IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUKMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC

Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki banyak jenis ikan hias,salah satunya adalah Betta Fish. Betta Fish memiliki karakter yang agresif dalammempertahankan wilayahnya. Beberapa Betta Fish berbeda spesies memilikibentuk yang hampir serupa sehingga diperlukan identifikasi ikan secara otomatisagar tidak terjadi kerugian biaya akibat kesalahan mengenali spesies Betta Fish.Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi empat spesies yaitu Halfmoon,Double Tail, Serit dan Plakat. Metode yang digunakan adalah Thresholding untukproses segmentasi, parameter eccentricity dan metric untuk ekstraksi bentuk, danKlasifikasi Probabilistic Neural Network. Thresholding digunakan untukmemisahkan objek dengan background serta mengubah citra menjadi citra biner.Eccentricity merupakan nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor denganfoci ellips mayor suatu objek. Metric merupakan nilai perbandingan antaraluas dan keliling objek. Probabilistic Neural Network adalah algoritma jaringansyaraf tiruan yang menggunakan pelatihan supervised dalam pengambilankeputusan dan klasifikasi. Dataset yang digunakan berjumlah 160 citra Betta Fish.Jumlah citra setiap spesies adalah 40 citra. Proses ekstaksi bentuk parametereccentricity dan metric dan klasifikasi Probabilistic Neural Network mencapaitingkat akurasi sebesar 71.875%. Penyebab kesalahan identifikasi diperkirakankarena kualitas citra yang diakuisisi kurang begitu baik seperti citra Betta Fishburam dan terdapat noise.Kata Kunci: Identifikasi Betta Fish, Thresholding, Eccentricity, Metric,Probabilistic Neural Network (PNN), Pengenalan PolaABSTRACTIndonesia is one country that has many types of ornamental fish, one of which isBetta Fish. Betta Fish has an aggressive character in defending their territory.Several different Betta Fish species have similar shapes, so that automatic fishidentification is needed to avoid cost losses due to misidentification of Betta Fishspecies. This research aims to identify four species namely Halfmoon, DoubleTail, Crown Tail and Plakat. The method used is Thresholding for thesegmentation process, eccentricity and metric parameters for shape extraction, andProbabilistic Neural Network Classification. Thresholding is used to separateobjects from the background and convert images to binary images. Eccentricity isthe value of the comparison between the distance of the ellips minor foci with themajor ellips foci of an object. Metric is the value of the ratio between area andcircumference of the object. Probabilistic Neural Network is a supervised networkwhich finds its natural use in decision making and classification problems. Thisresearch used 160 Betta Fish images. 40 images were used for each species. Theextraction process in the form of eccentricity and metric parameters andProbabilistic Neural Network classification reached an accuracy rate of 71.875%.The cause of identification errors is estimated because the quality of acquiredimage is not so good as the Betta Fish image is blurry and there is noise.Keywords: Betta Fish identification, Thresholding, Eccentricity, Metric,Probabilistic Neural Network (PNN), pattern recognition.