Tanaman jagung (Zea mays L) merupakan tanaman pangan penghasil karbohidrat potensial kedua di Indonesia setelah beras. Provinsi Bengkulu merupakan provinsi yang sebagian besar wilayahnya merupakan kawasan hutan lindung dan hutan rakyat. Perkebunan jagung mengalami gangguan, antara lain disebabkan oleh gulma. Gulma merupakan tumbuhan liar yang sering muncul di pekarangan rumah dan pertanian masyarakat. Penelitian ini hanya diambil empat jenis gulma yang sering muncul di perkebunan jagung yaitu Ageratum sp, Commelina sp, Eleusine sp, dan Sacciolepis sp. Penelitian ini dibangun sebuah model identifikasi genus gulma dengan memanfaatkan algoritma Single Shot Detector (SSD). Single Shot Detector merupakan sebuah model yang dapat mendeteksi atau mengenali objek pada suatu gambar. Penelitian ini menggunakan 800 dataset training untuk melatih sistem Deep Learning dan 150 Dataset testing untuk validasi dan evaluasi terhadap model yang dihasilkan. Dengan nilai threshold IoU dan minimum confidence @0.80 tingkat akurasi yang didapatkan pada penelitian ini sebesar 62.44%.Tanaman jagung (Zea mays L) merupakan tanaman pangan penghasil karbohidrat potensial kedua di Indonesia setelah beras. Provinsi Bengkulu merupakan provinsi yang sebagian besar wilayahnya merupakan kawasan hutan lindung dan hutan rakyat. Perkebunan jagung mengalami gangguan, antara lain disebabkan oleh gulma. Gulma merupakan tumbuhan liar yang sering muncul di pekarangan rumah dan pertanian masyarakat. Penelitian ini hanya diambil empat jenis gulma yang sering muncul di perkebunan jagung yaitu Ageratum sp, Commelina sp, Eleusine sp, dan Sacciolepis sp. Penelitian ini dibangun sebuah model identifikasi genus gulma dengan memanfaatkan algoritma Single Shot Detector (SSD). Single Shot Detector merupakan sebuah model yang dapat mendeteksi atau mengenali objek pada suatu gambar. Penelitian ini menggunakan 800 dataset training untuk melatih sistem Deep Learning dan 150 Dataset testing untuk validasi dan evaluasi terhadap model yang dihasilkan. Dengan nilai threshold IoU dan minimum confidence @0.80 tingkat akurasi yang didapatkan pada penelitian ini sebesar 62.44%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.