywords: fish density, Pari Island, single echo detection, split beam echo sounder, target strength

## ABSTRAK
Gema  dari  dua  target  tidak  dapat  dipisahkan  jika  kedua  target  berada  dalam  jarak  yang sama.  Hal  ini  menyebabkan  terjadinya  kesalahan  dalam  proses  pengolahan  data  seperti  analisis untuk  mengestimasi  densitas  atau  stok  ikan.  Oleh  karena  itu  diperlukan  metode single  echo detection (SED)  dengan  kualitas  tinggi  untuk  mereduksi  gema  yang  tumpang  tindih.  Tujuan penelitian  ini  adalah  mengestimasi target  strength dan  densitas  ikan  menggunakan  pengaturan kriteria  SED  yang  berbeda.  Data  yang  digunakan  merupakan  data split  beam  echosounder di perairan  Pulau  Pari  pada  bulan  Juni  2014.  Pengolahan  data  menggunakan  perangkat  lunak Sonar5-pro .  Tahapannya  terdiri  dari  pembuatan SED-echogram baru  dan  analisis  biomassa menggunakan  metode S v /TS  Scaling .  Pengaturan  kriteria  SED  yang  digunakan  adalah  SED-ori, SED-d,  SED-f,  dan  SED-m.  Penggunaan  pengaturan  kriteria  SED  yang  berbeda  dalam  analisis biomassa menghasilkan nilai target strength dan densitas ikan yang berbeda. Jumlah ikan tunggal yang  terdeteksi  dan  proporsi  ukuran  ikan  juga  berbeda  pada  tiap  pengaturan  kriteria  SED. Dominasi  sebaran target  strength adalah  -70  dB  sampai  dengan  -61  dB  ( small ),  ukuran  panjang ikan  0,8-2,2  cm  ( small ),  dan  densitas  1.000-5.000 fish /ha.  Pengaturan  kriteria  SED  yang disarankan adalah SED-f  karena memiliki akurasi tinggi.
Kata kunci: densitas ikan, Pulau Pari, single echo detection , split beam echo sounder, target strength

## PENDAHULUAN
Metode akustik sangat efisien dan efektif digunakan  dalam  survei  hidrografi,  baik  untuk keperluan  eksplorasi  sumberdaya  laut  maupun pencarian target tertentu (Manik 2012; Feuillade  2012;  Baik  2013).  Salah  satu  peng- gunaan  metode  akustik  yang  sering  dilakukan adalah  untuk  mengestimasi  densitas  atau  stok ikan  yang  ada  di  suatu  perairan  (Manik  2013). Prinsip  dasar  metode  akustik  adalah  peng- gunaan  gelombang  suara  yang  dapat  meram- bat  jauh  hingga  ke  dasar  laut  dan  beberapa lapisan  di  bawahnya  untuk  mendeteksi  target (Balk  2011;  Lee at  al .  2012;  Balk  dan  Lindem 2014). Target, yaitu ikan, dapat terdeteksi kare- na gelombang suara yang dikirim menimbulkan gema ( echo ) saat mengenai target (Brown et al . 2011; Haris et al . 2012; Dennerline et al . 2012).
Single  echo  detection (SED)  merupakan suatu proses pendeteksian target tunggal (Balk dan  Lindem  2014;  Manik  2015).  Jika  dua  ikan memasuki beam suara  pada  jarak  yang  sama, transduser akan  menerima  gema  dari  kedua ikan  tersebut  pada  waktu  yang  sama.  Akibat- nya,  gema  yang  dihasilkan  mengalami  interfe- rensi.  Instrumen  akustik  tidak  dapat  menentu- kan  jumlah,  ukuran,  dan  posisi  ikan  dengan tepat  (Raveau  dan  Feuliade  2015).  Hal  ini dapat  menyebabkan  adanya  kesalahan  pada proses estimasi kelimpahan ikan. Gema seperti itu  dapat  ditekan  menggunakan single  echo detector . Single  echo  detector merupakan  alat untuk mendeteksi target tunggal dengan meng- uji echo-pulse dengan  kriteria  SED  (Simmonds dan MacLennan 2005; Manik 2014; Jech 2015). Keuntungan  penggunaan  SED  adalah  dapat mengetahui  lebih  akurat  jenis  ikan  yang terdeteksi  oleh  instrumen echosounder atau sonar.    Mengingat  perairan  Indonesia  yang memiliki  multi  species  sumberdaya  ikan,  riset menggunakan  metode  SED  masih  perlu  untuk dilakukan.
Single  echo  detector mendeteksi  target tunggal  sesuai  dengan  kriteria  SED  yang  telah diatur  sebelumnya.  Pengaturan  kriteria  yang berbeda  akan  menghasilkan  deteksi  yang berbeda  pula.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan pengujian terhadap beberapa pengaturan kriteria  SED  untuk  melihat  pengaruhnya  terha- dap  estimasi target  strength dan  densitas  ikan di  Perairan  Pulau  Pari,  Kepulauan  Seribu.  Pe- nelitian  ini  perlu  dilakukan  untuk  mendapatkan informasi  kriteria  SED  yang  sesuai  dalam  esti- masi densitas ikan di perairan tersebut.

