L2P UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONOROGO
Universitas Muhammadiyah Ponorogo
Temukan setiap halaman yang menunggu untuk dibaca, setiap pengetahuan yang siap mengubah dunia.
SISTEM DETEKSI PENYAKIT DAUN BAWANG PREI MENGGUNAKAN CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK) ARSITEKTUR VGG-19
INTAN SARFINA (21533414) - Nama Orang;
Skripsi · 2025
Indonesia sebagai negara agraris sangat bergantung pada sektor pertanian sebagai penopang utama perekonomian. Di wilayah pegunungan, budidaya daun bawang prei menjadi salah satu sumber pendapatan utama masyarakat. Namun, petani di Desa Pudak Wetan menghadapi permasalahan berupa serangan penyakit tanaman seperti layu fusarium dan bercak ungu, yang sulit dikenali pada tahap awal.
Proses deteksi penyakit yang masih dilakukan secara manual terbukti kurang akurat, memakan waktu, dan rawan kesalahan, sehingga dapat menyebabkan penurunan hasil panen serta kerugian secara ekonomi. Sebagai upaya untuk mengatasi permasalahan tersebut, disusun penelitian ini untuk mengembangkan sistem yang mampu mendeteksi penyakit pada daun bawang prei secara otomatis dengan memanfaatkan metode Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur VGG-19, yang memiliki jaringan mendalam dan stabil sehingga efektif dalam melakukan pengenalan citra. CNN mampu mengekstraksi fitur-fitur penting dari citra daun dan mengklasifikasikan jenis penyakit seperti layu fusarium dan bercak ungu, disertai dengan informasi akurasi, cara penanganan, serta grafik penyakit. Sistem dirancang dalam bentuk aplikasi berbasis web yang memungkinkan pengguna mengunggah citra daun untuk mendapatkan hasil klasifikasi beserta grafik pendukung. Teknik augmentasi citra juga diterapkan untuk meningkatkan kemampuan generalisasi model dan mencegah overfitting. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model berhasil mencapai nilai F1-score sebesar 1.00 untuk kelas layu fusarium 1.00 untuk kelas bercak ungu, dan 1.00 untuk kelas daun sehat. Selain itu, nilai rata-rata macro average dan weighted average juga mencapai 1.00, yang menunjukkan performa deteksi yang sangat akurat dan konsisten. Hasil penelitian ini berupa sistem yang dapat digunakan untuk mendeteksi penyakit secara dini serta membantu petani meningkatkan kualitas dan kuantitas hasil pertanian.
About this edition
Edisi: -
ISBN/ISSN: -
Page count: xx, 27 p, 30 cm.
Published: 2025
Format: text
Penerbit: TEKNIK UNMUH PONOROGO
Bahasa: Indonesia
Tipe Isi: text
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Ketersediaan
#
Prodi Teknik Informatika (Rak Koleksi Khusus)
49 SAR s FT-2025
KK1205FT
Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan
Versi lain/terkait
Tidak tersedia versi lain
