Pendekatan Analitik Berbasis Big Data dan Model Prediktif Sebagai Strategi Penguatan Ekonomi Kelautan Di Wakatobi

Abstract

Peningkatan ekonomi maritim di Kabupaten Wakatobi menuntut pendekatan yang berbasis pada pemanfaatan data guna menjawab beragam tantangan dalam pengelolaan sumber daya laut yang kian kompleks. Pemanfaatan Big Data bersama algoritma prediktif menjadi salah satu langkah strategis untuk mendukung proses pengambilan keputusan yang lebih akurat sekaligus berkelanjutan, terutama pada sektor perikanan, pariwisata bahari, dan konservasi laut. Penelitian ini berfokus pada upaya memahami bagaimana teknologi Big Data dan algoritma prediktif berperan dalam memperkuat ekosistem ekonomi kelautan di wilayah Wakatobi. Metode yang digunakan bersifat deskriptif-kualitatif melalui studi kasus dan wawancara mendalam dengan para pemangku kepentingan lokal. Pendekatan ini juga dilengkapi dengan analisis data sekunder yang bersumber dari platform digital kelautan serta citra satelit. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa integrasi antara data spasial, informasi iklim laut, dan aktivitas nelayan dapat membantu memperkirakan potensi tangkapan dengan lebih baik serta mengidentifikasi zona ekonomi laut yang menjadi prioritas. Algoritma prediktif berbasis machine learning seperti Random Forest dan Support Vector Machine terbukti memberikan hasil yang cukup akurat dalam mengelompokkan wilayah yang produktif dan kurang produktif.Secara keseluruhan, penerapan teknologi tersebut tidak hanya berkontribusi pada peningkatan efisiensi pelaku usaha di sektor kelautan, tetapi juga menjadi dasar bagi perumusan kebijakan yang berbasis bukti dan berorientasi pada keseimbangan antara kepentingan ekonomi serta keberlanjutan ekologi di Wakatobi.