## METODE
Penelitian  di  laut  dilakukan  di  perairan Pulau  Pari  Kepulauan  Seribu  pada  bulan  Juni
2015  (Gambar  1).  Pengambilan  data  di  laut menggunakan  kapal  nelayan  yang  berada  di sekitar  Pulau  Pari.  Akuisisi  data  akustik  meng- gunakan  instrumen biosonic dengan  frekuensi 120  kHz.  Kalibrasi  instrumen  akustik  dilakukan menggunakan standard sphere ball untuk perhi- tungan  nilai target strength .  Pengambilan data akustik  yang  dilengkapi  dengan global  posi- tioning  system (GPS)  dilakukan  menggunakan line  transect mengelilingi  Pulau  Pari  selama dua  hari.  Pengolahan  data  dilakukan  di  labora- torium  komputasi  akustik  kelautan  departemen ilmu dan teknologi kelautan FPIK IPB.
Peralatan  yang  digunakan  pada  pene- litian ini adalah seperangkat komputer berbasis windows  yang  sudah  terinstalasi  perangkat lunak sonar5-pro untuk visualisasi dan ekstraksi data, microsoft  excel untuk  melakukan  peng- editan dan perhitungan data, dan arcmap untuk pembuatan peta lokasi penelitian. Bahan pene- litian  ini  berupa  data  rekaman  dari  instrumen biosonic  split  beam  echosounder DT-X  yang telah  diubah  ekstensinya  dari  DT4  menjadi *.uuu.
Ekstensi file yang  digunakan  pada sonar5-pro adalah  *.uuu. File uuu  adalah file paling  penting  yang  dibutuhkan  untuk  operasi dan analisis primer. Sonar file yang berekstensi *.raw, *.DGx, *.DT4, dan *.DAT harus dikonver- si terlebih dahulu ke format file *.uuu agar dapat dianalisis (Parker et al. 2009). Alat untuk meng- konversi file sumber ke file *.uuu telah terimple- mentasi  pada  program sonar5-pro .  Pada file *.uuu hasil konversi terdapat dua macam echo- gram yang  bisa  ditampilkan,  yaitu Amplitudo- echogram dan SED-echogram (Manik et  al . 2015).

## Prosedur Single Echo Detection
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini  ada- lah  menentukan  pengaturan  kriteria  SED  yang digunakan,  dilanjutkan  dengan  membuat SED- echogram baru  menggunakan single  echo  de- tector (Furusawa  2015;  Samedy et  al. 2015). Kriteria  utama  yang  digunakan  dalam single echo  detector berdasarkan echo-length adalah minimum echo-length ,  maksimum echo-length , minimum target size , maksimum phase deviation ,  dan  maksimum gain  compensation (Schimel et al. 2015). Nilai echo-length berkisar antara  0,01-10,0. Phase  deviation memiliki kisaran  nilai  0-45  derajat,  sedangkan gain compensation bernilai  0-35  dB  (Zampolli et  al . 2007).
Single  echo  detector berdasarkan echo- length terdiri  dari  elemen detector , evaluator , beam forming , dan quality tagging (Raveau dan Feullade  2015;  Raveau  dan  Feullade  2016). Kriteria SED menggunakan nilai minimum = -70
Gambar 1 Peta lokasi penelitian dan transek akuisisi data
dB, echo  length minimum  =  0,5; echo  length maksimum= 2, beam compensation maksimum = 6 dB, phase deviasi maksimum = 10 derajat . Detektor  mendeteksi echo berdasarkan  kriteria echo-length . Evaluator menentukan echo yang dapat  diterima  atau  tidak  dapat  diterima. Eva- luator menyortir echo menggunakan  kriteria target  size dan phase  deviation (Manik  2016). Beam clipping berfungsi untuk mendeteksi yang bukan  target.  Jika beam  rectangular (kotak) dipilih,  deteksi  di  luar  kotak  yang  ditentukan akan  dipotong  (Jech  2011;  Godlewska et  al. 2012).
Jika beam  circular dipilih, echo dengan nilai gain  compensation lebih  tinggi  dari  nilai maksimum yang telah ditentukan akan dipotong (Zampolli et  al. 2009). Echo yang  telah  mele- wati beam  clipping akan  diuji  kualitasnya.  Kri- teria  kualitas echo dapat  diatur  dengan  mem- pertimbangkan threshold .  Hanya echo yang memenuhi  kriteria  kualitas  yang  akan  ditandai seba-gai high quality echo (Charnila dan Manik 2010).
Analisis Biomassa Ikan dengan Metode Akustik
Setelah SED-echogram baru  dibuat, dilakukan  tahap  analisis  biomassa. Sonar5-pro mengimplementasikan  masing-masing  metode analisis  ke  dalam  jendela  yang  berbeda.  Nilai densitas  ikan  diperoleh  dari  proses biomass analysis pada  jendela biomass .  Nilai  biomassa
ikan  dapat  dihasilkan  dalam  analisis  biomassa jika  terdapat  data  tambahan  berupa database spesies  (Rengi  dan  Brown  2014;  Victoria et  al. 2016).
Metode  yang  digunakan  dalam  analisis biomassa adalah  metode S v /TS scaling . Dalam penelitian  ini,  wilayah  analisis  pada  setiap file dibagi  per  500  ping  dengan  kedalaman  per  10 m. Threshold yang  digunakan  pada  analisis  ini adalah  -70  dB  sampai  dengan  -34  dB  dengan step -3 dB. Threshold tersebut digunakan kare- na  menurut  Dennerline et  al. (2012) target strength ikan  secara  umum  berada  pada  kisa- ran  -70  sampai  dengan  -20  dB,  sedangkan plankton  pada  kisaran  -80  dB  sampai  dengan -100 dB. Nilai TS dapat digunakan untuk meng- estimasi  ukuran  panjang  ikan.  Secara  akustik, ukuran  panjang  ikan  (L)  berhubungan  linier dengan scattering  cross-section ( σ )  (Prario et al . 2015; Rodriguez et al . 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perangkat Lunak Sonar5-pro
Sonar5-pro dapat  menampilkan  data dalam dua macam echogram . Kedua echogram tersebut  adalah  amplitudo echogram ( Amp- echogram ) dan single echo detection echogram ( SED-echogram ). Amp-echogram menampilkan data  yang  dihasilkan  dari  detektor  amplitudo pada echosounder ,  sedangkan SED-echogram
menampilkan  data  dari  deteksi  target  tunggal. Data  yang  ditampilkan  pada Amp-echogram (Gambar 2a) lebih banyak karena menampilkan semua gema yang diterima oleh receiver . Amp- echogram menampilkan  gema  dari schooling ikan,  dasar  perairan,  hingga  gema  dari  dasar kedua  (E2). Gambar  2  menunjukkan  tampilan Amp-echogram dan SED-echogram .
Berbeda  dengan Amp-echogram , SED- echogram (Gambar  2b)  hanya  menampilkan gema  yang  dipercaya  berasal  dari  target  tung- gal.  Menurut  Georgakarakos et  al. (2011), Sonar5-pro memiliki keunggulan dalam mempermudah  proses echo  integration , echo counting ,  dan track  counting dibandingkan  pe- rangkat lunak Echoview (Manik  2014). Sonar5- pro juga sangat direkomendasikan untuk mena- ngani  jumlah  data  yang  banyak  dan  untuk memproses acoustic fish counter data .

## Single Echo Detection (SED)
Penentuan pengaturan kriteria SED yang akan  digunakan  pada  penelitian  ini,  dilakukan pengujian  terhadap  bermacam  pengaturan  kri- teria SED. Tabel 1 menunjukkan nilai mean TS dan  kualitas echo dalam  berbagai  pengaturan kriteria SED. Pemberian nama SED-ori, SED-a, SED-b,  dan  seterusnya  pada  pengaturan  krite- ria bertujuan  untuk mempermudah dalam inter- pretasi.
Mean  TS berubah  dari  -58,53  dB  untuk maksimum gain  compensation (MGC)  sebesar 3,  menjadi  -56,22  dB  untuk  MGC  sebesar  6. Sehingga  dapat  disimpulkan  perubahan mean TS berbanding  lurus  dengan  perubahan  MGC. Mean  TS juga  meningkat  seiring  penurunan maksimum phase  deviation (MPD).  Perubahan MPD dari 0,6 menjadi 0,3 mengakibatkan peru- bahan mean  TS sebesar  3,29  dB  (dari  -58,52 dB  menjadi  -55,24  dB).  Perubahan  nilai  maksi- mum echo-length tidak  berpengaruh  secara signifikan  terhadap mean  TS .  Perubahan  mak- simum echo-length dari  1,3  menjadi  1,5  hanya merubah mean  TS sebesar  0,26  dB.  Peruba- han mean  TS terhadap  minimum echo-length , maksimum echo-length ,  maksimum gain  com- pesation , dan maksimum phase deviation sesu- ai dengan penelitian Parker-Stetter et al. (2009) di  Great  Lakes,  USA.  Penggunaan  filter  pada
pengaturan single echo detector mempengaruhi nilai mean TS secara signifikan. Semakin besar penggunaan  filter,  semakin  besar  pula  nilai mean TS .
Pada  penelitian  ini  dipilih  pengaturan kriteria  SED  dengan  kualitas  SED  tinggi sebesar 100%. Selanjutnya, pengaturan kriteria SED  yang  digunakan  adalah  SED-ori  sebagai kontrol,  SED-d,  SED-f,  dan  SED-m.  Gambar  3 menunjukkan  tampilan SED-echogram yang menggunakan  pengaturan  kriteria  SED-ori, SED-d, SED-f, dan SED-m.
Gema  tunggal  terdeteksi  paling  banyak pada  SED-ori.  Jumlah  gema  tunggal  yang terdeteksi  semakin  berkurang  pada  SED-m, sedangkan  SED-d  menampilkan  gema  tunggal paling  sedikit.  Pada  pengaturan  kriteria  SED-f, gema yang terdeteksi tak jauh berbeda dengan pengaturan  kriteria  SED-d.  SED-d,  SED-f,  dan SED-m  cenderung  menghilangkan  gema  tung- gal  dengan  intensitas  kurang  dari  -61  dB.  Hal ini  menunjukan  bahwa gema dengan intensitas kurang  dari  -61  dB  lebih  banyak  mengalami interferensi.

## Estimasi Biomassa Berdasarkan SED Target stregth dan ukuran panjang ikan
Perairan  Pulau  Pari  memiliki  ekosistem terumbu karang sehingga ikan karang merupakan  ikan  yang  mendominasi  perairan tersebut  (Puspasari et  al .  2013).  Ikan  karang memiliki  variasi  yang  tinggi  baik  dalam  jenis, ukuran, maupun bentuk. Pada tahun 2013 dite- mukan  216  spesies  dari  49  famili  ikan  di  Per- airan  Pulau  Pari  yang  didominasi  oleh  famili Labridae  dan  Pomacentridae  (Madduppa et  al. 2013; Siregar et al . 2013). Meskipun didominasi kelompok  ikan  karang,  tidak  menutup  kemung- kinan  ditemukannya  ikan  pelagis  dan  ikan demersal  di  Perairan  Pulau  Pari.  Menurut Puspasari et  al. (2013),  komposisi  kelompok famili  larva  ikan  yang  ditemukan  di  Perairan Pulau  Pari,  yaitu  54%  kelompok  ikan  karang, 26%  kelompok  ikan  demersal  dan  17%  kelom- pok  ikan  pelagis.  Setelah  dilakukan  analisis biomassa,  didapatkan  jumlah  SED  yang  terde- teksi.  Gambar  4  menunjukkan  banyaknya  SED yang  terdeksi  dalam  analisis  biomassa  pada setiap pengaturan kriteria SED.
(a)
(b)
Gambar 2 Tampilan echogram pada Sonar5-pro . (a) Amp-echogram ; (b) SED-echogram
Tabel 1 Nilai mean TS berdasarkan berbagai pengaturan kriteria SED yang berbeda
Pe n g a tu ra n
Kri te ri a
M in EL *
M a x EL *
M in T S * M a x PD * M a x GC *
Fi lte r (h x w) * No of SED detections Hig h Qua lity SED (% )
M e a n T S
(> -7 0 d B) Del ta M e a n TS (d B) To ta l Hig h Q u a lit y Low Q u a lit y SED-ori ** 0,7 1,3 -100 0,6 3 - 4800 0 4800 0 -58,53 0 SED-a 0,7 1,3 -100 0,6 3 No 4679 4679 0 100 -58,36 0,17 SED-b 0,7 1,3 -100 0,6 6 No 5734 4679 1055 81,6 -56,22 2,31 SED-c 0,7 1,3 -100 0,6 9 No 6178 4679 1499 75,74 -55,84 2,69 SED-d ** 0,7 1,3 -100 0,3 3 No 814 814 0 100 -55,24 3,29 SED-e 0,7 1,3 -100 0,9 3 No 9832 4679 5153 47,59 -58,98 -0,45 SED-f ** 0,7 1,3 -100 0,6 3 1x3 878 878 0 100 -56,15 2,38 SED-g 0,7 1,3 -100 0,6 3 3x5 58 58 0 100 -50,43 8,1 SED-h 0,7 1,5 -100 0,6 3 No 4968 4679 289 94,18 -58,27 0,26 SED-i 0,7 1,7 -100 0,6 3 No 5007 4679 328 93,45 -58,29 0,24 SED-j 0,5 1,3 -100 0,6 3 No 5707 4679 1028 81,99 -57,89 0,64 SED-k 0,5 1,5 -100 0,6 3 No 5996 4679 1317 78,04 -57,85 0,68 SED-l 0,5 1,7 -100 0,6 3 No 6035 4679 1356 77,53 -57,87 0,66 SED-m ** 0,9 1,3 -100 0,6 3 No 2952 2952 0 100 -57,48 1,05 SED-n 0,9 1,5 -100 0,6 3 No 3241 2952 289 91,08 -57,46 1,07 SED-o 0,9 1,7 -100 0,6 3 No 3280 2952 328 90 -57,49 1,04
*Kriteria SED: EL ( Echo Length ), TS ( Target Strength ), PD ( Phase Deviation ), GC ( Gain Compensation ), dan filter ( height x weight ).
**Pengaturan kriteria SED yang digunakan dalam analisis biomass
(a) (b) (c) (d)
Gambar  3  Tampilan SED-echogram menggunakan  pengaturan  kriteria  SED yang  berbeda.  (a) SED-ori; (b) SED-d; (c) SED-f; (d) SED-m
Gambar 4 Diagram batang jumlah SED terdeteksi pada tiap kriteria SED
SED-ori  memiliki  jumlah  SED  paling banyak,  yaitu  sebesar  11.514.  Jumlah  SED menurun berturut-turut pada pengaturan kriteria SED-m  (7.812),  SED-f  (3.434),  dan  SED-d (2.437).  SED-d  memiliki  jumlah  SED  terdeteksi paling  sedikit.  Pada  SED-f, echo tidak  hanya disaring  berdasarkan  kriteria  SED  namun  juga oleh  sistem filter yang  menerapkan  penyaring- an weight-height . Hal ini membuat SED-f memi- liki  hasil  deteksi  yang  lebih  baik.  Pengaturan kriteria  SED  tidak  hanya  berpengaruh  pada jumlah  SED  yang  terdeteksi,  tapi  juga  berpe- ngaruh  pada  proporsi  ukuran  target  tunggal yang terdeteksi (Gambar 5).
Ukuran  ikan  dibedakan  menjadi  tiga kelompok  yaitu small (-70  s/d  -61  dB), medium (-60  s/d  -49  dB),  dan large (-48  s/d  -34  dB). Contoh  spesies  untuk  kelompok small adalah ikan keakea ( Siganus virgatus ) dengan nilai TS -66,2 dB, contoh kelompok medium adalah ikan baronang  ( Siganus  Guttatus )  dengan TS -56,3 dB, dan kelompok large adalah ikan kerapu lodi ( Cephalopolis  sexmaculata )  dengan TS -48,6 dB  (Manik  2013).  Ikan  keakea,  baronang,  dan kerapu  lodi  termasuk  ke  dalam  kelompok  ikan karang yang di temukan di Perairan Pulau Pari.
Perbedaan  proporsi  dari  tiap  pengaturan kriteria  SED  terlihat  jelas  pada  kedalaman  31- 41  meter  (Gambar  5d)  dan  41-45,11  meter (Gambar  5e).  Pengaturan  kriteria  SED-d  me- mang  memiliki  jumlah  SED  terdeteksi  paling sedikit  (2.437)  namun  memiliki  proporsi  kelom- pok medium dan large yang  paling  banyak  di tiap  kedalaman  dibanding  pengaturan  kriteria SED  yang  lain.  Gambar  6  menunjukkan  peta distribusi nilai mean TS pada tiap kedalaman.
