Judul: Potential Fishing Ground Prediction for Bigeye Tuna (Thunnus obesus) in the Southern Off Java Based on Satellite Remote Sensing Data
Abstrak: Prediksi daerah potensial penangkapan ikan dalam bentuk peta diperlukan untuk meningkatkan produktivitas usaha penangkapan ikan. Daerah potensial penangkapan ikan dipengaruhi oleh parameter oseanografi seperti suhu, kelimpahan fitoplankton, tinggi muka air laut, salinitas dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara hasil tangkapan tuna mata besar dan parameter oseanografi sebagai dasar untuk memprediksi daerah potensial penangkapan ikan baik secara spasial maupun temporal. Dalam penelitian ini dilakukan pengumpulan data tangkapan ikan tuna mata besar dari PT. Perikanan Nusantara dan data parameter oseanografi baik dari citra satelit, in situ dan pemodelan. Data tangkapan ikan diolah dalam bentuk laju pancing (hook rate) tangkapan. Data parameter oseanografi diekstraksi dalam rata-rata bulanan. Hubungan antara parameter oseanografi dengan hasil tangkapan ikan dianalisis menggunakan Generalized Additive Model (GAM). “Best-fit” model dinilai keseesuaiannya berdasarkan nilai Pelagic Hotspot Index (PHI) dengan rentang 0 hingga 1. Nilai PHI diinterpolasi untuk dipetakan secara spasial dimana nilai ≥0,75 dinilai sebagai daerah yang paling potensial untuk keberadaan tuna mata besar. Hasil penelitian menunjukkan distribusi parameter oseanografi bervariasi setiap bulannya. Suhu pada kedalaman 200 m mengalami peningkatan pada Mei hingga Agustus dan menurun hingga November. Konsentrasi klorofil-a di permukaan meningkat dari bulan April hingga puncaknya pada September. Tinggi paras laut mengalami penurunan pada Juni hingga November, sedangkan salinitas paling tinggi di September. Tangkapan tuna mata besar terdistribusi pada 110° – 118° BT dan 10° – 15° LS. Pada tahun 2009 diperoleh tangkapan terbanyak pada bulan Juli sedangkan pada tahun 2010 ada pada bulan Agustus. Puncak musim tangkapan terjadi pada Musim Timur yang terjadi sepanjang Juni hingga Agustus. Pemodelan GAM menunjukkan tangkapan tuna mata besar memiliki hubungan yang signifikan terhadap tiap parameter yang digunakan, dengan konsentrasi klorofil-a sebagai kontributor tertinggi. Performa model terbaik ditunjukkan oleh kombinasi keempat parameter (TEMP + SSC + SAL + SSH) dengan nilai p-value yang signifikan dan nilai CDE terbesar yaitu 9,36%. Hasil analisis memprediksi daerah potensial berdasarkan nilai HSI, habitat tuna mata besar berada pada posisi geografis 11°– 15° LS and 108°– 122° BT dengan nilai indeks rata-rata >0,75. Daerah potensial penangkapan ikan terbentuk berdasarkan rentang nilai optimum parameter oseanografi dari tuna mata besar. Daerah ini juga dipengaruhi oleh arus eddy yang memicu terbentuknya upwelling dan front konsentrasi klorofil-a serta front suhu. Peta PHI dapat menjadi salah satu alternatif untuk memprediksi daerah potensial penangkapan ikan., The prediction map of potential fishing zone is necessary to enhance the productivity of fishing efforts. These potential zones are influenced by oceanographic parameters such as temperature, phytoplankton abundance, sea surface height, salinity, and others. This study aims to analyze the relationship between bigeye tuna catch and oceanographic parameters as a basis for predicting potential fishing zones both spatially and temporally. The data of bigeye tuna catches were collected from PT. Perikanan Nusantara, along with oceanography parameters data obtained from satellite imagery, in-situ measurements, and modeling data. The bigeye tuna catch data were processed in the form of hook rate. Oceanography parameters data were extracted as monthly averages. The relationship between oceanographic parameters and fish catch results was analyzed using the Generalized Additive Model (GAM). The 'best-fit' model's suitability was evaluated based on the Pelagic Hotspot Index
Keyword: Generalized Additive Model, Pelagic Hotspot Index, Lepas Pantai Selatan Jawa, tuna mata besar

Judul: Prediksi Zona Potensi Penangkapan Ikan Tuna Sirip Kuning (Thunnus albacares) Menggunakan Model GAM di Perairan Sumatera Barat.
Abstrak: Permasalahan yang dihadapi oleh nelayan perikanan tuna longline di perairan Sumatera Barat adalah keterbatasan pengetahuan dalam menentukan lokasi penangkapan yang tepat atau menentukan daerah penangkapan ikan yang potensial. Pengunaan Generalized Additive Model (GAM) untuk pendugaan daerah penangkapan sudah umum digunakan di beberapa wilayah laut Indonesia dengan tingkat akurasi yang lebih baik. Tujuan dari penelitian adalah untuk mengetahui distribusi parameter lingkungan serta kesesuaian daerah penangkapan ikan tuna sirip kuning dan memprediksi daerah penangkapan ikan disetiap musimnya dengan menggunakan model GAM. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data penangkapan ikan tuna sirip kuning yang didapatkan dari logbook Pelabuhan Perikanan Samudera (PPS) Bungus dan data oseanografi berupa data suhu permukaan laut (SPL), klorofil-a (Chl-a), salinitas dan tinggi muka laut (TML). Analisis kelimpahan ikan dinyatakan dalam nilai laju pancing (hook rate) tuna longline. Laju tangkap (hook rate) merupakan indeks kepadatan stok, digunakan untuk mengetahui tingkat eksploitasi sumberdaya perikanan di suatu perairan. Didalam pemodelan dengan menggunakan model GAM, dataset dibagi menjadi 2 (dua) bagian yaitu training data yang digunakan untuk pembentukan model dan evaluation data digunakan untuk memvalidasi hasil prediksi dari pemodelan tersebut. Pada penelitian ini, data tahun 2015 digunakan sebagai training data dan data tahun 2016 digunakan sebagai evaluation data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, sebanyak 14 model prediksi telah dihasilkan melalui pendekatan model GAM berdasarkan parameter oseanografi. Jika ditinjau dari keseluruhan model yang ada, bahwa model variabel SPL+Salinitas+TML+Chl-a merupakan yang terbaik dengan nilai AIC terkecil yaitu sebesar 658.1 dan nilai deviance terbesar yaitu 56.9%. Nilai deviance memberikan pengertian model GAM tersebut dapat menjelaskan data hook rate (HR) sebesar 56.9%. Variabel SPL (p=0.00163**) dan Chl-a (p=0.09021.) mempunyai kontribusi yang paling besar dibandingkan dengan variabel Salinitas (p=0.74861) dan TML (p=0.47014). Berdasarkan model GAM, daerah penangkapan ikan (DPI) yang potensial pada tahun 2016 terdapat pada perairan Pulau Siberut dan Sipora.
Keyword: daerah penangkapan ikan, generalized additive model, tuna longline

Judul: Sintesis Krisin dari Floroglusinol
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, widely distributed in vascular plants. Flavones containing hydroxyl groups at 5 and 7 position are quite important regarding their biological activities and their abiquity in nature. Flavone having hydroxyl groups only at position 5 and 7 or 5,7-dihydroxyflavone is known as chrysin. In this study, crude chrysin had been successfully synthesized in 3 steps from phloroglucinol as starting material. Phloroglucinol was acetylated with acetonitrile and HCl gas, resulting phloroacetophenone amount to 74%. Phloroacetophenone benzoylation with 4.5 equivalents of benzoyl chloride produced tribenzoyl phloroacetophenone in 103–107% of yield and the subsequent Baker-Venkataraman rearrangement of the ester by using KOH in dried pyridine produced crude chrysin, with conversion percentage of 71.62%. All synthetic products had been characterized by melting point and spectroscopically.
Keyword: