Rancang Bangun Sistem Deteksi dan Pengusir Hama Burung pada Tanaman Padi Berbasis Edge AI menggunakan Raspberry Pi AI Camera dan YOLOv11n
Abstract
Serangan hama burung dari genus Lonchura merupakan salah satu kendala utama yang
dapat menyebabkan penurunan hasil panen padi hingga 50%, sementara metode pengendalian
manual terbukti kurang efisien dan rentan memicu efek habituasi. Sebagai upaya mitigasi,
penelitian ini mengembangkan prototipe sistem deteksi dan pengusir hama burung otomatis
berbasis edge AI. Sistem ini mengintegrasikan Raspberry Pi 5, Raspberry Pi AI Camera (Sony
IMX500) untuk pemrosesan inferensi on-sensor, mekanisme pan-tilt, serta deterren audio
dinamis. Proses pengembangan mengadaptasi model Waterfall yang mencakup komparasi
performa antara arsitektur YOLOv8n dan YOLOv11n. Hasil evaluasi performa menyimpulkan
bahwa YOLOv11n lebih unggul karena mampu mencapai akurasi mAP50 sebesar 87,6%
dengan efisiensi komputasi yang lebih baik. Melalui serangkaian pengujian lapangan, sistem
terbukti mampu beroperasi secara real-time dengan kecepatan 24-28 Frame Per Second (FPS),
mendeteksi objek burung hingga jarak 400 cm dalam simulasi gambar dan 200 cm di dalam
simulasi sangkar, serta memicu reaksi terbang menjauh pada spesimen burung dalam waktu 1
detik. Evaluasi User Acceptance Testing (UAT) kepada petani menghasilkan skor rata-rata
penerimaan sebesar 4,10 yang masuk ke dalam kategori baik, mengonfirmasi bahwa teknologi
ini aplikatif, responsif, dan memberikan manfaat praktis untuk menggantikan metode
penjagaan sawah secara konvensional.
Collections
- Informatics Engineering [2730]
