PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN FITUR HSV DAN HOG DALAM MENGKLASIFIKASI JENIS IKAN GUPPY

Gian Lestari, Yehezekiel (2023) PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN FITUR HSV DAN HOG DALAM MENGKLASIFIKASI JENIS IKAN GUPPY. Diploma thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text 1620250023 Yehezekiel Gian Lestari.pdf Download (1MB)

Abstract

Ikan hias adalah ikan yang sering diperjual belikan untuk dipelihara sebagai hiasan untuk memperindah dan bukan untuk dikonsumsi, ikan hias sama seperti ikan konsumsi sama sama ada yang berhabitat di air tawar maupun di air laut. Ikan hias pada umunya memiliki ciri khas yakni bentuk tubuh yang unik dengan corak tubuh dengan aneka warna yang menarik. Salah satu ikan hias yang ada di indonesia yaitu ikan Guppy. Ikan Guppy merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang hidup bebas di perairan dan tersebar luas di daerah tropis. Ikan tersebut banyak dibudidayakan oleh pecinta ikan hias karena keindahan warnanya. Banyaknya jenis ikan Guppy maka diperlukan klasifikasi untuk mempermudah dalam membedakan jenisnya, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui jenis-jenis ikan Guppy. Ikan Guppy yang digunakan dalam penelitian ini adalah Leopard, Koi, dan Albino Full Red (AFR), Dengan penggunaan fitur klasifikasi SVM dengan fitur HSV dan HOG. didapatkan nilai untuk ikan Guppy Leopard Accuracy 77%, Precision 70%, Recall 53%, nilai untuk ikan Guppy Koi Accuracy 82%, Precision 78%, Recall 69%, dan nilai untuk ikan Guppy Albino Full Red (AFR) Accuracy 85%, Precision 83%, Recall 85%. Dari ketiga jenis ikan yang diteliti jenis ikan Guppy Albino Full Red yang memberikan nilai Akurasi pengenalan tertinggi yakni sebesar 85%.

Actions (login required)

View Item