Hubungan panjang-bobot ikan selar bentong, Selar crumenophthalmus
(Bloch, 1793): Pengukuran langsung vs pendekatan hirarki bayesian
[Length-weight relationship of bigeye scad, Selar crumenophthalmus (Bloch, 1793):
Regular vs hierarchical bayesian methods]
BG Hutubessy 1 , JW Mosse 2 , VPY Likumahuwa 3
1) Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, Universitas Pattimura Jl. Mr. Chr. Soplanit Kampus Poka, Ambon 97233
2) Jurusan Budidaya Perairan, Universitas Pattimura Jl. Mr. Chr. Soplanit Kampus Poka, Ambon 97233
3) Mahasiswa PS Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, Universitas Pattimura
Jl. Mr. Chr. Soplanit Kampus Poka, Ambon 97233 *Korespondensi: gracehutubessy@gmail.com, bwmosse@yahoo.co.id, jhosuavenstly21@gmail.com
Diterima: 19 Agustus 2020; Disetujui: 29 Desember 2020

## Abstrak
Pengelolaan perikanan atau konservasi memerlukan informasi tentang bobot ikan untuk estimasi biomassa dan regulasi penangkapan. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan hubungan panjang-bobot hasil pendekatan hirarki bayesian dengan pengukuran regresi langsung ikan selar bentong, Selar crumenophthalmus . Ikan selar bentong dikoleksi dari lima tempat pendaratan ikan di Pulau Ambon dari bulan Maret hingga Agustus 2020. Pengukuran panjang total dan bobot ikan selar bentong bertujuan untuk memperoleh hubungan panjang-bobot dengan formulasi W = a * L b . Uji general linear model dipakai untuk menguji parameter b (kemiringan) pada bulan pengamatan yang berbeda. Uji-t satu sampel dipakai untuk menguji pertumbuhan isometrik (b=3). Hasil  penghitungan  hubungan panjang-bobot  berdasarkan pengukuran langsung dibandingkan dengan hasil estimasi dengan pendekatan bayesian dan diuji dengan uji-t. Nilai parameter b dari pengamatan langsung tidak berbeda untuk bulan pengamatan (F = 0,77, df = 70, P = 0,89) dan ikan selar memiliki  pola  pertumbuhan  isometrik,  b=3 (t = -1,13, df = 4, P = 0,32). Pengukuran regresi langsung memperoleh parameter log 10 (a) = -1,99 (±sb = 1,06) dan b = 3,06 (±sb = 0,084). Metode Bayesian menghasilkan parameter log 10 (a) = -2,07 (±sb = 0,2365) dan parameter b = 3,21 (±sb = 0,1497). Estimasi bobot dengan pendekatan bayesian terlalu tinggi (t = 1,65; df = 405; P < 0,0001), memungkinkan timbulnya bias pada pendugaan biomassa. Hasil ini berarti metode bayesian adalah over estimasi, sehingga perlu banyak data dan info yang digabung untuk menekan bias dalam mengestimasi hubungan panjang-bobot dan biomassa.
Kata penting: hubungan panjang-bobot, metode bayesian, selar bentong

## Abstract
Fisheries management or conservation requires information on length-weight relationship (LWR) for the fishing regulation and biomass estimation. This study aims to assess LWR estimation using two methods, regular and Bayesian hierarchical approached for big-eye Scad ( Selar crumenophthalmus ). Samples of big eye Scad were collected at several fish landings around Ambon Island from March to August 2020. Length- weight relationship measurement to obtain the parameters of W = a * L b was tested using generalized linear model and t-test. The parameter b for monthly sampling was not significantly different (F = 0.77, df = 70, P = 0.89) and showed isometric growth b=3 (t = -1.13, df = 4, P = 0.32). Regular measurement resulted parameter log 10 (a) = -1.99 (±SD = 1.06) dan b = 3.06 (±SD = 0.084). Bayesian method produced parameter log 10 (a) = -2.07 (±SD = 0.2365) dan parameter b = 3.21 (±SD = 0.1497). Weight measurement from HB approach was significantly higher than the regular method (t = 1.65; df = 405; P <0.0001), and might produce over-estimated of weight from length data. Discrepancy of these methods was overcome by combining all information of LWR to obtain the best estimation on LWR parameters.
