PERANCANGAN APLIKASI KLASIFIKASI IKAN KOI BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN CNN DENGAN MODEL DEEP LEARNING YOLO

HALIM, BUDIANTO (2024) PERANCANGAN APLIKASI KLASIFIKASI IKAN KOI BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN CNN DENGAN MODEL DEEP LEARNING YOLO. Tugas Akhir/Skripsi thesis, Universitas Ma Chung.

Text 01-311710006_Budianto_Halim.pdf Download (5MB)

Abstract

Ikan koi menjadi sorotan ikan hias air tawar yang banyak diminati dan
digemari oleh orang-orang. Ikan koi menawarkan banyak jenis dan variasi yang
dapat diidentifikasi dari bentuk lekukan warna tubuh, sisik, bentuk tubuh, dan lainlain. Hal ini menimbulkan permasalahan terutama dalam menentukan jenis dari
sekian banyak variasi jenis ikan koi yang ada di dunia. Maka dari itu, tujuan dari
penelitian ini yaitu membuat aplikasi android yang mampu mengidentifikasi jenis
ikan koi dengan sebagai informasi kepada pengguna.
Penelitian ini menggunakan model CNN YOLO yang digunakan sebagai
model pengenalan objek. Salah satu kelebihan model CNN YOLO yaitu proses
identifikasi gambar yang cepat, dan dapat dilakukan dengan real-time. Kemudian
model ini akan diimplementasikan pada aplikasi android yang dikembangkan
menggunakan framework Flutter.
Dari penelitian yang dilakukan, didapat akurasi sebesar 89% pada model
dalam mengidentifikasi jenis ikan koi selama proses pelatihan dengan jumlah data
digunakan sebanyak 640 gambar yang diambil secara acak pada dataset. Dapat
disimpulkan bahwa pengaplikasian model ini dijalankan dengan baik walau
memiliki keterbatasan data train dan test.

Kata Kunci : Convolutional Neural Network, YOLO, Flutter, Android

Item Type:	Thesis (Tugas Akhir/Skripsi)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi dan Desain > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	umclibs1
Date Deposited:	26 Jan 2026 07:51
Last Modified:	26 Jan 2026 07:51
URI:	http://repository.machung.ac.id/id/eprint/1125

Actions (login required)

View Item