…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: KLASIFIKASI KUALITAS AIR PEMBENIHAN IKAN LELE MENGGUNAKAN METODE STORET DENGAN ALGORITMA XGBOOST

KLASIFIKASI KUALITAS AIR PEMBENIHAN IKAN LELE MENGGUNAKAN METODE STORET DENGAN ALGORITMA XGBOOST
type: Thesis
type: Article
abstract: Kualitas air merupakan faktor utama yang menentukan keberhasilan dalam kegiatan budidaya ikan lele, khususnya pada fase pembenihan. Pengukuran kualitas air secara manual menggunakan metode STORET memiliki keterbatasan karena tidak dapat menampilkan kondisi air secara real-time dan bersifat statis dalam sistem penilaiannya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi kualitas air berbasis machine learning dengan algoritma eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) yang dilatih menggunakan data hasil penilaian metode STORET sebagai label. asil penilaian metode STORET sebagai label. Penelitian ini menggunakan parameter fisika dan kimia air yang meliputi suhu, pH, oksigen terlarut (DO), amonia, alkalinitas, mangan, dan nitrat. Untuk meningkatkan kualitas data, diterapkan teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) guna menyeimbangkan distribusi jumlah data antar kelas. Selain itu, dilakukan proses hyperparameter tuning menggunakan metode Randomized Search untuk memperoleh kombinasi parameter XGBoost yang paling optimal, meliputi learning rate, max depth, n_estimators, dan subsample ratio. Evaluasi model dilakukan menggunakan metode K-Fold Cross Validation dengan variasi nilai K dari 2 hingga 20 untuk mengukur kestabilan dan kemampuan generalisasi model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan SMOTE mampu menyeimbangkan data antar kelas secara proporsional, sementara proses hyperparameter tuning meningkatkan kinerja model secara signifikan dibandingkan konfigurasi default. Berdasarkan hasil evaluasi, performa terbaik diperoleh pada KFold = 19, dengan nilai akurasi sebesar 0,9433, precision 0,9428, recall 0,9433, dan F1-score 0,9429. Nilai evaluasi yang konsisten pada berbagai skenario menunjukkan bahwa model XGBoost memiliki tingkat generalisasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan kualitas air. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi antara metode STORET dan algoritma XGBoost yang dioptimasi mela…
date: 2025-10-05
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: KLASIFIKASI KUALITAS AIR PEMBENIHAN IKAN LELE MENGGUNAKAN METODE STORET DENGAN ALGORITMA XGBOOST (Text)
has version: KLASIFIKASI KUALITAS AIR PEMBENIHAN IKAN LELE MENGGUNAKAN METODE STORET DENGAN ALGORITMA XGBOOST (Text)
has published: KLASIFIKASI KUALITAS AIR PEMBENIHAN IKAN LELE MENGGUNAKAN METODE STORET DENGAN ALGORITMA XGBOOST (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

KLASIFIKASI KUALITAS AIR PEMBENIHAN IKAN LELE MENGGUNAKAN METODE STORET DENGAN ALGORITMA XGBOOST (Text)
type: Document
has file: 23.51.2488 Muhammad Yusuf Widiyanto.pdf
has part: 23.51.2488 Muhammad Yusuf Widiyanto.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Muhammad Yusuf Widiyanto
type: Person
given name: Muhammad Yusuf
family name: Widiyanto

Tonny Hidayat
type: Person
given name: Tonny
family name: Hidayat

HTML Summary of #31752 KLASIFIKASI KUALITAS AIR PEMBENIHAN IKAN LELE MENGGUNAKAN METODE STORET DENGAN ALGORITMA XGBOOST
format: text/html
primary topic: KLASIFIKASI KUALITAS AIR PEMBENIHAN IKAN LELE MENGGUNAKAN METODE STORET DENGAN ALGORITMA XGBOOST

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept