<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC"^^ . "Indonesia is one country that has many types of ornamental fish, one of which is\r\nBetta Fish. Betta Fish has an aggressive character in defending their territory.\r\nSeveral different Betta Fish species have similar shapes, so that automatic fish\r\nidentification is needed to avoid cost losses due to misidentification of Betta Fish\r\nspecies. This research aims to identify four species namely Halfmoon, Double\r\nTail, Crown Tail and Plakat. The method used is Thresholding for the\r\nsegmentation process, eccentricity and metric parameters for shape extraction, and\r\nProbabilistic Neural Network Classification. Thresholding is used to separate\r\nobjects from the background and convert images to binary images. Eccentricity is\r\nthe value of the comparison between the distance of the ellips minor foci with the\r\nmajor ellips foci of an object. Metric is the value of the ratio between area and\r\ncircumference of the object. Probabilistic Neural Network is a supervised network\r\nwhich finds its natural use in decision making and classification problems. This\r\nresearch used 160 Betta Fish images. 40 images were used for each species. The\r\nextraction process in the form of eccentricity and metric parameters and\r\nProbabilistic Neural Network classification reached an accuracy rate of 71.875%.\r\nThe cause of identification errors is estimated because the quality of acquired\r\nimage is not so good as the Betta Fish image is blurry and there is noise.\r\n\r\nKeywords: Betta Fish identification, Thresholding, Eccentricity, Metric,\r\nProbabilistic Neural Network (PNN), pattern recognition.\r\nIndonesia merupakan salah satu negara yang memiliki banyak jenis ikan hias,\r\nsalah satunya adalah Betta Fish. Betta Fish memiliki karakter yang agresif dalam\r\nmempertahankan wilayahnya. Beberapa Betta Fish berbeda spesies memiliki\r\nbentuk yang hampir serupa sehingga diperlukan identifikasi ikan secara otomatis\r\nagar tidak terjadi kerugian biaya akibat kesalahan mengenali spesies Betta Fish.\r\nPenelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi empat spesies yaitu Halfmoon,\r\nDouble Tail, Serit dan Plakat. Metode yang digunakan adalah Thresholding untuk\r\nproses segmentasi, parameter eccentricity dan metric untuk ekstraksi bentuk, dan\r\nKlasifikasi Probabilistic Neural Network. Thresholding digunakan untuk\r\nmemisahkan objek dengan background serta mengubah citra menjadi citra biner.\r\nEccentricity merupakan nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor dengan\r\nfoci ellips mayor suatu objek. Metric merupakan nilai perbandingan antara\r\nluas dan keliling objek. Probabilistic Neural Network adalah algoritma jaringan\r\nsyaraf tiruan yang menggunakan pelatihan supervised dalam pengambilan\r\nkeputusan dan klasifikasi. Dataset yang digunakan berjumlah 160 citra Betta Fish.\r\nJumlah citra setiap spesies adalah 40 citra. Proses ekstaksi bentuk parameter\r\neccentricity dan metric dan klasifikasi Probabilistic Neural Network mencapai\r\ntingkat akurasi sebesar 71.875%. Penyebab kesalahan identifikasi diperkirakan\r\nkarena kualitas citra yang diakuisisi kurang begitu baik seperti citra Betta Fish\r\nburam dan terdapat noise.\r\n\r\nKata Kunci: Identifikasi Betta Fish, Thresholding, Eccentricity, Metric,\r\nProbabilistic Neural Network (PNN), Pengenalan Pola."^^ . "2019" . . . . . "FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM"^^ . . . . . . . "1417051149"^^ . "VINA PURNAMA SARI"^^ . "1417051149 VINA PURNAMA SARI"^^ . . . . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (File PDF)"^^ . . . "ABSTRAK.pdf"^^ . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (File PDF)"^^ . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (File PDF)"^^ . . . "SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf"^^ . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (Other)"^^ . . . . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (Other)"^^ . . . . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (Other)"^^ . . . . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (Other)"^^ . . . . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (Other)"^^ . . . . . . "IDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK\r\nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . "HTML Summary of #57730 \n\nIDENTIFIKASI BETTA FISH BERDASARKAN EKSTRAKSI BENTUK \nMENGGUNAKAN PARAMETER ECCENTRICITY DAN METRIC\n\n" . "text/html" . . . "000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum" . . . "003 Sistem-sistem" . .