cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fatqurhohman
Contact Email
ihsancahayapustaka@gmail.com
Phone
+62851833177300
Journal Mail Official
reset.jurnal@gmail.com
Editorial Address
Jl. Randu, Wirolegi, Sumbersari Jember, East Java 68124, Indonesia
Location
Kab. jember,
Jawa timur
INDONESIA
Review of Education, Science, and Technology
Published by CV. Ihsan Cahaya Pustaka
ISSN : -     EISSN : 31104568     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering
RESET: Review of Education, Science, and Technology is a peer-reviewed scientific journal published by CV. Ihsan Cahaya Pustaka. The journal publishes original research and review articles, narrative reviews, systematic reviews, bibliometric studies, meta-analyses, scoping reviews, integrative reviews, critical reviews, and other types, focusing on education, science, and technology.
Arjuna Subject : Ilmu Sosial - Pendidikan
Articles 31 Documents
 1   2   3   4 
Perkembangan Teknologi Cerdas Dalam Deteksi Penyakit Tanaman Sutikno Dwi Ramadhan; Jodi Rafa Wijaya
Review of Education, Science, and Technology Vol 2 No 1: September 2026
Publisher : Ihsan Cahaya Pustaka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66031/reset.v2i1.686

Abstract

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.

Page 4 of 4 | Total Record : 31

 1   2   3   4 

Filter by Year

2025 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 2 No 1: September 2026 Vol 1 No 3: April 2026 Vol 1 No 2: December 2025 Vol 1 No 1: September 2025