Klasifikasi kesegaran ikan berdasarkan warna mata menggunakan metode K-Nearest Neighbor / Yesi Krisdiani - Repositori Universitas Negeri Malang

Klasifikasi kesegaran ikan berdasarkan warna mata menggunakan metode K-Nearest Neighbor / Yesi Krisdiani

Krisdiani, Yesi (2019) Klasifikasi kesegaran ikan berdasarkan warna mata menggunakan metode K-Nearest Neighbor / Yesi Krisdiani. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

RINGKASAN Krisdiani Yesi. 2019. Klasifikasi Kesegaran Ikan Berdasarkan Warna Mata Menggunakan Metode k-Nearest Neighbor Skripsi Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang. Pembimbing (I) Dr. Muladi S.T. M.T. (II) Heru Wahyu Herwanto S.T. M.Kom. Kata Kunci k-Nearest Neighbor Klasifikasi Ikan Nila Kesegaran Ikan. Ikan segar adalah sumber pangan hewani yang mempunyai keanekaragaman jenis juga sebagai sumber protein yang cenderung murah dibandingakn dengan protein dari hewan ternak lain. Jenis ikan yang banyak dikonsumsi dan digemari oleh masyarakat Indonesia salah satunya adalah ikan nila. Ikan nila (Oreochromis sp) merupakan komoditas perairan darat yang telah dikenal oleh masyarakat sebagai ikan konsumsi. Ikan nila memiliki keunggulan antara lain mudah dikembangbiakan dan dibudidayakan juga mempunyai kelangsungan hidup yang tinggi. Sumber pangan ikan selain mempunyai keunggulan juga memiliki kelemahan yaitu masalah kemunduran mutu. Kemunduran mutu dan kerusakan pada ikan ini dipengaruhi oleh beberapa faktor penanganan ikan paska panen dan perlakuan ikan hingga ikan sampai ke konsumen. Di pasaran terutama pasar tradisional masih ditemui beberapa ikan yang dijual dalam kondisi yang mutunya menurun. Pemeriksaan kesegaran ikan dapat dilakukan dengan cara analisis dengan indra manusia dan hal ini dianggap kurang efektif karena manusia rentan terhadap kesalahan dan kelelahan fisik sehingga diperlukan sistem atau aplikasi yang dapat mengklasifikasikan kesegaran ikan. Dalam perancangan aplikasi kesegaran ikan menggunakan image mata ini digunakan model pengembangan aplikasi waterfall yang meliputi analisis kebutuhan tahap perancangan dan desain aplikasi yang dibangun tahap implementasi tahap pengujuan dan tahap maintenance untuk pemeliharaan aplikasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode k-Nearest Neighbor untuk proses klasifikasi. Tahap yang dilakukan sebelum proses klasifikasi adalah proses pengolahan citra mulai dari cropping pengambilan nilai RGB dan proses klasifikasi. Proses klasifikasi disini menggunakan nilai RGB dari citra mata ikan yang kemudian akan dicari jarak Eucliden dan nilai mayoritas sebanyak k. Berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan metode k-Nearest Neighbor dan proses pengolahan citra dengan menguji sebanyak 60 citra mata ikan nila dengan kategori ikan segar sebanyak 20 data ikan kurang segar sebanyak 20 data dan ikan tidak segar atau busuk sebanyak 20 data mendapatkan akurasi sebesar 81 7 %. Dari tabel perolehan nilai akurasi yang didapat aplikasi kesegaran ikan ini memiliki kemampuan yang baik dalam pengklasifikasian kesegaran ikan nila.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: ?? ??
Divisions: Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 26 Aug 2019 04:29
Last Modified: 09 Sep 2019 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/152156

Actions (login required)

View Item View Item