UMJ PremiumUMJ Premium
International Conference on Engineering, Applied Sciences and TechnologyInternational Conference on Engineering, Applied Sciences and TechnologyProyek ini mengembangkan sistem klasifikasi penyakit daun stroberi berbasis pembelajaran mendalam menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN). Tujuan dari proyek ini adalah untuk mengatasi keterbatasan metode manual, yaitu inspeksi visual yang memakan waktu dan rawan kesalahan. Dengan menerapkan teknik transfer learning dan pra-pemrosesan gambar (seperti pengubahan ukuran dan normalisasi), model dilatih untuk mengklasifikasikan gambar daun ke dalam kategori penyakit seperti Leaf Spot, Powdery Mildew, atau daun sehat. Evaluasi model menunjukkan akurasi keseluruhan sebesar 63% pada data uji. Meskipun akurasi bervariasi menurut kelas, beberapa kelas menunjukkan kinerja yang kuat (misalnya, Blossom Blight dengan akurasi 90% dan recall 100%). Matriks kebingungan juga digunakan untuk menganalisis kesalahan klasifikasi tertentu. Tantangan utama yang dihadapi adalah potensi overfitting dan data yang terbatas. Namun, proyek ini menunjukkan kelayakan pendekatan AI untuk pertanian presisi, membuka jalan bagi pengembangan model yang lebih baik di masa depan.
Studi ini menunjukkan bahwa pembelajaran mendalam dengan transfer learning (didukung oleh teknik pemrosesan gambar yang efektif) secara efektif mendukung klasifikasi penyakit daun stroberi.Meskipun akurasi keseluruhan pada data uji mencapai 63%, beberapa kelas menunjukkan kinerja yang sangat baik, sementara yang lain masih memiliki ruang untuk perbaikan.Laporan klasifikasi dan matriks kebingungan yang dihasilkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang kekuatan dan kelemahan model.
Berdasarkan hasil penelitian ini, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan. Pertama, perlu dilakukan eksplorasi lebih lanjut terhadap teknik augmentasi data untuk mengatasi masalah keterbatasan data, dengan fokus pada variasi kondisi pencahayaan dan latar belakang yang lebih realistis. Kedua, pengembangan model yang lebih robust terhadap overfitting dapat dicapai dengan menerapkan teknik regularisasi yang lebih canggih, seperti dropout atau batch normalization, serta melakukan validasi silang yang lebih ekstensif. Ketiga, penelitian dapat difokuskan pada pengintegrasian data multispektral atau hyperspektral untuk meningkatkan akurasi deteksi penyakit, terutama pada tahap awal ketika gejala visual masih samar. Dengan menggabungkan ketiga saran ini, diharapkan dapat menghasilkan model klasifikasi penyakit daun stroberi yang lebih akurat, efisien, dan dapat diandalkan untuk mendukung pengambilan keputusan petani dalam praktik pertanian presisi.
- Pengolahan Produk Dari Hasil Petani Strowbery Dan Umkm Di Desa Wisata Lebakmuncang | IKRA-ITH ABDIMAS.... doi.org/10.37817/ikra-ithabdimas.v9i2.4073Pengolahan Produk Dari Hasil Petani Strowbery Dan Umkm Di Desa Wisata Lebakmuncang IKRA ITH ABDIMAS doi 10 37817 ikra ithabdimas v9i2 4073
- KLASIFIKASI JENIS PENYAKIT PADA CITRA DAUN PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTION NEURAL NETWORK | Jurnal... jurnal.undhirabali.ac.id/index.php/jutik/article/view/2074KLASIFIKASI JENIS PENYAKIT PADA CITRA DAUN PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTION NEURAL NETWORK Jurnal jurnal undhirabali ac index php jutik article view 2074
- IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI DENGAN METODE TRANSFER LEARNING MOBILENET - SUPPORT VECTOR MACHINE |... doi.org/10.36040/jati.v9i3.14245IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI DENGAN METODE TRANSFER LEARNING MOBILENET SUPPORT VECTOR MACHINE doi 10 36040 jati v9i3 14245
- Klasifikasi Citra Penyakit Tanaman pada Daun Paprika dengan Metode Transfer Learning Menggunakan DenseNet-201... ijcs.net/ijcs/index.php/ijcs/article/view/3746Klasifikasi Citra Penyakit Tanaman pada Daun Paprika dengan Metode Transfer Learning Menggunakan DenseNet 201 ijcs ijcs index php ijcs article view 3746
| File size | 449.97 KB |
| Pages | 7 |
| DMCA | Report |
Related /
UM SURABAYAUM SURABAYA Sebagai kesimpulan, Neural Network Keras merupakan model yang paling akurat dalam memprediksi tarif influencer, memberikan kerangka kerja yang lebih andalSebagai kesimpulan, Neural Network Keras merupakan model yang paling akurat dalam memprediksi tarif influencer, memberikan kerangka kerja yang lebih andal
PELITABANGSAPELITABANGSA Hasil pengujian pada data validasi menunjukkan performa deteksi yang baik dengan nilai precision sebesar 0,958, recall 0,934, mAP@50 sebesar 0,972, danHasil pengujian pada data validasi menunjukkan performa deteksi yang baik dengan nilai precision sebesar 0,958, recall 0,934, mAP@50 sebesar 0,972, dan
KOPERTAIS4KOPERTAIS4 Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi positif terhadap kemudahan penggunaan, nilai syariah, dan transparansi layanan fintech syariah secara signifikanHasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi positif terhadap kemudahan penggunaan, nilai syariah, dan transparansi layanan fintech syariah secara signifikan
IPDNIPDN Penelitian ini merekomendasikan peningkatan alokasi anggaran, penguatan kapasitas SDM, serta penyempurnaan koordinasi antarinstansi untuk meningkatkanPenelitian ini merekomendasikan peningkatan alokasi anggaran, penguatan kapasitas SDM, serta penyempurnaan koordinasi antarinstansi untuk meningkatkan
URINDOURINDO Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh fasilitas kerja dan efektivitas komunikasi terhadap produktivitas kerja karyawan pada divisi PhonePenelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh fasilitas kerja dan efektivitas komunikasi terhadap produktivitas kerja karyawan pada divisi Phone
UNRUNR Implementasi berbasis praktik langsung terbukti efektif, menghasilkan peningkatan kesadaran, partisipasi dalam administrasi pajak digital, serta pembentukanImplementasi berbasis praktik langsung terbukti efektif, menghasilkan peningkatan kesadaran, partisipasi dalam administrasi pajak digital, serta pembentukan
KOPERTAIS4KOPERTAIS4 Selain itu, untuk menciptakan konsep permodalan yang sesuai dengan prinsip-prinsip ekonomi syariah dan gaya hidup halal, semua aktivitas BUMDes harus didasarkanSelain itu, untuk menciptakan konsep permodalan yang sesuai dengan prinsip-prinsip ekonomi syariah dan gaya hidup halal, semua aktivitas BUMDes harus didasarkan
UNDANAUNDANA Metode analisis yang digunakan adalah analisis variansi, deviasi standar, dan koefisien variasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) Kendala yang dihadapiMetode analisis yang digunakan adalah analisis variansi, deviasi standar, dan koefisien variasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) Kendala yang dihadapi
Useful /
MGEDUKASIAMGEDUKASIA Penerapan metode eksperimen pencampuran warna terbukti efektif dalam meningkatkan kemampuan kognitif anak usia 5-6 tahun dalam mengenali warna. TerjadiPenerapan metode eksperimen pencampuran warna terbukti efektif dalam meningkatkan kemampuan kognitif anak usia 5-6 tahun dalam mengenali warna. Terjadi
URINDOURINDO Dengan nilai signifikansi 0,000 < 0,05, variabel harga juga memiliki pengaruh positif dan signifikan. Secara simultan, layanan dan harga memiliki pengaruhDengan nilai signifikansi 0,000 < 0,05, variabel harga juga memiliki pengaruh positif dan signifikan. Secara simultan, layanan dan harga memiliki pengaruh
UNDARISUNDARIS Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu dengan metode kuesioner. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif. Populasi dalam penelitianMetode pengumpulan data yang digunakan yaitu dengan metode kuesioner. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif. Populasi dalam penelitian
UNDARISUNDARIS Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa: 1) Variabel Tangibilitas secara parsial berpengaruh positif signifikan terhadap Kinerja Keuangan. 2) TATO secaraHasil penelitian ini menunjukkan bahwa: 1) Variabel Tangibilitas secara parsial berpengaruh positif signifikan terhadap Kinerja Keuangan. 2) TATO secara