IMPLEMENTASI MODEL DEEP LEARNING BERBASIS YOLO UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS BATANG TEBU PANEN - Dalam bentuk buku karya ilmiah

MUHAMMAD AVIESENA RABBANI

Informasi Dasar

35 kali
25.04.4888
000
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Industri gula di Indonesia menghadapi tantangan besar dalam memenuhi

kebutuhan domestik akibat rendahnya produktivitas dan kualitas tebu. Sebagai

salah satu pabrik gula terbesar, PT. SGN PG. Jatiroto memiliki permasalahan yang

cukup krusial yaitu proses klasifikasi mutu tebu yang masih dilakukan secara

manual sehingga menimbulkan subjektivitas dalam pengklasifikasian mutu tebu

serta isu kepercayaan dari petani dan mitra pengangkut yang menyebabkan biaya

tambahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deep learning

berbasis algoritma YOLOv10 untuk klasifikasi mutu batang tebu yang diharapkan

dapat meningkatkan objektivitas dan efisiensi dalam evaluasi mutu tebu di PT.

SGN PG. Jatiroto. Metodologi yang digunakan mengacu pada tahapan Knowledge

Discovery in Database (KDD) yang mencakup: (1) Pengumpulan data visual

batang tebu dengan variasi mutu; (2) Pra-pemrosesan data seperti anotasi data dan

pembagian data; (3) Transformasi data melalui standarisasi dan augmentasi; (4)

Proses data mining dengan melatih model YOLOv10 di lingkungan PyTorch;

serta (5) Evaluasi hasil model menggunakan confusion matrix. Model

dikembangkan menggunakan YOLOv10 dan dilatih pada tiga skenario pembagian

data (70:30, 80:20, 90:10). Skenario 80:20 memberikan performa terbaik dengan

nilai mAP50 sebesar 0.931, mAP50-95 sebesar 0.812, akurasi 0.812, presisi 0.871,

sensivitas 0.887, dan f1-score 0.880. Simulasi model terbaik menggunakan data

video menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 99% dengan confidence rata-rata

di atas 90% untuk kelas D dan E. Temuan ini menunjukkan bahwa model

YOLOv10 memiliki potensi untuk mendukung klasifikasi mutu tebu secara real-

time, konsisten, dan objektif, serta memberikan landasan awal menuju otomatisasi

proses klasifikasi mutu di industri agro khususnya tebu.

Kata kunci—anotasi data, CNN, dataset, deep learning, evaluasi, klasifikasi

mutu tebu, pertanian, YOLO

Subjek

Computer vision
 

Katalog

IMPLEMENTASI MODEL DEEP LEARNING BERBASIS YOLO UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS BATANG TEBU PANEN - Dalam bentuk buku karya ilmiah
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MUHAMMAD AVIESENA RABBANI
Perorangan
Nur Ichsan Utama, Riska Yanu Fa'rifah
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Sistem Informasi
Bandung
2025

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini