Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Deva Rahma Nugroho
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Varian Mi Instan Menggunakan Algoritma YOLOv8 Deva Rahma Nugroho; Made Ayu Dusea Widyadara; Umi Mahdiyah
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 2 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/r8a09e23

Abstract

Deteksi objek yang merupakan bagian dari computer vision, telah banyak digunakan di berbagai bidang industri terutama perdagangan atau ritel. Salah satu algoritma deteksi objek yang dapat digunakan adalah YOLOv8, dikenal karena kemampuannya yang akurat dalam melakukan deteksi secara real-time. Penelitian ini, berfokus pada pembuatan model deteksi objek untuk produk mi instan menggunakan algoritma YOLOv8. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui performa algoritma YOLOv8 dalam memprediksi sebuah produk mi instan. Dalam proses training, dilakukan beberapa experiment untuk mengetahui komposisi dalam memperoleh hasil terbaik. Model diukur menggunakan confusion matrix dan hasil terbaik didapat saat model dilatih menggunakan epoch 50 dan batch 32, model mendapat nilai mAP50-95 sebesar 0.635. Meskipun masih dibawah nilai normal yaitu 0.7, model ini sudah cukup baik jika diterapkan ke sistem. Untuk semua kelas, model tersebut memiliki nilai precision 0.97 dan recall 0.969, nilai ini cukup tinggi untuk model yang dilatih dengan total 1050 gambar.
Co-Authors Made Ayu Dusea Widyadara Mahdiyah, Umi