Analisis Kualitas Jagung Berbasis IoT dengan Penerapan Model SSD Mobilenet dan Histogram

Abstract

Jagung adalah salah satu bahan pangan pokok yang dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Dalam beberapa tahun terakhir, bahan pertanian makin terancam, sehingga produktivitas pangan makin sedikit, termasuk jagung. Selain peningkatan produktivitas jagung, harus diperhatikan juga peningkatan kualitas produk jagung tersebut. Hal tersebut perlu dilakukan agar jagung memiliki keunggulan kompetitif. Oleh karena itu, dilakukan penelitian mengenai hal-hal yang memengaruhi kualitas jagung, baik dari segi pertumbuhan tanaman jagung maupun segi kualitas fisik jagung. Penelitian dibagi dalam dua aspek, yaitu aspek pertumbuhan jagung yang baik dengan pemantauan berbasis internet of things (IoT) dan identifikasi jagung dengan pengolahan citra digital menggunakan model SSD Mobilenet. Penelitian pada pertumbuhan jagung mengacu pada dua macam penyakit jagung (hawar daun dan tongkol busuk) dengan memantau suhu udara, kelembapan udara untuk penyakit hawar daun, dan jarak antar tanaman jagung untuk penyakit tongkol busuk. Penelitian dilakukan menggunakan mikrokontroler Arduino Uno, sensor DHT11, sensor VL53L0X, dan ESP8266 untuk akses data ke website dengan komunikasi IoT. Klasifikasi jagung dibagi atas tiga jenis, yaitu normal, berjamur, dan busuk. Identifikasi kualitas jagung dengan pengolahan citra digital dilakukan menggunakan TensorFlow dengan model SSD Mobilenet dengan pemrograman Python pada Raspberry Pi, sebagai opsi utama dalam klasifikasi kualitas fisik jagung, dan identifikasi warna RGB jagung menggunakan Delphi 7 pada komputer sebagai opsi tambahan dalam klasifikasi fisik jagung. Jumlah sampel yang digunakan adalah 180 sampel biji jagung dengan pengujian sepuluh kali pada masing-masing tipe kualitas jagung. Didapatkan hasil yaitu pengenalan kualitas jagung normal sembilan kali benar, pengenalan kualitas jagung berjamur tujuh kali benar, dan pengenalan kualitas jagung busuk enam kali benar, dengan tingkat akurasi 73,3 %.