Rancang Bangun Deteksi Kesegaran Ikan Bandeng Menggunakan Sensor Warna | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION
Image of Rancang Bangun Deteksi Kesegaran Ikan Bandeng Menggunakan Sensor Warna

Rancang Bangun Deteksi Kesegaran Ikan Bandeng Menggunakan Sensor Warna

Pengarang : Muhammad Sabri Kadir - Personal Name;

Perpustakaan UBT : Universitas Borneo Tarakan., 2022
XML Detail Export Citation
    SKRIPSI

Abstract

Kesegaran ikan bandeng dipengaruhi oleh mata, sisik, insang, Bau, Daging, dan Dinding Perut ikan. Mengidentifikasi kesegaran ikan bandeng dapat dilihat warna mata ikan dan sisik ikan.Untuk mengatasi masalah tersebut akan dilakukan perancangan alat yang dapat menentukan kesegaran ikan bandeng secara otomatis. Dalam pembuatan alat ini akan digunakan mikrokontroler Arduino dan sensor warna TCS3200 untuk mendeteksi warna RGB mata dan sisik ikan. Hasil dari dua sensor tersebut yang berupa 4 parameter atau fitur untuk nantinya akan digunakan untuk menetukan kesegaran ikan bandeng. Dari pengambilan data hasilnya adalah persentase akurasi keberhasilan ketika mendeteksi bagian mata ikan segar sebesar 70%. Pada pengambilan data mata ikan tidak segar sebesar 60% sedangkan sisik segar dan tidak segar sebesar 70% dan 80%.Persentase tingkat kegagalan ketika mendeteksi bagian mata ikan segar sebesar 30%. Tingkat kegagalan mata ikan tidak segar sebesar 40% sedangkan tingkat kegagalan sisik segar dan tidak segar sebesar 30% dan 20%.

The freshness of milk fish is influenced by the eyelets, scales, gills, smell, flesh, and stomach wall of the fish. Identifying the freshness of milkfish can be seen the color of the fish’s eyelets, and fish scales. To overcome this problem, a tool was designed to determine the freshness of milk fish automatically. In making this tool, an Arduino microcontroller and a TCS3200 color sensor was used to detect the RGB colors of fish eyelets and scales. The results of the two sensors in the form of 4 parameters or features was used to determine the freshness of milk fish. Form the data collection, the result was that the percentage of success accuracy when detecting the fresh fish eyelets was 70% and that of the non-fresh fish eyelets was 60%, while the fresh and non-fresh fish scales was 70% and 80% respectively. The percentage of failure rate when detecting fresh fish eyelets was 30% and that of non-fresh fish eyelets was 40%, while the failure rate of the fresh and non-fresh fish scales was 30% and 20% respectively.

Detail Informasi