@prefix bibo: .
@prefix rdfs: .
@prefix dct: .
@prefix skos: .
@prefix void: .
@prefix xsd: .
@prefix epid: .
@prefix ep: .
@prefix owl: .
@prefix foaf: .
@prefix cc: .
@prefix rdf: .
@prefix event: .
@prefix eprel: .
@prefix geo: .
@prefix dc: .
<>
foaf:primaryTopic ;
rdfs:comment "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^xsd:string .
dct:hasPart ;
ep:hasFile ;
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "PENINGKATAN PERFORMA KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN\r\nPADI PADA DATASET TERBATAS MENGGUNAKAN FINE\r\nTUNING ARSITEKTUR INCEPTIONV3 (Text)"^^xsd:string .
rdf:_1 .
<> ;
bibo:abstract "Penyakit daun padi menjadi salah satu penyebab utama penurunan \r\nproduktivitas pertanian karena mengganggu proses fotosintesis tanaman. Kondisi\r\nini menuntut sistem identifikasi yang akurat dan konsisten agar penyakit dapat\r\ndideteksi lebih dini. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi klasifikasi\r\npenyakit daun padi pada dataset berukuran terbatas melalui penerapan fine tuning\r\npada arsitektur Convolutional Neural Network InceptionV3. Variasi yang dikaji\r\nmeliputi konfigurasi layer trainable, yaitu non trainable, fine tuning parsial pada\r\nlayer awal dan layer akhir, serta full fine tuning, dengan penggunaan optimizer\r\nAdam, AdamW, dan SGD.\r\nHasil penelitian menunjukkan bahwa fine tuning berpengaruh signifikan\r\nterhadap peningkatan akurasi. Model dengan seluruh layer non trainable\r\nmenghasilkan akurasi terendah sebesar 70%. Fine tuning parsial pada layer awal\r\ndan layer akhir meningkatkan akurasi secara bertahap, dengan hasil terbaik\r\ndiperoleh pada fine tuning layer akhir menggunakan optimizer Adam di 250 layer\r\ntrainable yang mencapai akurasi 96,66%. Optimizer AdamW dan SGD\r\nmenunjukkan performa yang lebih rendah dibandingkan Adam pada konfigurasi\r\nterbaiknya.\r\nBerdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa fine tuning parsial\r\npada layer akhir dengan 250 layer trainable pada arsitektur InceptionV3 merupakan\r\npendekatan paling efektif untuk meningkatkan akurasi klasifikasi penyakit daun\r\npadi pada dataset berukuran terbatas, karena mampu menyesuaikan representasi\r\nfitur tingkat tinggi tanpa mengganggu fitur dasar yang telah dipelajari oleh model\r\npretrained. Selain itu, optimizer Adam terbukti menjadi optimizer yang paling tepat\r\nkarena menghasilkan akurasi tertinggi dan pembaruan bobot yang stabil selama\r\nproses pelatihan."^^xsd:string;
bibo:authorList ;
bibo:status ;
dc:hasVersion ;
dct:creator ,
;
dct:date "2026-01-06";
dct:isPartOf ;
dct:issuer ,
;
dct:subject ;
dct:title "PENINGKATAN PERFORMA KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN\r\nPADI PADA DATASET TERBATAS MENGGUNAKAN FINE\r\nTUNING ARSITEKTUR INCEPTIONV3"^^xsd:string;
ep:hasDocument ;
ep:hasPublished ;
rdf:type bibo:Article,
bibo:Thesis,
ep:EPrint,
ep:ThesisEPrint;
rdfs:seeAlso .
rdf:type skos:Concept;
skos:prefLabel "000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum"@en .
rdfs:label "24.51.1564 - Roy Jordy.pdf"^^xsd:string .
dc:format "text/html";
dc:title "HTML Summary of #31779 \n\nPENINGKATAN PERFORMA KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN
\nPADI PADA DATASET TERBATAS MENGGUNAKAN FINE
\nTUNING ARSITEKTUR INCEPTIONV3\n\n";
foaf:primaryTopic .
dct:isPartOf ;
foaf:name "Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Organization .
dct:hasPart ;
foaf:name "Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Organization .
foaf:familyName "Jordy"^^xsd:string;
foaf:givenName "Roy"^^xsd:string;
foaf:name "Roy Jordy"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Person .
foaf:familyName "Ariatmanto"^^xsd:string;
foaf:givenName "Dhani"^^xsd:string;
foaf:name "Dhani Ariatmanto"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Person .