Deteksi Kesegaran Ikan Bandeng Berbasis Pengolahan Citra Digital

Abstract

Proses penyortiran ikan bandeng yang tidak segar kebanyakan masih dilakukan secara manual dengan mengandalkan penglihatan mata manusia. Ciri-ciri ikan bandeng yang tidak segar bisa dilihat dari kondisi mata, warna ikan, kondisi sisik, dan dinding perut. Proses penyortiran secara manual kurang efektif karena jumlah ikan yang disortir cukup banyak. Selain rawan terjadi kesalahan karena human error, penyortiran secara manual juga membutuhkan biaya cukup besar dan waktu lama. Pada penelitian sistem deteksi kesegaran ikan bandeng berbasis citra digital, digunakan citra kepala ikan, terutama daerah mata. Citra dari mata ikan bandeng diekstrak pada ruang warna RGB dengan mengambil warna merah. Warna merah menurut mata manusia adalah nilai channel R lebih tinggi dari pada channel G atau B. Warna putih yang tampak oleh mata manusia juga mempunyai nilai channel R yang tinggi tetapi tampak sebagai warna putih karena mempunyai nilai channel G dan B yang tinggi juga. Sehingga nilai warna merah yang digunakan adalah selisih antara warna R dengan warna G dan B pada citra masukan. Hasil ekstrasi citra ikan bandeng membentuk vektor fitur yang nantinya akan dimasukkan kedalam SVM. Uji coba penelitian ini menggunakan citra hasil akuisisi kamera perangkat Android. Resolusi citra yang digunakan sebesar 4000 x 3000. Kernel SVM yang digunakan adalah kernel RBF dengan nilai parameter gamma 0.1, error 0.1, dan degree sebesar 1. Hasil uji coba menunjukkan akurasi sebesar 98.2%.

GS Cited Analysis