Identifikasi Jenis Burung Menggunakan Yolo8 Berbasis Web Streamlit
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v8i1.4902Abstract
Burung adalah makhluk bertulang belakang yang penting untuk konservasi, namun metode identifikasinya sering lambat dan tidak akurat. Teknologi pengolahan citra dan kecerdasan buatan, seperti algoritma YOLO (You Only Look Once), meningkatkan deteksi burung secara real-time. Sistem ini mendeteksi lima jenis burung umum di Indonesia: Murai Batu, Kenari, Branjangan, Pentet, dan Jalak Bali. Deteksi citra burung menggunakan YOLO membantu orang awam mengenali jenis burung. Penelitian ini mengembangkan model deteksi burung dengan Streamlit untuk input gambar, menggunakan dataset dari Kaggle dan foto pribadi. Hasil model YOLOv8 dilatih dan diuji dengan citra baru, mampu mendeteksi jenis burung dengan cukup baik.
Keywords:
Burung, Yolov8, deteksi##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
J. Biologi dkk., “PERILAKU HARIAN BURUNG JALAK BALI (LEUCOPSAR ROTHSCHILDI) DI BONTOMARANNU EDUCATION PARK KABUPATEN GOWA *Irfan.”
L. Rahma, H. Syaputra, … A. M.-J. N. I., dan undefined 2021, “Objek deteksi makanan khas palembang menggunakan algoritma yolo (you only look once),” journal.jis-institute.orgL Rahma, H Syaputra, AH Mirza, SD PurnamasariJurnal Nasional Ilmu Komputer, 2021•journal.jis-institute.org, Diakses: 26 Mei 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://journal.jis-institute.org/index.php/jnik/article/view/534
D. Saputra, B. I.-J. K. B. dan, dan undefined 2023, “OBJECT DETECTION UNTUK MENDETEKSI CITRA BUAH-BUAHAN MENGGUNAKAN METODE YOLO,” ojs.ninetyjournal.comDH Saputra, B ImranJurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi, 2023•ojs.ninetyjournal.com, Diakses: 26 Mei 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://ojs.ninetyjournal.com/index.php/JKBTI/article/view/18
K. Khairunnas, E. Yuniarno, A. Z.-J. T. ITS, dan undefined 2021, “Pembuatan Modul Deteksi Objek Manusia Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile Robot,” ejurnal.its.ac.idK Khairunnas, EM Yuniarno, A ZainiJurnal Teknik ITS, 2021•ejurnal.its.ac.id, Diakses: 26 Mei 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/view/61622
F. F. Maulana dan N. Rochmawati, “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network,” Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), vol. 1, no. 02, hlm. 104–108, Jan 2020, doi: 10.26740/JINACS.V1N02.P104-108.
A. Safarin, … E. R., dan undefined 2023, “Deteksi Objek Makhluk Hidup dalam Filum Arthropoda Menggunakan YOLOv3,” .telkomuniversity.ac.idAA Safarin, E Rachmawati, G KosalaeProceedings of Engineering, 2023•… .telkomuniversity.ac.id, Diakses: 26 Mei 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/20016
R. Syamsul Huda, R. Wulanningrum, dan D. Swanjaya, “PEMANFAATAN YOLOV4 UNTUK DETEKSI PELANGGARAN HELM DAN MASKER SERTA IDENTIFIKASI PELAT NOMOR MENGGUNAKAN TESSERACT-OCR.”
N. Yedidiya, S. Mendrofa, A. Mahfuzie, M. Faisal, A. Haidar, dan P. Rosyani, “Perbandingan Metode YOLO Dan FAST R-CNN Dalam Sistem Deteksi Pengenalan Kendaraan,” jurnalmahasiswa.comNYS Mendrofa, A Mahfuzie, M Faisal, A Haidar, P RosyaniJRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2023•jurnalmahasiswa.com, vol. 1, no. 2, 2023, Diakses: 26 Mei 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://jurnalmahasiswa.com/index.php/jriin/article/view/170
D. M.-J. J. (Jurnal T. I. dan dan undefined 2024, “Optimasi Penerapan Algoritma Yolo dan Data Augmentasi dalam Klasifikasi Pakaian Tradisional Kebaya,” journal.lembagakita.org, vol. 8, no. 1, 2024, doi: 10.35870/jti.
J. Christian, S. A. I.-A. J. of Applied, dan undefined 2023, “Introduction to Citrus Fruit Ripens Using the Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) Learning Method,” journal.formosapublisher.org, doi: 10.55927/ajae.v2i3.5003.
T. Abuzairi, N. Widanti, … A. K.-… (Rekayasa S. dan, dan undefined 2021, “Implementasi convolutional neural network untuk deteksi nyeri bayi melalui citra wajah dengan YOLO,” jurnal.iaii.or.id, Diakses: 26 Mei 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://www.jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/3184
D. I. Mulyana dan M. A. Rofik, “Implementasi Deteksi Real Time Klasifikasi Jenis Kendaraan Di Indonesia Menggunakan Metode YOLOV5.”
N. Budiyanta, … M. M.-J. I., dan undefined 2021, “Sistem Deteksi Kemurnian Beras berbasis Computer Vision dengan Pendekatan Algoritma YOLO,” ejournal.poltekharber.ac.id, Diakses: 26 Mei 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.poltekharber.ac.id/index.php/informatika/article/view/2309
R. Putra, D. M.-J. J. (Jurnal Teknologi, dan undefined 2024, “Optimasi Deteksi Objek Dengan Segmentasi dan Data Augmentasi Pada Hewan Siput Beracun Menggunakan Algoritma You Only Look Once (YOLO),” journal.lembagakita.org, vol. 8, no. 1, 2024, doi: 10.35870/jti.
D. Nafis Alfarizi, R. Agung Pangestu, D. Aditya, M. Adi Setiawan, dan P. Rosyani, “Penggunaan Metode YOLO Pada Deteksi Objek: Sebuah Tinjauan Literatur Sistematis,” jurnalmahasiswa.com, vol. 1, no. 1, hlm. 54–63, 2023, Diakses: 26 Mei 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://jurnalmahasiswa.com/index.php/aidanspk/article/view/144
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Yodhi Pratama Iswoyo, Resty Wulanningrum, Ahmad Bagus Setiawan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
