KLASIFIKASI PENYAKIT TUMBUHAN PADI MELALUI CITRA DAUN MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV8 (YOU ONLY LOOK ONCE)

IBRAHIM, MUHAMMAD IQBAL DAUD (2025) KLASIFIKASI PENYAKIT TUMBUHAN PADI MELALUI CITRA DAUN MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV8 (YOU ONLY LOOK ONCE). Skripsi thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

	Text 2_Cover_123200076_Muhammad Iqbal Daud Ibrahim.pdf Download (213kB)
	Text 4_Halaman Pengesahan_123200076_Muhammad Iqbal Daud Ibrahim.pdf Download (1MB)
	Text 3_Abstrak_123200076_Muhammad Iqbal Daud Ibrahim.pdf Download (242kB)
	Text 5_Daftar Isi_123200076_Muhammad Iqbal Daud Ibrahim.pdf Download (300kB)
	Text 6_Daftar Pustaka_123200076_Muhammad Iqbal Daud Ibrahim.pdf Download (201kB)
	Text 1_Skripsi full_123200076_Muhammad Iqbal Daud Ibrahim.pdf Restricted to Repository staff only Download (8MB)

Abstract

Padi (Oryza sativa L.) merupakan komoditas pangan utama yang menjadi sumber
karbohidrat bagi sebagian besar penduduk dunia, khususnya di Indonesia. Produktivitas padi
sangat bergantung pada kesehatan tanaman, namun sering terancam oleh berbagai penyakit
yang menyerang daun seperti blast, bacterial leaf blight, dan brown spot. Deteksi dini
penyakit pada daun padi menjadi krusial untuk mencegah penurunan hasil panen yang
signifikan. Metode manual yang dilakukan oleh petani atau ahli pertanian seringkali
memerlukan waktu yang lama, berisiko mengalami kesalahan identifikasi, serta tidak efisien
jika diaplikasikan dalam skala luas. Oleh karena itu, pengembangan sistem otomatis berbasis
pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan menjadi salah satu solusi yang menjanjikan
dalam mendukung ketahanan pangan.
YOLO V8 (You Only Look Once version 8) merupakan algoritma object detection
berbasis deep learning yang sangat tepat untuk penelitian ini. Algoritma ini telah terbukti
unggul dalam berbagai aplikasi, seperti deteksi objek ikan di lingkungan bawah air dan
segmentasi lesi polipoid, dengan hasil yang lebih baik dibandingkan model lain seperti
YOLO V7, U-Net, dan Faster R-CNN. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan
YOLO V8 dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan jenis-jenis penyakit padi berdasarkan
citra daun. Dengan kemampuan YOLO V8 untuk melakukan deteksi multi-objek dalam satu
gambar, diharapkan dapat meningkatkan akurasi klasifikasi penyakit daun padi, sehingga
membantu proses pemantauan dan pencegahan penyakit pada tanaman padi secara lebih
efektif.
. Berdasarkan hasil penelitian, model klasifikasi penyakit daun pada tumbuhan padi
menggunakan You Only Look Once (YOLO) V8 menunjukkan performa yang baik dengan
precision sebesar 0,775, recall 0,781, serta mAP50 dan mAP50-95 masing-masing sebesar
0,829 dan 0,581. Kelas dengan performa terbaik adalah "bacterialblight" dan "tungro" yang
mencapai precision dan recall mendekati 0,85, sementara kelas "sehat" memiliki precision
terendah sebesar 0,611 dengan recall-nya sebesar 0,637. Model terbaik diperoleh dengan
konfigurasi hyperparameter yang menggunakan batch sebesar 16 dan jumlah epoch 25, yang
terbukti memberikan keseimbangan optimal antara akurasi dan generalisasi model.
Penelitian ini berhasil menerapkan metode YOLO V8 dalam object detection untuk
mengenali penyakit daun tumbuhan padi, khususnya dalam konteks multi-object detection,
sehingga dapat mendukung proses pencegahan penyakit daun padi yang lebih efisien dan
terarah.
Kata Kunci: Padi, Penyakit Daun Padi, YOLOv8, Object Detection, Multi Object Detection,
Deep Learning

Item Type:	Tugas Akhir (Skripsi)
Additional Information:	MUHAMMAD IQBAL DAUD IBRAHIM (Penulis - 123200076) ; Bambang Yuwono (Pembimbing)
Uncontrolled Keywords:	Padi, Penyakit Daun Padi, YOLOv8, Object Detection, Multi Object Detection, Deep Learning
Subjek:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Teknik Industri > (S1) Informatika
Depositing User:	UPA Perpustakaan
Date Deposited:	04 Nov 2025 02:02
Last Modified:	04 Nov 2025 02:02
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/45290

Actions (login required)

View Item