PEMODELAN SPASIO-TEMPORAL KONDISI LAMUN DAN VARIABILITAS IKLIM DI INDONESIA: PENYUSUNAN BASELINE = Spatial-Temporal Modelling of Seagrass Condition and Climate Variability in Indonesia: Establishing a Baseline

Latar Belakang. Ekosistem lamun memiliki fungsi ekologis penting sebagai pelindung pesisir, penyedia habitat, pendukung perikanan, pengatur siklus nutrien, dan penyimpan karbon biru. Namun, ekosistem ini semakin terancam oleh variabilitas iklim, terutama perubahan suhu permukaan laut dan kejadian marine heatwave. Tujuan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor iklim dan lingkungan dominan yang berasosiasi dengan kondisi lamun serta membangun baseline spasio-temporal berbasis paparan iklim bagi ekosistem lamun di Indonesia. Metode. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif-spasial dengan mengintegrasikan systematic review, data Seagrass Ecological Quality Index (SEQI) dari 18 lokasi pemantauan, dan variabel paparan iklim dari dataset ERA5. Nilai SEQI diklasifikasikan menjadi tiga kelas, yaitu Bad, Moderate, dan Good. Model yang diuji meliputi Gaussian Naive Bayes, Logistic Regression, dan Random Forest, dengan evaluasi menggunakan Leave-One-Out Cross Validation, accuracy, balanced accuracy, Pierce Skill Score, dan Heidke Skill Score. Hasil. Faktor termal merupakan variabel yang paling konsisten dilaporkan dalam literatur. Random Forest memberikan performa terbaik dengan accuracy 66,7%, balanced accuracy 46,8%, PSS 0,253, dan HSS 0,361. Suhu permukaan laut rata-rata dan maksimum serta tren pemanasan jangka panjang merupakan prediktor paling informatif. Kesimpulan. Pemodelan berbasis iklim dapat menyediakan baseline probabilistik awal untuk mendukung pemantauan, konservasi, dan analisis risiko iklim ekosistem lamun di Indonesia.