Keywords:  Bayesian method, big eye Scad, length-weight relationship.

## Pendahuluan
Kaidah utama hubungan panjang-bobot (HPB) ikan adalah bobot (W) diprediksi dari nilai panjang (L) melalui persamaan W = aL b . Parameter Log 10 (a) diasumsikan tersebar secara normal (log 10 (a) = 2 dan ±sb = 1) serta mencerminkan  bentuk tubuh dan kondisi suatu jenis ikan (Froese 2006). Dengan pan- jang dalam cm dan bobot dalam gram, para- meter a = 0,01 untuk ikan berbentuk fusiform (tinggi dan lebar tubuh hampir sama, kedua ujung meruncing). Parameter a = 0,001 untuk ikan berbentuk memanjang seperti belut dan a = 0,1 untuk ikan bentuk pipih ventral (Froese 2006). Ikan selar berbentuk pipih lateral secara moderat (Smith-Vaniz et al .
1990)  dan termasuk dalam ikan berbentuk fusiform dengan parameter a=0,01. Parame- ter b mengindikasikan pola pertumbuhan iso- metrik jika b ∼ 3, dan pertumbuhan alometrik jika b≠3. Publikasi hasil HPB berbagai jenis ikan telah dilakukan hampir di semua negara sejak tahun 1908  (Froese 2006) dan meru- pakan informasi yang penting dalam ilmu perikanan khususnya dalam pendugaan stok ikan yang dieksploitasi.
Hubungan  panjang-bobot  (HPB) telah dipakai untuk mengkaji populasi dan komu- nitas di dalam ilmu  pengetahuan perikanan sejak abad 20-an  (Froese 2006). Pengertian tentang perubahan bobot  mengikuti fungsi panjang adalah informasi dasar bagi  ahli perikanan  untuk  menyimpulkan struktur umur ikan (Jellyman et al. 2013), menghitung laju pertumbuhan (Hansen & Closs 2009), model bioenergetik (Hayes et al. 2000) atau
menghitung aspek lain dari dinamika popu- lasi ikan (Safran 1992).  Pengetahuan  HPB dibutuhkan untuk: 1) estimasi bobot dari pan- jang ikan ketika terjadi keterbatasan waktu dan teknis yang terjadi selama di lapangan; 2) dipakai dalam model pendugaan stok dengan mengubah pertumbuhan panjang  menjadi pertumbuhan bobot (Bajer & Hayward 2006), 3) estimasi biomassa komunitas ikan dari data panjang  dan  spesies  (Greig et al. 2010),  4) estimasi kondisi ikan (Hiddink et al. 2011); dan 5) membandingkan karakteristik siklus hidup ikan (Fonseca & Cabral 2007). Seka- rang ini penghitungan  HPB  lebih popular untuk kebutuhan no 4 yaitu estimasi kondisi ikan (contohnya: Ndiaye et al . 2015; Jisr et al .
2018; Bharadhirajan et al . 2019). Selain itu ada juga yang beranggapan bahwa  HPB adalah pengetahuan yang kurang penting (contohnya Hilborn & Walters 1992).
Hasil penelitian HPB  yang telah sangat banyak tersebut memprakasai Froese et al.
(2014) menggunakan pendekatan Hirarchical Bayesian untuk mengestimasi HPB. Penghi- tungan biomassa dari visual sensus ikan, atau pendugaan stok  dengan echosounder ,  esti- masi bobot dapat diperoleh dari konversi pan- jang.  Metode  bayesian  dikembangkan dari hasil penelitian HPB  terhadap 3587 species dalam 357 famili yang terdata pada FishBase (Froese & Pauly 2019). Hasil HPB yang telah dipublikasikan ini kemudian  menimbulkan beberapa pertanyaan: (i) jika sudah ada ba- nyak penelitian untuk satu jenis ikan, bagai- mana informasi yang banyak ini digabungkan untuk memberikan suatu arti? (ii) Jika hanya
1 hasil penelitian saja, bagaimana hasil terse- but dapat cocok dipakai jika ternyata ada ke- beragaman? (iii) Bagaimana semua penelitian ini menginformasikan  nilai  HPB  dari data yang baru? Froese et al . (2014) mengestimasi HPB  dari pendekatan bayesian dan  diha- rapkan dapat menjadi suatu cara atau alat yang siap dipakai untuk mengestimasi bobot yang dikonversi dari data panjang.
Dengan tersedianya cara atau tool yang siap pakai  dan dapat diaplikasikan secara daring pada FishBase.org , apakah kita masih perlu melakukan pengamatan terhadap HPB secara  langsung?  Untuk menjawab perta- nyaan di atas, penelitian ini bertujuan untuk menguji  hasil estimasi metode bayesian de- ngan pengukuran HPB yang secara langsung dilakukan. Ikan selar bentong ( Selar crume- nophthalmus ) dipilih mengingat tingkat eks- ploitasi di perairan Pulau Ambon sangat tinggi sehingga perlu dilakukan pengelolaan perikanan yang cukup intensif terhadap jenis ikan ini (Matakupan & Tuapetel 2017).

## Bahan dan metode
Pengambilan sampel ikan selar bentong ( Selar crumenophthalmus ) secara acak dila- kukan  pada  lima  lokasi pendaratan ikan (Gambar 1: titik hitam)  setiap bulan dari bulan Maret hingga Agustus 2020. Peng- ambilan sampel dilakukan setelah mendapat- kan informasi dari nelayan tentang keberada- an ikan selar bentong. Ikan kemudian dipilih secara acak mewakili berbagai ukuran dan merupakan hasil tangkapan nelayan yang menggunakan jaring insang hanyut, pukat cincin, serta bagan apung.
Panjang total (cm) dan bobot  ikan (g) merupakan  variabel  utama yang diamati. Sampel ikan ditabulasi menurut bulan peng- amatan. Persamaan hubungan panjang-bobot yang digunakan adalah W = aL b . Persamaan non-linier membutuhkan transformasi loga- ritma (log 10 )  pada kedua variabel  untuk mendapatkan persamaan linier Log 10 (W)  = log 10 (a) + b log 10 (L).
Gambar 1 Pulau Ambon, Provinsi Maluku, dan lokasi pendaratan ikan selar bentong ( Selar crumenophthalmus )
General Linear Model (GLM) digunakan untuk menguji parameter b setiap bulan peng- amatan  melalui  program statistik SPSS 25 (IBM Corporation 2017).  Dari  persamaan Data = model + Error (Rutherford 2012), mo- del sederhana yang dipakai adalah : Log10(W) = Log10(a) + b i Log 10 (L) +
b ij Log 10 (L)*bulan + error
Jika parameter b tidak signifikan untuk setiap bulan pengamatan  ( sig.>0,05) ,  maka semua data dapat digabungkan.  Selanjutnya adalah menguji pertumbuhan isometrik.
Pengujian  parameter  b=3 dilakukan dengan menggunakan one sample T-test (SPSS 25).
One sample T-test juga dipakai untuk membandingkan variabel bobot  hasil  peng- ukuran langsung dan estimasi  bobot  berda- sarkan  pendekatan Hirarki  Bayesian (HB). Hubungan panjang-bobot dengan pendekatan HB merupakan hasil penelitian Froese et al.
(2014) dan dapat  ditemukan pada laman fishbase.org . Khusus ikan selar bentong
(S elar crumenophthalmus ), hasil analisis HPB dapat dilihat pada laman: https://www.fishbase.se/popdyn/LWRelation shipList.php?ID=387&Genus Name=Selar&SpeciesName=crumenophthal mus.
Jika terjadi perbedaan yang signifikan pada estimasi bobot  hasil kedua metode, maka solusi yang dilakukan adalah pengga- bungan semua data, termasuk hasil penelitian yang telah dipublikasikan tetapi belum tercatat pada fishbase. org. Tipe panjang yang dipakai adalah panjang total (TL), maka standarisasi TL dilakukan dengan konversi
TL = 1,15*FL dan TL = 1,68*SL ( Froese & Pauly 2019). Korelasi negatif antara log 10 (a) dan b semua informasi HBP  ikan selar bentong digunakan untuk mengurangi outlier dan mendapatkan nilai rata-rata parameter a dan b yang baru.

## Hasil
Sebanyak 428 individu ikan diukur untuk penghitungan  HPB.  Parameter  HPB  hasil analisis pada bulan pengamatan yang berbeda dapat dilihat pada Tabel 1. Jumlah sampel yang diamati tidak sama  setiap bulannya. Terdapat jumlah sampel yang sangat sedikit pada bulan April (15 ikan) dan Agustus (21 ikan) karena hanya dilakukan satu kali peng- ambilan data. Sampel terbanyak pada bulan Mei dan Juni, sebanyak 170 dan 128 individu ikan. Walaupun jumlah sampel berbeda, hasil analisis perbedaan parameter b tidak menun- jukkan adanya perbedaan yang signifikan (F = 0,77, df = 70, P = 0,89). Hasil uji-t per- tumbuhan isometrik ikan selar bentong ada- lah tidak signifikan terhadap b=3 (t = -1,13, df = 4, P = 0,32). Hasil analisis statistik ini mengindikasikan penggabungan data secara keseluruhan tanpa harus memisahkan menu- rut bulan pengamatan. Kurva hubungan pan- jang bobot secara keseluruhan didukung oleh parameter a = 0,0071 dan b = 3,18 (N = 428, R 2 = 0,97, P < ,05).
Metode Hirarki Bayesian menghasilkan parameter log 10 (a) = -2,07 (±sb = 0,2365) dan parameter b = 3,21 (±sb = 0,1497). Metode regresi langsung menghasilkan parameter log 10 (a) = -2,15 (±sb = 0,7) dan b = 3,18 (±sb
= 0,55). Uji-t menunjukkan hasil yang tidak berbeda untuk parameter log 10 (a) (t = -1,04, p = 0,44) dan parameter b (t = 0,21, p = 0,41). Namun kedua metode menghasilkan perbe- daan simpangan baku (sb) yang cukup signi- fikan, metode regresi langsung menunjukkan simpangan yang lebih besar. Sebagai akibat, hasil estimasi bobot  dengan pendekatan bayesian  lebih  tinggi  dibandingkan metode
langsung  (t = -46,9; df = 427; P < ,0001). Hasil ini mengindikasikan perubahan bentuk tubuh yang berbeda antara kedua metode pengukuran (Gambar 2).
Untuk mengatasi perbedaan hasil HPB dari kedua metode, kami memanfaatkan semua informasi yang dapat dikumpulkan (Tabel 2). Koefisien determinasi (R 2 ) antara parameter log10(a) dan parameter b yang
Tabel 1 Parameter HPB dan koefisien regresi ikan selar bentong ( Selar crumenophthalmus ) pada bulan Maret sampai Agustus 2020 di perairan Pulau Ambon Bulan N A b R 2 P Maret 33 0,036 2,61 0,57 0,0001 April 15 0,055 2,46 0,54 0,0001 Mei 170 0,007 3,15 0,96 0,0001 Juni 128 0,024 2,77 0,72 0,0001 Juli 69 0,007 3,19 0,85 0,0001 Agustus 21 0,0013 3,74 0,91 0,0001
Gambar 2 Kurva hubungan panjang-bobot  HPB  ikan selar bentong ( Selar crumenophthalmus ) hasil pengukuran reguler (garis putus) dan hasil estimasi Hirarki Bayesian (garis tebal). 0 50 100 150 200 250 0 5 10 15 20 25 Be ra t ( g) Panjang  Total (cm)

## Ta be l 2 P ar am et er a da n b hubu
nga n pa nj ang bo bot ika n se la r be nt ong ( Se lar c rum enopht hal m us ) ya ng di pe rol eh da ri ha sil pe ne lit ia n ya ng te rpubl ika si, Pu stak a No , 1 -16 di pa ka i pa da m et ode H ira rki B aye sia n da n N o, 17 -22 m er up aka n ha sil pe nguk ur an l an gs ung pa da p ene lit ia n i ni , S el ebi hnya a da la h pu stak a t er bar u N o a b K el am in L min cm L max cm R 2 n Lo ka si Ta hu n Pus ta ka 1 0, 0115 3, 18 Ca m pu ran 15 30 0, 92 9 747 N or th M ar ia nas fis hb as e, or g 2 0, 0133 3, 23 Ca m pu ran 10, 5 21, 3 0, 96 6 36 Phi lippi ne s 1977 -78 fis hb as e, or g 3 0, 0100 3, 32 Ca m pu ran Phi lippi ne s 1988 -89 fis hb as e, or g 4 0, 0029 3, 57 Ca m pu ran 8 26 448 Cap e V er de 1984 fis hb as e, or g 5 0, 0085 3, 29 Ca m pu ran 5 23 135 Cuba fis hb as e, or g 6 0, 0202 3, 00 Ca m pu ran 9 26 Indo ne sia fis hb as e, or g 7 0, 0263 3, 01 Ca m pu ran 15 22, 8 50 Co lo m bi a 19 95 -97 fis hb as e, or g 8 0, 0215 2, 98 2 Ca m pu ran 18 27, 5 0, 93 3 34 N ew C al ed on ia fis hb as e, or g 9 0, 0046 3, 25 9 Ca m pu ran 6, 7 25, 5 0, 98 2 1104 Ré uni on Is , fis hb as e, or g 10 0, 0130 3, 02 4 Jan tan 12, 6 15, 7 0, 81 5 23 Y em en 1993 -96 fis hb as e, or g 11 0, 0112 3, 19 4 Ca m pu ran 18 27, 5 0, 93 3 34 N ew C al ed on ia
fis hb as e, or g 12 0, 0050 3, 28 Ca m pu ran 11, 5 22, 8 0, 96 2 31 Me xi co 2005 -20 07 fis hb as e, or g 13 0, 0060 3, 17 6 Ca m pu ran 12 31, 4 0, 94 3 Co lo m bi a 2012 -20 13 fis hb as e, or g 14 0, 0052 3, 44 Ca m pu ran 14, 1 27, 5 0, 98 606 G uam 2009 -20 13 fis hb as e, or g 15 0, 0126 3, 30 1 Ca m pu ran 14 20 0, 98 2 12 Phi lippi ne s 2009 -20 12 fis hb as e, or g 16 0, 0070 3, 17 3 Ca m pu ran 9, 1 23, 2 0, 97 3 228 Indo ne sia 2016 fis hb as e, or g 17 2, 98 4 Be tin a 7, 7 24, 5 143 Ma ldi ve 2012 -20 13 (A de ep, 2 01 7) 18 0, 0339 2, 85 7 Ca m pu ran 250 Indo ne sia 2015 (S iw at e t a l, 20 16 ) 19 0, 0395 2, 60 5 Ca m pu ran 11, 4 23 0, 8585 216 Indo ne sia 2019 La ko ta ny 2 020 20 0, 0071 3, 18 Ca m pu ran 7, 7 23, 3 0, 97 9 428 Indo ne sia 2020 Sek ar an g
dipakai pada pendekatan HB adalah 0,65 dan 0,99 untuk pengukuran langsung.  Setelah outlier dikeluarkan, koefisien determinasi da- ri semua informasi HPB adalah 0,91 dengan parameter log10(a) = -2,0  (±sb  = 0,39) dan parameter b = 3,11  (±sb = 0,29). Distribusi parameter log10(a) dan b dapat dilihat pada Gambar 3.

## Pembahasan
Biomasa populasi ikan merupakan kom- ponen penting pada banyak penelitian terma- suk penelitian permodelan bioenergi, ekosis- tem dan populasi serta studi rantai makanan
(Kimmerer et al, 2005). Program pemantauan kelimpahan dan persebaran ikan  umumnya hanya melakukan pengukuran panjang atau lebih dikenal dengan length-based model (Thorson et al, 2015, Andersen et al. 2016,
Froese et al, 2018)  sehingga ukuran bobot kurang dipakai dalam protokol sampling. Lebih mudah mengukur panjang ikan lang- sung setelah ditangkap dan kemudian mele- paskannya kembali ke alam daripada menim- bang bobot ikan yang lebih sulit dan menyita waktu. Hasil akurasi penimbangan bobot da- pat berkurang akibat angin atau pergerakan kapal. Alternatifnya, beberapa ikan sebagai
Gambar 3 Distribusi parameter a dan b untuk 6 HPB hasil pengamatan langsung dengan rata- rata a = 0,01023 dan b = 3,01 ditunjukkan oleh kurva normal bergaris putus tebal. Distribusi parameter a dan b untuk 16 HPB yang dipakai untuk pendekatan Bayesian dengan rata-rata a = 0,0085 dan b = 3,21 ditunjukkan oleh kurva bergaris tebal. Distribusi parameter a dan b untuk 29 HPB penggabungan semua informasi dengan rata-rata a = 0,01001 dan b = 3,11 ditunjukkan oleh garis putus tipis.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 De ns ita s Log10(a) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 2 2.5 3 3.5 4 De ns ita s b
subsampel dimatikan dan dibawa ke laborato- rium untuk pengukuran seperti yang umum- nya dilakukan pada pengukuran secara standar untuk analisis HPB. Selain menyita waktu, alternatif ini juga membutuhkan bi- aya.  Solusi untuk mengatasi hal ini adalah dengan mengestimasi bobot dari HPB yang telah dikembangkan untuk suatu jenis ikan (contohnya Jennings et al, 2004; Hilborn et al, 2011). Oleh sebab itu, semua hasil peng- ukuran HPB harus dapat dipakai untuk memudahkan estimasi bobot.
Hasil peneltian ini mengindikasikan bah- wa ikan selar bentong termasuk dalam ikan dengan bentuk tubuh fusiform dan memiliki pertumbuhan yang isometrik (b=3), Pertum- buhan ikan selar bentong dari perairan Kwan- dang, Gorontalo juga isometrik (Chodrijah & Faizah 2019) sedangkan dari perairan Sema- rang, Jawa Tengah memiliki pertumbuhan yang alometrik  negatif  (Siwat et al, 2016), sama halnya dengan ikan selar dari perairan Maladewa atau Maldive (Adeep 2017). Ber- variasinya hasil pengukuran HPB  sangat tergantung pada musim, populasi, dan perbe- daan kondisi lingkungan (Froese 2006). Vari- asi antara lokasi dan waktu sampling menjadi penting dan tidak bisa diabaikan dalam pene- rapan  HPB  (Kimmerer et al, 2005).  Bias dapat diminimalkan jika parameter HPB di- koleksi pada waktu dan lokasi yang sama (Kimmerer et al, 2005).
Pengukuran PHB dengan pendekatan me- tode  Hirarki Bayesian (Froese et al, 2014) memanfaatkan hasil penelitian sebelumnya untuk menyediakan paramater HPB  yang
dapat dipakai sebagai cara untuk mengesti- masi bobot ikan. Namun hasil uji kami me- nunjukkan adanya perbedaan yang signifikan antara  metode standar menggunakan hasil pengukuran  langsung  dan metode bayesian. Jika kita menggunakan pendekatan Bayesian, estimasi bobot yang dihasilkan terlalu besar yang kemudian dapat mengurangi akurasi ha- sil pendugaan biomassa populasi ikan.  Se- mentara pengukuran reguler menghasilkan variabilitas sampling yang besar jika jumlah sampel tidak banyak dengan kisaran ukuran yang bervariasi untuk jenis ikan dengan ke- limpahan yang tinggi seperti ikan selar bentong.  Solusi yang diambil adalah meng- gabungkan  semua hasil pengukuran  HPB yang telah dilakukan termasuk pengukuran reguler hasil penelitian ini agar dapat mem- perkecil variabilitas parameter HPB.

## Simpulan
Estimasi  bobot  ikan dengan pendekatan bayesian cukup akurat jika didukung oleh informasi parameter PHB  hasil pengukuran langsung dari musim, jenis kelamin, dan lo- kasi yang berbeda, Semakin banyak informa- si yang dirangkum dan dianalisis, semakin kecil penyimpangan rata-rata parameter PHB.  Hubungan  panjang-bobot  ikan selar bentong ( Selar crumenophthalmus Bloch 1793) dengan parameter a = 0,01001 dan b = 3,11 dapat menjadi solusi untuk meng- estimasi bobot jika pengukuran secara lang- sung tidak memungkinkan.

## Daftar pustaka
Adyp S. 2017. Biology and consumption trend of bigeye scad . Desertation of School of Biological Science, Universiti Sains Malaysia: Penang, Malaysia.
Andersen KH, Blanchard JL, Fulton EA,
Gislason H, Jacobsen NS, Van Kooten T. 2016. Assumptions behind size-based ecosystem models are realistic. ICES Journal of Marine Science , 73(6): 1651– 1655. https://doi.org/10.1093/icesjms/fsv211.
Bajer PG, Hayward RS. 2006. A combined multiple-regression and bioenergetics model for simulating fish growth in length and condition. Transactions of the American Fisheries Society , 135(3): 695–710. https://doi.org/10.1577/t05- 006.1. Bharadhirajan P, Mahadevan G, Murugesan
P, Murugan S, Pouladi M, Naderi RA. 2019. Relative condition factor, length- weight relationship, and growth of three- spotted flounder,
Pseudorhombus triocellatus from Parangipettai Coast, India. Biodiversitas , 20(2): 373–379. https://doi.org/10.13057/biodiv/d20021
0. Chodrijah U, Faizah R. 2019. Biologi reproduksi selar bentong ( Selar crumenophthalmus Bloch, 1793) di Perairan Kwandang, Gorontalo Utara. BAWAL Widya Riset Perikanan Tangkap , 10(3): 169. https://doi.org/10.15578/bawal.10.3.201 8.169-177. Fonseca VF, Cabral HN. 2007. Are fish early growth and condition patterns related to life-history strategies? Reviews in Fish Biology and Fisheries , 17(4): 545–564. https://doi.org/10.1007/s11160-007- 9054-x.
Froese R, Pauly D. 2019. FishBase. World Wide Web electronic publication. . Froese R, Thorson JT, Reyes RB. 2014. A Bayesian approach for estimating length-weight relationships in fishes.
Journal of Applied Ichthyology , 30(1):
78–85. https://doi.org/10.1111/jai.12299
Froese R, Winker H, Coro G, Demirel N, Tsikliras AC, Dimarchopoulou D, Scarcella G, Probst WN, Dureuil M, Pauly D. 2018. A new approach for estimating stock status from length frequency data. ICES Journal of Marine Science , 75(6): 2004-2015 https://doi.org/ 10. 1093/icesjms/fsy078. Froese R. 2006. Cube law, condition factor and weight-length relationships: His- tory, meta-analysis and recommen- dations. Journal of Applied Ichthyology , 22(4): 241–253. https://doi.org/10.1111/ j.1439-0426.2006.00805.x.
Greig HS, Niyogi DK, Hogsden KL, Jellyman PG, Harding JS. 2010. Heavy metals: Confounding factors in the response of New Zealand freshwater fish assemblages to natural and anthropo- genic acidity. Science of the Total Envi- ronment , 408(16): 3240–3250.  https: //doi.org/10.1016/j.scitotenv.2010.04.00
6.
Hansen EA, Closs GP. 2009. Long-term growth and movement in relation to food supply and social status in a stream fish.
Behavioral Ecology , 20(3): 616–623. https://doi.org/10.1093/beheco/arp039.
Hayes JW, Stark JD, Shearer KA. 2000. Development and test of a whole- lifetime foraging and bioenergetics growth model for drift-feeding brown trout. Transactions of the American Fisheries Society , 129(2): 315–332. https://doi.org/10.1577/1548- 8659(2000)129<0315:datoaw>2.0.co;2. Hiddink JG, Johnson AF, Kingham R, Hinz H. 2011. Could our fisheries be more productive? Indirect negative effects of bottom trawl fisheries on fish condition.
Journal of Applied Ecology , 48(6): 1441–1449.
https://doi.org/10.1111/j.1365- 2664.2011.02036.x.
Hilborn R, Rochet M-J, Collie JS, Jennings S, Hall SJ. 2011. Does selective fishing conserve community biodiversity? Pre- dictions from a length-based multi- species model. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences , 68(3):
469–486.  https://doi.org/  10.1139/F10-
159. Hilborn R, Walters CJ. 1992. Quantitative fisheries stock assessment. Quantitative Fisheries Stock Assessment , 49(0): 6221. https://doi.org/10.1007/978-1-4615- 3598-0. Jellyman PG, Booker DJ, Crow SK, Bonnett ML, Jellyman DJ. 2013. Does one size fit all? An evaluation of length-weight relationships for New Zealand’s freshwater fish species. New Zealand
Journal of Marine and Freshwater Research . Taylor & Francis, 47(4): 450– 468. https://doi.org/10.1080/00288330.2013.
781510.
Jennings S, Jennings S, Blanchard JL,
Blanchard JL. 2004. Fish abundance with no shing: predictions based on macroecological theory. Journal of Animal Ecology , (Pauly 1995): 632–642. https://doi.org/10.1111/j.0021-8790. 2004.00839.x.
Jisr N, Younes G, Sukhn C, El-Dakdouki
MH. 2018. Length-weight relationships and relative condition factor of fish inhabiting the marine area of the Eastern Mediterranean city, Tripoli-Lebanon.
Egyptian Journal of Aquatic Research ,
44(4): 299–305. https://doi.org/10.1016/
j.ejar.2018.11.004.
Kimmerer W, Avent SR, Bollens SM, Feyrer
F, Grimaldo LF, Moyle PB, Nobriga M,
Visintainer T. 2005. Variability in length–weight relationships used to estimate biomass of estuarine fish from survey data. Transactions of the American Fisheries Society , 134(2):
481–495. https://doi.org/10.1577/t04-
042.1.
Matakupan Hansje, Tuapetel F. 2017. Potensi dan tingkat pemanfaatan ikan kawalinya ( Selar spp.) di Pulau Ambon. Amanisal ,
6(2): 16–20.
Ndiaye W, Diouf K, Samba O, Ndiaye P,
Panfili J, Marbec UMR, Montpellier U De, Bataillon PE. 2015. The length- weight relationship and condition factor of white grouper (Epinephelus aeneus, Geoffroy Saint Hilaire, 1817) at the south-west coast of Senegal, West Africa. International Journal of Advanced Research , 3(3): 145–153. Rutherford A. 2012. ANOVA and ANCOVA. A GLM Approach. Statistics in Medicine . Wiley. A John Wiley & Sons, Inc. Publication. Safran P. 1992. Theoretical analysis of the weight-length relationship in fish juveniles. Marine Biology , 112(4): 545– 551. https://doi.org/10.1007/BF00346171.
Siwat V, Ambariyanto A, Widowati I. 2016. Biometrics of bigeye scad, Selar crumenophthalmus and shrimp scad,
Alepes djedaba from Semarang waters,
Indonesia. AACL Bioflux , 9(4): 915– 922.
Smith-Vaniz W., Quéro J-C, Desoutter M.
1990. Check-list of the fishes of the eastern tropical Atlantic (CLOFETA).
In : J.C. Quero, J.C. Hureau, C. Karrer AP and LS (ed) Volume 2 . JNICT,
Lisbon; SEI, Paris; and UNESCO, Paris: Lisbon, pp. 729-755.
Thorson JT, Hicks AC, Methot RD. 2015.
Random effect estimation of time- varying factors instock synthesis. ICES Journal of Marine Science , 72(1): 178– 185.
https://doi.org/10.1093/icesjms/fsr174.