Klasifikasi Keberhasilan Aktivitas Memancing dengan Algoritma Random Forest (studi kasus pada Kolam Pemancingan Lembah Dieng, Kota Malang)

Muhammad Nu’man, Arman Arman, Anang Habibi

Sari


Penelitian ini berfokus pada klasifikasi keberhasilan aktivitas memancing yang dilakukan di Kolam Pemancingan Lembah Dieng, Kota Malang dengan menggunakan algoritma random forest. Aktivitas memancing telah lama dikenal sebagai salah satu bentuk rekreasi yang populer di kalangan masyarakat, tidak hanya sebagai hobi tetapi juga sebagai sarana relaksasi dan interaksi sosial. Keberhasilan dalam aktivitas memancing, yang seringkali diukur dari jumlah atau berat tangkapan, menjadi faktor yang mempengaruhi kepuasan pemancing, loyalitas pengunjung terhadap kolam. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi pengaruh keberhasilan memancing menggunakan Algoritma Random Forest dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan aktivitas. Penelitian ini menggunakan data survey yang disusun oleh peneliti yang berisi parameter yang mempengaruhi keberhasilan aktivitas memancing, seperti waktu memancing, kondisi cuaca saat memancing, jenis umpan yang digunakan, dan jumlah ikan yang didapatkan ketika memancing. Data dikumpulan dari Kolam Pemancingan Lembah Dieng (Juli-Agustus 2025). Total terdapat 200 data sesi memancing. Data tersebut diproses dan dianalisis menggunakan algoritma random forest. Sistem ini diharapkan dapat memberikan prediksi dan rekomendasi yang berguna bagi para pemancing dalam memahami keberhasilan aktivitas memancing.

Kata Kunci: Klasifikasi, Random Forest, Aktivitas memancing

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


A. ROIHAN, P. A. SUNARYA, AND A. S. RAFIKA, “PEMANFAATAN MACHINE LEARNING DALAM BERBAGAI BIDANG: REVIEW PAPER,” IJCIT (INDONESIAN J. COMPUT. INF. TECHNOL., VOL. 5, NO. 1, PP. 75–82, 2020, DOI: 10.31294/IJCIT.V5I1.7951.

A. KURNIANTO, IMAS SUKAESIH SITANGGANG, AND MEDRIA KUSUMA DEWI HARDHIENATA, “KLASIFIKASI DAERAH PENANGKAPAN IKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” J. ILMU KOMPUT. DAN AGRI-INFORMATIKA, VOL. 11, NO. 2, PP. 100–110, 2024, DOI: 10.29244/JIKA.11.2.100-110.

E. KARYADIPUTRA, . A., AND . H., “PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI SPESIES IKAN DI LINGKUNGAN AKUATIK AIR TAWAR,” TECHNOL. J. ILM., VOL. 13, NO. 3, P. 265, 2022, DOI: 10.31602/TJI.V13I3.6877.

D. I. SUMANTIAWAN AND U. N. KARANGTURI, “METODE ANALASIS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST,” VOL. 1, NO. 1, PP. 1–8, 2024, [ONLINE]. AVAILABLE: HTTPS://JOURNAL.UNUHA.AC.ID/INDEX.PHP/JICODE/ARTICLE/VIEW/3294/859

A. ALDIYANSYAH, A. IRMA PURNAMASARI, AND I. ALI, “PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI ALGORITMA DECISION TREE DAN RANDOM FOREST DALAM MENGKLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN SOSIAL BPNT DI DESA SLANGIT,” JATI (JURNAL MHS. TEK. INFORM., VOL. 8, NO. 1, PP. 127–132, 2024, DOI: 10.36040/JATI.V8I1.8290.

N. P. CINTARI, K. ALIFVIANSYAH, D. U. TSABITAH, B. SARTONO, AND A. R. FIRDAWANTI, “ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA METODE ENSEMBLE BAGGING DAN BOOSTING PADA KLASIFIKASI BANTUAN SUBSIDI LISTRIK DI KABUPATEN/KOTA BOGOR,” INDONES. J. COMPUT. SCI., VOL. 13, NO. 6, PP. 10070–10081, 2024, DOI: 10.33022/IJCS.V13I6.4537.

S. N. WORANG, F. P. T. PANGALILA, L. MANOPPO, A. LUASUNAUNG, I. F. MANDAGI, AND H. V. DIEN, “PENGARUH UMPAN PADA PANCING DASAR TERHADAP HASIL TANGKAPAN,” J. ILMU DAN TEKNOL. PERIKAN. TANGKAP, VOL. 9, NO. 2, PP. 64–68, 2024, DOI: 10.35800/JITPT.9.2.2024.53347.

P. PERMANA, B. BUSTARI, AND N. NOFRIZAL, “PENGARUH PERBEDAAN JENIS UMPAN TERHADAP HASIL TANGKAPAN BUBU DASAR DI SUNGAI KAMPAR KIRI DI DESA RANTAU BARU KABUPATEN PELALAWAN PROVINSI RIAU,” ILMU PERAIR. (AQUATIC SCI., VOL. 10, NO. 1, P. 15, 2022, DOI: 10.31258/JIPAS.10.1.P.15-20.

A. NUGROHO AND D. HARINI, “TEKNIK RANDOM FOREST UNTUK MENINGKATAN AKURASI DATA TIDAK SEIMBANG,” JSITIK J. SIST. INF. DAN TEKNOL. INF. KOMPUT., VOL. 2, NO. 2, PP. 128–140, 2024, DOI: 10.53624/JSITIK.V2I2.379.

DINDA FAATIHAH RAMADHANI PUTRI (2024) "PENDUGAAN NILAI PRODUKSI HASIL TANGKAPAN PERIKANAN TANGKAP DI KABUPATEN PATI MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST”

FEBTIAWAN, E. P., AKBAR, L. A. S. I., & RACHMAN, A. S. (2024). FORECASTING PRODUKSI ENERGI PHOTOVOLTAIC MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST CLASSIFICATION.

DONI EKO HENDRO PRAMONO, HAMDAN SUKRI, ROSYANA FITRIA PURNOMO, M BUDI HARTANTO. (2025). “PELATIHAN PYHTON UNTUK SISTEM PREDIKSI HASIL TANGKAPAN IKAN DI PULAU PASARAN BANDAR LAMPUNG”.

EMILDA SAKINA, A. HAIDAR MIRZA. (2024) “PREDIKSI HASIL PRODUKSI IKAN LELE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING (STUDI KASUS DINAS PERIKANAN KABUPATEN MUARA ENIM)”.

E. ROSTA BR SEBAYANG, Y. HERRY CHRISNANTO, U. JENDERAL ACHMAD YANI CIMAHI, J. TERUSAN JEND SUDIRMAN, C. SELATAN, AND J. BARAT, (2023) “KLASIFIKASI DATA KESEHATAN MENTAL DI INDUSTRI TEKNOLOGI MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST,”

RAINA RAHMAWATI FITRI, ASRIYANIK, WINDA APRIANDARI (2025). “PENGGUNAAN RANDOM FOREST DALAM SISTEM KLASIFIKASI KECEMASAN PADA GENERASI Z”

NUR HALIZAH ALFAJR, GARNO GARNO, DADANG YUSUP (2025). “STUDI KOMPARASI ALGORITMA RANDOM FOREST CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG”.

AHMAD RAFI KANNAJMI, DICKY SAPUTRA (2025), “PENENTUAN MODEL ALGORITMA KLASIFIKASI TERBAIK UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS UDARA DI JAKARTA 2023.

GHINA AMELIA (2025), “ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA SHOPEEPAY DI INSTAGRAM MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST”

MUHAMAD FAJAR YUDHISTIRA HERJANTO, CARUDIN CARUDIN (2024). “ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI SIREKAP PADA PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST CLASSIFIER.

DEWA RAKA KRISNA SAPUTRA, YISTI VITA VIA, ANDREAS NUGROHO SIHANANTO (2024). “DETEKSI ANOMALI MENGGUNAKAN ENSAMBLE LEARNING DAN RANDOM OVERSAMPLING PADA PENIPUAN TRANSAKSI KEUANGAN”


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.