Sistem Identifikasi Kesegaran Udang Berbasis Single Board Computer Menggunakan Metode CNN

Muhammad, Hafidz (2023) Sistem Identifikasi Kesegaran Udang Berbasis Single Board Computer Menggunakan Metode CNN. Diploma thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (134kB)
	Text (BAB 1 Pendahuluan) BAB 1 Pendahuluan.pdf - Published Version Download (225kB)
	Text (BAB 5 Penutup) BAB 5 Penutup.pdf - Published Version Download (108kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (165kB)
	Text (Skripsi Fulltext) skripsi fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Udang adalah komoditas perikanan penting di Indonesia, namun penanganan yang buruk dapat menyebabkan kerusakan dan risiko kontaminasi. Metode tradisional penilaian kesegaran udang memiliki keterbatasan, sehingga penggunaan teknologi pengolahan citra digital, khususnya Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan arsitektur MobileNetV2. Penelitian ini mengembangkan sistem identifikasi kesegaran udang menggunakan metode CNN berbasis Single Board Computer. Hasil penelitian menunjukkan sistem ini dapat mengklasifikasikan tingkat kesegaran udang dengan akurasi 95,08%. Model CNN memberikan akurasi dan F1-Score yang tinggi untuk setiap kelas. Sistem ini juga dapat mengidentifikasi kesegaran udang dengan variasi posisi dan sudut rotasi. Hasil identifikasi dapat ditampilkan melalui Website. Penelitian ini juga melibatkan penggunaan Photobox, yang memungkinkan pengolahan dan analisis citra udang secara cepat dan efisien.

Actions (login required)

View Item