Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatik : Jurnal Ilmu Komputer
Kevin, Geraldy
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Model Deep Learning YOLOv5 untuk Identifikasi Cuaca: Cloudy, Rain, Shine, dan Sunrise Kalambia, Audia Endondaya; Kevin, Geraldy; Saputro, Pujo Hari
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 20 No 3 (2024): Desember 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v20i3.11089

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi citra cuaca secara otomatis menggunakan arsitektur YOLOv5, khususnya varian ringan YOLOv5n (nano), untuk mengenali empat kelas cuaca: Cloudy, Rain, Shine, dan Sunrise. Dataset yang digunakan terdiri dari kurang lebih 800 gambar yang dikumpulkan secara manual dari sumber daring dan telah dianotasi serta diklasifikasikan ke dalam format YOLO (YOLOv5). Gambar diproses ke resolusi seragam 640×640 piksel sebelum pelatihan model selama 200 epoch dengan batch size 128 menggunakan PyTorch di lingkungan berbasis GPU. Evaluasi model menunjukkan performa tinggi dengan precision rata-rata sebesar 97,2%, recall sebesar 97,5%, serta mAP@0.5 mencapai 99,3%, yang mencerminkan akurasi sangat baik dalam mendeteksi objek dan klasifikasi cuaca. Hasil ini menunjukkan bahwa YOLOv5 efektif untuk tugas klasifikasi multi-kelas pada citra cuaca dan dapat diimplementasikan untuk sistem berbasis visi komputer real-time seperti kendaraan otonom atau sistem pemantauan lalu lintas. Temuan ini juga memperkuat efektivitas transfer learning dari model pralatih YOLOv5 dalam mempercepat konvergensi dan meningkatkan performa model dengan dataset yang relatif kecil.
Co-Authors Kalambia, Audia Endondaya Pujo Hari Saputro