Prediksi Anomali Kandungan Panas Laut dengan Random Forest Regressor: Pola dan Implikasi Ekologis - Sukanti, Alna Maryamah; Satriya, Raisa Nadia Bunga; Adawiah, Rubi Robiah; Arifin, Willdan Aprizal (Journal of Marine Research and Technology, 2024)
Perairan Indonesia mengalami peningkatan anomali kandungan panas laut yang berdampak pada ekosistem akuatik. Penelitian ini bertujuan memprediksi anomali tersebut dan implikasinya bagi keanekaragaman hayati laut menggunakan algoritma Random Forest Regression . Data anomali kandungan panas laut dari tahun 2000-2023 diolah dengan Python. Visualisasi menunjukkan tren kenaikan selama periode tersebut. Random Forest Regression digunakan dengan 100 estimators dan random_state=42. Evaluasi kinerja diukur dengan Mean Squared Error (MSE) 0,2952 , Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 2,73%, R^2 Score 0,9848, dan akurasi total 97,27%. Variabel penting adalah tahun pengamatan. Hasil prediksi menunjukkan nilai anomali 19,66x10^22 Joules pada 2023 dan relatif stabil 2024-2026. Peningkatan ini berdampak pada metabolisme biota, terumbu karang, pengasaman laut, migrasi spesies, variabilitas iklim, dan interaksi spesies. Upaya mitigasi dan adaptasi diperlukan untuk melindungi keanekaragaman hayati laut.