Prediksi Hasil Produksi Ikan Lele Menggunakan Machine Learning - Studi Kasus Dinas Perikanan Kabupaten Muara Enim

Aug 5, 2026

Unggah oleh Maeve

Penelitian ini berfokus pada peningkatan pengelolaan data di Dinas Perikanan Kabupaten Muara Enim untuk mendukung kemajuan produksi ikan lele seiring meningkatnya permintaan konsumsi ikan di Sumatera Selatan. Penelitian mengembangkan model prediksi menggunakan tiga algoritma machine learning, yaitu Artificial Neural Network (ANN), Random Forest, dan Decision Tree. Data yang digunakan mencakup histori produksi, data lingkungan, serta data pemeliharaan. Kinerja setiap algoritma dievaluasi dengan metrik yang relevan untuk menentukan pendekatan terbaik, guna membantu perencanaan produksi, pengelolaan sumber daya, serta pengambilan keputusan yang lebih akurat dan efisien.

BahasaIndonesian

KategoriPenelitian & Laporan

FormatPDF

Halaman10

Waktu Membaca15 mnt

AksesGratis untuk diunduh

Daftar Isi

I. Pendahuluan

Potensi budidaya dan tantangan pengelolaan data

II. Metode Penelitian

Tempat dan waktu penelitian

Prosedur penelitian

Volume 9 Nomor. 1 April 2024 P –ISSN : 2541-1179, E-ISSN : 2581-1711 Ojs : [http://journal.uin-alauddin.ac.id/index.php/instek/index](http://journal.uin-alauddin.ac.id/index.php/instek/index) [Email : instek@uin-alauddin.ac.id](Email : instek@uin-alauddin.ac.id) PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN LELE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING (Studi Kasus Dinas Perikanan Kabupaten Muara Enim) EMILDA SAKINA 1,A.HAIDAR MIRZA2 1,2 Teknik Informatika Fakultas Sains Teknologi Universitas Bina Darma [E-mail:](E-mail:1 191420101@student.binadarma.ac.id)[1](E-mail:1 191420101@student.binadarma.ac.id)[ 191420101@student.binadarma.ac.id](E-mail:1 191420101@student.binadarma.ac.id) ,2 haidarmirza06,@[gmail.com](gmail.com) ABSTRAK Penelitian ini berfokus pada peningkatan pengelolaan data di Dinas Perikanan Kabupaten Muara Enim, khususnya dalam memajukan produksi ikan lele, seiring dengan meningkatnya permintaan konsumsi ikan di Provinsi Sumatera Selatan. Menghadapi tantangan seringnya kekurangan pasokan ikan lele, penelitian ini mengembangkan model prediksi untuk hasil produksi ikan lele menggunakan tiga algoritma machine learning: Artificial Neural Network (ANN), Random Forest, dan Decision Tree. Data yang digunakan meliputi data historis produksi, data lingkungan, dan data pemeliharaan. Tujuan utama adalah untuk memahami hubungan antara faktor lingkungan, praktik pemeliharaan, dan output produksi ikan lele. Kinerja dari setiap algoritma dievaluasi menggunakan metrik yang sesuai untuk menentukan pendekatan terbaik. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan wawasan bagi Dinas Perikanan dalam merencanakan produksi, mengelola sumber daya, dan membuat keputusan yang lebih informatif dan efisien, sehingga mendukung ketersediaan ikan lele yang berkelanjutan dan memenuhi permintaan pasar dengan lebih baik. Kata Kunci : Artificial Neural Network (ANN), Decision Tree, Dinas Perikanan, Prediksi hasil produksi, Ikan lele, Random Forest I.PENDAHULUAN Indonesia merupakan negara kepulauan yang memiliki potensi cukup besaruntuk melakukan pengembangan budidaya ikan air tawar. Salah satu komoditasikan air tawar yang sangat potensial adalah ikan lele. Ikan lele merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Ikan ini sudahdibudidayakan secara komersial oleh masyarakat Indonesia. Budidaya leleberkembang pesat dikarenakan dapat dibudidayakan di lahan dan sumber air yang terbatas, pemasarannya relatif mudah, dan modal yang dibutuhkan relatif rendah (Maulana dkk., 2021) . Konsumsi ikan di pulau Sumatera terutama di Provinsi Sumatera Selatan, tepatnya di kabupaten Muara Enim terus mengalami peningkatan baik dari jumlah Volume 9 Nomor. 1 April 2024 P –ISSN : 2541-1179, E-ISSN : 2581-1711 Ojs : [http://journal.uin-alauddin.ac.id/index.php/instek/index](http://journal.uin-alauddin.ac.id/index.php/instek/index) [Email : instek@uin-alauddin.ac.id](Email : instek@uin-alauddin.ac.id) ataupun dari jenis ikan. Budidaya ikan lele mempunyai kelebihan dan keunggulanyang khas, salah satunya pemeliharaan ikan lele yang murah, mudah, serta dapathidup di air yang kurang baik, membuat peternak memberi pakan ikan lele dengan cara manual (Kurniawan dkk., 2020) . Dinas Perikanan Kabupaten Muara Enim memiliki peran penting dalam memajukan sektor perikanan di daerah tersebut. Salah satu komoditas perikananyang memiliki potensi besar adalah ikan lele. Permintaan akan ikan lele terus meningkat baik untuk konsumsi lokal maupun keperluan industry. Tetapi pada Dinas Perikanan kabupaten Muara Enim sedang mengalamikesulitan dan ada beberapa permasalahan dalam mengelola data-data mengenai persediaan ikan lele, Dinas Perikanan dalam pengelolaan data – data produksi ikan lele dimana tidak bisa memenuhi permintaan dari klient karena pengelolaan data tersebut masih menggunakan sistem manual sehingga penulis akan melakukan penerapan algoritma machine learning dalam pengelolaan hasil ternak ikan lele pada Dinas Perikanan Kabupaten Muara. Oleh

Pertanyaan Umum

Penelitian ini memprediksi apa dan menggunakan pendekatan apa?

Penelitian memprediksi hasil produksi ikan lele menggunakan pendekatan machine learning dengan tiga algoritma: ANN, Random Forest, dan Decision Tree.

Data apa saja yang digunakan dalam model prediksi?

Data yang digunakan meliputi data historis produksi, data lingkungan, dan data pemeliharaan.

Bagaimana penelitian menentukan algoritma yang terbaik?

Kinerja tiap algoritma dievaluasi menggunakan metrik yang sesuai untuk membandingkan pendekatan mana yang paling cocok atau akurat pada kasus Dinas Perikanan Kabupaten Muara Enim.

Aug 5, 2026

Unggah oleh Maeve