Image of PENGEMBANGAN APLIKASI ANDROID BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PENDETEKSIAN CEPAT PENYAKIT PADA TANAMAN PANGAN Harahap,

Skripsi

PENGEMBANGAN APLIKASI ANDROID BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PENDETEKSIAN CEPAT PENYAKIT PADA TANAMAN PANGAN Harahap,

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Penelitian ini mengembangkan aplikasi Android berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan model PlantNet untuk pendeteksian cepat penyakit pada tanaman pangan seperti padi, jagung, kentang, dan tomat. Aplikasi ini menggunakan dataset gambar yang diperoleh dari ladang pertanian di Kota Padangsidimpuan serta dataset sekunder dari sumber online. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan solusi bagi petani dalam mendeteksi penyakit tanaman secara otomatis dan akurat. Model PlantNet menunjukkan performa yang unggul dengan akurasi rata-rata 92% dalam pengenalan penyakit, yang lebih tinggi dibandingkan model-model lain yang diuji, seperti ResNet50 dan MobileNetV2. Dalam pengujian, ResNet50 menunjukkan akurasi validasi sebesar 87%, sementara MobileNetV2 mencapai 89%. Kelebihan PlantNet terletak pada kemampuannya dalam mengoptimalkan efisiensi komputasi tanpa mengorbankan akurasi, membuatnya ideal untuk diimplementasikan dalam aplikasi mobile. Kesimpulannya, aplikasi ini tidak hanya meningkatkan kemampuan deteksi dini penyakit tanaman tetapi juga menawarkan solusi praktis bagi petani untuk mengambil tindakan pencegahan lebih cepat. Hal ini diharapkan dapat berkontribusi dalam meningkatkan hasil panen dan efisiensi pertanian. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan teknologi pertanian berbasis kecerdasan buatan, khususnya dalam pengembangan solusi mobile yang terjangkau dan mudah digunakan.

Availability
Inventory Code Barcode Call Number Location Status
2507001170T167617T1676172025Central Library (REFERENCES)Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T1676172025
Publisher
Indralaya : Prodi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya ;.,
Collation
xiv, 97 hlm.; ill.; tab.; 29 cm.
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
621.310 7
Content Type
-
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Teknik elektro
Prodi Teknik Elektro
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related

No other version available

File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment