## PREDIKSI SPASIAL PRODUKTIVITAS KLOROFIL-A LAUTAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

## Sitti Najmia Rifai
Sistem dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Kendari, Jln. K.H. Ahmad Dahlan Kendari
Riwayat artikel:
Received: 5 Desember 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024
Keywords: Klrofil-a, Sistem Informasi Geografis, Backpropagation
Corespondent Email: sitti.najmia@umkendari.ac.id
Abstrak. Indonesia memiliki sumber daya laut yang melimpah, termasuk berbagai  jenis  ikan  yang  telah  memberikan  kontribusi  signifikan  pada peningkatan ekspor komoditi perikanan. Salah satu tantangan yang kerap dihadapi dalam sektor kelautan dan perikanan, terutama oleh para nelayan, adalah ketidakmampuan mereka untuk mengakses informasi yang akurat dan real-time mengenai kondisi laut, migrasi ikan, serta perubahan pola penangkapan  ikan.  Keterbatasan  ini  dapat  mengakibatkan  pemborosan waktu dan sumber daya karena proses penangkapan yang kurang efisien, memberikan dampak negatif pada pendapatan nelayan dan keberlanjutan sumber daya laut. Parameter Klorofil-a dalam lautan merupakan pigmen aktif  dalam  sel  tumbuhan  yang  memainkan  peran  krusial  dalam  proses fotosintesis  di  lingkungan  air,  dan  dapat  berfungsi  sebagai  indikator tingkat  keberlimpahan  ikan  dalam  suatu  wilayah,  mencerminkan gambaran siklus rantai makanan di laut. Dengan penerapan sistem prediksi spasial menggunakan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan metode  backpropagation  yang  dapat  diakses  secara  langsung, produktivitas klorofil-a di perairan laut dapat memberikan informasi yang dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam kegiatan penangkapan ikan. Hal ini bertujuan untuk mengurangi waktu, biaya, dan tenaga yang diperlukan dalam proses penangkapan, sehingga dapat mencapai efisiensi optimal .
Abstract. Indonesia  has  abundant  marine  resources,  including  various types  of  fish  which  have  made  a  significant  contribution  to  increasing fishery commodity exports. One of the challenges often faced in the marine and  fisheries  sector, especially  by  fishermen, is  their  inability to  access accurate  and  real-time  information  regarding  sea  conditions,  fish migration, and changes in fishing patterns. This limitation can result in a waste of time and resources due to less efficient fishing processes, hurting fishermen's  income  and  the  sustainability  of  marine  resources. Parameters Chlorophyll-a in the ocean is an active pigment in plant cells that  plays  a  crucial  role  in  the  process  of  photosynthesis in  the  aquatic environment  and  can  function  as  an  indicator  of  the  level  of  fish abundance in an area, reflecting a picture of the food chain cycle in the sea.  By  implementing  a  spatial  prediction  system  using  Geographic Information System (GIS) technology with a backpropagation method that can be accessed directly, chlorophyll-a productivity in marine waters can provide  information  that  can  increase  effectiveness  and  efficiency  in fishing activities. This aims to reduce the time, costs, and energy required in the fishing process so that optimal efficiency can be achieved.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Sumber  kekayaan  laut  Indonesia  termasuk berbagai  jenis  ikan  tangkapan,  terutama  ikan caklang  yang  telah  berkontribusi  besar  pada peningkatan ekspor komoditi perikanan. Sangat penting  untuk  memahami  persebaran  ikan  di perairan karena populasinya cenderung berubah-ubah [1].
Klorofil-a  dapat  dianggap  sebagai  tolok ukur yang mencerminkan kesehatan ekosistem perairan  dan  ketersediaan  sumber  daya  bagi organisme  di  dalamnya,  termasuk  ikan. Memahami  hubungan  antara  tingkat  klorofil-a dengan  kelimpahan  ikan  dapat  memberikan wawasan  mendalam  tentang  dinamika  ekologi perairan  dan  membantu  para  ahli  lingkungan untuk  mengembangkan  strategi  pengelolaan sumber daya perikanan yang berkelanjutan [2].
Dalam  era  kemajuan  teknologi  informasi dan  kebutuhan  akan  pemahaman  mendalam terhadap ekosistem laut, prediksi produktivitas klorofil-a  laut  menjadi  perhatian  utama  dalam penelitian  ilmiah.  Klorofil-a,  sebagai  indikator utama  aktivitas  fotosintesis,  memberikan gambaran  yang  penting  tentang  kesehatan ekosistem laut dan dinamika trofiknya.
Parameter oseanografi perairan seperti suhu permukaan  laut  dan  klorofil  perairan  sangat mempengaruhi  distribusi  ikan  di  laut  [3]. Kondisi  keadaan  primer  yang  baik  akan menarik  ikan  untuk  datang  mencari  makan. Dengan  mengetahui  konsentrasi  klorofil-a  dan suhu  permukaan  laut  di  perairan,  besarnya produktivitas  primer  yang  ada  pada  perairan dapat  diperkirakan.  Kelimpahan  produktivitas perairan  dapat  ditunjukkan  oleh  konsentrasi klorofil-a  dan  juga  dapat  digunakan  sebagai ukuran  banyaknya  fitoplankton  yang  ada  di perairan [4].
Salah  satu  masalah  yang  sering  dihadapi oleh  bidang  kelautan  dan  perikanan  terutama para  nelayan  adalah  karena  kurangnya  akses nelayan  terhadap  informasi  yang  akurat  dan real-time  mengenai  kondisi  laut,  migrasi  ikan, serta  perubahan  pola  penangkapan  ikan. Keterbatasan ini dapat menyebabkan waktu dan sumber daya yang terbuang akibat penangkapan yang  kurang  efisien,  berdampak  kurang  baik
pada  penghasilan  nelayan  dan  keberlanjutan sumber daya laut.
Dengan  adanya  sistem  prediksi  spasial menggunakan  teknologi  sistem  informasi geografis  dengan  metode backpropagation yang dapat diakses secara langsung  menjadikan produktivitas klorofil-a lautan dapat
memeberikan informasi agar dapat meningkatkan  efektivitas  dan  efesiensi  dalam melakukan  penangkapan  ikan  agar  dapat meminimalisir waktu, biaya dan tenaga.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1   Daerah Penyebaran Ikan
Penyebaran ikan atau tempat rumpon  ikam  dapat  diklasifikasikan  ke dalam  dua  kategori,  yaitu  penyebaran horizontal  yang  terkait  dengan  lokasi geografis  perairan,  dan  penyebaran vertikal  yang  sangat  berkaitan  dengan kedalaman air laut.  Sehubungan dengan penyebaran  ikan  cakalang,  seringkali mengikuti arus garis konvergensi antara arus dingin dan arus panas, yang dikenal sebagai  wilayah  kaya  akan  organisme dan diyakini sebagai tempat yang sangat baik  untuk  penangkapan  ikan  tuna  dan cakalang  [5].  Dalam  konteks  perikanan tuna  dan  cakalang,  pemahaman  tentang sirkulasi  arus  menjadi  sangat  penting, karena kepadatan populasi ikan di suatu perairan sangat dipengaruhi oleh karakteristik arus tersebut [6].
Spesies  cakalang  secara  kontiniu ditemukan  sepanjang  tahun  melintasi samudera  dari  arah  Timur  ke  Barat, mencakup wilayah antara 45 o LU hingga Selatan 45 o LS di bagian Barat Samudera Pasifik, dan antara 30 o LU hingga 30 o LS di bagian Timur mengarah ke Samudera Pasifik.  Di  Samudera  Atlantik,  terdapat cakalang  juga  tercatat  tertangkap  antara 45 o LU  hingga  45 o LS  di  bagian baratnya,  dan  antara  35 o LU  hingga Selatan 40 o LS di bagian timurnya.

## 2.2   Klorofil-a
Faktor  biofisik  yang  signifikan dalam  memengaruhi  distribusi  ikan  dan seringkali digunakan untuk meramalkan potensi penangkapan  ikan  adalah  klorofil-a  dan  arus permukaan laut. Klorofil-a memiliki hubungan erat  dengan  tingkat  produktivitas,  yang tercermin dalam jumlah biomassa fitoplankton sebagai tingkat  pertama dalam rantai makanan ikan  pelagis.  Fertilitas  suatu  perairan  dapat diukur  dari  ketersediaan  zat  organik  yang menjadi  sumber  makanan  bagi  organisme  laut (produktivitas  primer).  Produktivitas  primer yang tinggi akan menarik perhatian ikan untuk mencari makanan [7].