Dalam  penelitian  ini,  Perairan  Pulau  Pari yang  dilalui  jalur  kapal  saat  akuisisi  data memiliki  kedalaman  antara  10-46  m  dengan kedalaman  rata-rata  20-30  m.  Oleh  karena  itu, semakin  dalam  wilayah  analisis  akan  memiliki sebaran  nilai mean  TS yang  semakin  sedikit karena terbatas pada kedalaman perairan.
Mean  TS pada  kedalaman  2-11  meter (6a)  didominasi  oleh  kelompok small .  Menurut Rengi  dan  Brown  (2014)  nilai TS pada  keda- laman  <10  meter  (wilayah  permukaan)  adalah -94  dB  hingga  -64  dB.  Variasi  sebaran mean TS bertambah  pada  kedalaman  11-21  meter (Gambar  6b)  dan  21-31  meter  (Gambar  6c). Mean  TS dengan  ukuran Medium semakin  ba- nyak  tersebar  menggantikan  kelompok Small . Perbedaan sebaran mean TS karena pengaruh kriteria  SED  paling  banyak  terdapat  pada kedalaman 11-21 meter.
Berdasarkan sebaran mean TS (Gambar 6)  dan  proporsi  ukuran  ikan  (Gambar  5)  dapat disimpulkan bahwa seiring bertambahnya kedalaman, ikan  yang  terdeteksi  semakin  sedi- kit,  namun  proporsi  ikan  ukuran medium dan large meningkat.  Hal  ini  sesuai  dengan  peneli- tian  Rajali et  al .  (2006)  bahwa  ukuran target strength ikan  meningkat  seiring  peningkatan kedalaman perairan  namun dalam jumlah yang semakin berkurang. Secara umum, pengaturan kriteria  SED    mempengaruhi  distribusi  nilai mean  TS di  Perairan  Pulau  Pari.  Nilai target strength dapat  dikonversi  menjadi  ukuran  pan- jang target.
Ukuran  panjang  ikan  yang  diperoleh merupakan  ukuran  panjang  rata-rata  karena hasil konversi dari nilai mean TS . Konversi nilai Target  Strength  (TS)  menjadi  ukuran  panjang ikan menggunakan formula Foote (1979).  Nilai mean  TS terkecil  dan  terbesar  yang  didapat pada penelitian ini adalah -69,92 dB dan -33,58 dB.  Hal  ini  menyebabkan  ukuran  panjang  ikan rata-rata  terkecil  dan  terbesar  adalah  0,8  cm dan  33,2  cm.  Secara  indiviual  ada  target dengan TS -37 dB s/d -34 dB (panjang 35,5-50 cm) yang terdeteksi.
Pengelompokan ukuran panjang ikan mengikuti  pengelompokan  nilai mean  TS , sehingga ukuran panjang ikan dikelompokan ke dalam  kelompok small (0,8-2,2  cm  dari  -70  dB s/d 61 dB), kelompok medium (2,2-8,9 cm dari
61  dB  s/d  -49  dB),  dan  kelompok large (8,9- 50,1  cm  dari  -49  dB  s/d  -34  dB).  Berdasarkan pengelompokan  tersebut,  maka  peta  sebaran nilai mean  TS (Gambar  6)  dapat  diinterpre- tasikan juga sebagai peta sebaran ukuran pan- jang  ikan. Hasil  yang  diperoleh  dari  deteksi akustik  berupa  nilai  TS  dihubungkan  dengan ukuran  panjang  ikan.  Hal  ini  didasarkan  oleh nilai  TS  dapat  ditentukan  oleh  ukuran  panjang ikan  selain  sudut  orientasi  dan  frekuensi echosounder .
Ikan  karang  yang  terdapat  di  Perairan Pulau  Pari  terdiri  dari  berbagai  ukuran  ter- gantung  pada  jenis  dan  fase  daur  hidup  ikan. Madduppa et  al. (2013)  menemukan  ikan Pomacentrus  burroughi (panjang  maksimum
5,5  cm)  dan  ikan Platax  teira (panjang  maksi- mum  70  cm)  di  Perairan  Pulau  Pari.  Menurut Kubilius dan Ona (2012), ikan pada fase settle- ment (juvenil)  memiliki  panjang  antara  0,8-2,0 cm.  Perairan  Pulau  Pari  didominasi  target dengan  ukuran  panjang  0,8-2,2  cm  terutama pada  kedalaman  2-11  meter  dan  11-21  meter. Semakin  bertambah  kedalaman,  dengan  uku- ran panjang target 2,2-8,9 cm semakin bertam- bah.

## Perhitungan Stok Ikan
Densitas  atau  kepadatan  target  dapat diestimasi  menggunakan  dua  metode,  yaitu metode echo  counting dan  metode S v /TS  sca- ling . Metode echo counting merupakan metode
Gambar 5 Histogram komposisi kelompok ikan terhadap kriteria SED
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 6 Sebaran mean TS pada tiap kedalaman. a) 2-11 m, b) 11-21 m, c) 21-31 m, d) 31-41 m, dan e) 41-45,11 m
estimasi  densitas  yang  paling  sederhana.  Oleh karena  itu,  metode echo  counting dalam  pene- litian  ini digunakan sebagai pembanding. Gam- bar  7  menunjukkan  sebaran  spasial  densitas (dalam  satuan  area)  menggunakan  metode echo  counting di  Perairan  Pulau  Pari  dalam pengaturan kriteria SED yang berbeda.
Terlihat  beberapa  perbedaan  nilai  densi- tas  di  beberapa  tempat  antara  tiap  pengaturan kriteria  SED.  Perbedaan  paling  banyak  dite- mukan  pada  kedalaman  2-11  meter.  Sebaran densitas didominasi oleh kelompok 1.000-5.000 fish /ha.  Kondisi  terbaik  untuk  menggunakan echo  counting adalah  ketika  ikan  terdistribusi secara  random  pada  rata-rata  densitas  yang
rendah.  Sebaliknya,  kondisi  terburuk  diperoleh ketika  distribusi  ikan  padat  ( schooling ),  sehing- ga  metode echo  counting lebih  sering  diguna- kan  pada  perairan  darat  dibanding  laut  lepas. Metode  ini juga biasa digunakan  untuk mende- teksi  spesies  tunggal  yang  telah  diketahui, seperti migrasi salmon (Michael 2015; Prario et al. 2015).  Gambar  8  menunjukkan  sebaran spasial  densitas  menggunakan  metode  Sv/TS Scaling  dalam  pengaturan  kriteria  SED  yang berbeda.
Sebaran  volume  densitas  metode S v /Ts scaling juga  didominasi  kelompok  1.000-5.000 fish /ha.  Dibandingkan  dengan  metode echo counting ,  metode  ini  memiliki  lebih  sedikit  per-
bedaan pada tiap pengaturan kriteria SED. Per- bedaan banyak ditemukan pada kedalaman 11- 21 meter. Hasil analisis biomassa menunjukkan densitas  rata-rata  pada  kedalaman  2-11  meter adalah  10.000-50.000 fish /ha.  Hal  ini  sesuai dengan  penelitian  Siregar et  al. (2013)  bahwa densitas ikan di Perairan Pulau Pari pada keda- laman  10  meter  berkisar  1,34-2,18  ind/m 2 atau 13.400-21.800 fish /ha. Tabel 2 merupakan nilai
rata-rata  densitas  (baik  volume  maupun  area) yang  dihasilkan  menggunakan  metode S v /TS scaling dan echo counting .
Tabel  2  menunjukan  bahwa  densitas yang  dihasilkan  menggunakan  metode echo counting lebih  tinggi  dibandingkan  mengguna- kan  metode S v /TS  scaling .  Pengaturan  kriteria SED juga lebih berpengaruh pada metode echo counting karena  selisih  densitas  dari  masing-
(a) (b)
(c) (d) (e)
Gambar 7 Sebaran densitas ( echo counting ) pada tiap kedalaman. a) 2-11 m, b) 11-21 m, c) 21-31 m, d) 31-41 m, dan e) 41-45,11 m
masing  pengaturan  cukup  besar.  Meskipun metode echo  counting menghasilkan  densitas yang  lebih  tinggi  dan  lebih  terpengaruh  penga- turan  kriteria  SED,  namun  metode S v /TS scaling lebih  disarankan  dalam  estimasi densitas  di  Perairan  Pulau  Pari.  Perairan  ini memiliki  densitas  yang  cukup  tinggi  dengan
mayoritas  ikan  berukuran  kecil,  sehingga penggunaan  metode echo  counting akan mengalami bias. Oleh karena itu, metode S v /TS scaling yang  mengestimasi  densitas  berdasar- kan  energi  dari backscatter ikan  lebih  dianjur- kan  karena  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih akurat.
(a) (b)
(c) (d) (e)
Gambar 8 Sebaran densitas  ( S v /TS Scaling ) pada tiap kedalaman. a) 2-11 m, b) 11-21 m, c) 21-31 m, d) 31-41 m, dan e) 41-45,11 m
Tabel 2 Densitas rata-rata menggunakan metode S v /TS scaling dan echo counting
Kriteria SED S v /TS scaling Echo counting Volume Densitas ( fish /1.000m 3 ) Area Densitas ( fish /ha) Volume Densitas ( fish /1.000m 3 ) Area Densitas ( fish /ha) SED-ori 3.577 516.204 4.319 847.643 SED-d 6.104 708.116 13.537 1.536.977 SED-f 2.425 442.383 4.504 842.328 SED-m 2.856 480.068 5.546 998.756

## KESIMPULAN
Penggunaan  kriteria  SED  yang  berbeda dalam  analisis  biomassa  menghasilkan  nilai target strength dan densitas ikan yang berbeda. Target  strength di  Perairan  Pulau  Pari  dido- minasi oleh kelompok small dengan TS berkisar -70  dB  sampai  dengan  -61  dB.  Sebaran  densi- tasnya  paling  banyak  pada  kelompok  1.000- 5.000 fish /ha.  Pengaturan  kriteria  SED  yang mempengaruhi  analisis  biomassa  berturut-turut adalah SED-d, SED-f, dan SED-m. Pengaturan kriteria  SED  yang  disarankan  untuk  digunakan adalah  SED-f  karena  memiliki  akurasi  yang tinggi.

## SARAN
Untuk melihat fluktuasi stok sumber daya ikan,  perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan  di lokasi  yang  sama  dengan  melakukan  verifikasi jenis ikan yang terdeteksi. Penentuan nilai SED disesuaikan  dengan  target  spesies  yang  akan dideteksi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada  Southeast  Asian  Regional  Centre  for Tropical  Biology  (SEAMEO  BIOTROP)  yang telah memberikan bantuan dana penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA

## Baik K. 2013. Comment on ‘Resonant Acoustic
Scattering  from  a  Swimbladder  Bearing F ish’. The  Journal  of  Acoustical  Society of America . 133: 5 –8.
