Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi
Satria, Fiqih
UIN Raden Intan Lampung
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Sistem Pakar Deteksi Penyakit Daun Jeruk Menggunakan Arsitektur YOLOv9 Isma, Ahmad Hidayat Nur; Satria, Fiqih; Kesuma, Mezan el-Khaeri
EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Vol 15, No 1 (2025): June
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/expert.v15i1.4273

Abstract

Sulitnya melindungi tanaman pohon jeruk dikarenakan Jeruk termasuk kedalam pohon yang rentan terkena serangan penyakit yang terlihat seperti bercak pada daun jeruk, kesehatan jeruk bergantung pada petani dalam menjaga lahan pertaniannyaSalah satu manfaat penelitian ini yaitu menghasilkan sistem informasi untuk petani kebun jeruk dalam pendeteksian penyakit daun jeruk guna mencegah penurunan hasil panen dan kematian pohon jeruk, di mana ketepatan tingkat deteksi penyakit daun jeruk dapat ditentukan dengan cepat dan presisi tinggi dibandingkan klasifikasi manusia.penelitian Research and Development (RnD) dengan menggunakan metode Yolov9 sebagai metode pengembangannya. Pendekatan pada penelitian ini bertujuan agar dapat mengimplementasikan metode YOLOv9 dan menghasil sistem dalam mendeteksi penyakit daun jeruk dengan tingkat akurasi yang cukup baik fokus pada penelitian ini adalah mendeteksi penyakit daun jeruk yang diman apenyakut yang di jadikan penelitian yaitu karat, canker dan moss.temuan pada penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti maka peneliti menemukan pada model yang telah dilatih pada penelitian ini denggan pelatihan 100 epoch menghasilkan nilai precision 0.86, recall sebesar 0.844, dengan kriteria bounding box melebihi 50% (mAP50) mencapai 0.90 dan rata-rata overlap pada setiap IoU (mAP50-95) sebesar 0.75. Sehingga nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 87% dengan waktu pemrosesan rata-rata pergambar 34.2 ms. Dengan demikian dapat disimpulkan sistem berjalan dengan baik dalam mendeteksi penyakit daun jeruk.
Co-Authors Isma, Ahmad Hidayat Nur Mezan el-Khaeri Kesuma