Lina, Nilmitya Lina (2024) IMPLEMENTASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA IKAN AIR TAWAR BERDASARKAN CITRA. Sarjana thesis, Universitan Khairun.
|
Text
COVER.pdf - Published Version Download (105kB) |
|
|
Text
ABSTRAK.pdf - Published Version Download (231kB) |
|
|
Text
BAB I.pdf - Published Version Download (176kB) |
|
|
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (162kB) |
|
|
Text
SKRIPSI_NILMITYA LINA_07352011056.pdf - Published Version Download (2MB) |
Abstract
Penelitian ini berfokus pada penerapan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi penyakit pada ikan air tawar menggunakan citra digital. Di Indonesia, ikan air tawar merupakan salah satu sumber daya perikanan yang penting, namun sering kali para peternak menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi penyakit yang menyerang ikan-ikan tersebut. Hal ini disebabkan oleh kemiripan gejala yang ditimbulkan oleh berbagai penyakit, yang seringkali menyebabkan kesalahan diagnosis dan penanganan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan model CNN yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan beberapa jenis penyakit ikan air tawar, seperti Aeromoniasis, Bacterial Gill Disease (BGD), Saprolegniasis, Parasit, dan Tail and Fin Rot. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari sumber sekunder, yaitu Kaggle, yang terdiri dari 230 gambar untuk data train, 100 gambar untuk data test, dan 20 gambar untuk data validasi. Model CNN yang diimplementasikan berhasil mencapai akurasi sebesar 95% dalam proses training dengan nilai loss 0.1405, serta validasi akurasi sebesar 3.6654 dengan nilai validasi loss 0.3500 setelah 50 epoch. Hasil ini menunjukkan bahwa model CNN memiliki potensi yang besar dalam membantu peternak ikan air tawar dalam mengidentifikasi penyakit secara lebih akurat dan efisien, sehingga dapat meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan budidaya ikan air tawar di Indonesia. Kata kunci: Ikan Air Tawar, Penyakit, Citra, Akurasi, Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN).
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > TS Informatics Engineering |
| Divisions: | Fakultas > Teknik Informatika Fakultas > Teknik Informatika Fakultas > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Rini 1 |
| Date Deposited: | 06 Nov 2025 06:07 |
| Last Modified: | 06 Nov 2025 06:07 |
| URI: | http://digilib.unkhair.ac.id/id/eprint/6451 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |

