Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Jenis Daging Menggunakan Algoritma YOLOv8 Irawati, Dyah Cita; Aji, Nur Fitriansyah
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol. 30 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2025.v30i2.243

Abstract

Dalam kehidupan sehari-hari tubuh manusia memerlukan konsumsi daging sapi sebagai salah satu sumber protein hewani karena memiliki kandungan zat besi, selenium, zinc, vitamin B kompleks dan omega 3. Dalam melakukan pembelian daging sapi merupakan persoalan tersendiri bagi masyarakat awam, karena secara kasat mata bentuk daging sapi dan daging lainnya, terutama daging babi, sangat tidak mudah untuk dibedakan. Kesulitan keterbatasan visual manusia yang timbul tersebut menyebabkan konsumen seringkali tertipu saat membeli daging sapi. Perbedaan secara umum kedua daging tersebut terletak pada warna dan tekstur daging. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan adanya peran teknologi yang bisa digunakan untuk membantu membedakan pengenalan jenis daging agar konsumen dapat mengenalinya secara lebih akurat. Penerapan model Deep Learning dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network yaitu You Only Look Once v8 (YOLOv8) menjadi salah satu metode yang dapat diterapkan untuk mengenali daging sapi pada bidang informatika. Precision 0.974, Recall 1, mAP 0.955 menunjukkan hasil penelitian kinerja dan waktu komputasi menggunakan YOLOv8 pada daging babi, sedangkan pada daging sapi metode YOLOv8 menghasilkan Precision 1, Recall 0.994, mAP 0.995 dengan waktu komputasi kurang lebih 56.52 menit.