PENGGUNAAN ALGORITMA YOLO V8 UNTUK IDENTIFIKASI REMPAH-REMPAH - Golfantara, Muhammad Farrel (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2024)
Abstrak. Kekayaan rempah-rempah Indonesia tidak hanya menambah aroma, rasa, dan warna pada masakan, tetapi juga mencerminkan kekayaan budaya dan kuliner yang penting bagi bangsa. Proses identifikasi dan klasifikasi rempah-rempah secara manual seringkali membutuhkan keahlian tinggi, dan pemahaman mengenai jenis serta kualitasnya sangat penting dalam konteks industri dan perdagangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan mengembangkan sebuah platform yang dapat mendeteksi dan mengenali rempah-rempah secara langsung dengan akurasi tinggi. Teknologi komputer dan kecerdasan buatan (AI), terutama algoritma You Only Look Once (YOLO) V8, menawarkan solusi yang efisien dan efektif untuk tantangan ini. Sebagai algoritma deteksi objek real-time, YOLO V8 dapat meningkatkan kecepatan, akurasi, dan efisiensi dalam proses identifikasi rempah-rempah. Dengan memanfaatkan teknologi deep learning, YOLO V8 dapat mengenali berbagai jenis rempah-rempah dengan akurasi tinggi, bahkan dalam berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan YOLO V8 untuk klasifikasi rempah-rempah mencapai akurasi sebesar 86%, dengan parameter batch size 10, ukuran gambar 550x550 piksel, epoch 100, dan learning rate 0,0001. Optimizer Adam juga berkontribusi pada pencapaian akurasi ini, menjadikan YOLO V8 sebagai solusi yang tepat untuk kasus ini.