Prodi Teknik Informatika
Implementasi Metode Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Identifikasi Penyakit Tanaman Padi
- Bagikan:
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 |
Mochammad Nur ‘Afifudin - Personal Name
|
| Student ID |
2020150063
|
| Dosen Pembimbing | |
| 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., 2024 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil | |
| Copyright |
Individu Penulis
|
| Doi |