Prototipe Sistem Deteksi Burung Menggunakan ESP32-Cam dan Algoritma YOLO - Pratama, Muhammad Riesky; Laksmiati, Dewi (Universitas Nasional, 2024)
Sektor pertanian dan perkebunan memainkan peran penting dalam perekonomian banyak negara, termasuk Indonesia, namun kerap mengalami penurunan produktivitas akibat hama. Teknologi seperti IoT dan kecerdasan buatan kini menawarkan solusi modern dan lebih efektif untuk masalah ini. Penelitian ini mengembangkan sistem otomatis untuk mengusir hama berbasis modul kamera Esp32-Cam yang memanfaatkan algoritma deteksi objek YOLO dan pemrosesan gambar OpenCV. Sistem ini dirancang untuk mengenali dan mengusir burung secara akurat dan real-time, serta dapat diakses dan dikendalikan dari jarak jauh melalui platform IoT. Studi sebelumnya menggunakan berbagai sensor, termasuk ultrasonik dan PIR, namun seringkali terbatas dalam hal akurasi dan fleksibilitas. Algoritma YOLO dipilih karena kemampuannya dalam memberikan kecepatan dan ketepatan deteksi yang lebih baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa deteksi burung yang dikembangkan memiliki nilai precision 0,998, recall 0,981, dan F1 Score 0,989 dengan akurasi keseluruhan mencapai 98%. Angka-angka ini menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan mengusir hama burung secara efektif, mengurangi kerugian ekonomi bagi petani.Sistem ini memberikan alternatif yang lebih ramah lingkungan dibandingkan penggunaan pestisida dan dapat meningkatkan efisiensi pengendalian hama. Diharapkan, inovasi ini dapat membantu petani menjaga produktivitas lahan mereka dan memberikan kontribusi positif bagi pengembangan teknologi pertanian.