## PENERAPAN ALGORITMA YOLOV8 DALAM DETEKSI WAKTU PANEN TANAMAN PAKCOY BERBASIS WEBSITE
Maulana Ibrahim, Ulinnuha Latifa Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, 41361 Maulana.ibrahim19070@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Industri  pertanian  khususnya  pertanian  hidroponik  pakcoy  menentukan  waktu  panen  yang  tepat  sangat penting  untuk  memastikan  hasil  panen  yang  optimal.  Penentuan  waktu  panen  yang  dilakukan  petani  masih menggunakan pendekatan visual yang memiliki beberapa keterbatasan  yang dipengaruhi oleh prefensi individu atau persepsi subjektif. Hal ini dapat berpengaruh terhadap terlalu dini ataupun terlambat panen tanaman pakcoy. Untuk mengatasi keterbatasan ini peneliti menggunakan algoritma YOLOv8 untuk membantu mendeteksi objek tanaman pakcoy yang siap panen. Model yang di bangun dengan algoritma YOLOv8 menggunakan 1.700 dataset menghasilkan nilai prediksi yang tinggi sebesar 98%. Selanjutnya dari model yang telah dibuat diimplementasikan kedalam sistem website . Penelitian  melakukan skenario percobaan untuk menganalisis kemampuan dari  model YOLOv8 yang telah dibuat dan mendapatkan hasil yang sesuai dengan kebutuhan.
Kata kunci : YOLOv8,  Pakcoy, panen, deteksi objek

