Tersedia online di: http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/bawal e-mail:bawal.puslitbangkan@gmail.com BAWAL WIDYA RISET PERIKANAN TANGKAP Volume 16 Nomor 1 April 2024 p-ISSN: 1907-8226 e-ISSN: 2502-6410 Nomor  Akreditasi:  620/AU2/P2MI-LIPI/03/2015
Korespondensi  penulis: e-mail: henrymanik@apps.ipb.ac.id DOI:  http://dx.doi.org/10.15578/bawal.16.1.2024.11-22

## ANALISIS DISTRIBUSI DAN DENSITAS IKAN DI LAUT BANGGAI MENGGUNAKAN METODE HIDROAKUSTIK DAN VISUALISASI GIS-DASHBOARD

## ANALYZING FISH DISTRIBUTION AND DENSITY IN BANGGAI SEA USING HYDROACOUSTIC METHOD AND GIS-DASHBOARD  VISUALIZATION
Alivio Windra 1 , Henry Munandar Manik 2,* , dan Lili Somantri 1
1 Program  Studi  Sains  Informasi  Geografi,  FPIPS,  Universitas  Pendidikan  Indonesia,  Bandung Jl.  Dr.  Setiabudi  No.229,  Isola,  Kec.  Sukasari,  Kota  Bandung,  Jawa  Barat  40154
2 Departemen  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan,  FPIK,  Institut  Pertanian  Bogor,  Bogor Jl.  Raya  Dramaga,  Babakan,  Kec.  Dramaga,  Kabupaten  Bogor,  Jawa  Barat  16680 Teregistrasi  I  tanggal:  18  Juli  2023;  Diterima  setelah  perbaikan  tanggal:  26  Maret2024;
Disetujui  terbit  tanggal:  26  Mei  2024

## ABSTRAK
Estimasi stok ikan berupa distribusi dan densitasnya, sangat penting untuk manajemen perikanan tangkap suatu kawasan perairan. Teknologi hidroakustik umumnya digunakan untuk mengestimasi stok ikan secara real time . Pada tahun 2022, BRIN dan IPB melakukan pengukuran data akustik di Laut Banggai sebagai bagian dari “ Banggai Upwelling Dynamics Exploration and Experiment ” untuk mengestimasi stok ikan. Hasil analisis hidroakustik menunjukkan, total densitas ikan di Laut Banggai adalah 527.914 ikan km -2 . Ikan berukuran sangat kecil (< 12 cm) memiliki densitas tertinggi yakni 292.471 ikan km -2 , sedangkan ikan berukuran kecil (12 cm - 28 cm) dan berukuran besar (28 cm - 58 cm) masing-masing memiliki densitas 98.472 ikan km -2 dan 124.519 ikan km -2 . Ikan berukuran sangat besar (> 58 cm) hanya memiliki densitas 12.452 ikan km -2 . Ikan lebih banyak ditemukan di perairan timur Pulau Banggai dan perairan utara Pulau Taliabu. Lapisan epipelagik (0 hingga -200 meter) memiliki potensi terbesar, dengan densitas ikan tertinggi pada kategori ikan berukuran sangat kecil, diikuti oleh ikan berukuran besar dan berukuran kecil. Untuk meringkas hasil analisis distribusi dan densitas ikan, data dan informasi divisualisasikan lewat GIS-Dashboard. Dashboard dapat mengintegrasikan tampilan peta  serta  grafik,  dan  menyajikan  informasi  dengan  lebih  menarik  dan  lebih  mudah  dipahami.  Dashboard memberikan gambaran menyeluruh tentang informasi distribusi spasial ikan di Laut Banggai, sehingga penggunaan GIS-Dashboard sangat bermanfaat dalam kegiatan manajemen perikanan.
Kata Kunci : Banggai; densitas  ikan; GIS-dashboard;  hidroakustik

## ABSTRACT
Estimating fish stocks, including their distribution and density, plays a vital role in the management of capture fisheries. Hydroacoustic technology is widely utilized for fish stock estimation in real time. In 2022, BRIN and IPB University conducted hydroacoustic data measurement in the Banggai Sea as part of the “Banggai Upwelling Dynamics Exploration and Experiment” to estimate fish stocks. According to the analysis, the total fish density in the Banggai Sea is 527.914 fish km -2 . Very small fish (<12 cm) is estimated to have the highest density at 292.471 fish km -2 , while small (12 to 28 cm) and large fish (28 to 58 cm) have densities of 98.472 fish km -2 and 124.519 fish km -2 , respectively. Very large fish (>58 cm) have a density of only 12.452 fish km -2 . The spatial distribution of fish predominantly occurs in the eastern waters of Banggai Island and the northern waters of Taliabu Island. The most significant potential is the epipelagic layer (0 to -200 meters), with very small-sized fish having the highest density, followed by large-sized and small-sized fish. To summarize the analysis results of fish distribution and density, a GIS-Dashboard is utilized. This online platform integrates various maps and charts, offering an engaging and easily understandable visualization of the information. The GIS-Dashboard provides a comprehensive overview of the spatial distribution of fish in the Banggai Sea, serving as a valuable tool for fisheries management.
Keywords: Banggai; fish density; GIS-dashboard; hydroacoustic

## Pendahuluan
Kawasan Laut Banggai termasuk  ke dalam Wilayah Pengelolaan Perikanan Nasional Republik Indonesia 715 (WPP NRI 715) yang meliputi perairan Teluk Tomini, Laut Maluku, Laut Halmahera, Laut Seram dan Teluk Berau. Kawasan ini berada di Laut Maluku sebelah timur wilayah Provinsi  Sulawesi  Tengah  dan  berbatasan  dengan Kabupaten  Banggai,  Banggai  Laut,  dan  Banggai Kepulauan. Merujuk kepada Keputusan Menteri Kelautan dan Perikanan Nomor 82/KEPMEN-KP/2016 Tahun 2016 Tentang  Rencana  Pengelolaan  Perikanan  Wilayah Pengelolaan Perikanan Negara Republik Indonesia 715, jenis ikan dominan yang ditemukan di WPP NRI 715 adalah Cakalang  (Katsuwonus  pelamis),  Layang  (Decapterus spp.), Madidihang (Thunnus albacares), Teri (Stolephorus spp.)  dan  Selar  (Selaroides  spp.).  Potensi  perikanan tangkap di WPP NRI 715 sendiri mencapai 1,2 juta ton serta hasil perikanan tangkap di Provinsi Sulawesi Tengah Mencapai 165.403,77 ton di tahun 2021 (KKP, 2023).
Badan  Riset dan  Inovasi  Nasional  (BRIN)  dan  IPB University  mengadakan  survei  kelautan  "Banggai Upwelling Dynamics Exploration and Experiment 2022". Survei  ini  diadakan  untuk  melacak  jejak  fenomena upwelling di Laut Banggai dan merekam data hidroakustik perikanan untuk estimasi stok ikan. Fenomena upwelling merupakan salah satu fenomena alam yang mempengaruhi hasil tangkap di laut (Doko Raditya et al., 2013). Fenomena upwelling  ditandai  dengan  suhu  yang  rendah,  salinitas yang tinggi, dan densitas klorofil yang tinggi (Ma'mun et al., 2018). Secara sederhana fenomena ini membawa air yang lebih dingin dan lebih kaya nutrien yang merupakan makanan ikan ke permukaan laut, sehingga sumber daya ikan  akan  terkonsentrasi  di  sana  dan  jika  estimasi  stok ikan dilakukan akan semakin baik hasilnya.
Estimasi  stok  ikan  atau  kelimpahan  ikan  dapat dilakukan dengan menggunakan metode hidroakustik, ini telah  dilakukan  pada  banyak  penelitian  terdahulu (Achmadi et al., 2014; Dwigothammy, 2022; Hidayat et al., 2019; Ma'mun et al., 2021; Manik et al., 2018; Panggabean & Rauzatul Nazzla, 2022).  Namun saat ini belum ada kajian estimasi stok ikan yang dilakukan di kawasan Laut Banggai secara  spesifik  dengan  metode  hidroakustik. Analisis estimasi  stok  ikan  berdasarkan  metode  hidroakustik dilakukan dengan menganalisis nilai Area Backscattering Coefficient (Sa) yang menghasilkan densitas organisme per luasan area (Dwigothammy, 2022; Ma'mun et al., 2021). Selain  itu,  dengan  data  hidroakustik  lokasi  sebaran individu  ikan  yang  terekam  dapat  divisualisasikan distribusi  spasial  dan  densitasnya  berdasarkan  ukuran ikan, waktu, serta kedalaman (Farhan et al., 2023; Ma'mun et al., 2021; Manik et al., 2018; Panggabean & Rauzatul Nazzla, 2022).
Dalam  perhitungan  densitas  ikan  secara  akustik, dibutuhkan proses echo integration yang dilakukan pada nilai Volume Scattering Strength (SV) agar bisa memperoleh nilai densitas ikan. Nilai Area Backscattering Coefficient
(Sa) merupakan turunan dari nilai SV hasil echo integration yang digunakan untuk memperoleh nilai densitas ikan. SV diperoleh dari pengolahan nilai Target Strength (TS) hasil pengukuran alat Split Beam Echosounder. TS merupakan nilai pantulan balik objek secara tunggal (single target) ikan dan SV merupakan nilai pantulan balik dari sekelompok ikan. Baik SV ataupun TS merupakan nilai logaritmik dengan satuan  desibel  (dB),  sehingga  untuk  melakukan perhitungan perlu dilakukan konversi ke bentuk linearnya terlebih dahulu. Nilai densitas ikan yang dihasilkan dapat berupa ikan per meter persegi (ikan m -2 ) ataupun ikan per kilometer  persegi  (ikan  km -2 ).  Hasil  dari  perhitungan distribusi  dan  densitas  ikan  biasanya  divisualisasikan dalam bentuk tabel, grafik, dan peta.
Dari penelitian yang pernah ada, data-data hasil olahan (tabel,  grafik,  dan  peta)  sangat  banyak  dan  kompleks (Dwigothammy, 2022; Ma'mun et al., 2021; Manik et al., 2018; Manik & Nurkomala, 2016; Panggabean & Rauzatul Nazzla, 2022) sehingga butuh visualisasi yang lebih baik dan  dinamis  untuk  memudahkan  penyampaian  hasil analisis. Di antara output yang dihasilkan pada penelitian sebelumnya  adalah  tabel  dan  grafik  hasil  perhitungan estimasi distribusi dan densitas ikan per kedalaman, peta distribusi ikan berdasarkan kedalaman dan waktu, lalu peta densitas  ikan  berdasarkan  kedalaman  dan  waktu. Kompleksitas ini dapat diakali dengan Sistem Informasi Geografis, yakni berupa GIS-Dashboard (Lata et al., 2022). Sistem Informasi Geografis (SIG) ialah sebuah sistem atau teknologi  berbasis  komputer  yang  dibangun  dengan tujuan untuk mengumpulkan, menyimpan, mengolah, dan menganalisis serta menyajikan informasi dari suatu objek atau  fenomena  yang  berkaitan  dengan  lokasinya  di permukaan bumi (Somantri, 2022).
Dashboard merupakan  metode visualisasi  data yang populer dan memiliki kelebihan dalam hal manajemen data yang  divisualisasikan  (Lata  et  al.,  2022).  Dengan dashboard,  presentasi  visual  dari  data  dilakukan  lewat layanan internet, sehingga pengguna atau penonton dapat berinteraksi langsung dengan data yang divisualisasikan (Bobylev, 2023). GIS-Dashboard dapat menampilkan data- data spasial bersamaan dengan data non-spasial, sehingga dalam  satu  laman  semua  informasi  hasil  analisis  dapat dimuat dan diakses oleh pengguna (Pelletier, 2023). Selain peta, data non-spasial lainnya dapat ditampilkan dengan diagram, plot, histogram dan grafik lainnya (Bobylev, 2023) sehingga lebih mudah untuk dipahami.
Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi densitas ikan    di  kawasan  Laut  Banggai  menggunakan  data hidroakustik  hasil  pengukuran  echosounder  oleh  BRIN dan IPB University. Metode hidroakustik digunakan untuk mengestimasi  nilai  densitas  ikan  dan  sebuah  GIS- Dashboard  juga  dirancang  untuk  menampilkan  hasil perhitungan  estimasi  densitas  ikan.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  informasi  mengenai kelimpahan ikan di kawasan Laut Banggai sehingga dapat bermanfaat bagi pemangku kebijakan dalam merencakan
kegiatan di sekitar Laut Banggai dan bermanfaat pula bagi pelaku ekonomi perikanan tangkap dan masyarakat luas. Integrasi antara metode Hidroakustik dan visualisasi GIS- Dashboard juga diharapkan  memberikan wawasan baru bagi praktisi dibidang perikanan khususnya estimasi stok ikan di laut.

## Bahan dan Metode Lokasi penelitian
Lokasi dari penelitian ini adalah kawasan Laut Banggai. Laut Banggai merupakan perairan yang lebih kecil di Laut Maluku.  Kawasan  Laut  Banggai  berbatasan  dengan Kabupaten  Banggai,  Banggai  Laut,  dan  Banggai Kepulauan di Provinsi Sulawesi Tengah, serta berbatasan pula dengan Kabupaten Kepulauan Sula dan Pulau Taliabu di Provinsi Maluku Utara. Laut ini memiliki kedalaman hingga 4.000 m di bawah permukaan laut. Kawasan ini masuk  ke  dalam  WPP  NRI  715  yang  mencakup  enam provinsi  yakni  Sulawesi  Tengah,  Gorontalo,  Sulawesi Utara, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua Barat  Daya.  Track  pelayaran  yang  dianalisis  pada penelitian ini dibagi menjadi jalur (a), (b), (c), (d), dan (e) (Gambar  1).  Pembagian  segmen  track  diurutkan berdasarkan waktu dan arah jalur pelayaran kapal.

