https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN   : 2620-309X

## APLIKASI MODEL EVALUASI MULTIKRITERIA MENGGUNAKAN FUZZY AHP UNTUK PENENTUAN LOKASI BUDIDAYA IKAN KERAPU DI KEPULAUAN SERIBU

## THE APPLICATION OF MULTICRITERIA EVALUATION MODEL USING FUZZY AHP TO DETERMINE THE LOCATION OF GROUPER CULTIVATION IN KEPULAUAN SERIBU
Wildan Tino 1* , Vincentius Paulus Siregar 2 , & Jonson Lumban Gaol 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Pascasarjana, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kelautan, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kelautan, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia *E-mail: wildantino@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
The  development  of  grouper's  cultivation  in  Kepulauan  Seribu  is  growing  rapidly  but  there  were numerous  problems  with  its  cultivation  such  as  limited  suitable  locations,  negative  environmental impacts,  and  land-use  conflicts.  Lack  of  information  regarding  the  characteristics  of  water  that suitable for aquaculture will lead to improper use of the location. To prevent this problem, this study aimed  to  identify  and  determine  suitable  locations  for  grouper's  cultivation  in  Kepulauan  Seribu  by using  the  Fuzzy  AHP  multi-criteria  evaluation  model based  on  geographic  information  systems.  The weighting  parameter  results  showed  that  the  distance to  the  resident  is  37.28%,  the  water  current  is 26%, the distance to the market is 17.21%, the distance to the road is 11.33%, the distance to the pier is 5.34%, and water depth is 2.84% with a consistency ratio of 0.0337. The waters of Tidung island, Panggang  island,  Pramuka  island,  Karya  island,  Kelapa  island,  Kelapadua  island,  Kaliage  island, and Pari island are ideal waters for grouper aquaculture activities because they have suitable water conditions  and  social  infrastructure  factors.  The  use  of  a  multi-criteria  evaluation  model  with  Fuzzy AHP  based  on  geographic  information  systems  provided  relevant  analytical  results  in  assigning  a weighted score and determining the most dominant criteria that build around the importance of each parameter to other parameters in influencing the cultivation suitability class .
Keywords: cultivation suitability, Fuzzy AHP, grouper, multi-criteria

## ABSTRAK
Perkembangan budidaya ikan kerapu di Kepulauan Seribu berkembang pesat namun terdapat sejumlah kendala  seperti  terbatasnya  lokasi  yang  sesuai,  dampak  negatif  terhadap  lingkungan,  dan  konflik penggunaan  lahan.  Kurangnya  informasi  terkait  karakteristik  perairan  yang  sesuai  untuk  budidaya akan  menyebabkan  pemanfaatan  lokasi  yang  kurang  tepat.  Mencegah  masalah  tersebut  penelitian  ini bertujuan  mengidentifikasi  dan  menentukan  lokasi  yang  sesuai  untuk  budidaya  ikan  Kerapu  di Kepulauan  Seribu  dengan  menggunakan  metode  model  evaluasi  multikriteria  Fuzzy  AHP  berbasis sistem  informasi  geografis.  Hasil  pembobotan  parameter  menunjukkan  jarak  ketempat  penduduk (40,54%),  jarak  ke  pasar  (17%),  jarak  ke  jalan  (10,65%),  arus  perairan  (27,06%),  dan  kedalaman perairan  (4,75%)  dengan  konsistensi  rasio  sebesar  0,0228.  Perairan  Pulau  Tidung,  Pulau  Panggang, Pulau  Pramuka,  Pulau  Karya,  Pulau  Kelapa,  Pulau  Kelapadua,  Pulau  Kaliage,  dan  Pulau  Pari merupakan perairan yang ideal bagi  kegiatan budidaya ikan  kerapu karena  memiliki  kondisi perairan dan  faktor  sosial  infrastruktur  yang  sesuai.  Pemanfaatan  model  evaluasi  multikriteria  dengan  Fuzzy AHP  berbasis  sistem  informasi  geografis  memberikan  hasil  analisis  yang  relevan  dalam  pemberian skor pembobotan dan dalam penentuan kriteria yang paling dominan berdasarkan tingkat kepentingan setiap parameter terhadap parameter lainnya dalam memengaruhi kelas kesesuaian budidaya.
Kata Kunci : Fuzzy AHP, ikan kerapu, kesesuaian budidaya, multi-kriteria

