Afrizal, Fikri (2024) PENGHITUNG UDANG OTOMATIS BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV5. Undergraduate thesis, UNDIP.

	Text Skripsi_FikriAfrizal.rar Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text 1. COVER.pdf Download (32kB)
	Text 2. HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI.pdf Download (72kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (84kB)
	Text 4. KATA PENGANTAR.pdf Download (74kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (7kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (6kB)
	Text 11. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (16kB)

Abstract

ABSTRAK
Di Badan Karantina Ikan, Pengendalian Mutu, dan Keamanan Hasil Perikanan (BKIPM),
penghitungan udang merupakan tugas penting dalam pengawasan dan sertifikasi hasil
perikanan. Namun, metode penghitungan manual yang saat ini diterapkan memakan waktu
dan rentan terhadap kesalahan manusia, yang berdampak pada efisiensi operasional. Dengan
kemajuan teknologi, diperlukan sistem yang mampu melakukan penghitungan udang secara
otomatis dan akurat. Penelitian ini mengembangkan model penghitung udang otomatis
berbasis citra menggunakan algoritma YOLOv5. Proses penelitian mencakup pengumpulan
data citra udang, pelatihan model, dan evaluasi hasil. Dalam penelitian ini, beberapa skenario
pelatihan diuji untuk menemukan model terbaik, dan YOLOv5m teridentifikasi sebagai
model terbaik. Hasil pelatihan model menunjukkan nilai presisi, recall, dan average
precision (AP) masing-masing sebesar 0.988, 0.992, dan 0.994. Setelah pelatihan, model
diuji menggunakan data uji, menghasilkan nilai presisi, recall, dan mAP masing-masing
sebesar 0.987, 0.987, dan 0.994 dengan persentase error sebesar 5.71% yang dihitung
berdasarkan selisih antara jumlah udang yang terdeteksi dan jumlah sebenarnya.
Implementasi sistem ini diharapkan dapat mempermudah divisi terkait di BKIPM dalam
proses penghitungan udang, serta mengurangi ketergantungan pada metode manual.
Kata kunci : Udang, Penghitungan Otomatis, YOLOv5, BKIPM

Actions (login required)

View Item