Text

Klasifikasi Penyakit Pada Tanaman Cabai Menggunakan Metode CNN

---

Klasifikasi penyakit pada tanaman cabai dapat dilakukan menggunakan
pengolahan citra digital yang memiliki beragam metode dan arsitektur. Baik metode
dan arsitektur tidak dapat digunakan secara bersamaan karena memakan waktu
yang lama dan memiliki fungsi yang berbeda. Dalam penelitian ini, metode dan
arsitektur yang dipilih adalah Metode CNN (Convolutional Neural Network)
dengan Arsitektur ResNet-50 karena memiliki nilai akurasi yang tinggi. Citra yang
digunakan adalah citra daun sehat, buah sehat, daun keriting mosaik, bercak daun,
daun kuning dan buah busuk. Proses klasifikasi memerlukan alat berupa
seperangkat komputer, perangkat lunak Anaconda Prompt, Jupyter Notebook dan
Google Colaboratory. Bahasa yang digunakan adalah bahasa pemrograman Python
dibantu oleh framework TensorFlow. Jumlah citra yang digunakan sebesar 14.248
citra yang dibagi menjadi 90% data latih dan 10% data uji. Variasi pada proses
pelatihan terdiri dari variasi learning rate 10-1, 10-2,10-3 dan variasi filter sebesar
2×2, 3×3, 7×7. Citra melalui proses pelatihan dan pengujian dengan hasil akurasi
pelatihan sebesar 90%, loss pelatihan sebesar 0,28 dan akurasi pengujian sebesar
92,76%.
Kata Kunci :Tanaman cabai, pengolahan citra digital, CNN, ResNet-50, Python,
Tensorflow

---

Ketersediaan

1803D2023

1803 D 2023

Perpustakaan FSM Undip

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

1803 D 2023

Penerbit

: .,

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Rawi Dumilah

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar