## AKUSTIK DIBANDINGKAN DENGAN DENSITAS IKAN: KOMBINASI METODE AKTIF DAN PASIF

## ACOUSTIC VS FISH DENSITY: A COMBINATION OF ACTIVE AND PASSIVE METHOD
Zulfathri Randhi 1 , Totok Hestirianoto 2 , Sri Pujiyati 2 1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana 2 Depertemen Ilmu dan Teknologi Kelautan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor Korespondensi: randhyhamzah@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
Fisheries acoustics has two main division namely active and passive acoustics. Various acoustic studies with active methods have been conducted to assess the relationship between acoustics with fish density, but combination both active  and  passive  methods  has  never  been  done  to  the  same  fish  aggregation.  Combining  these  two  methods  is expected to deliver an information related to fish density and its trend with both active and passive methods. This study was conducted on tilapia ( Oreochromis niloticus ) in controlled condition of  50, 100, and 150 fish individuals with total length range of  10-13 cm. Active and passive acoustic data acquisition carried out for 15 minutes on floating net cage of  2 m × 2 m × 1.8 m in dimension using CruzPro PcFF-80 echosounder 200 kHz (active acoustics) and Dolphin EAR 100 hydrophones (passive acoustics). Active acoustic data is processed using Matlab R2013b to generate value of  scattering volume (SV), while passive acoustic data is processed using Wavelab program to obtain the intensity of fish sound in frequency domain, then both are correlated to fish density.  The results of  SV measurements in fish amounted to 50, 100 and 150 individuals respectively were -45.898 dB, -45,887 dB and -45,888 dB, with the coefficient of  determination (R2) reached 0.6583. There is an average decrease in SV in fish totaling 150 individuals suspected to occur due to shadowing effects, also due to small fish used. The highest and lowest intensity of  fish sound of  50 fishes in frequency range 0-22 kHz were -28.306 dB and -64.582 dB, 100 fishes were -26.0793 dB and -64.5296 dB, 150 fishes were -28.5246 dB and -64.5679 dB.
Keyword: active acoustic, passive acoustic, sound intensity, scattering volume

## ABSTRAK
Akustik perikanan memiliki dua pembagian utama yaitu akustik aktif  dan pasif. Berbagai penelitian akustik dengan metode aktif  telah dilakukan untuk mengkaji hubungan antara akustik dengan densitas ikan, namun kombinasi metode aktif  dengan pasif  belum pernah dilakukan sekaligus pada kawanan ikan yang sama. Mengkombinasikan kedua metode ini diharapkan dapat menghasilkan informasi yang berhubungan dengan densitas ikan serta kecenderungannya baik dengan metode aktif  maupun pasif. Penelitian ini dilakukan pada kawanan ikan nila ( Oreochromis niloticus ) dalam kondisi terkontrol berjumlah 50, 100, dan 150 individu ikan dengan kisaran panjang total 10-13cm. Akuisisi data akustik aktif dan pasif  dilakukan secara stasioner selama 15 menit pada keramba jaring apung (KJA) ukuran 2 m×2 m×1.8 m menggunakan echosounder CruzPro PcFF-80 frekuensi 200 kHz (akustik aktif) dan hydrophone Dolphin EAR 100 (akustik pasif). Data akustik aktif  diolah menggunakan program Matlab R2013b untuk menghasilkan nilai hambur balik volume ( scattering volume , SV), sedangkan data akustik pasif  diolah menggunakan program Wavelab untuk memperoleh nilai intensitas suara dalam domain frekuensi, selanjutnya keduanya dihubungkan dengan densitas ikan. Hasil pengukuran SV pada ikan berjumlah 50, 100 dan 150 individu secara berturut-turut adalah -45.898 dB, -45.887 dB dan -45.888 dB, dengan koefisien determinasi (R2) mencapai 0.6583. Terdapat penurunan rata-rata SV pada ikan berjumlah 150 individu yang diduga terjadi karena adanya efek shadowing , juga akibat ikan yang digunakan berukuran kecil. Intensitas suara tertinggi dan terendah ikan berjumlah 50 individu pada rentang frekuensi 0-22 kHz berturut-turut sebesar -28.306 dB dan -64.582 dB, pada ikan berjumlah 100 individu, sebesar -26.0793 dB dan -64.5296 dB, pada ikan berjumlah 150 individu sebesar -28.5246 dB dan -64.5679 dB.
Kata kunci: akustik aktif, akustik pasif, intensitas suara, scattering volume

## PENDAHULUAN
Seiring perkembangan teknologi, penelitian untuk memperoleh informasi mengenai sumberdaya ikan meningkat dengan pesat, diantaranya penggunaan suara atau akustik. Metode akustik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk memberikan informasi mengenai volume sumberdaya ikan (Simmonds & MacLennan, 2005). Penggunaan suara untuk mendeteksi sumberdaya ikan yang disebut sebagai akustik perikanan memiliki dua pembagian utama yaitu akustik aktif dan pasif.
Akustik aktif meliputi peralatan seperti echosounder dan sonar yang prinsip kerjanya mentransmisikan atau memancarkan pulsa suara ke badan air dan kemudian dipantulkan oleh obyek seperti ikan, kapal selam maupun dasar perairan (Horne, 2000). Penggunaan echo untuk mendeteksi ikan pada akustik aktif dipelopori oleh Balls pada tahun 1933. Indonesia melakukan penelitian untuk mendeteksi ikan serta densitasnya dengan metode akustik aktif telah dilakukan oleh beberapa peneliti antara lain kebiasaan schooling ikan pelagis (Gerlotto, 1996), densitas akustik sumberdaya ikan pelagis di Selat Sunda (Wijopriono & Genisa, 2003), eksplorasi sumberdaya ikan demersal (Pujiyati et al. 2007, 2008), target strength untuk identifikasi ikan menggunakan echosounder (Sunardi et al. 2009), karakteristik shoaling ikan pelagis di perairan Selat Bangka (Fauziyah et al. 2010), dan beberapa penelitian lain yang terkait. Akustik pasif merupakan metode yang menggabungkan ilmu biologi dan akustik untuk mendeteksi atau merekam suara alami yang dihasilkan oleh hewan (Marques et al . 2013) seperti serangga, amfibi, ikan, burung dan mamalia (Juanes, 2002). Terdapat lebih dari 700 spesies ikan dari sekurang-kurangnya 30 famili yang diketahui memproduksi suara dan potensial untuk dideteksi dengan metode akustik pasif (Fish & Mowbray 1970; Juanes 2002; Kaatz 2002;  Johnston  &  Phillips  2003;  Johnston & Vives 2003; Rountree et al. 2006). Ikan memproduksi suara dengan maksud tertentu (misal saat berinteraksi, menampakan ciri seksual, echolocation , mempertahankan teritori, kawin) maupun suara insiden sebagai konsekuensi dari aktivitasnya (saat bernafas, makan, bergerak dan tingkah laku lainnya) (Fine et al. 1977; Amorim et al. 2003, 2004; Amorim 2006; Rountree et al.
2006; Luczkovich et al. 2008; Longrie et al. 2008, 2009, 2013; Marques et al. 2013). Akustik pasif identik dengan penggunaan alat perekam suara sebagai elemen utamanya yaitu hydrophone . Hydrophone merupakan mikrofon bawah air yang mengkonversi tekanan suara menjadi sinyal elektrik sehingga dapat direkam oleh sistem akuisisi data. Aplikasi akustik pasif telah dimanfaatkan selama lebih dari 60 tahun pada biologi dan survei perikanan, diantaranya untuk menentukan penggunaan habitat, menggambarkan dan mengamati area memijah ikan, serta studi tingkah laku ikan (Fish et al. 1952; Fish & Mowbray 1970; Hawkins 1993; Rountree et al. 2003a, 2003b). Pada satu dekade terakhir metode pasif telah digunakan untuk menduga densitas ikan meskipun masih dalam tahap pengembangan, yang ditandai dengan masih terbatasnya publikasi internasional pada bidang akustik pasif mengenai densitas dan kelimpahan kawanan ikan. Hal ini disebabkan karena sebelum dapat digunakan untuk mengestimasi kelimpahan, suara ikan berdasarkan tingkah lakunya harus dibedakan dengan baik terlebih dahulu, begitu pula individu ikan yang mengeluarkan suara secara berulang-ulang dengan yang tidak (Rountree et al. 2006; Marques et al. 2013).
Berbagai penelitian akustik dengan metode aktif telah dilakukan untuk mengkaji hubungan antara akustik dengan jumlah ikan, namun kombinasi metode aktif dengan pasif masih sangat jarang atau belum pernah dilakukan sekaligus pada kawanan ikan yang sama. Padahal diketahui bahwa baik nilai hambur balik maupun intesitas suara memiliki proporsionalitas dengan densitas ikan. Mengkombinasikan kedua metode akustik ini diharapkan dapat menghasilkan informasi yang berhubungan dengan densitas ikan serta kecenderungannya baik dengan metode aktif maupun pasif.

## METODE PENELITIAN
Kegiatan  penelitian  dilakukan  pada tanggal 3 September 2015 bertempat di perairan  Danau  Lido  Kabupaten  Bogor, Jawa  Barat.  Sebagai  studi  pendahuluan, penelitian ini dilakukan pada kawanan ikan dalam kondisi terkontrol dengan beberapa jumlah individu ikan yang ditentukan. Pemeruman sekaligus perekaman suara ikan pada penelitian ini dilakukan pada Keramba Jaring Apung (KJA) ukuran 2 m×2 m×1.8 m
(jaring terendam sedalam 1.8 m). Ikan yang digunakan adalah ikan nila ( Oreochromis niloticus ) berjumlah 50, 100, dan 150 individu ikan dengan kisaran panjang total 10 - 13 cm.
Akuisisi data akustik dilakukan secara simultan menggunakan echosounder CruzPro PcFF-80 (untuk akustik aktif) dan hydrophone Dolphin EAR 100 (akustik pasif), yang masing-masing terhubung pada laptop sebagai penampil ( display ), penyimpan
( storage ) dan pemroses data ( processor ). Spesifikasi  dan  pengaturan  peralatan akustik dapat dilihat pada Tabel 1. Pemeruman (deteksi secara aktif) dan perekaman suara (deteksi secara pasif) ikan nila dilakukan secara stasioner dan bersamaan selama 15 menit pada masing- masing jumlah ikan. Prosedur penelitian dalam bentuk diagram alir dapat dilihat pada Gambar 1.
Tabel 1. Spesifikasi peralatan akustik yang digunakan
Spesifikasi Operation setting Cruzpro PcFF80 Operating Voltage Indikator Output Power
Kemampuan kedalaman Suhu operasional Interface Box Interface Transducer Signal Processing 9.5 to 16.0 VDC, normalnya 0.05 ampere dan puncaknya 4.7 ampere pada saat daya maksimal Front panel LED untuk Power ON/Off dan indikator komunikasi 2560 watts puncak kepuncak (320W RMS). 24KW pada saat pemrosesan DSP (3200 WRMS) Kedalaman minimum 3 feet (1 m) 1000 feet atau lebih pada 200kHz 1500 feet atau lebih pada 50kHz 0 sampai 50º C( 32 sampai 122º Fahrenheit) 100 x 80 x 50 mm (4 x 3.2 x 2 inch). Powder Coated Aluminum Extrusion RS-232, 115 KBaud, serial data and USB Dual Frequency 50/200kHz, Depth/Temperature
Analog Mode #1: Fixed gain Analog Mode #2: Time varying gain (TVG) DSP Mode #1: Using correlation DSP Mode #2: Using quadrature correlation Dolphin EAR 100 Hidrophone Kisaran Frekuensi Power Arah rekaman SQ38 nomor seri DE989505 0 – 22 kHz 9 V Battery
Horizontal – Omni directional

## Akustik Aktif
Frekuensi CruzPro Fish Finder PcFF-80 yang digunakan pada penelitian ini adalah 200 kHz, dengan kedalaman pemasangan transducer ( depth offset ) 0.2 m di bawah permukaan air. Secara singkat prinsip kerja alat ini adalah transducer ( transmitter ) memancarkan gelombang suara yang kemudian dipantulkan oleh target, lalu diterima kembali oleh transducer ( receiver ) (Gambar 2). Sinyal akustik yang diterima oleh transducer dirubah menjadi sinyal elektrik yang selanjutnya diteruskan ke transceiver interface yang akan meneruskan data kedalaman dalam bentuk analog dan digital. Transceiver interface mendapatkan power supply dari accu 12 volt DC yang juga digunakan untuk memberikan arus
listrik ke transducer . Selanjutnya data kedalaman yang berasal dari transducer diterima dan direkam ke dalam hardisk PC/laptop dan kemudian ditampilkan di monitor. PC juga dapat melakukan perintah untuk proses akuisisi seperti seperti O n/ Off yang disampaikan ke transducer melalui transceiver interface .
Data akustik aktif diolah menggunakan perangkat lunak Microsoft Excel dan Matlab R2013b. Hasil pemeruman berupa raw data diekstrak dan disimpan dalam format .txt lalu diolah menggunakan perangkat lunak Matlab untuk menghasilkan nilai hambur balik volume ( scattering volume, SV) dalam satuan dB ( decibel ). Algoritma yang digunakan untuk mengolah raw data pada program Matlab R2013b mengadaptasi hasil penelitian Ma’mun et al. (2013).
Gambar 1. Diagram alir penelitian
Nilai hambur balik suara merupakan logaritimik perbandingan antara besarnya intensitas yang dikembalikan oleh target berbanding dengan besarnya intensitas yang dipancarkan oleh peralatan akustik. Besaran yang sering digunakan yaitu desibel (dB) (Lurton, 2002). Sinyal suara yang dipancarkan dari sebuah transducer akan merambat di dalam air dengan kecepatan yang akan dipengaruhi oleh suhu, salinitas, densitas air, perubahan tekanan dan kedalaman  perairan.  Kedalaman  ( depth , D) suatu objek (dasar perairan) akan ditentukan oleh waktu tempuh yang diperlukan oleh gelombang suara dari transducer ke dasar perairan dan kembali lagi ke transducer . Kedalaman  dan  kecepatan  suara  tersebut dapat dihitung dengan persamaan umum:
C = 1402.388 + 5.03711T – 0.0580952T 2 + 0.3342 × 10 -3 T 3 – 0.1478×10 -5 T 4 + 0.315 ×
10 -8 T 5
Keterangan: D = kedalaman (m) C = kecepatan suara di air tawar (m/s) (Del Grosso dan Mader, 1972) t = waktu (s) T = suhu air (°C) Pada proses pembentukan, pemancaran dan penerimaan kembali sinyal suara mengalami penyerapan dan penghamburan baik dari suatu medium/ lingkungan ( ambient noise ) maupun objek yang berada pada kolom air. Gangguan ini juga bisa terjadi pada alat itu sendiri ( self- noise ). Gangguan atau noise menyebabkan sinyal suara yang kembali memiliki nilai intensitas yang lemah sehingga dibutuhkan penguatan dengan menggunakan fungsi TVG ( Time Varied Gain ).  Menurut  Johanesson & Mitson (1983) untuk penentuan nilai
hambur balik volume ( scattering volume ) digunakan fungsi TVG untuk multiple target yaitu:
TVG = 20 log r + αr Keterangan: r = near field α = koefisien absorpsi dalam unit jarak (dB/m) (Persamaan 4) Absorbsi merupakan fungsi dari frekuensi suara, tekanan, suhu, salinitas serta densitas air, sedangkan Near Field merupakan daerah dari depan transducer hingga ke jarak terjauh side lobe yang diukur dari transducer . Absorbsi diperoleh dari persamaan Francois & Garrison (1982) untuk perairan tawar yaitu:
α = A × P × f 2
A = 3.964 × 10 -4 – 1.146 × 10 -5 T + 1.45 × 10 - 7 T 2 – 6.5 × 10 -10 T 3 P = 1 – 3.83 × 10 -5 D + 4.9 ×10 -10 D 2
Keterangan: A = fungsi absorbsi untuk suhu P = fungsi absorbsi untuk kedalaman f = frekuensi transducer yang digunakan (kHz)
Gelombang suara yang dipancarkan oleh transducer terpusat ke suatu arah tertentu, sehingga intensitas tertinggi dari gelombang tersebut akan terletak pada arah tegak lurus dengan permukaan transducer, yakni yang disebut sumbu akustik ( acoustic axis ). Sudut bukaan beam dihitung dengan pendekatan:
Gambar 2. Prinsip kerja instrumen CruzPro Fish Finder PcFF-80
Keterangan: C = Kecepatan suara τ = durasi pulsa (s), (pada echosounder CruzPro bernilai 0.4 s) ψ = Sudut reverberasi atau equivalent two-way beam angle b2 = mean squared beam pattern factor π = 3.14 θa = derajat major axis 3dB beam angle θb = derajat minor axis 3dB beam angle
Target strength adalah suatu ukuran yang menggambarkan kemampuan objek akustik yang dalam hal ini adalah ikan untuk memantulkan suatu gelombang suara yang datang dan mengenainya. Target strength untuk target tunggal menggunakan fungsi 40 log r, sedangkan untuk multiple target (kawanan) menggunakan fungsi 20 log r (Johanesson & Mitson, 1983). Pendekatan untuk TS dengan menggabungkan persamaan yaitu:
TS = 20 log(counts)  – SL – RS + PS + TVG + θ counts = NA⁄255 PS = AG – AVG
Keterangan:
counts = nilai intensitas yang diterima kembali oleh echosounder NA = Nilai analog akuisisi echosounder (0-255) SL =
Source level , (frekuensi 200 kHz bernilai 222 dB re 1 µPa pada jarak 1 m)
RS = Receiving sensitivity (pada frekuensi 200 kHz bernilai -185)
PS = Power setting (kekuatan listrik yang dinyatakan dalam bentuk logaritmik) AG =
Amplifier Gain (pada echosounder
CruzPro bernilai -20.83)
AVG = Array Voltage Gain (20 log (jumlah receiver ))
Untuk  memperoleh  nilai scattering volume ikan, maka TVG ditambahkan dengan hasil logaritmik dari luasan area reverberasi. Luasan area reverberasi diperoleh berdasarkan persamaan Desamparados & Torres (2010), yaitu:
V = 10 log (π(D tan Φ) 2 )
Keterangan:
V = Logaritma luasan area reverberasi π = 3.14 Φ = nilai setengah sudut bukaan beam
(½ θ)
Nilai scattering volume diperoleh dengan menggabungkan persamaan yang secara matematis menjadi:
SV = 20 log (counts) – SL – RS + PS + TVG + θ + V
Keterangan: SV = Scattering volume Counts = Nilai analog akuisisi echosounder
CruzPro (0-255) SL = Source level (frekuensi 200 kHz bernilai 222 dB re 1 µPa pada jarak 1 m) RS = Receiving sensitivity (pada frekuensi 200 kHz bernilai -185)
PS =
Power Setting (kekuatan listrik yang dinyatakan dalam bentuk logaritmik) TVG = Time Varied Gain θ = Sudut bukaan beam (rad) V = Logaritma luasan area reverberasi Hasil olahan data dari perangkat lunak Matlab kemudian dimasukkan ke dalam perangkat lunak Microsoft Excel . Nilai tersebut kemudian dirata-ratakan dan dibuat dalam  bentuk  grafik  yang  menggambarkan nilai SV pada beberapa densitas ikan yang diberikan. Hubungan jumlah ikan dengan SV diperoleh dari nilai regresi linear sederhana antara pertambahan jumlah ikan dengan rata-rata SV.

## Akustik Pasif
Perekaman suara yang diproduksi kawanan ikan dilakukan dengan cara menyambungkan hydrophone ke komputer melalui sound card lalu sensornya dinyalakan dan dicelup ke kolom air sedalam 0.4 m untuk kemudian melakukan perekaman (Gambar 3).
Data akustik pasif yang direkam memiliki tipe data wav dengan sampling rate 44100 Hz. Data suara ditransformasi secara Fourier ( Fast Fourier Transform , FFT) dan diperhalus ( smoothing ) menggunakan Hamming Window Function pada program Wavelab 6. FFT merupakan algoritma untuk mentransformasi data dari domain waktu ke domain frekuensi, artinya proses perekaman suara disimpan dalam bentuk digital berupa gelombang spektrum suara yang berbasis frekuensi sehingga lebih mudah menganalisis spektrum frekuensi suara yang telah direkam. Secara matematis, persamaan FFT dijabarkan oleh Tan (2008) dalam Persamaan.
Keterangan: n = indeks sinyal dalam domain waktu = 0, 1, ..., N-1, m = indeks sinyal dalam domain frekuensi = 0, 1, ..., N-1, e -j(2π/N)mn = konstanta dari nilai sebuah sinyal
Window function atau fungsi jendela merupakan fungsi matematis yang menjadikan nilai nol beberapa interval yang tidak dipilih/diinginkan untuk dianalisis. Persamaan untuk Hamming Window oleh Poularikas (1999) yaitu:
Keterangan: N = jumlah sampel Data FFT kemudian diekspor ke dalam bentuk ASCII agar diperoleh nilai energinya (voltase) berdasarkan frekuensi.
Untuk  menghasilkan  nilai  intensitas  suara dalam decibel (dB), voltase dilogaritmakan dengan persamaan berikut:
I = 10 × log V
Keterangan:
I = intensitas suara ( decibel , dB) V = energi (Volt) Nilai intensitas suara pada masing- masing jumlah ikan dibuat dalam bentuk grafik berdasarkan frekuensinya di program Microsoft Excel . Frekuensi tersebut dikelompokkan menjadi 22 kelas dengan lebar frekuensi 1000 Hz. Hubungan antara jumlah ikan dengan intensitas suaranya diperoleh dari nilai koefisien determinasi (R2) antara pertambahan jumlah ikan dengan peningkatan intensitas suaranya.
Gambar 3. Prinsip kerja hydrophone

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ikan nila banyak dijadikan sebagai obyek penelitian baik dari segi ekologi, budidaya, serta akustik yang berhubungan dengan tingkah laku. Diketahui pula bahwa ikan nila merupakan peliharaan yang populer di kolam-kolam budidaya air tawar khususnya di Indonesia karena memiliki kemampuan adaptasi yang bagus, pertumbuhan yang cepat serta tahan terhadap serangan penyakit (Kordik, 2010).
Hubungan jumlah ikan dengan scattering volume
Hasil pengukuran SV pada ikan nila menunjukkan hubungan yang cenderung
linear dengan pertambahan jumlah ikan,  dengan  koefisien  determinasi  (R2) mencapai 0.6583. Rata-rata SV pada ikan berjumlah 50, 100 dan 150 individu dan standar deviasinya secara berturut-turut adalah -45.898 dB (±0.033), -45.887 dB (±0.055)  dan  -45.888  dB  (±0.06).  Grafik yang menunjukkan hubungan antara nilai hambur balik volume ikan nila pada setiap jumlah ikan disajikan pada Gambar 4.
