Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

PENAMBANGAN POLA RUANG WAKTU PADA PETA PRAKIRAAN DAERAH PENANGKAPAN IKAN DI PERAIRAN WILAYAH PENGELOLAAN PERIKANAN (WPP) 712, 713, DAN 573 Farda, Nur Mohammad; Jatisworo, Dinarika
MAJALAH ILMIAH GLOBE Vol 21, No 2 (2019)
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2459.655 KB) | DOI: 10.24895/MIG.2019.21-2.956

Abstract

Peta PDPI (Prakiran Daerah Penangkapan Ikan) Nasional sejak tahun 2000-an telah diproduksi secara kontinyu oleh Kementrian Kelautan dan Perikanan melalui Balai Riset dan Observasi Laut (BROL) setiap dua hingga tiga hari sekali sehingga merupakan sebuah basis data spasial yang besar. Teknologi penambangan data berkembang tidak hanya pada penambangan data yang bersifat spasial namun juga pada data spasial dan temporal. Basis data spasial besar dari kumpulan peta PDPI multitemporal sangat potensial, namun sampai saat ini belum dimanfaatkan secara optimal untuk melihat pola prakiraan penangkapan ikan pada periode waktu tertentu (mingguan, bulanan, dan tahunan). Agregasi data tersebut dalam kurun waktu tertentu, misalnya dalam bentuk kalender tetap, bisa dimanfaatkan nelayan dalam merencanakan penangkapan ikan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pola hot spot dengan intensitas yang tinggi dari kumpulan titik-titik prakiran daerah penangkapan ikan (PDPI) dalam kurun waktu tahun 2012 hingga 2017. Metode yang digunakan meliputi space time cube untuk menghasilkan basis data multitemporal, Getis-Ord Gi* statistic (Hot Spot Analysis) untuk menghasilkan hot dan cold spot trends, dan selanjutnya trends tersebut dievaluasi menggunakan Mann-Kendall trend test. Hasil akhir dari penelitan ini adalah berupa peta potensi prakiraan daerah penangkapan ikan tahunan di perairan Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP) 712, 713, dan 573.
ANALISIS SPASIO-TEMPORAL VARIABILITAS SUHU PERMUKAAN LAUT DI WILAYAH PENGELOLAAN PERIKANAN BERDASARKAN DATA SATELIT MODIS AQUA: STUDI KASUS DI WPP 573 DAN WPP 715 Jatisworo, Dinarika; Kusuma, Denny Wijaya; Sukresno, Bambang; Hanintyo, Rizki
MAJALAH ILMIAH GLOBE Vol 22, No 2 (2020)
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24895/MIG.2020.22-2.1058

Abstract

Wilayah Pengelolaan Perairan (WPP) 573 akan lebih dipengaruhi oleh fenomena yang terjadi pada Samudra Hindia, sedangkan Samudra Pasifik akan lebih dominan berpengaruh terhadap karakteristik di WPP 715. Penelitian ini bertujuan untuk melihat variabilitas dan tren suhu permukaan laut (SPL) selama16 tahun (2003-2018) dengan menggunakan data satelit Aqua MODIS. Hasil penelitian menunjukkan variabilitas SPL tahunan di WPP 715 cenderung lebih hangat 0,3ºC dibandingkan dengan SPL tahunan WPP 573. Tren kenaikan suhu teridentifikasi signifikan hanya pada WPP 715 dengan besaran kemiringan 0,038 per tahun, sedangkan di WPP 573 juga terjadi kenaikan suhu dengan kemiringan sebesar 0,029 per tahun namun tidak signifikan berdasarkan perhitungan statistik. Sebaran suhu hangat tahunan secara spasial pada WPP 573 adalah selatan perairan Selat Sunda, Laut Sawu, Selat Lombok, Selat Alas, dan Laut Arafura bagian selatan, sedangkan di WPP 715 adalah Teluk Tomini, pesisir Laut Halmahera, Teluk Berau, dan Teluk Bintuni.
Pendugaan Daerah Potensial Penangkapan Ikan Lemuru (Sardinella sp.) Berdasarkan Klorofil-a Di Perairan Selat Bali Azhari, Rais Fikri; Jatisworo, Dinarika; Dewi, Rose
BioEksakta : Jurnal Ilmiah Biologi Unsoed Vol 2 No 4 (2020): BioEksakta
Publisher : Fakultas Biologi Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20884/1.bioe.2020.2.3.3495

Abstract

Perairan Selat Bali merupakan daerah yang kaya sumberdaya ikan. Ikan Lemuru (Sardinella sp.) merupakan hasil perikanan paling dominan di perairan Selat Bali. Hampir 80% hasil penangkapan ikan di perairan Selat Bali berupa Lemuru. Pada kegiatan penangkapan, penentuan lokasi penangkapan merupakan aspek yang penting. Lokasi ikan lemuru, sangat ditentukan oleh kondisi perairan seperti konsentrasi klorofil-a. Tujuan dari penelitian untuk mengetahui konsentrasi klorofil-a, hasil tangkapan ikan lemuru di perairan Selat Bali tahun 2014-2019, serta hubungan konsentrasi klorofil-a dengan hasil tangkapan ikan lemuru, dan mengetahui pola distribusi klorofil-a dari 2014-2019 sebagai pendugaan daerah penangkapan di perairan Selat Bali. Materi yang digunakan dalam penelitian ini adalah data klorofil-a dari satelit Aqua MODIS Level 3, dan data hasil tangkapan ikan lemuru tahun 2014-2019. Metode yang digunakan adalah metode observasi yaitu mengamati gejala-gejala secara sistemastis untuk menemukan sebuah fakta. Rata-rata konsentrasi klorofil-a setiap bulan selama 2014-2019 didapatkan nilai berkisar 0.196 mg/m3 - 2.268 mg/m3. Rata-rata hasil tangkapan setiap bulan selama 2014-2019 berkisar 190 ton – 1.202 ton. Hasil uji korelasi pearson antara klorofil-a dan hasil tangkapan menunjukkan nilai -0.026 yang berarti berbanding terbalik.
Comparison of interpolation methods for sea surface temperature data Kusuma, Denny Wijaya; Murdimanto, Ari; Sukresno, Bambang; Jatisworo, Dinarika
JFMR (Journal of Fisheries and Marine Research) Vol. 2 No. 2 (2018): JFMR
Publisher : Faculty of Fisheries and Marine Science, Brawijaya University, Malang, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/ub.jfmr.2018.002.02.7

Abstract

Interpolation methods have been used in many applications to produce continuous surface data based on point data. The common interpolation methods for Sea Surface Temperature (SST) data are Inverse Distance Weighted (IDW), Kriging, Natural Neighbor Interpolation (NNI), and Spline. In this study, those four interpolation methods will be reviewed and compared to find the satisfactory method. The Argo float data was chosen as SST point data and Aqua MODIS image as validation data. Each method will be reviewed and compared to Aqua MODIS data to find the best performance. The assessment for testing the best interpolation model is smooth performance, Maximum and Minimum comparison, mean comparison, Root Mean Square Error (RMSE) and Standard Deviation Difference. The result shows that IDW interpolation is the best way to make spatial interpolation for SST.
VARIABILITAS KLOROFIL-A MELALUI SATELIT MULTI RESOLUSI PULAU BALI, INDONESIA Hanintyo, Rizki; Jatisworo, Dinarika
JFMR (Journal of Fisheries and Marine Research) Vol. 5 No. 2 (2021): JFMR
Publisher : Faculty of Fisheries and Marine Science, Brawijaya University, Malang, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/ub.jfmr.2021.005.02.26

Abstract

Klorofil-a (Chl-a) merupakan informasi yang sangat penting untuk mengetahui kesuburan suatu perairan. Dalam studi ini kami menyajikan analisis komparatif variabilitas klorofil-a dari produk level 3 Chl-a pada  4 (empat) data satelit yaitu Aqua MODIS, VIIRS-SNPP, Himawari-8, dan Sentinel 3 OLCI pada wilayah Selat Bali. Analisis didasarkan pada data rerata bulanan Chl-a pada tahun 2020. Hasil perhitungan rerata statistik menunjukkan bahwa informasi chl-a pada satelit Aqua MODIS dan Sentinel 3 OLCI mengalami peningkatan nilai rerata di bulan mei hingga agustus sedangkan pada satelit Himawari 8 AHI dan Suomi NPP VIIRS cenderung stabil dan tidak menunjukkan variasi. Variabilitas klorofil-a sangat nampak di daerah selat bali dan cenderung statis di daerah kepulauan Nusa Penida dan bali utaraChlorophyll-a (Chl-a) is very important information to determine the fertility of water. In this study, we present a comparative analysis of the variability of chlorophyll-a from level 3 Chl-a products on 4 (four) satellite data, namely Aqua MODIS, VIIRS-SNPP, Himawari-8, and Sentinel 3 OLCI in the Bali Strait region. The analysis is based on Chl-a's monthly average data in 2020. The results of mean statistical calculations show that the Chl-a concentration has been increased at mei to august from Aqua MODIS and Sentinel 3 OLCI satellite data. In the other hand, Himawari 8 AHI and Suomi NPP VIIRS tend to be stable and didn’t show any variation. The Chl-a concentration showed high variability in bali strait area and tend to be stable in Nusa Penida Island and north bali seas.
ANALISIS PENERAPAN METODE GAP FILLING UNTUK OPTIMALISASI PEROLEHAN DATA SUHU PERMUKAAN LAUT BEBAS AWAN DI SELAT BALI Jatisworo, Dinarika; Murdimanto, Ari; Kusuma, Denny W.; Sukresno, Bambang; Berlianty, Dessy
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 15 No. 2 (2018)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30536/inderaja.v15i2.3341

Abstract

Sea Surface Temperature (SST) sensed from infrared satellite sensors has a limitation caused by clouds cover. This limitation affects SST data to be not optimal because there are many empty areas without SST information. Gap Filling is a simple method for combining multitemporal satellite data to generate cloud free data. This research will apply Gap Filling method from two SST data, namely Himawari-8 and Multiscale Ultrahigh Resolution Sea Surface Temperature (MUR-SST). Cloud free daily SST data generated by this method has ~2 Km spatial resolution and daily temporal resolution. Validation of cloud-free SST data using in situ measurement data shows Mean Absolute Deviation (MAD) value 0.29 is smaller than MAD value from MUR-SST and Himawari-8 data. High correlation between cloud free SST data and insitu data is reflected from Kendall's Tau correlation value of 0.7966 or 79.66% and R2 with 0.93 value. These results indicate that the cloud free daily SST data can be used as valid estimation of SST condition in Bali Strait.