…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: ANALISIS PENGARUH AUGMENTASI DATA UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN MODEL YOLO11

ANALISIS PENGARUH AUGMENTASI DATA UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN MODEL YOLO11
type: Thesis
type: Article
abstract: Tomat (Solanum lycopersicum L.) merupakan komoditas hortikultura penting di Indonesia, dengan budidaya yang luas dan berperan besar dalam pendapatan petani. Serangan penyakit pada daun tomat dapat berdampak langsung terhadap produktivitas dan kualitas tanaman, yang berpotensi menyebabkan kerugian ekonomi serta fluktuasi harga. Penelitian ini menggunakan model YOLO11n-cls untuk klasifikasi penyakit daun tomat berbasis citra, dengan membandingkan lima skenario augmentasi data yaitu non augmentation, advanced mixing augmentation, photometric augmentation, spatial transformations, dan all augmentation. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa penerapan teknik augmentasi dapat meningkatkan kinerja model, dengan spatial transformations memberikan hasil terbaik. Akurasi mencapai 0.987250, dengan precision dan recall masing-masing 0.994, berkat kemampuan teknik ini dalam menangani variasi geometris pada gambar seperti rotasi dan pemotongan, yang relevan dalam pengklasifikasian penyakit yang muncul dalam berbagai orientasi daun. Sebaliknya, photometric augmentation menunjukkan hasil terendah dengan akurasi 0.95425, karena perubahan pencahayaan dan kontras mengaburkan perbedaan visual yang halus antara penyakit yang mirip, seperti Bacterial Spot yang salah diklasifikasikan sebagai Yellow Leaf Curl Virus. Advanced mixing augmentation memberikan akurasi 0.98015, dengan precision dan recall yang tinggi (0.991), namun beberapa kesalahan klasifikasi masih terjadi, seperti kebingungan antara Bacterial Spot dan Yellow Leaf Curl Virus. Gabungan teknik augmentasi dalam all augmentation menghasilkan akurasi 0.981, dengan precision dan recall 0.987, meskipun sedikit lebih rendah dibandingkan dengan spatial transformations. Temuan ini menegaskan bahwa augmentasi berbasis transformasi geometris adalah yang paling efektif untuk meningkatkan kinerja model YOLO11, sementara photometric augmentation perlu digunakan dengan hati-hati agar tidak mengganggu fitur diagnostik pada daun.
date: 2026-02-02
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: ANALISIS PENGARUH AUGMENTASI DATA UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN MODEL YOLO11 (Text)
has version: ANALISIS PENGARUH AUGMENTASI DATA UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN MODEL YOLO11 (Text)
has published: ANALISIS PENGARUH AUGMENTASI DATA UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN MODEL YOLO11 (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

ANALISIS PENGARUH AUGMENTASI DATA UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN MODEL YOLO11 (Text)
type: Document
has file: 24.51.1639 - Muhammad Arif Kholis Majid.pdf
has part: 24.51.1639 - Muhammad Arif Kholis Majid.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Dhani Ariatmanto
type: Person
given name: Dhani
family name: Ariatmanto

Muhammad Arif Kholis Majid
type: Person
given name: Muhammad Arif Kholis
family name: Majid

HTML Summary of #31776 ANALISIS PENGARUH AUGMENTASI DATA UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN MODEL YOLO11
format: text/html
primary topic: ANALISIS PENGARUH AUGMENTASI DATA UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN MODEL YOLO11

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept