Ahmadi, Faruq Putra (2026) PENERAPAN TRANFER LEARNING MENGGUNAKAN EFFICIENTNETV2 UNTUK KLASIFIKASI KESEGARAN IKAN BERBASIS CITRA. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER - ABSTRAK)
COVER.pdf - Published Version Download (2MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf - Published Version Download (126kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (495kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (208kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf - Published Version Download (63kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (73kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id/style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 22.11.5047.zip Restricted to Repository staff only Download (18MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
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.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Kesegaran ikan, Citra mata ikan, Transfer Learning, EfficientNetV2, Fish freshness, Fish eye image. | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 16 Jul 2026 02:26 | ||
| Last Modified: | 16 Jul 2026 02:26 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32173 |
Actions (login required)
 |
View Item |