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 threshold statis adalah tingginya bias akurasi hasil deteksi dikarenakan lebih banyaknya hasil deteksi negatif tervalidasi dibandingkan deteksi front murni yang tervalidasi. Penelitian yang diusulkan bertujuan untuk meningkatkan performa metode deteksi daerah potensi ikan. Peningkatan performa deteksi thermal front dapat dilakukan dengan mencari nilai threshold optimal yang sesuai untuk masing-masing citra. Threshold adaptif didapatkan dari hasil analisis histogram pada setiap citra greyscale yang diproses. Untuk mendapatkan nilai threshold optimal dipilih Algoritme Otsu dengan pertimbangan proses cepat dan ketepatan hasil menengah. Penyesuaian metode dibutuhkan karena sifat dasar data SST yang dikonversi menjadi raster. Modifikasi metode Otsu dilakukan pada perhitungan nilai threshold optimal dengan rentang intensitas greyscale 1-254. Pemurnian front menggunakan pendekatan Geodesic Buffering dengan jarak maksimal 10 kilometer untuk mengatasi pergeseran front akibat noise suppression. Penelitian telah dilakukan dan menghasilkan metode deteksi daerah potensi ikan dengan performa recall yang lebih tinggi 25,42% dibandingkan metode threshold statis. Nilai recall lebih tinggi membuktikan bahwa metode yang diusulkan mampu menghasilkan lebih banyak hasil deteksi front murni yang lokasinya tervalidasi dengan data aktual penangkapan ikan.