Penerapan Content Based Image Retrieval Untuk Pengenalan Jenis Ikan Koi - Hanggara, Nazil Rizqi; Niswatin, Ratih Kumalasari; Kasih, Patmi (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2021)
Ikan Koi merupakan salah satu ikan hias yang menarik. warna dan motif nya yang beragam membuat ikan ini banyak diburu penggemar untuk menghias keindahan rumah ataupun hanya sekedar kesenangan. Banyaknya jenis saat ini juga menjadi masalah baru bagi orang awam untuk mengenali jenis Ikan Koi. Membangun sistem pengenalan jenis berdasarkan citra bisa dijadikan solusi dari permasalahan. Content-Based Image Retrieval (CBIR) merupakan suatu metode yang dikembangkan dari image retrieval untuk mencari gambar dari suatu database gambar yang besar. Gambar Koi pada CBIR akan dilakukan perhitungan dengan Convolutional Neural Network untuk mendapatkan fitur dari gambar kemudian dilakukan perbandingan kemiripan dengan algoritma Euclidean Distance untuk mendapatkan Hasil dari aplikasi pengenalan jenis ikan Koi ini yaitu urutan citra dari database Koi dimulai dari yang memiliki tingkat kemiripan paling tinggi dengan gambar query. Penelitian ini menggunakan 80 citra dataset dari 4 jenis ikan Koi. Pengujian dari penelitian ini dilihat dari kemampuan membedakan citra koi atau bukan dan dihitung dari persentase data sesuai yang di retrieval dengan hasil yang didapat yaitu mencapai 65%.