Perbandingan Kinerja YOLO vs Faster R-CNN untuk Deteksi & Estimasi Berat Ikan - Justam Justam; Abdul Malik; Erlita Erlita; Deo Mangellak; Yuyun Yuyun (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro, 2024)
Ikan kerapu dan ikan kakap memiliki nilai ekonomi tinggi di pasar global, sehingga identifikasi jenis dan estimasi beratnya menjadi aspek penting dalam perdagangan. Metode manual yang umum digunakan memerlukan waktu lama dan tenaga kerja besar. Oleh karena itu, penelitian ini membandingkan performa dua model deep learning, yaitu YOLO dan Faster R-CNN, dalam mendeteksi jenis dan mengestimasi berat ikan. Dataset terdiri dari 2.991 citra yang terbagi dalam 18 kelas dan diperluas melalui augmentasi menjadi 6.843 citra. Proses deteksi menggunakan detection threshold 0,8, dengan evaluasi berdasarkan precision, recall, accuracy, serta Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk estimasi berat. Hasil menunjukkan bahwa model YOLO memiliki precision, recall, dan accuracy masing-masing sebesar 0,98, 0,98, dan 0,96, sedangkan Faster R-CNN mencapai 0,97, 0,98, dan 0,95. Untuk estimasi berat, MAPE YOLO pada citra sebesar 2,42% dan pada video 3,66%, sementara Faster R-CNN memiliki MAPE 14,62% pada citra dan 13,59% pada video. Dengan demikian, model YOLO menunjukkan kinerja lebih baik dibandingkan Faster R-CNN dalam mendeteksi jenis dan mengestimasi berat ikan