PENDETEKSIAN SPESIES IKAN DENGAN FASTER R-CNN BERBASIS MOBILE DAN WEB

Spesies ikan yang banyak dan beragam membuat proses identifikasi dan pencarian informasi spesies ikan tertentu menjadi sulit. Tanpa pengalaman dan pengetahuan yang signifikan akan sulit mengidentifikasi spesies ikan berdasarkan gambarnya. Selain itu, media terutama untuk para penyuka ikan untuk saling berbagi informasi dan membantu identifikasi spesies ikan juga masih terbatas. Dalam upaya untuk menyelesaikan permasalahan diatas, dibangunlah suatu media mini sosial media melalui Aplikasi Pendeteksian Spesies Ikan dengan Faster R-CNN berbasis Mobile dan Web. Tingginya jumlah pengguna perangkat mobile, memungkinkan aplikasi yang dibangun dapat dimanfaatkan oleh banyak pihak. Dalam pengembangan aplikasi, metodologi pengembangan sistem yang digunakan yaitu metodologi Waterfall. Pada tugas akhir ini, dilakukan pengujian black box testing terhadap fitur aplikasi serta pengujian mean average precision (mAP) untuk menguji keakuratan dari sistem deteksi spesies ikan yang dibangun. Berdasarkan hasil pengujian, disimpulkan aplikasi dapat berjalan dengan baik sebagai media untuk saling berbagi informasi. Sistem deteksi yang dikembangkan dapat mendeteksi 5 spesies ikan dengan tingkat akurasi 51.09%. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 150 gambar ikan, masing-masing spesies terdiri dari 30 gambar.