Judul: Deteksi dan kuantifikasi hamburbalik akustik sedimen tersuspensi dan zooplankton menggunakan instrumen Acoustic Doppler Current Profiler
Abstrak: Salah satu topik yang penting dikaji dalam ilmu hidroakustik adalah pendeteksian berbagai objek bawah air seperti sedimen tersuspensi, zooplankton, dan objek-objek lainnya. Karakterisasi tiap objek bawah air memiliki tantangan tersendiri khususnya pada objek yang berukuran kecil. Proses kuantifikasi sinyal akustik untuk objek berukuran kecil tersebut dapat dilakukan menggunakan instrumen hidroakustik frekuensi tinggi. Tujuan umum penelitian ini adalah mendeteksi dan mengkuantifikasi nilai hamburbalik dari sedimen tersuspensi dan zooplankton dengan instrumen Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP) dan mengidentifikasi sinyal akustik yang diperoleh dari instrumen tersebut. Pada penelitian pendahuluan, estimasi konsentrasi sedimen tersuspensi dilakukan di perairan Selat Lembeh menggunakan ADCP tambat frekuensi 750 kHz dan ADCP bergerak frekuensi 307.2 kHz. Instrumen ADCP yang digunakan memiliki frekuensi yang berbeda untuk memberikan gambaran terkait respon sinyal suara dalam mendeteksi partikel sedimen tersuspensi di kolom perairan. Sampel air diambil setiap kedalaman dengan rentang 1 m saat kondisi pasang dan surut menggunakan botol van Dorn di lokasi dekat ADCP tambat diletakkan. Seluruh sampel air dianalisis secara gravimetri di laboratorium untuk mengetahui konsentrasi sedimen tersuspensi (mg l-1). Persamaan empiris dikembangkan dan dievaluasi untuk konversi data akustik intensitas gema menjadi konsentrasi sedimen tersuspensi menggunakan persamaan regresi linear sederhana. Persamaan regresi linear diperoleh dengan cara membandingkan konsentrasi sedimen tersuspensi dari analisis di laboratorium terhadap relative acoustic backscatter (RB) pada tiap kedalaman. Persamaan empiris yang didapat untuk ADCP tambat 750 kHz adalah y = 0.0435*RB + 1.4639 dengan r = 0.9346 dan ADCP bergerak 307.2 kHz adalah y = 0.0202*RB + 1.6121 dengan r = 0.9226. Estimasi konsentrasi sedimen tersuspensi dari instrumen ADCP berkisar antara 48 - 60 mg l-1. Penelitian tahap berikutnya adalah deteksi dan kuantifikasi untuk zooplankton. Selama ini penelitian zooplankton di Indonesia sangat bergantung pada cara konvensional yaitu pengambilan sampel menggunakan teknik netsampling dengan jaring. Keterbatasan ini dapat diatasi dengan mengkombinasikan teknik net-sampling dengan teknik hidroakustik menggunakan instrumen ADCP. Tujuan dari penelitian lanjutan ini adalah mengkuantifikasi nilai hamburbalik untuk pengamatan keberadaan zooplankton dan tingkah lakunya, dan karakterisasi sinyal akustik yang dihamburkan oleh individu zooplankton menggunakan model numerik distorted wave-Born approximation (DWBA). Nilai mean volume backscattering strength (MVBS) dari pemrosesan sinyal akustik ADCP difilter pada rentang -100 hingga -60 dB yang mengindikasikan nilai hamburbalik dari zooplankton dan ditemukan pada kedalaman 11.5-16 m sebagai sound scattering layer (SSL). Nilai MVBS pada kedalaman SSL memiliki pola turun dan naik setiap hari yang mengindikasikan tingkah laku migrasi vertikal harian. Pada siang hari, zooplankton cenderung berada di kedalaman yang lebih dalam yaitu 16 m, sedangkan pada malam hari zooplankton cenderung berada di kedalaman yang lebih dangkal yaitu 11.5 m. Migrasi vertikal ke perairan yang lebih dangkal terjadi sekitar 20 menit sebelum matahari terbenam pada pukul 17:43 dan bergerak kembali ke perairan yang lebih dalam pada saat matahari terbit pada pukul 5:37. Data deret waktu MVBS menampilkan perbedaan dari waktu ke waktu dan memiliki hubungan yang baik dengan siklus matahari. Hal ini berkaitan dengan penetrasi cahaya matahari yang menembus ke dalam kolom hingga dasar perairan. Kecepatan maksimum pergerakan vertikal ke atas dan bawah adalah 2.5 mm s-1. Hasil pengamatan juga menunjukkan bahwa terdapat kontribusi kondisi pasang surut harian yang mempengaruhi migrasi vertikal harian zooplankton. Sampel zooplankton
Keyword: acoustic Doppler current profiler (ADCP), artificial intelligence (AI), artificial neural network (ANN), distorted wave-Born approximation (DWBA), echo intensity, sedimen tersuspensi, mean volume backscattering strength (MVBS), migrasi vertikal harian, target strength (TS), zooplankton