SISTEM PENDETEKSI HAMA PADA TANAMAN BERBUAH MENGGUNAKAN METODE YOLOv11 - Dalam bentuk buku karya ilmiah
VINESSA VIRGINNIA
Informasi Umum
Kode
25.06.670
Klasifikasi
006.22 - Embedded Computer Systems
Jenis
Karya Ilmiah - TA (D3) - Reference
Subjek
Embedded Computer System
Dilihat
86 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Serangan hama pada tanaman menjadi salah satu penyebab utama kegagalan panen yang sering dialami petani maupun penanaman dirumah. Metode identifikasi secara manual kurang efektif karena membutuhkan waktu dan rentan terhadap kesalahan. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem deteksi hama berbasis teknologi <i>deep learning</i> dengan menggunakan algoritma YOLOv11 (<i>You Only Look Once</i>). YOLO bekerja dengan mendeteksi objek dalam gambar secara menyeluruh hanya dalam satu kali proses (<i>single feedforward pass</i>), sehingga mampu memberikan hasil secara cepat dan <i>real-time</i>. Sistem diuji dengan citra tanaman yang menunjukkan gejala serangan hama serta tanaman sehat. Berdasarkan pengujian, sistem mampu bekerja secara otomatis, cepat dan tingkat akurasi yang memuaskan. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif dalam membantu petani melakukan deteksi dini terhadap serangan hama.
- VKI1J4 - ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN LANJUT
- VKI2C2 - PEMROGRAMAN WEB
- VKI1I4 - SISTEM DIGITAL
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | VINESSA VIRGINNIA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Muhammad Rizqy Alfarisi, Devie Ryana Suchendra |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, D3 Teknologi Komputer |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