## Data dan alat penelitian
Data  utama  yang  digunakan  untuk  analisis  dalam penelitian ini, yakni data hidroakustik, bersumber dari hasil dari pengukuran pada kegiatan Survei Banggai Upwelling Dynamics Exploration and Experiment (BUDEE) 2022 pada tanggal  4-18  September  2022  di  Laut  Banggai.  Data hidroakustik  ini  direkam  menggunakan  instrumen SIMRAD-EK60 Scientific Echosounder bertipe Split-beam Windows  (TM)  yang  dikhususkan  untuk  kegiatan  fish stock assessment (Kongsberg, 2021).  Hasil pengukuran sepanjang jalur survei berupa data akustik dengan format [.RAW] dengan frekuensi 120 kHz. Frekuensi ini dipilih karena  memberikan  resolusi  yang  lebih  detail  karena panjang  gelombangnya  yang  pendek.  Perekaman hidroakustik  dilakukan  terus  menerus  secara  kontinu selama kapar berlayar mengikuti track/lintasan yang telah direncanakan tanpa perekaman stationary. Akibatnya data hidroakustik yang digunakan di setiap lokasi perekaman tidak memiliki waktu perekaman yang sama, pada beberapa tempat direkam saat siang hari dan pada beberapa tempat lainnya direkam saat malam hari.
Data  akustik  diolah  menggunakan  aplikasi  dengan lisensi  terbuka  (open  source)  Echo  Sounder  Package generasi  ketiga  atau  ESP3  (https://sourceforge.net/
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian Figure 1. Research Location Map
projects/esp3/). ESP3 merupakan aplikasi pengolah data akustik  yang  dikembangkan  oleh  lembaga  National Institute  of  Water  and Atmospheric  Research  (NIWA), Selandia Baru (Ladroit et  al., 2020). Aplikasi ini dapat digunakan secara bebas untuk berbagai pengolahan data akustik seperti kajian mengenai bocoran gas dari patahan bawah  air  (Johnson  et  al.,  2022;  Turco  et  al.,  2022), kelimpahan  organisme  laut  (Bandara  et  al.,  2022; Escobar?Flores et al., 2022; Xue et al., 2021), dan kajian lainnya dalam lingkup ilmu hidroakustik (Della Penna et al., 2022; Jessica Perelman et al., 2022; Perelman et al., 2023).

## Analisis data
Informasi distribusi dan densitas ikan didapatkan dari hasil  pengolahan  data  akustik  berupa  pengolahan  echo integration.  Pengolahan  diawali  dengan  pre-processing pada data akustik berupa noise filtering, bad data detection, hingga  bottom  detection.  Deteksi  dilakukan  pada kedalaman 0 hingga -500 m (dibawah referensi transducer sebesar -2 m). Proses ini dilakukan pada aplikasi ESP3. Densitas ikan didapatkan dari persamaan  (1), sehingga tahapan perhitungan untuk mendapatkan estimasi densitas ikan menggunakan data survei akustik perikanan adalah sebagai berikut  (McLennan  &  Simmonds,  2005, dalam Perangin-angin et al., 2017):
ρA = 𝑆𝑎 𝜎 𝑏 𝑠 × 10 6
……….………………… (1)
ρA = Estimasi Densitas Ikan (ikan km -2 ) 𝑆𝑎 = Area Backscattering Coefficient (m 2 m -2 ) 𝜎 𝑏𝑠 = Rata-Rata Backscattering Cross Section (m 2 )
Nilai 𝑆𝑎 diperoleh dari persamaan (2):
𝑆𝑎  =   10 𝑆𝑉 10 × 𝑇
……….………………… (2)
𝑆𝑎 = Area Backscattering Coefficient (m 2 m -2 ) 𝑆𝑣 = Rata-rata Volume Backscattering Coefficient (m -1 ) 𝑇 = Rata-Rata ketebalan kolom air (m)
Adapun nilai 𝜎 𝑏𝑠 dan 𝑆𝑣 merupakan rata-rata dari 𝑆𝑣 dan 𝜎 𝑏𝑠 yang diperoleh dari persamaan (3) dan (4):
𝑆𝑣 = 10 (𝑆𝑉) 10 ……….………………… (3)
𝑆𝑣 = Volume Backscattering Coefficient (m -1 ) 𝑆𝑉 = Volume Backscattering Strength (dB re 1 m -2 )
𝜎 𝑏𝑠 = 10 (𝑇𝑆) 10 ……….………………… (4)
𝜎 𝑏𝑠 = Rata-Rata Backscattering Cross Section (m 2 ) 𝑇𝑆 = Rata-Rata Target Strength ( dB re 1 m 2 )
Nilai SV dan        merupakan nilai logaritmik (dB) yang didapatkan dari data hasil pengukuran. Setiap perhitungan data akustik harus dikonversi dan menggunakan bentuk linearnya. Pengolahan echo integration pada aplikasi ESP3
menghasilkan parameter                     beserta parameter lainnya dengan keluaran file [.csv], sehingga perhitungan nilai   A dapat dilakukan pada aplikasi Microsoft Excel berdasarkan persamaan sebelumnya. Pengaturan threshold dari nilai SV saat proses echo integration diatur pada nilai -60 dB. Elementary Distance Sampling Unit (EDSU) atau ukuran acoustic survey horizontal bin diatur setiap panjang 500  m  dan  setiap  kedalaman  -10  m.  Echo  integration dilakukan  pada  kedalaman  0  hingga  -500  m  (dengan toleransi transducer sebesar -2 m). Dennerline et al. (2012) menjelaskan target strength dari ikan berkisar antara -70 dB hingga -20 dB sedangkan untuk plankton lebih rendah (Manik & Nurkomala, 2016), lalu jika merujuk Costa et al. (2014) maka nilai -50 dB akan mendeteksi ikan hingga panjang sekitar 6 cm.
Setelah distribusi dan densitas ikan didapatkan, data- data hasil pengolahan divisualisasikan dengan tabel, grafik, dan  peta  baik  secara  total  ataupun  berdasarkan  ukuran ikan,  waktu,  dan  kedalaman.  Hasil  perhitungan dikategorikan berdasarkan panjang cagak (forklength) ikan yakni kategori sangat kecil (< 12 cm), kecil (12 cm - 28 cm), besar (28 cm - 58 cm), sangat besar (> 58 cm). Klasifikasi ini dihasilkan dari hubungan antara nilai target strength dengan panjang ikan oleh Foote, (1987) dalam Panggabean & Rauzatul Nazzla (2022). Selain itu pada peta distribusi ikan nilai kelimpahan diklasifikasikan menjadi "ikan kecil" yakni densitas ikan dengan nilai        < -44 dB dan "ikan besar" merupakan densitas ikan dengan nilai      -44 dB. Klasifikasi ini merujuk (Ma'mun et al., 2018) yang meneliti sebaran  ikan  pelagi  di  WPP  NRI  715.  Hasil  akhir divisualisasikan  dengan  dashboard  menggunakan layanan ArcGIS Online untuk publikasi peta online dan ArcGIS  Dashboard  untuk  publikasi  dashboard  (ESRI, 2024) , serta layanan Google Sheets untuk publikasi grafik (Google, 2024).

