Data Collecting dalam Melakukan Prediksi Pergerakan Ikan dan Lokasi Pancing Ikan Bagi Nelayan di Kota Tegal
DOI:
https://doi.org/10.52072/unitek.v15i1.291Keywords:
variabel data, ARIMA, prediksi, tangkapan ikanAbstract
Kota Tegal menduduki urutan ketiga dengan produksi hasil perikanan laut tertinggi se-provinsi Jawa Tengah. Namun demikian, kondisi produksi perikanan laut nelayan di kota Tegal fluktuatif. Perubahan iklim global menyebabkan hasil populasi ikan berkurang dan berpindah wilayah. Model ARIMA juga telah dianalisa dan bisa digunakan untuk memprediksi pergerakan ikan dan lokasi yang tepat untuk memancing ikan. Namun demikian, model ARIMA yang terbentuk belum tentu dapat diterapkan di perairan pesisir utara pulau Jawa khususnya Kota Tegal. Hasil penelitian menunjukan bahwa data yang digunakan untuk melakukan prediksi model ARIMA tidak ditemukan. Namun demikian, dari dataset yang bisa dikumpulkan dapat dilakukan prediksi jumlah tangkapan dan memberikan rekomendasi tentang metode tangkap dan waktu yang paling baik untuk menangkap ikan.
Downloads
References
Death, G., Fabricius, K. E., Sweatman, H., & Puotinen, M. (2012). The 27–year decline of coral cover on the Great Barrier Reef and its causes. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(44), 17995–17999. https://doi.org/10.1073/pnas.1208909109
Deshinta Vibriyanti. (2014). Kondisi Sosial Ekonomi dan Pemberdayaan Nelayan Tangkap Kota Tegal, Jawa Tengah. Jurnal Kependudukan Indonesia, 9(1).
Dhian Adhitya, Wardani Umi Maesyaroh, Imelda Rosiana Tanjung, & Milka Remayasari. (2021). Kondisi Tingkat Pengangguran Di Indonesia Pada Masa Pandemi Covid-19: Studi Kasus Dengan Pendekatan Metode ARIMA. MEA, 5(2).
Fajar Rizki Anwar. (2021). Peramalan Tingkat Kenaikan Angka Penderita COVID-19 di Kota Padang dengan Menggunakan Metode ARIMA. Universitas Andalas.
Hu, Y., Pan, Z., Han, Z., Lin, Z., & Tao, Z. (2020). Forecasts for the fish Migration and Fishing time under Marine Environment Changes based on the ARIMA model. 2020 2nd International Conference on Economic Management and Model Engineering (ICEMME), 352–355. https://doi.org/10.1109/ICEMME51517.2020.00074
Portner, H. O., & Farrell, A. P. (2008). Physiology and Climate Change. Science, 322(5902), 690-692. https://doi.org/10.1126/science.1163156
Rachmawati, A. K. (2020). Peramalan Penyebaran Jumlah Kasus Covid19 Provinsi Jawa Tengah dengan Metode ARIMA. Zeta-Math Journal, 6(1), 11–16. https://doi.org/10.31102/zeta.2021.6.1.11.16
