Deteksi Penyakit pada Tanaman Cabai Menggunakan Teknologi Pengolahan Citra dan Machine Learning - Studi Kualitatif dengan Analisis Tematik

Aug 3, 2026

Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi penerapan teknologi pengolahan citra dan machine learning untuk deteksi penyakit pada tanaman cabai. Penyakit yang tidak terdeteksi dengan baik dapat menurunkan hasil panen dan kualitas produk, sehingga deteksi dini yang efektif menjadi kebutuhan penting bagi produktivitas pertanian. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif melalui wawancara mendalam terhadap praktisi pertanian dan peneliti teknologi pertanian. Hasil menunjukkan peningkatan akurasi dan efisiensi deteksi serta dukungan pengelolaan tanaman yang lebih baik, mempercepat diagnosis dan meningkatkan keberlanjutan produksi.

BahasaIndonesian

KategoriPenelitian & Laporan

FormatPDF

Halaman5

Waktu Membaca8 mnt

AksesGratis untuk diunduh

Daftar Isi

Pendahuluan

Tantangan deteksi penyakit pada tanaman cabai

Teknologi pengolahan citra dan machine learning sebagai solusi

Metode Penelitian

Pendekatan kualitatif dan desain studi kasus

Pengumpulan data: wawancara dan observasi

Journal of Informatics and Computer Research (JICR) Vol. xx, No. xx (2024) Available online at [https://ejournal.unuja.ac.id/index.php/jicr](https://ejournal.unuja.ac.id/index.php/jicr) Deteksi Penyakit pada Tanaman Cabai Menggunakan Teknologi Pengolahan Citra dan Machine Learning M. Latip Sa’idi1*, Lutfi Nurul Huda2. Universitas Nurul Jadid, Indonesia *Corresponding Author: xxxxx Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan teknologi pengolahan citra dan machine learning dalam deteksipenyakit pada tanaman cabai. Penyakit tanaman cabai yang tidak terdeteksi dengan baik dapat menurunkan hasil panen dankualitas produk. Oleh karena itu, deteksi dini menggunakan teknologi yang efektif sangat penting untuk meningkatkan produktivitas pertanian. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan wawancara mendalam terhadappraktisi pertanian dan peneliti di bidang teknologi pertanianuntuk mengidentifikasi tantangan dan manfaat dari penerapan teknologi ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknologi pengolahan citra dan algoritma machine learning dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam mendeteksi penyakitpada tanaman cabai, serta memberikan solusi untuk pengelolaantanaman yang lebih baik. Penelitian ini menyimpulkan bahwapenerapan teknologi ini dapat memperbaiki deteksi penyakitsecara lebih cepat dan tepat, sehingga dapat meningkatkan hasil pertanian dan keberlanjutan produksi cabai. ARTICLE HISTORY Received: date, mounth, year Revised: date, mounth, year Accepted: date, mounth, year KEY WORDS xxxxxxxxxx INTRODUCTION Tanaman cabai (Capsicum annuum) merupakan komoditas yang sangat penting dalam industri pertanian, baik di pasar lokal maupun internasional. Cabaitidak hanya digunakan sebagai bahan utama dalam masakan, tetapi juga sebagaiproduk ekspor yang memberikan kontribusi signifikan bagi perekonomian negaranegara penghasilnya, termasuk Indonesia. Tanaman ini memiliki kebutuhan spesifik terkait iklim dan perawatan, dan sangat rentan terhadap berbagai jenis penyakit yang dapat menurunkan kualitas dan kuantitas hasil panen. Penyakit yang sering menyerang tanaman cabai antara lain adalah penyakit jamur, bakteri, dan virus, yang dapat menyebabkan gejala seperti bercak daun, busuk buah, serta kerusakanpada batang dan akar tanaman (Akhtar et al., 2019) . Penyakit pada tanaman cabai sering kali tidak terdeteksi pada tahap awalkarena gejalanya bisa sangat mirip dengan kondisi normal tanaman atau faktor lingkungan yang lain. Oleh karena itu, deteksi dini menjadi sangat penting untuk menghindari kerusakan yang lebih luas dan mengurangi kerugian yang lebih besar. Biasanya, petani mengandalkan pengamatan visual untuk mendeteksi penyakit, yang sering kali tidak efektif karena keterbatasan waktu dan pengalaman dalam mengenali gejala penyakit secara akurat. Hal ini menjadi tantangan utama bagi petani dalam mengelola tanaman cabai dengan cara yang efektif dan efisien. Untuk itu, teknologi yang dapat membantu mendeteksi penyakit dengan cepat dan akurat sangat dibutuhkan dalam pengelolaan pertanian modern (Liu et al., 2020) . Teknologi pengolahan citra dan machine learning menawarkan solusi yang sangat potensial dalam deteksi penyakit tanaman cabai. Pengolahan citra digital dapat digunakan untuk menganalisis gambar daun, batang, dan buah tanaman cabai untuk mengidentifikasi gejala-gejala penyakit yang tidak terlihat oleh mata manusia. Selain itu, algoritma machine learning, yang merupakan salah satu teknik dalam kecerdasan buatan (AI), dapat dilatih untuk mengenali pola-pola visual yang terkait dengan penyakit tanaman berdasarkan citra yang diambil dari lapangan. Dengan kombinasi kedua teknologi ini, deteksi penyakit dapat dilakukan secaraotomatis dan lebih tepat waktu, memungkinkan pengelolaan tanaman yang lebih optimal dan berbasis data. Implementasi teknologi ini dalam pertanian tidak hanya dapat meningkatkan hasil panen tetapi juga mengurangi penggunaan pestisida secara berlebih

Pertanyaan Umum

Penelitian ini bertujuan untuk apa dalam deteksi penyakit pada tanaman cabai?

Penelitian bertujuan mengeksplorasi penerapan teknologi pengolahan citra dan machine learning untuk deteksi penyakit pada tanaman cabai agar lebih cepat dan akurat.

Mengapa deteksi dini penyakit pada cabai penting?

Deteksi dini penting karena penyakit sering tidak terdeteksi pada tahap awal, padahal gejalanya mirip kondisi normal atau faktor lingkungan, sehingga keterlambatan dapat menimbulkan kerugian besar.

Bagaimana metode penelitian mengumpulkan dan menganalisis data?

Data dikumpulkan melalui wawancara mendalam semi-terstruktur dan observasi implementasi teknologi di lapangan. Data kemudian dianalisis dengan teknik analisis tematik untuk mengidentifikasi tema-tema terkait tantangan dan manfaat.

Aug 3, 2026

Unggah oleh Evangeline