Implementasi Metode Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Identifikasi Penyakit Tanaman Padi

Detail Cantuman

Prodi Teknik Informatika

Implementasi Metode Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Identifikasi Penyakit Tanaman Padi

XML

Padi (Oryza sativa) merupakan komoditas utama bagi pertanian Indonesia danbahan pokok bagi mayoritas penduduk. Namun, produktivitas padi dapat terhambatoleh penyakit tanaman yang berakibat hasil panen menurun. Dengan kemajuanteknologi Artificial Intelligence pada bidang Deep Learning, deteksi penyakitmelalui citra daun padi dapat dilakukan secara lebih efektif dengan menggunakanmetode Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini bertujuanmengimplementasikan metode CNN untuk mengidentifikasi penyakit tanamanpadi, dengan harapan dapat membantu petani dalam mendeteksi penyakit secaracepat dan akurat. Hasil akurasi yang didapatkan model CNN untuk identifikasipenyakit tanaman padi pada penelitian ini adalah sebesar 97% pada proses trainingdan 87% pada proses validation. Sedangkan akurasi yang didapatkan pada prosestesting adalah 62.5%. Model CNN diimplementasikan pada sebuah aplikasiberbasis website dengan tujuan mempermudah pengguna dalam melakukan prosesidentifikasi penyakit tanaman padi.
Kata Kunci : Padi, Penyakit Padi, Deep Learning, Convolutional Neural Network

Detail Information

Item Type
Laporan Tugas Akhir
Penulis
Student ID
2020150063
Dosen Pembimbing
Hidayatus Sibyan, M.Kom - - Dosen Pembimbing 1
M.Fuat Asnawi, S.Kom., M.m. - - Dosen Pembimbing 2
Penguji
Hidayatus Sibyan, M.Kom - - Ketua Penguji
Erna Dwi Astuti., M.Kom. - - Penguji 1
Muslim Hidayat, M.Kom - - Penguji 2
Kode Prodi PDDIKTI
55201
Edisi
Published
Departement
teknik informatika
Kontributor
Bahasa
Indonesia
Penerbit Universitas Sains Al-Qur'an : Wonosobo.,
Edisi
Published
Subyek
Teknik Informatika
No Panggil
Copyright
Individu Penulis
Doi

Lampiran Berkas

LOADING LIST...



Informasi

DETAIL CANTUMAN

Kembali ke sebelumnya  XML Detail