APLIKASI MOBILE UNTUK MENGIDENTIFIKASI KUALITAS IKAN CAKALANG BERBASIS ANDROID
Abstract
Dalam era digital yang terus berkembang dengan sangat signifikan ini, pemanfaatan teknologi berbasis deep learning, aplikasi mobile, dan komputasi awan atau sering disebut cloud telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Dalam penelitian ini, makalah ini akan melakukan riset mengenai ketiga teknologi tersebut terutama di bagian mobile application berbasis android untuk mendeteksi kualitas dari ikan cakalang. Ikan cakalang merupakan salah satu jenis ikan yang memiliki nilai ekonomi yang cukup tinggi di pasaran, namun untuk kualitasnya dapat bervariasi. Saat ini proses pemeriksaan kualitas ikan cakalang masih dilakukan secara manual menggunakan indra manusia. Untuk memastikan kualitas ikan cakalang yang optimal, diperlukan sistem yang efisien dan akurat dalam mendeteksi kualitas ikan cakalang. Makalah ini mengusulkan berupa aplikasi mobile berbasis android untuk mendeteksi ikan cakalang. Untuk penamaan mobile application ini yakni Qfish. Dalam pembuatan aplikasi berbasis android ini, sudah banyak alat bantu berupa software untuk mempermudah developer dalam membuat aplikasi android dengan bermodalkan kemampuan dibidang programming, salah satu dari software itu menggunakan android studio dengan menggunkan Bahasa pemograman Kotlin. Qfish ini bermanfaat untuk meningkatkan proses pendeteksian kualitas ikan cakalang, sehingga dapat memberikan manfaat yang besar bagi industri perikanan.
Kata kunci— Qfish, Mobile Application, Android Studio, Ikan Cakalang
References
M. Syani and N. Werstantia, “Perancangan Aplikasi Pemesanan Catering Berbasis Mobile Android,” Jurnal Ilmiah Ilmu dan Teknologi Rekayasa |, vol. 1, no. 2, 2018.
H. M. Lathifah, L. Novamizanti, and S. Rizal, “Fast and Accurate Fish Classification from Underwater Video using You only Look Once,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, IOP Publishing Ltd, Dec. 2020. doi: 10.1088/1757-899X/982/1/012003.
F. Akhyar, L. Novamizanti, and T. Riantiarni, “Sistem Inspeksi Cacat pada Permukaan Kayu menggunakan Model Deteksi Obyek YOLOv5,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, vol. 10, no. 4, p. 990, 2022
F. Akhyar, L. Novamizanti, T. Putra, E. N. Furqon, M. C. Chang & C. Y. Lin, Lightning YOLOv4 for a surface defect detection system for sawn lumber, In 2022 IEEE 5th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR),pp.184-189, 2022.
Frevi Fathaero, “Ikan Cakalang (Katsuwonus pelamis),” 2020. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/346852347
Y. Y. A. Wijayanto, Mudah Membuat dan Berbisnis Aplikasi Android dengan Android Studio. Elex Media Komputindo, 2018. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=98phDwAAQBAJ
M. K. Hardiansah, M. K. Sigit Suryono, and P. T. L. T. Indonesia, Panduan Praktis Membuat Aplikasi android Dengan Android Studio (Kotlin). in Kotlin4111. PT Lauwba Techno Indonesia. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=Wh_xDwAAQBAJ
S. Wignjosoebroto, A. Sudiarno, and D. Harenda, “Perancangan Interface Prototype Web Berdasarkan Pada Aspek Usability,” 2009. [Online]. Available: http://www.novapdf.com
Additional Files
Published
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
(1) Copyright of the published articles will be transferred to the journal as the publisher of the manuscripts. Therefore, the author confirms that the copyright has been managed by the publisher.
(2) Publisher of TELKATTKA is Openlibrary Telkom University
(3) The copyright follows Creative Commons Attribution–ShareAlike License (CC BY SA): This license allows to Share — copy and redistribute the material in any medium or format, Adapt — remix, transform, and build upon the material, for any purpose, even commercially.
