PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI IKAN TAHUN 2018-2022 PADA TELUK BANTEN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION - Rizky, Aldy Charlie; Muzakki, Ahmad; Kusuma, Muhammad Rangga Panji (Jurnal RESPONSIF: Riset Sains & Informatika, 2024)
Teluk Banten adalah salah satu bagian penting pada perairan laut Jawa Indonesia termasuk kedalam perairan yang kaya akan sumber daya ikan untuk mengoptimalkan manfaat dari sumber daya ini, perlu dilakukan pemantauan dan prediksi produksi ikan yang akurat. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian meningkatkan pada model prediksi jumlah produksi ikan di Teluk Banten selama periode tahun 2018-2022 menggunakan metode Support Vector Regression (SVR). Data historis produksi ikan yang telah dikumpulkan selama lima tahun terakhir digunakan sebagai input untuk melatih dan menguji model prediksi. SVR adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang telah terbukti efektif dalam melakukan prediksi untuk masalah regresi. Langkah awal penelitian dengan melakukan pra-pemrosesan data, termasuk pengolahan data yang hilang dan penyesuaian skala data. Setelah itu, data yang telah diproses digunakan untuk melatih model SVR. Pada tahap ini, parameter SVR yang optimal ditentukan melalui teknik optimasi yang tepat, seperti penggunaan validasi silang atau optimasi parameter grid. Penelitian ini menunjukkan bahwa model prediksi menggunakan metode SVR mampu memberikan prediksi yang akurat untuk jumlah produksi ikan di Teluk Banten selama periode 2018-2022. Dengan memanfaatkan model ini, pemangku kepentingan dan peneliti di bidang perikanan dapat memperoleh wawasan yang berharga untuk perencanaan dan pengelolaan sumber daya perikanan di wilayah tersebut. Selain itu, penelitian ini juga memberikan kontribusi penting dalam pengembangan dan penerapan metode pembelajaran mesin untuk analisis prediksi dalam konteks perikanan.