Judul: Unit and Stock Status of the mackerel tuna (Euthynnus affinis Cantor, 1849) in the Northern East Java Sea
Abstrak: Tongkol komo (Euthynnus affinis Cantor, 1849) termasuk jenis tuna famili Scombridae. Spesies ini menghuni zona epipelagis-neritik hidup secara berpindah pindah dan tersebar luas di perairan kepulauan dekat dengan garis pantai (neritic) pada suhu berkisar antara 18-19°C. Tongkol komo memiliki sifat migrasi jarak jauh (epipelagic migratory) untuk mencari makan dan memijah. Tongkol komo memiliki nilai ekonomis penting di pasar domestik dan ekspor. Tingginya permintaan tongkol komo baik untuk pasar domestik maupun ekspor akan meningkatkan intensitas penangkapan yang dapat menurunkan populasi alamiahnya. Sehingga kajian tentang unit dan status stok ikan ini menjadi penting dalam pengelolaan berkelanjutan. Untuk pengelolaan perikanan tongkol komo berkelanjutan di perairan utara Jawa Timur yang merupakan bagian dari WPPNRI 712 perlu dikakukan: 1) Pengidentifikasian unit stok dengan pendekatan molekuler Cytochrome c Oxidase Subunit 1 (mtDNA-CO1); 2) Evaluasi status stok ikan berdasarkan Length-Based Spawning Potential Ratio (LB-SPR); dan 3) Memformulasikan rekomendasi pengelolaannya. Penelitian ini dilaksanakan antara bulan Februari – Juni 2021. Untuk pendentifikasian unit stok, sampel ikan tongkol komo dikumpulkan dari empat lokasi yaitu perairan Selat Makassar (WPP 713), Banyuwangi (WPP 573), Pekalongan (WPP 712) dan Pasongsongan (WPP 712). Pengumpulan data panjang ikan dilaksanakan di Pelabuhan Perikanan Pantai (PPP) Pasongsongan, Sumenep, Madura. Marker genetic dalam mengidentifikasi unit stok ikan tongkol komo menggunakan mtDNA-CO1, adapun untuk mengevaluasi status stok dengan pendekatan LB-SPR basisnya adalah data panjang ikan dan informasi kematangan gonad betina serta data sejarah hidup (life history) dalam mengidentifikasi unit stok dilakukan analisis filogenetik, keragaman genetik, uji berpasangan (Fst), dan Analysis of molecular variation (AMOVA). Parameter life history yang diperlukan dalam menentukan status stok termasuk panjang asimtotik (L∞), rasio mortalitas alami dan koefisien pertumbuhan (M/K), rata-rata ikan matang gonad (L50) dan (L95), serta laju eksploitasi (E). Selanjutnya, dilakukan analisis rasio potensi pemijahan. Hasil analisis filogenetik terhadap 77 sampel dari empat lokasi tidak ditemukan adanya pengelompokan (clade). Nilai keragaman genetik berkisar antara 0,105-0,635, dengan nilai rendah pada populasi Selat Makassar, Pekalongan, dan Pasongsongan, dan nilai sedang pada populasi Banyuwangi. Hasil struktur populasi berdasarkan nilai uji berpasangan (Fst) populasi Selat Makassar, Banyuwangi, Pekalongan dan Pasongsongan didapatkan nilai kisaran 0,0089-0,0456. Data ini menjelaskan tidak terjadinya diferensiasi genetik di antara populasi dan terdapat aliran gen (gen flow) yang besar antar populasi (AMOVA, P>0,05). Model pertumbuhan von Bertalanffy tongkol komo diformulasikan menurut persamaan Lt= 60,9 (1-e-0,41(t-0,19)). Ikan yang tertangkap rata-rata lebih kecil dari ukuran matang gonad (SL50 < L50), menunjukkan bahwa tekanan penangkapan berada pada tingkat yang tinggi, dan rekrutmen terganggu. Data menunjukkan bahwa rasio mortalitas penangkapan relatif (F/M) adalah 2,51, laju eksploitasi (E) adalah 0,71, dan Spawning Potential Ratio (SPR) adalah 20%. Dengan SPR sebesar 20%, ini menandakan bahwa stok ikan berada dalam kategori over-fished, sehingga diperlukan pengelolaan yang lebih efektif untuk mencapai target reference point (TRP) sebesar 30% yang wajib dilaksanakan. Berdasarkan informasi struktur populasi dan rasio potensi pemijahan di atas, maka direkomendasikan pengelolaan sumberdaya ikan tongkol komo di Selat Makassar, Banyuwangi, Pekalongan dan Pasongsongan dilakukan sebagai satu unit stok. Ikan tongkol komo yang tertangkap dengan SPR 20% (over-fished) berada pada kondisi penangkapan relatif (F/M) 2,51 perlu direduksi pada tingkat Flimit 1,16 untuk menyentuh nilai 0,77 (Ftarget). Ukuran ikan tongkol komo yang tertangkap rata-rata lebih
Keyword: mackerel tuna, genetic, LB-SPR, Stock, Sustainable Management

Judul: Status Stok Ikan Tongkol (Euthynnus affinis Cantor, 1849) di Perairan Selat Sunda
Abstrak: Ikan tongkol (Euthynnus affinis) merupakan salah satu komoditas perikanan laut Indonesia yang utama dari kelas Scombridae. Meningkatnya permintaan pasar mendorong penangkapan ikan tongkol semakin tinggi sehingga dikhawatirkan dapat menurunkan stok ikan tongkol. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis status stok ikan tongkol di perairan Selat Sunda yang didaratkan di PPP Labuan, Pandeglang, Banten agar dapat menentukan rencana pengelolaan sumberdaya perikanan serta pemanfaatan ikan tongkol secara optimal dan berkelanjutan. Penelitian ini dilakukan di PPP Labuan, Pandeglang, Banten pada bulan Mei- September 2016. Teknik yang digunakan adalah pengambilan contoh acak berlapis. Hasil penelitian menunjukkan ikan tongkol di perairan Selat Sunda tidak dalam kondisi 1:1. Ikan tersebut memiliki pola pertumbuhan allometrik negatif. Ikan tongkol betina memiliki nilai koefisien pertumbuhan lebih besar dibandingkan ikan tongkol jantan. Ikan tongkol mengalami eksploitasi tinggi dengan mortalitas penangkapan lebih besar dari mortalitas alami. Melalui model Fox diperoleh upaya tangkapan aktual lebih besar dibandingkan upaya optimum sehingga terjadi overfishing.
Keyword: allometrik, eksploitasi, mortalitas, scomboidae

Judul: Integrasi Metode Circle Hough Transform, 2DPCA dan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Model Pengenalan Roda Kendaraan
Abstrak: Detection and recognition vehicles are important things in the transportation systems such as analysis traffic control and fees policy. In order to recognize the vehicle, it needs some features to recognize them such as shape, police number and wheel. This research using side view of vehicle image to recognize the vehicle from its wheels. The purpose of research is to build recognition model of wheel using Circle Hough Transform (CHT), 2DPCA and Artificial Neural Network. The CHT used to detect the circle of wheel in the image, 2DPCA for feature exctraction and Artificial Neural Network to recognize the wheels. The result of the research is the accuracy level of success and the error for wheel recognition. The error consist of two parts including the miss and the false alarm rate. In this research, the highest accuracy of success is 94,4% with 100 neuron in the hidden layer. Its also being tested data with noise and fake circle.
Keyword: