## PEMETAAN DAERAH POTENSIAL PENANGKAPAN IKAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN MODEL GIS HOTSPOT DAN ANALISIS TIME SERIES : STUDI KASUS PADA PERIKANAN BAGAN PERAHU DI KEPULAUAN SERIBU

## POTENTIAL FISHING GROUND MAPPING BASED ON GIS HOTSPOT MODEL AND TIME SERIES ANALYSIS: A CASE STUDY ON LIFT NET FISHERIES IN SERIBU ISLAND
Andi Alamsyah Rivai 1* , Vincentius P. Siregar 2 , Syamsul B. Agus 2 , dan Hiroki Yasuma 3 1 Departemen Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB, Bogor *E-mail: andi.alamsyah.03@gmail.com
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor
3 Faculty of Fisheries Sciences, Hokkaido University, Hokkaido, Japan

## ABSTRACT
Information on the spatial and temporal of fishing activity can optimize a fisheries management and increase their economical and biological benefit. For effective management and good understanding of fishing activities, information about fishing ground is crucial. In this study, we aimed to analyze the spatio-temporal  of  lift  net  fisheries  in  Kepulauan  Seribu  by  analyzing  their  fishing  season, investigating  their  hotspot  of  fishing  ground  using  GIS-based  hotspot  model,  and  mapping  the potential  fishing  ground  of  each  target  species.  We  found  that  anchovy  and  scad  could  be  caught throughtout  the  year,  while  sardine  and  squid  had  high  fishing  season  in  west  monsoon.  Hotspot  of fishing  ground  of  lift  net  fisheries  in  Kepulauan  Seribu  waters  generally  was  concentrated  around Lancang  Island  and  in  southern  part  of  Kotok  Island.  Potential  fishing  ground  for  sardines  was located in around Lancang Island on west monsoon. Squids were highly distributed around Lancang Island in December to January and around Lancang and Rambut Islands in November. Anchovy and scad had more potential fishing ground in around Kepulauan Seribu waters.
Keywords : fishing ground, lift net, hotspot, fishing season

## ABSTRAK
Informasi  spasial  dan  temporal  kegiatan  penangkapan  ikan  dapat  mengoptimalkan  suatu  manajemen perikanan serta meningkatkan keuntungan ekonomis dan biologisnya. Untuk pengelolaan yang efektif dan pemahaman yang baik tentang kegiatan penangkapan ikan, informasi tentang daerah penangkapan ikan  sangat  diperlukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  spasial  dan  temporal  pada perikanan  bagan  perahu  di  Kepulauan  Seribu  dengan  cara  menganalisis  indeks  musim  penangkapan pada  spesies  ikan  yang  diteliti,  mengidentifikasi  perubahan  pola hotspot daerah  penangkapan  ikan menggunakan GIS-based  statistical  analysis ,  dan  memetakan  daerah  potensial  penangkapan  spesies ikan yang diteliti . Hasil analisis menemukan bahwa teri dan selar dapat ditangkap di sepanjang tahun, sedangkan untuk tembang dan cumi-cumi dapat ditangkap dengan hasil yang tinggi pada musim barat. Pada  umunya, hotspot daerah  penangkapan  ikan  dengan  bagan  perahu  di  perairan  Kepulauan  Seribu terkonsentrasi  di  sekitar  Pulau  Lancang  dan  di  bagian  selatan  Pulau  Kotok.  Daerah  potensial penangkapan  tembang  berada  di  perairan  sekitar  Pulau  Lancang  pada  musim  barat.  Cumi-cumi berdistribusi tinggi di sekitar Pulau Lancang pada bulan Desember hingga Januari dan di sekitar Pulau Lancang  dan  Pulau  Rambut  pada  bulan  November.  Teri  dan  selar  memiliki  daerah  potensial penangkapan yang tersebar pada wilayah dan waktu yang lebih banyak di sekitar perairan Kepulauan Seribu.
Kata kunci : daerah penangkapan ikan, bagan perahu, hotspot , musim penangkapan

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu negara  kepulauan  dengan  memiliki  lautan yang sangat luas. Berdasarkan United Nation Convention  on  the  Law  of  the  Sea (UNCLOS)  tahun  1982  yang  kemudian diratifikasi  oleh  Indonesia  dengan  Undang- Undang  No.17  Tahun  1985  menyebutkan bahwa  total  luas  wilayah  laut  Indonesia menjadi 5,9 juta km 2 , terdiri atas 3,2 juta km 2 perairan teritorial dan 2,7 km 2 perairan Zona Ekonomi  Eksklusif,  luas  perairan  ini  belum termasuk  landas  kontinen.  Hal  ini  menjadi- kan  Indonesia  sebagai  negara  kepulauan terbesar  di  dunia  (Lasabuda,  2013).  Selain memiliki  lautan  yang  luas,  Indonesia memiliki  potensi  sumber  daya  alam  yang indah  yang  ada  di  dalam  laut.  Sumber  daya alam  yang ada di  dalam  laut  Indonesia salah satu  diantaranya  yaitu  ikan.  Sumberdaya alam  ikan  ini  merupakan  salah  satu  sumber makanan  dan  sumber  mata  pencaharian  di Indonesia,  sebagaimana  oleh  FAO  (2009) dijelaskan  bahwa  sumberdaya  perikanan merupakan  salah  satu  sumber  makanan  dan mata  pencaharian  yang  penting  di  berbagai negara,  khususnya  pada  negara  berkembang. Namun, seiring dengan perkembangan ekonomi dan pertumbuhan populasi  manusia di  Indonesia,  tekanan  dan  kebutuhan  ter- hadap  sumberdaya  perikanan  juga  mening- kat.  Hal  ini  membutuhkan  perhatian  dari pemerintah  agar  dapat  melakukan  berbagai kebijakan  untuk  meminimalkan  dampak negatif  yang  mungkin  timbul  (Barnes  and Metcalf,  2010).  Hal  senada  juga  dikemuka- kan  oleh  beberapa  penelitian  sebelumnya yang  menyatakan  bahwa  diperlukan  ma- najemen  yang  baik  demi  menjaga  keber- lanjutan  sumberdaya  perikanan  (Merino et al .,  2012;  Worm  and  Branch,  2012;  Link, 2010; Link and Browman, 2014).
Kepulauan  Seribu  merupakan  sebuah kepulauan  yang  berada  di  bagian  utara Jakarta,  ibu  kota  Indonesia.  Wilayah  ini  me- miliki  geomorfologi  yang  kompleks,  terdiri dari  berbagai  ekosistem,  seperti  terumbu
karang,  mangrove,  rumput  laut,  serta  me- rupakan  penyuplai  berbagai  produk  per- ikanan  untuk  daerah  Jakarta  dan  sekitarnya. Daerah  ini  memiliki  sumberdaya  perikanan yang  tinggi,  dengan  total  hasil  tangkapan ikan  yang  didaratkan  sebesar  1555  ton  pada tahun  2013  (BPS  Kepulauan  Seribu,  2014). Terdapat  beberapa  kegiatan  perikanan  di daerah  ini,  dan  salah  satunya  adalah  per- ikanan  bagan  perahu.  Pulau  Lancang  yang terletak  di  bagian  selatan  Kepulauan  Seribu merupakan fishing base dari perikanan bagan perahu.  Masyarakat  lokal  menyebutnya dengan “Bagan Congkel”. Perikanan ini me- rupakan  perikanan  artisanal  dan  salah  satu penghasil ikan pelagis kecil terbesar, khusus- nya  teri,  namun  penelitian  tentang  perikanan ini belum pernah dilakukan. Hasil tangkapan ikan pelagis kecil menurut masyarakat setem- pat  telah mengalami  penurunan,  yang  mung- kin  diakibatkan oleh pencemaran,  penurunan kualitas  perairan, overfishing ,  dan  mana- jemen perikanan yang kurang baik.
Perbaikan manajemen perikanan yang ada, dibutuhkan banyak  informasi, dan salah satu  informasinya  adalah  mengenai  spasial dan  temporal  kegiatan  penangkapan  ikan, seperti intensitas dan variabilitasnya. Namun, informasi  tersebut  masih  sangat  kurang, khusunya  pada  perikanan  artisanal  (Marrs et al. ,  2002;  Eastwood et  al. ,  2007;  Harrington et  al. ,  2007,  Jalali et  al. ,  2015).  Berbagai kebijakan telah dilakukan oleh pemerintah di Kepulauan  Seribu  untuk  mengatasi  masalah ini,  salah  satunya  adalah  membekali  nelayan dengan  teknologi  GPS.  Penggunaan  tek- nologi  GPS  memungkinkan  nelayan  untuk merekam  lokasi  penangkapan  mereka  dan mendapatkan informasi mengenai data spasial  dan  temporalnya.  Data  rekaman  ter- sebut  dapat  dimanfaatkan  untuk  meng- evaluasi  pola  penangkapan  dan  memberikan informasi  mengenai  tren  spasialnya.  Selain itu  juga  dapat  memberikan  informasi mengenai  perilaku  menangkap  nelayan  dan distribusi  ikan  secara  spasial  yang  dapat memberikan  informasi  untuk  perbaikan manajemen perikanan (Mundy, 2012).
Beberapa  hasil  penelitian  terdahulu melaporkan  bahwa  akses  terhadap  informasi spasial  dan  temporal  suatu  kegiatan  per- ikanan  akan  memberikan  keuntungan  yang lebih banyak jika dibandingkan dengan biaya yang  dibutuhkan  untuk  mendapatan  infor- masi  tersebut  (Gerritsen  and  Lordan,  2011). Salah  satu  informasi  tentang  spasial  dan temporal  perikanan  adalah  tentang hotspot . Dalam  bidang  perikanan,  konsep hotspot mengacu  pada  daerah  dengan  kegiatan perikanan  atau  konsentrasi  biomassa  yang tinggi  karena  kebiasaan  menangkap  ikan, dinamika  populasi,  kondisi  cuaca,  atau kondisi lingkungan tertentu yang membentuk produktivitas  ekosistem  yang  tinggi  pada suatu  daerah.  Studi  tentang hotspot telah dilakukan  di  beberapa  penelitian,  yaitu mengenai fishing  effort (Jalali et  al. ,  2015), daerah potensial penangkapan ikan (Maina et al. ,  2016,  Yasuda et  al. ,  2014), hotspot keanekaragaman  hayati  (Myers et  al. ,  2000; Stuart-Smith et al., 2013), dan daerah dengan interaksi  trofik  yang  tinggi  (Santora et  al., 2012).  Informasi  mengenai hotspot merupa- kan  informasi  dasar  untuk  manajemen konservasi  yang  lebih  baik  dan  untuk menghasilkan strategis manajemen tata ruang yang  lebih  optimal  di  wilayah.  Dalam  studi ini, hotspot didefinisikan  sebagai  daerah dengan  kegiatan  penangkapan  dan  tekanan penangkapan  ikan  yang  signifikan  tinggi secara  statistik. Hotspot dihasilkan  dari analisis  spasial  dan  analisis hostpot ber- dasarkan lokasi daerah penangkapan ikan.
Informasi spasial dan temporal perikanan lainnya adalah mengenai distribusi biomassa  dan  kegiatan  perikanan.  Distribusi sumberdaya  perikanan  dan  kegiatan  per- ikanan  memiliki  pola  tertentu,  seperti  pada ikan pelagis kecil yang umumnya berkumpul pada  konsentrasi  klorofil  dan  suhu  tertentu (Yardin, 1997; Marrs et al. , 2002; Valavanis et  al. ,  2004;  McGarvey,  2006).  Selain  itu, distribusi  kegiatan  perikanan  ini  juga  di- pengaruhi  oleh  faktor  lainnya,  seperti  ke- biasaan dan strategi nelayan dalam menangkap  ikan,  tingkah  laku  ikan,  serta
dinamika populasinya (Maynou, 1998; Jennings,  2005;  Fulton et  al. ,  2005).  Be- berapa  penelitian  terdahulu  telah  mengguna- kan pendekatan geostatistical , seperti spatial autocorrelation dan  analisis  kluster,  serta spatial pattern pada beberapa spesies ekono- mis  penting  untuk  mendapatkan  informasi distribusinya  (Beseres  and  Feller,  2007; Nelson  and  Boots,  2008;  Lewison et  al. , 2009). Beberapa contoh studi lain juga meng- gunakan  pendekatan  statistik  untuk  melaku- kan predictive modelling kelimpahan spesies tertentu  (Valavanis et  al. ,  2004;  Gillenwater et  al. , 2006; Hattab et  al. , 2013), memonitor aktifitas  kegiatan  penangkapan  untuk  me- ngetahui pola tekanan sumberdaya perikanan ikan (Riolo, 2006; Nilsson and Ziegler, 2007; Batista et al. , 2015; Maina et al. , 2016), dan memetakan hotspot distribusi  spesies  ikan tertentu (Reese and Brodeur, 2006;
Zainuddin et al. , 2006; Bartolino et al. , 2011;
Li et al. , 2014; Jalali et al. , 2015).
Tersedianya  informasi  perikanan  se- perti  data  hasil  tangkapan  ikan  dan  lokasi penangkapan  ikan  dari  data  GPS  yang dipadukan dengan pendekatan statistik, dapat dihasilkan  metode  pendekatan  yang  lebih baik  untuk  meneliti  pola  penangkapan  suatu kegiatan perikanan dan distibusi sumberdaya perikanan  di  suatu  perairan.  Pendekatan  ini dapat  memberikan  informasi hotspot daerah penangkapan  ikan  dan  daerah  potensial  pe- nangkapan ikan dengan skala yang lebih baik sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk  men- dukung  manajemen  perikanan  yang  ber- kelanjutan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah melakukan analisis spasial dan temporal pada perikanan bagan perahu di Kepulauan Seribu dengan  cara  (1)  menganalisis  indeks  musim penangkapan  pada  spesies  ikan  yang  diteliti, (2)  mengidentifikasi  perubahan  pola hotspot daerah penangkapan ikan menggunakan GIS- based statistical analysis , dan (3) memetakan daerah  potensial  penangkapan  spesies  ikan yang  diteliti . Hasil  penelitian  diharapkan dapat  memberikan  informasi  mengenai distribusi  ikan  pada  waktu  tertentu,  pola
kebiasaan menangkap ikan nelayan, kegiatan penangkapan,  dan  tekanan  penangkapan  dari perikanan  bagan  perahu.  Pengetahuan  yang diperoleh juga diharapkan dapat memberikan informasi  untuk  penentuan  startegi  penang- kapan  yang  dapat  mengoptimalkan  keun- tungan  bisnis  dan  keuntungan  ekologi,  serta untuk manajemen perikanan yang lebih baik.

## II. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah  untuk  mengiden- tifikasi dan menganalisis dalam penelitian ini secara  umum  ditunjukkan  oleh  Gambar  1. Data  yang  digunakan  untuk  analisis  dalam penelitian  ini  adalah  data  GPS  yang  me- nunjukkan lokasi penangkapan ikan dan data hasil tangkapan yang didaratkan oleh nelayan bagan  perahu.  Data  ditampilkan  mengguna- kan boxplot dan  grafik  untuk  menggambar- kan  perbedaan  dan  perubahan  yang  terjadi. Data  dianalisis  secara  musiman  untuk melihat  dinamika  daerah  penangkapan  ikan dan  hasil  tangkapan  pada  perikanan  bagan perahu.
Gambar  1.  Langkah-langkah  analisis  dan identifikasi yang digunakan pada penelitian ini.
Analisis  musiman  dalam  penelitian ini  mengikuti  sistem  monsoon  di  Indonesia, yang  diklasifikasikan  ke  dalam  empat musim,  yaitu  musim  barat  yang  terjadi  dari Desember  hingga  Februari,  transisi  I  yang
merupakan  musim  peralihan  dari  musim barat ke musim timur dan terjadi pada Maret hingga  Mei,  musim  timur  yang  berlangsung dari Juni hingga Agustus, dan transisi II yang merupakan  musim  peralihan  dari  timur  ke musim barat dan berlangsung dari September sampai November (Wyrtki, 1961).

## 2.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan dari bulan Juni  2015  hingga  Desember  2015.  Daerah penelitian  mencakup  daerah  penangkapan perikanan  bagan  perahu  yang  terletak  di perairan  Kepulauan  Seribu  dengan  Pulau Lancang  sebagai fishing  base nya.  Secara geografis, wilayah ini berada pada 106 o 19'BT hingga  106 o 51'BT  dan  5 o 33'LS  hingga 6 o 5'LS,  yang  meliputi  beberapa  pulau-pulau kecil  (Gambar  2).  Pulau  Lancang,  yang terletak  di  bagian  selatan  Kepulauan  Seribu, dipilih  sebagai  daerah  pengumpulan  data perikanan bagan perahu.
Perikanan  bagan  perahu  di  Pulau Lancang  adalah  perikanan  artisanal  yang melakukan  penangkapan one-day  trip ,  ber- operasi  pada malam  hari, dan memanfaatkan cahaya  untuk  menarik  dan  mengkonsentrasi ikan  di  sekitar  kapal.  Kapal  yang  digunakan berukuran 10 hingga 17 GT dan memiliki 4-6 awak  dengan  satu  kapten.  Perikanan  ini mempunyai  target  tangkapan  berupa  ikan pelagis  kecil  dan  merupakan  salah  satu produsen  ikan  teri  terbesar  di  wilayah Kepulauan Seribu.
Kepulauan  Seribu  dan  perikanan bagan  perahu  di  Pulau  Lancang  dipilih sebagai objek penelitian, selain karena alasan yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  karena (1) tersedianya data lokasi penangkapan ikan yang  berasal  dari  data  historis  GPS  selama 2012  hingga  2015,  (2)  hasil  tangkapan pelagis  kecil  yang  tinggi  oleh  perikanan  ini, (3)  ketersediaan  data  hasil  tangkapan  yang baik dari perikanan ini, dan (4) kompleksitas geomorfologi  yang  tinggi  dengan  berbagai ekosistem  di  dalamnya,  seperti  mangrove, terumbu karang, dan padang lamun di daerah ini.
Gambar  2.  Lokasi  penelitian  di  perairan Kepulauan Seribu dengan Pulau Lancang  sebagai fishing  base perikanan bagan perahu.

## 2.2. Peralatan Penelitian
Peralatan  yang  digunakan  untuk mengumpulkan  data  dalam  penelitian  ini adalah  GPS  MapSounder  585,  kamera,  dan alat  tulis  menulis.  GPS  berfungsi  untuk merekam  lokasi  penangkapan  ikan  dengan bagan  perahu  di  perairan  Kepulauan  Seribu, kamera  digunakan  untuk  dokumentasi  data penelitian,  dan  alat  tulis  menulis  untuk mencatat  hasil  wawancara  dengan  nelayan. Untuk  pemrosesan  dan  analisis  data,  per- alatan  yang  digunakan  adalah  sebuah  kom- puter  dan  software  berupa  ArcGIS  10.3  dan R x64 3.3.2.

## 2.3. Pengumpulan Data
Metode  yang  digunakan  dalam  pe- ngmpulan  data  pada  penelitian  ini  adalah metode  survei  yang  meliputi  lokasi  penang- kapan  ikan,  aspek  alat  tangkap,  armada penangkapan,  nelayan,  dan  hasil  tangkapan. Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  berupa  data  primer  dan  data  sekunder. Data  primer  yang  digunakan  adalah  data lokasi  penangkapan  ikan  dengan  bagan perahu  di  Kepulauan  Seribu,  yang  memiliki fishing  base di  Pulau  Lancang.  Data  lokasi penangkapan  ikan  berasal  dari  data  rekaman
GPS  nelayan.  Data  lokasi  penangkapan  ikan diperoleh  dengan  mengikuti  kegiatan  pe- nangkapan  ikan  kemudian  merekam  lokasi penangkapan  ikannya,  serta  mengumpulkan- nya  dari  data  rekaman  GPS  nelayan  bagan perahu.    Gambar  3  menunjukkan  distribusi lokasi  penangkapan  ikan  yang  dikumpulkan dari 11 kapal bagan perahu di Pulau Lancang dari  tahun  2012  hingga  2015  dengan  total rekaman  lokasi  penangkapan  ikan  sebanyak 296  data.  Selanjutnya,  data  sekunder  yang digunakan  adalah  data  hasil  tangkapan  ikan yang didaratkan di Pulau Lancang.
Data hasil tangkapan  yang digunakan berasal  dari  empat  spesies  yang  dominan tertangkap  oleh  bagan  perahu,  yaitu  teri ( Stolephorus sp.),  cumi-cumi  ( Loligo sp.), selar  ( Selaroides  leptolepis ),  dan  tembang ( Sardinella  fimbriata ).  Data  hasil  tangkapan selama  tahun  2013-2015  dikumpulkan  dari petugas  yang  ditunjuk  oleh  Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  (KKP),  Indonesia. Data tersebut berupa hasil tangkapan bulanan yang  didaratkan  oleh  nelayan  bagan  perahu di  Pulau  Lancang.  Pengumpulan  data  hasil tangkapan  dilakukan  dengan  mencatat  hasil tangkapan  yang  didaratkan  dan  melakukan wawancara  dengan  nelayan  dan  petugas  dari KKP.
Gambar  2  Distribusi  data  rekaman  GPS  di sekitar  Kepulauan  Seribu.  Data GPS  menunjukkan  lokasi  daerah penangkapan  ikan  dengan  bagan perahu.
2.4. Analisis Data
2.4.1. Catch per Unit Effort (CPUE)
CPUE  dihitung  dari  data  hasil  tang- kapan yang dibagi dengan fishing effort pada bulan  tertentu.  Data fishing  effort bulanan yang  digunakan  merupakan  hasil  dari  wa- wancara  langsung  dengan  beberapa  kapten kapal  perikanan  bagan  perahu  di  Pulau Lancang. CPUE dihitung dengan persamaan:
....................................... (1)
Keterangan: Catch adalah  jumlah hasil tang- kapan  bulanan  dan Effort adalah  trip/hari penangkapan  setiap  bulannya.  Karena  data perikanan  yang  dikumpul  hanya  berasal  dari perikanan  bagan  perahu,  maka  dapat  di- asumsikan  bahwa fishing  power  index pada kapal  perikanan  bagan  perahu  di  daerah penelitian  adalah  sama  dan  standardisasi CPUE tidak perlu dilakukan.

## 2.4.2. Indeks Musim Penangkapan
Indeks musim penangkapan dianalisis menggunakan  CPUE  bulanan  perikanan bagan  perahu  di  perairan  Kepulauan  Seribu. Hasil  analisis  indeks  musim  penangkapan (IMP)  dapat  memberikan  informasi  me- ngenai  waktu  terbaik  untuk  melakukan kegiatan  penangkapan  ikan.  IMP  dihitung menggunakan time  series  analysis pada CPUE  bulanan  selama  tahun  2013  hingga 2015  dan  dengan  menggunakan moving average analysis dengan rataan 12 bulan data CPUE.  Prosedur  analisis  yang  digunakan mengikuti  Wahju et  al. (2011).  Jika  hasil yang didapatkan >1, maka dapat disimpulkan bahwa  CPUE  pada  bulan  tersebut  berada  di atas rata-rata.
Adapun  langkah-langkah  perhitungan IMP adalah:
1. Menyusun  deret  CPUE  dalam  periode n tahun:
CPUEi = n ................................................. (2)
Keterangan: i =  1,2,3,………n;  dan n i = urutan ke- i.
2. Menyusun  rata-rata  bergerak  CPUE selama 12 bulan (RG):
.............................. (3)
Keterangan: RGi  = rata-rata  bergerak  12 bulan  urutan  ke- i ; CPUEi  =  CPUE urutan ke- i; i  = 7,8,………, n - 5.
3. Menyusun  rata-rata  bergerak  CPUE terpusat (RGP):
.................................. (4)
Keterangan: RGi  = rata-rata  bergerak  CPUE terpusat ke- i; i = 7,8,………, n - 5.
4. Menyusun rasio rata-rata tiap bulan (Rb):
................................................ (5)
Keterangan: Rbi  = rasio rata-rata  bulan urutan ke- i; i = 7,8,………, n - 5.
5. Menusun nilai rasio rata-rata dalam suatu matriks  berukuran  i  x  j  yang  disusun untuk  setiap  bulan,  dimulai  dari  bulan Juli  tahun  pertama  hingga  bulan  Juni tahun terakhir.
6. Menghitung  total  rasio  rata-rata  bulanan (JRRB).
................................... (6)
Keterangan: JRRBi  = jumlah  rasio rata-rata bulan; RRB i = rata-rata Rb ij untuk bulan ke- i; i = 1,2,…..12.
7. Indeks Musim Penangkapan (IMP)
Jumlah  rasio  rata-rata  bulanan  (JRRB) memiliki  nilai  yang  normal  sebesar  12, namun  karena  banyak  faktor  yang  mem- pengaruhinya,  sehingga  JRRB  tidak  selalu
sama  dengan  12.  Untuk  menormalkannya, dilakukan  koreksi  dengan  menggunakan Faktor Koreksi (FK) dengan cara:
.................................................. (7)
IMP selanjutnya dihitung dengan mengguna- kan rumus:
...................................... (8)
Keterangan: IMPi = indeks  musim  penang- kapan bulan ke- i ; RRB i = rata-rata Rb ij untuk bulan ke- i; I = 1,2,…..12.
Musim  penangkapan  menurut  Zul- karnain et  al .  (2012)  dapat  diklasifikasikan menjadi  tiga  kelas  berdasarkan  IMP,  yaitu musim  paceklik,  musim  sedang,  dan  musim puncak (1).
Tabel 1. Klasifikasi musim penangkapan ikan berdasarkan Indeks Musim Penangkapan (IMP).
IMP Musim <0,5 Paceklik 0,5-1 Sedang >1 Puncak
2.4.3. Pola Hotspot Daerah  Penangkapan Ikan
Pola hotspot daerah  penangkapan ikan  dianalisis  dengan  analisis spatial  auto- correlation dan hotspot analysis . Analisis ini menggunakan  data  lokasi  penangkapan  dari data  GPS.  Data  dianalisis  secara  musiman untuk  memetakan  dan  mengidentifikasi  pe- rubahan  pada hotspot daerah  penangkapan ikan dengan bagan perahu. Jumlah minimum data  yang  dibutuhkan  pada  analisis  ini  agar hasilnya dapat  meyakinkan adalah 30 lokasi. Analisis  ini  menggunakan  Optimized  Hots- pot  Analysis  pada toolbox ArcGIS  10.3 (ESRI,  2016). Locational  outliers dihilang- kan  sebelum  analisis  dilakukan. Locational outiers adalah lokasi penangkapan ikan yang
terpisah  dari  mayoritas  titik  daerah  penang- kapan  ikan  lainnya.  Identifikasi locational outliers dilakukan dengan menghitung average  nearest  neighbor pada  jarak  setiap lokasi  penangkapan  ikan,  kemudian  meng- evaluasi  distribusi  semua  jarak  tersebut. Lokasi  penangkapan  ikan  yang  memiliki lebih dari 3 kali standar deviasi dengan lokasi penangkapan  ikan  terdekatnya  merupakan locational  outliers (Ebdon,  1985;  Mitchell, 2005; ESRI, 2016).
Data  daerah  penangkapan  ikan  yang berasal  dari  GPS  merepresentasikan  data kejadian,  sehingga  data  tersebut  perlu diaggregasi. Jumlah lokasi penangkapan ikan menjadi input untuk  analisis autocorrelation dan hotspot dalam penelitian ini. Data lokasi penangkapan ikan dihitung dan dikumpulkan dalam fishnet poligon.  Ukuran cell  fishnet poligon  ditentukan  dengan  menggunakan algoritma di ESRI (2016).
Analisis spatial  autocorrelation dan global pattern pada data lokasi penangkapan ikan yang telah diaggregasi dianalisis dengan Global  Moran’s I (Moran,  1950).  Jarak , lokasi, dan nilai sebuah cell merupakan input untuk  menghitung  Moran’s  Index,  dengan nilai  yang  berkisar  antara  -1  ( dispersed pattern )  hingga  1  ( clustered  pattern ),  dan nilai yang mendekati nol yang mengindikasi- kan random  distribution pada  data.  Analisis ini digunakan untuk  mengidentifikasi spatial clustering pada  jarak  tertentu  diantara  data lokasi  yang  ada.  Analisis  Global  Moran’s  I dilakukan  berulang  kali  dengan input jarak yang  berbeda  –  beda  ada  untuk  mengetahui jarak  yang  memiliki spatial  clustering yang terbaik.  Jarak  yang  memiliki spatial  cluster- ing yang  terbaik  digunakan  sebagai distance band pada analisis hotspot .
Setelah global  pattern dan distance band telah  ditentukan, hotspot  analysis dilakukan  untuk  mengetahui  area  dengan nilai  lokasi  penangkapan  ikan  yang  tinggi secara  statistik  yang  disebut  dengan hotspot. Analisis ini menggunakan pendekatan metode Getis Ord-Gi* (Getis and Ord, 1992; Ord  and  Getis,  1995).  Pendekatan  ini
menentukan  daerah  yang  memiliki signi- ficant  local  autocorrelation secara  statistik dan dependent diantara  daerah  penangkapan ikan.  Analisis  ini  akan  menghasilkan  peta sebaran  yang  memiliki  nilai  spasial  kluster yang tinggi ( hotspot ) dengan melihat z-score dan p-value yang  dihasilkan  (Tabel  2). Daerah  yang  merupakan hotspot memiliki z- score yang tinggi dan p-value yang kecil. Hasil analisis Gi* selanjutnya dikoreksi  False  Discovery  Rate  (FDR) (Castro  and  Singer,  2006).  Hasil  dari  FDR akan  menentukan confidence  level  bin (Gi_bin)  sebaran  hotspot  yang  ada.  Prosedur FDR  akan  berpotensi  mengurangi  ambang kritis p-value yang ditunjukkan pada Tabel 2 untuk  memperhitungkan multiple testing dan spatial dependency (ESRI, 2016).
Tabel 2. Penentuan confidence level berdasarkan z-score dan p-value.
z-score p-value Confidence level < -1.65 atau > 1.65 < 0.10 90% < -1.96 atau > 1.96 < 0.05 95% < -2.58 atau > 2.58 < 0.01 99% 2.4.4. Daerah Potensial Penangkapan Ikan
Pemetaan  daerah  penangkapan  ikan yang  potensial  dilakukan  dengan  melakukan overlay pada  hasil  analisis  IMP  dan  analisis hotspot secara musiman. Pemetaan dilakukan dengan  mencocokkan time  stamp masing- masing hasil analisis dan melakukan overlay pada hasil-hasil tersebut  untuk menghasilkan peta  daerah  potensial  penangkapan  masing- masing spesies ikan. Hasil analisis IMP yang digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  yang bernilai lebih dari satu. Waktu dengan indeks yang  bernilai  lebih  dari  satu  menunjukkan terdapatnya  kelimpahan  biomassa  spesies ikan  tertentu  pada  waktu  tersebut,  sehingga
dapat  dijadikan  sebagai  indikator  untuk menentukan  waktu  terbaik  untuk  melakukan kegiatan  penangkapan  ikan.  Selanjutnya, hasil  analisis  hotspot  yang  digunakan  dalam analisis  ini  adalah  hotspot  yang  memiliki confidence  level sebesar  99%. Confidence level sebesar 99% menunjukkan bahwa suatu daerah  memiliki  tingkat  kegiatan  penang- kapan  ikan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  daerah  lain.  Tingginya  kegiatan penangkapan ikan di suatu daerah menunjuk- kan  bahwa  daerah  tersebut  kemungkinan memiliki  distribusi  ikan  yang  melimpah, sehingga  daerah  dapat  dijadikan  sebagai daerah  yang  baik  untuk  melakukan  kegiatan penangkapan ikan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Indeks Musim Penangkapan
Hasil  analisis  indeks  musim  penang- kapan  ikan  menunjukkan  bahwa  masing- masing  spesies  ikan  di  perairan  Kepulauan Seribu  memiliki  musim  penangkapan  yang berbeda  (Gambar  4).  Ikan  teri  memiliki musim  penangkapan  yang  berfluktuasi  di sepanjang tahun. Musim transisi II (September-Oktober)  adalah  musim  penang- kapan  yang  baik  untuk  ikan  teri,  yang ditunjukkan  dengan  hasil  indeks  >1.  Musim penangkapan  ikan  yang  baik  untuk  tembang dan  cumi-cumi  terjadi  pada  musim  barat (Desember-Februari).  Bulan  Januari  adalah waktu  terbaik  untuk  melakukan  kegiatan penangkapan cumi-cumi dan tembang, dengan  indeks  musim  penangkapan  ikan untuk  tembang  adalah  2,34  dan  untuk  cumi- cumi  adalah  2,53.  Untuk  selar,  hasil  analisis indeks  musim  penangkapan  menunjukkan terdapatnya  variabilitas  musim  penangkapan ikan  di  sepanjang  tahun.  Indeks  musim penangkapan  ikan  selar  meningkat  dari musim  timur  hingga  musim  transisi  II  (Sep- tember  hingga  November),  dan  puncaknya terjadi  pada  bulan  Oktober  dan  bulan November  dengan  indeks  masing-masing sebesar 1,47 dan 1,60.
Gambar 4. Indeks musim penangkapan setiap target spesies pada perikanan bagan perahu di perairan Kepulauan Seribu.
Gambar 5. Komposisi hasil tangkapan setiap target spesies dari perikanan bagan perahu di perairan Kepulauan Seribu.
Hasil analisis varians (ANOVA) pada indeks musim penangkapan ikan untuk setiap spesies  menunjukkan  bahwa  hanya  cumi- cumi  dan  tembang  yang  memiliki  musim memancing  yang  berbeda  secara  signifikan, dengan  nilai  p  masing-masing  sebesar 0,002847 dan 0,004832. Dari hasil ini, dapat disimpulkan  bahwa  kegiatan  penangkapan untuk ikan teri dan ikan selar dapat dilakukan di  sepanjang  tahun  karena  tidak  adanya
perbedaan  yang  signifikan  dalam  indeks musim penangkapan ikan.
Hasil tangkapan yang didaratkan dengan  bagan  perahu  di  perairan  Kepulauan Seribu  didominasi  oleh  ikan  teri,  kemudian diikuti oleh ikan tembang dan ikan selar, dan yang terakhir adalah cumi-cumi (Gambar 5). Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perairan  di Kepulauan  Seribu  adalah  habitat  yang  di- sukai  oleh  ikan  teri.  Saat  musim  barat,
proporsi  hasil  tangkapan  ikan  teri  menurun, sedangkan  tembang  dan  cumi-cumi  me- ngalami  peningkatan.  Hal  ini  sesuai  dengan hasil  analisis  indeks  musim  penangkapan yang menunjukkan bahwa ikan tembang dan cumi-cumi  memiliki  musim  penangkapan yang baik saat musim barat (Gambar 4).

## 3.2. Pola Hotspot D aerah Penangkapan Ikan
Musim  timur  (Juni  hingga  Agustus), aktivitas  menangkap  nelayan  tinggi,  yang ditunjukkan  dengan  jumlah  lokasi  penang- kapan ikan yang terekam tinggi pada Gambar 6, diikuti oleh musim transisi I (Maret hingga Mei)  dan  transisi  II  (September  hingga November).  Lokasi  penangkapan  ikan  yang terekam  di  musim  barat  (Desember  hingga Januari)  adalah  yang  terendah.  Lokasi penangkapan  ikan  yang  terekam  meningkat dari  tahun  ke  tahun  dan  tahun  2015 merupakan  yang  tertinggi  dengan  117 rekaman  lokasi  penangkapan  ikan  (Gambar 6).  Pada  tahun  2015,  musim  transisi  II memiliki  jumlah  rekaman  lokasi  penang- kapan  ikan  yang  tertinggi.  Musim  timur  dan musim  transisi  I  memiliki  jumlah  rekaman daerah  penangkapan  ikan  yang  lebih  tinggi jika  dibandingkan  dengan  musim  yang  lain pada tahun 2014.
Gambar 6. Profil rekaman data daerah Penangkapan ikan (DPI) Per- ikanan bagan perahu di perairan Kepulauan Seribu.
Gambar 7. Hotspot daerah penangkapan ikan yang dianalisis dari seluruh data.
Musim  barat, hotspot daerah  penang- kapan  ikan  terkonsentrasi  di  sekitar  Pulau Lancang  dan  kadang-kadang  melakukan penangkapan  ikan  di  bagian  selatan  Pulau Kotok.  Wilayah  selatan  Pulau  Kotok, bersama  dengan  daerah  sekitar  Pulau  Lan- cang,  telah  menjadi hotspot daerah  penang- kapan  ikan  di  musim  transisi  I.  Di  musim timur, hotspot daerah  penangkapan  ikan bergerak ke arah utara hingga ke bagian barat Pulau  Putri  dan  berkurang  di  daerah  sekitar Pulau  Lancang  serta  Pulau  Kotok.  Saat musim  transisi  II, hotspot daerah  penang- kapan  ikan  berkurang  dan  terkonsentrasi hanya  di  sekitar  Lancang  dan  Pulau  Rambut (Gambar 8).
Gambar  9  menunjukkan  terdapatnya fluktuasi pada jarak daerah penangkapan ikan dari fishing  base pada  setiap  musim.  Jarak rata-rata  daerah  penangkapan  ikan  dari fishing  base pada  musim  transisi  I  (8975  m) dan  musim  timur  (8968  m)  lebih  tinggi daripada  jarak  di  musim  transisi  II  dan musim  barat.  Hasil  uji  Anova  menunjukkan bahwa  ada  perbedaan  pada  jarak  daerah penangkapan  ikan  dari fishing  base diantara musim-musim ( p-value = 0,001423).
Gambar 8. Perubahan hotspot daerah penangkapan ikan dengan bagan perahu di perairan Kepulauan Seribu secara musiman.
Gambar 9. Box-plot jarak daerah penangkapan ikan dari fishing base pada perikanan bagan perahu di perairan Kepulauan Seribu.

## 3.3. Daerah Potensial Penangkapan Ikan
Peta  daerah  potensial  penangkapan ikan  menunjukkan  bahwa  masing-masing ikan  memiliki  daerah  penangkapan  yang berbeda-beda. Daerah potensial penangkapan tersebut  mengalami  perubahan  seiring  de- ngan  berubahnya  musim.  Teri  dan  selar memiliki daerah potensial penangkapan yang tersebar  pada  wilayah  dan  waktu  yang  lebih banyak  jika  dibandingkan  dengan  tembang dan  cumi-cumi.  Tembang  dapat  ditangkap dengan hasil yang tinggi pada musim barat di perairan  sekitar  Pulau  Lancang.  Cumi-cumi berdis-tribusi tinggi di sekitar Pulau Lancang pada  bulan  Desember  hingga  Januari  dan  di sekitar  Pulau  Lancang  dan  Pulau  Rambut pada bulan November (Gambar 10).

## 3.4. Pembahasan
Penangkapan  di  daerah hotspot pada studi  ini  berlangsung  sepanjang  tahun  se- hingga  daerah hotspot dapat  dikatakan sebagai daerah dengan kegiatan penangkapan
tinggi  dan  memiliki  distribusi  spesies komersial  yang  melimpah.  Data  yang  di- dapatkan  dari  GPS  nelayan  merupakan  data historis lokasi penangkapan ikan pada waktu tertentu.  Meningkatnya  rekaman  daerah penangkapan  ikan  dari  tahun  2012  hingga tahun 2015 disebabkan karena meningkatnya diseminasi  teknologi  oleh  nelayan  bagan perahu.  Dengan  penggunaan  GPS,  mereka dapat  merekam  kegiatan  penangkapan  yang telah  dilakukan  dan  membantu  menentukan lokasi  penangkapan  ikan  selanjutnya.  Pe- manfaatan GPS dapat mengoptimalkan suatu kegiatan  penangkapan  ikan  dengan  cara mengurangi  penggunaan  BBM  untuk  pen- carian daerah penangkapan ikan dan menam- bah  keuntungan  usaha.  Mengintegrasikan data  GPS  dan logbook kegiatan  penang- kapan,  dapat  memberikan  informasi  tentang strategi  penangkapan  ikan  yang  lebih  baik, memprediksi distribusi ikan, dan manajemen kegiatan perikanan yang lebih baik (Gerritsen and Lordan, 2011).
Gambar  10.  Daerah  penangkapan  ikan  (DPI)  yang  potensial  pada  setiap  target  tangkapan  di Perairan Kepulauan Seribu.
Pola musim penangkapan salah satunya dipengaruhi oleh kelimpahan ikan dan musim atau  cuaca  di  suatu  perairan.  Perubahan musim di suatu wilayah akan mempengaruhi lingkungan  suatu  wilayah  dan  menyebabkan terjadinya perubahan lingkungan pada wilayah  tersebut.  Perubahan  lingkungan suatu  wilayah  perairan  dapat  mempengaruhi distribusi  spesies  ikan  tertentu  di  perairan tersebut.  Perubahan  lingkungan  perairan seperti  perubahan  suhu  permukaan  laut, konsentrasi  klorofil,  dan  salinitas  dapat mempengaruhi kelimpahan ikan pelagis kecil (Potier  and  Sadhotomo,  1991).  Pada  musim barat  di  wilayah  perairan  Kepulauan  Seribu, terjadi  kelimpahan  distribusi  cumi-cumi  dan tembang. Hal ini mungkin disebabkan karena pada  musim  barat,  terjadi  curah  hujan  yang tinggi.  Curah  hujan  yang  tinggi  ini  akan meningkatkan  kesuburan  dan  produktivitas perairan  (Nanlohy,  1997).  Selain  itu,  me- ningkatnya kelimpahan ikan pada saat musim barat  mungkin  disebabkan  karena  tembang dan  cumi-cumi  melakukan  pemijahan  di sekitar mangrove di sekitar perairan Kepulauan  Seribu  pada  musim  barat.  Ikan pelagis kecil membutuhkan keadaan perairan dengan salinitas rendah untuk memijah. Pada saat  musim  barat,  terjadi  curah  hujan  yang tinggi  yang  dapat  menurunkan  salinitas perairan.  Keadaan  perairan  ini  cocok  untuk ikan  yang  melakukan  pemijahan.  Simbolon et  al. (2011)  dan  Rosalina et  al. (2011)  juga melaporkan  bahwa  ikan  pelagis  seperti lemuru  dan  cumi-cumi  memiliki  hasil tangkapan  yang  tinggi  pada  saat  bulan Desember  hingga  Februari  yang  masuk  ke dalam musim barat.
Ikan  teri  dominan  tertangkap  dengan bagan  perahu  di  perairan  Kepulauan  Seribu kemungkinan  salah  satunya  disebabkan karena  ikan  teri  yang  bersifat  fototaksis positif.  Bagan  perahu  yang  menggunakan alat bantu  cahaya untuk  mengkonsentrasikan ikan  di  sekitar  kapal  mungkin  menjadi  salah satu  penyebab  banyaknya  ikan  teri  yang tertangkap.  Sudirman  dan  Natsir  (2011) melaporkan  bahwa  ikan  teri  diduga  bersifat
fototaksis positif yang sangat tinggi dan ikan pelagis  kecil  lainnya,  seperti  selar,  juga memiliki sifat fototaksis positif dan dorongan mencari  makan  di  sekitar  cahaya.  Teri  dan selar  dapat  ditangkap  di  sepanjang  tahun kemungkinan  disebabkan  karena  perairan  di Kepulauan  Seribu,  khususnya  di  sekitar Pulau  Lancang,  yang  masih  dekat  dengan daratan  sehingga  memiliki  salinitas  yang rendah  merupakan  habitat  yang  disukai  oleh spesies  ini.  Ikan  teri  yang  bersifat pelagic dan membentuk schooling menyukai perairan pesisir dan estuaria (Hutomo et al ., 1987).
Saat  musim  timur  di  Indonesia, penguapan  terjadi  lebih  besar  dibandingkan dengan  curah  hujan  yang  diterima,  sedang- kan pada musim  barat  sebaliknya (Hutabarat dan  Evans,  1985).  Tingginya  aktifitas penangkapan  pada  musim  timur  disebabkan karena  cuaca  yang  baik  sehingga  memung- kinkan  nelayan  untuk  banyak  melakukan kegiatan  penangkapan  dan  melakukan  eks- plorasi ke daerah yang lebih jauh dari fishing base .  Sebaliknya  pada  musim  barat,  nelayan mengurangi  kegiatan  penangkapan  dikarena- kan cuaca yang buruk dan dapat membahaya- kan  nelayan.  Lebih  dari  50%  nelayan berpendapat  bahwa  musim  timur  merupakan musim  yang  efektif  untuk  melakukan kegiatan  penangkapan  ikan  (Martasari et  al ., 2010).
Dinamika  perubahan hotspot dapat menyediakan informasi yang penting tentang perilaku dan distribusi fishing effort kegiatan penangkapan  ikan.  Beberapa  penelitian  telah memanfaatkan  data  GPS  untuk  meneliti perilaku  penangkapan  ikan  suatu  komunitas nelayan (Bertrand et al ., 2005, 2007; Marchal et  al .,  2007;  Mullowney  and  Dawe,  2009). Informasi  tersebut  memunginkan  untuk memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik tentang suatu dinamika perikanan (Murawski et  al .,  2005;  Maina et  al .,  2016)  sehingga dapat  mengoptimalkan  implementasi  sebuah marine protected area (MPA) (Stelzenmüller et al ., 2008; Horta e Costa et al ., 2013).
Terdapat beberapa faktor yang menyebabkan  nelayan  terkonsentrasi  pada
suatu  area,  seperti  jarak  dari fishing  base yang  mempengaruhi  penggunaan  bahan bakar,  karakteristik  lingkungan,  pengalaman dan  pengetahuan  nelayan,  serta  hambatan untuk  melakukan  kegiatan  penangkapan (Russo et  al .,  2013).  Selain  itu,  letak  daerah penangkapan ikan dipengaruhi oleh pengaruh perubahan  kondisi  lingkungan  seperti  angin, musim, dan salinitas (Potier and Sadhotomo, 1991).
Pada  studi  ini,  terbentuknya hotspot pada  area  tertentu  mungkin  disebabkan karena beberapa faktor seperti  cuaca, tingkat hasil  tangkapan,  dan  kompetisi.  Sebagai contoh  pada  musim  barat,  hasil  analisis menunjukkan hotspot hanya  tersebar  di sekitar fishing base (Gambar 8) dan kegiatan penangkapan  lebih  rendah  daripada  musim timur.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  karena cuaca pada musim  barat di  perairan ini  yang umumnya memiliki tingkat curah hujan yang tinggi  dan  ombak  yang  besar  (Tukidi,  2010; Sudarto, 2011), sehingga menghalangi nelayan  untuk  melakukan  kegiatan  penang- kapan yang lebih banyak dan lebih jauh.
Metode penelitian dengan mengguna- kan pendekatan geospatial seperti pada studi ini dapat  digunakan pada kegiatan perikanan lainya  dan  di  berbagai  lokasi  lainnya. Peningkatkan  informasi  dari  hasil  penelitian ini dapat dilakukan dengan penambahan data rekaman  lokasi  penangkapan  ikan  dan  data tentang  sosial  ekonomi  pada  suatu  kegiatan perikanan  seperti  konsumsi  bahan  bakar, permintaan  ikan,  perilaku  kegiatan  penang- kapan, dll. Faktor ekologi dan sosial ekonomi dapat  digunakan  untuk  memahami  dinamika kebiasaan  menangkap  nelayan  dan  dapat memberikan kontribusi pada proses manajemen  perikanan  yang  berkelanjutan. Pengetahuan  tentang hotspot daerah  penang- kapan  ikan,  dampak  kebijakan  MPA,  dan faktor sosial ekonomi yang mempe- ngaruhinya  (Bastardie et  al .,  2014)  dapat memberikan informasi penting dalam merancang  sebuah  MPA  dan  melakukan manajemen  SD  perikanan  yang  lebih optimal.
Meskipun  analisis  pola  kegiatan penangkapan  ikan  telah  dilakukan  pada beberapa  studi  sebelumnya, assessment pola tersebut terkadang memiliki skala yang lebih besar  dan  melebihi  cakupan  kegiatan perikanan yang sebenarnya (Morris and Ball, 2006).  Data  yang  berasal  dari  GPS,  yang menunjukkan  lokasi  kegiatan  penangkapan ikan  pada  studi  ini,  memungkinkan  untuk memberikan  peningkatan  analisis  pada  skala yang  lebih  baik.  Sebuah  studi  yang menggunakan  lokasi  penangkapan  ikan  ber- dasarkan data VMS juga mendemonstrasikan peningkatan  hasil  analisis  daerah  penang- kapan  ikan  trawler  dengan  skala  yang  lebih baik  (Maina et  al. ,  2016).  Seperti  perikanan pada  umumnya,  hasil  analisis  pada  studi  ini menunjukkan  daerah  penangkapan  ikan dengan  bagan  perahu  berdistribusi  hanya pada  daerah  tertentu,  seperti  pada  daerah sekitar fishing  base ,  sekitar  terumbu  karang, dan  pada  kedalaman  tertentu  (Stelzenmüller et  al ., 2008;  Jalali et  al. , 2015;  Maina et  al. , 2016).  Pada  skala  analisis  yang  lebih  baik, perubahan  pola  daerah  penangkapan  ikan dapat  diidentifikasi  dan  memberikan  infor- masi  tentang  pengaruh  perubahan  strategi dan  perilaku  penangkapan  ikan.  Hasil  ini juga berpotensi untuk memberikan informasi tentang  dinamika  populasi  ikan  di  daerah tertentu.  Sebagai  contoh,  pada  studi  ini,  saat hasil tangkapan menurun, nelayan cenderung untuk  mengeksplorasi  area  yang  lebih  luas. Pauly et  al .  (2005)  mengatakan  bahwa nelayan  akan  melakukan  pencarian  daerah penangkapan  yang  baru  saat  hasil  tangkapan menurun dan meningkatkan kegiatan penang- kapan ikan untuk mencapai target kuota hasil tangkapan.  Nelayan  berpindah  ke  lokasi alternatif  dan  perilaku  ini  menurunkan konsentrasi  tekanan  penangkapan  ikan  di suatu  perairan pada musim  tertentu. Nelayan pada  umumnya  menangkap  pada  suatu  area yang  mem-berikan  riwayat  hasil  tangkapan yang tinggi atau pindah pada area yang telah diketahui  memiliki  produktivitas  yang  tinggi pada waktu tertentu.
Nelayan pada umumnya lebih memilih  lokasi  daerah  penangkapan  ikan yang dekat dengan pelabuhan, dan terlindung dari  cuaca  yang  buruk,  seperti  ombak  yang tinggi. Area  yang mudah dijangkau biasanya memiliki  tekanan  penangkapan  ikan  yang tinggi,  sehingga  rentan  terhadap  eksploitasi yang  berlebihan  dan  nantinya  membuat daerah  tersebut unfavorable bagi  nelayan karena hasil tangkapan  yang menurun secara terus  menerus.  Metode  pemilihan  lokasi  ini dapat  membuat  stok  suatu  sumberdaya perikanan  di  suaru  area  habis  (Heazle  and Butcher,  2007).  Salah  satu  cara  untuk mengatasi  hal  ini,  menurut  Hutubessy et  al . (2014), adalah dengan mengimplementasikan ‘ balanced fishery’ , yang melakukan kegiatan penangkapan  ikan  secara  proporsional  dan mempertimbangkan  tingkat  produktivitas suatu  perairan.  Namun  untuk  mengimple- mentasikan pendekatan ini dan melaksanakan Ecosystem  Approach  to  Fisheries  Mana- gement (EAFM),  diperlukan  pengetahuan dan  informasi  yang  lebih  tentang  dampak suatu  alat  tangkap  dan  strategi  penangkapan ikan  yang  diterapkan  oleh  suatu  komunitas nelayan.  Dengan  penggunaan  data  GPS, memungkinkan  para stakeholder untuk mengetahui  gambaran  perubahan spatio- temporal daerah  penangkapan  ikan  pada skala  yang  lebih  baik.  Pendekatan  analisis spasial  ini  juga  dapat  membantu  dalam membuat  kebijakan  perikanan  berkelanjutan dan  strategi  penangkapan  ikan  yang  baik, seperti pembatasan hasil tangkapan dan rotasi daerah penangkapan dengan zona yang lebih detail untuk mencegah stok menjadi overfished dan depleted .

## IV. KESIMPULAN
Terdapat  perbedaan  musim  penang- kapan untuk setiap spesies ikan yang diamati di perairan Kepulauan Seribu. Puncak musim penangkapan  untuk  tembang  dan  cumi-cumi terjadi pada musim barat, sedangkan teri dan selar  dapat  ditangkap  di  sepanjang  tahun. Hotspot daerah  penangkapan  ikan  dengan
bagan  perahu  tidak  terdistrubusi  secara merata di perairan Kepulauan Seribu, dengan tren  hasil  pengamatan  yang  menunjukkan pada  umumnya  terkonsetrasi  di  sekitar  ±  10 km  dari  pantai  Pulau  Lancang  dan  di  bagian selatan Pulau Kotok. Perubahan pada hotspot daerah  penangkapan  ikan  dipengaruhi  oleh hasil  tangkapan  dan  kondisi  cuaca.  Daerah potensial  penangkapan  ikan  pada  studi  ini mengalami perubahan seiring dengan berubahnya  musim  dengan  masing-masing ikan  memiliki  daerah  penangkapan  yang berbeda-beda.
Tembang  dapat  ditangkap  dengan hasil  yang  tinggi  pada  musim  barat  di perairan  sekitar  Pulau  Lancang.  Cumi-cumi berdistribusi  tinggi  di  sekitar  Pulau  Lancang pada  bulan  Desember  hingga  Januari  dan  di sekitar  Pulau  Lancang  dan  Pulau  Rambut pada  bulan  November.  Teri  dan  selar memiliki daerah potensial penangkapan yang tersebar  pada  wilayah  dan  waktu  yang  lebih banyak  di  sekitar  perairan  Kepulauan  Seribu jika dibandingkan dengan tembang dan cumi- cumi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didukung oleh Lembaga Pengelola  Dana  Pendidikan  (LPDP),  PARE Program, dan Japan Student Services Organi- zation  (JASSO).  Terima  kasih  disampaikan kepada Nobuo Kimura, Kepala Laboratorium Fisheries  and  Marine  Technology,  Hokkaido University,  dan  Laboratorium  Pemetaan  dan Pemodelan  Spasial  yang  telah  menyediakan sarana  dan  prasarana  selama  proses  pe- nelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik Kepulauan Seribu (BPS Kepulauan  Seribu).  2014.  Kepulauan Seribu  dalam  angka.  BPS  Kepulauan Seribu. Kepulauan Seribu. 270hlm. Barnes,  R.  and  D.  Metcalf.  2010.  Current legal  developments  the  European
Union:  the  marine  strategy  frame- work directive. IJMCL., 25:81–91.
Bartolino,  V.,  L.  Maiorano,  and  F.  Colloca.
2011. A frequency distribution approach  to  hotspot  identification. Population Ecology . 53:351–359.
Bastardie,  F.,  J.R.  Nielsen,  and  T.  Miethe. 2014.  DISPLACE:  a  dynamic,  in- dividual-based model for spatial fish- ing  planning  and  effort  displace- ment-integrating  underlying  fish  po- pulation models. Can. J. Fish. Aquat.
Sci . 71:366–386.
Batista,  M.I.,  B.  Horta  e  Costa,  L. Gonc¸alves, M.  Henriques,  K. Erzini, J.E.  Caselle,  E.J.  Gonc¸alves,  and H.N.  Cabral.  2015.  Assessment  of catches, landings and fishing effort as useful  tools  for  MPA  management. Fish. Res . 172:197–208. doi:10.1016/ j.fishres.2015.07.020.
Bertrand,  S.,  A.  Bertrand,  R.  Guevara- Carrasco,  and  F.  Gerlotto.  2007. Scale-invariant  movements  of  fisher- men:  the  same  foraging  strategy  as natural  predators. Ecological  Appli- cations , 17: 331–337.
Bertrand, S., J.M. Burgos, F. Gerlotto, and J.
Atiquipa.  2005.  Levy  trajectories  of Peruvian purse-seiners as an indicator of  the  spatial  distribution  of  anchovy ( Engraulis  ringens ). ICES  J.  of Marine Science. 62:477–482.
Beseres,  J.J.  and  R.J.  Feller.  2007.  Changes in  the  spatial  distribution  of  subtidal macrobenthos  due  to  predation  by white  shrimp  ( Litopenaeus  setiferus ). Estuaries and Coasts, 30:591–600.
Castro,  M.C.  and  B.H.  Singer.  2006. Controlling the False Discovery Rate: A  New  Application  to  Account  for Multiple and Dependent Test in Local Statistics  of  Spatial  Association. Geographical Analysis , 38 : 180–208.
Eastwood,  P.D.,  C.M.  Mills,  J.N.  Aldridge,
C.A.  Houghton,  and  S.I.  Rogers. 2007.  Human  activities  in  UK  off- shore waters: an assessment of direct,
physical pressure on the seabed. ICES J.  of  Marine  Science:  J.  du  Conseil. 64:453–463.
Ebdon,  D.  1985.  Statistics  in  geography . Wiley-Blackwell.  United  Kingdom. 242p.
Environmental  Systems  Research  Institute (ESRI). 2016. How optimized hotspot analysis  Works.  From  ESRI,  http:// desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/to ols/spatial-statistics-toolbox/howop- timized-hot-spot-analysis-works.  htm. [Retrieved on 2017 January 2010]. Food  and  Agriculture  Organization(FAO). 2009.  Climate  change  implications for  fisheries  and  aquaculture  2009. Food  and  Agriculture  Organization. Rome. 212p.
Fulton,  E.A.,  A.D.M.  Smith,  and  A.E.  Punt.
2005.  Which  ecological  indicators can robustly detect effects of fishing? ICES  J.  Mar  Sci. 62(3):  540–551. doi:10.1016/j.icesjms.2004.12.012.
Gerritsen,  H.  and  C.  Lordan.  2011.  Inte- grating  vessel  monitoring  systems (VMS)  data  with  daily  catch  data from  logbooks  to  explore  the  spatial distribution of catch and effort at high resolution. ICES  J.  of  Marine Science, 68:245–252.
Getis, A. and J.K. Ord. 1992. The analysis of spatial  association  by  use  of  distance statistics. Geographical Analysis, 24(3):189-206.
Gillenwater,  D.,  T.  Granata,  and  U.  Zika. 2006. GIS-based modeling of spawning habitat suitability for walleye in the Sandusky River, Ohio, and implications for dam removal and river  restoration. Ecological  Engi- neering . 28: 311–323.
Harrington,  J.J.,  J.M.  Semmens,  and  M.
Haddon.  2007.  Spatial  distribution  of commercial  dredge  fishing  effort: application  to  survey  design  and  the spatial  management  of  a  patchily distributed  benthic  bivalve  species.
Marine  and  Freshwater  Research , 58:756–764.
Hattab,  T.,  F.B.R.  Lasram,  C.  Albouy,  C. Sammari,  M.S.  Romdhane,  P.  Cury, F.  Leprieur,  and  F.  Le  Loc’h.  2013. The use of a predictive habitat model and  a  Fuzzy  Logic  approach  for marine  management  and  planning. PLoS  One, 8(10):74-82.  doi:10.1371/ journal.pone.0076430.
Heazle, M. and J.G. Butcher. 2007. Fisheries depletion  and  the  state  in  Indonesia: Towards  a  regional  regulatory  re- gime. Marine  Policy ,  31:276–286. doi:10.1016/j.marpol.2006.08.006.
Horta  e  Costa,  B.,  L.  Gonc¸  alves,  and  E.J.
Gonc¸  alves.  2013.  Vessels¸  site fidelity  and  spatio-temporal  distri- bution of artisanal fisheries before the implementation of a temperate multipleuse  marine  protected  area. Fish.  Res .,  148:27–37.  doi:10.1016/ j.fishres.2013.08.001.
Hutabarat,  S.  dan  S.M.  Evan.  1985.  Pe- ngantar oseanografi. UI Press. Jakarta. 159hlm.
Hutomo,  M.,  Burhanuddin,  A.  Djamali,  dan S.  Martosewojo,  1987.  Sumberdaya Ikan  Teri  di  Indonesia.  Pusat  Pe- nelitian  dan  Pengembangan  Oseano- logi, LIPI. Jakarta. 80hlm.
Hutubessy,  B.G.,  J.W.  Mosse,  P.A.M.  van Zwieten,  and  P.  Hayward.  2014. Towards  an  ecosystem  approach  to small  island  fisheries:  A  preliminary study of a balanced fishery in Kotania Bay  (Seram  Island,  Indonesia). J.  of
Marine and Island Cultures . 3(2):98– 105. doi:10.1016/j.imic.2014.09.001.
Jalali,  M.A.,  D.  Ierodiaconou,  H.  Gorfine,  J.
Monk,  and  A.  Rattray.  2015.  Ex- ploring  spatiotemporal  trends  in commercial  fishing  effort  of  an abalone  fishing  zone:  a  GIS-based hotspot  model. PLoS  ONE, 10(5):65- 72.  doi:10.1371/journal.pone.012299 5.
Jennings,  S.  2005.  Indicators  to  support  an ecosystem approach to fisheries. Fish Fish, 6:212–232.  doi:10.1111/j.1467- 2979.2005.00189.x.
Lasabuda,  R.  2013.  Pembangunan  Wilayah Pesisir  Dan  Lautan  Dalam  Perspektif Negara  Kepulauan  Republik  Indo- nesia. J. Ilmiah Platax , 1(2):92-101. Lewison, R.L., C.U. Soykan, and J. Franklin. 2009. Mapping  the bycatch seascape: multispecies  and  multiscale  spatial patterns  of  fisheries  bycatch. Eco- logical  Applications .  19:920–930.
PMID:19544734.
Li, G., X. Chen, L. Lei, and W. Guan. 2014.
Distribution  of  hotspots  of  chub mackerel  based  on  remote-sensing data in coastal waters of China. Int. J.
Remote Sens , 35(11–12): 4399–4421. doi:10.1080/01431161.2014.916057.
Link,  J.S.  2010.  Ecosystem-based  fisheries management:  confronting  tradeoffs. Cambridge  University  Press.  Cam- bridge. 224p.
Link,  J.S.  and  H.I.  Browman.  2014. Integrating  what?  Levels  of  marine ecosystem-based assessment and management. ICES  J.  Mar.  Sci . 71:1170–1173.
Maina,  I.,  S.  Kavadas,  S.  Katsanevakis,  S.
Somarakis,  G.  Tserpes,  and  S. Georgakarakos.  2016.  A  metho- dological approach to identify fishing grounds:  a  case  study  on  Greek trawlers. Fisheries  Research ,  183: 326–339.  doi:10.1016/j.fishres.2016. 06.021.
Marchal, P., J.J. Poos, and F. Quirijns. 2007. Linkage  between  fishers’  foraging, market  and  fish  stocks  density: examples  from  some  North  Sea fisheries. Fisheries  Research. 83:33– 43.
Marrs,  S.J.,  I.D.  Tuck,  R.J.A.  Atkinson, T.D.I.  Stevenson,  and  C.  Hall.  2002. Position data loggers and logbooks as tools in fisheries research: results of a pilot  study  and  some  recommend-
dations. Fisheries  Research, 58:109– 117.
Martasari,  D.,  W.  Adi,  dan  D.  Rosalina. 2010.  Analisa  tangkapan  lestari  dan pola  musim  penangkapan  cumi–cumi di  Pelabuhan  Perikanan  Nusantara Sungai Liat Bangka. Maspari J ., 2:26
– 38.
Maynou,  F.  1998.  The  application  of geostatistics  in  mapping  and  asses- sment  of  demersal  resources. Nep- hrops norvegicus (L.) in the northwestern  Mediterranean:  A  case study. Scienta Marina, 62:117–133.
McGarvey,  R.  2006.  Assessing  survey  me- thods  for  greenlip  abalone  in  South Australia. RD04/0152-2
SARDI Research  Report  Series  No  184. South  Australian  Research  and  De- velopment Institute (Aquatic Sciences). Adelaide. 195p.
Merino,  G.,  M.  Barange,  J.L.  Blanchard,  J. Harle,  R.  Holmes,  I.  Allen,  E.H. Allison,  M.C.  Badjeck,  N.K.  Dulvy, J.  Holt, et  al .  2012.  Can  marine fisheries  and  aquaculture  meet  fish demand  from  a  growing  human population  in  a  changing  climate?. Glob. Environ. Change, 22: 795–806. Mitchell,  A.  2005.  The  ESRI  guide  to  GIS analysis.  2 nd ed.  ESRI  Press.  Califor- nia. 238p.
Moran,  P.A.P.  1950.  Notes  on  continuous stochastic  phenomena. Biometrika, 37:17–23.
Morris,  L.  and  D.  Ball.  2006.  Habitat suitability  modelling  of  economically important fish species with commercial  fisheries  data. ICES  J.  of Marine  Science:  J.  du  Conseil. 63: 1590–1603.
Mullowney,  D.R.  and  E.G.  Dawe.  2009.
Development  of  performance  indices for  the  Newfoundland  and  Labrador snow  crab  ( Chionoecetes  opilio ) fishery  using  data  from  a  vessel monitoring  system. Fisheries  Re- search, 100: 248–254.
Mundy, C.N. 2012. Using GPS technology to improve  fishery  dependent  data  co- llection in abalone fisheries . Univers- ity of Tasmania. Tasmania. 122p.
Murawski,  S.A.,  S.E.  Wigley,  M.J.  Fogarty, P.J.  Rago,  and  D.G. Mountain.  2005. Effort  distribution  and  catch  patterns adjacent to temperate MPAs. ICES J.
Mar.  Sci .,  62  (2):1150–1167.  doi:10.
1016/j.icesjms.2005.04.005.
Myers,  N.,  R.  Mittermeier,  C.  Mittermeier,
G.  da  Fonseca,  and  J.  Kent.  2000. Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature, 403:853–858.
Nanlohy,  A.  1997.  Studi  tentang  distribusi spasial  dan  perubahan  musiman kelimpahan  ikan  pelagis  di  Perairan Teluk  Ambon.  Tesis.  Program  Pasca Sarjana.  Institut  Pertanian  Bogor. Bogor. 162hlm.
Nelson,  T.A.  and  B.  Boots.  2008.  Detecting spatial hot spots in landscape ecology. Ecography , 31:556–566.
Nilsson,  P.  and  F.  Ziegler.  2007.  Spatial distribution  of  fishing  effort  in relation  to  seafloor  habitats  in  the Kattegat,  a  GIS  analysis. Aquatic Conservation:  Marine  and  Fresh- water Ecosystems, 17:421–440.
Ord,  J.K.  and  A.  Getis.  1995.  Local  spatial autocorrelation  statistics:  distribu- tional  issues  and  an  application.
Geographical Analysis, 27: 286–306. Pauly,  D.,  R.  Watson,  and  J.  Alder.  2005. Global  trends  in  world  fisheries: impacts  on  marine  ecosystems  and food security. Philosophical Transac- tions of  the Royal  Society of  London. Series  B,  Biological  Sciences ,  360 (1453):5–12.  doi:10.1098/rstb.2004.1 574.
Potier,  M.  and  B.  Sadhotomo.  1991.  Seiners fisheries  in  Indonesia.  From  IRD, http://horizon.documentation.ird.fr/ex l-doc/pleins_textes/divers09-06/427 69.pdf.  [Retrieved  on  10  Janary 2017].
Reese,  D.C.  and  R.D.  Brodeur.  2006.
Identifying  and  characterizing  bio- logical  hotspots  in  the  northern California  Current. Deep  Sea  Re- search  Part  II:  Topical  Studies  in Oceanography , 53:291–314.
Riolo,  F.  2006.  A  geographic  information system  for  fisheries  management  in American Samoa. Environmental Modelling  and  Software ,  21:1025– 1041.
Rosalina,  D.,  W.  Adi,  dan  D.  Martasari. 2011.  Analisis  tangkapan  lestari  dan pola musim penangkapan Cumi-Cumi di  Pelabuhan  perikanan  nusantara Sungailiat-Bangka. Maspari J ., 2: 26– 38.
Russo, T., A. Parisi, and S. Cataudella. 2013.
Spatial  indicators  of  fishing  pressure: preliminary  analyses  and  possible developments. Ecol.  Indic .,  26:141– 153. doi:10.1016/j.ecolind.2012.11.00
2.
Santora,  J.,  W.  Sydeman,  I.  Schroeder,  B.
Wells,  and  J.  Field.  2012.  Mesoscale structure  and  oceanographic  deter- minants  of  krill  hotspots  in  the California  Current:  Implications  for trophic  transfer  and  conservation.
Progress  in  Oceanography ,  91:397- 409.
Simbolon,  D.,  B.  Wiryawan,  dan  P.I. Wahyuningrum.  2011.  Tingkat  pe- manfaatan  dan  pola  musim  penang- kapan  Ikan  Lemuru  di  Perairan  Selat Bali. Buletin PSP , 15(3):293–307. Stelzenmüller,  V.,  F.  Maynou,  G.  Bernard, G. Cadiou, M. Camilleri, R. Crec’hriou,  G.  Criquet,  M.  Dimech, O.  Esparza,  R.  Higgins, et  al .  2008.
Spatial  assessment  of  fishing  effort around  European  marine  reserves: implications  for  successful  fisheries management. Mar.  Pollut.  Bull ., 56(12):2018–2026.  doi.:10.1016/j.marpol bul.2008.08.006.
Stuart-Smith, R.D., A.E. Bates, J.S. Lefcheck, J.E. Duffy, S.C. Baker, R.J.
Thomson,  J.F.  Stuart-Smith,  N.A. Hill, S.J. Kininmonth, and L. Airoldi . 2013.  Integrating  abundance  and functional  traits  reveals  new  global hotspots. Nature, 501:539-542.
Sudarto.  2011.  Utilization  and  development of wind energy process for production of Salt in Eastern Indonesia. TRITON . 7(2):61–70.
Sudirman dan Natsir. 2011. Perikanan bagan dan  aspek  pengelolaannya.  UMM Press: Malang. 234hlm.
Tukidi.  2010.  Karakter  curah  hujan  di Indonesia. J.  Geografi  UNNES .  7(2): 136–145.
Valavanis,  V.D.,  S.  Georgakarakos,  A.
Kapantagakis,  A.  Palialexis,  and  I. Katara.  2004.  A  GIS  environmental modelling  approach  to  essential  fish habitat  designation. Ecol.  Model . 178(3):417–427. doi:10.1016/j.eco lmodel. 2004. 02. 015.
Wahju,  R.I.,  Zulkarnain,  dan  K.P.S.  Mara. 2011.  Estimation  fishing  season  of layang  ( Decapterus spp.)  landed  at PPN Pekalongan, Central Java. Buletin PSP, 15(1):105–113.
Worm, B. and T.A. Branch. 2012. The future of  fish. Trends  Ecol.  Evol .,  27(11): 594–599.
Wyrtki,  K.  1961.  Physical  oceanography  of the  Southeast  Asian  water.  NAGA Report  2 nd .  Scripps  Inst.  Oceano- graphy. The University  of California.
La Jolla, California. 195p.
Yardin,  M.R.  1997.  Spatial  autocorrelation:
A new analytical tool for use in stock determination  and  fisheries  mana- gement. Australian  Society  for  Fish Biology , 196–211pp.
Yasuda,  T.,  R.  Yukami,  and  S.  Ohshimo. 2014.  Fishing  ground  hotspots  reveal long-term  variation  in  chub  mackerel Scomber japonicus habitat in the East China  Sea. Marine  Ecology  Progress Series, 501:239-250.
Zainuddin, M., H. Kiyofuji, K. Saitoh, and S- I.  Saitoh.  2006.  Using  multi-sensor
satellite  remote  sensing  and  catch data  to  detect  ocean  hot  spots  for albacore  ( Thunnus  alalunga )  in  the northwestern North Pacific. Deep-Sea Research II , 53:419–431.
Zulkarnain, R.I. Wahju, dan Sulistiono. 2012.
Komposisi  dan  Estimasi  Musim
Penangkapan Ikan Pelagis Kecil dari
Purse  Seine  yang  Didaratkan  di  PPN Pekalongan,  Jawa  Tengah. J.  Saintek
Perikanan, 7(2): 61-70.
Diterima : 1 Mei 2017
Direview : 10 Mei 2017 Disetujui : 22 Juni 2017