#17032
TA/TI 038 BIN k 2023 ISBN:20620033
Subjects:Teknik Informasi Penelitian
KLASIFIKASI CITRA IKAN KOI MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM --
BINTANG SAMUDRA AG / / /Samarinda 2023
xiii; 59 h; Ilus; 29 cm Bahasa:Ind
ABSTRAK
Cyprinus rubrofuscus atau Ikan Koi. Jenis ikan koi dibedakan tergantung
dari warnanya. Beberapa unsur warnanya adalah putih, hitam, merah. Namun
tidak semua orang dapat mengidentifikasi jenis ikan koi dari beberapa ciri
tersebut. Salah satu cara untuk mengatasi yang dapat dilakukan untuk
membedakan jenisnya dengan menggunakan metode citra digital. Oleh karena itu
pada penelitian ini menggunakan citra ikan koi sebagai data citra untuk klasifikasi
dan ekstraksi fitur untuk identifikasi jenis ikan koi tersebut. Untuk metode
klasifikasi yang digunakan untuk mengklasifikasikan citra ikan koi adalah
Adaptive Neuro Fuzzy Sistem (ANFIS). Jenis ikan koi yang diklasifikasikan
ix
adalah kohaku,sanke,dan showa. Ekastraksi ciri warna dilakukan berdasarkan
nilai Hue,Saturation,dan Value. Akurasi pelatihan yang diperoleh adalah sebesar
100%, sedangkan akurasi pengujian adalah sebesar 88.8889%.
Kata Kunci : Citra,RGB,HSV,ANFIS
x
CLASSIFICATION OF KOI FISH USING ADAPTIVE
NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
Nama Mahasiswa : Bintang Samudra AG
Nim : 20.620.033
Dosen Pembimbing : Achmad Fanany Onnilita Gaffar, ST., MT
: Hari Purwadi, ST., MT
ABSTRACT
Cyprinus rubrofuscus or Koi fish. Types of koi fish are distinguished
depending on the color. Some of the color elements are white, black, red.
However, not everyone can identify the type of koi fish from these characteristics.
One way to overcome that can be done to distinguish the type by using the digital
image method. Therefore in this study using koi fish as image data for
classification and feature extraction to identify the type of koi fish. The
classification method used to classify koi fish images is the Adaptive Neuro Fuzzy
System (ANFIS). The types of koi fish that are classified are kohaku, sanke, and
showa. Color feature extraction is done based on Hue, Saturation, and Value
values. The training accuracy obtained is 100%, while the testing accuracy is
88.8889%.
Keywords : IMAGE,RGB,HSV,ANFIS