ANALISA DEEP LEARNING DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN SINGKONG MENGGUNAKAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Pakpahan, Robertus Luhut Pandapotan (2023) ANALISA DEEP LEARNING DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN SINGKONG MENGGUNAKAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (3MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (235kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (187kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (540kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (48kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN) Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (741kB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code - Robertus Pakpahan.zip Restricted to Repository staff only Download (2kB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Tanaman singkong merupakan tanaman berasal dari benua Amerika bagian selatan atau lebih tepatnya di negara Brasil. Masuknya tanaman ini Ke Indonesia terjadi pada abad ke-16 saat pendudukan bangsa Portugis, hingga saat ini tanaman singkong menjadi salah satu bahan pokok masyarakat. Alasan mengapa tanaman ini menjadi salah satu bahan pokok ialah karena mudahnya penanaman dan perawatan pada tanaman singkong, tidak dapat dipungkiri bila tanaman ini dapat ditemui dimana saja hingga ke pelosok negeri. Layaknya tanaman pada umumnya yang dapat terkena penyakit dan hama, penyakit tanaman singkong pada penelitian ini akan fokus pada penyakit yang menyerang daun singkong, penyakit tersebut yaitu Cassava Brown Streak Disease (CBSD), Cassava Mosaic Disease (CMD), Cassava Bacterial Blight (CBB) dan Cassava Green Mite (CGM). Untuk membantu mengidentifikasi jenis penyakit daun pada tanaman singkong, penelitian ini akan menggunakan salah satu bidang artificial intelligence (AI) yaitu teknik pembelajaran mesin atau machine learning (ML). Jenis ML yang dipilih pada penelitian ini adalah Deep Leaming dengan arsitektumya menggunakan Comvolutional Neural Nerwork (CNN). Hasil penelitian ini menghasilkan akurasi 97,6126, pengujian dilakukan dengan Optimizer Nadam dan besaran Learning Rate bernilai 0,0001 serta menggunakan 3 lapis convolution layer , 3 lapis pooling layer, 3 lapis dropout layer, 3 lapis dense layer dan 1 lapis flatten layer.

Actions (login required)

View Item