Deteksi Jenis Beras Menggunakan Algoritma YOLOv3

Syamsul Ma’arif; Tatang Rohana; Kiki Baihaqi

Syamsul Ma’arif Universitas Buana Perjuangan Karawang
Tatang Rohana Universitas Buana Perjuangan Karawang
Kiki Ahmad Baihaqi Universitas Buana Perjuangan Karawang

Keywords: Beras, Klasifikasi, Metode YOLO(You Only Look Once)

Abstract

Beras adalah makanan pokok yang banyak mengandung energi bagi kehidupan manusia. Ada beberapa jenis beras yang sering dijual di took beras pada umumnya yaitu beras IR42, beras Pera, beras Ketan dan beras Pandan wangi. Untuk saat ini masih banyak orang-orang yang belum mengenali ke-4 jenis beras tersebut khususnya kaum milenial, untuk itu dilakukanlah penelitian tentang pengenalan jenis beras. Tujuan dari penelitian ini untuk mempermudah pembeli mengenali jenis beras yang ada di took beras sehingga, meminimalisir kecurangan para pedagang beras. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode YOLO(You Only Look Once) v3 terhadap pendeteksi jenis beras. Implementasi dari proses pendeteksian gambar mengunakan YOLO(You Only Look Once)v3 ini telah diuji sebanyak 12 sample. Berdasarkan hasil pengujian 12 kali percobaan pendeteksian pada objek citra digital didapatkan sebesar 100% dimana pergambar ada 4 jenis beras, 4 butir beras dan 3 jenis bentuk beras.

References

Abi Rachman Wasril, D. (2020). Pembuatan Pendekteksi Obyek Dengan Metode You Only Look Once (YOLO) untuk Automated Teller Machine (ATM). Majalah Ilmiah UNIKOM.
Alexey AB, “AlexeyAB/darknet: Windows and Linux version of Darknet Yolo v3 v2 Neural Networks for object detection (Tensor Cores are used),” GitHub. 2019.
B. Benjdira, T. Khursheed, A. Koubaa, A. Ammar, and K. Ouni, “Car Detection using Unmanned Aerial Vehicles: Comparison between Faster R-CNN and YOLOv3,” 2019 1st Int. Conf. Unmanned Veh. Syst. UVS 2019, pp. 1– 6, 2019
Dedy Agung Prabowo, D. (2018). Deteksi dan Perhitungan Objek Berdasarkan Warna menggunakan COlor Objek Tracking. Jurnal Pseudocode, Volume V nomor 2.
Hr.Wibi Bagas, D. (2020). Deteksi Buah untuk Klasifikasi Berdasarkan Jenis Dengan Algoritma Berbasis YOLOv3. Jurnal Resti (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), Vol.4 No.3.
J. Redmon and A. Farhadi, “YOLOv3: An Incremental Improvement,” 2018.
Muhammad Alfin Jimly Asshiddiqie, D. (2020). Deteksi Tanaman Tebu Pada Lahan Pertanian Menggunakan Metode
Convolutional Neural Network. Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol.1 No.1
M. Ju, H. Luo, Z. Wang, B. Hui, and Z. Chang, “The application of improved YOLO V3 in multi- scale target detection,”
Appl. Sci., vol. 9, no. 18, 2019.
Pandu Satrio, “Pengaruh Drone Terhadap Citra Yang Dihasilkan Pada Pemantauan Tanaman Padi”
Sunita Nayak, “Training YOLOv3 : Deep Learning based Custom Object Detector | Learn OpenCV,”Learn OpenCV,2019.[Online].Available: