Implementasi Sistem Kecerdasan Buatan Untuk Mendeteksi Harga Ikan Bandeng Menggunakan Metode Multiple Linear Regression

Abstract

Ikan bandeng merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan banyak diminati oleh masyarakat, terutama di wilayah Gresik. Namun, proses penentuan harga ikan bandeng saat ini masih dilakukan secara konvensional, sehingga kurang efisien dan rentan terhadap manipulasi. Dengan perkembangan teknologi, khususnya di bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), penentuan harga ikan bandeng dapat ditingkatkan dari segi efisiensi dan akurasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi harga ikan bandeng menggunakan pendekatan Machine Learning, dengan algoritma Multiple Linear Regression. Penelitian ini dilakukan menggunakan metode kuantitatif dengan analisis regresi linear berganda, serta implementasi pemrograman Python sebagai alat utama untuk pengembangan sistem Machine Learning. Sistem ini dirancang untuk mengenali dan memanfaatkan hubungan antara variabel-variabel yang memengaruhi harga ikan bandeng guna membangun model prediktif yang andal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem prediksi yang dikembangkan mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 73%, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 14%. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem berbasis kecerdasan buatan ini dapat memberikan kontribusi nyata dalam membantu pengguna, khususnya pelaku usaha perikanan, untuk menentukan harga ikan bandeng secara lebih objektif dan akurat. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi inovatif untuk mendukung efisiensi dan transparansi dalam penentuan harga ikan bandeng di pasar.