SISTEM DIAGNOSIS PENYAKIT PADA TANAMAN JAGUNG BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK)
Total View This Week0

Institusion

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author

Mawarni, Reza
WULANNINGRUM, RESTY
HELILINTAR, RISA

Subject

457 Computer engineering 

Datestamp

2023-09-27 11:28:02 

Abstract :
Jagung (Zea mays) merupakan bahan pangan yang memegang peranan penting di Indonesia. Total hasil jagung selalu berfluktuasi karena pengaruh penawaran dan permintaan yang selalu berubah. Permintaan jagung yang meningkat tajam di pasar domestik merupakan peluang bagi Indonesia untuk menyeimbangkan pasokan dan permintaan jagung. Namun tanaman jagung dapat terserang hama dan penyakit, antara lain tiga penyakit utama jagung adalah penyakit busuk daun (peronosclerospora maydis, P. philippinensis dan P. sorghi), bercak daun jagung (Bipolaris maydis) dan karat (Puccinia polysora). Oleh sebab itu, Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit padi menurut daun sakit menggunakan teknik deep learning Metode Convolutional Neural Network (CNN), untuk mempermudah dalam pendeteksi dini penyakit jagung agar bisa segera mendapatkan penanganan. Berdasarkan hasil klasifikasi yang dilakukan, didapatkan akurasi sebesar 97% Dengan menggunakan parameter epoch 40, size 224 x 224, batch size32. 

File :
RAMA_55201_19103020247.pdf
RAMA_55201_19103020247_0719068702_0721058902_01_front_ref.pdf
RAMA_55201_19103020247_0719068702_0721058902_02.pdf
RAMA_55201_19103020247_0719068702_0721058902_03.pdf
RAMA_55201_19103020247_0719068702_0721058902_04.pdf
RAMA_55201_19103020247_0719068702_0721058902_05.pdf
RAMA_55201_19103020247_0719068702_0721058902_06.pdf
RAMA_55201_19103020247_0719068702_0721058902_07.pdf
RAMA_55201_19103020247_SIMILARYTY.pdf