## METODE PENENTUAN TITIK KOORDINAT ZONA POTENSI PENANGKAPAN IKAN PELAGIS BERDASARKAN HASIL DETEKSI TERMAL FRONT SUHU PERMUKAAN LAUT
(METHOD OF DETERMINATION POINTS COORDINATE FOR POTENTIAL FISHING ZONE BASED ON DETECTION OF THERMAL FRONT SEA SURFACE TEMPERATURE)
Rossi Hamzah 1 , Teguh Prayogo, dan Sartono Marpaung Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: rossi.hamzah@lapan.go.id; rossi.hamzah@gmail.com
Diterima 23 Mei 2016; Direvisi 20 Oktober 2016; Disetujui 7 November 2016

## ABSTRACT
Information  points  coordinate  of  potential  fishing  zones  (PFZ)  is  required  by  user  that  to  be more  effective  in  conducting  fishing  operation.  The  results  of  thermal  front  detection  using  single image edge detection (SIED) asshape contour lines. This research aims to determine points coordinate for potential fishing zone based on detection of thermal fronts sea surface temperatures. To determine point  coordinate  performed  segmentation  on  detection  result  according  to  size  fishnet  grid.  Contour line  contained  in  each  grid  is  a  polygon  shape.  Centroid  of  each  polygon  is  point  coordinate  of  PFZ. The result of sea surface temperature data processing from Terra/Aqua MODIS and Suomi NPP VIIRS satellite  sindicates  that  method  of  determination  the  centroid  of  polygon  is  very  effective  in determining the point coordinate of PFZ. Using that method  the processing stages of satellite data to be faster, more efficient and practical due to the information of PFZ is already as points coordinate.
Keywords: SST, Front detection, Polygon, Center of grafity, PFZ

## ABSTRAK
Informasi  titik  koordinat  zona  potensi  penangkapan  ikan  (ZPPI)  sangat  diperlukan  oleh pengguna  agar  lebih  efektif  dalam  melakukan  operasi  penangkapan  ikan.  Hasil  deteksi  termal front menggunakan  metode Single  Image  Edge  Detection (SIED)  dalam  bentuk  garis  kontur.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menentukan  titik  koordinat  ZPPI  berdasarkan  hasil  deteksi  termal front suhu permukaan  laut.  Untuk  menentukan  titik  koordinat  dilakukan  segmentasi  hasil  deteksi  sesuai ukuran fishnet grid . Garis kontur yang terdapat dalam setiap grid merupakan bentuk poligon. Pusat geometri dari setiap poligon merupakan titik koordinat ZPPI. Hasil pengolahan data suhu permukaan laut  dari  satelit  Terra/Aqua  MODIS  dan  Suomi  NPP  VIIRS  menunjukkan  bahwa  metode  penentuan pusat geometri poligon sangat efektif dalam menentukan titik koordinat ZPPI. Dengan menggunakan metode  tersebut  tahap  pengolahan data  satelit  menjadi  lebih  cepat,  efisien  dan lebih  praktis  karena informasi ZPPI sudah dalam bentuk titik koordinat.
Kata kunci: SPL, Deteksi front, Poligon, Pusat geometri, Informasi

## 1  PENDAHULUAN
Data  citra  satelit  penginderaan jauh  banyak  dimanfaatkan  untuk berbagai  kebutuhan  penelitian  dan aplikasi  di  berbagai  sektor.  Penentuan lokasi daerah potensi penangkapan ikan merupakan  salah  satu  aplikasi  citra satelit penginderaan jauh untuk perikanan tangkap  yang  sangat  bermanfaat  bagi nelayan.  Dalam  konteks  pengelolaan perikanan  dengan  pendekatan  berbasis ekosistem  ( Ecosystem  Approach  to Fisheries  Management /EAFM)  secara global,  harian  dan  sistematis,  citra resolusi  temporal  tinggi  yang  diperoleh dari  satelit  penginderaan  jauh  mampu menyediakan  sumber  data  yang  baik sebagai masukan dalam mempertimbang- kan  habitat  maupun  dinamika  populasi ikan laut (Chassot et al. , 2011).
Salah  satu  citra  satelit  peng- inderaan  jauh  yang  sering  digunakan untuk  pemantauan  laut  global  serta mendukung  pengelolaan  sumberdaya perikanan  tangkap  adalah  citra  Terra/ Aqua dengan sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS).
Citra  Terra/Aqua  MODIS  memiliki kelebihan  resolusi  temporal yang  tinggi, sehingga sering digunakan untuk keperluan  pemantauan  skala  harian. Selain Terra/Aqua MODIS yang memiliki resolusi temporal harian, saat ini  terdapat satelit  penginderaan  jauh  Suomi  NPP dengan  sensor Visible/Infrared  Imager and  Radiometer  Suite (VIIRS)  yang memiliki  resolusi  spasial  lebih  tinggi
(750  meter)  dan  cakupan  liputan  yang lebih  luas  (±  3040  km)  dari  Terra/Aqua MODIS.  Suomi  NPP  VIIRS  merupakan satelit  generasi  penerus  dari  satelit National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)  yang  telah  ber- operasi sejak 2012. Dengan kemampuan yang dimiliki kedua data satelit tersebut sangat memungkinkan untuk melakukan pengamatan  kondisi  lingkungan  laut secara  intensif  dengan  skala  spasial lebih rinci.
Satu  diantara  beberapa  parameter kelautan  penting  terkait  perikanan tangkap  yang  mampu  dihasilkan  dari kedua  satelit  tersebut  adalah  Suhu Permukaan Laut (SPL). Menurut Nammalwar et  al. (2013),  daerah tangkapan  ikan  dapat  diperkirakan dengan  melihat  pergeseran gradient termal/ front yang  terdeteksi  dari  citra SPL 3-4  harian dan menunjukkan  hasil tangkapan 3 sampai dengan 4 kali lebih tinggi  dibandingkan  di  luar  lokasi  ZPPI. Kondisi oseanografi yang sesuai menjadi faktor  utama  bagi  keberadaan  ikan  di suatu  perairan,  massa  air  dingin  yang kaya  akan  unsur  hara  sangat  sesuai dengan  keberadaan  tangkapan  ikan  di laut (Balaguru et.al, , 2014).
Penelitian  mengenai  penentuan daerah  penangkapan  ikan  menggunakan data  satelit  penginderaan  jauh  telah banyak  dilakukan,  diantaranya  oleh Zainuddin et al . (2004) yang mendeteksi daerah  potensial  penangkapan  ikan tuna  albakora  di  perairan  utara
Samudera  Pasifik  bagian  barat  laut menggunakan TRMM/TMI, NOAA AVHRR dan  SeaWiFS.  Siregar  dan  Waas  (2006) menggunakan  multi  data  (NOAA  AVHRR, SeaWiFS  dan  Topex/Poisedon)  untuk mengidentifikasi  SPL  dan  Klorofil-a dalam  penentuan  lokasi  penangkapan ikan tuna di perairan utara Papua pada musim  timur.  Simbolon  dan  Tadjuddah (2008) mengidentifikasi termal front dan upwelling sebagai  indikator  daerah penangkapan  ikan  menggunakan  suhu permukaan laut dari data NOAA AVHRR dan  klorofil-a  dari  data  SeaWiFS  di sekitar  perairan  Kabupaten  Wakatobi Provinsi  Sulawesi  Utara.  Hasyim,  2014, melakukan  identifikasi  sebaran  ZPPI saat  terjadinya  El  Nino  menggunakan data NOAA AVHRR mingguan selama 10 tahun  di  Selat  Madura.  Selain  hasil penelitian  yang  telah  dipublikasikan, Secretariate  of  the  Pacific  Community (SPC)  pada  2011  telah  membuat  buku panduan  bagi  pemula  dalam  meng- gunakan data satelit penginderaan jauh untuk  penangkapan  ikan  tuna  di  laut lepas.
Terkait dengan pemanfaatan penginderaan  jauh  untuk  kelautan  dan perikanan  serta  untuk  memenuhi kebutuhan  para  pengguna,  sejak  2006 Pusfatja LAPAN telah dilakukan pengolahan  data  satelit  untuk  meng- hasilkan  informasi  SPL  dan  beberapa parameter  lainnya  serta  informasi  ZPPI. Pengolahan  informasi  ZPPI  dilakukan secara  manual  menggunakan  metode analisis visual. Seiring dengan meningkat- nya  jumlah  pengguna,  pada  2013  telah dilakukan penelitian dan pengembangan metode yang digunakan terkait penentuan zona  potensi  penangkapan  ikan  secara otomatis.  Metode Single  Image  Edge Detection (SIED)  digunakan  dalam mendeteksi termal front pada data suhu permukaan  laut  dan  klorofil-a.  Awal penelitian  metode  SIED  dilakukan  oleh Cayula dan Cornillon (1992, 1995, 1996) menggunakan  data  Suhu  Permukaan Laut  (SPL)  dari  satelit  NOAA-7  AVHRR. Selain  data  NOAA,  penelitian  lain
menggunakan  data  SPL  hasil  ekstraksi dari  satelit  Terra/Aqua  MODIS  (Kahru, 1995), NOAA POES (Ullman dan Cornillon, 1999),  AVHRR  Pathfinder  SPL  9  km dataset  versi  4.0  dan  4.1  (Belkin  dan Cornillon, 2004), dan konsentrasi klorofil-a  dari  satelit  SeaStar  SeaWiFS (Bontempi  dan  Yoder,  2004).  Selain  itu Ullman dan Cornillon (2000) mengguna- kan data in situ front SPL.
Metode  SIED  yang  digunakan pada  pengolahan  informasi  ZPPI  secara otomatis  merupakan  algoritma  SIED yang  telah  diimplementasikan  pada software ArcGIS  menjadi  sebuah toolbox . Sampai  dengan  2005,  aplikasi  ini  telah mengalami  beberapa  modifikasi  dan perbaikan  kesalahan  ( error ).  Algoritma SIED  merupakan  program  tambahan yang  tergabung  dalam  aplikasi Marine Geospatial Ecology Tools (MGET). Program tambahan  ini  merupakan  aplikasi  tidak berbayar  untuk  ditambahkan  pada aplikasi pengolahan data seperti ArcGIS, Matlab dan R (Roberts et al. , 2010).
Hasil  deteksi front menggunakan metode SIED berbentuk garis menyerupai kontur  (garis  batas  berwarna  merah pada  Gambar  2-1),  garis  ini    mengindi- kasikan lokasi pertemuan dua massa air laut  dengan  suhu  yang  berbeda  yang diduga  sebagai  daerah  potensi  penang- kapan  ikan.  Informasi  garis front beserta sebaran  SPL  dari  citra  Terra/Aqua MODIS  atau  Suomi  NPP  VIIRS  ini selanjutnya  disampaikan  kepada  peng- guna  (dinas  kelautan  dan  perikanan [Diskanla]  daerah,  nelayan,  institusi keamanan laut, dan lain lain).
Secara  operasional  dalam  mem- bantu  kegiatan  operasi  penangkapan ikan,  informasi  ZPPI  dikirim  secara otomatis  oleh  Pusfatja  LAPAN  ke  dinas kelautan dan perikanan setempat melalui email dan selanjutnya diteruskan kepada nelayan melalui beberapa media dalam  bentuk Short  Messages  Service (SMS)  dan  papan  informasi  pesan berjalan  ( running  text  board )  di  kantor Dinas  Perikanan  dan  Kelautan  atau  di Tempat  Pelelangan  Ikan  (TPI).  Cara
tersebut  merupakan  contoh  yang  telah dilakukan  oleh  Dinas  Kelautan  dan Perikanan Kabupaten Indramayu.
Dalam  praktek  penyebarluasan informasi ZPPI ditemukan kendala bahwa informasi garis gradien suhu/ front yang terdapat  pada  informasi  ZPPI  hanya menunjukkan lokasi ZPPI secara umum dan  kurang  dipahami  oleh  nelayan pengguna  khususnya  dalam  penentuan posisi tujuan operasi penangkapan yang mana  nelayan  telah  terbiasa  meng- gunakan posisi koordinat geografis yang dimasukkan ke dalam Global Posisitoning System (GPS). Selain itu, informasi ZPPI berupa  garis  ini  sulit  ditentukan koordinat  geografisnya  secara  visual oleh pengguna terlebih untuk penyebar- luasan  koordinat  geografis  ZPPI  oleh Diskanla  melalui  SMS. Untuk  itu diperlukan kajian lebih mendalam  guna menentukan  posisi  koordinat  daerah potensi  penangkapan  ikan  di  sepanjang garis front tersebut.
Penelitian ini bertujuan mengem- bangkan  metode  ekstraksi  titik  posisi koordinat ZPPI pada garis gradien suhu hasil  deteksi  termal front dari  citra  SPL Terra/Aqua  MODIS  dan  Suomi  NPP VIIRS.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  informasi  ZPPI  yang lebih  informatif,  lengkap  (disertai  posisi koordinat  geografis),  mudah  dibaca  dan dipahami  oleh  para  pengguna  informasi ZPPI khususnya nelayan Indonesia .

## 2  METODOLOGI
Penelitian ini memfokuskan kajian pada  pengembangan  metode  ekstraksi titik atau posisi koordinat ZPPI disepanjang  garis  gradien  suhu  hasil deteksi  termal front dari  citra  SPL Terra/Aqua  MODIS  dan  Suomi  NPP VIIRS.  Untuk  itu  dalam  penelitian  ini hanya digunakan data SPL sebagai data masukan utamanya (Ullman dan Cornillon,  2000;  Belkin et  al .,  2009; Sholva et  al .,  2013)  yang  merupakan hasil  ekstraksi  data  satelit  Terra/Aqua MODIS dan Suomi NPP VIIRS.

## 2.1 Data
Dalam  penelitian  ini  digunakan data SPL satelit Terra/Aqua MODIS dan Suomi  NPP  VIIRS.  Resolusi  spasial data SPL  1000  meter  (Terra/Aqua  MODIS) dan  750  meter  (Suomi  NPP  VIIRS) dengan  resolusi  temporal  harian.  Pada tahap simulasi digunakan data SPL dari Aqua MODIS pada 6 Agustus 2014, dan pada  tahap  implementasi  digunakan data SPL dari: Aqua MODIS 22 Agustus 2014,  Terra  MODIS  31  Agustus  2014 dan  Suomi  NPP  VIIRS  1  April  2015. Dalam mendeteksi termal front digunakan metode SIED dengan nilai ambang batas perbedaan  suhu  sebesar  0,5 ᵒ Celcius. Gambar 2-1 menampilkan SPL dan hasil deteksi  termal front dalam  bentuk  garis kontur (garis warna merah) menggunakan data Aqua MODIS 22 Agustus 2014.
