IMPLEMENTASI TEKNOLOGI IMAGE PROCESSING UNTUK ALAT PENGHITUNG BENIH IKAN NILA

Ikan nila merupakan salah satu jenis ikan yang banyak dikonsumsi oleh
masyarakat di Indonesia terutama di wilayah Bangka. Hal ini dikarenakan
mudahnya perawatan ikan tersebut yang membuat harganya tidak terlalu tinggi
dan mudah dibudidayakan. Namun dalam proses perhitungan benih ikan secara
manual masih sering dilakukan oleh pembudidaya ikan, terutama pada tempat
yang kami survey yaitu Balai Benih Ikan (BBI) Sungailiat Kabupaten Bangka.
Metode ini cenderung kurang akurat, memerlukan waktu lama, dan berisiko
terhadap stres benih ikan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk
merancang dan mengembangkan alat penghitung benih ikan nila secara otomatis
menggunakan teknologi image processing dengan metode YOLOv5. Kami
menggunakan metode YOLOv5 dikarenakan metode ini merupakan metode YOLO
yang mudah dipakai terutama untuk proses deteksi objek. Sistem ini memanfaatkan
kamera sebagai input, Raspberry Pi 5 sebagai perangkat pemroses, dan algoritma
YOLOv5 untuk mendeteksi serta menghitung jumlah benih ikan nila. Dataset citra
benih ikan nila dikumpulkan dan dianotasi untuk melatih model deteksi objek.
Metode YOLOv5 ini mempunyai perforrma yang tinggi yaitu nilai Accuracy diatas
28,33%, nilai Precision sebesar 1. Recall diatas 28,33%, dan F1 score bernilai
diatas 44,16%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan
menghitung benih ikan dengan tingkat akurasi yang tinggi dengan proses
perhitungan yang lebih cepat 7 detik untuk setiap 10 ekor benih ikan nila
dibandingkan metode manual. Implementasi alat ini diharapkan dapat membantu
petani ikan dalam proses grading dan pendataan benih secara efisien, akurat, dan
berkelanjutan.
Kata kunci: Penghitung benih ikan nila, deteksi objek, image processing, Raspberry
Pi, YOLOv5.