J. Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis , 14(3): 449-461 p-ISSN   : 2087-9423
https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN   : 2620-309X

## MODEL MAXIMUM ENTROPY UNTUK PREDIKSI DAERAH PENANGKAPAN IKAN PELAGIS KECIL DI LAUT JAWA

## MAXIMUM ENTROPY MODEL FOR PREDICTION OF SMALL PELAGIC FISHING GROUNDS IN THE JAVA SEA
Erliantina Ar-ridhaty Akita 1 , Jonson Lumban Gaol 2 , & Khairul Amri 3
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia 2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
3 Pusat Riset Perikanan, Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Jakarta, Indonesia Email: erliantina.a@gmail.com

## ABSTRACT
The optimization of small pelagic fishing in the Java Sea can still be improved by the development of fishing area  information  systems. This  study  aims  to predict  small  pelagic  fishing  grounds  using  the Maximum Entropy (MaxEnt) model. The data used in this study are environmental data in the form of sea  surface  temperature  (SST)  and  sea  surface  salinity  year  2018  in  the  Java  Sea  downloaded  from Google  Earth  Engine  via  RStudio  and  fishing  vessel  position  data  downloaded  from  VIIRS  Boat Detection  (VBD).  The  MaxEnt  model  showed  good  performance  with  an  AUC  value  of  0.849.  The response  curve  shows  the  highest  probability  of  fish  distribution  being  at  SST in the  range  of  27.0  – 31.0 o C, and salinity of 32 – 34 psu. The predicted map of fishing areas produced by MaxEnt modeling in the form of a habitat suitability map showed that parameter salinity had an effect of 94.5% and SST of  5.5%.  Peta  fish  habitat  suitability  shows  that  the  majority  of  fishing  vessel  coordinates are  at the Habitat Suitability Index (HSI) value of 0.5 – 0.8. Small pelagic fishing areas are concentrated in the central and northern regions of the Java Sea approaching the southern waters of Borneo Island.
Keywords : Java Sea; maximum entropy model; small pelagic fish

## ABSTRAK
Optimalisasi  penangkapan  ikan  pelagis  kecil  di  Laut  Jawa  masih  dapat  ditingkatkan  dengan pengembangan sistem informasi daerah penangkapan ikan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi daerah  penangkapan  ikan  pelagis  kecil  dengan  menggunakan  model Maximum  Entropy (MaxEnt). Data yang digunakan  dalam penelitian ini adalah  data lingkungan berupa suhu permukaan laut  (SPL) dan salinitas permukaan laut tahun 2018 di Laut Jawa yang diunduh dari Google Earth Engine melalui RStudio dan data posisi kapal penangkap ikan yang diunduh dari VIIRS Boat Detection (VBD). Model MaxEnt  menunjukkan  kinerja  yang  baik  dengan  nilai  AUC  0,849.  Kurva  respons  menunjukkan probabilitas tertinggi  distribusi ikan berada pada SPL pada kisaran 27,0 – 31,0 o C, dan salinitas 32 – 34  psu.  Peta  prediksi  daerah  penangkapan  ikan  yang  dihasilkan  dengan  pemodelan  MaxEnt  berupa peta kesesuaian  habitat menunjukkan bahwa parameter salinitas berpengaruh sebesar 94,5% dan SPL sebesar  5,5%.  Peta  kesesuaian  habitat  ikan  menunjukkan  bahwa  mayoritas  koordinat  kapal penangkapan  berada  pada  nilai Habitat  Suitability  Index (HSI)  0,5  –  0,8.  Daerah  potensial penangkapan  ikan  pelagis  kecil  terkonsentrasi  di  wilayah  tengah  dan  utara  Laut  Jawa  mendekati perairan selatan Pulau Kalimantan.
Kata kunci : ikan pelagis kecil, Laut Jawa, model MaxEnt

## I. PENDAHULUAN
Laut Jawa merupakan Wilayah Pengelolaan  Perikanan  (WPP)  712  dengan luas  perairan  kurang  lebih  467.000  km 2 dan berbatasan  langsung  dengan  pantai  utara Pulau  Jawa.  Wilayah  Pengelolaan  Perikanan 712 merupakan wilayah  yang strategis untuk kegiatan  usaha  penangkapan  ikan  dengan total  eastimasi  potensi  1.034.485  ton/tahun dengan  potensi  ikan  pelagis  kecil  sebanyak 275.486 ton/tahun. Jumlah tangkapan yang di perbolehkan (JTB) sebanyak 247.937
ton/tahun  berdasarkan  Keputusan  Menteri Kelautan  dan  Perikanan  Republik  Indonesia No  19  tahun  2022  tentang  estimasi  potensi sumber daya ikan, jumlah tangkapan yang di perbolehkan, dan tingkat pemanfaatan sumber  daya  ikan  di  WPP  NRI.  Menurut Khatami & Setyobudiandi (2019)
sumberdaya ikan pelagis kecil yang dominan di perairan utara Jawa antara lain adalah ikan layang ( Decapterus spp.), tembang ( Sardinella fimbriata ), kembung ( Rastrelliger spp.), selar ( Selaroides leptolepis ), bawal  hitam ( Formio niger ), dan tenggiri ( Scomberomerus spp.).
Menurut  Lumban-Gaol et  al. (2019) kapal-kapal  yang  beroperasi  di  Laut  Jawa didominasi  oleh  kapal purse  seine dan bouke-ami  yang  alat  bantu  penangkapan ikannya  menggunakan  cahaya  lampu.  Data statistik  perikanan  menunjukkan  adanya ribuan  kapal purse  seine yang  beroperasi  di Laut  Jawa.  Jumlah  kapal  dan  alat  tangkap yang  diperbolehkan  sebagai  acuan  untuk kelestarian sumber daya ikan pelagis kecil di WPP 712 adalah upaya optimal (f-opt), yaitu sebesar  12.755  unit  purse  seine  pertahunnya (Suman et  al., 2017).  Hasil  kajian  Badrudin et  al. (2016)  dan  Wiadnyana et  al. (2017) juga  menunjukkan over  fishing telah  terjadi di WPP 712 Laut Jawa. Oleh karena itu, para nelayan kesulitan untuk mendapatkan daerah penangkapan  ikan  ( fishing  ground )  yang baik.
Ikan  pelagis  kecil  memiliki  tingkah laku  yang  berbeda-beda  terhadap  pengaruh
perubahan  parameter  oseanografi  seperti SPL,  kelimpahan  fitoplankton  dan  salinitas. Suhu  permukaan  laut  memiliki  peranan penting dalam penyebaran ikan dan dinamika daerah  penangkapan  ikan  pelagis  kecil. Menurut  Putra et  al. (2012),  SPL  di  Laut Jawa berdasarkan sebaran spasial citra satelit sensor Moderete Resolution
Imaging Spectro-radiometer (MODIS) berkisar antara 27 o C-  31 o C.  Kisaran  SPL  ini  berada  pada kisaran  rata-rata  SPL  di  perairan  Indonesia, yaitu antara 28 o C – 31 o C (Nontji, 2005).
Data  kondisi  perairan  menjadi  dasar untuk  menduga  daerah  penangkapan  ikan yang  potensial.  Hubungan  antara  parameter oseanografi dengan keberadaan ikan menjadi kriteria  untuk  pemodelan  spasial  peta  daerah penangkapan ikan.
Salah  satu  pemodelan  spasial  untuk prediksi  daerah  penangkapan  ikan  adalah model Maximum Entropy (MaxEnt). Menurut Phillips  &  Dudík  (2008),  model  ini memperkirakan distribusi probabilitas entropi secara  maksimum,  dengan  memperkirakan data  (paling  menyebar,  seragam  dan  paling dekat).  Model  MaxEnt  sudah  banyak digunakan  oleh  beberapa  peneliti  dibidang perikanan.  Mugo et  al. (2014)  melakukan penelitian tentang hubungan parameter oseanografi  SPL  dan  klorofil-a  terhadap habitat ikan cakalang di Perairan Barat Utara Samudra  Pasifik,  Syah et  al. (2016) melakukan  penelitian  tentang  hubungan  SPL dan  klorofil-a  terhadap  habitat  ikan  sauri pasifik  di  barat  utara  Samudra  Pasifik,  dan Siregar et  al. (2019)  melakukan  penelitian tentang  prediksi  daerah  penangkapan  ikan tuna  sirip  kuning  ( Tunnus  albacares ) menggunakan  model  MaxEnt  di  perairan Provinsi  Aceh.  Hasil-hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa hasil pemodelan MaxEnt  untuk  prediksi  daerah  penangkapan ikan cukup akurat.
Peta  prediksi  daerah  penangkapan ikan sangat penting untuk membantu operasi penangkapan  ikan  di  laut  karena,  sebagian besar  biaya  operasional  penangkapan  ikan adalah untuk biaya bahan bakar  minyak. Hal
ini  disebabkan  karena  kapal  bergerak  terus untuk  mencari fishing  ground .  Oleh  karena itu  perlu  dikembangkan  peta  prediksi  daerah penangkapan  ikan  yang  akurat  dalam membantu  para  nelayan  di  Laut  Jawa, sehingga  usaha  penangkapan  efektif  dan efisien.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan tempat
Penelitian dan analisis data dilakukan pada  Desember  2021  sampai  Juni  2022. Lokasi yang menjadi objek penelitian  berada di  perairan  Laut  Jawa  atau  pada  Wilayah Pengelolaan  Perikanan  (WPP)  712  (Gambar 1).

## 2.2. Bahan dan Alat
Bahan yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  citra  satelit Visibel Infreared  Imaging  Radiometer  Suite  Boat Detection (VBD) pada tanggal 17 Januari, 16 Februari,  18  Maret,  17  April,  16  Mei,  14 Juni,  13  Juli,  14  Agustus,  10  September,  9 Oktober, 8 November, dan 8 Desember. Data
deteksi  posisi  kapal  diasumsikan  sebagai daerah  penangkapan  ikan.  Data  satelit  dari sensor MODIS Level 3 berupa citra SPL dan data Hybrid  Coordinate  Ocean  Model (HYCOM)  berupa  salinitas  permukaan  laut. Data  citra  satelit  diunduh  dari Google  Earth Engine melalui library  earth  engine pada aplikasi RStudio .
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah personal  computer dengan  sistem operasi  Windows  10  Pro  64-bit,  dengan memori  8192  MB  RAM,  dan  prosesor  Intel (R)  Core  (TM)  i7-7700  CPU  3.60  GHz (8CPUs).  Perangkat  lunak  yang  digunakan dalam analisis dan pengolahan data penelitian  adalah Microsoft  Excel 2021  dan RStudio 2021.09.2+382.  Perangkat  lunak
QGIS versi 3.24.0 digunakan untuk pembuatan  peta  daerah  penelitian  dan distribusi  spasial  parameter  oseanografi  dan kapal ikan.

## 2.3. Perolehan Data Posisi Kapal Ikan
Data  posisi  kapal  sebagai  data training dan  validasi  model  adalah  data VIIRS-DNB dengan berbagi jenis kategori
Gambar 1. Lokasi penelitian di Laut Jawa.
Quality  Flags (QF).  Pengolahan  data  posisi kapal  dimulai  dengan  mengumpulkan  data deteksi  kapal  harian VIIRS  boat  detetion (VBD) tahun 2018. Data VBD yang diunduh dalam  format  .csv  diolah  menggunakan Microsoft  Exel .  Data  disortir  untuk  memilih data yang dibutuhkan. Menurut Elvidge et al. (2015)  kelompok  QF1  adalah  kapal  ikan yang  terdeteksi  di  laut  (Tabel  1).  Data  kapal yang telah disortir digunakan untuk memetakan  distribusi  spasial  kapal  ikan dengan menggunakan perangkat lunak sistem informasi  geografis  (SIG)  dan  sebagai training data dalam pemodelan MaxEnt.
Tabel  1.  Kelompok  deteksi  QF  data  VBD
(Elvidge et al., 2015) Nilai deteksi QF Keterangan QF1 Deteksi kapal ikan kuat QF2 Deteksi kapal ikan lemah QF3 Deteksi samar QF4 Gas suar QF5 Deteksi partikel energik

