KLASIFIKASI INDIKATOR LABEL BERBASIS EKSTRAK SENDUDUK UNTUK DETEKSI KESEGARAN UDANG DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

  • Aisyah Deri Ayu Tungga Safitri
  • Aliefia Noor
  • Evi J
  • Mustari Mustari
  • Yuant Tiandho

Abstract

Udang merupakan bahan pangan yang bersifat mudah rusak. Mayoritas masyarakat mengenali tingkat kesegaran udang melalui bau yang dikeluarkan oleh udang. Namun permasalahan akan muncul ketika udang dipasarkan dalam wadah tertutup sehingga bau tidak dapat keluar dari kemasan. Dalam penelitian sebelumnya kami telah berhasil membuat indikator label berbasis ekstrak senduduk untuk mengamati tingkat kesegaran udang. Indikator tersebut bekerja berdasarkan prinsip kolorimetri. Oleh karena itu, untuk meningkatkan efisiensi pembacaan indikator maka pada penelitian ini kami mengajukan metode klasifikasi dengan jaringan syaraf tiruan. Melalui sistem algoritma yang disusun serta pre-processing citra berupa kuantisasi warna citra indikator label diketahui bahwa akurasi dari metode ini adalah 55%. Pengujian kepada 27 data uji diperoleh hasil 22 sesuai dan 5 tidak sesuai.

Keywords: udang, senduduk, perishable food, neural network, kemasan cerdas

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Aisyah Deri Ayu Tungga Safitri

Jurusan Fisika, Universitas Bangka Belitung, Kepulauan Bangka Belitung

Aliefia Noor

Jurusan Fisika, Universitas Bangka Belitung, Kepulauan Bangka Belitung

Evi J

Jurusan Fisika, Universitas Bangka Belitung, Kepulauan Bangka Belitung

Mustari Mustari

Jurusan Fisika, Universitas Bangka Belitung, Kepulauan Bangka Belitung

Yuant Tiandho
Jurusan Fisika, Universitas Bangka Belitung, Kepulauan Bangka Belitung

Pusat Kajian Energi dan Teknologi Informasi, Universitas Bangka Belitung

References

Ali, M. et al., 2008. Quality changes in shrimp (Penaeus monodon) stored at ambient temperature in plastic and bamboo basket. Int. J. Ani. & Fis. Sci, 1(1), pp. 7-13.
Atika, S. & Handayani, L., 2019. Pembuatan Bubuk Flavour Kepala Udang Vannamei (Litopenaus vannamei) Sebagai Pengganti MSG (Monosodium glutamat). Prosiding Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu UNAYA, 1(3), pp. 18-26.
Dheanisa, M. R., Handayani, T., Susiloningtyas, D. & Rahatiningtyas, N. S., 2020. The relationship between shrimps production and mangrove ecosystem in Indramayu Regency. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Sciences, Volume 429, p. 012055.
Fatimah, S. S., Marwanti, S. & Supardi, S., 2020. Kinerja Ekspor Udang Indonesia di Amerika Serikat Tahun 2009-2017: Pendekatan Model Constant Market Share (CMS). J. Sosek KP, 15(1), pp. 57-67.
Meany, S., Eskew, E., Martinez-Castro, R. & Jang, S., 2017. Automated vehicle counting using image processing and machine learning. Health Monitoring of Structural and Biological Systems, Volume 10170, p. 101703G.
Noor, A. et al., 2019. Senduduk (Melastoma malabathricum L.) extract as a green-indicator for monitoring shrimp freshness. Advances in Engineering Research, Volume 167, pp. 167-169.
Rachman, Y. F., Kusrini & Fatta, H. A., 2020. Klasifikasi Citra Digitalretina Penderita Diabetes Retinopati Menggunakan Metode Euclidean. DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology, 3(2), pp. 75-82.
Sipahutar, Y. H., 2019. Kesukaan Konsumen Terhadap Udang Vannamei (Litopenaeus vannamei) dari Tambak Intensif dan Tambak Tradisonal di Kabupaten Bulukumba, Sulawesi Selatan. Makassar, Prosiding Simposium Nasional Kelautan dan Perikanan VI.
Sipahutar, Y. H. et al., 2020. Laju Melanosis Udang Vanamei (Litopenaeus vannamei) pada Tambak Intensif dan Tambak Tradisional di Kabupaten Bulukumba, Sulawesi Selatan. Makassar, Prosiding Simposium Nasional VII Kelautan dan Perikanan 2020.
Tiandho, Y., 2017. Analisis kuantitatif pori berdasarkan pengolahan citra menggunakan Wolfram Mathematica. KLIK: Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 4(1), pp. 15-23.
Yanto, M., 2017. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma Perceptron Pada Pola Penentuan Nilai Status Kelulusan Sidang Skripsi. Jurnal TEKNOIF, 5(2), pp. 79-87.
Published
2021-01-25
Abstract viewed = 88 times
pdf downloaded = 88 times

Most read articles by the same author(s)