Abstrak
Daun tarum (Indigofera tinctoria Linn) merupakan salah satu bahan yang digunakan sebagai pewarna alami dalam pembuatan sarung Kajang. Tingkat kesegaran daun menjadi salah satu hal yang perlu diperhatikan karena kondisi daun dapat dibedakan berdasarkan karakteristik visualnya. Namun, proses identifikasi secara visual masih bergantung pada pengamatan terhadap kondisi fisik daun. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan sistem deteksi tingkat kesegaran daun tarum menggunakan metode deep learning YOLOv8n yang diimplementasikan dalam aplikasi desktop. Sistem TarumFresh dirancang untuk mendeteksi tiga kategori daun tarum, yaitu Segar, Tidak Segar, dan Rusak secara real-time melalui kamera Webcam. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.246 citra yang dibagi menjadi 2.596 citra data training, 325 citra data validation, dan 325 citra data testing. Model dilatih menggunakan YOLOv8n selama 50 epoch dengan ukuran citra 640 × 640 piksel. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memperoleh nilai Precision sebesar 0,996, Recall sebesar 0,998, mAP50 sebesar 0,995, dan mAP50-95 sebesar 0,916 pada data validasi. Pada data testing, model memperoleh Precision sebesar 0,998, Recall sebesar 1,000, mAP50 sebesar 0,995, dan mAP50-95 sebesar 0,907. Selanjutnya, model diterapkan pada aplikasi desktop untuk dilakukan pengujian secara real-time pada kondisi objek tunggal, multi-objek, dan multi-kelas. Dari 270 objek yang diuji, sebanyak 266 objek berhasil dideteksi dan diklasifikasikan dengan benar, sehingga diperoleh nilai Precision, Recall, F1-Score, dan Accuracy sebesar 98,5%. Hasil penelitian menunjukkan model YOLOv8n dapat digunakan untuk mendeteksi tingkat kesegaran daun tarum dan diimplementasikan pada aplikasi desktop secara real-time dengan hasil deteksi yang baik.