AJI, GALIH KRISNA (2022) PENGOLAHAN CITRA PENDETEKSI PENYAKIT PADA DAUN TANAMAN PADI DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS WEB. Other thesis, Universitas Duta Bangsa Surakarta.
Cover dan Abstrak.pdf - Preview
Restricted to Registered users only
Download (451kB)
Bab 1.pdf - Preview
Restricted to Registered users only
Download (320kB)
Bab 2.pdf - Preview
Restricted to Registered users only
Download (437kB)
Bab 3.pdf - Preview
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
Bab 4.pdf - Preview
Restricted to Registered users only
Download (5MB)
Bab 5.pdf - Preview
Restricted to Registered users only
Download (141kB)
Daftar Pustaka.pdf - Preview
Restricted to Registered users only
Download (33kB)
Lampiran.pdf - Preview
Restricted to Registered users only
Download (405kB)
Artikel Publikasi.pdf - Preview
Restricted to Registered users only
Download (268kB)
Abstract
Indonesia adalah negara yang menjadikan padi sebagai tanaman sumber pangan utama untuk masyarakat dengan jumlah penduduk 273,5 Juta pada tahun 2020 memproduksi 9% dari jumlah produksi beras di dunia dan mengkonsumsi setidaknya 37,4 juta ton pertahunnya, bahkan 77% pertanian di Indonesia berupa tanaman padi. Tanaman padi sama halnya dengan tanaman budidaya lainnya biasanya dihadapkan dengan berbagai kendala baik dari faktor luar (hama) dan faktor dari dalam (penyakit).
Maka dari itu, demi memudahkan untuk pendeteksian dini terhadap penyakit padi khususnya bagi para petani dan untuk kepentingan industri pertanian agar penyakit tidak menyebar dan menyebabkan gagal panen dibutuhkan sebuah alat. Sehingga dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan ini dapat mengetahui penyakit padi melalui citra daun tanaman padi dan memasukannya ke dalam beberapa kategori dengan menggunakan teknik dan metode yang memiliki kemampuan dalam pengolahan klasifikasi citra, salah satu metode dalam teknik Deep Learning yang dikhususkan untuk mengolah citra adalah metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode ini dapat menghasilkan tingkat akurasi yang signifikan karena memiliki kedalaman jaringan yang telah banyak di terapkan pada pengolahan data gambar.
Kesimpulan terhadap pembangunan aplikasi pendeteksi penyakit pada daun tanaman padi dengan metode cnn berbasis website ini adalah untuk memudahkan dalam hal pendeteksian dini penyakit pada daun tanaman padi agar penyakit tidak menyebar dan menyebabkan gagal panen. Aplikasi ini mengklasifikasi penyakit ke dalam tiga kategori penyakit yaitu Bacterial Leaf Blight, Brown Spot, dan Leaf Spot. Aplikasi ini dibuat dengan sederhana agar memudahkan untuk dipakai oleh penggunanya. Aplikasi menunjukan akurasi yang bagus terhadap citra daun tanaman padi yang berpenyakit dengan hasil digambarkan dengan rumus confusion matrix = ( TP + TN ) / ( TP + TN + FP + FN ), maka dimasukan nilai dari hasil pengujian pada BAB 4 menjadi 5 + 5 / 5 + 5 + 0 + 0 = 1 * 100% = 100%. Tetapi aplikasi mengalami kesalahan jika dimasukan citra selain daun tanaman padi yang berpenyakit.
Item Type: | Thesis (Other) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | CNN, Padi, Penyakit, Website, Python, PHP, JavaScript |
Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > S1 - Teknik Informatika |
SWORD Depositor: | Perpustakaan Fikom |
Depositing User: | Perpustakaan Fikom |
Date Deposited: | 21 Sep 2022 02:24 |
Last Modified: | 21 Sep 2022 02:24 |
URI: | https://eprints.udb.ac.id/id/eprint/1067 |