DETEKSI PENYAKIT PADA DAUN BUAH ALPUKAT MENGGUNAKAN YOLOv8

Fitra, M. Ade (2026) DETEKSI PENYAKIT PADA DAUN BUAH ALPUKAT MENGGUNAKAN YOLOv8. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (291kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (989kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (322kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (933kB)
	Text BAB V.pdf Download (629kB)
	Text BAB VI.pdf Download (111kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi penyakit daun alpukat secara otomatis menggunakan algoritma YOLOv8 berbasis deep learning. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi beberapa jenis penyakit daun alpukat melalui citra digital dengan menampilkan hasil deteksi berupa bounding box, label kelas penyakit, dan nilai confidence. Dataset yang digunakan berupa citra daun alpukat yang dikumpulkan dari dokumentasi lapangan dan sumber pendukung, kemudian dilakukan proses anotasi serta augmentasi untuk meningkatkan variasi data. Proses pelatihan model dilakukan menggunakan arsitektur YOLOv8 pada lingkungan Google Colab dengan dukungan GPU, sedangkan implementasi sistem dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python yang terintegrasi dengan Visual Studio Code dan webcam sebagai perangkat akuisisi citra secara real-time. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik precision, recall, F1-score, confusion matrix, serta analisis kurva confidence. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model YOLOv8 mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit daun alpukat dengan baik, ditunjukkan oleh nilai evaluasi yang tinggi dan tingkat kesalahan deteksi yang rendah. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat digunakan sebagai alat bantu dalam proses identifikasi penyakit daun alpukat secara cepat dan akurat, serta berpotensi mendukung upaya peningkatan produktivitas dan pengendalian penyakit pada tanaman alpukat.

Actions (login required)

View Item