Deteksi Ikan Dengan Menggunakan Algoritma Histogram of Oriented Gradients

Authors

  • Fetty Tri Anggraeny Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
  • Basuki Rahmat Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
  • Singgih Putra Pratama Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur

DOI:

https://doi.org/10.30872/jim.v15i2.4648

Keywords:

Deteksi Ikan, Histogram of Oriented Gradients, Adaboost-SVM,

Abstract

Indonesia merupakan negara yang kaya akan sumber daya alam baik hayati maupun non-hayati. Salah satu sumber daya alam hayati yang sangat banyak jumlahnya di Indonesia adalah laut, Untuk mempermudah mengidentifikasikan ikan, dapat memanfaatkan sebuah teknologi yang dapat membantu manusia untuk dapat mengenali ikan dengan menggunakan visi komputer dan pendekatan pemrosesan gambar untuk deteksi ikan dan bukan ikan menggunakan algoritma Histogram of Oriented Gradients (HOG) dan AdaBoost-SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode HOG dan AdaBoost-SVM dapat menghasilkan tingkat akurasi rata-rata sebesar 84.8%.

Author Biographies

  • Fetty Tri Anggraeny, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
    Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer
  • Basuki Rahmat, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
    Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer
  • Singgih Putra Pratama, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
    Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer

References

Dalal, N., & Triggs, B. (2005). Histograms of Oriented Gradients for Human Detection. Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05). https://doi.org/10.1109/CVPR.2005.177

Deng, Z., Cao, M., Rai, L., & Gao, W. (2018). A two-stage classification method for borehole-wall images with support vector machine. PLoS ONE, 13(6), 1–19. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0199749

Freund, Y., & Schapire, R. E. (1999). A short introduction to bosting. Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence, 14(5), 771–780. Retrieved from https://cseweb.ucsd.edu/~yfreund/papers/IntroToBoosting.pdf

Fu, L., Duan, J., Zou, X., Lin, G., Song, S., Ji, B., & Yang, Z. (2019). Banana detection based on color and texture features in the natural environment. Computers and Electronics in Agriculture, 167(July), 105057. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.105057

Irawan, F., Purnomo, A., & Alamsyah, D. (2015). Deteksi Mobil pada Citra Digital Menggunakan C-HOG dan Support Vector Machine. GI MDP & MDP BUSINESS Journal, (x), 1–12.

Kumaseh, M. R., Latumakulita, L., & Nainggolan, N. (2013). Segmentasi Citra Digital Ikan Menggunakan Metode Thresholding. Jurnal Ilmiah Sains, 13(1), 74. https://doi.org/10.35799/jis.13.1.2013.2057

Li, X., Shang, M., Qin, H., & Chen, L. (2016). Fast accurate fish detection and recognition of underwater images with Fast R-CNN. OCEANS 2015 - MTS/IEEE Washington, 1–5. https://doi.org/10.23919/oceans.2015.7404464

Melville, P., & Mooney, R. J. (2005). Creating diversity in ensembles using artificial data. Information Fusion, 6(1), 99–111. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2004.04.001

Otsu, N. (1979). A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9(1), 62–66. https://doi.org/10.1109/TSMC.1979.4310076

Permata, C., & Eddy, I. K. (2012). Deteksi Mobil Menggunakan Histogram of Oriented Gradient. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Retrieved from http://repository.its.ac.id/3084/

Pratama, S. P., Rahmat, B., & Anggraeny, F. T. (2020). Deteksi Ikan Dengan Menggunakan Algoritma Adaboost-SVM. Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi (JIFoSI), 1(2), 458–466. Retrieved from http://jifosi.upnjatim.ac.id/index.php/jifosi/article/view/92/64

Prianto, E., & Suryanti, N. K. (2010). Komposisi jenis dan potensi sumber daya ikan di muara Sungai Musi. Jurnal Penelitian Dan Perikanan Indonesia, 16(1), 1–8. Retrieved from file:///C:/Users/User/Downloads/3393-8613-1-SM.pdf

Purbasari, Intan Y Anggraeny, F. T., & Harianto, N. (2018). Classification of broiler chicken eggs using support vector machine (svm) and feature selection algorithm. ICITB Proceedings.

Salman, A., Maqbool, S., Khan, A. H., Jalal, A., & Shafait, F. (2019). Real-time fish detection in complex backgrounds using probabilistic background modelling. Ecological Informatics, 51(February), 44–51. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2019.02.011

Santoso, S. J., Setiyono, B., & Isnanto, R. R. (2011). Pengenalan jenis-jenis ikan menggunakan metode analisis komponen utama. Universitas Diponegoro. Retrieved from http://eprints.undip.ac.id/25746/

Syafi’i, S. I., Wahyuningrum, R. T., & Muntasa, A. (2016). Segmentasi Obyek Pada Citra Digital Menggunakan Metode Otsu Thresholding. Jurnal Informatika, 13(1), 1–8. https://doi.org/10.9744/informatika.13.1.1-8

Tri Anggraeny, F., & Yuniar Purbasari, I. (2019). Jaringan Syaraf Tiruan dan Modifikasinya Menggunakan Supervised Learning. Surabaya: Indomedia Pustaka.

Downloads

Published

2020-09-10