Dalam studi akustik perikanan dengan metode akustik aktif khususnya pada kawanan ikan dalam kondisi terkontrol dikenal adanya prinsip linearitas. Secara sederhana, prinsip linearitas ini diartikan bahwa echo atau pantulan suara yang dihasilkan akan selalu linear dengan penambahan jumlah ikan yang dideteksi
(Simmonds & MacLennan, 2005). Namun menurut Røttingen (1976) yang bereksperimen dengan ikan dalam kurungan, hubungan linearitas ini akan proporsional sampai pada batas tertentu saja, dan setelahnya akan menjadi tidak linear. Foote (1978) kemudian menambahkan bahwa hal ini dapat terjadi karena adanya efek shadowing . Efek shadowing dapat diartikan bahwa pada ikan dengan kepadatan tinggi sinyal akustik yang mengenai kawanan tersebut seluruhnya dipantulkan sebelum memasuki keseluruhan kawanan, sehingga hanya ikan pada lapisan terluar yang memproduksi echo . Hal inilah yang menyebabkan bias pada estimasi densitas ikan dengan akustik. Selanjutnya Foote (1983) juga menjelaskan bahwa shadowing dapat diartikan sebagai atenuasi (penyerapan) energi akustik dari ikan yang lebih dekat pada transducer sehingga ikan yang lebih jauh jaraknya memberi kontribusi yang lebih kecil terhadap sinyal akustik yang diterima. Berdasarkan data yang diperoleh, terdapat penurunan nilai SV pada ikan berjumlah 150 individu, diduga hal ini dapat terjadi karena adanya efek shadowing. Selain disebabkan kepadatan kawanan ikan yang tinggi, efek shadowing juga dapat dipengaruhi oleh ukuran ikan. Røttingen (1976) membandingkan echo yang dipantulkan ikan yang berukuran kecil (panjang 12 cm) dan besar (panjang 35 cm) dan menemukan bahwa shadowing dapat terjadi pada kepadatan ikan yang tinggi dengan ukuran yang lebih kecil. Ukuran ikan yang digunakan pada penelitian ini masuk dalam kategori ikan kecil yang panjangnya berkisar 10-13 cm, sehingga penurunan nilai SV pada ikan berjumlah 150 individu dapat disebabkan oleh efek shadowing .
Hubungan jumlah ikan dengan intensitas suara
Pada penelitian ini suara ikan yang dianalisis tidak dibedakan terlebih dahulu menurut karakteristiknya. Semua jenis suara yang dapat dideteksi oleh hydrophone
dianalisis untuk menghasilkan informasi total intensitas suara yang dihasilkan oleh  masing-masing  jumlah  ikan.  Grafik intensitas suara dan frekuensi tersaji pada Gambar 5. Secara keseluruhan, intensitas suara tertinggi pada kawanan ikan berjumlah 50 individu adalah sebesar -28.306 dB, sedangkan intensitas terendahnya -64.582 dB. Pada ikan berjumlah 100 individu, intensitas suara tertinggi adalah -26.0793 dB  dan  intensitas  suara  terendahnya -64.5296 dB. Pada ikan berjumlah 150 individu, intensitas suara tertinggi yang diperoleh adalah -28.5246 dB sedangkan terendahnya -64.5679 dB. Untuk memperoleh hubungan jumlah ikan dengan intensitas suaranya maka nilai intensitas perlu dirata-ratakan berdasarkan pengelasan frekuensi. Rata- rata intensitas suara ikan nila berdasarkan kelas frekuensinya dapat dilihat pada Tabel 2. Berdasarkan pada Tabel 2, terdapat tiga kelas frekuensi yang memiliki nilai intensitas suara yang cenderung linear dengan pertambahan jumlah ikannya (tercetak tebal). Pada kelas frekuensi 1001- 2000 Hz, intensitas suara ikan 50, 100 dan 150 individu secara berturut-turut adalah -36.5911 dB, -34.1864 dB dan -34.5297 dB  dengan  nilai  koefisien  determinasi (R2) yang menunjukkan hubungan linear sebesar 0.628. Pada kelas frekuensi 7001- 8000 Hz, diperoleh intensitas suara untuk 50 individu ikan sebesar -45.5428 dB, 100 individu sebesar -40.6067 dB dan 150 individu sebesar -41.2453 dB, dengan nilai R2 sebesar 0.6406. Pada kelas frekuensi 8001-9000 Hz, intensitas suara 50 individu ikan sebesar -53.6276 dB, 100 individu ikan sebesar -48.7421 dB dan 150 individu sebesar -49.3761 dB, dengan nilai R2 sebesar  0.6403.  Grafik  yang  menunjukan hubungan linear antara jumlah ikan dengan intensitas suaranya pada kelas frekuensi 1001-2000 Hz, 7001-8000 Hz, 8001-9000 Hz dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 4. Hubungan jumlah ikan dengan nilai rata-rata scattering volume
Gambar 5. Sebaran intensitas suara ikan dan frekuensinya
Gambar 6. Hubungan jumlah ikan dengan nilai intensitas suara (dB). Kelas frekuensi (Hz): (A) 1001-2000, (B) 7001-8000, (C) 8001-9000
Tabel 2. Rata-rata intensitas suara ikan berdasarkan kelas frekuensi
Kelas Frekuensi (Hz) Rata-rata Intensitas Suara (dB) 50 ind. 100 ind. 150 ind. 0-1000 1001-2000 2001-3000 3001-4000 4001-5000 5001-6000 6001-7000 7001-8000 8001-9000 9001-10000 10001-11000 11001-12000 12001-13000 13001-14000 14001-15000 15001-16000 16001-17000 17001-18000 18001-19000 19001-20000 20001-21000 21001-22000 -31.7126 -36.5911 -37.0806 -36.6283 -37.4132 -38.8518 -39.186 -45.5418 -53.6276 -62.6549 -63.1605 -63.4078 -64.238 -64.3947 -64.4494 -64.4139 -64.518 -64.4212 -64.5022 -64.5058 -64.5083 -64.459 -30.8126 -34.1864 -35.1351 -35.1217 -34.5369 -35.1215 -34.8649 -40.6067 -48.7421 -60.0263 -60.4728 -60.5888 -64.0891 -64.1323 -64.0018 -63.71 -64.4277 -64.3603 -64.4052 -64.3156 -64.4142 -64.406 -32.7944 -34.5297 -36.3261 -35.9335 -36.0961 -36.372 -35.5659 -41.2453 -49.3761 -60.8223 -61.099 -61.1022 -64.1766 -64.2863 -64.1946 -63.8768 -64.4917 -64.4164 -64.4501 -64.3685 -64.433 -64.4348

## KESIMPULAN
Metode akustik aktif dan pasif memiliki proporsionalitas dengan densitas ikan, sehingga kedua metode tersebut dapat digunakan untuk mengetahui densitas ikan. Semakin banyak jumlah individu maka semakin tinggi nilai scattering volume dan intensitas suara yang dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Amorim MCP, Fonseca PJ, Almada VC. 2003. Sound Production during Courtship and Spawning of Oreochromis mossambicus: male-female and male- male interactions.
Journal of Fish
Biology . 62:658-672.
Amorim MCP, Stratoudakis Y, Hawkins
AD. 2004. Sound Production during
Competitive Feeding in the Grey Gurnard. J Fish Biol . 65:182-194. Amorim MCP. 2006. Diversity of Sound Production in Fish. Di dalam: Ladich F, Collin SP, Moller P, Kapoor BG, editor. Communication in Fishes Vol 1 . Science
Publishers, Enfield. 77-104.
Del Grosso VA, Mader CW. 1972. Speed of sound in pure water. J. Acoustics
Society of America . 52:1442–6. Desamparados M, Torres M. 2010. Theoretical and  Experimental  Studies  of  Seafloor Backscatter. Centre for Marine Science and  Technology,  Curtin  University  of Technology, Perth, Australia. Fauziyah, Hartoni, Agussalim A. 2010. Karakteristik  Shoaling  Ikan  Pelagis Menggunakan Data Akustik Split Beam di Perairan Selat Bangka pada Musim
Timur. J Ilmu Kelautan . 15(1):17-22. ISSN 0853-7291.
Fine ML, Winn HE, Olla BL. 1977.
Communication  in  fishes.  In:  How
Animals Communicate (ed. T.A.
Sebeok):472–518. Bloomington: Indiana
University Press.
Fish  MP,  Kelsey  ASJ,  Mowbray  WH. 1952. Studies on the Production of Underwater  Sound  by  North  Atlantic Coastal Fishes. J Marine Resources. 11:180–193.
Fish MP, Mowbray WH. 1970. Sounds of Western North Atlantic Fishes . Baltimore  (Maryland):  John  Hopkins Press.
Foote  KG.  1978.  Analyses  of  empirical observations on the scattering of sound by encaged aggregations of fish.

## FiskDir Skr Ser Havunders. 16:55-422.
Foote  KG.  1983.  Linearity  of  Fisheries
Acoustics, with addition theorems. J Acoustics Society of America . 73:40- 1932 Francois RE, Garrison GR. 1982. Sound absorption based on ocean measurements. Part II: Boric acid contributions and equation for total absorption. J Acoustics Society of America . 72:1879–90. Gerlotto F. 1996. Gregariousness and School Behaviour of Pelagic Fish: Impact of the Acoustics Evaluation and Fisheries.
Proceeding of Acoustics Seminar Akustikan 2:233-252. ISBN No. 979– 8186–64–8.
Hawkins AD. 1993. Underwater Sound and Fish Behaviour .  In:  Pitcher  TJ
(ed) Behaviour of Teleost Fishes 2nd edn:129-169. London: Chapman &
Hall
Horne  JK.  2000.  Acoustic  Approaches  to
Remote Species Identification: a review.
Fisheries Oceanography. 9, 356–71. Johanesson KA, Mitson RB. 1983. Fisheries
acoustics: a practical manual for biomass estimation. FAO Fisheries Technical Paper 240. Johnston CE, Phillips CT. 2003. Sound Production in Sturgeon, Scaphirhynchus albus and S. Platorynchus ( Acipenseridae ). Environmental Biology of Fishes. 68:59-64.
Johnston  CE,  Vives  SP.  2003.  Sound
Production in Codoma Ornata ( Girard )
( Cyprinidae ). Environmental Biology of
Fishes. 68:81-85. Juanes  F.  2002.  Listening  to  Fish:  an International Workshop on the Application of Passive Acoustics in Fisheries. Reviews in Fish Biology and Fisheries. 12:105-106.
Kaatz  IM.  2002.  Multiple  Sound  Producing Mechanism in Teleost Fishes and Hypotheses Regarding Their Behavioural Significance. Bioacoustics. 12:230-233. Kordik K. 2010. Budidaya Ikan Nila di Kolam Terpal . Yogyakarta (ID): Lily Publisher.
Longrie N, Fine ML, Parmentier E. 2008.
Innate Sound Production in the Cichlid Oreochromis niloticus. J Zoology .
275:413-417. doi:10.1111/j.1469- 7998.2008.00457.x. Longrie N, Poncin P, Denoël M, Genotte V,  Delcourt  J,  Parmentier  E.  2013.
Behaviours Associated with Acoustic
Communication in Nile Tilapia ( Oreochromis niloticus ). PLoS ONE. 8(4): e61467. doi:10.1371/ journal. pone.0061467.
Longrie N, Van Wassenbergh S, Vandewalle P, Mauguit Q, Parmentier E. 2009. Potential Mechanism of Sound Production in Oreochromis niloticus (Cichlidae). J Exp Biol . 212:3395–3402. doi:10.1242/jeb.032946.
Luczkovich  JJ,  Mann  DA,  Rountree  RA.
2008. Passive Acoustics as a Tool in Fisheries Science. Transactions of the American Fisheries Society. 137:533- 541. Lurton X. 2002. An Introduction to Underwater Acoustics: Principles and Applications . Chichester: Praxis Publishing. Ma’mun A, Manik HM, Hestirianoto T. 2013. Rancang Bangun Algoritma dan Aplikasinya pada Akustik Single Beam untuk Pendeteksian Bawah Air. Jurnal Teknologi Perikanan . 4(2):173-183. ISSNN 2087-4871. Marques TA, Thomas L, Martin SW, Mellinger DK,  Ward  JA,  Moretti  DJ,  Harris  D,
Tyack PL. 2013. Estimating Animal Population Density using Passive Acoustics. Biol Rev. 88(2013):287-309.
Poularikas AD. 1999. Windows: The Handbook of Formulas and Tables for Signal Processing . Boca Raton: CRC
Press LLC
Pujiyati  S,  Suwarso,  Pasaribu  BP,  Jaya
I, Manurung D. 2008. Pendekatan Metode Hidroakustik untuk Eksplorasi Sumberdaya Ikan Demersal di Perairan Utara Jawa Tengah. Ichthyos. 7(1):15- 20. Pujiyati S, Wijopriono, Mahiswara, Pasaribu
BP,  Jaya  I,  Manurung  D.  2007. Estimasi Hambur Balik Dasar Perairan dan Sumberdaya Ikan Demersal Menggunakan Metode Hidroakustik. J Lit Perikanan Ind . 13(2):145-155.
Røttingen I. 1976. On the relation between echo intensity and fish density. FiskDir Skr Ser Havunders. 16 (9):14-301.
Rountree RA, Gilmore RG, Goudey CA, Hawkins AD, Luczkovich JJ, Mann DA. 2006. Listening to Fish: Applications of Passive Acoustics to Fisheries Science. Fisheries. 31(9):433-446.
Rountree RA, Goudey C, Hawkins T, Luczkovich  J,  Mann  D.  2003a. Listening to Fish: Passive Acoustic Applications in Marine Fisheries [Internet]. Sea Grant Digital Oceans.
Massachusetts Institute of Technology
Sea Grant College Program. MITSG 0301. Tersedia pada: http://web.mit. edu/seagrant/aqua/cfer/acoustics/ PD9x9FINAL.pdf Rountree RA, Goudey C, Hawkins T. 2003b. Listening to Fish: Proceeding of the International Workshop on the Applications of Passive Acoustic to Fisheries [Internet]. 2002 Apr 8-10; Dedham (MA): MIT Sea Grant Technical Report MITSG 0302. Tersedia pada: http://web.mit.edu/seagrant/aqua/ cfer/acoustics/PAprocBrFINAL.pdf Simmonds J, MacLennan D. 2005. Fisheries Acoustics: Theory and Practice 2nd
Edition . Blackwell Science Ltd. Sunardi,  Din  J,  Yudhana  A,  Hassan  RBR. 2009. Target Strength for Fish Identification  Using  Echosounder. Applied Physics Research. 1(2):92-101. Tan L. 2008. Digital Signal Processing:
Fundamentals and Applications .  USA: Academic Press, Elsevier. Wijopriono dan Genisa AS. 2003. Densitas Akustik Sumberdaya Ikan Pelagis di Selat Sunda. Di dalam Ruyitno,
Pramudji, Supangat I, Sunarto, editor.
Pesisir dan Pantai Indonesia IX. Pusat
Penelitian  Oseanografi  LIPI,  Jakarta. Hlm 69-73.