• mahkota212.com
  • http://adoornri.com/
  • yokaislot
  • slot gacor
  • https://kadinkabserambarat.org/tentang-kadin/
  • https://kadinkabhalmaheratengah.org/tentang-kadin/
  • situs slot gacor hari ini
  • https://metallagi.com/
  • https://sistel.semarangkota.go.id/
  • https://bkd.siakkab.go.id/
  • https://kadintegal.org/tentang-kadin/
  • https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/abdimas
  • https://sippbb.purwakartakab.go.id/maps/
  • http://pustaka.fib.unand.ac.id/
  • slot gacor
  • slot777
  • https://awangbangkalbarat.banjarkab.go.id/
  • https://www.scienceworksforus.com/press-releases/one-week-and-counting-dont-cut-the-research-that-fuels-the-u-s-economy
  • https://washrightsnetwork.org/free-spins-existing-customers-no-deposit-2025-australia/
  • https://catalogue.paramadina.ac.id/
  • https://kadinlangara.org/XNXX/
  • https://kadinpcmataram.org/kontak/
  • https://merch.emma-larson.com/products
  • https://kadinkabbireuen.org/tentang-kadin/
  • https://kadinkotabatang.org/XVIDEOS/
  • https://motherscareivfcentre.com/about-us-2/appointments/
  • https://tiwet.web.id/orc/
  • https://babelankota.kabbekasi.id/
  • situs slot gacor
  • https://anggota.kadinpcmataram.org/
    • KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURALNETWORK (CNN) KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURALNETWORK (CNN)

    Detail Cantuman

    Prodi Teknik Informatika

    KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURALNETWORK (CNN)

    XML

    Jagung menjadi salah satu bahan bahan makanan utama di Indonesia dengankedudukan yang sama penting setelah beras sebagai sumber utama karbohidrat danprotein. Tanaman jagung juga rentan terhadap serangan hama dan penyakit yangdapat menyebabkan pertumbuhan dan produktivitas tanaman jagung menjaditerganggu, seperti hawar daun, bercak daun, bulai dan karat daun. Penelitian inibertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network(CNN) dengan memanfaatkan arsitektur MobileNet dalam klasifikasi penyakittanaman jagung. Dengan meningkatnya kebutuhan akan sistem yang dapatmengidentifikasi dan mengklasifikasikan penyakit tanaman secara otomatis danakurat, metode CNN dipilih karena kemampuannya yang tinggi dalam mengenalipola visual pada gambar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yangdikembangkan mampu mencapai akurasi sebesar 92%, dengan nilai presisi 89%,nilai recall 87%, dan nilai f1-score 88%. Berdasarkan hasil tersebut, dapatdisimpulkan bahwa model CNN dengan arsitektur MobileNet memberikanperforma yang baik dalam klasifikasi penyakit tanaman jagung. Selain itu,penerapan model ini ke dalam sebuah aplikasi berbasis website juga berjalandengan baik, menunjukkan potensi yang besar untuk digunakan secara praktis olehpetani dan ahli dalam mendeteksi penyakit tanaman jagung secara efektif.
    Kata Kunci : Jagung, Convolutional Neural Network, klasifikasi, MobileNet.

    Detail Information

    Item Type
    Karya Tulis llmiah
    Penulis
    Rizqi Arya Muzaky - Personal Name
    Student ID
    2020150061
    Dosen Pembimbing
    Hidayatus Sibyan, M.Kom - - Dosen Pembimbing 1
    Dimas Prasetyo Utomo, M.Kom - - 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 Institut Teknologi Nasional Bandung : Wonosobo.,
    Edisi
    Published
    Subyek
    Teknik Informatika
    No Panggil
    Copyright
    Individu Penulis
    Doi

    Lampiran Berkas

    LOADING LIST...



    Informasi

    DETAIL CANTUMAN

    Kembali ke sebelumnya  XML Detail