Pengukuran Panjang-Berat Ikan dan Sayuran pada Budikdamber (Budi Daya Ikan dalam Ember) Menggunakan Visi Komputer dan Regresi Linier - Hurriyatul Fitriyah (Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan), 2020)
Budi daya ikan dalam ember atau Budikdamber kini banyak diminati masyarakat Indonesia karena dapat dilakukan pada lahan yang terbatas. Lele dan kangkung adalah ikan dan sayuran yang sering dikembangbiakkan pada budikdamber ini. Meski keduanya tergolong mudah untuk tumbuh, namun pemantauan kondisi masih perlu dilakukan. Diantaranya adalah ukuran ikan dan sayuran yang dapat menunjukkan apakah kondisi keduanya baik atau memerlukan penanganan. Penelitian ini membuat sistem pengukuran berat dan panjang ikan dan sayuran pada budikdamber menggunakan visi komputer untuk mengambil fitur dan regresi linier untuk memprediksi ukuran. Kamera dipilih sebagai sensor agar pengukuran dapat dilakukan secara non-kontak. Fitur yang digunakan adalah luas area dari lele dan kangkung yang diperoleh berdasarkan proses segmentasi pada ruang warna Hue dan Saturation. Prediksi berat dan panjang menggunakan Regresi Linier dengan input luas area dan output berat-panjang melalui proses pelatihan data. Hasil pengujian menggunakan Kfold cross Validation pada gambar uji menunjukkan nilai koefisien determinasi R2 yang tinggi pada panjang & berat lele (0,92 & 0,88), namun rendah pada panjang & berat kangkung (0,43 & 0,07). Meski demikian, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari prediksi ukuran kangkung masih baik yakni 13,37% untuk berat dan 5,78% untuk panjang. MAPE dari pengukuran panjang lele adalah 1,49% dan berat lele adalah 4,49%. Nilai-nilai tersebut menunjukkan bahwa algoritma yang dibangun sudah memiliki akurasi yang baik, namun masih perlu perbaikan dalam hal prediksi ukuran kangkung.