DETEKSI KUALITAS TELUR AYAM BERDASARKAN KULIT TELUR MENGGUNAKAN YOLOV5 (YOU ONLY LOOK ONCE)

ELLEN, THERESIA NADEAK and Arie, Vatresia and Ferzha, Putra Utama (2024) DETEKSI KUALITAS TELUR AYAM BERDASARKAN KULIT TELUR MENGGUNAKAN YOLOV5 (YOU ONLY LOOK ONCE). Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

Archive (Thesis) Skripsi_Ellen Theresia Nadeak_G1A018080 - Ellen Theresia Nadeak.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (3MB)

Abstract

Penelitian ini membahas klasifikasi otomatis telur ayam berdasarkan kualitas menggunakan algoritma deteksi objek YOLOv5. Komposisi fisik telur yang khas, serta kemiripan kulit telur yang tinggi sehingga memerlukan teknologi yang dapat membantu pemilihan kualitas telur. Studi ini menggunakan metodologi CRISP-DM, yang mencakup tahapan seperti Pemahaman Bisnis, Pemahaman Data, Persiapan Data, Pemodelan, Evaluasi, dan Penerapan. Algoritma YOLOv5 dipilih karena keampuhannya dalam mendeteksi objek pada data gambar. Kumpulan data tersebut, terdiri dari 2001 gambar yang dianotasi Model yang digunakan adalah YOLO versi 5 dengan arsitektur small. Pelatihan model menggunakan nilai epoch. Pelatihan berhenti pada epoch 199 setelah tidak ada peningkatan dalam epoch terakhir. Hasil terbaik diamati pada epoch 199. Dari hasil evaluasi model didapatkan grafik yang presisi dan stabil. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan metrik MAP dan confusion matrix berdasarkan nilai ambang batas IoU 0,5 dan 0,95. Nilai mAP@0.5 dengan nilai IoU threshold 0,95 untuk semua kelas eksperimen ini adalah 0,992. mAP@0.5 dengan nilai IoU threshold 0,95 untuk semua kelas eksperimen ini adalah 0,890. Kata kunci : YOLOv5, Augmentasi, Pemodelan, Telur, Deteksi Objek

Actions (login required)

View Item