Kebutuhan masyarakat akan pangan seperti sayur dan buah-buahan
meningkat seiring dengan perkembangan jumlah penduduk,
penyelesaian masalah ini dengan cara budidaya hidroponik. Salah
satu tanaman yang dapat dibudidayakan secara hidroponik yaitu
tanaman pakcoy. Namun tanaman pakcoy kerap diserang hama dan
penyakit yang dapat merugikan petani. Dalam hal ini perlu
dilakukan pengendalian hama, yaitu suatu faktor terpenting untuk
mencegah tanaman pakcoy menjadi rusak. Salah satu serangan
hama yang meresahkan petani adalah hama ulat pada bagian daun
tanaman pakcoy. Oleh karena itu, penulis membuat sistem
pendeteksi hama pada tanaman pakcoy lahan hidroponik dengan
Raspberry Pi menggunakan object detection dan algoritma YOLO.
Sistem ini dibuat dengan metode object detection dan algoritma
YOLO dalam mendeteksi hama ulat pada tanaman pakcoy. Hama
ulat tanaman pakcoy dapat dideteksi berdasarkan input warna citra
yang diperoleh dari pengambilan gambar melalui USB-CAM dan
kemudian dilakukan penyemprotan pestisida apabila terdeteksi
hama ulat. Dengan menggunakan Raspberry Pi untuk mendeteksi
ada atau tidaknya hama ulat pada daun pakcoy, yang kemudian
machine learning memberikan perintah untuk melakukan
penyemprotan pestisida berdasarkan informasi dari object
detection. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, sistem ini
memiliki akurasi data pada daun terinfeksi yaitu sebesar 83% dan
pada daun yang tidak terinfeksi didapatkan akurasi data sebesar
86,67%. Untuk akurasi yang didapatkan dipengaruhi oleh kondisi
cahaya pada saat dilakukannya pengujian.