SISTEM PREDIKSI MASA PANEN IKAN GURAME

Al Mukhtari, Nailusofa (2024) SISTEM PREDIKSI MASA PANEN IKAN GURAME. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

[img] Text (Full text)
RAMA_55201_2013020124.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (3MB) | Request a copy
[img] Text (Similarity)
RAMA_55201_2013020124_SIMILARITY.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (415kB)
[img] Text (Cover sd BAB 1 + References)
RAMA_55201_2013020124_0721058902_0729088802_01_front_ref.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (1MB)
[img] Text (BAB 2)
RAMA_55201_2013020124_0721058902_0729088802_02.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (639kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3)
RAMA_55201_2013020124_0721058902_0729088802_03.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4)
RAMA_55201_2013020124_0721058902_0729088802_04.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5)
RAMA_55201_2013020124_0721058902_0729088802_05.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (349kB) | Request a copy
[img] Text (References)
RAMA_55201_2013020124_0721058902_0729088802_06_ref.pdf - Bibliography
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (316kB)
[img] Text (Lampiran)
RAMA_55201_2013020124_0721058902_0729088802_07_lamp.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Budidaya ikan gurame merupakan salah satu usaha yang dapat dilakukan dirumah dengan mudah dan fleksibel. Akan tetapi jika budidaya ikan gurame tidak dilakukan dengan cara yang benar dapat menyebabkan kerugian. Salah satu kesalahan para pembudidaya baru yaitu dalam menentukan bahan budidaya seperti pembuatan ukuran kolam, jumlah bibit, jumlah pakan hingga panen, ukuran dari bibit yang ingin ditebar dan kadar protein dari pakan sehingga menyebabkam hasil panen yang kurang efektif dan masa panen ikan menjadi lebih lama dimana ikan gurame merupakan salah satu ikan yang terkenal dengan pertumbuhan yang lambat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem prediksi masa panen ikan gurame dan mengimplementasikan metode regresi liniar berganda yang dapat digunakan untuk memprediksi masa panen ikan gurame agar pembudidaya baru dapat melihat apakah bahan yang mereka sediakan dapat memberikan masa panen yang optimal. Metode regresi liniar berganda digunakan untuk memprediksi masa panen ikan gurame dengan menggunakan 5 variabel independen dan 1 variabel dependen. Hasil dari penelitian dan pengujian adalah sistem dapat dibuat dengan baik menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML dan CSS dengan hasil pengujian blackbox seluruh fitur dapat berjalan dengan baik.. Sedangkan hasil pengujian uji-f yaitu nilai F-hitung = 17.732 > F-tabel = 2.545 dan nilai signifikan F = 0.000 < 0.05 dan hasil uji adjusted R square mendapat nilai 71.1% yang berarti bahwa dari 5 variabel independen memiliki pengaruh yang nyata terhadap variabel dependen.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Budidaya, Gurame, Prediksi, Panen, Regresi
Subjects: 200 Animal science > 233 Aquaculture
410 Engineering science > 459 Computer science
410 Engineering science > 461 Information systems
410 Engineering science > 463 Software engineering
Divisions: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1-Teknik Informatika
Depositing User: Nailusofa Al Mukhtari
Last Modified: 16 Aug 2024 01:34
URI: http://repository.unpkediri.ac.id/id/eprint/15844

Actions (login required)

View Item View Item