Implementasi Algoritma You Only Look Once (YOLO) V7 Untuk Deteksi Daun Kapas (Studi Kasus : Daun Kapas Sehat (Healthy) dan Daun Kapas Terinfeksi (Diseased)
Abstract
Tanaman kapas (Gossypium sp) merupakan tanaman yang banyak
dimanfaatkan untuk diambil serat dan bijinya, serta memiliki manfaat sebagai obat
tradisional. Dalam budidaya tanaman kapas, terdapat risiko terkena penyakit
tanaman yang biasanya dapat terlihat pada daunnya. Hal ini dapat mengakibatkan
penurunan yang signifikan dalam produksi dan kualitas serat dan biji kapas.
Mendeteksi dan mengidentifikasi penyakit tanaman menjadi suatu langkah penting
yang dapat berguna dalam deteksi dini hama, pengendalian penyakit, dan
peningkatan produksi. Namun, petani sering kali mengidentifikasi penyakit
berdasarkan pengalaman, sehingga kurang maksimal dalam mengidentifikasi. Pada
penelitian ini digunakan algoritma You Only Look Once (YOLO) v7 yang dapat
melakukan identifikasi objek secara real-time untuk mendeteksi dan
mengklasifikasikan daun kapas sehat dan daun kapas terinfeksi. Penelitian ini
dibagi menjadi dua kelas yaitu daun kapas sehat yang diberi label “healthy” dan
daun kapas terinfeksi yang diberi label “diseased”. Selain itu menggunakan
konfigurasi hyperparameter model dengan batch size 16, network size 416×416
pixel, 100 epochs, dan dataset yang dibagi menjadi 80% data training dan 20% data
validation. Model yang diterapkan memiliki hasil [email protected] (mean average
precision) 97,5% dan F1-score 94% pada confidence level 54,8%.
Collections
- Statistics [900]