## ALGORITMA PERINGATAN DINI PENCURIAN IKAN PADA DATA AUTOMATIC IDENTIFICATION SYSTEM (AIS) BERBASIS TERESTRIAL DAN SATELIT
(ILLEGAL FISHING EARLY WARNING ALGORITHM FOR TERESTRIAL AND SATELLITE-BASED AUTOMATIC IDENTIFICATION SYSTEM (AIS) DATA)
Emir Mauludi Husni 1*) , Muhammad Riksa Andanawari R. S. *) , dan Robertus Heru Triharjanto **)
*) Sekolah Teknik Elektro & Informatika, Institut Teknologi Bandung
Jl.Ganesha 10 Bandung 40132 Jawa Barat
**) Pusat Teknologi Satelit Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Cagak Satelit Km. 4, Bogor 16310 Indonesia
1 e-mail penulis: ehusni@lskk.ee.itb.ac.id
Diterima 14 Desember 2015; Direvisi 07 Juni 2016; Disetujui 29 Juni 2016

## ABSTRACT
Illegal  fishing  has  created  heavy  financial  losses  for  Indonesia,  meanwhile,  the  large Indonesian water territory made it very difficult to detect such activities. The international regulation that obligates all ships above 300 GT to transmit data using AIS provide opportunity to detect ships conducting  illegal  fishing.  The  capability  of  Indonesia  to  detect  AIS  signals  from  LAPAN-A2/Orari satellite  enhances  such  opportunity.  The  objective  of  the  research  is  to  develop  part  of  the  illegal fishing  early  warning  system,  based  on  AIS  data  received  by  terrestrial  and  satellite  sensors.  The detection is done by analyzing the course of the ships. Types of illegal fishing activities to be detected are trans-shipment, trawl usage, fishing zone violation, reporting avoidance, and AIS is switching off. The algorithm used is Ray Casting method to determine whether a ship is in its designated zone. The improvement of performance of the algorithm is done by multithreading on the used Phyton code. The algorithm is tested using AIS data from LAPAN-A2 and simulated AIS data.  The results show that the algorithm  designed  for  the  analysis  of  illegal  fishing  early  warning  system  using  AIS  data  is successfully  in  detecting  six  types  of  offenses  in  accordance  with  the  Ministry  of  Marine  Affairs  and Fisheries Republic of Indonesia mentioned above by using simulation data.
Keywords: AIS, Illegal fishing, Satellite, Python programming

## ABSTRAK
Pencurian  ikan  merupakan  kegiatan  yang  menyebabkan  kerugian  sangat  besar  untuk Indonesia, sementara wilayah perairan Indonesia yang luas membuat kegiatan pengawasan pencurian ikan tersebut menjadi sulit dilakukan. Peraturan internasional yang mewajibkan setiap kapal di atas 300  GT  untuk  mengirimkan  data  menggunakan  AIS  menjadi  kesempatan  untuk  mendeteksi  kapal- kapal  yang  melakukan  pencurian  ikan.  Kemampuan  Indonesia  untuk  mendeteksi  sinyal  AIS  dari satelit  LAPAN-A2/Orari  memperbesar  kesempatan  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  membangun bagian dari sistem peringatan dini aktivitas pencurian ikan, berdasarkan data AIS yang diterima oleh sensor  di  garis  pantai  dan  di  satelit.  Proses  pendeteksian  dilakukan  dengan  menganalisa  data perjalanan dari sistem AIS. Jenis-jenis pencurian ikan yang dapat dideteksi oleh algoritma ini adalah trans-shipment , penggunaan pukat harimau, pelanggaran zona teritorial, pelanggaran tidak melapor, pelanggaran  wilayah  penangkapan,  dan  pelanggaran  tidak  mengaktifkan  pemancar  sinyal  AIS. Algoritma yang digunakan adalah metode Ray Casting , untuk menentukan suatu kapal berada dalam satu  wilayah  atau  tidak.  Perbaikan  performa  algoritma  ini  dilakukan  dengan  melakukan  proses multithreading menggunakan kode Python. Algoritma diuji dengan data AIS dari LAPAN-A2/Orari dan data simulasi. Hasil menunjukkan bahwa algoritma yang dirancang untuk sistem analisis peringatan dini  pencurian  ikan  ( illegal fishing )  dengan data  AIS berhasil  mendeteksi  6  jenis  pelanggaran  sesuai ketentuan  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan  (KKP)  Republik  Indonesia  yang  telah  disebutkan  di atas dengan menggunakan data simulasi.
Kata kunci: AIS,  Pencurian ikan, Satelit, Pemrograman Python

## 1  PENDAHULUAN

## Berdasarkan  aturan  19  dalam
Safety  of  Life  at  Sea (SOLAS)  V  pada 2002, International Maritime Organization (IMO)  menetapkan  bahwa  setiap  kapal dengan  berat  lebih  dari  300  GT  ( gross tonnage )  diwajibkan  untuk  memiliki pemancar  sinyal Automatic  Identification System (AIS). Aturan ini juga mengharus- kan  setiap  kapal  tersebut  untuk  tetap melakukan  komunikasi  sinyal  AIS kecuali sedang berada di lokasi di mana ada peraturan yang melarang komunikasi mengenai informasi kapal tersebut. (IMO, 2013).
Pesan  AIS  yang  dikirimkan  oleh kapal-kapal  memiliki  format  standar National  Marine  Electronics  Association (NMEA)  berupa  data  teks  yang  telah dikodekan.  Pesan  AIS  tersebut  mengan- dung informasi lokasi suatu kapal ketika pesan  AIS  tersebut  dikirimkan.  Selain data  lokasi  kapal,  pesan  AIS  juga  berisi data-data  kapal  lainnya  seperti  nomor unik  kapal, waktu pengiriman data  AIS, status navigasi kapal, serta data kecepatan dan arah kapal saat itu. Dengan demikian, jika  suatu  kapal  tidak  melewati  daerah
yang  melarang  komunikasi  AIS,  sejarah aktivitas  kapal  tersebut  akan  selalu terekam.
Bagi otoritas maritim, tersedia dua sistem penerima data AIS, yakni berupa stasiun-stasiun AIS yang ditempatkan di garis pantai, dan penerima AIS di satelit orbit rendah. Untuk Indonesia, sejak awal tahun 2016 telah mengoperasikan satelit LAPAN-A2/Orari, yang membawa penerima  AIS  dan  mempunyai  orbit dekat  equator.  Per-status  operasi  Maret 2016, satelit tersebut dapat memberikan 800 ribu data kapal dalam setiap 24 jam, yang  siap  untuk  diolah.  (Hardhienata, 2011;  Ikhsan,  2011;  Triharjanto,  2016). Pada  penelitian  ini  diasumsikan  bahwa data  AIS  berbasis  satelit  mempunyai kualitas yang sama dengan AIS terestrial, sehingga  secara  algoritma  akan  diperlu- kan sama.
Kondisi  tersebut  dapat  dimanfaat- kan  untuk  melakukan  analisis  apakah kapal-kapal  yang  ada  di  wilayah Indonesia  tersebut  melakukan  kegiatan pencurian ikan ( illegal fishing ) atau tidak. Sehingga,  penelitian ini bertujuan membangun  bagian  algoritma  analisa
dari  sistem  peringatan  dini  aktivitas pencurian  ikan,  berdasarkan  data  AIS yang diterima oleh sensor di garis pantai dan  di  satelit.  Analisa  yang  dilakukan didasarkan  pada  peraturan-peraturan yang  dikeluarkan  oleh  Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  (KKP)  Republik Indonesia  mengenai  beberapa  kegiatan pencurian  ikan  yang  dapat  ditentukan dari  pola  pergerakan  kapalnya.  Kegiatan- kegiatan  tersebut  di  antaranya  adalah transshipment , penggunaan pukat harimau, penangkapan  ikan  di  wilayah  teritorial, pelanggaran  wilayah  penangkapan  ikan, dan  perilaku  kapal  yang  tidak  melapor setelah melakukan penangkapan ikan di wilayah negara Indonesia.
Proses pendeteksian illegal fishing dilakukan  dengan  melakukan  analisis terhadap  data  AIS  yang  ada.  Karena berdasarkan  contoh  data  yang  diterima dari Pusat Teknologi Satelit, LAPAN, data tersebut  berbentuk  teks,  dipilih  bahasa pemrograman  Python  sebagai  pengolah data.  Pemilihan  Python  juga  karena bahasa  pemrograman  tersebut  dapat diimplementasikan dalam berbagai sistem  operasi,  tidak  berbayar,  memiliki lisensi  terbuka,  memiliki  dukungan komunitas  yang  baik,  serta  dilengkapi berbagai  modul  untuk  berbagai  kepen- tingan.
Secara sistematika, makalah akan  membahas  teori-teori  pendukung sistem  analisa,  dan  hasil  pengujian sistem yang dilakukan.

## 2 TEORI PENDUKUNG

## 2.1 Sinyal AIS
Automatic  Identification  System (AIS)  merupakan  mekanisme tracking kapal  otomatis  yang  harus  dimiliki  oleh kapal-kapal dengan berat lebih dari 300 GT  ( gross  tonnage )  (IMO,  2013). Sinyal AIS  ditransmisikan  pada  frekuensi  VHF 87B  (161,975  MHz)  dan  frekuensi  88B (162,025  MHz)  (ITU-R,  2010).  Frekuensi 87B  digunakan  untuk  transmisi  AIS kelas  A  sedangkan  frekuensi  88B digunakan  untuk  transmisi  AIS  kelas  B (ITU, 2003). AIS kelas A digunakan oleh
kapal-kapal  yang  diatur  dalam  peraturan IMO,  sedangkan  AIS  kelas  B  digunakan oleh kapal-kapal selain itu (AMSA, 2008).
Sinyal AIS  dibagi menjadi 27  tipe data,  dimana,  informasi  statis  dan dinamis kapal terdapat dalam empat tipe. Laporan  posisi  kapal  kelas  A  berada dalam  tipe  1,  2,  dan  3.  Sedangkan laporan  posisi  kapal  kelas  B  berada dalam tipe 18. Semua data posisi harus dilaporkan  dalam  standar  WGS  84. Informasi-informasi tersebut ditulis dalam  kode 6-bit  ASCII  (ITU-R,  2010). Informasi yang terdapat pada sinyal AIS dapat dilihat pada Tabel 2-1.
Tabel  2-1:  INFORMASI  YANG  TERDAPAT  PADA

## DATA AIS

## Data Kapal Tipe A
Data Kapal Tipe B Message ID Message ID Repeat Indicator Repeat Indicator User ID User ID Navigational Status Speed over Ground Rate of Turn Position Accuracy Speed over Ground Longitude Position Accuracy Latitude Longitude True Heading Latitude Time stamp Course over Ground Class B unit flag True Heading Class  B  display flag Time Stamp Class B DSC flag Special Manouvre Indicator Class B band flag Spare Class  B  Message 22 flag RAIM-flag Raim-flag Communication state Comunication state Spare Mode-flag

## 2.2 Algoritma Ray Casting
Dalam  pendeteksian  pencurian ikan , dibutuhkan suatu algoritma untuk menentukan apakah suatu kapal, berada dalam satu wilayah. Menentukan hubungan  antara  suatu  titik  berada dalam suatu poligon atau tidak merupakan  suatu  masalah  yang  umum Algoritma  untuk  memecahkan  masalah
ini mempengaruhi kecepatan dan kualitas sistem keseluruhan. Algoritma yang paling umum  digunakan  untuk  memecahkan masalah  ini  adalah  algoritma Ray Casting . Algoritma ini dilakukan dengan cara menarik suatu sinar dari titik yang akan dicek ke suatu arah, akan didapat beberapa  titik  potong  dengan  polygon. Titik  dikatakan  berada  dalam  poligon apabila jumlah titik potong sinar dengan poligonnya berjumlah ganjil,  sebaliknya, titik  berada  di  luar  polygon  (Ye  and Guangrui,  2013).

## 3  PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI 3.1 Gambaran Sistem
Pengembangan sistem ini
merupakan  bagian  dari  tugas  akhir mahasiswa STE-ITB. Sistem ini memiliki empat buah subsistem, yakni subsistem receiver, subsistem server, subsistem analisis,  dan  subsistem web. Keempat subsistem  tersebut  memiliki  hubungan seperti  yang  dijelaskan  pada data  flow diagram pada  Gambar  3-1.  Sistem  ini bertujuan untuk menerima data AIS dari kapal yang sedang berlayar di Indonesia, mengunggahnya ke server, meng- analisisnya  apakah  ada  kapal  yang terindikasi  melakukan  pencurian  ikan, dan  menampilkan  data-datanya  pada website. Diasumsikan  data  AIS  yang berasal  sensor  terestrial  akan  dikirim secara near  real  time dan  yang  dari satelit  akan dikirim  secara  periodik dari stasiun  Bumi  LAPAN.  Pada  tahap penelitian  ini,  subsistem  analisis  diuji dengan  data  AIS  dari  satelit  LAPAN- A2/Orari dan data simulasi.
RECEIVER SERVER ANALISIS WEB LINGKUNGAN Sinyal Elektromagnetik Data NMEA Data CSV Data CSV Data Laporan Tampilan Posisi Kapal Pesan Peringatan Tracking Kapal
Gambar 3-1: Data  flow  diagram pada  sistem peringatan  dini  pencurian  ikan STEI-ITB

