Supri Zaki Aulia Darmawan
131105150203
ANALISIS PERBANDINGAN METODE EDGE DETECTION UNTUK
IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR. Banyaknya jenis ikan air tawar yang ada di
perairan indonesia serta bentuk, tekstur dan warna yang beragam menyebabkan
sulitnya mengidentifikasi jenis ikan air tawar. Dalam penelitian ini dilakukan
pengolahan citra digital dari citra ikan untuk dapat diketahui jenis, habitat dan
informasi tentang ikan, berdasarkan ciri bentuknya. Penelitian ini menggunakan 10
jenis ikan air tawar, untuk setiap jenis ikan air tawar diambil 30 citra sehingga total
citra 300 yang akan dibagi menjadi 240 data latih dan 60 data uji. Implementasi
Metode Edge Detection untuk mendeteksi tepi citra ikan air tawar yang terdiri dari
tiga teknik edge detection yaitu Prewitt, Sobel, Canny dan Metode Probabilistic
Neural Network untuk proses identifikasi ikan. Hasil identifikasi ikan air tawar
dengan Metode Edge Detection yang berupa citra grayscale, akan menghasilkan
titik tepi dan menampilkan informasi bentuk dari ikan air tawar. Klasifikasi yang
digunakan untuk identifikasi ikan air tawar menggunakan Probabilistic Neural
Network digunakan untuk memberikan informasi tentang ikan yang ingin
diidentifikasi. Berdasarkan pengujian hasil output sistem, analisis perbandingan
metode edge detection untuk identifikasi ikan air tawar ini dapat diimplementasikan
namun belum mendapatkan akurasi yang tinggi. Hasil akurasi sistem untuk
identifikasi menggunakan Probabilistic Neural Network memiliki masing-masing
hasil teknik edge detection Prewitt sebesar 11,6%, Sobel sebesar 11,6?n Canny
sebesar 18,3%.
Kata-kata kunci: Identifikasi Ikan Air Tawar, Edge Detection.