DETEKSI PENYAKIT PADA TANAMAN TOMAT MELALUI DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Detail Cantuman Kembali

XML

DETEKSI PENYAKIT PADA TANAMAN TOMAT MELALUI DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Salah satu komoditas yang menjadi unggulan dan mempunyai potensi yang besar dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia adalah tomat. Berdasarkan Badan Pusat Statistik dan Direktorat Jenderal Hortikultura buah tomat saat ini merupakan salah satu komoditas hortikultura yang bernilai ekonomi tinggi di Indonesia, dengan hasil panen yang cukup besar. Namun tanaman Tomat sangat rentan terhadap penyakit, penyakit, sehingga menyebabkan menurunnya kualitas dan kuantitas produksi pertanian.
Penelitian ini mencoba melakukan identifikasi penyakit pada tanaman tomat melalui analisis daun menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) . Metode CNN digunakan karena keunggulan dalam mengekstraksi fitur dari data visual seperti gambar. Dataset yang digunakan pada penelitian ini berisi gambar daun tomat yang terkena penyakit . melalui pelatihan CNN, model diajarkan mengenali pola penyakit. Pelatihan model Convolutional Neural Network (CNN) mendapatkan hasil akurasi sebesar 96% dari 4000 dataset daun tanaman tomat yang terkena penyakit dan sehat. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa metode Convolutional Neural Network (CNN) dapat melakukan klasifikasi penyakit dengan baik.

Kata kunci : Convolutional Neural Network, Holtikultura, Penyakit Tanaman Tomat

Pernyataan Tanggungjawab

Pengarang

Aulianti, Dwy - 195410128 - Personal Name
Sri Redjeki, S.Si., M.Kom. - Personal Name

Edisi

No. Panggil

026 AUL D R.1

ISBN/ISSN

Subyek

Network
METODE CONVOLUTION NEURAL NETWORK
METODE CNN

Klasifikasi

NONE

Judul Seri

GMD

Text Skripsi

Bahasa

Indonesia

Penerbit

UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI)

Tahun Terbit

2024

Tempat Terbit

Yogyakarta

Deskripsi Fisik

Info Detil Spesifik

Lampiran Berkas

LOADING LIST...

Ketersediaan

LOADING LIST...