PENERAPAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARSITEKTUR XCEPTION UNTUK KLASIFIKASI HAMA DAN PENYAKIT DAUN BAWANG

Amrulloh, M. Farij (2024) PENERAPAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARSITEKTUR XCEPTION UNTUK KLASIFIKASI HAMA DAN PENYAKIT DAUN BAWANG. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full Text) RAMA_55201_2013020169.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (4MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2013020169_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (522kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2013020169_0708028704_0720117501_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2013020169_0708028704_0720117501_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (510kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2013020169_0708028704_0720117501_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (432kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2013020169_0708028704_0720117501_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (353kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2013020169_0708028704_0720117501_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (171kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2013020169_0708028704_0720117501_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (179kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2013020169_0708028704_0720117501_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Bawang merah merupakan salah satu komoditas umbi lapis yang paling banyak dikonsumsi di Indonesia dan memiliki nilai ekonomi yang besar. Namun, tanaman ini rentan terhadap infeksi virus dan jamur, termasuk penyakit bercak ungu (Alternaria porri) dan layu (Fusarium oxysporum), yang dapat menurunkan kualitas dan hasil produksi. Petani biasanya mendeteksi penyakit ini secara manual, tetapi dengan perkembangan teknologi, dibutuhkan solusi yang lebih efisien dan akurat. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan penyakit pada daun bawang merah. Studi ini melibatkan preprocessing data, seperti rescaling, cropping, dan resizing gambar daun menjadi 224x224 piksel. Dataset terdiri dari empat kelas dengan masing-masing 60 gambar, dibagi menjadi 70% untuk pelatihan, 20% untuk validasi, dan 10% untuk pengujian. Model CNN yang dibangun menunjukkan akurasi pengujian sebesar 97% dan nilai loss 0,17065. Sistem deteksi penyakit ini diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web menggunakan framework Flask, yang memungkinkan pengguna mengunggah gambar untuk diklasifikasikan secara otomatis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN arsitektur Xception dapat mendeteksi penyakit daun bawang merah dengan akurasi tinggi. Penelitian ini merekomendasikan penambahan dataset untuk setiap kelas dan fitur-fitur tambahan pada aplikasi untuk meningkatkan akurasi dan kegunaan sistem deteksi penyakit ini di masa mendatang.

Actions (login required)

View Item