Deteksi Penyakit Tanaman Paprika, Tomat, dan Kentang dengan menggunakan InceptionV3
FAUZAN CAHYADI

Informasi Umum

Kode

23.04.6353

Klasifikasi

004.21 - Systems Analysis and Computer Design

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Tugas Akhir

Dilihat

17 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<div>Penyakit tanaman menjadi masalah karena dapat menyebabkan penurunan kualitas dan kuantitas produk pertanian serta peningkatan biaya total kerusakan. Penyakit tanaman bisa diketahui dari kondisi daun pada tanaman. Pada zaman modern ini telah terdapat penelitian yang dapat mengklasifikasi penyakit dengan menggunakan citra daun tanaman. Metode tersebut yaitu dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN).</div>

<div> </div>

<div>Pada Tugas Akhir ini mengusulkan <em>InceptionV3 </em>sebagai arsitektur CNN. <em>InceptionV3 </em>adalah arsitektur CNN yang dikemukakan oleh <em>Google </em>yang bisa melatih data sampai 1000 kelas dan lebih dari 1.4 juta citra. Dataset yang digunakan pada penelitian ini bersumber dari kaggle.com dan PlantVilagge. Dataset berisi 10800 citra daun dengan format .jpeg.</div>

<div> </div>

<div>Pengklasifikasi pada citra dibagi menjadi 9 kelas yaitu 2 kelas pada paprika, 3 kelas pada kentang, dan 4 kelas pada tomat. Parameter yang digunakan adalah akurasi, sensitivitas, presisi, dan <em>f1score</em>. Hasil pengujian terbaik didapatkan menggunakan <em>optimizer </em>SGD, <em>learning rate </em>0.001, <em>batch size </em>32, <em>epoch </em>100 memperoleh tingkat akurasi 91% dan <em>loss </em>0.2568, presisi 91%, sensitivitas(<em>recall</em>) 91%, dan <em>F1score </em>91%.</div>

<div> </div>

<div> <p>Kata Kunci: Penyakit tanaman, InceptionV3, CNN.</p> </div>

• TUI4B4 - TUGAS AKHIR

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook