## © 2019 Program Studi Geografi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI     [JSIG]
Volume 2 Nomor 2, November 2019                                                                                 ISSN 2614-1671
INTEGRASI AHP DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK ANALISIS POTENSI KERAWANAN ILLEGAL FISHING DI INDONESIA
Integration AHP and Geographic Information System to Analyse Vulnerability of Illegal Fishing in Indonesia
Moh. Dede 1 , Millary Agung Widiawaty 1 , Iwan Setiawan 1 , Nurul Huda 2
1 Departemen Pendidikan Geografi, FPIPS, Universitas Pendidikan Indonesia, Indonesia
2 SMA Negeri 1 Babakan, Kabupaten Cirebon, Indonesia Email Korespondensi: m.dede.geo@gmail.com

## DOI: 10.31314/jsig.v2i2.253
Abstract - Indonesia is an archipelago state with large fishery resources and has a problem about illegal fishing from locally and internationally networks. Based on AHP and geographic information system, this study aims to analyse the spatial potention of illegal fishing in Indonesia involving various factors such as  maritime  patrol  coverage,  ocean  sovereignty,  distance  from  foreign  country,  chlorophyll-A distribution,  and  marine  products  richness  which  are  validated  with  existing  data,  and  the  counter strategy.  The  illegal  fishing  modelling  has  an  accuracy  of  87.14  percent  with  a  potential  threat  of 2,644,000 km2 (41.65 percent) including the North  Natuna  Sea, Malacca Strait, Karimata  Strait, Java Sea, Makassar Strait, Bali Sea, Mollucas Sea, Halmahera Sea, Tomini Bay, Celebes Sea, and the small part  of  Arafuru  Sea.  The  AHP  result  shows  constant  factor  such  marine  products  richness  and chlorophyll-A  distribution  as  the  strongest  criminogenic  of  illegal  fishing  in  Indonesia.  The  efforts  to prevent  illegal  fishing  with  interventions  on  dynamic  factor.  Strengthening  maritime  patrol  coverage, VMS technology, community participation and maritime diplomation.
Keywords: AHP, GIS, illegal fishing, maritime axis.
Abstrak –Indonesia  merupakan  negara kepulauan yang  memiliki sumber daya perikanan  melimpah dan kerap  dijadikan  sasaran  illegal  fishing  jaringan  lokal  maupun  internasional.  Melalui  integrasi  AHP  dan sistem informasi geografis, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis potensi kerawanan illegal fishing secara spasial di Indonesia dengan melibatkan berbagai faktor penentunya seperti jangkauan patroli laut, kedaulatan laut, jarak dari negara asing, sebaran klorofil-A, dan potensi hasil laut yang divalidasi dengan data eksisting serta dilengkapi strategi penanganannya. Pemodelan illegal fishing memiliki akurasi sebesar 87,14 persen dengan potensi ancaman seluas 2.644.000 km2 (41,65 persen) meliputi Laut Natuna Utara, Selat Malaka, Selat Karimata, Laut Jawa, Selat Makassar, Laut Bali, Laut Maluku, Laut Halmahera, Teluk Tomini, Laut Sulawesi, serta sebagian kecil Laut Arafuru. Hasil AHP  menunjukkan faktor yang bersifat tetap seperti potensi laut dan sebaran klorofil-A sebagai criminogenic terkuat illegal fishing di Indonesia. Upaya pencegahan illegal fishing dapat dilakukan dengan intervensi terhadap faktor yang bersifat dinamis, sehingga memperkuat jangkauan patroli laut, teknologi VMS, partipasi masyarakat, dan diplomasi maritim
Kata kunci: AHP, illegal fishing, poros maritim, SIG

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan  negara kepulauan terbesar  yang memiliki biodiversitas tertinggi di dunia setelah Brazil. Biodiversitas tertinggi di lautan berada pada zona perairanan dangkal yang hangat dan tertembus oleh sinar matahari sebagai habitat esensisial bagi kehidupan beragam biota laut, khususnya organisme pelagik seperti plankton dan nekton, karena mampu menyumbangkan Rp342,66 triliun PDB (Hutabarat & Evans, 2014; Fajar, 2018; FAO, 2014; KKP RI, 2015). Belum optimalnya pengelolaan dan pemanfataan sumber daya maritim turut menyebabkan kejadian 30 persen illegal fishing terjadi di perairan laut Indonesia (Belova, 2015)
