Model Prediksi Umur Kepiting Berdasarkan Data Morfometrik dan Gender: Pendekatan Model Support Vector Regression - Ramadhani, Tirta Samudera; Mudaim, Syarifah; Sabitta, Valin Rizkia; Maulidia, Raisa (Jurnal Ilmu Komputer; Vol 16 No 2 (2023): Jurnal Ilmu Komputer, 2023)
Kepiting merupakan salah satu komoditas dan sumber daya laut yang memiliki nilai penting di perairan Indonesia, baik secara ekonomi maupun ekologi. Penentuan umur kepiting dapat memberikan pemahaman lebih mengenai pertumbuhan dan perkembangan kepiting, sehingga usaha budidaya kepiting dapat dilakukan dengan efektif, efisien, dan menguntungkan untuk para penunjangnya. Selain itu, penentuan umur kepiting juga dapat membantu keberlanjutan dari populasi kepiting. Penelitian ini dilakukan menggunakan pemodelan support vector regression (SVR) untuk memprediksi umur kepiting dengan membangun hubungan prediktif antara variabel dependen (x) dengan variabel independen (y). Atribut pada variabel dependen (x) mencakup panjang, diameter, tinggi, dan berat. Sedangkan variabel independen (y) hanya mencakup umur kepiting. Pemodelan SVR dilakukan guna memperlihatkan data prediksi dengan data sebenarnya, di mana hasil dari pemodelan SVR tersebut akan dievaluasi berdasarkan hasil dari pengujian nilai RMSE. Penelitian ini menghasilkan nilai RMSE sebesar 0,019814 sehingga dapat dikatakan bahwa model untuk memprediksi umur kepiting sangat akurat. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model statistik yang dapat memprediksi umur kepiting berdasarkan data morfometrik dan gender kepiting menggunakan pendekatan model Support Vector Regression (SVR).