Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Safarin, Arva Adwitya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1 
Deteksi Objek Makhluk Hidup dalam Filum Arthropoda Menggunakan YOLOv3 Safarin, Arva Adwitya; Rachmawati, Ema; Kosala, Gamma
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 2 (2023): April 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak-Makhluk hidup yang berasal dari filum Arthropoda merupakan makhluk hidup yang memiliki beragam karakteristik. Karakteristik tersebut bisa dibedakan dengan melihat ordo dari makhluk hidup tersebut. Beberapa jenis makhluk hidup yang ada dalam filum Arthropoda merupakan makhluk sosial. Oleh karena itu, mereka sering ditemukan berada di lokasi yang sama dan berkerumun. Selain itu, sebagian besar spesies yang ada dalam filum Arthropoda memiliki ukuran tubuh yang kecil. Pada tugas akhir ini, metode yang diajukan adalah YOLOv3. YOLOv3 merupakan metode deteksi objek yang memiliki beberapa pembaruan yang memungkinkan metode tersebut lebih mudah mendeteksi objek yang berkerumun dan memiliki ukuran yang kecil. Untuk mengembangkan sistem pendeteksi makhluk hidup dalam filum Arthropoda menggunakan YOLOv3, terdapat 12.082 data citra yang terbagi dalam 7 (tujuh) kelas untuk melatih model tersebut. Hasil terbaik yang didapatkan saat pengujian memakai 1.544 data uji adalah nilai mAP sebesar 57,6% pada IOU 0,5.Kata kunci - deep learning, deteksi objek, You Only Look Once (YOLO), deteksi makhluk hidup
Co-Authors Ema Rachmawati Gamma Kosala