DETEKSI PENYAKIT TANAMAN TEBU BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Priyono, Arfian Hendro (2025) DETEKSI PENYAKIT TANAMAN TEBU BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

[img] Text (THESIS)
21.52.2123 - Arfian Hendro Priyono.pdf - Published Version
Download (2MB)

Abstract

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%.

Item Type: Thesis (S2 - Magister)
Contributor:
Pembimbing
Utami, Ema
Ariatmanto, Dhani
Uncontrolled Keywords: CNN;Machine learning;Sugarcane leaf disease;VGG-16.
Subjects: 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
Divisions: Pascasarjana Magister Informatika > Magister Informatika
Depositing User: RC Universitas AMIKOM Yogyakarta
Date Deposited: 29 Jun 2026 03:55
Last Modified: 29 Jun 2026 03:55
URI: http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31784

Actions (login required)

View Item View Item