## Prediksi Pergerakan Ikan Di Pesisir Pulau Madura Menggunakan Metode Gaussian Mixture Model Dan K-Means Clustering
Citra Nurina Prabiantissa Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Surabaya, Indonesia
citranurina@itats.ac.id

## Gusti Eka Yuliastuti
Program Studi Teknik Informatika,
Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
Surabaya, Indonesia gustiekay@itats.ac.id
Abstract—  Indonesia's  territory,  which  is  mostly  the  sea (maritime  country)  has  great  potential  in  the  contribution  of fishery  products.  This  potential  should  be  well  developed, especially in the coastal areas of Madura Island. To increase fish production,  researchers  predict  the  presence  of  fish  in  2015  – 2017 using Landsat 8 satellite imagery data. data from the Dinas Kelautan  dan  Perikanan  Jawa  Timur.  The  results  of  this  study, the presence of fish using the gaussian mixture model method is more  similar  to  capture  fisheries  data  from  the  Department  of Marine Affairs and Fisheries. Especially in 2017 where there are similarities  in  the  months  of  January,  February,  April,  May, September, October, November and December.
Keywords— Clustering;  Gaussian  Mixture  Model;  K- Means; Prediction
Abstrak—  Wilayah  Indonesia  yang  sebagian  besar  adalah  laut (negara  maritim)  mempunyai  potensi  yang  besar  dalam kontribusi  hasil  perikanan.  Potensi  ini  yang  seharusnya  dapat dikembangkan  dengan  baik,    terutama  di  wilayah  pesisir  Pulau Madura. Untuk meningkatkan produksi ikan, peneliti melakukan prediksi  terhadap  keberadaan  ikan  pada  tahun  2015  –  2017 menggunakan  data  citra  satelit  Landsat  8.  Dari  data  ini, dilakukan  proses  pre-processing,  ekstraksi  fitur,  penerapan algoritma  k-means  dan  gaussian  mixture  model,  kemudian melakukan validasi dengan data Dinas Kelautan dan Perikanan Jawa  Timur.  Hasil  dari  penelitian  ini,  keberadaan  ikan  dengan menggunakan  metode  gaussian  mixture  model  lebih  banyak kemiripannya  dengan  data  perikanan  tangkap  dari  Dinas Kelautan  dan  Perikanan.  Terutama  pada  tahun  2017  dimana terdapat  kemiripan  pada  bulan  bulan  Januari,  Februari,  April, Mei, September, Oktober, November dan Desember.
Keywords— Clustering; Gaussian Mixture Model; K-Means; Prediksi

## PENDAHULUAN
Perikanan  merupakan  sektor  penting  yang  berkontribusi dalam peningkatan ekonomi di Indonesia. Selama ini sektor perikanan  belum  menjadi  sektor  penentu.  Tetapi  beberapa tahun  kebelakang,  sektor  perikanan  menjadi  lebih  “hidup”. Perikanan  berpengaruh  pada  peningkatan  ekonomi  dan menentukan  ketahanan  pangan  nasional,  dimana  adanya ketersediaan  pasokan  ikan  dengan  harga  yang  terjangkau. Indonesia  yang  merupakan  negara  maritim,  memiliki potensi  untuk  memproduksi  ikan  dengan  jumlah  yang banyak  dibandingkan  dengan  negara  –  negara  lain.  Potensi
ini yang harus bisa dimanfaatkan dan dikembangkan dengan lebih baik.
Wilayah  Indonesia  memiliki  panjang  pantai  kurang lebih 2128 km. terutama di Pulau Madura, memiliki potensi untuk dapat memproduksi ikan [1]. Wilayah Madura terletak di antara 6 o 51’ - 7 o 11’ Lintang Selatan dan antara 112 o 40’ - 113 o 08’  Bujur  Timur.  Wilayah  ini  mempunyai  usaha perikanan  tangkap,  perikanan  budidaya,  dan  hasil  olahan perikanan  yang  lainnya  [2].  Wilayah  Madura  terdiri  dari  4 kabupaten.  Dari  4  kabupaten  tersebut,  keseluruhan wilayahnya  bersinggungan  dengan  laut  lepas.  Masing  – masing  menghasilkan  produksi  ikan  yang  beragam.  Hasil ikan  ini  tidak  hanya  dinikmati  oleh  masyarakat  Indonesia, tetapi  sudah  merambah  pasar  Internasional  dimana  ekspor ikan  dilakukan  tiap  tahunnya.  Menurut  data  dari  Badan Pusat  Statistik,  jumlah  produksi  ikan  sebanyak  102.398,6 ton yang didapatkan dari jumlah triwulan 1 sampai triwulan 4 pada tahun 2017 [3]. Dari data tersebut, bahwa jumlah dari produksi ini harus ditingkatkan untuk menjaga ketersediaan pangan  bagi  masyarakat.  Meningkatkan  jumlah  produksi dapat  dilakukan  dengan  mengetahui  keberadaan  ikan. Keberadaan  ikan  akan  lebih  mudah  dipantau  dengan menggunakan  penginderaan  jarak  jauh  yaitu dengan  satelit. Satelit  akan  menangkap  citra  laut  dan  dengan  tambahan beberapa parameter maka identifikasi ikan dapat dilakukan.
Penelitian  pertama  menggunakan  metode  k-means, sebagai  metode  yang  dipilih  untuk  menyelesaikan permasalahan pada pengawasan penangkapan ikan. Dimana metode  ini  menunjukkan  performa  yang  baik  untuk mendeteksi  ikan  dengan  jenis  tertentu  yaitu Mackerel  dan Horse  Mackerel [4] .  Pada  penelitian  kedua,  metode  yang digunakan  adalah  gaussian  mixture  model  (GMM)  dimana metode  tersebut  memiliki  performa  yang  baik  saat dibandingkan  dengan  metode  K-Means  menggunakan dataset  multidimensional  tentang  penjualan  video  game  di beberapa negara  [5]. Dari kedua penelitian tersebut peneliti mengkombinasikan  metode  k-means  dan  gaussian  mixture model  dikarenakan performanya  yang baik dalam menyelesaikan  permasalahan  pada  masing  –  masing  jurnal. Walaupun  dalam  penelitian  kedua  K-Means  dan  GMM sudah  dibandingkan,  tetapi  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  memiliki  dataset  dan  proses  yang  berbeda, sehingga dapat dinyatakan sebagai keterbaharuan ( novelty ).
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mendeteksi  pola pergerakan  ikan  khususnya  di  wilayah  Madura  dengan menggunakan citra satelit. Pola pergerakan ini akan diamati dan dianalisa kemudian di validasi dengan membandingkan data produksi ikan pada daerah tersebut.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  proses  yang dilakukan.  Terdiri  dari  pengumpulan  data,  proses  pre- processing, ekstraksi fitur, penggunaan algoritma klustering, dan validasi. Berikut desain sistem dari penelitian ini :
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## A. Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data citra satelit Landsat 8 yang diunduh dari website earthexplorer.usgs.gov .  Data  satelit  memiliki  format GeoTIFF  terdiri  dari  11  gambar  dan  1  metadata.  Setiap bulannya, NASA merilis data gambar sebanyak 2 kali, yaitu pada  awal  bulan  dan  akhir  bulan.  Pemilihan  data  diambil dengan  mempertimbangkan  banyak  atau  tidak  awan  yang menutupi  daerah  yang  diinginkan.  Data  yang  digunakan dimulai  dari  bulan  Januari  sampai  bulan  Desember  tahun 2015, 2016, dan 2017.
B. Pre-Processing
Pre-processing  dilakukan  dengan  menghitung  nilai NDWI  ( Normalized  Difference  Water  Index). Proses  ini memiliki  tujuan  untuk  memisahkan  area  laut  dan  area daratan.  Sehingga  nanti  dapat  fokus  ke  area  laut  atau  lebih spesifik  ke  area  pesisir.  Penghitungan  dapat  dilakukan dengan mengubah nilai digital number pada gambar menjadi nilai reflektan dengan rumus berikut ini :
ρλ' = M ρ Q cal + A ρ (1)
Dimana  Mp  merupakan    konstanta  dari  rescalling (REFLECTANCE_MULT_BAND_x. Band yang digunakan dilambangkan  dengan  x)  dan  Ap  adalah  konstanta penambah.  Serta  Q cal adalah  nilai  piksel  dari  data  citra. Kemudian melakukan penghitungan NDWI dengan rumus :
(2)
Dimana Rss merupakan  hasil  pengolahan  digital  number yang  telah  dikonversi  ke  nilai  reflektan  dan  dibagi  dengan 3.14, untuk angka 5 dan angka 3 adalah penggunaan band 5 pada Landsat 8 dan band 3 pada Landsat 8.
C. Ekstraksi Fitur Suhu
Suhu  merupakan  indikator  penting  dalam  kehidupan organisme. Perubahan suhu pada air  laut berpengaruh besar kepada sifat air dan organisme yang hidup di laut. Suhu juga mempengaruhi  gas  CO2  dan  O2  yang  diperlukan  untuk fotosintesis.  Panas  yang  diterima  permukaan  laut  dari  sinar
matahari  menyebabkan  suhu  di  permukaan  perairan bervariasi  berdasarkan  waktu.  Perubahan  suhu  ini  dapat terjadi  secara  harian,  musiman,  tahunan  atau  dalam  jangka waktu panjang.
Suhu  permukaan  merupakan  bagian  terluar  dari  suatu objek  dan  merupakan  unsur  pertama  yang  dapat didefinisikan  dari  citra  satelit thermal, dan  dalam mengidentifikasi suhu permukaan, gelombang yang digunakan  adalah  gelombang thermal, dalam  Landsat  8, band thermal terdapat  pada  band  10  dan band  11.  Langkah pertama  dalam  menentukan  suhu  permukaan  adalah mengubah Digital number ke Spektral Radian, dalam tahap awal  melalukan  kalibarasi  radiometric  pada  citra  band  10, nilai  suhu  permukaan  dihitung  dari  nilai  spectral  radian citra,  oleh  karena  itu  citra  band  10  yang  pikselnya  masih berupa  digital  number  harus  dikalibrasi  kedalam  spektral radian [6] . Setelah itu, konversi ke dalam bentuk brightness temperature dengan  menggunakan  rumus  berikut  ini  :
(3)
Dimana nilai K1 dan K2 tercantum pada metadata dari data citra satelit Landsat 8.
D. Ekstraksi Fitur Salinitas
Pengukuran  salinitas  digunakan  untuk  menentukan polusi  dan  sirkulasi  di  daerah  pesisir  [7].  Dengan menggunakan  citra  satelit  Landsat-8,  identifikasi  level salinitas  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma salinitas [8]. Persamaannya adalah:
Salinitas =
(4) ( Cp )  adalah  koefisien  pelemahan  sinar  yang  masuk  ke permukaan  air.  ( Cp )  dapat  dihitung  menggunakan persamaan berikut :
Cp =
(5)
dimana MNDCI ( Maximum Normalized Difference Carbon Index ) dihitung menggunakan persamaan berikut:

## MNDCI=[
(6)
Keterangan :
Rss  adalah  hasil  pengolahan  digital  number  yang  telah dikonversi ke nilai reflektan dan dibagi dengan 3.14. Angka 412, 443, 490, dan 555 adalah nilai wavelength. E. Ekstraksi Fitur Klorofil
Parameter  klorofil  memiliki  korelasi  kuat  dengan perairan  tertentu  [9].  Klorofil  merupakan  indikator keberadaan fitoplankton di lingkungan akuatik. Pengukuran klorofil  digunakan  untuk  mengetahui  kesuburan  dari wilayah  perairan  [10].  Dalam  penelitian  ini,  untuk mengekstraksi  nilai  klorofil  dari  satelit  Landsat  8 menggunakan algoritma :
[Chl-a] = 446 (7)
F. K-Means Clustering
K-Means  termasuk  partitioning  clustering  yang memisahkan  data  ke  bagian  daerah  terpisah.  K-Means memiliki  kemudahan  dan  kemampuannya  untuk  meng-
cluster data besar dan data outlier dengan cepat . Berikut ini merupakan cara kerja dari metode K-Means : 1. Tentukan jumlah cluster (kelompok) yang akan dibentuk
2. Tentukan pusat cluster (centroid) awal, dapat dilakukan secara acak atau random
3. Melakukan penghitungan terhadap jarak dari setiap
objek ke centroid masing – masing cluster menggunakan rumus Euclidian Distance [11][12], dengan rumus seperti berikut ini :
(8)
4. Lakukan iterasi dengan menentukan centroid baru
5. Ulangi iterasi sampai centroid tidak berubah
G. Gaussian Mixture Model
Gaussian  Mixture  Model  (GMM) adalah mixture model yang  menggunakan  distribusi Gaussian .  Misalkan diberikan data masukan X dan jumlah mixture M, kemudian data  tersebut  disusun  sebaik  mungkin  menggunakan distribusi Gaussian dari M  mixture. Distribusi Gaussian diperoleh  dimana α j >0  dan =  1, dimana adalah mean (rata-rata), ∑ j adalah covariance dan y adalah   citra (matriks). Berikut merupakan proses menerapkan metode ini
:
1. Pertimbangkan  nilai  kelas  Gaussian  j  dengan  random  µ dan  [13]
2. Hitunglah kemungkinan setiap pixel untuk setiap kelas
3. Masukkan  pixel  ke  kelas  yang  memiliki  kemungkinan terbesar
4. Update µ dan   tiap kelas

## H. Validasi
Validasi  yang  dilakukan  setelah  menerapkan  2 metode  dengan  data  yang  sama.  Tujuan  dari  validasi  ini adalah  melihat  hasil  clustering  apakah  sesuai  atau  tidak dengan  hasil  produksi  ikan  pada  tahun  yang  ditentukan, yaitu 2015-2017. Kemudian dari kedua metode, metode apa yang sesuai prediksinya dengan data hasil produksi. Setelah itu  akan  dilakukan  analisis  metode  mana  yang  terbaik  dari kedua metode tersebut.

## HASIL PEMBAHASAN
Pada  pengujian  dan  pembahasan  akan  diuraikan hasil  penelitian  yang  sudah  di  lakukan.  Terdiri  dari  hasil pre-processing, ekstraksi fitur, penerapan dua algoritma, dan validasi.

## A. Pre-Processing
Pada  tahap  ini,  pre-processing  dilakukan  untuk menerapkan pembatasan/pembagian wilayah antara laut dan daratan.  Proses  ini  dilakukan  dengan  menghitung  nilai NDWI.  Dimana  jika  nilai  NDWI  <=  0  maka  didefinisikan sebagai wilayah daratan. Jika nilai NDWI > 0 didefinisikan sebagai wilayah laut. Hasil segmentasi tersebut dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 2. Hasil segmentasi NDWI bulan November 2016

## B. Ekstraksi Fitur
Dari  hasil  segmentasi  NDWI,  proses  selanjutnya yaitu  melakukan  ekstraksi  fitur.  Ekstraksi  fitur  dilakukan dengan  melakukan  segmentasi  pada  masing  –  masing parameter.  Parameter  yang  digunakan  yaitu  suhu,  salinitas, dan klorofil. Ekstraksi fitur pada ketiga parameter dilakukan dengan  menerapkan  segmentasi  seperti  pada  proses  pre- processing. Tetapi ada perbedaan indikator yang digunakan. Pada proses segmentasi ini, setiap parameter dibagi menjadi 3  kriteria,  yaitu  sesuai,  sedang,  dan  tidak  sesuai  untuk  ikan hidup  pada  indikator  tertentu . Berikut  ini  tabel  parameter yang menjadi indikator segmentasi :
Tabel I. Indikator Segmentasi Parameter Sesuai Sedang Tidak Sesuai Suhu ( 0 C) 28 – 32 20 – 27 <20  & >32 Salinitas ( ‰) 31 - 32 29 - 31 <29  & >32 Klorofil (mg/m 3 ) >=0.14 0.07 - 0.14 <0.07
Hasil segmentasi di visualisasikan pada gambar berikut :
Gambar 3. Hasil segmentasi parameter suhu
Gambar 4. Hasil segmentasi parameter salinitas

## C. Algoritma Clustering
Pada  proses  ini,  sebelum  menerapkan  kedua algoritma,  data  hasil  masing  –  masing  parameter digabungkan  menjadi  satu,  proses  ini  disebut  overlay. Overlay bertujuan untuk mencari kemiripan titik  dari ketiga parameter,  sehingga  saat  diproses  dengan  metode  akan menjadi  lebih  mudah  untuk  dianalisa.  Hasil  dari  overlay dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 6. Hasil overlay
Pada  gambar  diatas,  warna  hijau  menandakan keberadaan ikan. Sedangkan untuk warna oranye menandakan  kemungkinan  akan  keberadaan  ikan,  tetapi tidak  sebanyak  wilayah  yang  ditunjukkan  warna  hijau. Selanjutnya data overlay akan diproses dengan menggunakan  metode  K-Means.  Jumlah  k  ditentukan berjumlah  2.  Berikut  ini  merupakah  contoh  hasil  dari metode K-Means pada tahun 2015 :
Januari 2015 Februari 2015 Maret 2015 April 2015
Mei 2015
Juni 2015
September 2015 Oktober 2015 November 2015 Desember 2015 Gambar 7. Hasil penerapan metode K-Means tahun 2015
Pada  gambar  7,  menampilkan  pergerakan  ikan  yang ditunjukkan  dengan  warna  hijau  dan  merah.  Warna  hijau dan  merah  menggambarkan  hasil  clustering  menggunakan K-Means. Tiap bulannya ikan selalu melakukan pergerakan dari tempat satu ke tempat yang lain.
Selain menggunakan K-Means, penelitian ini
menggunakan  pendekatan  dengan  metode  lain  yaitu Gaussian  Mixture  Model.  Berikut  ini  merupakan  hasil  pola penyebaran  ikan  pada  tahun  2015  menggunakan  metode Gaussian Mixture Model dengan jumlah n = 3:
Januari 2015 February 2015 Maret 2015 April 2015
Juli 2015
Agustus 2015 September 2015 Oktober 2015
November 2015
Desember 2015
Gambar 8. Hasil penerapan metode GMM tahun 2015
Data  gambar  diatas  menunjukkan  hasil  dari  clustering  menggunakan  2  metode,  yaitu  K-Means  dan  Gaussian  Mixture Model. Setiap bulan memiliki pola yang berbeda. Hasil dari pola tersebut menunjukkan suatu daerah di Pulau Madura. Garis hijau dan merah merupakan centroid dimana menunjukkan pergerakan ikan dari satu tempat ke tempat yang lainnya. Node atau titik berwarna disekitar garis menunjukkan anggota dari sebuah cluster setelah dilakukan proses clustering.  Hasil pola penyebaran ikan ditunjukkan dalam tabel berikut:
Tabel I. Hasil Penerapan Metode K-Means dan GMM Bulan K-Means Gaussian Mixture Model 2015 2016 2017 2015 2016 2017 Januari Bangkalan, Sumenep Bangkalan, Sampang Bangkalan Bangkalan, Sampang Bangkalan Bangkalan, Sampang Februari Bangkalan, Sampang Bangkalan, Sampang Sampang Bangkalan, Sampang Bangkalan Bangkalan, Sampang Maret Bangkalan, Sampang Bangkalan, Sampang Bangkalan Bangkalan, Sampang Bangkalan, Sampang, Pamekasan Bangkalan, Sampang April Bangkalan Bangkalan Bangkalan, Sampang Bangkalan Bangkalan, Bangkalan, Sampang, Pamekasan Bangkalan Mei Bangkalan, Sampang Bangkalan Bangkalan Bangkalan, Sampang Bangkalan, Sampang Bangkalan, Sampang, Pamekasan Juni Bangkalan, Sampang Bangkalan, Pamekasan Bangkalan, Sampang Bangkalan, Sampang, Pamekasan Bangkalan Bangkalan, Sampang
Juli Bangkalan, Pamekasan Bangkalan Bangkalan Bangkalan Bangkalan, Sampang Bangkalan, Sampang Agustus Bangkalan, Pamekasan Bangkalan, Sampang Bangkalan Bangkalan, Sampang Bangkalan Bangkalan, Sampang September Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep Sampang Bangkalan Bangkalan, Sampang, Bangkalan, Sampang Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep Oktober Pamekasan Sampang Bangkalan, Sampang, Pamekasan Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep Bangkalan, Sampang Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep November Bangkalan, Pamekasan Sampang, Pamekasan Sampang, Pamekasan , Sumenep Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep Bangkalan, Sampang, Pamekasan Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep Desember Bangkalan, Sampang, Pamekasan Sampang, Pamekasan, Sumenep Sampang, Pamekasan Bangkalan, Sampang, Pamekasan Sampang, Pamekasan, Sumenep Bangkalan

## D. Validasi
Validasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu membandingkan dan menganalisa hasil pada tabel  I dengan data  perikanan  tangkap  dari  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan Provinsi  Jawa  Timur.  Berikut  ini  menunjukkan  grafik  data ikan tangkap tahun 2015:
Gambar 9. Data Produksi Ikan Tahun 2015
Data  pada  Gambar  9,  pada  kuartal  pertama  (Januari, Februari,  dan  Maret),  Sumenep  menjadi  wilayah  dengan produksi ikan terbanyak, yang menurut peta, pola dari hasil K-Means  Clustering  yang  mendominasi  adalah  wilayah Sumenep. Berarti ada kemiripan pada jumlah produksi ikan yang  paling  banyak  pada  hasil  prediksi  dan  data  real  dari Dinas  Perikanan  dan  Kelautan.  Pada  kuartal  kedua  (April, Mei, Juni) hasil produksi ikan terbanyak adalah Pamekasan. Prediksi  ini  tidak  sesuai  dengan  data  produksi  ikan  pada bulan  April,  Mei  dan  Juni.  Untuk  kuartal  ketiga  (Juli, Agustus,  September),  data  produksi  ikan  memiliki perbedaan,  yaitu  Bangkalan  sebagai  daerah  yang  memiliki produksi  ikan  terbanyak.  Pada  kuartal  keempat  (Oktober, November,  dan  Desember), produksi  ikan  dalam  tiga  bulan ini  yang  dicapai  oleh  wilayah  Sumenep  dengan  kisaran 4.000 ton.
Dengan  metode  Gaussian  Mixture  Model,  memiliki kesamaan  pola  dengan  menggunakan  metode  K-Means. Pada Kuartal I (Januari, Februari, dan Maret), hasil estimasi memiliki  kesamaan  dimana  wilayah  Sumenep  memiliki produksi  ikan  yang  terbanyak.  Pada  Kuartal  II  (April,  Mei, Juni)  bulan  Juni  hasil  estimasi  menunjukkan  Sumenep sebagai  daerah  dengan  jumlah  produksi  terbanyak, sedangkan pada data real Pamekasan menjadi daerah dengan produksi  ikan  terbanyak.  Pada  Kuartal  III  (Juli,  Agustus, September)  ketiga  bulan  tersebut  memiliki  perbedaan  hasil estimasi  dan  hasil  produksi.  Hasil  estimasi  menunjukkan Sumenep  dan  data  hasil  produksi  menunjukkan  daerah Bangkalan.  Pada  Kuartal  IV  (Oktober,  November,  dan Desember),  bulan  Oktober,  November,  dan  Desember memiliki  kesamaan  pola  dan hasil  produksi  yang  mencapai 3.000  –  4.000  ton.  Berikut  ini  menunjukkan  grafik  Data Produksi  Ikan  pada  tahun  2016  yang  akan  dibandingkan dengan hasil estimasi produksi ikan sesuai dengan peta pada tabel 2:
