Show simple item record

dc.contributor.advisorSukoco, Heru
dc.contributor.advisorMushthofa
dc.contributor.advisorHaryanto, Toto
dc.contributor.authorPambudi, Agung
dc.date.accessioned2024-05-01T23:57:40Z
dc.date.available2024-05-01T23:57:40Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/148041
dc.description.abstractTanaman padi adalah salah satu sumber makanan pokok yang paling penting di dunia. Padi memberikan sebagian besar kalori yang dikonsumsi oleh manusia khususnya di Asia. Tanaman padi memiliki peran yang sangat penting dalam menjaga kesejahteraan manusia, pertumbuhan ekonomi, dan konservasi lingkungan. Pentingnya tanaman padi ini menegaskan perlunya upaya yang berkelanjutan dalam pengelolaan pertanian padi, inovasi teknologi, dan memastikan ketersediaan padi yang cukup dan berkelanjutan di masa depan. Terdapat beberapa faktor yang dapat merusak dan menyebabkan kegagalan panen padi, salah satunya serangan hama wereng. Hama wereng tersebut sangat mengganggu dan merugikan petani karena dapat menyebabkan penularan penyakit virus kerdil hampa dan kerdil rumput, bahkan dapat mengakibatkan padi menjadi kering. Hama wereng batang cokelat menjadi hama yang paling banyak merusak tanaman padi hingga mengakibatkan gagal panen. Penelitian ini mengidentifikasi hama wereng batang cokelat dengan memanfaatkan salah satu algoritme deep learning YOLOv4 menggunakan citra hama wereng pada rumpun padi. Lokasi pengambilan data berada di Dusun II, RT 06, Desa Sumberhadi I, Kecamatan Melinting, Kabupaten Lampung Timur, Lampung. Data penelitian diambil pada tanggal 06 sampai 18 Maret 2022. Pengambilan citra dilakukan pada saat tanaman padi yang terserang hama wereng sudah berusia padi 81 sampai 100 hari setelah tanam. Praproses data dilakukan pelabelan dengan cara seleksi manual objek hama wereng pada seluruh data citra yang didapatkan dengan menggunakan satu kelas label hama wereng batang cokelat. Total data yang didapatkan sebanyak 13.870 objek hama wereng dari 986 citra. Penelitian ini berhasil melakukan deteksi hama wereng batang cokelat dengan persentase F1-score tertinggi 91%, precision 87%, dan recall 95% menggunakan input size network 608 pada kategori tingkat serangan rendah. Masih terdapat kesalahan dalam mengidentifikasi hama wereng dikarenakan pola objek hama wereng yang diambil sangat bervariasi dan terdapat beberapa objek hama wereng batang cokelat yang tertutup batang padi. Hama wereng batang cokelat juga bertumpuk satu sama lainnya serta juga terdapat kesalahan deteksi apabila terdapat objek lain yang menyerupai hama wereng, seperti bintik hitam pada batang padi. Tingkat kejelasan citra pada objek hama wereng batang cokelat yang diambil juga mempengaruhi hasil deteksi. Saran penelitian selanjutnya agar lebih memperhatikan kriteria jenis data, mulai dari tingkat ketajaman objek dan objek yang saling bertumpuk, sehingga hasil yang didapatkan lebih maksimal. Pengambilan data disarankan pada saat 60 sampai 80 HST karena rumpun padi masih berwarna hijau sehingga objek terlihat lebih jelas. Pada usia tersebut tanaman padi masih dapat diberikan penanganan sehingga serangan hama wereng batang cokelat tidak meluas.id
dc.language.isoidid
dc.publisherIPB Universityid
dc.titleDeteksi Hama Wereng Batang Cokelat (Nilaparvata Lugens) Pada Tanaman Padi Menggunakan Deep Learningid
dc.typeThesisid
dc.subject.keyworddeep learningid
dc.subject.keywordbrown planthopperid
dc.subject.keywordriceid
dc.subject.keywordYOLOv4id


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record