Journal of Marine Fisheries Technology and Management
Vol. 15, No. 1, May 2024
E-ISSN 2541-1659
Page: 1-14

## MODEL PERAMALAN JUMLAH TANGKAPAN IKAN KAKAP YANG DIDARATKAN DI PPI OEBA KUPANG NUSA TENGGARA TIMUR
Forecasting Model for the Snapper Catches Landed at PPI Oeba Kupang, East Nusa Tenggara

## Sri Imelda Edo*, Mikson Metraim Daniel Nalle
Jurusan Perikanan dan Kelautan, Politeknik Pertanian Negeri Kupang. Kelurahan Lasiana, Kecamatan Kelapa Lima, Kota Kupang, NTT, 85228.  Indonesia sriimeldaedo@gmail.com, danierni@yahoo.co.id
*Correspondence : sriimeldaedo@gmail.com
Received: May, 27 th 2023; Revised: November, 6 th 2023; Accepted: November, 14 th 2023

## ABSTRACT
Snapper is one of the economically important fish targeted by fishers in the island of Timor. Domestic and foreign markets for fillet and fresh snapper is considerably large. The export volume in 2021 was 4,172,056 kg, and the total value reached 12,452,211 USD. Along with the increasing snapper production in Kupang City and NTT, it is necessary to forecast the future snapper production. Thus, it can be a reference for policy makers in the region in designing fisheries development. This study aims to produce forecasting model for snapper catches at PPI Oeba Kupang. This research applied  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  and  Seasonal  Autoregressive Integrated  Moving  Average  (SARIMA),  as  a  forecasting  method.  The  data  of  snapper  production analyzed in this study consisted of 72 months, started from January 2016 to December 2021. Data were obtained from the UPT of the Department of Marine and Fisheries of NTT Province at PPI Oeba Kupang. Data have a non-stationary pattern to the variance, hence a logarithmic transformation is needed,  as  well  as  seasonal  differences  analysis.  However,  there  is  no  need  for  non-seasonal differences since the data are stationary with respect to the mean. The results of the identification of the  Autocorrelation  function  and  Partial  Autucorrelation  function  Plots  are  ARIMA  models  with seasonal  factor  period  4,  ARIMA  (P,D,Q)  =  (1,0,1),  while  the  SARIMA  order  (P,  D,  Q)  =  (2,1,1)4. Based on parameter testing, verification, examination, and testing of suitable models, the best model obtained was (0,0,1)(2,1,1)4.
Keywords:  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), focecasting model, Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) , Snapper.

## ABSTRAK
Ikan  kakap  merupakan  salah  satu  ikan  bernilai  ekonomis  penting  dan  menjadi  target penangkapan  utama  bagi  nelayan  Pulau  Timor.  Pangsa  pasar  dalam  negeri  maupun  luar  negeri untuk  fillet  ikan  kakap  maupun  ikan  kakap  segar  sangat  besar.  Volume  ekspor  pada  tahun  2021 adalah 4.172.056 kg, dan total nilai mencapai 12.452.211 USD. Seiring dengan makin meningkatnya produksi  ikan  kakap  di  Kota  Kupang,  dan  secara  umum  di  NTT,  tentu diperlukan  data peramalan produksi ikan kakap di NTT pada masa yang akan datang.  Data ini nantinya dapat dijadikan rujukan para  pengambil  kebijakan  di  daerah  dalam  merancang  pembangunan  perikanan.  Penelitian  ini bertujuan untuk menghasilkan model peramalan hasil tangkapan ikan kakap yang didaratkan di PPI Oeba  Kupang.  Dalam  penelitian  ini,  model  diramalkan  dengan  metode Autoregressive  Integrated Moving Average (ARIMA) dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Data hasil produksi ikan kakap yang dianalisis dalam penelitian ini berjumlah 72 bulan mulai dari Januari 2016  hingga  Desember  2021.  Data  tersebut  diperoleh  dari  UPT  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan Provinsi NTT di PPI Oeba Kupang. Data memiliki pola yang tidak stasioner terhadap ragam sehingga perlu  transformasi  logaritma,  serta  pembedaan  musiman.  Pembedaan  non  musiman  tidak  perlu
dilakukan, karena data sudah stasioner terhadap rataan. Hasil identifikasi plot fungsi Autokorelasi dan fungsi Autokorelasi parsial diperoleh model ARIMA dengan faktor musiman periode 4, ARIMA (P,D,Q) = (1,0,1), sedangkan orde SARIMA (P, D, Q) = (2,1,1)4.  Berdasarkan hasil uji parameter, verikasi, pemeriksaan dan pengujian model yang cocok, diperoleh model terbaik (0,0,1)(2,1,1)4.
Kata kunci: Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), kakap, model peramalan, Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) .

## PENDAHULUAN
Ikan  kakap  merupakan  salah  satu  ikan yang menjadi target penangkapan utama bagi nelayan pulau Timor.  Hal ini dikarenakan ikan kakap  merupakan  salah  satu  ikan  yang memiliki  nilai  ekonomis  tinggi  di  Indonesia (Sondita et  al .  2011;  Sri  dan  Kamlasi  2019). Ikan  kakap  merah  ( Lutjanus  sp )  merupakan salah  satu  komoditas  ekspor  dari  subsektor perikanan  yang  permintaannya  terus  menga- lami peningkatan (Sondita et al . 2011; Sri dan Kamlasi 2019;  Azkia et al. 2015; Andamari et al. 2017;  Wahyuningsih et  al .  2016).  Ikan kakap  putih  memiliki  permintaan  pasar sebesar  98,86  ton/tahunnya  dengan  nilai  jual yaitu Rp.60.000-70.000/kg, baik impor maupun ekspor  (Hikmayani et  al .  2012).  Ikan  Kakap merupakan  ikan  demersal  yang  mengandung protein,  gizi  dan  harga  yang  tinggi  diban- dingkan dengan jenis ikan yang lain. Selain itu ikan demersal merupakan salah satu jenis ikan yang paling diminati oleh masyarakat Indonesia (Lacapa et al. 2021).
Produksi  ikan  kakap  di  Kota  Kupang selama  3  tahun  terakhir  terus  mengalami peningkatan,  dimana  produksi  ikan  kakap  di Kota  Kupang  pada  tahun  2017  sebesar 1.402,10 ton, mengalami peningkatan menjadi 1.513,70 ton pada tahun 2018 atau mengalami peningkatan sebesar 7,96%. Pada tahun 2019, produksi mencapai 1.849,35 ton atau mengalami  peningkatan  sebesar  22.17%  dari tahun  sebelumnya  (BPS  Kota  Kupang  2020). Kegiatan atau usaha penangkapan ikan kakap di  wilayah  perairan  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur  (NTT)  memiliki  peluang  usaha  yang besar. Hal ini ditunjukkan dari volume produksi perikanan  NTT  pada  tahun  2021  sebesar 9104,77 ton dengan nilai produksi sebesar Rp 270.967.912 (Statistik KKP 2022). Sementara kontribusi  nilai  ekspor  ikan  kakap  merah  di Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  pada  tahun 2019  sebesar  8,690  USD  (Ditjen  PDSPKP 2022).
Ikan  kakap  juga  merupakan  target utama  dari  pelaku  bisnis  kuliner  baik  lokal, nasional,  bahkan  internasional.  Fillet  ikan
kakap  dan  ikan  kakap  segar  mayoritas  di dalam  negeri  selama  ini  ditujukan  untuk konsumen penyedia restoran, hotel, minimarket, dan supermarket. Ikan kakap juga mendominasi restoran dan tempat usaha ikan bakar  di  Kota  Kupang.  Selain  dikonsumsi dalam  negeri,  ikan  kakap  diekspor  keluar negeri. Jenis ikan kakap yang diekspor adalah ikan kakap merah dengan total volume ekspor pada  tahun  2021  adalah  4.172.056  kg,  dan total  nilai  mencapai  12.452.211  USD  (Ditjen PDSPKP 2022).
Pangkalan Pendaratan Ikan (PPI) Oeba Kupang merupakan pelabuhan perikanan (tipe D) yang terletak di Kota Kupang yang berada di wilayah Kelurahan Fatubesi (Herawati et al . 2020).  PPI  Oeba  merupakan  unit  pelayanan/ instalasi  yang  secara  organisasi  berada  di bawah  pengelolaan  UPTD  bidang  perikanan tangkap  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur.  PPI  Oeba memiliki peranan yang sangat strategis dalam pengembangan perikanan dan kelautan, yaitu sebagai  pusat  kegiatan  ekonomi  perikanan terutama perikanan tangkap di aspek produksi, aspek  pengolahan,  dan  aspek  pemasaran. Pada  aspek  produksi,  PPI  Oeba  sebagai tempat  untuk  memenuhi  kebutuhan  opera- sional  nelayan  dari  persiapan  operasional  ke laut  sampai  dengan  bongkar/muat  hasil tangkapan. Aspek pengolahan berupa penyediaan fasilitas pengolahan hasil tangkapan  terutama  rantai  dingin,  berupa pembekuan  cepat  ( air  blast  freezer ),  ruang pendingin  ( cold  storage )  dan  pabrik  es (ice making ). Adapun aspek pemasaran merupakan pusat pengumpulan dan pemasaran  hasil  tangkapan,  baik  pemasaran lokal, antar pulau maupun ekspor.
Data  hasil  penangkapan  ikan  kakap yang  didaratkan di PPI Oeba  Kupang selama 72 bulan berturut-turut (Januari 2016- Desember  2021)  membentuk  pola cyclic dan tidak  stasioner  (Edo et  al. 2020).  Dengan demikian model prediksi data time series yang dipilih  tidak  hanya  menganalisis  komponen trend saja tetapi juga ketiga komponen lainnya seperti trend , siklus, dan musim. Berdasarkan
Darsyah (2016); Cryer dan Chan (2008); Rizki dan  Taqiyyuddin  (2021),  maka  model  yang dapat  digunakan  untuk  data  stokastik  adalah Auto Regressive (AR), Moving Average (MA), Autoregressive  moving  average (ARMA), Autoregressive  integrated  moving  average (ARIMA), dan Seasonal Autoregressive integrated  moving  average (SARIMA).  Model ARIMA  adalah  kelas  model  yang  memiliki kemampuan  untuk  merepresentasikan  deret waktu  stasioner  maupun  non-stasioner  dan menghasilkan peramalan yang akurat berdasarkan  deskripsi  data  historis  variabel tunggal.  Model  ini  juga  tidak  mengasumsikan pola  tertentu  dalam  data  historis  deret  waktu yang  akan  diramalkan  dan  sangat  berbeda dengan  model  lain  yang  digunakan  untuk peramalan  (Kumar  dan  Anand  2014).  Oleh karena itu, metode ARIMA dan SARIMA dapat digunakan untuk menghasilkan model peramalan jumlah tangkapan ikan kakap yang didaratkan  di  PPI  Oeba  Kupang  pada  waktu mendatang. ARIMA disebut juga metode Box- Jenkins,  karena  sejak  tahun  1970  Box  dan Jenkins telah memainkan peran perintis dalam mengembangkan  metodologi  untuk  pemo- delan deret waktu univariat dengan menambahkan kemungkinan perbedaan pada lag tunggal dan  lag musiman.  Selain  itu juga memungkinkan  komponen  musiman  di  model ARMA, sehingga menghasilkan model SARIMA (Nurfadilah dan Aksan 2020)
Metode  ARIMA  dan  SARIMA  telah digunakan  dalam  berbagai  bidang.  Pada bidang ekonomi, ARIMA dan SARIMA digunakan untuk meramalkan tingkat inflasi di Nigeria  (Otu et  al .  2014)  dan  peramalan permintaan  (Fattah et  al .  2018).  Pada  bidang pertanian  ARIMA  dan  SARIMA  digunakan untuk  memprediksi  produksi  tebu  di  India (Kumar  dan  Anand  2014).  Selanjutnya penggunaan metode ini dibandingkan dengan pendekatan rough  set  combination dalam peramalan  hasil  tebu  India  dan  hasilnya menunjukkan bahwa metode kombinasi ARIMA  merupakan  cara  yang  efektif  untuk peramalan  tebu  (Sharma et  al .  2021).  Selain itu, aplikasi model peramalan ARIMA digunakan  juga  untuk  memprediksi  produksi tembakau di Zimbabwe (Mapuwei et al . 2022). Pada  bidang  meteorologi  dan  klimatologi, metode  ini  digunakan  dalam  studi  limpasan jangka  panjang  di  Amerika  Serikat  (Valipour 2015)  dan  peramalan  rata-rata  suhu  bulanan Zaria,  Nigeria (Kajuru dan  Muhammed  2019). Pada  bidang  perikanan,    metode  ARIMA  dan SARIMA digunakan untuk Peramalan perikanan rekreasi, studi kasus kakap merah di Teluk  Meksiko  (Farmer et  al .  2020),  dan analisis  kolaboratif  antara  metode  ARIMA
dengan  Neural  Network  digunakan  untuk meramalkan  produksi  ikan  tangkapan  di Hokkaido  dari  berbagai  skala  (Zhang et  al . 2022).
Peluang  investasi  ikan  kakap  sangat menjanjikan baik di tingkat lokal, nasional, dan tingkat internasional. Namun informasi tentang produksi  ikan  kakap  di  Provinsi  NTT  terbatas pada  statistik  perikanan  secara  umum  yang diterbitkan  oleh  Pemerintah  Daerah.  Teknik pengumpulan data untuk perikanan tangkap di laut,  dilakukan  pencacahan  melalui  Tempat Pendaratan Ikan (Pelabuhan Perikanan, TPI). Petugas  pusat  informasi  pada website Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  NTT  yang dihubungi  melalui live  chat pada  tanggal  15 Maret  2021  menerangkan  bahwa data produksi perikanan dikompilasi dari data yang dihasilkan  oleh database validasi  nasional, satu data kelautan dan perikanan,
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  BPS tidak melakukan kegiatan proyeksi/peramalan, karena  hanya  berfokus  pada  proyeksi  jumlah penduduk  saja.  Proyeksi  terhadap  perikanan tangkap  diserahkan  kepada  peneliti  sesuai kebutuhan  masing-masing.  Proses  validasi data perikanan tangkap sampai pada publikasi oleh  BPS  Provinsi  NTT  membutuhkan  waktu yang  lama. Update terbaru website BPS provinsi  NTT  adalah  24  Maret  2023  tentang produksi  perikanan  laut  menurut  komoditas utama  tahun  2017-2021.  Artinya  informasi tentang  jumlah  produksi  ikan  kakap  di  NTT selalu terlambat. Untuk mengatasi keterlambatan informasi tersebut, maka diperlukan  metode dan data peramalan yang hingga  saat  penelitian  ini  dilakukan  belum tersedia.
Peramalan pendaratan Ikan di pelabuhan  perikanan  merupakan  elemen penting  dalam  pengelolaan  stok  perikanan karena  dapat  menginformasikan  strategi pengembangan dan keputusan kebijakan yang diperlukan  untuk  mengatur  manajemen  yang efektif    (Stergiou  1989) . Hal  yang  sama dikemukakan oleh  (Zhang et al. 2022) bahwa peramalan  perikanan  tangkap  merupakan aspek  penting  dari  penelitian  akuatik  karena relevansinya untuk membangun sistem pengelolaan  perikanan  dan  alokasi  sumber daya yang efektif. Prakiraan jumlah tangkapan ikan  yang  akurat  dapat  membantu  operator perikanan  dalam  merencanakan  pekerjaan secara  efisien  dan  membuat  keputusan berbasis  data.  Secara  khusus,  nelayan  dan pengelola pelabuhan dapat mengatur pekerjaan  penangkapan  ikan  secara  efektif dan  rantai  industri  yang  relevan  untuk
meningkatkan
efisiensi logistik dan memastikan kesegaran produk perairan.
