Sistem Monitoring Berat Tanaman Pada Farmbot Dengan Citra Digital Menggunakan Metode YOLO dan Regresi Polinomial: Plant Weight Monitoring System on Farmbot with Digital Images Using the YOLO Method and Polynomial Regression

Fikri Haikal (Politeknik Negeri Jember)
Ery Setywan Jullev Atmadji (Politeknik Negeri Jember)
Syamsiar Kautsar (Politeknik Negeri Jember)
Nugroho Setyo Wibowo (Politeknik Negeri Jember, Indonesia)

Jurnal Ilmiah Inovasi
Vol 24 No 2 (2024): Agustus

Penelitian ini bertujuan untuk memantau pertumbuhan tanaman selada dalam farmbot dengan menggunakan YOLOv3 untuk deteksi tanaman dan regresi polinomial orde ketiga untuk prediksi berat. YOLOv3 mendeteksi tanaman, sementara regresi polinomial memperkirakan berat berdasarkan luas piksel YOLOv3. penelitian ini menggunakan aplikasi mobile untuk memantau berat tanaman, visualisasi gambar, dan mengakses data pertumbuhan harian. Ini memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi pemantauan tanaman dan menyediakan data historis untuk pemahaman komprehensif perkembangan tanaman. Penelitian ini mencapai akurasi 2,9% untuk regresi polinomial dan 98,6% untuk YOLOv3, menunjukkan efektivitas dalam prediksi berat dan deteksi untuk Pemahaman yang lebih baik tentang berat tanaman dan pemantauan yang akurat memungkinkan pengambilan keputusan yang berinformasi untuk panen yang lebih baik dan keberlanjutan pertanian.