Penerapan Smart Farming Sebagai Upaya Modernisasi Pertanian Cabai

Sayuti Rahman; Asmah Indrawati; Arnes Sembiring; Hartono Hartono; Muhammad Khahfi Zuhanda; Erianto Ongko

doi:10.35447/prioritas.v6i02.1050

Sayuti Rahman Program Studi Teknik Informatika, Universitas Medan Area
Asmah Indrawati Program Studi Agroteknologi, Universitas Medan Area
Arnes Sembiring Program Studi Teknik Informatika, Universitas Medan Area
Hartono Hartono Program Studi Teknik Informatika, Universitas Medan Area
Muhammad Khahfi Zuhanda Program Studi Teknik Informatika, Universitas Medan Area
Erianto Ongko Program Studi Ilmu Komputer, Institut Modern Arsitektur dan Teknologi Medan

DOI: https://doi.org/10.35447/prioritas.v6i02.1050

Abstract

Cabai merupakan salah satu komoditas hortikultura yang memiliki nilai ekonomi tinggi, namun produktivitasnya sering terganggu oleh berbagai penyakit daun yang disebabkan oleh hama, seperti bercak daun, layu fusarium, embun tepung, dan virus kuning. Penyakit-penyakit ini tidak hanya memengaruhi kualitas hasil panen, tetapi juga menyebabkan kerugian ekonomi yang signifikan bagi petani. Untuk mengatasi permasalahan ini, dilakukan pengabdian kepada masyarakat dengan mengimplementasikan teknologi Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi penyakit daun cabai secara cepat dan akurat. Metode yang digunakan melibatkan observasi lapangan untuk mengidentifikasi permasalahan yang dihadapi petani di Desa Lubuk Cuik, Batu Bara, Sumatera Utara. Data berupa gambar daun cabai yang terinfeksi dikumpulkan dan digunakan untuk melatih model CNN. Model yang dikembangkan, efficientChiliNet, mampu mengklasifikasikan penyakit daun cabai dengan akurasi pelatihan 99,8% dan akurasi validasi 96,5%. Aplikasi berbasis web dan desktop kemudian dibuat untuk mempermudah petani dalam mendiagnosis penyakit daun cabai secara mandiri. Aplikasi ini juga disosialisasikan kepada petani melalui pelatihan untuk memastikan implementasi teknologi yang optimal. Hasil pengabdian ini menunjukkan bahwa teknologi berbasis CNN mampu memberikan solusi efektif dalam mengidentifikasi penyakit daun cabai dan membantu petani meningkatkan produktivitas pertanian. Rekomendasi selanjutnya adalah pengembangan fitur tambahan dalam aplikasi untuk memberikan panduan penanganan hama dan integrasi teknologi Internet of Things (IoT) untuk pemantauan lingkungan secara real-time. Dengan pendekatan ini, diharapkan terciptanya modernisasi pertanian berbasis smart farming yang berkelanjutan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] E. Salim, Meraup Untung Bertanam Cabe Hibrida Unggul Di Lahan Dan Polybag. Penerbit Andi, 2024.
[2] E. Istiyanti, U. Khasanah, And A. Anjarwati, “Pengembangan Usahatani Cabai Merah Di Lahan Pasir Pantai Kecamatan Temon Kabupaten Kulonprogo,” Agraris: Journal Of Agribusiness And Rural Development Research, Vol. 1, No. 1, Pp. 6–11, 2015.
[3] S. Rahman, R. A. Setyadi, A. Indrawati, A. Sembiring, And M. Zen, “Improving The Accuracy Of Chili Leaf Disease Classification With Resnet And Fine-Tuning Strategy.,” International Journal Of Advanced Computer Science & Applications, Vol. 15, No. 10, 2024.
[4] D. Panggabean, “Pengendalian Hama Tanaman Cabai Pada Kelompok Tani Sukakarya Kelurahan Melak Ulu Kecamatan Melak Kabupaten Kutai Barat,” In Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi" Saintek", 2024, Vol. 1, No. 2, Pp. 674–680.
[5] S. Rahman, M. Ramli, F. Arnia, R. Muharar, And A. Sembiring, “Performance Analysis Of Malexnet By Training Option And Activation Function Tuning On Parking Images,” Accepted For Publication On Journal Of Physics Conference Seies. Iop Publishing, 2020.
[6] S. Rahman And H. Dafitri, “Pengembangan Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Ketersediaan Ruang Parkir,” Explorer, Vol. 2, No. 1, Pp. 1–6, 2022, Doi: 10.47065/Explorer.V2i1.148.
[7] M. Ramadhan, D. Iskandar Mulyana, M. Betty Yel, And S. Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jl Raden, “Optimasi Algoritma Cnn Menggunakan Metode Transfer Learning Untuk Klasifikasi Citra X-Ray Paru-Paru Pneumonia Dan Non-Pneunomia,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (Jtik), Vol. 6, No. 2, Pp. 670–679, 2022.
[8] L.-C. Chen, R.-K. Sheu, W.-Y. Peng, J.-H. Wu, And C.-H. Tseng, “Video-Based Parking Occupancy Detection For Smart Control System,” Applied Sciences, Vol. 10, No. 3, P. 1079, Feb. 2020, Doi: 10.3390/App10031079.
[9] Z. Gulzar, S. Chandu, And K. Ravi, “Classification And Analysis Of Chilli Plant Disease Detection Using Convolution Neural Networks Bt - Fourth International Conference On Image Processing And Capsule Networks,” 2023, Pp. 677–696.