UNBINUNBIN
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi)Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi)Penyakit virus kuning merupakan salah satu gangguan utama yang sering menyerang tanaman cabai. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pendekatan machine learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dalam mengidentifikasi penyakit virus kuning secara lebih cepat dan akurat. Data citra diperoleh dari dataset penelitian, kemudian diproses melalui tahapan pre-processing dan pelatihan model CNN dengan evaluasi menggunakan Confusion Matrix. Hasil pengujian menunjukkan nilai akurasi 83,33%, presisi 83,33%, recall 83,33%, dan F1-Score 83,33%. Dengan demikian, penelitian ini membuktikan bahwa penerapan algoritma CNN pada sistem berbasis web mampu memberikan prediksi yang cukup akurat dan efektif dalam mengidentifikasi penyakit virus kuning pada tanaman cabai.
Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian yang telah dilakukan mengenai identifikasi penyakit virus kuning pada tanaman cabai menggunakan pendekatan Convolutional Neural Network (CNN), dapat disimpulkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu melakukan identifikasi penyakit virus kuning pada citra daun cabai dengan cukup baik.Proses ekstraksi fitur visual yang dilakukan CNN dapat membedakan antara daun sehat dan daun yang terinfeksi sesuai dengan tujuan penelitian.Sistem yang dibangun berbasis web telah berhasil diimplementasikan dengan antarmuka sederhana, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu oleh petani maupun pihak terkait dalam mendeteksi penyakit virus kuning secara cepat dan objektif dibandingkan pemeriksaan secara konvensional.
Berdasarkan hasil penelitian, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, perlu dilakukan pengembangan dataset yang lebih beragam, termasuk variasi kondisi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar, untuk meningkatkan robustitas model CNN dalam mengidentifikasi penyakit virus kuning pada berbagai kondisi lingkungan. Kedua, penelitian selanjutnya dapat memperluas cakupan deteksi penyakit dengan menambahkan klasifikasi jenis penyakit lain yang menyerang tanaman cabai, sehingga sistem dapat memberikan diagnosis yang lebih komprehensif. Ketiga, pengembangan sistem dapat dilanjutkan dengan mengintegrasikan data sensor lingkungan, seperti suhu dan kelembaban, untuk memprediksi potensi serangan penyakit virus kuning berdasarkan kondisi lingkungan yang mendukung perkembangannya. Integrasi data ini diharapkan dapat memberikan peringatan dini kepada petani dan membantu mereka mengambil tindakan pencegahan yang tepat untuk mengurangi risiko kerugian akibat serangan penyakit.
- IASC | Hybrid Convolutional Neural Network for Plant Diseases Prediction. iasc hybrid neural network... doi.org/10.32604/iasc.2023.024820IASC Hybrid Convolutional Neural Network for Plant Diseases Prediction iasc hybrid neural network doi 10 32604 iasc 2023 024820
- Potato Leaf Disease Recognition and Prediction using Convolutional Neural Networks | EAI Endorsed Transactions... doi.org/10.4108/eetsis.3937Potato Leaf Disease Recognition and Prediction using Convolutional Neural Networks EAI Endorsed Transactions doi 10 4108 eetsis 3937
- Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network untuk Meningkatkan Identifikasi Penyakit Tanaman... doi.org/10.61132/jupiter.v2i4.418Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network untuk Meningkatkan Identifikasi Penyakit Tanaman doi 10 61132 jupiter v2i4 418
| File size | 540.69 KB |
| Pages | 13 |
| DMCA | Report |
Related /
LPKIALPKIA Keduanya secara simultan memengaruhi perilaku impulsif, dengan promosi menjadi faktor dominan. Model regresi menjelaskan 73,3% variasi impulsif buying.Keduanya secara simultan memengaruhi perilaku impulsif, dengan promosi menjadi faktor dominan. Model regresi menjelaskan 73,3% variasi impulsif buying.
IDID Dengan demikian, kegiatan ini efektif dalam meningkatkan kapasitas mitra dan menunjukkan bahwa diversifikasi olahan jamur tiram berpotensi menjadi usahaDengan demikian, kegiatan ini efektif dalam meningkatkan kapasitas mitra dan menunjukkan bahwa diversifikasi olahan jamur tiram berpotensi menjadi usaha
PUSKOMCERIAPUSKOMCERIA Data dikumpulkan melalui kuesioner kepada penghuni dan calon penghuni Rusunawa Undip. Temuan menunjukkan bahwa harga memiliki pengaruh positif dan signifikanData dikumpulkan melalui kuesioner kepada penghuni dan calon penghuni Rusunawa Undip. Temuan menunjukkan bahwa harga memiliki pengaruh positif dan signifikan
BSIBSI Pengambilan data ulasan dilakukan menggunakan teknik scraping yang dilakukan dengan Google Collab lalu data diolah hingga menhasilkan 500 data. Dari hasilPengambilan data ulasan dilakukan menggunakan teknik scraping yang dilakukan dengan Google Collab lalu data diolah hingga menhasilkan 500 data. Dari hasil
BSIBSI Sistem ini memungkinkan pemantauan suhu secara real-time dan memberikan kemudahan dalam melakukan penyesuaian suhu sesuai kebutuhan. Dengan kontrol yangSistem ini memungkinkan pemantauan suhu secara real-time dan memberikan kemudahan dalam melakukan penyesuaian suhu sesuai kebutuhan. Dengan kontrol yang
METROMETRO Data dikumpulkan melalui wawancara mendalam dan diskusi kelompok terfokus dengan pelaku industri halal dan pemangku kepentingan terkait. Hasil penelitianData dikumpulkan melalui wawancara mendalam dan diskusi kelompok terfokus dengan pelaku industri halal dan pemangku kepentingan terkait. Hasil penelitian
UBUB Pengukuran terhadap lima dimensi kualitas pelayanan menunjukkan bahwa Empathy, Responsiveness, Assurance, Reliability, dan Tangible didapatkan dengan urutanPengukuran terhadap lima dimensi kualitas pelayanan menunjukkan bahwa Empathy, Responsiveness, Assurance, Reliability, dan Tangible didapatkan dengan urutan
UBUB Rencana Bisnis Mottoup Store berfokus pada pemasaran dan penjualan produk pakaian branded. Berdasar pendekatan Perhitungan NPV > 0, yaitu sebesar 68%,Rencana Bisnis Mottoup Store berfokus pada pemasaran dan penjualan produk pakaian branded. Berdasar pendekatan Perhitungan NPV > 0, yaitu sebesar 68%,
Useful /
UNBINUNBIN Hasil penelitian menunjukkan bahwa sensor kelembapan memiliki akurasi sebesar 90%, sistem mampu menghemat air sebesar 13,33% dibandingkan metode manual,Hasil penelitian menunjukkan bahwa sensor kelembapan memiliki akurasi sebesar 90%, sistem mampu menghemat air sebesar 13,33% dibandingkan metode manual,
ITBITB Mesoporositas dikonfirmasi oleh pengukuran adsorpsi-desorpsi nitrogen yang menunjukkan isoterm tipe IV dengan distribusi diameter mesopori yang sempit.Mesoporositas dikonfirmasi oleh pengukuran adsorpsi-desorpsi nitrogen yang menunjukkan isoterm tipe IV dengan distribusi diameter mesopori yang sempit.
BSIBSI Dengan bantuan sensor TCS3200 untuk deteksi warna, mikrokontroler Arduino Uno, motor servo untuk pergerakan tomat, motor DC, dan driver L298N yang berfungsiDengan bantuan sensor TCS3200 untuk deteksi warna, mikrokontroler Arduino Uno, motor servo untuk pergerakan tomat, motor DC, dan driver L298N yang berfungsi
BSIBSI Penelitian ini memperkenalkan aplikasi penggajian berbasis framework CodeIgniter, yang mampu menghitung gaji secara otomatis berdasarkan data presensiPenelitian ini memperkenalkan aplikasi penggajian berbasis framework CodeIgniter, yang mampu menghitung gaji secara otomatis berdasarkan data presensi