Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Menentukan Ikan Cupang Dengan Ekstraksi Fitur Ciri Bentuk Dan Canny

Abstract

Ikan Cupang dikenal sebagai ikan petarung, agresif dan suka menyerang beberapa jenis ikan cupang memiliki warna tubuh yang menarik, bentuk siripnya indah, gerakannya tenang dan berwibawa. Akan tetapi masih banyak orang yang keliru dalam membedakan jenis ikan cupang peliharaannya terutama bagi yang baru membeli sehingga untuk membantu menentukan jenis ikan cupang ini, maka di bangunlah sebuah aplikasi Matlab untuk menentukan jenis ikan cupang berdasarkan bentuknya. K-Nearest Neighbor dapat melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut sehingga hasilnya bisa lebih akurat. Canny dikenal sebagai deteksi tepi yang optimal, algoritma ini memberikan tingkat kesalahan yang rendah. Kombinasi antara K-Nearest Neighbor dengan Canny mengahasilkan akurasi yang cukup tinggi untuk penentuan jenis ikan cupang yaitu rata-rata 68,5714%, untuk data latih dengan jumlah 70 data ikan cupang, dan 70%, untuk data uji dengan jumlah 20 data ikan cupang.