Dhaifullah, Muhammad Dimas (2026) Deteksi Objek Ikan Pada Citra Digital Menggunakan Metode Contour Detection. Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.
|
Text (Fulltext)
MUHAMMAD DIMAS DHAIFULLAH_2255201172_Fulltext.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy |
|
|
Text (Turnitin)
MUHAMMAD DIMAS DHAIFULLAH_2255201172_Turnitin.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (12MB) | Request a copy |
|
|
Text (Abstrak+Bab 1)
MUHAMMAD DIMAS DHAIFULLAH_2255201172_ABSTRAK Dan Bab 1.pdf - Submitted Version Download (208kB) |
|
|
Text (BAB 2)
MUHAMMAD DIMAS DHAIFULLAH_2255201172_BAB 2.pdf - Submitted Version Download (319kB) |
|
|
Text (BAB 3)
MUHAMMAD DIMAS DHAIFULLAH_2255201172_BAB 3.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (569kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB 4)
MUHAMMAD DIMAS DHAIFULLAH_2255201172_BAB 4.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (294kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB 5)
MUHAMMAD DIMAS DHAIFULLAH_2255201172_BAB 5.pdf - Submitted Version Download (156kB) |
|
|
Text (Ref+Lamp)
MUHAMMAD DIMAS DHAIFULLAH_2255201172_REF+LAMP.pdf - Submitted Version Download (1MB) |
Abstract
Deteksi objek ikan pada citra digital merupakan salah satu penerapan pengolahan citra yang dapat digunakan untuk membantu proses identifikasi objek secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Contour Detection dalam mendeteksi objek ikan pada citra digital dengan memanfaatkan Python dan OpenCV sebagai tools pengolahan citra. Proses penerapan dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu grayscale conversion, Gaussian Blur, thresholding, pencarian kontur menggunakan fungsi findContours(), seleksi kontur berdasarkan luas menggunakan contourArea(), serta pemberian bounding box pada objek yang terdeteksi. Pengujian dilakukan terhadap 50 data citra untuk mengetahui kemampuan metode dalam mendeteksi objek ikan. Evaluasi dilakukan menggunakan Confusion Matrix dengan parameter True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN), serta dihitung nilai Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Hasil pengujian menunjukkan nilai TP sebanyak 41, FN sebanyak 2, FP sebanyak 6, dan TN sebanyak 1, dengan nilai Accuracy sebesar 84%, Precision sebesar 87,23%, Recall sebesar 95,35%, dan F1-Score sebesar 91,11%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa penerapan Contour Detection mampu mendeteksi sebagian besar objek ikan pada citra digital, terutama pada citra dengan perbedaan objek dan latar belakang yang cukup jelas. Namun, hasil deteksi masih dipengaruhi oleh pencahayaan, kompleksitas latar belakang, ukuran objek, dan kondisi objek pada citra.
| Item Type: | Thesis (Skripsi (Bachelor)) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Yuza Reswan, S.Kom., M.Kom |
| Uncontrolled Keywords: | Deteksi Objek, Ikan, Citra Digital, Contour Detection, OpenCV. |
| Subjects: | Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Divisions: | 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mrs Siti Fathonah |
| Date Deposited: | 21 Aug 2026 06:57 |
| Last Modified: | 21 Aug 2026 06:57 |
| URI: | http://repository.umb.ac.id/id/eprint/3088 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |

