Mahasiswa Departemen Perikanan Universitas Gadjah Mada (UGM), Rivaldo Ferdiansyah, melakukan penelitian untuk memetakan zona potensi penangkapan ikan layang di perairan Laut Jawa menggunakan pendekatan pemodelan berbasis data lingkungan. Penelitian yang merupakan skripsi Rivaldo, berfokus pada spesies ikan layang (Decapterus spp.) yang merupakan salah satu komoditas penting bagi nelayan di wilayah pengelolaan perikanan WPPNRI 712.
Dalam penelitiannya, Rivaldo menggunakan metode Maximum Entropy (MaxEnt) untuk memodelkan kesesuaian habitat dan memprediksi lokasi potensial penangkapan ikan selama periode 2019–2023. Pendekatan ini memanfaatkan berbagai parameter lingkungan laut seperti suhu permukaan laut, salinitas, konsentrasi klorofil-a, curah hujan, serta kecepatan angin. Data-data tersebut kemudian dianalisis untuk mengetahui kondisi lingkungan yang paling sesuai bagi keberadaan ikan layang di Laut Jawa.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang digunakan memiliki performa yang sangat baik dengan nilai Area Under Curve (AUC) rata-rata di atas 0,8. Nilai tersebut mengindikasikan kemampuan model yang tinggi dalam memprediksi kesesuaian habitat ikan layang. Analisis kurva respons juga menunjukkan bahwa ikan layang cenderung berada pada kondisi lingkungan tertentu, yakni konsentrasi klorofil-a antara 0,2–0,5 mg/m³, curah hujan 2,1–5,5 mm per hari, salinitas 32,15–33,6 ppt, suhu permukaan laut 27,7–31,3°C, serta kecepatan angin 0–7,4 m/s.
Selain itu, pemodelan Habitat Suitability Index (HSI) menunjukkan bahwa tingkat kesesuaian habitat tertinggi terjadi pada bulan Juni dengan nilai HSI mencapai 1. Namun demikian, wilayah dengan kesesuaian tinggi tersebut memiliki luasan yang relatif terbatas di Laut Jawa. Menurut Rivaldo, penelitian ini diharapkan dapat membantu meningkatkan efisiensi kegiatan penangkapan ikan, khususnya bagi nelayan tradisional yang selama ini masih mengandalkan pengalaman dan kebiasaan dalam menentukan lokasi penangkapan. Dengan adanya peta zona potensi penangkapan berbasis data lingkungan, nelayan dapat memperoleh informasi yang lebih akurat untuk menentukan daerah tangkap yang produktif.
Penelitian ini juga menunjukkan pentingnya integrasi teknologi pemodelan dan data oseanografi dalam mendukung pengelolaan perikanan yang lebih berkelanjutan di Indonesia. Penelitian ini sejalan dengan komitmen Departemen Perikanan UGM dalam mendukung pengembangan tridharma perguruan tinggi yang berorientasi pada keberlanjutan sektor perikanan. Selain itu, kegiatan ini mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya SDG 3 Kehidupan Sehat dan Sejahtera, SDG 4 (Pendidikan Berkualitas) melalui peningkatan kapasitas riset dan publikasi, SDG 9 Industri, Inovasi, dan Infrastruktur, dan SDG 14 Life Below Water (Ekosistem Lautan).