## 2.4. Perolehan Data Parameter Lingkungan
Data  parameter  SPL  dan  salinitas diperoleh  dengan  memasang package RGEE sehingga Google Earth Engine dapat berkerja pada perangkat lunak RStudio . Data SPL dan salinitas  yang  diunduh  adalah  data  rata-rata bulanan  tahun  2018.  Hasil  ekspor  data  SPL dan  salinitas  dengan  format  .tif  dari RStudio disimpan  pada  penyimpanan cloud ( Google Drive ).  Proses  selanjutnya  adalah  mengubah data  dari  format  .tif  menjadi  format  .asc menggunakan QGIS 3.24.0 dan data ini yang akan  digunakan  sebagai environment  data pada pemodelan MaxEnt.

## 2.5. Pemodelan dengan MaxEnt
Model MaxEnt menjelaskan  tentang estimasi  kepekatan  diwakili  oleh  sebaran probability  of  presence di  atas  variabel  data lingkungan. P  (x  |  y  =  1) memberikan  nilai non-negative untuk  setiap  nilai  parameter
lingkungan  (x)  dan  jumlah  nilai P  (x|y  =  1) adalah  1.  Jika  diasumsikan  target  kelas sebagai  y,  maka P(y=1  |  x) adalah probability  of  presence dengan  rumus sebagai berikut (Phillips & Dudík, 2008):
................................................................ (1)
Keterangan: P(x|y=1) adalah peluang munculnya  suatu  kejadian ,  P(y=1|x) adalah Probability  of  presence (peluang  estimasi), P(x) adalah peluang pembanding, dan P(y=1)
adalah peluang kejadian sebelumnya. Kuantitas P(y=1|x) merupakan
probabilitas  spesies  hadir  di  titik x dengan kemungkinan  0  sampai  1  untuk  organisme yang  tersebar.  Selanjutnya  menggunakan teorema Gibbs  Distribution yang  ditentukan oleh  vektor  bobot  fitur  (Phillips  &  Dudík, 2008):
…………………..(2)
Keterangan: 𝜆 j  adalah  bobot x pada  variable ke-j, f j  adalah  nilai x pada  variable  ke-j, z λ adalah jumlah eksponensial vector bobot fitur himpunan x ,  dan q(x) adalah  estimasi P(x  | y=1) .
Setelah  didapatkan  estimasi  dari P (x|y=1) , selanjutnya  menghitung entropi dari q(x) ,  rumus  sebagai  berikut  (Phillips  & Dudík, 2008).
…………....(3) Cara memperoleh
distribusi probability  of  presence (peluang  estimasi), sebagai berikut (Phillips & Dudík, 2008):
…………………...(4)
Hasil  pembangunan  model  MaxEnt  berupa kurva respons kesesuaian, pendugaan
kontribusi parameter, evalusi model, dan peta habitat  yang  sesuai  untuk  ikan  pelagis  kecil di  Laut  Jawa  yang  dinyatakan  dengan  nilai Habitat  Suitability  Index (HSI).  Nilai  HSI medekati  1,  menunjukkan  kesesuaian  yang tinggi  dan  mendekati  nilai  0  tidak  sesuai (Syah et al., 2016).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Distribusi Kapal Ikan
Jumlah  kapal  ikan  hasil  deteksi  dari citra satelit VBD bervariasi. Pada bulan gelap jumlah  kapal  lebih  banyak  dari  pada  bulan terang  (Gambar  2).  Secara  spasial  terdapat perbedaan  data  distribusi  kapal  ikan  harian pada  fase  bulan  terang  dan  bulan  gelap (Gambar  3).  Operasi  penangkapan  ikan menggunakan  cahaya  lampu  sebagai  alat bantu  lebih  sedikit  pada  bulan  terang dibandingan kapal perikanan yang beroperasi pada bulan gelap. Sebagian besar kapal yang beroperasi  di  Laut  Jawa  adalah  kapal  purse seine  dan  bouke-ami  yang  menggunakan
cahaya  lampu  sebagai  alat  bantu  operasi penangkapan  ikan  (Lumban-Gaol et  al., 2019).
Jumlah  kapal  yang  beroperasi  pada bulan  Desember,  Januari  dan  Februari cenderung  lebih  sedikit  dari  jumlah  kapal yang beroperasi dari bulan Maret– November. Hal  ini terjadi  karena pada  bulan (Desember  -  Februari)  memasuki  angin musim barat dengan kondisi cuaca yang tidak baik.

