http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31784 2026-06-29T03:55:44Z info:eu-repo/semantics/descriptiveMetadata https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31784/ DETEKSI PENYAKIT TANAMAN TEBU BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Priyono, Arfian Hendro 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum Sebagai bahan utama pembuatan gula dan etanol, tebu menjadi salah satu komoditas perkebunan yang sangat penting. Meski demikian, masa tanamnya yang cukup lama, sekitar satu tahun, menjadikan tanaman ini lebih rentan terhadap penyakit. Penggunaan teknologi machine learning telah diterapkan dalam identifikasi daun tebu, salah satunya dengan metode pre-processing, dan pengembangan model klasifikasi penyakit daun tebu, dengan pendekatan Convolutional Neural Network (CNN) dan Support Vector Machine (SVM). namun memiliki kelemahan pada akurasi. Untuk itu penting untuk meningkatkan akurasi identifikasi dengan VGG-16. Tujuan dari penelitian ini meningkatkan akurasi untuk identifikasi penyakit daun padi dengan menggunakan VGG-16. Dataset yang digunakan 2521 citra daun tebu yang terbagi menjadi lima kelas. Hasil dari penelitian ini terdapat peningkatan akurasi dari 97,78% menjadi 99,14%, terjadi peningkatan sebesar 1,36%. 2025-07-21 Thesis NonPeerReviewed text id https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31784/1/21.52.2123%20-%20Arfian%20Hendro%20Priyono.pdf Priyono, Arfian Hendro (2025) DETEKSI PENYAKIT TANAMAN TEBU BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta. info:eu-repo/semantics/objectFile info:eu-repo/semantics/humanStartPage