SISTEM ESTIMASI BERAT KEPITING BAKAU MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

NOVIANTO PADAUNAN. Sistem Estimasi Berat Kepiting Bakau
Menggunakan Pengolahan Citra Digital (dibimbing oleh Zahir Zainuddin
dan Muhammad Niswar).
Dalam budidaya kepiting bakau proses pemberian pakan merupakan
proses yang sangat penting karena sangat berpengaruh terhadap laju
pertumbuhan kepiting bakau. Pemberian pakan dilakukan dua kali sehari
yaitu pada pagi dan sore hari dengan persentase sebesar 3-5% dari berat
kepiting bakau. Selama ini pengukuran berat kepiting bakau untuk
menentukan jumlah pakan yang diberikan masih dilakukan secara manual
hal ini bukan saja sangat merepotkan karena diperlukan waktu yang sangat
lama bagi pembudidaya dalam mengukur berat setiap kepiting bakau dalam
jumlah yang sangat banyak dan meningkatkan biaya operasional serta
resiko cedera yang dapat dialami oleh pembudidaya. Selain itu menurut
PERMEN KP Republik Indonesia nomor 56 tahun 2016 kepiting bakau yang
dapat diekspor keluar negeri harus memiliki lebar karapas lebih dari 15 cm
atau berat lebih dari 200 gram. Hal ini tentunya menyulitkan bagi para
pembudidaya dalam menentukan kepiting bakau yang dapat dipanen. Oleh
karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat mengestimasi berat
kepiting bakau secara cepat dan otomatis sehingga berbagai masalah
tersebut dapat terselesaikan. Penelitian ini mengimplementasikan teknologi
pengolahan citra digital untuk mengestimasi berat kepiting bakau secara
cepat dan otomatis. Pengolahan citra akan mengambil gambar setiap
kepiting bakau, kemudian dari gambar tersebut akan diambil nilai dari
sebuah fitur yang dapat digunakan untuk mengestimasi berat kepiting
bakau. Hasil dari penelitian ini memperlihatkan bahwa fitur major axis length
dari gambar kepiting bakau dan metode support vector regression dengan
parameter kernel = RBF, C = 100 dan degree = 3 serta gamma = 0,001
merupakan skenario terbaik yang dapat digunakan untuk mengestimasi
berat kepiting bakau. Hal tersebut dapat dibuktikan dengan koefisiensi
determinasi sebesar 0,9874 dan mean absolute error sebesar 5,4330 gram
serta waktu eksekusi sistem untuk mengolah gambar seekor kepiting bakau
hingga diperoleh hasil estimasi beratnya sebesar 7,9540 detik.
Kata Kunci : Kepiting Bakau, Pengolahan Citra, Estimasi Berat, Machine
Learning