Pemantauan Musang Pandan Menggunakan Metode Computer Vision dengan Model YOLOv11

Pemantauan Musang Pandan Menggunakan Metode Computer Vision dengan Model YOLOv11, Computer Vision; Asian Palm Civet; Activity Monitoring; Python; YOLOv8...

Author: MUHAMMAD FAJAR
Date: 2025
Keywords: Computer Vision; Asian Palm Civet; Activity Monitoring; Python; YOLOv8
Type: Jurnal
Category: penelitian

Musang pandan (Paradoxurus hermaphroditus) memiliki peran penting dalam ekosistem sebagai penyebar biji serta memiliki nilai ekonomi dalam industri kopi luwak. Namun, pemantauan aktivitas musang di penangkaran masih dilakukan secara manual, yang memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan manusia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pemantauan otomatis berbasis Computer Vision dengan metode YOLOv8 menggunakan bahasa pemrograman Python. Sistem ini mampu mendeteksi aktivitas musang seperti makan, minum, bergerak, dan tidur melalui kamera pengawas secara real-time. Model dilatih menggunakan dataset khusus yang dikumpulkan dari penangkaran musang pandan dengan berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi mean Average Precision (mAP) sebesar 99,5%, precision 100%, dan recall 99,3%, yang mengindikasikan kemampuan deteksi yang sangat baik. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu pengelola penangkaran dalam melakukan pemantauan secara efisien, mengurangi ketergantungan pada pengawasan manual, serta meningkatkan kesejahteraan hewan dengan pemantauan yang lebih akurat. Selain itu, sistem ini berpotensi dikembangkan lebih lanjut untuk mendukung pemantauan berbasis video secara real-time serta diaplikasikan pada spesies hewan lainnya. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya berkontribusi pada efisiensi pemantauan musang pandan tetapi juga membuka peluang penerapan teknologi Computer Vision dalam bidang konservasi dan industri berbasis satwa.

Files:
Tidak ada data !

Collections:
Digital Library UNPAB