Aplikasi FLORYS : Deteksi Kesehatan Tanaman Hias Menggunakan Model YOLOv8 - Aji, Irfan Pandu; Mujiastuti, Rully; Azima, Fauzan; Sutrisno, Mirza (Universitas Muhammadiyah Jakarta, 2025)
Tanaman Hias kerap kali digunakan sebagai penghias rumah, kantor, dan sebagainya karena keindahannya. Namun banyak orang yang memiliki tanaman hias merasa kesulitan untuk merawatnya dengan baik karena minimnya pengetahuan tentang kondisi kesehatan tanaman hias dan cara merawatnya. Untuk mengatasi masalah ini, peneliti melakukan penelitian dengan membuat sebuah aplikasi berbasis android bernama Florys. Tujuannya adalah untuk membantu pemilik tanaman hias merawat tanamannya agar lebih sehat yang dapat dianalisis melalui foto atau hasil pemindaian tanaman, serta memberikan saran perawatannya. Metode yang digunakan adalah AI Project Cycle. Dimulai dengan pengumpulan dataset beranotasi dari platform Kaggle dan Roboflow, pelatihan model deteksi serta evaluasi performa model dengan menggunakan metrik precision, recall, dan mean Average Precision. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model YOLOv8 mampu mendeteksi berbagai jenis penyakit tanaman hias dengan tingkat precision mencapai 73%, menunjukkan akurasi deteksi yang cukup tinggi. Model telah diuji dengan dua skenario yaitu untuk deteksi tanaman hias dalam kondisi sakit dan sehat. Pada pengujian deteksi tanaman sakit, model menghasilkan keluaran yang konsisten dengan tingkat kepercayaan tinggi, yang divalidasi dengan rata-rata hasil prediksi dikalikan faktor pengujian sebesar 0.5. Sedangkan untuk deteksi tanaman sehat, model menunjukkan hasil yang konsisten pula dengan faktor pengujian sebesar 0.8. Kedua pengujian ini membuktikan bahwa model memiliki kapabilitas dalam mengidentifikasi kondisi tanaman dengan akurat dan dapat memberikan rekomendasi perawatan yang tepat kepada pengguna.