ISSN: 1907-9931 (print), 2476-9991 (online)
ANALISIS ZONA POTENSI PENANGKAPAN IKAN (ZPPI) BERDASARKAN CITRA SATELIT SUOMI NPP-VIIRS (STUDI KASUS: LAUT ARAFURA)
ANALYSIS OF POTENTIAL FISHING ZONES BASED ON SNPP-VIIRS SATELLITE IMAGERY (CASE STUDY: ARAFURA SEA)
Anang Dwi Purwanto 1* dan Dhia Puspa Ramadhani 2
1 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh - LAPAN
2 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Kalisari No.8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur, Indonesia
*Corresponding author e-mail: anang_depe@yahoo.com
Submitted: 04 August 2020 / Revised: 17 December 2020 / Accepted: 17 December 2020 http://doi.org/10.21107/jk.v13i3.8126

## ABSTRACT
Information on potential fishing zone (PFZ) is needed by fishermen to facilitate fishing operations and increase  fish  catch.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  distribution  of  sea  surface temperature  and  to  create  maps  of  potential  fishing  zones  in  Arafura  Sea  (eastern  Indonesia). Information  on  potential  fishing  zones  was  obtained  base  on  thermal  front  events  from  sea  surface temperature (SST). Satellite imagery data used was Suomi NPP-VIIRS image level 3 which recording period  of  one  month  SST,  from  August  1-31,  2018.  SST  was  measured  by  using  the  statistical regression method with Non-Linear Multi Channel SST (NLSST) approach. The results showed that the average value of SST distribution in the Arafura Sea was relatively high with range of values of 26.68 - 31.79 °C, and produce around 70 points of potential fishing zones information. Only 12 days out of 31 days  can  produce the  information  needed  for mapping  the ZPPI.  The  ZPPI  data  is  then  divided  into three groups based on the density of fish points, they are Zone 1, Zone 2, and Zone 3. Satellite imagery is very helpful in mapping ZPPI information in a water area.

## Keywords: SNPP-VIIRS, Thermal Front, Potential Fishing Zones, Arafura Sea

## ABSTRAK
Informasi  mengenai  zona  potensi  penangkapan  ikan  (ZPPI)  sangat  di  butuhkan  nelayan  untuk memudahkan  dalam  operasi  penangkapan  ikan  dan  meningkatkan  hasil  tangkapan  ikan.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  distribusi  suhu  permukaan  laut  dan  membuat  peta  informasi zona potensi penangkapan ikan di Laut Arafura yang terletak di bagian timur Indonesia. Informasi zona potensi penangkapan ikan diperoleh berdasarkan kejadian termal front dari suhu permukaan laut. Data citra satelit yang digunakan adalah citra Suomi NPP-VIIRS level 3 untuk periode perekaman selama 1 (satu) bulan yaitu dari tanggal 1 Agustus 2018 sampai dengan 31 Agustus 2018 yang sudah berupa informasi  suhu  permukaan  laut.  Perhitungan  suhu  permukaan  laut  tersebut  berdasarkan  metode regresi  statistik  dengan  pendekatan  Non-Linear  Multi  Channel  SST  (NLSST).  Hasil  penelitian menunjukkan rata-rata nilai distribusi suhu permukaan laut di Laut Arafura relatif tinggi dengan kisaran nilai 26.68 0 C - 31.79 0 C dan informasi zona potensi penangkapan ikan yang dihasilkan sekitar 70 titik. Dari data selama 1 bulan (31 hari) hanya sekitar 12 tanggal yang mampu menghasilkan informasi ZPPI. Data  ZPPI  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  3  (tiga)  kelompok  yaitu  Zona  1,  Zona  2  dan  Zona  3 berdasarkan  tingkat  kerapatan  titik  ikannya.  Penggunaan  citra  satelit  sangat  membantu  dalam pemetaan informasi ZPPI di suatu wilayah perairan.
Kata Kunci: SNPP-VIIRS, Termal Front, Zona Potensi Penangkapan Ikan, Laut Arafura

## PENDAHULUAN
Indonesia memiliki potensi sumber daya wilayah perairan  dan  pesisir  yang  sangat  besar  namun pemanfaatannya  masih  belum  optimal.  Hal  ini dapat  mempengaruhi  kehidupan  generasi  di masa  yang  akan  datang.  Berbagai  peraturan dan kebijakan telah dikeluarkan untuk mendukung peningkatan hasil produksi perikanan di Indonesia. Dukungan dari keberadaan teknologi juga tidak kalah hebatnya guna  mendukung  program  tersebut.  Wilayah perairan di Indonesia memiliki luasan yang lebih besar  dibanding  luas  daratan  dimana  antara perairan  yang  satu  dengan  yang  lainnya memiliki karakteristik yang berbeda-beda. Salah satu  perairan  yang  cukup  fenomenal  adalah Laut  Arafura  yang  terletak  di  Indonesia  bagian timur  dan  berada  di  antara  Pulau  Papua  dan Benua Australia.
Menurut Sitohang (2016), Laut Arafura termasuk  dalam  wilayah  Provinsi  Papua  yang memiliki  luas  perairan  sekitar  150.000  km2 dengan perkiraan total potensi sumberdaya ikan sebesar  725,250  ton  per  tahun  (Ditjen Perikanan  Tangkap,  2009).  Letak  laut  Arafura yang  dikelilingi  oleh  beberapa  pulau  yang memiliki  karakteristik  perairan  yang  berbeda- beda  menyebabkan  laut  Arafura  memiliki potensi sumber daya laut berupa ikan hiu, ikan pari,  ikan  pelagis,  ikan  demersal,  cumi-cumi, udang,  kepiting,  dan  kekerangan  (Pranowo et al., 2013).  Laut  Arafura  termasuk  ke  dalam kawasan perairan WPP 718 dengan karakteristik  lingkungan  di  sekitar  Laut  Arafura yang sangat beragam dipengaruhi oleh struktur pantai  dan  terestrial  serta  massa  air  laut  dari perairan sekitarnya. Keberagaman ini menyebabkan potensi yang dimiliki laut Arafura sangat melimpah.
Dalam  pemanfaatan  sumberdaya  perikanan, salah  satu  hal  yang  harus  diperhatikan  adalah metode  penentuan  daerah  penangkapan  ikan agar  kegiatan  penangkapan  dapat  berjalan dengan  efektif  dan  efisien.  Saat  ini,  penentuan daerah  penangkapan  ikan  nelayan  Indonesia mayoritas  masih  menggunakan  cara  yang sederhana dan tradisional diantaranya berdasarkan  pengalaman,  rasi  bintang, insting, dan  informasi  dari  nelayan  lainnya.  Metode penentuan  secara  tradisional  lainnya  adalah dengan  melihat  kawanan  burung  yang  terbang di atas permukaan laut (Angraeni et al., 2014). Kondisi  tersebut  menyebabkan  informasi  yang diperoleh  tidak  akurat  dan  tidak up  to  date . Selain  itu  dalam  operasi  penangkapan  ikan banyak  menimbulkan  ketidakpastian  baik  dari lokasi penangkapan ikan maupun hasil
tangkapannya (Simbolon et al., 2008). Hasil dari pemanfaatan sumberdaya perikanan selama ini kurang  optimal  sehingga  dibutuhkan  dukungan teknologi  terkait  penyediaan  informasi  daerah penangkapan ikan.
Teknologi  penginderaan  jauh  dan  sistem informasi  geografis  dapat  dimanfaatkan  untuk mendukung  penyediaan  informasi  daerah penangkapan  ikan  bagi  nelayan.  Penggunaan sistem  informasi  geografis  (SIG)  merupakan suatu metode berbasis komputer yang digunakan  untuk  mengumpulkan,  menyimpan, menggabungkan,  mengatur,  mentransformasi, memanipulasi,  dan  menganalisis  data-data geografis terkait parameter oseanografi. Teknologi  SIG  akan  lebih  memudahkan pengguna atau pihak-pihak pengambil keputusan  untuk  menentukan  kebijakan  yang akan  diambil  (Rastuti et  al., 2015).  Hasil  dari interpetasi dari SIG berbentuk peta yang dapat digunakan untuk menduga daerah penangkapan  ikan  di  suatu  wilayah  perairan. Salah satu faktor utama keberadaan ikan adalah kondisi  oseanografi  yang  sesuai  dari  suatu perairan  dimana  massa  air  dingin  yang  kaya akan  unsur  hara  sangat  sesuai  dengan keberadaan tangkapan ikan di laut (Balaguru et al., 2014).  Suhu  permukaan  laut  merupakan salah satu parameter oseanografi yang mencirikan massa  air  di  laut  dan  berhubungan dengan  keadaan  lapisan  di  bawahnya.  Suhu merupakan  faktor  penting  bagi  kehidupan organisme  di  laut  karena  mempengaruhi pemijahan,  perkembangan  ikan,  daya  tahan larva,  metabolisme,  pertumbuhan,  kelimpahan, migrasi dan gerombolan ikan. Pengukuran SPL dapat dilakukan oleh sensor satelit yang bekerja pada spektrum inframerah termal.
Beberapa penelitian sebelumnya terkait penggunaan teknologi penginderaan jauh untuk perikanan  di  antaranya:  pemetaan  zona tangkapan  ikan (fishing  ground) menggunakan citra  satelit  Terra  Modis  dan  parameter oseanografi  di  Perairan  Delta  Mahakam (Insanu,  2017);  Syetiawan  (2015)  juga  telah melakukan penentuan zona potensi penangkapan ikan berdasarkan sebaran Klorofil-A  di  Perairan  Lampung;  Pemanfaatan Citra  Landsat  8  OLI/TIRS  Untuk  Penentuan Zona  Potensi  Penangkapan  Ikan  (ZPPI)  Di Perairan Kabupaten Wakatobi (Arif et al., 2018); Marpaung et  al., (2018)  pernah  melakukan kajian terkait informasi zona potensi penangkapan  ikan  berdasarkan  citra  SNPP- VIIRS  dan  Himawari  8;  Purwanto  (2012)  juga pernah melakukan kajian suhu permukaan laut di  Laut  Jawa  Bagian  Barat  menggunakan  citra satelit NOAA-AVHRR dan MODIS; Penentuan
Model Matematis Yang Optimal Suhu
Permukaan  Laut  Di  Pantai  Utara  Gresik Berbasis  Nilai  Reflektan  Citra  Satelit  Aqua Modis (Wibisana et al., 2018);
Menurut  LAPAN  (2014),  data  suhu  permukaan laut  dari  citra  SNPP-VIIRS  merupakan  data generasi baru yang memiliki hasil kualitas yang yang lebih baik dibandingkan citra MODIS. Hal ini  dikarenakan    resolusi  spasial  citra  SNPP- VIIRS  lebih  baik  dibandingkan  citra  MODIS. Selain  itu,  kondisi  lingkungan  perairan  akan menentukan  keberadaan  suatu  organisme dalam  lingkungan  tersebut,  dimana  setiap organisme  mempunyai  toleransi  suhu  yang berbeda-beda terhadap lingkungannya. Melalui pengetahuan tentang suhu optimum suatu jenis ikan, dapat dilakukan prediksi daerah konsentrasi dan kelimpahan musiman stok ikan. Penggunaan  parameter  suhu  permukaan  laut juga  dapat  dikembangkan  menjadi  informasi untuk  acuan  yang  mengarah  ke  jenis  ikan tertentu.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui distribusi suhu permukaan laut dan membuat informasi peta zona potensi penangkapan  ikan    (ZPPI)  di  Laut  Arafura menggunakan citra SNPP-VIIRS.

## MATERI DAN METODE
Lokasi penelitian berada di Laut Arafura dengan batasan  koordinat  5°0’00”-9°0’00”  LS  dan 134°0’00”-138°0’00” BT ( Gambar 1 ). Data yang digunakan adalah citra Suomi NPP-VIIRS level 3 yang sudah berupa informasi suhu permukaan laut  untuk  periode  akuisisi  tanggal  1  Agustus 2018  sampai  dengan  31  Agustus  2018.  Data citra  tersebut  diperoleh  dengan  mendownload dari  website  modis-catalog.lapan.go.id  yang disediakan  secara  gratis  oleh  Pusat  Teknologi dan  Data  Penginderaan  Jauh  (Pustekdata) LAPAN.  Satelit Suomi-National  Polar-Orbiting Partnership (SNPP)  ini  diluncurkan  pada tanggal  28  Oktober  2011  dengan  membawa sensor Visible  Infrared  Imaging  Radiometer Suite (VIIRS).  Hasil  dari  akuisisi  satelit  berupa citra  SNPP-VIIRS  yang  memiliki  kualitas  tinggi dan sangat berkontribusi pada keberlangsungan pencatatan data iklim dan juga aplikasi penting lainnya  diantaranya  aplikasi  untuk  lingkungan, ekonomi, kajian ilmiah, dan lain-lain (Oudrari et al., 2016).
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Algoritma  eksraksi  suhu permukaan laut  dari citra    satelit    SNPP-VIIRS    didasarkan    pada metode   regresi   statistik   dengan   pendekatan Non-Linear      Multi      Channel      SST dimana algoritma  tersebut  mengikuti  metode  Walton (1988) yang tercantum dalam VIIRS-SST ATBD tahun  2011  (LAPAN,  2015).  Persamaan  dari algoritma ekstraksi SPL adalah sebagai berikut:
SPL dt = a 0 + a 1 T 11 + a 2 (T 11 -T 12 ) RSST + a 3 (T 11 -T 12 ) (sec(z) –1 SPL nt = a 0 + a 1 T 11 + a 2 (T 3.7 -T 12 ) RSST + a 3 (sec(z) –1)
Keterangan: SPL dt = SPL siang hari SPL nt = SPL malam hari a 0 ,  a 1 ,  a 2 ,  a 3 =  koefisien  yang  diperoleh  dari analisis regresi
Tabel 1. Koefisien Analisis Regresi Koefisien (T 11 -T 12 ) ≤ 0,7 K
(T 11 -T 12 ) > 0,7 K a 0 1,228552 1,692521 a 1 0,9576555 0,95558419 a 2 0,1182196 0,0873754 a 3 1,774631 1,199584
Keterangan: T11 = suhu kecerahan pada 11 μm (VIIRS kanal M15) T12 = suhu kecerahan pada 12 μm  (VIIRS kanal M16) T3.7 = suhu kecerahan pada 3,7μm  (VIIRS kanal M12) RSST = prediksi    nilai    SPL    pertama        berdasarkan National    Centers    for Environmental Prediction z = sudut zenith sensor
Daerah  tangkapan  ikan  dapat  diperkirakan dengan melihat pergeseran gradient termal/front yang  terdeteksi  dari  citra  suhu  permukaan  laut periode  3-4  harian  (Nammalwar et  al., 2013).
Deteksi  kejadian  termal  front  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  metode Single  Image Edge  Detection (SIED)  yang  mengacu  pada Cayula  dan  Cornillon  (1992).  Thermal  front merupakan  daerah  pertemuan  dua  massa  air yang  mempunyai  karakteristik  suhu  yang berbeda  (Hanintyo et  al., 2015). Alur  kerja  dari metode SIED ini adalah mendeteksi termal front menggunakan  nilai  ambang  batas  perbedaan suhu  permukaan  laut  (SPL)  sebesar  0.5 0 C (Marpaung et al., 2017). Informasi zona potensi penangkapan  ikan  yang  dihasilkan  berupa  titik koordinat  (bujur  dan  lintang)  dalam  periode harian  yang  kemudian  dilakukan  analisis pengelompokan berdasarkan kerapatan
informasi  zona  potensi  penangkapan  ikan tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Wilayah  Laut  Arafura  merupakan  salah  satu daerah penangkapan ikan yang cukup potensial dengan sumber daya ikan utama terdiri dari ikan demersal,  ikan  pelagis  dan  udang. Gambar  2 merupakan contoh hasil ekstraksi suhu permukaan laut pada tanggal 02 Agustus 2018 di Laut Arafura dimana rentang suhu permukaan laut  terdeteksi  dalam  kisaran  26 0 C  -  31 0 C. Kondisi  persebaran  suhu  permukaan  laut  di bagian  utara  dari  lokasi  kajian  didominasi  oleh suhu  yang  relatif  rendah,  sedangkan  pada bagian selatan didominasi oleh suhu yang relatif tinggi.  Menurut  Wyrtki  (1961),  posisi  matahari pada  musim  timur  mulai  bergeser  ke  belahan bumi bagian utara sehingga di benua Asia akan memiliki suhu yang relatif tinggi dengan tekanan udara  yang  rendah.  Kondisi  sebaliknya  suhu permukaan laut di benua Australia lebih rendah dengan tekanan udara yang tinggi.
Hamuna et  al., (2015),  menjelaskan  informasi suhu  permukaan  laut  dalam  bidang  perikanan memiliki  peran  penting  karena  sebagai  sarana untuk  pendugaan  dan  penentuan  lokasi upwelling, front maupun eddies  current .  Hal itu erat kaitannya dengan wilayah potensi penyebaran  ikan.  Informasi  suhu  permukaan
laut dapat mempermudah pemanfaatan sumberdaya perikanan dengan menduga perairan  yang  potensial  untuk  dijadikan  lokasi fishing  ground .  Suhu  permukaan  laut  di  Laut Arafura  tidak  berbeda  jauh  dengan  perairan indonesia lainnya.
Gambar 2. Distribusi SPL Laut Arafura Tanggal 02 Agustus 2018 (sumber: hasil pengolahan)
Hal ini dikarenakan Indonesia terletak di daerah khatulistiwa  dengan  tingkat  pemanasan  sinar matahari yang relatif tinggi, dimana kisaran suhu permukaan  laut  di  perairan  Indonesia  berkisar antara 26 0 C - 31 0 C. Pendugaan daerah potensi penangkapan ikan menggunakan suhu permukaan laut dapat dilihat dalam pembentukan front. Front adalah tempat dimana bertemunya  dua  massa  air  yang  memiliki karakteristik  yang  berbeda.  Tanda  yang menunjukan  daerah  front  adalah  gradien  suhu permukaan laut antara kedua sisi front. Daerah front  diduga memiliki  produktivitas tinggi  hal  ini diperkuat  oleh  Marpaung et  al., (2017),  yang menyatakan  bahwa  daerah  front  merupakan perangkap  bagi  zat  hara  dari  kedua  massa  air yang  bertemu  sehingga  merupakan feeding ground bagi jenis ikan pelagis.
Deteksi  yang  dilakukan  pada  citra  suhu permukaan  laut  di  bulan  Agustus  2018 menggunakan gradien suhu 0.5 0 C dalam radius 1 - 3 km. Rata-rata front yang diperoleh di Laut Arafura  sebesar  1.90  km.  Tiga  zona  tersebut memiliki  variasi  suhu  permukaan  laut  yang berbeda-beda,  dengan  suhu  terendah  sebesar 26.4 0 C  dan  suhu  tertinggi  sebesar  27.74 0 C. Sebaran suhu permukaan laut di suatu perairan dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  antara  lain radiasi sinar matahari, letak geografis perairan, sirkulasi  arus,  kedalaman  laut,  angin  dan musim. Suhu permukaan laut yang berfluktuatif di Laut Arafura dapat dipengaruhi oleh sirkulasi arus permukaan. Sirkulasi arus permukaan laut disebabkan oleh angin. Angin yang terjadi pada bulan  Agustus  merupakan  angin  muson  timur, dimana  angin  tersebut  bergerak  dari  Australia menuju Asia dan membawa sifat kering karena melewati  banyak  gurun  pasir.  Hal  ini  diperkuat oleh  Sidrajat  (1973),  bahwa  tinggi  rendahnya SPL  diduga  dipengaruhi  oleh  adanya  angin
muson,  yaitu  muson  barat  laut  dan  muson tenggara yang terjadi secara periodik tiap tahun. Hal itu menyebabkan adanya percampuran dan distribusi massa air. Gerakan air di permukaan laut  terutama  disebabkan  oleh  adanya  angin yang bertiup di atasnya. Adanya proses tersebut memungkinkan terangkutnya massa  air  hangat atau  dingin  dari  tempat  lain,  sehingga  akan mempengaruhi  nilai  SPL  di  Laut  Arafura. Fenomena yang terjadi di Indonesia pada bulan Agustus 2018 adalah terjadinya puncak musim kemarau dan juga iklim di Indonesia. Fenomena ini  menjadi  peluang  besar  bagi  nelayan Indonesia  untuk  pergi  melaut  karena  pada musim  tersebut  cuaca  mendukung  untuk dilakukan kegiatan penangkapan. Pada Gambar  3 ditampilkan  hasil  identifikasi  zona potensi penangkapan ikan di Laut Arafura (LA) yang  diduga  sebagai  daerah  potensial  untuk penangkapan ikan berdasarkan kejadian termal front dalam periode harian.
