IDENTIFIKASI CITRA DIGITAL PLANKTON MENGUNAKAN REGIONPROPS DAN ALGORITMA BAGGING DECISION TREE

research
  • 22 Dec
  • 2021

IDENTIFIKASI CITRA DIGITAL PLANKTON MENGUNAKAN REGIONPROPS DAN ALGORITMA BAGGING DECISION TREE

Peranan plankton sangat penting bagi kehidupan organisme disekitarnya, sehingga penelitian prihal plankton sangatlah dibutuhkan karena kaitannya dengan kelangsungan kehidupan mahluk hidup lainnya. Kendala yang sering didapatkan dalam hal penelitian plankton khususnya dalam hal pengidentifikasian plankton yaitu tidak efisiennya dalam aspek waktu dan organisme ini memiliki ukuran rata-rata yang sangat kecil. Dalam hal ini diperlukan alternatif yang lebih baik dalam pengidentifikasian jenis plankton ini dengan cara pemrosesan gambar pada citra plankton secara digital atau biasa disebut dengan istilah “Digital Image Processing”. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengolahan citra digital plankton sebanyak 144 citra yang yang dibagi menjadi 75% sebagai data pelatihan dan 25% sebagai data pengujian, dan citra tersebut didapatkan dari riset pada yayasan Kanopi Indonesia. Dalam prosesnya citra ini dianalisa bentuk menggunakan fungsi Regionprops sehingga didapatkan fitur pembeda dari masing-masing jenis plankton. Setelah citra terekstraksi fitur nya selanjutnya dilakukan pengolahan data dengan mengklasifikasikan setiap jenis plankton tersebut. Untuk menghasilkan sebuah klasifikasi data yang lebih baik, dalam penelitian ini menggunakan algoritma Bagging Decision Tree dalam pengolahan data nya dan menghasilkan akurasi sebesar 92.59%. Algoritma Bagging Decision Tree ini cukup baik dan mudah untuk di implemntasikan kedalam sebuah program identifikasi jenis plankton, terbukti dengan pengujian pada data citra pengujian menghasilkan 33 citra teridentifikasi dengan benar dari total pengujian sebanyak 36 citra.

Unduhan

 

REFERENSI

[1] A. Saputra, K. Nirmala, T. H. Prihadi, and J. Haryadi, “STUDI
KESUBURAN PERAIRAN DANAU BERATAN UNTUK BUDIDAYA
PERIKANAN : Prosiding Forum Inovasi Teknologi Akuakultur 2009,”
Pros. Forum Inov. Teknol. Akuakultu, pp. 553–559, 2017.
[2] D. Harto and E. Weliyadi, “Perancangan Sistem Basis Data Untuk
Mengklasifikasi Jenis-Jenis Plankton Di Perairan Tarakan,” J. Harpodon,
vol. 7, No.1, no. April, pp. 52–59, 2015.
[3] N. G. Adani, M. R. Muskanonfola, and I. B. Hendrarto, “Kesuburan
Perairan Ditinjau Dari Kandungan Klorofil-a Fitoplankton: Studi Kasus Di
Sungai Wedung, Demak,” Manag. Aquat. Resour., vol. 2, no. 1, pp. 38–45,
2013.
[4] L. Ruga, M. Langoy, A. Papu, and B. Kolondam, “Identifikasi Zooplankton
di Perairan Pulau Bunaken Manado,” J. MIPA, vol. 3, no. 2, p. 84, 2014.
[5] L. K. Leow, L. Chew, V. C. Chong, and S. K. Dhillon, “Identifikasi
otomatis copepoda menggunakan pemrosesan gambar digital dan jaringan
saraf tiruan,” vol. 16, no. Suppl 18, pp. 1–12, 2015.
[6] A. A. Rafiq, M. Yusuf, and P. Pujono, “Digital Image Processing
Menggunakan Perangkat Lunak Ni Vision Dan Ip Kamera Dengan Rover
Bogie Robot,” J. Ecotipe (Electronic, Control. Telecommun. Information,
Power Eng., vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2019.
[7] N. O. Sariningsih, F. Y. S. S. T, I. P. D. W, and M. Eng,
“PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI TRACKING OBYEK
MANUSIA UNTUK AUTONOMOUS CAR DESIGN AND
IMPLEMENTATION OF HUMAN OBJECT TRACKING FOR,” vol. 4,
no. 1, pp. 71–78, 2017.
[8] Y. W. Pamungkas, A. Adiwijaya, and D. Q. Utama, “Klasifikasi Gambar
Gigitan Ular Menggunakan Regionprops dan Algoritma Decision Tree,” J.
Sist. Komput. dan Inform., vol. 1, no. 2, p. 69, 2020.
[9] F. Rais, Yunasfi, and A. Muhtadi, “Struktur Komunitas Plankton di Danau
Pondok Lapan Desa Naman Jahe Kecamatan Salapian Kabupaten
Langkat,” pp. 1308–1315, 2010.
[10] F. Zaqiyah, “Pengamatan Kelimpahan Plankton di Tambak Udang
Vannamei Sistem Intensif PT Surya Windu Kartika, Desa Bomo,
Kecamatan Rogojampi, Banyuwangi,” Pkl, pp. 1–8, 2017.
[11] D. K. Dewanto, “KEPADATAN ASCIDIACEA ( Didemnum molle ),”
2016.
[12] T. J. F. and M. W. D. Cynthia D. Kelly, “Starfish Brachiolaria Larva,”

Olympus, 2002. [Online]. Available:
https://micro.magnet.fsu.edu/optics/olympusmicd/galleries/brightfield/starfi
shbrachiolarialarva.html.
[13] IMAS, “Chaetognatha,” University of Tasman, 2013. .
[14] L. K. Leow, L. Chew, V. C. Chong, and S. K. Dhillon, “Automated
identification of copepods using digital image processing and artificial
neural network,” BMC Bioinformatics, vol. 16, no. Suppl 18, pp. 1–12,
2015.
[15] S. Z. Qasim and V. N. Sankaranarayanan, “Organic detritus of a tropical
estuary,” Mar. Biol., vol. 15, no. 3, pp. 193–199, 1972.
[16] S. Setiawan, “Spesifikasi Bacillariophyceae Beserta Penjelasannya,”
GuruPendidikan.Com, 2014. .
[17] Sujito and M. Yunus, “Perbandingan strategi pelabelan objek pada citra
digital dengan metode flood filling,” pp. 139–148, 2016.
[18] M. R. Kumaseh, L. Latumakulita, and N. Nainggolan, “Segmentasi Citra
Digital Ikan Menggunakan Metode Thresholding,” J. Ilm. Sains, vol. 13,
no. 1, p. 74, 2013.
[19] W. Gazali, H. Soeparno, and J. Ohliati, “Application of The Convolution
Method in Processing Digital Images,” J. Mat Stat, vol. vol 12, pp. 103–
113, 2012.
[20] K. Umam and B. S. Negara, “Deteksi Obyek Manusia Pada Basis Data
Video Menggunakan Metode Background Subtraction Dan Operasi
Morfologi,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol.
2, no. 2, p. 31, 2016.
[21] M. Indrawijaya and R. Adipranata, “Aplikasi Ekstraksi Fitur Citra Hufur
Jawa Berdasarkan Morfologinya,” J. Infra, vol. 3, pp. 260–266, 2015.
[22] MathWorks, “MathWork,” 2020. [Online]. Available:
https://www.mathworks.com/.
[23] T. Arifin, “Metode Data Mining Untuk Klasifikasi Data Sel Nukleus Dan
Sel Radang Berdasarkan Analisa Tekstur,” Informatika, vol. II, no. 2, pp.
425–433, 2015.
[24] PRASETIO, Rizki Tri; PRATIWI, Pratiwi. PENERAPAN TEKNIK
BAGGING PADA ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK MENGATASI

KETIDAKSEIMBANGAN
Informatika, 2015, 2.2.		KELAS DATASET MEDIS. Jurnal

[25] Kanopi, “Kanopi Indonesia,” Yayasan Kanopi Indonesia, 2018. [Online].
Available: https://www.kanopi-indonesia.org/. [Accessed: 25-Jun-2020].
[26] S. Masripah, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk
Evaluasi Pemberian Kredit,” Bina Insa. ICT J., vol. 3, no. 1, p. 234336,
2016

Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru