Evaluasi Performa YOLOv8 Instance Segmentation dalam Segmentasi Hama dan Penyakit pada Bawang Merah
DOI:
https://doi.org/10.29407/axsb8473Abstract
Bawang merah merupakan salah satu komoditas pertanian yang memiliki peran penting sebagai bahan pangan dan rentan terhadap serangan hama dan penyakit. Oleh karena itu, deteksi yang cepat dan akurat sangat dibutuhkan untuk menjaga kualitas hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja varian YOLOv8 dalam tugas segmentasi contoh serangan hama dan penyakit pada tanaman bawang merah menggunakan citra digital. Empat model dievaluasi, yaitu YOLOv8n-seg, YOLOv8s-seg, YOLOv8m-seg, dan YOLOv8l-seg. Model-model tersebut dievaluasi menggunakan metrik mAP, precision, dan recall. Dataset terdiri dari gambar bawang yang telah dianotasi dengan format YOLO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa YOLOv8s memberikan hasil segmentasi yang seimbang dan akurat dalam hal kompleksitas model dan akurasi segmentasi dibandingkan dengan versi lainnya. Namun, peningkatan jumlah dan variasi data diperlukan untuk meningkatkan akurasi yang lebih tinggi. Penelitian ini dapat menjadi referensi dalam memilih model segmentasi yang tepat di bidang pertanian.
Keywords:
Bawang Merah, Deteksi Hama dan Penyakit, Segmentasi, YOLOv8##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
[1] D. Arisandy and T. Apriani, “Studi Independent Prediksi Harga Komoditi Petani Bawang Merah Menggunakan Amazon Forecast di PT. Techno International Mandira,” AJAD J. Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 3, no. 3, pp. 431–436, 2023, doi: 10.59431/ajad.v3i3.238.
[2] R. Adolph, “KEARIFAN LOKAL DALAM MENYIAPKAN TENAGA PENYULUH PERTANIAN BAWANG MERAH DI KECAMATAN LAMBU KABUPATEN BIMA,” no. 2, pp. 1–23, 2016, doi: https://doi.org/10.59050/jian.v17i2.119.
[3] P. S. Dianti, Muzdalifah, and M. Yulianti, “ANALISIS USAHATANI HIDROPONIK ‘HIDROPUNG’ DI DESA BATI-BATI KECAMATAN BATI-BATI KABUPATEN TANAH LAUT PROVINSI KALIMANTAN SELATAN,” J. TAM Front. Agribisnis, vol. 5, no. 1, pp. 1–8, 2024, doi: https://doi.org/10.20527/frontbiz.v8i1.12265.
[4] A. A. Permana, M. R. Muttaqin, and M. A. Sunandar, “SISTEM DETEKSI API SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE ( YOLO ) VERSI 8,” vol. 8, no. 5, pp. 10395–10400, 2024, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v8i5.10847.
[5] A. Rismayanti et al., “DETEKSI DAN KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH MANGGA HARUM MANIS MENGGUNAKAN YOU ONLY LOOK ONCE ( YOLO ) V8,” vol. 9, no. 3, pp. 3645–3654, 2025, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v9i3.13320.
[6] A. Nur et al., “Deteksi Kecurangan Ujian Pada Ruangan Tertutup Menggunakan Algoritma YOLOv8,” vol. 04, no. 2, pp. 61–71, 2025, doi: https://doi.org/10.55537/cosie.v4i2.1100.
[7] M. Anwar, Y. Kristian, and E. Setyati, “Klasifikasi Penyakit Tanaman Cabai Rawit Dilengkapi Dengan Segmentasi Citra Daun dan Buah Menggunakan Yolo v7,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 6, no. 1, pp. 540–548, 2023, doi: 10.31539/intecoms.v6i1.6071.
[8] M. A. R. Pamuji and D. P. Pamungkas, “Segmentasi Citra Daun Bawang Merah Menggunakan Metode Thresholding Otsu,” Nusant. Eng., vol. 6, no. 2, pp. 169–174, 2023, doi: https://doi.org/10.29407/noe.v6i2.20553.
[9] R. N. Zakaria, R. Wulanningrum, and A. B. Setiawan, “Penerapan Segmentasi Wajah Menggunakan YOLOv8 Untuk Presensi Mata Kuliah,” Agustus, vol. 8, pp. 2549–7952, 2024, doi: https://doi.org/10.29407/6t45ky68.
[10] K. Nuresa Qodri, D. Al Banna, D. Muhammad Zulfikhar Al-Baihaqi, F. Kesehatan dan Teknologi Informasi, U. Muhammadiyah Klaten Jl Ir Soekarno Km, and B. Klaten, “Pemanfaatan Sam Dan Yolov8 Untuk Deteksi Dan Segmentasi Pada Citra Mri Tumor Otak (Utilization of Sam and Yolov8 To Detection and Segmentation of Brain Tumor on Mri Image),” Juni, vol. 5, no. 1, pp. 82–89, 2024, doi: https://doi.org/10.46764/teknimedia.v5i1.192.
[11] R. Wulanningrum, A. N. Handayani, and A. P. Wibawa, “Perbandingan Instance Segmentation Image Pada Yolo8,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 4, pp. 753–760, 2024, doi: 10.25126/jtiik.1148288.
[12] D. G. Manurung et al., “Deteksi Dan Klasifikasi Hama Potato Beetle Pada Tanaman Kentang Menggunakan YOLOV8,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 4, pp. 723–734, 2024, doi: 10.25126/jtiik.1148092.
[13] R. Steven Immanuel Sihombing, W. Abadi Harahap, and W. Kurnia Rahman, “Implementasi Yolo V8 Untuk Mendeteksi Mata Uang Rupiah Emisi Tahun 2022 Ber-Output Audio,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 4, pp. 5900–5905, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i4.10099.
[14] N. J. Hayati, D. Singasatia, and M. R. Muttaqin, “Object Tracking Menggunakan Algoritma You Only Look Once (YOLO)v8 untuk Menghitung Kendaraan,” Komputa J. Ilm. Komput. dan Inform., vol. 12, no. 2, pp. 91–99, 2023, doi: 10.34010/komputa.v12i2.10654.
[15] M. Abdul Hadi, R. Ferdian, and L. Arief, “Klasifikasi Tingkat Ancaman Kriminalitas Bersenjata Menggunakan Metode You Only Look Once (YOLO),” Chipset, vol. 2, no. 01, pp. 33–40, 2021, doi: 10.25077/chipset.2.01.33-40.2021.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Rika Wahyu Syaputri, Resty Wulanningrum, Siti Rochana
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
