## Prediksi Kuantitas Hasil Budidaya Ikan Konsumsi Menggunakan Penerapan Metode Regresi Data
Yan Watequlis Syaifudin*, Muhammad Syifa’ul Ikrom Al Masyriqi**, Pramana Yoga Saputra***, Triana Fatmawati****
* ** *** **** Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang *qulis@polinema.ac.id, **ikramalmasyriqi@gmail.com, ***pramanay@polinema.ac.id, ****triana@polinema.ac.id

## ABSTRACT
In the present era, the industrial 4.0 revolution marks technological advancements in the fisheries sector, making  fish  farming  industries  increasingly  effective  and  efficient.  Predictions  related  to  future  fish harvest production can be used as considerations in planning. This research aims to build a prediction system for fish farming harvests by comparing four regression methods: linear regression, polynomial regression, random forest regression, and support vector regression to obtain accurate predictions. With the existence of this harvest prediction system, it is expected to provide information about the quantity of future harvests, enabling harvest partners to take appropriate steps to enhance their profitability. Based on the research results, the best regression model is polynomial regression. This model yields an average Root Mean Square Error (RMSE) value of 4.39 and an average Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 0.41%. This indicates that the regression model has good and accurate prediction capabilities .
Keyword: Prediction System, Aquaculture, Harvest Partner, Regression Model

## 1. Pendahuluan
Pada  zaman  sekarang,  revolusi  industri  4.0  menandai  kemajuan  teknologi  di  sektor  perikanan,  yang membuat industri budidaya perikanan semakin efektif dan efisien. Selain itu, perikanan budidaya di Indonesia juga  merupakan  salah  satu  sumber  ketahanan  pangan.  KKP  (Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan)  secara optimis mengemukakan bahwa sektor perikanan budidaya adalah sektor potensial untuk melakukan akselerasi pertumbuhan ekonomi di tahun 2022. Sebab saat ini KKP sedang mengembangkan dua terobosan baru untuk meningkatkan  produktivitas  perikanan  budidaya.  Terobosan  tersebut  adalah  pengembangan  budidaya perikanan  yang  berbasis  ekspor  dengan  komoditas  unggulan  dan  pembangunan  kampung  perikanan  yang berbasis  kearifan  lokal  [1].  Pernyataan  KKP  tersebut  menunjukkan  bahwa  sektor  perikanan  budidaya  dapat menjadi sebuah peluang bisnis bagi mitra panen (pengusaha budidaya perikanan).
Sektor budidaya perikanan dianggap sebagai sektor yang masih dapat tumbuh dan berkembang, karena potensi yang ada masih belum terpakai secara maksimal dibandingkan dengan luas lahan yang tersedia untuk budidaya perikanan. Karakteristik budidaya perikanan, yaitu dapat dilakukan oleh segala lapisan masyarakat, dari  desa  hingga  kota,  memberikan  margin  keuntungan  yang  cepat  dan  tinggi,  menjadi  dasar  untuk meningkatkan  pembangunan  industri,  serta  dapat  menerapkan  teknologi  yang  beragam  [2].  Indonesia mempunyai  potensi  lahan  perikanan  budidaya  yang  sangat  luas  [3].  Dari  potensi  tersebut  maka  diperlukan pengoptimalan budidaya perikanan oleh mitra panen untuk mencegah ketidakseimbangan ekosistem dengan mempelajari sifat hidup dan habitat asli masing-masing organisme agar perkembangan organisme atau teknik pemeliharaan  yang  dilakukan  bisa  dimanipulasi  pada  lingkungan  budidayanya.  Peningkatan  produksi perikanan  melalui  budidaya  perikanan  adalah salah  satu  cara peningkatan  produksi  yang  berkelanjutan  dan memperhatikan  kelestarian  lingkungan.  Populasi  ikan  yang  ada  semakin  berkurang  karena  kegiatan penangkapan yang dilakukan secara terus-menerus khususnya di perairan umum sehingga diperlukan adanya restocking .  Untuk  melakukan restocking ,  mitra  panen  perlu  melakukan  perhitungan  perkiraan  permintaan konsumen dan hasil panen produksi perikanan budidaya pada waktu yang akan datang [4]. Harga jual perikanan budidaya  yang  saat  ini  terus  mengalami  fluktuasi  dipengaruhi  oleh  faktor  musim  panen  sehingga  berkaitan dengan jumlah ketersediaan stok di pasar dimana hukum supply dan demand berlaku. Hal tersebut tidak terjadi pada  harga  pakan  yang  cenderung  terus  naik  setiap  tahunnya  sehingga  mengakibatkan  terus  meningkatnya biaya operasional yang harus dikeluarkan oleh mitra panen [5].
Prediksi kejadian yang terkait produksi hasil panen perikanan di masa depan dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam perencanaan. Ilmu atau metode untuk memperkirakan atau memprediksi peristiwa di masa depan disebut forecasting , yang dilakukan dengan menggunakan data time series dan model matematis. Selain
metode forecasting konvensional,  teknologi  terbaru  juga  memungkinkan forecasting dilakukan  dengan komputer dan perangkat lunak canggih, salah satunya adalah metode machine learning [6]. Membangun sistem prediksi budidaya perikanan yang akurat dan otomatis menjadi perhatian para pelaku industri bahkan peneliti. Pendekatan  prakiraan  perikanan  yang  ada  terutama  bergantung  pada  model  prediksi  umum  yang  biasa digunakan [7].
Penelitian  kali  ini  akan  membangun  sistem  prediksi  hasil  panen  budidaya  perikanan  yang  dapat meningkatkan  profitabilitas  mitra  panen  dengan  membandingkan  4  metode  regresi  yaitu linear  regression, polynomial regression, random forest regression, dan support vector regression guna mendapatkan prediksi yang akurat. Dengan adanya sistem prediksi hasil panen ini dapat memberikan informasi tentang jumlah hasil panen yang akan dihasilkan di masa depan, sehingga mitra panen dapat mengambil langkah-langkah yang tepat untuk  meningkatkan  profitabilitas  mereka.  Dengan  mengetahui  hasil  panen  yang  diperkirakan,  mitra  panen dapat menyesuaikan strategi produksi untuk memaksimalkan keuntungan.

## 2. Dasar Teori
Pada bagian ini, beberapa teori yang berkaitan dengan topik yang sedang dibahas akan dibahas untuk memberikan pemahaman yang lebih komprehensif dan mendalam tentang topik tersebut.

## 2.1. Perikanan Budidaya
Perikanan budidaya merupakan hasil produksi ikan yang diperoleh melalui cara budidaya di ladang, di sawah atau ditempat lain yang berada di daratan. Ada beberapa definisi terkait perikanan budidaya antara lain: Menurut  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Malang  (2019),  perikanan  budidaya  diklasifikasikan  atas  jenis budidaya yaitu budidaya laut, tambak, kolam. Karamba, jarring apung dan sawah.
Berdasar Undang-undang Republik Indonesia Nomor 31 Tahun 2004 pembudidayaan ikan merupakan aktivitas  untuk  memelihara,  membesarkan,  dan/atau  membiakkan  ikan  serta  memanen  hasilnya  dalam lingkungan  yang  terkontrol,  termasuk  aktivitas  yang  menggunakan  kapal  untuk  memuat,  mengangkut, menyimpan,  mendinginkan,  menangani,  memasak,  dan  atau  mengawetkannya.  Perikanan  budidaya  adalah budidaya  organisme  air,  termasuk  ikan,  moluska,  kurstasea  dan  flora  air  yang  mencakup  beberapa  bentuk kegiatan  dalam  proses  pemeliharaan  untuk  menaikkan  produksi,  seperti  penebaran  yang  teratur,  hadiah kuliner/pakan, perlidungan berdasarkan predator dan lain-lain [8].

## 2.2. Proses Budidaya Ikan
Proses  budidaya  ikan  dimulai  dengan  perencanaan  yang  matang.  Pada  tahap  ini,  pembudidaya melakukan estimasi jumlah pakan dan benih yang akan menjadi target panen selama proses budidaya. Untuk mencapai  hal  ini,  dilakukan  pencatatan  jumlah  benih  yang  akan  ditebar,  berat  benih  dalam  gram,  dan perhitungan kebutuhan pakan yang diperlukan untuk setiap kolam. Ukuran kolam yang digunakan ditentukan berdasarkan jumlah benih yang akan ditebar. Sebagai contoh, untuk 1500 ekor bibit ikan lele, digunakan kolam dengan diameter 3 meter dan tinggi 1 meter, sehingga volume kolam yang dibutuhkan adalah sekitar 7 meter kubik  [9].  Selanjutnya,  proses  budidaya  dilanjutkan  dengan  melakukan  pengadaan  benih.  Benih  ikan  yang dibesarkan berasal dari induk ikan berkualitas, yang diperoleh dari pembudidaya benih yang memiliki reputasi baik dalam pemuliaan induk ikan berkualitas.
Setelah  proses  pengadaan  pakan  dan  benih  selesai  ditebarkan  pada  kolam  tahap  selanjutnya  adalah proses budidaya pembesaran yang berlangsung kurang lebih 90 hari untuk ikan lele tergantung ukuran benih dan target panen yang ditentukan. Proses pemberian pakan dilakukan dengan tetap melihat kondisi cuaca dan kesehatan ikan, bisa 2 hingga 3 kali sehari hal ini juga mempengaruhi kecepatan pertumbuhan ikan dengan target ukuran 8-10 ekor/kg sehingga rata-rata berat ikan per ekor ketika panen sekitar 100-125 gram. Dalam proses budidaya ini pembudidaya melakukan proses sorting pada ikan setiap kurang lebih 25 hari sekali untuk memisahkan  ikan  yang  memiliki  tingkat  pertumbuhan  lebih  tinggi  daripada  yang  lainnya  karena  sifat kanibalisme  yang  dimiliki  oleh  jenis  ikan  lele  dapat  merugikan  pembudidaya.  Setelah  masa  panen  tiba pembudidaya memiliki beberapa opsi penjualan melalui pedagang besar, reseller maupun langsung kepada end user dengan tingkat keuntungan yang berbeda-beda [5].

