KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK)
DOI:
https://doi.org/10.51977/jti.v4i2.856Keywords:
CNN, Klasifikasi, Penyakit Tanaman PadiAbstract
Algoritma CNN menunjukkan keunggulan dalam berbagai penerapan di dunia nyata. Penelitian ini bertujuan untuk membantu dan mengedukasi petani dalam mengklasifikasi penyakit padi dan mengurangi risiko kegagalan panen akibat penyakit daun tanaman padi. Adapun jenis daun padi pada penelitian ini: Brown Spot, Hawar, Leaf Brown, dan Daun Sehat. Studi Literatur, Pengumpulan Dataset, Prepocessing Data, Mengolah Data. Penelitian ini didapatkan dari data training, testing, dan validation. Adapun layer konvolusi (Conv2D), layer pooling (MaxPooling2D), layer flatten (flatten), serta layer dense (Dense) untuk klasifikasi penyakit daun padi menggunakan Convolutional Neural Network. Dalam proses data training dilakukan epoch sebanyak 10 epoch, proses ini akan berhenti saat sudah memenuhi kondisi tersebut. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa metode Deep Learning CNN dapat diimplementasikan untuk identifikasi citra daun padi yang berpenyakit. Nilai tertinggi dari akurasi data training mencapai nilai 85%, untuk data testing 86%, dan untuk data validation mencapai nilai 95%. Sehingga untuk identifikasi citra penyakit daun padi cukup baik
References
DeVito, J.A. (2011), Komunikasi Antarmanusia. Tangerang: Karisma Publishing Group.
DeVito, J.A. (2013), The Interpersonal Communication Book. New Jersey: Pearson.
Jazuli, M. (2014). Manajemen Seni Pertunjukkan. Yogyakarta: Graha Ilmu
Jaeni. 2017. Komunikasi Seni. Bandung: Pasca Sarjana ISBI Bandung.
Mara, W. (2016), Sound engineer. Michigan: Cherry Lake.
Rismayeti, (2014), “Persepsi Pemustaka Terhadap Profesi Pustakawan Di perpustakaan Pusat Universitas Lancang Kuning Pekanbaru”. Jurnal Ilmu Budaya Unilak Vol. 11 No. 1 2014: 32-48
Slone, J.J. (2002), The Basics of Live Sound: Tips, Techniques & Lucky Guesses. Wisconsin: Hal Leonard Corporation.
Sukohardi (2020). Teori Musik Umum.Yogyakarta: Pustaka Ming
Resmadi, Idhar. (2018). Jurnalisme Musik dan Selingkar Wilayahnya. Jakarta: KPG Gramedia.
Liputan 6. 2003. https://www.liputan6.com/showbiz/read/220145/asei-dibentuk?page=2
Downloads
Published
Issue
Section
License
Pemberitahuan Hak Cipta
Usulan kebijakan untuk jurnal yang menawarkan akses terbuka Syarat yang dibutuhkan penulis adalah sebagai berikut:
1. Penulis memegang hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama secara bersamaan di bawah lisensi di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0), yang mengizinkan orang lain untuk menyalin dan mendistribusikan ulang materi ini dalam bentuk atau format apa pun termasuk menyusun, memodifikasi, dan membuat turunan materi ini untuk tujuan apa pun, termasuk tujuan komersial.
2. Penulis dapat membuat pengaturan kontrak terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi dekaden publikasi jurnal (misalnya mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan mengakui publikasi aslinya di jurnal ini.
3. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting artikel secara online (misalnya di repositori institusional atau di situs web mereka) seperti pada Garuda, Academia, researchgate atau repository lainnya sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif dan kutipan artikel yang diterbitkan lebih awal dan lebih maju (periksa: Efek Akses Terbuka)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
