Perancangan Sistem Pendeteksi Penyakit Pada Rumput Laut Dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Aritonang, Mhd Adi Setiawan
Abrar Masril, Muhammad
Chaniago, Deosa
Marshall Al Karim, Muhammad
Mahani Cunis, Viriya
Surgiwe

Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Vol 5 No 2 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)

Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi penyakit pada rumput laut menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan YOLO v11. Sistem dilatih menggunakan data yang terdiri dari Healthy Seaweed, Kerak Bryozoan, dan ice-ice dari dataset Roboflow. Model YOLO v11m dengan 20 juta parameter dievaluasi menggunakan metrik presisi, recall, F1-Score, dan mAP. Hasil menunjukkan kinerja yang baik dalam deteksi penyakit dengan mAP50 sekitar 0.84 pada data validasi dan implementasi dalam aplikasi Web menggunakan Flask