IMPLEMENTASI METODE BACKPROPAGATION PADA SISTEM DETEKSI KESEGARAN IKAN AIR LAUT
Ikan merupakan salah satu lauk favorit bagi sebagian besar orang. Tak hanyaenak disantap dan mudah diolah menjadi berbagai macam hidangan, ikan juga menjadisumber protein yang menyehatkan bagi tubuh. Namun, kandungan nutrisi yang terdapatpada ikan bisa jadi tidak optimal lagi bila kita mengonsumsi i...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Language: | Indonesian |
| Published: |
UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI)
2022
|
| Subjects: | |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Ikan merupakan salah satu lauk favorit bagi sebagian besar orang. Tak hanyaenak disantap dan mudah diolah menjadi berbagai macam hidangan, ikan juga menjadisumber protein yang menyehatkan bagi tubuh. Namun, kandungan nutrisi yang terdapatpada ikan bisa jadi tidak optimal lagi bila kita mengonsumsi ikan yang kualitasnyatidak segar. Ikan segar tentu menyimpan berbagai nutrisi yang bermanfaat untukkesehatan. Sementara, ikan yang tidak segar akan menjadi tempat berkembangbiak yangideal bagi berbagai macam bakteri.Skripsi ini membahas mengenai implementasi metode backpropagation pada sistemdeteksi kesegaran ikan air laut, dengan tujuan diharapkan dapat menambah informasi kepadamasyarakat atau pengusaha pengelolaan makanan laut untuk bisa mengetahui kesegaran ikanyang akan diolah.Dapat dirumuskan permasalahan yang akan diselesaikan dalam penelitian ini adalahBagaimana merancang dan mengimplementasikan sistem untuk mendeteksi kesegaran ikan airlaut menggunakan metode Backpropagation.Sistem deteksi kesegaran ikan air laut yang dibuat dengan menetapkan maximumtraining 300, maximum testing 300, hidden layer 100 dan iterasi 100 maka hasil trainingakurasi yang diperoleh untuk mata ikan 100.0%, insang ikan 99.66666666666667%, kulit ikan99.66666666666667%. dan untuk test akurasi yang diperoleh untuk mata ikan92.33333333333333%, insang ikan 87.0%, kulit ikan 92.0%.Kata Kunci : Backpropagation, Deteksi Kesegaran, Ikan, Neural Network, Python |
|---|