Ramadani, Ayu Lestari (2023) SISTEM PENGENDALIAN PEMBERIAN JUMLAH PAKAN BERDASARKAN JUMLAH POPULASI DAN RATA-RATA SAMPEL BERAT IKAN (STUDI KASUS : BPBAP TAKALAR). Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.
D42116005_skripsi_04-01-2023 1-2.pdf
Download (1MB)
D42116005_skripsi_04-01-2023 cover1.png
Download (143kB) | Preview
D42116005_skripsi_04-01-2023 dp.pdf
Download (792kB)
D42116005_skripsi_04-01-2023.pdf
Restricted to Repository staff only until 1 January 2026.
Download (4MB)
Abstract (Abstrak)
Ikan nila (Oreochromis niloticus) dikenal dengan sebutan chicken fish, banyak dibudidayakan di hampir seluruh Negara di dunia. Produksinya secara global mencapai 6.3 juta ton pada tahun 2018 serta mengalami peningkatan produksi yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Permintaan komoditas ikan nila yang semakin meningkat berkorelasi terhadap intensifikasi budidaya yang akan mempengaruhi kebutuhan pakan sebagai salah satu faktor pembatas dalam pertumbuhan. Biaya kebutuhan pakan untuk ikan budidaya sekitar 60-70% dari total biaya produksi. Namun saat ini pemberian pakan di BPBAP Takalar masih dilakukan secara konvensional dengan pakan yang diberikan masih berdasarkan dari perkiraan berat serta perkiraan jumlah populasi ikan, tentu saja hal ini kurang efisien terkait pengendalian jumlah pakan. Maka dari itu pada penelitian ini merancang sistem penghitungan jumlah populasi ikan nila menggunakan metode object detection dan merakit sistem feeder sehingga dapat menghitung keperluan jumlah pakan serta mengatur jadwal pemberian pakan terkhusus pada benih nila. Pada proses penelitian ini menggunakan 98 gambar dengan ukuran ikan pada gambar 3-7 cm. Algoritma untuk melakukan object detection menggunakan You Only Look Once (YOLO) versi ke-4 dan juga saved model Keras. Untuk proses perakitan feeder menggunakan ESP32-Cam sebagai mikrokontroler dan alat untuk mengambil gambar sedangkan untuk mengontrol pengeluaran pakan menggunakan Servo Motor MG966R. Hasil dari penelitian ini yaitu sistem deteksi benih nila menggunakan YOLOv4 dengan nilai precision 0.99, recall 0.89 dan akurasi 88.3% sedangkan dengan model Keras precision 0.98, recall 0.84 dan akurasi 82.3%
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
Divisions (Program Studi): | Fakultas Teknik > Teknik Informatika |
Depositing User: | Kamaluddin |
Date Deposited: | 04 Jan 2024 07:25 |
Last Modified: | 04 Jan 2024 07:25 |
URI: | http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/29100 |