DETEKSI KESEGARAN IKAN NILA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS BERBASIS CITRA DIGITAL - Roihan Nafi', Zaky Luthfirana; Hidayatullah, Muh. Syarif (Journal of Data Analytics, Information, and Computer Science, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode deteksi kesegaran ikan nila yang lebih objektif dengan menggunakan teknologi Convolutional Neural Networks (CNN) berbasis analisis citra digital. Metode Penelitian menggunakan pendekatan CNN untuk mendeteksi kesegaran ikan nila melalui analisis citra digital. Proses penelitian melibatkan beberapa langkah kunci, yaitu pengumpulan dataset citra ikan nila dalam berbagai kondisi kesegaran, preprocessing data, pengembangan model CNN, dan evaluasi kinerja model. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil Penelitian Model CNN yang dikembangkan menunjukkan kemampuan yang baik dalam mengenali perubahan visual yang menunjukkan kesegaran ikan nila. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi yang memuaskan dalam mendeteksi kesegaran ikan, meskipun terdapat tantangan terkait sensitivitas model terhadap variasi kondisi pencahayaan dan deformitas fisik ikan. Simpulan, Penelitian ini membuktikan bahwa CNN dapat digunakan untuk mendeteksi kesegaran ikan nila dengan akurat, memberikan alternatif yang lebih objektif dibandingkan metode subjektif manusia. Namun, perbaikan lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan konsistensi dan generalisasi model, khususnya dalam menghadapi variasi kondisi pencahayaan dan deformitas fisik ikan. Kata Kunci: Deteksi Kesegaran; Convolutional Neural Networks (CNN), Deteksi Kesegaran Ikan, Citra Digital