Rancang bangun aplikasi klasifikasi citra tingkat kesegaran daging ayam berbasis android

Calvin, (NIM. 1021711017) (2024) Rancang bangun aplikasi klasifikasi citra tingkat kesegaran daging ayam berbasis android. skripsi thesis, Universitas Bangka Belitung.

[thumbnail of HALAMAN DEPAN.pdf] Text
HALAMAN DEPAN.pdf
Restricted to Registered users only
Download (2MB)
[thumbnail of BAB I.pdf] Text
BAB I.pdf
Restricted to Registered users only
Download (564kB)
[thumbnail of BAB II.pdf] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[thumbnail of BAB III.pdf] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[thumbnail of BAB IV.pdf] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (2MB)
[thumbnail of BAB V.pdf] Text
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (548kB)
[thumbnail of DAFTAR PUSTAKA.pdf] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only
Download (599kB)
[thumbnail of LAMPIRAN.pdf] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (8MB)

Abstract

Kesegaran daging ayam memainkan peran penting dalam menentukan nilai gizi, cita rasa, dan keamanan bagi konsumen. Ketidakmampuan untuk secara cepat dan akurat menentukan kesegaran daging ayam dapat menyebabkan masalah kesehatan yang serius akibat konsumsi daging yang tidak segar. Teknik tradisional yang digunakan untuk menilai kesegaran daging, seperti pemeriksaan visual dan penciuman, sering kali subyektif dan kurang akurat, sehingga diperlukan metode yang lebih baik. Penelitian ini mengembangkan aplikasi berbasis Android yang memanfaatkan teknologi pengolahan citra dan machine learning dengan model MobileNetV2. Aplikasi ini dirancang untuk menguji kesegaran daging ayam secara real-time di lapangan, menggunakan arsitektur REST API, React Native, dan FAST API. Tiga pengujian dilakukan untuk mengevaluasi performa aplikasi: pertama, pengujian menggunakan empat jenis smartphone menunjukkan akurasi rata-rata 43%; kedua, pengujian terhadap data citra bukan daging ayam mentah menghasilkan akurasi 99%; ketiga, pengujian langsung di pasar terhadap daging ayam segar mencatatkan akurasi 80%.
Kata kunci: MobileNetV2, Android, REST API, React Native, FastAPI

Item Type: Thesis (skripsi)
Uncontrolled Keywords: MobileNetV2, Android, REST API, React Native, FastAPI
Subjects: T Teknologi > T Teknologi (UMUM)
Divisions: SKRIPSI > Fakultas Teknik > Teknik Elektro
Depositing User: Mr Jan Frist Pagendo Purba
Date Deposited: 13 Aug 2024 06:42
Last Modified: 13 Aug 2024 06:42
URI: https://repository.ubb.ac.id/id/eprint/9577

Actions (login required)

View Item View Item