ABSTRAKSI: Sekarang ini, banyak sekali dikalangan masyarakat yang senang dan hobi dalam pemeliharaan ikan koi, bahkan tidak sedikit dari mereka yang senang untuk mengikuti lomba ikan koi yang berkualitas. Banyak cara dalam memilih ikan koi yang berkualitas prima untuk diikuti ajang perlombaan tersebut, diantaranya dapat dilihat dari bentuk tubuh, warna serta pola,dan kesehatan dari ikan koi tersebut.
Oleh karena itu, penulis berusaha membuat bagaimana cara agar dapat membantu juri dalam memilih ikan koi tersebut layak untuk menjadi juara dalam ajang kontes ikan koi. Di sini, penulis akan mengklasifikasikan kategori ikan koi tersebut berdasarkan bentuk tubuh ,pola dan warnanya serta beberapa parameter yang diperlukan dalam menentukan ikan koi yang berkualitas, dengan memanfaatkan pengolahan citra sebagai masukan dengan menggunakan algoritma yang memungkinkan proses pengolahan citra digital klasifikasi ikan koi ini lebih efektif, cepat, akurat, dan objektif.
Algoritma pengolahan citra yang digunakan dapat dibagi beberapa tahap. Dimulai dari Preprocessing, yaitu manghilangkan bagian yang tidak penting pada objek yang akan dituju dan dilakukan persamaan warna pada background dengan mendeteksi piksel warna background terkluster menggunakan K-Means. Proses Ekstraksi Ciri digunakan untuk mendapatkan hasil deteksi yang diinginkan, untuk mendeteksi bentuk tubuh diambil dari perbandingan antara panjang dan lebar dengan cara memotong secara vertikal dan horizontal dan dilakukan pelabelan untuk menghilangkan gambar biner untuk semua komponen yang saling terhubung yang memiliki kurang dari piksel yang ditentukan, untuk menghasilkan gambar biner lain, kemudian untuk deteksi warna dilakukan proses model warna dengan YIQ (NTSC) dan deteksi pola diambil dari perbandingan antara pola warnanya dengan luas tubuh ikan. Terakhir, proses teknik klasifikasi. Penulis menggunakan software Matlab R2009a untuk simulasi pengolahan citra tersebut. Hasil Pengujia sistem diperoleh akurasi sebesar 76,67%.Kata Kunci : Ikan koi kontes, Matlab R2009a, Image Processing, K-MeansABSTRACT: Today, society really love and hobby to care of koi, even many of them like to following competition. Many ways to choice the best koi to follow the competition, some other thing from body shape, color, and pattern then healthy of that koi.
Hence, writer makes how to help the judger to choice what is the best koi to be winner at a competition. This, writer was make category to koi classification based on body shape, pattern, and color then some parameters that needed to determine the best koi, with image processing as input using algorithm which enable classification process more effective, accurate, and objective.
Image processing algorithm that used divides into some steps. First preprocessing is reducing useless part of object and similarity background color with detection of background color pixel cluster using K-Means. Feature extraction process is used to get expected result detection, to body shape detection was taken from comparison length and width with cutting vertical and horizontal and labeling to reducing biner image to all components that in circuit and have pixel less that determine, to get another biner image, then to color detection using YIQ (NTSC) and pattern detection was taken from comparison pattern color with body wide. Last, classification technique. Writer using Matlab r2009a to simulation the image processing. The result of this minor thesis is accuration 76,67%.Keyword: Koi Competition, Matlab R2009a, Image Processing, K-Means