Deteksi Dan Klasifikasi Hama Potato Beetle Pada Tanaman Kentang Menggunakan YOLOV8 - Daniel Geoffrey Manurung; Mohammad Ryan Pinasthika; Muhammad Azka Obila Vasya; Rania Aprilia Dwi Setya Putri; Agustinus Parasian Tampubolon; Rakan Fadhil Prayata; Septia Khoirin Nisa; Novanto Yudistira (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Kentang (Solanum tuberosum L.) adalah tanaman pangan penting dengan nilai ekonomi yang tinggi dan menyumbang gizi yang besar bagi manusia. Produksi kentang terhambat oleh serangan penyakit dan hama potato beetle (Leptinotarsa decemlineata Say). Hama ini secara signifikan mempengaruhi hasil panen kentang maka perlu penanganan yang efektif untuk mencegah penurunan produksi yang berkelanjutan. Metode yang digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan potato beetle adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan algoritma jaringan syaraf tiruan yang efektif dalam pengolahan citra. Model YOLOv8 (You Only Look Once) diimplementasikan untuk mendeteksi objek pada gambar dengan mengidentifikasi posisi dan kelas dari potato beetle. Data yang digunakan untuk pelatihan adalah menggunakan framework PyTorch yang telah dipecah menjadi data training, data validation, dan data test. Hasil penelitian menunjukkan model yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi yang memadai dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan potato beetle. Evaluasi model melibatkan pengukuran Mean Average Precision (mAP) dan F1-Score berdasarkan konsep Precision dan Recall. Secara keseluruhan, model ini mencapai mAP50 sebesar 81,8%, yang mengindikasikan tingkat keseluruhan akurasi deteksi yang baik. Namun perlu perbaikan dalam mAP50-95 untuk mengukur akurasi deteksi pada tingkat lebih ketat. Model ini mampu mengklasifikasikan objek dengan precision sebesar 78,1% dan recall sebesar 89,8%. Dalam evaluasi kelas objek individu, model ini berhasil mendeteksi objek guk (potato beetle) dengan tingkat akurasi mencapai precision sebesar 88,1% dan recall sebesar 90,3%. Sedangkan objek lich juga mendapatkan hasil precision 72,8% dan recall 76,8%. Namun, perlu diperhatikan bahwa mAP50-95 pada objek lich menunjukkan penurunan yang lebih tinggi dibandingkan dengan objek guk.