Mahendra, Wisnu Wardana (2024) Pengenalan dan Perhitungan Ikan Molly menggunakan Metode Binary Large Object dan Optimalisasi Citra Hue, Saturation, Value di Peternakan Ikan Catch Surya Abadi Sidoarjo. Undergraduate thesis, UPN Veteran Jawa Timur.
![[img]](https://repository.upnjatim.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Cover)
20081010044-cover.pdf Download (486kB) |
|
Text (BAB I)
20081010044-BAB I.pdf Download (53kB) |
|
Text (BAB II)
20081010044-BAB II.pdf Restricted to Repository staff only until 11 June 2028. Download (337kB) |
|
Text (BAB III)
20081010044-BAB III.pdf Restricted to Repository staff only until 11 June 2028. Download (443kB) |
|
Text (BAB IV)
20081010044-BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only until 11 June 2028. Download (392kB) |
|
Text (BAB V)
20081010044-BAB V.pdf Download (43kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
20081010044-Daftar Pustaka.pdf Download (157kB) |
|
Text (Lampiran)
20081010044-Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only until 11 June 2028. Download (210kB) |
Abstract
Perhitungan panen secara manual dalam budidaya ikan, terutama untuk ikan berukuran kecil seperti molly (Poecilia sphenops) memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan. Ketidakefisienan ini menghambat produktivitas dan profitabilitas dalam manajemen peternakan ikan. Meskipun teknologi menawarkan solusi potensial, masih kurangnya penelitian komprehensif tentang penerapan teknologi pemrosesan citra digital untuk mengotomatisasi proses perhitungan hasil panen secara efektif, terutama dalam konteks budidaya ikan di Indonesia. Algoritma BLOB dan filter HSV memiliki potensi untuk diimplementasikan secara efektif dalam melakukan deteksi ikan. Dari hasil pengujian, diketahui bahwa algoritma ini mampu mencapai tingkat akurasi yang memuaskan, mencapai 97,44% dalam beberapa kasus dengan berbagai ukuran threshold. Namun, perlu diperhatikan bahwa hasil deteksi terkadang sulit dikenali terutama ketika objek-objek tersebut saling bertumpuk, memerlukan penyesuaian parameter yang cermat untuk memisahkan objek yang tertumpuk dengan baik.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||||||||
| Subjects: | Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer Programming Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural computers S Agriculture > SH Aquaculture. Fisheries. Angling T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z719 Libraries (General) |
||||||||||||
| Divisions: | Faculty of Computer Science > Departemen of Informatics | ||||||||||||
| Depositing User: | Mahen UPN VETERAN JATIM Mahendra | ||||||||||||
| Date Deposited: | 11 Jun 2024 07:33 | ||||||||||||
| Last Modified: | 11 Jun 2024 07:33 | ||||||||||||
| URI: | https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/24567 |
Actions (login required)
 |
View Item |