Deteksi Dan Klasifikasi Hama Potato Beetle Pada Tanaman Kentang Menggunakan YOLOV8 - Manurung, Daniel Geoffrey; Pinasthika, Mohammad Ryan; Vasya, Muhammad Azka Obila; Putri, Rania Aprilia Dwi Setya; Tampubolon, Agustinus Parasian; Prayata, Rakan Fadhil; Nisa, Septia Khoirin; Yudistira, Novanto (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2024)
Kentang (Solanum tuberosum L.) adalah tanaman pangan penting dengan nilai ekonomi yang tinggi dan menyumbang gizi yang besar bagi manusia. Produksi kentang terhambat oleh serangan penyakit dan hama potato beetle (Leptinotarsa decemlineata Say). Hama ini secara signifikan mempengaruhi hasil panen kentang maka perlu penanganan yang efektif untuk mencegah penurunan produksi yang berkelanjutan. Metode yang digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan potato beetle adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan algoritma jaringan syaraf tiruan yang efektif dalam pengolahan citra. Model YOLOv8 (You Only Look Once) diimplementasikan untuk mendeteksi objek pada gambar dengan mengidentifikasi posisi dan kelas dari potato beetle. Data yang digunakan untuk pelatihan adalah menggunakan framework PyTorch yang telah dipecah menjadi data training, data validation, dan data test. Hasil penelitian menunjukkan model yang dikembangkan memiliki tingkat akurasi yang memadai dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan potato beetle. Evaluasi model melibatkan pengukuran Mean Average Precision (mAP) dan F1-Score berdasarkan konsep Precision dan Recall. Secara keseluruhan, model ini mencapai mAP50 sebesar 81,8%, yang mengindikasikan tingkat keseluruhan akurasi deteksi yang baik. Namun perlu perbaikan dalam mAP50-95 untuk mengukur akurasi deteksi pada tingkat lebih ketat. Model ini mampu mengklasifikasikan objek dengan precision sebesar 78,1% dan recall sebesar 89,8%. Dalam evaluasi kelas objek individu, model ini berhasil mendeteksi objek guk (potato beetle) dengan tingkat akurasi mencapai precision sebesar 88,1% dan recall sebesar 90,3%. Sedangkan objek lich juga mendapatkan hasil precision 72,8% dan recall 76,8%. Namun, perlu diperhatikan bahwa mAP50-95 pada objek lich menunjukkan penurunan yang lebih tinggi dibandingkan dengan objek guk.   Abstract   Potato (Solanum tuberosum L.) is a vital food crop with high economic value and a significant source of nutrition for humans. The production of potatoes is hindered by the infestation of the potato beetle (Leptinotarsa decemlineata Say), a pest that significantly impacts potato yields. Effective measures are needed to prevent sustained decreases in production. The Convolutional Neural Network (CNN) algorithm, which is effective in image processing, is utilized for the detection and classification of potato beetles. The YOLOv8 (You Only Look Once) model is implemented to detect objects in images, identifying the position and class of potato beetles. The data used for training is divided into training, validation, and testing datasets using the PyTorch framework. The research results indicate that the developed model achieves an adequate level of accuracy in detecting and classifying potato beetles. Model evaluation involves measurements of Mean Average Precision (mAP) and F1-Score based on Precision and Recall concepts. Overall, the model achieves an mAP50 of 81,8%, indicating a good overall detection accuracy level. However, there is room for improvement in mAP50-95 to measure detection accuracy at stricter levels. This model is capable of classifying objects with a precision of 78,1% and a recall of 89,8%. In the evaluation of individual object classes, the model successfully detects potato beetles with a precision of 88,1% and a recall of 90,3%. Meanwhile, the "lich" object achieves a precision of 72,8% and a recall of 76,8%. It should be noted that the mAP50-95 for the "lich" object shows a higher decrease compared to the "guk" object.