Perpustakaan Digital ITB

Antraknosa adalah penyakit pada cabai yang disebabkan oleh jamur Colletotrichum, ditandai dengan bercak cekung gelap yang menyebabkan pembusukan, baik sebelum maupun sesudah panen. Penyakit ini dapat menurunkan kualitas cabai hingga 50 ? 80%, terutama pada fase pasca-panen. Untuk mengidentifikasi perkembangan penyakit ini, sebelumnya telah digunakan disease screening chamber, namun sistem lama hanya mampu mencapai akurasi 52,32%. Untuk meningkatkan akurasi identifikasi tingkat keparahan antraknosa, sistem baru dikembangkan dengan menambahkan variasi sudut pengambilan gambar cabai dalam satu frame. Sistem ini menggunakan kamera objek cabai dan single-board computer (SBC). Kamera diimplementasikan menggunakan Raspberry Pi Camera Module 3 yang menggantung pada tray kawat penopang dalam chamber sehingga diperoleh field of view (FoV) yang mampu mengambil gambar seluruh cabai dalam area (40? ± ?4?????????) × (15? ± ?1.5?????????) hingga (40? ± ?4?????????) × (60? ± ?6?????????), dimensi yang lebih kecil dari 140.5 ???????? × 87 ???????? × 177 ????????, dan dapat beroperasi ketika parameter iklim mikro telah diatur untuk proses disease screening. SBC menggunakan Raspberry Pi 5, berfungsi untuk segmentasi data visual cabai menjadi N foto cabai dengan setiap foto berisi 1 cabai kemudian diunggah ke cloud untuk proses klasifikasi severity level dari penyakit antraknosa. Proses segmentasi gambar menggunakan algoritma object detection berbasis model machine learning YOLOv11. SBC ini mampu beroperasi secara normal setelah dipasang power supply yang sesuai dan mampu menyimpan kumpulan data gambar minimal 500 ???????? yang masih menyisakan banyak free space untuk keperluan backup dan monitoring selanjutnya.