Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Indonesia
BibTex Citation Data :
@article{JKT24528, author = {Erwin Adriono and Novita Auliya and Risma Septiana}, title = {Estimasi Pengukuran Panjang Udang Litopenaeus Vannamei Menggunakan Algoritma Yolov8 Dan Perhitungan Jarak Euclidean}, journal = {Jurnal Kelautan Tropis}, volume = {27}, number = {3}, year = {2024}, keywords = {Image Processing; YOLOv8; Litopenaeus Vannamei; Shrimp Length}, abstract = { Cultivation of Litopenaeus vannamei shrimp is an important fishery commodity in Indonesia. Providing the right amount of feed is crucial for optimal shrimp growth. The amount of feed given greatly depends on the measurement of shrimp length. The aim of this research is to develop an image processing-based program for measuring the length of Litopenaeus vannamei shrimp using the YOLOv8 algorithm through Euclidean distance calculation. YOLOv8 detects shrimp objects within a defined distance. The obtained images are used to estimate the length using Euclidean distance calculation. The results show that this program can detect and measure shrimp length with an accuracy of 96.8%. Based on the detected shrimp length, the program can calculate the Mean Body Weight (MBW) and Feeding Ratio (FR) with an average error below 5%. Budidaya udang Litopenaeus Vannamei merupakan komoditas perikanan yang penting di Indonesia. Pemberian pakan yang tepat jumlah sangat penting untuk pertumbuhan udang yang optimal. Jumlah pemberian pakan sangat bergantung pada pengukuran panjang udang. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sebuah program berbasis pengolahan citra panjang udang Litopenaeus Vannamei dengan algoritma YOLOv8 melalui perhitungan jarak euclidean. YOLOv8 melakukan deteksi terhadap objek udang yang sudah dibatasi jarak. Gambar yang diperoleh akan dihitung estimasi panjangnya menggunakan perhitungan jarak euclidean. Hasil penelitian menunjukkan program ini dapat mendeteksi dan mengukur panjang udang dengan akurasi 96,8%. Berdasarkan panjang udang yang terdeteksi, program dapat menghitung nilai MBW (Mean Body Weight) dan FR (Feeding Ratio) dengan error rata-rata di bawah 5%. }, issn = {2528-3111}, pages = {408--414} doi = {10.14710/jkt.v27i3.24528}, url = {https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/jkt/article/view/24528} }
Refworks Citation Data :
Cultivation of Litopenaeus vannamei shrimp is an important fishery commodity in Indonesia. Providing the right amount of feed is crucial for optimal shrimp growth. The amount of feed given greatly depends on the measurement of shrimp length. The aim of this research is to develop an image processing-based program for measuring the length of Litopenaeus vannamei shrimp using the YOLOv8 algorithm through Euclidean distance calculation. YOLOv8 detects shrimp objects within a defined distance. The obtained images are used to estimate the length using Euclidean distance calculation. The results show that this program can detect and measure shrimp length with an accuracy of 96.8%. Based on the detected shrimp length, the program can calculate the Mean Body Weight (MBW) and Feeding Ratio (FR) with an average error below 5%.
Budidaya udang Litopenaeus Vannamei merupakan komoditas perikanan yang penting di Indonesia. Pemberian pakan yang tepat jumlah sangat penting untuk pertumbuhan udang yang optimal. Jumlah pemberian pakan sangat bergantung pada pengukuran panjang udang. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sebuah program berbasis pengolahan citra panjang udang Litopenaeus Vannamei dengan algoritma YOLOv8 melalui perhitungan jarak euclidean. YOLOv8 melakukan deteksi terhadap objek udang yang sudah dibatasi jarak. Gambar yang diperoleh akan dihitung estimasi panjangnya menggunakan perhitungan jarak euclidean. Hasil penelitian menunjukkan program ini dapat mendeteksi dan mengukur panjang udang dengan akurasi 96,8%. Berdasarkan panjang udang yang terdeteksi, program dapat menghitung nilai MBW (Mean Body Weight) dan FR (Feeding Ratio) dengan error rata-rata di bawah 5%.
Article Metrics:
Last update:
View My Stats
Jurnal Kelautan Tropis is published by Departement of Marine Science, Faculty of Fisheries and Marine Science, Universitas Diponegoro under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.