Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
IMPLEMENTASI ALGORITMA YOLOv8 UNTUK MENGIDENTIFIKASI RAS KUCING
ABSTRAKSI :
Kucing merupakan salah satu hewan peliharaan yang banyak disukai masyarakat. Ketertarikan pada kucing meluas dari banyaknya gambar atau video kucing lucu yang tersebar pada media online. Masing-masing ras memiliki karakteristik dan kondisi kesehatan yang berbeda, tetapi dibalik keragaman ini terdapat beberapa ras yang masih asing bagi banyak orang. Penelitian klasifikasi ras kucing telah banyak dikembangkan. YOLOv8 (you only look once) adalah salah satu algoritma yang dikembangkan untuk deteksi objek. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji model Machine Learning menggunakan algoritma YOLOv8 sehingga mampu mengenali ras kucing. Metodologi penelitian ini, akan mengadopsi kerangka kerja Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Langkah-langkah dalam CRISP-DM meliputi Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling dan Evaluation. Hasil pengujian yang dilakukan dari keenam kelas ras kucing memiliki akurasi dari keseluruhan sebesar 91.67%. Masing – masing kelas menggunakan 10 gambar tes. Akurasi masing masing kelas adalah Abyssinian 90%, Bengal 90%, Birman 90%, Siamese 80%, Sphynx 100