Development of a technique for early sexing of Koi (Ornamental carp)

Abstract

One of the critical issues faced by a Koi's breeder is sexing at the early age, sinee it will result in financial benefit for the breeder. In this paper we describe the results of early technique that is developed 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 scxing is possible and can be accomplished within 2 (two) months, which is much fastcr than convcntional technique by means of histology. The accuracy of ANN computation for sexing both descriptors as input is about 70%.

Salah satu faktor utama yang dihadapi para pemulia atau pembudidaya koi adalah bagaimana mengidentifikasi jenis kelamin koi sedini mungkin, 1ika identifikasi ini dapat dilakukan sedini mungkin maka keuntungan finansial yang dapat diperoleh akan meningkat secara nyata, Dalam tulisan ini diuraikan hasil pengembangan 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,