POLIBANPOLIBAN
POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi InformasiPOSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi InformasiPenelitian ini mengembangkan model klasifikasi penyakit daun singkong menggunakan Vision Transformer (ViT) untuk mengidentifikasi empat jenis penyakit dan daun sehat. Dengan dataset dari Kaggle (3.000 gambar/kelas), model TinyViT diuji melalui variasi parameter untuk mencapai performa optimal. Hasil menunjukkan kombinasi SGD, 50 epoch, dan batch size 32 memberikan akurasi validasi tertinggi (83.16%), mengungguli Adam/AdamW. Meski mengalami overfitting (akurasi pelatihan 100%), model menunjukkan generalisasi yang baik dengan nilai precision dan recall 81%. Temuan ini memperlihatkan potensi ViT dalam tugas deteksi penyakit tanaman, sekaligus menyoroti perlunya penanganan overfitting melalui regularisasi lebih lanjut. Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi perluasan dataset dan fine-tuning untuk peningkatan akurasi.
Model klasifikasi penyakit daun singkong berbasis Vision Transformer dengan parameter optimizer SGD, 50 epoch, dan batch size 32 menghasilkan akurasi validasi tertinggi (83,16 %) dibandingkan konfigurasi lain, meskipun masih terjadi overfitting dengan akurasi pelatihan 100 %.Peningkatan jumlah epoch dari 50 ke 70 tidak meningkatkan kinerja model.sebaliknya, penggunaan SGD pada 50 epoch meningkatkan akurasi validasi hampir 4 %.Optimizer SGD secara konsisten mengungguli Adam dan AdamW dalam akurasi, presisi, dan recall, menunjukkan kemampuannya dalam generalisasi.Dengan demikian, rekomendasi baseline untuk pengembangan model selanjutnya adalah menggunakan Vision Transformer dengan SGD, 50 epoch, dan batch size 32.
Saran penelitian lanjutan: (1) melakukan transfer learning dari dataset penyakit tanaman yang lebih besar untuk meminimalisasi overfitting dan meningkatkan generalisasi model; (2) menerapkan teknik augmentasi data lanjutan seperti mixup dan cutmix untuk memperkaya variasi citra tanpa memerlukan data tambahan; (3) mengeksplorasi arsitektur hybrid yang menggabungkan ViT dengan CNN pada tahap awal ekstraksi fitur untuk memanfaatkan keunggulan keduanya dalam deteksi penyakit daun singkong.
| File size | 909.1 KB |
| Pages | 8 |
| DMCA | Report |
Related /
POLNAMPOLNAM Target kepadatan yang diperlukan adalah 800 KPa pada usia 28 hari. Keunggulan dari material mortar foam adalah memiliki berat ringan, tidak mengecil, danTarget kepadatan yang diperlukan adalah 800 KPa pada usia 28 hari. Keunggulan dari material mortar foam adalah memiliki berat ringan, tidak mengecil, dan
POLNAMPOLNAM Berdasarkan Peraturan Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia No. 22/PRT/M/2018 tentang Pembangunan Gedung Negara, penerapan BIMBerdasarkan Peraturan Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Republik Indonesia No. 22/PRT/M/2018 tentang Pembangunan Gedung Negara, penerapan BIM
POLNAMPOLNAM Selain itu informasi yang disampaikan pada papan informasi yang berada pada lokasi gedung pemerintahan hative besar dirasa kurang efisien. Informasi yangSelain itu informasi yang disampaikan pada papan informasi yang berada pada lokasi gedung pemerintahan hative besar dirasa kurang efisien. Informasi yang
POLNAMPOLNAM Metode MLR digunakan untuk menganalisis pengaruh kecukupan luas bangunan rumah, keselamatan bangunan rumah, dan kesehatan penghuni/bangunan rumah terhadapMetode MLR digunakan untuk menganalisis pengaruh kecukupan luas bangunan rumah, keselamatan bangunan rumah, dan kesehatan penghuni/bangunan rumah terhadap
POLNAMPOLNAM Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan kebutuhan alat berat dan biaya sewa antara analisis Bina Marga dan analisis langsung di lapangan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan kebutuhan alat berat dan biaya sewa antara analisis Bina Marga dan analisis langsung di lapangan.
PELITABANGSAPELITABANGSA Hasil pengujian menunjukkan model mencapai akurasi rata-rata sebesar 75,89% dengan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,75. SistemHasil pengujian menunjukkan model mencapai akurasi rata-rata sebesar 75,89% dengan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,75. Sistem
UNITOMOUNITOMO Sebagai hasil dari fakta yang ditemukan ini, hasil akurasi paling unggul diperoleh dengan metode Naive Bayes Classifier skenario 1, yaitu dengan menggunakanSebagai hasil dari fakta yang ditemukan ini, hasil akurasi paling unggul diperoleh dengan metode Naive Bayes Classifier skenario 1, yaitu dengan menggunakan
ISASISAS Model dilatih dengan dataset gambar yang diekstraksi dari video menggunakan Roboflow dan diuji untuk mendeteksi dua jenis ikan, yaitu Manfish dan Lemonfish.Model dilatih dengan dataset gambar yang diekstraksi dari video menggunakan Roboflow dan diuji untuk mendeteksi dua jenis ikan, yaitu Manfish dan Lemonfish.
Useful /
POLIBANPOLIBAN Pengelolaan Barang Milik Negara (BMN) merupakan salah satu fungsi penting dalam organisasi pemerintahan, dengan peningkatan efisiensi layanan kepada masyarakatPengelolaan Barang Milik Negara (BMN) merupakan salah satu fungsi penting dalam organisasi pemerintahan, dengan peningkatan efisiensi layanan kepada masyarakat
POLIBANPOLIBAN Core needs include periodic tournament statistics, phase-based performance (early, mid, late), and player playstyle. We followed a user-centered designCore needs include periodic tournament statistics, phase-based performance (early, mid, late), and player playstyle. We followed a user-centered design
LINKPUBLINKPUB Diperlukan kerja sama antara siswa, guru, tenaga kesehatan, serta stakeholder terkait untuk menciptakan langkah deteksi dini, pencegahan, serta penatalaksanaanDiperlukan kerja sama antara siswa, guru, tenaga kesehatan, serta stakeholder terkait untuk menciptakan langkah deteksi dini, pencegahan, serta penatalaksanaan
UNSURUNSUR Kelapa sawit (Elaeis guineensis) merupakan salah satu komoditas perkebunan utama di Indonesia yang berperan besar dalam perekonomian nasional melalui kontribusinyaKelapa sawit (Elaeis guineensis) merupakan salah satu komoditas perkebunan utama di Indonesia yang berperan besar dalam perekonomian nasional melalui kontribusinya