## 1. PENDAHULUAN
Industri  pertanian,  menentukan  waktu  panen yang  tepat  sangat  penting  untuk  memastikan  hasil panen yang optimal. Pada khususnya, dalam budidaya tanaman  sayuran  seperti  pakcoy,  menentukan "kematangan"  yang tepat dan saat panen  yang sesuai merupakan  tantangan  yang  dihadapi  petani.  Metode tradisional yang sering digunakan dalam menentukan waktu  panen  adalah  dengan  pendekatan  visual,  di mana petani mengamati perubahan warna dan tekstur tanaman untuk memperkirakan kematangan buah atau sayuran [1].
Namun, pendekatan visual ini memiliki beberapa keterbatasan.  Petani  sering  menghadapi  kesulitan dalam  mengenali  perubahan  yang  halus  pada  warna dan  tekstur  tanaman,  terutama  jika  mereka  belum memiliki pengalaman yang cukup. Selain itu, penilaian visual juga dapat dipengaruhi oleh preferensi individu atau persepsi subjektif.
Untuk  mengatasi  keterbatasan  ini,  teknologi deteksi objek dan pengolahan citra telah dikembangkan.  Salah  satu  algoritma  yang  efektif dalam deteksi objek adalah YOLOv8 ( You Only Look Once  version  8 ).  Algoritma  ini  menggunakan pendekatan  deteksi  objek  berdasarkan Convolutional Neural Network (CNN) yang dapat mempelajari pola dan fitur dari data citra.
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah menentukan  waktu  panen  tanaman  pakcoy  dengan menggunakan  solusi  deteksi  objek  menggunakan algoritma YOLOv8. Dengan menggunakan pendekatan ini, diharapkan petani dapat meningkatkan keakuratan dalam menentukan waktu panen, mengurangi risiko kehilangan hasil waktu panen yang berlebihan  atau  terlalu  dini,  dan  meningkatkan efisiensi operasional dalam budidaya sayuran.
Penerapan  sistem  pada website memungkinkan untuk  mengotomatiskan  berbagai  proses  bisnis  dan operasional,  memberikan  fleksibilitas  dalam  akses
melalui perangkat Android maupun komputer. Hal ini mengurangi  ketergantungan  pada  upaya  manusia, sehingga  menghemat  waktu  dan  sumber  daya  yang berharga. Dengan sistem yang tepat, tugas-tugas rutin dapat  dilakukan  secara  efisien  dan  konsisten, meningkatkan produktivitas dan mengurangi kesalahan manusia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  konteks  pelaksanaan  penelitian  ini, mengacu pada kajian sebelumnya memiliki signifikansi  yang  besar  untuk  mencegah  terjadinya plagiarisme  atau  penggandaan  dari  hasil-hasil  riset sebelumnya. Selain itu, langkah ini juga dimaksudkan sebagai kontribusi substantif bagi pengembangan lebih lanjut  dari  tema  penelitian  ini.  Berikut  ini  beberapa ringkasan mengenai penelitian sebelumnya yang telah dilaksanakan, mencakup pendekatan metodologi yang diterapkan serta hasil yang berhasil diperoleh.
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  penggunaan objek deteksi pada masa siap panen tanaman terdapat pada  penelitian  yang  berjudul  “Realtime  Object Detection  Masa  Siap  Panen  Tanaman  Sayuran Berbasis  Mobile  Android  Dengan  Deep  Learning” yang  dilakukan  oleh  Andri  Heru  Saputra  (2019). Dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma deep learning dan  MobileNetV3  sebagai  arsitektur  untuk mendeteksi  objek  tanaman  sayuran  secara  real-time supaya  mengetahui  apakah  sayuran  tersebut  siap panen.  Dengan  memperoleh  skro  MAP  maksimum 0,705510 menggunakan  36.000 dataset gambar yang mendapat jarak ideal pendeteksian 5 cm dan 10 cm[1].
Penelitian  mengenai  identifikasi  kematangan tanaman pakcoy terdapat pada penelitian ”Klasifikasi Kematangan Tanaman Hidroponik Pakcoy Menggunakan  Metode  SVM”  yang  dilakukan  oleh Hanin  Latif  Fuadi  (2022).  Dalam  penelitian  ini menggunakan metode
SVM untuk mengklasifikasikan  citra  digital  tanaman  pakcoy
dengan  kategori  ”kecil”  dan  ”Besar”  yang menghasilkan tingkat akurasi mencapai diatas 79%[2].
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  penggunaan metode YOLO pada deteksi kematangan terdapat pada penelitian  yang  berjudul  ” Deteksi  Kematangan  Buah Pepaya  Menggunakan  Algoritma  YOLO  Berbasis Android”    yang  dilakukan  oleh  Agustina  (2022). Dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  algoritma YOLO  yang  di  konversi  ke tensorfow  lite dengan menghasilkan  nilai accuracy  sebesar  93%, nilai precision sebesar  94%,  dan  nilai recall  sebesar 93% [3] . Penelitian  yang  berkaitan  dengan website berbasis  flask  terdapat  pada  penelitian  yang  berjudul ”Rancang  Bangun  Sistem  Deteksi  Huruf  Rusia Berbasis  Web  Flask”    yang  dilakukan  oleh  Manab (2022). Dalam penelitian ini aplikasi berbasis website yang  dapat  mengenalitulisan  huruf  rusia  dengan jumlah 33 kelas[4].
Penelitian  terkait  perhitungan object  detection terdapat pada penelitian yang berjudul “ Leaf counting in rice (Oryza Sativa L.) using object detection: a Deep Learning  approach”  yang  dilakukan  oleh  Mukesh kumar  vishal,  biplab  Banerjee  (2020).  Dengan menggunakan  metode  YOLO.  Model  algoritma  yolo mendeteksi  daun  tanaman  padi  dengan  mendeteksi ujung  daun  yang  sesuai  dengan  dataset  YOLO  yang memiliki  akurasi  hingga  82%  dan Intersection  over Union (IuO) sekitar 0,53-0,60 dan menghitung jumlah daun di tanaman dengan prediksi pembatas di sekitar ujung [5]
Penelitian  terkait objek  terdapat  pada  penelitian yang  berjudul  “Pemanfaatan Google  Colab Untuk Aplikasi  Pendeteksian  Masker  Wajah  Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLOv7” yang di teliti oleh Rangga  Gelar  Guntara  (2023).  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu YOLOv7 dengan menunjukkan  nilai  precision  konsisten  berada  pada angka 0,-0,8[6].
Penelitian  terkait  CNN  terdapat  pada  penelitian yang  berjudul  ”deteksi  dan  pengenalan  jenis  beras menggunakan  metode  convolutional  neural  network” yang  dilakukan  oleh  prabowo  (2023).  Dalam penelitian  ini  metode  CNN  diimplementasikan kedalam  aplikasi  android  dengan  hasil  akhir  training mendapat akurasi 96,67% dan testing 88,15%[7].
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  metode  yang digunakan  yaitu  penelitian  dengan  judul “ Real-Time Multi-Class  Helmet  Violation  Detection  Using  Few- Shot  Data  Sampling  Technique  and  YOLOv8”  yang diteliti  oleh Armstrong  Aboah,  Bin  Wang,  dan  Ulas Bagci  (2023).  Membahas  mengenai  yolov8  yang digunakan  untuk  mendeteksi  pengguna  helm  di  jalan raya dengan mAP 0.5861[8]
Penelitian  yang  juga  menggunakan  YOLO dengan  judul  ”menentukan  jenis  tanaman  mangga menggunakan  YOLOv4”  yang  dilakukan  oleh  prya Artha  Widjaja,  Jose  Ryu  Leonaesta  (2022).  Dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  Deep  Learning YOLO  yang  digunakan  pada  jenis  mangga  dengan tingkat ke akurasian 95%[9].
Penelitian yang berkaitan berjudul "Identification of Plant Stomata Based on YOLO v5 Deep Learning Model,"  yang  dilakukan  oleh  Fangtao  Ren,  Yawei Zhang, Xi Liu, Yingi Zhang, Ying Liu, dan Fan Zhang pada  tahun  2021,  membahas  tentang  deteksi  objek khususnya pada stomata  tanaman. Riset ini memanfaatkan metode algoritma CNN (Convolutional Neural Network) dengan penerapan model YOLO v5. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa model yang  telah  ditingkatkan  berhasil  mencapai  tingkat presisi sebesar 94,8% dan tingkat recall sebesar 98,7% dalam  mengenali  stomata  pada  daun  jagung  melalui penggunaan dataset yang relevan[10].
Penelitian-penelitian sebelumnya belum menerapkan  penggunaan  YOLOv8  yang  merupakan versi terbaru dari YOLO

## 3. METODE PENELITIAN
Flowchart  dan  metode  dalam  perancangan program metode YOLOv8 menggunakan AI Development  Process  yang  merupakan  metode  kerja untuk  membuat  suatu  projek  AI  yang  mencangkup pengumpulan  dan  preprocessing  data,  pemilihan algoritma,  pelatihan,  evaluasi,  dan  implementasi.  AI development Process untuk penelitian ini digambarkan dalam flowchart pada gambar 1.

## 3.1 Data Acquisition
Proses  ini  dilakukan  untuk  mengumpulkan dataset  berisi  gambar  tanaman  pakcoy  dalam  sistem hidroponik, yang akan digunakan untuk melatih model YOLOv8. Penelitian ini menggunakan foto-foto yang diambil  dengan  kamera  RTSP  di  lingkungan hidroponik  yang  telah  disiapkan.  Dataset  yang diperoleh  mencakup  variasi  ukuran  tanaman  pakcoy, meliputi  kategori  sangat  kecil,  kecil,  sedang,  dan besar.

## 3.2 Data Exploration
Prosedur  ini  digunakan  untuk  mengolah  dataset yang  telah  terkumpul.  Pengolahan  foto  dilakukan untuk  menjamin  bahwa  format  setiap  foto  sesuai dengan  parameter  algoritma  deteksi.  Gambar  2 menggambarkan prosedur dalam eksplorasi data.

## Gambar 1 Flowchart metode penelitian

## 3.3 Modelling
Tahapan  modeling  merupakan  proses  di  mana dataset  yang  telah  disiapkan  akan  diolah  dan  dilatih untuk  menciptakan  sebuah  model.  Proses  pelatihan model  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  model YOLOv8 yang telah di-pretrain sebelumnya. Penggunaan  pretrained  model  ini  memungkinkan pelatihan  lebih  cepat  dan  menghasilkan  performa model  yang  cukup  baik  dalam  melakukan  deteksi objek.  Pelatihan  dataset  dilakukan  melalui  platform Google Colab , dengan mengunduh dataset yang telah diproses menggunakan API dari Roboflow.
Untuk  mengimplementasikan  model  YOLOv8 dan  melatihnya,  sumber  kode  dan  model  YOLOv8 diambil dari repositori resmi di Github. Setelah dataset dan model YOLOv8 sudah diimpor ke Google Colab , langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pelatihan model  menggunakan  file  kode  'train.py',  yang merupakan berkas berbahasa pemrograman Python. Dalam pelatihan model, terdapat beberapa konfigurasi yang harus diatur, seperti ukuran gambar (image size), ukuran batch (batch size), dan jumlah epoch. Proses ini melibatkan  metode  'trial  and  error'  untuk  mengatur konfigurasi  training  sehingga  mendapatkan  hasil akurasi yang tinggi.
Untuk mengevaluasi performa model yang telah dilatih,  digunakan  beberapa  metrik  evaluasi  seperti Confusion  Matrix,  Precision,  Recall,  mAP  (mean Average  Precision),  loss,  dan  akurasi.  Metrik-metrik ini  membantu  dalam  menganalisis  sejauh  mana kemampuan  model dalam  mengenali dan  mendeteksi objek dengan akurat.

## 3.4 Evaluation
Dalam  menganalisis  performa  model  yang  telah dilatih, penting untuk memperhatikan beberapa metrik evaluasi  sebagai  tolak  ukur  kualitas  model  tersebut. Beberapa  metrik  evaluasi  yang  diamati  adalah confusion  matrix,  precision,  recall,  dan  akurasi.
Confusion matrix  adalah  sebuah  tabel yang menggambarkan hasil prediksi model terhadap data uji dengan  memperlihatkan  jumlah  true  positive,  true negative,  false  positive,  dan  false  negative.  Precision mengukur seberapa akurat model dalam mengklasifikasikan  data  positif,  sementara  recall mengukur seberapa baik model dalam mengidentifikasi  data  positif  dari  keseluruhan  data yang  benar-benar  positif.  Sedangkan  akurasi  adalah metrik  yang  menunjukkan  sejauh  mana  model  dapat mengklasifikasikan  data  dengan  benar,  baik  data positif  maupun  negatif.  Dengan  memperhatikan  dan menganalisis  metrik-metrik  ini,  kita  dapat  menilai kualitas  dan  kinerja  model  yang  telah  dilatih  dengan lebih mendalam.

## 3.5 Pengujian dataset
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  pada  data testing  menggunakan  model deteksi objek  yang telah sebelumnya  dilatih  dan  memiliki  nilai  mAP  terbaik. Pengujian ini menggunakan parameter evaluasi berupa precision, recall, dan akurasi. Hasil pengujian ini akan digunakan  untuk  menilai  sejauh  mana  model  deteksi objek  mampu  mengenali  tanaman  pakcoy  dengan akurat pada website atau aplikasi yang akan digunakan untuk  memonitoring  pertumbuhan  tanaman  pakcoy. Dengan  melakukan  pengujian  ini,  kita  dapat memastikan  bahwa  model  yang  digunakan  memiliki kualitas  dan  kinerja  yang  baik  dalam  mendeteksi tanaman  pakcoy  sehingga  memungkinkan  sistem monitoring berjalan dengan efektif dan akurat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  penelitian  ini  akan dibahas  dari  proses  penelitian  yang  sudah  peneliti lakukan tahapan demi tahapan.

## 4.1 Pengumpulan data dan persiapan
Pada  pengumpulan  data  dan  persiapan  tahapan pertama yakni proses anotasi gambar tanaman pakcoy dengan platform Roboflow. Pelabelan data dilakukan untuk memberikan nama atau label dari objek yang di anotasikan.  Anotasi  dilakukan  untuk  memberikan kotak  penanda  dan  label  namapada  objek  di  suatu gambar  yang  biasa  disebut  dengan  bounding  box seperti pada gambar 3.
Gambar 2 Flowchart data exploration
Gambar 3 Proses anotasi tanaman pakcoy
Tahap  berikutnya  dalam  eksplorasi  data  adalah pra-pemrosesan data dan augmentasi data menggunakan  platform  Roboflow.  Prosedur  pra- pemrosesan data memastikan bahwa pembelajaran dan inferensi  dilakukan  pada  atribut  gambar  yang  sama. Tiling  digunakan  untuk  membagi  gambar  menjadi bagian-bagian  lebih  kecil,  yang  dapat  meningkatkan dataset  dengan  mengubah  ukuran  data  menjadi 640x640  piksel,  dengan  mempertimbangkan  resolusi gambar  yang  terkumpul  dan  waktu  pelatihan  model, serta  algoritma  YOLOv8  yang  menggunakan  ukuran piksel 640x640 piksel.
Tahap augmentasi data merupakan strategi yang berguna  untuk  mengatasi  masalah  overfitting  pada model  dan  meningkatkan  akurasi  inferensi.  Dengan melakukan  augmentasi  data,  dataset  akan  diperluas dengan  variasi  yang  berbeda-beda,  sehingga  model dapat  lebih  baik  dalam  menggeneralisasi  informasi dari  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya. Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  augmentasi  data dengan variasi yang beragam, antara lain menghasilkan  tiga  output  per  contoh  latihan, melakukan  flipping  secara  horizontal  dan  vertical, rotasi  sebanyak  90  derajat  searah  jarum  jam, berlawanan  arah  jarum  jam,  dan  juga  terbalik,  serta memodifikasi  kecerahan  antara  -25%  hingga  +25% dan  blur  hingga  2.5pax.  Sebagai  hasil  dari  tahap augmentasi  data,  total  dataset  yang  diperoleh berjumlah  6800  foto.  Dataset  ini  dibagi  menjadi  tiga set, yaitu training set dengan 1700 foto, validation set dengan 180 foto, dan testing set dengan 80 foto.

## 4.2 Pembangunan Model
Pembangunan model digunakan untuk melakukan  pelatihan  dengan  cara  melakukan  ekstrak fitur  sehingga  dapat  device  mampu  mengenali  setiap fitur gambar yang sudah dilabel sebelumnya. Pelatihan model  ini,  peneliti  menggunakan  bantuan Google Colab . Google Colab digunakan untuk melatih model Machine  Learning dengan  mudah  dan  cepat,  berkat akses  ke  GPU  dan  TPU  yang  dapat  mempercepat proses pelatihan. Adapaun algoritma  yang digunakan yakni  YOLOv8  dengan  model  YOLOv8l  dengan metode objek deteksi.

