Identifikasi Jenis Bibit Durian Berdasarkan Citra Daun Menggunakan YOLOv8 Berbasis Web

Authors

  • Hargo Dwi Nugroho Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Ratih Kumalasari Niswatin Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Daniel Swanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/jcxggj90

Abstract

Identifikasi jenis bibit durian pada tahap awal pertumbuhan sangat penting untuk menentukan nilai ekonomis dan pasar. Namun, identifikasi secara manual memerlukan keahlian khusus dan berpotensi menimbulkan kesalahan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi jenis bibit durian berdasarkan citra daun menggunakan algoritma YOLOv8. Dataset terdiri dari 1.293 gambar tiga jenis bibit durian yang dibagi menjadi data latih, validasi, dan uji. Model dilatih selama 50 epoch dengan resolusi citra 640x640 piksel. Hasil evaluasi menunjukkan performa tinggi dengan nilai precision 0.941, recall 0.956, mAP50 0.981, dan mAP50–95 0.866. Sistem diimplementasikan dalam platform berbasis web untuk mempermudah pengguna dalam mengunggah gambar daun dan mendapatkan hasil klasifikasi secara otomatis. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma YOLOv8 efektif untuk mendukung proses identifikasi bibit durian secara cepat dan akurat.

Keywords:

Deteksi, Durian, YOLOv8

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] N. A. A. Aziz and A. M. M. Jalil, “Bioactive compounds, nutritional value, and potential health benefits of indigenous durian (Durio zibethinus Murr.): A review,” Mar. 01, 2019, MDPI Multidisciplinary Digital Publishing Institute. doi: 10.3390/foods8030096.

[2] A. Zaenuri, R. S. Witiastuti, D. Ranihusna, A. Athoillah, and N. K. Pangastiti, “Peningkatan kualitas budidaya durian branjang melalui persilangan budidaya dan pemanfaatan limbah menjadi biogas di Desa Branjang, Kabupaten Semarang,” Penamas: Journal of Community Service, vol. 4, no. 2, pp. 295–308, Oct. 2024, doi: 10.53088/penamas.v4i2.1203.

[3] D. Kurniawan and D. Ariatmanto, “IDENTIFIKASI VARIETAS BIBIT DURIAN MENGGUNAKAN MOBILENETV2 BERDASARKAN GAMBAR DAUN,” 2024. doi: 10.36595/jire.v7i2.1236.

[4] N. A. H. A. Halim, S. Suhaila, N. S. A. M. Taujuddin, and R. Hazli, “Durian Tree Type Identification Based on Durian Leaves,” Evolution in Electrical and Electronic Engineering, vol. 4, no. 1, pp. 551–558, 2023, doi: 10.30880/eeee.2023.04.01.066.

[5] S. J. Elroy, F. Nurdiyansyah, G. Priyandoko, and K. Kunci, “Klasifikasi Daun Durian Pada Citra Dalam Menentukan Jenis Menggunakan Convolutional Neutral Network,” 2024, doi: 10.35957/mdp-sc.v3i1.7199.

[6] Deni Hidayat, “Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Dan Tekstur Daun Menggunakan Metode CNN,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), vol. 5, no. 1, 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3401.

[7] F. Ayu, F. Sari, R. Wulanningrum, and L. S. Wahyuniar, “Penggunaan Metode CNN (Convolutional Neural Network) untuk Klasifikasi Jenis Tanaman Alpukat Berdasarkan Pola Daun,” Online, 2023. doi: 10.29407/inotek.v7i3.3568.

[8] R. Rudiansyah, A. A. Sunarto, and D. Indrayana, “IMPLEMENTASI ALGORITMA YOLO UNTUK IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN AGLAONEMA,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 3S1, Oct. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i3S1.5209.

[9] Anissa Ollivia Cahya Pratiwi, “Klasifikasi Jenis Anggur Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan CNN Dan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi, vol. 3, no. 2, pp. 201–224, Jul. 2023, doi: 10.55606/juitik.v3i2.535.

[10] R. Afiansyah, “PEMODELAN DETEKSI BELA DIRI BERBASIS WEB DENGAN ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE V8,” 2024. doi: 10.36040/jati.v8i5.10879.

Downloads

Published

2025-07-10

Issue

Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025

Section

Articles

License

Copyright (c) 2025 Hargo Dwi Nugroho, Ratih Kumalasari Niswatin, Daniel Swanjaya

Creative Commons License

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:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Identifikasi Jenis Bibit Durian Berdasarkan Citra Daun Menggunakan YOLOv8 Berbasis Web. (2025). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 9(1), 603-609. https://doi.org/10.29407/jcxggj90