## PREDIKSI LOKASI IUU FISHING DENGAN CLUSTERING DAN TIME SERIES FORECASTING DI PERBATASAN INDONESIA–FILIPINA
Niken Ayu Firdayanti 1* , Trismadi 2 , Gentio Harsono 3 , Yunita Fatma Faidha 4 1,2,3 Teknologi Penginderaan, Universitas Pertahanan RI
4 Magister Teknologi Informasi, Univeristas Dian Nuswantoro email : nikenayu.firdayanti@gmail.com *
Abstrak: Illegal,  Unreported  and  Unregulated  (IUU)  Fishing  masih  banyak  terjadi  di  Indonesia,  terutama  pada  kawasan perbatasan.  Perairan  Indonesia  memiliki  sumber  daya  perikanan  salah  satunya  diperairan  kawasan  perbatasan  Indonesia  – Filipina, berada pada Laut Sulawesi dan sebagian Samudera Pasifik. Peramalan IUU Fishing dengan data satelit VIIRS  masa lalu untuk mengetahui tingkat pencurian ikan pada satu tahun mendatang. Penelitian ini mengunakan pendekatan kuantitatif. Metode  yang  digunakan  yaitu  K-Means  Clustering  dan  Time  Series  Forecasting    model  ARIMA  dengan  instrumen pemograman Python. Hasil prediksi didapatkan RMSE bervariasi pada setiap klaster dengan nilai error relatif kecil. Prediksi untuk 12 bulan kedepan menunjukkan IUU Fishing akan ada setiap bulan dengan jumlah yang bervariasi pada setiap klaster. IUU  Fishing  akan  banyak  terjadi  pada  klaster  K6  pada  setiap  musim.  Prediksi  dapat  dijadikan  dasar  untuk  perencanaan patroli pengawasan yang terjadwal dengan memperhatikan lokasi dan waktu potensial adanya IUU Fishing.
Kata Kunci : IUU Fishing, Clustering, time series Forecasting, Satelit VIIRS
Abstract:  Illegal,  unreported,  and  unregulated  (IUU)  fishing  still  occurs  a  lot  in  Indonesia,  especially  in  border  areas. Indonesian waters have fishery resources, one of which is in the waters of the  Indonesia-Philippines border area, located in the  Sulawesi  Sea and  parts  of  the Pacific  Ocean.  Forecasting  IUU  fishing  with  past  VIIRS  satellite data  to  determine  the level of illegal fishing in the next year. This study uses a quantitative approach. K-Means Clustering and Time Series are the methods used. Forecasting ARIMA models with Python programming instruments The RMSE prediction results vary in each cluster with a relatively small error value. Predictions for the next 12 months show IUU fishing will  occur every month with varying amounts in each cluster. IUU fishing will occur a lot in the K6 cluster in every season. Predictions can be used as a basis for planning scheduled surveillance patrols by taking into account the location and potential timing of IUU fishing.
Keywords : IUU Fishing, Clustering, time series Forecasting, VIIRS satellite

## PENDAHULUAN
Illegal  fishing atau Illegal,  Unreported  and Unregulated (IUU) Fishing merupakan  tindak pidana  berupa  penangkapan  ikan  tanpa  izin, menggunakan izin palsu, menggunakan alat tangkap yang  dilarang,  dan  menangkap  spesies  ikan  yang tidak  sesuai  dengan  izin.  IUU  Fishing  termasuk ancaman terhadap keamanan maritim dalam mengancam food security dan menghambat kestabilan  hubungan  internasional  dan  keamanan  di wilayah laut [1]. IUU Fishing merupakan kejahatan yang membahayakan kelestarian dan dapat mengakibatkan kelangkaan atau berkurangnya populasi  pada  ekosistem  laut. IUU  fishing akan berdampak  pada  kerugian  suplai  dan  keamanan pangan. Indonesia yang memiliki potensi besar pada sumber  daya  laut  menjadi  daya  tarik  untuk  menjadi target IUU Fishing [2].
Pada  penelitian  [3]  mengungkap  penyebab IUU Fishing dilakukan oleh kapal asing diantaranya terjadinya overfishing di negara tetangga mendorong untuk  mencari  daerah  tangkapan  lain  agar  dapat memenuhi  kebutuhan.  Faktor  pengawasan    yang masih  lemah  karena  kurangnya  koordinasi  antar Kementerian/  Lembaga  yang  berwenang  dalam pengawasan laut.  Penegakan hukum kurang efektif,
sehingga pelaku masih ada yang melakukan kegiatan IUU  Fishing .  Pendanaan  juga  menjadi  faktor penyebab pendanaan menjadi faktor untuk mendukung  pengawasan.  Maka  dana  atau  anggaran dalam  penawasan  harus  sebanding  dengan  luas wilayah  laut.  Faktor  ini  menyebabkan  pengawasan yang  kurang  optimal  pada  wilayah  tersebut. Penyebab lain yaitu kapal ikan nelayan yang mampu beroperasi  di  wilayah  ZEE  dan  laut  perbatasan masih  sedikit,  sehingga  dengan  kapal  nelayan nasional  belum  mampu  menjangkau  pada  kawasan perbatasan dengan optimal. kondisi tersebut membuat  kapal  asing  memanfaatkan  kekosongan tersebut.  Negara  Indonesia  yang  berbatasan  dengan sepuluh  negara  baik  berbatasan  dengan  daratan maupun berbatasan dengan laut. IUU Fishing rawan terjadi  di  wilayah  perairan  Indonesia  terutama  pada Kawasan  perbatasan.  Perairan  laut  Sulawesi  dan Samudera  Pasifik  termasuk  wilayah  yang  rawan IUU  fishing.  Perairan  tersebut  berbatasan  dengan Negara  Filipina  dan  Malaysia    membuat  daerah tersebut  rawan  dengan  kegiatan illegal  fishing . Kapal  ikan  Malaysia  dan  Filipina  kerap  masuk wilayah yuridis Indonesia.
Forecasting merupakan  merupakan  metode yang  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan informasi  yang  memprediksi  sesuatu  atau  fenomena
dengan  mengunakan  data  historis  sebagai  masukan data. Forecasting umumnya  mengunakan  data berupa data deret waktu  atau time series . Teknik ini memanfaatkan  ketersedian  data  dan  kemampuan komputasi. Hal tersebut sebagai aspek penting dalam memperkirakan  deret  waktu  masa  depan  [4].  Hasil forecasting dapat  digunakan  untuk  menentukan keputusan,  tindakan,  serta  perencanaan  strategi berdasarkan hasil yang diperoleh.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Clustering
Clustering
merupakan teknik mengelompokkan  data  tanpa  label  ke  dalam beberapa  klaster  yang  berbeda.  Klaster  yaitu sekelompok  objek-objek  data  yang  memiliki kemiripan  satu  sama  lain  dalam  satu  klaster  yang sama  dan  berbeda  dengan  objek-objek  pada  klaster lain.[12] Pengelompokan data memanfaatkan model machine  learning  untuk  mempelajari  pola  dan struktur  pada  data  berdasarkan  hubungan  atau keterkaitan  antar  variabel  pada  data. Clustering termasuk  dalam  jenis  algoritma unsupervised learning .
K-Means  adalah  teknik  pengelompokan  data non-hierarkis  yang  bertujuan  untuk  memisahkan data  yang  ada  menjadi  satu  atau  lebih  klaster, dengan data yang termasuk dalam klaster yang sama dikelompokkan  dengan  data  yang  termasuk  dalam klaster  yang  berbeda.  lainnya.  K-Means  adalah algoritma pengelompokan berbasis jarak yang secara eksklusif  bekerja  pada  atribut  numerik  dan memisahkan  data  menjadi  beberapa  set.  Karena kesederhanaan  dan  pengelompokannya  yang  cepat dari kumpulan data besar dan data outlier, algoritme K-Means banyak digunakan [5].

## Time Series Forecasting
Time  series  forecasting adalah  bidang peramalan dengan melakukan pengamatan masa lalu dari  variabel  sejenis  dikumpulkan  dan  dianalisis untuk mengembangkan model yang menginterpretasi  hubungan  yang  mendasarinya. Model  tersebut  digunakan  untuk  menafsirkan  deret waktu  ke  masa  depan  [14].  Salah  satu  model  time series  forecasting  populer  dan  banyak  digunakan adalah  model  autoregressive  integrated  moving average  (ARIMA).  ARIMA  banyak  dipilih  karena sifat statistiknya serta metodologi Box-Jenkins yang terkenal  dalam  proses  pembuatan  model.  Model ARIMA  cukup  fleksibel  yang  dapat  digunakan untuk  beberapa  jenis  deret  waktu  yang  berbeda, seperti  autoregressive  (AR),  moving  average  (MA) serta  kombinasi  AR  dan  MA  (ARMA).  Dalam Model  ARIMA  nilai  masa  depan  suatu  variabel diasumsikan  sebagai  fungsi  linier  dari  beberapa pengamatan  masa  lalu  dan  kesalahan  acak  [13]. Dalam  menerapkan  model  arima  adalah  memeriksa apakah data time series stasioner atau tidak. ARIMA
bekerja  paling  baik  ketika  data  memiliki  pola  stabil atau  konsisten  dari  waktu  ke  waktu,  yang  berati bahwa  varian  dan  rata-rata  data  harus  tetap  konstan dari waktu ke waktu [6].

## METODE
Penelitian disusun dengan pendekatan metode  kuantitatif.  Pendekatan  kuantitatif  sebagai teknik untuk mengatasi permasalahan yang kaitannya dengan data angka [15]. Desain penelitian dengan  melakukan  prediksi  trend  pola IUU  Fishing untuk  mendapat  menetukan  lokasi  potensi IUU Fishing pada masa mendatang. Data kuantitatif yang digunakan  merupakan  hasil  data  VIIRS  deteksi kapal  atau  data  VDB  untuk  analisis  prediksi IUU Fishing yang  digunakan  untuk  menentukan  lokasi potensi IUU  Fishing dan  lokasi  serta  kekuatan operasi  penegakan  hukum  di  laut  pada  masa mendatang.
Tahap  analisis  data  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  dengan  melakukan  analisis clustering data dan analisis prediksi IUU Fishing .
1. Preparasi data. Data mentah dari VIIRS diproses dengan melakukan data cleaning dengan memilih data yang ingin digunakan.
2. Clustering data .  Data  yang  digunakan  memiliki titik  koordinat  yang  bervariasi,  kemudian dilakukan  pengelompokan  berdasarkan  posisi dengan jarak terdekat. Pengelompokan dilakukan dengan menggunakan metode K-Means Clustering dengan pemograman Python.
Algoritma  dalam  pemograman  ini  digambarkan pada flowchart pada  Gambar  1.  Hasil clustering kemudian dieksport dalam file CSV.
3. Prediksi IUU  Fishing .  Prediksi  dilakukan berdasarkan  hasil clustering yang  diperoleh.
Melakukan  prediksi  pada  setiap  klaster.  Data tiap-tiap  klaster  kemudian  diolah  dengan menggunakan  program  python  dengan time series  forecasting untuk  menganalisis trend lokasi IUU Fishing . Algoritma dalam pemograman  ini  digambarkan  pada flowchart pada  Gambar  2.  Proses  forecasting  dilakukan dengan beberapa tahap diantaranya [7]
a.  Preparasi data
b.  Analisis  data  dan  memeriksa  stastioneritas data
c.  Pemilihan model terbaik
d.  Peramalan, dan
e.  Evaluasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Preparasi Data
Preparasi data dilakukan terhadap data VIIRS yang  dikumpulkan  untuk  memudahkan  dalam melakukan  analisis  data.  Data  harian  VIIRS  yang diunduh
dari repository EOG
(https://eogdata.mines.edu/wwwdata/viirs_products/
Gambar 1. Flowchart K-Means Clustering
Gambar 2. Flowchart Forecasting
vbd/v23-pub)  sudah  diklasifikasikan  berdasarkan jenis  kapal  dengan  membandingkan  kekuatan cahaya  yang  terdeteksi.  Kemudian  data    yang diambil  hanya  data  waktu  terdeteksi  serta  Latitude dan  Longitude  yang  sesuai  dengan  lokasi  penelitian yang  memiliki  nilai  QF_Detect  =  1.  Data  QF  1 merupakan  data  yang  mewakili  kapal  penangkap ikan  yang  terdeteksi  VIIRS,  sehingga  data  yang digunakan  data  koordinat  kapal  dan  waktu terdeteksi.

## Hasil Clustering
Pengklasteran data koordinat kapal mengunakan
K-Means Clustering dengan pemograman  Python.  Diperoleh  hasil  10  klaster yang ditunjukkan pada Gambar 3. Data hasil klaster dijadikan  data  bulanan  sehingga  didapat  jumlah kapal  yang  terdeteksi  perbulan  pada  setiap  klaster.
Dari  hasil  pengklasteran  pada  Gambar  3  dapat dilihat bahwa
1. Klaster  K0  dengan  kumpulan  titk  berwarna merah  berada  pada  Laut  Maluku  tepatnya  di selatan  dari  Kabupaten  Kepulauan  Talaud. Jumlah  kapal  ilegal  yang  terdeteksi  pada  K0 berjumlah 83 kapal.
2. Klaster  K1  yang  ditampilkan  dengan  titik  warna orange  berada  di  Laut  Sulawesi  dan  sebelah Utara  Sulawesi  Utara.  Jumlah  kapal  ilegal  yang masuk pada K1 berjumlah 98 kapal.
3. Klaster  K2  berada  di  Utara  Sulawesi  Utara tepatnya di sekitaran Kepulauan Siau Tagulandang  Biaro  (Sitaro).  Titik  kapal  pada klaster  K2  berwarna  kuning  dengan  jumlah jumlah 118 kapal.
4. dengan titik berwarna hijau muda dengan jumlah 69 kapal.
5. Klaster K4 berada di sekitaran Kepulauan Talaud yang ditunjukkan dengan warna hijau tua. Kapal ilegal yang masuk pada klaster K4 berjumlah 89 kapal.
6. Klaster  K5  berlokasi  pada  Laut  Sulawesi tepatnya di Utara dari Gorontalo. K5 ditunjukkan dengan  titik  berwarna  biru  muda  dengan  jumlah kapal ilegal yang terdeteksi sebanyak 99 kapal.
7. Klaster  K6  dengan  warna  biru  berada  di sekitaran  Kabupaten  Kepulauan  Sangihe.  Kapal ilegal pada K6 berjumlah 161 kapal.
8. Klaster  K7  berada  di  Laut  Sulawesi  tepatnya  di sebelah  Barat  dari  Kabupaten  Kepulauan Sangihe.  Kapal  ilegal  pada  K7  berjumlah  124 kapal  yang  divisualkan  dengan  titik  warna  biru tua.
9. Klaster  K8  berlokasi  di  sebelah  Barat  dari Kabupaten  Kepulauan  Talaud  yang  ditunjukkan dengan  titik  berwarna  ungu  muda.  Kapal  ilegal yang masuk pada klaster K8 sebanyak 75 kapal.
10. Klaster  K9  berada  pada  Utara  dari  Kabupaten Kepulauan  Talaud  tepatnya  di  sekitaran  Pulau Miangas  yang  divisulkan  dengan  titik  berwarna ungu dan jumlah sebanyak 78 kapal.

## Prediksi IUU Fishing
Prediksi IUU  Fishing menggunakan  data bulanan  hasil  pengklasteran  sebelumnya.  Prediksi dilakukan  pada  setiap  klaster  menggunakan  metode ARIMA  dengan  pemograman  Python.  Tahap pertama  sebelum  dilakukan  prediksi  dengan  metode ARIMA  yaitu  memeriksa  stastioneritas  data. Stastioneritas  data  dapat  dilihat  dengan  melakukan uji stasioner ADF (Augmented Dickey-Fuller). Hasil uji  ADF  terhadap  setiap  klaster  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Syarat  data  dikatakan  stasioner  bahwa  nilai probabilitas  ( p-value )  lebih  kecil  dari  tingkat signifikan  α  =  0.05.  Jika  data  yang  diperoleh  tidak stasioner  maka  dilakukan diferencing .  Berdasarkan hasil  dari  uji  ADF  pada  Tabel  4.2  menunjukkan bahwa  K0, K1, K2, K3, K4, K6, K7, dan  K8  sudah
Gambar 3. Hasil Pengklasteran K-Means
stasioner.  Sedangkan  K5  dan  K9  tidak  stasioner sehingga  perlu  dilakukan differencing .  Data  K5  dan K9 dilakukan diferencing (d=1) untuk membuat data menjadi stasioner.
Setelah  melakukan  uji  stasioneritas  data, tahap  selanjutnya  memilih  model  ARIMA  terbaik. Bentuk umum pada model ARIMA dituliskan dalam notasi  ARIMA  (p,  d,  q).  Pada  model  ARIMA,  p menyatakan ordo dari proses autoregressive (AR), d menyatakan  pembedaan  ( differencing ),  dan  q menyatakan  orde  dari  proses moving  average (MA) [8].  Memilih  model  dapat  berdasarkan  nilai  AIC, AICC,  MAPE  atau  MSE.  Pemiilihan  model  dalam penelitian ini menggunakan  fungsi auto_arima pada library pmdarima,  fungsi  ini  memilih  model  yang memiliki nilai AIC terkecil.
Setelah  memperoleh  model  terbaik  untuk memprediksi  kapal  ilegal  di  masa  mendatang, kemudian  dilakukan forecasting 12  bulan  kedepan
mengunakan  model  ARIMA  untuk  setiap  klaster. Hasil  peramalan  dengan  model  Arima  pada  setiap klaster dalam satu tahun, dari bulan Juli 2022 sampai dengan bulan Juni 2023 ditampilkan pada Gambar 4 dan Gambar 5.
RMSE  atau  nilai error dari  hasil  prediksi setiap  klaster  relatif  kecil.  Jumlah  kapal  perikanan ilegal  di  lokasi  penelitian  yaitu  pada  Kawasan perbatasan  maritim  Indonesia-Filipina  diprediksi dalam  satu  tahun  akan  terdapat  232  kapal.  Jumlah pada  setiap  klasternya  dalam  satu  tahun  yaitu  pada K0  akan  ada  23  kapal,  K1  akan  ada  22  kapal,  K2 akan  ada  28  kapal,  K3  akan  ada  24  kapal,  K4  akan ada 24 kapal, K5 akan ada 12 kapal, K6 akan ada 41 kapal, K7 akan ada 24 kapal, K8 akan ada 17 kapal dan pada K9 akan ada 15 kapal. Lokasi klaster yang memiliki  jumlah  prediksi  tertinggi  berada  pada  K6 yaitu  pada  sekitaran  Kabupaten  Kepulauan  Sangihe dan berbatasan dengan Negara Filipina.
Gambar 3. Hasil Uji ADF 0,004 0,017 0,018 0,019 0,002 0,128 0,044 0,025 0,008 0,171 0 0,05 0,1 0,15 0,2 K0 K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9
p-value
Gambar 4. Hasil prediksi dalam satu tahun

## Gambar 5. Grafik hasil Prediksi dala satu tahun
Di  kawasan  perbatasan  maritim  Indonesia- Filipina  yaitu  pada  Laut  Sulawesi  dan  Laut  Filipina berada  pada  bagian  barat  Samudera  Pasifik,  lokasi tersebut  terdapat  Arus  Lintas  Indonesia  (Arlindo) dan upwelling yang mengalami perubahan musiman. Arlindo merupakan jalur masuk massa air Samudera Pasifik  ke  Samudera  Hindia  melalui  perairan indonesia.  Massa  air  Arlindo  berpengaruh  pada salinitas  dan  temperatur  pada  perairan  tersebut sehingga berdampak pada banyaknya ikan didalamnya  [9]. Upwelling yaitu  pergerakan  massa air  ke  atas  permukaan  laut  yang  banyak  membawa unsur  hara  dan  memiliki  tingkat  kesuburan  primer yang  tinggi  [10].    Sistem  angin  musim  (monsoon) yang  terjadi  di  Indonesia  diantaranya,  musim  Barat (Desember  –  Februari), musim Peralihan I (Maret  – Mei)  ,  musim  Timur  (Juni  –  Agustus),  dan  musim Peralihan  II  (September  –  November)  [11].  Pada musim  Timur  (Juli  -  Agustus  2022)  kapal IUU Fishing akan  banyak  di  klaster  K6.  Pada  musim Peralihan  II  (September  –  November  2022)  kapal IUU Fishing akan banyak di klaster K6 dan K2 serta pada  klaster  K7  akan  banyak  kapal IUU  Fishing di
pertengahan  musim  (Oktober  2022).  Pada  musim Barat  (Desember  2022  –  Februari  2023)  akan banyak  terjadi IUU  Fishing di  klaster  K6,  K7,  dan K9.  Pada  musim  Peralihan  I  (Maret  2023  –  Mei 2023) kapal pencuri ikan akan banyak di klaster K6. Pada  musim  Timur  (Juni  2023)  akan  ada  2  kapal IUU Fishing di  klaster K0,K1,K2, K3, K4, dan K6. Berdasarkan  waktu, IUU  Fishing dengan  intensitas tinggi  diprediksi  akan  terjadi  pada  musim  Barat. Pada  Klaster  K6  merupakan  klaster  yang  diprediksi akan  ada  kapal  ilegal  atau  pencuri  ikan  dengan jumlah yang cukup banyak pada setiap musim dalam satu  tahun.  Hasil  prediksi  pada  klaster  K6  jika diperhatikan  terdapat  pola  fluktuatif  dan  jumlah kapal  terbanyak  akan  ada  pada  bulan  terakhir  pada setiap  musim  (Agustus  2022,  November  2022, Februari  2023  dan  Mei  2023).  Letak  geografis klaster  K6  berada  di  sekitaran  Kepulauan  Sangihe hingga  sampai  barat  dari  kepulauan  Talaud  dan berbatasan  dengan  perairan  Filipina.  Di  wilayah perairan  Kepulauan  Sangihe  merupakan fishing ground untuk  jenis  ikan  pelagis  seperti  tuna  [9]. Sedangkan  pada  sekitaran  Kepulauan  Talaud
1,336 1,829 1,469 1,467 1,268 1,629 2,402 2,627 1,249 1,266 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 K0 K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 RMSE
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 86 – 91
merupakan lokasi munculnya upweling maka lokasi tersebut menjadi banyak nutrien dan menjadi fishing ground yang  potensial  [10].  Berdasarkan  kondisi oseanografi  tersebut,  pada  klaster  K6  merupakan lokasi  potensial  untuk  menangkap  ikan.  Sehingga perlunya  pengawasan  dengan  melakukan  patroli setiap bulan di lokasi tersebut.
Strategi  operasi  penegakan  hukum  di  laut diperlukan  untuk  menangani  praktik IUU  Fishing . Analisis  prediksi  IUU  fishing  menjadi  salah  satu upaya  mendukung  operasi  penegak  hukum  di  laut. Dari hasil penelitian diperoleh jumlah dan pola kapal pencuri  ikan  berdasarkan  ruang  dan  waktu  yang akan  terjadi.  Hasil  prediksi IUU  Fishing yang  akan terjadi  dalam  satu  tahun  kedepan  diperoleh  bahwa IUU  Fishing akan  ada  pada  setiap  bulan  dengan jumlah  bervariasi  pada  setiap  klaster.  Prediksi IUU Fishing dapat  dijadikan  dasar  untuk  perencanaan patroli pengawasan yang terjadwal dengan memperhatikan  lokasi  dan  waktu  potensial  adanya kapal IUU Fishing .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Data  kapal IUU  Fishing di  kawasan  maritim Indonesia-Filipina  diperolah  10  klaster  berdasarkan kedekatan  koordinat  kapal  yang  terdeteksi  oleh satelit  VIIRS.  Hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa IUU  Fishing akan  ada  pada  setiap  bulan  dengan jumlah  bervariasi  pada  setiap  klaster.  Dengan mengetahui  prediksi IUU  Fishing maka  operasi penegakan  hukum  di  laut  akan  lebih  efektif  dan efisien.  Prediksi  dapat  dijadikan  dasar  untuk perencanaan  patroli  pengawasan  yang  terjadwal dengan  memperhatikan  lokasi  dan  waktu  potensial adanya IUU Fishing .
Untuk analisis yang lebih optimal pengunakan  data IUU  Fishing sebaiknya  ditambah dengan  sumber  data  lain,  seperti  data  VMS  dan tangkapan  kapal IUU  Fishing dari  operasi  penegak hukum  di  laut.  Kemudian,  dapat  mengembangkan model  prediksi  dengan  menggunakan  metode  lain atau  menggambungkan  beberapa  metode  untuk menghasilkan akurasi yang lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Setiawan,  A.  “Keamanan  Maritim  di  Laut  Cina Selatan.” Jurnal  Keamanan  Nasional ,  Vol.  3  No.  1, Mei 2017, Pages 1-35.
[2] Arnakim,  L.  Y.,  and  N.  Shabrina.  “Indonesia  and Counter  Illegal,  Unreported,  and  Unregulated  (IUU) Fishing  in  Southeast  Asia.” WoMELA-GG  2019: Then1st  Workshop  on  Multimedia  Education, Learning,  Assessment  and  its  Implementation  in Game  and  Gamification  in  conjunction  with
COMDEV  2018,  Medan  Indonesia,  26th  January 2019, WOMELA-GG , Januari 2019.
[3] Siahaya,  Meilinda  Imanuela.  “Penegakan  Hukum Terhadap  Kapal  Asing  yang  Melakukan  Illegal Fishing  di  Wilayah  Perairan  Indonesia  Menurut UNCLOS  1982  (United  Nations  Convention  on  The Law of The Sea 1982).” Lex Crimen , Vol. 10 No. 5, 2021.
[4] Lim,  Bryan,  and  Stefan  Zohren.  “Time-series forecasting with deep learning: a survey.” Philosophical  Transactions  of  the  Royal  Society  A , Vol. 379 No. 2194, 2021.
[5] Mustapha.  “K-means  Cluster,  K-means  clustering  –
How it works.” Internet
https://www.astateofdata.com/machine-learning/k- means-cluster-k-means-clustering-how-it-works/, 2000 [Des. 20, 2022].
[6] Satrio,  Christophorus  Beneditto  Aditya,  et  al.  "Time series analysis and forecasting of coronavirusndisease in Indonesia using ARIMA model and PROPHET." Procedia Computer Science , 2021.
[7] Talkhi, i Nasrin,  et i al.  "Modeling n and  forecasting number  of i confirmed  and n death  caused i COVID-19 in n IRAN:  A  comparison n of  time  series forecasting methods." Biomedical Signal Processing i and Control , i 2021.
[8] Aswi  and  Sukarna. Analisis  Deret  Waktu:  Teori  dan Aplikasi . Makassar: Andira Publisher, 2006.
[9] Amri,  Khairul,  Atiah  Al  Mutoharoh,  and  Dwi Ernaningsih.  "Sebaran  larva  ikan  dan  kaitannya dengan  kondisi  oseanografi  Laut  Sulawesi." Jurnal Penelitian Perikanan Indonesia , Vol. 21 No. 2, 2015.
[10] Mustikasari,  Eva,  et  al.  "Pemodelan  pola  arus barotropik musiman 3 dimensi (3D) untuk mensimulasikan  fenomena  upwelling  di  Perairan Indonesia." Jurnal Segara , Vol. 11 No. 1, 2015.
[11] Patty,  Simon  I.,  Rikardo  Huwae,  and  Ferdimon Kainama.  "Variasi  Musiman  Suhu,  Salinitas  dan Kekeruhan  Air  Laut  di  Perairan  Selat  Lembeh, Sulawesi Utara." Jurnal Ilmiah Platax , Vol. 8 No. 1, 2020.
[12] A.  Setiawan  and  R.  A.  Rahmah,  “PEMBUATAN FILE SYSTEM GLUSTERFS DISTRIBUTEDREPLICATED VOLUME DI
SEKOLAH VOKASI IPB UNIVERSITY,” JINTEKS (Jurnal Inform. Teknol. dan Sains), vol. 3, no. 3, pp. 368–375, 2021.
[13] Benvenuto,  Domenico,  et  al.  "Application  of  the ARIMA  model  on  the  COVID-2019  epidemic dataset." Data in brief, vol. 29, 2020.
[14] Hudaningsih,  Nurul,  Silvia  Firda  Utami,  and  Wari
Ammar  Abdul  Jabbar.  "Perbandingan  Peramalan Penjualan Produk Aknil Pt. Sunthi Sepurimengguanakan Metode Single Moving Average  Dan  Single  Exponential  Smooting." Jurnal Informatika  Teknologi  Dan  Sains ,  vol.  2  no.  1,  pp. 15-22, 2020.
[15] Creswell,  John  W.,  and  J. David  Creswell.  Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage publications, 2017.