Gambar 2-1: Tumpang  susun  citra  SPL  dan hasil deteksi termal front

## 2.2 Metode Penelitian
Pengolahan  data  awal  seperti koreksi  geometri,  koreksi bowtie dan cloud  masking dilakukan  sebelum proses  deteksi  atau  identifikasi  termal front .  Format  data  SPL  yang  digunakan sebagai input untuk deteksi termal front diubah  kedalam  format  data  bilangan bulat.  Hasil  identifikasi  termal front dikonversi  dari  format raster kedalam format vektor untuk memudahkan proses penentuan  pusat  geometri  atau  titik tengah setiap poligon. Alur   pengolahan data  penelitian  ditampilkan    pada diagram Gambar 2-2.

## Gambar 2-2: Diagram alir penelitian

## 2.3 Pusat Geometri Poligon
Pusat  geometri  ( centroid )  dikenal juga  dengan  sebutan centre  of  gravity atau center of  mass .  Dalam matematika maupun  fisika,  pusat  geometri  dari sebuah  area  dua  dimensi  merupakan posisi  rata-rata  aritmatika  dari  semua titik  pembatas  area  tersebut.  Untuk menghitung  luas  area  bentuk  poligon dalam  bidang  datar  dua  dimensi  (xy) digunakan  persamaan  sebagai  berikut (Bourke, 1988).
(2-1)
Keterangan:
A :  luas area poligon x i :  posisi  titik  ke-i  pada  poligon berdasarkan sumbu x
y i :  posisi  titik  ke-i  pada  poligon berdasarkan sumbu y
n:  banyaknya titik pada poligon
Dalam  persamaan  (2-1)  titik simpul diberikan nomor secara berurutan sepanjang garis poligon dan titik simpul (x n , y n ) sama dengan titik simpul (x 0 , y 0 ) sebagai  poligon  tertutup.  Jika  titik simpul  diberi  nomor  urut  searah  jarum jam  maka  nilai  variabel  A  akan  negatif, tetapi  posisi  koordinat  pusat  geometri akan  tetap  benar.  Titik  tengah  atau pusat  geometri  dari  sebuah  poligon tertutup  yang  terdiri  dari  sejumlah  n
titik  simpul  dapat  ditentukan  meng- gunakan  persamaan  (2-2)  dan  (2-3) (Bourke, 1988).
(2-2)
(2-3)
Keteranan:
Cx: Pusat  geometri  poligon  berdasarkan sumbu x Cy: Pusat  geometri  poligon  berdasarkan sumbu y
Hasil  perhitungan  pusat  geometri  dari setiap  poligon  berdasarkan  koordinat Kartesius  xy  merupakan  titik  koordinat ZPPI  berdasarkan  bujur  dan  lintang geografisnya.
Setelah  diperoleh  hasil  deteksi termal front dalam bentuk garis kontur, dilakukan segmentasi pada garis kontur sesuai  ukuran fishnet  grid untuk  mem- permudah  penentuan  titik  koordinat geografis. Istilah fishnet grid merupakan bentuk poligon simetris yang menyerupai jaring  ikan  yang  berfungsi  membagi garis front (berupa  poligon)  sesuai ukuran segmen tertentu.
Ukuran fishnet grid dapat disesuaikan  dengan  kebutuhan,  dalam penelitian  ini  ukuran fishnet  grid dirancang  dengan  mempertimbangkan panjang  dan  radius  jangkauan  alat tangkap gill  net yang  digunakan  oleh sebagian  besar  nelayan  Indramayu sekitar 10  - 18 km  (± 5,4  - 9,7 mil  laut [nm/ nautical  mile ])  (hasil  wawancara). Berdasarkan  ukuran  tersebut  maka digunakan  ukuran grid terkecil  dalam lembar  peta  informasi  ZPPI  sebesar 10x10  nm,  sehingga dalam  satu derajat koordinat  geografis  terdiri  dari  enam grid atau  18,5x18,5  km  (Gambar  3-1 bagian B).
Penentuan  koordinat  berdasarkan metode  pusat  geometri  dilakukan  pada setiap  bagian  ukuran  segmen  terkecil (10x10  nm),  yang  mana  titik  tengah
segmen  menjadi  pusat  geometrinya sebagai penentu koordinat yang mewakili  dari  termal front tersebut.
