PERBANDINGAN TINGKAT PENCAHAYAAN PEMOTRETRAN MATA IKAN PADA IDENTIFIKASI LAMA MATI IKAN DENGAN METODE PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

Fitriana, Fitriana (2020) PERBANDINGAN TINGKAT PENCAHAYAAN PEMOTRETRAN MATA IKAN PADA IDENTIFIKASI LAMA MATI IKAN DENGAN METODE PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN. Diploma thesis, STMIK Global Informatika Mdp.

[img] Text
Fitriana 1620250073_ok.pdf

Download (600kB)

Abstract

Penelitian ini mengangkat topik mengenai perbandingan tingkat pencahataan pemotretran citra mata ikan pada identifikasi lama mati ikan menggunakan metode pengenalan jaringan syaraf tiruan. Pada penelitian ini menggunakan jenis ikan air tawar, yaitu ikan nila dengan objek yang diteliti yaitu mata ikan nila. Metode pengenalan yang digunakan adalah backpropagation. Metode ini telah terbukti dapat mengenali berbagai jenis objek dengan cukup baik. Namun untuk mengenali suatu objek dengan menggunakan kecerdasan buatan terdapat banyak faktor yang dapat mempengaruhi hasil tingkat akurasi dari pengenalan jenis objek tersebut seperti jarak potret, resolusi kamera, sudut potret, intensitas cahaya, banyaknya data latih dan lain-lain. Pada penelitian ini hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan 3 jenis pencahayaan yaitu 2 lampu, 4 lampu, dan 6 lampu dengan resolusi kamera 13 MP, jarak potret sejauh 10 cm serta menggunakan ekstraksi ciri Local Binary Pattern maka didapatkan akurasi pada masing-masing tingkat pencahayaan pemotretran citra mata ikan sebesar 47,06% pada pencahayaan pemotretran citra mata ikan dengan menggunakan 2 lampu, sebesar 50% pada pencahayaan pemotretran citra mata ikan 4 lampu, dan 52,94% pada pencahayaan pemotretran 6 lampu. Maka dari 3 jenis pencahayaan pemotretran citra mata ikan yang sudah dilakukan didapat akurasi yang terbaik yaitu pada pencahayaan pemotretran citra mata ikan 6 lampu dengan akurasi sebesar 52,94%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Ikan nila,Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, Pencahayaan
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: STMIK Global Informatika Mdp > Teknik Informatika
Depositing User: Nur Saadah
Date Deposited: 02 Dec 2020 02:35
Last Modified: 02 Dec 2020 02:35
URI: http://rama.mdp.ac.id:84/id/eprint/78

Actions (login required)

View Item View Item