Prototype System Klasifikasi Genus Ikan Menggunakan Viola-Jones Feature Extraction dan Boosting Berbasis Decision Tree

Nehemiah Austen Pison
Muhammad Eka Suryana
Med Irzal

J-KOMA : Jurnal Ilmu Komputer dan Aplikasi
Vol 6 No 2 (2023): J-KOMA : Jurnal Ilmu Komputer dan Aplikasi

Sektor budidaya perikanan di Indonesia adalah sebuah sektor ekonomi yang bernilai besar bagi ekonomi masyarakat Indonesia, namun sektor ini masih memiliki problem yang lumayan besar dalam klasifikasi ikan. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode Viola-Jones Feature Extraction dan Boosting Berbasis Decision Tree untuk melakukan klasifikasi ikan. Langkah pertama dalam metode ini adalah dengan melatih weak classifier untuk mengklasifikasi beberapa fitur beberapa kelas ikan, diikuti dengan Boosting, dan pembuatan sebuah cascade untuk mempercepat proses klasifikasi. Hasil dari proses ini adalah sebuah program yang dapat mengklasifikasi dan menganotasi ikan berdasarkan input gambar.