Claim Missing Document
Check
Articles

Sistem Deteksi Penyakit pada Tanaman Cabai Menggunakan RT-DETR dan YOLLOv8 Pedro Lucio Parera; Gregorius Bayu Listyoputro; Krisnavaro Raihananta; Rachmat Adi purnama; Rame Santoso; Veti Apriana
Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 3 (2025): Desember: Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jutiti.v5i3.6373

Abstract

This study investigates the performance of two state-of-the-art object detection models, YOLOv8 and RT-DETR, in identifying diseases in chili plants, which represent a major challenge affecting horticultural productivity. Diseases such as anthracnose and Cercospora leaf spot often cause significant yield losses, and traditional manual identification tends to be inefficient, subjective, and error-prone due to the visual similarities found among disease symptoms. The objective of this research is to evaluate and compare the capabilities of both models using the Chili dataset from Roboflow Universe consisting of four classes: Anthracnose, Cercospora Leaf Spot, Healthy Fruit, and Healthy Leaf. The methodology includes data preprocessing, training using identical hyperparameters, and performance evaluation through accuracy and model behavior analysis during real-world testing. The findings indicate that RT-DETR achieves higher accuracy in controlled testing, reaching 90% for Anthracnose, 95% for Healthy Leaf, 100% for Healthy Fruit, and 85% for Cercospora Leaf Spot, supported by its transformer-based architecture that enhances spatial understanding. However, YOLOv8 demonstrates superior stability and consistency in real-world scenarios involving varying lighting, leaf orientations, and natural texture variations. The model also produces fewer misclassification errors, making it more reliable for practical field deployment. The implications of these results show that YOLOv8 is the most suitable model for integration into a Streamlit-based application due to its fast, responsive, and accurate inference, supporting early disease detection for chili farmers.
Pengembangan Aplikasi Check Font Versi 2 Deteksi Font Pada Dokumen PDF Dengan Algoritma Distribusi Font Mugi Raharjo; Musriatun Napiah; Sujiliani Heristian; Rachmat Adi Purnama
INSANtek Vol. 7 No. 1 (2026): Mei 2026
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/insantek.v7i1.12575

Abstract

Konsistensi format dokumen merupakan salah satu aspek penting dalam penulisan karya ilmiah seperti skripsi, tesis, maupun laporan penelitian. Namun, proses pemeriksaan format dokumen seperti jenis font, ukuran font, dan spasi antar baris masih sering dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama serta berpotensi menimbulkan kesalahan dalam proses validasi dokumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi Check Font versi 2 berbasis Python yang mampu mendeteksi dan menganalisis format dokumen secara otomatis pada file berformat PDF. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan analisis dokumen dengan memanfaatkan pustaka PyMuPDF untuk mengekstraksi informasi teks, termasuk jenis font, ukuran font, serta posisi teks pada setiap halaman dokumen. Sistem kemudian melakukan proses normalisasi keluarga font (font family normalization) untuk mengelompokkan berbagai variasi nama font yang masih berasal dari jenis font yang sama. Kebaruan pada penelitian ini terletak pada pengembangan fitur analisis yang tidak hanya mendeteksi jenis font, tetapi juga mampu mengidentifikasi distribusi ukuran font, estimasi spasi antar baris, serta visualisasi distribusi font dalam bentuk grafik. Selain itu, sistem juga memberikan penandaan warna pada teks untuk menunjukkan kesesuaian atau ketidaksesuaian font terhadap standar yang dipilih pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi Check Font versi 2 mampu membantu proses pemeriksaan format dokumen secara otomatis, lebih cepat, dan lebih sistematis dibandingkan pemeriksaan manual maupun versi sebelumnya.