ALAT SORTIR DETEKSI DAN KLASIFIKASI JENIS IKAN MENGGUNAKAN YOLO

Rizqi Febrian, M. Fajri (2024) ALAT SORTIR DETEKSI DAN KLASIFIKASI JENIS IKAN MENGGUNAKAN YOLO. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (188kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (301kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (271kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (396kB)
	Text BAB V.pdf Download (115kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (182kB)

Abstract

Sortir ikan adalah pengelompokkan atau pemilahan yang dilakukan untuk menggambungkan jenis ikan. Pada umumnya sortir ikan masih dilakukan dengan dara konvensional atau manual. Pada penelitian ini, dilakukan pengujian alat sortir deteksi dan klasifikasi jenis ikan. Metode yang digunakan adalah YOLO (You Only Look Once). Metode yolo berfokus pada pendeteksian objek ikan secara cepat dan akurat dengan meminimalkan waktu komputasi. Objek dataset ikan yang digunakan dalam penelitian ini adalah ikan nila dan ikan lele. Metode yolo memberikan performa deteksi yang unggul, dimana pendeteksian sistem yang dibuat pada penelitian ini menunjukan bahwa dapat mendeteksi ikan dengan baik. Hasil training dataset menunjukkan nilai Precision-recall curve sebesar 0,995 untuk masing masing jenis ikan. Precision-recall curve adalah suatu metrik evaluasi yang umum digunakan untuk mengukur kinerja sistem deteksi objek, termasuk deteksi objek menggunakan model YOLO. Alat sortir pada penelitian ini menggunakan konveyor berjalan, dimana konveyor tersebut terbuat dari plat siku, pipa paralon, motor dc, dan menggunakan motor servo untuk pemilahannya.

Actions (login required)

View Item