## Tabel 1 Tabel Model YOLOv8
Sumber: https://github.com/ultralytics/ultralytics
Model size (pix els) mA Pval 50- 95 Speed CPU ONN X (ms) Speed A100 Tenso rRT (ms) para ms (M) FL OPs (B) YOLO v8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7 YOLO v8s 640 44.9 128.4 1.20 11.2 28.6 YOLO v8m 640 50.2 234.7 1.83 25.9 78.9 YOLO v8l 640 52.9 375.2 2.39 43.7 165. 2 YOLO v8x 640 53.9 479.1 3.53 68.2 257. 8
Tabel  1  berisikan  informasi  tentang  berbagai macam  model  YOLOv8  yang  tersedia.  Dengan  train data  menggunakan  model  YOLOv8l  sebanyak  110 epoch, batch 8 dan ukuran gambar 640 di dapat kurva best result seperti pada gambar 4.
Gambar 4 best result hasil training
Yang dimaksud dengan epoch adalah banyaknya putaran  pelatihan  yang  dilakukan  untuk  mengajari model melakukan hal tertentu. Sedangkan  nilai batch merupakan cara untuk memproses data secara bertahap dalam  beberapa  kelompok  kecil  selama  proses pelatihan model, yang membantu dalam meningkatkan efisiensi  dan  kinerja  pelatihan.  Keterangan  dan  nilai pada kurva gambar 4 dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Hasil training model yolov8l Keterangan Nilai train/box_loss 11.824 train/cls_loss 49.669 train/dfl_loss 12.437 metrics/precision(B) 97.123 metrics/recall(B) 97.452 metrics/mAP50(B) 98.001 metrics/mAP50-95(B) 61.026 val/box_loss 14.539 val/cls_loss 48.528 val/dfl_loss 14.721 lr/pg0 62 lr/pg1 62 lr/pg2 62
Dengan nilai presisi, recall, dan MAP yang tinggi sudah  bisa  dijadikan  parameter  model  ini  siap  untuk dijadikan model pengujian dan implementasi.

## 4.3 Pengembangan Website
Setelah  mendapatkan  model  yang  dirasa  sesuai dengan  kebutuhan  untuk  objek  deteksi  kematangan tanaman  pakcoy.  Barulah  mengembangkan website yang  akan  digunakan  untuk  implementasikan  model yang  dibuat.  Metode  yang  digunakan  dalam pengembangan website yaitu prototype pada localhost . Metode ini sesuai dengan kebutuhan penelitian karna keuntungan penggunaan website komputasi yang berat
akan  dilakukan  oleh  perangkat  server.  Selain  itu peneliti  dapat  memasukkan  banyak  fitur  dan  akan mudah  jika  ingin  dikembangan  fitur  lainnya.  Untuk fitur yang ada pada penelitian ini import from gallery , captured ,  dan realtime  object  detection tanaman pakcoy yang dapat terlihat pada interface website pada gambar  5  dan  Gambar  6  merupakah  hasil  objek deteksi.

## Gambar 5 interface website
Cara kerja website yakni dengan mengambil file dari  galeri  berupa  foto  maupun  video  seperti  pada gambar interface setelah  proses  upload  selesai  hasil akan  di  tampilkan  dengan  persentase  hasil  deteksi model seperti pada gambar 6. Angka yang ditunjukan pada objek deteksi menunjukan seberapa yakin model yang  kita  buat  mendeteksi  gambar  tersebut  sebagai kategori classes yang  peneliti  buat.  Selain  dengan mengambil  file  dari  galeri website juga  dapat menampilkan  kamera  webcam  yang  terhubung  ke device  peneliti  dan  juga  dengan  RTSP  yang  ipnya sudah  di  hubungkan  dengan website tersebut  sebagai media capture gambar.

## 4.4 Pengujian
Dalam pengujian  ini, peneliti  memiliki skenario pengujian  yaitu  dengan  menggunakan  9  sampel gambar  tanaman  hidroponik  pakcoy  yang  beragam
ukuran  dengan masing masing 3 gambar dari dataset sebelumnya, 3 dari pengambilan gambar langsung dari hidroponik, dan  3  lagi dari  foto tanaman pakcoy dari google.
Contoh studi kasus yang dilakukan menunjukkan hasil  objek  deteksi  kematangan  tanaman  hidroponik pakcoy dengan menggunakan YOLOv8.

## Gambar 7 contoh pengujian dengan dataset
Gambar  7  menunjukkan  percobaan  pengujian pada  gambar  yang  terdapat  dalam  dataset  yang digunakan  pada  saat  membuat  model  YOLOv8l. Terlihat  dengan  menggunakan  dataset  tanaman  ter prediksi  dengan  persentase  yang  bagus  dengan  nilai sebesar 91% pada tanaman pakcoy yang terlihat paling jelas dari kamera.

