PENGELOMPOKAN KESEGARAN IKAN MELALUI CITRA MATA IKAN MENGGUNAKAN METODE CNN (Convolution Neural Network)
Total View This Week0

Institusion

Universitas Maritim Raja Ali Haji

Author

Roby, Saputra
Tekad, Matulatan
Nurul, Hayaty

Subject

005.1.Pemrograman 

Datestamp

2021-07-28 03:50:14 

Abstract :
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji metode Convolution Neural Network terhadap penerapan tingkat kesegaran ikan menggunakan citra mata ikan . Convolutional Neural Network (CNN) merupakan model baru di bidang pengenalan objek. Dikhususkan untuk input data yang bertipe spatial, CNN memiliki layer khusus, yaitu layer konvolusi dan layer pooling yang memungkinkan proses pembelajaran fitur secara hierarki dari data. Banyaknya data yang digunakan untuk penelitian ini yaitu data training 525 , data testing 77 , dan 18 data uji dengan 9 kategori yaitu ikan dalam keadaan hidup, mati hari pertama, beku 2 hari, beku 3 hari, beku 4 hari, beku 5 hari, beku 6 hari, beku 7 hari, dan busuk. Dari 18 data uji yang digunakan terdapat 72,15% foto mata ikan yang sesuai target dengan klasifikasi yang dilakukan dan hasil epoch tertinggi yang di tampilkan mencapai akurasi 98,44%. 

File :
RobySaputra_130155201012_TeknikInformatika - robi saputra.pdf