WIBOWO, Barra Malik (2024) Perancangan Model Deep Learning Dengan Arsitektur Cnn Pada Rice Diseases Dataset Untuk Aplikasi Padi Care. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
PDF (Cover)
Halaman Cover.pdf Download (3MB) |
|
PDF (Legalitas)
Legalitas.pdf Restricted to Repository staff only Download (990kB) |
|
PDF (Abstrak)
Halaman Abstrak.pdf Download (182kB) |
|
PDF (BABI)
BAB I.pdf Restricted to Repository staff only Download (360kB) |
|
PDF (BabII)
BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
PDF (BabIII)
BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
PDF (BabIV)
BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
PDF (BabV)
BAB V.pdf Download (232kB) |
|
PDF (DaftarPustaka)
Daftar Pustaka.pdf Download (357kB) |
|
PDF (Lampiran)
Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (497kB) |
Abstract
Penyakit padi dapat menyebabkan kerugian berupa gagal panen, yang berimbas pada penurunan produksi tanaman padi. Oleh karena itu, deteksi dini penyakit pada tanaman padi sangat penting untuk mencegah kerugian yang lebih besar. Padi Care merupakan aplikasi yang dapat membantu dalam mendeteksi penyakit padi. Padi Care ini memberikan 1 fitur utama yaitu mendeteksi penyakit padi dan 2 fitur tambahan yaitu blog dan edukasi. Dalam membangun aplikasi tersebut, penelitian ini bertujuan untuk melakukan perancangan model dengan akurasi terbaik pada rice leaf diseases dataset dengan arsitektur CNN dengan cara membandingkan tiga arsitektur, yaitu ResNet, MobileNet, dan Inception. Perancangan melalui 3 tahapan yaitu Persiapan Dataset (menyimpan di Kaggle dan Prepocessing Data), Pemilihan Layer untuk model, Training Dataset dengan model, dan Evaluasi atau pengujian akurasi dengan dataset itu sendiri menggunakan confussion matrix.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Nomor Inventaris: | H24245 |
Uncontrolled Keywords: | Rice Leaf Diseases, CNN, MobileNet, Inception dan ResNet |
Subjects: | P > P319 Plant diseases |
Divisions: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro |
Depositing User: | Mr Barra Malik Wibowo |
Date Deposited: | 25 Jul 2024 04:14 |
Last Modified: | 25 Jul 2024 04:14 |
URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/28124 |
Actions (login required)
View Item |