<didl:DIDL xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:didl="urn:mpeg:mpeg21:2002:02-DIDL-NS" xmlns:dii="urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DII-NS" xmlns:dip="urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DIP-NS" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" DIDLDocumentId="http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31792" xsi:schemaLocation="urn:mpeg:mpeg21:2002:02-DIDL-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/did/didl.xsd urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DII-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/dii/dii.xsd urn:mpeg:mpeg21:2005:01-DIP-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/dip/dip.xsd">
  <didl:Item>
    <didl:Descriptor>
      <didl:Statement mimeType="application/xml">
        <dii:Identifier>http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31792</dii:Identifier>
      </didl:Statement>
    </didl:Descriptor>
    <didl:Descriptor>
      <didl:Statement mimeType="application/xml">
        <dcterms:modified>2026-06-29T04:27:59Z</dcterms:modified>
      </didl:Statement>
    </didl:Descriptor>
    <didl:Component>
      <didl:Resource mimeType="application/xml" ref="https://eprints.amikom.ac.id/cgi/export/eprint/31792/DIDL/universitasamikomyogyakarta-eprint-31792.xml"/>
    </didl:Component>
    <didl:Item>
      <didl:Descriptor>
        <didl:Statement mimeType="application/xml">
          <dip:ObjectType>info:eu-repo/semantics/descriptiveMetadata</dip:ObjectType>
        </didl:Statement>
      </didl:Descriptor>
      <didl:Component>
        <didl:Resource mimeType="application/xml">
          <oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
        <dc:relation>https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31792/</dc:relation>
        <dc:title>PENERAPAN TRANSFER LEARNING DENGAN INCEPTIONV3&#13;
DAN&#13;
EFFICIENTNET-B4&#13;
PADA&#13;
STUDI&#13;
KASUS&#13;
&#13;
KLASIFIKASI&#13;
PENYAKIT&#13;
PADA&#13;
DAUN&#13;
SINGKONG</dc:title>
        <dc:creator>Anton, Tri</dc:creator>
        <dc:subject>000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum</dc:subject>
        <dc:subject>005 Pemrograman komputer, program dan data</dc:subject>
        <dc:description>Singkong adalah tanaman yang memiliki permintaan yang tinggi di Indonesia, ditandai&#13;
dengan peningkatan tingkat produksi seiring waktu. Selain kuantitas, kualitas tanaman&#13;
harus dijaga,  salah satunya dengan memperhatikan gejala penyakit. Gejala penyakit&#13;
yang timbul pada daun  singkong dapat dideteksi dengan inspeksi visual. Tetapi,&#13;
diperlukan pengetahuan lebih untuk  membedakan gejala suatu penyakit dengan&#13;
penyakit lainnya. Salah satu solusi dari masalah ini  adalah pemanfaatan convolutional&#13;
neural networks (CNN) untuk klasifikasi penyakit. Penulis  menggunakan model CNN&#13;
untuk masalah ini. Parameter penilai kinerja model CNN yang  digunakan adalah&#13;
akurasi, presisi, recall, dan F1-score. penelitian ini akan menggunakan dua  arsitektur&#13;
pada transfer learning, yaitu EfficientNet-B4 dan Inception-V3. Kedua arsitektur ini &#13;
masih jarang digunakan pada studi kasus terkait. Tujuan peningkatan jumlah parameter&#13;
ini  adalah untuk menemukan konfigurasi optimal pada optimizer dan learning rate&#13;
yang dapat  memaksimalkan performa model. Dengan peningkatan jumlah parameter&#13;
dan pemanfaatan dua  arsitektur pada transfer learning, diharapkan kemampuan model&#13;
dalam menangani  kompleksitas masalah klasifikasi gambar daun singkong penyakit&#13;
dapat ditingkatkan. Fokus  penelitian ini juga akan difokuskan pada penerapan&#13;
arsitektur EfficientNet-B4 dan Inception V3 dengan skema hyperparameter tuning&#13;
untuk meningkatkan performa model. Oleh karena  itu, penelitian ini diharapkan dapat&#13;
memberikan kontribusi yang lebih unggul dalam  pengembangan CNN untuk&#13;
klasifikasi penyakit pada daun singkong, dengan performa yang  lebih baik dan lebih&#13;
akurat.</dc:description>
        <dc:date>2024-01-25</dc:date>
        <dc:type>Thesis</dc:type>
        <dc:type>NonPeerReviewed</dc:type>
        <dc:format>text</dc:format>
        <dc:language>id</dc:language>
        <dc:identifier>https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31792/1/22.55.1221%20-%20Tri%20Anton.pdf</dc:identifier>
        <dc:identifier>  Anton, Tri  (2024) PENERAPAN TRANSFER LEARNING DENGAN INCEPTIONV3 DAN EFFICIENTNET-B4 PADA STUDI KASUS KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN SINGKONG.  S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.   </dc:identifier></oai_dc:dc>
        </didl:Resource>
      </didl:Component>
    </didl:Item>
    <didl:Item>
      <didl:Descriptor>
        <didl:Statement mimeType="application/xml">
          <dip:ObjectType>info:eu-repo/semantics/objectFile</dip:ObjectType>
        </didl:Statement>
      </didl:Descriptor>
      <didl:Component>
        <didl:Resource mimeType="text" ref="https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31792/1/22.55.1221%20-%20Tri%20Anton.pdf"/>
      </didl:Component>
    </didl:Item>
    <didl:Item>
      <didl:Descriptor>
        <didl:Statement mimeType="application/xml">
          <dip:ObjectType>info:eu-repo/semantics/humanStartPage</dip:ObjectType>
        </didl:Statement>
      </didl:Descriptor>
      <didl:Component>
        <didl:Resource mimeType="application/html" ref="https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31792/"/>
      </didl:Component>
    </didl:Item>
  </didl:Item>
</didl:DIDL>