ZPPI-LA 01-08-2018 ZPPI-LA 02-08-2018 ZPPI-LA 03-08-2018
ZPPI-LA 08-08-2018
ZPPI-LA 09-08-2018 ZPPI-LA 10-08-2018
ZPPI-LA 13-08-2018 ZPPI-LA 17-08-2018 ZPPI-LA 19-08-2018 ZPPI-LA 24-08-2018
ZPPI-LA 28-08-2018 ZPPI-LA 13-08-2018
Gambar 3. Informasi Sebaran Zona Potensi Penangkapan Ikan Periode Harian di Laut Arafura selama Bulan Agustus 2018 (sumber: hasil pengolahan)
Dari Gambar 3 terlihat dari total keseluruhan 31 hari  data  suhu  permukaan  laut  yang  diolah selama  bulan  Agustus  2018  hanya  sekitar  12 hari  yang  benar-benar  dapat  diolah  sampai dengan  dihasilkan  informasi  zona  potensial penangkapan ikan. Hal itu dikarenakan beberapa  faktor  diantaranya  kondisi  data  citra yang  tertutup  awan  dan  satelit  tidak  melewati daerah yang diteliti, satelit yang melintas gagal merekam  obyek  suhu  permukaan laut  di lokasi kajian (no  data) dan  tidak  ditemukan  adanya kejadian termal front pada tanggal tersebut. Hal ini diperkuat oleh Hasyim et al., (2010), bahwa pemanfaatan  data  satelit  penginderaan  jauh sensor inframerah termal sering terkendala oleh liputan  awan,  sehingga  sulit  untuk  melakukan pengamatan SPL secara menyeluruh. Tanggal- tanggal data yang dapat menyediakan informasi zona  potensi  penangkapan  ikan  diantaranya tanggal 1, 2, 3, 8, 9, 10, 13, 17, 19, 24, 28 dan 31 Agustus 2018.
Informasi zona potensi penangkapan ikan yang dihasilkan  banyak  ditemukan  pada  bagian selatan dari Laut Arafura. Menurut Suman et al.,
(2016),  berdasarkan  posisi  Laut  Arafura  yang berhubungan  dengan  Laut  Timor  dan  Laut Banda maka akan terjadi percampuran (mixing) antara  massa  air  tawar  yang  berasal  dari daratan  Papua  dengan  Laut  Arafura.  Proses penyuburan secara periodik terjadi oleh proses umbalan  air (upwelling) dan  penyegaran  yang terus  menerus  dari  Samudera  Pasifik  melalui mekanisme  Arus  Lintas  Indonesia.  Ketiga proses  alam  yang  terjadi  secara  rutin  tersebut menyebabkan  kesuburan  Laut  Arafura  tidak diragukan  lagi  disertai  dengan  produktivitas primer yang tinggi, sehingga merupakan daerah penangkapan  ikan  yang  potensial.  Hasil pengolahan informasi zona potensi penangkapan ikan selama 1 (satu) bulan di Laut Arafura ditampilkan pada Gambar 4 .
Gambar 4. Peta Zona Potensi Penangkapan Ikan di Laut Arafura selama Bulan Agustus 2018 (sumber: hasil pengolahan)
Menurut  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan (2014),  Sumberdaya  ikan  yang  terdapat  di perairan  WPP-NRI  718  termasuk  Laut  Arafura terdiri  dari  lima  kelompok  utama  yaitu  ikan pelagis besar, ikan pelagis kecil, ikan demersal, ikan karang, dan udang. Ikan pelagis besar yang tertangkap  antara  lain  Hiu (Hemigalidae) , Tenggiri (Scomberomorus commersoni) , Tongkol (Euthynnus
sp.) ,
Cakalang (Katsuwonus  pelamis) ,  Mandidihang (Thunnus albacares) ,  dan  tuna  mata  besar (Thunnus
obesus) . Pola kehidupan ikan bergantung pada kondisi lingkungannya. Kondisi lingkungan yang berfluktuasi  sangat  berpengaruh  terhadap migrasi  ikan  dan  keberadaan  ikan  di  suatu tempat.  Ikan  pelagis  sangat  dipengaruhi  oleh kondisi  oseanografis,  salah  satunya  adalah suhu  dan  kedalaman.  Ikan  pelagis  memiliki swimming  layer yang  tergantung  pada  suhu.
Laut Arafura memiliki kedalaman maksimal 3.56 km  dimana  ikan  tuna  dapat  hidup  dengan kedalaman  tesebut  dengan swimming  layer
yang  berbeda,  hal  ini  diperkuat  oleh  Barata et al., (2011),  menyatkan  bahwa  ikan Thunnus albacares dewasa  hidup  pada  kedalaman  80  - 170m  dengan  suhu  22.20 0 C –  26.40 0 C, berdasarkan rata-rata nilai suhu permukaan laut di Laut Arafura yang bernilai 26.68 0 C – 31.79 0 C
termasuk  ke  dalam  kondisi  lingkungan  yang disukai ikan tuna. Hal ini diperkuat oleh Mulyadi et al., (2017), yang menyatakan bahwa suhu air yang disukai ikan tuna adalah berkisar 18 0 C – 31 0 C.
Gambar 5. Peta Pengelompokan Zona Potensi Penangkapan Ikan Laut Arafura selama Bulan Agustus 2018 (sumber: hasil pengolahan)
Berdasarkan  peta  informasi  zona  potensi penangkapan ikan di Laut Arafura mendapatkan 3 (tiga) kelompok zonasi yang dapat digunakan untuk  mendukung  penentuan  posisi  daerah penangkapan  ikan  dalam  periode  waktu  yang lebih  lama.  Pengelompokan  zona  potensi penangkapan  ikan  diperoleh  dari  akumulasi
informasi  zona  potensi  penangkapan  ikan periode harian selama bulan Agusus 2018 dan pemilihan  informasi  ZPPI  berdasarkan  lokasi yang paling berdekatan antara titik satu dengan yang  lainnya  ( Gambar  5 ).  Kelompok  Zona  1 menunjukkan tingkat kerapatan ikan yang paling tinggi  sehingga  dapat  diduga  pada  daerah
tersebut  memiliki  potensi  adanya  kerumunan ikan yang paling banyak. Kelompok Zona 2 dan Zona  3  menunjukkan  tingkat  kerapatan  yang tidak  terlalu  tinggi  sehingga  potensi  adanya kerumunan  ikan  pada  wilayah  tersebut  relatif
lebih  sedikit  dibandingkan  pada  Zona  1. Informasi  selengkapnya  untuk  zona  potensi penangkapan  ikan  yang  sudah  dikelompokkan ke dalam zonasi ditampilkan pada Tabel 2 .
Tabel  2. Informasi  Zona  Potensi  Penangkapan  Ikan  yang  sudah  dikelompokan  ke  dalam  zonasi (sumber: hasil pengolahan) .
Waktu Perekaman Data Koordinat Nilai Suhu Permukaan Laut (SPL) Zona 2 Agustus 2018 134 0 4’51”BT 8 0 53’2”LS 27.30 0 C Zona 1 134 0 6’25”BT 8 0 29’52”LS 27.10 0 C Zona 1 134 0 22’22”BT 8 0 26’38”LS 26.40 0 C Zona 1 134 0 37’1”BT 8 0 25’26”LS 26.50 0 C Zona 1 8 Agustus 2018 134 0 26’45”BT 8 0 44’6”LS 26.40 0 C Zona 1 134 0 22’37”BT 8 0 39’7”LS 26.60 0 C Zona 1 134 0 7’51”BT 8 0 52’33”LS 26.50 0 C Zona 1 134 0 42’7”BT 8 0 23’38”LS 26.58 0 C Zona 1 135 0 7'12”BT 8 0 32'34”LS 26.45 0 C Zona 2 134 0 7’51”BT 8 0 52’33”LS 26.55 0 C Zona 2 9 Agustus 2018 136 0 44’6”BT 8 0 10’15”LS 26.49 0 C Zona 3 10 Agustus 2018 134 0 36’10”BT 8 0 29'49”LS 26.70 0 C Zona 1 134 0 48'10”BT 8 0 30'50”LS 26.70 0 C Zona 1 135 0 20'16”BT 8 0 46'51”LS 26.78 0 C Zona 2 135 0 51'54”BT 8 0 36'57”LS 26.67 0 C Zona 2 136 0 48’54”BT 8 0 25’51”LS 26.66 0 C Zona 3 136 0 33’7”BT 8 0 35’6”LS 26.45 0 C Zona 3 136 0 28’40”BT 8 0 49’8”LS 26.83 0 C Zona 3 13 Agustus 2018 135 0 33’0”BT 8 0 32’24”LS 26.42 0 C Zona 2 136 0 31’8”BT 7 0 47’34”LS 26.70 0 C Zona 3 17 Agustus 2018 135 0 23’34”BT 8 0 42’46”LS 27.19 0 C Zona 2 135 0 23’34”BT 8 0 42’46”LS 26.79 0 C Zona 3 19 Agustus 2018 136 0 52'37”BT 8 0 12'0”LS 26.57 0 C Zona 3 136 0 51’25”BT 8 0 2’42”LS 26.79 0 C Zona 3 136 0 39’18”BT 7 0 59’52”LS 26.81 0 C Zona 3 24 Agustus 2018 134 0 13'1”BT 8 0 30'57”LS 27.19 0 C Zona 1 134 0 6’7”BT 8 0 22’1”LS 26.73 0 C Zona 1 28 Agustus 2018 134 0 14’52”BT 8 0 15’7”LS 27.74 0 C Zona 1 135 0 13'26”BT 8 0 48'54”LS 27.12 0 C Zona 2 135 0 21’0”BT 8 0 57’7”LS 27.00 0 C Zona 2 31 Agustus 2018 134 0 5'49”BT 8 0 53'14”LS 27.36 0 C Zona 1 134 0 23’24”BT 8 0 54’7”LS 27.40 0 C Zona 1 136 0 13’30”BT 8 0 43’26”LS 26.61 0 C Zona 3 136 0 22’15”BT 8 0 25’40”LS 26.90 0 C Zona 3
Berdasarkan Tabel  2 terlihat  informasi  ZPPI yang  termasuk  ke  dalam  Zona  1  meliputi informasi  ZPPI  harian tanggal  2,  8,  10,  24  dan 31  Agustus  2018.  Zona  2  terdiri  dari  informasi ZPPI  harian  tanggal  8,  10,  13,  17  dan  28 Agustus  2018,  sedangkan  untuk  Zona  3  terdiri dari informasi ZPPI harian tanggal 9, 10, 13, 17, 19 dan 31 Agustus 2018. Zona 1 memiliki jumlah informasi ZPPI  paling  tinggi  yaitu  sebanyak  15 titik,  sedangkan  untuk  Zona  2  dan  Zona  3 masing-masing memiliki jumlah  informasi  ZPPI sebanyak 8 titik dan 11 titik ( Gambar 6 ).
Gambar 6. Jumlah informasi ZPPI untuk masing-masing zonasi
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat mendukung  peningkatan  hasil  tangkapan  ikan terutama  ikan  pelagis  di  Laut  Arafura  dan sekitarnya karena dari sektor perikanan tangkap ini mampu memberikan sumbangan yang cukup signifikan  dalam  bentuk  penerimaan  ekspor, penerimaan  negara  bukan  pajak,  penyerapan tenaga  kerja,  dan  pembangunan  ekonomi regional.  Menurut  Fauziyah et  al., (2010) menyebutkan  bahwa  dengan  adanya  potensi lestari yang tinggi di Laut Arafura menunjukkan peluang  pengembangan  di  wilayah  ini  hanya terdapat  pada  sumber  daya  ikan  pelagis  kecil. Usaha  penangkapan  ikan  di  Laut  Arafura didominasi oleh kapal-kapal perikanan berukuran  di  atas  30  GT  (skala  besar)  dengan jenis alat penangkap ikan antara lain: pukat ikan, pukat  udang,  jaring  insang  hanyut  oseanik, rawai  dasar,  pancing  cumi,  dan  jaring  insang hanyut  pantai  (Ditjen  Perikanan  Tangkap, 2009).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penggunaan  citra  satelit  sangat  membantu dalam  pemetaan  informasi  ZPPI  di  wilayah perairan  Laut  Arafura.  Hasil  ekstraksi  suhu permukaan  laut  menunjukkan  rata-rata  nilai suhu permukaan laut di Laut Arafura relatif tinggi dengan  kisaran  nilai  26.68 0 C  -  31.79 0 C, sedangkan informasi zona potensi penangkapan  ikan  yang  dihasilkan  sekitar  70 titik yang tersebar merata di sekitar Laut Arafura. Dari data yang diolah selama 1 bulan (31 hari) hanya  sekitar  12  tanggal  yang  mampu menghasilkan  informasi  ZPPI  yang  kemudian dibagi menjadi  3  (tiga)  kelompok  yaitu Zona  1, Zona 2 dan Zona 3 dan berada di bagian selatan dari Laut Arafura. Informasi titik ZPPI pada Zona 1 terlihat paling banyak sehingga diprediksikan pada lokasi tersebut memiliki potensi kerumunan ikan yang lebih tinggi dibandingkan pada lokasi lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh LAPAN yang  telah  memfasilitasi  kegiatan  penelitian  ini dan  Pusat  Teknologi  dan  Data  Penginderaan Jauh  LAPAN  yang  telah  menyediakan  akses data  citra  SNPP-VIIRS.  Kontributor  utama dalam makalah ini adalah Anang Dwi Purwanto.

## DAFTAR PUSTAKA
Angraeni, Rezkyanti, N.I., Safruddin & Zainuddin,  M.  (2014).  Analisis  Spasial Dan  Temporal  Hasil  Tangkapan  Ikan Cakalang  (Katsuwonus  Pelamis)  Dan Thermal Front Pada Musim Peralihan Di
Perairan  Teluk  Bone. Jurnal  IPTEKS Pemanfaatan  Sumberdaya  Perikanan, I(1) , 20 – 27.
Arif,  H.,  Saleh,  F.,  &  Jaya,  G.  (2018).
Pemanfaatan  Citra  Landsat  8  Oli/Tirs Untuk Penentuan Zona Potensi
Penangkapan  Ikan  (ZPPI)  Di  Perairan Kabupaten  Wakatobi. JAGAT  (Jurnal Geografi  Aplikasi  dan  Teknologi) , 2 (2),
21-30.
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.
Barata,  A.,  Novianto,  D.,  &  Bahtiar,  A.  (2011). Sebaran  ikan  tuna  berdasarkan  suhu dan  kedalaman  di  Samudera  Hindia. Ilmu  Kelautan:  Indonesian  Journal  of Marine Sciences , 16 (3), 165-170.
Cayula,  J.F.,  dan  Cornillon,  P.  (1992).  Edge Detection  Algorithm  for  SST  Images. Journal  of  Atmospheric  and  Oceanic Technology, 9(1) , 67 –80. Ditjen  Perikanan  Tangkap.  (2009). Evaluasi Penangkapan  Ikan  di  Perairan  ZEEI Arafura,  Departemen  Kelautan  dan Perikanan . Jakarta.
Fauziyah,  S  &  Jaya,  A.  (2010).  Densitas  Ikan Pelagis  Kecil  Secara  Akustik  di  Laut Arafura. Jurnal  Penelitian  Sains,  13 (1),
21 – 25.
Hamuna,  B.,  Paulangan,  Y.P  &  Dimara,  L.
Kajian Suhu Permukaan Laut Menggunakan Data Satelit Aqua- MODIS  di  Perairan  Jayapura,  Papua . Jurnal Depik, 4 (3), 160 – 167.
Hanintyo, R., Hadianti, S., Mahardhika, R.M.P.,
Aldino  &  Islamy,  F.  (2015).  Sebaran Musiman Kejadian Thermal front Berdasarkan  Citra  Aqua-MODIS  di WPP-RI  714,  715,  WPP-RI  716. Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh Nasional 2015 .
Hasyim,  B.,  Sulma,  S  &  Hartuti,  M.  (2010).
Kajian Dinamika Suhu Permukaan Laut Global Menggunakan Data Penginderaan Jauh Microwave. Majalah
Sains  dan  Teknologi  Dirgantara,  5 (4),
130 – 143.
Insanu,  R.  K.  (2017).  Pemetaan  Zona Tangkapan  Ikan  (Fishing  Ground) Menggunakan  Citra  Satelit  TERRA MODIS dan Parameter Oseanografi di
Perairan Delta Mahakam. Geoid , 12 (2),
111-119.
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  (2014).
Rencana  Pengelolaan  Perikanan  Laut Aru, Laut Arafura dan Laut Timor Bagian Timor WPP RI-718 . Marpaung,  S.,  Hamzah,  R.,  Prayogo,  T., Parwati,  E.,  Adawiah,  S.W  &  Arief,  M. (2017). Analisis Informasi Zona Potensi
Penangkapan  Ikan  (ZPPI)  Harian  di Perairan Laut Indonesia dan Sekitarnya. Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh Nasional 2017 .
Marpaung,  S.,  Prayogo,  T.,  Setiawan,  K.  T.,  & Roswintiarti,  O.  (2018).  Study  On Potential Fishing Zones (Pfz) Information Based On S-Npp VIIRS And Himawari-8 Satellites Data. International Journal of Remote Sensing and  Earth  Sciences  (IJReSES) , 15 (1), 51-62.
Mulyadi, R.A., Sondita, M.F.A & Yusfiandayani,
R.  (2017).  Suhu  Permukaan  Laut  dan Kedalaman  Tertangkapnya  Tuna  oleh Kapal  Pancing  Ulur  yang  Dilengkapi Lampu. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan, 8 (2), 199 – 207.
Nammalwar,  P.,  Satheesh,  S  &  Ramesh,  R. (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, 17 (3), 283 – 292. Oudrari, H., McIntire, J., Xiong, X., Butler, J., Ji, Q.,  Schwarting,  T.,  ...  &  Efremova,  B. (2016).  JPSS-1  VIIRS  radiometric characterization  and  calibration  based on pre-launch testing. Remote Sensing ,
8 (1), 41.
Pranowo,  W.S.,  Wirasantosa,  S.,  Amri,  S.N., Dewi, L.C., Ratnawati, H.I., Ati, R.N.A., Prihantono, J., Makarim, S &
Hutahaean,  A.  (2013). Karakteristik
Sumberdaya  Laut  Arafura  dan  Pesisir Barat daya Papua . Pusat Penelitian dan Pengembangan  Sumberdaya  Laut  dan Pesisir. Jakarta.
Purwanto,  A.D  &  Harsanugraha,  W.K.  (2012).
Kajian  Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  di
Laut  Jawa  Bagian  Barat  Berdasarkan
Data NOAA-AVHRR dan Modis.
Prosiding PIT MAPIN XIX . Makassar. Pusat  Pemanfaatan
Penginderaan
Jauh
LAPAN.  (2014). Pengembangan  Model
Pemanfaatan  Data  Satelit  NPP  dan Altimetri Untuk Penentuan Zona Potensi Penangkapan Ikan. Buku Laporan Akhir Kegiatan 2014 . Jakarta. Pusat  Pemanfaatan
Penginderaan
Jauh LAPAN.  (2015).  Litbang  Pemanfaatan
Data Penginderaan Jauh Untuk Informasi  Zona  Potensi  Penangkapan Ikan  (ZPPI). Buku  Laporan  Akhir Kegiatan 2015 . Jakarta.
Rastuti,  Abdillah,  L.A  &  Agustini,  E.P.  (2015). Sistem  Informasi  Geografis  Potensi Wilayah Kabupaten Banyuasin Berbasis Web. Student Colloquium Sistem Informasi  &  Teknik  Informatika  (SC- SITI) , 53 - 58.
Simbolon,  D.,  &  Tadjuddah,  M.  (2008).
Pendugaan Front dan Upwelling Melalui Interpretasi Citra Suhu Permukaan Laut Dan  Clorofil-A  Di  Perairan  Wakatobi Sulawesi Tenggara. Buletin PSP , 17 (3),
362-371.
Sitohang,  J.  (2016).  Masalah  Perbatasan Wilayah Laut Indonesia di Laut Arafura dan Laut Timor. Jurnal Penelitian Politik,
7 (1), 119 – 126.
Suman,  A.,  Irianto,  H.E.,  Satria,  F  &  Amri,  K.
(2016). Potensi dan Tingkat
Pemanfaatan  Sumber  Daya  Ikan  Di Wilayah Pengelolaan Perikanan Negara Republik  Indonesia  (WPP  NRI)  Tahun 2015  Serta  Opsi  Pengelolaannya. Jurnal  Kebijakan  Perikanan  Indonesia,
8 (2), 97 – 110.
Syetiawan, A. (2015). Penentuan Zona Potensi
Penangkapan Ikan Berdasarkan Sebaran Klorofil-A. Jurnal Ilmiah
Geomatika, 16 (2), 131 – 136.
Wibisana,  H.,  Sukojo,  B.  M.,  &  Lasminto,  U. (2018).  Penentuan  Model  Matematis Yang Optimal Suhu Permukaan Laut Di Pantai  Utara  Gresik  Berbasis  Nilai Reflektan  Citra  Satelit  Aqua  Modis.
GEOMATIKA , 24 (1), 31-38.
Walton,  C.  C.  (1988).  Nonlinear  multichannel algorithms  for  estimating  sea  surface temperature with AVHRR satellite data.
Journal  of  Applied  Meteorology , 27 (2), 115-124.
Wyrtki,  K.  (1961).  Scientific  results  of  marine investigations  of  the  South  China  Sea and  the  Gulf  of  Thailand. Physical oceanograpfic  of  the  Southeast  Asians water . Naga Report. 2: 195 p.