## Gambar 8 contoh pengujian gambar tanaman langsung
Dari  gambar  8  dapat  dilihat  semua  tanaman terdeteksi didalam bounding box dan masih memiliki angka prediksi  yang  bagus dengan  nilai  sebesar 80% untuk  tanaman  pakcoy  yang  terlihat  paling  jelas dikamera. Namun pada tanaman pakcoy yang kurang tertangkap  jelas  pada  kamera  menunjuka  persentase prediksi yang kurang baik salah satunya pada ukurang sangat  kecil  yang  jauh  dari  kamera  hanya  37% persentase prediksinya.
Gambar 6 hasil deteksi kematangan dengan website
Pada  gambar  9  percobaan  pengujian  dengan menguji  model  menggunakan  variabel  foto  pakcoy yang di ambil berbeda dengan dataset yang diberikan menunjukkan  hasil  yang  kurang  bagus  sebab  banyak tanaman  pakcoy  yang  terlihat  jelas  dan  berukuran sama namun tidak terdeteksi sebagai tanaman pakcoy atau  bounding  box  tidak  mendeteksi  sebagai  objek pakcoy.
Setelah  melakukan  skenario  penelitian  sesuai dengan kategori yang ada di contoh menunjukkan hasil yang linear seperti pada tabel 3. Dimana hasilnya tidak jauh  berbeda  dengan  apa  yang  di  jelaskan  pada  saat contoh studi kasus skenario tersebut.

## Tabel 3 hasil pengujian
Percobaan gambar Akurasi Deteksi keterangan Dataset 1 91% Sesuai pada setiap ukuran pakcoy Dataset 2 95% Sesuai pada setiap ukuran pakcoy Dataset 3 92% Sesuai pada setiap ukuran pakcoy Diluar dataset 1 80% Menunjukan akurasi rendah pada pakcoy kecil yang berjarak jauh Diluar dataset 2 90% Sesuai pada setiap ukuran pakcoy Diluar dataset 3 87% Sesuai disetiap tanaman pakcoy Google 1 72% Terdapat tanaman yang tidak terdeteksi dan akurasi prediksi rendah Google 2 76% Terdapat tanaman yang tidak terdeteksi dan akurasi prediksi rendah Google 3 76% Terdapat tanaman yang tidak terdeteksi dan akurasi prediksi rendah

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diperoleh  dari  hasil penelitian  hasil  penelitian  Penerapan  Algoritma YOLOv8  dalam  Deteksi  Waktu  Panen  Tanaman Pakcoy Berbasis Website dengan menggunakan model YOLOv8l  menghasilkan  nilai  prediksi  yang  tinggi sebesar  98%.  Dari  hasil  tersebut  menunjukkan  objek deteksi    masa  panen  yang  telah  dibuat  dapat  di terapkan pada pertanian hidroponik pakcoy.
Dari pengujian 9 sample gambar dengan variabel 3 variabel yang berbeda di dapatkan kesimpulan model siap digunakan untuk mendeteksi masa panen tanaman hidroponik pakcoy. Adapun parameter yang mengakitbatkan akurasi prediksi rendah dari penelitian ini yaitu : jelas tidaknya tanaman pakcoy pada gambar yang di deteksi. Ukuran yang terlalu kecil pada gambar yang  di  deteksi.  Perbedaan  gambar  foto  tanaman hidroponik  pakcoy  yang  digunakan  sebagai  dataset dengan  tanaman  hidroponik  pakcoy  yang  ingin  di deteksi.  Jarak  antara  kamera  RTSP  dengan  tanaman pakcoy.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Saputra, A.H. and Fudholi, D.H., 2021. Realtime Object  Detection  Masa  Siap  Panen  Tanaman Sayuran Berbasis Mobile Android Dengan Deep Learning. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi Informasi) , 5 (4), pp.647-655.
[2]. Saputra, A.H. and Fudholi, D.H., 2021. Realtime Object  Detection  Masa  Siap  Panen  Tanaman Sayuran Berbasis Mobile Android Dengan Deep Learning. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi Informasi) , 5 (4), pp.647-655.
[3]. Agustina,  F.  and  Sukron,  M.,  2022.  Deteksi Kematangan Buah Pepaya Menggunakan Algoritma  YOLO  Berbasis  Android. Jurnal Ilmiah Infokam , 18 (2), pp.70-78.
[4]. Manab,  K.R.N.,  Mandyartha,  E.P.  and  Rizki, A.M., 2021, November. Rancang Bangun Sistem Deteksi  Huruf  Rusia  Berbasis  Web  Flask. In Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (Vol. 2, pp. 156-160).
[5]. Vishal, M.K., Banerjee, B., Saluja, R., Raju, D., Chinnusamy,  V.,  Kumar,  S.,  Sahoo,  R.N.  and Adinarayana, J., 2020, September. Leaf counting in rice (Oryza Sativa L.) using object detection: A deep learning approach. In IGARSS 2020-2020 IEEE  International  Geoscience  and  Remote Sensing Symposium (pp. 5286-5289). IEEE.
[6]. Guntara, R.G., 2023. Pemanfaatan Google Colab Untuk  Aplikasi  Pendeteksian  Masker  Wajah Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLOv7. Jurnal Teknologi Dan Sistem
Informasi Bisnis , 5 (1), pp.55-60.
[7]. Prabowo,  S.T.  and  Hadikurniawati,  W.,  2023. DETEKSI DAN PENGENALAN JENIS
BERAS MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL
NETWORK. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , 7 (1), pp.163-167.
[8]. Aboah,  A.,  Wang,  B.,  Bagci,  U.  and  Adu- Gyamfi,  Y.,  2023.  Real-time  multi-class  helmet violation detection using few-shot data sampling
Gambar 9 contoh pengujian gambar google
technique  and  yolov8.  In  Proceedings  of  the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 5349-5357).
[9]. Widjaja,  P.A.  and  Leonesta,  J.R.,  2022. Determining Mango Plant Types Using YOLOv4. Formosa  Journal  of  Science  and Technology , 1 (8), pp.1143-1150.
[10]. Ren,  F.,  Zhang,  Y.,  Liu,  X.,  Zhang,  Y.,  Liu,  Y. and Zhang, F., 2021, December. Identification of plant stomata based on YOLO v5 deep learning model.  In  Proceedings  of  the  2021  5th International  Conference  on  Computer  Science and Artificial Intelligence (pp. 78-83).
[11]. Widjaja,  P.A.,  Theo,  R.  and  Liem,  K.,  2022, October. Penggunaan YOLOv4 Untuk Menentukan  Lokasi  Dosen  Dan  Mahasiswa Dengan  Menggunakan  CCTV.  In Infinity (Vol. 2, No. 1).
[12]. Cholissodin, I., Sutrisno, S., Soebroto, A.A., Hasanah,  U.  and  Febiola,  Y.I.,  2020.  AI,
Machine Learning & Deep Learning. Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang . [13]. Sukma, F.D. and Mukhaiyar, R., 2022.  Alat Pendeteksi Ekspresi Wajah pada Pengendara Berbasis Image Processing. JTEIN:  Jurnal  Teknik  Elektro
Indonesia , 3 (2), pp.364-373.
[14]. Orisa,  M.  and  Hidayat,  T.,  2019.  Analisis Teknik Segmentasi Pada Pengolahan Citra. ANALISIS  TEKNIK  SEGMENTASI PADA PENGOLAHAN CITRA , 2 (2), pp.1-5.
[15]. Gobalakrishnan,  N.,  Pradeep,  K.,  Raman, C.J., Ali, L.J. and Gopinath, M.P., 2020, July. A  systematic  review  on  image  processing and  machine  learning  techniques  for detecting plant diseases. In 2020 international  conference  on  communication and  signal  processing  (ICCSP) (pp.  0465- 0468). IEEE.