<![CDATA[Kebutuhan masyarakat akan pangan, seperti sayur dan buah-buahan, meningkat seiring dengan pertumbuhan jumlah penduduk. Salah satu solusi untuk memenuhi kebutuhan ini adalah dengan budidaya hidroponik, yang memungkinkan pertanian lebih efisien di lahan terbatas. Salah satu tanaman yang sering dibudidayakan secara hidroponik adalah pakcoy. Namun, tanaman pakcoy rentan terhadap serangan hama, terutama ulat yang merusak daun, sehingga diperlukan sistem pengendalian hama yang efektif. Penelitian ini mengembangkan sistem pendeteksi hama ulat pada tanaman pakcoy berbasis Raspberry Pi dengan menggunakan metode object detection menggunakan algoritma YOLO (You Only Look Once). Sistem ini bekerja dengan mengambil gambar daun pakcoy menggunakan USB-CAM, kemudian menganalisisnya untuk mendeteksi keberadaan hama ulat. Jika hama terdeteksi, sistem secara otomatis mengaktifkan penyemprotan pestisida untuk mengendalikan hama tersebut. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi akurasi dan efisiensi sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki akurasi deteksi sebesar 86%, dengan rata-rata waktu deteksi 1,2 detik per gambar. Selain itu, penggunaan pestisida menjadi lebih efisien karena penyemprotan hanya dilakukan pada tanaman yang terdeteksi terkena hama, sehingga dapat mengurangi pemborosan pestisida. Sistem ini memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut dengan peningkatan akurasi model deteksi, integrasi dengan Internet of Things (IoT) untuk pemantauan jarak jauh, serta pengujian di berbagai kondisi pencahayaan dan lingkungan pertanian yang berbeda. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu petani hidroponik dalam mengendalikan hama secara lebih efisien dan ramah lingkungan.]]>
Copyrights © 2025
