Co m pu t er   Science  a nd   I nfo r m a t io n T ec hn o lo g ies   Vo l.  6 ,   No .   2 J u ly   20 25 ,   p p .   1 36 ~ 1 46   I SS N:  2722 - 3 2 2 1 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /csi t . v6 i 2 . pp1 36 - 1 46          136     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s p r ime. co m/in d ex . p h p /csi t   Aro wa na   cultiva t io n water q ua lity  foreca sting  wi th  multiv a ria te  fuzzy tim eseries a nd inte rnet  of  thi ng s       Ala ud di n M a ula na   H irza n,  April F irm a n Da ru,   L enny   M a rg a re t t a   H uizen   D e p a r t me n t   o f   I n f o r m a t i o n   Te c h n o l o g y ,   F a c u l t y   o f   I n f o r ma t i o n   T e c h n o l o g y   a n d   C o m mu n i c a t i o n ,   S e mara n g   U n i v e r si t y ,   S e mara n g ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   8 2 0 2 5   R ev is ed   May   5 2 0 2 5   Acc ep ted   May   23 2 0 2 5       Wate q u a li ty   p la y a   c ru c ial   ro le   in   t h e   g ro wt h   a n d   su rv iv a o f   a ro wa n a   fish ,   with   imb a lan c e i n   k e y   p a ra m e ters   (p H,  tem p e ra tu re ,   t u rb id it y ,   d isso lv e d   o x y g e n ,   a n d   c o n d u c ti v it y )   lea d in g   to   i n c re a se d   m o rtalit y   ra tes .   Wh i le   p re v io u st u d ies   h a v e   i n tr o d u c e d   v a rio u m o n it o rin g   m o d e ls  u sin g   Ard u in o   IDE  a n d   i n tri n sic   a p p ro a c h e s,   th e y   lac k   p re d icti v e   c a p a b il it ie s,  lea v i n g   c u lt iv a t o rs  u n a b le   to   tak e   p ro a c ti v e   m e a su re s.  To   a d d re ss   t h is  g a p ,   th is   stu d y   d e v e lo p a   p re d icti v e   m o d e i n te g ra ti n g   t h e   i n tern e t   o f   th i n g s   (I o T)  with   a   fu z z y   ti m e   se ries   (F TS )   a lg o r it h m .   Th r o u g h   rig o ro u e v a l u a ti o n   a n d   v a li d a ti o n ,   th e   p ro p o se d   F TS - m u lt iv a riate   T2   m o d e l   d e m o n stra te d   su p e rio r   p e rfo rm a n c e ,   a c h iev i n g   a n   e x c e p ti o n a ll y   lo w   e rro r   ra te  o f   0 . 0 1 7 0 4 % ,   o u t p e rfo rm in g   d e c isio n   tree   (0 . 1 3 4 1 0 % ),   F TS - m u l ti v a riate   T 1   ( 0 . 8 8 3 9 7 % ),   a n d   l in e a re g re ss io n   (2 0 . 9 1 7 9 1 % ).   T h e se   fin d in g c o n f irm  th a t     F TS - m u lt i v a riate   T2   n o o n ly   a c c u ra tely   p re d icts  wa ter  q u a li ty   b u a ls o   sig n ifi c a n t ly   re d u c e th e   m e a n   a b so lu te  p e rc e n tag e   e rro r ,   p r o v i d i n g   a   ro b u st   so lu ti o n   fo s u sta in a b le  a r o wa n a   a q u a c u lt u re .   K ey w o r d s :   Ar o wan a   I n ter n et  o f   th in g s   Mu ltiv ar iate  f u zz y   tim s er ies   Pre d ictio n   W ater   q u ality   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Alau d d in   Ma u lan a   Hir za n   Dep ar tm en t o f   I n f o r m atio n   T e ch n o lo g y ,   Facu lty   o f   I n f o r m at io n   T ec h n o lo g y   an d   C o m m u n i ca tio n   Sem ar an g   Un iv e r s ity   Sem ar an g ,   I n d o n esia   E m ail: m au lan ah ir za n @ u s m . a c. id       1.   I NT RO D UCT I O N   Ar o wan f is h   ar t y p o f   d e co r atio n   f is h   th at  p eo p le  u s u a lly   k ee p   to   f u r n is h   t h eir   h o u s es.  Peo p le  b eliev th at  k ee p in g   th em   m ay   b r in g   p r o s p er ity   an d   wea lth   to   th e   o wn er .   B ec au s o f   th at  s im p le  r ea s o n ,   m an y   f is h   f ar m er s   h av s tar te d   cu ltiv atin g   th is   ty p o f   f is h .   T h is   f is h   is   also   k n o wn   b y   t h s cien tific   n am Scler o p ag es  f o r m o s u s   an d   d r a g o n   f is h   in   Asi an   co u n tr ies.  Ho wev er ,   cu ltiv atin g   a r o wa n a   f is h   is   n o an   ea s y   task   f o r   th cu ltiv ato r .   T o   all o ar o wan a   f is h   to   g r o w   o p t im ally ,   s p ec if ic   r an g f o r   e ac h   p a r am eter p H,   tem p er atu r e,   d is s o lv ed   o x y g e n ,   co n d u ctiv ity ,   an d   tu r b id ity   is   r eq u ir ed   [ 1 ] [ 3 ] .   I f   t h cu lt iv ato r s   f ail  to   k ee p   th ese  p ar am eter s   b alan ce d ,   th is   m ay   r en d er   ar o wan a   f is h   g r o wth   an d   m ay   ca u s d ea th   f o r   th f is h   [ 4 ] .   T o   m itig ate  th is   p r o b lem ,   m a n y   cu ltiv ato r s   m ea s u r th wat er   q u ality   in s id th wate r   m an u ally   with   s o m e   s en s o r s .   Ho wev er ,   th c o n d iti o n s   in s id th e   wate r   a r s o m et im es  u n p r e d ictab le.   T h e   c u l t i v a t o r s   c a n n o t   p r e d i c w h e n   o n e   o r   m o r e   w a t e r   q u a l i t y   p a r a m e t e r s   a r e   b e l o w   o r   o v e r   t h e   t h r e s h o l d .   F o r   t h a t   r ea s o n ,   m a n y   s t u d i es  p r o p o s e d   a   m o n i t o r i n g   m o d e l   t o   d e t e c t   w at e r   q u a l it y   w i t h   i n t e r n e t   o f   t h i n g s   ( I o T )   t e c h n o l o g y   [ 5 ] [ 7 ] .   T h i s   t e c h n o l o g y   a l l o w s   c u l ti v a t o r s   t o   m o n i t o r   t h e   w a t e r   q u a l i t y   w i t h i n   t h e   c u l t i v a ti o n   a r e a   a u t o m a t i c a ll y   a n d   r e m o t e l y .   S o ,   t h e   c u l t i v a t o r s   o n l y   n e e d   t o   c o m e   w h e n e v e r   t h e   p a r a m e t e r s   a r e   a l m o s t   b e l o w   o r   o v e r   t h e   t h r e s h o l d .   T h s tu d y   f r o m   2 0 2 0   p r o p o s ed   m o d el  w h er th e   m o d el  is   eq u ip p ed   with   an   u ltra s o n ic  s en s o r   an d   Ar d u in o   UNO.   T h is   m o d el  is   ca p ab le  o f   th co n d itio n   o f   th aq u ar iu m   an d   r ep o r tin g   th r esu lt  to   m an y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l     I SS N:   2722 - 3 2 2 1       A r o w a n a   cu ltiva tio n   w a ter q u a lity fo r ec a s tin g   w ith   mu ltiva r ia te  fu z z y     ( A la u d d in   Ma u la n a   Hir z a n )   137   d ev ices   [ 8 ] .   T h is   m o d el  was  th en   im p r o v ed   in   th n ex s tu d y   o f   2 0 2 1 .   T h p r o p o s ed   m o d el  in   th at  y ea r   is   eq u ip p e d   with   p H,   tem p er atu r e,   an d   tu r b id it y   s en s o r s .   T h e   m o d el  s u cc ess f u lly   m o n ito r s   th aq u a r iu m   with   m in im u m   e f f o r t   [ 9 ] .   T h m o d el  d ev elo p m en d id   n o s to p   th er an d   s till   im p r o v in g .   I n   2 0 2 2 ,   th n ex s tu d y   im p r o v e d   th e   p r e v io u s   m o d el  b y   d esig n i n g   I o T - b ased   wate r   q u ality   m o n ito r in g   ( SIM ONAI R )   [ 1 0 ] .   T h latest   m o d el  was  p r o p o s ed   in   2 0 2 3   wh er s o m s tu d ies  p r o p o s ed   m o d el  with   b etter   ac cu r ac y .   T h is   ar ticle   [ 7 ]   s h o wed   th at  its   m o d el  h as  l o er r o r   r ate  o f   u p   to   1 co m p ar ed   to   t h co m m o n   s en s o r .   T h er is   o n m o r e   ar ticle   [ 1 1 ]   with   m o d el  c o n n ec ted   to   th T h i n g s p ea k   s er v ice  th at  h as a cc u r ate  m ea s u r e m e n ts .   B ased   o n   th e   p r ev io u s   p ar a g r ap h ,   th is   s tu d y   an aly ze d   t h e   p r e v io u s   m o d els  an d   f o u n d   co m m o n   wea k n ess es.  T h f ir s p r o b lem   is   ab o u th p r o ce s s in g   m o d el  u s ed   b y   th p r ev i o u s   m o d el.   T h p r o p o s ed   m o d el  f r o m   th e   ar ticle  u s ed   Ar d u in o   UNO  as  th p r o ce s s in g   b o ar d .   T h is   b o ar d   was  n o eq u i p p ed   with   wir eless   co m m u n icatio n   an d   o n ly   wo r k e d   lo ca lly   [ 1 2 ] T h u s ,   t h b o a r d   m u s b co n n e c ted   t o   a n   a d d iti o n al   co m p o n e n t   to   all o w   co m m u n i ca ti o n   t o   t h e   I n te r n et .   T h e   s ec o n d   p r o b l em   is   th at   t h e r is   n o   m ac h i n e - l ea r n in g   alg o r it h m   t o   ass is t h e   m o d e i n   p r e d ic ti n g   f u tu r e   c o n d iti o n s .   Pr ev io u s   m o d els   we r e   o n ly   li m it ed   t o   m o n it o r i n g   in   r ea l - tim e,   b u t   t h e y   c an n o t   p r e d ic f u t u r e   wa te r   q u a lit y .   W ith o u t   f u t u r e   p r e d ict io n s ,   t h cu lti v a to r s   c an n o t   m iti g ate   t h e   f u t u r e   o u t co m es   t h at   m i g h t   o cc u r   in   t h c u lti v a tio n   a r e as   [ 1 3 ] .   W it h   th e   li m it ati o n s   o f   p r e v i o u s   m o d els,   t h e   c u l ti v at o r   m a y   s u f f e r   s ev e r e   ec o n o m ic   l o s s   i f   a r o wan a' s   m o r ta lit y   r ate   i n c r ea s es .   T h cu r r en r esear ch   g ap   t h at  ex is ts   with in   th p r e v io u s   s tu d ies  is   th m is s in g   p r e d ictio n   alg o r ith m   to   s u p p o r f u tu r e   p r ed ictio n   b ased   o n   tim e - s er ies  d ata.   T h u s ,   th cu ltiv ato r s   ca n   m itig ate  wh at  will  o cc u r   in   th f u tu r e .   Fo r   th at  r ea s o n ,   th is   s tu d y   h as  th p u r p o s o f   s o lv in g   th e   p r o b lem   in   th p r e v io u s   p ar a g r a p h   b y   ex ter n ally   im p lem e n tin g   f u z zy   tim eser ies  m u ltiv ar iate  ( FTS - MV )   alg o r ith m   as  th p r e d ictio n   alg o r ith m   f o r   th I o T .   T h is   alg o r ith m   is   s u itab le  f o r   tim s er ies - b ased   d ata  an d   is   o f ten   im p lem en ted   in   m an y   s itu atio n s .   Fo r   ex am p le,   an   a r ti cle   [ 1 4 ]   p u b lis h ed   in   2 0 2 0   im p lem en t ed   f u zz y   tim s er ies  ( FTS)   f o r   p r e d ictin g   n o n - s tatio n ar y   en v ir o n m e n d ata.   I n   d if f e r en ar ticles   [ 1 5 ] ,   th is   alg o r ith m   is   also   im p lem e n t ed   in   s o lar   e n er g y   p r ed ictio n .   T h last   ar ticle   [ 1 6 ]   w ith in   th s am y ea r   2 0 2 0   also   u s es  f u zz y   tim e - s er ies   alg o r ith m   to   p r e d ict   th air   q u ality   in d e x .   T h ese  ar ticles  p r o v th at  th FTS  is   im p lem en tab le  an d   ca p ab le  to   p r ed ict  wate r   q u ality   in   a r o wan a' s   cu ltiv atio n .       2.   M E T H O D   I n   th is   s ec tio n ,   th i s   s tu d y   ex p l ain s   h o to   g ath e r   an d   p r e p ar th r eq u i r ed   d ata  b ef o r d es ig n in g   th p r o p o s ed   I o T   m o d el   an d   eq u ip p in g   it  with   a   f u zz y   tim e - s er ies  alg o r ith m .   T h e   f ir s s te p   is   to   g ath e r   th e   r eq u ir ed   d ata  f r o m   a r o wan a' s   cu ltiv atio n .   I n   th is   ca s e,   th is   s tu d y   u s es  m o n ito r in g   I o T   m o d el  eq u ip p e d   with   s ev er al  s en s o r s   lik PH - 4 5 0 2 C   ( wate r   ac id ity   s en s o r ) ,   a n alo g   t o tal  d is s o lv ed   s o lid   ( wate r   co n d u ctiv ity   s en s o r ) ,   DS1 8 B 2 0   ( wate r   te m p er atu r s en s o r ) ,   d is s o lv ed   o x g en   a n d   tu r b id ity   s en s o r s .   T h s ch em atic  in   Fig u r 1   is   th illu s tr atio n   f o r   t h d ata  g ath e r in g   as we ll a s   th p r ed ictio n   n o d e .           Fig u r 1 .   T h s ch em atic  f o r   m o n ito r in g   an d   p r ed ictio n   m o d e l       Fig u r 1   is   th illu s tr atio n   o f   th m o d el' s   s ch em atic.   T h er ar s ev er al  co m p o n e n ts   in s tal led   in   th m o d el:  i)   E SP 3 2   p r o ce s s in g   b o ar d   eq u ip p e d   with   W iFi   n etwo r k in g ,   ii)  tu r b id ity   s e n s o r ,   iii)  DS1 8 B 2 0   tem p er atu r s en s o r ,   iv )   an alo g   T DS  s en s o r ,   v )   PH - 4 5 0 2 C   wate r   ac id ity   s en s o r ,   an d   v i)   d is s o lv ed   o x y g e n   s en s o r .   W ith   th at  n o d e,   th is   s tu d y   g at h er s   th d ata  f o r   two   d ay s   with   an   in ter v al  o f   f iv s e co n d s   b etwe en   d ata   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 3 2 2 1   C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l ,   Vo l.  6 ,   No .   2 J u ly   20 25 1 36 - 1 46   138   in   s m all - s ized   aq u ar iu m   with   o n e   a r o wa n a.   E ac h   r ec o r d e d   d ata  h as  a   tim estam p   in   it  to   s h o wh en   th d ata  is   r ec o r d ed .   Af ter   g ath er in g   t h d ata,   t h is   s tu d y   o b tain ed   3 4 , 5 6 0   r o ws  in   C SV  f o r m a f o r   ea s ier   ac ce s s   d u r in g   th tr ain in g   p h ase.   T ab le  1   co n tain s   th s am p le  o f   g at h er ed   d ata.   T ab le  1   co n tain s   th e   s am p le  f r o m   g at h er ed   d ata   o v e r   two   d a y s .   T h e   f ir s co l u m n   is   th e   tim estam p   o f   ea ch   d ata  in   UNI ep o ch   f o r m at  [ 1 7 ] .   T h en   th n e x co lu m n s   f o llo wed   b y   p H,   tem p er atu r e,   tu r b id ity ,   d is s o lv ed   o x y g en ,   an d   co n d u c tiv ity .   Af ter   o b tain in g   th d ata ,   th is   s tu d y   co n tin u es  th s tep   to   f u zz if y   th d ata  to   o b tain   wate r   q u ality .   T h e   wate r   q u ality   o u tp u is   in   r e g r ess io n   f o r m at  [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   T h is   s tu d y   co n f ig u r es  th e   f u zz y   lo g ic  to   p r o d u ce   t h o u tp u b etwe en   t h 0   to   1 0 0   r an g es.  T h co n tain s   o f   m em b e r s h ip   co n f ig u r atio n s   f o r   f u zz if icatio n   p r o ce s s   is   s h o wn   in   T ab le  2 .   T ab le  2   co n tain s   th f u zz if icat io n   tab le  to   o b tain   wate r   q u alit y .   T h er a r f iv f ea t u r es o n   t h tab le  as   th in p u an d   o n f ea tu r e   as  th o u tp u t.  E ac h   f ea tu r is   d iv id ed   in to   th r ee   d if f er e n co n f ig u r atio n s   th at  ac as  a   th r esh o ld .   T h p h as  th r ee   d if f er e n c o n f ig u r atio n s ac id ,   n eu tr al  an d   alk alin e.   T h t e m p er atu r h as  co ld ,   war m   an d   h o c o n f ig u r atio n s .   T h tu r b i d ity ,   d is s o lv ed   o x y g en   an d   co n d u ctiv ity   s h ar e   s im ilar   co n f ig u r atio n s :   lo w,   m ed iu m ,   a n d   h i g h .   Me a n wh ile,   th o u tp u m em b er s h i p   ( q u ality )   h as  d if f e r e n co n f i g u r atio n s p o o r ,   f air ,   an d   g o o d .   Af ter   th f u zz if icati o n   p r o ce s s ,   th d ataset  will h a v an   ad d itio n al  co lu m n   ca lled   q u ality   with   r an g e   b etwe en   0   t o   1 0 0 .   T h n e x s tep   is   to   tr ain   th f u zz y   tim e - s e r ies  m u ltiv ar iate  m o d el.   T h is   alg o r ith m   is   s im ilar   to   o th er   FTS .   Ho wev er ,   th is   a lg o r ith m   u tili ze s   m u ltip le  f ea t u r es  to   p r ed ict  in s tead   s in g le   f ea tu r e.   Similar   to   m u ltiv ar iate  lin ea r   r e g r ess io n ,   b u t f o r   tim s er ies d ataset.     T h is   s tu d y   cr ea tes  two   s im p le  Py th o n   s cr ip ts   th at  im p o r ts   th Py FTS  lib r ar y   to   c r ea te  two   FTS   m u ltiv ar iate  m o d els  [ 2 0 ] .   T h is   s tu d y   n am es  th m o d el  w ith   FTS - m u ltiv ar iate  T 1   an d   T 2   b ased   o n   th e   d atase t’ s   d eg r ee   o f   d if f er e n tials .   T h f ir s m o d el  ( FTS - m u ltiv ar iate  T 1 )   was  tr ain ed   wit h   th d ataset's  f ir s t   d if f er en tial  d eg r ee .   I n   co n tr ast,  th s ec o n d   m o d el  ( FTS - m u lt iv ar iate  T 2 )   was  tr ain ed   with   th d ataset's  s ec o n d   d if f er en tial  d e g r ee .   Hig h er   d i f f er en tial  d e g r ee s   lead   to   m o r s tatio n ar y   an d   co n s is ten tim s er ies  p atter n s .   Af ter   th at,   th ese  m o d els  ar ex p o r ted   in t o   b in ar y   f o r m at  f o r   s er v er   u s e.   Fig u r 2   illu s tr ates  th p r ed ictio n   m ec h an is m   f r o m   an   I o T   n o d to   th s er v er   a n d   its   d atab ase.       T ab le  1 .   Sam p le  o f   g at h er ed   d ata   Ti mes t a m p   pH   Te mp e r a t u r e   Tu r b i d i t y   D i sso l v e d   o x y g e n   C o n d u c t i v i t y   1 7 3 6 3 2 3 2 0 0 . 0 0   5 . 4 9 1 7 6   2 1 . 3 4 1 7 6   2 . 7 4 1 7 6   6 . 0 4 1 7 6   3 4 0 . 2 4 1 8   1 7 3 6 3 2 3 2 0 5 . 0 0   7 . 8 7 3 0 5 1   2 2 . 8 9 5 9 3   6 . 0 6 9 6 7 4   1 3 . 9 8 6 2 9   3 2 8 . 2 1 0 9   1 7 3 6 3 2 3 2 1 0 . 0 0   8 . 3 5 4 9 8   3 0 . 0 4 6 8 8   6 . 9 3 4 1 4 2   7 . 4 5 2 2 8 5   3 7 1 . 6 8 0 3   1 7 3 6 3 2 3 2 1 5 . 0 0   5 . 1 4 5 9 1 4   1 9 . 4 1 0 8 2   3 . 0 2 0 1 0 9   0 . 8 1 7 7 0 5   2 4 3 . 9 6 0 8   ….   1 7 3 6 4 9 5 9 8 5 . 0 0   8 . 2 5 5 4 4 9   1 9 . 8 0 8 5 2   5 . 4 9 1 6 2 4   1 1 . 8 1 4 0 3   4 1 6 . 3 6 8 3   1 7 3 6 4 9 5 9 9 0 . 0 0   9 . 4 1 8 5 1 7   2 4 . 3 6 8 4 7   4 . 4 8 9 8 7 2   1 2 . 2 1 4 2 7   2 9 8 . 1 7 3 6   1 7 3 6 4 9 5 9 9 5 . 0 0   5 . 7 6 9 3 3 1   1 7 . 6 1 7 7 5   3 . 4 5 5 5 3 7   1 0 . 2 1 2 7 5   2 7 8 . 4 5 7 9       T ab le  2 .   Me m b er s h ip   f u n ctio n s   f o r   q u ality   f u zz if icatio n   C a t e g o r y   I n d i c a t o r   C o n f i g u r a t i o n   1   C o n f i g u r a t i o n   2   C o n f i g u r a t i o n   3   I n p u t   pH   0 6 . 9   ( A c i d )   6 . 8 7 . 2   ( N e u t r a l )   7 . 1 1 4   ( A l k a l i n e )   Te mp e r a t u r e   0 2 5   ( C o l d )   24 3 5   ( W a r m)   34 1 0 0   ( H o t )   Tu r b i d i t y   0 2 0   ( L o w )   15 6 0   ( M e d i u m)   55 1 0 0 0   ( H i g h )   D i sso l v e d   o x y g e n   0 4   ( L o w )   3 9   ( M e d i u m)   8 1 5   ( H i g h )   C o n d u c t i v i t y   0 1 2 0   ( Lo w )   1 0 0 2 0 2 0   ( M e d i u m)   2 0 0 0 5 0 0 0   ( H i g h )   O u t p u t   Q u a l i t y   0 3 5   ( P o o r )   32 7 5   ( F a i r )   72 1 0 0   ( G o o d )       Fig u r 2   ex p lain s   th e   p r e d ictio n   m e ch an is m   f r o m   th e   p r o p o s ed   m o d el,   s tar tin g   f r o m   an   I o T   n o d e   s en d in g   f iv p ar am eter s   to   th s er v er   th r o u g h   th R eST   p r o to co l   [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] .   W h en   th s er v er   r ec eiv es  th e   d ata,   th en   th e   s er v er   d o e s   th p r ed ictio n   with   th p r e v io u s ly   ex p o r te d   FTS   m o d el.   T h s er v er   th en   s to r es  th e   p r ed ictio n   r esu lt in   d atab ase.           Fig u r 2 .   Pre d ictio n   p r o ce s s   f r o m   I o T   n o d to   th e   s er v er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l     I SS N:   2722 - 3 2 2 1       A r o w a n a   cu ltiva tio n   w a ter q u a lity fo r ec a s tin g   w ith   mu ltiva r ia te  fu z z y     ( A la u d d in   Ma u la n a   Hir z a n )   139   T o   ev alu ate   th p r o p o s ed   m o d el,   th is   s tu d y   co m p ar es   th r esu lt  with   an o th e r   alg o r ith m   lik e     m u lti - v ar iate  lin ea r   r e g r ess io n   an d   d ec is io n   tr ee .   T h is   s tu d y   u tili ze s   s tatis tical  ap p r o ac h   b y   ca lcu latin g   m ea n   ab s o lu te  er r o r   ( MA E ) ,   m ea n   ab s o lu te  p er ce n tag er r o r   ( MA PE) ,   m ea n   s q u ar ed   er r o r   ( MSE ) ,   r o o m ea n   s q u ar ed   er r o r R - s q u ar ed   ( R ²) ,   an d   ad ju s ted   .   MA E   s h o ws  th av er ag s ize  o f   th er r o r s   b etwe en   ac tu al  an d   p r ed icted   v alu es.  MA PE  s h o ws  th av er ag e   er r o r   as  p e r ce n tag e,   wh ic h   h el p s   co m p a r th r esu lts .   MSE   f in d s   th av er ag o f   th s q u a r ed   er r o r s ,   g iv in g   m o r weig h to   s ig n if ica n er r o r s .   R o o m ea n   s q u ar ed   er r o r   ( R MSE )   g iv es  r esu lt  i n   th e   s am u n its   as  th d ata.   R - s q u ar ed   ( R ²)   tells   h o m u ch   o f   t h v ar iatio n   in   th e   d ata.   Ad ju s ted     f ix es  th i s   b y   lo wer in g   th s co r e.   T h is   ap p r o ac h   is   m o r s u itab le  th an   th co n f u s io n   m atr i to   m ea s u r th er r o r   r ate   [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ] I n   ( 1 ) - ( 6 )   f o r   ea c h   ev alu a tio n   is   s h o wn   as f o llo ws:     MAE = 1     |       |     = 1   ( 1 )     M A PE =   1     |   | 100     = 1   ( 2 )     M SE = 1     (       ) 2     = 1   ( 3 )     R M SE = 1     (      ) 2     = 1   ( 4 )     2    = 1 (   ) 2    = 1 ( ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ) 2    = 1   ( 5 )     2  = 1 ( ( 1 2 ) (     1 )        1 )   ( 6 )     E ac h   v ar iab le   h as  d if f e r en m ea n in g ,   wh e r r e f er s   to   r o n u m b er   o f   d atasets .   T h to tal  d ata  r ef er s   to   th r o n u m b er   f o r   ea ch   a ctu al  an d   p r e d ictio n   v alu es.  T h ac tu al  an d   p r ed ictio n   r ef er   to   d ataset  s to r ed   in s id th d atab ase.   Me an wh ile,   to tal  f ea tu r es  r ef er   to   th n u m b er   o f   f ea tu r es   in   d ataset.   T h is   s tu d y   u s es two   d if f er en a p p r o ac h es  to   v alid ate  th r esu lt.  T h f ir s o n cr ea tes  b aselin f r o m   th e   s to r ed   d ata,   an d   th e   s ec o n d   o n u s e cr o s s - v alid atio n   ( 5   f o ld s )   r esu lts .   T h f ir s ap p r o ac h   u s es  b aselin f o r   c o m p ar is o n   with   th p r o p o s ed   m o d els,  m u lti - v a r iate  lin ea r   r eg r ess io n   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ]   a n d   d ec is io n   tr ee   [ 2 7 ] .   T h ese  alg o r ith m s   ar o f te n   u s ed   in   m an y   s itu atio n s ,   in clu d in g   wate r   q u ality   p r ed ictio n s .   B ased   o n   ar ticles   [ 2 8 ] ,   [ 2 9 ]   i n   2 0 2 2 ,   b o th   lin ea r   r eg r ess io n   an d   d ec is io n   tr ee   wer im p lem en ted   to   p r ed ict  wa ter   q u ality   in   d if f er e n s tu d ies.   T h ese  ar ticles  ar s o lid   ev id en ce   o f   th ap p li ca tio n   o f   b o th   al g o r ith m s   in   wate r   q u ality   p r ed ictio n s .   Me a n wh ile,   th s ec o n d   ap p r o ac h   u s es  th e   v alid atio n   m eth o d   to   ca lcu late  th e   ac c u r ac y   a n d   er r o r   p er ce n tag es   f r o m   th p r o p o s ed   m o d els tr ain ed   with   d if f er en t l en g th s   o f   tr ai n in g   a n d   test   d at a.       3.   