Implementation of Multiple Linear Regression on Fish Price Prediction Using Genetic Algorithm - Syafina, Syafina; Bettiza, Martaleli; Ritha, Nola (Sustainable, 2024)
Kondisi seperti kecepatan angin, ketinggian gelombang, kecepatan arus, dan curah hujan di perairan Bintan bersifat tidak stabil setiap hari. Kondisi ini mengakibatkan harga ikan di pasar berubah-ubah karena nelayan kesulitan menangkap ikan pada saat terjadinya hujan, angin, arus kencang dan gelombang yang tinggi. Untuk itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hasil prediksi melalui pemodelan regresi linear berganda dengan menggunakan algoritma genetika. Pada penelitian ini, pemodelan persamaan regresi linear terdiri dari variabel bebas (X) yaitu kecepatan angin, tinggi gelombang, kecepatan arus, dan curah hujan serta variabel terikat (Y) yaitu harga ikan. Koefisien regresi didapatkan dengan menggunakan konsep algoritma genetika. Prosesnya menggunakan 2 metode crossover yaitu one-cut-point crossover dan extended intermediate crossover dengan 2 metode mutasi yaitu reciprocal exchange mutation dan random mutation. Proses seleksi pada penelitian ini menggunakan seleksi model replacement selection. Hasil akhir berupa prediksi menggunakan Pemodelan Regresi Linear dengan popsize terbaik yaitu 100, jumlah generasi 100 dan kombinasi tingkat crossover rate dan mutation rate adalah 0,8: 0,2.