Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Sektor perikanan Indonesia merupakan salah satu sektor penting bagi kemajuan perekonomian Indonesia dikarenakan Indonesia yang memiliki luas laut yang sangat besar dan SDA ikan yang berlimpah. Namun, sampai saat ini perdagangan ikan ilegal masih sering terjadi di kalangan nelayan yang biasanya dilakukan di atas kapal walaupun sudah ada petugas pengawas. Untuk mengatasi masalah ini perlu adanya sistem pengawasan dengan menggunakan kamera CCTV dan artificial intelligence di atas kapal dengan harapan dapat mengurangi resiko kecurangan petugas setempat dan meningkatkan efektivitas pengawasan penangkapan ikan. Penelitian ini berfokus untuk mencari model dengan menyesuaikan beberapa hyperparameter untuk mendapatkan hasil yang terbaik dengan menggunakan algoritma YOLOv6 untuk object detection dan YOLOv8 untuk segmentation. Penelitian ini mendapatkan model terbaik untuk object detection menggunakan YOLOv6 dengan nilai mAP @0,5 sebesar 0,833, mAP @0,5-0,95 sebesar 0,63, F1-score sebesar 0,861 dan FPS 92 dan segmentation menggunakan YOLOv8 menghasilkan nilai mAP mask @0,5 sebesar 0,804, mAP mask @0,5-0,95 sebesar 0,426, mAP box @0,5 sebesar 0,843, dan mAP box @0,5-0,95 sebesar 0,561. Kedua versi YOLO tersebut dapat mengklasifikasi jenis ikan yang ditangkap oleh nelayan dengan harapan dapat mempermudah proses pencatatan dan penyimpanan data hasil penangkapan ikan. ...... The Indonesian fisheries sector is one of the important sectors for the progress of the Indonesian economy because Indonesia has a very large sea area and abundant fish resources. However, until now illegal fish trade is still common among fishermen, which is usually carried out on boats even though there are supervisors. To overcome this problem, it is necessary to have a surveillance system using CCTV cameras and artificial intelligence on board so that it will reduce the risk of fraud by local officers and increase the effectiveness of fishing supervision. This research focuses on finding a model by adjusting several hyperparameters to get the best results using the YOLOv6 algorithm for object detection and YOLOv8 for segmentation. This study found the best model for object detection using YOLOv6 with a mAP @0.5 value of 0.833, mAP @0.5-0.95 of 0.63, F1-score of 0.861 and FPS 92 and segmentation using YOLOv8 produces a mAP mask value @0.5 is 0.804, mAP mask @0.5-0.95 is 0.426, mAP box @0.5 is 0.843, and mAP box @0.5-0.95 is 0.561. The two YOLO versions can classify the types of fish caught by fishermen in the hope of facilitating the process of recording and storing data on fishing results.

Abstrak :
Indonesia merupakan negara maritim terbesar di dunia dengan banyak sekali ikan yang hidup di perairan Indonesia Hal ini membuat sektor perikanan Indonesia memiliki banyak ancaman. Illegal, unreported, unregulated (IUU) fishing adalah salah satu permasalahan yang memiliki dampak yang cukup signifikan karena membuat kerugian yang cukup besar di sektor perikanan Indonesia. Untuk mencegah permasalahan tersebut, sudah banyak solusi yang diajukan, salah satunya adalah penerapan kuota untuk operasi penangkapan ikan serta pemasangan kamera pengawas, namun solusi tersebut belum memiliki dampak yang signifikan dalam mengurangi dan mencegah terjadinya IUU fishing. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sistem deteksi jenis ikan hasil tangkapan. Sistem dirancang menggunakan konsep object detection dan instance segmentation yang merupakan sebuah bidang dari machine learning, menggunakan toolbox MMDetection dengan algoritma Faster R-CNN dan GFL untuk metode object detection dan algoritma Mask R-CNN untuk metode instance segmentation. Dimana sistem tersebut merupakan model kecerdasan buatan yang dapat melakukan pendeteksian ikan untuk melakukan pengawasan terhadap jumlah ikan yang ditangkap oleh nelayan sehingga IUU fishing dapat berkurang secara signifikan. Sistem terbaik dari penelitian ini dihasilkan menggunakan model instance segmentation yang mendapatkan nilai mAP @50 0,758, besar F1-Score 0,761, dan membutuhkan waktu untuk pelatihan selama 7 jam 32 menit. Selain itu, model tersebut juga mendapatkan akurasi yang lebih baik sebanyak 20% dari perbandingan dengan model object detection. ......Indonesia, as the world's largest maritime country, is home to a vast variety of fish species in its waters. This reality poses numerous threats to Indonesia's fisheries sector. One significant challenge is illegal, unreported, and unregulated (IUU) fishing, which has considerable detrimental effects and causes substantial losses to the Indonesian fisheries industry. Several solutions have been proposed to address this problem, including the implementation of fishing quotas and the installation of surveillance cameras. However, these solutions have not yielded significant impacts in reducing and preventing IUU fishing. Hence, this research aims to develop a fish species detection system. The system is designed based on the concepts of object detection and instance segmentation, which are subfields of machine learning. The research utilizes the MMDetection toolbox with the Faster R-CNN and GFL algorithms for object detection, as well as the Mask R-CNN algorithm for instance segmentation. This artificial intelligence-based system enables the detection of captured fish to monitor the quantity of fish caught by fishermen, thereby significantly reducing IUU fishing. The research's best-performing system employs the instance segmentation model, achieving an mAP@50 score of 0.758, an F1-Score of 0.761, and requires a training time of 7 hours and 32 minutes. Moreover, this model also demonstrates a 20% improvement in accuracy compared to the object detection model.