Identifikasi Penyakit Pada Daun Cabai Rawit (Capsicum Frutescens) Di Desa Krenceng Kecamatan Kepung Kabupaten Kediri
Vol. 7 No. 1 (2023), Articles
Vol. 7 No. 1 (2023)

Identifikasi Penyakit Pada Daun Cabai Rawit (Capsicum Frutescens) Di Desa Krenceng Kecamatan Kepung Kabupaten Kediri

Articles
https://doi.org/10.29407/inotek.v7i1.3445
Published 2023-07-20
Sri Rahayu
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Resty Wulanningrum
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Lilia Sinta Wahyuniar
Universitas Nusantara PGRI Kediri
PDF

Keywords

CNN(Convolutional Neural Network)
Identifikasi
Prewitt

How to Cite

Rahayu, S., Wulanningrum, R. ., & Wahyuniar, L. S. . (2023). Identifikasi Penyakit Pada Daun Cabai Rawit (Capsicum Frutescens) Di Desa Krenceng Kecamatan Kepung Kabupaten Kediri. Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 7(1), 362–369. https://doi.org/10.29407/inotek.v7i1.3445
ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver

Download Citation

Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

Abstract

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%.

https://doi.org/10.29407/inotek.v7i1.3445
PDF

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.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Copyright (c) 2023 Sri Rahayu, Resty Wulanningrum, Lilia Sinta Wahyuniar

Downloads

Download data is not yet available.

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 > >>