Identifikasi Ikan Air Tawar Menggunakan Teknik Edge Detection Dan Probabilistic Neural Network - Laxmi, Gibtha Fitri; Kusumah, Fitrah Satrya Fajar; Darmawan, Supri Zaki (Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika, 2019)
Indonesia merupakan negara yang memiliki keanekaragaman hayati yang besar, salah satunya jenisnya ialah keanekaragaman ikan air tawar. Ikan air tawar yang layak konsumsi saat ini pun banyak jenisnya, sehingga bagi masyarakat yang kurang pengetahuan untuk mengenali jenis ikan sangatlah sulit. Teknologi identifikasi pengenalan citra dengan berbasis konten citra (Content Based Image Retrieval) dengan fitur bentuk berdasarkan titik tepi yang dihasilkan dapat membantu mengenali jenis ikan yang ada. Citra ikan yang digunakan diubah dari RGB menjadi grayscale yang diproses dengan metode deteksi tepi menjadi matriks nilai biner sehingga membentuk titik tepi dari ikan. Data citra ikan air tawar dalam penelitian berjumlah sepuluh jenis ikan, yang akan diproses untuk mendapatkan ekstraksi fitur deteksi tepinya. Vektor deteksi tepi yang dihasilkan akan diklasifikasikan menggunakan metode PNN. Hasil klasifikasi tersebut menghasilkan 25%. Keberhasilan klasifikasi pada identifikasi ikan air tawar dengan teknik edge detection memerlukan penggabungan teknik lain dalam mengekstraksi fitur citra.