POLIBANPOLIBAN

POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi InformasiPOSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi

Penurunan produktivitas padi di Indonesia kerap disebabkan oleh kekeringan dan penyakit daun yang sulit terdeteksi secara dini. Kondisi ini menuntut adanya sistem klasifikasi berbasis teknologi yang mampu memberikan diagnosis cepat dan akurat sebagai dukungan bagi pengambilan keputusan di sektor pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi citra daun padi menggunakan arsitektur CSPDarknet, dengan pendekatan ekstraksi ciri warna dan tekstur.

Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kombinasi model terbaik dicapai dengan optimizer AdamW, dengan nilai akurasi rata-rata 99,72%, presisi 99,73%, recall 99,72%, dan F1-score 99,72%.Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan klasifikasi yang diusulkan mampu membedakan daun sehat, terserang penyakit, dan mengalami kekeringan secara efektif.Ke depan, model ini berpotensi dikembangkan lebih lanjut melalui integrasi perangkat Internet of Things (IoT) berbasis Raspberry Pi untuk pemantauan kondisi tanaman secara real-time di lapangan.

Untuk meningkatkan akurasi dan generalisasi model, penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi strategi augmentasi data yang lebih canggih, seperti teknik transformasi geometris dan teknik augmentasi berbasis GAN (Generative Adversarial Networks). Selain itu, penelitian dapat mengintegrasikan model dengan sistem IoT yang terpasang di lapangan untuk melakukan pemantauan kondisi tanaman secara real-time dan memberikan peringatan dini kepada petani. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu petani dalam pengambilan keputusan yang lebih efektif dan meningkatkan produktivitas pertanian.

  1. A real-time approach of diagnosing rice leaf disease using deep learning-based faster R-CNN framework... doi.org/10.7717/peerj-cs.432A real time approach of diagnosing rice leaf disease using deep learning based faster R CNN framework doi 10 7717 peerj cs 432
  2. Optimalisasi Sumber Daya Pertanian Indonesia untuk Mendukung Program Ketahanan Pangan dan Energi Nasional... journal.ugm.ac.id/jkn/article/view/71642Optimalisasi Sumber Daya Pertanian Indonesia untuk Mendukung Program Ketahanan Pangan dan Energi Nasional journal ugm ac jkn article view 71642
  3. Yolov5-based convolutional feature attention neural network for plant disease classification | International... doi.org/10.1504/IJISTA.2024.10062157Yolov5 based convolutional feature attention neural network for plant disease classification International doi 10 1504 IJISTA 2024 10062157
Read online
File size542.87 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test