IDENTIFIKASI TINGKAT KESEGARAN IKAN MUJAIR MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION

Haqiqi, Muhammad Bagus (2020) IDENTIFIKASI TINGKAT KESEGARAN IKAN MUJAIR MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

	Text HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Download (219kB)
	Text LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (301kB)
	Text LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Download (355kB)
	Text HALAMAN JUDUL.pdf Download (681kB)
	Text BAB 1.pdf Download (295kB)
	Text BAB 2.pdf Download (1MB)
	Text BAB 3.pdf Download (319kB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (94kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (403kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (5MB)

Abstract

Di sekitar kawasan daerah Lumpur Gresik terdapat tempat pelelangan ikan atau sering disebut sebagai gadukan merupakan tempat para nelayan menurukan dan menjual hasil tangkapan nya. Di TPI terdapat permasalahan di tingkat kesegaran ikan. Menurut pedagang tingkat kesegaran ikan di tentukan dengan cara tradisional yaitu dengan cara Mencium aroma bau ikan,. Tingkat kesegaran ikan bergantung lamanya ikan terkontaminasi bakteri, semakin lama terkontaminasi maka ikan kehilangan kesegarannya dan menyebabkan bau ikan menyengat. Solusinya adalah perlu adanya sistem pendeteksi tingkat kesegaran ikan. Pada penelitian ini akan dibuat sistem pendeteksi tingkat kesegaran ikan menggunakan Lima Sensor Gas yaitu MQ-3, MQ-4, MQ-9, MQ-135, MQ-136 dan DHT11, yang dihubungkan ke Mikrokonroler Arduino UNO. Data sensor ini kemudian di analisa ke algoritma Learning vector quantization. Dari analisa Learning Vector Quantization. Hasil percobaan akan menunjukkan bahwa kualitas ikan menghasilkan respon berbeda-beda .semakin besar pembusukan pada ikan , maka semakin besar respon sensor. Sistem ini dapat mengenali kualitas ikan segar, setengah segar, dan busuk;

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	MQ-3, MQ-4, MQ-9, MQ-135, MQ-136, Mikrokontroler Arduino UNO, LCD
Subjects:	Engineering > Electronical Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Electronical Engineering Study Program
Depositing User:	Muhammad Bagus Haqiqi
Date Deposited:	13 Aug 2020 02:31
Last Modified:	13 Aug 2020 02:31
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/3741

Actions (login required)

View Item