DETEKSI TANAMAN TEBU PADA LAHAN PERTANIAN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK - Muhammad Alfin Jimly Asshiddiqie; Rahmat, Basuki; Tri Anggraeny, Fetty (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, 2020)
Indonesia merupakan negara agraris yang memiliki lahan pertanian yang luas. Kondisi tersebut sesuai untuk produksi tanaman padi dan palawija seperti jagung, singkong, kedelai, kacang, tebu, cabai, dan lain sebagainya. Sebagai upaya untuk lebih memperkenalkan tanaman pertanian kepada masyarakat, maka diperlukan sebuah model yang dapat mengenali bentuk dan jenis tanaman pertanian di Indonesia. Hal ini dapat diwujudkan dengan memanfaatkan Drone, yaitu teknologi pesawat tanpa awak yang dapat digunakan untuk mengindentifikasi jenis tanaman melalui udara. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sistem deteksi jenis tanaman berbasis drone dengan menerapkan algoritma CNN (Convolutional Neural Network) dengan menggunakan YOLO (You Only Look Once). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode CNN berhasil untuk mendeteksi tebu dengan cukup baik dengan menghasilkan rata-rata nilai confidence sebesar 95% pada pengujian video. Pengujian menggunakan pada nilai threshold 0.1, menghasilkan skor precision sebesar 1.00, skor recall sebesar 0.95 dan skor accuracy sebesar 0.95 pada tebu.