KLASIFIKASI JENIS PERAIRAN PADA KAPAL PERIKANAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR

Risma Rustiyan, Mustakim Mustakim

Abstract


Laut menjadi sebuah kebutuhan bagi masyarakat untuk memenuhi konsumsi protein hewani. Berdasarkan United Nation Convention on the Law of Sea 1982 (UNCLOS 1982) luas kawasan laut di Indonesia mencapai 5,9 Juta Km2 dengan 3,2 juta Km2 perairan territorial dan 2,7 juta Km2 perairan Zona Ekonomi Eskslusif (ZEE). Menurut data Food and Agriculture Organization 2012, Indonesia merupakan Negara terbesar ketiga di dunia dalam hal produksi perikanan. Dalam proses penangkapan ikan tidak terlepas dari adanya kapal. Kapal mempunyai karakteristik yang berbeda berdasarkan jenis perairanya, kapal jenis perairan laut cenderung memiliki kebutuhan yang lebih khusus seperti konstruksi kapal yang harus kokoh karena akan menghadapi gelombang dan angin yang besar, kemudian salinitas air laut yang tinggi, hal ini dapat menyebabkan kerusakan secara perlahan dan keselamatan nelayan pun terancam. Untuk itu diperlukan adanya klasifikasi jenis perairan pada kapal agar dalam perawatan, pengembangan dan penggunaan dapat diperhatikan. Pada kasus ini proses klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan nilai k=1, k=3, k=5 dan k=7 dan mendapatkan akurasi terbaik pada k=7 sebesar 94%. 


Full Text:

PDF

References


Hamitha, Nizhar Arya, Jangkung Raharjo Ir. M.T, dan Inung Wijayanto S.T,M.T “Klasifikasi Kapal pada Perairan Indonesia dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Jurnal Eproc Universitas Telkom.2016

Anneahira.com.”Laut Indonesia dan Pemanfaatannya”. Http://www.anneahira.com/laut-indonesia.html [Online](Diakses tanggal 12Januari 2017)

Lasabuda, Ridwan. “ Pembangunan Wilayah Pesisir dan Lautan dalam Perspektif Negara Kepulauan Republik Indonesia”. Jurnal Ilmiah Platax. Vol 1-2, ISSN: 2302-3589. Januari 2013

Ronald,M.H,S.T,M.T, Ir. Syaifuddin,M.Si dan Ir. Jonny Zain, M.Si. “Rancang Bangun Kapal Perikanan”. Buku Ajar, Pekanbaru: Universitas Riau (2014)

Setianto, Indriadi. “Kapal Perikanan”. Semarang:UNDIP .2007

American Welding Society.”Specification for Underwater Welding”, AWS D3.6M. Miami, Florida:ANSI (1999)

Prasetyo, Eko, Data Mining Konsep dan Aplikasi menggunakan Matlab,. Yogyakarta, Indonesia: ANDI Yogyakarta, 2012.

Sukma, Alfian dkk. “K-Nearest Neighbor Information Retrieval (Sistem Temu Kembali Informasi)”. Surabaya : Universitas Airlangga. 2014

Nursalim, Suprapedi, dan Himawan, “Klasifikasi Bidang Kerja Lulusan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 10, No 1 April 2014.

Mustakim dan Giantika Oktaviani F, “Algoritma K-Nearest Neighbor Classification Sebagai Sistem Prediksi Predikat Prestasi Mahasiswa,” Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, vol. 13, pp 195 - 202 Juni 2016.

N. Ricky Imanuel, Kusrini dan M. Rudyanto Arief, “Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa dengan Metode K-Nearest Neighbor,” JATISI, vol. 1, No 1 September 2014

Santoso, and Mohammad Isa Irawan, “Classification of Poverty Levels using K-Nearest Neighbor,” Internationl Journal of Computing and Science and Applied Mathematics, vol. 2, No 1 March 2012

A. Karegowda, M. jayaram and A. Manjunath “Cascading k-Means Clustering and k-Nearest Neighbor Classifier for Categorization of Diabetic Patients,” Internationl Journal of Engineering and Advanced Technology, vol. 1, No 3 pp. 147 – 151, 2012

Faiza, Ninon Nurul, Prediksi Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Tingkat I IPB dengan Metode k-Nearest Neighbor,. Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia: Institut Pertanian Bogor, 2009

Undang-undang tentang Perikanan. Page 2. https://maritim.go.id/wp-content/uploads/2016/01/UU-No.-31-Tahun-2004-Tentang-Perikanan.pdf [Online]. 2016 (Diakses tanggal 12 Januari 2017)

Wikipedia.”Perairan” . https://id.wikipedia.org/wiki/Perairan [Online]. 2016 (Diakses tanggal 12 Januari 2017)

Wardani, Ratih Sari dan Purwanto.”Model Diagnosis Tuberkulosis menggunakan K-nearest Neighbor Berbasis Seleksi Atribut”. The 2nd University Research Coloquium, ISSN: 2407-9189. 2015

Sumarlin, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Sebagai Pendukung Keputusan Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA dan BBM,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis, On-line : http://ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis.2015


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Fakultas Sains dan Teknologi

UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Jl. HR. Soebrantas KM 18 No. 155 Pekanbaru Riau Indonesia

Website: http://fst.uin-suska.ac.id

Email: fst@uin-suska.ac.id