Perompakan dan Illegal Fishing: Solusi AI Untuk Kedaulatan Laut Indonesia

Authors

  • Yusnaldy Yusnaldy Universitas Pertahanan Republik Indonesia
  • Asep Iwa Soemantri Universitas Pertahanan Republik Indonesia
  • Bayu Asih Yulianto Universitas Pertahanan Republik Indonesia
  • Lukman Yudho Prakoso Universitas Pertahanan Republik Indonesia
  • Muhamad Risahdi Universitas Pertahanan Republik Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.59188/jurnalsosains.v5i11.32571

Keywords:

Perompakan, Illegal Fishing, Kedaulatan Laut, Artificial Intelligence, Keamanan Maritim.

Abstract

Penelitian ini menganalisis penerapan teknologi kecerdasan buatan (AI) sebagai solusi strategis dalam mengatasi ancaman perompakan dan illegal fishing (IUU Fishing) di perairan Indonesia. Sebagai negara kepulauan terbesar dengan wilayah perairan seluas 5,8 juta km², Indonesia menghadapi tantangan kompleks dalam menjaga kedaulatan lautnya. Data menunjukkan terdapat 512 kasus IUU fishing dan 87 insiden perompakan sepanjang tahun 2022 yang mengakibatkan kerugian ekonomi mencapai USD 351 juta serta penurunan stok ikan lokal hingga 20%. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif-deskriptif dengan pengumpulan data melalui studi literatur, analisis dokumen resmi dari Kementerian Kelautan dan Perikanan, TNI AL, dan Bakamla, serta wawancara mendalam dengan para pemangku kepentingan. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa sistem patroli konvensional memiliki keterbatasan dalam hal jangkauan wilayah dan waktu respons, sementara implementasi AI melalui sistem deteksi berbasis satelit, algoritma prediktif, dan integrasi data multi-sensor mampu meningkatkan akurasi deteksi hingga 92%, mempercepat waktu respons hingga 60%, serta mengurangi potensi kerugian ekonomi hingga USD 150 juta per tahun. Selain itu, penelitian ini mengidentifikasi pentingnya koordinasi antarlembaga dan peningkatan kapasitas SDM sebagai faktor penentu keberhasilan implementasi AI. Temuan penelitian ini memberikan kontribusi strategis bagi penguatan kebijakan keamanan maritim Indonesia dan mendukung pencapaian visi Indonesia Emas 2045 sebagai poros maritim dunia yang berdaulat dan berkelanjutan.

References

Bappenas. (2025). Rencana Pembangunan Jangka Panjang Nasional 2025–2045. Jakarta: Bappenas.

BPS. (2024). Statistik Kepulauan Indonesia 2024. Jakarta: Badan Pusat Statistik.

Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.

Direktorat Jenderal Perikanan Tangkap Kementerian Kelautan dan Perikanan. (2023). Laporan tahunan pengawasan perikanan 2022. Jakarta: KKP.

El-Taie, S., & Kraidi, T. (2023). Deep-learning-empowered visual ship detection and tracking. Elsevier.

International Maritime Bureau (IMB). (2023). Piracy and armed robbery against ships: Annual report 2023. London: IMB.

Kementerian Kelautan dan Perikanan. (2023). Laporan tahunan pengawasan perikanan 2022. Jakarta: KKP.

Li, F., Yu, K., Yuan, C., Tian, Y., Yang, G., Yin, K., & Li, Y. (2025). Dark ship detection via optical and SAR collaboration: An improved multi-feature association method between remote sensing images and AIS data. Remote Sensing, 17(13), 2201. https://doi.org/10.3390/rs17132201

Marliani, M., & Cahyadi, R. (2024). Challenges and strategies in Indonesia's Natuna Sea. Journal of Maritime Studies, 3(1), 87–101.

Masrichah, S. (2023). Ancaman Dan Peluang Artificial Intelligence ( AI ). 3(3).

Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2014). Qualitative data analysis: A methods sourcebook (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.

Miller, T., Durlik, I., Kostecka, E., Sokołowska, S., Kozlovska, P., & Zwolak, R. (2025). Artificial intelligence in maritime cybersecurity: A systematic review of AI-driven threat detection and risk mitigation strategies. Electronics, 14(9), 1844. https://doi.org/10.3390/electronics14091844

Nugroho, H., & Prasetyo, D. (2022). Satellite-based monitoring system for illegal fishing in Indonesian waters. Maritime Security Journal, 1(2), 55–70.

Panggabean, A., Setiawan, F., & Nugroho, H. (2025). Indonesia's maritime defense strategy for securing North Natuna. Maritime Security Journal, 2(2), 55–72.

Putra, A., & Handayani, S. (2022). Artificial intelligence applications in maritime security: Case study of Southeast Asia. International Journal of AI in Maritime, 5(1), 23–40.

Santoso, B. (2021). Strengthening Indonesian naval patrols to combat IUU fishing. Indonesian Journal of Maritime Defense, 2(3), 45–60.

Siregar, R. (2023). Economic and ecological impact of illegal fishing in Indonesia. Journal of Marine Policy, 7(2), 99–115.

Xu, Y., et al. (2023). Illegal, unreported and unregulated fishing detection with machine learning. American University, Washington, DC. (Pre-print).

Zhang, H., & Li, Y. (2021). Ship detection in Sentinel 2 multi-spectral images with self-supervised learning. Remote Sensing, 13(21), 4255. https://doi.org/10.3390/rs13214255

Downloads

Published

2025-11-12

How to Cite

Yusnaldy, Y., Soemantri, A. I. ., Yulianto, B. A. ., Prakoso, L. Y. ., & Risahdi , M. . (2025). Perompakan dan Illegal Fishing: Solusi AI Untuk Kedaulatan Laut Indonesia. Jurnal Sosial Dan Sains, 5(11), 7622–7629. https://doi.org/10.59188/jurnalsosains.v5i11.32571

Most read articles by the same author(s)