PREDIKSI HASIL TANGKAPAN IKAN CAKALANG (Katsuwonus pelamis) DI PERAIRAN INDONESIA BERDASARKAN FAKTOR IKLIM = Prediction of Skipjack Tuna (Katsuwonus pelamis) Catch in Indonesian Waters Based on Climate Factors

ABSTRAK NUR MUZAYYANAH ALFIYAH. Prediksi Hasil Tangkapan Ikan Cakalang (Katsuwonus pelamis) Di Perairan Indonesia Berdasarkan Faktor Iklim (dibimbing oleh Prof. Dr. Halmar Halide, M.Sc). Latar Belakang. Perairan selatan Indonesia sangat dipengaruhi oleh variabilitas iklim global seperti ENSO, IOD, dan MJO yang berdampak signifikan terhadap kondisi oseanografi laut. Fluktuasi parameter iklim ini memengaruhi distribusi dan ketersediaan ikan pelagis besar seperti cakalang (Katsuwonus pelamis), yang memiliki nilai ekonomi penting dalam sektor perikanan nasional. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi hasil tangkapan ikan cakalang berdasarkan parameter iklim dan oseanografis serta mengevaluasi kinerja model prediktif dalam menjelaskan hubungan kompleks antara variabel-variabel tersebut. Metode. Pendekatan yang digunakan mencakup regresi linier dan algoritma Random Forest, dengan validasi melalui teknik k-fold cross-validation (k=5, 30 pengulangan) serta optimasi parameter menggunakan Bayesian Optimization. Data terdiri dari indeks ENSO, IOD, MJO, suhu permukaan laut (SST), dan salinitas, dikombinasikan dengan data hasil tangkapan ikan cakalang dari tahun 1980 hingga 2022, yang telah diselaraskan ke dalam skala musiman (Barat, Transisi I, Timur, dan Transisi II). Hasil. Model Random Forest pada musim Transisi II menghasilkan kinerja terbaik dengan nilai R² sebesar 0,958, sedangkan regresi linier pada musim dan skenario yang sama menghasilkan R² sebesar 0,677. Hal ini menunjukkan bahwa hubungan antara variabel iklim dan hasil tangkapan bersifat non-linier, dan Random Forest mampu merepresentasikan kompleksitas tersebut dengan lebih baik.

Kata kunci: Katsuwonus pelamis, iklim, SST, ENSO, Random Forest, Regresi linier.