Record Details

Identifikasi Jenis Penyakit Daun Jagung Menggunakan Deep Learning Pre-Trained Model

Explore IT! : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Identifikasi Jenis Penyakit Daun Jagung Menggunakan Deep Learning Pre-Trained Model
 
Creator Rosadi, Muhammad Imron
Moch. Lutfi
 
Subject Penyakit Daun Jagung
Deep Learning
Pre-Trained Model
Citra Digital
 
Description      Jagung salah satu kebutuhan pangan utama setelah padi dan terigu di dunia dan termasuk kebutuhan yang penting di Indonesia setelah padi.  Identifikasi penyakit pada daun tanaman jagung dapat dilakukan secara manual dengan penglihatan mata manusia berdasarkan warna daun jagung. Namun proses ini membutuhkan waktu yang lama dan kurang akurat sehingga mempengaruhi penambahan biaya perawatan. Untuk mendukung proses identifikasi secara cepat dan akurat dibutuhkan sistem pengolahan citra digital. Pada Penelitian ini mengusulkan metode Convolutional Neural Network (CNN) pre-trained model untuk mendeteksi jenis penyakit pada daun jagung. Deteksi yang dilakukan pada 5 jenis daun jagung yaitu 1 daun sehat dan 4 penyakit daun jagung yaitu  karat daun, bercak daun, hawar daun, dan bulai daun. Harapannya metode yang diusulkan mampu mendeteksi penyakit daun jagung secara akurat dan mengurangi waktu komputasi. Berdasarkan hasil ujicoba bahwa transfer learning mampu meningkatkan akurasi dan mengurasi waktu komputasi dengan tingkat akurasi data training 0.85% error rate 0.45%  dan data validasi 0.88% error rate 0.54
 
Publisher Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan
 
Date 2021-09-16
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
 
Format application/pdf
 
Identifier https://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/article/view/2690
10.35891/explorit.v13i2.2690
 
Source 2549-354X
2086-3489
10.35891/explorit.v13i2
 
Language eng
 
Relation https://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/article/view/2690/1963
 
Rights Copyright (c) 2021 Muhammad Imron Rosadi
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0