Klasifikasi Penyakit Ikan Di Karantina kelautan Dan perikanan Badan Karantina Ikan, Pengendalian Mutu Dan keamanan Hasil Perikanan (BKIPM-KKP) kelas II Bandung Menggunakan Hidden Mark Ov Model

Muhammad, Salman (2016) Klasifikasi Penyakit Ikan Di Karantina kelautan Dan perikanan Badan Karantina Ikan, Pengendalian Mutu Dan keamanan Hasil Perikanan (BKIPM-KKP) kelas II Bandung Menggunakan Hidden Mark Ov Model. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_BAB 1.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_BAB 1.pdf

Download (232kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_BAB 2.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_BAB 2.pdf

Download (675kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_BAB 5.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_BAB 5.pdf

Download (8kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_COVER.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_COVER.pdf

Download (31kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_DAFTAR ISI.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_DAFTAR ISI.pdf

Download (191kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_DAPTAR PUSTAKA.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_DAPTAR PUSTAKA.pdf

Download (98kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA.pdf

Download (679kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf

Download (702kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_KATA PENGANTAR.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_KATA PENGANTAR.pdf

Download (127kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_LEMBAR PENGESAHAN.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_LEMBAR PENGESAHAN.pdf

Download (242kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_SURAT HAK PUBLIKASI.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_SURAT HAK PUBLIKASI.pdf

Download (291kB)
[thumbnail of UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_SURAT PERNYATAAN TIDAK PLAGIAT.pdf] Text
UNIKOM_SALMAN MUHAMMAD_SURAT PERNYATAAN TIDAK PLAGIAT.pdf

Download (236kB)

Abstract

Ikan merupakan salah satu hewan air yang selalu bersentuhan dengan lingkungan perairan sehingga mudah terinfeksi penyakit baik itu bertipe patogen maupun non patogen melalui air. Ada beberapa faktor yang sering mengakibatkan ikan mengalami kematian yakni faktor internal dan external. BKIPM-KKP sering melalukan tinjauan terhadap penangkaran-penangkaran yang ada di wilayah Jawa Barat, dan terkadang pada saat tinjauan terhadap penangkaran tersebut mengalami kesulitan pada saat mengklasifikasikan penyakit yang diderita ikan yang ada di penangkaran, karena untuk mengetahui penyakit tersebut harus melalui tahap laboratorium BKIPM-KKP terlebih dahulu dan hasil dari laboratorium tidak akan keluar pada saat itu juga untuk proses klasifikasi. Berdasarkan dari penelitian melalui observasi terhadap laboratorium BKIPM-KKP, wawacara kepada stasiun dan pihak laboratorium, dan pengumpulan data yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah yang sedang terjadi, serta beberapa jurnal dan sumber lainnya yang berkaitan tentang klasifikasi menggunakan Hidden Markov Model (HMM). Citra yang digunakan merupakan citra hasil dari mikroskopis baik bertipe .jpg maupun .png, dimana citra tersebut akan diproses menggunakan pengolahan citra mulai dari grayscale, edge detection canny dan ekstraksi, setelah citra melalui tahap ekstraksi maka tahap selanjutnya yaitu proses klasifikasi menggunakan Hidden Markov Model (HMM) Setelah melakukan pengujian dengan citra yang didapat dari hasil mikroskopis menggunakan metode Hidden Markov Model (HMM) bahwa menggunakan proses pengolahan citra saja sudah cukup untuk menentukan ciri dari citra penyakit ikan, sehingga apabila hanya menggunakan prose pengolahan citra saja, keakuratan yang didapat hanya 69% dari 100 data citra yang diuji dalam proses klasifikasi

Fish is one of aquatic animals that are always in contact with the aquatic environment so easily infected with disease either pathogenic or non pathogenic type through the water. There are several factors that often lead to fish death i.e. the internal and external factors. BKIPM-KKP often affect the review of the pengkaran-captivity in the West Java, and sometimes at the time of the review of such breeding experience difficulties at the time of classifying diseases suffered fish that exist in captivity, because to know the disease must pass through stages of laboratory BKIPM-KKP first and the results from the lab won't be out at that time also for the process of classification. On the basis of research through observation against the lab BKIPM-KKP, wawacara to the station and the laboratory, and data collection is needed to resolve the problem that is occurring, as well as some journals and other sources that are concerned about the classification using the Hidden Markov Model (HMM). The image used is the result of a microscopic image of a good type .jpg or .PNG, where the image will be processed using image processing starting from grayscale, canny edge detection and extraction, the extraction stage through image after the next step, namely the process of classification using a Hidden Markov Model (HMM).

After doing the test with the image obtained from the results of the microscopic method using Hidden Markov Model (HMM) that uses image processing process it self be enough to determine the characteristics of the image of fish diseases, resulting in a using only the image processing, the accuracy gained just 69% of the image data of 100 tested in the process of classification

Item Type: Thesis (Other)
Additional Information: Migrasi dari GDL. Identifier: jbptunikompp-gdl-salmanmuha-34528. Folder: S1-Final_Project / Fakultas_Teknik_dan_Ilmu_Komputer / Teknik_Informatika / 2016
Uncontrolled Keywords: Klasifikasi penyakit ikan, penyakit, ikan, Hidden Markov models, image processing, BKIPM-KKP, laboratorium, mikroskopis
Divisions: S1 Skripsi > Teknik Informatika
Depositing User: Robot Migration
Date Deposited: 04 Nov 2026 23:59
Last Modified: 04 Nov 2026 23:59
URI: https://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/18604

Actions (login required)

View Item
View Item