Klasifikasi Daerah Penangkapan Ikan Menggunakan Algoritma Random Forest dan Support Vector Machine - Kurnianto, Andi; Imas Sukaesih Sitanggang; Medria Kusuma Dewi Hardhienata (Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika, 2024)
Kondisi ekonomi nelayan tradisional masih berada di lingkaran kemiskinan sehingga diperlukan solusi untuk meningkatkan kesejahteraan. Salah satu solusi adalah dengan menggunakan teknologi informasi mengenai daerah penangkapan ikan, sehingga nelayan dapat menghemat bahan bakar dan menambah jumlah tangkapan. Informasi daerah penangkapan ikan dapat di tentukan dengan cara mengolah data citra satelit dan menggunakan teknologi machine learning. Penelitian ini bertujuan membuat model yang dapat melakukan menklasifikasi daerah penangkapan ikan menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine menggunakan data citra satelit laut jawa dan sekitarnya dari tahun 2019-2021 dengan menggunakan parameter klorofil, suhu permukaan laut, salinitas, ketinggian dan suhu air laut. Hasil penelitian ini menunjukan parameter klorofil mempunyai peran paling besar sebesar 77.14% dalam menentukan daerah penangkapan ikan. Hasil nilai precision yang dihasilkan algoritma Support Vector Machine (99.83%) lebih tinggi dibanding dengan yang dihasilkan algoritma Random Forest (99.80%). Meski demikian model klasifikasi yang dihasilkan algoritma Random Forest mempunyai nilai accuracy (99.90%), recall (100%) dan F1 score (99.90%) yang lebih tinggi dibanding dengan yang dihasilkan algoritma Support Vector Machine dengan nilai accuracy (99.89%), recall (99.96%) dan F1 score (99.89%).