Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Dipol Samudera Hindia atau disebut Dipole Mode (DM) merupakan fenomena alam yang terjadi di Samudera Hindia akibat ketidakseimbangan suhu permukaan laut antara kutub barat (WTIO) dan kutub timur (SETIO). Anomali suhu permukaan laut (ASPL) di perairan SETIO berpengaruh langsung terhadap curah hujan di wilayah Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan dan pengaruh aktivitas DM positif, netral maupun negatif terhadap peningkatan/penurunan curah hujan di Sumatera bagian selatan dan Jawa bagian barat. Untuk menjelaskan kondisi fisis dan dinamis atmosfer permukaan digunakan metode analisis komposit secara spasial dan temporal, sedangkan untuk mengetahui ketersediaan uap air dilakukan dengan analisis profil vertikal.atmosfer di atas SETIO. Analisis uji korelasi dan determinasi digunakan untuk menjelaskan hubungan dan pengaruh nilai Dipole Mode Index (DMI) terhadap curah hujan di wilayah kajian. Hasil analisis korelasi antara DM positif dan DM negatif terhadap curah hujan di Sumatera bagian selatan dan Jawa bagian barat menunjukkan angka yang cukup signifikan, sedangkan pada DM netral kurang bisa dijelaskan. Pada DMI lebih besar atau sama dengan 2 oC menyebabkan rata-rata penurunan curah hujan di Sumatera bagian selatan sebesar 71,68 % dan di Jawa bagian barat sebesar 76,73%, sedangkan pada DMI lebih kecil atau sama dengan -2 oC akan meningkatkan curah hujan rata-rata sebesar 36,75 % dan 86,44 %.

---

Abstract
Indian Ocean Dipole usually called Dipole Mode (DM) is a natural phenomenon that occurs in the Indian Ocean due to an imbalance of Sea Surface Temperature (SST) between Western Tropical Indian Ocean (WTIO) and Southeastern Tropical Indian Ocean (SETIO). Sea surface temperature anomalies (SSTA) in SETIO directly affects rainfall in Indonesia. This study aims to determine the relationship and the influence of DM activity which is positive neutral or negative toward an increasing or decreasing rainfall in Southern part of Sumatra and Western part of Java. To explain the physical and dynamic condition of the surface atmosphere the composites analysis methods is used in spatial and temporal, while to quantification the availability of water vapor in atmosphere above SETIO the vertikal profile analysis is carried out. Analysis of Correlation test and determination is used to describe the relationship and influence of the Dipole Mode Index (DMI) to rainfall variability in the study area. The results of correlation analysis between DM positive and negative to rainfall in southern part of Sumatra and western part of Java show a significant level, whereas the neutral DM can not be explained. If Dipole Mode Index (DMI) is greater than or equal to 2 oC leads to an average decrease in rainfall in southern part of Sumatra at 71.68% and in the western part of Java for 76.73%, while the DMI is less than or equal to -2 oC will increase the average rainfall about 36.75% and 86.44%.

Abstrak :
ABSTRAK
Teluk Palabuhanratu merupakan salah satu lokasi di Indonesia dengan sumber daya lobster yang tinggi. Namun, sampai sekarang studi spasial tentang identifikasi wilayah potensi penangkapan lobster belum pernah dilakukan. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model spasial untuk melihat hubungan kondisi oseanografi dengan hasil tangkapan lobster, memprediksi hasil tangkapan lobster, serta memprediksi wilayah potensi penangkapan lobster di Teluk Palabuhanratu. Variabel yang digunakan dalam studi ini adalah informasi oseanografi yang dapat diekstrak dari data penginderaan jauh dengan teknik penggabungan data penginderaan jauh dan survei lapangan maka nilai klorofil-a, salinitas, total suspended solid, dan suhu permukaan laut diketahui. Data penginderaan jauh yang digunakan adalah citra multispektral Landsat 8 yang diakses dan diolah menggunakan aplikasi online berbasis cloud computing yaitu Google Earth Engine. Regresi linear berganda antara variabel klorofil-a, salinitas, TSS dan SPL dengan hasil tangkapan lobster digunakan untuk membangun model prediksi hasil tangkapan lobster serta melihat hubungan antar variabel. Selanjutnya, analisis ekstraksi informasi citra digunakan untuk melihat wilayah potensi penangkapan lobster. Hasil dari penelitian ini adalah terjadi hubungan simultan yang signifikan antara semua variabel terhadap hasil tangkapan lobster. Model prediksi hasil tangkapan lobster yang dihasilkan adalah Y= -56,155- (0,298*Chl)+(0,569*Salinitas)+(0,046*TSS)+(1,443*SPL) dengan nilai R2 sebesar 0,764. Dari penelitian ini diketahui wilayah potensi penangkapan lobster pada musim basah menyebar dengan cukup merata pada pesisir Teluk Palabuhanratu dengan luas wilayah sebesar 57,645 km2 dan wilayah potensi penangkapan lobster pada musim kering berada pada daerah perairan Kecamatan Cisolok dan Simpenan dengan luas wilayah sebesar 23,447 km2. Secara keseluruhan, wilayah potensi penangkapan lobster yang memiliki potensi tinggi dikedua musim terdapat pada perairan Kecamatan Cisolok dan Simpenan.

---

ABSTRACT
Palabuhanratu Bay is one of the locations in Indonesia with high lobster resources. However, until now spatial studies on identifying lobster fishing potential areas have never been done. This study aims to develop a spatial model to evaluate the relationship between oceanographic conditions with lobster catches, predict lobster catches, as well as predict lobster fishing potential areas in Palabuhanratu Bay. The variables used in this study are oceanography information extracted from remote sensing data and field survey which is chlorophyll-a, salinity, total suspended solid, and sea surface temperature. The remote sensing data used is multispectral imagery from Landsat 8 that is accessed and processed using a cloud computing-based online application, Google Earth Engine. To build the prediction model, multiple linear regression algorithm is tested between the lobster catches and the chlorophyll-a, salinity, TSS and SPL variables. Next, information extraction of images analysis is used to see the lobster fishing potential areas. The results of this study are a significant simultaneous relationship between all variables on lobster catches. The prediction model of the resulting lobster catches is Y= -56,155- (0,298*Chl)+(0,569*SSS)+(0,046*TSS)+(1,443*SST) with an R2 value of 0.764. From this study it is known that the lobster fishing potential area in the wet season is spread evenly on the entire coast of Palabuhanratu Bay with an area of 57,645 km2 and the lobster fishing potential area in the dry season is in the Cisolok and Simpenan waters with an area of 23,447 km2. Overall, the lobster fishing potential area that have high potential in both seasons are in Cisolok and Simpenan waters.