Berdasarkan  pemaparan  di  atas,  maka penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menghasilkan model peramalan dengan kesesuaian terbaik dalam meramalkan jumlah tangkapan  ikan kakap yang didaratkan  di PPI Oeba  Kupang  di  masa  yang  akan  datang dengan  menggunakan  metode  ARIMA  dan SARIMA.

## METODE
Penelitian ini dilaksanakan di PPI Oeba
Kupang, Kelurahan Fatubesi, Kecamatan Kota Lama, Kota Kupang, Provinsi NTT. Pelaksanaan penelitian berlangsung selama 4 bulan  yaitu  bulan  Agustus  hingga  November tahun 2022. Peta lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Prosedur penelitian
Prosedur  penelitian  dimulai  dari:  1) Pengumpulan  data,  2)  Tabulasi  dan  verifikasi data, dan 3) Uji stasioner data terhadap mean dan varians. Jenis data utama dalam penelitian ini  merupakan  data  sekunder  yang  telah tersedia  di  kantor  UPTD  Dinas  Kelautan  dan Perikanan  NTT  di  PPI  Oeba  Kupang,  yang terdiri atas data penangkapan ikan kakap yang didaratkan  di  PPI  Oeba  Kupang  selama  72 bulan  dari  bulan  Januari  tahun  2016  hingga bulan  Desember  tahun  2021.  Selain  data utama,  diperlukan  data  pendukung  untuk mengkonfirmasi hasil peramalan dan membantu  peneliti  dalam  membahas  hasil penelitian. Data  pendukung  diperoleh  dengan metode wawancara terstruktur kepada nelayan atau  nakhoda  kapal  ikan  kakap  yang mendaratkan  ikan  mereka  di  PPI  Oeba Kupang. Penentuan responden menggunakan teknik purposive  sampling yaitu  dengan pertimbangan GT kapal mengacu kepada data kapal  yang  beroperasi  pada  tahun  2022.  GT kapal  dikelompokan  menjadi  3  yaitu  kapal dengan  GT≤10,  GT  11-20,  dan  GT  ≥20  dari masing-masing kategori ini diambil 3 responden untuk kepentingan triangulasi data. Adapun  data  yang  diperlukan  dari  para nelayan adalah waktu kedatangan, waktu libur atau  waktu  dimana  kapal  tidak  beroperasi misalnya  pada  hari  raya,  frekuensi  jumlah kunjungan  kapal,  lama  melaut,  daerah penangkapan,  pengalaman  sebagai  nelayan/ nakhoda  (lama  waktu bekerja  sebagai nelayan),  apakah  tetap  melaut  pada  angin musom  timur  jika  mendapat  ijin  andon,  serta tantangan  dan  hambatan  lainnya  dalam melaut.  Informasi  lainnya  berupa  alat  analisis
yang  digunakan  untuk  memproyeksi  jumlah tangkapan  ikan,  pengurusan  ijin  andon, pelaporan  hasil  tangkapan,  fasilitas  sarana prasarana  yang  tersedia  di  PPI  Oeba, diperoleh melalui wawancara dengan coordinator UPTD PPI Oeba Kupang.
Data  pendukung  yang  diperoleh  dari Nelayan/ Nakhoda, koordinator PPI Oeba, dan staf BPS NTT bertujuan untuk Triangulasi data. Triangulasi adalah pendekatan untuk “memeriksa  dari  berbagai  sudut”  agar  hasil penelitian  lebih  valid  dan  dapat  dipercaya. Pada  penelitian  ini  peneliti  membutuhkan informasi  dari  beberapa  sumber  seperti  yang disebut  di  atas  untuk  memperoleh  gambaran yang  lebih  lengkap  dan  beragam  tentang fenomena  penangkapan  ikan  kakap  yang didaratkan di  PPI Oeba Kupang. Informasi ini membantu  peneliti  untuk  memeriksa  hasil ramalan  dari  model  terbaik  dan  menginter- pretasi  hasil  analisis  tersebut  secara  lebih mendalam dan holistik.

## Analisis data
Analisis data terdiri dari 5 tahapan yaitu tahap  pertama  untuk  mengidentifikasi  model dugaan  sementara,  tahap  kedua  untuk menentukan  orde  p  dan  q  dari  model  ARIMA pada  suatu  data  runtun  waktu,  tahap  ketiga untuk  mengestimasi  parameter  model  untuk mencari  parameter  estimasi  yang  paling efisien  untuk  model,  tahap  keempat  adalah diagnosis  dan  verifikasi  model  terbaik  terdiri dari  uji  normalitas,  uji  indepensi,  dan  seleksi nilai MSE, dan tahap kelima yaitu menggunakan model terbaik untuk melakukan peramalan. Analisis data menggunakan bantuan  program  Minitab  dan  Eviews.  Model analisis  yang  digunakan  adalah  ( Cryer  dan Chan 2008):
1. Autoregressive Model (AR)
Bentuk  umum  dari  model  AR  dengan ordo  p  (AR(p))  atau  model  ARIMA  (p,0,0), artinya  data  stasioner  sehingga  tidak  perlu proses pembedaan (d=0) dan ordo MA (q) = 0 dinyatakan sebagai berikut:
𝑦 𝑡 = 𝜇 ′ +   𝛼 1 𝑋 𝑡−1 + 𝛼 2 𝑋 𝑡−2 + ⋯ + 𝛼 𝑝 𝑋 𝑡−𝑝 +  𝑒 𝑡 ..(1)
dengan:
μ' = suatu Konstanta ( constant )
∅ _i = Parameter autoregresive ke- i   dimana i=1,2,3,… e t = nilai residu (Residual) y t = nilai series yang teramati pada saat t
2.  Model Moving Average (MA)
Bentuk  umum  model Moving  Average dengan ordo q (MA (q)) atau ARIMA (0, 0, q),
artinya  data  stasioner  sehingga  tidak  perlu proses pembedaan (d=0) dan ordo AR (p) = 0 dinyatakan sebagai berikut:
𝑦 𝑡 = 𝜇 ′ + 𝑒 𝑡 − 𝜃 1 𝑒 𝑡−1 − 𝜃 2 𝑒 𝑡−2 − ⋯ . + 𝜃 𝑞 𝑒 𝑡−𝑝 ..(2) dengan: 𝑦 𝑡 = Nilai series yang teramati pada saat t 𝜇 ′ = Suatu konstanta ( constant ) 𝜃 𝑖 = parameter moving average ke- i dengan i = 1, 2,…,q ( moving average parameter, 𝑒 𝑡−𝑝 = nilai kesalahan pada saat t-k q     = orde AR
3.  Model  Campuran Autoregressive-Moving Average (ARMA)
Apabila  suatu  data  deret  waktu  telah stasioner  tanpa  proses differencing (d  =  0) dinotasikan  dengan  model  ARIMA  (p,  0,  q) atau  model  ini  dinamakan  dengan  Model Autoregressive-Moving  Average (ARMA  (p, q)).
𝑦 𝑡 = 𝜇 ′ + ∅ 1 𝑦 𝑡−1 + ⋯ + ∅ 𝑝 𝑦 𝑡−𝑝 + 𝑒 𝑡 − 𝜃 1 𝑒 𝑡−1 − ⋯ . −𝜃 𝑞 𝑒 𝑡−𝑞 (3)
dengan:
q  =  rata-rata  bergerak  ( moving  averages’ order )
4.  Model Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA)
Model  Box-Jenkins  (ARIMA)  dapat diterapkan dengan jalan melakukan differencing (proses  pembedaan)  pada  data yang  tidak  stasioner.  Bentuk  umum  model ARIMA yang mengkombinasikan model Autoregressive berordo  p  dengan  model Moving Average berordo q, dan pembeda = d, ditulis  dengan  ARIMA  (p,d,q).  Sebuah  deret waktu (𝑦 𝑡 ) dikatakan mengikuti model integrated autoregressive moving average jika
orde  ke  -d    dari  pembeda 𝑊 𝑡 = ∇ 𝑑 𝑦 𝑡 adalah proses  ARMA  yang  stasioner.  Jika {𝑊 𝑡 } mengikuti model ARMA (p,q) maka {𝑦 𝑡 } adalah proses ARIMA (p,d,q).
Persamaan ARIMA untuk 𝑑 = 1 atau ARIMA (p,1,q) adalah:
𝑊 𝑡 = ∅ 1 𝑊 𝑡−1 + ∅ 2 𝑊 𝑡−2 + . . . +∅ 𝑝 𝑊 𝑡−𝑝 + 𝑒 𝑡 − 𝜃 1 𝑒 𝑡−1 − 𝜃 2 𝑒 𝑡−2 − ⋯ . −𝜃 𝑞 𝑒 𝑡−𝑞 .................... (4)
dimana 𝑊 𝑡 = 𝑦 𝑡 + 𝑦 𝑡−1 sehingga
𝑦 𝑡 + 𝑦 𝑡−1 = ∅ 1 (𝑦 𝑡−1 + 𝑦 𝑡−2 ) + ∅ 2 (𝑦 𝑡−2 + 𝑦 𝑡−3 )+ . . . +∅ 𝑝 (𝑦 𝑡−𝑝 − 𝑦 𝑡−𝑝−1 )+𝑒 𝑡 − 𝜃 1 𝑒 𝑡−1 − 𝜃 2 𝑒 𝑡−2 − ⋯ . −𝜃 𝑞 𝑒 𝑡−𝑞 .......... (5)
dengan:
𝑊 𝑡 = Nilai series yang teramati pada saat t dari sebuah deret waktu yang sudah differencing
5.  Musiman ( seasonal ) didefinisikan sebagai suatu pola perulangan yang teratur dalam selang waktu yang tetap. Faktor musiman dapat ditentukan pada data yang stasioner  dengan  mengidentifikasi  koefi- sien autokorelasi pada dua atau tiga time- lag yang  berbeda  nyata  dari  nol.  Jika autokorelasi  secara  signifikan  berbeda dari  nol  mengindikasikan  adanya  suatu pola  dalam  data.  Faktor  musiman  dapat diidentifikasi  pada  autokorelasi  yang tinggi.  Notasi  umum  yang  singkat  untuk pola musimam adalah sebagai berikut:
ARIMA (p,d,q) (P,D,Q) S
dengan:
(p,d,q)
= bagian yang tidak musiman dari model (P, D, Q)  = bagian musiman dari model S = jumlah periode per musim
Gambar 1   Peta  Lokasi  Penelitian  (UPTD  PPI  Oeba  Kupang,  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur, Indonesia)

## HASIL
Data  tentang  jumlah  tangkapan  ikan kakap yang didaratkan di PPI Oeba selama 72 bulan berturut-turut disajikan dalam Gambar 2. Pola  pergerakan  grafik  pada  Gambar  2 mengalami  kenaikan  yang  signifikan  pada bulan-bulan tertentu dalam periode yang tidak tetap. Karena itu perlu dipastikan apakah data tersebut sudah stasioner terhadap ragam dan rata-rata  sebagai  syarat  dalam  Analisis ARIMA. Berdasarkan hasil output Box-Cox plot diperoleh  nilai  λ  =  0,00  artinya  bahwa  data tidak stasioner terhadap varians.
Transformasi  logaritma  dilakukan  agar data stasioner terhadap varians. Namun hasil tranformasi  pada  Gambar  3a,  menunjukkan bahwa data belum stasioner terhadap varians karena  λ=  2.00,  sehingga  perlu  dilakukan transformasi  logaritma  orde  2  sebagaimana ditunjukkan dalam Gambar 3b dengan nilai λ= 1,00  yang  artinya  data  sudah  stasioner terhadap varians.
Selain stasioner terhadap varians, perlu dipastikan  juga  stasioner  data  terhadap  rata- rata.  Pengujian  stasioner  terhadap  rata-rata dilakukan dengan melihat  plot Autocorrelation Function (ACF)  dan Partial  Autocorrelation Function (PACF)  dari  data  hasil  transformasi ke-2.  Plot  ACF  dan  PACF  disajikan  pada Gambar  4.  Plot  ACF  tampak  sudah  signifikan
pada  lag 1, sedangkan  PACF signifikan pada lag 1 dan 10.  Pada Gambar 4 terlihat bahwa nilai autokorelasi berada di sekitar nol di antara negatif  dan  positif.  Ini  merupakan  salah  satu pola  yang  menunjukkan  data  yang  stasioner terhadap rata-rata, dengan orde tertinggi MA = 1, dan orde tertinggi RA=1.
Selain  itu,  pola  musiman  juga  terlihat pada  plot  PACF.  Data  tersebut  terindikasi memiliki  pola  musiman,  sehingga  perlu dilakukan differencing musiman. Plot ACF dan PACF dari pembedaan musiman dapat dilihat pada  Gambar  5.  Plot  ACF  terlihat  signifikan pada lag 4, sedangkan plot PACF menunjukan pola  signifikan  pada  lag  4,  8,  dan  12.    Hasil tersebut  menyatakan  bahwa  data  berpola musiman.  Berdasarkan  plot  pada  Gambar  5, tampak  bahwa  data  menunjukkan  pola musiman  dengan  periode  musiman  sama dengan  4.  Orde  ARIMA  yang  paling  mungkin adalah  MA  (q)  =  1,  AR(p)  =  1,  SMA(Q)  =  4, SAR(P)  =  4  dan  8.  Berhubung  data  memiliki periode  musiman  4  maka  orde  P  =  1  dan  2, yaitu  orde  maksimum  untuk  P  =  2. Berdasarkan output  correlogram ,  didapatkan model sementara ARIMA (1,0,1)(2,1,1) 4 dimana  model  tersebut  adalah  ARIMA  (AR, pembeda  nonmusiman,  MA)  (SAR,  pembeda musiman, SMA) Periode musiman . Dengan demikian, orde ARIMA (p,d,q) = (1,0,1), sedangkan orde SARIMA (P,D,Q) = (2,1,1) 4 .
Gambar 2   Fluktuasi  hasil  tangkapan  ikan  Kakap  selama  Januari  2016-2021  di  Pangkalan Pendaratan Ikan Oeba, Kupang-Nusa Tenggara Timur, Indonesia
(to n )
a. Transformasi Logaritma Orde 1 b. Transformasi Logaritma Orde 2
Gambar 3 Transformasi Logaritma dengan Metode Box-Cox Plot dimana saat λ= 2.00 data belum stasioner terhadap varians (a), dan data sudah stasioner terhadap varians saat λ= 1.00 setelah dilakukan transformasi logaritma orde 2.
a. Fungsi Autokorelasi

## b. Fungsi Autokorelasi Parsial
Gambar 4  Hasil  plot Autocorrelation Function (ACF)  dan Partial  Autocorrelation Function (PACF) dari data hasil transformasi ke-2
a. Fungsi Autokorelasi
b. Fungsi Autokorelasi Parsial
Gambar 5 Hasil plot Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) berdasarkan pembeda musiman
Berdasarkan  hasil  estimasi  parameter dari  semua  model  yang  mungkin,  maka diperoleh  tiga  model  dengan  nilai  parameter paling efisien, dengan analisis ARIMA Regular differencing = 0, dan Seasional differencing = 1.  Berdasarkan  output  dari  uji  kecocokan model  maka  diperoleh  model  yang  cocok (1,0,0)(2,1,1) 4 ,  (0,0,1)(2,1,1) 4 ,  (0,0,1)(2,1,0) 4 karena nilai P value =0,000 < 0,005 sehingga H 0 ditolak,  dan  H a diterima,  artinya  Koefisien parameter  cocok  terhadap  model.    Tabel output uji  kecocokan  model  disajikan  pada Tabel 1.
Selanjutnya dilakukan pengujian parameter  model  yang  terdiri  dari  uji independensi  dan  uji  normalitas  terhadap semua model yang cocok dengan menggunakan  metode Modified  Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square  statistic .  Hasil  uji independensi  untuk  masing-masing  model
dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Berdasarkan  Uji Modified Box-Pierce pada semua model yang cocok  pada  Tabel  1,  P  value  >0,05  pada  lag 12,  lag  24,  lag  36,  dan  lag  48.  Dengan demikian  maka  H 0 diterima  untuk  semua model,  artinya  tidak  ada  autokorelasi  pada residual, sehingga syarat independensi terpenuhi untuk semua parameter pada ketiga model tersebut.
Pengujian parameter  berikutnya  adalah uji  normalitas  residual  dengan  metode kolmogrov-Smirnov  test .  Hasil  uji  normalitas residual  disajikan  pada  Tabel  3.  Berdasarkan output hasil  analisis  normalitas  dengan Kolmogrov  Smirnov ,  diperoleh  nilai  P value untuk  model  (1,0,0)(2,1,1) 4 ,  (0,0,1)(2,1,1) 4 , 0,0,1)(2,1,0) 4 berturut-turut  =  0.074,  0.092, 0.068  > 0,05,  maka H 0 diterima yang artinya residual semua model berdistribusi normal.
Tabel 1 Hasiil uji kecocokan model peramalan hasil tangkapan ikan kakap di pangkalan pendaratan ikan Oeba, Kupang-NTT, Indonesia
Model ( Model) Parameter Coef /Konstanta P value Keputusan (1,0,0)(2,1,1) 4 AR  =1 0 . 4653 0 . 000 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) SAR=4 -0 . 4157 0 . 006 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) SAR=8 -0 . 3821 0 . 015 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) SMA=4 0 . 8856 0 . 000 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) C 224 . 95 0 . 001 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) (0,0,1)(2,1,1) 4 MA  =1 -0 . 4733 0 . 000 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) SAR=4 -0 . 3583 0 . 000 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) SAR  =8 -0 . 3117 0 . 013 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) SMA =4 0 . 9085 0 . 044 Tolak  H 0 (Reject H 0 ) C 396 . 05 0 . 000 Tolak  H 0 (Reject H 0 ) (0,0,1)(2,1,0) 4 MA    =1 -0 . 5733 0 . 000 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) SAR  =4 -0 . 9300 0 . 000 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) SAR  =8 -0 . 6065 0 . 000 Tolak  H 0 ( Reject H 0 ) C 683 . 6 0 . 470 Tolak  H 0 ( Reject H 0 )
Tabel 2 Korelasi antar lag dengan metode Modified Box-Pierce (Ljung-Box)
Model Nilai P (P value) Lag ke-12 Lag ke-24 Lag ke-36 Lag ke-48 (1,0,0)(2,1,1) 4 0,723 0,818 0,766 0,649 (0,0,1)(2,1,1) 4 0,731 0,648 0,613 0,450 (0,0,1)(2,1,0) 4 0,239 0,219 0,129 0,142
Tabel 3  Uji Normalitas Residual
Uji statistik ( Statistic test ) Model (model) (1,0,0)(2,1,1) 4 (0,0,1)(2,1,1) 4 (0,0,1)(2,1,0) 4 Standar Deviasi 4292.05565 4272.92948 4814.71194 Kolmogrov Smirnov 1.051 1.077 0.998 Nilai Probabilitas error ( P Value) 0.220 0.196 0.272
Pemilihan model terbaik dapat dilihat dri perbandingan nilai Mean Square Error (MSE). Nilai  MSE  untuk  ketiga  model  yang  cocok dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Tabel  4 menunjukkan  nilai  MSE  (0,0,1)(2,1,1) 4 < (1,0,0)(2,1,1) 4 <  (0,0,1)(2,1,0) 4 artinya  bahwa model (0,0,1)(2,1,1) 4 merupakan model dengan  rata-rata  kesalahan  kuadrat  ramalan terkecil.
Berdasarkan hasil analisis di atas, maka diperoleh  model  proyeksi  terbaik  terhadap jumlah tangkapan ikan yang didaratkan di PPI Oeba  adalah  (0,0,1)(2,1,1) 4 . Artinya  hasil tangkapan  ikan kakap yang didaratkan  di PPI Oeba  Kupang,  diramalkan  membentuk  pola musiman  dengan  periode  musiman  adalah  4 bulan dan orde MA =1, orde AR musimam = 2, pembeda musiman = 1, dan orde MA musiman =  1.  Hasil  proyeksi  dengan  menggunakan model  tersebut  disajikan  pada  tabel  5.    Hasil Proyeksi dimulai dari bulan ke- 73 yaitu Januari tahun 2023.
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  hasil ramalan pada bulan ke-73 hingga bulan ke-83 belum  terjadi  pola  perulangan  yang  teratur. Pola  perulangan  yang  teratur  selama  periode waktu  4  bulan  baru  terjadi  pada  bulan  ke-84
yaitu  pada  bulan  Desember  hingga  Maret, kemudian  menurun  di  bulan  April  dan kemudian  meningkat  hingga  Juli.  Demikian seterusnya  mengalami  sedikit  penurunan  di bulan  Agustus  dan  kembali  mengalami peningkatan  pada  bulan  September  hingga November  atau  bulan  ke-95.    Pada  bulan Desember atau bulan ke-96, kembali mengalami  penurunan.  Demikian  berulang terus terjadi dalam  periode musiman  4  bulan. Sehingga periode pertama mulai (Desember – Maret), periode kedua pada bulan (April – Juli) dan periode ketiga yaitu (Agustus- November).
Grafik forecasting dari  model  SARIMA (0,0,1)(2,1,1) 4 disajikan  pada  Gambar  6. Gambar 6 menunjukkan bahwa titik penurunan jumlah tangkapan ikan kakap yang didaratkan di  PPI  Oeba  terjadi  pada  bulan  Desember, April, dan Agustus. Meskipun hasil tangkapan pada  bulan  April  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  bulan  Desember,  dan  lebih  rendah dibandingkan  dengan  bulan  Agustus.  Artinya bahwa proyeksi terhadap hasil tangkapan ikan kakap  yang  didaratkan  di  PPI  Oeba  Kupang memiliki trend naik atau cenderung mengalami peningkatan.
Tabel 4 Nilai Mean Square Error dari model yang mungkin Model Nilai MSE (1,0,0)(2,1,1) 4 19607794 (0,0,1)(2,1,1) 4 19434987 (0,0,1)(2,1,0) 4 24271442 Tabel 5 Nilai ramalan model terbaik Waktu (bulan) Peramalan Waktu (bulan) Peramalan 73. 4250,9 85. 6845,0 74. 6196,8 86. 9047,5 75. 7525,6 87. 9533,9 76. 9251,5 88. 7400,5 77. 7000,6 89. 7319,0 78. 6385,1 90. 8658,5 79. 11485,8 91. 10548,5 80. 7111,9 92. 7636,9 81. 7476,6 93. 7742,1 82. 10008,4 94. 9493,4 83. 9750,5 95. 10648,5 84. 5905,2 96. 7482,2
Gambar 6 Peramalan hasil tangkapan ikan kakap berdasarkan model (0,0,1)(2,1,1) 4
Hasil  wawancara  dengan  nelayan/ nakhoda kapal, diperoleh beberapa informasi penting yang mendukung hasil analisis secara kuantitatif  bahwa  kapal  dengan  GT  ≥  20 menghabiskan  waktu  paling  Cepat  2  Minggu dalam  sekali  siklus  penangkapan,  kapal dengan GT antara 10-20 membutuhkan waktu 1  hingga  2  minggu  dalam  sekali  siklus penangkapan.  Sedangkan  Kapal  dengan  GT ≤ 10 memiliki waktu melaut kurang dari satu minggu  bahkan  hanya  1-3  Hari.  Kapal  tidak diberikan  ijin  andon  pada  saat  cuaca  buruk yang ditandai dengan adanya peringatan dini dari  BMKG.  Selain  tidak  diberi  ijin,  banyak kapal  dengan  GT  kecil  tidak  melakukan aktivitas  penangkapan  pada  saat  cuaca buruk.  Akan  tetapi  kapal  dengan  GT  besar masih  melakukan  aktivitas  penangkapan terutama pada musim angin timur, jika masih diberikan  ijin.  Rata-rata  kapal  dengan  GT besar  berasal  dari  luar  NTT.  Nelayan  tidak memberikan keterangan tentang lokasi penangkapan  yang  spesifik,  karena  tititk lokasi  penangkapan  merupakan  sumber pendapatan  mereka  sehingga  tidak  boleh diketahui  oleh  orang  lain,  Namun  rata-rata mereka  memberikan  keterangan  secara umum  bahwa  lokasi  penangkapan  berada pada  bagian  selatan  NTT  dan  bahkan berdekatan  dengan  daerah  perbatasan. Nelayan/nakhoda  didominasi  oleh  orang- orang yang berpendidikan SMP. Mereka lebih mengandalkan keterampilan dan pengalaman dibanding nilai di Ijazah. Kendala yang dialami berupa cuaca yang sulit diprediksi, kekurangan  perbekalan  seperti  bahan  bakar dan es.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan peramalan dengan model peramalan  SARIMA  (0,0,1)(2,1,1) 4 sejalan dengan   kondisi iklim musim di NTT. Jumlah tangkapan ikan pada periode musim pertama yaitu pada bulan (Desember-Maret) merupakan  periode  musim  dengan  jumlah tangkapan terendah. Hal ini dapat dipengaruhi  oleh  angin  musom  barat  seperti yang  dijelaskan  oleh  (Tubalawony  dan Kusmanto 2012)  bahwa pada periode musim bulan  Desember-Februari  ada  pembalikan arah angin permukaan secara musiman yaitu angin  muson  yang  bertiup  di  bagian  selatan katulistiwa wilayah Indonesia termasuk perairan  Laut  Sawu.  Angin  muson  barat  laut terjadi  bulan  Desember  hingga  Februari (musim barat). Hal yang sama dijelaskan oleh koordinator UPTD PPI Oeba Kupang, Orison Kefi,  S.Pi  bahwa  angin  muson  Barat menyebabkan  Indonesia  mengalami  musim hujan,  angin  kencang,  dan  gelombang  tinggi sehingga  frekuensi  nelayan  untuk  melaut sangat rendah. Berhubung cuaca di NTT tidak menentu  sehingga  pada  tahun  tertentu, aktivitas  nelayan  macet  total  di  bulan Desember.  Berdasarkan keterangan nelayan yang  juga  dibenarkan  oleh  koordinator  PPI Oeba  yang  menyatakan  bahwa  ijin  andon kepada  nelayan  pada  waktu  cuaca  buruk mengacu pada rekomendasi BMKG.
Periode musim kedua yaitu bulan April- Juli merupakan periode musim dengan jumlah tangkapan kategori sedang. Jumlah tangkapan pada periode musim ini juga dapat dipengaruhi  oleh  Angin  Musom  Tenggara.
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 P eram al an J um lah T an gk ap an ( ton )
Periode Tangkapan Januari 2022 - Desember 2023
Tubalawony dan
Kusmanto (2012)
menjelaskan  bahwa  angin  muson  tenggara terjadi  selama  bulan  Juni  hingga  Agustus  di sekitar  perairan  Laut  Sawu  dan  sekitarnya. Pada bulan (Juni-Juli) angin muson tenggara bertiup  dengan  kekuatan  maksimum  di sebagian  wilayah  Indonesia  termasuk  di perairan  Laut  Sawu.  Tiupan  angin  tersebut dapat mempengaruhi karakteristik massa air, karena  pergerakan  massa  air  dapat  menye- babkan  terjadinya  pengangkatan  massa  air lapisan dalam pada wilayah tertentu dan pada akhirnya  berdampak  terhadap  kesuburan suatu perairan. Peningkatan jumlah tangkapan  ikan  pada  periode  musim  ini dibandingkan  dengan  periode  sebelumnya dapat dipengaruhi oleh kondisi perairan yang subur  akibat  kejadian upwelling yang  terjadi akibat  angin  musom  tenggara.  Kondisi  ini sesuai    dengan  yang  dikemukakan  oleh Yuhendrasmiko  dan  Kunarso  (2016)  bahwa Angin  muson  tenggara  tampak  berpengaruh positif terhadap kejadian upwelling . Demikian juga  Hestiningsih et  al. (2017)  mengiden- tifikasi  fenomena upwelling di  perairan  NTT yang diasumsikan memberikan banyak pengaruh  dalam  peningkatan  produktivitas ikan  demersal.  Melalui  data  dari  satelit Citra Aqua  Modis untuk  mengetahui  pola  sebaran Klorofil  A,  suhu  permukaan  laut  (SPL),  dan kecepatan  angin.  Selanjutnya  dikatakan bahwa fenomena upwelling terjadi pada bulan Mei-September  dengan  jumlah  klorofil  A tertinggi berada pada bulan September yang memiliki rata-rata nilai klorofil A 0,329 mg/m 3 .
Meskipun pada periode musim tersebut,  intensitas  nelayan  melaut  menjadi berkurang  karena  pengaruh  angin  kencang dan gelombang tinggi. Namun perahu-perahu dengan  GT  besar  masih  bisa  melaut sepanjang masih mendapatkan ijin andon dari Koordinator  PPI  Oeba.  Pada  musim  timur, intensitas  nelayan  melaut  masih  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  pada  musim  barat. Selain itu, kondisi perairan juga pada periode musim ini lebih subur, sehingga produktivitas ikan  juga  termasuk  ikan  kakap  semakin meningkat. Hal yang sama dikemukakan oleh Sondita et al . (2011) bahwa upaya   penang- kapan  ikan  kakap (Lutjanus  sp.) terbesar  di Kabupaten Kupang terjadi pada musim timur. Hal  ini  disebabkan  pada  musim  timur  angin yang bertiup tidak terlalu besar sehingga tidak menimbulkan  gelombang        besar  dan  relatif tenang.  Kondisi  ini  mengakibatkan  banyak nelayan  yang  mengoperasikan  alat  tangkap. Sebaliknya pada musim barat, upaya penangkapan berkurang, dikarenakan kondisi gelombang   yang   besar akibat   angin   dan juga   sering   terjadi hujan yang lebat.
Periode musim ketiga berlangsung dari bulan  Agustus  hingga  bulan  November. Jumlah  tangkapan  ikan  kakap  pada  periode musim ini berada pada kategori paling tinggi. Meskipun  pada  bulan  Agustus  mengalami sedikit  penurunan  yang  dapat  disebabkan oleh upaya penangkapan ikan kakap berkurang  akibat  angin  musom  tenggara. Namun  hasil  tangkapan  kembali  mengalami peningkatan pada bulan September dan terus meningkat  hingga  bulan  November.  Hal  ini dapat  dipengaruhi  oleh  periode  musim  ini berada pada musim iklim peralihan 2, dimana nelayan  dengan  perahu  GT  besar  dan  GT kecil bebas melaut karena cuaca mendukung. Peningkatan  jumlah  tangkapan  ikan  kakap pada  bulan  September  hingga  November dapat dipengaruhi oleh kualitas oseanografi di perairan  laut  timor.  BPPKP  (2016)  menya- takan  bahwa  pada  bulan  Agustus-November konsentrasi  produktivitas  primer  mengalami peningkatan sampai dengan di atas 210 mmol cm 2 / hari di bagian selatan dan utara gugusan Kepulauan  Aru,  gugusan  Kepulauan  Maluku Tenggara  sampai  bagian  timur  Laut  Timor yang  langsung  berbatasan  dengan  perairan Australia (WPP 718) dan menyebar sampai ke tengah  perairan  WPP  718.  Meningkatnya produktivitas primer pada periode ini kemungkinan  disebabkan  oleh  terjadi up welling yang berperan membantu penyebaran nutrient.
Hasil  proyeksi  ini  juga  sesuai  dengan hasil  penelitian  Rasdam et  al .  (2022)  yang mengemukakan  bahwa  hasil  tangkapan  ikan kakap  tertinggi  di  perairan  Kupang  di  bulan (September-November)  pada  kisaran  suhu 25.64-26.38°C,  dan  kisaran  klorofil  a  0.241- 0.304  mg/L.  Kehadiran  klorofil-A  adalah indikator kesuburan perairan, dimana tingginya  kandungan  klorofil-A  akan  diikuti dengan  adanya  zooplankton  yang  kemudian akan  mempengaruhi  organisme  akuatik  lain yang membentuk rantai makanan (Tangke et al. 2021).  Model  proyeksi  ini  juga  relevan dengan Sondita et al . (2011) yang mengemukakan bahwa musim   penangkapan ikan      kakap  ( Lutjanus sp.)      di      Kabupaten Kupang  terdiri  dari  tiga  jenis  musim  yaitu musim  puncak (Juli-Oktober), musim sedang (April-Juni),  dan  musim  paceklik  (November- Maret).  Hasil  yang  diperoleh  tidak  persis sama,  karena  musim  dan  iklim  tidak  persis sama dari tahun ke tahun, sedangkan jangka waktu penelitian yang dilakukan oleh peneliti terdahulu  relatif  singkat.  Oleh  karena  itu, ketersediaan data juga terbatas.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data,  maka diperoleh  model  (0,0,1)(2,1,1) 4 sebagai model  dengan  kesesuaian  terbaik  karena model  tersebut  memiliki  nilai  rata-rata kesalahan kuadrat antara nilai aktual dan nilai peramalan  yang  terkecil.  Hasil  ramalan menggunakan  model  tersebut  menunjukkan bahwa periode musim yang pertama berlangsung  pada  bulan  (Desember-Maret) dengan  jumlah  tangkapan  kategori  rendah yaitu rata-rata jumlah tangkapan 31331,6 ton. Periode  musim  kedua  (April-Juli)  termasuk jumlah  tangkapan  kategori  sedang  dengan rata-rata  jumlah  tangkapan  33926,5  ton. Selanjutnya  periode  musim  ketiga  (Agustus- November) yang termasuk jumlah tangkapan kategori  tinggi  dengan  rata-rata  jumlah tangkapan  35520,9  ton.  Hasil  prediksi  dari model  dengan  kesesuaian  terbaik  terhadap jumlah tangkapan ikan kakap yang didaratkan di  PPI  Oeba  selama  10  tahun  menunjukkan trend naik  atau  cenderung  mengalami peningkatan  secara  klasikal.  Grafik  ramalan menunjukkan  bahwa  titik  balik  minimum  dan titik  balik  maksimum  pada  periode  musim berikutnya  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan titik  balik  minimum  dan  titik  balik  maksimum periode sebelumnya.

## SARAN
Angin  muson  tenggara  terjadi  selama bulan Juni hingga Agustus di sekitar perairan Laut  Sawu  dan  sekitarnya  yang  berdampak kepada kesuburan perairan dan peningkatan produksi  tangkapan.  Cuaca  buruk  pada musim barat menghambat aktivitas penangkapan ikan, dan menyebabkan jumlah ikan tangkapan nelayan berkurang, khususnya  pada  bulan  Desember-Maret. Namun demikian, kapal ukuran besar dengan nakhoda berpengalaman masih tetap melakukan  aktivitas  penangkapan  meskipun cuaca  kurang  kondusif  sepanjang  masih mendapat  ijin  andon.    Sehingga  disarankan perlu dilakukan uji lebih lanjut terhadap trend pertambahan  kapal  ukuran  besar  yang mendaratkan  ikan  di  PPI  Oeba,  dan pengaruhnya  terhadap  perubahan trend penangkapan pada musim timur.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Politeknik  Pertanian  Negeri  Kupang yang  telah  mendanai  dan  memfasilitasi
jalannya  kegiatan  penelitian  ini.  Ucapan trimakasih  juga  kami  sampaikan  kepada Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Nusa Tenggara  Timur,  terlebih  khusus  kepada koordinator PPI Oeba, Orison Kefi, S.Pi. yang telah bersedia memberikan data dan informasi tentang produksi ikan kakap di PPI Oeba.  Kami  juga  mengucapkan  terimakasih kepada  Alexander  Tanody,  S.Pi.,  M.Si  yang telah  memberikan  banyak  arahan  dan masukan demi penyempurnaan penelitian ini. Tak  lupa  kami  mengucapkan  terima  kasih kepada pemilik, nakhoda, dan pengurus kapal yang  telah  bersedia  memberikan  informasi dan keterangan berhubungan dengan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Andamari  R,  Milton  D,  Van  der  Velde,  T, Sumiono  B.  2017.  Pengamatan  Aspek Biologi  Reproduksi  Ikan  Kakap  Merah ( Lutjanus malabaricus ) dari Perairan Sape dan  Kupang. Jurnal  Penelitian  Perikanan
Indonesia . 10(4): 65-75. http://dx.doi.org/10.15578/jppi.10.4.2004.6 5-75 Azkia  LI,  Fitri  ADP,  Triarso  I.  2015.  Analisis Hasil Tangkapan Per Upaya Penangkapan dan Pola Musim Penangkapan Sumberdaya Ikan Kakap Merah ( Lutjanus sp.)  yang  Didaratkan  di  PPN  Brondong, Lamongan, Jawa Timur. Journal of Fisheries Resources Utilization Management and Technology . 4(4): 1-7. Badan Penelitian dan Pengembangan Kelautan  dan  Perikanan  Kementerian Kelautan  dan  Perikanan.  2016. Potensi Sumber  Daya  Kelautan  dan  Perikanan WPPNRI 718 . Jakarta: AMaFRad Press.
Badan  Pusat  Statistik  Kota  Kupang.  2020.
Produksi Perikanan Laut Menurut Jenisnya [Internet]. [Diunduh 15 September 2022]. Tersedia pada: https://kupangkota.bps.go.id/indicator/56/ 261/1/produksi-perikanan-laut-menurut- jenisnya.html.
Cryer  JD,  Chan  KS.  2008. Time  Series Analysis  with  Applications  in  R  Second Edition. New York: Springer
Darsyah  MY,  Nur  MS.  2016.  Model  Terbaik ARIMA dan Winter Pada Peramalan Data Saham Bank. Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah  Semarang .   4(1):  30-38.
https://doi.org/10.26714/jsunimus.4.1.201 6.%25p Direktorat  Jenderal  Penguatan  Daya  Saing Produk Kelautan dan Perikanan
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan. 2022. Statistik  Ekspor  Hasil  Perikanan Tahun 2017-2021.  Jakarta:  Kementerian Kelautan dan Perikanan.
Edo  SI,  Tasik  WF,  Kamlasi  Y.  2020.    Model Peramalan Produksi  Perikanan  Laut
Komoditas Unggulan NTT Di Kota Kupang. Jurnal Vokasi Ilmu-Ilmu Perikanan (JVIP) . 1(1): 13-17.
http://dx.doi.org/10.35726/jvip.v1i1.491
Farmer NA, Froeschke JT, Records DL. 2020.
Forecasting  for  Recreational  Fisheries Management: A Derby Fishery Case Study with  Gulf  of  Mexico  Red  Snapper. ICES Journal  of  Marine  Science .  77(6):  2265 – 2284. https://doi.org/10.1093/icesjms/fsaa005
Fattah J, Ezzine L, Aman Z, El Moussami H,
Lachhab A. 2018. Forecasting of Demand Using ARIMA Model. International Journal of Engineering Business Management . 10.
1 –9. (DOI: 10.1177/1847979018808673)
Herawati  S,  Arifin  H,  Usman  L.  2020. Pendugaan  Musim  Penangkapan  Ikan Cakalang (Katsuwonus  pelamis) dengan
Alat Tangkap Pancing Ulur yang Didaratkan di Pangkalan Pendaratan Ikan (PPI)  Oeba  Kupang. Jurnal  Salamata . 2(1): 12 –17.
Hestiningsih H, Prasetyo Y, Sasmito B. 2017. Identifikasi Kawasan Upwelling Berdasarkan  Variabilitas  Klorofil-A,  Suhu Permukaan  Laut  dari  Data  Citra  Aqua Modis  Tahun  2003-2015  dan  Arus  (Studi Kasus: Perairan Nusa Tenggara
Timur). Jurnal  Geodesi  Undip . 6(1):  189- 198.
Hikmayani  Y,  Yulisti  M,  Hikmah  H.  2012.
Evaluasi  Kebijakan  Peningkatan  Produksi Perikanan Budidaya. Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan . 2 (2): 85-102.
Kajuru JY, Muhammed MM. 2019. Forecasting  Performance  of  Arima  and SARIMA  Models  on  Monthly  Average Temperature  of  Zaria  Nigeria. Journal  of Sciecnce Technology and Education . 7(3): 205 –212.
Kumar  M,  Anand  M.  2014.  An  Application  of
Time Series ARIMA Forecasting Model for Predicting Sugarcane Production in
India. Studies in Business and Economics . 9(1): 81-94.
Lacapa R, Tangke U, Laitupa IW. 2021. Studi Kemunduran  Mutu  Ikan  Dasar  Hasil Tangkapan Gill Net pada Suhu Ruang dan Penyimpanan Dingin. Jurnal Sains, Sosial dan Humaniora (JSSH). 1(2): 14-25.
Mapuwei TW, Ndava J, Kachaka M, Kusotera
B.  2022.  An  Application  of  Time  Series ARIMA  Forecasting  Model  for  Predicting Tobacco Production in Zimbabwe.
American  Journal  of  Modeling  and Optimization .  9(1):  15 –22.  https://doi.org/
10.12691/ajmo-9-1-3
Nurfadilah K, Aksan I. 2020. Aplikasi Metode Arima  Box-Jenkins  Untuk  Meramalkan Penggunaan Harian Data Seluler. Journal of Mathematics:  Theory  and  Applications , 5-10.
Otu  AO,  George  AO,  Jude  O,  Ifeyinwa  MH, Andrew  II.  2014.  Application  of  Sarima Models  in  Modelling  and  Forecasting Nigeria’s Inflation Rates. American Journal of  Applied  Mathematics  and  Statistics . 2(1): 16 –28. https://doi.org/10.12691/ ajams-2-1-4
Rasdam R, Rajab RA, Siahaan ICM,  Mau Y. 2022.  Keterkaitan  Suhu  Permukaan  Laut dan  Klorofil  A  Terhadap  Hasil  Tangkapan Ikan Kakap ( Lutjanus sp .) dengan Menggunakan Jaring Insang yang Berpangkalan di Kelurahan Oesapa. Jurnal Vokasi Ilmu-Ilmu Perikanan (JVIP) . 3(1): 18-24. http://dx.doi.org/10.35726/jvip.v3i1.748
Rizki  MI,  Taqiyyuddin  TA.  2021.  Penerapan Model SARIMA Untuk Memprediksi Tingkat  Inflasi  di  Indonesia. Jurnal  Sains Matematika  dan  Statistika . 7(2):  62-72. https://dx.doi.org/10.24014/jsms.v7i2.131 68
Sharma  HK,  Kumari  K,  Kar  S.  2021. Forecasting  Sugarcane  Yield  of  India Based  on  Rough  Set  Combination Approach.  Decision  Making: Applications in  Management  and  Engineering .  4(2):
163 –177. https://doi.org/10.31181/DMAME2104021 63S
Sondita MFA, Yusfiandayani R, Ataupah EA. 2011. Penangkapan ikan kakap (Lutjanus sp.) di Sekitar Pulau Timor. Jurnal Teknologi  Perikanan  dan  Kelautan . 2(2): 51-60.  https://doi.org/10.24319/jtpk.2.51- 60
Sri N, Kamlasi Y. 2019. Komposisi Jenis Ikan Laut  Ekonomis  Penting  yang  Dipasarkan di  Kota  Kupang. Partner .    24(2):  1065- 1075. https://doi.org/10.35726/jp.v24i2.389
Statistik  KKP.  2022.  Produksi  Perikanan Propinsi  [Internet].  [diunduh  pada  26
Oktober 2022]. Tersedia pada: https://statistik.kkp.go.id/home.php?m=pr od_ikan_prov#panel-footer
Stergiou KI. 1989. Modelling and Forecasting the Fishery for Pilchard Sardina Pilchardus in Greek Waters Using Arima Time-Series Models. ICES  Journal  of  Marine  Science . 46(1): 16 –23. https://doi.org/10.1093/ icesjms/46.1.16
Tangke  U,  Laisouw  R,  Umagap  WA.  2021.
Variability  of  Chlorophyll-A  Concentration Relation to Fish Catch of Indian Mackerel in  West  Halmahera  Waters. In IOP
Conference Series: Earth and Environmental Science. 777(1): 1-8. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/777/1/012006
Tubalawony  S,  Kusmanto  EM.  2012.  Suhu dan  Salinitas  Permukaan  Merupakan
Indikator  Upwelling  Sebagai  Respon terhadap  Angin  Muson  Tenggara  di Perairan  Bagian  Utara  Laut  Sawu. Jurnal Ilmu Kelautan . 17(4): 226 –239.
Valipour  M.  2015.  Long-Term  Runoff  Study Using SARIMA and ARIMA Models in the United States. Meteorological Applications . 22(3): 592 –598.
https://doi.org/10.1002/met.1491
Wahyuningsih  W,  Prihatiningsih  P,  Ernawati T.  2016.  Parameter  Populasi  Ikan  Kakap Merah (Lutjanus  Malabaricus) di  Perairan Laut  Jawa  Bagian  Timur. BAWAL  Widya Riset  Perikanan  Tangkap .   5(3):  175-179. http://dx.doi.org/10.15578/bawal.5.3.2013. 175-179
Yuhendrasmiko  R,  Kunarso  AW.  2016.
Identifikasi Variabiltas Upwelling
Berdasarkan Indikator Suhu dan Klorofil -A di Selat Lombok. Jurnal Oseanografi . 5(4):
530 –537.
Zhang Y, Yamamoto M, Suzuki G, Shioya H. 2022.  Collaborative  Forecasting  and Analysis  of  Fish  Catch  in  Hokkaido  From Multiple  Scales  by  Using  Neural  Network and  ARIMA  Model. IEEE  Access .  10: 7823 –7833. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.31 41767