PENERAPAN ALGORITMA KNN PADA KESEGARAN IKAN MENGGUNAKAN CITRA DIGITAL

  • Akhmad Ikhsannul Arief Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Reni Rahmadewi Universitas Singaperbangsa Karawang
Keywords: Ikan, KNN, Citra Digital

Abstract

Ikan merupakan hasil laut dan sumber pangan penting. Ikan harus diketahui kesegarannya sebelum dimakan manusia. Tingkat kesegaran ikan biasanya ditentukan dengan metode tradisional seperti analisis kimia atau biokimia ikan, analisis kandungan mikroba pada ikan, dan metode pengujian sensorik. Meskipun cara-cara ini dapat dilakukan, namun memerlukan usaha manusia dan menyebabkan kelelahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kesegaran ikan hasil tangkapan dengan menggunakan sistem komputer digital. Kami menggunakan metode K-nearest neighbour dengan menggunakan gambar mata ikan berdasarkan fitur warna RGB.Gambar mata ikan telah dipotong sebelumnya, disegmentasi, nilai RGB diekstraksi, dan diklasifikasikan berdasarkan kelas target. Hasil pengujian menunjukkan nilai akurasi tertinggi menggunakan nilai K=1 (93,33%). Berdasarkan hasil akurasi tersebut, metode ANN dapat menjadi model pengembangan identifikasi kesegaran ikan menggunakan citra digital.

References

M. Niswar and A. Aman, “103063-ID-sistem-pendeteksi-kesegaran-ikan-bandeng,” vol. 8, no. 2, pp. 170–179, 2019.
Sabarudin Saputra, Anton Yudhana, and Rusydi Umar, “Identifikasi Kesegaran Ikan Menggunakan Algoritma KNN Berbasis Citra Digital,” Krea-TIF J. Tek. Inform., vol. 10, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.32832/kreatif.v10i1.6845.
R. N. Situmorang, “Klasifikasi Kesegaran Ikan Berdasarkan Ekstraksi Fitur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Hue Saturation Value,” Klasifikasi Kesegar. Ikan Berdasarkan Ekstraksi Fitur Menggunakan Metod. K-Nearest Neighbor dan Hue Satur. Value, 2021.
E. Prasetyo, “Fuzzy K-Nearest Neighbor in Every Class Untuk Klasifikasi Data Fuzzy K-Nearest Neighbor in Every Class,” Semin. Nas. Tek. Inform. (SANTIKA 2012), no. November, pp. 1–5, 2015.
J. Sandra, “Penggunaan Ciri Warna Hsv Pada Bola Mata Ikan Untuk Identifikasi Tingkat Kesegaran Ikan Menggunakan Algoritma KNN,” J. Teknol. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 85–89, 2023.
M. Murinto and H. Agus, “Segmentasi Citra Menggunakan Watershed Dan Itensitas Filtering Sebagai Pre Processing,” Semin. Nas. Inform. 2009, vol. 2009, no. semnasIF, pp. 43–47, 2009, [Online]. Available: http://repository.upnyk.ac.id/207/
A. Taheri-Garavand, A. Nasiri, A. Banan, and Y.-D. Zhang, “Title: 1 Smart Deep Learning-Based Approach for Non-Destructive Freshness Diagnosis of 2 Common Carp Fish 3 Running title: 4 Smart Deep Learning-Based Non-Destructive Approach of Fish Freshness Diagnosis,” pp. 1–21, 1917.
Published
2024-11-15

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.