ABSTRAK
Dalam bidang Computer Vision, deep learning telah menunjukkan
kemampuan signifikan dalam deteksi dan klasifikasi objek. Salah satu algoritma
populer adalah YOLO (You Only Look Once). YOLO terkenal karena kecepatan
pemrosesan real-time dan akurasinya. YOLO telah berkembang melalui beberapa
versi, dengan YOLOv7 sebagai iterasi terbaru yang diusulkan oleh Wong KinYiu.
Penelitian ini berfokus pada implementasi algoritma YOLOv7 untuk
mengklasifikasikan jenis burung lovebird, yang termasuk dalam genus Agapornis.
Burung lovebird telah dikenal luas oleh masyarakat Indonesia. Namun, sayangnya
masih banyak orang awam kesulitan dalam membedakan antar jenisnya. Penelitian
ini menggunakan dataset sebanyak 800 gambar, yang mencakup delapan jenis
lovebird yang berbeda: Agapornis Cana, Agapornis Fischeri, Agapornis Lilianae,
Agapornis Nigrigenis, Agapornis Personatus, Agapornis Pullarius, Agapornis
Roseicollis, dan Agapornis Taranta. Citra diperoleh dari Google Images, diolah
dengan menggunakan Roboflow dan diproses menggunakan Google Colab.
Metodologi penelitian berdasarkan alur kerja yang disebut dengan Machine
Learning Lifecycle, dimulai dengan pengelolaan dataset, termasuk anotasi dan
pelabelan, modifikasi citra, lalu diikuti dengan pelatihan dengan melakukan
konfigurasi parameter, pengujian, dan evaluasi model. Dalam penelitian ini,
penerapan model deep learning menggunakan YOLOv7 untuk klasifikasi burung
lovebird dilakukan dengan tiga model dengan dataset latih sebanyak 640 dan data
uji sebanyak 160 yang dibedakan berdasarkan jumlah epoch-nya yaitu 100, 200,
dan 300. Metrik evaluasi yang digunakan meliputi akurasi, presisi, recall, dan F1-
score. Hasil menunjukkan bahwa model satu memiliki nilai akurasi sebesar 60%,
model dua 43%, dan model tiga 93%. Ini menunjukkan bahwa performa model tiga
adalah model yang paling optimal dari model lainnya dalam mengklasifikasikan 8
jenis burung lovebird. Hal ini juga dikarenakan memiliki nilai metrik evaluasi ratarata pada semua kelas seperti presisi sebesar 94%, recall sebesar 93%, dan F1-score
sebesar 93%.
Kata Kunci: Deep Learning, YOLOv7, Burung Lovebird, Machine Learning
Lifecycle, Confusion Matrix