Klasifikasi Kualitas Ikan Mujair Pada Tambak Kalisogo Di Sidoarjo
Menggunakan Metode Convolution Neural Network, Wahyu Putera Maulana, NIM
E41221736, Tahun 2026, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Sholihah
Ayu Wulandari, S.ST., M.Tr.T. (Dosen Pembimbing).
Proses sortasi ikan mujair pada tambak tradisional di Desa Tambak Kalisogo,
Sidoarjo, umumnya masih dilakukan secara manual dengan mengandalkan
perkiraan visual. Metode ini memiliki kelemahan dari segi konsistensi, efisiensi
waktu, serta tingginya risiko human error. Penelitian ini bertujuan untuk
mengembangkan purwarupa sistem konveyor pemilah ikan mujair otomatis
berbasis kecerdasan buatan. Sistem ini menggabungkan fitur ekstraksi dimensi
visual menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) YOLOv8n
dan pembacaan bobot fisik menggunakan sensor load cell HX711. Sistem juga
diintegrasikan dengan dashboard monitoring berbasis website menggunakan
framework Laravel Filament untuk menampilkan rekam data dan kalkulasi estimasi
omzet secara real-time. Berdasarkan hasil pengujian langsung di lapangan terhadap
36 sampel ikan mujair, sistem sortasi otomatis ini berhasil mencatatkan performa
yang sangat baik dengan nilai Akurasi sebesar 88,89%, Presisi 86,96%, Recall
95,24%, dan F1-Score 90,91%. Hasil evaluasi ini membuktikan bahwa integrasi
sistem mekanik konveyor dan computer vision mampu menyajikan standardisasi
mutu sortasi yang lebih objektif dan efisien dibandingkan metode manual, serta siap
diadopsi oleh pembudidaya tambak lokal.