Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Yulianto, Yofi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Akuisisi Citra Penyakit Padi Menggunakan Node Sensor IoT Berbasis ESP32-CAM Yulianto, Yofi; Subarkah, Pungkas; Azis, Abdul; Riyanto, Riyanto
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.8998

Abstract

Penyakit pada tanaman padi, seperti hawar daun dan tungro, dapat menyebabkan penurunan hasil panen secara signifikan yang mengancam ketahanan pangan jika tidak dideteksi sejak dini. Untuk melatih model klasifikasi kecerdasan buatan dalam mengenali penyakit tersebut, dibutuhkan dataset citra visual yang berskala besar dan berkualitas tinggi. Sayangnya, pengambilan dataset secara manual di area persawahan memakan waktu, tenaga, dan sangat rentan terhadap inkonsistensi sudut serta jarak pandang pengamat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun purwarupa perangkat keras node sensor Internet of Things (IoT) berbasis mikrokontroler ESP32-CAM guna mengotomatisasi proses akuisisi data visual penyakit padi di lingkungan terbuka. Sistem utama mengintegrasikan sensor jarak ultrasonik HC-SR04 untuk memastikan lensa kamera OV2640 selalu berada pada titik fokus yang ideal sebelum pengambilan gambar. Selain itu, perangkat keras ini dilengkapi dengan motor servo sebagai aktuator untuk mengatur sudut pandang kamera secara mekanis dan presisi tanpa perlu memindahkan fisik alat. Catu daya sistem disuplai melalui skema distribusi kelistrikan paralel menggunakan powerbank portabel untuk mencegah terjadinya fenomena penurunan tegangan (brownout reset) pada mikrokontroler saat komponen mekanis beroperasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa arsitektur perangkat keras mampu beroperasi dengan sangat stabil tanpa interupsi daya, dan node sensor berhasil mengakuisisi citra daun padi dengan tajam pada jarak fokus optimal. Alat ini memberikan solusi fisik yang tangguh dan portabel untuk pengumpulan dataset visual secara masif. Ke depannya, purwarupa ini siap diintegrasikan dengan aplikasi kontrol jarak jauh untuk memfasilitasi pemantauan dan pergerakan alat secara nirkabel.
Co-Authors Abdul Azis Riyanto Riyanto Subarkah, Pungkas