## IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY C-MEANS (FCM)
DALAM MEMPREDIKSI HASIL TANGKAPAN IKAN DI KOTA KENDARI
Katharina Amelia Ngii, Dinar Sabrina  , Rizal Adi Saputra
Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, Kendari, Indonesia Email: dinarsabrina5@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No2.pp319-324

## ABSTRACT
Almost 70% of Indonesia's region is a body of water, so production of catch fish is increasing. Fish is one of the principal  ingredients  that  most  people  consume.  To  meet  the  rapidly  increasing  demand  of  fish  requires predictions of fish products that can help with effective planning and decision introduction. The aim of this study is  to  assess  the  quality  of  predictions  and  provide  vital  information  for  future  fish  production.  Fuzzy  c-means (FCM) is a technique that can be used to make such predictions using data on water quality, water temperature, and fish production. Analysis using fuzzy c-means means to predict fish production in the next few years. These predictions  provide  information  on  the  future  volume  of  fish  production  based  on  water  quality  and  water temperature data. The results of this study indicate that the method can provide accurate predictions that could be useful for the production of ongoing fish.
Keyword: Predictions, Fish Catch, Fuzzy Logic, Fuzzy C-Means, Fisheries.

## ABSTRAK
Hampir  70%  wilayah Indonesia  merupakan  daerah  perairan  sehingga  produksi  tangkapan  ikan  akan  semakin meningkat.  Ikan  merupakan  salah  satu  bahan  pokok  yang  sering  dikonsumsi  okeh  masyarakat  luas.  Untuk memenuhi  permintaan  ikan  yang  meningkat  dengan  cepat  diperlukan  prediksi  hasil  produk  Ikan  yang  dapat membantu dengan perencanaan dan pengenalan keputusan yang efektif. Tujuan penelitian ini ialah untuk menilai kualitas prediksi serta memberikan informasi penting untuk produksi ikan di masa depan. Fuzzy C-Means (FCM) adalah teknik yang dapat digunakan untuk membuat prediksi tersebut dengan menggunakan data tentang kualitas air, suhu air, dan produksi ikan. Hasil analisis dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means dapat memprediksi hasil produksi ikan untuk beberapa tahun kedepan. Prediksi ini memberikan informasi tentang volume produksi ikan yang diantisipasi di masa depan berdasarkan kualitas air dan data suhu air. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode tersebut  dapat memberikan prediksi  yang akurat dan berguna untuk produksi  ikan yang sedang berlangsung.
Kata Kunci: Prediksi, Hasil Tangkapan Ikan, Fuzzy Logic, Fuzzy C-Means, Perikanan.

## PENDAHULUAN
Perikanan adalah sektor utama dalam perekonomian banyak negara di seluruh dunia.  Sector perikanan  dan  kelautan  memberikan  potensial  yang besar  yang  mencapai  54  juta  hektar  dengan  potensi hasil  tangkapan  ikan  sebanyak  0.9  ton  per  tahunnya (Amartha,  2020).  Prediksi  hasil  produksi  untuk  wajib pajak  memiliki  nilai  yang  signifikan  dalam  hal perencanaan  strategis,  penutupan  daya  daya,  dan komunikasi  secara  efektif  pesan  kunci  ke  industri perikanan.  Namun,  memprakirakan  hasil  produksi perikanan  sulit  karena  mempertimbangkan  berbagai variabel yang mempengaruhi produksi dan pertumbuhan ikan, termasuk kelembaban, kadar garam, pH,  ikan  asin,  dan  variabel-variabel  iklim  lainnya. Prediksi merupakan memperkirakan, meninjau
kembali,  atau  menyatakan  pendapat  atau  prediksi tentang berbagai kemungkinan yang mungkin terjadi di masa  depan.  Peramalan  diperlukan  dalam  proses menghasilkan pemasukan, sehingga melaksanakannya akan menyediakan peta jalan bagi pengusaha dan untuk memaksimalkan  laba  dan  mencegah  kerugian  yang terus terjadi (Mubarak et al., 2020).
Logika  Fuzzy  dan  algoritma  Fuzzy  C-means telah menjadi  fokus penelitian selama beberapa tahun sekarang untuk meningkatkan sistem yang memprediksi  hasil  produksi  perikanan.  Logika  Fuzzy memungkinkan  pemodelan  berbagai  karakteristik bahasa  dan  hewan  sementara  mempertahankan integritas  dan  komunikasi  pada  ambang  batas linguistik.  Mengingat  kemampuan  ini,  logika  fuzzy dapat  menggambarkan  hubungan  antara  faktor
ISSN: 2620-4339 (media online)
lingkungan  dan  kepadatan  populasi  ikan  dengan  cara yang lebih realistis.
FCM  adalah  algoritma  klaster  lain  yang digunakan untuk  mengkelompokkan data berdasarkan karakteristik  atau  koneksi  bersama  dalam  lingkup tertentu. Dalam konteks prediksi hasil produksi pdam, FCM dapat digunakan untuk menganalisis data sejarah atau  data  terkini  berdasarkan  pada  karakteristik lingkungan  seperti  kelembaban,  kualitas  air,  pH,  dan faktor-faktor  lainnya.  Dengan  mengenali  perbedaan- perbedaan ini, adalah memungkinkan untuk memprediksi hasil produksi ikan berdasarkan pola dan faktor yang ada di setiap kelas.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan  model  yang  memprediksi  hasil produksi  menggunakan  logika  fuzzy  dan  algoritma  c- berarti  fuzzy.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memanfaatkan perkembangan ini dengan meningkatkan keakuratan prediksi untuk produksi dan memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang faktor-faktor lingkungan yang mempengaruhi hasil produksi ikan.
Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  dataset hasil  produksi  perikanan  yang  mencakup  berbagai faktor lingkungan yang relevan. Yang akan menerapkan  logika  fuzzy  untuk  menggambarkan variabel-variabel ini dengan tingkat ketidakpastian dan keanggotaan  pada  himpunan  linguistik.  Selanjutnya, akan menerapkan algoritma FCM untuk mengelompokkan  data  dan  melakukan  prediksi  hasil produksi  perikanan  berdasarkan  kelompok  yang ditemukan.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  dalam  pengembangan  teknik  prediksi  hasil produksi  perikanan  yang  lebih  akurat  dan  dapat diandalkan.  Dengan  meningkatkan  pemahaman  kita tentang  hubungan  antara  faktor  lingkungan  dan  hasil produksi  perikanan,  diharapkan  dapat  dilakukan langkah-langkah yang lebih efektif dalam pengelolaan sumber  daya  perikanan  dan  perencanaan  strategis dalam industri perikanan.

## TINJAUAN PUSTAKA Fuzzy C-Means
Secara  khusus,  logika  fuzzy  (LF)  dapat digambarkan  sebagai  metode  untuk  mengaitkan penggunaan bahasa alamiah dalam konteks yang logis, yang kemudian mengkonversi  bahasa alamiah (fuzzy) menjadi  nilai  pasti  (crips)  (Utama,  2021).  Himpunan fuzzy  adalah  kelompok  yang  mewakili  kondisi  atau karakteristik  spesifik  dalam  variabel  fuzzy  tertentu (Nalurita,  2020).  Fuzzy  clustering  adalah  cabang
pengenalan  pola  yang  menggunakan  probabilitas sangat signifikan dalam struktur data komputasi untuk menemukan  cluster  terbaik  di  wilayah  vektor  yang mengikuti formulir Euclidian standar untuk korespondensi  vektor  ke  vektor  (Puspitasari  et  al., 2018).
Fuzzy  C-Means  (FCM)  adalah  sebuah  teknik untuk  klasifikasi  data  yang  mengubah  satu  titik  data menjadi  sebuah  asosiasi  dari  dua  klaster  atau  lebih (Heryanto, 2023). Tujuannya adalah untuk mengelompokkan data ke dalam klaster yang memiliki kesamaan berdasarkan tingkat keanggotaan fuzzy.
Prinsip awal Fuzzy C-Means adalah mengidentifikasi  inti  cluster,  yang  kemudian  akan diikuti  dengan  pencarian  lokasi  untuk  setiap  cluster. Awalnya, pusan cluster masih kurang tepat. Setiap titik data memiliki derajat keanggotaan untuk setiap titik di cluster. Hal ini dapat dilihat bahwa pusant cluster akan pindah ke lokasi yang tepat dengan memperbaiki pusat cluster  dan  derajat  keanggotaan  setiap  kali  titik  data diterima dengan cara yang berulang (Rahakbauw et al., 2017). Dalam FCM, setiap data dapat menjadi anggota lebih dari satu klaster dengan tingkat keanggotaan yang berbeda.

## Algoritma Fuzzy C-Means
FCM  menggunakan  model  penggelompokan fuzzy dengan indeks ketidakpastian yang menggunakan Euclidean Distance , yang memungkinkan data berasal dari cluster ataupun cluster mana pun yang derajat keanggotaannya dengan rentang yang  berbeda  antara  0  dan  1  (Zaenab  et  al.,  2022). Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  untuk  menemukan nilai  pusat  data  yang  paling  cocok  di  antara  setdata yang tersedia (Amartha, 2020). Alur algoritma fuzzy C- Means  dapat  dilakukan  dengan  cara  sebagai  berikut (Pradana et al., 2021).
1. Memasukan  data  yang  akan  dikelompokan  ( X ), dalam  bentuk  matrikx  dengan  ukuran  n  x  m  yang mana  n  ialah  jumlah  sampel  data,  dan  m  sebagai varibel untuk setiap data, X ij merupakan sampel data ke- i ( i = 1, 2, 3, …, n ) dan variabel ke- j ( j = 1, 2, 3,
…, m ).
2. Menentukan jumlah cluster (C) dengan C ≥ 2, yang mana w adalah  pangkat  pembobot,  Maximum Iterasi  ( MaxItr )  sedangkan Eps sebagai  kriteria penghentian.
3. Menjalankan bilangan random ( µ ik ) dengan i = 1, 2, 3,  …, n ; k =  1,  2,  3,  …, C ;  menjadi U ,  yang selanjutnya  jumlah  setiap  kolom  variabel  dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
Q j = ∑ µ 𝑐 𝑖=1 ik …(1)
4. Mencari pusat cluster ke- k ( V kj ) dimana k = 1, 2, 3, …, C ; dan j = 1, 2, 3, …, m dengan rumus sebagai berikut:
V kj = ∑ ((µ 𝑐 𝑖=1 ik ) w ×X ij )/ ∑ (µ 𝑁 𝑖=1 ik ) w …(2)
5. Mencari fungsi obyrktif dari iterasi ke- t ( P t ), dengan rumus sebagai berikut:
P t = ∑ ∑ ( 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 [ ∑ ( 𝑚 𝑗=1 X ij – V kj ) 2 ]( µ ik ) w ) …(3)
6. Menghitung  perubahan  matriks  partisi  dengan rumus sebagai berikut:
µ ik = [ ∑ ( 𝑚 𝑗=1 X ij – V kj ) 2 ] -1/ w-1 / ∑ [ 𝑐 𝑘=1 ∑ ( 𝑚 𝑗=1 X ij – V kj ) 2 ] -1/ w-1 …(4)
7. Menjalankan pemeriksaan kondisi berhenti dengan ketentuan kondisi akan berhenti jika ([ P t - P t- 1 ] < Ɛ ) atau ( t < MaxItr ), jikalai tidak berhenti maka t = t + 1 sehingga akan mengulangi Langkah 4.

## METODE PENELITIAN
Dalam  peneletian  Prediksi  Hasil  Produksi Perikanan  Menggunakan  Logika  Fuzzy  dan Fuzzy  C- means, Adapun tahapannya yaitu sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data:
a. Identifikasi Variabel Mengidentifikasi  variabel  lingkungan  yang relevan untuk prediksi hasil produksi perikanan, seperti  suhu  air,  kualitas  air,  pH,  dan  variabel lingkungan lainnya.
b. Pengumpulan Data Dapat yang digunakan dalam penelitian ini yaitu produksi  ikan  dikota  Kendari  yang  terbagi menjadi 6 pelabuhan pada tahun 2019-2021 dari Dinas Kelautan dan Perikanan Kota Kendari.
2. Pra-pemrosesan Data:
a. Normalisasi Data Normalisasi data lingkungan dan data produksi perikanan  untuk  memastikan  bahwa  mereka memiliki  rentang  nilai  yang  serupa.  Hal  ini dilakukan  agar  variabel  memiliki  bobot  yang seimbang dalam analisis.
b. Pemilihan Fitur
Pemilihan fitur dilakukan untuk mengidentifikasi  subset  variabel  yang  paling relevan dalam prediksi hasil produksi perikanan. Hal ini dilakukan dengan
menggunakan  teknik  pemilihan  fitur  berbasis algoritma.
3. Model Logika Fuzzy:
a. Pembentukan Himpunan Linguistik
Menentukan  himpunan  linguistik  untuk  setiap variabel lingkungan, seperti "rendah," "sedang," dan "tinggi," dengan mengambil kira karakteristik lingkungan yang relevan.
b. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  adalah  proses  mengubah  data numerik  menjadi  nilai  keanggotaan  dalam himpunan  linguistik  yang  sesuai.  Menerapkan fungsi keanggotaan yang tepat untuk menggambarkan  tingkat  keanggotaan  setiap variabel dalam himpunan linguistik yang sesuai.
c. Pembentukan Aturan Fuzzy Menentukan aturan fuzzy berdasarkan pengetahuan  domain  yang  ada.  Seperti,  "Jika suhu  air  tinggi  dan  kualitas  air  rendah,  maka prediksi hasil produksi perikanan adalah tinggi."
d. Inferensi Fuzzy Setelah  menentukan  aturan  fuzzy,  selanjutkan menggunakan  aturan  fuzzy  yang  telah  dibuat untuk  melakukan  inferensi  dan  menghasilkan himpunan  prediksi  hasil  produksi  perikanan fuzzy.
4. Algoritma Fuzzy C-means (FCM):
a. Inisialisasi Klaster Menentukan jumlah klaster yang diinginkan dan inisialisasi  pusat  klaster  secara  acak.  Dalam proses  predikasi  produksi  ikan  dalam  5  tahun kedepan, menggunakan 3 kluster yaitu kluster 0 merupakan  ikan  tongkol,  kluster  1  merupakan tembang, dan kluster 2 yang merupakan tuna.
b. Perhitungan Keanggotaan Klaster Menghitung matriks keanggotaan yang menunjukkan sejauh mana setiap data termasuk dalam setiap klaster. Untuk menghitung matriks keanggotaanya,  yang  dilakukan  pertama  kali yaitu  menginisialisasi  secara  acak,  dalam dimensi  matriks  ini  adalah  N  x  C,  di  mana  N adalah  jumlah  titik  data,  dan  C  adalah  jumlah klaster  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Setiap elemen dari  matriks U[i][j] menentukan tingkat  konektivitas  data  antara  klaster  i  dan klaster  j.  Selanjutnya  yang  dilakukan  ialah menghitung matriks keanggotaan baru. Matriks keanggotaan  diperbarui  berdasarkan  seberapa dekat setiap data poin ke pusat cluster terdekat. Hal ini dilakukan dengan menggunakan metrik
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
jarak, seperti jarak Euclidean. Rumus umumnya adalah:
𝑢 𝑖𝑗 (𝑡=1) = [∑ ( 𝑑(𝑥 𝑖 .𝐶 𝐼 ) 𝑑(𝑥 𝑖 .𝐶 𝑘 ) ) 2 𝑚−1 𝐶 𝑘=1 ] −1 …(5)
Dimana:
• 𝑢 𝑖𝑗 (𝑡=1) adalah tingkat keanggotaan data poin
i terhadap cluster ke-j pada iterasi ke-(t+1).
• d(x i , C j ) adalah jarak antara data poin i dan pusat cluster ke-j.
• C adalah jumlah cluster.
• m adalah eksponen fuzziness.
Perhitungan pusat kluster (centroid) dan matriks keanggotaan  baru  dilakukan  iterasi  yaitu mengulangi kedua perhitungan tersebut sampai kriteria  terpenuhi.  Kriteria  terpenuhi  Ketika iterasi maksimum, perubahan matriks keanggotaan  yang  sangat  kecil.  Hasil  dari matriks  keanggotaan  yang  telah  didapatkan akan  menggambarkan  sejauh  mana  setiap  data poin termasuk dalam setiap cluster.
c. Pembaruan Pusat Klaster Menghitung  pusat  klaster  baru  berdasarkan matriks keanggotaan yang diperbarui.
Menghitung  pusat  kluster  (centroid)  dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
𝐶 𝑗 = ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑚 .𝑥 𝑖 𝑁 𝑖=1 ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑚 . 𝑁 𝑖=1 …(6)
Dimana : • C i adalah pusat cluster ke-j.
• u ij adalah  tingkat  keanggotaan  data  poin  i terhadap cluster ke-j.
• m  adalah  eksponen  yang  mengontrol fuzziness (biasanya diatur sebagai 2).
d. Iterasi Ulangi  langkah  b  dan  c  hingga  kriteria terpenuhi.  Kriteria  terpenuhi  Ketika  iterasi maksimum,  perubahan  matriks  keanggotaan yang sangat kecil. Hasil dari matriks
keanggotaan  yang  telah  didapatkan  akan menggambarkan  sejauh  mana  setiap  data  poin termasuk dalam setiap cluster.
5. Prediksi Hasil Produksi Perikanan:
a. Defuzzifikasi:  Defuzzifikasi  adalah  proses mengubah titik fuzzy menjadi  himpunan tegas. Himpunan  fuzzy  adalah  masukan  ke  proses defuzzifikasi, dan keluarannya adalah nilai tegas
(Habibie, 2017). Menggunakan teknik
defuzzifikasi, seperti metode Mean of
Maximum (MOM) atau metode Centroid, untuk mengubah  himpunan  prediksi  hasil  produksi perikanan  fuzzy  menjadi  nilai  numerik.  Dalam prediksi  produksi  ikan  dalam  5  tahun  kedepan teknik  defuzzifikasi  yang  digunakan  yaitu metode centroid. Metode centroid ini mengambil pusat cluster dari setiap cluster dan mengembalikan  cluster  mana  yang  memiliki tingkat  keanggotaan  tertinggi.  Rumus  centroid adalah sebagai berikut :
𝑋 𝑐 = ∑ 𝑢 𝑖 .𝑥 𝑖 𝑁 𝑖=1 ∑ 𝑢 𝑖 . 𝑁 𝑖=1 …(7)
Dimana :
• X c adalah  nilai  crisp  hasil  defuzzifikasi (centroid).
• n adalah jumlah cluster.
• u i adalah  tingkat  keanggotaan  data  point terhadap cluster ke-i.
• x i adalah pusat (centroid) dari cluster ke-i.
b. Evaluasi Model Evaluasi  kinerja  model  prediksi  menggunakan metrik  seperti  Mean  Absolute  Error  (MAE), Root  Mean  Squared  Error  (RMSE),  atau koefisien determinasi (R-squared).
6. Validasi dan Pengujian:
a. Pembagian Data Pembagian  data  menjadi  subset  pelatihan (training  set)  dan  subset  pengujian  (test  set) untuk menguji kinerja model.
b. Pelatihan dan Validasi Latih  model  pada  subset  pelatihan  dan memvalidasi  kinerjanya  menggunakan  subset validasi.
c. Pengujian:
Menggunakan  subset  pengujian  yang  terpisah untuk  menguji  kinerja  model  yang  dihasilkan. Evaluasi  model  berdasarkan  metrik  yang relevan dan analisis statistik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Prediksi  dari  hasil  produk  Ikan  dibuat  dalam penelitian ini menggunakan logika fuzzy dan c-means pengelompokan  algoritma.  Informasi  yang  digunakan terdiri  dari  tinggkat  data  dengan  kemurnian  udara tinggi,  kualitas  udara,  dan  produksi  ikan.  Data  yang dimaksud  kemudian  diproses  dengan  melakukan penyaringan  dengan  MinMaxScaler.  Variabel  yang digunakan dalam penelitian ini ialah suhu air, kualitas air dan produksi.
