Informasi Lainnya
Abstraksi
Produksi ikan lele merupakan salah satu komoditas penting dalam sektor perikanan budidaya air tawar di Indonesia. Namun, fluktuasi produksi dari tahun ke tahun serta perbedaan karakteristik produksi antar wilayah menyebabkan perencanaan dan pengambilan keputusan produksi sering kali belum optimal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi produksi panen ikan lele tahunan pada tingkat provinsi di Indonesia dengan memanfaatkan pendekatan <i>machine learning</i> berbasis data deret waktu (<i>time series</i>). Data yang digunakan merupakan data sekunder produksi ikan lele periode 2017–2024 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia (KKP). Metodologi penelitian meliputi tahapan <i>preprocessing</i> data, pembentukan fitur keterkaitan waktu (<i>lag features</i> dan <i>difference feature</i>), serta pembagian data menggunakan pendekatan <i>time-aware split</i> untuk menjaga urutan temporal data. Proses pemodelan dilakukan dengan membandingkan beberapa algoritma <i>machine learning</i>, yaitu <i>Ridge Regression</i>, <i>Random Forest</i>, <i>Histogram-based Gradient Boosting</i>, dan <i>Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)</i>, yang dilatih menggunakan <i>pipeline</i> terintegrasi dan dioptimasi melalui <i>Randomized Search Cross-Validation</i> berbasis <i>expanding window</i>. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik <i>Root Mean Square Error (RMSE)</i>, <i>Mean Absolute Error (MAE)</i>, <i>Mean Absolute Percentage Error (MAPE)</i>, dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model <i>Ridge Regression</i> memberikan performa terbaik dan stabil dalam memprediksi produksi ikan lele tahunan pada tingkat provinsi. Model yang dihasilkan diharapkan dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu perencanaan produksi perikanan budidaya berbasis data historis di Indonesia.<br />
<br />
Kata Kunci: produksi ikan lele, machine learning, time series, prediksi produksi, regresi, perikanan budidaya
- CAK4FAA4 - TUGAS AKHIR
- CAK4FAA4 - Tugas Akhir
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
