Abstrak

Kembali

Indonesia merupakan negara yang kaya akan keberagaman sumber daya alam, termasuk flora dan fauna. Salah satu jenis fauna yang beragam di Indonesia adalah burung, dengan ribuan spesies yang berbeda-beda. Dalam penelitian ini pendeteksian pada burung dilakukan dengan mengidentifikasi pola dan fitur tertentu pada citra video menggunakan teknik Haar Cascade Classifier. Burung yang terdeteksi akan membentuk bounding box dan label nama dari jenis burungnya. Penelitian ini menggunakan beberapa resolusi sebagai perbandingan dari kinerja sistem deteksinya. Hasil menunjukkan sistem dapat mendeteksi dengan baik pada resolusi tinggi (1280). Vidio pendeteksian objek burung langka menggunakan metode Haar Cascade Classifier mencapai akurasi tertinggi pada resolusi 1280 (83,28% untuk cendrawasih raja, 71,01% untuk merak, dan 75,77% untuk jalak bali). Sistem deteksi video menggunakan metode Haar Cascade Classifier menunjukkan tingkat akurasi yang bervariasi. Tingkat akurasi terendah pada resolusi 480 (35,84%), tingkat akurasi tertinggi pada resolusi 1280 (83,28%).