Ikan adalah salah satu jenis hewani yang bisa hidup dilaut dan di air tawar. Ikan juga adalah bahan pangan yang sangat diperlukan masyarakat seharihari untuk dikonsumsi karena didalam ikan banyak mengandung asam amino esensial, protein dan gizi yg baik bagi tubuh. selain itu ikan juga memiliki kandungan air yang tinggi, sehingga ikan akan mudah rusak dan busuk. Manusia dapat dengan mudah membedakan ikan segar dan ikan tidak segar, namun apabila dalam jumlah yang banyak maka akan membutuhkan waktu yang lama dan tenaga yang banyak.Dalam permasalahan diatas maka dibuatkannya suatu sistem yaitu deteksi kesegaran ikan menggunakan metode algoritma support vector machine.SVM merupakan metode klasifikasi supervised learning.Kelebihan SVM yaitu dapat menghasilkan model klasifikasi yang baik meskipun dilatih dengan himpunan data yang relatif sedikit.Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan bahwa metode klasifikasi SVM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan citra kesegaran ikan dengan mendapatkan nilai akurasi 95%.
Fish is a type of animal that can live in the sea and in fresh water. Fish is also a food ingredient that people really need everyday for consumption because fish contains a lot of essential amino acids, protein and nutrients that are good for the body. besides that fish also has a high water content, so fish will be easily damaged and rotten. Humans can easily distinguish between fresh fish and nonfresh
fish, but if it is in large quantities it will take a long time and a lot of effort. In the above problem, a system is created, namely fish freshness detection using the support vector machine algorithm. SVM is a method supervised learning classification. The advantage of SVM is that it can produce a good classification model even though it is trained with a relatively small data set. Based on the research that has been done, it is found that the SVM classification method can be used to classify images of fish freshness by obtaining an accuracy value of 95%.