Pengelompokan  c-means  digunakan  untuk membagi  data  menjadi  sejumlah  kelompok.  Hasil  c- means  pengelompokan  adalah  label  cluster  untuk semua  data.  Belakangan,  dengan  menggunakan pemetaan_cluster yang sebelumnya ditemukan, kelompok  yang  disebutkan  di  atas  terhubung  dengan sejenis  ikan.  Adapun  kriteria  cluster  dalam  penelitian ini terbagi menjadi 3 kelas yaitu sebagai berikut:
Table 1. Cluster Cluster Jenis Ikan 0 Tongkol 1 Tembang 2 Tuna
Setelah klasifikasi, dilakukan prediksi produksi ikan  selama  lima  tahun  ke  depan.  Prediksi  dibuat berdasarkan  data  terkini  yang  tersedia  untuk  setiap cluster,  pelabuhan,  dan  jenis  ikan.  Memprediksikan produksi  ikan  dilakukan  dengan  menambahkan berbagai varietas ke harga yang diprediksikan.
Hasil  produksi  ikan  kemudian  dikombinasikan dengan  data  nyata  dan  disimpan  dalam  file  Excel dengan nama "predicted_ data. XLSX ". Informasi ini dapat  digunakan  sebagai  referensi  untuk  menentukan status produksi ikan di masa lalu.
Gambar 1. Hasil Produksi Ikan di PP Pasar Wajo (ton)
Gambar 3. Hasil Produksi Ikan di PP Wameo (ton)
Gambar 4. Hasil Produksi Ikan di PP Kendari (ton)
Gambar 5. Hasil Produksi Ikan di PP Mangolo (ton)
Gambar 6. Hasil Produksi Ikan di PP Torobulu (ton)
Dalam  ke-enam  gambar  di  atas  menyajikan grafik  hasil  prediksi  tentang  produksi  ikan  untuk  6 pelabuhan dari 3 jenis ikan pada tahun berikutnya yang mengalami  naik  turun. Terdapat  variabel  suhu air  dan kualitas  air  sebagai  parameter  lingkungan,  sedangkan variabel  produksi  sebagai  jumlah  ikan  yang  telah
6 ,9 6 5 ,1 8 7 12745486 6522382 12762249 5887393 12008440 1706320 7029744 13585503 1767682 6157389 13054837 1902172 1898278 1769273 T O N G K O L T E M B A N G T U N A 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 22473416 14033562 22680562 5451259 15348949 24830133 5113166 14428710 22558118 5594578 15769510 24683083 5807889
16336365
4964934 T O N G K O L
T E M B A N G
T U N A 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026
10971079 5524114 11127088 5961165 10540938 2898914 5894242 9342360 2719571 5258119 11212016 2714086 6037166 2868469 2984538 T O N G K O L T E M B A N G T U N A 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 762580 766745 707129 473447 671129 652416 518764 783597 668534 482818 710071 609270 490849 739570 529213 T O N G K O L T E M B A N G T U N A 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026
4216 42786 16123 3769 41183 14772 3635 41359 16412 4195 42486 14908 4083 45304 14253 T O N G K O L T E M B A N G T U N A 2021 2022 2023 2024 2025 2026
3673979 2104097 0 3378689 2124873 0 3562564 1809315 0 3756669 1860741 0 3223277 2066178 0 T O N G K O L T E M B A N G T U N A 2021 2022 2023 2024
2025 2026
ISSN: 2620-4339 (media online)
ditentukan  sebelumnya  yang  akan  diprediksi  pada  5 tahun  kedepan.  Prediksi  ini  dibuat  menggunakan data sejarah  dan  baru-baru  ini  dikembangkan  logika  fuzzy model.
Dalam  gambar  6  diatas  juga  menunjukkan grafik  hasil  prediksi  hasil  produksi  5  tahun  kedepan pada  Pelabuhan  Torobulu  dengan  jenis  ikan  tembang bernilai 0, hal ini disebabkan data yang digunakan pada Pelabuhan  Torobulu  dengan  jenis  ikan  tongkol  pada tahun 2019-2021 memiliki nilai produksi yang rendah dan  variabel  suhu  air  dan  kualitas  air  dapat mempengaruhi  prediksi  hasil  produksi  tahun-tahun berikutnya.  Selain  itu,  pada  tahap  prediksi  terdapat variasi  acak  yang  ditambahkan  memiliki  nilai  yang rendah dab negative maka hal ini dapat mempengaruhi hasil prediksi bernilai 0.

## KESIMPULAN
Metode fuzzy  C-Means  efektif sebagai  metode ketika  mengevaluasi  prediksi  hasil  produksi  ikan. Sebuah  model  prediktif  yang  dikembangkan  dapat memberikan  informasi  berharga  bagi  mereka  yang bekerja  di  sektor  manufaktur  untuk  memungkinkan pengembangan produk yang lebih efisien. Akan tetapi, penelitian  lebih  lanjut  harus  dilakukan  untuk memvalidasi model prediksi ini dengan menggunakan data  yang  lebih  lengkap  dan  lebih  beragam  spesies ikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Amartha, M. R. (2020). Penyebaran Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Fuzzy C-Means untuk Mencari Daerah Promosi yang Potensial. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science , 3 (2), 102–112. Habibie, M. T. (2017). Penggunaan Metode Logika Fuzzy Untuk Memprediksi Produksi Benih Lobster Air Tawar (LAT). Faktor Exacta , 10 (1), 70–77. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v10i1.127 3 Heryanto, E. (2023). Implementasi fuzzy c-means clustering untuk pengklasteran indeks harga saham gabungan bursa efek jakarta dengan java dan oracle . 1 (2). Mubarak, R., Tursina, T., & Pratama, E. E. (2020). Prediksi Hasil Tangkapan Ikan Menggunakan Fuzzy Time Series. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (Justin) , 8 (3), 303. https://doi.org/10.26418/justin.v8i3.39831 Nalurita, A. (2020). Memprediksi Jumlah Produksi Ikan Teri Menggunakan Fuzzy Logic Metode Tsukamoto Pada CV. Mahera. Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , 14 (1), 27–37. https://doi.org/10.35457/antivirus.v14i1.1080
Pradana, Y. D., Erwanto, D., & Handayani, T. (2021). Implementasi Histogram Warna RGB dan Fuzzy C-Means untuk Prediksi Kebutuhan Pupuk Nitrogen Tanaman Padi. Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-Elektronika-Telekomunikasi- Komputer , 10 (2). https://doi.org/10.36055/setrum.v10i2.11939 Puspitasari, N., Widians, J. A., & Pohny, P. (2018). A Clustering Of Generative And Infectious Diseases Using Fuzzy C-Means. ITSMART: Jurnal Teknologi Dan Informasi , 7 (1), 22–28. https://doi.org/10.20961/itsmart.v7i1.20968 Rahakbauw, D. L., Ilwaru, V. Y., & Hahury, M. H.
(2017). Implementasi fuzzy c-means clustering dalam penentuan beasiswa. Barekeng: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 11 (1), 1–12. Utama, D. N. (2021). Logika Fuzzy untuk Model Penunjang Keputusan . Garudhawaca. Zaenab, S., Lestanti, S., & Nur Budiman, S. (2022). Implementasi Fuzzy C-Means Clustering Dalam Pengelompokan Buku Pada Perpustakaan (Studi Kasus: SDN Srengat 01). Seminar Nasional Sistem Informasi, 2022 .