## 3.2 Analisis Transshipment
Transshipment merupakan proses pemindahan  muatan  antar  kapal  di tengah  laut,  dalam  hal  ini  adalah pemindahan  ikan  hasil  tangkapan  dari kapal  penangkap  ikan  ke  kapal  induk, dengan  tujuan  untuk  menghindari pembayaran  royalti  ke  Indonesia.  Kapal induk  yang  telah  berisi  ikan  tersebut kemudian  akan  meninggalkan  perairan Indonesia. Kegiatan transshipment dilakukan  oleh  kapal  yang  berlayar bersebelahan  dengan  sangat  dekat, sehingga  pendeteksiannya  dilakukan pada  2  data  AIS  kapal  yang  memiliki jarak kurang dari 10 m.
Gambar 3-2: Contoh pola kegiatan transshipment (Maha, 2015)
Gambar 3-2 adalah hasil pantauan KKP dengan perangkat Vessel Monitoring System (VMS) atas kasus transshipment .
Kasus  tersebut  terjadi  di  wilayah perikanan  laut  Arafura,  dimana  kapal penangkap ikan mendekati terduga kapal induk yang mendekati wilayah perikanan, yang  kemudian  meninggalkan  perairan Indonesia (seharusnya melaporkan tanggapan  ke  otoritas  di  pelabuhan Ambon).
Karena informasi dari AIS berupa nilai bujur dan lintang, maka nilai tersebut dikonversi  terlebih  dahulu.  Di  daerah ekuator,  1  derajat  lintang  sama  dengan 110.57  km  dan  1  derajat  bujur  sama dengan  111.32  km  sehingga  batas lintang  dan  batas  bujur  untuk  kegiatan transshipment berturut-turut  adalah 0.0000452°  dan  0.0000449°.  Batas transhipment yang  sangat  sempit  ini menyebabkan  hanya  sedikit  kapal  yang mungkin  melakukannya  dalam  keadaan normal  sehingga  batas  waktu  untuk mengeluarkan  peringatan  adalah  kecil. Pada  algoritma  ini  dipilih  nilai  10  menit hanya untuk simulasi saja. Gambar 3-3 menunjukkan  implementasi  algoritma analisis transshipment tersebut.
START Buka data CSV Baris awal? Jarak kapal kurang dari 10m 2 ya Buat list data MMSI, nav_stat, latitude, longitude, time ya Kapal sedang berlabuh? tidak Simpan data kedua kapal tersebut Buka file kedua kapal dari folder MMSI Cari waktu pertama kali kapal berada di posisi tersebut Kapal sudah berada di sana lebih dari 10 menit? Ya Simpan data kapal, Tampilkan pesan peringatan Perbandingan jarak selesai? ya END Baca baris selanjutnya tidak ya Data selesai dibaca? tidak Bandingkan semua list yang telah dibuat tidak ya tidak tidak
Gambar 3-3: Diagram alir analisis transshipment

## 3.3 Analisis Penggunaan Pukat Harimau
Gambar 3-4 adalah hasil pantauan KKP  dengan  perangkat  VMS  atas  kasus penggunaan  pukat  harimau  di  laut Arafura.
Gambar 3-4: Pola  pengguna  pukat  harimau (Maha, 2015)
Berdasarkan data European Cetacean  Bycatch  Campaign (ECBC), jarak  dua  kapal  yang  menggunakan pukat harimau rata-rata selebar 0.25 mil laut atau 463 meter. Dengan melakukan konversi  seperti  pada  analisis trans- shipment ,  maka  didapatkan  batas  lintang dan  batas  bujur  untuk  pengguna  pukat harimau berturut-turut adalah 0.004187° dan  0.004159°.  Karena  jarak  pengguna pukat  harimau  tersebut  cukup  luas, dibutuhkan  waktu  yang  cukup  lama untuk  menentukan  pengguna  pukat harimau,  dimana  dalam  algoritma  ini ditentukan  lamanya  adalah  100  menit. Pada algoritma ini dipilih nilai 100 menit hanya  untuk  simulasi  saja,  dimana sistem akan memberikan peringatan dini menandakan adanya kemungkinan penggunaan  pukat  harimau.  Diagram algoritma  untuk  analisis  tersebut  ada pada Gambar 3-5.

## 3.4 Analisis Pelanggaran Teritorial
Dalam aturan penangkapan ikan, wilayah  perairan  teritorial  merupakan daerah yang dikhususkan untuk nelayan- nelayan  tradisional.  Oleh  karena  itu, setiap  kapal  yang  menggunakan  pukat ikat dilarang untuk melakukan penangkapan  ikan  di  wilayah  perairan teritorial  Republik  Indonesia  (Maha, 2015). Analisis ini menggunakan algoritma Ray  Casting untuk menentukan  apakah suatu  kapal  berada  di  wilayah  perairan teritorial  Indonesia  atau  tidak.  Wilayah perairan teritorial Indonesia didapat dari peta  Indonesia  yang  di- buffer sepanjang 12  mil  laut,  lalu  dilakukan  simplifikasi agar  proses  analisis  dapat  berlangsung lebih  cepat.  Diagram  algoritma  tersebut ada pada Gambar 3-5.

## 3.5 Analisis Pelanggaran Tidak Lapor
Sama seperti analisis pelanggaran teritorial, analisis tidak lapor tidak perlu membandingkan  data  antar kapal sehingga  analisis  ini  tidak  memerlukan list data  kapal  dari  data  AIS  yang  telah diterima. Analisis ini kemudian mengguna- kan  algoritma Ray  Casting untuk
menentukan  apakah  suatu  kapal  yang sedang menangkap ikan berada di dalam wilayah  perairan  Indonesia  atau  tidak. Suatu  kapal  dikatakan  berhenti  di pelabuhan  apabila  status  navigasinya berubah  menjadi  “ moored ”.  Apabila  ada kapal  yang  keluar  wilayah  Indonesia tanpa berhenti terlebih dahulu, program akan  mengeluarkan  peringatan  bahwa kapal  tidak  lapor  setelah  menangkap ikan  di  perairan  Indonesia.  Algorithma tersebut diilustrasikan pada Gambar 3-7.
START Buka data CSV
Baris awal?
Jarak kapal kurang dari 463m 2 ya Buat list data MMSI, nav_stat, latitude, longitude, time ya Kapal sedang berlabuh? tidak Simpan data kedua kapal tersebut Buka file kedua kapal dari folder MMSI Cari data kedua kapal 100 menit berikutnya Kedua kapal masih berada dalam posisi jarak pukat harimau?
Ya Simpan data kapal, Tampilkan pesan peringatan Perbandingan jarak selesai? ya END Baca baris selanjutnya tidak ya Data selesai dibaca? tidak Bandingkan semua list yang telah dibuat tidak ya tidak tidak
Gambar 3-5: Diagram  alir  analisis  penggunaan pukat harimau
START Baca data tiap baris Status kapal fishing ? YA Kapal berada di perairan teritorial Indonesia? YA Simpan data kapal, Tampilkan peringatan Pencarian data selesai? END YA TIDAK Buka data setiap data MMSI tidak tidak Gambar 3-6: Diagram alir analisis teritorial START Baca data tiap baris Apakah kapal fishing? Apakah berada di perairan Indonesia? ya ya Buka datanya di folder MMSI Melewati pelabuhan Indonesia dahulu? tidak Catat data kapal, Tampilkan peringatan Pengulangan selesai? END ya Buka data MMSI kapal tidak ya tidak
Gambar 3-7: Diagram  alir  analisis  pelanggaran tidak lapor
3.6 Analisis Pelanggaran
Wilayah

