## SISTEM ANALISIS FINANSIAL USAHA BUDIDAYA IKAN LELE DENGAN METODE
FUZZY TSUKAMOTO
Ricky Mahendra Putra 1 , Misbah, Umi Chotijah
1) Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik Fakultas Teknik,Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung, 61121 Telp.(031) 3951414 , Faks. (0561) 740186 E-mail: ricky.mahendra.putra@gmail.com 1 )

## ABSTRAK
Pada  kelompok  budidaya  ikan  dimana  pembudidaya  ikan  lele  akan  memilih  kebutuhan perikanan  yang  sesuai  kebutuhannya.  Permasalahanya  akhir-akhir  ini  pembudidaya  ikan  lele  sering mengalami  kerugian  tiap  panennya.  Agar  mendapatkan  keuntungan,  pembudidaya  disarankankan memilih bahan baku seperti bibit, pakan, obat, populasi, & luas kolam yang sesuai dengan kebutuhan pembudidaya. Penelitian ini menerapkan data mining dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto untuk  menentukan  untung  dan  rugi  budidaya  ikan  lele.  Atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini terdiri  dari  6  variabel,  yaitu  musim,  populasi,  bibit,  obat,  pakan,  dan  luas  kolam.  .Pengujian  sistem dilakukan sebanyak tiga kali pengujian. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan diperoleh : hasil prediksi musim hujan, bibit sangkuriang, pakan LP, obat boster, populasi 4000, luas kolam 16 M2 yang dapat  menguntungkan  pembudidaya.    Dari  semua  hasil  penelitian  akurasi  tertinggi  terdapat  pada pengujian kedua yaitu dengan nilai prediksi 68,56%.
Kata kunci: Data  Mining,  Fuzzy Tsukamoto, Budidaya Ikan Lele.

## 1. PENDAHULUAN
Budidaya perikanan adalah usaha pemeliharaan  dan  pengembang  biakan  ikan  atau organisme  air  lainnya.  Budidaya  perikanan  disebut juga  sebagai  budidaya  perairan  atau  akuakultur mengingat organisme air yang dibudidayakan bukan hanya dari jenis ikan saja tetapi juga organisme air lain  seperti  kerang,  udang  maupun  tumbuhan  air (Wheaton,  1977). Ikan  Lele merupakan  budidaya yang  efisien  dalam  menghasilkan  daging,  namun disisi  lain  biaya  dari  faktor-faktor  produksi  usaha budidaya  lele  ini  relatif  tinggi  yakni  hampir  80% untuk  biaya  produksinya  &  biaya  pakan  dari  total penerimaan  budidaya sehingga penggunaan faktor- faktor produksi harus seefisien mungkin. Disamping biaya yang harus dikeluarkan tidak sedikit, kapasitas pemeliharaan, biaya pakan yang cukup mahal, serta ditambah  lagi  harga  lele  yang  dirasa  rendah dibanding  dengan  biaya  produksi  yg  mahal merupakan kendala dalam memperoleh keuntungan yang maksimal.
Pada  kasus  ini  pembudidaya  ikan  lele  di salah  satu  Desa  di  Kabupaten  Lamongan  dimana
pembudidaya  ikan  lele  akan  memilih  kebutuhan perikanan yang sesuai keinginanya. Permasalahanya akhir-akhir  ini  pembudidaya  ikan  lele  sering mengalami  kerugian  setiap  kali  panen  dikarenakan kesalahan  dalam  pemilihan  bibit,  pakan  &  obat. Dengan adanya data tahun 2015 panen ternyata yang menjadi kendala adalah pemilihan bahan baku yang tidak sesuai seperti bibit, pakan, dan obat yang tidak cocok  dengan  PH  air  yang  ada  pada  kolam,  jika dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh Marwatin  Fika  P.W mahasiswa Fakultas  Perikanan  Universitas  Jember  di  Desa Mojomulyo  Kecamatan  Puger  Kabupaten  Jember yang  dapat  meraih  keuntungan  dengan  nilai Net Benefit  Cast  Ratio sebesar  1,74  yang  artinya pengeluaran  biaya  sebesar  Rp.  1.000.000,00 sehingga  masih  ada  keuntungan  sebesar  Rp. 80.000,00.
Berdasarkan pemaparan diatas maka dapat dilihat  bahwa  untuk  memilih  bahan  baku  yang sesuai untuk Budidaya ikan lele membutuhkan suatu sistem untuk mendapatkan informasi tentang untung dan ruginya suatu budidaya ikan lele.  Penggunaan
Sistem Analisis Finansial Usaha Budidaya Ikan Lele Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
teknik  data  mining  prediksi  ada  bermacam-macam metode  dan  setiap  metode  memiliki  kelebihan  dan kekurangannya  masing-masing.  Untuk  kelebihan metode  klasifikasi  Fuzzy  tersendiri  yaitu  mudah dipahami,  hanya  memerlukan  pengkodean  yang sederhana,  lebih  cepat  dalam  menghitung.  Dan sistem ini sangat cocok untuk  memprediksi untung dan  ruginya  budidaya  ikan  lele  diambil  6  atribut yaitu musim, luas kolam, populasi, bibit (dumbo & sangkuriang),  obat  (raja  lele,  boster,  SOC),  dan pakan (MegaFeed, LP, & Cargil).
Penelitian  dilakukan  dengan  judul “sistem analisis finansial usaha budidaya ikan lele dengan metode  Fuzzy  Tsukamoto” yang  akan  membantu pembudidaya  untuk  menjaga  performa  yang  baik dan  stabil  sehingga  dapat  mengimbangi  target performa  dan  mendapatkan  keuntungan  yang maksimal.

## 1.2   Rumusan Masalah
Adapun rumusan masalah adalah bagaimana  cara  untuk  menganalisis  finansial  dari pemilihan  jenis  bibit,  pakan,  obat,  dengan  musim, populasi  &  luas  kolam  yang  sesuai  dengan kebutuhan.

## 1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  adalah  membuat  sistem presiksi  untuk  mempermudah  pembudidaya  dalam memilih  jenis  bibit,  pakan,  obat  dengan  musim, populasi  &  luas  kolam  yang  sesuai  dengan kebutuhan.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Definisi Sistem
Sistem  secara  fisik  adalah  kumpulan  dari elemen-elemen  yang  beroperasi  bersama-sama untuk menyelesaikan suatu sasaran (Gordon, 1991).
Menurut  (Jagianto,  2005)  Sistem  adalah kumpulan  dari  elemen-elemen  yang  berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu.

## 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi    adalah    proses    untuk menemukan   model  atau fungsi  yang  menjelaskan atau  membedakan  konsep  atau  kelas  data,  dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek  yang    labelnya    tidak    diketahui.    Dalam mencapai    tujuan    tersebut,  proses    klasifikasi membentuk    suatu    model    yang    mampu membedakan    data    kedalam    kelas-kelas    yang berbeda  berdasarkan aturan  atau  fungsi  tertentu. Model  itu  sendiri  bisa  berupa  aturan "Jika-maka", berupa  pohon  keputusan,  atau  formula  matematis (Bustami, 2011)
2.3 Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto
Fungsi
Keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik input  data  ke  dalam  nilai  keanggotaannya (sering  juga  disebut  dengan  derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan (Kusumadewi, 2003) :
1. Representasi Linier
Pada  representasi  linear,  pemetaan input ke derajat keanggotannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Ada 2 keadaan himpunan fuzzy linear : Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada  nilai  domain  yang  memiliki derajat  keanggotaan  nol  [0]  bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki  derajat  keanggotaan  lebih tinggi.  Sedangkan  kedua,  merupakan kebalikan  yang  pertama.  Garis  lurus dimulai  dari  nilai  domain  dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri,  kemudian  bergerak  menurun  ke nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan  lebih  rendah.  Berikut merupakan gambar representasi kurva naik dan representasi kurva turun.
derajat keanggotaan µ[x] b 0 1 a b
Fungsi Keanggotaan : 0; x ≤ a µ[x] = (x  -  a)  /  (b  -  a); a ≤ x ≤ b 1; x ≥ b ………. (2.3)
Sistem Analisis Finansial Usaha Budidaya Ikan Lele Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
keanggotaan µ[x] 1 0 a b b
Fungsi Keanggotaan : (b  -  x)  /  (b  -  a); a ≤ x ≤ b µ[x] = 0; x ≥ b ………. (2.4)
2.4 Penelitian Sebelumnya Penelitian sebelumnya dilakukan oleh
Mustabsyiroh, Mukhamad Nurkamid,
Anastasya  Latubessy,  mahasiswa  Program Studi  Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknik, Universitas  Muria  Kudus,  tahun  2014  dengan judul “Peramalan  Tingkat  Produktivitas Daerah  Potensial  Pangan  di  Kudus”. Penelitian ini mengunakan metode berbasis FIS ( Fuzzy  Inference  Sistem)  Tsukamoto untuk melakukan  peramalan  tingkat  produktivitas usaha pangan. Dengan data historial mulai 2011 sampai  2013,  dapat  dijadikan  patokan  dan mempelajari pola-pola kerja disetiap tahunnya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan meramal  tingkat  produktivitas  dan  klasifikasi dan identifikasi subsektor jenis tumbuhan yang menjadi  komoditas  produksi  utama  disetiap Kecamatan Kabupaten Kudus. Identifikasi dan klasifikasi  subsektor  pertanian  pada  usaha tanaman pangan diperlukan untuk memberikan gambaran jenis tanaman mana yang aktifitasnya menjadi  basis  perekonomian  yang  sangat potensial, potensial dan kurang potensial. Selanjutnya penilitian sebelumnya juga dilakukan  oleh    I  Putu  Agus  Aditya  Pramana dan  Wiwik  Anggraeni,  S.Si,  M.Kom,Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi (FTIf),  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS),  tahun  2016dengan  judul “Peramalan
Jumlah Kasus Demam Berdarah di Kabupaten Malang Menggunakan Metode Fuzzy Inference System ”. Penelitian ini akan membahas model
sistem peramalan menggunakan Fuzzy Inference  System metode  Tsukamoto  untuk meramalkan jumlah kasus Demam Berdarah di kabupaten  Malang.  Peramalan  jumlah  kasus Demam  Berdarah  di  Kabupaten  Malang  ini menggunakan  variabel  kepadatan  penduduk. Jumlah kasus Demam Berdarah dari kecamatan dikelompokkan menjadi tiga berdasarkan letak geografisnya,  yaitu  Dataran  Rendah,  Dataran Sedang, dan Dataran Tinggi. Pengelompokkan ini  bertujuan  untuk  melihat  pengaruh  letak georafis  kecamatan  terhadap  dinamika  jumlah kasus demam Berdarah.

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Sistem
Budidaya  ikan  Lele  adalah  suatu  bidang bisnis  yang  memiliki  resiko  cukup  tinggi  dengan tingkat  keuntungan  atau  kerugian.  Dalam  semua bidang  usaha,  jika  berpotensi  menghasilkan pendapatan  yang  besar  umumnya  memiliki  resiko yang  besar  juga.  Hanya  orang-orang  yang  mampu bertahan  dan  mampu  menyelesaikan  kendala  dan juga  masalah  dalam  bisnis  mereka  tersebut  yang akan berhasil mengembangkan bisnis mereka. Salah satu  faktor  yang  mempengaruhi  keuntungan  dan kerugian pada bisnis Budidaya ikan lele yaitu bibit, pakan, obat  dalam Budidaya ikan  Lele.  Pembuatan system  Prediksi  untung  rugi  Budidaya  Lele  ini diimplementasikan dengan menerapkan teknik data mining menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.
Proses prediksi dilakukan dengan menerapkan teknik data mining klasifikasi menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Teknik tersebut membutuhkan data pembelajaran, yaitu data Budidaya Kelompok Budidaya Ikan Lele “Makmur Sentosa”  yang  nantinya  akan  digunakan  bagi  para pembudidaya  yang  akan  memilih  kebutuhan budidaya  lele.  Proses  prediksi  yang  dibangun  akan menghasilkan nilai keluaran berupa kategori untung atau  rugi.  Untuk  proses  menghitung  metode Tsukamoto  ada  beberapa  langkah-langkah,  yang pertama  Menentukan  nilai  ke  anggotaannya  setiap variabel,  menentukan  nilai  a-predikat,  menentukan z1,  dan  yang  terakhor  adalah  menentukan Defuzzyfikasi yang nantinya akan mengetahui hasil akhir dari data uji berupa untung atau Rugi.

## 3.2 Hasil Analisis
Hasil  analisis  yang  dapat  dilakukan  dari sistem prediksi untung rugi pada hasil budidaya ikan Lele  yang  dibangun  nantinya  dapat  mengetahui untung  dan  rugi  budidaya  lele  yang  diperoleh  dari pengolahan  data  data  budidaya,  meliputi  :  Musim, Populasi,  Luas  kolam,  bibit,  pakan,  dan  obat  yang nantinya  data  tersebut  akan  diolah  dengan menggunakan  metode Tsukamoto ,  hasil  yang diperoleh  dari  perhitungan  metode Tsukamoto adalah  berupa  informasi  yang  dapat  membantu
Sistem Analisis Finansial Usaha Budidaya Ikan Lele Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Pembudidaya  dalam  mengetahui  untung  dan  rugi dalam budidaya ikan lele.
Kebutuhan fungsional untuk sistem prediksi untung rugi pada hasil budidaya ikan Lele adalah :
1. Sistem  dapat  melakukan  input  data informasi dari pembudidaya.
2. Menentukan  fungsi  keanggotaannya setiap variabel, menentukan nilai nilai
keanggotaan  tiap  variabel,  dan  yang terakhor adalah menentukan Defuzzyfikasi. 3. Sistem  dapat  melakukan  prediksi keterangan untung rugi data baru yang akan di inputkan pembudidaya berdasarkan  data  latih  yang  telah tersimpan  di  database  menggunakan Tsukamoto.
4. Atribut  yang  digunakan  meliputi musim,  populasi,  luas  kolam,  bibit, obat, dan pakan.
5. Sistem  dapat  memberikan  hasil laporan  dari  prediksi  berupa  data untung atau rugi.
Sistem yang dibangun  merupakan aplikasi atau tool prediksi  pembudidaya  ikan  lele  dengan menggunakan  metode Tsukamoto .  Sistem  ini  akan menghasilkan  input  berupa  perkiraan  kategori keterangan  Budidaya  ikan  lele  yang  tergolong kedalam kategori untung dan rugi.
Terdapat beberapa atribut yang dibutuhkan untuk  memprediksi  budidaya  ikan  lele  ini diantaranya  adalah  adalah  musim,  populasi,  luas kolam,bibit, obat, dan pakan.
Hasil  dari  sistem  ini  nantinya  adalah menampilkan  daftar  budidaya  ikan  lele  yang diprediksi mempunyai keterangan untung dan rugi.

## 3.3.1 Context Diagram Sistem
Context  diagram  adalah  diagram  yang  terdiri dari suatu proses dan menggambarkan ruang lingkup suatu  sistem.  Berikut  ini  gambar  context  diagram dari  aplikasi  peternakan  ayam  broiler.  Gambar cortext diagram dapat dilihat pada gambar 2 :

## Gambar 2 Context Diagram Sistem Prediksi
Untung Rugi Budidaya Ikan Lele Pada  context  diagram  gambar  3.8  ini merupakan  gambaran  sistem  secara  garis  besar, dimana terdapat tiga entitas luar yang berhubungan dengan sistem, yaitu :
1. Pembudidaya  merupakan  pihak  yang memasukkan  kuesioner  (atribut)  dan menerima  hasil  prediksi  berupa  jumlah keuntungan / kerugian.
2. Ketua  Kelompok  merupakan  pihak  yang dapat melihat hasil laporan prediksi semua Pembudidaya.

## 3.3.2 Diagram Berjenjang
Diagram  berjenjang  merupakan  diagram yang  menjelaskan  secara  keseluruhan  blok  proses yang  ada  pada  sistem.  Gambar  diagram  berjenjang dapat dilihat pada gambar 3 :
Gambar 3 Diagram Berjenjang Sistem Prediksi Untung Rugi Budidaya Ikan lele Pada  gambar  3  di  atas  dapat  dijelaskan  sebagai berikut :
a. Top level : Sistem prediksi untung rugi berdasarkan latar belakang pemilihan kebutuhan ketika sebelum melakukan budidaya ikan lele.
b. Level 0 : 1. Managemen Data 2. Perhitungan Tsukamoto
3. Laporan Hasil Prediksi
 Level 1 : 2.1 Menentukan fungsi keanggotaan tiap variabel
Sistem Prediksi Untung Rugi Peternak
Manager Laporan Hasil Prediksi Hasil Prediksi Untung Rugi Nilai Atribut Mulai Selesai Data Pembudidaya Hitung probabilitas keterangan untung rugi dan fitur dari data latih menggunakan Tsukamoto Hitung probabilitas akhir data uji Apakah Probabilitas akhir keterangan peternakan ayam Untung > Budidaya Data uji masuk kategori keterangan Untun Data uji masuk kategori keterangan Rugi Y T Sistem Prediksi Untung Rugi 2. Perhitungan
Dengan Metode Tsukamoto
3. Laporan Hasil Prediksi 1. Managemen Data 2.1 Menentukan fungsi keanggotaan tiap
Variabel 2.2 Menentukan Nilai Keanggotaan 2.4
Menentukan Defuzzyfikasi
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Ricky Mahendra Putra, Umi Chotijah Sistem Analisis Finansial Usaha Budidaya Ikan Lele Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
2.2 Menghitung nilai Keanggotaan tiap variabel
2.3 Menghitung Defuzzyfikasi

## 3.3.3 Data Flow Diagram (DFD)
a. DFD Level 0
DFD  level  0  merupakan  gambaran  bagaimana sistem berinteraksi dengan external entity.  Gambar DFD level 0 dapat dilihat pada gambar 4 :

## Gambar 4 DFD Level 0
Pada  gambar  3.10  diatas  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
a. Proses 1 adalah proses managemen data yang di inputkan oleh Pembudidaya.
b. Proses 2 adalah perhitungan Tsukamoto yaitu proses perhitungan dengan menggunakan  metode  Tsukamoto  dan Pembudidaya  mendapatkan  informasi hasil prediksi Pembudidaya Ikan lele.
c. Proses  3  adalah  pembuatan  laporan hasil prediksi  yaitu pembuatan laporan dari  daftar  hasil  prediksi  yang  telah dilakukan Pembudidaya
dalam
pemilihan kebutuhan budidaya.

## b. DFD Level 1 Proses 2
DFD  level  1  proses  2  merupakan  gambaran bagaimana  sistem  berinteraksi  dengan  external entity.  Gambar  DFD  level  1  proses  2  dapat  dilihat pada gambar 5 :
2.1
Menentukan Fungsi keanggotaan setiap variabel 2.2 Menghitung Nilai Fungsi keanggotaan T. Data Uji T. Hasil Prediksi Data Uji Pembudidaya Nilai Keanggotaan Hasil Prediksi Untung Rugi Hasil Prediksi Untung Rugi 2.3 Menghitung Defuzzyfikasi Hasil Nilai Zi*a predikat
Pada  gambar  5  diatas  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
a. Proses  2.1  adalah  proses  menetukan fungsi keanggotaan setiap variabel yang digunakan  dalam  memprediksi  untung rugi.  Fitur  yang  digunakan  adalah musim,  populasi,  luas  kolam,  bibit, pakan, dan obat.
b. Proses  2.2  adalah  proses  menghitung nilai  fungsi  keanggotaan  dari  setiap variabel dan akan diambil nilai terendah dari semua variabel disetiap rule.
c. Proses 2.3 adalah proses Defuzzyfikasi dengan menghitung nilai a-predikat & Z disemua rule dan akan bisa mengetahui bahwa  prediksi  menghasilkan  untung  / rugi.

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

## 4.1 Implementasi
Implementasi sistem adalah bentuk dari hasil  perancangan  sistem  yang  dilakukan sebelumnya.  Pada  bab  ini  akan  dijelaskan mengenai  implementasi  dan  pengujian  dari aplikasi implementasi metode Fuzzy Tsukamoto  sebagai  penentu  untung  rugi budidaya  ikan  lele yang  bertujuan  untuk mengetahui  untung  dan  rugi  sebuah  budidaya ikan  lele  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy Tsukamoto.

## 4.2 Implementasi Desain Interface
Menu  login  seperti  pada  gambar  6 merupakan halaman pertama kali yang muncul saat user  menjalankan  aplikasi,  Pada  halaman  ini terdapat form login yang harus diisi yaitu  username dan password.
Gambar 6. Login Sistem
Ketua Kelompok Budidaya 1 Managemen Data
2. Perhitungan Fuzzy Tsukamoto 3 Laporan Hasil Prediksi Pembudidaya T. Data Uji Data Pembudidaya Hasil Data Uji Hasil Prediksi Hasil Prediksi Untung Rugi Hasil Prediksi Untung Rugi Laporan Hasil Prediksi Nilai Atribut Hasil Prediksi
Sistem Analisis Finansial Usaha Budidaya Ikan Lele Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Untuk  dapat  mengakses  menu-menu  lain sesuai dengan hak akses user, maka user harus login terlebih  dahulu.  Tampilan  untuk  masing-masing user setelah proses login dapat dilihat pada gambar 7, dan 8.
Gambar 7 Tampilan Sistem untuk User Administrator
Gambar 8 Tampilan Sistem untuk User Peternak

## 4.2.1 Menu Prediksi
Menu  pada  gambar  9  merupakan  halaman  yang digunakan untuk para pembudidaya untuk melakukan input data prediksi
Setelah pembudidaya memasukkan  beberapa  atribut  kedalam menu  prediksi,  maka  hasil  prediksi  akan nampil seperti apda gambar 10 dibawah ini.

## Gambar 10 Tampilan hasil prediksi

## 4.2.2 Menu Laporan
Menu  laporan  hasil  prediksi seperti  pada  gambar  11  merupakan  menu yang digunakan Admin untuk melihat hasil laporan yang telah dilakukan Pembudidaya. Laporan hasil prediksi akan ditampilkan dalam bentuk tabel.
Gambar 11 Tampilan Menu Hasil Prediksi

## 4.2.3 Menu Data Pembudidaya
Pada gambar 12 merupakan menu yang ada  di  admin  yang  digunakan  untuk  mengubah identitas para pembudidaya ikan lele.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Ricky Mahendra Putra, Umi Chotijah Sistem Analisis Finansial Usaha Budidaya Ikan Lele Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Gambar 12 Tampilan Menu Pembudidaya

## 4.2.4 Menu User
Gambar 13 merupakan halaman menu menambah data pembudidaya maupun admin.

## Gambar 13 Tampilan Menu User

## 5.PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Skripsi  ini  menghasilkan  beberapa  kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  dapat  memprediksi  finansial  pada usaha Budidaya Ikan Lele.
2. Data  uji  yang  digunakan  dalam  proses klasifikasi  mempengaruhi  hasil pengujian. Semakin  banyak  data  uji  yang  digunakan dan  semakin  bervariasi  data  uji  hasil akurasi yang diperoleh akan semakin baik.
3. Penentuan  data  uji  yang  digunakan  untuk klasifikasi dilakukan secara trial and error, untuk mendapatkan akurasi terbaik. Akurasi  yang  didapatkan  pada  pengujian sistem ini adalah 68,56 %.

## 5.2 Saran
Saran  penulis  terhadap  skripsi  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Sistem  sebaiknya  dikembangkan  dengan menambah jumlah data uji yang digunakan agar  memperoleh  nilai  akurasi  yang  lebih baik.
2. Penentuan  data  uji  pada  pengujian  sistem masih  dilakukan  secara trial  and  error , sehingga  sebelum  melakukan  proses prediksi dilakukan preprocessing pada data latih  untuk  menghilangkan noise yang terjadi  dan  menghasilkan  data  yang berkualitas.
3. Tampilan halaman sebaiknya lebih dikembangkan dengan semenarik mungkin dengan  tampilan-tampilan  yang  lebih efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim, 2013. Jenis-jenis ikan lele budidaya.
Anonim, 2016. 5 Jenis Ikan Lele Unggul di Indonesia . http://www.indoaqua.net/2016/01/5-jenis- ikan-lele-unggul-di-indonesia.html
Dwi  Rosalina.  2013. Analisis  Kelayakan  Usaha Budidaya Ikan Lele di Kolam Terpal di Desa Namang Kabupaten Bangka Tengah
Jogiyanto, H.M. 2005. Analisis dan Desain: Sistem Informasi  Pendekatan  Terstruktur  Teori dan  Praktek  Aplikasi  Bisnis .  Yogyakarta: ANDI.
Kadir  A,  Triwahyuni  TCH.  2003. Pengenalan Teknologi Informasi . Yogyakarta: Andi
Khairani Diana. 2013. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Yogyakarta : Graha Ilmu.
KKP, 2012. Petunjuk Teknis Budidaya Lele di Kolam Terpal. Dit. Produksi . http://kurniasandy.weebly.com/uploads/4/9/ 6/5/49650347/juknis-lele-dumbo-clarias-sp- di-kolam-terpal-2012.pdf
Kusumadewi Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta :
Graha Ilmu.Negeri.
Marwatin  Fika  P.W,  Anik  Suwandari,  dan  Rudi Hartadi, Analisis  Kelayakan  Finansial  Dan Kontribusi Pendapatan Terhadap Pendapatan  Rumah  Tangga  Pembididaya Ikan Lele Dumbo
Suryani  Dwi  Rahmawati  2013. Sistem  Peramalan harga  jual  rumah  dengan  menggunakan metode  Tsukamoto  Studi  Kasus  D’ahsana Property  Randuagung  Gresik. Universitas Muhammadiyah Gresik.
Standar Nasional Indonesia, 2000. Induk ikan lele dumbo (Clarias gariepinus x C. fuscus) kelas induk pokok (Parent Stock).
Wheaton, F.W. (1977). Aquacultural Engineering