FADHIL, NADHIFUL
(2023)
IMPLEMENTASI DEEP LEARNING PADA SISTEM KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PISANG MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN).
[Undergraduate Thesis]
Abstract
Pisang termasuk buah favorit bagi masyarakat di Indonesia karena hampir
45% konsumsi penduduk adalah buah pisang. Oleh karena itu, mempertahankan
kualitasnya sangat diperlukan terutama dari penyakit yang menyerang tanaman
pisang. Produktivitas pisang dapat menurun diakibatkan beberapa penyakit
diantaranya Cordana, Banana Blood Disease, dan Sigatoka. Identifikasi penyakit
dengan cepat diperlukan agar penanganan dan pemberian obat pada tanaman
pisang dapat dilakukan segera. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan
sistem yang dapat mendeteksi penyakit pada tanaman pisang berdasarkan
klasifikasi penyakit pada daun pisang dengan menggunakan Deep Learning
menggunakan algoritma CNN. Metode yang digunakan pada penelitian ini dibuat
dalam bentuk fishbone, yang meliputi studi literatur, pengumpulan dataset dari
platform seperti Kaggle dan Github, pembuatan model sistem untuk mempermudah
mengetahui proses serta aktivitas yang ada dalam sistem, implementasi model
sistem, pengujian sistem, dan evaluasi hasil menggunakan confusion matrix. Data
yang digunakan sebanyak 1000 data dengan Skenario terbaik yaitu pada skema
pembagian dataset training sebesar 90%, learning rate 0,001, dengan jumlah
epoch 400. Hasil yang diperoleh dari skema tersebut ini menggunakan CNN
diperoleh tingkat akurasi sebesar 98%, Precision 98%, dan Recall 98%.
Actions (login required)
 |
View Item |
