Identifikasi Penyakit Tanaman Jambu Kristal Menggunakan Metode Convolusion Neural Network:

Mustadji, Aji (2024) Identifikasi Penyakit Tanaman Jambu Kristal Menggunakan Metode Convolusion Neural Network:. Skripsi thesis, Universitas Pakuan.

Full text not available from this repository.

Abstract

Identifikasi Penyakit Tanaman Jambu Kristal Menggunakan Metode Convolusion Neural Network: Pada penelitian ini, telah dilakukan identifikasi penyakit tanaman jambu kristal menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang dapat mendeteksi dan mengidentifikasi penyakit pada tanaman jambu kristal dengan akurasi tinggi. Metode penelitian yang digunakan adalah CNN, yang merupakan salah satu algoritma yang efektif dalam pengenalan pola pada citra. Data yang digunakan adalah gambar-gambar tanaman jambu kristal yang telah diidentifikasi sebagai penyakit atau tidak. Proses validasi data dilakukan uji bersama pakar. Penyakit pada tanaman jambu kristal dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu penyakit karena faktor biotik dan abiotik. Penyakit karena faktor biotik antara lain adalah karat merah (Cephaleuros sp.), kanker buah Pestalotia (Pestalotia sp.), penyakit antrak (Colletotrichum sp.) dan embung putih (Triposporium sp.). Sedangkan penyakit karena faktor abiotik antara lain adalah buah memar (benturan fisik) dan hawar daun (herbisida). Dalam penelitian ini, telah dilakukan pengujian Metode CNN menggunakan dataset yang telah dibuat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Metode CNN dapat dengan efektif mendeteksi dan mengidentifikasi penyakit pada tanaman jambu kristal dengan akurasi tinggi.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Fakultas Ilmu Pengetahuan Alam dan Matematika > Ilmu Komputer
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Ilmu Komputer
Depositing User: PERPUSTAKAAN FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNPAK
Date Deposited: 18 Apr 2026 02:45
Last Modified: 18 Apr 2026 02:45
URI: http://eprints.unpak.ac.id/id/eprint/10493

Actions (login required)

View Item View Item