🌊 POSEIDON: Pipeline V2 (2026)

⚡ Autonomous OOT Inference & Conformal Prediction ⚡

Sistem berbasis Machine Learning (Positive-Unlabeled Learning) untuk memprioritaskan target patroli IUU Fishing menggunakan citra radar satelit (Sentinel-1 SAR) di wilayah WPP-711. Versi 2026 ini dirancang sebagai sistem yang sepenuhnya otonom untuk deteksi real-time.

🎯 Overview

Berbeda dengan Phase 4 sebelumnya, folder POSEIDON_Model berisi artefak model untuk Pipeline versi terbaru yang telah mengatasi masalah latensi GFW. Model di sini mengestimasi dimensi fisik dan indikasi fishing score secara mandiri, menjadikannya sistem end-to-end yang lepas dari ketergantungan API pihak ketiga.

Selain itu, model dievaluasi menggunakan skema Out-of-Time (OOT) murni untuk mencegah data leakage, dengan acuan data historis 2023-2025 untuk mendeteksi anomali pada tahun 2026.

✨ Features

🧠 Autonomous Estimation & Scoring

Phase 3 Estimators - Memuat model regresi (model_length_gb.pkl) dan klasifikasi (model_fishing_score_xgboost.pkl) untuk memprediksi panjang fisik kapal dan fishing score langsung dari raw features satelit.
Unified Pipeline Object - Menggunakan pipeline berbasis joblib yang di dalamnya sudah merangkum Hybrid Stacking Model (LightGBM + XGBoost), daftar 17 fitur terbaru, dan batas kalibrasi kuartalan. Kini terbagi menjadi model GEE dan GFW.

🛑 Multi-Tier Alert System

Model telah dikalibrasi untuk memancarkan 3 tingkat status berdasarkan distribusi kuartalan tahun sebelumnya:

SIAGA 1 (Prioritas Verifikasi): $Q_{90}$ ke atas
SIAGA 2 (Pengamatan Terarah): $Q_{75}$ hingga $Q_{90}$
SIAGA 3 (Pemantauan Pasif): Di bawah $Q_{75}$

📦 File Structure

POSEIDON_Model/
├── 📂 GEE/                                # Model khusus deteksi GEE
│   ├── 📂 poseidon_models_gee.pkl         # Unified Pipeline Object untuk GEE
│   └── 📂 isolation_forest_model.pkl      # Deteksi Anomali Geospasial
├── 📂 GFW/                                # Model khusus deteksi GFW
│   └── 📂 poseidon_models_gfw.pkl         # Unified Pipeline Object untuk GFW
├── 📂 model_length_gb.pkl                 # Estimator Panjang Kapal (Phase 3)
├── 📂 model_fishing_score_xgboost.pkl     # Estimator Fishing Score (Phase 3)
└── 📖 README.md                           # Dokumentasi ini

🚀 Usage (GitHub Actions / Automation)

Untuk lingkungan Production (seperti GitHub Actions), Anda cukup mengunduh model menggunakan wget dan memuatnya menggunakan joblib.

# Contoh pengunduhan file GFW dari Hugging Face ke runner
wget https://huggingface.co/JullMol/POSEIDON/resolve/main/POSEIDON_Model/GFW/poseidon_models_gfw.pkl

import joblib

# Load Unified Models
models_data = joblib.load('poseidon_models_gfw.pkl')

# Akses Model dan Threshold
models_lgb = models_data['models_lgb_new']
models_xgb = models_data['models_xgb_new']
features = models_data['features_new']
thresholds_2025 = models_data['quarterly_alert_thresholds_2025_new']

# Terapkan Threshold Siaga 1/2/3
q1_q90_threshold = thresholds_2025['1']['q90']

👨‍💻 Contributors

Dipersembahkan oleh Tim Mahasiswa dari Universitas Negeri Surabaya:

Faishal Muflih Irfanu Tsaqib
Daffa Ahmad Pangreksa
Dimas Rafi Izzulhaq

Dibuat untuk mendukung penjagaan kedaulatan maritim dan kelestarian sumber daya laut Indonesia. 🇮🇩