IDENTIFIKASI PENYAKIT PADA TANAMAN KEDELAI BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN RANDOM FOREST

Dwi Arianto, Rifaldy (2024) IDENTIFIKASI PENYAKIT PADA TANAMAN KEDELAI BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN RANDOM FOREST. S1 thesis, Universitas PGRI Madiun.

	Text Halaman Depan.pdf Download (637kB)
	Text Abstrak.pdf Download (233kB)
	Text BAB I.pdf Download (201kB)
	Text BAB II.pdf Download (434kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (271kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (187kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (205kB)

Abstract

Tanaman kedelai termasuk dalam keluarga Fabaceae yang merupakan tanaman pertanian yang cukup banyak dikonsumsi karena memiliki komoditas unggulan sumber nutrisi dan mempunyai kadar protein serta kandungan minyak yang tinggi. Dalam membudidayakan tanaman kedelai, tidak jarang masyarakat yang kehilangan hasil panennya karena terserang penyakit daun. Terdapat beberapa cara untuk dapat membedakan jenis penyakit daun salah satunya dengan mengamati tekstur daun yang terserang penyakit. Daun yang terserang penyakit dapat diamati dengan mata secara langsung apabila masyarakat paham terkait penyakit daun dan dapat mengidentifikasinya. Pada saat ini, kebanyakan masyarakat dalam mengidentifikasi jenis penyakit masih bertanya-tanya kepada kolega terdekat untuk mencari informasi terkait penyakit tersebut. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dibutuhkan sistem yang dapat memudahkan masyarakat dalam mengidentifikasi jenis penyakit daun secara otomatis melalui serangkaian proses pengolahan citra. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis penyakit daun berdasarkan citra daun menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan Random Forest (RF). Hasil dari pengujian menggunakan metode CNN dan RF dievaluasi menggunakan classification report dan mendapatkan hasil sebesar 100% menggunakan metode CNN dan 78% menggunakan metode RF.

Item Type:	Thesis/Skripsi/Tugas Akhir (S1)
Kata Kunci:	Identifikasi, Convolutional Neural Network, Random Forest, Kedelai
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Depositing User:	ARIANTO DWI RIFALDY
Date Deposited:	20 Aug 2024 04:03
Last Modified:	20 Aug 2024 04:03
URI:	http://eprint.unipma.ac.id/id/eprint/1182

Actions (login required)

View Item