PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE PEMINDAI REAL-TIME UNTUK IDENTIFIKASI KERAPATAN DAN TRANSPARANSI TAJUK POHON MENGGUNAKAN YOLOV10

ALKHADAFI, SADDAM SIMPARICO (2026) PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE PEMINDAI REAL-TIME UNTUK IDENTIFIKASI KERAPATAN DAN TRANSPARANSI TAJUK POHON MENGGUNAKAN YOLOV10. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK - ABSTRACT.pdf Download (387Kb) | Preview
	File PDF 2. SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (4Mb) | Minta salinan
Preview	File PDF 3. SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (3104Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Pemantauan kesehatan hutan selama ini memiliki keterbatasan pada metode pengukuran yang masih dilakukan secara manual yang menggunakan kartu skala atau magic card sehingga kurang efisien hasil pengukuran masih bersifat subjektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi mobile pemindai real-time untuk mengidentifikasi kerapatan dan transparansi tajuk pohon daun jarum dan daun lebar berdasarkan metode Forest Health Monitoring menggunakan YOLOv10. Metode penelitian meliputi pengumpulan dataset sebanyak 5.000 citra, preprocessing melalui augmentasi data, pelatihan model, hingga konversi ke format TensorFlow Lite untuk implementasi pada perangkat Android. Data yang digunakan mencakup pnegambilan citra tajuk dari sepuluh jenis pohon yang terdiri dari lima jenis daun jarum yaitu Cemara Norfolk (Araucaria heterophylla), Cemara Bundel (Cupressus retusa), Pinus Sumatra (Pinus merkusii), Damar Mata-Kucing (Anthoshorea javanica), dan Damar Biasa (Agathis dammara) serta lima jenis daun lebar yaitu Cokelat (Theobroma cacao), Durian (Durio zibethinus), Karet (Havea brasiliensis), Kemiri (Aleurites moluccana), dan Sonokeling (Dalbergia latifolia). Hasil pengujian aplikasi di lapangan menghasilkan hasil prediksi yang cukup baik serta hasil dari User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai rata-rata 80.40%, yang mendukung simpulan bahwa aplikasi ini layak digunakan sebagai alat bantu digital yang efisien dan praktis bagi praktisi kehutanan di lapangan. Kata Kunci: YOLOv10, Deep Learning, Forest Health Monitoring, Tajuk Pohon, Aplikasi Mobile

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 600 Teknologi (ilmu terapan)
Program Studi:	FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) > Prodi S1 Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	2602935606 Digilib
Date Deposited:	28 Apr 2026 01:46
Terakhir diubah:	28 Apr 2026 01:46
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/98715

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir