KLASIFIKASI AREA POTENSI PENANGKAPAN IKAN UNTUK USAHA NELAYAN PESISIR MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS DAN RANDOM FOREST CLASSIFICATION (STUDI KASUS: SKPT MOROTAI)

KHOLIS, BURHAN (2022) KLASIFIKASI AREA POTENSI PENANGKAPAN IKAN UNTUK USAHA NELAYAN PESISIR MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS DAN RANDOM FOREST CLASSIFICATION (STUDI KASUS: SKPT MOROTAI). S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta-Menteng.

Preview	Text (Cover) 41819120079-BURHAN KHOLIS-01 Cover - Burhan Kholis.pdf Download (783kB) | Preview
Preview	Text (Abstrak) 41819120079-BURHAN KHOLIS-02 Abstrak - Burhan Kholis.pdf Download (101kB) | Preview
	Text (Bab 1) 41819120079-BURHAN KHOLIS-03 Bab 1 - Burhan Kholis.pdf Restricted to Registered users only Download (612kB)
	Text (Bab 2) 41819120079-BURHAN KHOLIS-04 Bab 2 - Burhan Kholis.pdf Restricted to Registered users only Download (960kB)
	Text (Bab 3) 41819120079-BURHAN KHOLIS-05 Bab 3 - Burhan Kholis.pdf Restricted to Registered users only Download (556kB)
	Text (Bab 4) 41819120079-BURHAN KHOLIS-06 Bab 4 - Burhan Kholis.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (Bab 5) 41819120079-BURHAN KHOLIS-07 Bab 5 - Burhan Kholis.pdf Restricted to Registered users only Download (419kB)
	Text (Daftar Pustaka) 41819120079-BURHAN KHOLIS-08 Daftar Pustaka - Burhan Kholis.pdf Restricted to Registered users only Download (361kB)
	Text (Lampiran) 41819120079-BURHAN KHOLIS-09 Lampiran - Burhan Kholis.pdf Restricted to Registered users only Download (779kB)
	Text (Pernyataan Keabsahan dan Persetujuan Publikasi) 41819120079-BURHAN KHOLIS-11 Hasil Scan Formulir Pernyataan Keabsahan dan Persetujuan Publikasi - Burhan Kholis.pdf Restricted to Repository staff only Download (138kB)

Abstract

Pulau Morotai memiliki potensi ikan tuna yang tinggi, namun hingga saat ini pemanfaatannya masih perlu diperhatikan secara optimal. Banyak faktor yang menyebabkan kondisi tersebut, selain terbatasnya sarana dan prasarana penangkapan, pengelolaan penangkapan ikan yang kurang baik, kurangnya sumber daya manusia, dan sulitnya mendeteksi potensi lokasi penangkapan ikan terutama pada musim-musim tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan potensi lokasi penangkapan ikan di Pulau Morotai. Metode yang digunakan penginderaan jauh menggunakan sentinel dua dan dalam penelitian ini menggunakan dua algoritma sebagai pembanding yaitu analisis diskriminan linier dan Random Forest. Hasil dari penelitian ini diperoleh nilai indeks LDA memiliki kisaran sekitar 0,25 – 0,65 yang berarti pendeteksian berjalan dengan baik karena nilai ini berarti vegetasi memiliki kandungan klorofil yang tinggi. Sedangkan Random Forest memiliki rentang nilai 0,57 - 0,90 yang berarti klorofil yang terdeteksi pada terumbu karang memiliki klorofil yang tinggi, dan diperoleh klasifikasi hutan acak memperoleh akurasi 69% dan LDA 79%. Perbandingan ini menunjukkan bahwa LDA lebih baik untuk pengujian klasifikasi data. Kata kunci: Analisis Diskriminan Linier; Daerah Perikanan; Klasifikasi; Random Forest; Sentinel. Morotai Island has a high potential for tuna, but until now, its utilization still needs to be considered optimal. Many factors cause this condition, in addition to the limited fishing facilities and infrastructure, the lack of proper fishing management, the lack of human resources, and the difficulty of detecting potential fishing locations, especially in certain seasons. This research aims to classify potential fishing locations on Morotai Island. The method used remote sensing using sentinel two and, in this research, used two algorithms as a comparison: linear discriminant analysis and random forest. The results of this study obtained that the LDA index value has a range of about 0.25 - 0.65, which means that the detection is going well because this value means that the vegetation has a high chlorophyll content. While the random forest has a value range of 0.57 - 0.90, which means the chlorophyll detected on coral reefs has high chlorophyll, and it was obtained that the forest classification random obtained an accuracy of 69% and an LDA of 79%. This comparison shows that LDA is better for testing the data classification. Key words: Classification; Fishing Area; Linear Discriminant Analysis; Random Forest Classification; Sentinel.

Actions (login required)

View Item