Klasifikasi Ikan Gurame, Mas, dan Pacu Menggunakan Metode CNN - Hernanto, Narendra Kurnia; Musthafa, M. Faizhal; Ilmi, Aswin Arung; Sari, Anggraini Puspita (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2024)
Teknologi deteksi objek berbasis deep learning telah mengalami perkembangan signifikan, dengan model YOLO (You Only Look Once) menjadi salah satu solusi yang paling efektif untuk aplikasi deteksi objek real-time. YOLO, dikembangkan oleh Joseph Redmon dan timnya, dikenal karena kemampuannya mendeteksi objek dengan akurasi tinggi dalam waktu singkat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua varian YOLO, yaitu YOLO5 dan YOLO8, dalam klasifikasi jenis ikan, khususnya ikan gurame, ikan mas, dan ikan pacu. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari foto-foto berbagai jenis ikan yang dilatih dan diuji menggunakan kedua model. Metrik yang digunakan untuk penilaian meliputi akurasi klasifikasi, kecepatan inferensi, dan beberapa metrik evaluasi lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa YOLO8 secara konsisten mengungguli YOLO5 dalam hal akurasi dan performa lainnya, menegaskan bahwa penggunaan arsitektur yang lebih kompleks dapat meningkatkan kemampuan model dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan jenis ikan. Temuan ini mengindikasikan bahwa pemilihan model deteksi objek yang tepat memiliki dampak signifikan pada akurasi klasifikasi, terutama dalam aplikasi yang membutuhkan presisi tinggi seperti industri perikanan, akuakultur, dan konservasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam kemajuan teknologi deteksi objek berbasis deep learning dalam berbagai bidang terkait.