Judul: A. Implementation Strategy of Pelagic Fish Habitat  Suitability Model Based on Oceanographic Conditions in Palabuhanratu Waters
Abstrak: Palabuhanratu merupakan pusat kegiatan perikanan tangkap di Kabupaten Sukabumi. Salah satu tangkapan ikan yang dominan adalah ikan pelagis. Jenis ikan pelagis memiliki sifat bergerombol (schooling) dalam bermigrasi, dimana proses migrasi, persebaran dan kelimpahan ikan pelagis dipengaruhi oleh beberapa parameter oseanografi seperti suhu permukaan laut, konsentrasi klorofil-a, salinitas arus hingga kedalaman. Kondisi parameter oseanografi dapat dimanfaatkan dalam pendugaan daerah penangkapan melalui teknologi penginderaan jauh, dengan memanfaatkan data yang diperoleh satelit yang membawa sensor multikanal. Penelitian ini dirancang menggunakan pemodelan Maximum Entropy dalam memprediksi kesesuaian habitat ikan yang kemudian ditransformasi untuk menduga zona potensial penangkapan ikan. Maximum Entropy adalah model yang dapat menduga distribusi probabilitas entropy secara maksimum, dengan memperkirakan data yang paling seragam dan paling dekat. Model zona potensial penangkapan ikan pelagis di Perairan Palabuhanratu yang diharapkan dapat dimanfaatkan Pusat Informasi Pelabuhan Perikanan (PIPP) untuk melakukan update informasi daerah penangkapan ikan untuk nelayan Palabuhanratu ataupun sebagai bahan pembuatan sistem informasi pendugaan zona potensial penangkapan ikan oleh PPN Palabuhanratu. Strategi implementasi model dirumuskan menggunakan Interpretative Structural Model (ISM). Tujuan dari penelitian ini adalah (1) menganalisis spasial sebaran variabilitas suhu permukaan air laut dan konsentrasi klorofil-a serta hubungannya terhadap produksi ikan pelagis, (2) menganalisis musim penangkapan ikan pelagis serta hubungannya terhadap variasi konsentrasi klorofil-a dan suhu permukaan airlaut, (3) melakukan pemodelan kesesuaian habitat ikan untuk menentukan zona potensial penangkapan ikan pelagis di perairan Palabuhanratu dengan Maximum Entropy, (4) merumuskan strategi implementasi pemodelan zona potensial penangkapan ikan pelagis di Perairan Palabuhanratu. Penelitian ini terbagi menjadi empat tahapan. Tahap pertama adalah tahap pengumpulan dan eksplorasi data. Tahapan kedua adalah pengolahan data citra satelit yang menghasilkan peta sebaran spasial suhu permukaan laut dan konsentrasi klorofil-a setiap bulannya dari tahun 2016-2020 serta analisis spasial dari parameter arus, salinitas dan kedalaman. Tahapan ketiga adalah melakukan pengolahaan data dengan Maximum Entorpy menggunakan data olahan tahapan pertama dan data posisi kapal penangkapan yang diambil dari data VMS Indonesia, logbook dan hasil wawancara. Pada tahapan ini dihasilkan peta zona potensial penangkapan ikan berdasarkan nilai Habitat Suitability Index (HSI). Model yang dihasilkan dievaluasi kesesuaiannya menggunakan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC). Tahapan keempat adalah merumuskan strategi implementasi program menggunakan metode Interpretative Structural Model (ISM). Interpretative Structural Model (ISM) disusun berdasarkan data yang dihasilkan dari proses diskusi dan pengumpulan pendapat dari pakar dan para pelaku sistem. Hasil penelitian ini menunjukkan adanya fenomena Indian Ocean Dipole (IOD) fase negatif pada tahun 2016 dan fase positif pada tahun 2019. Fenomena ini memengaruhi sebaran nilai klorofil-a dan suhu permukaan laut di perairan Palabuhanratu. Musim penangkapan ikan tongkol dan cakalang memiliki hubungan yang erat terhadap fluktuasi bulanan nilai suhu permukaan laut dan klorofil-a. Berdasarkan nilai Indeks Musim Penangkapan (IMP) diperoleh musim penangkapan ikan cakalang, tongkol, tenggiri dan layaran secara umum terjadi di musim timur. Musim timur merupakan waktu dimana kelimpahan klorofil-a meningkat diikuti dengan penurunan suhu permukaan laut. Metode maximum entropy berhasil menggambarkan kesesuaian habitat ikan pelagis di perairan Palabuhanratu secara spasial. Hasil model menunjukkan penggunaan parameter salinitas, klorofil-a, suhu permukaan laut, arus, dan batimetri secara bersama mampu menghasilkan nilai training gain tertinggi sebesar 1.931. Hal ini berarti dalam pembangunan model kesesuaian habitat ikan pelagis sebaiknya menggunakan semua parameter tersebut
Keyword: Habitat suitability, implementation strategy, modeling, oceanographic  parameters, potential fishing area

Judul: Model of Skipjack Tuna’s (Katsuwonis pelamis) Fishing Area Using Generalized Additive Model (GAM) in Rumpon Area of Palabuhanratu Sea Waters, West Java
Abstrak: Ikan cakalang (Katsuwonis pelamis) menjadi salah satu target tangkapan karena memiliki nilai ekonomis yang tinggi. Nelayan di Palabuhanratu menggunakan rumpon yang dipasang di beberapa titik sehingga nelayan cenderung kembali pada titik yang sama untuk penangkapan. Penelitian bertujuan menganalisis daerah potensial penangkapan ikan cakalang menggunakan Generalized Additive Model (GAM) di lokasi rumpon Perairan Palabuhanratu. Lokasi penelitian di perairan Pelabuhan Ratu dan sekitarnya. Data yang digunakan adalah data tangkapan ikan yang diperoleh dari logbook dan data parameter oseanografi yaitu suhu permukaan laut (SPL) dan konsentrasi klorofil-a (Chl-a) estimasi dari satelit serta data salinitas dari pemodelan. Analisis spasial dengan GAM untuk menganalisis hubungan parameter oseanografi terhadap kelimpahan ikan dalam nilai Catch per Unit Effort (CPUE). Hasil analisis menunjukkan model yang paling baik untuk prediksi zona potensial penangkapan ikan berdasarkan validasi adalah kombinasi parameter SPL, Chl-a, dan salinitas dengan nilai signifikasi (p-value) untuk parameter SPL yaitu 0.0074, parameter Chl-a sebesar 0.3965, dan parameter salinitas sebesar 0.1699. Model memiliki nilai Akaike’s Information Criteria (AIC) sebesar 13.76 dan nilai Deviance Explained (DE) sebesar 60.2 %. Hasil model dan prediksi menunjukkan ikan cakalang cenderung berada pada kisaran nilai SPL sebesar 28 – 28.8 °C, nilai klorofil-a sebesar 0.16 - 0.49 mg/m3 dan nilai salinitas sebesar 33.88 - 34.19 psu., Skipjack tuna (Katsuwonis pelamis) is one of the catch targets because it has high economic value. Fishermen in Palabuhanratu use rumpon installed at several points so that fishermen tend to return to the same point for catching. The aim of the study was to analyze potential skipjack catching areas using the Generalized Additive Model (GAM) in rumpon area, Palabuhanratu Sea Waters. The research location is in the sea waters of Pelabuhan Ratu and its surroundings. The data used are fish catch data obtained from logbooks and oceanographic parameter data, namely sea surface temperature (SST) and chlorophyll-a concentration (Chl-a) estimates from satellites as well as salinity data from modeling. Spatial analysis with GAM to analyze the relationship of oceanographic parameters to the abundance of fish in the value of Catch per Unit Effort (CPUE). The results of the analysis show that the best model for predicting potential fishing zones based on validation is a combination of SST, Chl-a, and salinity parameters with a significance value (p-value) for SST parameters of 0.0074, Chl-a parameter of 0.3965, and salinity parameter of 0.1699. The model has Akaike's Information Criteria (AIC) value of 13.76 and Deviance Explained (DE) value of 60.2%. The results of the model and predictions showed that skipjack tuna tended to be in the range of SST values of 28 – 28.8 °C, chlorophyll-a values of 0.16 - 0.49 mg/m3 and salinity values of 33.88 - 34.19 psu.
Keyword: Generalized additive model, ikan cakalang, klorofil-a, salinitas, suhu permukaan laut, Chlorophyll-a, salinity, sea surface temperature, skipjack tuna

Judul: Penentuan Nilai Eigen dan Vektor Eigen dari Matriks Tridiagonal 2-Toeplitz dengan Pendekatan Polinomial Chebyshev
Abstrak: The eigenvalues and eigenvectors of a matrix can be determined by finding its characteristic polynomials. The characteristic polynomials of a tridiagonal 2-Toeplitz matrix is shown to be closely connected to polynomials which satisfy the Chebyshev recurrence relationship. If the order of the matrix is odd, then the eigenvalues are found explicitly in terms of the Chebyshev zeros and the eigenvectors are found in terms of the polynomials satisfying the recurrence relationship. For even ordered matrices, the situation is more complicated. The problem in these cases is that although the Chebyshev recurrence formula is still applied, its initial values are not generating Chebyshev polynomials
Keyword: