L2P UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONOROGO
Universitas Muhammadiyah Ponorogo
Temukan setiap halaman yang menunggu untuk dibaca, setiap pengetahuan yang siap mengubah dunia.
SISTEM KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN LABU SIAM BERBASIS CNN DENGAN OPTIMASI HYPERPARAMETER DI DESA PUDAK KULON
ANANDA MAYSELA NUR ROHMA (21533436) - Nama Orang;
Skripsi · 2025
Indonesia sebagai negara agraris sangat bergantung pada sektor pertanian sebagai penopang ekonomi masyarakat, terutama di wilayah pegunungan seperti Desa Pudak Kulon. Di daerah ini, labu siam menjadi salah satu komoditas alternatif yang dikembangkan masyarakat setelah sektor peternakan terdampak wabah penyakit mulut dan kuku (PMK). Namun, budidaya labu siam menghadapi tantangan berupa serangan penyakit daun seperti embun bulu dan embun tepung, yang berpotensi menurunkan kualitas dan hasil panen secara signifikan. Proses deteksi penyakit secara manual terbukti tidak efisien, rawan kesalahan, dan membutuhkan waktu serta keahlian khusus. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi penyakit daun labu siam secara otomatis dan terkomputerisasi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan optimasi hyperparameter. Model dikembangkan melalui pelatihan dataset citra daun yang terdiri dari tiga kelas: embun bulu, embun tepung, dan daun sehat. Evaluasi performa menggunakan metrik klasifikasi menunjukkan hasil yang sangat baik dengan F1-score sebesar 0.99 untuk embun bulu, 1.00 untuk embun tepung, dan 0.99 untuk daun sehat.
Rata-rata macro dan weighted average keduanya mencapai 0.99, menunjukkan konsistensi tinggi dalam klasifikasi seluruh kelas. Hasil penelitian ini menghasilkan sistem klasifikasi yang dapat membantu diagnosis dini bagi petani, guna meningkatkan produktivitas tanaman dan mengurangi potensi kerugian akibat penyakit daun labu siam.
About this edition
Edisi: -
ISBN/ISSN: -
Page count: xx, 78 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)
78 ROH s FT-2025
KK1232FT
Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan
Versi lain/terkait
Tidak tersedia versi lain
