Penentuan Lokasi Budidaya Ikan Kerapu Berbasis Keramba Jaring Apung dengan Pendekatan Geospasial dan Model Hidrodinamika 2D pada Perairan Menjangan Besar Kepulauan Karimunjawa

## Aryobimo Bharadian Ariputro*, Dwi Haryo Ismunarti dan Muhammad Helmi
Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto, S.H, Tembalang, Semarang, Jawa Tengah, 50275, Indonesia
Email: *aryobimobharadian99@gmail.com

## Abstrak
Akuakultur merupakan solusi untuk mengatasi permasalahan produksi perikanan sekaligus kelangkaan ikan pada suatu perairan. Efektifitas akuakultur ditentukan dari banyak faktor, Lokasi yang sesuai merupakan salah satu faktor yang paling mempengaruhi  kegiatan akuakultur. Perairan Menjangan Besar,  Kepulauan Karimunjawa merupakan suatu  wilayah di Indonesia yang memiliki kelimpahan kekayaan maritim dan memiliki potensi yang besar untuk pengembangan budidaya berbasis Keramba Jaring Apung (KJA) khususnya ikan kerapu. Kurangnya informasi mengenai lokasi yang efektif untuk budidaya merupakan permasalahan utama dalam usaha budidaya. Penentuan lokasi budidaya perairan sangat dipengaruhi oleh parameter oseanografi di perairan setempat diantaranya arus, suhu, gelombang, oksigen terlarut, ph, salinitas, substrat dasar  dan  kedalaman.  Oleh  karena  itu  diperlukan  kajian  dan  analisis  mengenai  lokasi  yang  efektif  serta  cocok  untuk pengembangan  budidaya  ikan  kerapu  berbasis  keramba  jaring  apung  di  perairan  Menjangan  Besar,  Kepulauan Karimunjawa. Survey lapangan dilakukan terhadap 40 titik stasiun yang diperoleh dengan metode purposive sampling. Selain  itu  dilakukan  pemodelan  hidrodinamika  2D  terhadap  kecepatan  arus  dan  tinggi  gelombang  signifikan  untuk digabungkan  dengan  hasil  survey  lapangan  sehingga  diperoleh  kondisi  oseanografi  perairan.  Kemudian  dilakukan Analisis data dengan melakukan modifikasi pada kriteria kesesuaian yang kemudian diintegrasikan dengan pendekatan Sistem Informasi  Geografis menggunakan program  ArcGIS 10.3. Berdasarkan integrasi  kesesuaian perairan, luas area perairan  yang  sangat  cocok  untuk  pengembangan  budidaya  ikan  kerapu  berbasis  sistem  keramba  jaring  apung  adalah 60.91 ha.
Kata kunci: Kesesuaian Perairan, Ikan Kerapu, Sistem Informasi Geografis, Menjangan Besar

## Abstract
Aquaculture is a solution to overcome the problem of fishery production as well as the scarcity of fish in a waters. The effectiveness of aquaculture is determined by many factors, the appropriate location is one of the most influencing factors for aquaculture activities. Menjangan Besar waters in the Karimunjawa archipelago is an area in Indonesia that has an abundance of maritime wealth and has great potential for the development of aquaculture based on floating net cages (FNC), especially grouper. Lack of information on effective locations for cultivation is a major problem in aquaculture. Determination of  aquaculture locations is strongly influenced by oceanographic parameters in  local  waters including currents, temperature, waves, dissolved oxygen, pH, salinity, bottom substrate and depth. Therefore, it is necessary to study and analyze an effective and suitable location for the development of grouper aquaculture based on floating net cages in the waters of Menjangan Besar, Karimunjawa archipelago. The field survey was conducted on 40 station points obtained by purposive sampling method. In addition, 2D hydrodynamic modeling was carried out on current velocity and significant wave height to be combined with the results of field surveys so that oceanographic conditions of the waters were obtained. Then the data  analysis was carried out by modifying the suitability criteria  which was then integrated with  the  Geographic  Information  System  approach  using  the  ArcGIS  10.3  program.  Based  on  the  integration  of  the suitability of the waters, the area of the waters that is very suitable for the development of grouper aquaculture based on the floating net cage system is 60.91 ha.

## Keywords : Water Suitability, Grouper, Geographic Information System, Menjangan Besar

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  dengan  luas  lautan  yang  jauh  melibihi  luas  daratannya.  Kekayaan  laut Indonesia  menempatkan  Indonesia  sebagai  negara  dengan  pengaruh  ekonomi  maritim  yang  besar  di  dunia.
Salah satu sektor perekonomian maritim Indonesia yang sangat berpengaruh di dunia adalah sektor perikanan. Kerapu  merupakan  komoditas  perikanan  yang  memiliki  nilai  ekonomi  penting  bagi  Indonesia,  dimana produksi kerapu Indonesia mencapai 20% dari total produksi Kerapu dunia yaitu sebanyak 886.600 ton/ tahun (DKP, 2005; Ransih dan Afrizal, 2017).
Peningkatan  permintaan  hasil  laut  dunia  beriringan  dengan  peningkatan  permintaan  kerapu  baik  di Indonesia  maupun  dunia.  Akan  tetapi  peningkatan  jumlah  permintaan  hasil  laut  tidak  diikuti  dengan peningkatan stok ikan di alam secara seimbang. Karimunjawa merupakan salah satu kawasan maritim pertama yang diakui di Indonesia sebagai kawasan penting bagi konservasi keanekaragaman hayati laut. Sebanyak 70% dari masyarakat lokal Karimunjawa terlibat dalam kegiatan penangkapan ikan sebagai profesi sehari-harinya. Akibatnya  sumber  daya  perikanan  di  alam  telah  menurun  sejak  20  tahun  terakhir  dan  sebagai  solusinya kegiatan  budidaya  laut  mulai  berkembang.  Akan  tetapi  perkembangan  budidaya  di  Karimunjawa  terhalang dengan berbagai permasalahan salah satunya lokasi yang tidak cocok untuk budidaya menyebabkan kegagalan dalam usaha budidaya (Campbell et al., 2013).
Akuakultur atau biasa dikenal sebagai budidaya perairan merupakan suatu kegiatan rekayasa terhadap organisme akuatik untuk meningkatkan efisiensi produksi dengan memanipulasi tingkat reproduksi, kematian, dan  pertumbuhannya  (Rejeki et  al., 2019).  Untuk  melakukan  kegiatan  akuakultur  berbasis  keramba  jaring apung (KJA) diperlukan informasi perihal lokasi yang tepat. Pemilihan lokasi budidaya yang tepat selain akan berdampak pada efisiensi produksi namun juga dapat meminimalisir dampak  budidaya terhadap lingkungan (Manjarrez et al., 2017).
Kesesuaian perairan terhadap lokasi yang tepat untuk budidaya dipengaruhi oleh parameter oseanografi di perairan setempat  (Yie et al., 2021). Parameter oseanografi yang mempengaruhi proses budidaya kerapu diantaranya adalah kecepatan arus, pengaruh gelombang, kedalaman, oksigen terlarut, temperature, salinitas, ph,  dan  substrat  dasar  perairan  (Yusuf,  2013;  Vaz et  al., 2021).  Integrasi  geospasial  dan  pemodelan hidrodinamika  2D  dapat  menjadi  metode  alternatif  untuk  penentuan  lokasi  budidaya  perairan.  Berdasarkan uraian tersebut, perlu diadakan penelitian mengenai topik ini untuk memperoleh informasi mengenai lokasi yang cocok untuk pengembangan budidaya ikan kerapu berbasis keramba jaring apung di perairan menjangan besar, Kepulauan Karimunjawa.

## MATERI DAN METODE

## Materi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Perairan  Menjangan  Besar  Kepulauan  Karimunjawa  (Gambar  1).  Materi dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer  serta  data  sekunder.  Data  primer  tersebut  diantaranya,  suhu permukaan  laut,  salinitas,  oksigen  terlarut  (DO),  pH,  batimetri,  serta  data  Substrat  dasar  perairan.  Data sekunder dalam penelitian ini berupa inputan untuk pemodelan hidrodinamika yaitu: data batimetri dari Badan Informasi Geospasial dan data angin yang diperoleh dari Climate Copernicus . Serta data Arus dan Gelombang untuk validasi model hidrodinamika 2D yang diperoleh dari Marine Copernicus .

## Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  metode  penelitian  yang  digunakan  merupakan  Metode  Kuantitatif.  Metode Kuantitatif  digunakan  pada  proses  pengolahan  data  untuk  mengetahui  korelasi  antar  variabel  yang  diteliti sehingga  menghasilkan  sebuah  kesimpulan  dari  variabel  penelitian.  Kesimpulan  tersebut  dapat  diartikan sebagai metode ilmiah karena akan memenuhi kajian yang sistematis, terukur, rasional, dan Konkrit (Samsu, 2017).
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Metode Penentuan Lokasi
Pada  penelitian  ini  lokasi  penelitian  ditentukan  dengan  metode purposive  sampling .  Metode  ini menentukan titik lokasi dilakukan dengan menggunakan GPS ( Global Positioning System ). Pada penelitian ini jumlah stasiun dibuat sebanyak 40 titik sampel untuk mewakili representasi kondisi perairan sesungguhnya di perairan Menjangan Besar.

## Metode Pengambilan Data
Pada  penelitian  ini  terdapat  data  primer  dan  sekunder  yang  digunakan,  pengumpulan  data  primer dilakukan  dengan  survey  lapangan  dan  data  sekunder  diperoleh  dari database  online .  Survey  lapangan dilakukan  untuk  memperoleh  data  suhu  permukaan  laut,  salinitas  perairan,  oksigen  terlarut,  pH,  batimetri, Substrat dasar. Untuk data sekunder yang diperoleh adalah data data batimetri, data angin, data Arus dan data Gelombang.

## Pengambilan data Suhu Permukaan Laut
Proses pengukuran suhu permukaan laut di lokasi penelitian dilasanakan dengan instrumen thermometer air  raksa.  Pengukuran  dilakukan  dengan  mencelupkan  thermometer  air  raksa  ke  permukaan  laut  secara berulang untuk meminimalisir kesalahan.

## Pengambilan Data Salinitas
Pada penelitian ini salinitas perairan di lokasi penelitian diukur menggunakan refraktometer. Sebelum melakukan  pengukuran  refraktometer  dikalibrasi  terlebih  dahulu  menggunakan  air  yang  salinitasnya  sudah diketahui kemudian dilakukan penyesuaian apabila kurang sesuai dengan memutar skrup penandanya.

## Pengambilan data Oksigen Terlarut dan pH
Pengukuran  oksigen  terlarut  di  lokasi  penelitian  pada  penelitian  ini  menggunakan  instrument water quality  checker (WQC)  merek  Horiba  tipe  U-50.  Pengukuran  dilakukan  di  40  titik  stasiun  yang  sudah ditentukan.  Pengukuran  ini  dilaksanakan  berbarengan  dengan  pengukuran  parameter  lainnya.  Pengukuran dilakukan dengan mencelupkan probe ke perairan dan nilai parameternya akan langsung muncul di display.

## Pengambilan Data Batimetri
Data  batimetri  lapangan  diperoleh  dengan  melakukan  pemeruman  perairan  lokasi  penelitian. Pemeruman  dilakukan  menggunakan singlebeam  echosounder Garmin  585 Fishfinder .  Lajur  perum  dibuat meliputi  lingkup  daerah  penelitian,  pemeruman  dilakukan  secara cross  section .  Dengan  tujuan  data  yang dihasilkan dapat menunjukan batimetri perairan yang sesungguhnya.

## Pengambilan Data Substrat Dasar
Material dasar perairan di penelitian ini diketahui dengan mengambil sampel dari dasar perairan di lokasi penelitian.  Sampel  material  dasar  diambil  dengan  menggunakan  grab  sampler/  sediment  grab.  Lokasi pengambilan dilakukan di 40 titik stasiun yang sudah ditentukan sebelumnya dengan harapan dapat melihat bagaimana  sebaran  material  dasar  pada  perairan  sekitar  penelitian.  Sampel  yang  sudah  diambil  kemudia diklasifikasi  sesuai  dengan  kriteria  kesesuaian  substratnya  berupa  pasir,  pasir  dengan  pecahan  karang,  atau lumpur.

## Pengambilan Data Sekunder
Pada penelitian ini data sekunder diperoleh dengan melakukan pengunduhan data. Untuk data batimetri dilakukan pengunduhan dari Badan Informasi Geospasial (BIG) dengan link (https://tanahair.indonesia.go.id/). Data angin diperoleh dari Climate Copernicus dengan link (https://cds.climate.copernicus.eu). Data Arus dan Gelombang diperoleh dari Marine Copernicus dengan link (https://marine.copernicus.eu/).

## Kriteria Kesesuaian Perairan untuk Budidaya Ikan Kerapu berbasis Keramba Jaring Apung
Kriteria  kesesuaian  perairan  untuk  budidaya  ikan  kerapu  ditampilkan  pada  tabel  1  dan  2.  Parameter Oseanografi yang digunakan untuk kesesuian perairan ini adalah suhu permukaan laut, pH, salinitas, DO, arus, substrat  dasar,  gelombang  dan  kedalaman.  Masing-masing  parameter  diberikan  nilai  sesuai  kategori  dan dikalikan  dengan  bobot.  Nilai  bobot  pada  setiap  parameter  didasarkan  pada  seberapa  besar  kontribusi parameter tersebut dikatakan sesuai untuk habitat ikan kerapu (Ghani et al., 2015).
Tabel 1. Kriteria Kesesuaian Keterlindungan Perairan Budidaya Kerapu berbasis Keramba Jaring Apung
Variabel Bobot Tingkat Kesesuaian (Skor) Sumber Sangat Sesuai (3) Cukup Sesuai (2) Tidak Sesuai (1) Kecepatan Arus (m/s) 1.5 0.2 – 0.4 0.1 – 0.19, 0.41 – 0.75 <0.1, >0.75  Modifikasi dari Ghani et al., (2015); Rofizar et al., (2017); Hidayah et al. (2020) Tinggi Gelombang Signifikan (Meter) 2.0 <0.6 0.6 – 1.5 >1.5 Modifikasi dari Windupranata (2007); Yusuf (2013); Risandi et al. (2015); Hidayah et al., (2020) Kedalaman (Meter) 1.5 5 – 15 3 – 4,16 – 20    <3, >20 Modifikasi dari Windupranata (2007); Ghani et al., (2015); Hidayah el al., (2020); Rijal dan Bayuaji (2021)
Penentuan  nilai  rentang  kelas  kesesuaian  Area  budidaya  ikan  kerapu  ditentukan  menggunakan  persamaan berikut:
I = ∑(𝐵𝑖 ×𝑁𝑖) max − ∑(𝐵𝑖×𝑁𝑖)𝑚𝑖𝑛 𝑘 Dimana Bi =  bobot  per  parameter; Ni =  nilai  tingkat  kesesuaian  ( score ); I =  interval  kelas  kesesuaian; k = jumlah  kelas.  Berdasarkan  persamaan  tersebut  diperoleh  interval  skor  kesesuaian  yang dibagi  kedalam  tiga kelas kesesuaian yaitu Sangat Sesuai berada pada kisaran 30 – 23, Cukup Sesuai berada pada kisaran 22 – 15, dan Tidak Sesuai pada nilai < 15.
Tabel 2. Kriteria Kesesuaian Kualitas Perairan Budidaya Kerapu berbasis Keramba Jaring Apung
Variabel Bobot Tingkat Kesesuaian (Skor) Sumber Sangat Sesuai (3) Cukup Sesuai (2) Tidak Sesuai (1) Oksigen Terlarut (mg/L) 1.5 >6 4 – 6 <4 Modifikasi dari Yusuf (2013); Ghani et al., (2015); Rofizar et al., (2017); Hidayah et al., (2020) Suhu Permukaan Laut ( o C) 1.0 28 – 30 25 – 27, 31 – 32 <25, >32 Modifikasi dari Yusuf (2013); Hidayah et al., (2020); Rijal dan Bayuaji (2021)
Salinitas ( o / oo ) 1.0 28 – 30 25 – 27, 31 – 33 <25, >33 Modifikasi dari Yusuf (2013); Ghani et al., (2015); Hidayah et al., (2020) pH 1.0 7 – 8.5 6 – 6.9, 8.6 – 9 <6,> 9 Modifikasi dari Yusuf (2013); Rofizar et al., (2017); Hidayah et al., (2020) Substrat Dasar  0.5 Pasir Pasir Pecahan Karang Berlumpur Modifikasi dari Yusuf (2013); Ghani et al., (2015); Hidayah et al.,
(2020)

