PENENTUAN NILAI BALIK THRESHOLD SEBAGAI INPUT ALGORITME EDGE DETECTION UNTUK PRODUKSI KOORDINAT POTENSI LINGKUNGAN IKAN PELAGIS

RIDLA KUMARA HADI, Dr. Ir. Rudy Hartanto, M.T., IPM.;Dr.Eng. Silmi Fauziati, S.T., M.T.

2020 | Tesis | MAGISTER TEKNIK ELEKTRO

Produksi penangkapan perikanan laut modern didukung analisis data, salah satunya menggunakan data penginderaan jauh. Hasil analisis berupa informasi potensi lokasi daerah penangkapan ikan di laut. Penginderaan jauh dianggap sebagai metode teknologi yang penting dalam mengumpulkan statistik dan informasi kondisi bumi. Dalam suatu basis data yang besar, peneliti dapat melakukan analisa terhadap fenomena maupun perubahan yang terjadi. Penentuan sebuah titik daerah prediksi menggunakan deteksi tepi untuk mendapatkan thermal fronts (gradien maksimum) dari data citra Sea Surface Temperature (SST) yang dianalisis ketepatan lokasinya terhadap data Chlorophyll-a. Data didapatkan dari sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Metode yang digunakan untuk penentuan thermal fronts adalah algoritme single image edge detection dengan threshold statis 0,5 yang didapatkan dari penelitian terdahulu. Kekurangan dari metode ini adalah tingginya bias akurasi hasil deteksi dikarenakan lebih banyaknya hasil deteksi negatif tervalidasi dibandingkan deteksi front murni yang tervalidasi. Peningkatan performa dapat dilakukan dengan pencarian front menggunakan threshold optimal yang sesuai dan akan bervariasi untuk masing-masing citra. Threshold adaptif didapatkan dari hasil analisis histogram pada setiap citra yang diproses. Modifikasi perhitungan metode threshold adaptif pada intensitas greyscale 1 hingga 254 dilakukan untuk menyesuaikan karakteristik citra. Untuk mengatasi pergeseran front akibat proses noise suppression dari metode threshold adaptif, digunakan pendekatan analisis Geodesic Buffering terhadap front yang ditemukan dengan data konsentrasi klorofil-a. Hasil dari penelitian ini adalah metode deteksi daerah potensi ikan dengan performa recall yang lebih tinggi 25,42% dibandingkan metode threshold statis. Nilai ini membuktikan bahwa metode yang diusulkan mampu menghasilkan lebih banyak hasil deteksi front murni yang lokasinya tepat dengan data aktual.

Production of modern marine fisheries is supported by data analysis, one means by using remote sensing data. The re-sults of the analysis are information of potential fishing zone location. Remote sensing is considered an important techno-logical method in gathering statistics and information on earth conditions. With datasets, researchers can remotely ana-lyze the phenomena and changes that occur. A potential fishing zone location determined by edge detection to obtain thermal fronts (maximum gradient) from Sea Surface Temperature (SST) dataset, then analyzed for location pattern match-ing with Chlorophyll-a data. Datasets obtained from the Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor. The method used to determine thermal fronts is a single image edge detection algorithm with a static threshold of 0.5 obtained from previous research. The flaw of this analysis method is the high bias of detection accuracy, because negative detection results are much more matched than the detection of pure fronts. Performance improvement can be done by searching the front using the appropriate optimal threshold and will vary for each image. Adaptive threshold is obtained from the results of histogram analysis on each image processed. Modifications to the adaptive threshold method calculations on greyscale 1 to 254 intensities were made to adjust the characteristics of the image. Geodesic buffering approach is used for overcome the front shift, this shift resulted from noise suppression process. The results of this study is a method for detecting potential fish areas with a recall performance value 25.42% higher than the static threshold method. Higher recall value proves that the proposed method is able to produce more pure front detection results that are located precisely with the actual fishing data.

Kata Kunci : Analisis Performa, Deteksi Tepi, Daerah Potensi Ikan, Threshold Adaptif