The repository administrator has not yet configured an RDF license.
PENERAPAN TRANFER LEARNING MENGGUNAKAN EFFICIENTNETV2 UNTUK KLASIFIKASI KESEGARAN IKAN BERBASIS CITRA
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.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
PENERAPAN TRANFER LEARNING MENGGUNAKAN EFFICIENTNETV2 UNTUK KLASIFIKASI KESEGARAN IKAN BERBASIS CITRA (Text)
PENERAPAN TRANFER LEARNING MENGGUNAKAN EFFICIENTNETV2 UNTUK KLASIFIKASI KESEGARAN IKAN BERBASIS CITRA (Archive)
HTML Summary of #32173 PENERAPAN TRANFER LEARNING MENGGUNAKAN EFFICIENTNETV2 UNTUK KLASIFIKASI KESEGARAN IKAN BERBASIS CITRA
000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
004 Pemrosesan data dan ilmu komputer