Secara  umum  penelitian  ini  dibagi kedalam  dua  tahapan,  yaitu  tahap simulasi dan tahap implementasi. Tahap simulasi merupakan percobaan penerapan persamaan  (2-1),  (2-2)  dan  (2-3)  untuk menentukan pusat geometri dari poligon yang  dikonversi  ke  dalam  koordinat Kartesius.  Dengan  menggunakan  tiga bentuk  poligon  yang  berbeda,  sebagai percobaan dan pembuktian dari formula yang  akan  digunakan  untuk  seluruh poligon pada koordinat sebenarnya. Tahap implementasi  merupakan  penerapan perhitungan  pusat  geometri  setiap poligon kedalam sistem pengolahan data produksi  informasi  ZPPI  LAPAN  secara otomatis. Dalam penerapannya digunakan bahasa  pemrograman  Python  yang diintegrasikan  dengan  piranti  lunak ArcGIS  untuk  pengaturan  tata  letak secara otomatis.

## 3  HASIL PEMBAHASAN
Hasil  penerapan  metode  sesuai tahapan  penelitian  disajikan  sebagai berikut:

## 3.1 Simulasi
Pada  bagian  simulasi  diterapkan beberapa  bentuk  poligon  hasil  deteksi termal front menggunakan metode SIED. Sebagaimana  telah  disebutkan  sebelum- nya,  poligon  merupakan  hasil  irisan dengan fishnet ukuran  10x10  mil  laut (18,5x18,5  km).  Poligon  dikonversi  ke dalam format sistem koordinat kartesius untuk mencoba formula titik berat yang diterapkan menggunakan poligon tersebut.
Simulasi  dilakukan  sebanyak  tiga  kali dengan  menggunakan  tiga  bentuk poligon  yang  berbeda.  Bentuk  poligon dikonversi menjadi bentuk yang menyerupai  bentuk  poligon  asli  dalam sistem koordinat Kartesius. Hasil tahapan simulasi awal ditampilkan pada Gambar 3-1.  Gambar 3-1 bagian A menunjukkan irisan  dari  termal front ,  bagian  B merupakan  irisan  segmen  dengan fishnet  grid yaitu  poligon  termal front yang  terbagi  menjadi  bagian  segmen terkecil (Gambar 3-1 bagian C dan D).
Gambar 3-1: Irisan  citra  termal  front  (A) dengan citra fishnet grid (B) menghasilkan poligon termal front dalam bagian kecil (C dan D)
Simulasi  pertama  ditunjukkan dalam  Gambar  3-2  dengan  bentuk poligon  sederhana  yang  terbagi  menjadi tiga  belas  titik  koordinat  kartesius pasangan  xy.  Tahap  pertama  yaitu menentukan  nilai  variabel  A  yaitu menghitung  luas  poligon  menggunakan persamaan  (2-1).  Penentuan  nilai  dari variabel i berdasarkan urutan titik atau pertemuan  antar  simpul  garis  yang membentuk  poligon  dengan  urutan berlawanan arah jarum jam.
Gambar 3-2: Poligon (kiri) dikonversi menjadi koordinat kartesius XY (kanan)
Tabel 3-1: PERHITUNGAN SIMULASI PERTAMA PADA SISTEM KOORDINAT KARTESIUS
i X i Y i
Luas Poligon
X i Y i Pusat Geometri Sumbu X Pusat Geometri Sumbu Y 0 1  1,5 -2 -6 -5 1 2 1 -0,5 -2,25 -1 2 2,5 1 0,25 1,5 0,625 3 3,5  1,5 1 7,5 3,5 4 4 2 -1 -9,5 -4,5 5 5,5  2,5 -1 -12,5 -5,5 6 7 3 2 29 13 7 7,5  3,5 11,25 168,75 95,625 8 7,5 5 -6,25 -87,5 -53,125 9 6,5  3,5 -1,5 -18,75 -9,75 10 6 3 6 48 30 11 2 3 2 6 8 12 1 3 -0,5 -1 -1,75 A = 4,875 X C =4,213675214 4,213675214 Y C = 2,397435897
Pada  simulasi  pertama  terdapat tiga  belas  titik  simpul  yang  setiap nilainya  ditampilkan  pada  Tabel  3-1 kolom  X i dan  Y i .  Nilai  A  untuk  simulasi pertama  diperoleh  4,875  dan  titik  berat atau titik tengah untuk simulasi pertama terletak pada titik X C =4,21 dan Y C =2,39. Hasil dari  perhitungan simulasi pertama ditampilkan pada Tabel 3-1.
Simulasi kedua ditampilkan dalam Gambar 3-3 dengan bentuk poligon yang sedikit  lebih  kompleks  dibandingkan
dengan  poligon  pada  simulasi  pertama. Meskipun  memiliki  bentuk  yang  lebih kompleks dibandingkan poligon simulasi pertama,  tetapi  titik  simpulnya  lebih sedikit yaitu 8 titik karena tidak banyak sisi  yang  berlekuk.  Pada  Tabel  3-2 menampilkan  nilai  untuk  setiap  titik simpul (X i ,Y i ) dan hasil perhitungan dari rumus  (2-1),  (2-2)  dan  (2-3).  Variabel  A pada  simulasi  ini  diperoleh  nilai  2,875 sedangkan  untuk  titik  berat  diperoleh titik X C =2,33 dan Y C =2,37.
Gambar 3-3: Poligon (kiri) dikonversi menjadi koordinat kartesius XY (kanan)
Tabel 3-2: PERHITUNGAN SIMULASI KEDUA PADA SISTEM KOORDINAT KARTESIUS
i X i Y i
Luas Poligon
X i Y i Pusat Geometri Sumbu X Pusat Geometri Sumbu Y 0  1,5  0,5 -0,25 -0,875 -0,25 1 2  0,5 3,25 11,375 8,125 2  1,5 2 -2,25 -10,125 -10,125 3 3  2,5 -2,25 -16,875 -12,375 4  4,5 3 8,25 57,75 53,625 5  2,5  3,5 0,5 2,25 3,25 6 2 3 0,5 1,75 2,75 7  1,5  2,5 0,5 1,25 2,25 8 1 2 -2,5 -6,25 -6,25 A = 2,875 X C = 2,333333333  Y C = 2,376811594
Gambar 3-4: Poligon(kiri) dikonversi menjadi koordinat kartesius XY (kanan)
Simulasi ketiga yang ditunjukkan dalam Gambar 3-4 menggunakan bentuk poligon yang memiliki percabangan. Hal ini untuk mengetahui hasil perhitungan pusat geometri berada pada area poligon atau  di  luar  poligon.  Variable  A  pada simulasi ketiga ini diperoleh nilai 12,25, nilai X C = 4,38 dan Y C = 3,08.
Hasil  perhitungan  dari  simulasi- simulasi yang telah dilakukan menunjuk- kan  bahwa  pusat  geometri  atau  titik tengah dari setiap poligon terdapat pada area  bagian  dalam  setiap  poligon (simulasi  pertama,  kedua  dan  ketiga). Hal ini menunjukkan bahwa persamaan (2-1), (2-2) dan (2-3) sangat tepat dalam menentukan  pusat  geometri  poligon.

## Tabel 3-3: PERHITUNGAN SIMULASI KETIGA PADA SISTEM KOORDINAT KARTESIUS
i X i Y i Luas Poligon X i Y i Pusat Geometri Sumbu X Pusat Geometri Sumbu Y 0 1 1 -3 -16,5 -7,5 1  4,5  1,5 0,75 7,5 2,635 2  5,5 2 -4 -52 -16 3  7,5 2 3,75 56,25 16,875 4  7,5  2,5 8,75 113,75 48,125 5  5,5 3 -1,25 -13,125 -6,875 6 5  2,5 0 0 0 7 4 2 4 24 16 8 2 2 0 0 0 9 3 3 -6 -48 -36 10 5 3 4,5 49,5 33,75 11 6  4,5 -9,75 -131,625 -82,875 12  7,5 4 11,25 168,75 106,875 13  7,5  5,5 10 125 105 14 5 5 2,5 22,5 23,75 15 4  4,5 0.25 1,875 2,125 16  3,5 4 0.25 1,625 1,875 17 3  3,5 4 16 24 18 1  2,5 -1,5 -3 -5,25 A = 12,250 X C = 4,387755102 Y C = 3,081632653

## 3.2  Implementasi
Gambar  3-5  merupakan  bagian dari  garis  kontur  termal front dari  data Aqua  MODIS  6  Agustus  2014  yang digunakan sebagai data simulasi.
Gambar  3-5  menampilkan  bentuk poligon  yang  digunakan  pada  bagian simulasi  yang  berada  pada  sistem koordinat  sebenarnya.  Lokasi  pusat geometri pada sistem koordinat sebenarnya  sama  dengan  lokasi  pada koordinat kartesius pada tahap simulasi.
Ekstraksi  titik  koordinat  pada setiap  lokasi  hasil  perhitungan  pusat geometri  poligon,  dibuat  menggunakan bahasa  pemrograman  python  untuk mempermudah  dalam  pengaturan  tabel dan  pengaturan  peta  informasi  zona potensi penangkapan ikan.
Gambar 3-5: Hasil  perhitungan pusat  geometri poligon pada :(A) simulasi pertama,  (B)  simulasi  keduadan, (C) simulasi ketiga
Gambar  3-6  menampilkan  peta informasi  dan  titik  koordinat  ZPPI menggunakan  data  suhu  permukaan laut dari satelit Suomi NPP VIIRS 1 April 2015.  Garis  kontur  berwarna  merah merupakan  area  termal front dan  titik warna  hitam  merupakan  titik  koordinat disertai  dengan  nomornya  (terdapat  30 titik koordinat).

## Gambar 3-6: Peta informasi ZPPI (atas) dan titik koordinat ZPPI (bawah)
Penentuan  pusat  geometri  atau titik  tengah  poligon  merupakan  solusi yang  tepat  dalam  menentukan  titik koordinat  dari  setiap  poligon  termal front yang  terdeteksi.  Dengan  demikian informasi  posisi  titik  koordinat  ZPPI dapat diketahui dan mudah diaplikasikan dengan  alat  yang  digunakan  oleh pengguna.  Untuk  mengetahui  akurasi dari  metode  yang  diterapkan  dalam penentuan titik koordinat ZPPI diperlukan data  lapangan  yang  memadai  dan representatif secara spasial dan temporal. Data  lapangan  yang  diharapkan  dari pengguna seperti: jumlah hasil tangkapan dan jenis ikan, posisi titik koordinat dan
waktu  saat  melakukan  penangkapan ikan serta alat tangkap yang digunakan. Selain itu pengembangan metode identifikasi  termal front dengan  meng- korelasikan secara spasial dan temporal dan  perhitungan  statistik  (Wang et  al ., 2007;  Belkin  dan  O'Reilly,  2009;  Kahru et  al .,  2012;  Nieto et  al .,  2012) diharapkan  bisa  memperoleh  informasi yang lebih valid dan akurat.

## 4  KESIMPULAN
Metode  penentuan  pusat  geometri poligon  sangat  tepat  dan  efektif  dalam menentukan titik koordinat zona potensi penangkapan  ikan  hasil  dari  deteksi
termal front .  Dengan  menggunakan metode ini tahap pengolahan lebih cepat dan  efisien  dari  segi  waktu.  Informasi ZPPI menjadi lebih mudah dipahami dan diaplikasikan dengan alat yang digunakan dalam operasi penangkapan ikan. Untuk mengetahui dan menambah akurasi dari informasi ZPPI yang dihasilkan diperlukan validasi  menggunakan  data  lapangan dari para pengguna.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh (PUSFATJA)  yang  telah  memberikan kesempatan dan fasilitas dalam melaksanakan  penelitian  ini.  Demikian juga  kepada  Pusat  Teknologi  dan  Data (PUSTEKDATA) atas kesediaannya memberikan  data  Terra/Aqua  MODIS dan  Suomi  NPP  VIIRS  yang  digunakan dalam penelitian ini. Terima kasih kami ucapkan juga kepada Bapak Dr. Muchlisin Arief dan Bapak Wawan K. Harsanugraha, M.Si.,  atas  saran  dan  masukan  yang diberikan  dalam  menyusun  karya  tulis ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Balaguru  B.,  S.S.  Ramakrishnan,  R.  Vidhya, P.Thanabalan,  2014. A  Comparative Study  on  Utilization  Of  Multi-Sensor Satellite Data To Detect Potential Fishing Zone  (PFZ) .  The  International  Archives of the Photogrammetry, Remote
Sensing and Spatial Information Sciences,  Volume  XL-8,  2014.  ISPRS Technical Commission VIII Symposium, 09 - 12 December 2014, Hyderabad, India. Belkin,  I.M.  and  Cornillon,  P.C.,  2004. Surface Thermal  Fronts  of  the  Okhotsk  Sea . Pacific Oceanography, 2, 6-19.
Belkin,  I.M.,Cornillon,  P.C.  and  Sherman,  K., 2009. Fronts in Large Marine Ecosystems . Progress  in  Oceanography,  81,  223– 236.
Belkin,  I.M.  and  O'Reilly,  J.E.,  2009. An Algorithm for Oceanic Front Detection in Chlorophyl  and  SST  Satellite  Imagery . Elsevier,  Journal  of  Marine  Systems, 78, 319– 326.
Bontempi,  P.S.  and  Yoder,  J.A.,  2004. Spatial Variability  in  SeaWiFS  Imagery  of  the South  Atlantic  Bight  as  Evidenced  by Gradients  (Fronts)  in  Chlorophyll  a  and
Water-leaving Radiance . Deep-Sea
Research, II(51), 1019-1032.
Bourke,  P.,  1988. Calculating  the  Area  and Centroid  of  a  Poligon .  Cited  in  http:// paulbourke.net/geometry/poligonmesh/,
[11  Maret  2016]  University  of  Western Australia.
Cayula,  J.F.  and  Cornillon,  P.,  1992. Edge DetectionAlgorithm  for  SST  Images , Journal  of  Atmospheric  and  Oceanic Technology, 9(1), 67–80.
Cayula,  J.F.  and  Cornillon,  P.,  1995. Multi- image  EdgeDetection  for  SST  Images , Journal  of  Atmospheric  and  Oceanic Technology, 12(4), 821–829.
Cayula,  J.F.  and  Cornillon,  P.,  1996. Cloud DetectionFrom  a  Sequence  of  SST Images , Remote Sensing of Environment, 55(1), 80–88.
