Keywords
identifikasi burung
merpati
sistem klasifikasi
YOLOv-11
How to Cite
Abstract
Identifikasi jenis burung secara manual memerlukan keahlian khusus dan rentan terhadap kesalahan, terutama pada spesies yang memiliki kemiripan morfologi tinggi seperti burung merpati. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi otomatis untuk mengidentifikasi burung merpati menggunakan algoritma YOLOv11 yang dapat menerima input melalui unggahan gambar maupun kamera webcam. Metode penelitian meliputi pengumpulan dataset berisi gambar berlabel, preprocessing data, pelatihan model YOLOv11, dan evaluasi sistem menggunakan 100 gambar uji yang terdiri dari 50 gambar merpati dan 50 gambar bukan merpati. Hasil pengujian menunjukkan sistem mencapai akurasi 88%, precision 89,6%, recall 86%, dan F1-Score 87,8 %. Confusion matrix menunjukkan 43 true positive, 45 true negative, 5 false positive, dan 7 false negative. Sistem ini memberikan solusi efisien untuk digitalisasi identifikasi burung dan dapat diimplementasikan sebagai alat bantu praktis dalam penelitian ornitologi dan monitoring ekosistem.
References
[1] Dhika laksono, “Seluk Beluk Hutan Tropis,” in Paru - Paru Dunia, Cv Media Edukasi Creative, 2022, p. 64. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?Id=eojqeaaaqbaj&dq=Indonesia+menjadi+salah+satu
+negara++yang+memiliki+banyak+akan+keanekaragaman+spesies+hewan+dan+tumb uhan+peringkat+keatas+di+dunia+&lr=&hl=id&source=gbs_navlinks_s
[2] M. Yusuf, D. Kurniawan, and T. Agustin, “BUATAN BERBASIS CNN,” no. November,
pp. 355–368, 2024.
[3] I. Fatahna, P. Desi, K. Sari, A. N. Kamilah, R. Wulanningrum, and C. Utomo, “Implementasi Computer vision Terhadap Jenis Kualitas Pisang Susu Menggunakan Metode YOLOv8n Berbasis webapps,” STAINS, vol. 4, pp. 1–10, 2025.
[4] Q. Aini, N. Lutfiani, H. Kusumah, and M. S. Zahran, “DETEKSI DAN PENGENALAN OBJEK DENGAN MODEL MACHINE LEARNING : MODEL YOLO,” vol. 6, no. 2,
pp. 192–199, 2021.
[5] S. Pokhrel, “DETEKSI JENIS BURUNG MENGGUNAKAN YOLO5 SKRIPSI,” Αγαη, vol. 15, no. 1, pp. 37–48, 2024.
[6] Y. P. Iswoyo, R. Wulanningrum, and A. Bagus, “Identifikasi Jenis Burung Menggunakan YOLO8 Berbasis Web Streamlit,” vol. 8, pp. 8–15, 2024.
[7] W. E. Susanto and D. Riana, “Komparasi Algoritma,” J. Speed, vol. 8, no. 3, pp. 18–27, 2016.
[8] A. N. Inaya, A. U. Rahma, M. Jannah, L. R. K. Arafah, L. Ishak, and M. R. Edy, “Klasifikasi Citra Dengan Pendekatan Transfer Learning Pada Gambar Fauna Terbang,” vol. 7, no. 1, pp. 85–89, 2024.
[9] D. Hafidzulrahman, “Perbandingan Algoritma You Only Look Once (YOLO) versi 5 dan versi 8 sebagai Object Detection pada Pendeteksian Hilal,” 2024.
[10] G. Ramadhani, R. C. Pratama, and W. R. Yahya, “Rancang Bangun Sistem Deteksi Buah Jeruk Menggunakan YOLOv8,” vol. 4, 2025.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright (c) 2025 Shania Dila Vanesa, Made Ayu Dusea Widyadara, Umi Mahdiyah