PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN LELE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING (Studi Kasus Dinas Perikanan Kabupaten Muara Enim)

Abstract

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