Deteksi Hewan Perusak Tanaman Menggunakan YOLOv8 Berbasis ESP32-CAM

Abstract

Kerusakan lahan pertanian yang disebabkan oleh hewan liar masih menjadi masalah signifikan yang memengaruhi produktivitas tanaman dan menyebabkan kerugian ekonomi bagi petani. Metode pemantauan konvensional, seperti penjagaan manual dan sistem alarm berbasis gerakan, dianggap kurang efektif karena memerlukan pengawasan manusia secara terus-menerus dan tidak mampu mengidentifikasi jenis objek yang terdeteksi. Beberapa penelitian sebelumnya telah mengimplementasikan sistem berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor Passive Infrared (PIR) dan modul ESP32-CAM untuk mendeteksi gerakan di area pertanian. Namun, sensor PIR hanya mampu mendeteksi pergerakan tanpa dapat mengklasifikasikan objek secara spesifik, sehingga sering menimbulkan alarm palsu yang disebabkan oleh manusia, hewan, atau faktor lingkungan. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi hewan perusak tanaman secara real-time menggunakan algoritma YOLOv8 berbasis ESP32-CAM. Sistem ini memanfaatkan ESP32-CAM sebagai perangkat akuisisi citra dan YOLOv8 sebagai metode deteksi objek untuk mengidentifikasi hewan perusak melalui citra digital. Sistem yang diusulkan diharapkan dapat meningkatkan akurasi deteksi dan mengurangi alarm palsu dibandingkan dengan sistem konvensional berbasis sensor gerak. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan aplikasi Kecerdasan Buatan dan Computer Vision dalam smart farming, khususnya pada sistem pemantauan lahan pertanian otomatis.   Kata Kunci - YOLOv8, ESP32-CAM, Deteksi Objek, Smart Farming, Computer Vision