Klasifikasi Jenis Ikan Hiu Menggunakan Algoritma YOLOv8 Berbasis Mobile
DOI:
https://doi.org/10.29407/bzvcjc72Keywords:
Aplikasi Mobile, Jenis Hiu, YOLOv8nAbstract
Indonesia adalah negara kepulauan terbesar dengan 70% wilayah berupa lautan yang kaya akan keanekaragaman hayati, termasuk ikan hiu yang berperan penting dalam ekosistem laut sebagai predator puncak. Namun, populasi hiu menghadapi ancaman serius akibat penangkapan ilegal dan kurangnya upaya konservasi, padahal hiu berperan penting dalam menjaga keseimbangan ekosistem laut. Untuk mengatasi hal tersebut, Penulis mengusulkan menggunakan algoritma YOLOv8 untuk mengklasifikasikan jenis ikan hiu secara real-time. Dataset berupa 4.236 citra hiu dalam 13 kategori yang dibagi menjadi 90% data latih, 5% data validasi, dan 5% data uji. Pelatihan dilakukan dengan 50 epoch. Model menunjukkan akurasi tinggi dengan nilai precision 0.877, recall 0.77, mAP50 0.835, dan mAP50-95 0.58. Implementasi sistem berbasis aplikasi mobile memungkinkan pengguna mendeteksi jenis hiu secara praktis di lapangan. Hasil ini menunjukkan bahwa YOLOv8 efektif untuk mendeteksi hiu dengan akurasi tinggi. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat terus disempurnakan melalui penambahan data pelatihan dan pengujian di lingkungan laut terbuka.
Downloads
References
Farhani A. (2022). Roadmap Masa Depan Indonesia Melalui Pengaturan dan Pemanfaatan Sumber Daya Alam Kelautan Bagi Sebesar-Besarnya Kesejahteraan Rakyat. 6(2).
Aditya Z.F, Sholahuddin, A. (2017). Perlindungan Hukum Terhadap Ikan Hiu dan Ikan Pari Untuk Menjaga Keseimbangan Ekosistem Laut Indonesia. 24(2), 224-235.
Muhamad, S. V. (2016). Illegal fishing di perairan indonesia: permasalahan dan upaya penanganannya secara bilateral di kawasan. Jurnal Politica Dinamika Masalah Politik Dalam Negeri dan Hubungan Internasional, 3(1).
Dulvy, N. K., Pacoureau, N., Rigby, C. L., Pollom, R. A., Jabado, R. W., Ebert, D. A., ... & Simpfendorfer, C. A. (2021). Overfishing drives over one-third of all sharks and rays toward a global extinction crisis. Current Biology, 31(21), 4773-4787.
Easteria, G., Yuneni, R. R., & Pinandita, L. K. (2019). Pemanfaatan Produk Hiu dan Distribusinya di Provinsi Bali. PROSIDING PUSAT RISET PERIKANAN, 1(1), 215-225.
Burhanudin, M. F. (2019). Integrasi Peran Pada Wisata Hiu: Model Bisnis Ekowisata Daya Tarik Hiu di Pulau Tinabo Takabonerate. PROSIDING PUSAT RISET PERIKANAN, 1(1), 331-338.
Arifin, I., Haidi, R. F., & Dzalhaqi, M. (2021). Penerapan computer vision menggunakan metode deep learning pada perspektif generasi ulul albab. Jurnal Teknologi Terpadu, 7(2), 98-107.
Michael dan Widhiarso W. (2023). Klasifikasi Jenis Spesies Ikan Hiu Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). MDP Student Conference 2023.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Hargo Dwi Nugroho, Deva Rahma Nugroho
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