## Hasil dan Bahasan Hasil
Peta densitas ikan hasil echo integration ditampilkan per strata kedalaman -100 m (Gambar 2). Terdapat 5 kelas densitas yakni [0 - 10 km -2 ], [10 - 100 km -2 ], [100 - 1.000 km - 2 ], [1.000 - 10.000 km -2 ], dan [10.000 - 100.000 km -2 ] yang berwarna transparan. Pada peta, densitas tertinggi terdapat pada strata -100 m, terlihat sebaran spasialnya cenderung berada  di  utara  Pulau Taliabu  Maluku  Utara  dan  timur Pulau Banggai, Sulawesi Tengah. Kelas densitas ikan yang muncul secara dominan pada strata -100 m adalah [1.000 - 10.000 km -2 ]. Delapan dari 10 kelas densitas tertinggi, yakni [10.000 - 100.000 km -2 ], muncul pada strata ini. Adapun dua lainnya muncul pada strata -200 m. Densitas ikan di strata -200 m jumlahnya menurun dibanding strata -100 namun kelas densitas yang mendominasi masih sama yakni kelas [1000 - 10.000 km -2 ]. Pada strata -300 m, -400 m, dan - 500 m densitas ikan sangat sedikit sekali dibandingkan strata sebelumnya, strata ini didominasi oleh kelas densitas yang lebih kecil. Namun apabila ketiganya digabungkan
𝑇𝑆
𝑇𝑆, 𝑆𝑣, & 𝑆𝑎
ρ
𝑇𝑆 𝑇𝑆
secara  keseluruhan,  setiap  track  pengukuran  memiliki densitas ikan yang tinggi, kecuali pada jalur (d) dan awal jalur (e) yang sama sekali tidak ada hasil estimasi densitas ikan.
Untuk  memudahkan  analisis,  hasil  echo  integration juga dibagi tiap -10 m kolom air pada 5 strata kedalaman dengan interval 100 m (Gambar 3). Kelima strata tersebut yakni [0 m hingga -100 m], [-100 m hingga -200 m], [-200 m hingga -300 m], [-300 m hingga -400 m], dan [-400 m hingga -500 m].  Strata kedalaman [0 m hingga -100 m] memiliki densitas  tertinggi  pada  kolom  0  m  hingga  -10  m  yakni sebesar 170.093 ikan km -2 dan ini merupakan kolom dengan densitas tertinggi secara keseluruhan. Distribusi dominan strata ini terdapat pada jalur (a), (b), (c), dan (e) di dekat Pulau  Banggai.  Strata  ini  secara  keseluruhan  memiliki densitas  ikan  yang  sangat  tinggi  dengan  total  estimasi densitas 327.368 ikan km -2 . Pada strata selanjutnya, yakni dengan kedalaman [-100 m hingga -200 m], nilai densitas ikan tertinggi ditemukan pada kolom -190 m hingga -200 m dengan estimasi densitas 94.946 ikan km -2 . Distribusi paling dominan strata ini berada pada akhir jalur (a), (b), serta tengah  jalur  (e).  Total  estimasi  densitas  pada  strata  ini adalah 190.041 ikan km-2.
Pada strata kedalaman [-200 m hingga -300 m], [-300 m hingga -400 m], dan [-400 m hingga -500 m] densitas ikan menurun drastis, secara berurutan total estimasi densitas masing-masing strata adalah 5.187 ikan km -2 , 1.141 ikan km -2 , dan 4.175 ikan km -2 . Pada strata [-200 m hingga -300
Gambar 2. Peta densitas ikan (km -2 ) hasil echo integration Figure 2. Fish density map (km -2 ) based on echo integration results
m] densitas ikan tertinggi berada pada kolom kedalaman - 200 m hingga -210 m yang berjumlah 2.283 ikan km -2 . Pada strata  selanjutnya, yakni  [-300 m  hingga -400  m],  nilai densitas tertinggi sebesar 364 ikan km -2 berada pada kolom kedalaman -350 m hingga -360 m. Pada strata kedalaman [- 400 m hingga -500 m] yang merupakan strata terakhir, nilai densitas ikan tertinggi berada pada kolom -400 m hingga - 410 m dengan jumlah estimasi sebanyak 1.853 ikan km -2 . Distribusi lokasi dari densitas ikan pada ketiga strata ini tidak banyak, hanya berada pada titik yang berada pada jalur (a), (b), dan (e) yang telah disebutkan sebelumnya (Gambar 1).
Pada scatter plot antara kedalaman dan nilai        untuk echo  integration  (Gambar  4)  dapat  dilihat  bahwa rentangnya -55 dB hingga -40 dB cenderung berada pada kedalaman 0 m hingga -200 m. Adapun nilai        yang > -40 dB  lebih  cenderung  terdeteksi  pada  kedalaman  -100  m hingga -500 m. Nilai tertinggi estimasi densitas berdasarkan ukuran (Tabel 1) ada pada kategori ikan sangat kecil (<6 cm) dan kecil (6 cm hingga 20,89 cm) yang masing-masing diperkirakan berjumlah 313.645 ikan km-2 dan 199.857 ikan km-2. Adapun pada kategori sedang (20,89 - 58,88 cm), cukup besar (58,88 - 117,48 cm), dan besar (117,48 - 234,4 cm)  nilai densitas  cukup  rendah  jika  dibandingkan dua kategori  sebelumnya  yakni  masing-masingnya diperkirakan hanya sebesar 5.942 km -2 , 4.902 ikan km -2 , dan
3.568 ikan km -2 . 𝑇𝑆 𝑇𝑆
Gambar 3. Densitas ikan (km -2 ) hasil echo integration berdasarkan kedalaman Figure 3. Fish density (km -2 ) by depth based on echo integration results
Gambar 4. Scatter Plot antara nilai 𝑇𝑆 dan kedalaman Figure 4. Scatter plot between 𝑇𝑆 value and depth
Distribusi spasial densitas ikan berdasarkan ukurannya ditampilkan lewat peta densitas (Gambar 5) dengan kelas jumlah densitas yang sama seperti peta sebelumnya. Nilai estimasi  dari  densitas  ikan  dengan  kategori  ikan  kecil adalah sejumlah 390.942 ikan km -2 . Pada kategori ikan kecil, kelas densitas yang muncul adalah [10 – 100 ikan km -2 ] hingga [10.000 – 100.000 ikan km -2 ] dan kelas dominan yang  muncul  adalah  kelas  [1.000  –  10.000  ikan  km -2 ].
Kategori ikan kecil ini banyak ditemukan di perairan timur pulau Banggai dan sedikit di perairan utara Pulau Taliabu. Estimasi  densitas  ikan  dengan  kategori  ikan  besar berjumlah 136.970 ikan km -2 . Kelas densitas yang muncul pada kategori ikan besar adalah [0 - 10 ikan km -2 ] hingga [10.000 – 100.000 ikan km -2 ] dengan kelas dominan [10 – 100  ikan  km -2 ].  Kategori  ikan  besar  lebih  cenderung ditemukan di perairan timur Pulau Banggai.
Nilai Mean TS (dB) Panjang Ikan (cm) Kategori Ikan Densitas Ikan (km -2 ) <-50 < 6 Sangat Kecil 313.645 313.645 -50 sampai -47 6 sampai 10,47 Kecil 54.634 199.857 -47 sampai -44 10,47 sampai 14,79 27.391 -44 sampai -41 14,79 sampai 20,89 117.832 -41 sampai -38 20,89 sampai 29,52 Sedang 1.889 5.942 -38 sampai -35 29,52 sampai 41,68 1.044 -35 sampai -32 41,68 sampai 58,88 3.009 -32 sampai -29 58,88 sampai 93,17 Cukup Besar 2.402 4.902 -29 sampai -26 93,17 sampai 117,48 2.500 -26 sampai -23 117,48 sampai 165,96 Besar 812 3.568 -23 sampai -20 165,96 sampai 234,40 2.756 Total 527.914
Tabel 1. Estimasi densitas ikan berdasarkan nilai TS dan ukuran ikan Table 1. Fish density estimation by TS value and fish size
Gambar 5. Peta densitas ikan berdasarkan ukuran hasil echo integration (km -2 ) Figure 5. Fish density map by size based on echo integration results (km -2 )
Merujuk  klasifikasi  ukuran  ikan  yang  dihubungkan dengan nilai TS oleh Ma'mun et al. (2018), maka dapat dihitung jumlah densitas ikan berdasarkan kategori ukuran berbeda  (Gambar  6).  Pada  kategori  ini,  densitas  ikan kategori sangat kecil ditemukan hingga kedalaman -200 m dengan estimasi densitas total 292.471 km -2 . Kategori kecil memiliki estimasi densitas total 98.472 km -2 dan terdapat hingga kedalaman -250 m. Lalu kategori besar memiliki
estimasi densitas total 124.519 km -2 dan terdapat hingga kedalaman -300 m. Adapun kategori sangat besar memiliki estimasi  densitas  total  12.452  km -2 dan  terdapat  di kedalaman -50 m hingga -500 m. Densitas ikan dengan kategori  kecil  dan  sangat  kecil  mendominasi  hingga kedalaman -250 m, sedangkan pada kedalaman yang lebih dalam didominasi oleh ikan dengan kategori besar dan sangat  besar.

## Gambar 6. Persentase densitas ikan berdasarkan ukuran ikan dan kedalamannya
Figure 6. Fish density percentage by size and depth
Pada laman utama dashboard ditampilkan enam panel konten yakni (a) summary, (b) peta, (c) legenda, (d) grafik densitas  per  kedalaman  -10  m,  (e)  grafik  densitas  per kedalaman -50 m dan densitas berdasarkan ukuran ikan, (f) tabel rentang nilai       per kedalaman -10 m dan scatter plot hubungan          dengan kedalaman (Gambar 7). Terdapat pula bagian judul dan acknowledgement. Bagian summary merupakan ringkasan dari hasil analisis densitas ikan Laut Banggai yang terdiri dari panjang track survei, pengaturan nilai acoustic survey horizontal bin, densitas total, densitas ikan berukuran kecil (<21 cm), densitas ikan berukuran besar (>21 cm), urutan layer kedalaman (per 50 m) paling potensial  beserta  densitasnya,  dan  kategori  ikan  yang paling  potensial  beserta  jenisnya.  Pada  tampilan  peta, terdapat  beberapa  layer  yang  dapat  diaktifkan,  secara default layer awal yang ditampilkan adalah peta densitas ikan di Laut Banggai. Terdapat pula layer peta densitas ikan kecil, peta densitas ikan besar, dan peta densitas ikan per kedalaman -100 m. Penjelasan mengenai simbol pada peta akan dijelaskan pada panel legenda yang tampilannya akan menyesuaikan layer aktif.
Pada tiga panel lainnya ditampilkan data-data berupa tabel dan grafik. Panel pertama menampilkan grafik batang total densitas ikan per -10 m. Untuk mengubah grafik yang satu  menuju  grafik  yang  lainnya  dapat  menggunakan tombol panah. Tiap grafik menampilkan strata kedalaman setiap -100 m dengan total lima grafik batang. Pada panel selanjutnya ditampilkan juga grafik batang densitas ikan namun dengan penyederhanaan menjadi per kedalaman - 50 m dan ditampilkan dalam satu grafik saja. Adapun panel terakhir merupakan bagian yang menjelaskan tentang nilai TS.  Hubungan  antara  nilai  TS  dengan  kedalaman digambarkan dengan scatter plot. Lalu distribusi nilai TS maksimum  dan  minimum  di  tiap  per  -10  m  kolom  air
ditampilkan  dengan  tabel.  Informasi-informasi  yang ditampilkan  pada  laman  dashboard  ini  merupakan informasi  yang  paling  penting  dalam  keluaran  analisis distribusi dan densitas ikan di suatu kawasan. Dashboard ini dipublikasi secara online dan aksesnya dibuka untuk umum.

## Bahasan
Perhitungan  data  akustik  menunjukkan  bahwa kawasan  Laut  Banggai  memiliki  densitas  ikan  sebesar 527.914  ikan  km -2 .  Hasil  penelitian  ini  menghasilkan densitas ikan dengan satuan individu per area, yakni ikan km-2.  Namun  apabila  dilakukan  penangkapan  sampel dengan  trawl  selama  survei,  estimasi  dapat  dilakukan hingga satuan berat per-area, yakni kg km -2 ¸ sebagaimana yang dilakukan oleh Ma'mun et al. (2018). Densitas ikan tertinggi berada pada strata kedalaman [0 m hingga -100 m]  dan  [-100  m  hingga  -200  m]  dengan  total  densitas masing-masingnya adalah 327.368 ikan km-2 dan 190.041 ikan km-2. Nilai        yang terdeteksi selama pengukuran di laut Banggai berkisar antara -54,84 dB hingga -20,42 dB. Densitas tertinggi ditemukan pada nilai        <-50 dB dengan jumlah 313.645 ikan km-2 lalu disusul oleh         pada rentang -44 dB hingga - 41 dB sejumlah 117.382 ikan km -2 . Dapat  disimpulkan  bahwa  ikan  di  Laut  Banggai  ini didominasi oleh ikan kecil (<21 cm) yang diperkirakan memiliki densitas 513.502 ikan km -2 . Hasil perhitungan ini didukung  oleh  penelitian  sebaran  ikan  pelagis  di  WPP NRI 715 yang dilakukan oleh Ma'mun et al. (2018) yang menyatakan bahwa densitas tertinggi ikan pelagis kecil ditemukan di Laut  Maluku, dengan densitas total WPP NRI 715 sebesar 2.756 kg km-2 (Gambar 8).
Pada penelitian ini tidak dapat diidentifikasikan jenis ikan yang ada pada kawasan Laut Banggai dikarenakan
𝑇𝑆 𝑇𝑆 𝑇𝑆
tidak dilakukan pengambilan sampel selama survei. Namun informasi tentang hal ini dapat merujuk beberapa sumber lain. Jika merujuk penelitian sebaran ikan pelagis di WPP NRI 715, yang dilakukan oleh Ma'mun et al. (2018), ikan layang  (Decapterus  Macrosoma)  merupakan  ikan  kecil dominan yang ditangkap serta ikan cakalang (Katsuwonus Pelamis)  merupakan  jenis  ikan  besar  yang  dominan ditangkap selama pelayaran di WPP NRI 715. Selain itu Kementerian Kelautan dan Perikanan menyatakan jenis ikan dominan yang ditemukan di WPP NRI 715 adalah Cakalang  (Katsuwonus  pelamis),  Layang  (Decapterus spp.), Madidihang (Thunnus albacares), Teri (Stolephorus
Gambar 7. Tampilan dari GIS-Dashboard Figure 7. The GIS-Dashboard preview
Gambar 8. Peta Densitas Ikan WPP NRI 715 oleh Ma'mun et al. (2018). Kotak kuning menunjukkan lokasi penelitian ini. Figure 8. Fish Density Map of WPP NRI 715 by Ma'mun et al. (2018). Area of this study are shown by the yellow box.
spp.) dan Selar (Selaroides spp.).
Secara spasial distribusi ikan berukuran kecil sangat banyak  dan  hampir  tersebar  merata  di  sepanjang  track pengukuran dengan densitas yang tinggi. Keberadaan ikan kecil  yang  banyak  di  suatu  kawasan  menunjukkan terdapatnya  fitoplankton  yang  merupakan  makanan mereka  di  sana.  Secara  tidak  langsung  kondisi  ini sebenarnya akan mengundang ikan-ikan besar karena ini terkait  dengan  rantai  makanan  (Ma'mun  et  al.,  2018). Distribusi  ikan  kecil  dan  besar  secara  spasial  apabila ditumpang-tindihkan juga menunjukkan hubungan yang kuat yakni ketika hasil estimasi densitas ikan kecil tinggi
di suatu area maka akan terdapat pula ikan besar di sana (Gambar  6).  Distribusi  spasial  ikan  ini  sebenarnya merupakan  hal  yang  dinamis  dan  bergantung  kepada beberapa faktor seperti suhu perairan (Manik et al., 2018). Namun faktor utama  yang mempengaruhi sebaran  ikan secara  spasial adalah  faktor  lingkungan  seperti  sumber makanan (plankton), suhu air laut, salinitas air laut, dan oksigen  terlarut  (Ma'mun  et  al.,  2021;  Panggabean  & Rauzatul Nazzla, 2022).
GIS-Dashboard  yang  berhasil  dibuat  menampilkan seluruh  data  dan  informasi hasil  analisis  distribusi  dan densitas ikan Laut Banggai. Pada dashboard yang dibuat, ditampilkan  peta  hasil  analisis  yang  dapat  dipilih berdasarkan tema, beserta beberapa grafik dan tabel yang merupakan  informasi  lebih  detail  dari  hasil  analisis distribusi dan densitas ikan, bahkan semuanya terdapat pada di satu laman saja. Selain menampilkan peta, GIS- Dashboard  juga  menampilkan  data  non-spasial  dengan format  diagram,  plot,  histogram  dan  grafik  lainnya (Bobylev, 2023). Ini sejalan dengan penyampaian Pelletier (2023) bahwa GIS-Dashboard dapat menampilkan data- data spasial bersamaan dengan data non-spasial. Selain itu, terdapat pula bagian summary yang menjelaskan secara ringkas poin-poin utama hasil analisis sehingga informasi yang ditampilkan lebih mudah dipahami sebagaimana yang disampaikan oleh Elias & Bezerianos (2011). Diseminasi hasil analisis distribusi dan densitas ikan memang akan lebih menarik dan mudah dipahami apabila divisualisasikan dengan  dashboard  ketimbang  dengan  cara  yang konvensional.
Informasi pada GIS-Dashboard ini dapat membantu pemangku  kebijakan  di  sekitar  Laut  Banggai  untuk melakukan  perencanaan  manajemen  sumber  daya perikanan. Dinas Perikanan Kabupaten Banggai di dalam Rencana Strategis Tahun 2021- 2026 menyatakan bahwa salah satu hambatan dalam pembangunan sektor kelautan dan  perikanan  adalah  kurangnya  data  dan  informasi potensi sumber daya alam di Kabupaten Banggai (Dinas Perikanan Kab. Banggai, 2021). Hambatan ini menjadi masalah besar ketika diketahui bahwa sektor perikanan memiliki peluang bagus untuk dilakukan pengembangan. Kabupaten Banggai memiliki peluang berupa permintaan pasar yang tinggi terhadap komoditas perikanan, minat konsumsi  yang  juga  cukup  tinggi,  dan  prospek  ekspor yang bagus (Dinas Perikanan Kab. Banggai, 2021). Hasil analisis  yang  ditampilkan  dalam  GIS-Dashboard  pada penelitian ini dapat menjadi solusi dari hambatan untuk perencanaan  strategi  pembangunan  agar  bisa memanfaatkan peluang besar tersebut.
Visualisasi  dengan  GIS  sangat  membantu  dalam memahami distribusi spasial ikan di perairan. Data-data hasil analisis distribusi dan densitas ikan dengan metode hidroakustik  merupakan  baris  dan  kolom  yang  cukup banyak.  Biasanya  informasi  ini  akan  divisualisasikan dengan  tabel  yang  lebih  sederhana  ataupun  berbagai macam  grafik  untuk  merepresentasikan  distribusi  dan
densitas ikan. Namun visualisasi peta memberikan tampilan yang lebih kuat dalam memahami distribusi ikan secara spasial di perairan. Distribusi dan densitas dapat diwakili oleh beragam warna dan simbol yang menarik dan mudah untuk dipahami. Dengan metode interpolasi, titik-titik yang tidak diukur nilainya dapat diberikan nilai secara statistik (Sun et al., 2020).
Contoh  interpolasi  adalah  visualisasi  menggunakan metode inverse distance weighting atau "IDW" (Sun et al., 2020). Hasil dari IDW memberikan visualisasi secara spasial tentang distribusi dan densitas ikan dengan lebih baik dan menyeluruh untuk wilayah studi, namun hasilnya tidak  bisa  digunakan  untuk  memprediksi  berapa  nilai sebenarnya dari titik yang tidak diukur. Peran GIS juga masih  bisa  dikembangkan  lebih  jauh  daripada  hanya sebagai alat visualisasi dalam memahami hasil analisis. Dengan  GIS  dapat  dilakukan  pemetaan  faktor-faktor lingkungan  yang  mempengaruhi distribusi dan densitas ikan.  Nilai  temperatur,  salinitas,  nilai  oksigen  terlarut, intensitas  cahaya  matahari  dapat  dipetakan  dengan metode tertentu yang melibatkan GIS (Costa et al., 2014). Sehingga selain mengetahui distribusi dan densitas ikan secara spasial, faktor lingkungan yang mempengaruhinya juga dapat dipetakan.
Peta-peta faktor lingkungan ini dapat di overlay satu sama lain sehingga memberikan pemahaman visual yang lebih baik (Costa et al., 2014). Hubungan antar informasi pada  masing-masing  peta  juga  dapat  dipahami  dengan lebih  baik.  Bahkan  dengan  peta-peta  tersebut  dapat dilakukan analisis hubungan dengan metode geostatistik hingga pemodelan spasial untuk mengisi titik-titik yang tidak diukur nilainya. Pemodelan spasial dapat membantu prediksi distribusi dan densitas ikan tidak hanya pada titik yang tidak diukur, melainkan juga memprediksi distribusi dan densitas ikan di masa yang akan datang (Yin et al., 2023).  Namun  analisis seperti  ini memerlukan  resolusi temporal  yang  cukup  tinggi  dengan  jumlah  banyak. Sehingga  kontinuitas  pengukuran  hidroakustik  menjadi sangat penting untuk dikembangkan oleh pihak terkait.

## Kesimpulan
Total  Estimasi  densitas  ikan  Laut  Banggai  adalah 527.914 ikan km -2 . Ikan berukuran sangat kecil diestimasi memiliki densitas total 292.471 km -2 dan ikan berukuran kecil diestimasi memiliki densitas total 98.472 km -2 . Adapun ikan berukuran besar diestimasi memiliki densitas total 124.519 km -2 serta ikan berukuran sangat besar diestimasi memiliki densitas total 12.452 km-2. Sebaran spasial ikan cenderung berada di perairan timur Pulau Banggai serta perairan  utara  Pulau  Taliabu.  Ikan-ikan  cenderung ditemukan di strata kedalaman 0 hingga -200 m. Potensi paling besar dari kawasan laut Banggai adalah pada lapisan epipelagis (0 sampai -200 m), serta berdasarkan ukuran potensi  terbesar  ada  pada  ikan-ikan  berukuran  sangat kecil, besar, dan kecil. Hasil analisis distribusi dan densitas ikan  Laut  Banggai  diringkas  ke  dalam  sebuah  GIS-
Dashboard  sehingga  seluruh  informasi  peta  dan  grafik ditampilkan dalam satu laman yang dipublikasikan secara online untuk memberikan visualisasi yang lebih menarik dan lebih mudah dipahami.

## Persantunan
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dr. Rina Zuraida  (BRIN),  Prof. Agus  S. Atmadipoera  (IPB University), dan Tim Ekspedisi BUDEE untuk pengambilan data lapangan. Penulis juga  mengucapkan  terima kasih kepada Alexander von Humboldt Cooperation Fellowship grant to Sri Yudawati Cahyarini Ref No 3.4 - IDN / 1158893. Penulis juga mengapresiasi atas bantuan dana penelitian selama  penulisan  dari  Elemenesia  Foundation  lewat program "Elemenesia Research Scholarship 2023".

## Daftar Pustaka
Achmadi, A., Hestirianoto, T., & Manik, H. M. (2014).
Deteksi  Schooling  Ikan  Pelagis  Dengan  Metode Hidroakustik Di Perairan Teluk Palu, Sulawesi Tengah. Jurnal Teknologi Perikanan Dan Kelautan, 5(2), 131- 139.  https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/ 81995
Bandara, K., Basedow, S. L., Pedersen, G., & Tverberg, V.
(2022). Mid-summer Vertical Behavior of a High-latitude Oceanic Zooplankton Community. Journal of Marine
Systems, 230. https://doi.org/10.1016/ j.jmarsys.2022.103733
Bobylev, T. (2023). Dashboard for data-driven decision support in small and medium enterprises: a web-based approach  [Luleå  University  of  Technology].  https:// urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-98671
Costa, B., Taylor, J. C., Kracker, L., Battista, T., & Pittman, S. (2014). Mapping Reef Fish and the Seascape: Using Acoustics  and Apatial  Modeling  to  Guide  Coastal Management. PLoS ONE, 9(1). https://doi.org/10.1371/ journal.pone.008555 5
Della Penna, A., Llort, J., Moreau, S., Patel, R., Kloser, R., Gaube, P., Strutton, P., & Boyd, P. W. (2022). The Impact of a Southern Ocean Cyclonic Eddy on Mesopelagic Micronekton.  Journal  of  Geophysical  Research: Oceans, 127(11). https://doi.org/10.1029/2022JC018893
Doko Raditya, F., Haryo Ismunarti, D., & Handoyo, G. (2013).
Analisis Prakiraan Luasan Daerah Upwelling di Perairan Selatan Jawa Timur Hingga Selatan Lombok Kaitannya Dengan Hasil Perikanan Tangkap. Jurnal Oseanografi, 2(1), 111-127. http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/ jose
Dwigothammy, R. (2022). Estimasi Densitas Ikan Secara Hidroakustik di Perairan Taman Nasional Sembilang, Sumatera Selatan [Skripsi, Universitas Sriwijaya]. https:/ /repository.unsri.ac.id/82246/
Escobar?Flores, P. C., Décima, M., O'Driscoll, R. L., Ladroit, Y., & Roberts, J. (2022). Multiple sampling methods to develop  indices  of  mid?trophic  levels  abundance  in open  ocean  ecosystems.  Limnology  and
Oceanography:  Methods,  20(12),  789-810.  https:// doi.org/10.1002/lom3.10522
ESRI.  (2024).  Arcgis  Online  Overview.  https:// www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-online/ overview#share-maps-and-apps Farhan,  M.,  Manik,  H.  M.,  &  Hestirianoto,  T.  (2023).
Pengukuran Nilai Tartget Strength dan Acoustic Fish Density di Perairan Pulau Tidung, Kepulauan Seribu. Jurnal Teknologi Perikanan Dan Kelautan, 13(2), 175- 186. https://doi.org/10.24319/jtpk.13.175-186
Google.  (2024).  Google  Sheets  Overview.  https:// www.google.com/sheets/about/
Hidayat, E. F., Pujiyati, S., Suman, A., & Hestirianoto, T. (2019). Estimating Potential Zones of Pelagic Fish in WPPNRI  711  (Study  Case  of  Natuna  Sea).  Jurnal Pengelolaan  Sumberdaya Alam  Dan  Lingkungan (Journal  of  Natural  Resources  and  Environmental Management), 9(1), 92-96. https://doi.org/10.29244/ jpsl.9.1.92-96
Jessica Perelman, B. N., Drazen, J. C., & Eric Firing Benjamin Jones  Craig  R  Smith Amy  Moran,  C. A.  (2022). Oceanographic  Influences  on  Pelagic  Community Ecology Across  The  Eastern  Pacific  Ocean:  Insight From Acoustics And Combined Sampling Approaches [University  of  Hawai?i  at  M?noa].  https:// hdl.handle.net/10125/104616
Johnson, H. P., Merle, S. G., Bjorklund, T. A., Hautala, S. L., Baumberger, T., Walker, S. L., Liu, J., Ward, N. D., & Wang, C. (2022). Methane Plume Emissions Associated with  Puget  Sound  Faults  in  the  Cascadia  Forearc. Geochemistry, Geophysics, Geosystems, 23(1). https:/ /doi.org/10.1029/2021GC010211
Keputusan Menteri Kelautan Dan Perikanan Nomor 82/
KEPMEN-KP/2016  Tahun  2016  Tentang  Rencana Pengelolaan Perikanan Wilayah Pengelolaan Perikanan Negara  Republik  Indonesia  715,  Pub.  L.  No.  82/ KEPMEN-KP/2016 (2016).
KKP. (2023). Statistik Kementerian Kelautan dan Perikanan. https://statistik.kkp.go.id/
Kongsberg. (2021, June 10). Simrad EK60 Context Sensitive Online Help. https://www.simrad.online/ek60/ref_en/ default.htm
Ladroit, Y., Escobar-Flores, P. C., Schimel, A. C. G., & O'Driscoll, R. L. (2020). ESP3: An open-source software for the quantitative processing of hydro-acoustic data. SoftwareX,  12,  100581.  https://doi.org/10.1016/ j.softx.2020.100581
Lata, K., Sood, A., Kaur, K., Benipal, A. K., & Pateriya, B. (2022). Web-GIS based Dashboard for Real-Time Data Visualization  &amp; Analysis  using  Open-Source Technologies. Journal of Geomatics, 16(2), 134-146. https://doi.org/10.58825/jog.2022.16.2.42
Ma'mun, A., Priatna, A., & Herlisman. (2018). Pola Sebaran Ikan  Pelagis  Dan  Kondisi  Oseanografi  Di  Wilayah Pengelolaan Perikanan Negara Republik Indonesia 715 (WPP NRI 715) Pada Musim Peralihan Barat. Jurnal
Penelitian Perikanan Indonesia, 24(3), 197-208. http:// ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jppi Ma'mun, A., Priatna, A., Natsir, M., Hufiadi, & Baihaqi.
(2021). Sebaran Spasial Dan Temporal Ikan Sebelum Dan Setelah Moratorium Di Laut Arafura Berdasarkan Studi  Survei Akustik.  Jurnal  Penelitian  Perikanan Indonesia,  27(4),  187-201.  https://doi.org/10.15578/ jppi.27.4.2021.187-201
Manik, H. M., & Nurkomala, I. (2016). Pengukuran Target Strength  dan  Stok  Ikan  di  Perairan  Pulau  Pari Menggunakan Metode Single Echo Detector. Marine Fisheries: Journal of Marine Fisheries Technology and Management,  7(1),  69-81.  https://doi.org/10.29244/ jmf.7.1.69-81
Manik, H. M., Sujatmiko, T. N., Ma'mun, A., & Priatna, A.
(2018). Application of Hydroacoustic Technology to Measure Spatial and Temporal Distribution of Small Pelagic Density in Banda Sea. Marine Fisheries: Journal of Marine Fisheries Technology and Management, 9(1), 41-53. https://doi.org/10.29244/jmf.9.1.39-52
Panggabean, D., & Rauzatul Nazzla, dan. (2022). Distribusi Dan Kelimpahan Ikan Pelagis di Laut Flores Bagian Barat. Jurnal Penelitian Perikanan Indonesia, 28(2), 61- 75. https://doi.org/10.15578/jppi.28.2.2022.61-75
Pelletier, Z. (2023). Operations Dashboard for ArcGIS. ESRI. h t t p : / / g i s . d f w i n f o . c o m / p r e s e n t a t i o n s / OperationsDashboardArcGIS.pdf
Perangin-angin, R., Sulistiono, S., Kurnia, R., Fahrudin, A., &  Suman,  A.  (2017).  KEPADATAN  DAN STRATIFIKASI KOMPOSISI SUMBER DAYA IKAN DEMERSAL DI LAUT CINA SELATAN (WPP - NRI 711). Jurnal Penelitian Perikanan Indonesia, 22(3), 161.
https://doi.org/10.15578/jppi.22.3.2016.161-172 Perelman, J. N., Ladroit, Y., Escobar-Flores, P., Firing, E., &
Drazen, J. C. (2023). Eddies and fronts influence pelagic communities across the eastern Pacific Ocean. Progress in Oceanography, 211, 102967. https://doi.org/10.1016/ j.pocean.2023.102967
Somantri, L. (2022). Metode Penelitian Sains Informasi Geografi (N. Putri, Ed.; Cetakan Pertama). CV. Jendela Hasanah.
Sun, M., Cai, Y., Zhang, K., Zhao, X., & Chen, Z. (2020). A method to analyze the sensitivity ranking of various abiotic factors to acoustic densities of fishery resources in the surface mixed layer and bottom cold-water layer of the coastal area of low latitude: a case study in the northern South China Sea. Scientific Reports, 10(1). https://doi.org/10.1038/s41598-020-67387-7
Turco, F., Ladroit, Y., Watson, S. J., Seabrook, S., Law, C. S., Crutchley, G. J., Mountjoy, J., Pecher, I. A., Hillman, J. I. T., Woelz, S., & Gorman, A. R. (2022). Estimates of Methane  Release  from  Gas  Seeps  at  the  Southern Hikurangi  Margin,  New Zealand.  Frontiers  in  Earth Science, 10. https://doi.org/10.3389/feart.2022.834047
Xue, M., Tong, J., Tian, S., & Wang, X. (2021). Broadband Characteristics of Zooplankton Sound Scattering Layer in  the  Kuroshio-Oyashio  Confluence  Region  of  the Northwest Pacific Ocean in Summer of 2019. Journal of Marine  Science  and  Engineering,  9(9),  938.  https:// doi.org/10.3390/jmse9090938
Yin, X., Yang, D., Zhao, L., Zhong, R., & Du, R. (2023). Fishery Resource Evaluation with Hydroacoustic and Remote Sensing in Yangjiang Coastal Waters in Summer. Remote Sensing, 15(3), 543. https://doi.org/10.3390/ rs15030543