UNIPOLUNIPOL

Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan estimasi bobot ikan bandeng melalui citra, telah dibuat suatu sistem untuk melakukan segmentasi pada citra ikan bandeng. Prosesnya dimulai dengan menginput citra digital ikan bandeng kemudian dikonversi ke citra grayscale dan citra biner menggunakan metode threshold kemudian dilakukan penghalusan citra menggunakan metode morfologi closing. Prediksi bobot ditentukan dengan menggunakan metode regresi linear sederhana dengan persamaan regresi untuk yang menggunakan metode morfologi closing Y=-183,16 0,000268X menghasilkan nilai error rata-rata sebesar 1,277% dan persamaan regeresi data tanpa metode morfologi closing Y=-152,04 0,000275X menghasilkan nilai error rata-rata 3,611%.

Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang dibangun dapat mengetahui estimasi bobot ikan bandeng melalui proses segmentasi citra terhadap citra digital ikan dengn menggunakan metode Threshold dan perhitungan pixel citra biner, prediksi bobot dilakukan menggunakan metode regresi linear sederhana dengan persamaan regresi Y=-183,16 0,000268X sehingga menghasilkan nilai error rata-rata sebesar 1,277%.

Untuk penelitian selanjutnya, dapat dikembangkan aplikasi dengan metode-metode lain untuk menentukan estimasi bobot ikan bandeng yang lebih akurat dan sesuai dengan kebutuhan. Selain itu, studi lanjutan dapat dilakukan untuk mengoptimalkan proses segmentasi citra dan meningkatkan akurasi prediksi bobot ikan bandeng. Penelitian juga dapat fokus pada pengembangan algoritma yang lebih canggih untuk menganalisis citra ikan dan memperbaiki akurasi estimasi bobot. Dengan demikian, aplikasi ini dapat menjadi lebih andal dan bermanfaat bagi industri perikanan.

  1. Weight Prediction System for Nile Tilapia using Image Processing and Predictive Analysis. weight prediction... doi.org/10.14569/IJACSA.2020.0110851Weight Prediction System for Nile Tilapia using Image Processing and Predictive Analysis weight prediction doi 10 14569 IJACSA 2020 0110851
  2. A Review on Image Processing Techniques for Fisheries Application - IOPscience. review processing techniques... iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1529/5/052031A Review on Image Processing Techniques for Fisheries Application IOPscience review processing techniques iopscience iop article 10 1088 1742 6596 1529 5 052031
  3. Identification of Freshwater Fish Types Using Linear Discriminant Analysis (LDA) Algorithm | The IJICS... ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/ijics/article/view/5565Identification of Freshwater Fish Types Using Linear Discriminant Analysis LDA Algorithm The IJICS ejurnal stmik budidarma ac index php ijics article view 5565
  4. 0. pdf obj endobj font procset text imageb imagec imagei mediabox contents group tabs a4 rj m9 os rqh... ijitee.org/wp-content/uploads/papers/v8i9S/I10730789S19.pdf0 pdf obj endobj font procset text imageb imagec imagei mediabox contents group tabs a4 rj m9 os rqh ijitee wp content uploads papers v8i9S I10730789S19 pdf
Read online
File size554.9 KB
Pages12
DMCAReport

Related /

ads-block-test