Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Ikan merupakan salah satu makanan yang penting bagi tubuh, sebab ikan mengandung protein tinggi yang sangat diperlukan oleh tubuh. Selain itu, harga ikan juga lebih murah dibanding dengan daging yang juga mengandung protein. Namun banyak masyarakat yang salah dalam memilih ikan, kebanyakan ikan yang beredar di pasaran sudah tidak segar lagi, sehingga apabila di konsumsi dapat membahayakan tubuh. Oleh karena itu, dirancanglah sebuah aplikasi pendeteksi kesegaran ikan yang diberi nama aplikasi AKSI GRAKAN yaitu aplikasi untuk mendeteksi tingkat kesegaran ikan menggunakan pengolahan citra digital (image processing) yang berbasis android. Pada penelitian ini obyek yang dideteksi adalah mata ikan dengan menggunakan metode ruang warna citra RGB. Sedangkan untuk klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk dapat mengelompokkan ikan dengan 4 kondisi yaitu sangat segar, segar, kurang segar atau tidak segar. Pada penelitian ini menggunakan 2 jenis smartphone, Untuk smartphone dengan spesifikasi smartphone dual kamera belakang 13MP+5MP menghasilkan tingkat akurasi sebesar 93,75 dan smartphone dengan spesifikasi smartphone dual kamera belakang 13MP+2MP tingkat akurasinya adalah 90%. Waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi dari proses capture sampai klasifikasi jenis ikan adalah 3-5 detik.
Keywords
Article Details
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
- This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
- DAFTAR PUSTAKA
- Altien J.R ,“ Perancangan Sistem Penentuan Tingkat Kesegaran Ikan Cakalang Menggunakan Metode Curve Fitting Berbasis Citra Digital Mata Ikan”, Universitas Sam Ratulangi, Manado, 2017.
- Devit Bee, Weku, Winsy dan Altien “Aplikasi Penentuan Tingkat Kesegaran Ikan Selar Berbasis Citra Digital Dengan Metode Kuadrat Terkecil”, Universitas Sam Ratulangi, Manado, 2016.
- Indrabayu, “Sistem Pendeteksi Kesegaran Ikan Bandeng Menggunakan Citra”, Universitas Hasanuddin, Makassar, 2016.
- Liantoni, f. “klasifikasi daun dengan perbaikan fitur citra menggunakan metode k-nearest neighbor”, jurnal ultimatics, 7(2), pp. 98–104. Doi: 10.31937/ti.v7i2.356.2016.
- Septiaji, Dwi K.,Kartika F, “Deteksi Kematangan Daun Selada (Lactuca Sativa L) Berbasis Android Menggunakan Nilai RGB Citra”, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta, 2018.
- Tri W., “Aplikasi Pengolahan Citra Untuk Menentukan Kesegaran Ikan Dilihat Dari Insang”, Universitas 17 Maret 1945 Surabaya, 2017.
- Enggar pawening, r., ja, w. And shudiq,far “klasifikasi kualitas jeruk lokal berdasarkan tekstur dan bentuk menggunakan metode k-nearest neighbor (k-nn)”, ejournal.unuja.ac.id, 1(1), pp. 10–17. available at: http://ejournal.unuja.ac.id/index.php/core,2020.
- Nasir, m.,”klasifikasi jenis mangga berdasarkan bentuk daun menggunakan metode k-nearest neighbor”, 3(2), pp. 87–91,2018
References
DAFTAR PUSTAKA
Altien J.R ,“ Perancangan Sistem Penentuan Tingkat Kesegaran Ikan Cakalang Menggunakan Metode Curve Fitting Berbasis Citra Digital Mata Ikan”, Universitas Sam Ratulangi, Manado, 2017.
Devit Bee, Weku, Winsy dan Altien “Aplikasi Penentuan Tingkat Kesegaran Ikan Selar Berbasis Citra Digital Dengan Metode Kuadrat Terkecil”, Universitas Sam Ratulangi, Manado, 2016.
Indrabayu, “Sistem Pendeteksi Kesegaran Ikan Bandeng Menggunakan Citra”, Universitas Hasanuddin, Makassar, 2016.
Liantoni, f. “klasifikasi daun dengan perbaikan fitur citra menggunakan metode k-nearest neighbor”, jurnal ultimatics, 7(2), pp. 98–104. Doi: 10.31937/ti.v7i2.356.2016.
Septiaji, Dwi K.,Kartika F, “Deteksi Kematangan Daun Selada (Lactuca Sativa L) Berbasis Android Menggunakan Nilai RGB Citra”, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta, 2018.
Tri W., “Aplikasi Pengolahan Citra Untuk Menentukan Kesegaran Ikan Dilihat Dari Insang”, Universitas 17 Maret 1945 Surabaya, 2017.
Enggar pawening, r., ja, w. And shudiq,far “klasifikasi kualitas jeruk lokal berdasarkan tekstur dan bentuk menggunakan metode k-nearest neighbor (k-nn)”, ejournal.unuja.ac.id, 1(1), pp. 10–17. available at: http://ejournal.unuja.ac.id/index.php/core,2020.
Nasir, m.,”klasifikasi jenis mangga berdasarkan bentuk daun menggunakan metode k-nearest neighbor”, 3(2), pp. 87–91,2018