DETEKSI KESEGERAN IKAN LAYUR BERDASARKAN CITRA MATA MENGGUNAKAN YOLOV8 - Adi Saputra, Deni; Istiadi, Istiadi; Yuniar Rahman, Aviv (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Ikan layur (Trichiurus lepturus) ditemukan hampir di seluruh perairan laut Indonesia dan memiliki tubuh memanjang serta sangat pipih. Secara ekonomi, ikan ini merupakan komoditas ekspor penting yang menambah devisa negara, terutama karena tingginya permintaan dari pasar China dan Vietnam. Namun, penyortiran kesegaran ikan layur masih dilakukan secara konvensional dengan pengamatan manual. Ikan layur yang tidak segar dapat dikenali dari kondisi mata, warna tubuh, kondisi sisik, dan dinding perut. Penyortiran manual dirasa kurang efektif karena jumlah ikan yang harus disortir cukup banyak, rawan kesalahan human error, dan memerlukan biaya serta waktu yang besar. Penelitian ini mengusulkan pendeteksian kesegaran ikan layur berdasarkan citra mata menggunakan YOLOv8 (You Only Look Once versi 8), algoritma yang dikenal mampu melakukan pengenalan gambar dan video dengan cepat serta akurat. YOLOv8 dapat dijalankan dengan GPU, memungkinkan operasi paralel yang meningkatkan kecepatan deteksi dibandingkan dengan CPU saja. Pengolahan data melibatkan tahapan pre-processing, training, dan testing dengan data citra gambar ikan layur. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model YOLOv8 memiliki nilai presisi 0.976, recall 0.996, dan mAP50 0.991. Akurasi masing-masing kelas adalah 0.989 untuk mata ikan layur segar dan 0.994 untuk mata ikan layur busuk. Model ini mampu mendeteksi kesegaran ikan layur dengan akurasi tinggi, memberikan hasil yang lebih efisien dan objektif dibandingkan cara manual.