PERANCANGAN UI UX WEB KESEHATAN IKAN MENGGUNAKAN ANALISIS CITRA DAN METODE CNN DENGAN YOLOV4

Abstract

Kesehatan ikan memiliki peran penting dalam industri perikanan, terutama sebagai sumber protein bagi populasi global. Namun, deteksi dini penyakit pada ikan masih menjadi tantangan utama. Penelitian ini bertujuan merancang platform web berbasis UI/UX yang intuitif untuk mendeteksi kesehatan ikan melalui analisis citra menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN), khususnya YOLOv4. Teknologi YOLOv4 dipilih karena kemampuannya dalam mendeteksi objek secara real-time dengan tingkat akurasi tinggi, yang memungkinkan identifikasi cepat terhadap tanda-tanda penyakit ikan. Pendekatan yang digunakan dalam perancangan platform ini adalah metode prototype, salah satu pendekatan User-Centered Design (UCD), yang melibatkan beberapa tahap yaitu analisis kebutuhan, pembangunan prototipe, evaluasi pengguna, penyempurnaan prototipe, hingga implementasi dan pemeliharaan sistem. Desain UI/UX yang berpusat pada pengguna diterapkan untuk mempermudah petani ikan dan pengelola akuarium dalam mengakses dan mengoperasikan sistem. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu efektif dalam mendeteksi penyakit ikan secara dini, sehingga dapat mengurangi potensi kerugian di sektor akuakultur dan mendukung upaya pencegahan penyakit ikan secara lebih efisien.