## Gambar 1. Proses Budidaya Ikan
2.3. Survival Rate
Tingkat kelangsungan hidup ( Survival Rate ) adalah rasio jumlah ikan yang berhasil bertahan hidup dari awal  hingga  akhir  proses  budidaya.  Tingkat  kelangsungan  hidup  atau Survival  Rate memiliki  dampak signifikan terhadap hasil produksi yang diperoleh, di mana semakin tinggi Survival Rate , semakin besar hasil panen yang dapat dicapai oleh pembudidaya. Adanya nilai Survival Rate yang rendah diduga disebabkan oleh kurangnya penerapan Quality Control dan aklimatisasi yang tepat saat melakukan penyebaran benih ikan. Hal ini mengakibatkan ikan tidak dapat beradaptasi dengan baik dan akhirnya mengalami kematian [10]. Untuk menghitung tingkat kelangsungan hidup, digunakan rumus sebagai berikut [11].

## 𝑆𝑅 = 𝑁𝑡 𝑁𝑂 × 100%
Keterangan: SR: Survival rate (%) Nt: Jumlah ikan pada akhir budidaya NO: Jumlah ikan pada awal budidaya

## 2.4. Sistem Prediksi
Sistem  merupakan  kesatuan  unsur  atau  komponen  yang  saling  berhubungan  untuk  memudahkan perpindahan  materi,  energi,  atau  informasi.  Sistem  ini  disebut  juga  sebagai  satu  komponen  yang  saling berhubungan dan memiliki elemen penggerak. Secara umum unsur-unsur yang membentuk suatu sistem dan perlu diketahui adalah tujuan, input, proses, dan output. Ada juga faktor lain seperti batasan, mekanisme kontrol dan umpan balik, lingkungan sistem, dan lainnya. Prediksi adalah proses memprediksi variabel masa depan yang lebih intuitif daripada data historis, tetapi lebih intuitif, data kuantitatif sering digunakan dalam peramalan harga sebagai pelengkap peramalan. Maka dapat disimpulkan sistem prediksi adalah suatu kesatuan unsur atau komponen yang memiliki tujuan untuk dapat memproses variabel tertentu yang digunakan untuk memprediksi variabel baru berdasarkan variabel yang telah diolah atau ada [12].

## 2.5. Multiple Linear Regression (MLR)
MLR atau Regresi Linier Berganda merupakan teknik untuk menganalisis hubungan antara 2 variabel yaitu,  variabel  dependen  ( 𝑦 )  terhadap  variabel  independent  ( 𝑥 1, 𝑥 2, 𝑥 3,  …  , 𝑥𝑛 )  secara  linier  sehingga terbentuknya suatu model. Tujuan metode Multiple Linear Regression (MLR) ialah untuk menghasilkan suatu model pada variabel dependen ( 𝑦 ) berdasarkan nilai-nilai dari variabel independen ( 𝑥 1, 𝑥 2, 𝑥 3, … , 𝑥𝑛 ) [13].

## 2.6. Support Vector Regression
Support Vector Regression (SVR) merupakan suatu metode SVM yang diterapkan pada kasus regresi. SVR bertujuan untuk menemukan sebuah fungsi f(x) sebagai suatu hyperplane (garis pemisah) berupa fungsi regresi yang mana sesuai dengan semua masukan data dengan membuat eror (ε) sekecil mungkin. Metode SVR merupakan  metode  yang  dapat  menghasilkan  performansi  yang  baik  karena  dapat  mengatasi  masalah overfitting, yaitu sebuah kondisi dimana model pembelajaran mesin memiliki eror yang sangat rendah pada data pelatihan tetapi sangat tinggi pada data pengujian, dan jika didapatkan nilai ε=0 artinya didapatkan suatu regresi yang sempurna [14].

## 2.7. Polynomial Regression
Regresi  polinomial  adalah  jenis  regresi  khusus  yang  bekerja  pada  hubungan  lengkung  antara  nilai dependen dan nilai independen. Regresi Polinomial merupakan model Regresi Linear yang dibentuk dengan menjumlahkan pengaruh masing-masing variabel prediktor (X) yang dipangkatkan meningkat sampai orde ke- n.  Regresi  polinomial  merupakan  hasil  modifikasi  dari  model  regresi  linier  berganda.  Untuk  membedakan dengan regresi linear berganda, secara umum regresi polinomial dapat dinobatkan dalam bentuk berpangkat. Selanjutnya proses mencari turunan parsial dari SSE terhadap koefisien beta dan menyamadengankan dengan nol seperti pada regresi linier berganda [15].

## 2.8. Random Forest Regression
Random  forest regression merupakan algoritma  yang  berasal dari  kombinasi  beberapa decision  tree . Setiap decision tree pada random forest bergantung pada nilai suatu vektor acak yang sampelnya diambil secara independen dan distribusi yang sama. Pada algoritma random forest , parameter jumlah estimator menunjukkan banyaknya decision tree dalam forest . Secara umum, semakin banyak jumlah estimator, semakin baik hasilnya. Namun, pada suatu titik tertentu kinerja prediksi akan menurun dikarenakan tingginya kebutuhan komputasi. Oleh karena itu perlu dicari di jumlah estimator berapa algoritma menghasilkan nilai prediksi terbaik [16].

## 2.9. Laravel
Laravel merupakan salah satu framework PHP terbaik saat ini yang dikembangkan oleh Taylor Otwell yang hadir sebagai platform web development bersifat open source . Laravel memiliki sintaks yang dirancang guna memudahkan dan mempercepat proses pengembangan website dengan gaya yang ekspresif dan elegan. Meskipun Laravel bukan satu-satunya framework PHP yang banyak digunakan, akan tetapi bisa menjadi opsi yang dapat dipertimbangkan karena bersifat open source dan banyak fitur yang dapat digunakan [17].

## 2.10. MySQL
MySql merupakan program pengakses database yang bersifat jaringan sehingga dapat digunakan untuk aplikasi multi user. Kelebihan lain dari MySql adalah MySql menggunakan bahasa query standar yang dimiliki SQL. Kepopuleran MySql antara lain karena MySql menggunakan Sql sebagai bahasa dasar untuk mengakses Database-nya  sehingga  mudah  untuk  digunakan.  MySql  juga  bersifat open  source dan free pada  berbagai platform kecuali pada windows yang bersifat shareware . MySql didistribusikan dengan lisensi open source GPL ( General Public License ) mulai versi 3.23, pada bulan Juni 2000 [18].

## 3. Metode Penelitian
Bagian ini membahas desain sistem prediksi hasil panen dan proses pengembangan aplikasi. Bagian ini menjelaskan langkah-langkah yang diambil untuk membuat sistem prediksi hasil panen, serta beberapa faktor penting yang memengaruhi hasil panen dan pengembangan aplikasi.

## 3.1.  Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  subjek  yang  ditargetkan  adalah  pengusaha  budidaya  perikanan  yang  merupakan mitra  panen  dari  PT  Adma  Digital  Solusi.  Metode  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  berasal  dari kolam yang dibudidaya oleh mitra panen, yang meliputi data pembenihan, monitor pemberian pakan, monitor kematian budidaya, rata-rata berat budidaya, dan hasil panen budidaya.

## 3.2.  Faktor Budidaya Perikanan
Berdasarkan  studi  literatur  mengenai  budidaya  ikan  dan  data-data  yang  telah  dikumpulkan, teridentifikasi beberapa faktor penting dalam budidaya ikan yang dapat digunakan untuk membangun sebuah sistem prediksi panen perikanan. Faktor-faktor tersebut antara lain:
1. Jumlah bibit yang akan dibudidayakan.
2. Berat rata-rata bibit per ekor dalam gram.
3. Volume kolam yang digunakan untuk budidaya dalam meter kubik.
4. Berat rata-rata ikan per ekor saat panen (yang diperoleh dari 1kg dibagi dengan jumlah ikan yang akan dijual).
5. Persentase tingkat kelangsungan hidup ikan.
6. Total pakan yang diberikan selama budidaya dalam kilogram.
7. Hasil panen dalam kilogram.

## 3.3. Pengolahan Data
Data yang dikumpulkan perlu melalui tahap pengolahan data agar dapat mengimplementasikan model regresi. Langkah-langkah pengolahan data dapat dilihat pada diagram blok berikut.
Gambar 2. Diagram Blok Pengolahan Data
Dari diagram blok alur proses pengolahan data di atas, terdapat beberapa tahapan dalam pengolahan data pada penelitian ini dengan proses sebagai berikut:
1. Data Preparation : pada proses ini dilakukan prosedur pembersihan data, seperti menghilangkan data yang tidak relevan, dan menangani data yang kosong.
2. Data Visualization : pada proses ini data yang telah disiapkan sebelumnya divisualisasikan untuk melihat hubungan antar data. Berikut ini adalah contoh visualisasi data persentase tingkat kelangsungan hidup dengan jumlah hari.
Gambar 3. Visualisasi Data Tingkat Kelangsungan Hidup dengan Jumlah Hari
3. Data Modeling : setelah mengetahui hubungan antar data, maka dilakukan proses pemodelan data yang nantinya akan digunakan sebagai dataset atau input untuk model regresi yang digunakan. Dari data harian sebelumnya, data tersebut selanjutnya dikategorikan berdasarkan hasil panen dan jenis ikan. Berikut ini adalah contoh dataset yang digunakan.
Tabel 1. Sample Datasets fish_i d seed_amoun t seed_weigh t (g) survival_rat e (%) average_weigh t (g) Pond_volume (m3) total_feed_spen t (kg) 1 1000 4 90,3 115 3 167,05 1 1000 4,5 90,5 115 3 168,05 1 1500 4,2 90,1 125 7 246,45 1 2000 3,5 90,1 115 12,5 342,45 2 1000 15,5 90,4 500 7 639,85 2 1500 16,5 90,8 500 12,5 886,85 2 2000 17 90,2 500 19,5 1150,95 3 1000 16,5 72,5 500 7 453,15 3 1500 17 72,6 500 12,5 650,65 3 2000 18 81,5 500 19,5 1145,15
4. Building  and  Training  Regression  Model :  pada  proses  ini  membuat  dan  melatih  4  model  regresi yaitu multiple  linear  regression ,  SVR  ( Support  Vector  Regression ), polynomial  regression ,  dan random forest regression menggunakan data yang telah dimodelkan sebelumnya.
5. Validation and Testing Model : pada proses ini melakukan validasi dan uji empat model yang telah dibuat  menggunakan  data  yang  tidak  digunakan  dalam  proses  pelatihan.  Pengujian  model menggunakan  metode  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  dan  RMSE  ( Root  Mean  Square Error ).
6. Implementation  of  The  Model :  setelah  membangun,  melatih,  memvalidasi,  dan  menguji  model regresi, langkah selanjutnya adalah menerapkannya pada situasi nyata. Pada proses ini, model regresi dengan  akurasi  terbaik  diimplementasikan  pada  sistem  untuk  memprediksi  hasil  panen  budidaya perikanan pada menu prediksi hasil panen.

## 3.4. Proses Prediksi Hasil Panen
Pada  proses  ini,  model  dengan  akurasi  terbaik  diimplementasikan  dalam  sistem  untuk  melakukan prediksi hasil panen budidaya perikanan pada menu "Prediksi Hasil Panen" yang tersedia bagi mitra panen. Melalui  menu  ini,  mitra  panen  dapat  memprediksi  hasil  panen  budidaya  perikanan  dalam  satuan  kilogram sebelum memulai budidaya. Untuk melakukan prediksi, mitra panen perlu memasukkan data persiapan awal budidaya, seperti jenis ikan, jumlah bibit dalam ekor, rata-rata berat bibit per ekor dalam gram, volume kolam dalam  meter  kubik,  dan  target  rata-rata  berat  ikan  per  ekor  yang  akan  dijual  dalam  gram  (dihitung  dengan membagi 1000g dengan jumlah ekor yang akan dijual dalam 1kg). Data persentase tingkat kelangsungan hidup ikan  akan  diinputkan  secara  otomatis  oleh  sistem  menggunakan  referensi  dari  data  sebelumnya,  yang menyediakan  5  persentase  tingkat  kelangsungan  hidup.  Hal  ini  akan  menghasilkan  5  hasil  prediksi  yang disajikan  kepada  mitra  panen.  Penentuan  5  data  persentase  tingkat  kelangsungan  hidup  menggunakan  data minimal  dan  maksimal,  lalu  intervalnya  disesuaikan  untuk  memperoleh  5  data  input  persentase  tingkat kelangsungan  hidup.  Selanjutnya,  data  total  pakan  yang  akan  diberikan  selama  budidaya  akan  diinputkan secara otomatis oleh sistem, menggunakan referensi dari  data sebelumnya dengan mempertimbangkan jenis ikan, persentase tingkat kelangsungan hidup, dan jumlah bibit. Dari data tersebut, akan dicari rata-rata total pakan yang diberikan.
Data-data yang telah dimasukkan akan digunakan sebagai input untuk model machine learning terbaik yang telah diuji sebelumnya. Setelah memproses data input, model akan menghasilkan output berupa 5 prediksi hasil panen budidaya dalam satuan kilogram berdasarkan 5 skenario persentase tingkat kelangsungan hidup. Sistem akan secara otomatis memberikan panduan dan simulasi pemberian pakan budidaya sesuai dengan hasil prediksi yang disajikan, seperti yang ditunjukkan pada ilustrasi berikut.
Gambar 4. Proses Prediksi Hasil Panen

## 4. Hasil dan Analisis
Pada bagian ini akan dibahas mengenai hasil dan analisis evaluasi metode regresi yang digunakan.

## 4.1. Skenario Evaluasi
Pada penelitian ini dilakukan evaluasi terhadap metode yang diadopsi. Evaluasi metode yang diadopsi bertujuan untuk mengukur keakuratan model regresi dengan menggunakan metode RMSE ( Root Mean Square Error )  dan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ).  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  memahami  pengaruh persentase  data  uji  dan  pengaturan  hyperparameter  terhadap  kinerja  empat  model  regresi  yang  berbeda. Skenario pengujian melibatkan penggunaan 19 persentase data uji yang bervariasi dari 5% hingga 95%, dengan interval  yang  meningkat  sebesar  5%.  Selain  itu,  dua  pengaturan  hyperparameter  yang  digunakan  adalah pengaturan  default  dan  pengaturan  terbaik.  Tujuan  utama  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  menganalisis kemampuan  model  regresi  dalam  mengenali  pola  data,  serta  mengevaluasi  nilai  RMSE  dan  MAPE  yang dihasilkan.

## 4.2. Hasil Evaluasi RMSE dengan Setting Hyperparameter Default
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  pengaturan  hyperparameter  default,  dapat  dilihat  bahwa  model Regresi  Linier  memiliki  nilai  RMSE  terendah  pada  persentase  data  uji  45%  (34.196)  dan  tertinggi  pada persentase data uji 5% (49.032), sedangkan Regresi Polinomial memiliki nilai RMSE terendah pada persentase
data uji 5% (1.675) dan tertinggi pada persentase data uji 90% (46.37). Random Forest Regression mencapai nilai RMSE terendah pada persentase data uji 5% (8,182) dan tertinggi pada persentase data uji 95% (77,004), sedangkan Support Vector Regression mencapai nilai RMSE terendah pada persentase data uji terendah pada persentase data uji 15% (218,493) dan tertinggi pada persentase data uji 5% (283,76). persentase data uji 5% (283,761).
Secara  rata-rata,  model  Regresi  Polinomial  memiliki  RMSE  terendah  (7.170),  diikuti  oleh  Regresi Random Forest (25.940), Regresi Linier (38.390), dan Regresi Support Vector (255.470). Nilai RMSE terendah secara keseluruhan adalah 1,675 untuk persentase data uji 5% pada model Regresi Polinomial, sedangkan nilai RMSE tertinggi adalah 283,761 pada persentase data uji 5% pada model Regresi Support Vector .
Gambar 5. Hasil Evaluasi RMSE dengan Setting Hyperparameter Default

## 4.3. Hasil Evaluasi MAPE dengan Setting Hyperparameter Default
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  setting  hyperparameter  default,  dapat  dilihat  bahwa  model Regresi Linier memiliki nilai MAPE terendah pada persentase data uji 95% (8%) dan tertinggi pada persentase data uji 35% (10,21%), sedangkan Regresi Polinomial memiliki nilai MAPE terendah pada persentase data uji 20% (0,47%) dan tertinggi pada persentase data uji 90% (2,93%). Random Forest Regression mencapai nilai MAPE terendah pada persentase data uji 5% (0.91%) dan tertinggi pada persentase data uji 95% (12.87%), sedangkan Support Vector Regression mencapai nilai MAPE terendah pada persentase data uji terendah pada persentase data uji 10% (35.45%) dan tertinggi pada persentase data uji 95% (54.49%).
Secara  rata-rata,  model  Regresi  Polinomial  memiliki  nilai  MAPE  terendah  (0.9%),  diikuti  oleh Regresi Random Forest (3.16%), Regresi Linier (9.18%), dan Regresi Support Vector (45.56%). Nilai MAPE terendah  secara  keseluruhan  adalah  0.47%  untuk  persentase  data  uji  20%  pada  model  Regresi  Polinomial, sedangkan  nilai MAPE  tertinggi  adalah  54.49%  pada  persentase  data  uji  95%  pada  model  Regresi Support Vector .
Gambar 6. Hasil Evaluasi MAPE dengan Setting Hyperparameter Default
4.4. Hasil Setting Hyperparameter Terbaik
Pada  penelitian  ini,  digunakan  algoritma  GridSearchCV  untuk  mengatur hyperparameter model regresi  dan  memperoleh  parameter  terbaik.  Salah  satu  kelebihan  utama  dari  GridSearchCV  adalah kompatibilitasnya  yang  sangat  baik  dengan  berbagai  algoritma machine  learning .  Algoritma  ini  mampu menemukan  parameter  terbaik  secara  objektif  dengan  menggunakan  metode cross-validation ,  di  mana  skor
kinerja  model  diperoleh  pada  setiap  kombinasi  parameter.  Selain  itu,  GridSearchCV  juga  efektif  dalam mencegah overfitting dengan  menerapkan  teknik  validasi  silang.  Langkah  pertama  untuk  menentukan hyperparameter terbaik  yaitu  dilakukan  proses  inisialisasi  parameter  estimator  untuk  setiap  model  regresi seperti pada potongan kode program berikut.
Tabel 2. Cuplikan kode inisiasi parameter estimator model_params = { 'linear_regression': { 'model': LinearRegression(), 'params' : { # No Parameter } }, 'polynomial_regression': { 'model': pipeline_poly, 'params' : { 'poly__degree' : [2,3,4] } }, 'random_forest': { 'model': RandomForestRegressor(), 'params' : { 'n_estimators': [1,10,100], 'min_samples_leaf' : [1,2,3], 'random_state': [0] } }, 'svr': { 'model': pipeline_svr, 'params': { 'svr__kernel': ["linear", "poly", "rbf", "sigmoid", "precomputed"], 'svr__degree': [2,3,4], 'svr__gamma': ['scale', 'auto'], 'svr__coef0': [0,1,2], 'svr__C': [1,10,100], } } }
Selanjutnya GridSearchCV akan mengeksplorasi dan mengevaluasi kombinasi parameter dari estimator, kemudian menerapkan skenario tersebut pada model untuk mencari parameter terbaik. Hasil dari pencarian parameter terbaik tersebut dapat terlihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Setting Hyperparameter menggunakan GridSearchCV No. Model Skor Terbaik Parameter Terbaik 1. Linear Regression -32,151 Tidak memiliki parameter 2. Polynomial Regression -0,237 Degree: 3 3. Random Forest Regression -13,144 Min_samples_leaf: 1, n_estimators: 100, random_state: 0 4. Support Vector Regression -0,477 C: 100, coef0: 2, degree: 3, gamma: scale, kernel: poly
Setelah  mendapatkan  parameter  terbaik  untuk  setiap  model  regresi  dengan  menggunakan GridSearchCV, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji coba untuk mengukur nilai RMSE dari setiap model regresi dengan menggunakan setting hyperparameter terbaik.

## 4.5. Hasil Evaluasi RMSE dengan Setting Hyperparameter Terbaik
Berdasarkan hasil pengujian dengan pengaturan hyperparameter terbaik, dapat diketahui bahwa model Regresi  Linier  memiliki  nilai  RMSE  terendah  pada  persentase  data  uji  45%  (34,196)  dan  tertinggi  pada persentase  data  uji  5%  (49,032), sedangkan  model  Regresi  Polinomial  memiliki  nilai  RMSE  terendah  pada persentase  data  uji  5%  (0,168)  dan  tertinggi  pada  persentase data  uji  95%  (34,72).  Regresi  Random  Forest mencapai nilai RMSE terendah pada persentase data uji 5% (8,182) dan tertinggi pada persentase data uji 95% (77,004), sedangkan Support Vector Regression memiliki nilai RMSE terendah pada persentase data uji 5% (9,127) dan tertinggi pada persentase data uji 95% (75,72).
Secara rata-rata, model Regresi Polinomial memiliki nilai RMSE terendah (4.39), diikuti oleh Regresi Support  Vector  (9.97),  Regresi  Random  Forest  (25.94),  dan  Regresi  Linier  (38.39).  Nilai  RMSE  terendah secara  keseluruhan  adalah  0.15  untuk  persentase  5%  data  uji  pada  model  Support  Vector  Regression, sedangkan  nilai  RMSE  tertinggi  adalah  77.004  pada  persentase  95%  data  uji  pada  model  Random  Forest Regression.
Gambar 7. Hasil Evaluasi RMSE dengan Setting Hyperparameter Terbaik

## 4.6. Hasil Evaluasi MAPE dengan Setting Hyperparameter Terbaik
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  pengaturan  hyperparameter  terbaik,  dapat  dilihat  bahwa  model Regresi Linier memiliki nilai MAPE terendah pada persentase data uji 95% (8%) dan tertinggi pada persentase data uji 35% (10.21%), sedangkan Regresi Polinomial memiliki nilai MAPE terendah pada persentase data uji 5% (0.02%) dan tertinggi pada persentase data uji 95% (4.46%). Regresi Random Forest mencapai nilai MAPE terendah pada persentase data uji 5% (0.91%) dan tertinggi pada persentase data uji 95% (12.87%), sedangkan Regresi Support Vector mencapai nilai MAPE terendah pada persentase data uji 5% (0.04%) dan tertinggi pada persentase data uji 95% (8.31%).
Secara rata-rata, model Regresi Polinomial memiliki nilai MAPE terendah (0.41%), diikuti oleh Regresi Support Vector (1.18%), Regresi Random Forest (3.16%), dan Regresi Linier (9.18%). Nilai MAPE terendah secara keseluruhan adalah 0.02% untuk persentase 5% data uji pada model Regresi Polinomial, sedangkan nilai MAPE tertinggi adalah 10.55% pada persentase 95% data uji pada model Regresi Random Forest.
Gambar 8. Hasil Evaluasi MAPE dengan Setting Hyperparameter Terbaik

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terhadap Sistem Prediksi Hasil Panen Perikanan Budidaya untuk Meningkatkan Profitabilitas Mitra Panen, dapat disimpulkan bahwa metode regresi polinomial dengan pengaturan hyperparameter terbaik merupakan model regresi terbaik yang layak untuk digunakan pada sistem. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model tersebut memiliki rata-rata RMSE yaitu besarnya tingkat kesalahan
hasil prediksi yang rendah yaitu sebesar 4,39 dan rata-rata MAPE yaitu persentase kesalahan hasil peramalan yang  kecil,  sebesar  0,41%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  regresi  memiliki  kemampuan  prediksi  yang sangat baik dan akurat.
Dengan  adanya  sistem  ini,  mitra  panen  memiliki  alat  yang  berguna  untuk  mengoptimalkan  operasi pertanian mereka dan mencapai hasil yang lebih baik secara finansial. Dengan memanfaatkan prediksi yang akurat,  mereka  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dalam  manajemen  budidaya  mereka.  Dengan demikian,  sistem  prediksi  hasil  panen  ini  memberikan  kontribusi  nyata  dalam  meningkatkan  profitabilitas bisnis budidaya perikanan bagi mitra panen.

## Acknowledgements
Penelitian ini didukung oleh Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang dan PT. Adma Digital Solusi.

## Daftar Pustaka
[1] BPS, “Statistik Sumber Daya Laut Dan Pesisir,” Badan Pus. Stat. , p. Katalog BPS / BPS Catalogue : 3312002, 2022.
[2] A.  Noviandi et  al. ,  “Peramalan  Produksi  Budidaya  Perikanan  Dengan  Metode  Single  Moving  Average  di  UPR. Sukses Selele Kelurahan Mutiara,” JUTSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 135–142, 2022.
[3] K. Kelautan and D. A. N. Perikanan, “Lampiran I : RENCANA STRATEGIS KEMENTERIAN KELAUTAN DAN PERIKANAN I 1,” pp. 1–108, 2020.
[4] N.  Permatasari,  M.  Hafiyusholeh,  and  S.  Purwanto,  “Forecasting  Hasil  Produksi  Perikanan  Budidaya  Laut Menggunakan  ARIMA,” J.  Mhs.  Mat.  Algebr. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  73–80,  2020,  [Online].  Available: https://core.ac.uk/download/pdf/329047547.pdf
[5] M.  A.  D.  Ardianto,  “Pengembangan  Kerangka  Kerja  Supply  Chain  dan  Desain  Ekosistem  untuk  Melakukan Digitalisasi Industri Perikanan Lele di Jawa Timur,” 2022, [Online]. Available: https://repository.its.ac.id/93863/
[6] A.  Pamungkas,  L.  Thesiana,  and  K.  Adiyana,  “Implementasi  Peramalan  dalam  Industrialisasi  Perikanan,” Pros. Semin. Nas. Apl. Sains Teknol. , pp. 39–45, 2021.
[7] J. Zhu, J. Xu, C. Guo, X. Zhuo, Y. Gao, and S. Xing, “An empirical research of marine fishery forecasting methods based on the classification model,” PIC 2016 - Proc. 2016 IEEE Int. Conf. Prog. Informatics Comput. , no. 61402264, pp. 1–7, 2017, doi: 10.1109/PIC.2016.7949456.
[8] F. E. Supriatin and A. N. Rohman, “Peramalan Produksi Perikanan Budidaya di Kabupaten Malang Dengan Metode Exponential Smoothing,” J. Media Akuatika , vol. 5, no. 2, p. 51, 2020, doi: 10.33772/jma.v5i2.11961.
[9] Y. A. D. Susanti, Z. Pramudia, A. A. Amin, L. N. Salamah, A. T. Yanuar, and A. Kurniawan, “Peningkatan Produksi Pangan melalui Sistem Integrasi Teknologi Aquaponics-Recirculating Aquaculture System (A-RAS) pada Budidaya Ikan  Lele  di  Desa  Kaliuntu  Kabupaten  Tuban,” Rekayasa ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  121–127,  2021,  doi: 10.21107/rekayasa.v14i1.10254.
[10]  H. Haliyani, “PERFORMANSI KINERJA BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN LELE SANGKURIANG (Clarias gariepinus)  DI  CV.  DAMPO  AWANG  KECAMATAN  JATINANGOR  KABUPATEN  SUMEDANG,  JAWA BARAT,” Bul. Jalanidhitah Sarva Jivitam , vol. 2, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.15578/bjsj.v2i1.8445.
[11]  D. Setyani, Y. Mantuh, and T. S. Augusta, “BUDIDAYA IKAN LELE DUMBO (Clarias gariepinus) DAN IKAN NILA HITAM (Oreochromis niloticus) DALAM EMBER (BUDIKDAMBER),” Ziraa’Ah Maj. Ilm. Pertan. , vol. 46, no. 2, p. 157, 2021, doi: 10.31602/zmip.v46i2.4313.
[12]  H.  Said,  N.  H.  Matondang,  and  H.  N.  Irmanda,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Memprediksi Kualitas Air Yang Dapat Dikonsumsi,” Techno.Com , vol. 21, no. 2, pp. 256–267, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.5901.
[13]  W. P. Juliastoro, I. Cholissodin, and F. A. Bachtiar, “Sistem Prediksi Hasil Produksi Udang Vaname menggunakan Algoritma  Multiple  Linear  Regression  (  MLR  )  Kombinasi  Gradient  Descent  (  GD  )  dengan  Apache  Spark,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 11, pp. 4920–4928, 2021.
[14]  F.  Fadillah,  S.  A.  Wibowo,  G.  Budiman,  F.  T.  Elektro,  and  U.  Telkom,  “APLIKASI  BERBASIS  ANDROID MENGGUNAKAN  METODE  SUPPORT  VECTOR  REGRESSION  DESIGN  AND  IMPLEMENTATION  OF STOCK PRICE PREDICTION IN ANDROID-,” vol. 7, no. 2, pp. 3869–3876, 2020.
[15]  A. Eka, A. Juarna, T. Informatika, F. T. Industri, and U. Gunadarma, “Prediksi Produksi Daging Sapi Nasional dengan Metode Regresi Linier dan Regresi Polinomial Pendahuluan Regresi Linier Regresi Polinomial,” vol. 20, pp. 209– 215, 2021.
[16]  N. KURNIAWATI, A. NOVFITRI, and Y. K. NINGSIH, “Prediksi Channel Gain Threshold untuk Modulasi Adaptif V2V menggunakan Algoritma Random Forest Regression,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 10, no. 3, p. 544, 2022, doi: 10.26760/elkomika.v10i3.544.
[17]  H. D. Budiana, S. Lestanti, and S. Nur Budiman, “Aplikasi Prediksi Stok Popok Bayi Berbasis Web Dengan Metode Trend Moment,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 26–30, 2021, doi: 10.36040/jati.v6i1.4362.
[18]  S. eka Y. Putri, “Penerapan Model Naive Bayes Untuk Memprediksi Potensi Pendaftaran Siswa Di Smk Taman Siswa Teluk  Betung  Berbasis  Web,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  93–99,  2020,  doi: 10.33365/jatika.v1i1.228.