Perkembangan Teknologi Cerdas Dalam Deteksi Penyakit Tanaman

Sutikno Dwi Ramadhan (Politeknik Negeri Samarinda)
Jodi Rafa Wijaya (Politeknik Negeri Samarinda)

Review of Education, Science, and Technology
Vol 2 No 1: September 2026

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan dan teknologi digital telah mendorong perubahan dalam metode deteksi penyakit tanaman, dari identifikasi visual secara konvensional menuju pendekatan berbasis analisis citra, sensor, dan komputasi cerdas. Penelitian ini bertujuan menganalisis perkembangan teknologi cerdas dalam deteksi penyakit tanaman serta mengidentifikasi pendekatan, karakteristik, tantangan, dan peluang pengembangannya. Penelitian menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) dengan pedoman PRISMA 2020. Literatur diperoleh melalui Scopus, ScienceDirect, IEEE Xplore, dan Google Scholar dengan cakupan publikasi periode 2021–2025. Setelah melalui proses identifikasi, penyaringan, dan penilaian kelayakan berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi, diperoleh 20 artikel utama untuk dianalisis. Hasil kajian menunjukkan bahwa deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) menjadi salah satu pendekatan dominan, sementara object detection berbasis YOLO dan segmentasi berbasis U-Net memperluas kemampuan deteksi melalui lokalisasi dan pemetaan area penyakit. Selain itu, IoT dan AIoT mendukung pemanfaatan data lingkungan, sedangkan hyperspectral imaging berpotensi mendukung deteksi penyakit secara lebih dini. Tantangan utama meliputi generalisasi model pada kondisi lapangan, keterbatasan dataset, kebutuhan komputasi, dan integrasi berbagai sumber data. Pengembangan selanjutnya perlu diarahkan pada sistem yang akurat, ringan, adaptif, dan mampu diterapkan pada kondisi pertanian nyata.