Implementasi Feature Extraction GLCM Untuk Identifikasi Kesegaran Ikan Tongkol Menggunakan KNN Berbasis Android

Jamalludin, Muhammad (2023) Implementasi Feature Extraction GLCM Untuk Identifikasi Kesegaran Ikan Tongkol Menggunakan KNN Berbasis Android. Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Jember.

	Text (Abstract) Abstrak.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (202kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (329kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (430kB)
	Text (Laporan Lengkap) E41180658_LAPORAN LENGKAP_SKRIPSI.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Ikan tongkol adalah salah satu jenis ikan pelagis besar yang diminati masyarakat lokal berbagai kalangan ataupun mancanegara. Ikan tongkol merupakan salah satu komoditas perikanan andalan dari perairan Indonesia yang menjadi unggulan dan memiliki kandungan gizi protein yang tinggi serta kaya akan asam lemak omega 3. Kandungan gizi dan manfaat tersebut tidak berguna apabila memilih ikan tongkol yang tidak segar. Peneliti mencoba membuat sistem klasifikasi kesegaran ikan tongkol menggunakan metode K-Nearest Neighbor menggunakan ekstrasi fitur tekstur GLCM dengan parameter contrast, corrrelation, homogeneity, dan energy. Sistem dapat mengklasifikasi 2 kelas yaitu kelas ikan tongkol segar dan ikan tongkol tidak segar. Hasil dari sistem klasifikasi kesegaran ikan tongkol menggunakan metode K-Nearest Neighbor didapatkan akurasi tertinggi yaitu 90%.

Actions (login required)

View Item