LAPORAN RESMI
PRAKTIKUM OSEANOGRAFI PERIKANAN
OLEH:
Jefri Gunawan Manurung : 26020212120013
ASISTEN
Gabriella Inez Aramita : 26020210120072
PROGRAM STUDI OSEANOGRAFI
JURUSAN ILMU KELAUTAN
FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN
UNIVERSITAS DIPONEGORO
SEMARANG
2013
Lembar Penilaian dan Pengesahan
Semarang, Desember 2013
Asisten, Praktikan,
Gabriella Inez Aramita Jefri gunawan M
26020210120072 26020212120013
Mengetahui,
Dosen Praktikum
No Keterangan Nilai
1 Pendahuluan
2 Tinjauan Pustaka
3 Materi dan Metode
4 Hasil
5 Pembahasan
6 Kesimpulan dan Saran
7 Daftar Pustaka
Total
Ir. I R W A N I, M.Phil
NIP.19640424 199130 100 1
I. PENDAHULUAN
I.1 Latar Belakang
Umumnya semua ikan itu tumbuh dengan sendirinya, sampai pada saat
pertumbuhan sangat bergantung terhadap suhu, lingkungan maupungenetik.
Tujuan dari praktikum ini adalah Mengetahui perkembangan yang dialami ikan
melalui analisis parameter panjang, berat dan morfologi ikan. Memprediksi pola
perkembangan ikan, faktor kondisi dan kelompok umur. Dan sekaligus menduga
pola perkembangan populasi ikan.
Negara kita dikenal sebagai Negara kepulauan terbesar di dunia, dengan
jumlah pulau yang sangat banyak yaitu 17.508 pulau dan dengan garis pantai
yang terpanjang kedua setelah Kanada yaitu 81.209 kilometer. Sekitar 60%
wilayah kedaulatan Indonesia merupakan laut (NONTJI, 2004). Oleh karena luas
laut kita yang besar, potensi perikanan juga akan semakin besar.
Perikanan sebenarnya merupakan salah satu Import unggulan yang
dimiliki Indonesia. Indonesia terletak di daerah ekuator, yang merupakan tempat
terjadinya upwelling equatorial. Upwelling ini menyebabkan teraduknya nutrien,
sehingga banyak fitoplankton, yang berimplikasi pada banyaknya konsumen
sekunder seperti ikan. Namun karena keterbatasan ilmu pengetahuan dan
teknologi yang ada di Indonesia, potensi tersebut seakan tidak terlalu bisa
dimanfaatkan. Pengetahuan nelayan Indonesia masih kurang tentang oseanografi
perikanan.
Dalam Oseanografi Perikanan, dipelajari berbagai model pertumbuhan
dan kebiasaan hidup ikan. Dengan model tersebut, bisa interpretasikan keadaan
perikanan di suatu wilayah. FISAT (Fish Stock Assessment Tools), FISAT II
merupakan suatu program software (perangkat lunak) statistik yang
dikembangkan oleh Food and Agriculture Organization (FAO) Fisheries and
Aquaculture Department. Software (perangkat lunak) statistik FISAT II memiliki
fasilitas yang sangat lengkap untuk penelitian perikanan seperti menampilkan
grafik yang interaktif, dapat mengetahui parameter konstanta pertumbuhan ikan
seperti parameter K (curvature parameter of the VBGF), L∞ (asymptotic length),
WP (Winter Point). Dengan menggunakan software ini, bisa dimodelkan
pertumbuhan ikan.
I.2 Tujuan
1. Dapat mengetahui proses tabulasi data praktikum oseanografi perikanan
dengan menggunakan Microsoft Excel.
2. Mengetahui penggunaan dari program software FISAT II (Fish Stock
Assessment Tools).
3. Dapat mengaplikasikan data praktikum oseanografi perikanan dengan
menggunakan software FISAT II (Fish Stock Assessment Tools).
4. Dapat mengetahui proses penggunaan Elefan untuk menghasilkan grafik
Elefan.
5. Dapat mengetahui proses penggunaan Shepherd untuk menghasilkan grafik
Shepherd.
6. Dapat menganalisa grafik yang diperoleh berdasarkan penggunaan software
FISAT II (Fish Stock Assessment Tools).
7. Dapat mengetahui dan menganalisa grafik tangkapan ikan dengan
menggunakan Microsof Excel.
II. TINJAUAN PUSTAKA
II.1 Oseanografi Perikanan
Di dalam bidang perikanan, khususnya perikanan yang di laut, parameter
oseanografi mutlak diperlukan. Kebiasaan hidup, cara memakan, dan lain
sebagainya merupakan fungsi dari parameter oseanografi seperti keberadaan
upwelling, front, dan lain sebagainya. (Hariade,1998)
2.2. Pertumbuhan ikan menggunakan frekuensi panjang ikan
Pada umumnya, ikan mengalami pertumbuhan secara terus menerus
sepanjang hidupnya. Hal ini yang menyebabkan pertumbuhanmerupakan
salah satu aspek yang dipelajari dalam dunia perikanan dikarenakan
pertumbuhan menjadi indicator bagi kesehatan individu dan populasi yang
baik bagi ikan. Dalam istilah sederhana pertumbuhan dapat dirumuskan
sebagai pertambahan ukuran panjang atau berat dalam suatu waktu, akan
tetapi kalau kita lihat lebih lanjut, sebenarnya pertumbuhan itu merupakan
proses biologis yang komplek dimana banyak faktor yang mempengaruhinya.
Faktor luar yang utama mempengaruhi pertumbuhan seperti suhu air,
kandungan oksigen terlarut dan ammonia, salinitas dan fotoperiod. Faktor-
faktor tersebut berinteraksi satu sama lain dan bersama-sama dengan faktor-
faktor lainnya seperti kompetisi, jumlah dan kualitas makanan, umur dan
tingkat kematian mempengaruhi laju pertumbuhan ikan. Salah satu faktor
lingkungan yang sangat penting dalam mempengaruhi laju pertumbuhan.
(Asdak,2002)
Sedangkan menurut Fujaya (1999) Pertumbuhan adalah pertambahan
ukuran, baik panjang maupun berat. Pertumbuhan dipengaruhi faktor genetic,
hormone, dan lingkungan (zat hara). Ketiga faktor tersebut bekerja saling
mempengaruhi, baik dalam arti saling menunjang maupun saling menghalangi
untuk mengendalikan perkembangan ikan.
Hubungan panjang dan berat ikan memberikan suatu petunjuk keadaan
ikan baik itu dari kondisi ikan itu sendiri dan kondisi luar yang berhubungan
dengan ikan tersebut. Diantaranya adalah keturunan,sex, umur, parasit dan
penyakit. Pada keturunan yang berasal dari alam sangat sulit di control, untuk
mendapatkan pertumbuhan yang baik, ikan mempunyai kecepatan
pertumbuhan yang baik, ikan mempunyai kecepatan pertumbuhan yang
berbeda pada tingkat umuur dimana waktu muda pertumbuhan cepat, dan
ketika tua menjadi lamban, dan parasit dan penyakit sangat mempengaruhi
bila yang diserang adalah organ-organ pencernaan. Faktor luar yang utama
adalah makanan dan suhu perairan makanan dengan kendungan nutrisi yang
baik akan menunjang pertumbuhan dari ikan tersebut sedangkan suhu akan
mempengarihi prooses kimiawi tubuh (Effendie, 2002).
2.3. FISAT
Software Statistik FiSAT (FiSAT II) merupakan paket program yang
dikembangkan oleh Food and Agriculture Organization (FAO) Fisheries and
Aquaculture Department. Arti dari FiSAT itu sendiri adalah “The FAO-
ICLARM Stock Assessment Tools” Software Statistik FiSAT II memiliki
fasilitas yang sangat lengkap untuk penelitian perikanan seperti menampilkan
grafis yang interaktif, bisa mengklik mouse pada fungsi-fungsi terkait lainnya,
memiliki panduan secara online dan bebas untuk di download dan fasilitas-
fasilitas lainnya.
III. MATERI DAN METODE
III.1 Materi
Materi pada praktikum Oseanografi Perikanan, yaitu menggunakan software
FISAT II (Fish Stock Assessment Tools) dengan mengaplikasikan data frequency ikan
yang telah diolah dengan menggunakan Microsoft Excel, sampai menghasilkan grafik
ELEFAN I, grafik Sepherd’s Method, dan grafik Excel.
III.2 Metode
III.2.1 Tabulasi
Langkah-langkah dalam melakukan tabulasi di microsoft excel sebagai
berikut:
1. Membuka data praktikum Oseanografi Perikanan yang telah di input kedalam
Microsoft Excel.
Jan-13 Peb-13 Mar-13 Jan-13 Peb-13 Mar-13 Jan-13 Peb-13 Mar-13
1 9 11 13 42 18.5 34 83 39 452 9.5 13 14 43 19 34 84 40 453 11 13.5 15 44 19 34 85 41 464 12 14 15 45 19.5 34 86 42 465 11 15 15.5 46 20 34 87 43 466 13 15 15.5 47 20.5 34 88 43.5 467 13 15 16 48 21 34 89 44 468 13 15 16 49 22 34 90 45.5 479 13 15 16 50 23 34 91 45 47
10 13 15 16 51 24 35 92 45 4711 14 16 18 52 26 35 93 45.5 4712 14 16 22 53 27 35 94 45.5 4713 14 16 25 54 28 35 95 46 4814 14 16 26 55 29 35 96 46 4815 15 16 51 56 29.5 35 97 46 4816 15 17 53 57 30 36 98 46.5 4817 15 17.5 53 58 31 36 99 47 4818 15 18 53 59 31.5 36 100 47 4919 15 18.5 54 60 32 36 101 48 4920 15 19 54 61 32.5 36 102 50 4921 15 20 54 62 32.5 37 103 51 4922 15 22 54 63 33 37 104 52 5023 15 24 54 64 33 37 105 52.5 5024 15 26 54 65 33.5 38 106 53 5025 15 27 54 66 33.5 38 107 53.5 5026 15 28 54 67 33.5 38 108 54 5027 15.5 29 55 68 33.5 38 109 54.5 5228 15.5 29 55 69 34 39 110 54.5 5329 15.5 30 56 70 34 39 111 55 5330 15.5 30 56 71 34.5 39 112 56 53.531 15.5 31 72 34.5 40 113 57 5432 15.5 31 73 34.5 40 114 58 5433 17 31 74 34.5 40 115 60 54.534 17 31 75 35 41 116 54.535 17 32 76 35.5 42 117 54.536 17 32 77 36 43 118 54.537 17.5 33 78 36.5 44 119 54.538 17.5 33 79 36.5 45 120 5539 18 33 80 37 45 121 5640 18 33 81 37.5 45 122 5841 18.5 33 82 38 45 123
NoPanjang IkanPanjang Ikan
No NoPanjang Ikan
2. Selanjutnya, urutkan data sampel ikan sesuai dengan waktu pengambilan,
sehingga menjadi 1.
Jan-13 Peb-13 Mar-13
1 9 11 132 9.5 13 143 11 13.5 154 12 14 155 11 15 15.56 13 15 15.57 13 15 168 13 15 169 13 15 16
10 13 15 1611 14 16 1812 14 16 2213 14 16 2514 14 16 2615 15 16 5116 15 17 5317 15 17.5 5318 15 18 5319 15 18.5 5420 15 19 5421 15 20 5422 15 22 5423 15 24 5424 15 26 5425 15 27 5426 15 28 5427 15.5 29 5528 15.5 29 5529 15.5 30 5630 15.5 30 5631 15.5 3132 15.5 3133 17 3134 17 3135 17 3236 17 3237 17.5 3338 17.5 3339 18 3340 18 3341 18.5 3342 18.5 3443 19 3444 19 3445 19.5 3446 20 3447 20.5 34
Panjang IkanNo 48 21 34
49 22 3450 23 3451 24 3552 26 3553 27 3554 28 3555 29 3556 29.5 3557 30 3658 31 3659 31.5 3660 32 3661 32.5 3662 32.5 3763 33 3764 33 3765 33.5 3866 33.5 3867 33.5 3868 33.5 3869 34 3970 34 3971 34.5 3972 34.5 4073 34.5 4074 34.5 4075 35 4176 35.5 4277 36 4378 36.5 4479 36.5 4580 37 4581 37.5 4582 38 4583 39 4584 40 4585 41 4686 42 4687 43 4688 43.5 4689 44 4690 45.5 4791 45 4792 45 4793 45.5 4794 45.5 4795 46 4896 46 4897 46 4898 46.5 4899 47 48
100 47 49101 48 49102 50 49103 51 49104 52 50105 52.5 50106 53 50107 53.5 50108 54 50109 54.5 52110 54.5 53111 55 53112 56 53.5113 57 54114 58 54115 60 54.5116 54.5117 54.5118 54.5119 54.5120 55121 56122 58123
3. Buka sheet baru untuk data klas interval, dimana banyaknya jumlah klas
disesuaikan dengan nomor induk mahasiswa (NIM), pada praktikum ini, nim
terakhir praktikan adalah 3, maka jumlah klasnya 23. Tentukan interval,
panjang minimal adalah 9, yaitu panjang ikan yang paling pendek (9 cm),
sedangkan untuk panjang maksimal kelas adalah 60, karena panjang ikan
terpanjang adalah 60. Untuk nilai interval = (panjang maksimal-panjang
minimal)/jumlah kelas. Sehingga intervalnya adalah (60-9)/23 = 2.217
kemudian buat kolom baru, yaitu kelas dan interval, pada kolom yang dikiri
ditulis 9. Kemudian pada kolom yang ditengahnya dipakai rumus
9+intervalnya.
