DETEKSI TINGKAT KESEGARAN IKAN MAS MELALUI OBJEK MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC BERBASIS PENGOLAHAN CITRA

Muhammad Arfa, Fikriah Sradeva (2023) DETEKSI TINGKAT KESEGARAN IKAN MAS MELALUI OBJEK MATA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC BERBASIS PENGOLAHAN CITRA. Fakultas Teknik, Universitas Lampung.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (12Kb) | Preview
	File PDF FILE SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (2715Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF FILE SKRIPSI FULL TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1605Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Manusia adalah makluk cerdas yang selalu meningkatkan kemampuannya untuk memudahkan setiap kegiatannya. Salah satu teknologi yang berkembang pesat adalah pengolahan citra. Pengolahan citra dapat digunakan untuk mendeteksi tingkat kesegaran ikan Mas melalui objek mata. Klasifikasi tingkat kesegaran ikan Mas biasanya dilakukan oleh manusia secara visual. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi tingkat kesegaran ikan Mas melalui objek mata menggunakan metode fuzzy logic berbasis pengolahan citra. Adapun lima kondisi ikan yang digunakan untuk klasifikasi tingkat kesegaran ikan Mas yaitu, ikan keadaan hidup, ikan mati ± 6 jam, ikan mati ± 12 jam, ikan mati ± 18 jam, dan ikan mati ± 24 jam. Ikan Mas diletakkan di dalam mini studio box dan diambil menggunakan kamera smartphone 48 MP. Citra ikan Mas diolah untuk mendapatkan nilai RGB dan HSV. Sistem fuzzy logic mamdani menggunakan nilai RGB dan HSV untuk menentukan domain setiap himpunan pada fungsi keanggotaan fuzzy logic. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan metode fuzzy logic mamdani dapat digunakan untuk mendeteksi tingkat kesegaran ikan Mas berdasarkan komposisi warna RGB dan HSV dengan akurasi sebesar 81,82%.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	600 Teknologi (ilmu terapan) > 620 Ilmu teknik dan ilmu yang berkaitan
Program Studi:	Fakultas Teknik > Prodi S1-Teknik Elektro
Pengguna Deposit:	2301215748 . Digilib
Date Deposited:	22 Aug 2023 02:19
Terakhir diubah:	22 Aug 2023 02:19
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/75080

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir