Identifikasi jenis ikan air tawar berdasarkan kualitas air dan kondisi wilayah merupakan tantangan penting dalam pengelolaan sumber daya perikanan. Dalam penelitian ini, metodologi Case-Based Reasoning (CBR) digunakan untuk mengembangkan model untuk mengidentifikasi jenis ikan air tawar dengan menganalisis kemiripan kasus (case similarity). Model ini memanfaatkan data historis yang mencakup parameter kualitas air seperti pH, suhu, oksigen terlarut, kandungan ammonia, total padatan terlarut, serta faktor lingkungan seperti suhu udara dan ketinggian daratan. Setiap jenis ikan memiliki preferensi lingkungan spesifik, sehingga pendekatan berbasis kasus memungkinkan untuk membandingkan kondisi saat ini dengan kasus-kasus sebelumnya yang memiliki karakteristik serupa. Dengan menggunakan algoritma kemiripan berbasis metrik, model mengambil kasus terdekat dan menawarkan prediksi jenis ikan yang paling sesuai dengan parameter kualitas air dan kondisi wilayah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model berbasis case similarity dapat dijadikan dasar pengembangan sistem sebagai alat bantu dalam manajemen ekosistem perairan tawar.
Copyrights © 2024