## Pengelolaan Perikanan
Setiap  kapal  penangkap  ikan hanya  memiliki  izin  di  satu  atau beberapa wilayah pengelolaan perikanan (WPP)  tertentu  saja.  Sehingga  algoritma
didesain  untuk  memberikan  peringatan apabila  ada  kapal  berada  di  WPP  yang tidak seharusnya. Analisis
ini menggunakan  algoritma  Ray  Casting untuk  menentukan  posisi  WPP  suatu kapal. Algorithma tersebut diilustrasikan pada Gambar 3-8.
START Buka data
MMSI, baca data WPP Kapal berpindah WPP? Berasal dari luar
Indonesia?
Keluar dari wilayah
Indonesia? Simpan data kapal, buat peringatan pindah WPP Simpan data kapal, buat peringatan keluar wilayah Indonesia Simpan data kapal, buat
peringatan masuk wilayah Indonesia Pengecekan data selesai? END ya tidak tidak ya ya ya tidak tidak Gambar 3-8: Diagram  alir  analisis  pelanggaran WPP
3.7 Analisis  Mematikan Transponder

## AIS
Jarak  pengiriman  pesan  AIS  oleh kapal  maksimal  adalah  selama  3  menit. Karena  ada  kemungkinan  sinyal  yang tidak  tertangkap,  maka  jarak  waktu yang  dipilih  untuk  mendeteksi  kapal yang mematikan transponder AIS adalah 10 menit. Selain untuk analisis mematikan transponder, analisis ini juga menggunakan image  processing untuk menentukan  apakah  di  lokasi  terakhir kapal  mengirimkan  sinyal  ada  tanda keberadaan  kapal  atau  tidak.  Apabila tidak ada, maka muncul juga peringatan bahwa kapal hilang. Analisis ini membaca data Maritime  Mobile  Service  Identity (MMSI) tiap kapal karena membutuhkan sejarah pergerakan kapal.
START Buka data tiap kapal di folder MMSI, Baca data tiap baris Baca data setelahnya ya Jarak waktu ada yang lebih dari 100 menit? Simpan data kapal, Pengulangan selesai? END ya ya tidak Cek menggunakan remote sensing Simpan data waktunya tidak
Gambar 3-9: Diagram  alir  analisis  mematikan transponder

## 4  PENGUJIAN

## 4.1 Kemampuan  Deteksi  Pencurian Ikan
Pengujian dilakukan untuk menguji sistem  analisis  apakah  telah  dapat menganalisis  kegiatan  pencurian  ikan seperti diharapkan. Pengujian mengguna- kan data dari AIS LAPAN-A2/Orari (satu minggu  operasi  pada  Maret  2016)    dan data simulasi.
Gambar 4-1: Kapal yang melanggar WPP
Hasil  pengujian  dengan  data simulasi  (skenario  pencurian  ikan) berhasil menemukan kasus yang diminta, yakni transhipment ,  pukat  harimau, pelanggaran  teritorial,  tidak  melapor, melanggar  WPP, dan mematikan AIS.
Gambar  4-2  menunjukkan  kapal yang memasuki wilayah perairan teritorial  Indonesia  di  daerah  Papua (peta adalah 12 mil laut dari pantai).
Gambar 4-2: Hasil simulasi kapal yang melanggar wilayah teritorial (perairan Papua)
Gambar  4-1  menunjukkan  hasil deteksi  pelanggaran  WPP.  WPP  yang tergambar adalah sesuai dengan referensi  Maha  [2016].  Pada  skema  ini kapal  yang  tidak  melapor  juga  dideteksi sebagai kapal yang melanggar WPP.
Data  kapal-kapal  yang  melakukan keenam  jenis illegal  fishing tersebut kemudian dilaporkan dalam bentuk file untuk diakses operator.
Pengujian  dengan  data  LAPAN- A2/Orari  dalam scope tersebut  (sekitar 1,2 juta data AIS), belum berhasil mene- mukan    kasus  pelanggaran.  Diperlukan lebih  banyak  lagi  data  yang  kontinyu dengan  periode  satelit  yang  singkat (diperlukan lebih dari satu satelit) untuk mendapatkan  data  AIS  yang  dapat digunakan untuk sistem peringatan dini ini.  Disamping  itu,  ada  kemungkinan kapal yang melalukan pelanggaran akan mematikan transponder AIS.  Oleh  karena itu,  pada  algoritma  yang  diusulkan  ter- dapat  analisis  mematikan  transponder AIS.

## 4.2 Pengujian Kecepatan Analisis
Pengujian  kecepatan pemrosesan sistem  analisis  dilakukan  dengan  cara mengunggah  data  dengan  ukuran  yang berbeda-beda  untuk  kemudian  dicari waktu penyelesaian analisis data tersebut. Pengujian  ini  dilakukan  terhadap  dua jenis analisis, yaitu proses analisis tanpa dan dengan multithreading .

## Gambar 4-3: Grafik pengujian kecepatan sistem analisis
Dari  grafik  pada  Gambar  4-3 dapat  diketahui  bahwa  sistem  dapat menyelesaikan  proses  analisis  data berukuran  30  MB  dalam  waktu  kurang dari 2 menit.

## 5  KESIMPULAN
Algoritma  yang  dirancang  untuk sistem  analisis  peringatan  dini  pencurian ikan  ( illegal  fishing ) dengan  data  AIS berhasil  mendeteksi 6 jenis  pelanggaran sesuai ketentuan KKP yaitu transshipment, penggunaan  pukat  harimau,  pelanggaran teritorial,  pelanggaran  tidak  lapor, pelanggaran  WPP,  dan  pelanggaran mematikan transponder AIS,  dengan menggunakan  data  simulasi.  Algoritma ini  juga  berhasil  menganalisis  data  AIS berukuran  30  MB  dalam  waktu  kurang dari 2 menit.
Pengujian  mengunakan  data  AIS hasil  operasi  satelit  LAPAN-A2/Orari belum mendapatkan hasil yang diharap- kan  (mendeteksi  pelanggaran).  Hal tersebut  dikarenakan  data  AIS  LAPAN- A2/Orari  tidak  kontinyu,  karena  satelit hanya  mempunyai line-of-sight terhadap satu  wilayah  di  Indonesia  selama  10 menit, untuk kemudian tidak dapat lagi melihat  wilayah  tersebut  selama  90 menit.  Sehingga,  diperlukan  data  AIS dari  lebih  banyak  satelit  untuk  bisa digunakan  pada  sistem  peringatan  dini ini, atau dibuat modifikasi pada algoritma
untuk  mengakomodasi  data interupt tersebut.  Selain dari permasalahan data interupt yang  terjadi  karena  dinamika satelit, juga ada kemungkinan kapal yang melalukan pelanggaran akan mematikan transponder AIS.  Oleh  karena  itu,  pada algoritma  yang  diusulkan  terdapat analisis  atas transponder AIS  yang dimatikan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  diucapkan  kepada Pusat Teknologi Satelit, LAPAN, khususnya Tim  Operasi  LAPAN-A2/Orari,  atas dukungan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
AMSA,  2008. Automatic  Identification  System (AIS)  Class  B. Download  Mei  19,  2016, dari https://www.amsa.gov.au/forms- and-publications/Fact-Sheets/  AISB_ Fact. pdf .
Hardhienata,  S.;  Triharjanto,  R.H;  dan    M. Mukhayadi,  2011. LAPAN-A2: Indonesian Near-Equatorial  Surveilance  Satellite ; makalah  dipresentasikan  pada  on  18 th
Asia  Pacific  Regional  Space  Agency Forum, Singapore.
Ikhsan,  M.  Y.,  Mukhayadi,  M.,  dan  W.  Hasbi,
2011. Kajian  Penerapan  AIS  pada
Satelit LAPAN-A2 , Satelit Untuk
Mitigasi Bencana, Pemantauan Maritim dan Ketahanan Pangan, IPB Press.
IMO,  2013. SOLAS  1974:  Brief  History  -  List  of amendments  to  date  and  where  to  find them. Download  Mei  19,  2016,  dari http://www.imo.org/en/KnowledgeCen tre/ReferencesAndArchives/HistoryofS OLAS/Documents/ . ITU-R,  2010. Technical  Characteristics  for  an Automatic  Identification  System  Using Time-Division Multiple Access in the VHF Maritime Mobile Band . Geneva: ITU-R. Maha, T.H., 2015. Urgensi Penanggulangan IUU Fishing  oleh  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan.  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan Republik Indonesia ,
Presentasi pada Seminar KKP.
Triharjanto,  R.H.,  2016. A  Dream  Come  True: LAPAN-A2/Orari  Mengamati  Aktivitas Maritim  Indonesia ,  Download  Mei  19,
2016, dari http://pusteksat. lapan. go. id/index.php/subblog/read/2016/98/ .
Ye, Y. and Guangrui, O.S.F., 2013. An Algorithm for  Judging  Points  Inside  or  Outside  A
Polygon. Seventh International Conference  on  Image  and  Graphics ,  (p.
690). Wuhan