Identifikasi Otomatis Spermatozoa Sapi Menggunakan Support Vector Machine

Abstract

Identifikasi spermatozoa salah satu cara untuk mengetahui informasi terhadap keadaan sperma. Penelitian ini mengusulkan identifikasi spermatozoa secara otomatis serta dapat membedakan sebagian besar obyek yang bukan spermatozoa. Penelitian ini diawali dengan tahapan preprocessing, dilanjutkan dengan segmentasi menggunakan blob analysis terhadap ROI (Region of Interest) berdasarkan nilai treshold citra dari H dan S pada ruang warna (color space) HSV , kemudian ekstraksi fitur berdasarkan area, eccentricity dan Equivalent Circular Diameter (ECD) dan proses yang terakhir adalah identifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) . Berdasarkan hasil pengujian identifikasi spermatozoa sapi dengan metode SVM menunjukkan akurasi mencapai 91.92 %.