## 3.2. Distribusi SPL tahun 2018
Nilai rata  – rata bulanan SPL  di Laut Jawa berkisar antara 27,5 – 31,0 o C (Gambar 4  dan  5).  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian sebelumnya  (Nontji , 2005 ; Putra et  al ,. 2012).  Letak  geografis  Indonesia  yang berada di antara dua samudra, yaitu Samudra Pasifik  dan  Samudra  Hindia  memengaruhi dinamika  SPL  Indonesia.  Fluktuasi  SPL  di Laut  Jawa  dipengaruhi  oleh  angin  muson. Pada  musim  timur  SPL  di  Laut  Jawa  lebih rendah (Lumban-Gaol et al., 2014).
Gambar 2.  Rata-rata kapal perbulan, rata-rata kapal bulan gelap dan rata-rata kapal bulan terang di Laut Jawa.
Gambar 3.  Perbedaan  kapal  (titik  merah)  yang  beroperasi  pada  bulan  terang  (A),  dan  bulan gelap (B).
Gambar 4. Variasi rata-rata bulanan SPL di Laut Jawa pada tahun 2018.
Gambar 5.  Distribusi SPL rata-rata bulanan dan distribusi kapal ikan di Laut Jawa dari sensor VBD pada tahun 2018
Laut  Jawa  mendapat  pengaruh  dari massa  air  Laut  Cina  Selatan  pada  musim barat  dan  mendapat  pengaruh  masa  air  dari Selat Makassar pada saat musim timur. Pada
( O C)
musim barat (Desember dan Februari) massa air  dari  Laut  Cina  bersuhu  rendah  masuk  ke Laut  Jawa.  Pada  musim  timur  terjadi sebaliknya,  suhu  bernilai  rendah  memasuki perairan  Laut  Jawa  dari  Selat  Makassar  dan Laut  Flores.  Peningkatan  suhu  terjadi  pada musim  peralihan  I  dan  II  karena  pengaruh angin musim mulai berkurang sehingga sinar matahari memanasi permukaan perairan.

## 3.3. Distibusi Salinitas Tahun 2018
Nilai  salinitas  di  Laut  Jawa  dari Januari  –  Desember  2018  berkisar  antara 31,5  –  33,8  psu  (Gambar  6  dan  7),  sesuai dengan  penelitian  sebelumnya  (Lumban- Gaol  et  al., 2007;  Siregar et  al., 2017), Salinitas rata-rata tertinggi terjadi pada bulan September  dengan  nilai  33,7  psu  karena pengaruh  massa  air  yang  masuk  dari  Laut Timor (Lumban-Gaol & Sadhotomo, 2007).
Pada  musim  barat  terjadi  penurunan salinitas  disebabkan  massa  air  Laut  Cina Selatan  yang  masuk  Laut  Jawa  menuju  Laut Jawa bagian Timur. Pada musim timur terjadi sebaliknya,  massa  air  dari  timur  dengan salinitas  yang  tinggi  memasuki  Laut  Jawa menuju perairan bagian barat.

## 3.4. Kurva Respons Kesesuaian Habitat
Kurva  respons  kesesuaian  habitat menjelaskan nilai sebaran parameter oseanografi  terhadap  peluang  kemunculan ikan  pelagis  kecil.  Hasil  kurva  respons parameter  SPL  mempunyai  pola  yang berbeda setiap bulannya. Hal ini menunjukan keberadaan  ikan  pelagis  kecil  berada  di
kisaran  suhu  yang  berbeda-beda  secara temporal di Laut Jawa (Gambar 8).
Kurva  respons  salinitas  tahun  2018 menunjukkan kemungkinan tertinggi distribusi  spesies  ikan  pelagis  kecil  berada pada kisaran salinitas 32 – 34 psu dan kurang sesuai  pada  kisaran  salinitas  kurang  dari  32 psu dan lebih dari 34 psu (Gambar 9).
Uji  jackknife  menunjukkan  bahwa salinitas  (94,5%)  memberikan  kontribusi yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  SPL (5,5%) (Gambar 10).

## 3.5. Evaluasi Model
Hasil  evaluasi  model  berdasarkan nilai area  under  the  curve (AUC)  >  0,5 (AUC  =  0,849)  menunjukkan  performa model  adalah  baik  (Gambar  11).  Hal  ini sesuai  dengan  hasil  kajian  Araújo  &  Guisan (2006)  bahwa  performa  model  adalah  baik dengan nilai AUC 0,8 – 0,9.

## 3.6. Prediksi Daerah Penangkapan Ikan
Peta Habitat  Suitability  Index (HSI) di overlay dengan koordinat kapal penangkapan ikan pada tahun 2019 menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  kapal berada  pada  nilai  HSI  0,5-0.6.  Total  kapal yang  berada  pada  nilai  HSI  0,5–0,8  adalah 66,10% (Tabel 2).
Berdasarkan peta HIS, daerah penangkapan ikan yang potensial, terkonsentrasi  pada  wilayah  tengah  dan bagian  utara  Laut  Jawa  mendekati  perairan selatan Kalimantan (Gambar 12).
Gambar 6. Variasi rata-rata bulanan salinitas di Laut Jawa 2018
Gambar 7. Distribusi salinitas rata-rata bulanan dan posisi kapal ikan di Laut Jawa
Tabel 2. Data jumlah titik posisi penangkapan kapal ikan pada tiap nilai HSI tahun 2019
HSI Feb Mar  Apr  Mei Jun Jul Ags  Sep Okt Nov  Des  Total % 0-0,1 1 - - 26 - - - - 1 1 - 29 0.42% 0,1-0,2 - - 6 7 9 - - 1 15 1 - 39 0.56% 0,2-0,3 49 6 112 20
4 25 12 141 34 4 - 407 5.87% 0,3-0,4 28 8 223 17 52 53 20 79 41 40 47 608 8.77% 0,4-0,5 21 10 293 70 75 326 93 72 143 103 61 1267 18.27% 0,5-0,6 75 38 213 70 74 657 220 204 967 178 200 2896 41.77% 0,6-0,7 28 15 223 32 136 162 262 376 - 121 19 1374 19.82% 0,7-0,8 29 1 28 2 - - - 253 - - - 313 4.51%

## Salinitas
(psu)
Gambar 8. Kurva respons bulanan parameter suhu permukaan laut
Gambar 9. Kurva respons bulanan dari parameter salinitas
Gambar 10. Hasil uji jackknife konstribusi parameter terhadap model.
Gambar 11. Kurva evaluasi model MaxEnt
Gambar 12. Peta kesesuaian habitat ikan pelagis kecil di Laut Jawa tahun 2018

## IV. KESIMPULAN
Peta  prediksi  daerah  penangkapan ikan  dengan  model  MaxEnt  menunjukkan performa  yang  baik  berdasarkan  nilai  AUC mencapai
0.849.
Kurva respons menunjukkan  kapal  ikan  terdistribusi  pada kisaran  SPL  27,6  –  31,0 o C,  dan  salinitas  32 –  34  psu.  Parameter  salinitas  lebih berpengaruh  terhadap  distribusi  kapal  ikan dibandingkan dengan
SPL. Daerah
penangkapan  ikan  potensial  berada  pada wilayah  bagian  tengah  dan  utara  Laut  Jawa mendekati perairan selatan Pulau Kalimantan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada Earth  Observation  Group (EOG) sebagai  penyedia  layanan  data  VIIRS  Boat Detaction (VBD). Terimakasih kepada penyedia platform Google Earth Engine yang telah  menyediakan  layanan  pengunduhan data satelit dari sensor MODIS Level 3 (SPL) dan  data  HYCOM  (salinitas).  Penulis  juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  reviewer
dan pihak-pihak yang memberikan saran dan masukan pada penulisan karya ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Araújo,  M.B.  &  A.  Guisan.  2006.  Five  (or so) challenges for species distribution modelling. J  Biogeogr .,  33(10):
1677–1688.
https://doi.org/10.1111/j.1365- 2699.2006.01584.x
Badrudin,  B.,  A.  Aisyah,  &  T.  Ernawati. 2016.  Kelimpahan  stok  sumber  daya ikan  demersal  di  perairan  sub  area Laut Jawa. J Penelit Perikan Indones ., 17(1): 11–21. https://doi.org/10.15578/jppi.17.1.201 1.11-21
Baldwin,  R.A.  2009.  Use  of  maximum entropy modeling in wildlife research. Entropy ., 11(4): 854–866. https://doi.org/10.3390/e11040854
Elith,  J.,  S.J.  Phillips,  T.  Hastie,  M.  Dudik, Y.E.  Chee,  &  C.J.  Yates.  2011.  A statistical  explanation  of  maxent  for ecologist. Divers  distrib. ,  17(1):  43– 57. https://doi.org/10.1111/j.1472-
4642.2010.00725.x

