Mulia, Ega Ikhsan (2025) DETEKSI PENGENALAN JENIS-JENIS JAMUR MENGGUNAKAN METODE YOLOV8 BERBASIS ANDROID. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text EGA IKHSAN MULIA_190170122_Cover.pdf Download (62kB)
	Text EGA IKHSAN MULIA_190170122_Abstrak.pdf Download (30kB)
	Text EGA IKHSAN MULIA_190170122_Bab I.pdf Download (91kB)
	Text EGA IKHSAN MULIA_190170122_Daftar Pustaka.pdf Download (164kB)
	Text EGA IKHSAN MULIA_190170122_DETEKSI PENGENALAN JENIS-JENIS JAMUR MENGGUNAKAN METODE YOLOV8 BERBASIS ANDROID_.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)

Abstract

Saat ini jamur sangat banyak dimanfaatkan terutama dalam masakan karena di Indonesia sendiri jamur merupakan tanaman yang sangat banyak dimanfaatkan, salah satunya untuk dikonsumsi sebagai makanan dan juga dikonsumsi untuk obat. Beberapa jamur yang telah diketahui bermanfaat dalam bidang pangan, pertanian, kesehatan, ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem deteksi jamur secara real-time berbasis android dengan menggunakan algoritma YOLOv8 yang dikenal dengan kecepatan dan keakuratannya. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 920 gambar dan 9 jenis jamur yaitu Agaricus, Amanita, Boletus, Cortinarius, Entoloma, Hyangrocybe, Lactarius, Russula, dan Suillus. Dengan melatih model melalui Google Colab selama 25 epoch, penelitian ini berhasil menunjukkan performa YOLOv8 yang luar biasa, dengan hasil akurasi 96%, presisi 98%, recall 96%, F-Measure 75%, yang mana akurasi ini dihitung dari confusion matrix. Model ini terbukti sangat efektif dalam mendeteksi spesies jamur, memberikan prediksi yang tepat pada confusion matrix. Selain itu, pengujian dalam kondisi nyata diperlukan untuk memastikan kinerja yang optimal di lebih banyak lingkungan yang lebih kompleks. Pendekatan serupa dalam penelitian sebelumnya juga telah membuktikan kinerja yang unggul secara real-time. Deteksi secara real-time, menjadikan metode ini salah satu yang terdepan dalam pengembangan teknologi berbasis YOLO. Kata kunci : Android, Deteksi, Jamur, Real-time, YOLOv8

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Ega Ikhsan Mulia
Date Deposited:	14 May 2025 02:26
Last Modified:	14 May 2025 02:26
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/11535

Actions (login required)

View Item