Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Vol 7 No 2 (2024): Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)

Sistem Identifikasi Kesegaran Ikan Berbasis Android Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)

Justam, Justam (Unknown)
Takbir, Muh. Nashir (Unknown)
Umar, Sitti Mawaddah (Unknown)
Erlita, Erlita (Unknown)
Lewa, Revah Oktria (Unknown)



Article Info

Publish Date
30 Oct 2024

Abstract

Ikan merupakan sumber protein hewani penting dengan kandungan vitamin dan mineral esensial yang tinggi. Sebagai negara kepulauan, Indonesia memiliki potensi perikanan yang besar, namun masih banyak masyarakat yang kesulitan membedakan ikan segar dan tidak segar. Penelitian ini mengembangkan sistem berbasis Android untuk mengidentifikasi kesegaran ikan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Model dilatih dengan 540 sampel gambar dalam tiga kategori (segar, baik, dan tidak layak) dengan resolusi 256 × 256 piksel RGB. CNN yang digunakan terdiri dari tiga lapisan konvolusi dan dua fully connected layer, dengan optimizer Adam dan fungsi aktivasi ReLU serta Softmax. Model dilatih di Google Colaboratory, lalu dikonversi ke TensorFlow Lite untuk diterapkan pada Android. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 98% pada data uji dan 96,67% pada aplikasi Android dengan 60 sampel baru, membuktikan sistem mampu berfungsi dengan baik dalam mengidentifikasi kesegaran ikan

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

jisti

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

Description

Lembaga Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Universitas Lamappapoleonro adalah lembaga penerbitan jurnal untuk dosen Universitas Lamappapoleonro dan dosen diluar Universitas Lamappapoleonro yang memiliki disiplin ilmu komputer. Lembaga Jurnal Ilmiah JISTI didirikan pada ...