## I. PENDAHULUAN
Kepulauan  Seribu  terletak  di  bagian utara  Jakarta  dengan  luas  wilayah  sekitar 1.180,80  ha  dan  memiliki  jumlah  penduduk sebanyak  24.537  jiwa  (BPS  Kabupaten Kepulauan  Seribu  2021).  Menangkap  ikan menjadi  pekerjaan  utama  masyarakat  di Kepulauan  Seribu.  Ikan  yang  ditangkap  dan dieksploitasi terus menerus secara berlebihan,  maka  sumber  daya  tersebut  akan semakin  berkurang  sehingga  diperlukan kegiatan budidaya untuk menjaga ketersediaan dan meningkatkan populasi ikan (Anggraini et  al .,  2019).  Kepulauan  Seribu sedang mengembangkan pusat budidaya ikan Kerapu  dalam  keramba  jaring  apung.  Ikan kerapu  merupakan  ikan  yang  memiliki  nilai ekonomis  tinggi,  baik  di  pasar  dalam  negeri maupun luar negeri, namun ketersediaan ikan kerapu saat ini mulai berkurang di Indonesia.
Kegiatan  budidaya  telah  memberikan kontribusi  nyata  dalam  bidang  ekonomi, sosial,  dan  lingkungan.  Seperti  terlihat  dari penyerapan tenaga kerja, peningkatan pendapatan,  dan  kesehatan  masyarakat. Perkembangan budidaya perikanan berkembang  pesat  namun  terdapat  sejumlah kendala  seperti  terbatasnya  lokasi  yang sesuai,  dampak  negatif  terhadap  lingkungan, dan  konflik  penggunaan  lahan.  Kurangnya informasi  terkait  karakteristik  perairan  yang sesuai  untuk  budidaya  akan  menyebabkan pemanfaatan  lokasi  yang  kurang  tepat (Ngabito  &  Auliyah,  2018).  Permasalahan tersebut dapat diatasi melalui upaya pencarian  lokasi  yang  sesuai untuk budidaya ikan  kerapu  agar  tingkat  keberhasilan budidaya semakin tinggi. Lokasi pengembangan  budidaya  yang  tepat  akan meminimalkan  risiko  dampak  lingkungan, memaksimalkan  keuntungan  ekonomi  dan meminimalkan konflik antara pelaku budidaya  dengan  pengguna  sumber  daya lainnya.  Penentuan  lokasi  yang  sesuai  dapat dilakukan melalui pendekatan sistem informasi  geografis  (SIG)  dan  teknologi penginderaan  jauh  dengan  cara  menganalisis
parameter-parameter, baik  yang bersifat fisik dan  lingkungan  perairan  maupun  sosial ekonomi  dalam  menentukan  lokasi  budidaya secara  spasial  yang  efektif  (Radiarta et  al., 2008; Yunis et al., 2020).
Teknik
Multicriteria evaluation (MCE)  merupakan  teknik  yang  digunakan dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang dalam  analisisnya  mempertimbangkan  dan mengevaluasi berbagai kriteria secara spasial. Teknik  MCE  yang  banyak  digunakan  untuk mendeskripsikan, menjelaskan, dan memprediksi  kesesuaian  suatu  kawasan adalah Analytical  hierarchy  process (AHP) (Yunis et  al., 2020). Analytical  hierarchy process merupakan  metode  pengukuran dalam  penentuan  skala  rasio  berdasarkan perbandingan  pasangan  yang  diskrit  maupun kontinu  yang  didapatkan  melalui  ukuran aktual ataupun preferensi. Selain itu pengukuran AHP didalamnya terdapat beberapa kriteria dan alternatif yang diperoleh  berdasarkan  pertimbangan  semua kriteria terkait (Matteo, 2015). Konsep dasar AHP  yaitu  menghasilkan  bobot  relatif  antar kriteria dengan menggunakan matriks perbandingan  berpasangan,  dengan  sebuah kriteria  yang  akan  dibandingkan  dengan kriteria  lainnya  dalam  hal  seberapa  penting terhadap pencapaian tujuan (Saaty, 1987).
Metode  AHP  terbagi  menjadi  dua, yaitu  metode AHP  konvensional dan  metode Fuzzy  AHP. Metode Fuzzy  AHP  merupakan sebuah  metode  analisis  yang  dikembangkan dari  AHP  konvensional.  Hasil  analisis  dari metode  Fuzzy  AHP  dapat  digunakan  dalam pengambilan suatu keputusan dalam kepentingan  relatif  dari  setiap  pasangan faktor dalam hierarki yang sama dengan cara menggunakan segitiga bilangan fuzzy, melalui  perbandingan  berpasangan  (Chang, 1996)  dan  dapat  memberikan  lokasi  yang lebih  sesuai  dibandingkan  dengan  AHP konvensional (Teniwut et al ., 2019).
Penelitian-penelitian dengan pendekatan  analisis  kesesuaian  lahan  untuk budidaya ikan Kerapu menggunakan aplikasi sistem  informasi  geografis  yang  sudah
dilakukan oleh Hastari et al. (2017); Ngabito &  Auliyah  (2018);  Anggraini et  al. (2019) masih  menggunakan  parameter  kesesuaian yang  terbatas  yaitu  hanya  pada  parameter oseanografi. Topik ini masih sedikit publikasinya  di  Indonesia,  khususnya  di Kepulauan  Seribu.  Penggunaan  parameter oseanografi  saja  juga  belum  cukup,  tetapi juga perlu mempertimbangkan parameter lain yang  menjadi  pembatas  dalam  kesesuaian lahan seperti daerah keterlindungan, transportasi,  dan  Pelabuhan  (Szuster  & Albasri,  2010).  Parameter  tersebut  akan diberikan  bobot  dan  skor  untuk  bisa  dibagi menjadi  beberapa  kelas  yang  diperoleh menggunakan  metode  fuzzy  AHP  (Teniwut et  al., 2019).  Umumnya,  banyak  peneliti menggunakan  sistem  informasi  geografis dengan  menggunakan  parameter  yang  ada tanpa  mempertimbangkan  bobot  parameter mana yang lebih dominan berpengaruh dalam kesesuaian  lahan  budidaya  (Szuster  & Albasri,  2010;  Affan,  2012;  Hastari et  al., 2017; Ngabito & Auliyah 2018; Anggraini et al., 2019).  Oleh  karenanya,  penelitian  ini
bertujuan  mengidentifikasi  dan  menentukan lokasi  yang  sesuai  untuk  budidaya  ikan Kerapu di Kepulauan Seribu dengan menggunakan  model  evaluasi  multikriteria Fuzzy  AHP  berbasis  sistem  informasi geografis.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu Pengamatan
Survei lapang dilakukan di Kepulauan  Seribu,  Jakarta  Utara,  yaitu  di Pulau  Tidung,  Pulau  Panggang,  dan  Pulau Kelapadua  pada  tanggal  5-11  Januari  2022 (Gambar  1).  Tahap  pengolahan  dan  analisis data dilakukan di Laboratorium Penginderaan  Jauh  Kelautan,  Departemen Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan,  Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University.

## 2.2. Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini  antara  lain  alat  penentu  posisi  yaitu Global  Positioning  System (GPS)  Garmin
Gambar 1. Lokasi penelitian di Kepulauan Seribu, Jakarta Utara.
78S  dengan  presisi  3  meter,  Kamera  Canon A2300  untuk  dokumentasi  lapang,  alat  tulis, software ArcGis  versi  10.8, software ODV 5.5.1,  Microsoft  Word  2019,  dan  Microsoft Excel  2019.  Bahan  yang  digunakan  pada penelitian  ini  terdiri  dari  data Shapefile (SHP) Indonesia yang diperoleh dari https://tanahair.indonesia.go.id/,  data  landsat 8 yang diperoleh dari https://earthexplorer.usgs.gov/, data batimetri yang  diperoleh  dari  https://tides.big.go.id/, data arus dan data suhu permukaan laut yang diperolah dari https://marine.copernicus.eu/.

## 2.3. Perolehan Data
Data  satelit  Landsat  8  yang  direkam pada  tanggal  11  Mei  2021  diolah  untuk menghasilkan  informasi  spasial  tentang muatan  padatan  tersuspensi.  Data  dalam bentuk  SHP  diperlukan  untuk  menghitung jarak ke tempat penduduk, jarak ke jalan, dan jarak  ke  pasar.  Data  batimetri  skala  1  meter diolah  untuk  mendapatkan  nilai  kedalaman perairan,  data  suhu  permukaan  laut  untuk mengetahui tingkat suhu di lokasi yang dikaji dan  data  arus  untuk  mengetahui  nilai kecepatan arus. Data validasi lapang diperoleh  dengan  melaksanakan  pengamatan di  lokasi  penelitian  meliputi  dokumentasi, wawancara  dengan  pelaku  pembudidaya (biaya dan hasil budidaya), dan ground check di  daerah  yang  sudah  pernah  dilakukan budidaya ikan Kerapu di Kepulauan Seribu.

## 2.4. Pembobotan Kesesuaian
Konsep
dasar AHP yaitu
menghasilkan  bobot  relatif  antar  kriteria dengan  menggunakan  matriks  perbandingan berpasangan.  Prinsip  dasar  AHP  yaitu memecahkan berbagai elemen-elemen pendukung dan menyusunnya secara hierarki sehingga  tercipta  sistem  kompleks  yang mudah  dipahami.  Tahapan  pembobotan parameter  dengan  Fuzzy  AHP  dimulai dengan  tahap  membuat  hierarki  masalah  dan melakukan  penentuan  matriks  berpasangan dengan Triangular  Fuzzy  Number (TFN) (Tabel  1). Selanjutnya  menentukan  nilai dari
fuzzy  synthetic  extent .  Langkah  berikutnya adalah  melakukan  perhitungan  nilai  vektor Fuzzy  AHP  (FAHP)  dan  nilai Ordinat defuzzifikasi , selanjutnya dilakukan normalisasi bobot FAHP untuk mendapatkan nilai  pembobotan.  Tahap  selanjutnya  yaitu menghitung  konsistensi  rasio  (CR)  untuk mengukur  seberapa  konsistensi  penilaian telah  relatif  terhadap  sampel  besar  penilaian acak murni. Ketika perhitungan menghasilkan  CR<10%  maka  perhitungan konsisten  dan  ketika  CR>10%  dan  hasil perhitungan  tidak  konsisten.  CR  dapat dihitung  dengan  perumusan  dari  (Yunis et al., 2020): CR =    ................................................... (1) ....................................... (2) Keterangan  : CR =  Konsistensi  Rasio, = Konsistensi  Indeks, RI =  Random  Indeks, max  = Nilai  rata-rata  kriteria,    =  Jumlah kriteria.
Penentuan  prioritas menggunakan nilai perbandingan relatif dari seluruh kriteria yang  disesuaikan  dengan  penilaian  sehingga menghasilkan  bobot  dan  prioritas.  Tahap akhir dalam analisis ini melakukan klasifikasi berdasarkan  tingkat  kesesuaian  (Tabel  2). Kriteria penentuan kesesuaian lahan budidaya  ikan  kerapu  pada  keramba  jarring apung dapat dilihat pada Tabel 3.

## 2.5. Pengolahan Data
Pengolahan  citra  dimulai  dengan proses pemotongan dan pemulihan citra yang berfungsi  membatasi  daerah  yang  akan diolah  sesuai  dengan  lokasi  penelitian. Koreksi  geometrik  juga  dilakukan  untuk meningkatkan  ketelitian  geometrik  dengan menggunakan  titik  kendali Ground  Control Point (GCP)  dan  untuk  memperbaiki  posisi atau  letak objek  agar  lokasi  koordinat  sesuai dengan posisi sebenarnya di bumi. Selanjutnya  dilakukan  koreksi  radiometrik yang  berfungsi  untuk  meningkatkan  kualitas
visual  citra  dalam  hal  memperbaiki  nilai piksel  yang  tidak  sesuai  dengan  nilai pantulan  atau  pancaran  spektral  objek  yang sebenarnya.
Kalibrasi radiometrik merupakan nilai data  citra  asli  hasil  unduhan  dari digital number (DN)  yang  dikonversi  menjadi  nilai reflektan top of atmospheric (ToA) (Kusumawati et  al., 2019).  Menurut  Ihlen (2019)  nilai digital  number yang  dikonversi menjadi  nilai  reflektan  ToA  dapat  diperoleh dengan rumus:
= + .................................... (3)
Keterangan:
=  Reflektan  ToA,
= Faktor  skala  ( Band-specific  multiplicative rescaling  factor ), =  Nilai  pixel  (DN), = Faktor penambah ( Band-specific additive rescaling factor ).
Perubahan  posisi  matahari  terhadap bumi  bergantung  pada  waktu  dan  lokasi objek yang direkam. Posisi matahari menyebabkan  distorsi  radiometrik.  Distorsi radiometrik  dapat  dihilangkan  dengan  cara melakukan  koreksi top  of  atmospheric (ToA).  Menurut  Kusumawati et  al. (2019) persamaan untuk koreksi ToA dapat diperoleh dengan rumus:
= ............................................. (4)
Keterangan: =  Reflektan  ToA  terkoreksi sudut matahari, θSE = Sudut elevasi matahari ( local sun elevation angle ).
Penentuan  nilai  MPT  dari  citra Landsat  8  dapat  diperoleh  menggunakan algoritma Laili et al . (2015):
TSS = 31.42 ( – 12.719 ................ (5) Keterangan:
=  Reflectan  band  biru, = Reflectan band merah.
Pengolahan  data  arus  berformat  *.nc dengan menggunakan software ODV menjadi  data  format  *.txt.  Kemudian
dilakukan  sorting  data  yang  menghasilkan nilai  koordinat  dan  komponen  u  dan  v  dari arus.  Komponen  u  adalah  komponen  arus terhadap  sumbu  x  dan  komponen  v  adalah komponen arus terhadap sumbu y. Komponen  u  dan  v  dikonversi  menjadi  nilai kecepatan  arus  (cm/s).  Nilai  kecepatan  arus kemudian  dipetakan  dengan  menggunakan ODV.
Data  suhu  permukaan  laut  berformat *.nc  dengan  menggunakan software ODV menjadi  data  format  *.txt.  Kemudian dilakukan  sorting  data  yang  menghasilkan nilai  koordinat  dan  nilai  suhu  permukaan laut.  Nilai  suhu  permukaan  laut  kemudian dipetakan  dengan  menggunakan  ODV  untuk mendapatkan nilai sebaran suhu.
Data  batimetri  diolah  berdasarkan wilayah  yang  akan  dikaji.  Kemudian  data batimetri  yang  masih  berupa  data  raster diubah  ke  point  menggunakan ArcToolbox. Interpolasi Inverse  Distance  Weighting (IDW)  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai kedalaman.
Pengolahan  data  faktor  sosial  dan infrastruktur  dimulai  dengan  memasukkan data shape  file berupa  titik-titik  pulau  yang memiliki  penduduk.  Analisis  menggunakan buffer  tools yang  merupakan  teknik  analisis yang  digunakan  dalam  penentuan  lahan untuk  keperluan  strategi  pemasaran  dalam suatu  bisnis  (Aqli,  2010).  Proses  buffer dilakukan  menggunakan  fungsi multiple rings  buffer yang  terdapat  pada ArcToolbox . Proses  pembobotan  dan  skoring  pada  setiap parameter  dengan  menggunakan  perhitungan metode  fuzzy  AHP  sehingga  menghasilkan bobot,  skor,  serta  konsistensi  rasio  yang rasional dan dapat diterima karena memenuhi tingkat konsistensi yang ditentukan. Pembuatan  peta  kesesuaian  lahan  budidaya ikan  kerapu  yang  dilakukan  dengan  cara menumpang  susunkan  semua  parameter dengan  menggunakan Union  Tools pada ArcToolbox .  Setelah  melakukan  tumpang susun,  perhitungan  bobot  dan  skoring  untuk semua parameter dilakukan sehingga mengetahui kelas potensial untuk potensi
Tabel 1. Skala Triangular Fuzzy Number
AHP Himpunan Linguistik Triangular Fuzzy Number (TFN) Kebalikan 1 Kedua elemen memiliki pengaruh yang sama (1,1,1) (1,1,1) 2 Pertengahan (1,2,3) (1/3,1/2,1) 3 Elemen satu sedikit lebih penting dari yang lainnya (2,3,4) (1/4,1/3,1/2) 4 Pertengahan (3,4,5) (1/5,1/4,1/3) 5 Elemen satu lebih penting dari yang lainnya (4,5,6) (1/6,1/5,1/4) 6 Pertengahan (5,6,7) (1/7,1/6,1/5) 7 Elemen satu sangat penting dari yang lainnya (6,7,8) (1/8,1/7,1/6) 8 Pertengahan (7,8,9) (1/9,1/8,1/7) 9 Elemen satu mutlak lebih penting dari elemen yang lainnya (9,9,9) (1/9,1/9,1/9) Sumber: (Kannan et al ., 2013)
Tabel 2. Tingkat kelas kesesuaian lahan
Kelas kesesuaian Lahan Rentang Nilai Kriteria S1: Sangat Sesuai 75-100% Lahan tidak memiliki pembatas S2: Sesuai 50-<75% Lahan mempunyai sedikit pembatas S3: Cukup Sesuai 25-<50% Lahan mempunyai pembatas dengan tingkat yang cukup berat namun bisa diperbaiki dengan tingkat teknologi yang lebih tinggi N: Tidak Sesuai 0-<25% Lahan mempunyai pembatas sangat berat sehingga tidak dapat dilakukan Sumber: (Tanto et al ., 2017)

## Tabel 3. Penentuan kelas kesesuaian lahan
Parameter Sangat Sesuai Sesuai Cukup Sesuai  Tidak Sesuai Arus (cm/s) 5-15 15-25 25-35 <5 & >35 Kedalaman (m) 10-20 20-25 25-30 <10 & >30 Suhu Permukaan Laut (℃) 28-30 31-32 25-27 <25 & >32 Muatan Padatan Tersuspensi (mg/L) <25 25-37 38-50 >50 Jarak Ke Tempat Penduduk (Km) <0,5 0,5-1 1-1,5 >1,5 Jarak Ke Pasar (Km) <2 2-5 5-8 >8 Jarak Ke Jalan (Km) <0.5 0,5-1 1-1,5 >1,5 Sumber: (Radiarta et al ., 2006, Yunis et al ., 2020, Rizal & Bayuaji, 2021)
kesesuaian  lahan  budidaya  ikan  Kerapu  di kepulauan Seribu.  Hasil  dari  peta kesesuaian lahan  budidaya  ikan  Kerapu  di  Kepulauan Seribu  selanjutnya  dilakukan  pengujian melalui validasi lapang di daerah yang sudah dilakukan  kegiatan  budidaya  ikan  kerapu yaitu  di  Pulau  Kelapadua,  Pulau  Panggang, dan  Pulau  Tidung  untuk  mendapatkan  hasil yang akurat.

## III.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Kondisi Umum Perairan
Arus  perairan  di  Kepulauan  Seribu berdasarkan  data  Marine  Copernicus  tahun 2021 di musim barat berkisar 10-25 cm/detik sedangkan  pada  musim  timur  berkisar  10-30 cm/detik  (Gambar  2).  Kisaran  Arus  ini  juga sesuai  dengan  data  Corvianawatie  &  Abrar (2018)  yakni  10-15  cm/detik  dan  Lubis  & Yosi  (2012)  yakni  18,7-31,9  cm/detik. Kecepatan  arus  yang  terlalu  besar  tidak sesuai  untuk  lokasi  budidaya  karena  akan merusak  media  yang  digunakan  dalam kegiatan  budidaya  (Ngabito  &  Auliyah, 2018), sedangkan kecepatan arus yang terlalu kecil  tidak  sesuai  untuk  sirkulasi  oksigen ikan  kerapu  (Radiarta et  al., 2006).  Arus berperan  dalam  kesesuaian  budidaya  ikan kerapu yaitu sebagai sirkulasi air,
membersihkan  timbunan  sisa  metabolisme biota,  mendistribusikan  oksigen  terlarut  dan unsur  hara,  serta  mengurangi  organisme penempel.
Kedalaman  perairan  di  Kepulauan Seribu  berdasarkan  data  Badan  Informasi Geospasial  (BIG)  tahun  2021  berkisar  5-30 meter  (Gambar  3a).  Kisaran  kedalaman  ini juga sesuai dengan hasil penelitian Effendi et al .  (2016)  yakni  di  Pulau  Semak  Daun berkisar 0,5-28  m,  di Pulau  Karya 0,5-27  m, dan di Pulau Panggang 0,8-20 m. Kedalaman perairan  berkaitan  dengan  kualitas  air  dan penggunaan  jaring  untuk  budidaya  ikan kerapu.  Kedalaman  yang  terlalu  dangkal akan memengaruhi kualitas air yang disebabkan  oleh  akumulasi  sisa  pakan  yang jatuh ke dasar perairan dan sisa kotoran ikan yang membusuk, sedangkan kedalaman yang terlalu dalam secara teknis membuat pemasangan  sistem  pengikat  tali  keramba jaring  apung  sulit  karena  memerlukan  tali jangkar yang sangat Panjang (Estigade et al., 2019).
Kandungan muatan padatan tersuspensi di  Kepulauan Seribu  berdasarkan data  Landsat  8  yang  diperoleh  tahun  2021 memiliki  rentang  nilai  10-17  mg/L  (Gambar 3b). Kisaran nilai muatan padatan tersuspensi tersebut sesuai dengan hasil penelitian
(a) (b)
Gambar 2. Sebaran nilai kecepatan arus; (a) musim barat; (b) musim timur.
Fajarwati et  al. (2015)  yakni  5-19  Mg/L. Muatan  padatan  tersuspensi  berperan  dalam kegiatan  budidaya  karena  semakin  tinggi tingkat  muatan  padatan  tersuspensi  akan menyebabkan  terganggunya  proses  respirasi pada  ikan  sehingga  ikan  kesulitan  bernafas dan mati (Atmojo, 2018).
Suhu  permukaan  laut  di  Kepulauan Seribu  berdasarkan  data Marine  Copernicus tahun  2021  berkisar  28-30℃  (Gambar  4). Badan  Pusat  Statistik  Kepulauan  Seribu (2021) menyebutkan  bahwa suhu perairan di Kepulauan  Seribu  dari  bulan  Januari  hingga Desember  memiliki  nilai  berkisar  28-30℃. Sementara  hasil  penelitian  Corvianawatie  & Abrar  (2018)  mendapatkan  bahwa  suhu permukaan  laut  di  pulau  Pari  Kepulauan Seribu  berkisar  28,50-29,30℃.  Selain  itu, Effendi et  al. (2016)  juga  melakukan penelitian di pulau Semak Daun
mendapatkan  suhu  permukaan  laut  berkisar 28,6-29,7℃,  di  pulau  Karya  berkisar  29,6- 30,6℃, dan di pulau Panggang berkisar 29,2- 30,9℃.  Suhu  perairan  merupakan  faktor yang  memengaruhi  kesesuaian  budidaya karena berperan langsung terhadap metabolisme ikan budidaya, konsumsi oksigen  dan  aktivitasnya.  Perubahan  suhu yang  mendadak  akan  membuat  ikan  stress dan mati (Atmojo, 2018).

