MUHAMAD ILYAS, 181240000831 (2023) IMPLEMENTASI ALGORITMA CNN UNTUK PREDIKSI PENYAKIT TANAMAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN TENSORFLOW. Skripsi thesis, UNISNU JEPARA.
181240000831-COVER.pdf
Download (1MB) | Preview
![[thumbnail of 181240000831-BAB I.pdf]](https://eprints.unisnu.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
181240000831-BAB I.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (219kB)
![[thumbnail of 181240000831-BAB II.pdf]](https://eprints.unisnu.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
181240000831-BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (903kB)
![[thumbnail of 181240000831-BAB III.pdf]](https://eprints.unisnu.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
181240000831-BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (326kB)
![[thumbnail of 181240000831-BAB IV.pdf]](https://eprints.unisnu.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
181240000831-BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (2MB)
![[thumbnail of 181240000831-BAB V.pdf]](https://eprints.unisnu.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
181240000831-BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (59kB)
181240000831-DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (84kB) | Preview
![[thumbnail of 181240000831-LAMPIRAN.pdf]](https://eprints.unisnu.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
181240000831-LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
Abstract
Prediksi penyakit pada tanaman adalah sebuah prediksi yang dilakukan untuk mengetahui jenis penyakit yang menyerang suatu tanaman tertentu dengan melihat gejala yang ada berdasarkan bercak pada daunnya. Permintaan akan sayur-sayuran yang terus bertambah tiap tahunnya akan tetapi seringkali banyak dari sayur-sayuran yang layu dan mati terkena penyakit baik yang berasal dari jamur ataupun dimakan oleh serangga. Serangan penyakit pada tanaman tidak hanya terjadi pada lahan pertanian atau perkebunan yang luas tapi juga menyerang tanaman yang ditanam dipekarangan rumah, hal itu membuat pasokan sayuran berkurang. Dari permasalahan tersebut maka dilakukan penerapan Deep Learning dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan Image Classification pada daun tanaman yang terindikasi terkena penyakit agar mempermudah dalam melakukan diagnosa penyakit pada tanaman tersebut. Data yang digunakan awalnya berjumlah 89.850 gambar kemudian dilakukan pengolahan data menggunakan downsampling atau mengurangi jumlah data. Setelah dilakukan pemrosesan data didapat 4 jenis tanaman yaitu jagung, mentimun, padi dan tomat dengan jumlah gambar sebanyak 34.058. Dengan rincian dataset jagung sebanyak 9.145 gambar, dataset mentimun sebanyak 691 gambar, dataset padi sebanyak 1.292 gambar dan dataset tomat sebanyak 32.075 gambar. Setelah dilakukan pengujian pada setiap model menggunakan metode MobilenetV2 didapatkan akurasi dari jagung sebesar 0.9652 (96%) dan validasi 0.9465 (94%), akurasi dari mentimun sebesar 0.9957 (99%) dan validasi 0.9677 (96%), akurasi dari padi sebesar 0.8453 (84%) dan validasi 0.5938 (59%), akurasi dari tomat sebesar 0.9051 (90%) dan validasi 0.8045 (80%). Dan untuk hasil pengklasifikasian pada web, akan mengikuti hasil yang telah diperoleh dari pengujian model deep learning dan telah di latih melalui google colab.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Additional Information: | Pembimbing I : Teguh Tamrin, S.Kom., M.Kom. Pembimbing II : Gentur Wahyu Nyipto, M.Kom. |
Uncontrolled Keywords: | Prediksi Penyakit Tanaman, Deep Learning, Image Clasiffication, Algoritma Convolutional Neural Network (CNN). |
Subjects: | 000 Karya Umum > 000 Ilmu Umum dan Komputer > 005.1 Pemrograman > 005.262 Pemrograman untuk Bahasa Pemrograman Tertentu (web, HTML, PHP, java, visual basic, fox pro) 000 Karya Umum > 000 Ilmu Umum dan Komputer > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
Depositing User: | Admin Perpustakaan Unisnu |
Date Deposited: | 30 Oct 2023 02:11 |
Last Modified: | 30 Oct 2023 02:11 |
URI: | https://eprints.unisnu.ac.id/id/eprint/5482 |