PRADIKI, EZY OKTO and Nola, Ritha and Rahaden, Bagas Hatmaja (2025) IMPLEMENTASI MODEL MAXIMUM ENTROPY (MAXENT) DALAM MEMPREDIKSI POTENSI DAERAH TANGKAPAN IKAN CAKALANG (KATSUWONUS PELAMIS) STUDI KASUS: PERAIRAN SELATAN JAWA. S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

	Text (Cover) EZY_OKTO_PRADIKI_2101020124_TEKNIK_INFORMATIKA - Cover.pdf - Published Version Download (732kB)
	Text (Abstrak) EZY_OKTO_PRADIKI_2101020124_TEKNIK_INFORMATIKA - Abstrak.pdf - Published Version Download (277kB)
	Text (BAB I) EZY_OKTO_PRADIKI_2101020124_TEKNIK_INFORMATIKA - BAB I.pdf - Published Version Download (240kB)
	Text (Daftar Pustaka) EZY_OKTO_PRADIKI_2101020124_TEKNIK_INFORMATIKA - Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (238kB)
	Text (Full Teks) EZY_OKTO_PRADIKI_2101020124_TEKNIK_INFORMATIKA - Full Teks.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Indonesia memiliki sektor perikanan yang besar, dengan ikan cakalang (Katsuwonus pelamis) sebagai salah satu komoditas ekspor utama dalam kelompok Tuna, Cakalang, dan Tongkol (TCT), yang memberikan kontribusi signifikan terhadap penerimaan devisa negara. Penelitian ini menerapkan model Maximum Entropy (MaxEnt) untuk memetakan distribusi spasial ikan cakalang di Laut Selatan Jawa dan mengidentifikasi variabel oseanografi yang mempengaruhi distribusinya, seperti suhu permukaan laut dan konsentrasi klorofil-a. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Area Under Curve (AUC), yang menunjukkan bahwa performa model bervariasi sepanjang tahun. AUC tertinggi tercatat pada bulan Januari dengan nilai 0,713, sedangkan nilai terendah ditemukan pada bulan Desember dengan AUC sebesar 0,222. Analisis jackknife dilakukan untuk mengukur akurasi variabel lingkungan oseanografi dan menunjukkan bahwa suhu permukaan laut dan konsentrasi klorofil-a memainkan peran signifikan dalam memprediksi distribusi ikan, dengan suhu berkontribusi lebih besar pada beberapa bulan seperti Januari (59,98%) dan September (64,84%), sementara klorofil-a lebih dominan pada bulan-bulan lain seperti Juni (61,53%) dan Desember (70,04%). Hasil penelitian ini divisualisasikan dalam bentuk peta distribusi spasial yang dapat digunakan sebagai sebagai referensi dalam pengelolaan perikanan berkelanjutan.

Actions (login required)

View Item