KLASIFIKASI DAN PENGENALAN OBJEK IKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) - faisal, Faisal Fahri Ferdiansyah; Rahmat, Basuki; Yuniar, Intan (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, 2020)
Ikan hias merupakan ikan yang diminati masyarakat luas karena keindahan yang khas dan unik, mulai dari beragam corak, warna, dan bentuk. Klasifikasi dan pengenalan objek ikan bertujuan untuk melakukan proses klasifikasi suatu objek kedalam satu kelas tertentu berdasarkan pengenalan melalui ciri bentuk, warna yang dimilikinya, sehingga dapat digunakan untuk mengenali karakter ikan. Penelitian ini menggunaka metode Support Vector Machine (SVM). Dengan menggunakan Bahasa Pemrograman Python. Ekstrasi ciri warna pada penelitian ini mengimplementasikan metode HSV dan hasil dari Histogram. Anaconda Navigator sebagai aplikasi GUI dan Jupyter Notebook sebagai text editor. Dengan menggunakan Kappa cohen sebagai validasi pengujian data. Data  uji sejumlah  250 citra semua jenisnya sejumlah 50 citra per jenisnya. Hasil uji coba akan berdasarkan pada akurasi, hasil pengujian pertama pada ikan komet 20%, ikan manfish 20%, ikan molly 0, ikan redfine 90% ikan zebra 80% dengan nilai rata ? rata hasil akurasi 42% dengan diperoleh akuras sedangkan pengujian kedua pada ikan komet 0, ikan manfish 25%, ikan molly 15%, ikan redfine 75% ikan zebra 55%  hasil 34%. Nilai Accruracy 50%, Precission 90%, Recall 47% dan f1 score 63,94%. Nilai perhitungan koefisien kappa diperoleh berjumlah . Kata kunci : support vector machine, ekstrasi ciri, ikan hias, object detection.