STRATEGI PENINGKATAN EKSPOR HASIL LAUT MELALUI KEBIJAKAN PERIKANAN TERUKUR MENGGUNAKAN RANDOM FOREST ALGORITHM - Anugrahnu, Joannes Fregis Philosovio; Etika, Ezra; Sumarni, Sania Lina; Debataraja, Naomi Nessyana; Lestyowati, Yoke; Priyanto, Dwi Ari (Badan Penyuluhan dan Pengembangan Sumberdaya Manusia Kelautan dan Perikanan, 2025)
Penelitian ini bertujuan menyusun strategi dalam menerapkan eco-preservation fishing dalam kerangka kebijakan Penangkapan Ikan Terukur (PIT) di PPN Pemangkat, Kabupaten Sambas. Dengan menggunakan data sekunder mengenai produksi ikan tahun 2020, peneliti mengidentifikasi faktor-faktor penting yang perlu dijadikan dasar dalam penyusunan kebijakan agar penerapan eco-preservation fishing dapat berjalan efektif sekaligus mendukung kinerja ekspor setelah masa pandemi. Variabel yang dianalisis mencakup berat hasil tangkapan (Y), ukuran kapal/gross tonnage (X1), jenis alat penangkapan (X2), waktu pembongkaran (X3), jumlah hari perjalanan (X4), jumlah ABK (X5), dan frekuensi penangkapan (X6). Algoritma random forest digunakan untuk mengklasifikasikan serta mengevaluasi tingkat pengaruh masing-masing variabel. Model yang dihasilkan memiliki akurasi prediksi sebesar 81,32% (kategori baik). Frekuensi penangkapan (X6) menunjukkan penurunan rataan Gini terbesar, sehingga menjadi variabel yang paling berpengaruh, diikuti oleh ukuran kapal (X1), jenis alat (X2), dan hari perjalanan (X4). Dari temuan tersebut, ditemukan strategi prioritas, yaitu : (1) penetapan kuota berdasarkan effort (per trip/kapal) dan ukuran kapal, (2) pembatasan serta penggantian alat tangkap yan glebih ramah lingkungan, (3) pengaturan durasi dan jumlah hari operasi, serta (4) peningkatan kepatuhan melalui pengawasan waktu bongkar. Hasil penelitian ini memberikan strategi untuk penerapan eco-preservation fishing dalam skema PIT di PPN Pemangkat yang didasarkan pada bukti empiris dari data tahun 2020. Measured fisheries management (PIT) is a policy of capturing marine products accompanied by control over its quotas and areas. Compliance with this policy should be increased along with the sustainability of the marine product exports sector amidst the decline in the economic sector due to the covid-19 pandemic. Eco-preservation fishing is one of the solutions that can be offered. This study uses secondary data on marine products production in 2020 obtained from Archipelago Fishing Port (AFP) of Pemangkat, Sambas Regency. Random forest algorithm is used to classify randomly selected subsets of the sample and training variables to produce several decision trees. The results of the data testing test show the predicted value of 81.32% and is included in the good category. The variable in this research is weight of catches (Y), gross tonnage (X1), fishing gear type (X2), ship unloading time (X3), number of travel days (X4), number of crew members (X5), and the number of catches (X6). X6 has the largest mean decrease gini value than the other variables, so it has the biggest contribution in classifying the causes of catches in Pemangkat AFP as per 2021.