Gambar 10. Data Produksi Ikan Tahun 2016
Dalam  grafik  di  atas,  pada  kuartal  pertama  (Januari, Februari, dan Maret), Sumenep menunjukkan produksi ikan terbanyak.  Ini  sesuai  dengan  hasil  pola  pada  peta  yang menunjukkan Bangkalan dan Sampang sebagai daerah yang seharusnya  memiliki  banyak  produksi  ikan.  Pada  kuartal kedua (April, Mei, Juni), Bangkalan, Sampang, Pamekasan, dan Sumenep menurut hasil estimasi memiliki jumlah yang sama.  Sedangkan  pada  hasil  produksi  menunjukkan Sumenep  dengan  daerah  produksi  terbanyak.  Pada  kuartal ketiga  (Juli,  Agustus,  September),  hasil  estimasi  dan produksi ikan memiliki hasil yang berbeda yaitu Bangkalan menjadi  wilayah  dengan  produksi  ikan  terbanyak  dan menurut  hasil  estimasi,  Sumenep  menjadi  daerah  dengan produksi  ikan  terbanyak  .  Pada  kuartal  keempat  (Oktober, November, dan Desember), hasil estimasi dan hasil produksi memiliki hasil yang serupa yaitu wilayah Sumenep. Dengan metode  Gaussian  Mixture  Model,  ada  beberapa  pola  yang berbeda dengan pola dari K-Means Clustering . Pada Kuartal I  (Januari,  Februari,  dan  Maret),  memiliki  kesamaan  antara hasil  estimasi  dan  hasil  produksi.  Pada  Kuartal  II  (April, Mei,  Juni)  memiliki  kesamaan  antara  hasil  estimasi  dan hasil  produksi.  Pada  Kuartal  III  (Juli,  Agustus,  September) ketiga bulan tersebut juga memiliki kesamaan hasil estimasi dan  hasil  produksi.  Pada  Kuartal  IV  (Oktober,  November, dan  Desember),  ketiga  bulan  tersebut  memiliki  kesamaan hasil  estimasi  dan  hasil  produksi.  Berikut  ini  menunjukkan grafik  Data  Produksi  Ikan  pada  tahun  2017  yang  akan dibandingkan  dengan  hasil  pola  ikan  sesuai  dengan  peta pada tabel 2:
Dengan metode K-Means clustering, hasil estimasi yang memiliki kesamaan jumlah dengan hasil produksi yaitu pada bulan  November.  Sedangkan  untuk  bulan  yang  lain  ada daerah  dengan  jumlah  produksi  yang  sama,  sehingga  tidak bisa  dikatakan  bahwa  wilayah  tersebut  memiliki  jumlah terbanyak.  Dengan  metode  Gaussian  Mixture  Model  hasil estimasi  memiliki  beberapa  bulan  dengan  jumlah  hasil produksi  yang  sama.  Bulan  Januari,  Februari,  April,  Mei, September,  Oktober,  November  dan  Desember  memiliki jumlah yang sama dengan hasil produksi. Sedangkan Maret, Juni, Juli dan Agustus, hasil estimasi menunjukkan bahwa 4 daerah tersebut memiliki hasil yang sama.

## KESIMPULAN
Perbandingan metode K-Means Clustering dan Gaussian Mixture Model menunjukkan Gaussian memiliki hasil yang lebih  baik  dimana  banyak  kemiripan  antara  hasil  estimasi dan  data  hasil  produksi  ikan.  Terutama  pada  tahun  2017 dimana jika menggunakan K-Means hanya bulan November yang  memiliki  kemiripan  dengan  data  produksi  ikan  dari Dinas. Sedangkan dengan metode Gaussian Mixture Model kemiripan pola dan data produksi ikan terlihat bulan Januari, Februari,  April,  Mei,  September,  Oktober,  November  dan Desember.