Chassot, E. ,Sylvain, B. ,Reygondeau, G.,Nieto, K.,Polovina, J.J. ,Huret, M.,Dulvy, N.K. and Demarcq, H., 2011. Satellite Remote Sensing For An Ecosystem Approach To Fisheries Management , ICES Journal of Marine  Science,  Vol.  68,  Issue  4:  651- 666.
Hasyim,  B.,  2014. Identifikasi  Zona  Potensi Penangkapan  Ikan  Di  Selat  Madura Waktu  Terjadi  El  Nino  Berdasarkan Data  Penginderaan  Jauh ,  Prosiding Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh 2014, Bogor.
Kahru, M., Hakansson, B. and Rud, O.,  1995. Distributions  of  The  Sea  Surface Temperature Fronts in the Baltic Sea as
Derived From Satellite Imagery . Continental Shelf Research, 15(6), 663- 679.
Kahru,  M.,  Lorenzo,  E.D.,  Sarabia,  M.M.,  and Mitchell,  B.  G.,  2012. Spatial  and Temporal Statistics of Sea
Surface  Temperature  and  Chlorophyll fronts in the California Current , Journal Of Plankton Research, 34(9), 749–760. Nieto,  K.,  Demarcq,  H.  and  McClatchie,  S., 2012. Mesoscale  Frontal  Structures  in the  Canary  Upwelling  System:  New
Front and Filament Detection  Algorithms  Applied  to  Spatial and Temporal Patterns , Elsevier. Remote  Sensing  of  Environment,  123, 339–346.
Nammalwar.  P.,  S.  Satheesh  and  R.  Ramesh, 2013. Application  of  Remote  Sensing  in the  Validations  of  Potential  Fishing Zones  (PFZ)  along  the  Coast  of  North Tamil  Nadu,  India ,  Indian  Journal  of Geo-marine Sciences, Vol. 42 (3), June 2013, 283-292.
Roberts,  J.J.,  Best,  B.D.,Dunn,  D.C.,Treml, E.A.  and  Halpin,  P.N.,  2010. Marine Geospatial  Ecology  Tools:  an  Integrated Framework for Ecological Geoprocessing with  ArcGIS,  Python,  R,  MATLAB,  and C++ , Environmental Modelling & Software. 25, 1197-1207. Secretariat  of  the  Pacific  Community,  2011. A
Beginner’s  Guide  to  using  Remote Sensing  for  Offshore  Tuna  Fishing , Secretariat  of  the  Pacific  Community Nearshore Fisheries Development
Section,  ISBN:  978-982-00-0469-6. Noumea. New Caledonia.
Simbolon,  D.,  dan  Tadjuddah,  M.,  2008. Pendugaan Front and Upwelling Melalui Interpretasi Citra Suhu Permukaan Laut dan  Chlorofil-a  di  Perairan  Wakatobi Sulawesi Tenggara , Buletin PSP, XVII(3).
Sholvaa, Y., Sitohang, B., Wikantika, K., 2013. New  Approach  to  Locate  Upwelling  and Thermal-front  from  Satellite  Imagery Data ,  Procedia  Technology,  11,  317  – 326.
Siregar, V., dan Waas, H. J. D., 2006. Identification of Oceanographic Parameters for Determining  Pelagic  Tuna  Fishing Ground  in  the  North  Papua  Waters Using  Multi-Sensor  Satellite  Data .
BIOTROPIA, 13(1), 37 -48.
Ullman,  D.S.,  and  Cornillon,  P.C.,  1999. Satellite-derived Sea Surface
Temperature  Fronts  on  the  Continental Shelf  of  the  Northeast  U.S.  Coast , Journal  of  Geophysical  Research,  104, 23459-23478.
Ullman,  D.S.,  and  Cornillon,  P.C.,  2000. Evaluation  of  Front  Detection  Methods for  Satellite-derived  SST  Data  Using  In Situ Observations , Journal of Atmospheric and  Oceanic  Technology,  17,  1667- 1675.
Wang,  J.,  Pierce,  G.  J.,  Sacau,  M.,  Portela,  J., Santos,  M.B.,  Cardoso,  X.,  Bellido, J.M.,  2007. Remotely  Sensed  Local Oceanic  Thermal  Features  and  Their Influence  on  the  Distribution  of  Hake (Merlucciushubbsi) at the Patagonian Shelf Edge  in  the  SW  Atlantic ,  Fisheries Research, 83, 133 - 144.
Zainuddin, M., Saitoh, S. and Saitoh, K., 2004.
Detection of Potential Fishing Ground for Albacore Tuna Using Synoptic
Measurements  of  Ocean  Color  and Thermal  Remote  Sensing  in  the Northwestern North Pacific , Geophysical Research Letters, 31, L20311, doi:10.1029/2004GL021000.