Kursus/Jasa YOLO | Pengembangan Sistem Deteksi dan Klasifikasi Penyakit Tanaman Menggunakan YOLO dan Convolutional Neural Networks

Berikut adalah silabus “Pengembangan Sistem Deteksi dan Klasifikasi Penyakit Tanaman Menggunakan YOLOv4 dan Convolutional Neural Networks”:

Sesi 1-5: Pengenalan Dasar

1. Sesi 1: Pengantar Pemrosesan Citra dan Deep Learning
   • Pengenalan pemrosesan citra digital.
   • Pengenalan dasar deep learning dan CNN.
   • Pengenalan YOLOv4 dan aplikasinya.
   • Studi kasus deteksi penyakit tanaman.
2. Sesi 2: Instalasi dan Persiapan Lingkungan Pengembangan
   • Instalasi Python, TensorFlow, dan OpenCV.
   • Instalasi library YOLOv4 dan darknet.
   • Setup Jupyter Notebook untuk pengembangan.
3. Sesi 3: Konsep Dasar Convolutional Neural Networks (CNN)
   • Struktur dasar CNN: Convolutional layer, Pooling, dan Fully Connected layer.
   • Visualisasi proses konvolusi pada citra.
   • Implementasi CNN sederhana untuk klasifikasi citra tanaman.
4. Sesi 4: Arsitektur YOLOv4
   • Pemahaman arsitektur YOLOv4.
   • Bagian-bagian utama YOLOv4: Backbone, Neck, dan Head.
   • Studi kasus YOLOv4 pada dataset umum.
5. Sesi 5: Pengumpulan Data dan Anotasi
   • Teknik pengumpulan data gambar penyakit tanaman.
   • Tools untuk anotasi data (LabelImg, VoTT).
   • Pembuatan dataset yang baik dan benar.

Sesi 6-10: Persiapan dan Preprocessing Data

6. Sesi 6: Manajemen Dataset dan Labeling
   • Struktur folder dataset.
   • Format data dan labeling (Pascal VOC, COCO).
   • Ekstraksi fitur citra menggunakan OpenCV.
7. Sesi 7: Preprocessing Data Gambar
   • Teknik augmentasi data: rotasi, flipping, zooming, shifting.
   • Normalisasi citra dan resizing.
   • Implementasi augmentasi data pada dataset penyakit tanaman.
8. Sesi 8: Pembagian Dataset dan Cross-Validation
   • Teknik membagi dataset menjadi training, validation, dan testing set.
   • Metode cross-validation untuk model yang lebih robust.
9. Sesi 9: Evaluasi Data Keseimbangan (Data Balancing)
   • Analisis keseimbangan kelas pada dataset.
   • Teknik data balancing: oversampling dan undersampling.
   • Implementasi SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique).
10. Sesi 10: Implementasi Preprocessing Data Secara Otomatis
    • Implementasi pipeline preprocessing otomatis menggunakan Python.
    • Validasi dan visualisasi hasil preprocessing.

Sesi 11-15: Pelatihan Model CNN untuk Klasifikasi Penyakit Tanaman

11. Sesi 11: Implementasi CNN Sederhana untuk Klasifikasi
    • Arsitektur dasar CNN untuk klasifikasi penyakit tanaman.
    • Pemilihan optimizer, loss function, dan metrics.
    • Training dan evaluasi model.
12. Sesi 12: Arsitektur ResNet dan Transfer Learning
    • Pengenalan arsitektur ResNet.
    • Penggunaan transfer learning untuk klasifikasi citra penyakit tanaman.
    • Implementasi fine-tuning pada model pre-trained (ResNet, Inception).
13. Sesi 13: Pelatihan Model CNN dengan Transfer Learning
    • Memuat model pre-trained (ResNet, Inception).
    • Adaptasi dan fine-tuning model dengan dataset penyakit tanaman.
    • Evaluasi dan visualisasi performa model.
14. Sesi 14: Implementasi Data Augmentation dalam Training
    • Penggunaan data augmentation saat training.
    • Implementasi real-time data augmentation dengan Keras.
    • Evaluasi performa model dengan dan tanpa augmentation.
15. Sesi 15: Evaluasi Model CNN
    • Evaluasi model menggunakan metrics: accuracy, precision, recall, F1-score.
    • Analisis confusion matrix.
    • Penyimpanan model terbaik.

Sesi 16-20: Deteksi Objek dengan YOLOv4

16. Sesi 16: Pengenalan YOLOv4 untuk Deteksi Objek
    • Dasar-dasar deteksi objek dengan YOLOv4.
    • Arsitektur YOLOv4 secara detail.
    • Persiapan dataset untuk YOLOv4.
17. Sesi 17: Konfigurasi dan Pelatihan YOLOv4
    • Konfigurasi file training (cfg, data, names).
    • Pelatihan YOLOv4 menggunakan Darknet.
    • Monitoring proses training.
18. Sesi 18: Evaluasi Model YOLOv4
    • Evaluasi hasil pelatihan YOLOv4.
    • Perhitungan mAP (mean Average Precision).
    • Analisis kesalahan deteksi.
19. Sesi 19: Optimasi dan Fine-Tuning YOLOv4
    • Teknik optimasi model: learning rate, batch size, anchors.
    • Fine-tuning model untuk performa terbaik.
    • Analisis hasil optimasi.
20. Sesi 20: Implementasi Model YOLOv4 pada Video
    • Implementasi YOLOv4 untuk deteksi objek pada video.
    • Real-time object detection menggunakan webcam.
    • Aplikasi deteksi penyakit tanaman pada video.

Sesi 21-25: Integrasi dan Pengembangan Aplikasi

21. Sesi 21: Implementasi API untuk Model YOLOv4 dan CNN
    • Pengenalan Flask dan FastAPI.
    • Implementasi API untuk deteksi penyakit tanaman.
    • Testing API dengan Postman.
22. Sesi 22: Pengembangan Antarmuka Pengguna (UI)
    • Desain UI untuk aplikasi deteksi penyakit tanaman.
    • Implementasi UI menggunakan Tkinter/PyQt.
    • Integrasi UI dengan API.
23. Sesi 23: Integrasi Sistem dengan IoT
    • Pengenalan IoT dalam pertanian.
    • Integrasi model deteksi dengan perangkat IoT.
    • Implementasi sistem monitoring otomatis.
24. Sesi 24: Pengujian Sistem Secara Menyeluruh
    • Pengujian sistem dari end-to-end.
    • Uji coba model pada lingkungan nyata.
    • Validasi hasil deteksi dan klasifikasi.
25. Sesi 25: Optimasi dan Debugging Sistem
    • Teknik debugging untuk sistem AI.
    • Optimasi performa model dan aplikasi.
    • Pengembangan fitur tambahan.

Sesi 26-30: Evaluasi dan Deployment

26. Sesi 26: Evaluasi Keseluruhan Sistem
    • Evaluasi performa sistem secara keseluruhan.
    • Pengujian akhir pada kasus nyata.
    • Penyesuaian akhir berdasarkan hasil evaluasi.
27. Sesi 27: Deployment Model pada Cloud Platform
    • Pengenalan platform cloud (AWS, GCP, Azure).
    • Deployment model pada cloud.
    • Monitoring performa sistem di cloud.
28. Sesi 28: Deployment Aplikasi Mobile untuk Deteksi Penyakit Tanaman
    • Pengenalan Flutter dan React Native.
    • Pengembangan aplikasi mobile untuk deteksi penyakit tanaman.
    • Integrasi dengan API cloud.
29. Sesi 29: Pengujian dan Validasi Aplikasi Mobile
    • Pengujian aplikasi mobile pada perangkat nyata.
    • Validasi hasil deteksi dan klasifikasi.
    • Penyempurnaan aplikasi berdasarkan feedback.
30. Sesi 30: Pengembangan Dokumentasi dan Panduan Pengguna
    • Pengembangan dokumentasi sistem.
    • Pembuatan panduan pengguna untuk aplikasi.
    • Penyusunan laporan proyek.

Sesi 31-40: Pengembangan Lanjutan dan Proyek Akhir

31. Sesi 31: Implementasi Model Ensembel
    • Pengenalan model ensembel untuk deteksi yang lebih baik.
    • Implementasi ensembel YOLOv4 dan CNN.
    • Evaluasi performa model ensembel.
32. Sesi 32: Penerapan Algoritma Deteksi Lainnya
    • Pengenalan dan implementasi Faster R-CNN.
    • Perbandingan performa dengan YOLOv4.
    • Penerapan pada dataset penyakit tanaman.
33. Sesi 33: Penanganan Imbalance Data dengan GAN
    • Pengenalan GAN (Generative Adversarial Networks).
    • Implementasi GAN untuk augmentasi data.
    • Evaluasi performa dengan data augmentasi GAN.
34. Sesi 34: Penanganan Multi-Penyakit pada Tanaman
    • Implementasi multi-label classification.
    • Penanganan dataset dengan multi-label.
    • Evaluasi performa pada dataset multi-penyakit.
35. Sesi 35: Pengembangan Sistem Peringatan Dini
    • Implementasi sistem peringatan dini berbasis deteksi.
    • Integrasi dengan aplikasi mobile dan IoT.
    • Pengujian dan validasi sistem peringatan dini.
36. Sesi 36: Pengembangan Fitur Prediksi Penyakit
    • Pengenalan metode prediksi menggunakan RNN/LSTM.
    • Implementasi prediksi perkembangan penyakit tanaman.
    • Evaluasi performa model prediksi.
37. Sesi 37: Pengembangan Sistem Rekomendasi
    • Pengenalan sistem rekomendasi untuk penanganan penyakit.
    • Integrasi sistem rekomendasi dengan deteksi penyakit.
    • Implementasi dan pengujian sistem rekomendasi.
38. Sesi 38: Optimasi Performa Aplikasi dan Model
    • Teknik optimasi performa model dan aplikasi.
    • Penerapan quantization dan pruning pada model.
    • Evaluasi performa setelah optimasi.
39. Sesi 39: Persiapan Presentasi dan Demo Proyek Akhir
    • Persiapan presentasi proyek akhir.
    • Pembuatan demo aplikasi.
    • Latihan presentasi dan demo.
40. Sesi 40: Presentasi dan Evaluasi Proyek Akhir
    • Presentasi proyek akhir.
    • Evaluasi oleh penguji.
    • Penyusunan laporan akhir dan penutupan.

Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang pengembangan sistem deteksi dan klasifikasi penyakit tanaman menggunakan YOLOv4 dan CNN, serta memberikan kemampuan untuk menerapkan sistem tersebut dalam aplikasi nyata.