Visualisasi Citra Digital Jenis Ikan Layak Konsumsi Menggunakan Algoritma K-Nearets Neighbor (K-NN) Berbasis Smartphone - ., Suhadi; Agung, Rudi Budi; Rahayu, Ratna Rahmawati (JURNAL INFORMATIKA, SAINS & TEKNOLOGI, 2020)
Abstrak - Masyarakat Indonesia mengenal ikan Mujair (oreochromis mossambicus) sebagai ikankonsumsi sekaligus sebagai ikan yang sangat populer. Ikan tersebut merupakan ikan airtawar yaitu ikan yang menghabiskan sebagian atau seluruh hidupnya di air tawar, sepertisungai dan danau, dengan salinitas kurang dari 0,05%, sehingga mudah untukmembudidayakannya. Ikan Mujair dikonsumsi oleh di masyarakat secara luas selain murah dan enak ikan ini banyakdijumpai di pasar tradisional dan supermarket, tetapi ikan-ikan tersebut dijual secara kasat matadalam kondisi baik (segar) dan rusak (tidak segar), kondisi segar dan tidak segar ini masyarakatbelum sepenuhnya mengetahui informasinya boleh dikonsumsi atau tidak, proses penjualan ikanikantersebut ke masyarakat ada yang langsung dijual dalam keadaan segar (fresh) dan ada yangmelalui proses pembekuan (frozen). Proses penyimpanan yang terlalu lama bisa mengakibatkan perubahan fisik ikan menjadi seperti mata buram, warna cenderung pudar, tektur daging ikan lembek dan bau tidak sedap sangat menyengat. Dalam penelitian ini proses untuk memvisualisasikan gambar atau citra ikan yang segar (layak konsumi) dan tidak segar (tidak layak konsumsi) bisa dideteksi menggunakan Algortima K-Nearest Neighbor (K-NN) menggunakan Smartphone.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil akurasi penghitunganmenggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan metode citra atau gambardigital (image processing) jenis ikan Mujair, sehingga konsumen bisa memilih ikan tersebutlayak dikonsumsi atau tidak, dengan menggunakan smartphone sebagai visualisasinya.