Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.497
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Wikrama Parahita : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Rekayasa Material, Manufaktur & Energi Jurnal Elemen Aviation Electronics, Information Technology, Telecommunications, Electricals, and Controls (AVITEC) Dharma: Jurnal Pengabdian Masyarakat Intellect : Indonesian Journal of Learning and Technological Innovation Ngudi Waluyo Empowerment : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Wibowo, Rheza Ari
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Arts Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences Other

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Penyakit Daun Durian dengan Algoritma YOLO (You Only Look Once) Mauladany, Muhammad Ibna; Fatkhurrozi, Bagus; Wibowo, Rheza Ari
Aviation Electronics, Information Technology, Telecommunications, Electricals, and Controls (AVITEC) Vol 6, No 1 (2024): February
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/avitec.v6i1.2067

Abstract

Permasalahan yang dialami petani durian salah satunya adalah serangan penyakit terhadap daun sehingga mengganggu proses produksi buah. Penyakit yang sering menyerang daun durian adalah bercak daun dan hawar daun. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menerapkan teknologi kecerdasan buatan yang dapat membantu mengenali, mengamati serta mendeteksi penyakit daun durian secara efektif. Algoritma deteksi objek menggunakan YOLO (You Only Look Once) merupakan bagian dari sistem kecerdasan buatan digunakan dalam penelitian ini. Objek yang dideteksi dalam penelitian ini dibagi menjadi 3 kelas yaitu bercak daun, hawar daun, dan daun sehat. Proses penyusunan sistem memanfaatkan citra daun yang memiliki kelas tersebut dengan jumlah 300 gambar dan 25 gambar sebagai citra uji. Dari hasil training dataset menggunakan Google Colab, nilai mAP tertinggi didapat pada epoch 100 yaitu sebesar 0,815. Model kemudian diuji dan mendapatkan nilai akurasi 85 %, kepresisian 96 %, dan recall 86%.
Co-Authors Akbar, Rayfal Mayvandra Aurora Al Hassany, Ibnu Rosyid Alifia Revan Prananda Bagus Fatkhurrozi Beta Estri Adiana Bramono Pandu Catur Pramono D Jayus Nor Salim Damar Wicaksono Evitafany, Ridha Fahrezi, Wibi Adrian Fuad Hilmy Hassany, Ibnu Rosyid Al Ibrahim Nawawi Ida Ayu Putu Sri Widnyani Ikhwan Alfath Nurul Fathony Imam Adi Nata Ismail, Pitrah Rapi Mauladany, Muhammad Ibna Muhammad Rifqi Maarif, Muhammad Rifqi Natawijaya, Yasabuana Athallahaufa Nurdin, Akhmad Nurhadi . Nurhadi Nurhadi Pandupradityo, Bramono Rahayu, Tri Puji Rakhmawati, Restu Suamanda Ika Novichasari Wardhani, Olivia