Jurnal Komputasi
Vol. 13 No. 1 (2025)

Pemilihan Ukuran Kail Optimal Berbasis Karakteristik Ikan Laut Menggunakan Metode AHP-SAW: Studi Kasus di Perairan Sekitar Kota Manado

Sanriomi Sintaro (Universitas Sam Ratulangi)
Frangky Jessy Paat (Universitas Sam Ratulangi)
Luther Alexander Latumakulita (Universitas Sam Ratulangi)



Article Info

Publish Date
17 Jun 2025

Abstract

Keberhasilan kegiatan penangkapan ikan dengan metode pancing sangat dipengaruhi oleh pemilihan ukuran dan jenis kail yang sesuai. Setiap spesies ikan memiliki karakteristik biologis yang berbeda, seperti berat tubuh dan ukuran mulut, yang harus dipertimbangkan dalam pemilihan kail agar aktivitas penangkapan menjadi lebih efisien dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model pengambilan keputusan yang sistematis dalam pemilihan ukuran kail optimal untuk berbagai spesies ikan. Metode yang digunakan adalah kombinasi Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot kriteria dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk merangking alternatif ukuran kail berdasarkan kriteria tersebut. Empat kriteria utama yang dipertimbangkan meliputi kesesuaian ukuran mulut ikan, kapasitas berat maksimum kail, kekuatan bahan kail, dan ketersediaan kail di pasaran. Proses SAW dilakukan secara spesifik untuk setiap spesies ikan, dengan mempertimbangkan karakteristik biologis masing-masing ikan sebagai tahap penyaringan awal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ukuran kail optimal sangat bervariasi tergantung pada spesies ikan target. Ikan berukuran besar seperti Tuna dan Marlin direkomendasikan menggunakan ukuran kail besar (9/0, 8/0), sementara ikan kecil seperti Roa dan Baronang lebih sesuai dengan ukuran kail kecil. Model AHP-SAW yang dibangun terbukti efektif dalam memberikan rekomendasi ukuran kail yang lebih objektif, sistematis, dan aplikatif. Temuan ini diharapkan dapat membantu meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan praktik penangkapan ikan di lapangan. Ke depan, validasi lapangan bersama komunitas nelayan direncanakan untuk menguji efektivitas model ini di praktik penangkapan nyata. Selain itu, pengembangan sistem rekomendasi otomatis berbasis aplikasi diharapkan dapat meningkatkan penerapan model ini secara praktis di kalangan pelaku perikanan.

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

komputasi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

Jurnal Komputasi E-ISSN 2541-0350 P-ISSN 2541-0296 publised by Departement Computer Science, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Lampung. peer-reviewed journal. This journal covers all topics of computer science which includes: Computer Science Information System Software ...