## Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer
Vol. 13, No. 1, September 2022, pp. 60-64 P-ISSN : 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## UJI AKURASI PREDIKSI IKAN MAS (Cyprinus carpio) LAYAK PANEN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE dan PYTHON
Ardiana 1* , Novita Intan Purwitasari Haryono 2 , Permita Imanuela 3 dan Riki Ramdhani 4
1 Sistem Informasi Kelautan, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung ardi55277@gmail.com*

## Abstrak
Semakin  berkembangnya  waktu,  penggunaan  teknologi  juga  semakin  banyak  dan luas.  Teknologi  tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengetahui  prediksi  ataupun klasifikasi pada makhluk hidup. Seperti misalnya mengetahui prediksi layak panen terhadap  ikan.  Terdapat  salah  satu  jenis  ikan  air  tawar  yang  dimanfaatkan  oleh banyak  masyarakat  yaitu  Ikan  Mas  (Cyprinus  carpio)  selain  karena  mengandung banyak  manfaat  tetapi  juga  memiliki  nilai  ekonomis  dalam  pembudidayaan  nya yang dapat membantu perekonomian di masyarakat. Maka tujuan dari penelitian ini yaitu  uji  akurasi  prediksi  ikan  mas  yang  sudah  layak  panen..  Metode  yang digunakan ialah Support Vector Machine dan Python. Penelitian ini menggunakan dataset  yang  diambil  dari  data  warehouse  budidaya  ikan  air  tawar.  Sehingga didapatkan  dari  hasil  pengujian  yaitu  ikan  mas  layak  panen  memiliki  dataset sebanyak 95 sampel. Pada penelitian ini mendapatkan hasil Accuracy 100%, Recall 100%, dan Precision 100%. Maka data pada ikan air tawar tersebut yang memiliki nilai 1 sudah dapat dikatakan sebagai ikan yang layak panen dan data yang bernilai 0 ialah ikan mas yang belum siap panen.
Kata Kunci: ikan mas; prediksi layak panen; dataset; morfometrik

## Abstract
As time progresses, the use of technology is also more and more widespread. This technology can be used to determine predictions or classifications of living things. For  example,  knowing  the  predictions  of  harvesting  worthy  of  fish.  There  is  one type  of  freshwater  fish  that  is  used  by  many  people,  namely  Carp  (Cyprinus Carpio) not only because it contains many benefits but also has economic value in its  cultivation  which  can  help  the  economy  in  the  community.  So  the  purpose  of this study is test the accuracy of predictions of carp that are ready to harvest.. The method  used is  the  Support Vector  Machine and  Python. This  study  uses  datasets taken  from  the  data  warehouse  of  freshwater  fish  farming.  So  it  is  obtained  from the  test  results  that  the  harvestable  goldfish  has  a  dataset  of  95  samples.  In  this study, the results obtained are 100% Accuracy, 100% Recall, and 100% Precision. So the data on the freshwater fish which has a value of 1 can be said to be fish that is  suitable  for  harvesting  and  the  data  that  is  worth  0  is  the  goldfish  that  is  not ready to harvest.
Keywords: goldfish; predictable harvest is feasible; data set; morphometric
1. PENDAHULUAN
Semakin berkembangnya waktu, penggunaan teknologi  juga  semakin  banyak  dan  luas. Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi atau disebut dengan TIK saat ini telah digunakan dalam segala aspek
kehidupan. Teknologi tersebut dapat
dimanfaatkan  untuk  mengetahui  prediksi ataupun  klasifikasi  pada  makhluk  hidup. Seperti  misalnya  mengetahui  prediksi  layak panen  terhadap  ikan.  Dalam  hal  tersebut teknologi akan melakukan pengenalan terhadap  objek.  Seperti  pengenalan  data morfometrik yang didapatkan sehingga diketahui prediksi layak panen dari suatu ikan tersebut  (Ferdiansyah et al., 2020).
Terdapat salah satu jenis ikan air tawar yang  dimanfaatkan  oleh  banyak  masyarakat yaitu  Ikan  Mas  ( Cyprinus  Carpio )  selain karena  mengandung  banyak  manfaat  tetapi juga memiliki nilai ekonomis dalam pembudidayaan  nya  yang  dapat  membantu perekonomian di masyarakat. Sehingga perlu diketahui  prediksi layak  panen  terhadap  ikan mas. Untuk mengetahui hal tersebut memanfaatkan  teknologi  dalam  algoritma pemrograman  yaitu Support  Vector  Machine (SVM). Support  Vector  Machine (SVM) adalah  salah  satu  teknik  baru  untuk melakukan prediksi, baik dalam
pengklasifikasian  maupun  regresi,  yang terbaik pada saat ini. SVM sendiri merupakan suatu  kelas  dengan  ANN  yang  bisa menyelesaikan masalah dan termasuk kedalam  kelas  Supervised  Learning.  SVM berada  dalam  suatu  kelas  dengan ANN  yang dapat  menyelesaikan  masalah  dan  termasuk ke dalam kelas Supervised Learning (Thaniket & Luthf, 2020).
Metode  SVM  tersebut  menggunakan ruang  hipotesis  sebagai  sistem  pembelajaran yang  berupa  fungsi-fungsi  linear  sehingga memiliki  fitur  dimensi  yang  tinggi  dan dengan menggunakan algoritma teori optimasi.  Dalam  metode  SVM  terdapat peemilihan  fungsi  kernel  yang  tepat  dan sesuai karena fungsi kernel akan menentukan feature  space  yang  dimana  fungsi  dari klasifier  akan  dicari.      sehingga  hal  tersebut sangat  diperlukan  dan  penting  (Parapat  & Furqon,  2018).  Proses  peralihan  SVM
bergantung pada fungsi kernel dan parameter yang  digunakan  dengan  tingkat  akurasi terhadap  objek  yang  dihasilkan  (Imelda, 2015).  Maka  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu melakukan uji akurasi prediksi ikan mas yang sudah layak panen.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dataset  diambil  dari  data warehouse budidaya  ikan  air  tawar  dengan sample  lebihd  ari  200  jenis  ikan  air  tawar. Data warehouse ini  dimiliki  oleh  mahasiswa program  studi  sistem  informasi  kelautan Universitas  Pendidikan  Indonesia.  Dalam sebuah  data warehouse tentu  saja  terkumpul banyak  dataset    sedangkan  dataset  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  data morfometrik  ikan.  Data  tersebut  mempunyai 95  sample  ikan  air  tawar  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini.  Data  yang telah  terkumpul  kemudian  akan  disaring dengan  menghapus  beberapa  atribut  yang tidak  dibutuhkan  dan  menghilangkan  nilai Nan.  Setelah  data  disaring  maka  selanjutnya dilakukan preprocessing data.
Preprocessing data  merupakan  proses untuk  mengubah  sebuah  data  yang  memiliki struktur  sembarang  ke  dalam  data  yang memiliki  struktur  teratur  sesuai  dengan kebutuhan  proses  uji  akurasi  (Winiarti  et  al., 2022).  Pada preprocessing data  ini  ada beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan diantaranya  ialah selection,cleaning dan transformation .  Pada  tahap selection saat preprocessing data berfungsi untuk
menentukan  parameter-parameter  yang  akan dibutuhkan  pada  penelitian  ini.  Kemudian pada tahap cleaning berfungsi untuk memilih dataset yang bersifat null atau tidak memiliki value. Sedangkan  pada  tahap transformation saat preprocessing data  ini  berfungsi  untuk merubah setiap atribut yang ada pada dataset menjadi sebuah bentuk yang mudah diklasifikasikan (Widayani, 2021).
Data  yang  sudah  didapatkan  dan dilakukan  preprocessing  akan  disimpan dalam  bentuk  CSV  ( Comma  Separated Values ).  Kemudian  dalam  implementasi proses pengolahan data menggunakan bahasa pemrograman  Python.  Python  merupakan bahasa  pemrograman  multiguna  yang  dapat
mengolah  data  dengan  tingkat  keterbacaan kode.  Python  juga  sering  menjadi  pilihan bahasa pemrograman karena dapat digunakan ke  dalam  berbagai  macam  program,  seperti IoT,  aplikasi mobile ,  program  CLI  dan  lain sebagainya (Thaniket & Luthf, 2020). Bahasa pemrograman python dipilih dalam penelitian ini  karena  akan  memenuhi  tujuan  dari penelitian  yaitu  memprediksi  ikan  mas  yang sudah layak panen.
Selain pengolahan data dengan
menggunakan  python,  pada  penelitian  ini juga  menggunakan  algoritma  SVM  ( Support Vector  Machine ).  SVM  ( Support  Vector
Machine ) adalah salah satu teknik baru untuk melakukan prediksi, baik
secara pengklasifikasian maupun regresi. Hal tersebut  dikarenakan  SVM  baru  mulai digunakan  pada  tahun  1995.  SVM    dapat menyelesaikan masalah dari sebuah penelitian  dan  termasuk  ke  dalam  kelas Supervised  Learning  (A.  Pratama,  2018). Pada  algoritma  SVM  ini  akan  dilakukan transformasi  data  dan  menentukan  fungsi kernel yang akan digunakan dalam penelitian ini. Tipe kernel yang digunakan yaitu Linear , yang  kemudian  akan  dilakukan  penentuan nilai  dari  kernel  tersebut  untuk  melakukan optimasi. Setelah itu memilih parameter yang terbaik  untuk  optimasi  data  training  dan untuk prediksi data testing sehingga didapatkan  prediksi  ikan  mas  yang  sudah layak  panen  dengan  menggunakan  algoritma SVM ( Support Vector Machine ) dengan nilai akurasi terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Olah
Data yang digunakan adalah dataset ikan mas  yang  diambil  dari data  warehouse budidaya ikan air tawar. Dataset ini memiliki 95 ekor ikan mas dengan 8 atribut. Sebanyak 8  atribut  merupakan  morfometrik  ikan  dan bobot  ikan  yang  akan  digunakan  sebagai atribut  prediksi.  Sedangkan  atribut  prediksi menggunakan  atribut  ke-8  yaitu  nilai  value yang  memiliki  dua  nilai.  Nilai  1  untuk  ikan layak  panen  dan  nilai  0  untuk  ikan  tidak layak  panen.  Berikut  adalah  nilai  atribut dalam bentuk tabulasi.
Tabel 1. Atribut Prediksi Dan Kelas Target Pada Dataset Budidaya Ikan Mas NO ATRIBUT TIPE DATA 1 SL ( standar length ) Integer 2 FL ( fork length ) Integer 3 TL ( total length ) Integer 4 LK/ Lingkar Kepala Integer 5 LT / Lingkar Tubuh Integer 6 Bobot Integer 7 Keterangan Float 8 Value Integer

## Implementasi
Sebelum  mengimplementasikan support vector machine (SVM) perlu dilakukan tahap preprocessing  data .  Pada  dataset  budidaya ikan  mas  telah  dilakukan data  cleansing dimana  menghilangkan  nilai  Nan.  Setelah melalui preprocessing  data maka  tahap pertama  yang  dilakukan  adalah  import pustaka  yang  dibutuhkan  yaitu library pandas .  Pustaka  ini  akan  melakukan load data  yang  berformat comma  separated  value (.csv) pengubah dataset.
Gambar 1. Load Dataset Ikan Mas
Pilih  atribut  ke-8  yaitu  nilai  value  untuk dijadikan  atribut  prediksi,  yang  kemudian disimpan dalam “dataset.value”

## Gambar 2. Menentukan Atribut Prediksi
Pembagian  data  menjadi  data  latih  dan  data uji  coba.  Pada  penelitian  ini,  data  dibagi menjadi 25% data uji coba dan 75% menjadi data latih.

## Gambar 3. Membagi Dataset menjadi Data Latih dan Data Uji
Kemudian  setelah  data  terbagi  menjadi  dua, tahap  berikutnya  adalah  memasukkan  data kedalam  fungsi  SVM  untuk  menjalankan
algoritma  SVM  yaitu  menggunakan  fungsi kernel linear.
Gambar 4. Input Data Ke Dalam Fungsi Kernel
Setelah  itu    mencari  nilai confusion  matrix dan bisa dilihat pada gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Mencari Nilai Confusion Matrix

## Pembahasan
Dari hasil pengujian menggunakan tools python untuk  prediksi  ikan  mas  layak  panen dengan dataset 95 sampel, dibagi menjadi 75 data  uji  coba  dan  75  data  latih  memiliki accuracy sangat  baik  yaitu  100%.  Penelitian ini  mengukur  kinerja  model  dengan  tiga parameter  metrik  yaitu  akurasi, recall dan precision.
Tabel 2. Metrik Uji Akurat Kinerja Model SVM
KERNEL ACCURACY RECALL PRECISION Linear 100% 100% 100%

## Gambar 6. Confusion Matrix

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang didapatkan dari hasil pengujian  yaitu  ikan  mas  layak  panen memiliki  dataset  sebanyak  95  sampel. Dataset ini memiliki 95 ekor ikan mas dengan 8  atribut.  Sebanyak  8  atribut  merupakan
morfometrik  ikan  dan  bobot  ikan  yang  akan digunakan sebagai atribut prediksi. Sedangkan atribut target menggunakan atribut  ke-7.  Sehingga  mendapatkan  hasil Accuracy 100%, Recall 100%, dan Precision
100%.  Hal  tersebut  dapat  diartikan  bahwa data  pada  ikan  air  tawar  tersebut  yang memiliki  nilai  1  sudah  dapat  dikatakan sebagai ikan yang layak panen dan data yang bernilai  0  ialah  ikan  mas  yang  belum  siap panen  karena  memiliki accuracy sangat  baik yaitu 100%.

## Daftar Pustaka
A.Pratama,  R.  C.  (2018).  Implementasi Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  Prediksi  Ketepatan Waktu  Kelulusan  Mahasiswa. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer , 1704–1708.
Ferdiansyah,  F.  F.,  Rahmat,  B.,  &  Yuniar,  I. (2020).  Klasifikasi  Dan  Pengenalan Objek  Ikan  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine  (  SVM  ). Jurnal Informatika dan Sistem Informasi , 1 (2), 522–528.
Imelda,  A.  M.  &  Muhammad,  A.  M.,  Juni 2015.  Penerapan  Metode  Support Vector  Machine  (SVM)  Menggunakan Kernel  Radial  Basis  Function  (RBF)
Pada  Klasifikasi  Tweet.  Jurnal  Sains, Teknologi  dan  Industri,  Vol.  12,  No. 2(ISSN 1693-2390), p. pp.189 –197. Parapat,  I.  M.,  &  Furqon,  M.  T.  (2018). Penerapan  Metode  Support  Vector Machine  (  SVM  )  Pada  Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2 (10), 3163–3169. Thaniket, R., & Luthf, E. T. (2020). Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan Algoritma Support Vector  Machine. Jurnal  Teknologi  dan Rekayasa , 5 (2), 20–29. Widayani,  W.  (2021).  Perbandingan  Kernel Support Vector Machine Dalam Melakukan Klasifikasi Penundaan Biaya Kuliah Mahasiswa. Jurnal Sains dan Informatika , 7 , 20–27. https://doi.org/10.34128/jsi.v7i1.268
Winiarti,  S.,  Widayanti,  D.,  Ahdiani,  U.,  & Ismail,  T.  (2022).  Klasifikasi  Jenis Buku  Berdasarkan  Cover  dan  Judul Buku  Menggunakan  Metode  Support
Vector Machine dan Cosine Similarity. Sainteks , 19 (1), 53.
https://doi.org/10.30595/sainteks.v19i1 .13423