4. Kemudian buka sheet baru kembali untuk melakukan pengolahan data
(Tabulasi). Buat tabel dengan kolom adalah kelas, interval dan frekuensi. Pada
kelas dan frekuensi, copy-kan data pada sheet 1. Untuk memperoleh data
frequency, maka rumus yang digunakan yaitu =Frequency (panjang ikan awal
sampai panjang ikan terakhir (kemudian di lock, dengan cara tekan F4 pada
keyboard); kemudian nilai awal interval batas atas, selanjutnya untuk mencari
nilai kedua frequency, yaitu =Frequency (data panjang ikan awal sampai data
panjang ikan akhir, kemudian di lock, dengan cara tekan F4 pada keyboard);
kemudian input nilai kedua interval batas atas dikurang dengan jumlah dari
data nilai awal frequency awal (kemudian di lock dengan cara F4) sampai data
nilai awal frequency awal.
5. Selanjutnya, lakukan cara yang sama untuk bulan Pebruari dan Maret 2013,
dengan menggunakan data nilai interval yang sama.
6. Langkah berikutnya, buka sheet baru yang digunakan untuk data frequency
pada bulan Januari, Pebruari dan Maret 2013 yang telah di copy.
7. Data dapat digunakan untuk metode Fisat II selanjutnya.
3.2.2 Langkah – langkah Pengerjaan FISAT II
3.2.2.1 ELEFAN I
1. Buka software FISAT II, dengan cara double click icon FISAT II dan akan
ditampilkan lembar kosong FISAT II pada layar monitor.
2. Click File, pilih New, kemudian aka ditampilkan lembar untuk menyimpan
lembar kerja kosong sebelumnya, dengan file name
Jefrigunawan_26020212120013_Ose A, pada format file yaitu *.lfq dan
click Save.
3. Selanjutnya, akan ditampilkan lembar kerja kosong sebagai berikut,
4. Isikan pada Species name dengan Sclerophagus fanmousus pada Others
name dengan jefrigunawan_26020212120013, pada Smallest midlength
isikan dengan 9 dan pada Class interval yaitu 1.758621
5. Click kolom ML, maka secara otomatis data akan terganti dengan Smallest
midlength yang telah dijumlahkan dengan Class interval.
6. Kemudian click Add Sample, akan ditampilkan message yang berisikan TIP,
dan click OK.
7. Selanjutnya akan ditampilkan lembar kosong pada layar monitor, sebagai
berikut,
Click kolom Day pilih 20, pada kolom Month pilih 1 dan pada kolom Year isi
dengan 2013, selanjutnya click OK.
Untuk menyamakan banyaknya jumlah kolom ML dengan kolom data sampel,
maka pada kolom ML yang paling akhir dapat ditambahkan dengan cara tekan
enter pada keyboard, sesuaikan banyaknya kolom dengan data sampel, apabila
data sampel hanya sampai 23 kolom, sementara data ML yang memenuhi ada
25 kolom (sesuai dengan class interval yang digunakan), maka 2 data terakhir
dapat dihapus dengan cara click kanan pada kolom ML yang akan dihapus,
pilih Delete Row. Selanjutnya, copy data frequency yang telah diolah pada
Microsoft Excel, kemudian buka kembali software FISAT II, click pada baris
ke-2 dan kolom ke-2 kemudian tekan Ctrl+V (paste) pada keyboard.
8. Data sampel kedua yaitu pada tanggal 15 bulan Februari tahun 2013, dengan
cara yang sama pada langkah ke-7 yaitu, click Add Sample, click kolom Day
pilih 15, pada kolom Month pilih 2 dan pada kolom Year isi dengan 2013,
selanjutnya click OK.
9. Buka Microsoft Excel, kemudian copy data frequency kedua, dan buka
kembali software FISAT II click pada baris ke-2 kolom ke-3 tekan Ctrl+V
(paste) pada keyboard.
10. Data sampel ketiga yaitu pada tanggal 25 bulan Maret tahun 2013, dengan
cara yang sama pada langkah ke-7 yaitu, click Add Sample, click kolom Day
pilih 25, pada kolom Month pilih 3 dan pada kolom Year isi dengan 2013,
selanjutnya click OK.
11. Buka Microsoft Excel, kemudian copy data frequency ketiga, dan buka
kembali software FISAT II click pada baris ke-2 kolom ke-4 tekan Ctrl+V
(paste) pada keyboard.
12. Selanjutnya click icon Save pada Toolbar.
13. Click Assess pada toolbar, kemudian pilih Direct fit of L/F Data, click
ELEFAN I.
14. Akan ditampilkan lembar Non-Parametric Scoring of VBGF Fit Using
ELEFAN I pada layar monitor.
15. Click K scan
16. Kemudian click Compute
17. Maka akan ditampilkan pada layar sebagai berikut, selanjutnya click OK.
18. Click Plot VBGF Curve. Kemudian centang Plot the VBGF Curve, click Plot
VBGF dan click Graph (Output).
3.2.2.2 Shepherd’s Method
1. Click kembali Assess, pilih Direct fit of L/F Data, dan click Shepherd’s
Method.
2. Akan ditampilkan lembar Maximizing Non-Parametric Scoring of VBGF Fit
Using Shepherd’s Method.
4. Click Compute
5. Click Plot VBGF Curve, kemudian centang Plot the VBGF Curve.
6. Pada Amplitute of oscillation (C) dan “Winter Point” (WP) ubah nilainya
menjadi 0, kemudian click Plot VBGF.
7. Click Graph (Output)
3.2.3 Grafik Excel
1. Catatlah nilai k dan L infinity
2. Buka microsft excel baru, kemudian pada kolom a, tuliskan t, pada kolom b
tuliskan lt. Pada kolom pertama, tuliskan angka 1 sampai 30.
3. Pada lt, tuliskan rumus =L infiniti*((1-2.30258509299404^(-K*(A2-0)))) =
61.15*((1-2.30258509299404^(-0.23*(A2-0)))). Maka akan muncul hasilnya.
Kemudian di drag hingga t=30.
4. Blok pada batis kedua hingga ke 31 pada kolom a dan b. kemudian klik insert,
lalu pilih chart, dan pilih line. Maka akan muncul grafik seperti gambar berikut:
5. Selanjutnya beri judul grafik dan keterangan sumbu x dan y.
V. PEMBAHASAN
5.1. Perbandingan metode Elefan dengan Sepherd
5.1.1. Metode Elefan
Pada metode yang dihasilkan oleh Elefan, metode ini
menjiplakkan atau “tracing”bentuk pertumbuhan ikan dengan
memanfaatkan data berupa kurva frekuensi panjang dan lebar ikan
dalam waktu acak atau sampel acakan. Metode ini melegalkan bahwa
hasil dari analisa Elefan dengan memanfaatkan data acak dari
frekuensi pertumbuhan ikan dapat dijadikan acuan untuk penaksiran
ukuran dari populasi ikan secara keseluruhan. Metode ini sangat cocok
digunakan untuk analisa pertumbuhan ikan dii daerah tropis,
dikarenkan oleh temperature nya yang cenderung konstan, hubungan
Antara metode Elefan dengan temperature di daerah tropis adalah
kaitannya dengan tingkat pertumbuhan ikan di daerah tropis itu sendiri
ynag bisa dikatakan stabil tanpa adanya penangkapan yang berlebihan.
Sedangkan di daerah subtropics, pertumbuhan ikan cenderung
mengikut kurva musiman yang mana pada musim tertentu
pertumbuhan nya cepat dan dimusim yang lain adalah sebaliknya.
Dari data diatas dapat dilihat bahwa perkiraan menggunakan metode
shepherd dapat dilakukan karena tersedianya data prakiraan nilai
frekuensi dan juga nilai intervalnya.
5.2. Metode Shepherd
Pada metode shepherd yaitu mensimulasikan pertumbuhan
ikan dengan adanya atau tidak adanya potensi ikan di lautan. Metode
shepherd ini sangatlah familiar digunakan oleh nelayan di daerah
Timur Amerika. Metode shepherd ini adalah metode paling besar
tingkat kesalahannya, prakiraan atau estimasi dari pertumbuhan ikan
yang diberikannya seringkali jauh dari prakiraan “overcounting dan
seringkali overestimates” hal tersebut karena metode shepherd ini
harus melakukan asosiasi terhadap frekuensi panjang ikan, lebar,bobot
massa bahmur dari ikan yang ingin dianalisa, karena jika tidak maka
hal diatas dapat terjadi dan dampaknya adalah kesalahan perhitngan
statistic pertumbuhan dan perkembahangan ikan. Sedangkan metode
Elefan adalah metode yng cukup tangguh dan dapat melakukan
estimasi dengan keakuratan yang tinggi hanya dengan memanfaatkan
data frekuensi panjang ikan.
5.3. Analisa grafik Excel.
5.3.1. Analisa grafik LT Metode Elefan
Pada metode elefan pertumbuhan ikan dimualai dari panjang
minimalnya hingga maksimalnya sepanjang 60 centimeter terlihat
bahwa kenaikan diawali dengan pertumbuhan sebesar 10 centimeter
pada tahun pertama dan kemudian naik terus hingga pada tahun ke 19
adalah puncak kenaikan pertumbuhan ikan yang mencapai nilai
maksimum yaitu sebesar 60 centimeter dan kemudian terus konstan
hingga tahun ke 30. Analisa grafik metode Elefan tergolong lebih
stabil dan bertahap sesuai dengan nilai oertumbuhan ikan dan sampel
acak frekusensi panjang ikan tersebut.
5.3.2. Analisa grafik LT Metode Shepherd
Pada analisa grafik metode shepherd ini pertumbuhan ikan
dimulai dari tahun pertama adalah sepanjang 20 centimeter.
Pertumbuhan tersebut dapat dikatakan melonjak drastis dan selisihnya
dengan metode Elefan adalah 10 centimeter dan ini cukup besar. Oleh
karenanya metode shepherd ini adalah metode paling besar tingkat
kesalahannya “weakly” disbanding menggunakan metode Elefan.
Pada metode shepherd ini, maksmimal pertumbuhan ikan terjadi pada
tahun ke 9 yaitu sebesar 60 centimeter dan kemudian tumbuh konstan
hingga di tahun ke 30, artinya tidak ada pertumbuhan lagi diatas tahun
ke 9. Pertumbuhan disini hanya menitikberatkan pada pertambahn
panjang ikan, bukan bobot atau berat ikan. Bisa saja pertumbuhan ikan
dengan bertambahnya nilai bobot massa nya bertambah, namun karena
data yang digunakan adalah analaisa menggunakan frekuensi panjang
ikan maka hal tersebut tidak akan ditampilkan.
VI. PENUTUP
6.1. Kesimpulan
Kesimpulan yng dapat diambil dari praktikum kali ini adalah.
1. Pertumbuhan suatu ikan dpat diestimasi menggunakan software, dan
software yng digunakan dalam praktikum kali ini adalah FISAT II.
2. Dalam software FISAT II ini terdapat dua metode yng digunakan untuk
memunculkan bentuk grafik dari pertumbuhan ikan, yaitu
menggunakan Metode Sheherd dan Elefan.
3. Kedua metode analisis pertumbuhan ikan ini sama-sama berpatokan
pada frekuensi panjang ikan,jumlha dan nilai intervalnya. Jika tidak hal
tersebut tidak dapat dilakukan.
4. Input data kedalam software ini juga menggunakan olahan pada data
excel sebelumnya.
6.2. Saran
Saran yang ingin saya sampaikan adalah ada baiknya praktikum
oseanografi perikanan selanjutnya juga dikaitakan dengan analisa
oertumbuhan dan penyebaran ikan dengan analisa faktor oseanografi
lainnya seperti proses upwelling bahkan gerakan aliran thermohaline
dan arus atmosfer.
DAFTAR PUSTAKA
Asdak, C.2002. Fishing Ground and Habitats. National University of Singapore
Press, 618, Hal
Fujaya.1999. Oseanografi Perikanan Indonesia. Gramedia Press. Jakarta
Effendi, H., 2007. Telaah Kualitas Air. Penerbit Kanius. Yogyakarta. 258 Hal
Hariade. 1998. The practical salinity scale (1978) and Its antecedents. 1EEE
j.Ocean.Eng, OE-5 (1) : 3-8.
Unesco (1981 a). The Practical salinity scale (1978) and The International Eguation
of stale of seawater (1980).Tech.pap.marsci.36 : 25 pp