Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal Pendidikan Perikanan Kelautan (Journal of Fisheries and Maritime Studies)
Rahmadhani, Oktaviani Audhi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI JENIS IKAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN PARAMETER MORFOMETRIK Azkiya, Muhammad Azkal; Rahmadhani, Oktaviani Audhi; Harsa, Zellydia Dinovi
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 10 No. 2 (2025): Oktober 2025
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v10i2.1582

Abstract

Indonesia memiliki keanekaragaman hayati laut yang tinggi dengan lebih dari 8.500 spesies ikan, yang menimbulkan tantangan dalam identifikasi manual akibat variasi morfologi. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi otomatis jenis ikan berbasis parameter morfometrik menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Parameter yang digunakan meliputi berat (gram), tinggi badan, lebar badan, panjang standar, panjang sejati (fork length), dan panjang total. Setiap parameter dipilih berdasarkan alasan ilmiah dan praktik morfometrik standar. Data dimasukkan melalui antarmuka web dan diproses oleh model klasifikasi untuk memprediksi spesies ikan, seperti "Bream". Hasil menunjukkan sistem mampu mengklasifikasikan ikan secara akurat dan objektif. Integrasi morfometri dan SVM terbukti efektif dan efisien, serta memiliki potensi untuk diterapkan dalam bidang perikanan, konservasi, dan riset ilmiah, sekaligus menjadi fondasi bagi sistem klasifikasi berbasis kecerdasan buatan yang lebih canggih di masa depan.
ANALISIS BIBLIOMETRIK: PENELITIAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BUDIDAYA PERIKANAN AIR TAWAR MENGGUNAKAN SOFTWARE VOSVIEWER Nabila, Shofia; Fadzar, Angga; Syakira, Azmi; Habibirrohim, Habibirrohim; Azkiya, Muhammad Azkal; Rahmadhani, Oktaviani Audhi
Jurnal Pendidikan Perikanan Kelautan (Journal of Fisheries and Maritime Studies) Vol 4, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jppk.v4i2.90797

Abstract

Budidaya perikanan air tawar memiliki potensi ekonomi yang signifikan, namun kompleksitas dalam pengambilan keputusan di bidang ini memerlukan sistem pendukung keputusan yang komprehensif. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi tren dan kesenjangan penelitian dalam topik sistem pendukung keputusan untuk budidaya perikanan air tawar melalui analisis bibliometrik, menggunakan perangkat lunak Publish or Perish dan VOSviewer pada rentang tahun 2019 sampai 2024. Metodologi penelitian dilakukan dari pengumpulan data melalui tinjauan pustaka menggunakan Publish or Perish dari Google Scholar dengan total 200 data, dilanjut dengan penjaringan data berdasarkan inklusi-eksekusi di Microsoft Excel, serta menggunakan VOSviewer untuk visualisasi network, density, dan overlay sebagai tahap analisis bibliometrik. Hasil analisis menunjukkan variasi tujuan penelitian, namun terdapat kesenjangan, terutama dalam populasi yang menjadi fokus kajian. Rekomendasi untuk penelitian selanjutnya yaitu memperluas fokus ke arah budidaya perikanan air payau. Penelitian ini memberikan kontribusi secara signifikan, baik secara akademis maupun praktis. Secara akademis, penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan metodologi sistem pendukung keputusan di budidaya perikanan air tawar. Sudut pandang praktis, hasilnya mendukung pengimplementasian teknologi berbasis machine learning yang berpotensi dalam mengoptimalkan pengambilan keputusan di sektor perikanan.
Co-Authors Azkiya, Muhammad Azkal Fadzar, Angga Habibirrohim, Habibirrohim Harsa, Zellydia Dinovi Nabila, Shofia Syakira, Azmi