KLASIFIKASI JENIS IKAN KOI MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN FITUR HOG DAN HSV

Putra, Fariz Prasetya (2023) KLASIFIKASI JENIS IKAN KOI MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN FITUR HOG DAN HSV. Diploma thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text Fariz Prasetya Putra 1923250050.pdf Download (1MB)

Abstract

Ikan koi merupakan salah satu ikan air tawar yang berasal dari Jepang, yang konon dipercaya masyarakat jepang sebagai simbol cinta dan persahabatan. Sulitnya membedakan ikan koi, dikarenakan yang memiliki warna dan pola badan ikan koi. Dilakukan penelitian ini untuk meng-klasifikasikan jenis ikan koi berdasarkan warna dan ekstraksi ciri yang menggunakan fitur HSV dan HOG dengan menggunakan metode Support Vector Machine.HOG dan HSV memiliki tingkat akurasi yang baik dalam mengenali warna dan bentuk objek, dan metode klasifikasi Support Vector Machine memiliki kemampuan yang baik dalam mengenali sebuah objek. Faktor yang dapat mempengaruhi tingkat akurasi, sehingga digunakan fitur HSV dalam segmentasi warna, serta HOG dalam mengektrasksi ciri untuk mendukung tingkat akurasi dalam pengenalan yang dilakukan metode Support Vector Machine.2. Berdasarkan hasil pengujian klasifikasi SVM dengan fungsi Kernel Linear dengan 5-Fold didapatkan Accuracy tertinggi pada jenis ikan koi Bekko senilai 92,85%, jenis ikan koi Asagi nilai 91,08%, jenis ikan koi Showa nilai 90,69%, jenis ikan koi Utsuri nilai 90,23%, jenis ikan koi Kinginrin dan Shusui nilai 89,92%, jenis ikan koi Kohaku nilai 88,92%, jenis ikan koi Hikarimoyo nilai 88,62%, jenis ikan koi Hikarimuji dan Sanke nilai 88,54%, jenis ikan koi Goromo nilai 88,38%, jenis ikan koi Tancho 88,00%, dan yang terakhir jenis ikan koi Kawarimono nilai 86,15%.Hasil pengujian pada penelitian ini dengan objek jenis ikan koi menggunakan metode Support Vector Machine dengan fitur HOG dan HSV mendapatkan tingkat Accuracy rata-rata pada seluruh jenis ikan koi senilai 89,37%.

Actions (login required)

View Item