## REFERENSI
[1] N.  Rosana  and  Viv  Djanat  Prasita,  “Potensi  Dan  Tingkat Pemanfaatan  Ikan  Sebagai  Dasar  Pengembangan  Sektor Perikanan Di Selatan Jawa Timur,” J.  Kelaut. ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 71–76, 2015.
[2] R.  R.  Hur,  T.  Ruchimat,  and  Y.  Nuraini,  “Analisis  Potensi  dan Permasalahan  Pengembangan  Wilayah  Pesisir  di  Kecamatan Arosbaya  Kabupaten  Bangkalan  Madura  Provinsi  Jawa  Timur,” J.  Penyul.  Perikan.  dan  Kelaut. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  137–157, 2020, doi: 10.33378/jppik.v14i2.202.
[3] C.  Kusumaningtyas, Statistik  Perikanan  Provinsi  Jawa  Timur 2019 . 2019.
[4] A.  Correia,  R.  Moura,  P.  Agua,  and  V.  Lobo,  “K-Means clustering for information dissemination of fishing surveillance,” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol. 1137 AISC, no. January 2021, pp. 84–93, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-40690-5_9.
[5] S.  Rashid,  A.  Ahmed,  I.  Al  Barazanchi,  and  Z.  A.  Jaaz, “Clustering algorithms subjected to K-mean and gaussian mixture model on multidimensional data set,” Period. Eng. Nat. Sci. , vol. 7, no. 2, pp. 448–457, 2019.
[6] B.  C.  Gao,  “NDWI  -  A  normalized  difference  water  index  for remote  sensing  of  vegetation  liquid  water  from  space,” Remote Sens.  Environ. ,  vol.  58,  no.  3,  pp.  257–266,  1996,  doi: 10.1016/S0034-4257(96)00067-3.
[7] B. Balaguru, S. S. Ramakrishnan, R. Vidhya, and P. Thanabalan, “A comparative study on utilization of multi-sensor satellite data to  detect  Potential  Fishing  Zone  (PFZ),”  in International Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information Sciences - ISPRS Archives , 2014, vol. 40, no. 8, pp. 1017–1026, doi: 10.5194/isprsarchives-XL-8-1017-2014.
[8] L.  Oli,  R.  Bay,  and  T.  Trieu,  “Spatiotemporal  Variation  of Turbidity  Based  on[1]  L.  Oli,  R.  Bay,  and  T.  Trieu, ‘Spatiotemporal  Variation  of  Turbidity  Based  on.,’”  doi: 10.3390/w9080570.
[9] D.  Fitrianah,  A.  N.  Hidayanto,  J.  L.  Gaol,  H.  Fahmi,  and  A.  M. Arymurthy,  “A  Spatio-Temporal  Data-Mining  Approach  for Identification of Potential Fishing Zones Based on Oceanographic  Characteristics  in  the  Eastern  Indian  Ocean,” IEEE  J.  Sel.  Top.  Appl.  Earth  Obs.  Remote  Sens. ,  vol.  9,  no.  8, pp. 3720–3728, 2016, doi: 10.1109/JSTARS.2015.2492982.
[10] Y.  Sakuno  and  H.  Kunii,  “Chlorophyll-a  estimation  in  Lake Shinji from Landsat-8 OLI data using Linear Combination Index (LCI)  algorithm,” Int.  Geosci.  Remote  Sens.  Symp. ,  vol.  2015-
Novem, no. Lci, pp. 715–718, 2015, doi: 10.1109/IGARSS.2015.7325864.
[11] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y.  Desnelita,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” J. Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[12] W.  Afifi,  D.  R.  Nastiti,  and  Q.  Aini,  “Clustering  K-Means  Pada Data Ekspor (Studi Kasus: Pt. Gaikindo),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  45–50,  2020,  doi: 10.24176/simet.v11i1.3568.
[13] U.  Baid,  S.  Talbar,  and  S.  Talbar,  “Comparative  Study  of  K- means,  Gaussian  Mixture  Model,  Fuzzy C-means algorithms for Brain  Tumor  Segmentation,”  vol.  137,  pp.  592–597,  2017,  doi: 10.2991/iccasp-16.2017.85.