## Metode Pemodelan Hidrodinamika 2D Arus Permukaan Laut
Pemodelan  Hidrodinamika  2D  oseanografi  digunakan  untuk  menghitung  dan  mengetahui  kecepatan arus laut. Model ini merupakan sistem model numerik untuk aliran yang dapat digunakan di wilayah perairan. Proses pemodelan kecepatan arus permukaan laut pada penelitian ini menggunakan software pemodelan MIKE 21  dengan  modul  yang  digunakan Flow  Model  FM .  Proses  awal  pada  model  ini  adalah  pembuatan  mesh, pengaturan kondisi dan batas model. Pemodelan ini terdapat beberapa inputan berupa boundary , pasang surut, dan angin. Pada pemodelan ini berlaku persamaan pembangun yaitu (DHI, 2017): Persamaan kontinuitas:
∂𝜁 ∂𝑡 + ∂𝑝 ∂𝑥 + ∂𝑞 ∂𝑦 = ∂𝑑 ∂𝑡
Persamaan momentum: Arah Sumbu X ∂𝑝 ∂𝑡 + ∂ ∂𝑥 ( 𝑝 2 ℎ ) + ∂ ∂𝑦 ( 𝑝𝑞 ℎ ) + 𝑔ℎ ∂𝜁 ∂𝑥 + 𝑔𝑝√𝑝 2 + 𝑞 2 𝑐 2 ℎ 2 − 1 𝜌 𝑤 [ ∂ ∂𝑥 (ℎ𝜏 𝑥𝑥 ) + ∂ ∂𝑦 (ℎ𝜏 𝑥𝑦 )] − Ω 𝑞 − 𝑓𝑉𝑉 𝑥 + ℎ 𝜌 𝑤 ∂ ∂𝑥 (𝜌 𝑎 ) = 0
Arah Sumbu Y ∂𝑞 ∂𝑡 + ∂ ∂𝑦 ( 𝑞 2 ℎ ) + 𝜕 ∂𝑥 ( 𝑝𝑞 ℎ ) + 𝑔ℎ ∂𝜁 ∂𝑦 + 𝑔𝑞√𝑝 2 + 𝑞 2 𝑐 2 ℎ 2 − 1 𝜌 𝑤 [ ∂ ∂𝑦 (ℎ𝜏 𝑦𝑦 ) + ∂ 𝑑𝑥 (ℎ𝜏 𝑥𝑦 )] + Ω 𝑝 − 𝑓𝑉𝑉 𝑦 + ℎ 𝜌 𝑤 ∂ 𝜕𝑦 (𝜌 𝛼 ) = 0
Dimana  h(x,y,t)  =  kedalaman  perairan;  d(x,y,t)  =  kedalaman  yang  bervariasi  terhadap  waktu;  ζ  = surface elevation ; p,q(x,y,t) = flux densitas pada sumbu x dan y; V,Vx,Vy(x,y,t) = kecepatan angin dan komponen tehadap arah sumbu x dan y; C(x,y) = chezy resistance (m 1/2 s -1 ); g =gravitasi  (m/s 2 );  f(V)  = faktor gesekan
angin; t = Waktu; Ω (x,y) =parameter coriolis; 𝜌 𝑎 (x,y,t ) = tekanan atmosfer (kg/m/s 2 ); 𝜌 𝑤 = densitas air laut (kg m -3 ); 𝜏 𝑥𝑥 , 𝜏 𝑥𝑦 , 𝜏 𝑦𝑦 merupakan komponen shear stress efektif; x,y = Koordinat Ruang.
Pemodelan ini dilakukan pada 4 bulan yaitu Januari, April, Juli, dan Oktober yaitu setiap bulan puncak pada masing – masing musimnya. Masing-masing data arus dieksport kedalam format GIS dan diinterpolasi menggunakan  metode spline .  Data  arus  empat  musim  ini  diolah  menjadi  satu  data  grid  yang  merupakan komposit  arus  maksimum  menggunakan  metode cell  statistic .  Data  raster  arus  maksimum  selanjutnya diklasifikasi sesuai dengan kelas kesesuaian arus untuk budidaya ikan kerapu.

