Show simple item record

dc.contributor.authorJaya, Indra
dc.contributor.authorIqbal, Muhammad
dc.date.accessioned2012-12-18T08:16:41Z
dc.date.available2012-12-18T08:16:41Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.issn0854-3194
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/58877
dc.description-en
dc.description.abstractSalah satu faktor utama yang dihadapi para pemulia atau pembudidaya koi adalah bagaimana meng­ identifikasi jenis kelamin koi sedini mungkin, 1ika identifikasi ini dapat dilakukan sedini mungkin maka ke­ untungan finansial yang dapat diperoleh akan meningkat secara nyata, Dalam tulisan ini diuraikan hasil peng­ embangan teknik identifikasi dini jenis kelamin koi melalui kombinasi antara deskriptor dan aplikasi teknik jaringan saraf tiruan (1ST). dengan algoritma 1ST yang digunakan adalah perambatan balik, Data masukan yang digunakan dalam komputasi 1ST adalah nilai deskriptor morfometrik dan energetik foto koi, Analisis deskpritor morfometrik menunjukkan bahwa deteksi dini dapat dilakukan dalam waktu kurang dari 2 (dua) bulan, jauh lebih cepat dari metode konvensional histologi. Hasil komputasi 1ST menunjukkan bahwa nilai akurasi penentuan jenis kelamin cukup baik, yakni sekitar 70% dalam mengidentifikasi jenis kelamin koi, Kata kunci: jenis kelamin, deskriptor, jaringan syaraf tiruan, ikan koi, ABSTRACT One of the critical issues faced by a Koi's breeder is sexing at the early age, sinee it will result in fi­ nancial benefit for the breeder. In this paper we describe the results of early technique that is devel­ oped for the Koi using combination of descriptor method and application of artificial neural network (ANN), where we used back-propagation algorithm in the computation. Input data for ANN are obtained from both morphometric and energetic descriptors of Koi's images. The morphometric descriptor shows that early scx­ ing is possible and can be accomplished within 2 (two) months, which is much fastcr than convcntional tech­ nique by means of histology. The accuracy of ANN computation for sexing both descriptors as input is about 70%. Keywords: scxing, descriptors, artificial neural network, Koien
dc.description.sponsorship-en
dc.language.isoother
dc.publisherJURNAL ILMU-ILMU PERAIRAN DAN PERIKANAN INDONESIA
dc.subjectjenis kelaminen
dc.subjectdeskriptoren
dc.subjectjaringan syaraf tiruanen
dc.subjectikan koien
dc.titlePengembangan Teknik Penentuan Dini Jenis Kelamin Koien
dc.typeArticleen


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record