APLIKASI DETEKSI HAMA DAN PENYAKIT PADA BUAH KAKAO MENGGUNAKAN YOLO V8 BERBASIS WEBSITE

Lestari, Aldhita Dwi (2024) APLIKASI DETEKSI HAMA DAN PENYAKIT PADA BUAH KAKAO MENGGUNAKAN YOLO V8 BERBASIS WEBSITE. Other thesis, Universitas PGRI Semarang.

[thumbnail of Aldhita Dwi Lestari_20670133_Skripsi.pdf] Text
Aldhita Dwi Lestari_20670133_Skripsi.pdf

Download (3MB)

Abstract

Komoditas kakao di Indonesia memiliki peranan cukup penting bagi
perekonomian nasional, mengingat Indonesia merupakan negara dengan areal
penanaman kakao terluas dan penghasil kakao terbesar ketiga di dunia setelah
Pantai Gading dan Ghana. Data statistik Direktorat Jenderal Perkebunan tahun
2019, menunjukkan bahwa produksi buah kakao mengalami penurunan setiap
tahunnya dikarenakan adanya fakta bahwa kakao rentan terhadap serangan hama
dan penyakit menjadi salah satu masalah yang berkontribusi terhadap penurunan
hasil panen kakao. Hama yang sering menginfeksi tanaman kakao adalah
Penggerek Buah Kakao (PBK) (Conopomorpha cramerella) dan Kepik penghisap
buah (Helopeltis spp), serta penyakit yang umum menyerang kakao meliputi
penyakit busuk buah yang disebabkan oleh Phythopthora palmivora L dan Monilia
roreri Cif. Namun, tidak sedikit petani yang masih mengalami kebingungan dalam
mendeteksi jenis penyakit dan hama tersebut. Ketidaktahuan para petani ataupun
pihak perkebunan kakao mengenai jenis penyakit dan hama yang menyerang
tanaman cokelat menyebabkan banyak tanaman kakao tidak tertangani dengan
tepat. Oleh karena itu, dalam mengatasi hal tersebut penelitian ini bertujuan untuk
merancang dan membuat sebuah sistem aplikasi deteksi penyakit dan hama pada
buah kakao menggunakan YOLOv8 yang dapat membantu memudahkan petani
kakao dalam mengidentifikasi hama dan penyakit pada buah kakao secara efisien
dan akurat. Aplikasi dirancang berbasiskan website dengan tampilan menarik dan
sederhana untuk memudahkan pengguna. Metode pengembangan yang digunakan
adalah model Waterfall dengan tingkat akurasi mencapai 94%. empat jenis
pengujian, yaitu black box, white box, UAT (User Acceptance Testing), dan
pengujian lapangan. Hasil pengujian black box dan Whitebox menunjukkan tingkat
keberhasilan 100%, UAT mencapai 90,8%, sementara hasil pengujian lapangan
menunjukkan bahwa aplikasi dapat mendeteksi hama dan penyakit pada buah kakao
dengan baik dan dapat bermanfaat bagi pengguna, khususnya petani.
Kata Kunci : YOLOv8, Buah Kakao, Aplikasi Deteksi, Website, Hama,
Penyakit.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: L Education > L Education (General)
Divisions: Fakultas Teknik dan Informatika > Informatika
Depositing User: Perpus Pusat Upgris
Date Deposited: 03 Sep 2024 04:38
Last Modified: 03 Sep 2024 04:38
URI: http://eprints3.upgris.ac.id/id/eprint/4337

Actions (login required)

View Item
View Item