## Metode Pemodelan Hidrodinamika 2D Gelombang Laut
Pemodelan Gelombang 2D dilakukan untuk memperoleh nilai tinggi gelombang signifikan pada area penelitian.  Proses  pemodelan  gelombang  pada  penelitian  ini  menggunakan software pemodelan MIKE 21 dengan modul yang digunakan Spectral Waves FM . Proses yang dilakukan pada model ini adalah pengaturan kondisi dan batas model. Pemodelan ini  terdapat beberapa inputan berupa boundary , Arus, dan angin. Pada pemodelan ini berlaku persamaan pembangun yaitu (DHI, 2017): Untuk Koordinat Kartesian:
∂𝑁 ∂𝑡 + 𝛻 ⋅ (𝑣⃗𝑁) = 𝑠 𝜎
Dimana N ( 𝑥 , 𝜎 , θ, t) = rapat massa; t = waktu; ∇ = operator diferensial empat dimensi; 𝑣 (cx, cy, cσ, c θ) = kecepatan rambat gelombang 4 dimensi; 𝑥 , 𝜎 , θ, S = suku sumber untuk persamaan keseimbangan energi. Untuk Koordinat Spherical:
𝑁 ̂ = NR 2 cos  ϕ = 𝐸𝑅 2 cos  ϕ 𝜎
Dimana N ( 𝑥 , 𝜎 , θ, t) = rapat massa; 𝑥 (ɸ,λ) = koordinat spherical (ɸ : latitude dan λ : longitude); E = Rapat energi  normal;  R  =  radian  bumi.  Model  Gelombang  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  terletak  di  perairan Menjangan Besar dengan temporal selama empat bulan yang mewakili puncak setiap musim. Setelah itu data gelombang  signifikan  yang  telah  diperoleh  diubah  ke  format  GIS  untuk  diolah  mendapatkan  komposit maksimum nilai tinggi gelombang signifikan dari data gelombang signifikan yang diperoleh dari pemodelan menggunakan  analisis Cell  Statistics .  Selanjutnya  data  komposit  yang  telah  diperoleh  diklasifikasi  sesuai dengan tabel kesesuaian perairan untuk budidaya kerapu.

## Metode Validasi Model
Validasi RMSE digunakan karena dapat mencari kecocokan dari dua data sehingga mampu menilai nilai error diantara dua data. Dari hasil validasi ini dapat diketahui nilai error dari model dimana semakin kecil nilai errornya maka akan semakin realistis modelnya. Persamaan RMSE yang digunakan untuk validasi adalah sebagai berikut seperti Menurut Hiwari dan Subiyanto (2020):
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑁 [∑ 𝑖=1 𝑛 (𝑋 𝑖 − 𝑋‾) 2 ]
Keterangan RMSE: nilai validasi RMSE; Xi: Nilai data pembanding; X: Nilai hasil model; N: Jumlah data; i: Urutan data pada database.

## Metode Interpolasi Spline
Interpolasi Spline merupakan salah satu interpolasi yang biasa digunakan dalam pendefinisian data  – data berbasis keruangan (spasial). Metode Spline biasa digunakan dalam GIS sehingga tepat digunakan untuk merepresentasikan fenomena yang memiliki variasi nilai namun tidak berbeda jauh antar nilainya. Selain itu metode  ini  mampu  menghasilkan  ketelitian  yang  akurat  walaupun  dengan  data  masukan  hanya  sedikit  dan mampu mencapai memprediksi nilai maksimum dan minimum menggunakan efek Stretching data (Kurniadi et al., 2018). Persamaan yang digunakan dalam interpolasi Spline : 𝑆 (𝑥,𝑦) = 𝑇 (𝑥,𝑦) + ∑ 𝑗=1 𝑁 𝜆 𝑗 𝑅(𝑟 𝑗 ) Dimana j = 1,2,…n; N = jumlah titik; 𝜆𝑗 = koefisien yang ditemukan dari system persamaan linier; 𝑟𝑗 = jarak antara titik ke titik j; 𝑇 ( 𝑥 , 𝑦 ) dan 𝑅 ( 𝑟 ) didefinisikan secara berbeda, berdasarkan cara seleksi ( regularized Spline dan tension Spline ).

## Metode Integrasi Seluruh Parameter
Pada  penelitian  ini  proses  pengintegrasian  seluruh  parameter  dilakukan  dengan  menggunakan pemodelan  geospasial.  Hal  ini  berdasarkan  klasifikasi  kesesuaian  perairan  sesuai  tabel  Kesesuaian  perairan
untuk budidaya ikan kerapu. Pengintegrasian seluruh parameter oseanografi ini dilakukan menggunakan raster calculator yang kemudian dicari nilai berdasarkan kriteria kesesuaiannya dengan algoritma:
Area Budidaya Kerapu = (SST i x 1.0) + (pH i x 1.0) + (S i x 1.0) + (DO i x 1.5) + (B i x 1.5) + (CS i x 1.5) + (HS i x 2.0) + (BS i x 0.5)
Dimana SST i =  sea  surface  temperature  index  map; pH i =  pH  index  map; S i =  salinity  index  map; DO i = Dissolved Oxygen index map; HS i = Composite of Wave Significant Height index map; B i = bathymetry index map; CS i = composite of current speed index map; BS i = Bottom Substrate index map.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Kualitas air dan Substrat Dasar
Gambar 2. Sebaran Parameter Kualitas air (Suhu, DO, pH, Salinitas) dan Substrat Dasar

## - Suhu Permukaan Laut
Peta sebaran suhu menunjukan distribusi spasial dari suhu permukaan laut di perairan Menjangan Besar Kepulauan Karimunjawa. Rentang nilai suhu permukaan laut di area berkisar antara 25˚C - 32˚C. Berdasarkan sebaran  suhu permukaan  laut pada  peta  menunjukan pada  perairan  ini  suhunya  berada  pada  kisaran  Sangat Sesuai (28˚C - 30˚C) dan Cukup Sesuai dikisaran (25˚C – 27˚C dan 31˚C – 32˚C). Suhu permukaan laut di perairan ini memiliki potensi untuk pengembangan budidaya ikan kerapu.
- Salinitas
Peta  sebaran  salinitas  menunjukan  pola  sebaran  spasial  salinitas  pada  area  penelitian  yang  berkisar antara 28.5 ppt hingga 34 ppt . Berdasarkan peta sebaran salinitas diperoleh nilai salinitas yang variatif namun didominasi  oleh  salinitas  untuk  kelas  cukup  sesuai  bagi  kehidupan  ikan  kerapu.  Menurut  Syaifudin et  al., (2007), Ikan Kerapu merupakan ikan yang termasuk dalam kelompok Stenohaline dimana tipe ini paling tahan dengan fluktuasi salinitas perairan.
- Oksigen Terlarut (DO)
Peta  persebaran  oksigen  terlarut  pada  perairan  menjangan  besar  Gambar  4.  Berdasarkan  distribusi spasialnya  sebaran  DO  pada  perairan  menjangan  besar  cukup  seragam  pada  nilai  DO  yang  cukup  tinggi. Diperoleh nilai DO pada perairan berada pada kisaran antara 8.3 mg/L - 10.3 mg/L dimana nilai ini termasuk nilai  yang  cukup  tinggi  untuk  budidaya  ikan  kerapu.  Ikan  kerapu  sendiri  untuk  lokasi  yang  sangat  sesuai membutuhkan nilai  >  6  mg/L. Nilai  DO  pada  seluruh  bagian  perairan  masuk  pada  kelas  kesesuaian  sangat sesuai untuk pengembangan budidaya ikan kerapu berbasis keramba jarring apung.
- Derajat Keasaman (pH)
Gambar 5. menunjukkan pH perairan di wilayah studi berada pada kisaran nilai 8.17 hingga 8.9. Kisaran tersebut menunjukkan seluruh area studi cukup sesuai dan sangat sesuai untuk pertumbuhan ikan kerapu sesuai yang dilaporkan oleh Anggraini et al., (2018), yaitu pH rendah atau sifat asam tidak cocok untuk budidaya kerapu. Ketidak cocokan diakibatkan oleh kadar oksigen yang rendah pada perairan asam sehingga pernafasan organisme  perairan  meningkat  dan  nafsu  makan  organisme  berkurang  (Mulyani et  al., 2021).  Perairan  laut mempunyai kemampuan menyangga untuk mencegah perubahan pH.

## - Substrat Dasar
Jenis  Substrat  dasar  pada  lokasi  penelitian  berupa  pasir  kemudian  pasir  dan  pecahan  karang  serta terumbu  karang.  Namun  pada  area  penelitian  substrat  yang  mendominasi  adalah  substrat  pasir.  Menurut Ngabito dan Auliyah (2018), Pengaruh substrat dasar terhadap budidaya perairan adalah pada substrat yang tidak sesuai akan mengganggu kehidupan organisme perairan.   Pada budidaya kerapu sendiri substrat dasar yang paling cocok adalah substrat yang berpasir  atau berbatu kecil sehingga tidak menimbulkan kekeruhan dalam suatu perairan. Didapatkan mayoritas substrat dasar di lokasi pada kelas sangat sesuai.

## b. Keterlindungan Perairan
Gambar 3. Sebaran parameter keterlindungan perairan (Kedalaman, Arus, dan Gelombang)

## - Kedalaman Perairan
Kedalaman  perairan  memiliki  peran  penting  dalam  identifikasi  lokasi  yang  cocok  di  perairan  untuk penempatan  lokasi  budidaya  ikan  kerapu  berbasis  keramba  jaring  apung.  Apabila  kedalaman  yang  dipilih untuk lokasi budidaya terlalu dangkal dikhawatirkan akan terjadi perubahan kualitas air. Hal ini disebabkan pada perairan dangkal masih banyak faktor yang mempengaruhi seperti pasang surut dan arus sejajar pantai (Ngabito  dan  Auliyah,  2018).  Berdasarkan  kriteria  perairan  menjangan  besar  cukup  sesuai  untuk pengembangan budidaya ikan kerapu berbasis keramba jaring apung.
- Arus Permukaan Laut
Berdasarkan peta sebaran kecepatan arus, dieroleh nilai arus maksimum yang sesuai berkisar antara 0.2 m/s  –  0.4  m/s  dimana  pada  lokasi  penelitian  cukup  sesuai  untuk  nilai  kecepatan  arusnya.  Pergerakan  arus dianggap sebagai faktor yang penting karena arus dapat menyebabkan distribusi parameter lain sehingga arus sangat  berpengaruh  terhadap  sebaran  dan  homogenitas  dalam  suatu  perairan.  Pola  sebaran  kecepatan  arus permukaan  pada  perairan  studi  dipengaruhi  oleh  arus  yang  terjadi  dari  morfologi  perairan  pulau  kecil  dan gosong  perairan  di  sekitarnya,  pengaruh  angin  serta  kondisi  pasang  surut  di  perairan  tersebut.  Nilai  arus maksimum pada perairan termasuk cukup sesuai untuk pengembangan budidaya ikan kerapu berbasis keramba jarring apung.
- Gelombang Laut
Berdasarkan  peta  sebaran  diperoleh  kisaran  nilai  tinggi  gelombang  signifikan  pada  lokasi  penelitian berkisar antara 0.08 m hingga 0.33 m. Hal ini menyatakan bahwan gelombang pada seluruh wilayah penelitian sangat sesuai untuk pengembangan budidaya ikan kerapu berbasis keramba jaring apung jika dibandingkan dengan kriteria yang sangat sesuai yaitu < 0.6 m. Menurut Zikra et al., (2020), Gelombang merupakan salah satu parameter oseanografi yang mempengaruhi proses pertukaran udara dan daya tahan lingkungan terhadap ikan yang akan dibudidayakan serta berperan penting dalam faktor keterlindungan Keramba Jaring Apung.

## c. Kesesuaian Perairan
Gambar 4. Kesesuaian perairan untuk budidaya ikan kerapu berbasis Keraba Jaring Apung
Menurut  Yusuf et  al., (2012),  tipe  perairan  karimunjawa  merupakan  tipe  semi  tertutup  yang keterlindungan wilayah ini dari arus dan gelombang sangat baik. Hasil analisis kesesuaian perairan budidaya berdasarkan  integrasi  geospasial  dengan  pemodelan  hidrodinamika  2D  dan  berdasarkan  bobot  skor  kriteria kesesuaian  diperoleh  pada  wilayah penelitian  tidak  ada  wilayah  yang  tidak  sesuai  dengan kata  lain  seluruh perairan berpotensi untuk budidaya ikan kerapu berbasis keramba jaring apung. Untuk kriteria Cukup Sesuai diperoleh dengan luas wilayah 12.32 ha sedangkan untuk kriteria Sangat Sesuai diperoleh dengan luas wilayah 60.91 ha. Berdasarkan hasil wilayah penelitian sangat bepotensi untuk dilakukan pengembangan budidaya ikan kerapu berbasis keramba jarring apung.

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian, dapat disimpulkan bahwa perairan Menjangan Besar, Kepulauan Karimunjawa memiliki potensi besar untuk pengembangan budidaya ikan kerapu  berbasis keramba jarring apung. Hal ini ditunjukan dengan 83.18% lokasi diperairan atau 60.91 ha menunjukan skor Sangat Sesuai dan 16.82% lainnya atau 12.32 ha Cukup Sesuai. Potensi budidaya perairan di wilayah ini sangat besar dan memerlukan perhatian pemerintah  daerah  dan  stakeholder  terkait  untuk  pengembangannya  dalam  mendukung  kesejahteraan masyarakat pesisir dan produksi perikanan lokal.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  menyampaikan  ucapan  terimakasih  kepada  program Matching  Fund Kedaireka  FSM  Universitas Diponegoro 2021 atas kesempatannya untuk berpartisipasi sehingga penelitian ini dapat selesai dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini, D.R., Damai, A.A. dan Hasani, Q., 2018. Analisis kesesuaian perairan untuk budidaya ikan kerapu bebek (cromileptes altivelis) di Perairan Pulau Tegal Teluk Lampung. e-Jurnal Rekayasa dan Teknologi Budidaya Perairan , 6 (2): 719-728.
Campbell, S.J., Kartawijaya, T., Yulianto, I., Prasetia, R. and Clifton, J., 2013. Co-management approaches and  incentives  improve  management  effectiveness  in  the  Karimunjawa  National  Park, Indonesia . Marine policy , 41 , pp.72-79.
DHI,  M.,  2017.  MIKE  21  &  MIKE  3  flow  model  FM,  hydrodynamic  and  transport  module,  scientific documentation. DHI Water & Environment , Denmark.
, 2017. MIKE 21 Spectral Waves FM, Spectral Wave Module User Guide. DHI Water Environment Health, Hørsholm, Denmark .
Ghani, A., Hartoko, A. dan Ariyati, R.W., 2015. Analisa Kesesuaian Lahan Perairan Pulau Pari Kepulauan Seribu Sebagai Lahan Budidaya Ikan Kerapu (Epinephelus Sp.) Pada Keramba Jaring Apung Dengan Menggunakan Aplikasi Sig. Journal of Aquaculture Management and Technology , 4 (1): 54-61. Hidayah, Z., Arisandi, A. dan Wardhani, M.K., 2020. Pemetaan Kesesuaian Perairan untuk Budidaya Laut di Perairan Pesisir Kabupaten Situbondo dan Banyuwangi Jawa Timur. Rekayasa , 13 (3): 307-316. Hiwari,  H.,  dan  Subianto,  2020.  Pemodelan  Arus  Permukaan  Laut  Selat  Lembeh,  Sulawesi  Utara Menggunakan Aplikasi Mike 21. Jurnal Akuatek , 1 (2): 84-93.
Kurniadi, H., Aprilia, E., Utomo, J.B., Kurniawan, A. dan Safril, A., 2018. Perbandingan Metode IDW dan Spline dalam Interpolasi Data Curah Hujan (Studi Kasus Curah Hujan Bulanan di Jawa Timur Periode 2012-2016).
Manjarrez, J.A., Soto, D., Brummett, R., 2017. Aquaculture zoning, site selection and area management under the ecosystem approach to aquaculture: A handbook Rome, 62 P.
Mulyani,  S.,  Hitijahubessy,  B., dan  Hadijah, 2021. Potensi  Pengembangan Budidaya  Ikan  Kerapu  Perairan Teluk Ambai Provinsi Papua. Pusaka Almaida, Gowa.
Ngabito, M. dan Auliyah, N., 2018. Kesesuaian lahan budidaya ikan kerapu (epinephelus sp.) Sistem keramba jaring apung di kecamatan monano. Jurnal Galung Tropika , 7 (3): 204 – 219.
Ransih, R.D. dan Afrizal, A., 2017. Motivasi Indonesia Bekerjasama dengan Hongkong dalam Ekspor Ikan Kerapu Tahun 2012-2014 (Studikasus: Kota Batam). Jurnal Online Mahasiswa FISIP, 4(2): 1-14. Rejeki, S., Aryati, R.W. dan Widowati, L.L., 2019. Pengantar Akuakultur. Undip Press, Semarang, 102 hlm. Rijal, S.S. dan Bayuaji G.D.A.P., 2021. Penentuan Kesesuaian Lokasi Marikultur Ikan Kerapu di Sumatera Utara,  Indonesia  Menggunakan  Google  Earth  Engine. Jfmr  (Journal  of  Fisheries  and  Marine Research) , 5 (2), pp.357-367.
Risandi,  J.,  Sagala,  S.L.  dan  Pranowo,  W.S.,  2015.  Aplikasi  model  numerik karakteristik  gelombang untuk kajian  kesesuaian  lahan  pengembangan  budidaya  laut  di  Situbondo,  Jawa  Timur. Jurnal  Kelautan Nasional , 10 (1): 21-31
Rofizar, A., Jaya, Y.V. dan Irawan, H., 2017. Aplikasi sig untuk pemetaan kesesuaian kawasan budididaya ikan  kerapu  menggunakan  keramba  di  perairan  laut  Desa  Genting  Pulur  Kabupaten  Kepulauan Anambas. Intek Akuakultur , 1 (1), pp.37-50.
Samsu, S.,  2017.  Metode Penelitian:(Teori  Dan  Aplikasi  Penelitian  Kualitatif,  Kuantitatif,  Mixed  Methods, Serta Research & Development). Pusaka Jambi, Jambi, 187 hlm.
Syaifudin, M., Aliah, R.S. and Sumantadinata, K., 2007. Relation between broodstock number and spawning frequency  and  egg  production  of  humpback  grouper  (Cromileptes  altivelis) . Jurnal  Akuakultur Indonesia , 6 (2): 191-196.
Vaz, L., Sousa, M.C., Gómez-Gesteira, M. and Dias, J.M., 2021. A habitat suitability model for aquaculture site selection: Ria de Aveiro and Rias Baixas . Science of The Total Environment , 801 , 149687, 10 P. Windupranata, W., 2007. Development of a decision support system for suitability assessment of mariculture site selection .
Yie, W.S., Hartstein, N.D., Maxey, J.D., Bakar, M.S.B. and Hui, L.C., 2021. Coastal upwelling along the west coast of Sabah and its impact on coastal aquaculture management. Ocean & Coastal Management , 211 , 105781, 11 P.
Yusuf, M. dan Soedarto, J.P., 2013. Analisis kesesuaian lokasi untuk budidaya laut berkelanjutan di kawasan Taman Nasional Karimunjawa. Jurnal Ilmu Kelautan , 8 (1): 20-29.
_____,  Handoyo,  G.,  Muslim,  M.  dan Setiyono,  H.,  2012.  Karakteristik  pola  arus  dalam  kaitannya  dengan kondisi  kualitas  perairan  dan  kelimpahan  fitoplankton  di  perairan  kawasan  Taman  Nasional  Laut Karimunjawa. Buletin Oseanografi Marina , 1 (5): 63-74.
Zikra,  M.,  Armono,  H.D.  dan  Mahaputra,  B.,  2020.  Site  selection  of  aquaculture  location  in  Indonesia Sea. Ecol. Environ. Conserv , 26 : S8-S17.