ISSN (e): 2598-8069
Innovation  Computer Vision Technology  With Internet Of Things (Iot) For Support Entrepreneurs In  Fishery Sector
HELMY FAISAL MUTTAQIN, ARI PURNO WAHYU W
Fakultas Teknik, Universitas Widyatama Email : Faisal.Muttaqin@widyatama.ac.id, ari.purno@widyatama.ac.id

## ABSTRAK
Sektor  perikanan  memerankan  peran  utama  ke  dua  setelah  migas,  indonesia merupakan negara dengan wilayah laut yang luas di Asia Tenggara dan menjadi penghasil ikan nomor satu wilayah tesebut, produk -produk perikanan indonesia telah mampu bersaing dipasar domestik dan pasar internasional, sektor perikanan saat ini mencoba membuat sebuah sistem quality control atau kendali produk yang dihasilkan dari mulai level hulu dan hilir, besarnya jumlah produk ikan di Indonesia menjadi  andalan  penghasilan  devisa  negara,  sumber  perikanan  indonesia berumber pada perikanan air tawar dan sumber perikanan air laut.
Agar  mampu  bersaing  dipasar  domestik  diperlukan  sebuah  langkah  dengan menjaga  standar  tempat  pemeliharaan  dan  qualitas  ikan,  faktor  qualitas  ikan dipengaruhi dengan memperhatikan jenis pakan dan  kualitas  air, yang sangat berpengaruh pada habitat ikan tersebut, proses tersebut akan sulit jika dilakukan pada area yang luas serta menggunakan teknologi yang masih sederhana misalkan peternak ikan  akan memberikan pakan ikan secara berkala dan manual mengecek keadaaan serta  ukuran ikan  yang masih menggunakan visual langsung, misalnya dengan mengukur bobot, kelengkapan tubuh ikan dan  warna ukuran itu sendiri merupakan  faktor  yang  sangat  penting  sebagai  pengambilan  keputusan  bahwa ikan tersebut  masuk kedalam kategori export atau tidak.
Untuk memudahkan monitoring kualitas ikan tersebut saat ini bisa menggunakan sebuah bantuan metode  Computer vision dengan teknik image processing dengan implementasi teknologi IOT (Internet Of Thing), pada  metode tersebut qualitas suhu air kolom dan ukuran kondisi ikan bisa monitoring bahkan menghitung kondisi jumlah  ikan  yang  hidup  dikolam,  metode  bisa  mempersingkat  waktu  dan mengkover area habitat ikan dalam zona yang lebih luas dan menghemat tenaga serta biaya sehingga hasilnya dari produk ikan lebih optimal dan berkualitas
Kata kunci : Inovasi, Wirausaha,Computer Vision, Internet Of Thing.

## 1. PENDAHULUAN
Sektor  perikanan  merupakan  sumber  mata  pencaharian  kedua  setelah  pertanian,  sektor perikanan  memiliki  peranan  sebagai  penggerak  perekonomian  nasional  dan  mampu meningkatkan  perekonimian  keluaga  yang  meningkatkan  ketahanan  pangan  pada  skala nasional, derah penghasil budidaya ikan tersebar di beberapa derah Jawa dan Bali, sayangnya sektor tersebut belum dioptimalkan mengingat usaha perikanan ini masih dilakukam secara tradisional berbeda dengan sektor pertambangan dan pertanian sehingga sektor perikaanan kadang mengalami penurunan kualitas dan ekosistem tempat ikan   dibudidayakan, sebagai langkah  optimasi  potensi  sumber  daya  perikanan  yang  ada  mengingat  sektor  perikanan menjadi  syarat  penggerak  perkonomian  nasional  sesuai  UUD  no  17  tahun  2007  Rencana pembangunan jangka panjang, pada era computerisasi saat ini.
Sebuah  solusi  dengan  bantuan  sistem  komputer  diharapakan  bisa  membantu  proses monitoritng  dan  sortasi  ikan  dan  hitatnya  tanpa  merusak  ecosistem ikan  tersebut.  Saat  ini sebuah terobosan baru sudah dibuat oleh para ahli computer vision , dengan teknik tersebut telah  banyak  diimplementasikan    di  berbagai  bidang  yaitu  pada  industry,  pertnian, pertambangan,  dan  petahanan.  Teknologi  tersebut  bekerja  dengan  cara  mengabungkan teknologi kompute dengan inputan dari sebuah camera, pada penelitian ini studi kasus yang diambil pada sektor perikanan pada proses sortasi ikan , dan monitoring air kolam itu sendiri yang akan berpangeruh pada pertumbuhan ikan , sebagai kasus suhu air yang terlalu  dingin bisa mempengaruhi pertumbuhan ikan dan bisa menyebab ikan atau tubuh ikan menjadi luka dan  cacat  ,  serta  ukuran  dan  aktifitas  ikan  manurun.    Permasalahan  tersebut  bisa  diatasi dengan bantuan camera yang akan memonitoring  suhu kolam dan monitoring pertumbuhan ikan tersebut , algoritma computer vision akan menampilakan data perubahan air kolam,dan ukuran ikan tersebut secara alami dihabitat aslinya tanpa menyentuh dan merusak ekosistem ikan  tersebut,  teknologi  ikan  akan  memangkas  waktu  dan  biaya  dan  bermanfaat  jika dimplementasi

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
sebuah    metode  sederhana    dengan  menggunakan  teknik  observasi  untuk  mengamati  dan menidentifikasi ikan  dengan cara mengambil sample secara langsung dengan  observasi dan pengambilan foto bawah laut atau penggunaan  teknilogi sonar. [ 1 ]
metode lain untuk mengukur pertumbuhan ikan dengan cara mengambil sample ikan dalam keadaan  mati,  cara  tersebut  dapat  merusak    ikan  dan  habiatnya  dan  akan  banyak menghabiskan waktu dan biaya, cara yang kedua adalah menggunakan teknik photography, metode tersebut yang bisa dilakukan secara acak dan bisa dilakukan dengan teknik observasi dengan mangamati ikan langsung dalam habitat asli dan alami. [ 2 ]
salah satu  element yang penting dalam bidang perikanan dan kelautan adalah  begaimana menggunakan sebuah teknologi yang bisa digunakan untuk menindentifikasi dan menggitung jumlah eksosistem ikan, masalah umum  yang dihadapi adalah cara menggunakan Algoritma yang tepat yang akan  menjadi dasar meningkatkan performance dalam melakukan sistem tracking    pergerakan  ikan  dan  proses  perhitungannya.  Algoritma  yang  handal  mampu mengexplolasi data dan menghilangkan noise pada gambar inputan yang di ambil.  [ 3 ]
Algoritma detection telah banyak diimplementasikan di banyak  aplikasi  sebagai langkah awal adalah  penggunaan  teknik  computer  vision  memiliki    banyak  kehandalan  dan  telah  banyak
diuji coba untuk  memonitoring pertumbuhan  hewan secara akurat tidak banyak  memakan waktu  serta  menggunakan    kendali  otomatis,  pendekatan  metode  yang  lain  penggunakan pendeteksi  objek yang menjadi dasar sism observasi perikanan. [ 4 ]
proses pendekatan algoritma computer vision  ini bekerja dengan cara memodelkan tiap frame gambar yang diambil  untuk menghindari resiko keselahan,  jika target gambar memiliki warna yang  sama  dengan  background,  solusinya  adalah  dengan  mangambil  informasi  objek berdasarkan  tekture,  kemudian Algoritma  akan  melakukan  evaluasi  semua  informasi  pada vidio yang diambil dibawah permukaan  air dengan resolusi yang tinggi dan posisi yang stabil. [ 5 ]
pada  peneltian  sebelumnya  penggunaan    pengenalan  pola  sistem  bisa  digunakan  untuk mengklasifikasikan  jenis  ikan  termasuk  ketagori  beracun  atau  tidak  melalui  pengambilan sebuah data feature extraction digunakan untuk mengkalkulasikan ikan dari mulai lebar , tinggi ,  panjang  tubuh  ikan  dan  sudut    kepala  dan  bagian  tubuh  lainnya,  proses  perhitungan Algoritma Neural Network untuk mengkalkulasi vareitas dan jenis ikan dengan akurasi 75  % dan 95% . [ 6 ]
𝐹 ( 𝑥 , 𝑦 )= 𝐼𝑡 𝑥 , 𝑦 − 𝐵𝑡 ( 𝑥 , 𝑦 ) > 𝑇
formula diatas digunakan untuk deteksi objek  pada  bagian background subtraction dengan nilai It sebagai frame masukan dan nilai Bt sebagai nilai background, sedangkan nilai F adalah nilai  objek  bergerak  yang  terditeksi,  deteksi  utama  dari  sebuah  objek  adalah  dengan menggunakan data  tranformasi yang diambil  disetiap frame, metode  yang  digunakan bisa disebut dengan metode temporal dengan mengurutkan semua bentuk frame saat penditeksian objek, dimana area sebuah  frame akan ditandai secara dinamis yang akan dilacak pada setiap frame yang terbaca [ 7 ]
0 ≤ x ≤ M-1
0 ≤ y ≤ N-1
0 ≤ ƒ(x,y) ≤ G-1 ..(1)
Keterangan:
M = jumlah suatu baris
N = jumlah pixel dalam warna
G =  nilai derajat keabuan
citra  digital  memiliki  sebuah  nilai  matrix  yang  terdiri  dari  beberpa  kolom  yang  saling berpotongan yang bisa disebut sebagai pixel,yaitu sebuah elemen terkecil dari suatu citra, tiap pixel memiliki nilai koordinat yang merupakan gabungan dari intensitas warna  yang disebut koordinat sumbu ( x, y ) dan f (x,y). [ 8 ]

## 3. METODE PENELITIAN
Inputan gambar citra ikan Teknik Tresholding Teknik Morfological Histogram Ukuran Pixel Konversi Ukuran Pixel ke Cm

## Gambar 1.1 metode diteksi ukuran ikan
Langkah metode penelitian
1. Inputan gambar ikan
pada  metode ini gambar citra ikan Mas diambil menggukan kamera data sample yang diambil dari  para  peternak  ikan  yang  dilihat  ukurannya,  gambar  diambil  pada  posisi  ikan  sebalah kanan hal ini dimasukkan agar ukuran dari tubuh Ikan Mas bisa terpantau dengan  jelas dari mulai bagian kepala hingga ekor.

## 2. Teknik Treshoding
Teknik  tresholding  berfungsi  untuk  menggambil  posisi  gambar  utama  ikan  dan  tidak terpengaruh oleh gambar lainnya, sebagai contoh gambar Ikan pada aquarium bisa menjadi noise karena posisi objek disekitar aquarium.

## 3. Teknik Morfological
Teknik  ini  digunakan  untuk  memantau  perubahan  objek  pada  citra  ikan  yang  akan mempengaruhi ukuran ikan itu sendiri, dikarenakan terus bergerak pada aquarium sehingga setiap  perubahan  gerak  akan  mempengaruhi  perubahan  pixel  ikan  itu  sendiri  dan  bisa mempengaruhi  nilai ukuran ikan.

## 4. Histogram
Histogram pada sistem ini berfungsi untuk melihat indentitas jumlah pixel dari image ikan yang akan dikonversi menjadi cm (Centimeter).

## 5. Ukuran Pixel
ukarn  citra  ikan  yang  digambarkan  per  layer  dengan  ukuran  kedalam  dari  citra  0  -255 pengukuran pixel yang akan dikonversi ke bilangan cm  dengan rumus pixels * 2.54 / 96  1 in= 2.54 cm.

## 6. Algortima konvers pixel ke  “cm”
pada gambar citra ikan yang telah dikonversi kedalam cm, diambil pada tiap citra ikan dengan mengubahnya  terlebih  dahulu  kedalam  bentuk  histogram    pada  teknik  treholding  dan  “bw area” citra ikan dikonversi kembali sehingga nilai akurasi tidak meleset atau berubah.

## 4. RANCANGAN SISTEM
` User Aquarium
Gambar 1.2 Rancangan Sistem
Pada  rancangan  sistem  diatas  penulis  menggunakan    sistem  aplikasi  base  on  PC dimaksudakan agar proses percepatan   data menjadi lebih cepat ,  gambar inputan diambil dengan menggunakan dua masukan yaitu melaui kamera yang dipasang langsung mengarah pada  aquarium  untuk  memantau  gerak  ikan  dan  mengambil  sudat  yang  bagus  pada  saat pengambilan  objek atau bisa menggunakan kemera handphone yang dibuat secara mobile, data ikan kemudian dikirim ke PC untuk diproses manggukan Algortima Computer Vision dan data bisa disimpan pada databaser server agar bisa digunakan untuk penelitian selanjutnya, sebagai bahan acuan tentang  ukuran dan proses perkembangan ikan, pada aquarium ikan sistem akan menggunakan metode treshhold agar data ikan dan background bisa dipisahkan jika pada gambar dengan jumlah ikan yang lebih banyak, pada sistem mobile gambar citra ikan bisa diambil secara acak pada jenis ikan yang berbeda dan  tempat .
Gambar 2 citra ikan

## Innovation  Computer Vision Technology  With Internet Of Things (Iot) For Support  Entrepreneurs In Fishery Sector
Pada gambar 2 (dua) diatas contoh citra ikan yang diambil pada bagian samping agar ukuran dari ikan bisa terlihat jelas dari ujung mulut hingga ekor dan tidak pada bagian atas
Gambar 3  aturan skala ikan dengan gridline
Pada gambar 3 merupakan pemasangan “grid line “yang dibuat secara visual menggunakan sistem yang berfungsi untuk membantu skala pengukuran dengan ukuran skala 1 : 25 ukuran skala otomatis akan berubah sesuai dengan ukutan pixel pada citra ikan

## Gambar 4 citra histogram
Pada  gambar  4  merupakan  histogram  yang  merpresentasikan  tampilan  dari  citra  terhadap ukuran  dari  jumlah  pixel  dengan  pengukuran  skala  warna  0-  255,  pada  tiap  gambar  ikan memiliki jumlah pixel yang berbeda-beda jumlah pixel ini yang nantinya akan dikalikan dan dirubah kedalam ukuran cm
[Background_hsv]=round( rgb2hsv (Background));
[CurrentFrame_hsv]=round(rgb2hsv(CurrentFrame)); Out = bitxor(Background_hsv,CurrentFrame_hsv);

## Gambar 5. Background subtraction
Keterangan : pada gambar 5 adalah proses pembacaan data dari inputan camera didasar air yang diambil per-frame kemudian diproses perframe dari setiap gambar ikan yang dimabil, dengan  konsep  memisahkan  objek  dengan  derah  pergerakan  ikan,  bahasa  implementasi program di compile dalam bahasa “C”

## Gambar 6. Background Substraction
Pada gambar 6 setiap gambar yang diambil dari setiap frame akan di ubah keladalam bentuk biner  sehingga    data  tersebut  terpisah  dari  noise  biner  dan  dikonversi  kembali  ke  dalam bilangan matrik.
import numpy as np def sigmoid(x): return 1.0/(1.0 + np.exp(-x)) def sigmoid_prime(x): return sigmoid(x)*(1.0-sigmoid(x)) def tanh(x): return np.tanh(x def tanh_prime(x): return 1.0 - x**2

## Gambar 7. Background Substraction
Pada  gambar  7  sistem  perhitungan  jumlah  ikan  dengan  menggunakan  bahasa  python programing  dan  yang  digabungkan  dengan  algoritma  neural  network  dengan  beberapa masukan  sigmoid  dengan  nilai  variable  masukan    height,wide,long  ,perubahan  pada  objek dengan mengambil ukuran tepi dari objek yang akan kan digunakan untuk mengambil skala ukuran  yang  tepat  pada  setiap  perubahan  pixel  dari  objek  utama  dalam  aquarium  yang dihitung secara realtime oleh sistem kemudian metode diteksi tepi berfungsi untuk melihat data objek ikan dikarenakan objek terus bergerak
Gambar 8. bw area
Pada gambar 8 adalah proses treshhold dengan misahkan warna dengan mengkonversi warna menjadi hitam putih denga mengguankan menu “bwarea” yang ada pada “oktave”, bw area berfungsi untuk menghitung jumlah area pixel dari kesuluran objek tanpa dipengaruhi oleh noise pada gambar ikan
Gambar 9. morfological
Pada gambar 9 diatas yang itu konsep penggabungan antara morfologi dan ROI (Region Of interest ), fungsi morfologi adalah untuk mencatat setiap perubahan ukuran atau bentuk pada objek gambar dalam hal ini ikan ikan yang akan mempengaruhi nilai pengukuran.

## 5. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Tahapan penelitian pada pengujian ini penulis menggunkan teknik yang disebut “PC on based system” atau teknik perangcangan kamera komputer vision  yang sudah terintrgasi dengan PC agar kualitas data yang dihasilkan menjadi lebih cepat dibangdingkan dengan aplikasi mobile, pengambilan gambar citra ikan hanya digunakan pada bagian samping dan tidak mengambil keseluruhan citra ikan , hal ini dimasuka untuk mengambil sample ukuran dan bukan bobot dari ikan itu sendiri.
Tabel1.1  hasil  pengujian sistem
Proses computer
Keterangan
Citra asli
perimeter = 1445
area = 52135
cm = 10.4270
Citra asli
perimeter = 789
area = 17823
cm = 35646

## 6. PENUTUP
Penerapan  pada  teknik  computer  vision  untuk  mengukur  pertumbuhan  ikan  mas  bisa dimplementasikan dengan menggunakan  bantuan camera sebagai inputan gambar ikan yang diambil secara langsung.  Pada kolam penampungan atau aquarium, ketepatan pengukuran masih tergantung pada kualitas kamera yang digunakan citra Ikan Mas akan dikonversi pada bentuk  grayscale  dan  dikompersi  dengan  meggunakan  teknik  treshhold untuk  memisahkan antara  gambar  utama  dan  citra  ikan,  hasil  extrasi  gambar  tersebut  berupa  ukuran  pixel kemudian    menggunakan hitungan  algoritma  nilai  citra ikan  dikonversi  kedalam  bentuk  cm ukuran pixel dengan  formula centimeters  = pixels * 2.54 / 96  1 in= 2.54 cm  sebagai contoh 3.25*2.54  8.255 cm. untuk penelitian kedepan bisa digunakan untuk perhitungan jenis ikan
yang lain dan sistem pencahayaan yang harus diperhatikan yang akan mempengaruhi akurasi tangkapan gambar .

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Rouse W., ":Population Dynamics of Barnacles in the Intertidal," Marine Biology Research Experiment zone, may 2007.
[2] Yun-Heh Chen-Burger ; Gayathri Nadarajan ; Robert B. Fisher, "DETECTING ,TRACKING AND  COUNTING  FISH  IN  LOW  QUALITY  UNCONSTRAINED  UNDERWATER  VIDEOS," Department of Informatics and Telecommunication Engineering University of Catania.
[3] Rajagopalan N ; Burlina P ; Chellappa P., "Higher Order Statistical Learning for Vehicle Detection in Images ," Proceedings of ICCV99, pp. 20 -25, 1999.
[4] Violetta  Shevchenko,  "FISH  DETECTION  FOR  SPECIES  RECOGNITION,"  in FISH DETECTION FOR SPECIES RECOGNITION, Associate Professor Arto Kaarna and Professor Vladimir Pilidi, Eds.: Lappeenranta University of Technology , 2017.
[5] Simone Palazzo; Isaak Kavasidis ; Concetto Spampinato, "Covariance based modeling of underwater scenes for fish detection," In Proceedings of the 2013 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1482-1485, 2013.
[6] Mutasem K Alsmadi;Khairuddin B Omar; Shahrul A Noah ; Ibrahim Almarashdeh, "Fish recognition based on robust features extraction from size and shape measurements using neural network," Journal of Computer Science, no. 10, p. 1088, 2010.
[7] Noor  Wahyudi  ;  Vincent  Suhartono  ;  Ricardus  Anggi  Pramunendar,  "BACKGROUND SUBTRACTION BERBASIS SELF ORGANIZING MAP UNTUK DETEKSI OBJEK BERGERAK," SYSTEMIC , vol. 1, no. 1, pp. 45-51, Agustus 2015.
[8] Eka  Ardhianto  ;  Wiwien  Hadikurniawati  ;  Zuli  Budiarso,  "Implementasi  Metode  Image Subtracting dan Metode Regionprops untuk Mendeteksi Jumlah Objek Berwarna RGB pada File Video," Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, vol. 18, pp. 91-100, Juli 2013.