Balk  H.  2011.  Development  of  Hydroacoustic Methods  for  Fish  Detection  in  Shallow Water  [Disertasi].  Oslo  (NO):  Universitas Oslo.
Balk  H,  Lindem  T.  2014. Sonar  4  and  Sonar  5 Post  Processing  Systems,  Operator Manual  Version  602 .  Oslo  (NO):  Lindem Data Acquisition.
Brown  CJ,  Smith  SJ,  Lawton  P,  Anderson  JT. 2011.  Benthic  Habitat  Mapping:  a Review  of  Progress  Towards  Improved Understanding  of  the  Spatial  Ecology  of the Seafloor Using Acoustic Techniques. Estuarine  Coastal  and  Shelf  Science .
92: 502 –520.
Charnila  D,  Manik  HM.  2010.      Pemetaan  dan Klasifikasi  Sedimen  dengan  Instrumen Side  Scan  Sonar  di  Perairan  Balongan, Indramayu- Jawa Barat. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan. 1(1): 105-112.
Dennerline DE, Jennings CA, Degan DJ. 2012. Relationships  Between  Hydroacoustic Derived  Density  and  Gill  Net  Catch: Implications for Fish Assessments. Fisheries Research . 123: 78 –89.
Feuillade C. 2012. Superspheroidal Modeling of Resonance Scattering from Elongated Air Bubbles  and  Fish  Swim  Bladders. The Journal of Acoustical  Society of America . 131: 146 –155.
Foote KG. 1979. On Representations of Length Dependence
of Acoustic
Target Strengths of Fish. Journal of the Fisheries Research  Board  of  Canada .  36:  1490 – 1496.
Furusawa  M.  2015.    Effects  of  Noise  and  Ab- sorption  on  High  Frequency  Measure- ments  of  Acoustic-Backscatter  from  Fish. International  Journal  of  Oceanography . http://dx.doi.org/10.1155/2015/589463.
Georgakarakos  S,  Trygonis V,  Haralabous  J. 2011. Accuracy  of  Acoustic  Methods  in Fish  Stock  Assessment  Surveys : Sonar System , book edited by N.Z. Kolev, ISBN 978-953-307-345-3.  Grecee:  CC  BY-NC- SA.
Godlewska  M,  Frouzova  J,  Kubecka  J, Wisniewolski  W,  Szlakowski  J.  2012. Comparison  of  Hydroacoustic  Estimates with  Fish  Census  in  Shallow  Malta Reservoir: which TS/L Regression to Use
in Horizontal Beam Applications. Fisheries Research . 123: 90 –97.
Haris  K,  Chakraborty  B,  Ingole  B,  Menezes  A, Srivastava  R.  2012.  Seabed  Habitat Mapping  Employing  Single  and  Multi- beam  Backscatter  Data:  a  Case  Study from  the  Western  Continental  Shelf  of India. Continental  Shelf  Research .  48: 40 –49.
Jech  M.  2011.  Interpretation  of  Multi-frequency Acoustic Data: Effects of Fish Orientation. The  Journal  of  the  Acoustical  Society  of America . 129(1): 54 –63.
Jech  M.  2015.  Comparisons  Among  Ten
Models  of  Acoustic  Backscattering  Used in  Aquatic  Ecosystem  Research. The Journal of Acoustical  Society of America . 138(6): 3742 –3764.
Kubilius  R,  Ona  E.  2012.  Target  strength  and Tilt-Angle  Distribution  Oflesser  Sandeel (Ammodytes  marinus). ICES  Journal  of Marine Science . 69: 1099 –1107.
Lee  W,  Lavery  AC,  Stanton  TK.  2012. Orientation  Dependence  of  Broadband Acoustic  Backscattering  from  Live  Squid. The  Journal  of  Acoustical  Society  of America. 131: 4461 –4475.
Madduppa HH, Subhan B, Suparyani E, Siregar AM,  Arafat  D,  Tagiran  SA,  Alimuddin, Khairudi D, Rahmawati F,  Bramandito A. 2013.  Dynamics  of  Fish  Diversity  Across an  Environmental  Gradient  in  the  Seribu Islands  Reefs  off  Jakarta. Biodiversitas . 14(1):17-14.
Manik  HM.  2012.      Seabed  Identification  and Characterization  Using  Sonar. Advances in  Acoustics  and  Vibration .  Part  II, Hindawi. 2012(2).
Manik  HM.  2013.  Deteksi  Ikan  Karang Menggunakan  Teknologi Echosounder . Di  dalam:  Hidayat  TT,  Syamsuddin  S, Sudrajat  A,  Masengi  S,  Nainggolan  C, Raharjo P, Sipahutar YH, editor. Prosiding  Seminar  Nasional  Perikanan Indonesia ;  2013  Nov  21-22;  Jakarta, Indonesia.  Jakarta  (ID):  Sekolah  Tinggi Perikanan. hlm 19-24.
Manik  HM.  2014.      Teknologi  Akustik  Bawah Air: Solusi Data Perikanan Laut
Indonesia. Risalah  Kebijakan  Pertanian dan Lingkungan .  1(3): 181 –186.
Manik HM. 2015.  Underwater Remote Sensing of  Fish  and  Seabed  Using  Acoustic Technology  In  Seribu  Island  Indonesia. International  Journal  of  Oceans  and Oceanography. 9(1): 77-95.
Manik  HM,  Yulius  D,  Udrekh.  2015.    Develop- ment and Application of MB System Soft- ware for Bathymetry and Seabed Compu- tation. International  Journal  of  Software Engineering  and  Its  Applications. 9(6): 143-160.
Manik  HM.  2016.  Acoustical  Measurement  and Biot  Model  for  Coral  Reef  Detection  and Quantification. Advances  in  Acoustics and Vibration . Part II, Hindawi Publishing. http://dx.doi.org/10.1155/2016/2350615.
Parker-Stetter  SL,  Rudstam  LG,  Sullivian  PJ,
Warner  DM.  2009. Standard  Operating Procedures for Fisheries Acoustic Surveys  in  The  Great  Lakes .  Ann  Arbor (US): Great Lakes Fish Commission.
Prario  IS, Gonzalez  JD, Madirolas  A, Blanc  S.
2015.  A  Prolate  Spheroidal  Approach  for
Fish Target Strength Estimation: Modeling and Measurements. Acta Acustica  United  with  Acustica. 101(5): 928-940.
Puspasari  R,  Damar  A,  Kamal  MM,  Batu  DL,
Wiadnyana NN, Taufik M. 2013.
Dinamika Larva Ikan Sebagai Dasar Opsi Pengelolaan  Sumber  Daya  Ikan  di Laguna  Pulau  Pari  Kepulauan  Seribu. Jurnal  Kebijakan  Perikanan  Indonesia . 5(1): 1-7.
Rajali  H,  Gambang  AC,  Hamid  IA,  Hasan  RB,
Awang  D,  Shiomi  K,  Fujiwara.  2006. Stock  Assessment  by  Hydroacoustic Method  in  the  South  China  Sea  Area  II: Sabah,  Sarawak,  Brunei  Darussalam [Internet].  [diunduh  27  Oktober  2015]. Tersedia  pada  :  http://researchgate.net/ publication/241914943_Stock_Assessme nt_by_HydroAcoustic_Method_in_the_So uth_China_Sea_Area_II_Sabah_Sarawa k_Brunei_Darussalam.
Raveau  MP,  Feuillade  C.  2015.  Sound Extinction  by  Fish  Schools:  Forward Scattering Theory and Data Analysis. The Journal of Acoustical  Society of America .
137: 539 –555. Raveau  MP,  Feuillade  C.  2015.  Resonance Scattering by Fish Schools: a Comparison  of  Two  Models. The  Journal of Acoustical Society of America. 139 (1):
135-140.
Rengi  P,  Brown  A.  2014.  Pelagic  Fish  Stock Estimation  by  Using  the  Hydroacoustic Method  in  Bengkalis  Regency  Water. Berkala Perikanan Terubuk . 42(1): 21-34.
Rodríguez-Sánchez V, Encina-Encina L, Rodríguez-Ruiz A, Sánchez-Carmona R., 2015a.  Horizontal  Target  Strength  of Luciobarbus  sp.  in  Ex  Situ  Experiments: Testing  Differences  by  Aspect  Angle, Pulse Length and Beam Position.
Fisheries Research . 164: 214 –222.
Samedy  V,  Wach  M,  Lobry  J,  Selleslagh  J, Pierre  M,  Josse  E,  Boet  P.  2015. Hydroacoustics  as  a  Relevant  Tool  to Monitor Fish  Dynamics  in  Large  Estuary. Fisheries Research . 172: 225-233.
Schimel  ACG, Healy TR, Johnson D, Immenga
D.  2010.    Quantitative  Experimental Comparison  of  Single-Beam,  Sidescan, and  Multibeam  Benthic  Habitat  Maps. ICES  Journal  of  Marine  Science .  67: 1766 –1779.
Simmonds  J,  MacLennan  D.  2005. Fisheries Acoustics:  Theory  and  Practice  Second Edition . Oxford (UK): Blackwll Publishing.
Siregar  VP,  Wouthuyzen  S,  Sunuddin  A,
Anggoro A, Mustika AA. 2013. Pemetaan Habitat  Dasar  dan  Estimasi  Stok  Ikan Terumbu  dengan  Citra  Satelit  Resolusi.
Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Tropis . 5(2): 453-463.
Victoria  Rodríguez-Sánchez,  Lourdes  Encina-
Encina, Amadora Rodríguez-Ruiz,
Ramona  Sánchez-Carmona.    2016.  Do Close  Range  Measurements  Affect  the Target Strength (TS) of Fish in Horizontal
Beaming
Hydroacoustics. Fisheries Research. 173: 4 –10.
Victoria  Rodríguez-Sánchez,  Lourdes  Encina- Encinaa, Amadora Rodríguez-Ruiz,
Agustín  Monteoliva,  Ramona  Sánchez- Carmona.    2016.  Horizontal  Target Strength  of  Cyprinus  Carpio  Using  200 kHz  and  430  kHz  Split-beam  Systems. Fisheries Research . 174: 136 –142.
Zampolli  M,  Tesei  A,  Jensen  F,  Malm  N, Blottman  J.  2007.  A  Computationally Efficient  Finite  Element  Model  with Perfectly  Matched  Layers  Applied  to
Scattering from Axially Symmetric Objects. The  Journal  of  Acoustical Society of America. 122: 1472 –1485.
Zampolli  M,  Jensen  FB,  Tesei  A.  2009. Benchmark Problems for Acoustic Scattering  from  Elastic  Objects  in  the Free  Field  and  Near  the  Seafloor. The Journal of Acoustical Society of America . 125: 89 –98.