Volume 5 Nomor 2 | September 2020  187

## ANALISIS KESEHATAN TERUMBU KARANG BERDASARKAN KARAKTERISTIK SUNGAI, LAUT, DAN POPULASI AREA

## PEMUKIMAN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
ANALYSIS OF CORAL REEF HEALTH BASED ON THE

## CHARACTERISTICS OF RIVER, SEA, AND THE POPULATION OF THE RESIDENCE AREA USING MACHINE LEARNING
Adinda Miftahul Ilmi Habiba 1 , Agi Prasetiadi 2 , Cepi Ramdani 3
123 Fakultas Informatika, Teknik Informatika Institut Teknologi Telkom Purwokerto Email: 16102109@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini untuk mengetahui kualitas kesehatan terumbu karang disuatu wilayah di  Indonesia dengan mengambil beberapa faktor seperti wisatawan yang datang, latitude,  longtitude ,  suhu,  tahun,  populasi  warga,  jumlah  pemuda,  dan jumlah  industri,  dan  metode  yang  digunakan  adalah machine  learning dengan algoritma K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, dan Ensemble Classifier , untuk  ensemble  menggunkan  randomforest  untuk  mengambil  cabang-cabang pohon  atau  fitur  keputusan  yang  paling  relevan  dengan  output,  penelitian  ini diharapkan  bisa  menjadi  acuan  bagi  wilayah  yang  kondisi  terumbu  karangnya masih  kurang  baik  dapat  mencontoh  wilayah  yang  kondisi  terumbu  karangnya sudah  baik  dengan  melihat  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  terumbu  karang disuatu  wilayah  itu  masuk  kategori  baik.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  pada algoritma K-Nearest  Neighbor faktor  yang  berpengaruh  bagi  kesehatan  terumbu karang yaitu wisatawan yang datang, latitude , longtitude, suhu, tahum dan pupulasi warga, sementara pada algoritma Support Vector Machine faktor yang berpengaruh wisatawan  yang  datang, Latitude ,  suhu  dan  tahun  untuk  algoritma Ensemble Classifier faktor  yang  berpengaruh  wisatawan  yang  datang, latitude,  longtitude, suhu  dan  jumlah  industry,  Pada  kasus  ini  algoritma Support  Vector  Machine memiliki  kinerja  lebih  baik  dibandingkan K-Nearest  Neighbor dan Ensemble Classifier.
Kata  Kunci: Ekosistem,  Ensemble  Classifier,  K-Nearest  Neighbor,  Machine Learning, Support Vector Machine

## Abstract
This  study  is  to  determine  the  quality  of  coral  reef  health  in  an  area  in Indonesia by taking several factors such as tourists who come, Latitude, longitude,
temperature, year, population, number of youth, and number of industries; and the method used is machine learning with the K-algorithm. Nearest Neighbor, Support Vector Machine, and Ensemble Classifier, for an ensemble using random forests to take tree branches or decision features that are most  relevant to the output, this research is expected to be a reference for areas whose coral reef conditions are still not good enough to emulate areas with poor conditions. The coral reefs are already good, by looking at the factors that affect the coral reefs in a region, it is categorized as useful. The final result of this research is on the K-Nearest Neighbor algorithm, the factors that affect the health of coral reefs, namely the tourists who come,  Latitude,  longitude,  temperature,  year,  and  population,  while  the  Support Vector  Machine  algorithm  factors  that  affect  tourists  who  come,  Latitude, temperature  and  the  year  for  the  Ensemble  Classifier  algorithm,  the  factors  that influence  incoming  tourists,  Latitude,  longitude,  temperature,  and  several industries.  In  this  case,  the  Support  Vector  Machine  algorithm  has  better performance than the K-Nearest Neighbor and Ensemble Classifier Keywords: Ecosystems,  Ensemble  Classifier,  K-Nearest  Neighbor,  Machine Learning, Support Vector Machine

## PENDAHULUAN
Secara geografis, Indonesia
termasuk  dalam  wilayah  segitiga terumbu  karang  ( coral  triangle )  yang merupakan pusat keanekaragaman hayati dunia. Menurut Tomascik (1997),  luas  terumbu  karang  di Indonesia  kurang  lebih  85.707  km2, yang  terdiri  dari fringing  reefs 14.542 km2, barrier reefs 50.223 km2, oceanic platform  reefs 1.402  km2,  dan attols seluas  19.540  km2.  Oleh  sebab  itu keanekaragaman hayati di laut Indonesia sangat kaya[1].
Terumbu karang merupakan
ekosistem  bawah  laut  yang  terdiri  dari kumpulan binatang karang yang membentuk  struktur  kalsium  karbonat atau  batu  kapur.  Ekosistem  terumbu karang merupakan habitat bagi berbagai
satwa  laut  dan  menjadi  penjaga keanekaragaman hayati di lautan.Ekosistem  bawah  laut  ini menjadi tempat hidup dan perkembangbiakan  aneka  spesies, seperti ikan-ikan kecil hingga predator yang membentuk hubungan rantai  makanan  di  lautan.  Istilah terumbu karang merupakan gabungan  dari  dua  kata,  yaitu terumbu  dan  karang.  Terumbu adalah  struktur  kalsium  karbonat (CaCO3)  yang  dihasilkan  oleh karang.  Sedangkan  karang  ialah sekumpulan binatang. Dalam bahasa Inggris,  terumbu  karang  dikenal dengan  istilah coral  reef .  Secara kasat  mata,  karang  terlihat  seperti tumbuhan dan tidak seperti binatang, padahal  karang  adalah  kumpulan
hewan-hewan  kecil  yang  bernama polip, merupakan hewan karang bentuknya  aneh,  menyerupai  batu  dan mempunyai warna dan bentuk beraneka rupa. Hewan ini disebut polip, merupakan  hewan  pembentuk  utama terumbu karang yang menghasilkan zat kapur.  Polip-polip  ini  selama  ribuan tahun membentuk terumbu karang[2].
Terumbu  karang  dan  segala kehidupan  yang  terdapat  didalamnya merupakan  salah  satu  kekayaan  alam yang  bernilai  tinggi.  Manfaat  yang terkandung  dalam  ekosistem  terumbu karang  sangat  besar  dan  beragam seperti  gudang  keanekaragaman  hayati biota  laut,  tempat  mencari  makan, berpijah  dll.  Terlepas  dari  begitu banyak  manfaat  terumbu  karang,  dari segi hayati, terumbu karang di Indonesia  tergolong  yang  terkaya  di dunia dengan kandungan
keanekaragaman  tumbuhan  dan  hewan laut yang luar biasa[3].
Ekosistem  terumbu  karang  di Indonesia  dapat  menguntungkan  dari segi perekonomian yaitu dengan dijadikan sebagai tujuan wisata bahari. Salah satu tempat wisata yang
menyajikan panorama ekosistem terumbu karang adalah wisata bahari di Pulau  Pramuka,  kepulauan  Seribu. wisatawan  dapat  melakukan  kegiatan wisata  seperti diving , Snorkeling , menikmati  panorama  pantai  dan photo Hunting [3].
Perubahan  kualitas  perairan  baik secara langsung maupun tidak langsung
dapat mempengaruhi kondisi terumbu  karang.  Pencemaran  yang berasal  dari  daratan  secara  tidak langsung  akan  mengubah  kualitas perairan  sehingga  dapat  merusak terumbu  karang[4],  kualitas  air dipengaruhi  oleh  kualitas  pasokan air  yang  berasal  dari  daerah tangkapan sedangkan kualitas pasokan  air  dari  daerah  tangkapan berkaitan  dengan  aktivitas  manusia yang  ada  di  dalamnya.  Perubahan kondisi  kualitas  air  pada  aliran sungai  merupakan  dampak  dari buangan  pnggunaan  lahan  yang  ada buangan dari penggunaan lahan yang ada  perubahan  pola  pemanfaatan lahan  menjadi  lahan  pertanian, tegalan dan pemukiman serta meningkatnya aktivitas industri akan memberikan dampak terhadap
kondisi  hidrologis  dalam  suatu Daerah  Aliran  Sungai.  Selain  itu, berbagai  aktivitas  manusia  dalam memenuhi kebutuhan hidupnya yang berasal dari kegiatan industri, rumah tangga, dan pertanian akan menghasilkan limbah yang memberi sumbangan pada penurunan kualitas air  sungai.  Daerah  Aliran  Sungai (DAS) adalah daerah yang di batasi punggung-punggung gunung dimana air  hujan  yang  jatuh  pada  daerah tersebut akan ditampung oleh
punggung gunung tersebut dan akan dialirkan melalui sungai-sungai kecil ke  sungai  utama.  DAS  termasuk suatu wilayah daratan yang
merupakan satu kesatuan dengan sungai dan anak-anak sungainya, yang berfungsi menampung, menyimpan dan mengalirkan air yang berasal dari curah hujan  ke  danau  atau  ke  laut  secara alami,  yang  batas  di  darat  merupakan pemisah  topografis  dan  batas  di  laut sampai  dengan  daerah  perairan  yang masih  terpengaruh  aktivitas  daratan. Daerah  aliran  sungai  ( Watershed )  atau dalam  skala  luasan  kecil  disebut Catchment  Area adalah  suatu  wilayah daratan  yang  dibatasi  oleh  punggung bukit atau batas-batas pemisah topografi,  yang  berfungsi  menerima, menyimpan  dan  mengalirkan  curah hujan yang jatuh di atasnya ke alur-alur sungai  dan  terus  mengalir  ke  anak sungai  dan  ke  sungai  utama,  akhirnya bermuara  ke  danau,waduk  atau  ke laut[5].
Keberadaan  industri  di  daerah yang dialiri sungai sangat berpengaruh untuk  kebersihan  sungai  itu  sendiri, berbagai limbah yang dikeluarkan oleh pabrik yang berada di area dekat sungai dapat  merusak  ekosistem  terumbu karang,  limbah  yang  dikeluarkan  oleh pabrik  itu  akan  mengalir  ke  laut  yang akan  mempengaruhi  ekosistem  yang ada  dilaut,  salah  satunya  terumbu karang,  terumbu  karang  merupakan komponen yang penting untuk
menyeimbangkan ekosistem kehidupan dilaut,  karena  terumbu  karang  juga merupakan  rumah  bagi  ikan-ikan  kecil yang ada di laut.
Berdasarkan  latar  belakang tersebut,  disini  penulis  bermaksud mengajukan sebuah penelitian mengenai  analisa  kesehatan  dan persebaran terumbu karang berdasarkan  keadaan  sungai,  laut dan  populasi  area  menggunakan metode machine  learning dengan algoritma KNN , SVC dan Ensemble Classifier karena    ketiga  algoritma ini  sangat  baik  untuk  menguji  data text,  int dan float. Untuk KNN  dan SVC untuk mengoptimalkan kategorisasi  berdasarkan  centroid grup yang dijadikan pengelompokan untuk ensemble menggunkan randomforest untuk mengambil cabang-cabang  pohon  atau  fitur keputusan  yang  paling relevan dengan  output.  Karena  baru  ada penelitian yang hanya menghasilkan kesehatan  terumbu  karang  dan belum  menjelaskna  faktor  apa  saja yang mempengarui kesehatan terumbu  karang  itu  sendiri,  dengan beberapa  faktor  yang  digunakan yaitu wisatawan yang datang, latitude,  longtitude ,  suhu,  tahun, populasi warga, jumlah pemuda, dan jumlah  industri,  Keluaran  yang direncanakan berupa akurasi sebuah sistem  yang  dapat  memprediksi kesehatan  dan  persebaran  terumbu karang  di  wilayah  laut  tertentu, dengan  akurasi  yang  tinggi  dapat membantu  masyarakat  yang  berada disekitar  terumbu  karang  dapat
mengetahui  faktor  yang  berpengaruh bagi kesehatan terumbu karang.

## LANDASAN TEORI
1. Terumbu Karang Terumbu karang merupakan ekosistem  bawah  air  khususnya laut  yang  dihuni  oleh  hewan berkarang yang bersimbiosis dengan  sejenis  tumbuhan  alga bernama zooxanthellae. Ekosistem  ini  memiliki  nilai ekologis  dan  ekonomis  yang tinggi. Selain berperan
melindungi  pantai  dari  erosi, banjir  pantai,  dan  peristiwa perusakan  lain  yang  diakibatkan oleh  fenomena  air  laut,  terumbu karang  juga  mempunyai  nilai ekologis  sebagai  habitat,  tempat mencari makanan, tempat asuhan dan  tumbuh  besar,  serta  tempat pemijahan  bagi  berbagai  biota laut[6]. Definisi tersebut mengacu pada  aktivitasnya  yang  aktif mencari makan melalui aliran air yang  masuk  ke  pori  yang  berarti tidak dapat membuat makanannya  sendiri  ( heterotrof ) dan  menghasilkan  karang  untuk membentuk terumbu.Terumbu karang  adalah  terumbu  yang terbentuk  dari  kapur  akibat adanya  aktivitas  karang.  Kata “terumbu”  memiliki  pengertian yaitu  sedimentasi  kapur  yang berasal  dari  karang  hidup  atau mati.  Sementara  arti  dari  kata
“karang”  adalah  sekumpulan hewan yang dapat membentuk karang  yang  berasal  dari  ordo sclearactinia yang  berperan sebagai pembentuk utama terumbu[7]. 2. Machine Learning Pembelajaran mesin atau machine learning memungkinkan komputer mempelajari  sejumlah  data (learn  from  data)  sehingga dapat menghasilkan suatu model untuk melakukan proses input-output tanpa menggunakan  kode  program yang  dibuat  secara  eksplisit. Proses belajar tersebut menggunakan algoritma khusus  yang  disebut Machine Learning Algorithma [8]. 3. KNN K-Nearest Neighbor merupakan suatu metode yang menggunakan algoritma
supervised  learning  dimana hasil  dari  instance  yang  baru diklasifikasikan  berdasarkan mayoritas  dari  kategori  k- tetangga  terdekat.  Algoritma K-Nearest
Neighbor
menggunakan Neighborhood Classification sebagai  nilai prediksi  dari  nilai instance yang baru[9].
4. SVM
Sistem  pembelajaran  yang pengklasifikasiannya
menggunakan  ruang  hipotesis berupa fungsi-fungsi linear dalam sebuah ruang fitur ( feature space )
berdimensi  tinggi,  dilatih  dengan algoritma pembelajaran yang didasarkan  pada  teori  optimasi dengan mengimplementasikan learning yang  berasal  dari  teori pembelajaran statistic [10].
5. ENSEMBLE CLASSIFIERS
Merupakan algoritma dalam pembelajaran mesin ( machine learning ) dimana algoritma  ini  sebagai  pencarian solusi prediksi terbaik dibandingkan  dengan  algoritma yang lain karena metode ensemble ini menggunakan beberapa algoritma pembelajaran untuk  pencapaian  solusi  prediksi yang lebih baik daripada
algoritma yang bisa diperoleh dari salah satu pembelajaran algoritma kosituen  saja.  Kenyataan  bahwa pendekatan  ensemble  learning mampu memberikan solusi prediksi yang lebih akurat daripada  model-model  tunggal. Teknik-teknik  ensemble  yang mengandalkan variasi
dari pendekatan  random  forest  dan boosting  mampu  memberikan prediksi  dengan  akurasi  yang sangat  baik.  Random  forest bekerja  dengan  membuat  model-
model penyusun ensemble sedemikian rupa sehingga berbagai kemungkinan dapat
terakomodir  secara  maksimal, sedangkan  boosting  bekerja secara iterative sehingga kasus-kasus yang tidak mudah diprediksi menjadi bukan masalah  lagi[11].  Terdapat  3 model  teknik  ensemble  yang telah  dikenal,  yaitu  Bagging membangun  multiple  model (tipe  sama)  dari  beberapa  sub sample. Boosting membangun multiple  model  (tipe  sama) dimana setiap model bertujuan untuk belajar untuk
memperbaiki  prediksi  error dari  model,  dan  Stacking membangun  multiple  model (tipe  berbeda)  yang  bertujuan untuk  mencari  cara  terbaik untuk  mengabungkan  prediksi dari model utama[12].

## METODE PENILITIAN
Pada  tahap  ini,  peneliti melakukan pengumpulan dataset berupa data wisatawan yang datang, Latitude, Longtitude, Suhu, Tahun, Populasi Warga, Jumlah Penduduk dan Jumlah Industri, kemudian  dilakukan  proses kombinasi  untuk  memisahkan beberapa  faktor,  kombinasi adalah
penggabungan beberapa objek dari suatu grup tanpa  memperhatikan  urutan. Menggunakan algoritma KNN ,
SVC dan Ensemble  Classifier untuk melakukan prediksi.

## PERANCANGAN SISTEM
Gambar 2. Dataset yang digunakan Ini  merupakan  sebagian  dataset yang  akan  digunakan  untuk  menguji kesehatan  terumbu  karang  dengan menggunakan  algoritma KNN,  SVC, dan Ensemble  Classifiers, kolom  ke-0 merupakan  objek  data  nama  daerah yang  terdapat  terumbu  karang,  kolom ke-1 merupakan wisatawan yang datang ke daerah yang terdapat terumbu karang setiap tahunnya, kolom ke-2 merupakan station  lokasi  daerah  menurut website pusat penelitian oseanografi LIPI, pada kolom  ke-3  dan  4  merupakan  lokasi latitude  dan  longtitude  lokasi  wilayah yang  terdapat  terumbu  karang,  kolom ke-5  merupakan  suhu  dari  wilayah lautan  yang  terdapat  terumbu  karang, kolom  ke-6  merupakan  tahun  untuk mengetahui  wisatawan  yang  datang, suhu,  populasi  warga,  jumlah  pemuda, dan  tingkat  kesehatan  terumbu  karang itu sendiri, pada kolom ke-7 merupakan populasi  dari  daerah  yang  terdapat terumbu  karangnya,  dimana  populasi yang banyak apakah akan berpengaruh terhadap  kesehatan  terumbu  karang diwilayah  tersebut,  pada  kolom  ke-8 merupakan jumlah pemuda yang ada di wilayah yang terdapat terumbu karang, pada  kolom  ke-9  merupakan  jumlah
industry  yang  ada  di  daerah  yang terdapat terumbu karangnya, dimana apakah  banyaknya  industry  akan berpengaruh bagi kesehatan terumbu karang,  dan  pada  kolom  ke-10 merupakan tingkat kesehatan
terumbu  karang  dimana  0  adalah buruk, 1 adalah sedang dan 2 adalah baik,  dan  kolom  yang  akan  dipakai pada  penelitian  kali  ini  hanya  pada kolom ke-1,3,4,5,6,7,8,9.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. SVC
Hasil dari 8 fitur
Tabel 1 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma SVC Fitur SVC TA2_8fitur 0.7578947368421053
Dari  8  fitur  yang  diuji  yaitu wisatawan  yang  datang,  Latitude, Longtitude,  Suhu,  Tahun,  Populasi Warga,  Jumlah  Penduduk  dan
Jumlah Industri, menghasilkan tingat akurasi 0.810526316
dengan
algoritma SVC.
Hasil dari 7 fitur
Tabel 2 fitur dataset dan hasil
akurasi algoritma SVC Fitur SVC TA2_7fitur_1, 3, 4, 5, 6, 7, 8 0.726315789 TA2_7fitur_1, 3, 4, 5, 6, 7, 9 0.768421053 TA2_7fitur_1, 3, 4, 5, 6, 8, 9 0.831578947 … … TA2_7fitur_1, 3, 4, 6, 7, 8, 9 0.726315789 TA2_7fitur_1, 3, 5, 6, 7, 8, 9 0.694736842
TA2_7fitur_1, 4, 5, 6, 7, 8, 9 0.705263158
Dari  7  fitur  yang  diambil  diketahui bahwa yang paling berpengaruh adalah wisatawan yang datang, Latitude, Suhu,
Tahun, Populasi warga, Jumlah pemuda dan  Jumlah  industry  dengan  akurasi sebesar 0.778947368 dengan menggunakan algoritma SVC. Hasil dari 6 fitur Tabel 3 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma SVC Fitur SVC TA2_6fitur_1, 3, 4, 5, 6, 7 0.694736842 TA2_6fitur_1, 3, 4, 5, 6, 8 0.789473684 TA2_6fitur_1, 3, 4, 5, 6, 9 0.778947368 … … TA2_6fitur_1, 3, 4, 5, 7, 9 0.694736842 TA2_6fitur_1, 3, 4, 5, 8, 9 0.778947368 TA2_6fitur_1, 3, 4, 6, 7, 8 0.778947368
Dari  6  fitur  yang  diambil  diketahui bahwa yang paling berpengaruh adalah wisatawan yang datang, Latitude, Suhu, Tahun,  Populasi  warga  dan  Jumlah pemuda dengan akurasi sebesar
0.789473684  dengan  menggunakan algoritma SVC.
Hasil dari 5 fitur
Tabel 4 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma SVC Fitur SVC TA2_5fitur_1, 3, 4, 7, 8 0.789473684 TA2_5fitur_1, 3, 4, 7, 9 0.736842105 TA2_5fitur_1, 3, 4, 8, 9 0.715789474 … … TA2_5fitur_1, 3, 5, 6, 8 0.8 TA2_5fitur_1, 3, 5, 6, 9 0.757894737 TA2_5fitur_1, 3, 5, 7, 8 0.842105263 Dari 5 fitur yang diambil diketahui bahwa yang paling berpengaruh  adalah  wisatawan  yang
datang, Latitude ,Longtitude, Jumlah pemuda dan Jumlah industri dengan akurasi sebesar 0.842105263 dengan menggunakan algoritma SVC.
Hasil dari 4 fitur
Tabel 5 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma SVC Fitur SVC TA2_4fitur_1, 3, 4, 5 0.8 TA2_4fitur_1, 3, 4, 6 0.778947368 TA2_4fitur_1, 3, 4, 7 0.694736842 … … TA2_4fitur_1, 3, 4, 9 0.705263158 TA2_4fitur_1, 3, 5, 6 0.863157895 TA2_4fitur_1, 3, 5, 7 0.757894737 Dari  4  fitur  yang  diambil  diketahui bahwa  yang  paling  berpengaruh adalah  wisatawan  yang  datang,
Longtitude, Suhu dan Jumlah Industri  dengan  akurasi  sebesar 0.821052632  dengan  menggunakan
algoritma SVC.
Hasil dari 3 fitur
Tabel 6 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma SVC Fitur SVC TA2_3fitur_1, 3, 4 0.726315789 TA2_3fitur_1, 3, 5 0.705263158 TA2_3fitur_1, 3, 6 0.715789474 … … TA2_3fitur_1, 3, 8 0.768421053 TA2_3fitur_1, 3, 9 0.663157895 TA2_3fitur_1, 4, 5 0.789473684
Dari  3  fitur  yang  diambil  diketahui bahwa  yang  paling  berpengaruh adalah  Latitude,  Suhu  dan  populasi Warga  dengan  akurasi  sebesar 0.789473684  dengan  menggunakan algoritma SVC.
Hasil dari 2 fitur
Tabel 7 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma SVC Fitur SVC TA2_2fitur_1, 3 0.789473684 TA2_2fitur_1, 4 0.705263158 TA2_2fitur_1, 5 0.726315789 … … TA2_2fitur_1, 7 0.726315789 TA2_2fitur_1, 8 0.757894737 TA2_2fitur_1, 9 0.652631579
Dari  2  fitur  yang  diambil  diketahui bahwa yang paling berpengaruh adalah wisatawan  yang  datang,  Suhu  dan
Latitude,  jumlah  Pemuda  dengan akurasi sebesar 0.8 dengan menggunakan algoritma SVC.

## 2. KNN
Hasil dari 8 fitur
Tabel 8 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma KNN Fitur KNN TA2_8fitur 0.7578947368421053 Dari 8 fitur yang diuji yaitu wisatawan yang  datang,  Latitude,  Longtitude, Suhu,  Tahun,  Populasi  Warga,  Jumlah Penduduk dan Jumlah Industri, menghasilkan tingat akurasi 0.810526316 dengan algoritma KNN. Hasil dari 7 fitur Tabel 9 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma KNN Fitur KNN TA2_7fitur_1, 3, 4, 5, 6, 7, 8 0.8 TA2_7fitur_1, 3, 4, 5, 6, 7, 9 0.673684211 TA2_7fitur_1, 3, 4, 5, 6, 8, 9 0.694736842 … … TA2_7fitur_1, 3, 4, 6, 7, 8, 9 0.736842105
TA2_7fitur_1, 3, 5, 6, 7, 8, 9 0.831578947 TA2_7fitur_1, 4, 5, 6, 7, 8, 9 0.694736842
Dari  7  fitur  yang  diuji  yaitu wisatawan  yang  datang,  Latitude,
Longtitude,  Suhu,  populasi  Warga, jumlah Pemuda dan Jumlah Industri, menghasilkan tingat akurasi 0.778947368 dengan algoritma

## KNN.
Hasil dari 6 fitur
Tabel 10 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma KNN Fitur KNN TA2_6fitur_1, 3, 4, 5, 6, 7 0.842105263 TA2_6fitur_1, 3, 4, 5, 6, 8 0.736842105 TA2_6fitur_1, 3, 4, 5, 6, 9 0.821052632 … … TA2_6fitur_1, 3, 4, 5, 7, 9 0.768421053 TA2_6fitur_1, 3, 4, 5, 8, 9 0.736842105 TA2_6fitur_1, 3, 4, 6, 7, 8 0.757894737
Dari  6  fitur  yang  diuji  yaitu wisatawan  yang  datang,  Latitude, Suhu,  Tahun,  jumlah  Pemuda  dan Jumlah Industri, menghasilkan tingat akurasi 0.8 dengan algoritma KNN.
Hasil dari 5 fitur Tabel 11 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma KNN Fitur KNN TA2_5fitur_1, 3, 4, 7, 8 0.736842105 TA2_5fitur_1, 3, 4, 7, 9 0.747368421 TA2_5fitur_1, 3, 4, 8, 9 0.778947368 … … TA2_5fitur_1, 3, 5, 6, 8 0.747368421 TA2_5fitur_1, 3, 5, 6, 9 0.684210526 TA2_5fitur_1, 3, 5, 7, 8 0.621052632
Dari 5 fitur yang diuji yaitu wisatawan yang  datang,  Latitude,  Longtitude, Suhu,  jumlah  Pemuda,  menghasilkan tingat  akurasi  0.831578947  dengan algoritma KNN.
Hasil dari 4 fitur
Tabel 12 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma KNN Fitur KNN TA2_4fitur_1, 3, 4, 5 0.789473684 TA2_4fitur_1, 3, 4, 6 0.747368421 TA2_4fitur_1, 3, 4, 7 0.726315789 … … TA2_4fitur_1, 3, 4, 9 0.705263158 TA2_4fitur_1, 3, 5, 6 0.8 TA2_4fitur_1, 3, 5, 7 0.757894737
Dari 4 fitur yang diuji yaitu wisatawan yang datang, Latitude, Suhu dan Jumlah Industri,  menghasilkan  tingat  akurasi 0.821052632 dengan algoritma KNN. Hasil dari 3 fitur
Tabel 13 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma KNN Fitur SVC TA2_3fitur_1, 3, 4 0.663157895 TA2_3fitur_1, 3, 5 0.778947368 TA2_3fitur_1, 3, 6 0.778947368 … … TA2_3fitur_1, 3, 8 0.778947368 TA2_3fitur_1, 3, 9 0.831578947 TA2_3fitur_1, 4, 5 0.726315789
Dari  3  fitur  yang  diuji  yaitu  Latitute, Suhu,  populasi  Warga,  menghasilkan tingat  akurasi  0.789473684  dengan algoritma KNN.
Hasil dari 2 fitur
Tabel 4.14. 2 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma KNN Fitur KNN TA2_2fitur_3, 6 0.726315789 TA2_2fitur_3, 7 0.789473684 TA2_2fitur_3, 8 0.810526316 … …
TA2_2fitur_4, 5 0.705263158 TA2_2fitur_4, 6 0.663157895 TA2_2fitur_4, 7 0.684210526 Dari 2 fitur yang diuji yaitu Latitute, jumlah Pemuda, menghasilkan tingat akurasi 0.789473684 dengan algoritma KNN.

## 3. Ensemble Classifiers
Hasil dari 8 fitur
Tabel 15 fitur dataset dan hasil
akurasi algoritma Ensemble Classifiers Fitur Ensemble Classifiers TA2_8fitur 0.7578947368421053 Dari  8  fitur  yang  diuji  yaitu wisatawan  yang  datang,  Latitude,
Longtitude,  Suhu,  Tahun,  Populasi Warga,  Jumlah  Penduduk  dan Jumlah Industri, menghasilkan tingat akurasi 0.810526316 dengan algoritma Ensemble Classifiers.
Hasil dari 7 fitur
Tabel 16 fitur dataset dan hasil
akurasi algoritma Ensemble Classifiers Fitur Ensemble Classifiers TA2_7fitur_1, 3, 4, 5, 6, 7, 8 0.736842105 TA2_7fitur_1, 3, 4, 5, 6, 7, 9 0.757894737 TA2_7fitur_1, 3, 4, 5, 6, 8, 9 0.726315789 … … TA2_7fitur_1, 3, 4, 6, 7, 8, 9 0.789473684 TA2_7fitur_1, 3, 5, 6, 7, 8, 9 0.747368421 TA2_7fitur_1, 4, 5, 6, 7, 8, 9 0.726315789
Dari 7 fitur yang diuji yaitu wisatawan yang  datang,  Latitude,  Suhu,  Tahun, populasi  Warga,  jumlah  Pemuda  dan Jumlah  Industri,  menghasilkan  tingat akurasi 0.831578947 dengan algoritma Ensemble Classifiers.
Hasil dari 6 fitur Tabel 17 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma Ensemble Classifiers Fitur Ensemble Classifiers TA2_6fitur_3, 4, 5, 6, 7, 8 0.705263158 TA2_6fitur_3, 4, 5, 6, 7, 9 0.705263158 TA2_6fitur_3, 4, 5, 6, 8, 9 0.663157895 … … TA2_6fitur_3, 4, 6, 7, 8, 9 0.705263158 TA2_6fitur_3, 5, 6, 7, 8, 9 0.810526316 TA2_6fitur_4, 5, 6, 7, 8, 9 0.694736842
Dari 6 fitur yang diuji yaitu wisatawan yang  datang,  Latitude,  Longtitude, Suhu, populasi Warga, jumlah Pemuda, Jumlah  Industri  dan  wisatawan  yang datang, Latitude, Suhu, populasi Warga, jumlah  Pemuda,  Jumlah  Industri,
menghasilkan tingat akurasi 0.810526316 dengan algoritma Ensemble Classifiers.
Hasil dari 5 fitur
Tabel 18 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma Ensemble Classifiers Fitur Ensemble Classifiers TA2_5fitur_1, 3, 4, 5, 6 0.694736842 TA2_5fitur_1, 3, 4, 5, 7 0.684210526 TA2_5fitur_1, 3, 4, 5, 9 0.831578947 … … TA2_5fitur_1, 3, 4, 6, 7 0.778947368 TA2_5fitur_1, 3, 4, 6, 8 0.684210526 TA2_5fitur_1, 3, 4, 6, 9 0.726315789
Dari 5 fitur yang diuji yaitu wisatawan yang  datang,  Latitude,  Suhu,  populasi Warga,  jumlah  Pemuda,  menghasilkan
tingat  akurasi  0.810526316  dengan algoritma Ensemble Classifiers.
Hasil dari 4 fitur Tabel 19 fitur dataset dan hasil
akurasi algoritma Ensemble Classifiers Fitur Ensemble Classifiers TA2_4fitur_1, 3, 4, 9 0.810526316 TA2_4fitur_1, 3, 5, 6 0.757894737 TA2_4fitur_1, 3, 5, 7 0.8 … … TA2_4fitur_1, 3, 5, 9 0.673684211 TA2_4fitur_1, 3, 6, 7 0.747368421 TA2_4fitur_1, 3, 6, 8 0.684210526 Dari  4  fitur  yang  diuji  yaitu wisatawan  yang  datang,  Latitude, Longtitude, populasi Warga, menghasilkan tingat akurasi 0.821052632 dengan algoritma Ensemble Classifiers.
Hasil dari 3 fitur
Tabel 20 fitur dataset dan hasil akurasi algoritma Ensemble
Classifiers Fitur Ensemble Classifiers TA2_3fitur_1, 3, 4 0.768421053 TA2_3fitur_1, 3, 5 0.736842105 TA2_3fitur_1, 3, 6 0.821052632 … … TA2_3fitur_1, 3, 8 0.768421053 TA2_3fitur_1, 3, 9 0.705263158 TA2_3fitur_1, 4, 5 0.768421053 Dari  3  fitur  yang  diuji  yaitu wisatawan  yang  datang,  Latitude, Longtitude,  dan  wisatawan  yang datang, Latitude, Suhu, menghasilkan  tingat  akurasi  0.8 dengan algoritma Ensemble
Classifiers.
Hasil dari 2 fitur
Tabel 21fitur dataset dan hasil akurasi algoritma Ensemble Classifiers Fitur Ensemble Classifiers TA2_2fitur_3, 6 0.8 TA2_2fitur_3, 7 0.778947368 TA2_2fitur_3, 8 0.789473684 … … TA2_2fitur_4, 5 0.673684211 TA2_2fitur_4, 6 0.642105263 TA2_2fitur_4, 7 0.673684211 Dari 2 fitur yang diuji yaitu wisatawan yang datang, populasi Warga, menghasilkan tingat akurasi 0.821052632 dengan algoritma Ensemble Classifiers.

## KESIMPULAN
1. Dari  ketiga  algoritma  yang  diuji yaitu SVC,  KNN dan Ensemble Classifiers akurasi  tertinggi  adalah algoritma SVC .
2. Pada  algoritma  algoritma SVC, KNN dan  Ensemble  Classifiers Faktor  yang  kurang  berpengaruh bagi  kesehatan  terumbu  karang adalah tahun dan jumlah industri.
3. Pada  algoritma SVC Faktor  yang
berpengaruh bagi kesehatan
terumbu  karang  adalah  jumlah wisatawan  yang  datang, Latitude , suhu  dan  tahun,  pada  algoritma KNN faktor  yang  berpengaruh adalah  wisatawan  yang  datang, Latitude,  Longtitude ,  Suhu,  Tahun dan Populasi Warga untuk algoritma Ensemble Classifiers
faktor yang berpengaruhadalah wisatawan  yang  datang, Latitude,
Longtitude ,  Suhu  dan  Jumlah
industri.
4. Dari akurasi yang sudah
ditemukan  dan  faktor  yang digunakan  untuk  mengetahui kesehatan  terumbu  karang  dan kondisi  ekosistem  sehingga  jika ada  terumbu  karang  dengan kondisi  yang  baik  bisa  menjadi acuan untuk daerah yang terumbu katrangnya kurang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  S.  Samsul  Rizal,  Arief Pratomo,  ST.,  M.Si.,  Henky Irawan,  S.Pi.,  MP.,  “Tingkat
Tutupan  Ekosistem  Terumbu Karang  di  Perairan  Pulau Terkulai,” TINGKAT TUTUPAN Ekosist. TERUMBU KARANG DI Perair. PULAU TERKULAI i Samsul , p. 9, 2016. [2] M. Harta and K. Alam, “ Terumbu Karang – Pengertian, Habitat, Manfaat,  Jenis  &  Kondisi
Kerusakan ,” vol. 1, no. 2003. pp. 2–3, 2017.
[3]  S. Purbaya, R. Komala, and M.
N.  M.  Seribulan,  “ Hubungan
Pengetahuan tentang Ekosistem  Terumbu  Karang dengan Sikap Wisatawan Bahari  terhadap  Konservasi di Pulau Pramuka, Kepulauan Seribu ,” vol. 8, no. 1, pp. 34–38, 2015.
[4] S.  Biru,  “ Jurnal  segara ,” Segara , vol. 13, no. 1, pp. 25–35, 2019.
[5] Dinas  Lingkungan  Hidup, “ Apa itu Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)?, ”
2019. [Online]. Available: http://www.bulelengkab.go.id/d etail/artikel/apa-itu-daerah- aliran-sungai-das-28.
[6] Tantia  Shecilia,  “ Indonesia,  Surga Terumbu  Karang  Dunia ,”  2018.
[Online]. Available:
https://www.goodnewsfromindo nesia.id/2018/05/10/indonesia- surga-terumbu-karang-dunia.
[7] C.  E.  Koba,  C.  Montolalu,  and  A. Rindengan, “ Aplikasi Penentuan
Tingkat  Kesehatan  Terumbu Karang  Menggunakan  Metode K-Nearest  Neighbor  dan  Curve Fitting  Berbasis  Pengolahan Citra  Digital ,” d’CARTESIAN , vol. 6, no. 1, p. 17, 2017.
[8] Budyks,  “ Pengertian  &  Konsep
Dasar Machine Learning ,” Artforum  International ,  2017. [Online]. Available:
http://teknosains.com/others/pen gertian-konsep-dasar-machine- learning.  [Accessed:  12-Jan- 2020].
[9] R.  D.  RAMADHANI,  “ Memahami
K-Nearest Neighbor (KNN)
Dengan  R ,”  2019.  [Online].
Available: https://medium.com/@1661112 9/memahami-k-nearest- neighbor-knn-dengan-r- de5280439053.
[10] M.  U.  Eva  Darnila,  Mauliza,
“ Aplikasi  Teknologi  Sistem Pakar Berbasis Fuzzy Clustering ,”  Yayasan  KIta Menulis, 2019, p. 66.
[11] Ilmu  Komputer,  “ Ensemble
Learning, Primadona Analitik di  Masa  Depan, ”  2016. [Online]. Available: https://warungkomputer.com/
ensemble-learning- primadona-analitik-di-masa- depan/. [12] rezafaisal, “ Ensemble Learning–Bagging ,” 2016. [Online]. Available: https://staf.ulm.ac.id/rezafais al/2016/10/13/ensemble-
learning-bagging/.