## 3.2. Kriteria Kesesuaian Lokasi
Budidaya Sesuai dengan kriteria kelas kesesuaian pada Tabel 3 ada 7 variabel  yang umum  digunakan  untuk  analisis  spasial kesesuaian  lokasi  untuk  budidaya  kerapu. Kisaran nilai parameter suhu permukaan laut (SPL)  berkisar  28-30℃  dan  muatan  padatan tersuspensi (MPT) berkisar 10-17 mg/L
(a)
(b)
Gambar  3.  Sebaran  nilai  faktor  oseanografi;  (a)  kedalaman  perairan;  (b)  muatan  padatan tersuspensi.
Gambar 4. Sebaran nilai suhu permukaan laut.
sehingga  secara  spasial  dan  temporal  di Kepulauan Seribu masuk dalam kriteria kelas sangat sesuai sehingga tidak digunakan untuk analisis  spasial  lebih  lanjut.  Parameter  yang dianalisis lebih lanjut untuk kelas kesesuaian adalah  jarak ke tempat penduduk, arus, jarak ke  pasar,  jarak  ke  jalan,  dan  kedalaman perairan.
Parameter  jarak  ke  tempat  penduduk memiliki  nilai  bobot  tertinggi  yaitu  sebesar 40,54% (Tabel 4). Jarak ke tempat penduduk memiliki  peran  terhadap  tingkat  keamanan, biaya  sehari-hari,  dan  polusi  rumah  tangga yang  berkemungkinan  masuk  ke  area budidaya. Parameter  jarak ke pasar  memiliki nilai  bobot sebesar 17%.  Semakin  jauh  jarak ke pasar akan membutuhkan biaya yang lebih untuk  membayar  biaya  pengangkutan,  dan mengurangi nilai kesegaran ikan (Nasution et al ., 2011).
Parameter  arus  perairan  memiliki bobot  sebesar  27,06  %.  Arus  berperan penting  dalam  sirkulasi  air  dan  digunakan sebagai pembawa bahan terlarut dan tersuspensi  serta  dapat  memengaruhi  jumlah kelarutan  oksigen  dalam  air  (Affan,  2012). Selain itu  arus yang  kencang  dapat menghancurkan  keramba  jaring  apung  yang
dapat  menyebabkan  ikan-ikan  terlepas  dari keramba.  Arus  dengan  kecepatan  rendah akan  berpengaruh  terhadap  sirkulasi  oksigen yang  sedikit  sehingga  akan  menyebabkan ikan kerapu stress.
Paramater  jarak  ke  jalan  memiliki nilai  bobot  sebesar  10,65%.  Hal  ini dikarenakan  lokasi  budidaya  dengan  fasilitas jalan berpengaruh terhadap waktu perpindahan  dan  adanya  keadaan  darurat, seperti  adanya  bencana  atau  kerusakan  pada keramba  yang  memerlukan  waktu  untuk respon cepat dan jarak yang semakin jauh ke jalan  akan  berpengaruh  terhadap  biaya  yang semakin  besar  seperti  meningkatnya  biaya bahan  bakar  (Atmojo,  2018).  Parameter kedalaman  memiliki  bobot  sebesar  4,75%. Kedalaman  perairan  sangat  penting  dalam kelayakan  budidaya  (Radiarta et  al. ,  2006). Kedalaman berkaitan dengan kualitas air dan penggunaan  jaring  untuk  budidaya  ikan kerapu.  Nilai  konsistensi  rasio  dari  keenam parameter  tersebut  yaitu  sebesar  0,0228 (Tabel  5).  Hasil  tersebut  menunjukkan tingkat  konsistensi  yang  rasional  dan  dapat diterima karena memenuhi tingkat konsistensi rasio <0,1 (Saaty, 1987).
Tabel 4. Nilai pembobotan kesesuaian lahan budidaya ikan Kerapu di Kepulauan Seribu.
Parameter Sangat Sesuai Sesuai Cukup Sesuai Tidak Sesuai Bobot (%) Jarak Ke Tempat Penduduk (Km) <0,5 0,5-1 1-1,5 >1,5 40,54 Arus (cm/detik) 5-15 20-25 25-35 <5&>35 27,06 Jarak Ke Pasar (Km) <2 2-5 5-8 >8 17 Jarak Ke Jalan (Km) <0,5 0,5-1 1-1,5 >1,5 10,65 Kedalaman (m) 10-20 20-25 25-30 <10 & >30 4,75 Tabel 5. Rasio konsistensi dari Peer Comparison Matric (PCM) kriteria Rasio Paramater n 5 𝞴 max 5,1021 CI 0,0255 CR 0,0228

## 3.3. Hasil Faktor Sosial dan

## Infrastruktur
3.3.1.   Jarak Lokasi Budidaya ke Tempat Penduduk
Jarak  lokasi  budidaya  ke  tempat penduduk  di  pulau  seribu  memiliki  tingkat kategori  yang  beragam  yaitu  semakin  dekat dengan daerah pulau berpenduduk maka nilai kesesuaian  memiliki  tingkat  kategori  sangat sesuai  sedangkan  semakin  jauh  dengan daerah  pulau  berpenduduk  maka  nilai kesesuaian  memiliki  tingkat  kategori  tidak sesuai  (Gambar  5a).  Semakin  dekat  dengan pemukiman penduduk maka biaya sehari-hari yang  digunakan  akan  lebih  hemat  dan keamanan  tempat  budidaya  lebih  mudah terjaga serta terkontrol. Radiarta et al. (2008) menyebutkan bahwa jarak ketempat penduduk  meningkatkan  produktivitas  dan pengembangan  budidaya  dengan  kemudahan akses yang dekat dengan area budidaya.

## 3.3.2.   Jarak Lokasi Budidaya ke Pasar
Jarak  lokasi  budidaya  ke  pasar  di Kepulauan  Seribu  memiliki  tingkat  kategori
yang  beragam  dengan  kategori  sangat  sesuai yang  dominan  (Gambar  5b).  Hal  ini disebabkan  ketika  semakin  jauh  jarak  antara pembudidaya dengan pembeli maka membutuhkan  biaya  tambahan  lebih  untuk transportasi dan pengangkutan barang. Selain itu  semakin  jauhnya  pasar  dari  tempat budidaya  maka  membutuhkan  waktu  lebih lama  sampai  ketangan  pembeli  sehingga membuat  hasil  panen  ikan  tidak  segar  lagi (Nasution et al ., 2011).

## 3.3.3.   Jarak Lokasi Budidaya ke Jalan
Jarak  lokasi  budidaya  ke  jalan  di Pulau  Seribu  memiliki  tingkat  kategori  yang beragam  (Gambar  6).  Semakin  jauh  jarak jalan  ke  lokasi  budidaya  akan  menyebabkan meningkatnya  waktu  perpindahan  sehingga membutuhkan  biaya  bahan  bakar  lebih  yang membuat pengeluaran lebih banyak (Atmojo, 2018). Akses  jalan  yang dekat dengan  lokasi budidaya  memudahkan  aktivitas  sehari-hari seperti  pemberian  pakan  dan  memudahkan para  pembeli  ikan  menjangkau  daerah budidaya tersebut.
(a) (b)
Gambar 5. Tingkat kesesuaian lahan budidaya di Kepulauan Seribu; (a) Jarak ke Tempat Penduduk; (b) Jarak ke Pasar.
Gambar 6.   Tingkat kesesuaian lahan budidaya di kepulauan seribu Jarak ke jalan.
3.3.5.   Analisis  Spasial  Kesesuaian  Lokasi Budidaya Hasil analisis kesesuaian lokasi budidaya  berdasarkan  jarak  ke  tempat penduduk, arus jarak ke pasar, jarak ke jalan, dan kedalaman perairan tertera pada Gambar 7.  Wilayah  perairan  Kepulauan  Seribu  kelas kesesuaian  terbagi  menjadi  kelas  sangat sesuai,  sesuai,  dan  cukup  sesuai.  Umumnya berada  di  pulau  yang  berpenduduk.  Hal  ini dikarenakan semakin  jauh dari daratan pulau yang berpenduduk maka akses menuju lokasi budidaya  akan  semakin  sulit,  karena  jarak antara  lokasi  budidaya  dengan  fasilitas  yang dibutuhkan  di  daratan  membutuhkan  waktu tempuh  yang  lebih  lama  serta  membutuhkan biaya  yang  lebih  banyak  lagi  untuk dikeluarkan  dalam  kegiatan  operasional sehari-hari (Atmojo, 2018).

## 3.3.6.   Validasi
Penduduk  yang  telah  melakukan usaha  budidaya  ikan  kerapu  berada  di  Pulau Tidung, Pulau Panggang, dan Pulau
Kelapadua.  Hasil  analisis  spasial  lokasi  ini berada pada wilayah dengan tingkat kesesuaian  dengan  kategori  sangat  sesuai, sesuai, dan cukup sesuai (Gambar 8). Hal ini juga  dikonfirmasi  dengan  hasil  wawancara dengan  beberapa  sumber  pembudidaya  di tiga pulau tersebut yang menyebutkan bahwa kegiatan budidaya yang berlangsung cenderung  menghasilkan  keuntungan  setiap tahunnya dengan tingkat keberhasilan budidaya  yang  tinggi  (Tabel  6).  Keuntungan yang
didapatkan masing-masing pembudidaya  berbeda-beda  karena  skala usaha  yang  berbeda-beda  dimana  jumlah benih  yang  dimasukkan  kedalam  keramba jaring apung (KJA).
Gambar 7.   Tingkat kesesuaian lahan budidaya berdasarkan Semua Parameter Kesesuaian di Kepulauan Seribu.
Harga jual ikan kerapu dalam kondisi hidup  lebih  mahal  dibandingkan  keadaan yang sudah mati membuat kegiatan budidaya ikan  kerapu  sangat  diperlukan.  Selain  itu kegiatan  budidaya  ikan  kerapu  cenderung
relatif  mudah  karena  ikan  kerapu  memiliki tingkat  kelangsungan  hidup  yang  tinggi sehingga peluang keberhasilan panennya pun tinggi.
(a)
(b)
(c)
Gambar 8.   Kesesuaian lahan budidaya Ikan Kerapu; (a) Pulau Tidung; (b) Pulau Panggang; (c) Pulau Kelapadua.
Tabel 6. Hasil perhitungan ekonomi keuntungan pelaku budidaya di Kepulauan Seribu
Responden Biaya Operational (Perbulan) Hasil Penjualan (Perbulan) Keuntungan (Per-bulan) 1 Rp959.333 Rp1.562.500 Rp474.833 2 Rp2.220.666 Rp4.000.000 Rp1.774.333 3 Rp2.410.000 Rp13.605.000 Rp11.161.666 4 Rp215.000 Rp7.500.000 Rp7.273.333 5 Rp8.210.000 Rp.16.666.666 Rp8.207.777 6 Rp18.111.666 Rp45.000.000 Rp26.874.500
Hasil  panen  biasanya  dilakukan  di area  budidaya  yaitu  para  pembeli  datang langsung  untuk  negosiasi  harga  kepada pembudidaya  dan  sisanya  diambil  para tengkulak  yang  datang  langsung  untuk membeli  semua  hasil  panen.  Waktu  panen biasanya  dilakukan  dalam  6  bulan  sekali. Karena  apabila  tidak  dijual  sesuai  dengan waktu yang seharusnya akan memakan biaya tambahan  terutama  biaya  pakan.  Pakan  yang digunakan dalam berbudidaya di pulau seribu yaitu  ikan  rucah  didapatkan  dari  nelayan disekitar  daerah  budidaya  sehingga  ikannya tetap  segar  dan  pelet  megami  GR  yang  bisa didapatkan melalui online shop .
Kegiatan  budidaya  di  tiga  pulau termasuk  aman  dari  pencuri  ikan  dan  polusi sampah  rumah  tangga.  Sampah  hasil  rumah tangga  biasanya  dibersihkan  setiap  harinya oleh  para  petugas  kebersihan  yang  berada disana sehingga sampah tidak mengotori area budidaya.  Selain  itu  jarak  antara  rumah pembudidaya  dengan  lokasi  budidaya  sangat dekat  sehingga  membuat  keamanan  lebih terjaga.  Adapun  polusi  tumpahan  minyak terkadang  mengotori  area  budidaya,  namun hal  ini  tidak  membuat  para  pembudidaya khawatir  karena  ikan-ikan  yang  mati  akibat tumpahan minyak tersebut akan mendapatkan ganti rugi.

## IV.  KESIMPULAN
Pengembangan model evaluasi multikriteria  dengan  fuzzy  AHP  berbasis sistem  informasi  geografis  menghasilkan skor  pembobotan  yang  konsisten  dalam
penentuan kriteria kesesuaian lahan budidaya ikan  Kerapu  di  Kepulauan  Seribu.  Bobot masing-masing  parameter  secara  berurutan mulai  dari  yang  tertinggi  adalah  jarak ketempat penduduk (40,54%), jarak ke pasar (17%), jarak ke jalan (10,65%), arus perairan (27,06%),  dan  kedalaman  perairan  (4,75%) dengan  konsistensi  rasio  sebesar  0,0228. Analisis spasial multikriteria yang dikembangkan, Perairan Pulau Tidung, Pulau Panggang,  Pulau  Pramuka,  Pulau  Karya, Pulau  Kelapa,  Pulau  Kelapadua,  Pulau Kaliage,  dan  Pulau  Pari  merupakan  perairan yang  ideal  bagi  kegiatan  budidaya  ikan Kerapu karena memiliki kondisi perairan dan faktor sosial infrastruktur yang sesuai.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada  orang  tua  yang  telah  memberikan dukungan  finansial  hingga  penelitian  ini selesai. Penulis juga mengucapkan terimakasih  kepada  dosen  pembimbing, editor,  dan  reviewer  yang  telah  memberikan masukan  dan  komentar  yang  konstruktif untuk meningkatkan mutu paper ini

## DAFTAR PUSTAKA
Affan,  J.M.  2012.  Identifikasi  lokasi  untuk pengembangan  budidaya  keramba jaring  apung  (KJA)  berdasarkan faktor  lingkungan  dan  kualitas  air  di perairan pantai timur Bangka Tengah. Depik  Jurnal  Ilmu  Ilmu  Perairan, Pesisir, dan Perikanan , 1(1): 78-85.
https://doi.org/10.13170/depik.1.1.30 Anggraini,  N.,  S.W.  Adawiyah,  D.N.B. Ginting,  &  S.  Marpaung.  2019. Analisis  spasial  kesesuaian  budidaya kerapu  berbasis  data  penginderaan jauh  (studi  kasus:  pulau  Ambon Maluku). J.  Penginderaan  Jauh  dan Pengolahan  Data  Citra  Digital , 16(2): 113-122.
https://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.201
9.v16.a3180
Aqli,  W.  2010.  Analisa  buffer  dalam  sistem
informasi geografis untuk perencanaan  ruang  Kawasan. Inersia , 6(2): 192-201. https://doi.org/10.21831/inersia.v6i2. 10547
Atmojo, S.D. & P.G. Ariastita. 2018. Kriteria lokasi  keramba  jaring  apung  (KJA) off  shore  di  perairan  provinsi  Jawa Timur. J.  Teknik  ITS ,  7(1):  2337- 3520.
https://doi.org/10.12962/j23373539.v
7i1.29218
Badan Pusat Statistik (BPS). 2021.
Kabupaten  Kepulauan  Seribu  dalam angka.  Jakarta  (ID):  BPS  Kabupaten Kepulauan Seribu. 265 hlm.
Chang,  D.Y.  1996.  Applications  of  the
Extent  Analysis  Method  On  Fuzzy AHP. European Journal of
Operational Research , 95(1996): 649-655. https://doi.org/10.1016/0377- 2217(95)00300-2
Corvianawatie,  C.  &  M.  Abrar.  2018.
Kesesuaian kondisi oseanografi dalam mendukung ekosistem
Terumbu  Karang  di  perairan  Pulau
Pari. J.  Kelautan  Nasional ,  13(3): 155-161. https://doi.org/10.15578/jkn.v13i3.63 22
Effendi,  I.,  M.A.  Suprayudi,  I.W.  Nurjaya, E.H. Surawidjaja, E. Supriyono, M.Z. Junior,  &  S  Sukenda.  2016.  Kondisi oseanografi  dan  kualitas  air  di beberapa  perairan  Kepulauan  Seribu
dan  kesesuaiannya  untuk  budidaya Udang
Vanname ( Litopenaeus Vannamei ). J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis , 8(1): 403-417. https://doi.org/10.29244/jitkt.v8i1 Estigade, A.P., A.P. Astuti, A. Wicaksono, T. Maitela,  &  W.  Widyatmanti.  2019. Aplikasi web  map dalam  pemetaan kesesuaian fisik perairan untuk budidaya  keramba  jaring  apung  di Teluk  Lampung. Majalah  Globe , 21(1): 9-16.
https://doi.org/10.24895/MIG.2019.2 1-1.867
Fajarwati, S.D,  A.I.  Setianingsih, & Muzani.
2015. Analisis kondisi lamun (Seagrass) di perairan Pulau Pramuka, Kepulauan  Seribu. Spatial  Wahana Komunikasi  dan  Informasi  Geografi , 13(1): 22-32. https://doi.org/10.33512/jpk.v10i2.94 97
Hastari,  I.F.,  R.  Kurnia,  &  M.M.  Kamal. 2017.  Analisis  kesesuaian  budidaya KJA  ikan  Kerapu  menggunakan  SIG di  perairan  Ringung  Lampung. J. Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis , 9(1): 151-159. https://doi.org/10.28930/jitkt.v9i1.179 26 Ihlen,  V.  2019. Landsat  8  (L8)  Data  User Handbook . Sioux Falls (US):
Department  of  the  Interior  U.S. Geological Survey. 106 p.
Kannan,  D.,  R.  Khodaverdi,  L.  Olfat,  A.
Jafarian, & A. Diabat. 2013.
Integrated Fuzzy multicriteria
decision making method and multiobjective programming
approach  for  supplier  selection  and order  allocation  in  a  Green  Supply Chain. J.  of  Cleaner  Production ,  47: 355-367.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013. 02.010
Kusumawati,  E.,  S.B.  Susilo,  &  S.B.  Agus. 2019.  Analisis  penentuan  sebaran konsentrasi
Klorofil-A dan
produktivitas primer di perairan Teluk Saleh  menggunakan  citra  satelit Landsat  OLI  8. J.  of  Resources  and Environmental  Management ,  9(3):
671-679.
https://doi.org/10.29244/jpsl.9.3.671- 679
Laili, N., F. Arafah, L.M. Jaelani, L. Subehi, A.  Pamungkas,  E.S.  Koenhardono,  & A.  Sulisetyono.  2015.  Development of  water  quality  parameter  retrieval algorithms for estimating Total
Suspended  Solid  and  Chlorophyl-A concentration using Landsat-8 imagery  at  Poteran  Island  Water. Remote Sensing and Spatial Information Sciences , 2(2): 55-62.
https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-
2-W2-55-2015
Lubis,  A.  &  M.  Yosi.  2012.  Kondisi meteorologi  maritim  dan  oseanografi di  perairan  sekitar  Pulau  Kotok, Kepulauan  Seribu:  April  2011. J.
Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis , 4(1): 24-34.
https://doi.org/10.28930/jitkt.v4i1.780 3 Matteo, B. 2015. Introduction to the Analytic
Hierarchy  Process .  Espooo  (FI): Aaltodoc. 83 p.
Nasution, Z., Y.D. Sari, & H.M. Huda. 2011.
Perikanan budidaya di danau maninjau: antisipasi
kebijakan penanganan  dampak  kematian  masal ikan. J.  Kebijakan  Sosial  Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 1(1): 19-31. https://doi.org/10.15578/jksekp.v1i1.9 252
Ngabito, M. & N. Auliyah. 2018. Kesesuaian budidaya  ikan  Kerapu (Epinephelus sp. ) sistem  keramba  jaring  apung  di
Kecamatan Monano. J. Galung
Tropika , 7(3): 204-219.
https://doi.org/10.31850/jgt.v7i3.377
Radiarta,  I.N.,  S.I.  Saitoh,  &  A.  Miyazono.
2008. GIS-based multicriteria evaluation  models  for  identifying suitable  sites  for  Japanese  Scallop
( Mizuhopecten Yessoensis ) Aquaculture in Funka Bay, Southwestern Hokkaido, Japan. Aquaculture , 284: 127-135.
https://doi.org/10.1016/j.aquaculture. 2008.07.048 Radiarta,  I.N.,  A.  Saputra,  J.  Haryadi,  O. Johan, & T.H. Prihadi. 2006. Pemilihan lokasi budidaya ikan dalam keramba  jaring  apung  menggunakan analisis  multikriteria  dan  sistem informasi geografis di Teluk Kapontori,  Sulawesi  Tenggara. J.
Riset Aquaculture , 1(3): 337-348.
https://doi.org/10.15578/jra.1.3.2006. 337-348
Rizal,  S.S.  &  G.D.A  Bayuaji.  2021.
Penentuan kesesuaian lokasi
marikultur  ikan  kerapu  di  Sumatera Utara, Indonesia menggunakan Google  Earth  Engine. J.  of  Fisheries and Marine Research , 5(2): 357-367. https://doi.org/10.21776/ub.jfmr.2021 .005.02.21
Saaty,  R.W.  1987.  The  Analytic  Hierarchy Process-what  it is and  how  it is  used. Math Modelling , 9: 161-176. https://doi.org/10.1016/0270- 0255(87)90473-8
Szuster,  W.B.  &  H.  Albasri.  2010.  Site selection  for  Grouper  mariculture  in Indonesia. International  Journal  of Fisheries  and  Aquaculture ,  2(3):  87- 92.
https://doi.org/10.5897/IJFA.900003
3
Tanto,  T.A.,  A.  Putra,  &  F.  Yulianda.  2017.
Kesesuaian ekowisata di pulau Pasumpahan,  Kota  Padang. Majalah Ilmiah Globe , 19(2): 135-146.
https://doi.org/10.24895/MIG.2017.1 9-2.606
Teniwut,  W.A.,  M.  Marimin,  &  T.  Djatna.
2019. GIS based multicriteria decision  making  model  for  site selection of Seaweed farming information  centre:  a  lesson  from
Small  Islands,  Indonesia. Decision Science Letters , 8: 137-150.
https://doi.org/10.5267/j.dsl.2018.8.0
01
Yunis,  C.R.C.,  R.S.  Lopez,  S.M.O.  Cruz, E.B.  Castillo,  J.O.S.  Lopez,  D.I. Trigoso,  &  N.B.R.  Briceno.  2020.
Land suitability for sustainable aquaculture of Rainbow Trout ( Oncorhynus Mykiss ) in Molinopampa  (Peru)  Based  on  RS,
GIS,  and  AHP. International  Journal of  Geo-Information ,  9(28):  1-18. https://doi.org/10.3390/ijgi9010028
Submitted  :   10 May 2022 Reviewed  :   13 September 2022 Accepted  :  17 December 2022

## FIGURE AND TABLE TITLES
Figure 1.  Map of research location in Kepulauan Seribu, North Jakarta. Figure 2.  Distribution of current velocity values; (a) West monsoon; (b) East monsoon. Figure 3.  Distribution of oceanography factor values; (a) distribution of water depth values;
(b) Distribution of total suspended solid values.
Figure 4.  Distribution of sea surface temperature values.
Figure 5.  Level  of  suitability  of  cultivation  land  in  Kepulauan  Seribu;  (a)  Distance  to population; (b) Distance to market.
Figure 6.  Level of suitability of cultivation land in Kepulauan Seribu Distance to road.
Figure 7.  Level of suitability of cultivation land in Kepulauan Seribu based on all suitability parameters in Kepulauan Seribu.
Figure 8.  Suitability of Grouper cultivation land; (a) Tidung island; (b) Panggang island; (c) Kelapadua island.
Table 1.   Triangular fuzzy number scale. Table 2.   Land suitability level. Table 3.   Determination of land suitability class. Table 4.   Weighting value of land suitability for grouper cultivation in Kepulauan Seribu Table 5.   The consistency ratio of the peer comparison matric (PCM) criteria.
Table 6.   The  result  of  the  economic  calculation  of  the  profits  of  cultivator  in  Kepulauan Seribu.