UJI AKURASI PREDIKSI IKAN MAS (Cyprinus carpio) LAYAK PANEN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE dan PYTHON - Ardiana, Ardiana; Purwitasari Haryono, Novita Intan; Imanuela, Permita; Ramdhani, Riki (Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer, 2022)
Semakin berkembangnya waktu, penggunaan teknologi juga semakin banyak dan luas. Teknologi tersebut dapat dimanfaatkan untuk mengetahui prediksi ataupun klasifikasi pada makhluk hidup. Seperti misalnya mengetahui prediksi layak panen terhadap ikan. Terdapat salah satu jenis ikan air tawar yang dimanfaatkan oleh banyak masyarakat yaitu Ikan Mas (Cyprinus carpio) selain karena mengandung banyak manfaat tetapi juga memiliki nilai ekonomis dalam pembudidayaan nya yang dapat membantu perekonomian di masyarakat. Maka tujuan dari penelitian ini yaitu uji akurasi prediksi ikan mas yang sudah layak panen.. Metode yang digunakan ialah Support Vector Machine dan Python. Penelitian ini menggunakan dataset yang diambil dari data warehouse budidaya ikan air tawar. Sehingga didapatkan dari hasil pengujian yaitu ikan mas layak panen memiliki dataset sebanyak 95 sampel. Pada penelitian ini mendapatkan hasil Accuracy 100%, Recall 100%, dan Precision 100%. Maka data pada ikan air tawar tersebut yang memiliki nilai 1 sudah dapat dikatakan sebagai ikan yang layak panen dan data yang bernilai 0 ialah ikan mas yang belum siap panen.