Kursus/Jasa YOLO | Penggunaan YOLO untuk Identifikasi dan Penghitungan Jumlah Ikan pada Kolam Budidaya dengan Pemrosesan Citra Bawah Air

Berikut adalah silabus “Penggunaan YOLO untuk Identifikasi dan Penghitungan Jumlah Ikan pada Kolam Budidaya dengan Pemrosesan Citra Bawah Air”:

Sesi 1-5: Pengenalan dan Persiapan Proyek

1. Sesi 1: Pengenalan YOLO (You Only Look Once) dan penerapannya dalam pemrosesan citra.
   • Konsep dasar YOLO.
   • Studi kasus penggunaan YOLO dalam identifikasi objek.
   • Pengenalan alat dan perangkat lunak yang akan digunakan (Python, OpenCV, dan YOLOv5).
2. Sesi 2: Pengenalan Pemrosesan Citra Bawah Air.
   • Tantangan pemrosesan citra bawah air.
   • Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas citra bawah air (misalnya, pencahayaan, kejernihan air, dll).
3. Sesi 3: Pengaturan Lingkungan Pemrograman.
   • Instalasi dan konfigurasi Python.
   • Instalasi OpenCV, PyTorch, dan YOLOv5.
   • Memahami struktur proyek dan folder kerja.
4. Sesi 4: Memahami Dataset YOLO.
   • Format dataset YOLO.
   • Struktur file dan anotasi.
   • Membuat dataset anotasi dari nol.
5. Sesi 5: Mengumpulkan dan Menganotasi Dataset Ikan.
   • Teknik pengumpulan data untuk citra ikan bawah air.
   • Anotasi objek menggunakan LabelImg atau alat anotasi lainnya.
   • Penyusunan dataset yang terstruktur.

Sesi 6-10: Pemrosesan Citra dan Augmentasi Dataset

6. Sesi 6: Pemrosesan Citra Bawah Air untuk Persiapan Dataset.
   • Teknik peningkatan kualitas citra (kontras, pencahayaan, noise reduction).
   • Penerapan filter citra menggunakan OpenCV.
7. Sesi 7: Augmentasi Dataset.
   • Teknik augmentasi data (rotasi, flip, skala, perubahan warna).
   • Implementasi augmentasi pada dataset ikan.
8. Sesi 8: Validasi dan Pembagian Dataset.
   • Pembagian dataset menjadi training, validation, dan testing.
   • Teknik validasi dan evaluasi model.
9. Sesi 9: Eksplorasi Model YOLOv5.
   • Struktur YOLOv5 dan perbedaannya dengan YOLO versi lain.
   • Mengonfigurasi file model dan hyperparameter.
10. Sesi 10: Pelatihan Model YOLOv5 dengan Dataset Ikan.
    • Proses pelatihan model dari awal.
    • Analisis hasil pelatihan (loss, mAP).

Sesi 11-15: Evaluasi dan Optimasi Model

11. Sesi 11: Evaluasi Model.
    • Metrik evaluasi: precision, recall, F1-score, mAP.
    • Analisis hasil deteksi model.
12. Sesi 12: Optimasi Model.
    • Teknik optimasi (dropout, regularisasi, augmentasi tambahan).
    • Implementasi optimasi model YOLO.
13. Sesi 13: Fine-Tuning Model YOLO.
    • Fine-tuning model untuk meningkatkan akurasi.
    • Mengatasi overfitting dan underfitting.
14. Sesi 14: Implementasi Model pada Video Bawah Air.
    • Menerapkan model pada video stream.
    • Analisis hasil deteksi pada video.
15. Sesi 15: Identifikasi Kesalahan Model dan Troubleshooting.
    • Mengatasi kesalahan umum dalam deteksi objek.
    • Memperbaiki hasil deteksi yang salah.

Sesi 16-20: Pengembangan Sistem Deteksi Otomatis

16. Sesi 16: Pembuatan Sistem Deteksi Otomatis.
    • Arsitektur sistem deteksi otomatis untuk kolam budidaya.
    • Integrasi model YOLO dengan OpenCV untuk deteksi real-time.
17. Sesi 17: Implementasi Sistem pada Video Real-Time.
    • Implementasi pada video streaming.
    • Penggunaan perangkat keras (kamera bawah air, sistem komputer).
18. Sesi 18: Penghitungan Jumlah Ikan secara Otomatis.
    • Algoritma penghitungan jumlah ikan berdasarkan deteksi.
    • Implementasi algoritma penghitungan dalam sistem.
19. Sesi 19: Integrasi Sistem dengan Database.
    • Penyimpanan data hasil deteksi dan penghitungan.
    • Desain dan implementasi basis data untuk penyimpanan informasi ikan.
20. Sesi 20: Visualisasi Data Hasil Deteksi dan Penghitungan.
    • Visualisasi hasil deteksi dan penghitungan menggunakan Matplotlib.
    • Pembuatan dashboard sederhana untuk monitoring.

Sesi 21-25: Penyesuaian Model untuk Kondisi Bawah Air yang Berbeda

21. Sesi 21: Penyesuaian Model untuk Kondisi Pencahayaan Berbeda.
    • Mengatasi variasi pencahayaan pada citra bawah air.
    • Implementasi adaptive histogram equalization.
22. Sesi 22: Penyesuaian Model untuk Kekeruhan Air.
    • Mengatasi masalah kekeruhan air dalam deteksi.
    • Implementasi filter dehazing dan noise reduction.
23. Sesi 23: Penyesuaian Model untuk Ukuran Ikan yang Berbeda.
    • Menangani variasi ukuran dan jenis ikan dalam deteksi.
    • Penggunaan anchor box dan scale adjustment pada YOLO.
24. Sesi 24: Penyesuaian Model untuk Deteksi Multi-Kelas.
    • Mengembangkan model untuk deteksi multi-kelas (misal, berbagai jenis ikan).
    • Mengadaptasi dataset dan model untuk deteksi multi-kelas.
25. Sesi 25: Latihan Implementasi: Deteksi dan Penghitungan pada Kondisi Simulasi.
    • Implementasi pada simulasi kondisi nyata.
    • Evaluasi hasil deteksi dan penghitungan pada kondisi simulasi.

Sesi 26-30: Integrasi Sistem pada Lingkungan Nyata

26. Sesi 26: Pengujian Sistem pada Lingkungan Nyata.
    • Pengujian pada kolam budidaya nyata.
    • Evaluasi kinerja sistem dalam lingkungan nyata.
27. Sesi 27: Peningkatan Performa Sistem.
    • Analisis performa sistem di lapangan.
    • Implementasi perbaikan dan peningkatan sistem.
28. Sesi 28: Integrasi dengan Sistem Monitoring dan Kontrol.
    • Mengintegrasikan sistem deteksi dengan sistem monitoring kolam.
    • Implementasi kontrol otomatis berdasarkan data deteksi.
29. Sesi 29: Implementasi Sistem pada Skala Lebih Besar.
    • Mengembangkan sistem untuk skala lebih besar (misal, beberapa kolam).
    • Skalabilitas sistem deteksi dan penghitungan.
30. Sesi 30: Dokumentasi dan Penyusunan Laporan Proyek.
    • Dokumentasi keseluruhan proyek.
    • Penyusunan laporan hasil proyek dan analisis.

Sesi 31-35: Pengembangan Lanjutan dan Penelitian

31. Sesi 31: Pengembangan Model dengan YOLOv8.
    • Pengenalan YOLOv8 dan perbandingan dengan YOLOv5.
    • Implementasi YOLOv8 untuk deteksi ikan.
32. Sesi 32: Penelitian Lanjutan: Transfer Learning.
    • Penerapan transfer learning untuk mempercepat pelatihan model.
    • Studi kasus penggunaan model pralatih (pre-trained).
33. Sesi 33: Pengembangan Model Deteksi Ikan Secara Spesifik.
    • Pengembangan model khusus untuk mendeteksi spesies ikan tertentu.
    • Pembuatan dataset spesifik dan anotasi.
34. Sesi 34: Eksperimen dengan Model Pemrosesan Citra Lain.
    • Eksperimen menggunakan model selain YOLO (misal, Faster R-CNN).
    • Analisis perbandingan kinerja.
35. Sesi 35: Penerapan AI Lain dalam Pemrosesan Citra Bawah Air.
    • Penerapan algoritma segmentasi citra (U-Net).
    • Penerapan model klasifikasi untuk pengenalan jenis ikan.

Sesi 36-40: Implementasi dan Presentasi Akhir

36. Sesi 36: Uji Coba Sistem dengan Skala Penuh.
    • Pengujian akhir pada kolam budidaya dengan berbagai kondisi.
    • Evaluasi performa keseluruhan sistem.
37. Sesi 37: Penyusunan dan Penyajian Data Hasil Uji Coba.
    • Analisis data hasil uji coba.
    • Penyusunan laporan hasil uji coba.
38. Sesi 38: Persiapan Presentasi Hasil Proyek.
    • Persiapan presentasi untuk stakeholders.
    • Penyusunan materi presentasi dan simulasi.
39. Sesi 39: Presentasi Hasil Proyek.
    • Presentasi hasil proyek kepada stakeholders.
    • Diskusi dan feedback.
40. Sesi 40: Penutupan dan Rencana Pengembangan Selanjutnya.
    • Evaluasi keseluruhan proyek.
    • Diskusi rencana pengembangan sistem lebih lanjut.