## OPEN ACCESS
© 2024. Fikri Haikal, Ery Setywan Jullev Atmadji, Syamsiar Kautsar, Nugroho Setyo Wibowo

## Sistem Monitoring Berat Tanaman Pada Farmbot Dengan Citra Digital Menggunakan Metode YOLO dan Regresi Polinomial
Plant Weight Monitoring System on Farmbot with Digital Images Using the YOLO Method and Polynomial Regression
Fikri Haikal 1 , Ery Setywan Jullev Atmadji 1 , Syamsiar Kautsar 1 , Nugroho Setyo Wibowo 1*
1 Department of Information TechnologyAgricultural, Politeknik Negeri Jember * nugroho@polije.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memantau  pertumbuhan  tanaman  selada  dalam  farmbot  dengan  menggunakan YOLOv3 untuk  deteksi  tanaman dan regresi  polinomial  orde ketiga untuk  prediksi  berat. YOLOv3 mendeteksi tanaman,  sementara  regresi  polinomial  memperkirakan  berat  berdasarkan  luas  piksel  YOLOv3.  penelitian  ini menggunakan  aplikasi  mobile  untuk  memantau  berat  tanaman,  visualisasi  gambar,  dan  mengakses  data pertumbuhan harian. Ini memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi pemantauan tanaman dan menyediakan data historis untuk pemahaman komprehensif perkembangan tanaman. Penelitian ini mencapai akurasi 2,9% untuk regresi polinomial dan 98,6% untuk YOLOv3, menunjukkan efektivitas dalam prediksi berat dan  deteksi untuk Pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  berat  tanaman  dan  pemantauan  yang  akurat  memungkinkan  pengambilan keputusan yang berinformasi untuk panen yang lebih baik dan keberlanjutan pertanian.
Kata kunci — yolov3, regresi polinomial, farmbot, aplikasi mobile, teknologi pertanian

## ABSTRACT
This research aims to monitor lettuce plant growth in a farmbot using YOLOv3 for plant detection and third-order polynomial  regression  for  weight  prediction.  YOLOv3  detects  plants,  while  polynomial  regression  estimates weight based on YOLOv3 pixel area. The study includes a mobile app for monitoring  plant weight, visualizing images, and accessing daily growth data. It has the potential to enhance plant monitoring efficiency and provide valuable  historical  data  for  comprehensive  plant  development  understanding.  The  research  achieved  2.9% accuracy for polynomial regression and 98.6% for YOLOv3, demonstrating effectiveness in weight prediction and detection.  Positive  implications  for  agriculture  include  improved  productivity  and  growth  management  with advanced technology. A better understanding of plant weight and accurate monitoring enables informed decisions for enhanced harvests and agricultural sustainability.
Keywords —  yolov3, polynomial regression, farmbot, mobile application, agricultural technology

## Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  agraris  di mana  rata  –  rata  penduduknya  merupakan pekerja dalam sektor pertanian. Survei angkatan kerja Nasional pada Agustus 2013, menunjukkan bahwa  masyarakat  Indonesia  yang  bekerja sebagai  petani  mencapai  34,36%,  perdagangan 21,42%,  industri  pengolahan  13,43%  dan pekerjaan  lainnya  30,79%.  Persentase  tersebut menunjukkan bahwa sektor pertanian merupakan lapangan  pekerjaan  yang  masih  diminati masyarakat saat ini [1].
Dalam  mengembangkan  pertanian  di Indonesia,  terdapat  sejumlah  kendala  seperti lahan yang semakin sempit dan perubahan iklim. Namun,  solusi  kreatif  seperti  memodifikasi penggunaan lahan, seperti taman atap rumah atau pelataran  rumah,  dapat  membantu  mengatasi kendala  ini.  Selain  itu,  penggunaan  teknologi modern,  seperti  sistem  irigasi  otomatis  dan pemantauan  tanaman  berbasis  sensor,  juga menjadi kunci untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi dalam sektor pertanian.
Pada penelitian sebelumnya telah dikembangkan  sistem  pertanian  farmbot  yang merupakan salah satu contoh teknologi pertanian presisi  yang  menggabungkan  konsep  CNC ( Computer Numerical Control ) dengan pertanian [2].  CNC  merupakan  sistem  otomatisasi  mesin perkakas  yang  dioperasikan  oleh  perintah  dan diprogram  secara  abstrak  dan  disimpan  melalui media  penyimpanan  [3].  Dimana  pada  sistem sistem  CNC  ini  memungkinkan  perawatan tanaman  sesuai  dengan  letak  yang  telah dinputkan pada sistem serta dengan penambahan sistem  IOT  (internet  of  things)  yang  dapat merawat  tanaman  dengan  kontrol  jarak  jauh. Namun  Kekurangan  pada  penelitian  tersebut, yaitu  tidak  dapat  memonitor  pertumbuhan tanaman.  Bobot  tanaman  menjadi  salah  satu indikator penting dalam monitoring pertumbuhan  tanaman.  Bobot  tanaman  dapat digunakan  untuk  mengevaluasi  kondisi  fisik tanaman
dan
mengetahui tingkat pertumbuhannya [4].
Bobot  tanaman  dapat  dideteksi  dengan memanfaatkan  metode  pengolahan  citra  digital seperti  Mask  R-CNN  dan  YOLO.  Dari  kedua metode  tersebut,  algoritma  YOLO  memiliki akurasi  paling  tinggi  yaitu  sebesar  98.6%  [5].
Algoritma YOLO (You Only Look Once) adalah algoritma pendeteksian objek deep learning yang menerapkan  satu  jaringan  saraf  ke  seluruh gambar. YOLO membagi gambar input menjadi grid  berukuran  SxS  Tugas  setiap  sel  adalah memprediksi objek dalam sel tersebut menggunakan  kotak  pembatas  dan  keyakinan bahwa  nilai  kemungkinan  keberadaan  objek tersebut. ada di dalam kotak pembatas [6].
Saat ini metode YOLO memiliki berbagai versi  seperti  YOLOv1,  YOLOv2,  YOLOv3, YOLOv3-Tiny.  Di  antara  versi-versi  tersebut YOLOv3 memiliki keunggulan dari versi lainnya karena memiliki arsitektur yang lebih dalam dan proses pendeteksian dilakukan dengan 3 ukuran citra berbeda [7]. Selain sistem deteksi tanaman, metode  peramalan  juga  merupakan  elemen penting dalam pengembangan pemantauan berat tanaman dimana metode tersebut berfungsi untuk memprediksi  berat  tanaman.  Ada  beberapa metode peramalan yang dapat digunakan seperti Regresi  Linier,  Random  Forest  Regression  dan Regresi  Polinomial.  Namun  pada  penelitian  ini data  yang  akan  diolah  tidak  linear  diakibatkan pertumbuhan  tanaman  yang  berbeda  –  beda, maka  dengan  itu  metode  yang  sesuai  untuk digunakan  yaitu  regresi  polinomial  dimana metode tersebut tidak bergantung pada data yang linear [8].

## Target dan Luaran
Penelitian diharapkan dapat menghasilkan sebuah aplikasi yang dapat memantau pertumbuhan  tanaman  selada  dalam  farmbot dengan  menggunakan  YOLOv3  untuk  deteksi tanaman  dan  regresi  polinomial  orde  ketiga untuk prediksi berat.

## Metodologi
Tahapan  dalam  kegiatan  penelitian  yang dilakukan  ini  ditunjukkan  dalam  Gambar  1  di bawah  ini.  Kegiatan  penelitian  ini  diawali  dari tahapan  studi  lapang  dan  studi  pustaka, melakukan identifikasi permasalahan, perumusan masalah, penentuan tujuan penelitian, pengumpulan data, kemudian melakukan analisis kebutuhan  sistem,  pemodelan  regresi  linear, selanjutnya pengujian sistem, hasil dan pembahasan, dan terakhir membuat kesimpulan .
Gambar 1. Metode Penelitian

## Pembahasan
Pada  pelatihan  YOLOv3  ini,  terdapat sebanyak 2000 iterasi dengan batch size 64, yang menghasilkan mAP 100% mulai dari iterasi 1424 hingga iterasi 1999. Namun pada iterasi ke-2000, terjadi gangguan yang mengakibatkan pelatihan terputus  di  Google  Colab.  Meskipun  demikian, hasil  akurasi  mAP  dengan  ambang  batas  0.50 sudah  mencapai  100%  menunjukkan  bahwa model ini telah mencapai bobot yang sangat baik dan  dapat  digunakan  untuk  tugas  pendeteksian dengan tingkat kepercayaan yang tinggi.
Gambar 2. Pelatihan Yolov3 Google Colab
Setelah  mendapatkan  bobot  yolo  terbaik dalam  pelatihan,  selanjutnya  yaitu  dilakukan testing  dengan  5  gambar,  dimana  5  gambar tersebut  tidak  terdapat  dalam  data  set  untuk pelatihan yolo.

## Tabel 1.
Testing Yolov3 Gambar Uji Jumlah Deteksi Tanaman True False Akurasi Gambar 1 12 12 0 100% Gambar 2 9 9 0 100% Gambar 3 18 18 0 100% Gambar 4 14 15 1 93% Gambar 5 17 17 0 100% Rata – rata nilai akurasi 98.6%
Pelatihan  data  regresi  polinomial  terdapat dua variabel data yang digunakan yaitu variabel pixel  sebagai  variabel  independen  dan  variabel berat  sebagai  variabel  dependen.  Dalam pengolahan  data  regresi  polinomial  ini  yaitu menggunakan 19 data yang telah dikumpulkan.

## Tabel 2. Data Latih Regresi Polinomial
No Luas Pixel Tanaman (px) Berat Tanaman (g) 1 256 4 2 256 6 3 841 5 4 1248 9 5 1365 9 6 1369 7 7 1920 11 8 1920 12 9 2530 16 10 2916 22 11 3782 28 12 3906 30 13 4352 35 14 4352 34
No Luas Pixel Tanaman (px) Berat Tanaman (g) 15 4550 32 16 5236 39 Pelatihan regresi dilakukan proses pencarian  model  yang  tepat  yaitu  pada polinomial  orde  1,  orde  2  dan  orde  3  dengan melalui  proses  evaluasi  R  –  squared,  SME  dan RMSE.  Nilai  R  –  Squared  terbesar  dan  nilai MSE, RMSE terkecil akan dipilih sebagai model terbaik.

## Tabel 3. Nilai R - Squared Antar Model
No Model R- SQUARED MSE RMSE 1 ORDE 1 0.987348 22.55284 4.748984 2 ORDE 2 0.993642 15.73835 3.967160 3 ORDE 3 0.996458 1.731700 1.315941
Setelah  koefisien  β₀,  β₁,  β₂,  β₃  sudah ditemukan,  maka  persamaan  regresi  polinomial seperti berikut :
Y = 3.074701359 + 0.002939641 * x + 0.00000113691 * x2 +

## 0.0000000000590313 * x3
keterangan: Y : hasil prediksi berat tanaman x : variabel input (dependen) yaitu luas pixel tanaman
Antarmuka aplikasi ini mencakup halaman login  yang  sederhana  dengan  formulir  untuk nama  pengguna  dan  kata  sandi,  dasbor  yang memberikan  gambaran  menyeluruh  tentang informasi  utama  seperti  berat  tanaman  dan kondisi  pertumbuhan,  serta  halaman  detail dashboard  yang  menyajikan  informasi  spesifik. Terdapat pula halaman riwayat yang memungkinkan pengguna melihat catatan historis  pertumbuhan  tanaman  dan  halaman tampilan gambar untuk menjelajahi galeri visual. Dengan  antarmuka  yang  dirancang  intuitif, diharapkan  pengguna  dapat  mengakses  dan memanfaatkan  fitur  aplikasi  ini  dengan  mudah untuk pemantauan pertumbuhan tanaman.
Gambar 3. Antar Muka Aplikasi
Pengujian validasi bobot tanaman dilakukan  untuk  mengukur  sejauh  mana  sistem dapat memprediksi berat tanaman dengan akurat. Validasi ini melibatkan hasil perbandingan hasil prediksi dengan bobot yang sebenarnya.

## Tabel 4. Hasil Prediksi Sistem
No Luas Pixel (px) Berat Tanaman (g) Prediksi (g) Error Outlier (2 g) 1 5183 39 41.00 2.0 2 5775 45 47.00 2.0 3 6216 51 51.00 0.0 4 4680 34 36.00 2.0 5 11600  108 98.00 10.0 outlier 6 6622 55 55.00 0.0 7 6314 53 52.00 1.0 8 6966 58 59.00 1.0 9 6232 53 51.00 2.0 10 6699 56 56.00 0.0 11 5964 49 49.00 0.0 12 4118 31 30.00 1.0 13 4225 30 31.00 1.0
No Luas Pixel (px) Berat Tanaman (g) Prediksi (g) Error Outlier (2 g) 14 4140 32 31.00 1.0 Average Error 2.0
Maka  didapatkan  hasil  dengan  nilai  batas toleransi eror 2 yang didapatkan melalu rata-rata eror sistem yang dibulatkan, memiliki kesalahan 1  data  dari  14  data  jika  diakurasikan  dalam persen yaitu 92%.

## Tabel 5. R - squared dan MAPE
Hasil  prediksi  memiliki  tingkat  akurasi MAPE  sebesar  2.7  %  dan  memiliki  R-Squared 0.99  yang  artinya  luas  pixel  dan  berat  tanaman memiliki tingkat korelasi sebesar 99%.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode YOLOv3  dalam  mendeteksi  tanaman  selada menjadi solusi yang sangat efektif. Penelitian ini menunjukkan bahwa YOLOv3 memiliki tingkat akurasi  deteksi  tanaman  selada  sangat  tinggi, sebesar 98.6% dalam pengujian menggunakan 5 gambar  berbeda.  Selain  itu,  sistem  ini  mampu memprediksi  berat  tanaman  selada  berdasarkan luas  pixel  yang  dideteksi  oleh  YOLOv3  dan menggunakan metode Regresi Polinomial dengan  hasil  sangat  baik.  Hal  ini  dibuktikan dengan  hasil  pengujian  regresi  polinomial  yang menunjukkan  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) sebesar hanya 2.7%.

## Daftar Pustaka
[1] Kusumaningrum,  S.  I.  (2019).  Pemanfaatan  Sektor Pertanian Sebagai
Penunjang Pertumbuhan Perekonomian  Indonesia.  Jurnal  Transaksi,  11(1), 80–89. http://ejournal.atmajaya.ac.id/index.php/transaksi/art icle/view/477
[2] Kautsar, S., Rosdiana, E., Widiawan, B., Setyohadi, D. P. S., Riskiawan, H. Y., & Firgiyanto, R. (2020). Farming  Bot:  Precision  Agriculture  System  in Limited  Land  Based  On  Computer  Numerical Control  (CNC).  IOP  Conference  Series:  Earth  and
Environmental Science, 411(1), 012059.
https://doi.org/10.1088/1755-1315/411/1/012059
[3] Meriaty,  Sihaloko,  A.,  &  P,  K.  D.  (2021). Pertumbuhan  Dan  Hasil  Tanaman  Selada  (Lactuca Sativa  L.)  Akibat  Jenis  Media  Tanam  Hidroponik Dan  Konsentrasi  Nutrisi  Ab  Mix. Agroprimatech , 4 (2),
75–84. https://doi.org/10.34012/agroprimatech.v4i2.1698
[4] Prasetyo,  E.,  Suciati,  N.,  &  Fatichah,  C.  (2020).  A Comparison  of  YOLO  and  Mask  R-CNN  for Segmenting  Head  and  Tail  of  Fish. 2020  4th International  Conference  on  Informatics  and Computational Sciences (ICICoS) , 1–6.
https://doi.org/10.1109/ICICoS51170.2020.9299024
[5] Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016).  You  Only  Look  Once:  Unified,  Real-Time Object  Detection. 2016  IEEE  Conference  on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition  (CVPR) , 779–788. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91
[6] Safarin,  A.,  Rachmawati,  E.,  &  Kosala,  G.  (2022). Deteksi  Objek  Makhluk  Hidup  dalam  Filum Arthropoda  Menggunakan  YOLOv3. E-Proceeding of Engineering , 10 (2), 1741–1745.
[7] Eka, A., Juarna, A., Informatika, T., Industri, F. T., & Gunadarma,  U.  (2021). Prediksi  Produksi  Daging Sapi  Nasional  dengan  Metode  Regresi  Linier  dan Regresi  Polinomial  Pendahuluan  Regresi  Linier Regresi Polinomial . 20 , 209–215. R – Squared MAPE 0.990996538 2.934396901