SEINASI-KESI
Vol 3, No 1 (2020): SEINASI-KESI 2020

PENDETEKSIAN IKAN BANDENG BERFORMALIN MELALUI CITRA MATA MENGGUNAKAN ALGORITMA k-NEAREST NEIGHBOR (kNN)

Aldino, Niko (Unknown)
Ernawati, Iin (Unknown)
Falih, Noor (Unknown)



Article Info

Publish Date
02 Mar 2021

Abstract

Ikan berformalin masih banyak dijual untuk dikonsumsi oleh masyarakat untuk mengambil keuntungan karena tampilan ikan yang kelihatan masih segar sehingga tetap dapat dijual dengan harga murah. Berdasarkan hal tersebut permasalah penelitian ini yaitu untuk membedakan ikan berformalin dengan ikan segar, karena ikan berformalin terlihat seperti ikan segar. Penyelsaian masalah melalui proses pengambilan data (citra) ini dilakukan, dari 3 ikan bandeng  segar, diambil citra mata tanpa formalin hari ketiga setelah itu, citra mata ikan bandeng diformalin pada hari ketiga. Kemudian hari keempat dilakukan pengambilan citra mata ikan formalin. selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri dengan model hue, saturation, values (HSV) dan diklasifikasi menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor (kNN) Hasil dari penelitian ini yaitu algoritma kNN dapat mengklasifikasi secara baik dalam menentukan pendeteksian ikan bandeng berformalin melalui citra mata dan tingkat akurasi untuk pendeteksian citra mata ikan berformalin dan tidak berformalin didapatkan akurasi sebesar 80% pada percobaan k = 1 dan k = 3.

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

seinasikesi

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

SEMINAR NASIONAL INFORMATIKA , SISTEM INFORMASI DAN KEAMANAN SIBER (SEINASI-KESI 2018) Diselengggarakan oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta (FIK-UPNVJ). ...