%0 Thesis
%9 S1 - Sarjana
%A Ahmadi, Faruq Putra
%A Universitas AMIKOM Yogyakarta,
%B Fakultas Ilmu Komputer
%D 2026
%F universitasamikomyogyakarta:32173
%I Universitas AMIKOM Yogyakarta
%K Kesegaran ikan, Citra mata   ikan,   Transfer   Learning,   EfficientNetV2, Fish freshness, Fish eye image.
%T PENERAPAN TRANFER LEARNING MENGGUNAKAN   EFFICIENTNETV2 UNTUK   KLASIFIKASI KESEGARAN   IKAN   BERBASIS CITRA
%U https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32173/
%X Kesegaran ikan   merupakan faktor   penting dalam   memastikan kualitas   pangan dan   keamanan konsumen. Penilaian kesegaran ikan   umumnya   dilakukan   melalui pengamatan visual mata   ikan, yang   bersifat   subjektif dan   rentan   terhadap   inkonsistensi. Evaluasi kesegaran yang   tidak   akurat dapat   mengurangi kualitas   pangan dan   menimbulkan risiko   kesehatan. Oleh   karena itu,   diperlukan metode   otomatis dan   objektif untuk   klasifikasi kesegaran ikan.   Penelitian ini   menerapkan pendekatan transfer learning   menggunakan   arsitektur EfficientNetV2 untuk   mengklasifikasikan kesegaran ikan   berdasarkan   citra mata ikan.   Dataset diperoleh dari   Mendeley Data. Model   EfficientNetV2 yang   telah dilatih sebelumnya disempurnakan dengan   memodifikasi lapisan   klasifikasi   akhir untuk   mengklasifikasikan dua   kategori: segar dan   tidak   segar.   Hasil   eksper1men menunjukkan bahwa model yang   dikembangkan mampu   mencapai akurasi 87,63%, menunjukkan bahwa   EfficientNetV2 dengan   transfer   learning efektif untuk   klasifikasi kesegaran ikan.   Sistem ini   dapat   dimanfaatkan   oleh pedagang ikan,   industri perikanan, dan   konsumen sebagai alat   bantu   untuk   mengevaluasi kesegaran ikan.