## HSI
Elvidge, C.D., M. Zhizhin, K. Baugh, & F.C.
Hsu. 2015. Automatic boat identification  system  for  VIIRS  low light  imaging  data. Remote  Sens ., 7(3): 3020–3036. https://doi.org/10.3390/rs70303020
Keputusan  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan Republik  Indonesia  No  19.  2022. Estimasi  potensi  sumber  daya  ikan, jumlah tangkapan ikan yang diperbolehkan, dan tingkat pemanfaatan  sumber  daya  ikan  di wilayah pengelolaan perikanan negara republik indonesia.
Khatami,  A.M.  &  I.  Setyobudiandi.  2019.
Karakteristik biologi dan laju eksploitasi  ikan  pelagis  kecil  di perairan  Utara  Jawa. J  Ilmu  dan
Teknol Kelaut Trop ., 11(3): 637–651.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v11i3.1
9159
Lumban-Gaol,  J.  &  B.  Sadhotomo.  2007.
Karakteristik dan
variabilitas parameter-parameter oseanografi Laut  Jawa  hubungannya  dengan distribusi hasil tangkapan ikan. Jurnal Penelitian Perikanan Indonesia ,
13(3): 201-211.
https://doi.org/10.15578/jppi.13.3.200 7.201-211
Lumban-Gaol,  J.,  R.E.  Arhatin,  &  M.M.
Ling. 2014. Pemetaan suhu permukaan laut dari satelit di perairan Indonesia  untuk  mendukung  “One Map  Policy.”  Di  dalam: Seminar Nasional  Penginderaan  Jauh .  433– 442.
Lumban-Gaol,  J.,  R.E.  Arhatin,  A.F.  Syah,
D.  Kushardono,  J.T.  Lubis,  N.D. Amanda,  Y.  Amanda,  &  W.  Octavia. 2019.  Distribusi  kapal  ikan  pada  fase bulan  gelap  dan  terang  berdasarkan data  sensor Visible  Infrared  Imaging
Radiometer  Suite (VIIRS)  di  Laut Jawa. J Kelaut Nas . 14(3): 1–8. https://doi.org/ 10.15578/jkn.v14i3.75
69
Mugo,  R.M.,  S.I.  Saitoh,  F.  Takahashi,  A.
Nihira,  &  T.  Kuroyama.  2014. Evaluating the role of fronts in habitat overlaps  between  cold  and  warm water  species  in  the  western  North Pacific: A proof of concept. Deep Sea Res Part II Top Stud Oceanogr ., 107: 29–39. https://doi.org/10.1016/j.dsr2.2013.11
.005
Nontji  A.  2005.  Laut  Nusantara.  Penerbit
Djambatan. Jakarta. 368 hlm.
Phillips,  S.J.,  &  M.  Dudík.  2008.  Modeling of species distributions with MaxEnt: new  extensions  and  a  comprehensive evaluation. Ecography  (Cop) .,  31(2):
161–175.
https://doi.org/10.1111/j.0906- 7590.2008.5203.x
Putra,  E.,  J.L.  Gaol,  &  V.P.  Siregar.  2012. Hubungan  konsentrasi  klorofil-a  dan suhu  permukaan  laut  dengan  hasil tangkapan  ikan  pelagis  utama  di perairan  Laut  Jawa  dari  citra  satelit MODIS. J  Teknol  Perikan  dan Kelaut ., 3(2): 1–10.
https://doi.org/10.24319/jtpk.3.1-10
Siregar,  E.S.Y.,  V.P.  Siregar,  R.  Jhonnerie, M.  Alkayakni,  &  B.  Samsul.  2019. Prediction  of  potential  fishing  zones for yellowfin tuna (Thunnus albacares)  using  maxent  models  in Aceh  province  waters. IOP  Conf  Ser Earth Environ Sci ., 284(1): 12029. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/284/1/012029
Siregar,  S.N.,  L.P.  Sari,  N.P.  Purba,  W.S. Pranowo, & M.L. Syamsuddin. 2017. Pertukaran  massa  air  di  Laut  Jawa terhadap  periodisitas  monsun  dan Arlindo pada tahun 2015. Depik, 6(1): 44–59.
https://doi.org/10.13170/depik.6.1.55 23
Suman,  A.,  H.E.  Irianto,  F.  Satria,  &  K. Amri.  2017.  Potensi  dan  tingkat pemanfaatan  sumber  daya  ikan  di wilayah pengelolaan perikanan Negara  Republik  Indonesia  (WPP
NRI) Tahun 2015 serta Opsi Pengelolaannya. J  Kebijak  Perikan
Indones ., 8(2): 97–100.
https://doi.org/10.15578/jkpi.8.2.2016 .97-100
Syah,  A.F.,  S.I.  Saitoh,  .D.  Alabia,  &  T. Hirawake.  2016.  Predicting  potential fishing  zones  for  Pacific  saury (Cololabis  saira)  with  maximum entropy  models  and  remotely  sensed data. Fish Bull ., 114(3): 330-342. https://doi.org/10.7755/FB.114.3.6
Syah,  A.F.,  E.S.Y.  Siregar,  V.P.    Siregar,  & S.B.  Agus.  2020.  Application  of remotely  sensed  data  and  maximum entropy  model  in  detecting  potential fishing  zones  of  Yellowfin  tuna (Thunnus  albacares)  in  the  eastern Indian Ocean off Sumatera. Di dalam: Journal  of  Physics:  Conference Series . 1569: 042097.
https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1569/4/042097 Ward, G., T. Hastie, S. Barry, J. Elith, & J.R. Leathwick.  2009.  Presence‐only  data and  the  EM  algorithm. Biometrics .,
65(2): 554–563. https://doi.org/10.1111/j.1541-
0420.2008.01116.x Wiadnyana, N.N., B. Badrudin, & A. Aisyah. 2017. Tingkat pemanfaatan
sumberdaya ikan demersal di wilayah pengelolaan  perikanan  Laut  Jawa. J Penelit Perikan Indones ., 16(4): 275– 283. https://doi.org/10.15578/jppi.16.4.201 0.275-283
Submitted  :   30 December 2021 Reviewed  :   21 January 2022 Accepted  :  17 December 2022

## FIGURE AND TABLE TITLES
Figure 1.   Research objects in the Java Sea.
Figure 2.   Average  monthly  vessels,  average  dark  moon  vessels  and  average  bright  moon vessels in the Java Sea.
Figure 3.   Differences  between  ships  (red  dots)  operating  in  the  bright  moon  (A)  and  the dark moon (B).
Figure 4.   Variation of the average monthly SST in the Java Sea in 2018.
Figure 5.   Distribution of the monthly average SST and distribution of fishing vessels in the Java Sea from the VBD sensor in 2018.
Figure 6.   The variation of the monthly average of salinity in the Java Sea 2018.
Figure 7.   Distribution of monthly average salinity and position of fishing vessels in the Java Sea.
Figure 8.   Monthly response curve for sea surface temperature parameters. Figure 9.   Monthly response curve of the salinity parameter. Figure 10.  Jackknife test results for parameter contribution to the model. Figure 11.  Evaluation curve for the MaxEnt model. Figure 12.  Habitat suitability map for small pelagic fish in the Java Sea for 2018.
Table 1. VBD data QF detection group (Elvidge et al., 2015).
Table 2. Data on the number of fishing  boat fishing position  points for each HSI value in 2019.