PENGUKURAN SINYAL HAMBUR BALIK PIPA DAN DASAR LAUT MENGGUNAKAN INSTRUMEN SIDE SCAN SONAR SILMINA SABILA

PENGUKURAN SINYAL HAMBUR BALIK PIPA DAN DASAR LAUT MENGGUNAKAN INSTRUMEN SIDE SCAN SONAR

SILMINA SABILA

DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi Pengukuran Sinyal Hambur Balik Pipa dan Dasar Laut Menggunakan Instrumen Side Scan Sonar adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, November 2014 Silmina Sabila NIM C54100085

ABSTRAK SILMINA SABILA. Pengukuran Sinyal Hambur Balik Pipa dan Dasar Laut Menggunakan Instrumen Side Scan Sonar. Dibimbing oleh HENRY M MANIK. Salah satu instrumen yang digunakan dalam pemetaan maupun pencitraan dasar laut yaitu side scan sonar. Umumnya penelitian mengenai citra side scan sonar lebih mengarah kepada image processing sehingga perlu dilakukan pengolahan data sinyal side scan sonar. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan visualisasi kenampakan dasar laut berupa mosaik citra side scan sonar serta komputasi data sinyal target dasar laut dengan wavelet yang diharapkan mampu meningkatkan interpretasi secara kuantitatif. Penelitian ini menggunakan data side scan sonar dari BPPT pada bulan November 2010 di daerah Balongan, Indramayu. Visualisasi data side scan sonar dilakukan dengan pembuatan mosaik. Analisis data target menggunakan transformasi wavelet tipe Morlet. Hambur balik pada citra side scan sonar dapat digambarkan melalui intensitas warna yang terlihat. Berdasarkan hasil visualisasi dan analisis pengolahan data side scan sonar dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi nilai koefisien refleksi maka gelombang suara yang dipantulkan kembali oleh target akan semakin tinggi. Magnitude koefisien wavelet dari ketiga target menunjukkan distribusi yang berbeda dengan gradasi warna. Target 1 magnitude koefisien wavelet tertinggi berada pada selang data 500 - 600, target 2 pada kisaran 200 300, dan target 3 dengan hambur balik yang rendah berada pada kisaran 500 600. Kata kunci: hambur balik, side scan sonar, target, wavelet

ABSTRACT SILMINA SABILA. Pipe and Seafloor Backscatter Measurement with Side Scan Sonar. Supervised by HENRY M MANIK. One of the instruments that is used in seafloor mapping is side scan sonar. In general, research about side scan sonar is mostly conduct to image processing itself. The aim of this research is to visualize image of seafloor with mosaic, data computation with wavelet from seafloor target and hopefully improve the intrepretation quantitavely. Side scan sonar data on November 2010 in Balongan, Indramayu from BPPT is used in this research. Visualization of side scan sonar data is done with mosaic. Morlet wavelet transformation is used for data analysis. Colour intensity in side scan sonar image can represent backscatter. Based on visualization and data analysis, higher of reflection coefficient, sound wave that is reflected back from target will be higher too. Magnitude form wavelet coefficients from target shows different result with colour gradation. Magnitude wavelet coefficient from the first target shows highest value in the data range 500 - 600, second target in range 200 - 300, and the third target with low backscatter in range 500 - 600. Keywords : backscatter, side scan sonar, target, wavelet

.

PENGUKURAN SINYAL HAMBUR BALIK PIPA DAN DASAR LAUT MENGGUNAKAN INSTRUMEN SIDE SCAN SONAR

SILMINA SABILA

Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ilmu Kelautan pada Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan

DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

Judul Skripsi Nama NIM

: Pengukuran Sinyal Hambur Balik Pipa dan Dasar Laut Menggunakan Instrumen Side Scan Sonar : Silmina Sabila : C54100085

Disetujui oleh

Dr. Henry M Manik, S. Pi. M.T Pembimbing

Pembimbing I

Pembimbing II Diketahui oleh

Dr. Ir. I Wayan Nurjaya, M. Sc Ketua Departemen

Tanggal Lulus:

PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan ini ialah akustik, dengan judul Pengukuran Sinyal Hambur Balik Pipa dan Dasar Laut Menggunakan Instrumen Side Scan Sonar. Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Henry M Manik M selaku pembimbing. Di samping itu, terimakasih penulis sampaikan kepada Balai Teknologi Survei Kelautan, Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) atas data survei yang dapat saya gunakan dalam penelitian ini. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ibu, bapak, serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, November 2014 Silmina Sabila

DAFTAR ISI DAFTAR TABEL

viii

DAFTAR GAMBAR

viii

DAFTAR LAMPIRAN

vi

PENDAHULUAN

1

Latar Belakang

1

Tujuan Penelitian

2

METODE

2

Alat dan Bahan

2

Pengambilan Data

4

Pengolahan Data

6

HASIL DAN PEMBAHASAN Mosaik Citra Side Scan Sonar

7 7

Target dan Nilai Amplitudo

14

Transformasi wavelet

16

Akustik Impedansi dan Koefisien Refleksi

19

KESIMPULAN DAN SARAN

20

Kesimpulan

20

Saran

20

DAFTAR PUSTAKA

20

LAMPIRAN

22

RIWAYAT HIDUP

25

DAFTAR TABEL 1 Spesifikasi Innomar SES-2000 Compact Side Scan Sonar

3

2 Nilai Impedansi Akustik dan Koefisien Refleksi

19

DAFTAR GAMBAR 1 Lokasi Daerah Penelitian 2 Transducer Innomar SES-2000 Compact Side Scan Sonar 3 Skema Survei Side Scan Sonar dengan KM. Dondang 4 Diagram Alir Penelitian 5 Diagram Alir Pembuatan Mosaik 6 Koreksi Slant Range 7 Citra side scan sonar sebelum koreksi (a),setelah slant range correction (b), setelah beam angle correction (c) 8 Lintasan 1 sebelum koreksi (a), setelah koreksi (b) 9 Lintasan 2 sebelum koreksi (a), setelah koreksi (b) 10 Lintasan 3 sebelum koreksi (a), setelah koreksi (b) 11 Target 1 dan Nilai Amplitudo 12 Target 2 dan Nilai Amplitudo 13 Target 3 dan Nilai Amplitudo 14 Transformasi wavelet kontinu target 1 15 Transformasi wavelet kontinu target 2 16 Transformasi wavelet kontinu target 3

2 3 4 5 6 7 10 12 13 14 15 15 16 18 18 18

DAFTAR LAMPIRAN 1 Spesifikasi KM Dondang 2 Contoh perhitungan impedansi akustik dan koefisien refleksi 3 Script Matlab

22 22 21

1

PENDAHULUAN Latar Belakang Hidroakustik merupakan metode yang efektif dan efisien digunakan untuk kegiatan eksplorasi laut. Metode ini merupakan metode yang paling baik dan seringkali digunakan untuk melakukan investigasi kolom dan dasar perairan secara efisien dan akurat (Blondel 2009). Penggunaan gelombang suara yang mampu merambat jauh sampai ke dasar laut dan beberapa lapisan di bawahnya digunakan untuk berbagai kegiatan eksplorasi laut seperti pencarian daerah tangkapan ikan, survei rute pipa dan kabel bawah laut, pencarian kapal karam, dan pemetaan dasar laut. Salah satu instrumen yang digunakan dalam pemetaan maupun pencitraan dasar laut yaitu side scan sonar. Side scan sonar merupakan instrumen yang terdiri dari single beam transducer pada kedua sisinya. Instrumen ini dapat menjangkau bagian dasar laut dengan porsi yang sangat jauh dari kapal survei (Blondel 2009). Side scan sonar frekuensi tinggi secara rutin digunakan dalam pemetaan dasar laut secara kualitatif dengan tujuan utama untuk menentukan lokasi fitur dan objek pada dasar laut (Collier dan Brown 2004). Backscatter merupakan nilai hambur balik yang dipantulkan oleh suatu objek atau medium dari gelombang suara yang mengenainya. Backscatter dari dasar perairan dapat mendeskripsikan ukuran butir sedimen halus, bentuk permukaan dan kekasarannya memiliki peran penting untuk backscatter dari sedimen kasar dan permukaan kasar lainnya seperti terumbu dan bangkai kapal (Kagesten 2008). Amplitudo dari sinyal pantul (echo) dapat memberikan beberapa informasi mengenai daerah dari titik yang digambarkan, dasar perairan atau target (Blondel 2009). Sinyal digital yang diperoleh dari side scan sonar umumnya berupa amplitudo dalam domain waktu. Umumnya penelitian mengenai citra side scan sonar lebih mengarah kepada image processing, seperti koreksi geometrik pada citra side scan sonar (Cervenka et al. 1994), citra side scan sonar dan interpretasi geologi dasar laut (Garcia et al. 2000), koreksi kecerahan dan jarak dalam side scan sonar image processing (Chang et al. 2010). Selain itu penelitian mengenai backscatter sidescan sonar yang telah dilakukan antara lain deteksi dan interpretasi target di dasar laut menggunakan sidescan sonar (Sari dan Manik 2009), hubungan sidescan backscatter dengan distribusi ukuran sedimen dasar laut (Brown dan Collier 2004), respon backscatter dan resolusinya dalam survei sidescan sonar untuk arkeologi (Quinn et al. 2005). Sinyal non stasioner, kandungan frekuensi berubah terhadap waktu sehingga diperlukan analisis dalam domain waktu-frekuensi (Ulum 2007). Kebutuhan akan resolusi tinggi dalam analisis sinyal non stasioner diperlukan metode untuk menganalisa sinyal non stasioner tersebut dengan transformasi wavelet yang dapat menampilkan visualisasi dalam domain waktu-frekuensi. Pengukuran sinyal hambur balik target dasar laut secara kuantitatif ini perlu dilakukan untuk dapat mengetahui karakteristik dasar laut,memahami berbagai proses yang terjadi di dalamnya dan diharapkan mampu meningkatkan interpretasi secara kuantitatif.

2

Tujuan Penelitian 1. Melakukan visualisasi dasar laut berupa mosaik citra side scan sonar. 2. Melakukan komputasi data side scan sonar dengan transformasi wavelet target dasar laut yang diharapkan mampu meningkatkan interpretasi kuantitatif.

METODE

Waktu dan Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data side scan sonar hasil survei Balai Teknologi Survei Kelautan Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT). Data yang digunakan merupakan data pada bulan November 2010 di daerah Balongan, Indramayu. Pengolahan data dilakukan pada bulan Maret hingga Juli 2014. Pengolahan data dilakukan di Laboratorium Akustik dan Instrumentasi Kelautan Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan FPIK IPB dan Balai Teknologi Survei Kelautan Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT). Pada penelitian ini digunakan 3 lintasan yaitu Lintasan 1 (Bal_02112010151610SS), Lintasan 2 (Bal_02112010161607SS), dan Lintasan 3 (Bal_02112010200412SS). Berikut merupakan lokasi penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1.

Gambar 1 Lokasi daerah penelitian

3

Alat dan Bahan Alat Peralatan yang digunakan pada penelitian ini adalah laptop, software Sonarweb untuk visualisasi dan mosaicking, Xtftosegy untuk mengubah file berekstensi .xtf menjadi .segy, Seisee untuk mengekstrak nilai amplitudo dan menyimpannya dalam bentuk .txt, Ms. Excel untuk melakukan pengeditan data dan perhitungan, Matlab untuk melakukan analisis wavelet, ArcMap untuk pembuatan peta lokasi penelitian. Bahan Bahan penelitian ini adalah data hasil akuisisi yang dilakukan oleh Balai Teknologi Survei Kelautan BPPT pada bulan November 2010. Data yang digunakan yaitu data side scan sonar dengan ekstensi XTF dan data hasil coring untuk validasi data.Transducer yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2. Tabel 1 merupakan spesifikasi dari alat yang digunakan dalam pengambilan data, yaitu Innomar SES-2000 Compact Side Scan Sonar dengan akuisisi menggunakan laptop dan software SESWIN 2000 for Windows.

Gambar 2 Transducer Innomar SES-2000 Compact Side Scan Sonar (Sumber: final report BPPT 2010)

4 Tabel 1 Spesifikasi Innomar SES-2000 Compact Side Scan Sonar Dimensi Berat Frekuensi Kekuatan pancaran pulsa/source level Panjang pulsa Banyak pulsa

62 cm x 10 cm x 20 cm (WxHxD) 23 kg (termasuk kabel 20 m) 100 kHz

Lebar pancaran

± 0.90/±350

Sudut transducer

400 / 600

>4kW / >220DB//μPa re 1 m 100 – 250 μs mencapai 25 s-1

Wilayah jangkauan 20-100 m Sumber: http://www.innomar.com/

Pengambilan Data Akuisisi Data Akuisisi data side scan sonar dilakukan oleh Balai Teknologi Survei Kelautan BPPT pada bulan November 2010 dengan menggunakan Kapal Motor Dondang (Lampiran 1). Alat yang digunakan yaitu Innomar SES-2000 compact side scan sonar dengan frekuensi 100 kHz. Gelombang suara ditransmisikan oleh transducer ke kolom menuju perairan. Sinyal suara ini akan dipantulkan oleh objek maupun dasar laut kemudian diterima oleh receiver yang kemudian ditampilkan dalam bentuk citra yang menggambarkan kondisi permukaan dasar laut metode coring yang digunakan yaitu metode drop core dengan alat berupa rangkaian pipa besi dengan model desain gravity corer tipe kulenberg ukuran 2.5 inchi dengan pipa transparan 2 inchi. Gambar 3 memperlihatkan skema survei side scan sonar dengan KM. Dondang.

Gambar 3 Skema survei side scan sonar dengan KM. Dondang (Sumber: final report BPPT 2010)

5

Pengolahan Data Pengolahan data sonar pada penelitian ini menggunakan software Sonarweb untuk mengetahui posisi, ping target, Xtftosegy digunakan untuk mengubah file ekstensi XTF menjadi SEG-Y. Konversi data dilakukan supaya nilai amplitudo dapat diekstrak dengan software Seisee, yang hanya dapat dilakukan dengan data berekstensi SEG-Y. Seisee yang digunakan untuk mengekstrak amplitudo, Microsoft excel untuk melakukan pengeditan dan pembuatan plot amplitudo. Analisis sinyal selanjutnya dilakukan menggunakan analisis wavelet dengan Matlab. Diagram alir penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.

Raw data (.xtf)

Penentuan target

Pembuatan mosaik

Konversi .xtf >.segy Ekstrak amplitudo Pengeditan data Plot amplitudo dan waktu Analisis sinyal dengan wavelet Interpretasi kuantitatif

Gambar 4 Diagram alir penelitian

Pembuatan mosaik Menurut Blondel 2009, mosaik adalah sebuah georeferensi gambar TIFF (Tagged Image File Format) yang didapatkan dari satu atau lebih track lines yang berisi data side scan dengan koreksi slant range atau data amplitudo. Pembuatan mosaik bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra secara kualitatif sehingga mempermudah dalam melihat kenampakan dasar laut. Software yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Sonarweb V3.16ZQ PRO. Diagram alir pembuatan mosaik dapat dilihat pada Gambar 5.

6 Langkah pertama yang dilakukan yaitu membuat project baru pada Sonarweb, kemudian masukkan data sonar yang akan diolah dengan memilih menu File lalu Add files untuk memasukkan data yang ingin diolah. Langkah selanjutnya yaitu melakukan konfigurasi dengan Project Options seperti memasukkan nilai kecepatan suara. Bottom tracking dipilih pada data yang diinginkan, digitasi dan simpan hasil. Kemudian lakukan konfigurasi kembali pada Project options dengan mengaktifkan Beam Angle Correction dan Reprocess sonar file pada data tersebut. Proses slant range correction dengan Sonarweb dilakukan dengan melakukan bottom tracking dan memasukkan kecepatan suara sehingga blind zone tidak terlihat lagi. Slant range correction dilakukan untuk memetakan kembali objek yang terlihat ke posisi sebenarnya. Pilih Digitize untuk melihat hasil mosaik kemudian simpan dalam bentuk .JPEG. File > New Project

File > Add files Project Options Bottom tracking Beam Angle Correction

\

Reprocess Export mosaik Gambar 5 Diagram alir pembuatan mosaik

Gambar 6 merupakan gambaran koreksi slant range, dengan asumsi permukaan laut datar. R merupakan slant range ct/2 jarak sonar ke target/titik pada dasar laut, c adalah kecepatan suara dalam m/s, t waktu dalam detik, dan h merupakan tinggi sonar dari dasar laut. Sehingga jarak sesungguhnya yaitu (Blondel 2009).

……………. (1)

7

Gambar 6 Koreksi slant range (Sumber: Blondel 2009) Pengumpulan data dari berbagai sistem sonar akan menghasilkan area yang memiliki warna lebih gelap maupun lebih terang, Time Varied Gains (TVG) dilakukan namun seringkali hal ini tidak cukup, tergantung pada sistem dan tipe substrat dasar. Beam angle correction dilakukan untuk mengoreksi variasi intensitas beam. Jika tidak dilakukan akan menghasilkan data bergaris yang mengurangi dari variasi backscatter secara keseluruan. Beam angle correction yang digunakan mengacu pada Danforth 1997.

Analisis Data Transformasi Wavelet Pengolahan sinyal side scan sonar yang digunakan merupakan raw data dimana data tersebut belum dilakukan koreksi apapun. Hal ini dilakukan agar backscatter dari target yang diamati tidak terpengaruh oleh koreksi yang dilakukan. Sinyal non-stasioner, seperti sinyal side scan sonar dimana kandungan frekuensi berubah terhadap waktu diperlukan analisis dalam domain waktufrekuensi (Ulum 2007). Analisis data menggunakan transformasi wavelet digunakan untuk memperoleh data dengan domain waktu-frekuensi dari data time series amplitudo. Data dengan domain waktu-frekuensi dapat digunakan untuk melihat karakteristik sinyal secara lebih lanjut. Transformasi wavelet merupakan penyempurnaan dari transformasi sebelumnya seperti Transformasi Fourier, yang menghasilkan informasi frekuensi dan spektrum amplitudo. Namun transformasi ini lebih cocok digunakan untuk sinyal stasioner, selain itu informasi waktu menjadi hilang. Transformasi lain pengembangan dari Transformasi Fourier yaitu STFT (Short Time Fourier Transform) yang menghasilkan data dalam domain waktu-frekuensi, namun memiliki kekurangan dimana ukuran window yang digunakan berukuran sama sehingga tidak dapat mendeteksi adanya puncakpuncak dalam suatu sinyal. Wavelet merupakan fungsi matematik yang membagibagi data menjadi beberapa komponen frekuensi yang berbeda-beda, kemudian

8 dilakukan analisis untuk masing-masing komponen menggunakan resolusi yang sesuai dengan skalanya (Graps, 1995).

……… (2)

……… (3) Keterangan: α : parameter dilatasi (skala) τ : parameter translasi dimana g* merupakan kompleks konjugasi dari g dan variabel τ, α dapat bervariasi dalam domain (-∞, ∞). Analisis wavelet menyajikan penyelesaian 2D dari 1D time series kedalam posisi, τ, dan skala amplitudo, α, sebagai variabel baru. Transformasi wavelet merupakan sebuah mikroskop matematis dengan perbesaran (magnifikasi) 1/α, posisi τ, dan optik yang merupakan pilihan dari spesifik wavelet g(t) (Shen et al. 1994). Fungsi dari persamaan (2) merupakan fungsi dari mother wavelet dan fungsi (3) merupakan persamaan continuous wavelet. Continuous Wavelet Transform (CWT) menganalisa sinyal dengan perubahan skala pada window yang dianalisis, pergeseran window dalam waktu dan perkalian sinyal serta mengintegral semuanya sepanjang waktu (Polikar,1996).

Impedansi Akustik dan Koefisien Refleksi Berdasarkan data ρ dan c yang mengacu pada Lurton (2002) dapat dilakukan penghitungan nilai impedansi, koefisien refleksi. Hal ini dilakukan karena pada penelitian ini digunakan data sekunder serta diketahuinya tipe substrat sedimen melalui sampel coring. Nilai impedansi, koefisien refleksi dapat dihitung dengan persamaan (4), (5) di bawah ini. Contoh perhitungan dapat dilihat pada Lampiran 2. Z = ρ.c

………… (4)

………… (5) Keterangan: Z1 adalah impedansi akustik 1, Z2 impedansi akustik 2, ρ adalah masa jenis (kg/m3) dan c adalah kecepatan suara (m/s). Impedansi akustik yaitu kemampuan batuan untuk dapat dilewati oleh gelombang akustik. Impedansi akustik dapat digunakan untuk mendefinisikan koefisien refleksi , R merupakan pengukuran kekuatan pantulan (Kinsler et al. 1982)

9

HASIL DAN PEMBAHASAN Mosaik Citra Side Scan Sonar Pembuatan mosaik bertujuan untuk mendapatkan visualisasi data side scan sonar untuk melihat kenampakan permukaan dasar laut. Gambar 7(a) memperlihatkan bagian citra side scan sonar pada Lintasan 1 sebelum dilakukan koreksi berupa raw data (.xtf) dimana terlihat sisi kiri (port) dan sisi kanan (starboard) dari side scan sonar serta blind zone yang terletak di tengah gambar. Slant range correction yang dilakukan dengan bottom tracking dan memasukkan kecepatan suara menghasilkan citra side scan sonar terkoreksi dengan hilangnya blind zone ditunjukkan pada Gambar 7(b). Pada Gambar 7(c) merupakan mosaik citra dimana telah dilakukan koreksi slant range dan beam angle. Citra yang telah dilakukan koreksi tersebut terlihat lebih jelas sehingga lebih mudah untuk dilakukan interpretasi dan analisis lebih lanjut. Visualisasi mosaik dibuat per lintasan untuk memperjelas kenampakan dasar laut serta memperlihatkan perbedaan sebelum dan setelah dilakukan koreksi. Menurut Tian (2011), citra side scan sonar dapat diinterpretasikan berdasarkan warna yang terlihat, warna yang gelap dapat diinterpretasikan sebagai hambur balik yang rendah sedangkan warna terang pada citra menggambarkan nilai hambur balik yang tinggi. Dalam penelitian ini mosaik menggunakan warna biru, dimana semakin tinggi intensitas warna biru menggambarkan backscatter yang tinggi sedangkan warna putih menggambarkan nilai backscatter yang rendah. Gambar 7 terlihat jelas objek pipa berupa garis melengkung pada sisi kiri (port) memiliki intensitas warna yang tinggi dibandingkan sekitarnya, yang menggambarkan objek tersebut memiliki nilai hambur balik yang lebih tinggi dibandingkan sekitarnya. Mosaik di bawah ini yaitu Gambar 8, 9, dan 10 merupakan lintasan dari target yang diamati. Koreksi berupa slant range dan beam angle telah dilakukan pada gambar mosaik berikut. Slant range correction merupakan pemetaan kembali piksel dari posisinya terlihat ke posisi sebenarnya dengan melakukan komputasi dari waktu kembali dan tinggi wahana sonar (Blondel 2009). Lintasan 1 dan 2 side scan sonar sebelum dilakukan koreksi ditunjukkan oleh Gambar 8(a) dan 9(a), dimana daerah sapuan (swath) ditunjukkan dengan warna biru keputihan pada gambar. Daerah berwarna putih yang terletak di tengah lintasan tersebut merupakan blind zone.

10

(a)

(b)

(c) Gambar 7 Citra side scan sonar sebelum koreksi (a), setelah slant range correction (b), setelah beam angle correction (c)

11 Hal yang paling menonjol dari fitur gambar side scan sonar yaitu intensitas yang terlalu kuat yang terletak dekat dengan towfish, serta respon yang lemah pada daerah terluar swath (Chang et al. 2010). Pada gambar terlihat bahwa semakin jauh dari blind zone, gradasi warna biru akan semakin memudar menjadi putih yang menggambarkan gelombang akustik yang dipancarkan intensitasnya akan melemah seiring dengan jarak tempuhnya. Menurut Chang et al. 2010 bahwa sepanjang daerah sapuan (swath), jumlah energi yang mengenai dasar laut akan bervariasi dengan jaraknya dari towfish, begitu pula dengan sudut dimana gelombang sonar mengenai permukaan laut (grazing angle). Koreksi yang dilakukan pada mosaik berikut yaitu slant range correction dan beam angle correction. Slant range correction merupakan proses paling dasar yang dilakukan untuk data side scan sonar (Chang et al. 2010). Slant range correction merupakan pemetaan kembali piksel dari posisinya terlihat ke posisi sebenarnya dengan melakukan komputasi dari waktu kembali dan tinggi wahana sonar (Blondel 2009). Bila proses ini tidak dilakukan maka gambaran objek yang berada dekat dengan wahana sonar akan termampatkan dibandingkan dengan objek yang berada jauh dari wahana sehingga posisi yang terlihat bukan posisi sebenarnya dari objek tersebut. Setelah dilakukan koreksi slant range maka posisi objek maupun dasar laut akan terkoreksi pada posisi sebenarnya. Gambar 9(a) dan 10(a) merupakan gambar Lintasan 1 dan 2 sebelum dilakukan koreksi sehingga blind zone masih terlihat. Gambar 9(b) dan 10(b) menunjukkan lintasan yang telah dilakukan koreksi slant range sehingga blind zone yang semula terlihat menjadi hilang dan dasar laut maupun objek dipetakan kembali ke posisi sebenarnya. Beam angle correction dilakukan untuk mengoreksi variasi intensitas beam. Intensitas kuat dari pola pancaran terletak dekat dengan towfish serta respon lemah pada daerah sapuan terluar terlihat dari gradasi warna biru putih pada gambar sebelum dilakukan koreksi. Tiap sisi dari side scan sonar memiliki main lobe sendiri yang terfokus dari garis vertikal sekitar 450, dimana intensitas maksimum terletak di sekitar posisi ini (Chang et al. 2010). Proses koreksi beam angle yang dilakukan dengan Sonarweb ini mengacu pada Danforth 1997. Pada Gambar 9(b) dan 10(b) tidak terlihat lagi bagian luar yang lebih hitam dibandingkan dengan sisi yang terletak dekat dengan wahana sehingga warna biru yang terlihat lebih merata dibandingkan dengan gambar sebelum dilakukan koreksi. Pada Gambar 10(b) terlihat mosaik pada lintasan ini memiliki intensitas warna biru yang lebih rendah dibandingkan dengan mosaik pada Gambar 8 dan 9. Warna pada citra side scan sonar dapat merepresentasikan kekasaran dan kekerasan objek atau hambur balik. Semakin tinggi intensitas warna yang terlihat maka dapat dikatakan bahwa objek yang terlihat memiliki nilai hambur balik yang tinggi. Semakin rendah intensitas warna yang terlihat maka objek tersebut memiliki nilai hambur balik yang rendah.

12

(a)

(b) Gambar 8 Lintasan 1 sebelum koreksi (a), setelah koreksi (b)

13

(a)

(b) Gambar 9 Lintasan 2 sebelum koreksi (a), setelah koreksi (b)

14

(a)

(b) Gambar 10 Lintasan 3 sebelum koreksi (a), setelah koreksi (b)

Target dan Nilai Amplitudo Visualisasi dan penentuan target serta ping dilakukan dengan perangkat lunak Sonarweb. Nilai amplitudo didapatkan dengan mengekstrak nilai amplitudo dan waktu dari ping target yang diamati. Proses pengeditan dan pembuatan grafik di bawah ini dilakukan dengan Ms. Excel. Hambur balik akustik yang dipantulkan kembali ke transducer side scan sonar dari dasar laut direkam selama jangka waktu tertentu untuk sebuah ping menghasilkan time series amplitudo (Penrose et al. 2005). Backscatter amplitudo ini secara tidak langsung dapat menggambarkan objek maupun permukaan dasar laut yang memantulkan gelombang akustik dari transducer. Nilai backscatter menjelaskan respon dari dasar laut pada frekuensi yang digunakan dan untuk kondisi spesifik dari daerah ensonifikasi (Blondel 2009). Semakin tinggi nilai amplitudo maka semakin kasar atau keras suatu target yang terdeteksi. Begitu pula semakin kecil nilai amplitudo maka tingkat kekasaran maupun kekerasan suatu objek semakin menurun. Benda-benda yang memiliki

15 tingkat kekerasan seperti batu dan besi akan memiliki nilai hambur balik yang lebih besar bila dibandingkan dengan dengan material lunak seperti lumpur atau biota -biota laut. Selain faktor kekerasan dan kekasaran (roughness) suatu benda, frekuensi suara pada alat yang digunakan serta grazing angle dari pulsa akustik juga dapat menjadi faktor yang mempengaruhi nilai hambur balik di dasar perairan (Burczynski 2002). Garis merah pada gambar menunjukkan ping dari target yang diamati. Target 1 yang terlihat pada Gambar 11 merupakan pipa di dasar laut beserta nilai amplitudonya. Target berada pada Lintasan 1. Berdasarkan survei yang dilakukan oleh Balai Teknologi dan Survei Kelautan BPPT 2010 pipa tersebut terbuat dari material besi dengan diameter sekitar 36 inchi. Terlihat pada gambar bahwa target pipa memiliki warna yang lebih terang dibandingkan dengan sekitarnya. Warna gelap pada citra side scan sonar dapat diinterpretasikan sebagai hambur balik rendah sedangkan warna terang menggambarkan nilai hambur balik yang tinggi (Tian 2011). Nilai maksimum amplitudo pada grafik terlihat sebesar 12500 mV.

Gambar 11 Target 1 dan Grafik Amplitudo Gambar 12 merupakan target 2 yang berada pada Lintasan 2. Pada citra hasil side scan sonar target pipa terlihat agak melengkung. Nilai amplitudo maksimum yaitu 11000 mV, berbeda dengan target pipa pada Gambar 11 yang memiliki nilai amplitudo maksimum 12500 mV. Side scan sonar merupakan pilihan alat yang digunakan untuk deteksi dan pemetaan jalur pipa dan sekitarnya (Esser 2002, Tian 2008 dalam Blondel 2009)

Gambar 12 Target 2 dan Grafik Amplitudo

16

Target 3 berada pada Lintasan Bal_02112010200412SS dengan tipe sedimen berupa lempung (clay) yang diketahui berdasarkan titik coring B3 yang terdapat pada lintasan ini. Amplitudo dari echo dapat memberikan beberapa informasi mengenai daerah dari titik yang digambarkan, dasar perairan maupun target (Blondel 2009). Nilai amplitudo pada target ini berbeda jauh dengan target satu dan dua yang berupa pipa. Kisaran nilai amplitudo target tiga yaitu 500 – 1600 mV. Nilai amplitudo dapat menggambarkan kekasaran maupun kekerasan suatu objek/target. Semakin kasar/keras suatu target maka akan memantulkan sinyal akustik dengan kuat sehingga menghasilkan nilai amplitudo yang tinggi.

Gambar 13 Target 3 dan Grafik Amplitudo

Transformasi Wavelet Nilai amplitudo dari tiga target yang berada pada tiga lintasan yang berbeda disimpan dalam format .txt untuk dapat diolah menggunakan Matlab dengan script yang terdapat pada lampiran 3. Pengolahan sinyal dari target dilakukan dengan transformasi wavelet untuk mendapatkan visualisasi dalam domain waktu – frekuensi serta deskripsi data lebih lanjut. Wavelet merupakan fungsi matematik yang membagi data menjadi komponen frekuensi yang berbeda-beda, kemudian dilakukan analisis untuk masing-masing komponen menggunakan resolusi sesuai dengan skalanya (Graps 1995). Proses analisis time frekuensi dilakukan dengan cara mengkonvolusi signal dengan wavelet, resolusi frekuensi diperoleh dengan mendilatasi wavelet menggunakan skala tertentu dan resolusi waktu diperoleh dengan mentranslasi wavelet dengan faktor translasi tertentu. Penentuan inilah menjadikan metode CWT (Continuous Wavelet Transform )menghasilkan analisis yang mempunyai resolusi tinggi (Ulum 2007). Hasil dari transformasi ini yaitu koefisien yang dihasilkan pada skala yang berbeda dengan bagian yang berbeda dari suatu sinyal. Koefisien merupakan hasil dari penekanan sinyal asli yang dilakukan dengan wavelet (Gomez 2004). Dalam hal ini, target yang sebelumnya telah ditentukan diekstrak nilai amplitudo dan waktunya dalam satu ping. Ping tersebut memuat data deret waktu amplitudo dimana terdapat amplitudo target yang menggambarkan nilai hambur

17 balik dari target tersebut. Oleh karena itu dilakukan transformasi wavelet dengan menampilkan CWT modulus untuk identifikasi amplitudo target yang terdapat dalam data deret waktu ping tersebut. Skala yang digunakan pada transformasi ini yaitu 1:1:65, yang berarti setiap hasil wavelet dimulai dari skala 1 sampai dengan 65 dengan perubahan nilai tiap 1 satuan. Plot yang dibuat pada sumbu x merupakan posisi jumlah data sepanjang sinyal yang memuat informasi waktu, sumbu y menggambarkan skala (kelas data), warna pada tiap titik sumbu x dan y merupakan magnitude dari koefisien wavelet C (Gomez 2004). Keuntungan terbesar dari penggunaan CWT yaitu memperoleh konten sinyal yang jauh lebih detil dibandingkan analisis Fourier dan DWT (Discrete Wavelet Transform). Keuntungan dari analisis sinyal dengan wavelet adalah dapat mempelajari fitur lokal dari sinyal dengan detil yang cocok dengan karakteristik skalanya (Fedi et al 2004). Gambar dibawah merupakan hasil dari transformasi wavelet tipe Morlet. Gambar 14 merupakan merupakan CWT modulus dari target pertama menunjukkan perbedaan gradasi warna. Data deret waktu ping dari 0 - 65 ms memuat informasi amplitudo secara horizontal. Visualisasi ini dapat menggambarkan letak nilai amplitudo nilai hambur balik dari target yang terdapat dalam data deret waktu. Warna biru menggambarkan nilai terkecil 0 sampai warna merah yang menggambarkan nilai terbesar yaitu 1. Skala yang kecil memuat informasi frekuensi yang tinggi, sedangkan skala besar memuat frekuensi yang rendah. Terlihat warna merah menggambarkan energi yang paling tinggi merupakan target berupa pipa yang memiliki nilai hambur balik lebih tinggi dibandingkan dengan sekitarnya yang berupa substrat. Magnitude dari koefisien wavelet tertinggi berada pada selang data ke 500 - 600 dan kisaran magnitude koefisien wavelet terendah pada 0 - 300. Gambar 15 merupakan transformasi wavelet kontinu dari target kedua dimana menunjukkan perbedaan gradasi warna dengan target pertama. Magnitude koefisien wavelet tertinggi berada pada kisaran 200 - 300 yang ditandai dengan warna merah. Warna merah tersebut merupakan lokasi magnitude dari pipa dalam sinyal tersebut. Semakin tinggi nilai amplitudo maka semakin kasar atau keras suatu target yang terdeteksi. Begitu pula semakin kecil nilai amplitudo maka tingkat kekasaran maupun kekerasan suatu objek semakin kecil. Perbedaan magnitude koefisien dari target 1 dan 2 yang berupa pipa kemungkinan disebabkan oleh perbedaan kondisi dasar perairan dimana terdapat kedua target pipa yang tertanam pada dasar laut. Hasil transformasi wavelet berupa magnitude koefisien wavelet dari target ketiga ditunjukkan oleh Gambar 16. Pada selang data 0 - 300 didapatkan magnitude koefisien terendah yang digambarkan dengan warna biru. Magnitude koefisien tinggi yang ditandai dengan warna merah terdapat pada selang data 500 – 600. Skala yang kecil pada transformasi wavelet memuat informasi frekuensi yang tinggi sedangkan skala besar memuat informasi frekuensi rendah.

18

Gambar 14 Transformasi wavelet kontinu target 1

Gambar 15 Transformasi wavelet kontinu target 2

Gambar 16 Transformasi wavelet kontinu target 3

19 Impedansi Akustik dan Koefisien Refleksi Impedansi akustik yaitu kemampuan batuan untuk dapat dilewati oleh gelombang akustik. Impedansi akustik dapat digunakan untuk mendefinisikan koefisien refleksi, R merupakan pengukuran kekuatan pantulan (Kinsler et al. 1982). Nilai impedansi akustik dan koefisien refleksi dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 Nilai impedansi akustik dan koefisien refleksi ρ Impedansi Target c (m/s) (kg/m3) Akustik

Koefisien Refleksi

Lempung (Clay)

1200

1470

1764000

0.0808

Besi

7800

5130

40014000

0.928

Semakin tinggi nilai koefisien refleksi maka akan semakin tinggi nilai pantulan sinyal dari objek yang terdeteksi. Akan tetapi jika nilai koefisien refleksi lebih dari 1, maka akan terjadi penguatan, hal ini dikarenakan jarak antara objek dan alat yang digunakan terlalu dekat, sehingga pengembalian sinyal yang dipantulkan juga semakin besar dan pengambilan datanya dilakukan di daerah yang dangkal (Sari dan Manik 2009). Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa pipa memiliki nilai impedansi akustik dan koefisien refleksi yang tinggi. Nilai impedansi akustik lempung yaitu 1764000 lebih kecil dibandingkan besi yang memiliki nilai impedansi akustik sebesar 40014000. Nilai ini menggambarkan kemampuan dari suatu material dalam melewatkan gelombang suara. Kecepatan gelombang suara pada material besi sebesar 5130 m/s dan lempung 1470 m/s dapat memberikan gambaran bahwa semakin rapat suatu material atau medium maka kecepatan suara dalam melewati material atau medium tersebut semakin akan semakin tinggi. Koefisien refleksi dari medium air ke pipa yang terbuat dari besi sebesar 0.928 dengan densitas sebesar 7800 kg/m3 menunjukkan bahwa target ini akan memberikan pantulan gelombang suara yang lebih kuat dibandingkan target berupa lempung dengan koefisien refleksi 0.0808 dan densitas 1200 kg/m3. Refleksi dari suatu lapisan tipis mempunyai karakteristik tertentu pada spektrum frekuensinya. Hal ini berkaitan dengan ketebalan dan sifat akustik dari suatu lapisan, sehingga dapat disimpulkan bahwa lapisan tipis akan tampak lebih jelas pada spektrum frekuensi tinggi sedangkan lapisan tebal akan tampak lebih jelas pada spektrum frekuensi rendah. (Partyka et al. 1999)

20 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Visualisasi dasar laut berupa mosaik citra side scan sonar telah dapat dilakukan. Kisaran nilai hambur balik pada mosaik dapat dilihat melalui intensitas warna. Didapatkan bahwa semakin tinggi nilai koefisien refleksi maka gelombang suara yang dipantulkan kembali oleh target akan semakin tinggi. Magnitude koefisien wavelet dari ketiga target menunjukkan distribusi yang berbeda dengan gradasi warna. Target 1 magnitude koefisien wavelet tertinggi berada pada selang data 500 - 600, target 2 pada kisaran 200 - 300, dan target 3 berada pada kisaran 500 - 600. Saran Penghitungan nilai backscatter dari target serta penggunaan transformasi wavelet dengan tipe yang lain dapat dilakukan untuk meningkatkan interpretasi citra side scan sonar secara kuantitatif agar lebih baik lagi. Penentuan target dasar laut yang dijadikan kajian lebih bervariasi lagi agar dapat mengetahui dan memahami karakteristik maupun proses yang terjadi di dasar laut lebih baik.

DAFTAR PUSTAKA Blondel P. 2009. The Handbook of Sidescan Sonar. Springer, Praxis.Chichester. UK BPPT. 2010. Geotechnical and Geophysical Survei ( Survei hidro oseanografi dan Soil Investigation serta Cabel Route Survei di X-ray (XAPS – Terminal Balongan)) untuk Pemeliharaan Pipa Migas serta Kabel Listrik. Final report Burczynski J. 2002. Bottom classification. BioSonics, Inc. www.BioSonics.com. [Diunduh 14 Oktober 2014] Cervenka P, Moustier C D, Lonsdale P F. 1994. Geometric Corrections on Side Scan Sonar Images based on Bathymetry: Application with SeaMARC II and Sea Beam Data. Marine Geophysical Researches 16:365-383 Chang Y C, Hsu S K, Tsai C H. 2010. Sidescan Sonar Image Processing: Correcting Brightness Variation and Patching Gaps. Journal of Marine Science and Technology, Vol. 18, No.6, pp. 785-789 Collier J S, Brown C J. 2004. Correlation of sidescan backscatter with grain size distribution of surficial seabed sediments. Journal of Marine Geology 214 :431-449 Danforth W W. 1997. Xsonar/ShowImage; a complete system for rapid sidescansonar processing and display: U.S. Geological Survei Open-File Report 97686, 77 p Fedi M, Primiceri R, Quarta T, Villani A V. 2004. Joint application of continuous and discrete wavelet transform on gravity data to identify shallow and deep sources. Geophysical Journal International 156, 7-21

21 Garcia G S, Duran R, Vilas F. 2000. Side Scan Sonar Image and Geological Interpretation of the Ria de Pontevedra Seafloor. Sci. Mar., 64(4): 393-402 Gomez J C.2004.Wavelet Methods for Time Series Analysis. http://jfcgomez.webs.ull.es/WAVELET%20METHODS%20FOR%20TIM E%20SERIES%20ANALYSIS.pdf. [Diunduh 14 Oktober 2014] Graps A. 1995. An Introduction to Wavelets, IEEE Computational Science and Engineering, vol.2, num.2, IEEE Computer Society, Loas Alamitos – CA, USA Kagesten G. 2008. Geological Seafloor Mapping with Backscatter Data From A Multibeam Echo Sounder [Tesis]. Swedia (SE): Gothenburg University Kinsler LE, Frey AR, Coppens AB, Sanders JV. 1982. Fundamentals of Acoustics. 3rd Edition.New York: John Wiley & Sons Lurton X. 2002. An Introduction to Underwater Acoustic. Springer, Praxis. Chichester. UK. Partyka G, Gridley J, Lopez J. 1999. Interpretational Applications of Spectral Decomposition in Reservoir Characterization, The Leading Edge 22 no.3, 353-360 Polikar, R. 1996. The Wavelet Tutorial. Rowan University College of Engineering. www.rowan.edu. [Diunduh pada14 Oktober 2014] Penrose JD, Siwabessy P J W, Gavrilov A, Parnum I, Hamilton L J, Bickers A, Brooke B, Ryan D A, Kennedy P. 2005. Acoustic Techniques for Seabed Classification. Coastal for Coastal Zone Estuary and Waterway Management. Technical Report. [Diunduh pada 7 Februari 2014] Quinn R, Dean M, Lawrence M, Liscoe S, Boland D. 2005. Backscatter responses and resolution considerations in archaeological side-scan sonar surveis: a control experiment. Journal of Archaeological Science 32(2005): 12521264 Sari S P, Manik H M. 2009. Deteksi dan interpretasi target di dasar laut menggunakan instrumen side scan sonar. Seminar Nasional Teori dan Aplikasi Teknologi Kelautan. Surabaya. hlm A 25-30 Tian W M. 2011. Side scan sonar Techniques for The Characterization of Physical Properties of Artificial Benthic Habitats. Brazilian Journal of Oceanography, 59: 77-90 Ulum B. 2007. Interpretasi Dekomposisis Spektrum Dalam Karakterisasi Reservoar menggunakan Short Time Fourier Transform dan Continous Wavelet Transform [Tesis]. Indonesia (ID): Institut Teknologi Bandung

22

LAMPIRAN Lampiran 1. Spesifikasi KM. Dondang Panjang kapal Lebar kapal Draft kapal Sudut pitch

: 15.5 m : 4.1 m : 1.8 m : 1.074 (port/starboard)

Lampiran 2. Contoh perhitungan impedansi akustik dan koefisien refleksi = ρ.c = 1000 x 1500 = 1500000 kg/m2s Z2(lempung) = ρ.c = 1200 x 1470 = 1764000 kg/m2s

Z1(air laut)

= 0.0808

23 Lampiran 3. Script Matlab load (‘duapipa.txt’); y=duapipa(:,2); y=reshape(y,length(y),1); clear aa period yyyy yyyylab x1 x2 wave scale f x scale; ny=length(y); ny2=round(ny/2); exp1=0; exp2=round(log2(ny2))+1; inter=20; j=0; k0=5.4; for m=exp1:exp2-1; jj=inter-1; for n=0:jj; a=2^(m+n/inter); j=j+1; aa(j)=a; end; end; a=2^exp2; aa(j+1)=a; omega0=1/2*(k0./aa+sqrt(2+k0*k0)./aa); period=1./omega0*2*pi; aa=aa'; period=period'; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% y=y'; y=(y-mean(y))/std(y); k0=5.4; % dt=1; n1=length(y); base2=fix(log(n1)/log(2)+0.4999); if(2^base2-n1 < 0) base2=base2+1; end; x=[y,zeros(1,2^base2-n1)]; y=y'; n=length(x); % k=[1:fix(n/2)]; k=k.*((2.*pi)/(n*dt)); k=[0., k, -k(fix((n-1)/2):-1:1)]; % f=fft(x); % scale=aa; J=length(aa); wave=zeros(J,n); wave=wave+i*wave; % nn=length(k); for a1=1:J; expnt=-(scale(a1).*k - k0).^2/2.*(k > 0.);

24 norm=sqrt(scale(a1)*k(2))*(pi^(-0.25))*sqrt(nn); daughter=norm*exp(expnt); daughter=daughter.*(k>0.); wave(a1,:)=ifft(f.*daughter)/sqrt(scale(a1)); end; wave=wave(1:J,1:n1); figure (2); contourf(abs(wave),25); shading flat; %mesh(abs(wave)); view(0,-90); for k=1:exp2+1; exponent=k-1; brol=abs(period-2^exponent); [x1,x2]=min(brol); yyyy(k)=x2; yyyylab(k)=2^exponent; end; set(gca,'yTick',yyyy,'yTickLabel',yyyylab,'FontSize',12); ylabel('period (in time unit)','FontSize',12); title('CWT modulus','FontSize',12); caxis([0,1]); colorbar('horiz');

25

RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 10 April 1992 sebagai anak ke dua dari lima bersaudara. Pada tahun 2010 penulis lulus dari SMA Negeri 61 Jakarta. Penulis diterima di Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur SNMPTN di Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan pada tahun 2010. Selama mengikuti perkuliahan, penulis aktif di Paduan Suara Mahasiswa (PSM) Agriaswara mulai tahun 2010 dan Himpunan Mahasiswa Ilmu dan Teknologi Kelautan (HIMITEKA) mulai dari tahun 2012-2013 sebagai anggota divisi PSDM. Penulis juga aktif mengikuti berbagai kepanitiaan dalam beberapa kegiatan. Selama masa perkuliahan penulis juga aktif menjadi asisten praktikum beberapa mata kuliah seperti Oseanografi Umum, Ekologi Laut Tropis, dan Akustik Kelautan. Penulis juga pernah melakukan praktek kerja lapang (PKL) di PPN Pekalongan, Jawa Tengah. Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ilmu Kelautan pada Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, penulis melakukan penelitian dengan judul Pengukuran Sinyal Hambur Balik Pipa dan Dasar Laut menggunakan Instrumen Side Scan Sonar dibawah bimbingan Dr. Henry Munandar Manik, S.Pi. M.T.