ANALISIS ALGORITMA ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PENGENALAN POLA IKAN KOI MENGGUNAKAN RED, GREEN, BLUE, DAN HUE, SATURATION, VALUE

  • IQBAL GIFFARI RITONGA UNIVERSITAS POTENSI UTAMA http://orcid.org/0000-0002-6317-9066
  • Rika Rosnelly Universitas Potensi Utama
  • Pius Deski Manalu Universitas Potensi Utama
  • Teresa Tamba Universitas Potensi Utama
  • Kristine Wau Universitas Potensi Utama
DOI: https://doi.org/10.32699/device.v12i2.3998
Keywords:
ANFIS, RGB, HSV, BINER

Abstract

ANFIS adalah algoritma yang menggabungkan sistem fuzzy dengan sistem jaringan syaraf tiruan. ANFIS dapat membuat nilai masukan menjadi keluaran berdasarkan nilai yang sudah dilatihkan dalam bentuk fuzzy. ANFIS dapat digunakan dalam klasifikasi jenis ikan koi dengan melatih nilai red, green, blue, serta hue, saturation, value, dan biner untuk menghapus nilai background citra ikan koi. Pada penelitian ini digunakan 3 jenis dari ikan koi yaitu kohaku, sanke, dan showa. Data latih pada algoritma ini menggunakan 10 citra ikan koi kohaku, 10 citra ikan koi sanke, dan 10 citra ikan koi showa serta 6 data uji yang diambil dari 2 data latih dari setiap jenis ikan koi tersebut. Hasil Akurasi dari data latih menghasilkan 100% dan hasil Akurasi dari data uji menghasilkan 100%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Atqiya, F., Ihsani, N., Sholahuddin, M. R., Dwivany, F. M., & Suhandono, S. (2019). Segmentasi Citra Digital Objek Hasil Pengamatan In Situ Localization Gen gfp pada Tanaman Transforman. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(2), 53–60.
Fariza, A., Helen, A., & Rasyid, A. (2007). PERFORMANSI NEURO FUZZY UNTUK PERAMALAN DATA TIME SERIES. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, 77–82.
Fauzi, J. F., Tolle, H., & Dewi, R. K. (2018). Implementasi Metode RGB To HSV pada Aplikasi Pengenalan Mata Uang Kertas Berbasis Android untuk Tuna Netra. Jurnal Pendidikan Multimedia, 2(6), 2319–2325.
Rabbani, H. A., Rahman, M. A., & Rahayudi, B. (2021). Perbandingan Ruang Warna RGB dan HSV dalam Klasifikasi Kematangan Biji Kopi. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(6), 2243–2248.
Sinaga, C. B., Haviluddin, H., Pakpahan, H. S., Prafanto, A., & Jati, H. J. (2019). Peramalan Curah Hujan Dengan Pendekatan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System. Sains, Aplikasi, Komputasi Dan Teknologi Informasi, 1(2), 1–7.
Published
2022-11-30
How to Cite
RITONGAI., RosnellyR., ManaluP. D., TambaT., & WauK. (2022, November 30). ANALISIS ALGORITMA ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PENGENALAN POLA IKAN KOI MENGGUNAKAN RED, GREEN, BLUE, DAN HUE, SATURATION, VALUE. Device, 12(2), 176-182. https://doi.org/https://doi.org/10.32699/device.v12i2.3998
Issue
Vol 12 No 2 (2022): November
Section
Articles
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

STATISTICS

Abstract viewed = 230 times
PDF downloaded = 186 times

Most read articles by the same author(s)