MENGHITUNG JUMLAH BIBIT LELE SECARA REAL-TIME MENGGUNAKAN YOLOV8

Jonathan, Jansen (2023) MENGHITUNG JUMLAH BIBIT LELE SECARA REAL-TIME MENGGUNAKAN YOLOV8. Other thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text 15 (1).pdf Download (1MB)

Abstract

Aquaculture atau budidaya perikanan menghasilkan 2/3 produk perikanan di dunia dikarenakan produk perikanan merupakan sumber protein terbaik yang diperlukan oleh manusia, dengan semakin meningkatnya permintaan produk perikanan maka industri budidaya perikanan akan semakin berkembang. Besarnya jumlah bibit ikan yang dikembangbiakkan menyebabkan proses penjualan dan perhitungan bibit tersebut sulit dan tidak akurat. Penelitian ini membahas mengenai penggunaan kombinasi dari YOLOv8 dan DeepSORT yang mampu mengenali bibit ikan lele secara real-time dengan baik berdasarkan dari model yang diberikan. Dataset berisikan 753 citra yang berisikan 126 citra dengan jumlah bibit melebihi dari 1 ekor dan 627 citra dengan jumlah bibit 1 ekor yang kemudian dilatih dengan 300 epochs, menghasilkan mean Average Precision (mAP) sebesar 0.99. Model deteksi mampu mengenali bibit ikan lele dengan baik, dalam pengujian dengan waktu 2 menit menghasilkan hasil yang cukup bagus pada jumlah bibit ikan lele di antara 50-70 ekor di mana menghasilkan akurasi di atas 80%, namun perangkat lunak masih belum optimal dalam melakukan pendeteksian pada jumlah yang lebih besar dikarenakan bibit ikan lele yang saling berkelompok menjadi satu yang menyebabkan YOLOv8 tidak mampu untuk mendeteksi bibit ikan lele tersebut.

Actions (login required)

View Item