Klasifikasi Tinggi Tanaman Jagung dengan Menggunakan Image dan Mobile Net

Iskandar, Aryansyah
Rachman, Fahrim Irhamna
Bakti, Rizki Yusliana

ARUS JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI
Vol 2 No 2: Oktober (2024)

Dengan berkembangnya teknologi di bidang pertanian, sistem untuk mendeteksi tinggi tanaman semakin mungkin dikembangkan. Salah satu tantangan utamanya adalah bagaimana mendeteksi dan mengklasifikasikan tinggi tanaman secara akurat menggunakan gambar dan algoritma MobileNet. Penelitian ini mengembangkan metode klasifikasi tinggi jagung menggunakan citra digital dan MobileNet, yang dipilih karena ringan, cepat, dan efisien, ideal untuk perangkat mobile dan embedded systems. Dalam pertanian presisi, pengukuran tinggi tanaman penting untuk menilai pertumbuhan dan kesehatan. Dataset gambar tanaman jagung dengan tinggi 20 cm, 50 cm, dan 110 cm digunakan untuk melatih dan menguji MobileNet, yang menunjukkan akurasi 95%. Evaluasi komputasi menunjukkan bahwa MobileNet cocok untuk aplikasi skala besar pada perangkat terbatas, dan berpotensi digunakan untuk pemantauan pertanian real-time guna meningkatkan produktivitas dan efisiensi.