Prasetyo, Nurdiyanto Yudo (2022) Aplikasi Pendeteksi Kesegaran Ikan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Other thesis, Univeristas Komputer Indonesia.
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_Cover.pdf - Published Version Download (17kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_Lembar Pengesahan.pdf - Published Version Download (180kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_Surat Keterangan Persetujuan Publikasi Perpustakaan.pdf - Published Version Download (86kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_Lembar Pernyataan.pdf - Published Version Download (187kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_Kata Pengantar.pdf - Published Version Download (71kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_Daftar Isi.pdf - Published Version Download (39kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_BAB I.pdf - Published Version Download (14kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_BAB II.pdf - Published Version Download (227kB) | Preview |
|
![[img]](http://elibrary.unikom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (299kB) | Request a copy |
|
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (272kB) | Request a copy |
|
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_BAB V.pdf - Published Version Download (7kB) | Preview |
|
|
Text
UNIKOM_Nurdiyanto Yudo Prasetyo_Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
Kontak penulis dan kontributor.pdf - Published Version Download (120kB) | Preview |
Abstract
Pangan hewani termasuk ikan segar sangat penting untuk sumber gizi masyarakat. Jarak dari toko swalayan biasanya cukup jauh dari pinggiran pantai maka dalam pengirimanya dapat mempengahui kesegaran ikan. Dengan adanya jarak yang cukup jauh dari pesisir pantai memilih ikan segar di toko swalayan dapat kurang akurat dalam pemilihannya. Penelitian ini dibangun untuk membantu masyarakat dalam memilih ikan segar atau tidak. Maka dibutuhkan sebuah metode kalsifikasi data yang bernama Convolutional Neural Network (CNN) algoritma yang bekerja pada klasifikasi data berupa gambar. Cara kerja metode CNN melatih dan menguji setiap gambar masukan melalui serangkaian proses, yaitu convolutional layer diikuti oleh pooling untuk mengekstraksi fitur dari gambar masukan berturut-turut. Untuk itu pada pengujianya digunakan GoogleColab sebagai uji dataset yang akan digunakan lalu dipadukan dengan android studio untuk aplikasinya. Hasil dari pengujian yang dilakaukan pada dataset mendapatkan hasil akurasi sebesar 74% dan pada pengujian datashet yang dilakukan secara satu- persatu didapatkan nilai akurasi sebsesar 75%. Dari hasil pengujian dinyatakan bahwa penelitian klasifikasi kesegaran ikan menggunakan metode CNN mendapatakan nilai yang cukup baik.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Convolutional Neural Network, Dataset, klasifikasi, Ikan |
| Subjects: | 000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 005_Computer Programming, Programs & Data Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | S1_SKRIPSI > FTIK_Sistem Komputer (02) |
| Depositing User: | Mia Hayati Kosasih |
| Date Deposited: | 03 Aug 2022 08:25 |
| Last Modified: | 03 Aug 2022 08:25 |
| URI: | http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/6219 |
Actions (login required)
 |
View Item |