Distribusi klorofil-a dalam perairan umumnya cenderung menunjukkan konsentrasi yang lebih tinggi di sekitar perairan pantai, yang disebabkan oleh suplai nutrien yang tinggi dari daratan  melalui  muara  sungai.  Meskipun demikian, dalam situasi tertentu, perairan yang berjarak  dari  pantai  juga  menunjukkan konsentrasi klorofil-a yang signifikan, kemungkinan disebabkan oleh kejadian upwelling di wilayah perairan tersebut [8].

## 2.3   Backpropagation
Metode backpropagation merupakan suatu teknik  yang  umum  digunakan  dalam  pelatihan jaringan saraf tiruan ( Artificial Neural Networks -  ANN).  Proses  ini  melibatkan  dua tahap utama, yaitu tahap feedforward dan tahap backpropagation .  Pada  tahap feedforward , sinyal input disampaikan melalui jaringan saraf untuk  menghasilkan  output.  Setelah  itu, perbedaan  antara  output  yang  dihasilkan  dan target  yang  diinginkan  diukur  menggunakan fungsi kerugian [9].
Tahap backpropagation melibatkan penyesuaian  bobot  dan  bias  dalam  jaringan dengan  menggunakan  gradien  dari  fungsi kerugian  tersebut.  Gradien  ini  dikembalikan melalui jaringan dari output ke input, sehingga setiap  neuron  dapat  menyesuaikan  bobotnya sesuai dengan kontribusinya terhadap kesalahan [10][11].
Iterasi  proses  ini  terus  dilakukan  hingga konvergensi  atau  hingga  batas  iterasi  tertentu. Metode backpropagation membantu  jaringan saraf untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya  dalam  memodelkan  pola  dan melakukan prediksi.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1      Alur Kerja Sistem
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode backpropagation  untuk  meramalkan  atau memprediksi kelimpahan dan kesuburan daerah penangkapan ikan cakalang dengan memanfaatkan data klorifil-a lautan. Gambar 1 menggambarkan  tahapan-tahapan  dalam  alur kerja sistem tersebut.
Gambar 1. Alur kerja sistem

## 3.2    Akuisisi Data
Data    yang  digunakan  pada  penelitian  ini melibatkan parameter klorofil-a yang mencakup  periode  tiga  tahun  terakhir  (2020- 2022).  Parameter  klorofil-a  digunakan  untuk mengidentifikasi wilayah penangkapan ikan.
Dataset  diperoleh  dari  citra  satelit menggunakan  sensor Moderate  Resolution
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Imaging  Spectroradiometer dan  data  ini  telah diverifikasi  sesuai Standar  Mapped  Image (SMI)  dengan  format  berkas  (nc).  Akses terhadap data dapat dilakukan melalui situs web https://oceancolor.gsfc.nasa.gov dengan resolusi  spasial  sembilan  kilometer  dan  empat kilometer.  Lokasi  penelitian  ini  terletak  di perairan  Teluk  Bone,  yang  dijelaskan  dengan lebih rinci pada Gambar 2.

## Gambar 2. Lokasi Pengambilan Data
Pemrosesan  data  dimulai  sebelum  data diarahkan ke dalam sistem. Proses ini bertujuan untuk  meraih  hasil  yang  lebih  akurat  dengan mengonversi format data dari gambar satelit ke format yang lebih dapat diakses dan efisien.

## 3.3    Input Data
Diketahui  dari  Tabel  1,  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data klorofil-a,  yang  berasal  dari  citra  satelit  yang telah  diubah  menjadi  format  data  numerik. Sebagai contoh, dataset yang digunakan adalah dataset  ke-20  dari  total  725  setelah  melalui proses pengolahan citra satelit.
Tabel 1. Dataset Klorofil-a

## 3.4    Training Data
Jumlah  dataset  yang  digunakan  secara keseluruhan  selamat  tiga  tahun  terakhir berjumlah  26.100 data, dengan rincian ;  dalam satu  bulan  terdapat  725  titik  dan  dalam  satu periode (tahun) sebanyak 8.700. dari keseluruhan  dataset  maka  dibagi  menjadi  dua bagian  yaitu  training  data  berjumlah  17.400 dan testing data berjumlah 8.700 data.
Backpropagation  melibatkan  tiga  langkah dalam  pelatihan,  dimulai  dengan  awalnya menginisialisasi bobot input dan menghasilkan bobot acak untuk setiap unit input ( X_i, i = 1,.. ). Selanjutnya,  proses  training  data  melibatkan penerimaan  sinyal  input x_i dan  penyebaran sinyal  ke  seluruh  unit  tersembunyi,  diikuti dengan  perhitungan  semua  keluaran  di  unit tersembunyi.
a. Langkah I
Langkah  Forward  Propagation,  yang sering  disebut  sebagai  proses  perhitungan "maju"  dari  input  hingga  mendapatkan  output
Titik Koordinat Klrofil-a (mg/m 3 ) -4.0208435,121.81249 0,21 -4.0209335,121.854164 0,16 -4.0208345,120.89583 0,16 -4.0208355,120.93749 0,15 -4.0208336,120.979164 0,22 -4.0208346,121.104164 0,05 -4.0625,121.104164 0,20 -4.0625,121.14 583 0,20 -4.0625,121.18749 0,10 -4.0625,121. 229164 0,35 -4.0208335, 120.43749 0,11 -4.0208335, 121.02083 0,24 -4.0208335, 120.56249 0,24 -4.0208335, 120.604164 0,11 -4.0208335, 120.64583 0,05 -4.0208335, 120.68749 0,17 -4.0208335, 120.729164 0,19 -4.0208335, 120.77083 0,13 -4.0208335, 120.81249 0,21 -4.0208335, 120.854164 0,16
model,  melibatkan  penggunaan  persamaan berikut:
𝑦 𝑗 = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑁 𝑖=1 𝑋 𝑖 +   𝑏 𝑖 (1)
Rumus fungsi aktivasi sebagai berikut :
𝜎(𝑥) = 1 1  + 𝑒 −𝑥 (2)
Dimana, 𝜎(𝑥) ∶ simbol  sigma  dalam  fungsi aktivasi, 𝑒 ∶ nilai konstanta = 2,718
b. Langkah II
Menghitung  nilai  kesalahan,  karena  tujuan dari  backpropagation  adalah  menghasilkan prediksi  yang  seakurat  mungkin  dibandingkan dengan  nilai  aktual.  Persamaan  yang  terkait dinyatakan sebagai berikut:
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 1 𝑛 ∑(𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (3)
c. Langkah III
Mengoreksi  nilai  atau  bobot    kesalahan dengan menggunakan metode backpropagation. Formula  yang  digunakan  untuk  menyesuaikan bobot  berdasarkan  nilai  kesalahan  adalah sebagai berikut:
𝑊 𝑛𝑒𝑤 =   𝑊 𝑜𝑙𝑑 −  𝛼 𝜕𝐸 𝜕𝑊 (4)
Dimana, 𝑊 𝑛𝑒𝑤 :  new  weight  valaue, 𝑊 𝑜𝑙𝑑 : current  weight  value, 𝛼 :  learning  rate, 𝜕𝐸 𝜕𝑊 = turunan parsial (𝐸) terhadap (𝑤) .

## 3.5   Testing Data
Pada  tahap  testing  data,  digunakan  nilai bobot yang telah diperoleh dari proses training data,  dan  proses  testing  atau  hasil  dapat mengklasifikasikan  titik  koordinat  sebagai potensial atau tidak potensial. Proses pengujian tersebut melibatkan 8.700 data yang kemudian dibandingkan dengan nilai target.
Jika nilai bobot sesuai dengan nilai target, maka  hasilnya  dianggap  potensial;  sebaliknya, jika  tidak  memenuhi  nilai  target,  hasilnya dianggap tidak potensial. Gambar 3 menunjukkan diagram alur dari proses pengujian data.
Gambar 3. Flowchart testing data

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  diajukan  suatu aplikasi  untuk  memprediksi  tingkat  kesuburan air  laut  dengan  parameter  klorofil-a.  Proses pelatihan model menggunakan data time series sebanyak  26.100  data  dari  tahun  2020  hingga 2022. Data klorofil-a tersebut mencakup setiap koordinat  titik  dalam  wilayah  laut  Kabupaten Bone.
Penelitian  ini  berfokus  pada  prediksi  spasial setiap  bulan  dengan  melakukan  analisis terhadap kondisi kesuburan kandungan klorofil- a  yang mempengaruhi fisiologis dan kebutuhan nutrisi ikan cakalang. Ikan cakalang cenderung banyak ditemukan pada rentang nilai klorofil-a antara 0,15 hingga 0,35 mg/m [12].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Sitti  dkk

## 4.1   Analisis Spasial Prediksi Kesuburan Klorofil-a
Pada peta spasial, titik-titik yang berwarna hijau  menunjukkan  bahwa  daerah  tersebut memiliki kesuburan atau produktivitas klorofil-a  yang  baik.  Jika  kesuburan  klorofil-a baik maka daerah tersebut banyak mengandung nutrien  sebagai  bahan  makanan  utama  ikan. Berikut  adalah  visualisasi  spasial  dari  prediksi kluster  titik  koordinat  lokasi  potensial  untuk penangkapan  ikan  cakalang  selama  periode Januari hingga Desember.
Gambar 4. Prediksi Spasial Bulan Januari
Peta  spasial  pada  gambar  4  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a  berdasarkan parameter  oseanografi  yaitu  jumlah  nutrien pada perairan Bone.  Pada peta tersebut, terlihat bahwa pada bulan Januari, kondisi produktivitas primer di sekitar lokasi penelitian sangat optimal, dengan rata-rata nilai klorofil-a mencapai 0,31 mg/m 3 .
Gambar 5. Prediksi Spasial Bulan Februari
Peta  spasial  pada  gambar  5  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta
spasial  tersebut,  terlihat  bahwa  pada  bulan Februari, kondisi produktivitas primer klorofil- a  di  sekitar  lokasi  penelitian  sangat  optimal, dengan rata-rata nilai klorofil-a mencapai 0,22 mg/m 3 .
Gambar 6. Prediksi Spasial Bulan Maret
Peta  spasial  pada  gambar  6  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta spasial  tersebut,  terlihat  bahwa  pada  bulan Maret,  kondisi  produktivitas  primer  klorofil-a di  sekitar  lokasi  penelitian  sangat  optimal, dengan rata-rata nilai klorofil-a mencapai 0,23 mg/m 3.
Gambar 7. Prediksi Spasial Bulan April
Peta  spasial  pada  gambar  7  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta spasial  tersebut,  terlihat  bahwa  pada  bulan April, kondisi produktivitas primer klorofil-a di sekitar lokasi penelitian sangat optimal, dengan rata-rata nilai klorofil-a mencapai 0,31 mg/m 3 .
Gambar 8. Prediksi Spasial Bulan Mei
Peta  spasial  pada  gambar  8  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta spasial tersebut, terlihat bahwa pada bulan Mei, kondisi  produktivitas  primer  klorofil-a  di sekitar  lokasi  penelitian  cukup  baik,  dengan rata-rata nilai klorofil-a mencapai 0,20 mg/m 3 .
Gambar 9. Prediksi Spasial Bulan Juni
Peta  spasial  pada  gambar  9  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta spasial tersebut, terlihat bahwa pada bulan Juni, kondisi  produktivitas  primer  klorofil-a  di sekitar  lokasi  penelitian  cukup  baik,  dengan rata-rata nilai klorofil-a mencapai 0,31 mg/m 3 .
Gambar 10. Prediksi Spasial Bulan Juli Peta  spasial  pada  gambar  10  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta spasial tersebut, terlihat bahwa pada bulan Juli, kondisi  produktivitas  primer  klorofil-a  di sekitar lokasi penelitian kurang baik tetapi ada bagian  Tenggara  Teluk  Bone  mengarah  ke bagian  Kolaka  cukup  baik,  dengan  rata-rata nilai klorofil-a mencapai 0,17 mg/m 3 .
Gambar 11. Prediksi Spasial Bulan Agustus
Peta  spasial  pada  gambar  11  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta spasial  tersebut,  terlihat  bahwa  pada  bulan Agustus, kondisi produktivitas primer klorofil- a  tidak  berbeda  jauh  dengan  kondisi  prediksi bulan Juli yang dimana produktivitas klorofil-a di  sekitar  lokasi  penelitian  kurang  baik  tetapi ada bagian Tenggara Teluk Bone mengarah ke bagian  Kolaka  cukup  baik,  dengan  rata-rata nilai klorofil-a mencapai 0,22 mg/m 3 .
Gambar 12. Prediksi Spasial Bulan September
Peta  spasial  pada  gambar  12  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta spasial  tersebut,  terlihat  bahwa  pada  bulan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
September, kondisi produktivitas primer klorofil-a di sekitar lokasi penelitian cukup baik dibandingkan  dua  bulan  sebelumnya,  dengan rata-rata nilai klorofil-a mencapai 0,23 mg/m 3 .
Gambar 13. Prediksi Spasial Bulan Oktober
Peta  spasial  pada  gambar  13  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta spasial  tersebut,  terlihat  bahwa  pada  bulan Oktober terjadi perubahan kondisi yang sangat signifikan, kondisi produktivitas primer klorofil-a di sekitar lokasi penelitian cukup baik dibandingkan dibadingkan tiga bulan sebelumnya  dengan  rata-rata  nilai  klorofil-a mencapai 0,31 mg/m 3 .
Gambar 14. Prediksi Spasial Bulan November
Peta  spasial  pada  gambar  14  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta spasial  tersebut,  terlihat  bahwa  pada  bulan November, kondisi produktivitas primer klorofil  -a  di  sekitar  lokasi  penelitian  sangat optimal,  dengan  rata-rata  nilai  klorofil-a mencapai 0,31 mg/m -3 .
Gambar 15. Prediksi Spasial Bulan Desember
Peta  spasial  pada  gambar  14  menggambarkan daerah  produktivitas  klorofil-a.  Pada  peta spasial  tersebut,  terlihat  bahwa  pada  bulan Desember, kondisi produktivitas primer klorofil-a  di  sekitar  lokasi  penelitian  sangat optimal,  dengan  rata-rata  nilai  klorofil-a mencapai 0,23 mg/m 3 .

## 4.2    Analisis Rata - Rata Klorofil-a

## Gambar 16. Prediksi Nilai Rata - Rata Klorofil-a
Klorofil-a  yang  terdapat  di  dalam perairan laut adalah pigmen aktif yang memiliki peranan penting dalam proses fotosintesis pada sel  tumbuhan  di  lingkungan  air.  Pigmen  ini tidak  hanya  berfungsi  sebagai  komponen  vital dalam  fotosintesis,  tetapi  juga  dapat  berperan sebagai  penanda  tingkat  kelimpahan  ikan  di suatu  daerah,  mencerminkan  dinamika  siklus rantai makanan di ekosistem laut.
Pada gambar 16, terlihat bahwa nilai rata- rata  klorofil-a  yang  mendominasi  setiap  bulan berkisar  antara  0,20  hingga  0,31  mg/m -3 .
Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa
zona  potensial  penangkapan  ikan  dapat terbentuk,  terutama  selama  musim  peralihan pertama,  terutama  pada  bulan  Januari  hingga Mei, dan selama musim barat, khususnya pada bulan  November.  Sebagian  besar  wilayah penangkapan  ikan  cakalang  menunjukkan potensi perkembangan sejalan dengan karakteristik oseanografi setempat.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini mengimplementasikan suatu  sistem  perkiraan  produktivias  tingkat kesuuran  nutrien  yang  dapat  memperngaruhi distribusi ikan secara spasial dengan menggunakan algoritma Backpropagation, menggunakan data citra satelit oseanografi laut. Parameter  oseanografi  yang  digunakan  adalah klorofil-a,  dengan  total  data  sebanyak  26.100. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  aktivitas penangkapan ikan lebih efektif dilakukan pada bulan Januari hingga Mei, serta Oktober hingga Desember dengan rata - rata nilai klrofil-a 0.20 -  0.31 mg/m -3.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rifai, S. N., Ilham, A. A.,  Achmad, A. (2022,
September).  Temporal  Forecasting  System  of Potential  Catching  Areas  of  Skipjack  Tuna  in Bone  Sea  Using  Artificial  Neural  Network.
In 2022  International  Conference  on  Electrical Engineering  and  Informatics  (ICELTICs) (pp.
71-77).
