Sistem Pendeteksi Penyakit Karat Daun Pada Tanaman Tebu Menggunakan Citra Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dan Algorima Mask R-CNN = Leaf Rust Disease Detection System in Sugarcane Plants Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Image and Mask R-CNN Algorithm

Tanaman tebu (Saccharum Officinarum L.) merupakan komoditas penting yang menjadi bahan baku pembuatan gula yang telah menjadi kebutuhan pokok masyarakat di Indonesia. Akan tetapi, berdasarkan estimasi Kementerian Pertanian, dalam kurun waktu kurang lebih lima tahun terakhir produksi tebu turun sebesar 4%. Berdasarkan hasil beberapa penelitian, salah satu penyebab penurunan produksi gula nasional adalah serangan penyakit karat, bahkan serangan penyakit ini dapat menyebabkan kerugian hingga 40%. Saat ini, drone sudah dimanfaatkan dalam bidang pertanian salah satunya dalam deteksi dini penyakit pada tanaman. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah sistem pendeteksi penyakit karat pada tanaman tebu menggunakan citra drone dan algoritma Mask R-CNN. Sistem pendeteksi penyakit karat ini dirancang menggunakan algoritma Mask R-CNN dengan data masukan berupa citra tanaman tebu yang diambil menggunakan drone yang diterbangkan pada ketinggian 5-7 meter di atas permukaan tanah. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang dapat melakukan deteksi penyakit pada daun tanaman tebu yang terinfeksi penyakit karat daun dengan nilai F1 Score 0,70, 0,48, dan 0,30 pada masing-masing skenario ketinggian terbang drone yaitu 5 meter, 6 meter, dan 7 meter.

Keyword : Tanaman Tebu, Penyakit Karat Daun, Drone, Mask R-CNN