Kerugian akibat illegal fishing mencapai Rp100 – Rp300 triliun per tahun, padahal sektor perikanan laut di sebagian besar wilayah pesisir Indonesia memiliki keunggulan komparatif yang dapat memicu pengembangan dan interaksi regional (Marlina & Riza, 2013; Dede, Sewu, Yutika, & Ramadhan, 2016). Maraknya kasus kejahatan illegal fishing disebabkan oleh berbagai faktor criminogenic baik yang bersifat pendorong ( crime generator ) maupun penarik ( crime attractor ) (Dede, Setiawan, & Mulyadi, 2017; Dede & Widiawaty, 2017). Berbagai faktor seperti dekatnya batas  wilayah  laut  antar  negara,  minimnya  kemampuan  nelayan  lokal  dalam  menangkap  ikap, tingginya kapasitas kapal nelayan asing, lemahnya regulasi, dan belum optimanya penjagaan turut menjadi  pertimbangan  jaringan illegal  fishing untuk  beraksi  di  Indonesia  (Jaelani  &  Basuki, 2014).    Penyebab illegal  fishing juga  dapat  dicermati  dari  teori geography  of  crime ,  seperti kesesuaian  target  akses,  pelaku  yang  termotivasi,  serta uncapable  guardian (Felson,  2006; Setiawan, Dede, Sugandi, & Widiawaty, 2018).
Penanganan illegal fishing merupakan prioritas utama dalam mewujudkan cita-cita poros maritim  (Pormar  Indonesia,  2015).  Penangangan  secara  preventif  dapat  dilakukan  dengan mengkaji pola sebaran sumber daya perikanan dan kondisi lingkungan yang mempengaruhinya sebagai  basis  penentuan  lokasi  potensialnya  (Ridho,  Kaswadji,  Jaya,  &  Nurhakim,  2004). Penentuan  kerawanan illegal  fishing dapat  divalidasi  menggunakan  data  kasus  pencurian  ikan eksisting dari Badan Keamanaan Laut (Bakamla RI) melalui serangkaian uji statistic (Munaf & Sulistyaningtyas, 2015).
Kajian komprehensif secara spasial terkait illegal fishing dapat dilakukan melalui integrasi analytical hierarchy processes (AHP) dan teknologi sistem informasi geografis (SIG), sehingga dihasilkan  model  spasial  yang  sesuai  dengan  dengan  kerangka multi-criteria  decision  making (Martin,  2004;  Widiawaty  &  Dede,  2018).  Tersedianya  informasi  terkait  kerawanan illegal fishing secara spasial berguna bagi aparat berwenang Indonesia sebagai acuan dalam pengambilan keputusan terkait pengamanan sumber daya perikanan laut demi peningkatan kesejahetaraan dan mencapai  cita-cita  poros  maritim.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  bentuk menganalisis potensi kerawanan illegal fishing di Indonesia melalui integrasi AHP dan SIG yang melibatkan faktor jangkauan patroli laut, kedaulatan laut, jarak dari negara asing, sebaran klorofil- A, dan potensi hasil laut, serta strategi penanganannya.

## METODE DAN DATA Lokasi Kajian
Kajian  dalam  penelitian  ini  meliputi  seluruh  wilayah  perairan  laut  Negara  Kesatuan Republik  Indonesia  yang  terbagi  atas  11  (sebelas)  Wilayah  Pengelolaan  Perikanan  Republik Indonesia  (WPP  RI)  atau Fisheries  Management  Areas (FMA)  yang  telah  ditetapkan  oleh Kementerian Kelauatan dan Perikanan RI (Gambar 1). WPP RI meliputi Selat Malaka dan Laut Andaman  (WPP  571),  Samudera  Hindia  sebelah  Barat  Sumatera  dan  Selat  Sunda  (WPP  572), Samudera Hindia sebelah selatan Jawa hingga sebelah Selatan Nusa  Tenggara dan Laut Timor bagian  barat  (WPP  573),  Selat  Karimata  dan  Laut  Natuna  Utara  (WPP  711),  Laut  Jawa  (WPP 712), Laut Flores hingga Selat Makasar (WPP 713), Teluk Tolo dan Laut Banda (WPP 714), Laut Seram hingga Teluk Tomini dan Laut Halmahera (WPP 716), Laut Sulawesi dan sebelah utara Pulau Halmahera (WPP 717), Teluk Cenderawasih dan Samudera Pasifik (WPP 718), serta Laut Arafuru hingga Laut Timor bagian Timur (WPP 715) (Suman, Wudianto, Sumiono, Badrudin, & Nugroho, 2014).
Gambar 1. Lokasi Kajian (Sumber: KKP RI, 2014; Hermes, 2014)

## Akuisisi dan Analisis Data Penelitian
Ilegal fishing terjadi akibat ketimpangan antara supply dan demand sumber daya perikanan, dimana sebanyak 65 – 85 persen  tindakan illegal fishing di Indonesia dilakukan oleh kapal asing (Sutardi, 2015). Pada penelitian ini, faktor penyebab illegal fishing yang digunakan dalam analisis AHP meliputi jangkauan patroli laut, kedaulatan laut, jarak dari negara asing, sebaran klorofil-A, dan potensi hasil laut (lihat Tabel 1).
Tabel 1. Akuisisi Data (Sumber: Hasil Analisis, 2018)
Faktor Penyebab Illegal Fishing Rasionalisasi Sumber Data Jangkauan patroli laut Jangkauan patroli  aparat keamanan  laut dari markas komando terdekat. Badan Keamanan Laut (Bakamla) RI Kedaulatan laut Wilayah laut Indonesia terbagi atas Laut Teritorial, Landasan Kontinen, dan ZEE Badan Informasi Geospasial (BIG) Sebaran klorofil-A Klorofil-A merupakan zat pada fitoplankton  (produsen)  yang  dapat terdeteksi oleh citra satelit secara berkala. Lembaga Antariksa dan Penerbangan Nasional (LAPAN) Potensi hasil laut Hasil  laut  (organisme  pelagis)  tahunan dalam satuan ton di tiap WPP RI. Kementrian Kelautan dan Perikanan (KKP RI) Jarak dari negara asing Jangkauan kapal asing (rata-rata berukuran 100 Gross Ton ) yang dipengaruhi  oleh  keberadaan  pelabuhan (daratan) di negara asing. Badan Informasi Geospasial (BIG)
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan mixed  methods yang  menggabungkan  analisis kualitatif dan kuantitatif. Berbagai faktor tersebut harus melalui serangkaian tahap sebagai bagian dari multi-criteria  decision  making yang  meliputi  1)  identifikasi,  2)  penyusunan  hierarki,  3) pembuatan  matriks  perbandingan,  4)  melakukan  perbandingan  berpasangan  (normalisasi),  5) komparasi  bobot,  serta  6)  pemeriksaan  konsitensi.  Evaluasi  terhadap  faktor-faktor  penyebab illegal fishing dilakukan dengan mempertimbangkan struktur hierarki, validitas, dan inkonsistensi yang dipilih oleh pengambil keputusan (Makkasau, 2012).
Nilai  bobot  yang  telah  valid  dan  konsisten  dapat  digunakan  sebagai  pembobot  numerik dalam  analisis  spasial  dengan  menggunakan  analisis overlay melalui  perangkat  lunak  SIG (Widiawaty,  Dede,  &  Ismail,  2018).  Potensi  kerawanan illegal  fishing secara  spasial  tersebut harus melalui uji statistik (korelasi) yang disesuaikan dengan kriteria dan data eksisting, sehingga diperoleh  nilai  signifikansinya  (Dede,  Sugandi,  &  Setiawan,  2018).  Selengkapnya  mengenai rangkaian analisis data penelitian tersaji pada Gambar 2.
Gambar 2. Kerangka Analisis (Sumber: Analisis Penulis, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Berbagai Faktor Penyebab Illegal Fishing
Penafsiran terhadap (lima) parameter penyebab illegal fishing terbagi atas crime generator dan  penarik crime  attractor yang  disesuaikan  pula  dengan  kondisi  geografis  Indonesia. pembobotan variabel illegal fishing menggunakan AHP diawali pada tahap indentifikasi faktor penyebab. Pada tahap ini, berbagai faktor penyebab illegal fishing perlu dilakukan upaya coding dalam bentuk matriks identifikasi demi memudahkan tahapan analisis selanjutnya (lihat Tabel 2 ) .
Tabel 2. Identifikasi Berbagai Faktor Penyebab Illegal Fishing . Parameter Kode Faktor Penyebab Crime Generator Crime Attractor Jangkauan patroli laut JP Ya - Kedaulatan laut KL Ya - Klorofil-A KA - Ya Potensi hasil laut PL - Ya Jarak dari negara asing JN Ya -
Penyebab illegal fishing yang tergolong dalam crime attractor terdiri atas 3 (tiga) faktor meliputi jangkauan patroli laut, kedaulatan laut, dan jarak dari negara asing. Sementara dari sisi crime attractor hanya terdiri dari 2 (dua) faktor yakni klorofil-A dan potensi hasil laut. Setelah tahap identifikasi, penyusnan hierarki dilakukan untuk mengetahui interaksi antar berbagai faktor yang mempengaruhi illegal fishing secara komprehensif dan saling berkaitan seperti pada Gambar berikut:
Gambar 3. Hierarki AHP Illegal Fishing (Sumber: Hasil Analisis, 2018). Keterkaitan berbagai faktor illegal fishing dapat ditentukan nilai prioritasnya menggunakan matriks  perbandingan  yang  pada  bagian  terbawah  terdapat  baris  dari  hasil  penjumlahan  secara vertikal  (lihat  Tabel  3).  Nilai  prioritas  tersebut  mengacu  pada  kekuatan  masing-masing  faktor terhadap illegal  fishing melalui  telaah  yang  mendalam  dari  hasil  kajian  dan  informasi sebelumnya.
Tabel 3. Prioritas Antar Parameter (Sumber: Hasil Analisis, 2018).
Faktor Penyebab Illegal Fishing KL JP JN PL KA KL 1,000 0,800 0,600 0,250 0,200 JP 1,250 1,000 0,300 0,500 0,320 JN 1,670 3,333 1,000 0,750 0,400 PL 4,000 2,000 1,333 1,000 0,500 KA 4,000 3,125 2,500 2,000 1,000 Jumlah 11,920 10,255 5,730 4,500 2,420
Berbasis nilai prioritas tiap faktor pada Tabel 3, tahapan analisis untuk memperoleh nilai pembobot ( weighting ) AHP berlanjut ke tahap perbandingan berpasangan (normalisasi). Di tahap ini,  nilai  prioritas  tiap  faktor  harus  dibagi  dengan  hasil  penjumlahan  kolomnya.  Pada  Tabel  4, nilai  KL  diperoleh  sebagai  dari  1  dibagi  11,92.  Bila  operasi  matematis  ini  telah  selesai,  maka perlu dibuat kolom rerata secara mendatar pada bagian sebelah kanan sebagai nilai normalisasi yang    nantinya  akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk  komparasi  bobot.  Bila  proses  AHP dinyatakan  valid,  maka  nilai  rerata  pada  Tabel  4  dapat  digunakan  sebagai  pembobot  dalam analisis spasial.
Tabel 4. Normalisasi Tiap Faktor (Sumber: Hasil Analisis, 2018).
Faktor Penyebab Illegal Fishing KL JP JN PL KA Rerata KL 0.077399 0.078011 0.104712 0.055556 0.082645 0.079664 JP 0.096749 0.097513 0.052356 0.111111 0.132231 0.097992 JN 0.129257 0.32472 0.17452 0.166667 0.165289 0.192091 PL 0.309598 0.195027 0.232112 0.222222 0.206612 0.233114 KA 0.386997 0.304729 0.4363 0.444444 0.413223 0.397139
Komparasi  bobot  dilakukan  melalui  bobot  setiap  faktor  dengan  nilai  rata-rata  hasil normalisasi. Hasil dari proses tersebut kemudian dijumlahkan secara mendatar seperti yang tersaji pada Tabel 5. Nilai rerata dan penjumlahan tersebut dapat digunakan untuk uji (pemerikasaan) konsistensi bobot.
Tabel 5. Komparasi Bobot Tiap Faktor (Sumber: Hasil Analisis, 2018).
Faktor Penyebab Illegal Fishing KL JP JN PL KA Jumlah KL 0.079664 0.078394 0.115254 0.058278 0.079428 0.411019 JP 0.099581 0.097992 0.057627 0.116557 0.127084 0.498841 JN 0.133040 0.326314 0.192091 0.174835 0.158856 0.985135 PL 0.318658 0.195984 0.255480 0.233114 0.198569 1.201806 KA 0.398322 0.306226 0.480226 0.466228 0.397139 2.048141
Pengukuran  konsistensi  antarbobot  dilakukan  dengan  menghitung  indeks  konsistensi (IK) dan rasio konsitensi (RK), kedua nilai tersebut dapat ditemukan bila consistency vector ( Cv ) untuk  tiap faktor telah diperoleh. Cv didapatkan dengan cara membagi jumlah dengan rerata yang terdapat pada Tabel 4 dan 5, sehingga diperoleh hasil seperti tertera pada Tabel 6.
Tabel 6.  Consistency Vector (Sumber: Hasil Analisis, 2018).
Faktor Penyebab Illegal Fishing Consistency Vector KL 5,159374541 JP 5,090621521 JN 5,128495210 PL 5,155444462 KA 5,138235621 ʎ ( lambda ) 5,138235621
Consistency  vector tiap  faktor  penyebab illegal  fishing memiliki  nilai  rerata  yang dinyatakan  dalam lambda (ʎ)  sebesar  5,139  (telah  dibulatkan).  Selain  ʎ,  IK  dan  RK  juga memerlukan  nilai  rasio  acak  diperoleh  berdasarkan AHP’s  random  index yang  disesuaikan dengan  jumlah  faktor  penentu.  Pada  penelitian  ini  rasio  acak  diketahui  sebesar  1,12    (n  =  5). Perhitungan nilai IK maupun RK dilakukan dengan menggunakan dua persamaan sebagai berikut.
IK = (ʎ – 5) / (n – 1) RK = IK / nilai rasio acak
Melalui  persamaan  tersebut  diketahui  bahwa  nilai  IK  sebesar  0,035  dengan  RK  yang mencapai  0,031. Kedua  nilai  tersebut  dinyatatakan  valid  karena  bernilai  <  0,1.  Oleh  sebab  itu, pembobot  untuk  tiap  faktor  penyebab illegal  fishing di  Indonesia  dinyatakan  valid  serta  layak dengan jumlah potensi laut dan sebaran klorofil-A sebagai yang tertinggi.
Tabel 7. Pengharkatan Tiap Faktor Penyebab Illegal Fishing (Sumber: Hasil Analisis, 2018)
Faktor Penyebab Metode Pengharkatan Harkat Bobot Keterangan JP Biner Terjangkau 1,00  0.09799  Terjangkau  kapal  patroli  hingga  200 mil laut Tidak Terjangkau 0,00 Tidak  terjangkau  patroli  hingga  200 mil laut KL Perbandingan  ZEE 2,20  0.07966  Luas ZEE mencapai 2.944.000 km 2 Laut Teritorial 1,90 Luas Laut Teritorial 3.401.000 km 2 JN Biner Terjangkau 1,00  0,19209  Jarak  tempuh  minimal  kapal  100  GT negara lain Tidak Terjangkau 0,00 Jarak  tempuh  minimal  kapal  100  GT negara lain KA Perbandingan  Melimpah 0,43  0.39714  Konsentrasi  klorofil-A  27,3  –    34,5 mg/l Menegah 0,34 Konsentrasi  klorofil-A  18,9  –    27,2 mg/l Sedikit 0,23 Konsentrasi klorofil-A 0 – 18,8 mg/l PL Kuantil Sangat Banyak 5,00  0.23311  Lebih  dari  atau  sama  dengan  1.924 ton/km 2 /tahun Banyak 4,00 1.666 – 1.923,99 ton/km 2 /tahun Sedang 3,00 761 – 1.655,99 ton/km 2 /tahun Sedikit 2,00 516 – 760,99 ton/km 2 /tahun Sangat Sedikit 1,00 Kurang dari 516 ton/km 2 /tahun

## Potensi Kerawanan Illegal Fishing di Indonesia berbasis AHP dan SIG
Setelah  menentukan  bobot  untuk  masing-masing  faktor  penyebab illegal  fishing ,  upaya selanjutnya  adalah  penentuan  harkat.  Pengharkatan  dilakukan  berdasarkan  karakteristik  tiap faktor  yang  berbeda.  Pengharkatan  ini  terbagi  atas  tiga  metode  yakni  kuantil,  biner,  dan perbandingan.  Metode  kuantil  dipilih  jika  data  memiliki  distribusi  yang  beragam  dan  dapat diklasifikasikan menjadi lima kelas yang sama besar, sedangkan metode biner digunakan bila data hanya  memiliki  dua  kategori  yang  salah  satunya  menjadi  tidak  bernilai  atau  nol.  Sementara metode  perbandingan  dipakai  bila  data  terbagi  atas  dua  kategori  bernilai  riil.  Informasi  detail mengenai pengharkatan tersaji pada Tabel 7.
Harkat  dari  tiap  faktor  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  pelengkap  kriteria  dalam menyusun  dataset  spasial  penyebab illegal  fishing di  Indonesia  (lihat  Gambar  4).  Potensi kerawanan illegal fishing secara spasial diperoleh melalui penggabungan atribut numerik ( overlay tipe union ), nilainya dididasari oleh bobot dan harkat yang telah disusun sebelumnya seperti pada Gambar 5.
Pemodelan potensi kerawanan illegal fishing yang disusun dengan menggunakan berbagai faktor  tersebut  menunjukkan  sebarannya  berada  di  wilayah  perairan  Laut  Natuna  Utara,  Selat Malaka, Selat Karimata, Laut Jawa, Selat Makassar, Teluk Tomini, Laut Bali, Laut Maluku,Laut Flores, Laut Halmahera, Laut Sulawesi, serta sebagian kecil Laut Arafuru (lihat Gambar 7). Bila
dijumlahkan, total wilayah perairan laut Indonesia yang berpotensi rawan illegal fishing mencapai 2.644.000 km 2 atau 41,65 persen, dimana 78,04 % berada di wilayah laut teritorial
Gambar 5. Peta Faktor-Faktor Penyebab Illegal Fishing di Indonesia (Hasil Analisis, 2018).
Sebagai  sebuah  model  geografis,  pemodelan illegal  fishing harus  diverifikasi menggunakan  data  eksisting  dari  pihak  berwenang  dengan  prosedur  uji  korelasi  yang  dibagi dalam  unit  geografis  berupa  Alur  Laut  Kepulauan  Indonesia  (ALKI).  Pemodelan  spasial  ini memiliki  korelasi  sebesar  0,867  dan  determinasi  75  persen  yang  mana  nilainya  dinyatakan signifikan dengan taraf kepercayaan 99 persen.
Gambar 6. Perbandingan Kerawanan Illegal Fishing Hasil Pemodelan dan Eksisting (Sumber: Hasil Analisis, 2018).
Gambar 7. Potensi Kerawanan Illegal Fishing di Indonesia (Hasil Analisis, 2018)
Adanya  hasil tersebut menunjukkan bahwa pemodelan potensi kerawanan illegal fishing menggunakan  AHP  dan  SIG  terbukti  bisa  dilakukan,  meskipun  terdapat  faktor  penyebab  lain (epsilon)  hingga  25  persen.  Perbandingan  luas  wilayah  rawan illegal  fishing hasil  pemodelan maupun eksisting tersaji pada Gambar 6.

## Strategi Penanganan Illegal Fishing di Indonesia
Hasil  analisis  AHP  menunjukkan  hanya  terdapat  satu  faktor  dinamis  yaitu  jangkauan patroli  laut  yang  masih  terbatas.  Kelemahan  ini  disebabkan  oleh  terbatasnya  anggaran  bahan bakar minyak  (BBM) yang  hanya 32% dari total kebutuhan kapal patroli,  jumlah  kapal patroli yang belum memadai, dan teknologi pendeketeksian kapal yang terbatas. Oleh sebab itu, strategi penanggulangan illegal  fishing yang  pertama  adalah  penguatan  armada  keamanan  laut  agar uncapable guardian tidak terjadi. Sedangkan faktor lain seperti jarak dari negara asing, sebaran klorofil-A,  potensi  laut,  dan  kedaulatan  laut  merupakan  parameter  yang  bersifat  tetap  karena dipengaruhi oleh kondisi lingkungan (lihat Gambar 8).
Gambar 8. Faktor Statis dan Dinamis Penyebab Illegal Fishing (Sumber: Hasil Analisis, 2018)
Wilayah  perairan  yang  dekat  dengan  negara  lain  mempunyai  potensi  kerawanan illegal fishing yang  lebih  besar  dari  pada  wilayah  lainnya,  sehingga  upaya  yang  efisien  dalam
menanggulanginya  yakni  melalui  penggunaan  teknologi  informasi  geografis  seperti Vessel Monitoring System (VMS). Teknologi ini mampu mendeteksi keberadaan kapal penangkap ikan secara real-time karena berbasis pada GNSS. Kapal penangkap ikan skala menengah hingga besar memiliki perangkat navigasi yang dapat terdeteksi oleh VMS.  Upaya lain yang dapat ditempuh yakni  pemberdayaan  nelayan  setempat  melalui  kegiatan  pelaporan  dini  yang  berbasis mobile . Kedua  upaya  ini  dapat  berjalan  dengan  baik  bila  penindakan  dari  aparat  keamanan  tepat dilakukan.
Selain penindakkan secara internal, upaya penanggulangan illegal fishing dapat ditempuh dengan diplomasi internasional. Penguatan diplomasi dapat mencegah illegal fishing dari negara asal pelaku, karena sebagian besar illegal fishing di perairan Indonesia berasal dari negara-negara tetangga seperti Thailand, Vietnam, Malaysia, Filipina, dan Tiongkok.

## KESIMPULAN
Integrasi  AHP  dan  SIG  menemukan  bahwa  potensi  laut  dan  sebaran  klorofil-A  sebagai faktor  penyebab  tertinggi  fenomena illegal  fihing di  Indonesia.  Semua  faktor  penarik  terbukti mempengaruhi  pertimbangan  para  pelaku illegal  fishing .  Lokasi  potensial  kerawanan illegal fishing hasil  pemodelan    mencapai  41,65  persen  dengan  validitas  mencapai  0,867.  Upaya penanggulanganya  dapat  dilakukan  dengan  menintervensi  faktor  dinamis  seperti  memperkuat jangkauan patroli laut, teknologi VMS, hingga partipasi masyarakat. Penelitian spasial terhadap fenomena illegal fishing dapat diperkuat melalui pemanfataan data koordinat lokasi (titik) TKP kejahatan  tersebut  sebagai  bagian  dari  pengembangan  sains  maritim.  Upaya  ini  berguna  untuk mengetahui densitas illegal fishing per satuan WPP RI dan bermanfaat dalam penenetuan lokasi prioritas patroli keamanaan laut secara detail.

## DAFTAR PUSTAKA
Belova, G. (2015). Illegal Unreported and Unregulated Fishing in The Black  Sea. International Conference Knowledge – Based Organization , 21 (2), 408–412. https://doi.org/10.1515/kbo-2015-0069.
Dede,  M.,  Setiawan,  I.,  &  Mulyadi,  A.  (2017).  Application  GIS  to  Analyse  Crime  Risk  in Bandung. Proceeding The 2nd UPI International Conference on Sociology Education , 1 (1), 597–602. https://doi.org/10.5220/0007102605970602.
Dede, M., Sewu, R. S. B., Yutika, M., & Ramadhan, F. (2016). Analisis Potensi Perekonomian Sektor Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan serta Pertambangan dan Penggalian di Pantura Jawa  Barat. Seminar  Nasional  Epicentrum  5.5:  Optimalisasi  Sumber  Daya  Alam  Matra Darat  Dan  Matra  Lautan  Untuk  Ketahanan  Pangan  dan  Kesehatan  Dalam  Konteks Nasionalisme , 1 (1), 100–108. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/MC2T6.
Dede,  M.,  Sugandi,  D.,  &  Setiawan,  I.  (2018).  Pengaruh  Kondisi  Lingkungan  Terhadap Kerawanan Kejahatan di Kawasan Perkotaan Studi Kasus di Kecamatan Sumur Bandung,
Kota Bandung. Seminar Nasional Geomatika , 3 , 555–564. https://doi.org/10.24895/SNG.2018.3-0.1009.
Dede, M., & Widiawaty, M. A. (2017). Mewujudkan Pemanfaatan Sistem Informasi Geografis untuk  Pencegahan  Kriminalitas  di  Indonesia. Esai  Finalis  GIS  COMPETITION  2017 , 1 (1), 1–3. https://doi.org/10.31227/osf.io/hx3mf.
Fajar,  J.  (2018).  Dikukuhkan  di  New  York, Jumlah  Pulau  Indonesia  Kini  Sebanyak.  Retrieved January 9, 2018, from http://mogabay.co.id/2017/08/18/dikukuhkan-di-new-york,-jumlah- pulau-indonesia-kini-sebanyak
FAO.  (2014). The  State  of  World  Fisheries  and  Aquaculture:  Opportunities  and  Challenges . Roma: United Nations.
Felson, M. (2006). Crime’s Everyday Routines. Seminar of Midlands Centre for Criminology and the Criminal Justice , 16–20.
Hermes, R. (2014). Ecosystem Based Assessment and Management of the Indonesian Sea LME. An article at The 3rd Global LME Conference.
Hutabarat, S., & Evans, S. M. (2014). Pengantar Oseanografi . Depok: UI Press.
Jaelani, A. K., & Basuki, U. (2014). llegal Unreported and Unregulated (IUU) Fishing: Upaya Mencegah dan Memberantas Illegal Fishing dalam Membangun Poros Maritim Indonesia. Supremasi Hukum , 3 (1), 168–192.
KKP  RI.  (2015). Statistik  Kelautan  dan  Perikanan  2015 .  Jakarta:  Pusat  Data,  Statistik,  dan Informasi KKP RI.
Makkasau,  K.  (2012).  Penggunaan  Metode  Analythical  Hierarchy  Processes  (AHP)  dalam Penentuan Prioritas Program Kesehatan (Studi Kasus Program Promosi Kesehatan). J@TI Undip , 7 (2), 105–112. Marlina, & Riza, F. (2013). Aspek Hukum Peran Masyarakat dalam  Mencegah Tindak Pidana Perikanan . Jakarta: PT. Sofmedia.
Martin,  K.  S.  (2004).  GIS  in  Marine  Fisheries  Science  and  Decision  Making.  In Geographic Information Systems in Fisheries . Bethesda: American Fisheries Society. Munaf, D. R., & Sulistyaningtyas, T. (2015). Sistem Operasi Tersinergi Bakamla Sesuai dengan Undang - Undang Nomor 32 Tahun 2014 Tentang Kelautan. Jurnal Sosioteknologi , 14 (3), 273–288.
Pormar Indonesia. (2015). Mewujudkan Poros Maritim Dunia 2030. Retrieved January 8, 2018, from http://www.pormarindonesia.net/?page_id=137.
Ridho,  M.  R.,  Kaswadji,  R.  F.,  Jaya,  I.,  &  Nurhakim,  S.  (2004).  Distribusi  Sumberdaya  Ikan Demersal  di  Perairan  Laut  Cina  Selatan. Jurnal  Ilmu-Ilmu  Perairan  dan  Perikanan Indonesia , 123–128.
Setiawan,  I.,  Dede,  M.,  Sugandi,  D.,  &  Widiawaty,  M.  A.  (2018).  Investigating  Urban  Crime Pattern  and  Accessibility  Using  Geographic  Information  System  in  Bandung  City. International Seminar on Tropical Eco-Settlements . Suman,  A.,  Wudianto,  Sumiono,  B.,  Badrudin,  &  Nugroho,  D.  (2014). Potensi  dan  Tingkat Pemanfaatan  Sumberdaya  Ikan  di  Wilayah  Pengelolaan  Perikanan  Republik  Indonesia (WPP RI) . Jakarta: Refika Grafika dan KKP RI.
Sutardi, D. (2015). Tak ada Tempat bagi Perampok Ikan. Majalah Mina Bahari , 1 (April-Juni). Widiawaty,  M.  A.,  &  Dede,  M.  (2018).  Pemodelan  Spasial  Bahaya  dan  Kerentanan  Bencana Banjir di Wilayah Timur Kabupaten Cirebon. Jurnal Dialog Penanggulangan Bencana , 9 (2), 142–153. https://doi.org/10.31227/osf.io/kshb2.
Widiawaty,  M.  A.,  Dede,  M.,  &  Ismail,  A.  (2018).  Analisis  Tipologi  Urban  Sprawl  di  Kota Bandung Menggunakan Sistem Informasi Geografis. Seminar Nasional Geomatika , 3 (1), 547–554. https://doi.org/10.24895/SNG.2018.3-0.1007.