Text
“Identifikasi Penyakit Tanaman Kentang dengan Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur Resnet50”.
- Bagikan:
ABSTRAK
Kentang merupakan salah satu komoditas pangan utama di banyak negara,
termasuk Indonesia. Menurut data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2020 hingga
2022, konsumsi kentang mengalami peningkatan. Namun seiring meningkatnya
konsumsi, produksi kentang sering mengalami gangguan dalam pertumbuhannya.
Busuk daun (Late Blight) merupakan salah satu contoh penyakit kentang yang
paling umum terjadi. Penyakit ini biasanya terjadi karena cuaca lembab dan
perubahan iklim yang tidak menentu. Hal tersebut dapat menghambat fotosintesis
dan pengurangan kualitas panen. Petani perlu mengetahui penyakit tersebut agar
dapat melakukan pencegahan agar mengurangi dampak kerugian hasil panen.
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit pada daun kentang
dengan metode Convolutional Neural Network sebagai salah satu metode
klasifikasi yang baik dan Arsitektur Resnet 50 sebagai model yang
memungkinkan untuk belajar representasi fitur yang lebih kompleks dari data
citra. Dari hasil penelitian didapatkan nilai akurasi 33,3%. Dengan hasil akurasi
tersebut, maka model ini masih kurang optimal untuk mengelola data independen
seperti pada penelitian ini.
Kata Kunci: Penyakit Daun Kentang, Convolutional Neural Network,
Resnet50,Deep Learning,Klasifikasi Gambar
Detail Information
| Item Type |
Skripsi (S1)
|
|---|---|
| Penulis |
Dear Rivaldo Saragih - Personal Name
|
| Student ID |
220510092
|
| Dosen Pembimbing |
Indra Kelana Jaya Sagala, ST., M.Kom, - - Dosen Pembimbing 1
Yolanda Rumapea S.Kom., M.Kom - - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji | |
| Kode Prodi PDDIKTI |
57401
|
| Edisi |
Published
|
| Departement | |
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | Universitas Methodist Indonesia : Medan., 2025 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil | |
| Copyright |
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
|
| Doi |