RE SU L T S A ND  D I SCU SS I O N   I n   th is   s ec tio n ,   th is   s tu d y   ex p lain s   th r esu lts   th at  ar o b tain ed   f r o m   th ev al u atio n   an d   v alid atio n   p h ases .   T h f ir s t e x p lan atio n   is   ab o u t th p r ed ictio n   r esu lts   s to r ed   in   d atab ase.   T h en ,   th s ec o n d   ex p lan atio n   is   ab o u th e   ev alu atio n   r es u lts   wh er th is   s tu d y   co m p a r es  with   an o th er   r e g r ess io n   a lg o r itm s .   T h e   last   ex p lan atio n   is   ab o u th v ali d atio n   with   f u zz y   lo g ic  as  t h b aselin to   s tr en g th e n   th e   ev alu atio n   r esu lts .     T ab le  3   co n tain s   th s am p le  o f   th f u zz y   lo g ic  wate r   q u ality   b aselin to g eth er   with   p r ed ict ed   v alu es  f r o m   two   FTS   m o d els,  m u ltiv ar iate  lin e ar   r eg r ess io n ,   a n d   d ec is io n   tr e e s.   T ab le  3   co n tain s   th wate r   q u ality   p r ed ictio n s   s to r ed   in   d atab ase.   T h is   tab le  h as  s ev er al  co lu m n s :   T h b aselin co lu m n   was  o b tain ed   f r o m   f u zz if y in g   f ea t u r es  with   f u zz y   lo g ic  th at  u s ed   T ab le  2   as  th e   co n f ig u r atio n .   T h FTS - m u lti v ar iate  T 1   was  th f ir s FT S   m u ltiv ar iate  m o d el  with   o n d eg r ee   o f   d if f e r en tial.   Me an wh ile,   th FTS - m u ltiv ar iate  T 2   was  th s ec o n d   m o d e with   two   d eg r ee s   o f   d if f er e n tial.  B esid es  th at,   th er wer two   m o r co lu m n s lin ea r   r eg r ess io n   ( th at  o p er a ted   in   m u ltiv ar iate)   an d   d ec is io n   tr ee .   Ho wev er ,   ev alu atio n   ca n n o t   b d o n e   alo n with   a   tab le.   T h u s ,   t h is   s tu d y   ev al u ated   th e   r es u lts   with   s tatis tica l   ap p r o ac h es.  T h er ar s ix   co m p o n e n ts   o f   ev alu atio n   th at  th is   s tu d y   h as  d o n to   m ea s u r th p er f o r m a n ce   o f   all  m o d els .   Fig u r 3   ex p lain s   th ev alu atio n   r esu lts   b ased   o n   MA E   an d   MA PE  ev alu atio n s .   Sp ec if ically ,     Fig u r es  3 ( a)   an d   3 ( b )   p r esen th d etailed   r esu lts   o f   MA E   an d   MA PE  f r o m   all  alg o r ith m s .   T h is   ev alu ati o n   d eter m in ed   th r eg r ess io n   ac cu r ac y   b etwe en   th b aselin a n d   th p r ed ictio n   r esu lt.  T h u s ,   lo wer   r esu lt  is   th e   tar g et  o f   t h ev alu atio n .   Acc o r d in g   to   th e   r esu lts ,   FTS - m u ltiv ar iate  T 2   h as  th e   lo west  ev alu atio n   r esu lts   wh er MA E   was  0 . 0 0 3 3   a n d   MA PE  was  0 . 0 1 7 %.  T h s ec o n d   p lace   was  th d ec is io n   t r ee   m o d el  with   MA E   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 3 2 2 1   C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l ,   Vo l.  6 ,   No .   2 J u ly   20 25 1 36 - 1 46   140   0 . 0 2 5 7   an d   MA PE  0 . 1 3 4 1 %.   Fo llo wed   in   th th ir d   p lace   was  FTS - m u ltiv ar iate  T 1   wit h   MA E   0 . 1 6 9 7   an d   MA PE  0 . 8 8 3 9 %.  T h e   last   p l ac f o r   th is   ev alu atio n   was  l in ea r   r eg r ess io n   with   MA E   4 . 0 1 5 5   a n d   MA PE  2 0 . 9 1 7 9 %.  Fro m   th ese  r esu lts ,   th is   s tu d y   h as  f o u n d   th h ig h est  r eg r ess io n   ac cu r ac y   m o d el.   Ho wev er ,   th e   ev id en ce   was  to o   s h allo to   d ec id wh ich   m o d el  was  th b est.   T h n e x ev alu atio n   was  MSE   an d   R MSE .   T h ese  ev alu atio n s   wer n ee d e d   to   ev alu ate  t h d if f e r en ce   b e twee n   th r esu lts   with   lar g er   e r r o r   p en alties.        T ab le  3 .   Sam p le  o f   wate r   q u al ity   p r ed ictio n   r esu lts   B a se l i n e   F TS - m u l t i v a r i a t e   T 1   F TS - m u l t i v a r i a t e   T 2   Li n e a r   r e g r e s si o n   D e c i s i o n   t r e e   1 6 . 9 4 7 4   1 6 . 9 5 0 1 1   1 6 . 9 4 7 4   1 8 . 5 2 9 4 7   1 6 . 9 4 6 9 3   1 6 . 7 6 1 1 9   1 9 . 1 0 9 1 1   1 6 . 7 6 1 1 9   1 8 . 8 8 2 9 2   1 6 . 7 6 1 1 9   1 6 . 9 5 7 2 8   1 6 . 9 5 9 9 9   1 6 . 9 5 7 2 8   1 8 . 7 3 8 8 7   1 6 . 9 5 7 4 3     1 6 . 7 6 1 1 9   1 6 . 7 6 3 9 1   1 6 . 7 6 1 1 9   1 8 . 8 2 1 0 9   1 6 . 7 6 1 1 9   1 7 . 0 3 0 7 4   1 7 . 0 3 3 4 6   1 7 . 0 3 0 7 4   1 8 . 9 0 6 4 8   1 7 . 0 3 7 4 5   1 6 . 9 5 2 8 3   2 0 . 0 3 4 8 2   1 6 . 9 5 2 8 3   1 8 . 9 6 5 3 5   1 6 . 9 5 2 5 6         ( a)       ( b )     Fig u r 3 .   E v alu atio n   r esu lts   f r o m   ( a)   MA E   a n d   ( b )   MA PE       Fig u r 4   ex p lain s   th ev alu a tio n   r esu lts   f r o m   MSE   an d   R MSE   a s p ec ts .   Fig u r 4   ex p lain s   th e   d if f er en ce   b etwe en   th p r ed ict io n   an d   th b aselin e,   with   la r g er   p e n alty   f o r   er r o r .   T h u s ,   t h lo wer   r esu lt  also   m ea n s   th at  th p en alty   o f   er r o r   is   lo a s   wel l.  Fig u r 4 ( a)   was   th r esu lt  o f   th M SE ,   an d   Fig u r 4 ( b )   was  th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l     I SS N:   2722 - 3 2 2 1       A r o w a n a   cu ltiva tio n   w a ter q u a lity fo r ec a s tin g   w ith   mu ltiva r ia te  fu z z y     ( A la u d d in   Ma u la n a   Hir z a n )   141   r esu lt  o f   th R MSE .   I n   Fig u r e   4 ( a ) ,   th is   s tu d y   f o u n d   t h at  FT S - m u ltiv ar iate  T 2   h as  th e   lo w est  er r o r   p en alty   o f   0 . 0 0 4 9 .   T h s ec o n d   p lace   was  Dec is io n   tr ee   with   an   er r o r   p en alty   o f   u p   to   0 . 0 7 8 3 ,   f o llo we d   b y     FTS - m u ltiv ar iate  T 1   with   an   er r o r   p en alty   o f   u p   to   0 . 4 5 9 8 .   T h last   p lace   was  lin ea r   r eg r ess io n   with   an   e r r o r   p en alty   u p   to   7 0 . 9 7 4 7 .   Fig u r 4 ( b )   s h o ws  th s im p ler   in t er p r etatio n   o f   Fig u r 4 ( a ) ,   w h er th r esu lts   ar s im ilar   to   p r ev io u s   e x p lan atio n s .         ( a)       ( b )     Fig u r 4 .   E v alu atio n   r esu lts   f r o m   ( a)   MSE   an d   ( b )   R MSE       T h n ex ev al u atio n   is   R 2   an d   a d ju s ted   R 2 .   B o th   ev alu ati o n s   ar u s ed   to   e v alu ate  h o well  th in d ep en d en v ar iab le   ex p lain s   th v ar iety   o f   th e   d ep e n d en t   v ar iab les.   Ad ju s ted   R 2   is   m o r f o cu s ed   o n   th e   n u m b er   o f   f ea t u r es  to   en s u r e   f air   ev alu atio n .   Hen ce ,   a   h ig h er   r esu lt   is   r ec o m m en d e d .   Fi g u r 5   e x p lain s   th e   v ar ian ce   r esu lts   f r o m   ea ch   m o d el  f o r   R 2   an d   a d ju s ted   R 2   ev a lu atio n s .   Acc o r d in g   to   Fig u r 5 ,   th is   s t u d y   f o u n d   th at  all  m o d els  ex c ep lin ea r   r eg r ess io n   h av h ig h   v ar ian ce .   As  s h o wn   in   Fig u r 5 ( a) ,   al m o d els  ex ce p lin ea r   r e g r e s s io n   h av n ea r - p er f ec v a r ia n ce   r ea ch in g   0 . 9 9 .   Pre cisely ,   0 . 9 9 9 9 3   f o r   FTS - m u ltiv ar iate  T 2 ,   0 . 9 9 8 8 9   f o r   d e cisi o n   tr ee ,   an d   0 . 9 9 3 5 1   f o r   FTS - m u ltiv ar iate  T 1 .   Me an wh ile,   th lin ea r   r eg r ess io n   m o d el  f ailed   to   d ete r m in th v a r ian ce   with   r esu lt  - 0 . 0 0 1 7 4 .   Fig u r 5 ( b )   s h ar ed   s im ilar   r esu lt  wi th   Fi g u r 5 ( a)   e x ce p f o r   lin ea r   r e g r ess io n ,   wh er its   r esu lt  is   s til th lo west  w ith   - 0 . 0 0 2 2 3 .   T o   v alid ate  th ev al u atio n   r esu lts ,   th is   s tu d y   co m p ar ed   th p r ed ictio n   r esu lts   s i d e - by - s id with   th b aselin e.   Fig u r e   6   s h o ws  th m o d els'   p r ed ictio n   r esu lts   in   c o m p ar is o n   with   th b aselin e.   Sin ce   th p r ed ictio n   r esu lts   wer to o   m an y ,   th is   s tu d y   to o k   1 0 0   s eq u e n ce d   r o ws as a   s am p le  an d   p lo tted   it in to   a   g r ap h .   Fig u r e   6   s h o ws  th e   p r e d ictio n   co m p ar is o n   r esu lts   o f   1 0 0   s am p les  b etwe en   t h b aseli n an d   th e   m o d el' s   p r ed ictio n s .   Acc o r d in g   to   th tim estep   s am p le  s h o wn   in   Fig u r e   6 ,   in f o r m atio n   at  ti m estep   2 7   s h o wed   th at  all  m o d els  wer e   clo s to   t h b aselin ex ce p th e   lin ea r   r eg r ess io n   m o d el.   FTS - m u ltiv a r iate  T 2   h as  p r ec is e   p r ed ictio n   with   2 9 . 2 3 6 2 ,   f o llo wed   b y   FTS - m u ltiv ar iate  T 1   with   2 9 . 2 3 8 9   an d   d ec is io n   tr ee   with   3 0 . 5 3 3 5 .   Me an wh ile,   lin ea r   r eg r ess io n   was  f ar   f r o m   p r ed ictio n   wi th   r esu lt  1 9 . 0 4 0 1 .   T h u s ,   th e   r esu lt  in   Fig u r 6   va lid ated   all  ev alu atio n   r esu lts   an d   s h o wed   t h at  FTS - m u ltiv a r iate  T 2   h as a cc u r ate  r e g r ess io n   p r ed ictio n s .   T h is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 3 2 2 1   C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l ,   Vo l.  6 ,   No .   2 J u ly   20 25 1 36 - 1 46   142   s tu d y   u s ed   th cr o s s - v alid atio n   m eth o d   to   e v alu ate  th co n s is ten cy   o f   p r ed ictio n   ac cu r ac y .   B y   ap p ly in g   5 - f o ld   v alid atio n ,   th a v er ag ac c u r a cy   f o r   FTS - m u ltiv ar iate  T 2   wa s   9 9 . 9 8 %,  with   an   e r r o r   p er ce n tag o f   0 . 0 1 6 %.  I n   co n tr ast,  th ac cu r ac y   f o r   FTS - m u ltiv ar iate  T 1   was  9 9 . 1 3 %,   ac co m p an ied   b y   a n   er r o r   r ate   o f   0 . 8 6 7 %.  T h ese  r esu lts   in d icate   th at  th ac cu r ac y   o f   FTS   m u ltiv ar iate  m o d els  r em a in s   b o th   h ig h   a n d   s tab le,   ev en   wh en   d if f er en t le n g th s   o f   d atasets   ar u s ed   f o r   tr ain in g .         ( a)       ( b )     Fig u r 5 .   E v alu atio n   r esu lts   f r o m   ( a)   R 2   an d   ( b )   a d ju s ted   R 2           Fig u r 6 .   Pre d ictio n   co m p ar is o n   s am p le  r esu lts   with   th b as elin ( o r ig in al  d ata)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l     I SS N:   2722 - 3 2 2 1       A r o w a n a   cu ltiva tio n   w a ter q u a lity fo r ec a s tin g   w ith   mu ltiva r ia te  fu z z y     ( A la u d d in   Ma u la n a   Hir z a n )   143   Af ter   ex p lain in g   th ev alu atio n   an d   v alid atio n   r esu lts ,   th is   s tu d y   co n tin u es  to   th d is cu s s i o n   p ar t.  I n   th d is cu s s io n   p ar t,   th is   s tu d y   ex p lain s   s ev er al  p o in ts r esu lt   in ter p r etatio n s ,   co m p ar is o n   with   p ast  s tu d ies,   im p licatio n s ,   s tr en g th   a n d   w ea k n ess ,   an d   f u tu r s tu d y .   T h f ir s d is cu s s io n   is   ab o u t h r esu lts   o b tain ed .   Acc o r d in g   to   th ev alu atio n   an d   v alid atio n   r esu lts ,   th p r o p o s ed   m o d els  s h o wed   th lo west  m ea n   ab s o lu te   p er ce n tag e r r o r   co m p ar ed   t o   o th er   m o d els.  T h p r o p o s ed   m o d el  o f   FTS - m u ltiv ar iate  T 2   h as  th lo west  er r o r   o f   0 . 0 1 7 4 %.  T h is   r esu lt  m ea n s   th at  th p r o p o s ed   m o d el  h as   h ig h   ac cu r ac y   r ea c h in g   9 9 %.  T h is   ex p lan atio n   is   p r o v e d   in   th v alid atio n   p h ase ,   wh er th e   p r ed ictio n   r esu lt  is   s im ilar   to   th b aselin e.   T h r u n n er - u p   b ased   o n   th lo west  er r o r   p e r ce n tag was  th d ec is io n   tr ee   m o d el ,   f o llo wed   b y   FTS - m u ltiv ar i ate  T 1   an d   lin ea r   r eg r ess io n .   T h er e   wer o th e r   asp ec ts   lik m ea n   s q u ar ed   er r o r ,   r o o m ea n   s q u ar ed   e r r o r ,   R 2 ,   an d   Ad ju s ted   R 2 T h r esu lts   in   th ese  asp ec t s   wer s im ilar   with   m ea n   a b s o lu te  p er ce n tag er r o r .   T h b est  m o d el  was    FTS - m u ltiv ar iate  T 2 ,   f o llo we d   b y   d ec is io n   tr ee ,   FTS - m u ltiv ar iate  T 1 ,   an d   lin ea r   r e g r ess io n .   T h s ec o n d   d is cu s s io n   is   a b o u th co m p ar is o n   with   t h p ast  m o d els.  As  ex p lai n ed   in   t h in tr o d u ctio n   s ec tio n ,   th p ast  m o d els  co u ld   n o p r e d ict  f u tu r s itu atio n s .   T h u s ,   th cu ltiv ato r s   ca n n o p r e d ict  wh at  will  h ap p en   in   th f u tu r e.   T h is   p r o b lem   h as  b ee n   s o lv ed   with   th p r o p o s ed   m o d el ,   wh er th is   m o d el  ( esp ec ially   FTS  m u ltiv ar iate  T 2 )   ac cu r ately   p r ed icts   th wate r   q u ality .   T h is   r esu lt  h as  b ee n   v alid ated   with   th e   wate r   q u ality   b aselin e.   T h u s ,   th p r o p o s ed   m o d el  p er f o r m e d   b etter   th an   p ast  m o d els  with   th ca p ab ilit y   to   p r ed ict  th wate r   q u ality   in   th e   f u tu r e.   T h th ir d   d is cu s s io n   is   th i m p licatio n   o f   th is   s tu d y   in   th th eo r etica an d   p r ac tical  ar ea s .   T h p r o p o s ed   m o d el  was  p iece   o f   ev id en ce   f o r   f u zz y - b ased   p r ed ictio n .   Mo s s ch o lar s   k n o th at  f u zz y   lo g ic  is   m o s tly   im p lem en te d   to   tr an s late  an y   n u m e r ic  i n p u f r o m   d e v ice  o r   a   n o d in t o   h u m an   in ter p r etatio n .   Ho wev er ,   th ca p ab ilit y   o f   f u zz y   alg o r ith m s   d id   n o s to p   th er e.   team   o f   p r o g r am m er s   im p r o v e d   th f u zz y   alg o r ith m s   an d   tu r n ed   it  in to   r eg r ess io n   p r ed ictin g   alg o r ith m .   T h is   s tu d y   h as  s u cc es s f u lly   p r o v e d   th is   alg o r ith m ' s   ac cu r ac y   b y   im p l em en tin g   it  as  wate r   q u alit y   p r ed ictio n .   T h s ec o n d   im p licatio n   is   to war d   p r ac tical  ar ea s .   T h is   s tu d y   h as  v alid ated   its   p r o p o s ed   m o d els  an d   p r o v ed   h o ac cu r ate  th p r ed ictio n   was.  T h is   p r o p o s ed   m o d el  ( FTS - m u ltiv ar iat T 2 )   is   im p lem en tab le  in   a r o wan cu ltiv atio n s .   I c an   h elp   cu ltiv ato r s   m itig ate  f u tu r wate r   q u ality   co n d itio n s   m o r ac cu r atel y   an d   r ed u ce   th n u m b e r   o f   d ea d   f i s h .   I will  lead   to   a   b etter   ec o n o m y   f o r   th c u ltiv a to r   b y   r ed u cin g   th n u m b e r   o f   d ea d   f is h .   Fo r   i n s tan ce ,   th cu l tiv ato r   is   n o ab le   to   m o n ito r   wate r   q u ality   p r o a ctiv ely .   T h is   p r ed ictiv a p p r o ac h   lead s   to   r ed u ce d   e r r o r   m ar g in   an d   g r ea te r   ac cu r ac y .   T h f o u r th   d is cu s s io n   is   ab o u th s tr en g th s   an d   wea k n ess es  o f   th p r o p o s ed   m o d els.  B ased   o n   th e   ev a lu atio n   an d   v alid atio n   p h a s es,  th is   s tu d y   f o u n d   th at  th p r o p o s ed   m o d el  ( esp ec ially   FTS - m u ltiv ar iate  T 2 )   h as  th h ig h est  ac cu r ac y   co m p ar e d   to   an o th e r   a lg o r ith m .   Me a n wh ile,   th e   o th er   al g o r ith m     ( FTS - m u ltiv ar iate  T 1 )   p er f o r m ed   p o o r ly   b el o th d e cisi o n   tr ee   m o d el.   T h er was  r ea s o n   wh y     FTS - m u ltiv ar iate  T 2   p er f o r m ed   b etter   th an   FTS - m u ltiv ar ia te  T 1 .   T h k ey   was  in   th d eg r ee   o f   d if f er e n tials .   T h d eg r e o f   d if f er e n tial  was  u s ed   to   r em o v e   tr en d s   in s id th d ataset  an d   m ak i m o r s tatio n ar y .     FTS - m u ltiv ar iate  T 2   p r ed icte d   m o r ac cu r ately   th a n   FTS - m u ltiv ar iate  T 1   is   ca u s ed   b y   lef to v er   tr en d s   in   th f ir s d eg r ee   o f   d if f er e n tial  ( th s ec o n d   d e g r ee   o f   d if f e r en tia o f f e r ed   clea n e r   a n d   m o r e   s tatio n ar y   d ataset) .   T h u s ,   FTS - m u ltiv ar iate  T 2   ca n   u n d er s tan d   th s ea s o n alit y   o f   th d ataset  m o r th an   FTS - m u ltiv ar iate  T 1 .   On e   o f   th is   alg o r ith m ' s   s tr en g th s   i s   its   s ca lab ilit y .   T h FTS - m u ltiv ar iate  m o d el  ( b o t h   T 1   an d   T 2 )   d em o n s tr ates   co n s id er ab le  f le x ib ilit y   r eg ar d in g   s ca lin g .   I ca n   b im p l em en ted   in   a   lar g er   a q u ar i u m .   As  lo n g   a s   th e   n ec ess ar y   d ataset  an d   s en s o r s   ar a v ailab le,   it   ca n   b s ca le d   u p   f o r   m o r e   ex ten s iv e   ap p l icatio n s   with   o n l y   m in o r   ad j u s tm en ts ,   s u ch   as a g g r eg atin g   d ata  f r o m   m u ltip le  s en s o r s .   Ho wev er ,   th d etec tio n   r an g d ep en d s   en tire ly   o n   th ty p an d   q u ality   o f   th e   s en s o r s   u s ed .   Ho wev er ,   b o th   m o d els  s u f f e r ed   s im ilar   wea k n ess es.  B o th   m o d els  r e q u ir ed   tim s er ies  ty p o f   d ataset.   An   im ag e   d ataset  is   an   ex am p le  o f   d a taset  th at  is   d if f icu lt  to   b u s ed   with   th is   alg o r ith m .   Hen c e,   th is   alg o r ith m   is   u n s u itab le  f o r   th at  ty p o f   d at a.   T h s ec o n d   wea k n ess   o f   th i s   p r o p o s ed   m o d el  is   its   lim ite d   ap p licatio n .   Sin ce   it  was  cu r ated   with   a r o wan a' s   d ataset  an d   p ar am eter s ,   it   m i g h b e   u n s u itab le  f o r   an o th e r   ty p o f   f is h .   T h u s ,   r etr ain in g   th e   m o d el  with   p r o p er   d ataset  is   r ec o m m en d e d .   T h last   d is cu s s io n   is   ab o u th f u tu r e   p o s s ib ilit y   o f   th is   s tu d y .   T h e   p r o p o s ed   m o d els  ar s till   g r o win g .   T h er e   ar m a n y   c h an ce s   to   im p r o v e   th cu r r en m o d el  b y   im p lem en tin g   n u m e r o u s   tim s er ies - b ased   alg o r ith m s .   Fo r   ex am p le,   lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y ,   au t o r eg r ess iv in teg r ate d   m o v in g   av er a g e,   o r   s ea s o n al  au to r eg r ess iv in teg r ated   m o v in g   a v er ag e.   B ased   o n   th d is cu s s io n s ,   th is   s tu d y   ca n   co n clu d th at  th e   p r o p o s ed   m o d els  ar s u cc ess f u l ly   ca p ab le   to   p r e d ict  th e   wate r   q u ality .   T h FTS - m u ltiv ar iate  T 2   m o d el  is   th b est  m o d el  with   th h ig h est  ac c u r ac y   co m p ar ed   to   o th er   alg o r ith m s .   Fo llo wed   b y   d ec is io n   tr ee ,   FTS - m u ltiv ar iate  T 1   an d   lin ea r   r e g r ess io n .   I n   s u m m ar y ,   th is   p r ed ictiv m o d el  s er v es  as   s o p h is tica ted   r eso u r ce   f o r   en h a n cin g   wate r   q u ality   m an ag em en t   in   a r o w an a q u ac u ltu r e,   f ac ilit atin g   th ad o p tio n   o f   m o r s u s tain ab le  p r ac tices.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 3 2 2 1   C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l ,   Vo l.  6 ,   No .   2 J u ly   20 25 1 36 - 1 46   144   4.   CO NCLU SI O N   W ater   q u ality   is   an   im p o r tan asp ec th at  af f ec ts   a r o wan a s   g r o wth .   Failin g   to   b alan ce   th f iv e   p ar am eter s   ( p H,   tem p e r atu r e,   tu r b id ity ,   d is s o lv ed   o x y g en ,   an d   co n d u ctiv ity )   m ay   r e n d er   a r o wan a' s   g r o wth   an d   in c r ea s th e   n u m b er   o f   d ea d   f is h .   Ma n y   p a s s tu d ies  p r o p o s ed   m an y   d i f f er en t   m o d e ls   to   m itig ate  th is   p r o b lem .   So m p r o p o s ed   m o n ito r in g   m o d el  with   Ar d u i n o   I DE ,   an d   s o m u s ed   an   i n tr in s ic  ap p r o ac h   to   m ak th m o n ito r in g   r esu lts   e asier   to   r ea d .   Ho wev er ,   th er is   p r o b lem   with   th p ast  m o d els.  T h ey   wer n o eq u ip p e d   with   p r ed ictio n   al g o r ith m   to   p r e d ict  wh at  wo u ld   h ap p en   in   t h f u tu r e.   T h u s ,   th cu ltiv ato r s   ca n n o t   m itig ate  wh en   s itu atio n   o cc u r s .   T o   s o lv e   th is   p r o b lem ,   th i s   s tu d y   d esig n ed   p r e d ictio n   m o d el  b ased   o n   t h e   I oT   co m b in e d   with   FTS   a lg o r ith m .   B ased   o n   th ev alu atio n   an d   v alid atio n ,   th p r o p o s ed   m o d els ( esp ec ially   FTS - m u ltiv ar iate  T 2 )   ac h iev e d   lo p er ce n tag o f   er r o r   r ea ch in g   0 . 0 1 7 0 4 %.  Fo llo we d   b y   d ec is io n   tr ee   0 . 1 3 4 1 0 ,   FTS - m u ltiv ar iate  T 1   with   0 . 8 8 3 9 7   a n d   lin ea r   r eg r ess io n   2 0 . 9 1 7 9 1 .   T h ese  r esu lts   also   al ig n ed   with   th b aselin in   th v alid atio n   p h ase.   T h is   s tu d y   c o n clu d e d   t h at  th p r o p o s ed   m o d el  ( FTS - m u ltiv ar iate  T 2 )   is   n o o n ly   ca p ab le  o f   p r ed ictin g   wate r   q u ality   b u also   o f f er s   lo wer   m ea n   ab s o lu te  p er ce n t a g er r o r   co m p ar ed   to   o th er   alg o r ith m s .       ACK NO WL E DG M E N T S   T h au th o r s   wo u l d   lik t o   ex p r ess   th eir   s in ce r g r atitu d t o   L em b a g Pen elitian   d an   Pe n g ab d ia n   Kep ad Ma s y ar ak at   ( L PP M)   Sem ar an g   Un iv er s ity   f o r   t h in v al u ab le  s u p p o r t   an d   r eso u r ce s   p r o v id ed   th r o u g h o u t   th is   r esear ch .   W e   d ee p ly   ap p r ec iate  th e   g u id a n ce ,   f ac ilit ies,  an d   ac a d em ic   en v ir o n m e n th at  co n tr ib u ted   to   th s u cc ess f u co m p letio n   o f   th is   s tu d y .   Sp e cial  th an k s   to   th f ac u lty   m e m b er s ,   r esear ch   s taf f ,   an d   f ello co lleag u es  f o r   th e ir   co n s tr u ctiv f ee d b ac k   an d   en co u r a g em en t.  T h is   wo r k   w o u ld   n o h av b ee n   p o s s ib le  with o u t th u n iv er s ity s   co m m itm en t to   f o s ter in g   i n n o v atio n   an d   s cien tific   ex p lo r atio n .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   s tu d y   is   f u n d e d   b y   L em b ag Pen elitian   d an   Pen g ab d ian   Kep ad a   Ma s y ar ak at   Sem ar an g   Un iv er s ity   u n d e r   co n t r ac t n u m b er : 0 8 3 /USM. H7 . L PP M/L /2 0 2 4       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Ala u d d i n   M a u lan a   Hirz a n                               Ap ril   F irma n   Da ru                               Len n y   M a rg a re tt a   Hu ize n                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       I NF O RM E CO NS E N T   W h av o b tain ed   in f o r m ed   c o n s en t f r o m   all  in d iv id u als in c lu d ed   in   t h is   s tu d y .       E T H I CAL AP P RO V AL   T h r esear ch   r elate d   to   an i m a u s h as  b ee n   co m p lied   with   all  th r elev an n atio n al  r eg u l atio n s   an d   in s titu tio n al  p o licies f o r   th ca r an d   u s o f   an im als.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l     I SS N:   2722 - 3 2 2 1       A r o w a n a   cu ltiva tio n   w a ter q u a lity fo r ec a s tin g   w ith   mu ltiva r ia te  fu z z y     ( A la u d d in   Ma u la n a   Hir z a n )   145   DATA AV AI L AB I L I T Y   T h d ata  th at   s u p p o r th f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar a v ailab l f r o m   th co r r esp o n d in g   au t h o r ,   AM H,   u p o n   r ea s o n ab le  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   G .   H .   Y u e ,   A .   C h a n g ,   A .   Y u z e r ,   a n d   A .   S u w a n t o ,   C u r r e n t   k n o w l e d g e   o n   t h e   b i o l o g y   a n d   a q u a c u l t u r e   o f   t h e   e n d a n g e r e d   A s i a n   a r o w a n a ,   R e v i e w s   i n   F i s h e r i e s   S c i e n c e   &   A q u a c u l t u r e ,   v o l .   2 8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 9 3 2 1 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 2 3 3 0 8 2 4 9 . 2 0 1 9 . 1 6 9 7 6 4 1 .   [ 2 ]   S .   R .   M e d i p a l l y ,   F .   M .   Y u s o f f ,   N .   S h a r i f h u d d i n ,   a n d   M .   S h a r i f f ,   S u s t a i n a b l e   a q u a c u l t u r e   o f   A s i a n   a r o w a n a   -   a   r e v i e w ,   J o u rn a l   o f   En v i r o n m e n t a l   Bi o l o g y ,   v o l .   3 7 ,   n o .   4 ,   p p .   8 2 9 8 3 8 ,   2 0 1 6 .   [ 3 ]   A .   S .   P a n j a i t a n ,   F .   H a p sari ,   M .   M a r g o n o ,   a n d   H .   A l - Q o y y i m a h ,   V a r i e t y   t y p e o f   n a t u r a l   f o o d   f i s h   u sa g e   i n   t h e   g r o w t h   o f   s u p e r   r e d   a r o w a n a   f i sh   ( S c l e r o p a g e f o r mo s u s) ,   E d u v e st - J o u rn a l   o f   U n i v e r sa l   S t u d i e s ,   v o l .   3 ,   n o .   4 ,   p p .   8 4 2 8 4 9 ,   A p r .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 5 9 1 8 8 / e d u v e st . v 3 i 4 . 7 9 6 .   [ 4 ]   J.  W .   S e n d e r s a n d   N .   P .   M o r a y ,   H u m a n   e r ro r:   c a u s e ,   p re d i c t i o n ,   a n d   r e d u c t i o n ,   C R C   P r e ss,  2 0 2 0 .   [ 5 ]   J.  Tr e v a t h a n   a n d   D .   N g u y e n ,   A d a p t i v e   I o t e c h n o l o g y   f o r   me a su r i n g   sa l i n i t y ,   d i ss o l v e d   o x y g e n ,   a n d   p H   i n   a q u a t i c   e n v i r o n m e n t s ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   H y p e rc o n n e c t i v i t y   a n d   t h e   I n t e rn e t   o f   T h i n g s ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 0 ,   M a r .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 4 0 1 8 / I JH I o T. 2 9 4 8 9 4 .   [ 6 ]   A .   R e h m a n ,   T.   S a b a ,   M .   K a s h i f ,   S .   M .   F a t i ,   S .   A .   B a h a j ,   a n d   H .   C h a u d h r y ,   A   r e v i si t   o f   i n t e r n e t   o f   t h i n g t e c h n o l o g i e f o r   mo n i t o r i n g   a n d   c o n t r o l   s t r a t e g i e i n   sm a r t   a g r i c u l t u r e ,”  Ag r o n o m y ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 2 1 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a g r o n o m y 1 2 0 1 0 1 2 7 .   [ 7 ]   A .   F .   D a r u ,   F .   W .   C h r i s t a n t o ,   a n d   V .   V y d i a ,   I n t e r n e t   o f   t h i n g s - b a s e d   w a t e r   p H   l e v e l   mo n i t o r i n g   f o r   a r o w a n a   c u l t i v a t i o n ,   I O P   C o n f e re n c e   S e r i e s:   E a r t h   a n d   E n v i r o n m e n t a l   S c i e n c e v o l .   1 1 7 7 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 5 - 1 3 1 5 / 1 1 7 7 / 1 / 0 1 2 0 0 4 .   [ 8 ]   J.  E.   d a   C o s t a   a n d   A .   W .   R .   Ema n u e l ,   I O d e si g n   mo n i t o r i n g   w a t e r   t a n k   st u d y   c a se :   I n st i t u t o   p r o f i ssi o n a l   d e   c a n o ssa   ( I P D C ) ,   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   S c i e n c e   a n d   Ap p l i e d   S c i e n c e   ( I C S AS )   2 0 2 0 ,   AI C o n f e re n c e   Pr o c e e d i n g s 2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 5 . 0 0 3 2 6 3 8 .   [ 9 ]   M .   F .   S u h a i mi ,   N .   H u d a ,   M .   Ta h i r ,   S .   N .   M o h a m a d ,   a n d   S .   R .   A w ,   I O b a s e d   a u t o ma t i c   a q u a r i u m o n i t o r i n g   s y s t e f o r   f r e sh w a t e r   f i sh ,”  I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   S y n e r g y   i n   E n g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 5 1 3 3 ,   2 0 2 1 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / t a t i u c . e d u . m y / i j se t / i n d e x . p h p / i j s e t / a r t i c l e / v i e w / 9 5   [ 1 0 ]   W .   S h o l i h a h ,   A .   H e n d r i a n a ,   I .   K u su m a n t i ,   a n d   I .   N o v i a n t y ,   D e si g n   o f   I o b a s e d   w a t e r   m o n i t o r i n g   sy s t e ( si mo n a i r )   f o r   a r w a n a   f i sh   c u l t i v a t i o n ,   E d u v e s t - J o u rn a l   o f   U n i v e rs a l   S t u d i e s ,   v o l .   2 ,   n o .   1 2 ,   p p .   2 8 7 2 2 8 8 4 ,   D e c .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 5 9 1 8 8 / e d u v e st . v 2 i 1 2 . 7 0 8 .   [ 1 1 ]   F .   L.   To r u a n   a n d   M .   G a l i n a ,   I n t e r n e t   o f   t h i n g s -   b a se d   a u t o ma t i c   f e e d e r   a n d   m o n i t o r i n g   o f   w a t e r   t e mp e r a t u r e ,   p H ,   a n d   s a l i n i t y   f o r   l i t o p e n a e u s   v a n n a me i   s h r i m p ,   J u r n a l   ELT I K O M ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   p p .   9 2 0 ,   J u n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 1 9 6 1 / e l t i k o m. v 7 i 1 . 6 5 8 .   [ 1 2 ]   A .   C .   B e n t o ,   I o T :   n o d e M C U   1 2 e   X   a r d u i n o   u n o ,   r e su l t o f   a n   e x p e r i me n t a l   a n d   c o mp a r a t i v e   s u r v e y ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Ad v a n c e   Re s e a r c h   i n   C o m p u t e S c i e n c e   a n d   M a n a g e m e n t   S t u d i e s ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   p p .   4 6 5 6 ,   2 0 1 8 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / s c i - h u b . s e / h t t p s: / / p d f s . sem a n t i c sc h o l a r . o r g / 8 4 c 4 / 7 1 4 7 0 c c 3 c 8 e 2 7 8 0 7 d f 6 0 a a 5 d d e 2 8 8 8 c c 3 b 3 f . p d f %0 A w w w . i j a r c sms . c o m .   [ 1 3 ]   B .   S t r a u c h ,   J o h n   se n d e r s,  h u ma n   e r r o r ,   a n d   s y st e saf e t y ,   H u m a n   Fa c t o rs ,   v o l .   6 5 ,   n o .   5 ,   p p .   7 6 6 7 7 8 ,   A u g .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 0 0 1 8 7 2 0 8 2 1 1 0 0 1 9 8 2 .   [ 1 4 ]   P .   C .   d e   L.   e   S i l v a ,   C .   A .   S e v e r i a n o ,   M .   A .   A l v e s,  R .   S i l v a ,   M .   W .   C o h e n ,   a n d   F .   G .   G u i mar ã e s,  F o r e c a s t i n g   i n   n o n - st a t i o n a r y   e n v i r o n m e n t w i t h   f u z z y   t i me  s e r i e s,”   A p p l i e d   S o f t   C o m p u t i n g   J o u r n a l ,   v o l .   9 7 ,   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a so c . 2 0 2 0 . 1 0 6 8 2 5 .   [ 1 5 ]   O .   O r a n g ,   R .   S i l v a ,   P .   C .   d e   L.   e   S i l v a ,   a n d   F .   G .   G u i mar a e s,   S o l a r   e n e r g y   f o r e c a s t i n g   w i t h   f u z z y   t i me   ser i e s   u s i n g   h i g h - o r d e r   f u z z y   c o g n i t i v e   m a p s ,   i n   2 0 2 0   I EEE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Fu zzy   S y st e m ( FU Z Z - I EEE) ,   J u l .   2 0 2 0 ,   p p .   1 8   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / F U Z Z4 8 6 0 7 . 2 0 2 0 . 9 1 7 7 7 6 7 .   [ 1 6 ]   Y .   A l y o u s i f i ,   M .   O t h ma n ,   R .   S o k k a l i n g a m,   I .   F a y e ,   a n d   P .   C .   L.   S i l v a ,   P r e d i c t i n g   d a i l y   a i r   p o l l u t i o n   i n d e x   b a s e d   o n   f u z z y   t i me   seri e s   mar k o v   c h a i n   m o d e l ,   S y m m e t r y ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   p .   2 9 3 ,   F e b .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s y m 1 2 0 2 0 2 9 3 .   [ 1 7 ]   G .   C o x   a n d   J.   L u n d ,   Ti m e . n o w ,   i n   U n c e rt a i n   Arc h i v e s:   C r i t i c a l   K e y w o r d s   f o Bi g   D a t a M I P r e ss,   2 0 2 1 ,   p p .   5 2 3 5 3 2   d o i :   1 0 . 7 5 5 1 / mi t p r e ss / 1 2 2 3 6 . 0 0 3 . 0 0 5 7 .   [ 1 8 ]   G .   H e sam i a n   a n d   M .   G .   A k b a r i ,   A   r o b u s t   m u l t i p l e   r e g r e ssi o n   m o d e l   b a s e d   o n   f u z z y   r a n d o m   v a r i a b l e s,”   J o u r n a l   o f   C o m p u t a t i o n a l   a n d   A p p l i e d   M a t h e m a t i c s ,   v o l .   3 8 8 ,   M a y   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c a m . 2 0 2 0 . 1 1 3 2 7 0 .   [ 1 9 ]   J.  C h a c h i ,   S .   M .   T a h e r i ,   a n d   P .   D U r so ,   F u z z y   r e g r e s si o n   a n a l y si s   b a se d   o n   M - e st i ma t e s ,   Ex p e r t   S y st e m s   w i t h   A p p l i c a t i o n s   v o l .   1 8 7 ,   J a n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e s w a . 2 0 2 1 . 1 1 5 8 9 1 .   [ 2 0 ]   P .   C .   d e   L .   e   S i l v a   e t   a l . ,   P Y F TS/ p y F TS:  S t a b l e   v e r si o n   1 . 7 ,   Z e n o d o ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 5 2 8 1 / z e n o d o . 7 8 6 0 2 3 1 .   [ 2 1 ]   I .   A h ma d ,   E.   S u w a r n i ,   R .   I .   B o r ma n ,   A smaw a t i ,   F .   R o ssi ,   a n d   Y .   J u s man ,   I mp l e m e n t a t i o n   o f   R ES Tf u l   A P I   w e b   s e r v i c e s   a r c h i t e c t u r e   i n   t a k e a w a y   a p p l i c a t i o n   d e v e l o p m e n t ,   i n   2 0 2 1   1 s t   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   E l e c t r o n i c   a n d   E l e c t ri c a l   En g i n e e ri n g   a n d   I n t e l l i g e n t   S y st e m   ( I C E3 I S ) ,   O c t .   2 0 2 1 ,   p p .   1 3 2 137 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C E3 I S 5 4 1 0 2 . 2 0 2 1 . 9 6 4 9 6 7 9 .   [ 2 2 ]   A .   Eh sa n ,   M .   A .   M .   E.   A b u h a l i q a ,   C .   C a t a l ,   a n d   D .   M i s h r a ,   R ESTf u l   A P I   t e st i n g   me t h o d o l o g i e s:   r a t i o n a l e ,   c h a l l e n g e s ,   a n d   so l u t i o n   d i r e c t i o n s ,   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   9 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 2 0 9 4 3 6 9 .   [ 2 3 ]   D .   S .   K .   K a r u n a si n g h a ,   R o o t   m e a n   s q u a r e   e r r o r   o r   m e a n   a b s o l u t e   e r r o r ?   u se  t h e i r   r a t i o   a w e l l ,   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   5 8 5 ,   p p .   6 0 9 6 2 9 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n s . 2 0 2 1 . 1 1 . 0 3 6 .   [ 2 4 ]   T.   O .   H o d s o n ,   R o o t - mea n - s q u a r e   e r r o r   ( R M S E)   o r   m e a n   a b s o l u t e   e r r o r   ( M A E) :   w h e n   t o   u se   t h e m   o r   n o t ,   G e o sc i e n t i f i c   M o d e l   D e v e l o p m e n t ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 4 ,   p p .   5 4 8 1 5 4 8 7 ,   Ju l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 5 1 9 4 / g m d - 15 - 5 4 8 1 - 2 0 2 2 .   [ 2 5 ]   J.  M .   H a h n e   e t   a l . ,   L i n e a r   a n d   n o n l i n e a r   r e g r e ss i o n   t e c h n i q u e f o r   s i m u l t a n e o u a n d   p r o p o r t i o n a l   m y o e l e c t r i c   c o n t r o l ,”  I EE E   T ra n s a c t i o n o n   N e u r a l   S y st e m s   a n d   R e h a b i l i t a t i o n   En g i n e e ri n g ,   v o l .   2 2 ,   n o .   2 ,   p p .   2 6 9 2 7 9 ,   M a r .   2 0 1 4 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TN S R E . 2 0 1 4 . 2 3 0 5 5 2 0 .   [ 2 6 ]   D .   M .   B l e i ,   L i n e a r   r e g r e ss i o n ,   l o g i s t i c   r e g r e ssi o n ,   a n d   g e n e r a l i z e d   l i n e a r   m o d e l s ,”  C o l u mb i a   U n i v e r si t y ,   2 0 1 4 .   [ 2 7 ]   J.  K .   A f r i y i e   e t   a l . ,   A   su p e r v i s e d   mac h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h m   f o r   d e t e c t i n g   a n d   p r e d i c t i n g   f r a u d   i n   c r e d i t   c a r d   t r a n s a c t i o n s,”   D e c i s i o n   An a l y t i c s   J o u r n a l ,   v o l .   6 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . d a j o u r . 2 0 2 3 . 1 0 0 1 6 3 .   [ 2 8 ]   A .   M o k h t a r ,   A .   E l b e l t a g i ,   Y .   G y a s i - A g y e i ,   N .   A l - A n sari ,   a n d   M .   K .   A b d e l - F a t t a h ,   P r e d i c t i o n   o f   i r r i g a t i o n   w a t e r   q u a l i t y   i n d i c e s   b a s e d   o n   m a c h i n e   l e a r n i n g   a n d   r e g r e ssi o n   mo d e l s,   Ap p l i e d   W a t e S c i e n c e ,   v o l .   1 2 ,   n o .   4 ,   p p .   1 - 1 5 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 3 2 0 1 - 022 - 0 1 5 9 0 - x.   [ 2 9 ]   F .   G o r g a n - M o h a m ma d i ,   T.   R a j a e e ,   a n d   M .   Z o u n e ma t - K e r ma n i ,   D e c i si o n   t r e e   mo d e l s   i n   p r e d i c t i n g   w a t e r   q u a l i t y   p a r a m e t e r o f   d i ss o l v e d   o x y g e n   a n d   p h o s p h o r u i n   l a k e   w a t e r ,   S u s t a i n a b l e   W a t e Re so u r c e M a n a g e m e n t ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   F e b .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 8 9 9 - 022 - 0 0 7 7 6 - 0.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.