Sistem Pendeteksian Otomatis Layak Jual Dan Tidak Layak Jual Pada Hidroponik Bayam Di KWT Lodaya.

Abstract

Hidroponik adalah lahan budidaya pertanian tanpa menggunakan media tanah, sehingga hidroponik merupakan aktivitas pertanian yang dijalankan dengan menggunakan air sebagai medium untuk menggantikan tanah. Salah satu yang menggunakan metode hidroponik ini adalah KWT Lodaya, proses tanam hingga panen di KWT Lodaya dilakukan secara hidroponik, akan tetapi proses sortir dari hasil panen masih dilakukan secara manual, hal tersebut menimbulkan masalah, yaitu membutuhkan lebih dari satu orang dalam melakukan sortir dan juga memakan waktu serta tenaga. Oleh karena itu penelitian ini ditunjukan untuk merancang suatu prototype sistem berbasis Internet of Things dan Machine Learning yang mampu untuk melakukan sortir otomatis dan juga memberikan laporan berupa data yang dapat dilihat oleh stakeholder terkait. Adapun teknologi yang digunakan dalam perancangan ini adalah Aplikasi Blynk untuk interface, raspberry Pi sebagai mikrokomputer dan juga menggunakan algoritma Convolutional Neural Network sebagai algoritma machine learning. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah gambar dengan format jpeg. Dataset tersebut mempunyai 3 kelas, yaitu bayam layak jual, bayam tidak layak jual dan bayam tidak terdeteksi. Jumlah data yang di training sebanyak 308 gambar dengan 110 gambar layak jual, 132 tidak layak jual dan 66 bayam tidak terdeteksi. Pengujian terhadap sistem dimulai dengan memilih gambar dengan 3 jenis kategori yang berbeda, yaitu bayam layak jual, bayam tidak layak jual dan hasil bayam tidak terdeteksi. Berdasarkan hasil yang didapat, diperoleh bahwa metode Convolutional Neural Network dapat di implementasikan pada sistem pendeteksian otomatis layak jual dan tidak layak jual pada hidroponik bayam dengan baik, dengan tingkat confidence tertinggi 99% pada kelas bayam layak jual dan bayam tidak terdeteksi.