Hasan, Ahmad (2026) RANCANG BANGUN SISTEM PEMANTAUAN KESEHATAN PADA TANAMAN DAUN CABAI BERBASIS AI. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (59kB)
	Text Abstrak .pdf Download (310kB)
	Text Bab I (1).pdf Download (556kB)
	Text Daftar Pustaka .pdf Download (460kB)
	Text Tugas Akhir Ahmad Hasan (1).pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Penyakit pada daun cabai merupakan salah satu faktor yang menyebabkan penurunan produktivitas tanaman karena dapat menghambat pertumbuhan dan menurunkan kualitas hasil panen. Identifikasi penyakit yang masih dilakukan secara manual memerlukan waktu, bergantung pada keahlian pengamat, dan berpotensi menghasilkan kesalahan diagnosis. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pemantauan kesehatan daun cabai berbasis Artificial Intelligence (AI) menggunakan metode Logika Fuzzy Mamdani sebagai algoritma kecerdasan buatan dan ESP32-CAM sebagai perangkat akuisisi citra. Sistem melakukan pengambilan citra daun, kemudian mengekstraksi fitur warna berupa persentase warna hijau dan kuning serta fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) yang menghasilkan parameter contrast dan homogeneity. Selanjutnya, fitur-fitur tersebut diproses menggunakan algoritma Logika Fuzzy Mamdani melalui tahapan fuzzification, inferensi berbasis aturan (rule base), dan defuzzification untuk mengklasifikasikan kondisi daun menjadi empat kategori, yaitu daun sehat, bercak daun, keriting daun dan klorosis. Hasil identifikasi ditampilkan pada modul OLED dan dapat dipantau melalui jaringan internet menggunakan ESP32-CAM. Pengujian dilakukan terhadap 80 sampel citra daun cabai dengan berbagai kondisi kesehatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi 72 sampel dengan benar sehingga memperoleh tingkat akurasi sebesar 90%. Selain itu, pengujian perangkat keras menunjukkan seluruh komponen, meliputi ESP32-CAM, OLED, push button, dan komunikasi data, berfungsi sesuai rancangan. Berdasarkan hasil tersebut, sistem berbasis Artificial Intelligence (AI) menggunakan metode Logika Fuzzy Mamdani mampu melakukan identifikasi kondisi kesehatan daun cabai secara otomatis dengan tingkat akurasi yang baik sehingga berpotensi mendukung penerapan teknologi pertanian cerdas (smart farming). Kata kunci: Artificial Intelligence, ESP32-CAM, Gray Level Co-occurrence Matrix, Logika Fuzzy Mamdani.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Fakultas Teknik > 20201 - Jurusan Teknik Elektro
Depositing User:	Ahmad Ahmad Hasan Hasan
Date Deposited:	10 Sep 2026 03:13
Last Modified:	10 Sep 2026 03:13
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/22737

Actions (login required)

View Item