Judul: Dinamika Perikanan Tenggiri Papan (Scomberomorus guttatus, Bloch dan Schneider 1801) di Wilayah Pengelolaan Perikanan 711
Abstrak: Ikan tenggiri papan merupakan salah satu jenis ikan tenggiri yang bisa ditemukan di perairan WPPNRI 711. Ikan tenggiri papan merupakan ikan ekonomis penting yang nilai jualnya cukup tinggi karena selain dipasarkan ke pasar lokal juga diekspor ke luar negeri. Ikan tenggiri papan merupakan target utama dari alat tangkap gillnet. Penangkapan yang masif dan intensif dikawatirkan akan menyebabkan stok ikan tenggiri papan akan turun dari waktu ke waktu. Penelitian ini bertujuan untuk melihat dan menganalisis dinamika yang terjadi pada stok ikan tenggiri papan di perairan WPPNRI 711 baik dari sisi sumberdayanya, status stok, bioekonomi dan pengelolaannya. Ikan tenggiri papan di perairan WPPNRI 711 ditangkap dengan alat tangkap gillnet, dengan rata-rata ukuran kapal < 10 GT. Komposisi hasil tangkapan didominasi ikan parang-parang, tenggiri papan. Berdasarkan CPUE dari tahun 2015-2017 perikanan tenggiri papan masih bisa dimanfaatkan tentunya dengan prinsip kehati-hatian dan ramah lingkungan. Puncak musim penangkapan ikan tenggiri papan berlangsung pada 2 periode yaitu Maret-Mei dan Oktober- Desember. Daerah penangkapan gillnet pada kapal < 10 GT di sekitar perairan pantai, perairan kepulauan dan tidak jauh dari domisili nelayan. Kondisi oseanografis habitat ikan tenggiri papan berada suhu antara 29-30º C, salinitas antara 32-33 PSU dan pH antara 8,75-8,85. Negara tujuan ekspor ikan tenggiri papan adalah Malaysia dan Singapura. Musim pemijahan ikan tenggiri papan berlangsung pada dua periode dengan puncak pertama pada bulan Maret dan kedua pada Oktober. Panjang pertama kali matang gonad tenggiri papan adalah sebesar 47.4 cm, pada kisaran 46.3-48.5 cm. Jumlah telur tenggiri papan berkisar pada 28 082 – 1 506 075 butir, pada panjang ikan 45-55 cm. Pertumbuhan ikan tenggiri papan di perairan WPPNRI 711 termasuk lambat, panjang infiniti (77.7 cm) dapat dicapai pada umur lebih dari 10 tahun. Laju mortalitas karena penangkapan ikan tenggiri papan tergolong tinggi sehingga mengakibatkan laju eksploitasinya melebihi tingkat optimumnya. Puncak rekruitmen berlangsung pada bulan April. Nilai SPR ikan tenggiri papan dari tahun 2014-2017 masih berada pada kondisi yang baik kecuali tahun 2014 yang berada di bawah 0.20. Semakin kecil nilai SPR maka nilai YPR akan lebih besar, ini dapat diartikan bila SPR kecil maka sisa biomasa ikan yang tidak tertangkap di perairan lebih besar dibandingkan yang telah ditangkap. Hasil analisis PSA menunjukkan bahwa ikan tenggiri papan dan parang-parang berada pada kondisi produktifitas sedang dan kerentanan sedang. Pada perikanan gillnet multispesies hubungan ketergantungan antara ikan tenggiri papan dan parang-parang adalah kompetisi. Pada kondisi MSY dan MEY upaya optimum MSY untuk menangkap ikan tenggiri papan lebih besar dibandingkan untuk menangkap ikan parang-parang. Keuntungan ekonomi tertinggi terdapat pada kondisi pengelolaan MEY baik untuk ikan tenggiri papan maupun parang-parang. Nilai upaya penangkapan optimal ikan tenggiri papan pada kondisi MEY kompetisi lebih kecil dibandingkan kondisi MEY. Upaya penangkapan optimal pada setiap kondisi penangkapan multispesies memperlihatkan pada kondisi aktual jumlah upaya masih berada dibawah upaya pada kondisi MSY, MEY, MEY kompetisi, dan pada kondisi rata-rata discount rate. Nilai biomassa awal (initial biomass) juga mengalami penurunan, baik pada spesies 1 (tenggiri papan) maupun spesies 2 (parang-parang), pada tenggiri papan turun 33% dari biomassa awal sedangkan, ikan parang-parang turun sekitar 71% dari biomassa awal setelah parameter kompetisi dimasukkan dalam perhitungan. Potensi lestari (MSY) ikan tenggiri
Keyword: tenggiri papan, status stok, bioekonomi, pengelolaan perikanan, titik acuan

Judul: Spatial Management of Purse Seine Fisheries in Tuna Catching at WPPNRI 573
Abstrak: Sumber daya pesisir dan laut termasuk sumber daya perikanan Tuna merupakan salah satu sumber daya yang memiliki peran penting bagi industri Indonesia di bidang perikanan. Upaya yang dapat dilakukan untuk melestarikan sumber daya perikanan adalah dengan mengatur dan mengelola kegiatan penangkapan ikan, salah satunya adalah pemetaan wilayah penangkapan ikan berdasarkan tata ruang perikanan. Pendugaan daerah penangkapan ikan tuna dilakukan melalui pendekatan parameter oseanografi seperti suhu permukaan laut dan klorofil-a. Hasil tangkapan tuna sebagian besar ditangkap menggunakan alat tangkap Purse Seine. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola tangkapan, memetakan wilayah persebaran penangkapan ikan tuna dan mengetahui dinamika dan musim penangkapan ikan tuna di WPPNRI 573. Penelitian dilakukan di WPPNRI 573 (Wilayah Pengelolaan Perikanan Republik Indonesia). Hasil tangkapan alat tangkap Purse Seine di WPPNRI 573 selama 5 tahun menunjukkan nilai CPUE tuna cakalang 6,77 ton/trip, tuna sirip kuning 1,32 ton/trip dan tuna mata besar 1,12 ton/trip. Daerah penangkapan ikan tuna di WPPNRI 573 lebih dominan di wilayah selatan pulau Jawa yaitu Samudera Hindia. Nilai rata-rata SPL yang diperoleh pada WPPNRI 573 adalah 29,44oC dengan rentang nilai minimum 26,76oC dan nilai maksimum 32,32oC, sedangkan untuk konsentrasi klorofil-a nilai rata-rata yang diperoleh adalah 0,19 mg/m3 dengan rentang nilai minimum 0,08 mg/m3 dan nilai maksimum 0,95 mg/m3. Model MaxEnt memprediksi area penangkapan ikan tuna yang lebih tinggi selama musim timur dibandingkan dengan musim barat. Pengelolaan selama 5 tahun batasan ikan yang dapat ditangkap untuk tuna cakalang adalah 146.782,69 ton, tuna sirip kuning 32.590,69 ton dan tuna mata besar 26.041 ton. Jumlah tangkapan yang diperbolehkan untuk tuna cakalang adalah 117.426 ton, tuna sirip kuning 26.072 ton dan tuna mata besar 20.833 ton.
Keyword: Cakalang, Klorofil-a, Madidihang, Maxent, Purse Seine, Spasial Perikanan

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: