Selamat Datang di Repository Perpustakaan
Politeknik Negeri Madiun
Detail Tugas Akhir
Dosen Pembimbing
Pembimbing 1
Rakhmad Gusta Putra, S.T., M.T.Pembimbing 2
Hanum Arrosida, S.ST., M.T.Download File
SISTEM PENGHITUNG BENIH UDANG BERBASIS COMPUTER VISION SECARA REALTIME
Fajar Kurniawan
213304057 / D3 Teknik Komputer Kontrol- Dipublikasikan pada 18 Oktober 2024
Abstrak
Sampai saat ini penghitungan benih udang oleh para penambak udang masih melakukan dengan metode penghitungan secara manual. Metode ini memiliki kelamahan pada tingkat akurası perhitungan dan efisensi waktu. Dalam permasalahan tersebut, maka dalam penelitian ini dibuat sebuah sistem berjudul "Sistem Penghitung Benih Udang Berbasis Computer Vision Secara Realtime yang bertujuan untuk menghitung benih udang secara otomatis, sehingga penambak udang tidak perlu lagi menghitung benih udang secara manual yang diharapkan dapat mengurangi waktu pada saat penghitungan dan dapat juga mengefektifkan pada pemberian pakan sesuai pada jumlah benih udang Metode yang digunakan adalah eksperimen perancangan, yang merupakan penelitian yang dilakukan terhadapat variable yang data-datanva belum ada sehingga perlu dilakukan proses manipulasi melalui pemberian treatment perlakuan tertentu terhadap subjek penelitian yang kemudian diamati diukur dampaknya. Data yang diambil dari perangkat video capturing berupa data image. Metode yang digunakan pada teknologi Computer Vision. Penggunaan YOLOV4 Tiny TensorRI centroid area dalam sistem im memungkinkan pengenalan dan penghitungan benih udang secara efisien dan alaurat. Dengan kemampuan deteksi realtime, sistem dapat bekerja baik pada kondisi siang maupun malam hari, meningkatkan fleksibilitas dan ketersediaan sistem. Diharapkannya manfaat dari penelitian ini yaitu membantu efektifitas kerja para penambak udang, efektifitas penjualan hingga pemberian pakan Dan pengujian yang telah dilakulran, sistem ini dapat berjalan sesuai dengan perencanaan pada sistem ini mendapatkan nilai fu dengan rentang 23 sampai 24 fos, dengan rata rata presentase akurasi sebesar 93,32 persen pengujian menggunakan 3 varian nilai, 300 benih udang, 600 benih udang, dan 830 benth udang yang masing masing varian dilakukan penghitungan ulang sebanyak 5 kali mendapatkan nilai error sebesar 6,68 persen
Kata Kunci: Computer Vision, YOLOV4 Tiny TenzorRT, Penghitung benih udang