Ahmad Khusnudin Pengarang Hidayatus Sibyan, M.Kom Dosen Pembimbing 1 Muslim Hidayat,S.Kom.,M.Kom Dosen Pembimbing 2 Erna Dwi Astuti., M.Kom. Ketua Penguji Nahar Mardiyantoro, M.Kom. Penguji 1 Hidayatus Sibyan, S.Kom. M.Kom Penguji 2

Industri perikanan menghadapi tantangan serius dalam mendeteksi penyakit padaikan konsumsi, yang potensial mengakibatkan kerugian ekonomi yang signifikanterutama bagi pembudidaya ikan. Penyakit pada ikan seringkali dapat ditandaiadanya perubahan fisik. Perubahan fisik itu dapat meliputi fisik luar maupun dalamseperti luka, muncul bintik merah, maupun kerusakan daging dan insang. Namun,deteksi manual yang bergantung pada pengamatan langsung dapat mengakibatkanketidakakuratan dalam identifikasi penyakit pada ikan karena bergantung padasubjektivitas dari pengamat. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian inimengusulkan pengembangan sistem cerdas menggunakan Convolutional NeuralNetwork (CNN) yang dioptimalkan untuk platform mobile dalam bentuk aplikasiandroid. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem cerdas untukdeteksi penyakit pada ikan konsumsi dengan akurasi model yang baik denganmencapai nilai akurasi sebesar 96% dengan deployment model ke server. Metodepenelitian ini mengcakup tahapan pengumpulan dataset gambar ikan yangmencakup penyakit ikan yaitu Motile Aeromonas Septicemia, Ichthyophthirius, danTilapia Lake Virus serta ikan sehat, pelatihan, dan evaluasi model CNNmenggunakan data tersebut melalui confusion matrix, dan implementasi modelyang terlatih dalam sebuah aplikasi android dengan mengintergrasikan model dariserver menggunakan RESTful-API. Dimana hasil pengujian mencapai akurasisebesar 90% dengan nilai konfidensi rata-rata 88,8%. Interaksi pengguna denganaplikasi dapat melakukan deteksi dengan menggunggah gambar ikan konsumsi keserver melalui aplikasi android. Kata Kunci : sistem cerdas, convolutional neural network, deteksi, penyakit ikankonsumsi, android.