TIFDA : Journal Technology Information and Data Analytic
Vol 1 No 2 (2024): Journal Technology Information and Data Analytic (TIFDA)

Optimalisasi Algoritma YOLOv5 untuk Deteksi Mata Katarak

Susilo, Andi (Unknown)
Adryansyah, Fachri (Unknown)

Article Info

Publish Date
20 Dec 2024

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan algoritma YOLOv5 untuk deteksi dini penyakit katarak berdasarkan pengolahan citra, katarak adalah penyakit mata umum yang dapat menyebabkan kebutaan jika tidak segera ditangani. YOLOv5 sebagai metode deteksi objek real-time mampu mengidentifikasi objek dalam satu frame gambar dengan kecepatan tinggi dan akurasi mencapai 85%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma YOLOv5 ini mampu mengidentifikasi katarak dengan baik yang dibuktikan dengan nilai F1-Score sebesar 0,86, Precision 0,894, dan Recall 0,891.

Copyrights © 2024




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
TIFDA : Journal Technology Information and Data Analytic
Website

Abbrev

tifda

Publisher

Universitas Darma Persada

Subject

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Library & Information Science

Description

Informatics: Software Engineering, Information Technology, Information System, Data Mining, Multimedia, Mobile Programming, Artificial Intelligence, Computer Graphic, Computer Vision, Augmented/Virtual Reality, Games Programming, Privacy and Data Security, Security, Machine learning, Database ...