PERPUSTAKAAN UNTIDAR : Repositori Mahasiswa Untidar

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
No image available for this title

Text

SKRIPSI PENGHITUNG TELUR AYAM OTOMATIS UNTUK PETERNAKAN AYAM elba

ANDI SETIYAWAN - Nama Orang;

INTISARI
Kemajuan teknologi dizaman ini memunculkan Kecerdasan baru atau dikenal dengan sebutan Artificial Intelligence (AI). Salah satu ilmu pengetahuan dari Artificial Intelligence adalah computer vision yang mempelajari disiplin ilmu tentang bagaimana komputer dapat mengenali objek yang diamati. Deteksi objek mempelajari bagaimana komputer mengenali objek di dalam gambar atau video dengan mendeteksi kotak batas objek. Penelitian ini berfokus pada perancangan sistem machine learning untuk melakukan klasifikasi Telur ayam ELBA. Sistem machine learning yang dibuat pada penelitian menghasilkan model training machine learning yangkemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi sehingga dapat melakukan klasifikasi dan penghitung telur baik secara real time maupun rekaman. Dataset gambar yang dikumpulkan disesuaikan dengan lingkungan yaitu peternakan. Semakin banyak dataset maka akan lebih baik lagi performa dari model machine learning yang dibuat. Algoritma YOLO v8 yang merupakan pengembangan algoritma Convolutional Neural Network digunakan karena memberikan performa sangat baik serta training model machine learning yang tidak memakan banyak waktu. Aplikasi yang dibuat memiliki fitur dalam menghitung nilai telur. Pengujian dilakukan per menit dengan pengambilan data selama 10 kali. Aplikasi yang sudah diintegrasikan model machine learning diuji dengan total objek yang diprediksi yaitu sebanyak 524 data gambaruji dengan akurasi yang dihasilkan 94,5% dengan MSE (mean absolute error) sebesar 14,8 dan metrik evaluasi objek deteksi MAP (mean average precision) yaitu 99.5%.
Kata Kunci: Artificial Intellige, Ayam ELBA, Computer vision Telur, Yolo v8


Ketersediaan
17-UN57.U1-STE-III-2024ELEKTRO SET P 2024Ruang Skripsi (TEKNIK ELEKTRO)Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
ELEKTRO SET P 2024
Penerbit
MAGELANG : UNIVERSITAS TIDAR., 2024
Deskripsi Fisik
XII;99HAL;29.5CM
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
621.38
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
PRODI_S1_TEKNIK_ELEKTRO
FAKULTAS_FT
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
-
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
  • FULL TEXT
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

PERPUSTAKAAN UNTIDAR : Repositori Mahasiswa Untidar
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2025 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik