Distribusi Daerah Penangkapan Ikan Cakalang (Katsuwonus pelamis)
Menggunakan Alat Tangkap Purse Seine di WPP 573
( Distribution of Skipjack (Katsuwonus pelamis) Fishing Areas using Purse Seine Fishing Equipment in WPP 573 )
Muhammad Nursan 1,* , Yonvitner 1 , Syamsul Bahri Agus 2
1 Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor.
2 Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Insititut Pertanian Bogor.

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Histori Artikel Recevied: 12 Mei 2022 Accepted: 7 Juni 2022
Pendugaan daerah penangkapan ikan merupakan salah satu solusi untuk memudahkan efisiensi waktu dalam kegiatan penangkapan ikan. Usaha yang dilakukan untuk memprediksi daerah penangkapan ikan ( fishing  ground )  melalui  pendekatan  kondisi  fisik  oseanografi.  Dinamika  daerah  penangkapan  ikan cakalang dipengaruhi oleh parameter oseanografi seperti suhu permukaan laut dan konsentrasi klorofil- a.  Cakalang ( Katsuwonus pelamis ) merupakan salah satu ikan ekonomis oenting yang terdapat di WPP 573 di perairan Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dinamika kondisi oseanografis berupa  suhu  permukaan  laut  dan  sebaran  klorofil-a,  hubungan  antara  musim  penangkapan  ikan cakalang dengan dinamika distribusi suhu permukaan laut dan sebaran klorofil-a di perairan WPP 573 tahun  2016-2020  serta  memprediksi  musim  penangkapan  ikan  cakalang.  Nilai  rata-rata  SPL  yang diperoleh dari hasil tangkapan adalah 29,44 o C, nilai SPL minimum sebesar 26,76 o C dan nilai SPL maksimum sebesar 32,32 o C kemudian pada nilai rata-rata klorofil-a pada hasil tangkapan sebesar 0,19 mg/m 3 , nilai klorofil-a minimum 0,08 mg/m 3 dan nilai maksimumnya 0,95 mg/m 3 . Rata-rata SPL dan klorofil-a  2016-2020  yang  optimal  dengan  hasil  tangkapan  teringgi  adalah  28,5 o C  dan  0,23  mg/m 3 . Hasil Model MaxEnt  menunjukkan evaluasi  model dengan kategori baik, persentasi kontribusi SPL lebih tinggi dibandingkan Klorofil-a, nilai indeks peluang kehadiran ikan cakalang berkisar 0.5-0.8 dan hasil validasi data penangkapan  sebagian besar tersebar luas sesuai dengan hasil model MaxEnt tahun 2016-2020.  Hasil  juga  menunjukkan  Musim  timur  yakni  bulan  Juni,  Juli  dan  Agustus  merupakan musim penangkapan yang baik untuk ikan cakalang sebaliknya hasil tangkapan cakalang menurun pada musim barat Desember, Januari dan Februari.

## ABSTRACT
Estimation of fishing grounds is one solution to facilitate time efficiency in fishing activities. Efforts are  made  to  predict  the  fishing  ground  (fishing  ground)  through  an  approach  to  oceanographic physical  conditions.  The  dynamics  of  skipjack  fishing  areas  are  influenced  by  oceanographic parameters  such  as  sea  surface  temperature  and  chlorophyll-a  concentration.  Skipjack  tuna (Katsuwonus pelamis) is the main type of fish caught in Indonesian waters. This study aims to analyze the dynamics of oceanographic conditions in the form of sea surface temperature and chlorophyll-a distribution,  the  relationship  between  skipjack  fishing  season  and  the  dynamics  of  sea  surface temperature  distribution  and  chlorophyll-a  distribution  in  WPP  573  waters  2016-2020  and  predict skipjack fishing season.The catch results show that the average SST value obtained from the fishing grounds is 29.44 o C, the minimum value is 26.76 o C and the maximum value is 32.32 o C, while for the concentration of chlorophyll-a the average value obtained is 0.19 mg/ m3, the minimum value is 0.08 mg/m3 and the maximum value is 0.95 mg/m3. The average temperature and chlorophyll-a 2016-2020 that coincided with the high catch were 28.5oC and 0.23 mg/m3. The results of the MaxEnt model show that the evaluation of the model is in a good category, the percentage of SST contribution is higher than Chlorophyll-a, the probability index value for skipjack fish is around 0.5-0.8 and the results of the validation of fishing data are mostly widespread according to the results of the 2016-2020 MaxEnt model. The results also show  that the east season, namely June, July and August, is a good fishing season for skipjack tuna, whereas skipjack catches decline in the west season, December, January and February.
Kata Kunci: Tuna Cakalang, Purse seine, WPP  573,  SPL,  Klorofil-a, MaxEnt
Keywords:
Skipjack Tuna, Purse seine, FMA 573, SPL, Chlorophyll-a, MaxEnt Korespondensi Author Muhammad Nursan, Program  Studi  Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan,  Institut  Pertanian
Bogor Email: Muhammad_nursan@apps.i pb.ac.id

## Jurnal Pengelolaan Perikanan Tropis Journal Of Tropical Fisheries Management
Website Journal: http://journal.ipb.ac.id/jurnalppt ISSN-p: 2598-8603   ISSN-e: 2614-8641

## PENDAHULUAN
Habitat dan pola hidup ikan di perairan sangat erat  kaitannya  dengan  parameter  oseanografi seperti  arus  laut,  suhu,  salinitas,  dan  konsentrasi klorofil-a.  Setiap  ikan  memiliki  habitat  dengan parameter  laut  yang  berbeda  untuk  mendukung kehidupan  yang  optimal.  Kondisi  laut,  terutama suhu  permukaan  laut  dan  konsentrasi  klorofil-a, mempengaruhi distribusi ikan di perairan dan dapat digunakan untuk menunjukkan daerah penangkapan  dan  musim  penangkapan  yang potensial  (IOTC  2014).  Keberhasilan  nelayan dalam memanfaatkan sumber daya ikan tergantung pada  kondisi  oseanografi,  musim  dan  daerah penangkapan  ikan.  Pendugaan  daerah  dan  musim penangkapan sangat penting untuk efisiensi operasi penangkapan ikan (Nurani et al. 2018).
Cakalang  merupakan  spesies  ikan  ekonomis yang ditangkap dengan jumlah banyak di Indonesia dengan jumlah tangkapan sebanyak ikan cakalang mencapai 21038,8 ton pada tahun 2015 (Putri dan Zainuddin 2019). Ikan ini bermigrasi dengan jarak yang  jauh  dan  penyebarannya  terdapat  di  daerah tropis  dan  subtropis  (  Khan et  al. 2019). Keberadaan  ikan  cakalang  dipengaruhi  oleh kondisi  suhu  permukaan  laut  (SPL)  dan  sebaran klorofil-a  karena  berkaitan  dengan  sumber makanan dan jalur migrasi ikan tuna (Zainuddin et al. 2017).  Parameter  perairan  berupa  suhu  dan klorofil-a  dari  suatu  spesies  ikan  sangat  penting untuk mengetahui keberadaan kelompok ikan dan dapat  dijadikan  acuan  daerah  penangkapan  ikan. Parameter  sebaran  SPL  dan  klorofil-a  didapatkan dari  penggunaan  teknologi  penginderaan  jarak jauh. Teknologi penginderaan jarak jauh digunakan untuk  mendapakan  data  secara  aktual  dan  cepat (Sastra et al. 2017).
Penggunaan remote  sensing untuk  melihat sebaran  SPL  dan  klorofil-a  yang  kemudian dikaitkan  dengan  fenomena  oseanografi,  seperti upwelling .  Fenomena upwelling adalah  proses naiknya  massa  air  dari  dasar  atau  kolom  perairan menuju permukaan karena di pengaruhi oleh angin dan proses divergensi Ekman (Lumban-Gaol et al. 2015). Fenomena upwelling menghasilkan tingginya produktivitas primer berimplikasi sampai sumber  makananan  ikan  cakalang.  Teknologi penginderaan jarak jauh saat ini sudah dikompilasikan  dengan  berbagai  model  untuk pendugaan  daerah  penangkapan  yang  optimal untuk ikan cakalang.
Wilayah  pengelolaan  perikanan  (WPP)  573 merupakan  salah  satu  daerah  penyumbang  ikan cakalang  di  pulau  jawa,  dalam  pemanfaatannya salah  satu  alat  tangkap  yang  mendominasi penangkapan  ikan  cakalang  adalah  alat  tangkap jenis purse  seine .  Informasi  mengenai  parameter perairan  seperti  SPL  dan  klorofil-a  saat  penting untuk  mendukung  daerah  penangkapan  ikan. Pendugaan  daerah  penangkapan  ikan  merupakan salah  satu  solusi  untuk  memudahkan  efisiensi waktu  dalam  kegiatan  penangkapan  ikan.  Usaha yang  dilakukan  untuk  memprediksi  daerah penangkapan  ikan  ( fishing  ground )  melalui pendekatan  kondisi  fisik  oseanografi.  Informasi mengenai variablititas  klorofil-a  dan  suhu permukaan  laut  dapat  dijadikan  acuan  untuk menduga daerah yang potensial untuk penangkapan ikan (Kunarso et al. 2005). Salah satu metode  yang  dapat  digunakan  adalah Maximum Entropy (Maxent).  Pemodelan  habitat  telah menjadi  alat  yang  semakin  berguna  bagi  ahli ekologi  dan  konservasi  laut  ilmuwan  untuk memperkirakan  pola  spesies  distribusi  dan  untuk mengembangkan strategi konservasi (Jompa et al. 2014).
Penangkapan  ikan  cakalang  yang  masih bersifat eksploratif serta penangkapan secara terus menerus  di  lokasi  yang  sama  tanpa  adanya manajemen pengelolaan perlu dilakukan pengolahan  spasial  di  bidang    perikanan.  Data spasial perikanan dengan memanfaatkan parameter perairan    dapat  memberi  manfaat  lebih  dan kemudahan  bagi  nelayan  dalam  mendapatkan distribusi  dan  musim  penangkapan  ikan  tuna. Berdasarkan  pemaparan  tersebut,  tujuan  dari penelitian untuk mengetahui distribusi spasial dan temporal  hasil  tangkapan  ikan  tuna  di  WPP  573 tahun  2016-2020  sehingga  diharapkan  dapat memberikan  gambaran  daerah  distribusi  dan musim penangkapan yang baik untuk pengelolaan ikan tuna di WPP 573 yang berkelanjutan.

## METODE

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  WPP  (Wilayah Penangkapan Perikanan Negara Republik Indonesia)  573  meliputi  Laut  Sawu,  Laut  Timor bagian barat, Samudra Hindia bagian Selatan Jawa hingga  sebelah  Selatan  Nusa  Tenggara,  .  Lokasi Penelitian  melingkupi  daerah  WPP  573  seperti yang tertera pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Metode Pengumpulan Data
Penelitian  dilaksanakan  dalam  2  tahap,  yaitu pengumpulan data dan analisis data. Pengumpulan data  berupa  data logbook hasil  tangkapan  ikan cakalang  dengan  alat  tangkap purse  seine tahun 2016-2020  diperoleh  dari  Kementrian  Kelautan dan  Perikanan.  Data  time  series  parameter  fisik yakni suhu permukaan laut dan klorofil-a selama 5 tahun  (tahun  2016-2020)  di  akses  dari  citra AquaModis .  Analisis  data  dilakukan  selama  4 bulan pada bulan Desember 2021 – Maret 2022.

## Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  untuk  melakukan pengolahan data adalah seperangkat computer atau laptop  yang  dilengkapi  dengan  perangkat  lunak yang berfungsi untuk mengolah, menganalisis dan menyajikan data. Informasi mengenai bahan yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat di Tabel 1.
Data parameter perairan berupa suhu permukaan  laut  (SPL)  dan  klorofil-a.  Data perikanan  tangkap  dari  ikan  Cakalang  didapatkan
dari  LBPI  KKP  2020.  Informasi  mengenai  bahan yang  digunakan  dalam  penelitian  dapat  dilihat  di Tabel 2.
Data Aqua Modis level 3 merupakan data yang telah terkoreksi secara radiometrik dan atmosferik sehingga  tersebut  sudah  memiliki  informasi mengenai lintang, bujur, daratan dan estimasi nilai klorofil-a.  Data  klorofil-a  yang  bersumber  dari satelit  Aqua-modis  diolah  dengan  menggunakan perangkat lunak SEADAS _6.4. Distribusi klorofil-a ditentukan  dengan  menggunakan  sensor  modis yang  dapat  diaplikasikan  untuk  melakukan pendeteksian ocean  color pada  sektral  kanal tertentu  seperti  yang  terdapat  pada  Tabel  2,  yaitu kanal  9  yang  merupakan visible sinar  biru  dan kanal  12  yang  merupakan visible sinar  hijau. Permukaan  laut  memantulkan  sinar  hijau  yang membawa informasi mengenai konsentrasi klorofil dapat  dideteksi  oleh  sensor  kanal  12.  Data  suhu permukaan  laut  yang  digunakan,  diekstraksi  dari kanal  emisif  (infra  merah)  31  (10,780µm)  dan kanal 32 (11,770 – 12,270 µm).
Tabel 1. Alat yang digunakan untuk penelitian
No  Alat Kegunaan 1 Software ArcGIS 10.3 Melakukan pengolahan data parameter yang digunakan 2 Aplikasi Java Mengolah data dengan metode Maximum Entropy 3 Microsoft Excel Mengolah data perikanan tangkap 4 Software SEADAS Melakukan pengolahan data klorofil-a dan SPL dari citra satelit
Tabel 2. Bahan yang digunakan untuk penelitian
No.  Bahan Kegunaan Sumber 1 Data  klorofil-a  satelit AQUA  MODIS  Level- 3 Menyediakan data sebaran klorofil-a di WPP 573 www.Oceancolor.gsfc.nasa.gov/cgi/level3.ppl 2 Data  suhu  permukaan laut stelit AQUA MODIS Level-3 Menyediakan data sebaran spl di WPP 573 www.Oceancolor.gsfc.nasa.gov/cgi/level3.ppl 3 Data perikanan tangkap Menentukan daerah penangkapan ikan cakalang di WPP 573 Kementrian Kelautan dan Perikanan 2020

## Analisis CPUE (Catch per Unit Efforts)
Analisis  catch  per  unit  effort  merupakan analisis  yang  dihitung  berdasarkan  total  hasil tangkapan dari suatu alat penangkapan ikan dengan total upaya penangkapan ( effort ) dalam satuan trip. Musim  penangkapan  purse  seine  pelagis  besar dihitung dengan menggunakan analisis deret waktu terhadap hasil tangkapan dominan yang didaratkan di  WPP  573  selama  periode  2016-2020.  Menurut Dajan  (1983)  yang  dimodifikasi  oleh  (Wiyono 2012).
Produktivitas  purse  seine  pelagis  besar diestimasi  menggunakan  analisis  catch  per  unit effort (CPUE). Analisis CPUE dihitung berdasarkan  total  hasil  tangkapan  dari  suatu  alat penangkapan ikan dengan total upaya penangkapan (effort) dalam  satuan trip. Nilai CPUE digunakan untuk menentukan waktu penangkapan yang tepat dalam  melakukan  operasi  penangkapan  ikan. CPUE  dapat  dihitung  dengan  formula  sebagai berikut:
CPUE − i = Catch−i Effort−i Dimana : CPUE- i : jumlah hasil tangkapan per satuan upaya penangkapan ke-i (kg/trip) Catch- i : hasil tangkapan bulan ke-i (kg)
Effort- i : upaya penangkapan ke-i (trip)
Pengolahan  data  SPL  dan  klorofil-a  Citra
MODIS (Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer )
Pengolahan  parameter  SPL  dan  klorofil-a menggunakan  data  Citra  MODIS.  Data  SPL  dan klorofil-a  diolah  dengan  citra  Modis  yang merupakan  data  HDF  ( Hirarchical Data  Format ) Level-3.    Data  olahan  citra  modis  ini  merupakan hasil pencitraan dari satelit Terra dan satelit Aqua. Data  citra  MODIS  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  rata-rata  bulanan. Pengolahan data sebaran spasial SPL dan distribusi klorofil-a  yang  diperoleh  dari  citra  MODIS
menggunakan software SeaDAS 5.0.  (Lumban- Gaol et al. 2015).

## MaxEnt (Maximum Entropy)
Permodelan MaxEnt dirujuk  sebagai  metode memprediksi distribusi ikan tuna di perairan WPP NRI 573. Model MaxEnt secara umum memperkirakan  peluang  distribusi  ikan  Cakalang dengan  menentukan  peluang  entropi  maksimum (paling  menyebar,  seragam,  dan  paling  dekat) (Phillips 2017). Kemudian, menurut (Dermawan et al. 2018),  Maxent  menjelaskan  tentang  estimasi kepekatan,  yaitu  mewakili  data probability  of presence di  atas  data  lingkungan.  Dengan demikian,  P  (x  |  y=1)  memberikan  nilai negative untuk setiap titik piksel (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 .  Maka probability  of  presence sebagai berikut (Phillips dan Dudík 2008):
P (y = 1 | x) = P(x | y = 1)P(y=1) P(x) =𝜋 ( 𝑥 ) 𝑃 ( 𝑦 − 1)|X|
Keterangan:
P(x|y=1) = Likehood P(y=1|x) = Probability of presence P(x) = Prior evidence P(y=1) = Prior target

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## Pola Spasial Bulanan Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-a
Hasil  variabilitas  bulanan  nilai  SPL  di  WPP 573 selama tahun 2016-2020 menunjukan fluktuasi yang  dinamis  dari  Januari  hingga  Desember, dimana nilai SPL dengan rata-rata terendah terjadi di  bulan  Agustus  dengan  nilai  26,94 o C  dan  rata- rata tertinggi pada bulan Maret dengan nilai 30,56 o C. Secara keseluruhan nilai rata-rata bulanan SPL berkisar  antara  26,94 o C  -  30,56 o C  seperti  yang tertera pada Gambar 2.

## Hubungan CPUE Ikan Cakalang dengan Suhu Permukaan Laut
Hasil  analisa  data  CPUE  ikan  cakalang menunjukkan tren fluktuatif  dengan  nilai  total CPUE  rata-rata  hasil  tangkapan purse  seine pertahun  0,11  ton/kapal.  Grafik  hubungan  CPUE ikan  cakalang  dan  SPL  di  WPP  573  tahun  2016- 2020  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Hasil  CPUE ikan cakalang di WPP 573 tahun 2016-2020 di tiap musimnya  mengalami  penaikan  dan  penurunan, pada  musim  barat  (Desember,  Januari  dan Februari)  nilai  CPUE  rata-rata  ikan  cakalang sebesar  0,11  ton/kapal  dengan  SPL    rata-rata 29,9 o C. Pada musim peralihan I (maret, April dan Mei)  nilai  CPUE  rata-rata  ikan  cakalang  sebesar 0,12  ton/kapal  dengan    SPL  rata-rata  30 o C,  pada musim timur (Juni, Juli dan Agustus) nilai CPUE rata-rata  ikan  cakalang  sebesar  0,10  ton/kapal dengan  SPL  rata-rata  27 o C  dan  pada  musim peralihan II ( September, Oktober dan November) nilai  rata-rata  CPUE  ikan  cakalang  sebesar  0,10 ton/kapal  dengan  SPL  rata-rata  28 o C.  Nilai  rata- rata  SPL  di  WPP  573  tahun  2016-2020  sebesar 28,9 o C,  terendah  sebesar  26 o C  dan  tertinggi
mencapai 31,4 o C.

## Hubungan CPUE Ikan Cakalang dengan Klorofil-a
Hubungan CPUE ikan cakalang dan klorofil-a di  WPP  573  secara  tahunan  berdasarkan  alat tangkap purse seine di WPP 573 dapat dilihat pada Gambar  4.  Pada  musim  barat  (Desember,  Januari dan  Februari)  nilai  CPUE  rata-rata  ikan  cakalang sebesar 0,11 ton/kapal dengan klorofil-a  rata-rata 0,15 mg/m 3 . Pada musim peralihan I (Maret, April dan  Mei)  nilai  CPUE  rata-rata  ikan  cakalang sebesar 0,12 ton/kapal dengan  klorofil-a rata-rata 0,18  mg/m 3 ,  pada  musim  timur  (Juni,  Juli  dan Agustus)  nilai  CPUE  rata-rata  ikan  cakalang sebesar  0,10  ton/kapal  dengan  klorofil-a  rata-rata 0,31  mg/m 3 dan  pada  musim  peralihan  II  ( September, Oktober dan November) nilai rata-rata CPUE ikan cakalang sebesar 0,10 ton/kapal dengan klorofil-a rata-rata sebesar 0,23 mg/m 3 . Nilai rata- rata  Klorofil-a  di  WPP  573  tahun  2016-2020 sebesar 0,22 mg/m 3 , terendah sebesar 0,13 mg/m 3 dan tertinggi mencapai 0,45 mg/m 3 .
Gambar 2. Hubungan rataan SPL dan Klorofil-a di WPP 573 Tahun 2016-2020
Gambar 3. Grafik CPUE ikan Cakalang dan SPL di perairan WPP 573
Gambar 4. Grafik CPUE Cakalang dan Klorofil-a di perairan WPP 573
Gambar 5. Evaluasi model dengan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC)

## Evaluasi Model Maximum Entropy Ikan Cakalang di WPP NRI 573
Evaluasi model Maxent dengan menggunakan kurva receiver operating characteristic (ROC) mendapatkan  hasil    dengan  nilai Area  Under  the Curve (AUC) sebesar 0.619. Hasil evaluasi model menunjukan  tingkat  akurasi  yang  rendah  untuk memprediksi  distribusi  habitat  ikan  Cakalang dengan  nilai  AUC  yang  baik  berkisar  pada  nilai 0,8.
Hasil analisa maximum entropy menggunakan kurva respon kesesuaian habitat  Ikan Cakalang di
WPP  573  tahun  2016-2020  terbagi  menjadi beberapa dua keterangan. Kurva respon bersumbu x menjelaskan nilai sebaran parameter dan sumbu y  menjelaskan  hubungan  nilai  indeks  peluang kehadiran ikan cakalang terhadap parameter. Nilai indeks  yang  mendekati  nilai  1  maka  peluang keeratan kehadiran ikan cakalang dengan parameter tinggi.  Hasil analisis Maximum entropy pada  kurva  kesesuaian  habitat  ikan  cakalang menunjukkan  nilai  rata-rata  SPL  dan  klorofil-a berada diatas 0,5. seperti  yang tertera pada Gambar 6.
(a)
Gambar 6. Kurva Respon Hubungan Parameter (a) SPL dan (b) Klorofil-a terhadap Nilai Indeks Peluang Kehadiran Ikan Cakalang

## Pembahasan

## Pola Spasial Bulanan Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-a
Hubungan  Suhu  Permukaan  Laut  dengan Klorofil-a  di  WPP  573  menunjukkan  tren  yang saling  berbanding  terbalik.  Pada  WPP  573  nilai konsentrasi klorofil-a selama kurun waktu 5 tahun (2016-2020)  lebih  rendah  pada  periode  musim barat-  peralihan  I  (bulan  Januari  hingga  Mei) dengan  rata-rata  0,15  dan  0,18  mg/m 3 kemudian terjadi  peningkatan  yang  pesat  pada  musim  timur dan peralihan II dengan nilai rata-rata 0,3 dan 0,2 mg/m 3 .  Hal  ini  bisa  ini  disebabkan  adanya penaikan  SPL  pada  musim  barat  dan  peralihan  I yang  berkisar  29-30 o C  dan  kemudian  penurunan SPL  pada  musim  timur  dan  musim  peralihan  II dengan nilai SPL rata-rata 27-28 o C. Hasil analisis variasi bulanan menunjukkan bahwa rata-rata SPL tertinggi  pada  bulan  desember  30 o C  dan  terendah pada  bulan  Agustus  26 o C  berbanding  terbalik dengan konsentrasi klorofil-a tertinggi berada pada bulan  Juli  dengan  nilai  0.33  mg/m³  dan  terendah pada  bulan  Desember  dengan  nilai  0,15  mg/m³. Hasil penelitian menunjukkan ketika nilai SPL naik maka  Nilai Klorofil-a  menurun  begitupun sebaliknya,  hal  ini  serupa  dengan  penelitian Purwanti et  al. (2017)  yang  menunjukkan  kadar nilai klorofil dan SPLyang saling bertolak belakang yang dapat diakibatkan oleh pengaruh upwelling.

## Hubungan CPUE Ikan Cakalang dengan Suhu Permukaan Laut
Hasil analisis ikan Cakalang dan SPL di WPP 573 secara umum tidak memiliki hubungan yasng begitu  signifikan,  nilai  Fluktuasi  SPL  pada  setiap musimnya  dipengaruhi  oleh  angin  munson. Tingginya  nilai  rata-rata  terjadi  pada  musim peralihan I tahun 2016-2020 yakni dengan rata-rata CPUE 0,057 ton/kapal dan SPL sebesar 30 o C, hal ini  dapat  disebabkan  pada  wilayah  perairan Samudra  Hindia  berhembus  angin  munson  barat laut dengan membawa arus perairan yang bersuhu tinggi bergerak ke timur disepanjang selatan Jawa- Bali (Ridha et al., 2013). Selain itu posisi matahari cenderung  berada  di  belahan  bumi  selatan  pada bulan Desember-April, yang menyebabkan SPL di perairan Indonesia pada belahan selatan khatulistiwa  termasuk  pada  wilayah  WPP  573 memiliki nilai SPL yang lebih tinggi.
Nilai  SPL  musim  timur  di  wilayah  WPP  573 pada tahun 2016-2020 menunjukkan nilai rata-rata SPL  terendah.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena berhembusnya angin munson tenggara di perairan Selat  Jawa  hingga  Selat  Bali  yang  menyebabkan arus  katulistiwa  selatan  mendorong  massa  air bersuhu tinggi kearah barat, sehingga
menyebabkan  naikknya  massa  air  yang  bersuhu rendah  bergerak  menuju  kepermukaan  perairan, yang  biasa  dikenal  dengan  fenomena  upwelling (Lubis et  al. 2018).  Fenomena upwelling menyebabkan  terjadinya  penurunan  SPL  dan tingginya  kandungan  unsur  hara  yang  kaya  akan nutrien  (nitrat  dan  fosfat)  menuju  ke  permukaan perairan,  sehingga  nutrien  dalam  jumlah  yang tinggi akan diikuti dengan meningkatnya kandungan klorofil-a pada daerah perairan tersebut (Wangi et al. 2019).

## Hubungan CPUE Ikan Cakalang dengan Klorofil-a
Hasil  analisis  hubungan  CPUE  dan  Klorofil-a di  WPP  573  pada  musim  timur  (Juni-Agustus) menunjukkan  nilai  rata-rata  konsentrasi  klorofil-a tertinggi dengan rata-rata 0,31 mg/m 3 , Sedangkan sedangkan pada musim barat (Desember-Februari) rata-rata  nilai  terendah  sebesar  0,15  mg/m 3 .  Nilai konsentrasi  klorofil-a  musim  barat  pada  tahun 2016-2020  menunjukkan  rata-rata  nilai  terendah sebesar  0,15mg/m 3 .  Nilai  konsentrasi    klorofil-a yang  rendah  pada  musim  barat,  dapat  disebabkan oleh  beberapa  faktor  salah  satunya  faktor  cuaca yang  memiiki  kondisi  yang  buruk  sehingga intensitas  sinar  matahari  yang  diterima  menjadi minim/berkurang  di  perairan  WPP  573.  Musim barat merupakan musim yang memiliki curah hujan tinggi,  Pengaruh  curah  hujan  yang  cukup  tinggi pada  perairan  menyebabkan  penyinaran  sinar matahari yang masuk keperairan menjadi terhambat  untuk  efektivitas  fotosintesis  dari fitoplankton  (Kunarso et  al. 2011).  Organisme fitoplankton yang berada pada perairan mempunyai  pigmen  hijau  berupa  klorofil  yang digunakan  dalam  proses  fotosintesis.  Oleh  karena itu  penurunan  konsentrasi  klorofil-a  pada  musim barat  disebabkankarena  adanya  pengaruh  dari penyinaran sinar matahari yang sedikit didapat oleh fitoplankton (Kunarso et al. 2005).
Maximum Entropy Ikan Cakalang di WPP NRI 573
Hasil  evaluasi  model maximum  entropy pada ikan  cakalang  terhadap  SPL  dan  klorofil-a menunjukkan  nilai  AUC  sebesar  0,619  yang menunjukkan  nilai  rendah  pada  kehadiran  ikan cakalang  terhadap  parameter  SPL  dan  Klorofil-a. Pada  kurva  ROC  terdapat  garis  merah  yang menunjukan  75%  data  untuk  pembuatan  model (training  data)  dan  garis  merah  untuk  pengujian model  (test  data)  sebanyak  25%.  Sumbu  x menunjukan  spesifitas  dan  sumbu  y  menunjukan sensitivitas.  Sensivitas  adalah  seberapa  baik kehadiran  yang  diprediksi  menggunakan  model dan  spesifitas  adalah  seberapa  baik  data
ketidakhadiran  yang  diprediksi  menggunakan model.
Kurva  responsi  kesesuaian  habitat  dari parameter SPL dan klorofil-a  (sumbu x) terhadap nilai indeks ikan cakalang (sumbu y) menunjukkan bahwa  parameter  SPL  memengaruhi  habitat  ikan cakalang  berada  pada  rentang  28.6-31˚C,  nilai indeks berdasarkan hasil yang di dapat menunjukkan  nilai  indeks  tertinggi  klorofil-a berada di tahun 2019 dan nilai konsentrasi klorofil- a  terendah  pada  tahun  2016.  Selanjutnya,  hasil kurva  respon  parameter  SPL  yang  berhubungan dengan  nilai  indeks  peluang  kehadiran  ikan cakalang  tertinggi  dengan  kisaran  28  ºC.  Nilai indeks ikan cakalang terhadap parameter SPL dan klorofil  menunjukkan  rata-rata  nilai  diatas  0,5 mendekati  1  yang  mengindikasikan  adanya persentase  kemunculan  ikan  cakalang  pada parameter yang diuji seperti SPL dan Klorofil-a.

## KESIMPULAN
Perairan  WPP  573  nilai  SPL  rata-rata  untuk penangkapan ikan Cakalang sebesar 29,44 o C, nilai minimum  26,76 o C  dan  nilai  rata-rata  SPL maksimum sebesar adalah 32,32 o C kemudian  nilai rata-rata  klorofil-a  untung  penangkapan  ikan Cakalang  sebesar  0,19  mg/m 3 ,  nilai  minimum mencapai 0,08 mg/m 3 dan nilai klorofil-a tertinggi mencapai  0,95  mg/m 3 .  Nilai  rata-rata  SPL  dan Klorofil-a  yang  optimal  untuk  penangkapan  ikan Cakalang  di  WPP  573  sebesar  28,5 o C  dan  0,23 mg/m 3 .  Model  MaxEnt  memprediksi  hubungan yang  rendah  antara  keberadaan  ikan  cakalang dengan  parameter  SPL  dan  klorofil-a  dengan habitat  optimal  kemunculan  ikan cakalang berada pada suhu 28-31 o C

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Ummu Salma, Taufik dan Ari yang telah membantu dalam sampling penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Alexander K, Rizal A, Lantun P. Dewanti, Izza M. Apriliani,  Junianto,  Dedi  Supriyadi,  Wildan Ghiffary,  Anta  M.  Nasution,  Tim  S.  Gray, Aileen  C.  Mill, et  al. 2019. Skipjack (Katsuwonus  pelamis)  tuna  pole-and-line marketing  supply  chains  in  Indonesia :  case study  in  Pulau  Bacan. AACL  Bioflux . 12(2):636–641.
Dajan  A.  1983.  Pengantar  Metode  Statistik,  jilid I.    Lembaga    Penelitian    Pendidikan Penerangan Ekonomi Sosial. Jakarta.
Dermawan  BA,  Herdiyeni  Y,  Prasetyo  LB,
Siswoyo  A.  2018. Predicting  the  Spread  of Acacia  Nilotica  Using  Maximum  Entropy Modeling .
TELKOMNIKA
(Telecommunication Comput Electron Control . 16(2):703.doi:10.12928/telkomnika.v15i4.689 4.
IOTC.  2014. Report  of  the  Sixteen  Session  of  the IOTC Working Party on Tropical Tunas . Jompa J, Nessa N, Lukman M. 2014. Pengelolaan Kawasan  Konservasi  Laut  (  Bunga  Rampai  ) . Volume ke-6.
Kunarso,  Ningsih  NS,  Supangat  A.  2005. Karakteristik Upwelling di Sepanjang Perairan Selatan  NTT  Hingga  Barat  Sumatera. ILMU Kelaut  Indones  J  Mar  Sci .  10(1):17-23–23. doi:10.14710/ik.ijms.10.1.17-23.
Kunarso, Hadi S, Ningsih NS, Baskoro MS. 2011. Variabilitas  Suhu  dan  Klorofil-a  di  Daerah Upwelling  pada  Variasi  Kejadian  ENSO  dan IOD  di  Perairan  Selatan  Jawa  sampai  Timor. ILMU Kelaut . 16 September:171–180.
Lubis RRZ, Rizwan T, Purnawan S, Ulfah M, Yuni SM,  Setiawan  I.  2018.  Studi  Perubahan  Garis Pantai Timur Laut Kabupaten Aceh Besar Dan Pidie  Pada  Tahun  2002  –  2014. J  Kelaut Indones  J  Mar  Sci  Technol .  11(2):113. doi:10.21107/jk.v11i2.3894.
Lumban-Gaol  J,  Leben  RR,  Vignudelli  S,
Mahapatra K, Okada Y, Nababan B, Mei-Ling M,  Amri  K,  Arhatin  RE,  Syahdan  M.  2015. Variability  of  satellite-derived  sea  surface height  anomaly,  and  its  relationship  with Bigeye  tuna  ( Thunnus  obesus )  catch  in  the Eastern  Indian  Ocean. Eur  J  Remote  Sens . 48:465–477. doi:10.5721/EuJRS20154826.
Nurani  TW,  Wahyuningrum  PI,  Wisudo  SH,
Gigentika S, Arhatin RE. 2018. Model designs of Indonesian tuna fishery management in the Indian  Ocean  (FMA  573)  using  soft  system methodology  approach. Egypt  J  Aquat  Res . 44(2):139–144.doi:10.1016/j.ejar.2018.06.005. Phillips SJ. 2017. A Brief Tutorial on Maxent. Phillips  SJ,  Dudík  M.  2008.  Modeling  of  species distributions with Maxent: New extensions and a comprehensive evaluation. Ecography (Cop) . 31(2):161.175.doi:10.1111/j.09067590.2008.5 203.x.
Purwanti  I,  Prasetyo  Y,  PutraWijaya  A.  2017.
Analisis  Pola  Persebaran  Klorofil-A,  Suhu Permukaan  Laut,  Dan  Arah  Angin  Untuk Identifikasi Kawasan Upwelling Secara
Temporal  Tahun  2003-2016 (Studi  Kasus :
Laut  Halmahera). Geod  Undip .  2  Sistem Informasi Geografis:240–252.
Putri  ARS,  Zainuddin  M.  2019.  Application  of remotely  sensed  satellite  data  to  identify Skipjack  Tuna distributions  and  abundance  in the coastal waters of Bone Gulf. IOP Conf Ser Earth  Environ  Sci .  241(1).  doi:10.1088/1755- 1315/241/1/012012.
Ridha, Urfan, M.R. Muskananfoia dan A. Hartoko. 2013.  Analisa  Sebaran  Tangkapan  Ikan Lemuru (Sardinella lemuru) Berdasarkan Data Satelit Suhu Permukaan Laut Dan Klorofil-a Di Perairan  Selat  Bali.  Diponegoro  Journal  of Maquares. Vol 2 No. 4: 53–60.
Sastra  IGABW,  Karang  IWGA,  As-syakur  AR,
Suteja  Y.  2017. Variasi  Musiman  Hubungan Antara  Parameter Oceanografi  Dengan Hasil Tangkapan  Ikan  Tongkol  Berdasarkan  Data Harian  Di  Selat  Bali . J  Mar  Aquat  Sci .
4(1):109.  doi:10.24843/jmas.2018.v4.i01.109-

## 119.
Wangi  DAP,  Sunardi,  Rahman  MA.  2019. Pendugaan  Daerah  Potensi  Peangkapan  Ikan Cakalang (Katsuwanus Pelamis) Berdasarkan Parameter  Oseanografi  di  Perairan  Selat Makassar . J  Fish  Mar  Res .  3(1):86–92. http://jfmr.ub.ac.id.
Wiyono  ES.  2012. Landing  characteristics  of fishing  gears  in  small-scale  tropical  coastal fisheries of pelabuhan ratu ba west java and its application  for  gear  management . J  Bumi Lestari . 12(2):239–250.
Zainuddin  M,  Farhum  A,  Safruddin  S,  Selamat MB,  Sudirman  S,  Nurdin  N,  Syamsuddin  M, Ridwan  M,  Saitoh  SI.  2017.  Detection  of pelagic habitat hotspots for skipjack tuna in the Gulf  of  Bone-Flores  Sea,  southwestern  Coral Triangle tuna, Indonesia. PLoS One . 12(10):1– 19. doi:10.1371/journal.pone.0185601.