Sistem Informasi Geografi Perikanan; Sebuah Wacana

Dunia kelautan merupakan dunia yang sangat dinamis, disini hampir semunya bergerak kecuali dasar lautan 😀 . Di wilayah yang merupakan bagian bumi terbesar ini, terdapat banyak sumber daya alam yang bisa menghasilkan pendapatan yang tinggi untuk suatu daerah atau pemerintahan, contohnya adalah sumber daya ikan. Indonesia merupakan suatu negara yang sangat luas dan memiliki sumber daya perikanan yang sangat besar juga. Dengan luas lautan sekitar 5,8 juta km2 dan panjang pantai kurang lebih 81.000 km, maka potensi pendapatan ekonomi dari bidang perikanan akan sangat besar sekali. Menurut Kusyanto (2001) potensi sumber daya perikanan di Indonesia adalah 6.1 juta ton per tahun dan baru termanfaatkan sekitar 57%. Kurangnya pemanfaatan teknologi dalam eksploitasi sumber daya ikan2 tersebut menyebabkan tidak optimumnya pemanfaatan sumber daya ikan yang ada. Pemanfaatan suatu teknologi seperti Sistem Informasi Geografis untuk perikanan di harapkan dapat mampu memberikan suatu gambaran dan suatu tampilan spasial tentang sumber-sumber atau spot-spot perikanan di wilayah indonesia yaitu dengan menggabungkan faktor-faktor lingkungan yang mendukung tempat hidup dan berkumpulnya berbagai jenis ikan tersebut sehingga dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan hasil penangkapan ikan.

Setiap jenis ikan mempunyai suatu kriteria-kriteria lingkungan tersendiri untuk kenyaman hidupnya *ya mirip kayak manusia juga sih, namanya juga mahluk hidup 😀 *. Kriteria-kriteria lingkungan tersebut adalah seperti suhu, makanan (chlorophyl-a), salinitas, pertemuan masa air (eddy), upwelling, dll. Contohnya untuk ikan albacore tuna di laut utara pasifik, ikan ini suka hidup pada kisaran suhu 18.5 – 21.5 ^oC, dan tingkat klorofil-a 0.3 mg/m³ (Polovia et al., 2001; Zainuddin et al., 2004 dalam Zainuddin, 2006), sedangkan ikan cakalang dan tuna kecil (litle tuna) lebih bahagia hidup pada daerah dengan kisaran suhu 23 – 28 ^oC (Leavestu dan Hela, 1970 dalam Kusuma, 2004).

Keadaan2 lingkungan yang merupakan syarat kebahagian hidup bagi ikan2 tersebut merupakan suatu sebaran spasial yang dapat di olah dengan Sistem Informasi Geografi. Data-data lingkungan tersebut dapat di peroleh dari data penginderaan jauh seperti Sea Surface Temperature (SST)/suhu laut dan klorofil-a yang bisa diperoleh dari citra MODIS yang bias di download pada situ http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/cgi/browse.pl. sedangkan data-data lokasi pendaratan kapal penagkapan, batas pantai bisa diperoleh dari survei lapangan dan peta dasar wilayah.

Sistem informasi geografi merupakan suatu interaksi antara data-data atribut dan data spasial yang bereferensi geografi. Keunggulan SIG ini dapat dijadikan masukan berharga bagi para nelayan atau pengusaha perikanan untuk mengetahuai lokasi-lokasi penangkapan ikan. Pertanyaan yang sering di lontarkan nelayan adalah dimana lokasi penangkapan ikan yang baik? dan kapan waktunya? Dengan SIG perikanan pertanyaan2 ini bisa di jawab, dengan bantuan data SST, klorofil, PAR (Photosintesis Actibe Radiation) dll bulanan dalam beberapa tahun yang diperoleh dari PJ dan dianalisis dengan SIG akan memberikan tampilan secara geografis kencendrungan seberan dari faktor2 lingkungan yang disukai oleh ikan yang akhirnya memberikan gambaran daerah perkiraan penangkapan ikan.

SIG perikanan lebih sering bermain dengan bentuk data raster. Data2 SST, klorofil dll tersebut merupakan suatu data dari citra satelit yang berbentuk raster. Data raster mempunyai kelemahan dalam proses penyimpaan dan kemampuannya berinteraksi dengan data atribut. Data bentuk raster membutuhkan tempat penyimpanan yang sangat besar sehingga boros hardisk, data raster juga merupakan data angka per pixel sehingga tidak bisa di gabung dengan data tabel, keadaan ini terjadi apabila data raster tersebut bersifat degradasi. Untuk bisa menggabungkannya dengan data tabel harus di reklasifikasi terlebih dahulu, sehingga membentuk ID2. Interkasi data atribut dengan data spasial sangat berguna pada lokasi pendaratan ikan, dimana pelaporan secara berkala tentang hasil penagkapan ikan akan memberikan informasi wilayah penghasil ikan terbesar dan informasi tentang pemanfaatan potensi perikanan yang ada disekitar lokasi pendaratan kapal.

Pengembangan SIG untuk kelautan mempunyai dua kendala umum, pertama bahwa dasar-dasar perkembangan SIG adalah untuk keperluan analisis keruangan pada suatu lahan (land-based sciences), kedua analisis SIG untuk laut lebih banyak menggunakan 3D, sedangkan SIG sendiri masih kurang mampu mengaplikasikan 3D secara baik pada daerah2 yg luas (Davis dan Davis 1988; Wright dan Goodchild 1997 dalam Kusuma, 2004).

Pranala di Blog ini:

PETA

ArcView GIS

Modul ArcView

GPS (Global Positioning System)

Proyeksi Peta

Aplikasi GIS untuk Klasifikasi Iklim Schmidt-Ferguson

Implementasi SIG dalam Menunjang Pertanian Berkelanjutan

Sistem Informasi Geografi (SIG)/Geographic Information System (GIS)

Pemasukan Data Dalam Sistem Informasi Geografi (SIG)

Digitasi Peta Secara Otomatis Lewat ArcGIS

Sistem Informasi Geografi Perikanan; Sebuah Wacana

GIS untuk Penginderaan Jauh dan Indeks Vegetasi

Cara memotong data bentuk raster di ArcView

Peta Jenis Tanah Bali

Data Indonesia Dalam Bentuk *.shp (Gratisssss….!!!)

GIS untuk Penginderaan Jauh dan Indeks Vegetasi

Sistem Informasi Geografi Perikanan; Sebuah Wacana

Interpretasi Citra Penginderaan Jauh

Penginderaan Jauh

Joint Tabel di ArcView

Vegetation Index

Registrasi Peta di ArcView Menggunakan Extension Register and Transform tool

Prediksi Erosi dengan USLE dan Sistem Informasi Geografi

PERENCANAAN PENGELOLAAN WILAYAH PESISIR DENGAN MEMANFAATKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI DAN DATA PENGINDERAAN JAUH

Evaluasi Kesesuaian Curah Hujan, Temperatur dan Ketinggian untuk Tanaman Pisang dengan GIS

Cara memotong file image di ArcView

PERUBAHAN LUASAN TANAMAN MANGROVE DI TAHURA NGURAH RAI – BALI

PERTUKARAN CO2 ANTARA ATMOSFER DAN LAUT: Pendahuluan

Aplikasi SIG dalam Proses Perencanaan

Buka Data SRTM Lewat ArcView

EVALUASI ZONA AGROKLIMAT KLASIFIKASI SCHIMIDT-FERGUSON DI PULAU LOMBOK

PERTUKARAN CO2 ANTARA ATMOSFER DAN LAUT: Eksplorasi Data Penginderaan Jauh – Kecepatan transfer gas CO2