SISTEM DETEKSI PENYAKIT PADA IKAN AIR TAWAR MENGGUNAKAN ALGORITMA SOBEL DAN LOG

Putra, Fijaya Dwi Bima Sakti

Jurnal Teknologi Informasi
Vol 4, No 1 (2025): Agustus 2025

Di Indonesia, budidaya ikan air tawar memegang peranan penting dalam industri akuakultur, dengan spesies seperti nila, lele, dan ikan mas banyak dibudidayakan. Salah satu indikator utama kualitas ikan adalah kesehatannya, dan penyakit seperti Cotton Wool Disease (CWD) dapat menyebabkan kerugian ekonomi yang serius. CWD merupakan penyakit yang disebabkan oleh Saprolegniasis dan ditandai dengan kerusakan permukaan kulit ikan. Untuk mengatasi masalah ini, peneliti mengembangkan sistem deteksi penyakit ikan air tawar berbasis analisis citra digital. Algoritma ini melibatkan beberapa tahap: pengambilan citra, identifikasi Region of Interest (ROI), konversi citra ke dalam skala keabuan, dan analisis citra. Teknik deteksi tepi sobel dan LoG digunakan untuk menyoroti area yang terinfeksi gejala penyakit. Hasil penelitian menunjukkan dengan nilai MSE 19353.066, PSNR sebesar 5.26, dan SSIM sebesar 0.563 algoritma  LoG lebih efisien dan efektif untuk memantau kesehatan ikan dan mengurangi kerugian dalam sektor akuakultur