EPrints Universitas Amikom YogyakartaDETEKSI PENYAKIT TANAMAN TEBU BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKArfian HendroPriyonoauthorSebagai 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%.000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum2025-07-21Universitas AMIKOM Yogyakarta;Pascasarjana Magister InformatikaThesis

For work being deposited by its own author: In self-archiving this collection of files and associated bibliographic metadata, I grant EPrints Universitas Amikom Yogyakarta the right to store them and to make them permanently available publicly for free on-line. I declare that this material is my own intellectual property and I understand that EPrints Universitas Amikom Yogyakarta does not assume any responsibility if there is any breach of copyright in distributing these files or metadata. (All authors are urged to prominently assert their copyright on the title page of their work.)

For work being deposited by someone other than its author: I hereby declare that the collection of files and associated bibliographic metadata that I am archiving at EPrints Universitas Amikom Yogyakarta) is in the public domain. If this is not the case, I accept full responsibility for any breach of copyright that distributing these files or metadata may entail.

Clicking on the deposit button indicates your agreement to these terms.