Perancangan Sistem Deteksi Penyakit Daun Jeruk Siam

Authors

  • Desi Dwi Kurniawati Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Resty Wulanningrum Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Julian Sahertian Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/inotek.v7i3.3564

Abstract

Buah jeruk mengandung vitamin C yang bermanfaat bagi tubuh dan juga dapat dijadikan pengharum ruangan atapun parfum. Salah satu faktor yang mengakibatkan menurunnya jumlah penjualan bibit jeruk siam adalah serangan..hama dan penyakit yang menimpanya. Penyakit ini menyerang daun. Jenis  penyakit yang menyerang daun jeruk siam antara lain penyakit CVPD (Citrus Vein Phloem Degeneration), embun jalaga, dan ulat peliang.Dengan memanfaatkan teknologi pengenalan pola dibuatlah sistem sebagai alat bantu dalam pengenalan dan klasifikasi jenis penyakit daun jeruk siam. Jadi dalam penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan parameter epoch 35. Hasil akurasi yang didapatkan  94%.

Keywords:

CNN, Daun jeruk siam, Identifikasi penyakit

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

F. R. Lestari, I. Purwanti, N. Purnama, A. M. Sajiah, L. B. Aksara, dan J. T. Informatika, “IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN JERUK SIAM MENGGUNAKAN METODE M-SVM.”

bps, “produksi buah dan sayur,” atim.bps.go.id, 2020. https://jatim.bps.go.id/statictable/2021/09/06/2243/produksi-buah-buahan-dan-sayuran-tahunan-menurut-jenis-tanaman-di-provinsi-jawa-timur-kuintal-2017-2020.html (diakses 30 Juni 2023).

F. G. Febrinanto Dkk., “Implementasi Algoritme K-Means Sebagai Metode Segmentasi Citra Dalam Identifikasi Penyakit Daun Jeruk,” 2018. [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id

M. A. Hasan, Y. Riyanto, dan D. Riana, “Grape leaf image disease classification using CNN-VGG16 model,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 9, no. 4, hal. 218–223, Okt 2021, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.14013.

W. M. Pradnya D dan A. P. Kusumaningtyas, “Analisis Pengaruh Data Augmentasi Pada Klasifikasi Bumbu Dapur Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 4, hal. 2022, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4201.

Patmawati, “Augmentasi data menggunakan dcgan pada gambar tanah,” hal. 45–52.

J. Sanjaya dan M. Ayub, “Augmentasi Data Pengenalan Citra Mobil Menggunakan Pendekatan Random Crop, Rotate, dan Mixup,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, hal. 311–323, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.

R. Budiarto Hadiprakoso dan N. Qomariasih, “Deteksi Masker Wajah Menggunakan Deep Transfer Learning Dan Augmentasi Gambar,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 5, no. 1, hal. 12–18, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.3591.

S. I. Syafi’i, R. T. Wahyuningrum, dan A. Muntasa, “Segmentasi Obyek Pada Citra Digital Menggunakan Metode Otsu Thresholding,” J. Inform., vol. 13, no. 1, hal. 1–8, 2016, doi: 10.9744/informatika.13.1.1-8.

A. Tri Utami, “Implementasi Metode Otsu Thresholding untuk Segmentasi Citra Daun,” Fak. Komun. dan Inform. Univ. Muhammadiyah Surakarta, 2017.

D. T. Anggraeni, “Perbaikan Citra Dokumen Hasil Pindai Menggunakan Metode Simple, Adaptive-Gaussian, dan Otsu Binarization Thresholding,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol., vol. 11, no. 2, hal. 71, 2021, doi: 10.36448/expert.v11i2.2170.

M. Sholawati, K. Auliasari, dan F. Ariwibisono, “Pengembangan Aplikasi Pengenalan Bahasa Isyarat Abjad Sibi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 1, hal. 134–144, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4507.

Aditya, KLASIFIKASI GENRE MUSIK POPULER MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN DATA AUGMENTATION MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN DATA AUGMENTATION. 2021.

S. Ilahiyah dan A. Nilogiri, “Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network”.

cktavia N. Putri, “Implementasi Metode CNN Dalam Klasifikasi Gambar Jamur Pada Analisis Image Processing (Studi Kasus: Gambar Jamur Dengan Genus Agaricus Dan Amanita),” hal. 1–80, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/23677/16611103 Ocktavia Nurima Putri.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Downloads

Published

2023-07-26

Issue

Vol. 7 No. 3 (2023): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023

Section

Articles

License

Copyright (c) 2023 Desi Dwi Kurniawati, Resty Wulanningrum, Julian Sahertian

Creative Commons License

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:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Perancangan Sistem Deteksi Penyakit Daun Jeruk Siam. (2023). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 7(3), 1241-1247. https://doi.org/10.29407/inotek.v7i3.3564