PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM MENGKLASIFIKASIKAN PENYAKIT DAUN TANAMAN PADI

Gracia, Yoel Christiawan (2023) PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM MENGKLASIFIKASIKAN PENYAKIT DAUN TANAMAN PADI. Sarjana thesis, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia.

	Text ABSTRAK.docx Download (104kB)
	Text BAB I.docx Download (146kB)
	Text BAB II.docx Download (465kB)
	Text BAB III.docx Download (3MB)
	Text BAB IV.docx Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text BAB V.docx Download (102kB)

Abstract

Padi merupakan tanaman pokok di Indonesia, yang termasuk negara agraris ini. Kebanyakan para petani memilih tanaman padi sebagai tanaman utama untuk lahan pertanian. Mulai dari lahan hingga iklim tropis yang terjadi di Indonesia sangat cocok untuk tanaman padi. Diantara dukungan-dukungan tersebut muncul rintangan yang harus dihadapi para petani. Mulai dari hama hingga penyakit-penyakit pada tanaman padi. Penyakit tanaman daun padi tersebut antara lain Brownspot, Blas, Penyakit Hawar Daun Bakteri (HDB). Klasifikasi penyakit tersebut dapat dilakukan dengan algoritma Convolutional Neural Network(CNN). Selama ini deteksi penyakit daun tanaman padi dengan cara manual. Metode CNN dapat mengklasifikasikan image dari pixel ke pixel sehingga dinilai efektif untuk mengklasifikasikan penyakit hanya dari gambar saja. Penelitian ini menggunakan dataset berjumlah 1630 data yang dibagi menjadi tiga kelas penyakit. Penelitian ini melakukan perbandingan jumlah epoch serta menggunakan arsitektur CNN InceptionV3. Hasil dari penelitian ini menunjukan hasil yang sangat baik di angkat 98% dengan data yang tidak overfitting.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	Computing methodologies > Artificial intelligence
Divisions:	Engineering Sciences
Depositing User:	Unnamed user with username editor_perpustakaan
Date Deposited:	07 Dec 2023 07:11
Last Modified:	07 Dec 2023 07:16
URI:	http://repository.stiki.ac.id/id/eprint/1954

Actions (login required)

View Item