| dc.description.abstract | Infeksi nematoda strongyle dapat menyebabkan berbagai macam kerugian
bagi peternak. Salah satu kerugiannya yaitu ternak mengalami gastroenteritis
parasitik, anemia hingga kematian. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan
memudahkan dan menyediakan cara yang cepat dan akurat dalam identifikasi dan
kuantifikasi jumlah telur cacing tipe strongyle dengan algoritma YOLO agar dapat
menghemat waktu dalam menghitung jumlah telur strongyle, meminimalisir
kesalahan perhitungan dan memudahkan dalam mendiagnosis strongylidosis.
Metode penelitian yang digunakan yaitu pengambilan gambar dengan kamera
handphone kemudian gambar tersebut dilakukan training ke algoritma YOLO oleh
mitra yaitu PT. Vox Digital Kreatif. Uji identifikasi menggunakan 233 gambar
sampel dengan hasil analisis mendapatkan nilai precision 98,23%, recall 90,19%
dan mAP 96,32%. Uji kuantifikasi menggunakan 800 gambar yang berasal dari 16
sampel kemudian dibagi menjadi 2 data kelompok. Kelompok 1 mempunyai nilai
akurasi 36,67% dan RMSE 5,35. Kelompok 2 mempunyai nilai akurasi 66,39% dan
RMSE 2,35. Kesalahan identifikasi dan kuantifikasi dapat disebabkan karena
jumlah dataset yang sedikit sehingga sistem tidak dapat mengenali bentuknya, telur
strongyle bertumpuk, kualitas foto kurang baik dan tingkat pencahayaan yang tidak
memadai. | id |
