Identifikasi Penyakit Pada Daun Cabai Rawit (Capsicum Frutescens) Di Desa Krenceng Kecamatan Kepung Kabupaten Kediri
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v7i1.3445Abstract
Tanaman cabai adalah salah satu tanaman pangan yang sangat banyak digemari. Cabai juga menjadi salah satu tanaman yang rentan dalam proses budidaya sehingga membuat produksi cabai dapat berkurang. Salah satunya karena terserang penyakit patogen dalam tanaman cabai. Dengan perkembangan teknologi saat ini, memungkinkan dilakukannya pengawasan terhadap tanaman secara otomatis menggunakan komputer. Dengan menggunakan image processing penyakit yang dapat dilihat dan direkam oleh komputer menjadi lebih efisien dengan mengetahui Hasil Accuracy dari penyakit daun cabai tersebut. Cirri penakit tersebut dapat dilihat dari bentuk dan warna daun. Pada penelitian ini akan menggunakan metode Prewitt Serta CNN (Convolutional Neural Network). Model ini akan bisa mendeteksi 4 jenis penyakit pada daun cabai. Dan model ini bisa menghasilkan Accuracy mencapai 100%.
Keywords:
CNN(Convolutional Neural Network), Identifikasi, Prewitt##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
W. Amalia, N. Hayati, dan K. Kusrinah, ―Perbandingan Pemberian Variasi Konsentrasi Pupuk dari Limbah Cair Tahu Terhadap Pertumbuhan Tanaman Cabai Rawit (Capsicum frutescens L.),‖ Al-Hayat J. Biol. Appl. Biol., vol. 1, no. 1, hal. 18, Agu 2018, doi: 10.21580/ah.v1i1.2683.
S. Andriani, ―Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman Cabai Rawit Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,‖ J-Intech, vol. 8, no. 02, hal. 85–88, 2020, doi: 10.32664/j-intech.v8i02.550.
N. ’ Ul Hafidhoh, N. Kurnia Ningrum, dan N. F. Anantri, PENGEMBANGAN APLIKASI KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN TANAMAN CABAI DENGAN METODE PROTOTYPING, vol. 4. 2019.
A. J. Rozaqi, A. Sunyoto, dan M. rudyanto Arief, ―Deteksi Penyakit Pada Daun Kentang Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional Neural Network,‖ Creat. Inf. Technol. J., vol. 8, no. 1, hal. 22, 2021, doi: 10.24076/citec.2021v8i1.263.
A. Tsany dan R. Dzaky, ―Deteksi Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Convolutional Neural Network.‖
P. Dwi Rahayu, B. Arif Dermawan, dan B. Nurina Sari, ―Implementasi Metode Forward Chaining dan Certainty Factor dalam Mendiagnosis Tanaman Cabai Berbasis Website,‖
J. Ilm. Wahana Pendidik., vol. 8, no. 17, hal. 384–396, 2022, doi: 10.5281/zenodo.7077525.
A. N. Syahrudin dan T. Kurniawan, ―Input dan Output pada Bahasa Pemrograman Python,‖ J. Dasar Pemrograman Python STMIK, hal. 1–7, 2018, [Daring]. Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publication/338385483
R. Rosalina dan A. Wijaya, ―Pendeteksian Penyakit pada Daun Cabai dengan Menggunakan Metode Deep Learning,‖ J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 3, Des 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i3.2857.
F. M. Qotrunnada dan P. H. Utomo, ―Metode Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Wajah Bermasker,‖ Prisma, vol. 5, hal. 799–807, 2022.
A. Zahara, ―Analisis Produk Dan Produktifitas Cabai,‖ Sosio Agribisnis, vol. 22, no. 1, hal. 18–29, 2021.
M. PENDEKATAN METODE FUZZY Basiroh, M. Nur Hilal, M. Handayani, P. Studi Teknik Mesin Pertanian, dan P. Negeri Cilacap Jl Kemerdekaan Barat No, SEGMENTASI CITRA DAUN MENGGUNAKAN AUTOMATED COLOUR EQUALIZATION UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN CABAI.
L. A. Harahap, R. I. Fajri, M. F. Syahputra, R. F. Rahmat, dan E. B. Nababan,
―Identifikasi Penyakit Daun Tanaman Kelapa Sawit dengan Teknologi Image Processing Menggunakan Aplikasi Support Vector Machine,‖ Talent. Conf. Ser. Agric. Nat. Resour., vol. 1, no. 1, hal. 53–59, 2018, doi: 10.32734/anr.v1i1.96.
M. A. Buchari, K. Haritami, dan R. Passarella, ―Implementasi Metode Hue Saturation Value Pada Identifikasi Citra Warna Kulit Studi Kasus : Pembuatan Surat Keterangan Catatan Kepolisian,‖ hal. 70–73, 1907.
I. Hastuti, ―perbandingan metode deteksi tepi menggunakan metode Canny, Prewitt, dan Sobel pada Image Ikan,‖ http://repository.poliban.ac.id/id/eprint/338/1/27- Article%20Text-79-1-10-20180120.pdf, 2016, [Daring]. Tersedia pada: http://repository.poliban.ac.id/id/eprint/338/1/27-Article Text-79-1-10-20180120.pdf
I. I. Zulfa, P. S. Matematika, F. Sains, D. A. N. Teknologi, U. Islam, dan N. Sunan,
―Klasifikasi kanker paru berdasarkan citra histopatologi menggunakan metode convolutional neural network (cnn) model alexnet,‖ 2022.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Sri Rahayu, Resty Wulanningrum, Lilia Sinta Wahyuniar
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