IEEE. DOI: 10.1109/ICELTICs56128.2022.9932066 [2] Rifai, S. N. (2023). Analisis Oseanografi Lautan Menggunakan Model Jaringan Syaraf Tiruan. Prosiding Seminar Nasional Pemanfaatan Sains Dan Teknologi Informasi , 1 (1),
1-10. Retrieved from https://epublikasi.digitallinnovation.com/index. php/sempatin/article/view/35
[3] Yunus,  F.,  Zainuddin,  M.,    Farhum,  S.  A. (2019). Pemetaan Daerah Potensial Penangkapan Ikan  Tongkol  (Euthynnus  sp)  Di  Perairan  Selat Makassar. Jurnal IPTEKS Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan , 6 (11).
DOI: https://doi.org/10.20956/jipsp.v6i11.6273
[4] Santos,  R.,  Pabon,  A.,  Silva,  W.,  Silva,  H., Pinho,  M.  (2020).  Population  structure  and movement patterns of blackbelly rosefish in the
NE Atlantic Ocean (Azores archipelago). Fisheries Oceanography , 29 (3), 227-237.DOI: https://doi.org/10.1111/fog.12466
[5] Eden Ishal, A. (2012). Studi Perbandingan Jumlah Hasil  Tangkapan  Pole  and  Line  (Huhate) Berdasarkan  Waktu  Penangkapan  di  Perairan Baubau (Doctoral dissertation, Universitas Hasanuddin).
http://repository.unhas.ac.id/id/eprint/10439/1/ahm adedeni-2856-1-skiripsi%201-2.pdf
[6] Syetiawan,  A.  (2015).  Penentuan  Zona  Potensi Penangkapan Ikan Berdasarkan Sebaran Klorofil-a. Jurnal Ilmiah Geomatika , 21 (2), 131- 136 . https://www.researchgate.net/profile/agung- syetiawan/publication/355108709_penentuan_z ona_potensi_penangkapan_ikan_berdasarkan_s ebaran_klorofil- a/links/615e5a9250be5507288c319d/penentuan- zona-potensi-penangkapan-ikan-berdasarkan- sebaran-klorofil-a.pdf
[7] Nababan, B., Rosyadi, N., Manurung, D., Natih, N. M.,  Hakim, R. (2016). The seasonal variability of sea surface temperature and chlorophyll-a concentration in the south of Makassar Strait. Procedia  Environmental  Sciences , 33 ,  583- 599.
DOI:https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.1
12
[8] Rosdiana, A., Prartono, T., Atmadipoera, A. S., Zuraida, R. (2017). Nutrient and chlorophyll- A  distribution  in  Makassar  upwelling  region: From  MAJAFLOX  cruise  2015.  In IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science (Vol.  54,  No.  1,  p.  012087).  IOP
Publishing. DOI: 10.1088/1755-
1315/54/1/01208 7
[9] Prayudha,  J.,  Purwadi,  P.,    Mariami,  I.  (2019, August).  Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Dalam  Memprediksi  Hasil  Perkebunan  Dengan Metode  Backpropagation.  In Seminar  Nasional
Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) (Vol. 2, No. 1). http://seminar-
id.com/prosiding/index.php/sensasi/article/view/34 2
[10] Putra,  K.  O.,  Nurcahyo,  G.  W.,    Santony,  J.
(2018). Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi  Volume  Pemakaian  Air  Dengan Metode  Backpropagation  (Studi  Kasus  PT. PDAM  Kota  Padang). JSR:  Jaringan  Sistem Informasi Robotik , 2 (1), 86-90. DOI: 10.58486/jsr.v2i1.30
[11] Dina,  R.  (2019). Optimasi  Backpropagation
Neural Network Menggunakan Metode Algoritma Genetika Dalam Memprediksi Jumlah Pengangguran (Doctoral Dissertation, Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim
Riau). http://repository.uin-
suska.ac.id/id/eprint/23604
[12] Hidayat,  R.,  Zainuddin,  M.,  Mallawa,  A., Mustapha, M. A.,  Putri, A. R. S. (2021). Mapping Spatial-Temporal  Skipjack  Tuna  Habitat  As  a
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Reference  For  Fish  Aggregating  Devices  (Fads) Settings In Makassar Strait, Indonesia. Biodiversitas  Journal  Of  Biological
Diversity , 22 (9). DOI: https://doi.org/10.13057/biodiv/d220905