DIFERENSIASI DAN PENGHITUNGAN OTOMATIS KOLONI BAKTERI PADA SAMPEL TANAH DENGAN METODE YOLO BERDASARKAN MORFOLOGI KOLONI BAKTERI

MUHAMMAD, FARABIE and Arie, Vatresia and Sipriyadi, Sipriyadi (2023) DIFERENSIASI DAN PENGHITUNGAN OTOMATIS KOLONI BAKTERI PADA SAMPEL TANAH DENGAN METODE YOLO BERDASARKAN MORFOLOGI KOLONI BAKTERI. Undergraduated thesis, Fakultas Teknik.

Archive (Thesis) NaskahSkripsi_Muhammad Farabie_Diferensiasi Koloni Bakteri (G1A018063) - Muhammad Farabie.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (4MB)

Abstract

Diferensiasi koloni bakteri merupakan proses penting dalam mengenali koloni bakteri yang terdapat pada sampel tanah. Penghitungan koloni bakteri saat ini umumnya dilakukan secara konvensional berdasarkan karakteristik fenotip bakteri, seperti morfologi koloni. Namun, metode tersebut memerlukan waktu dan usaha yang besar. Oleh karena itu, diferensiasi dan penghitungan otomatis koloni bakteri yang akurat dan efisien sangat diperlukan. Salah satu metode yang bisa digunakan untuk mengatasi hal tersebut adalah menggunakan deep learning, seperti model YOLOv5. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode diferensiasi dan penghitungan otomatis koloni bakteri pada sampel tanah menggunakan metode YOLO (You Only Look Once) berdasarkan morfologi koloni bakteri. Penelitian dilaksanakan dari bulan Agustus 2022 hingga September 2022. Data yang digunakan mengalami proses preprocessing dan augmentasi untuk meningkatkan kualitas dan keragaman data. Setelah proses tersebut, diperoleh 388 gambar dengan total 9.136 objek koloni bakteri. Model YOLO dilatih dengan mengoptimalkan parameter, mencapai epoch 895 dengan menggunakan nilai patience 600. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik Mean Average Precision (MAP) dan confusion matrix. Pada nilai IOU threshold 0,5, MAP@0,5 untuk semua kelas pada percobaan ini adalah 0,796. Sedangkan pada nilai IOU threshold 0,75, MAP@0,5 untuk semua kelas adalah 0,774. Aplikasi yang dikembangkan berbasis android telah diuji dan mendapatkan nilai 80,25, menunjukkan penerimaan yang baik oleh pengguna. Aplikasi tersebut dibangun berdasarkan model teroptimal yang diperoleh dan dapat diunduh melalui play store. Kata kunci: Diferensiasi, Koloni Bakteri, Penghitungan Otomatis, YOLOv5

Actions (login required)

View Item