View/Open

Author
Muhammad Bayu Pradana,

Date Published
04 Feb 2026

Advisor
Andika Setiawan, S.Kom., M.Cs.,
Muhammad Habib Algifari, S.Kom., M.T.I.,

Subject
Teknik Informatika

Publisher

Ikan merupakan sumber utama protein hewani yang penting bagi masyarakat Indonesia, terutama ikan ekor kuning yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Penilaian kesegaran ikan umumnya masih dilakukan secara manual melalui observasi visual, yang bersifat subjektif dan kurang konsisten. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi kesegaran ikan ekor kuning berdasarkan citra area mata menggunakan arsitektur MobileNetV2. Tahapan penelitian meliputi ekstraksi area Region of Interest (ROI), resize, augmentasi, normalisasi, serta pemisahan data menggunakan metode K-Fold Cross Validation sebanyak lima lipatan. Model dilatih dalam dua tahap, yaitu baseline training dan hyperparameter tuning untuk memperoleh kombinasi parameter terbaik. Berdasarkan hasil pengujian, model akhir menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 92,70

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2602030056

Keyword
Klasifikasi kesegaran ikan Mobilenetv2 Deep Learning Citra Digital Ikan Ekor Kuning