Rancangan Sistem Identifikasi Citra Penyakit dan Hama Bawang Merah Menggunakan Metode CNN model Densenet 201
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v8i2.4987Abstract
Bawang merah merupakan bahan pokok yang berpengaruh pada kehidupan masyarakat di Indonesia. Namun dibalik itu semua petani banyak mengeluhkan penyakit dan hama yang sering menyerang pada bawang merah, diantaranya adalah busuk bawah, jamur daun, dan hama ulat. Dari banyaknya data yang tersedia maka peneliti membuat rancangan program untuk mengidentifikasi citra penyakit dan hama pada bawang merah menggunakan metode CNN model densenet 201. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetes seberapa akurat model densenet 201 untuk mengidentifikasi citra penyakit dan hama pada bawang merah.
Keywords:
bawang merah, identifikasi, CNN##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
S. A. & T. Sugiarti, “Fluktuasi Harga Komoditas Bawang Merah Sebelum Dan Pada Saat Masa Pandemi Covid-19 Di Kabupaten Nganjuk,” Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis (JEPA), vol. 7, no. 2, pp. 660–623, 2023.
A. Ahmad, “Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network, dan Deep Learning.” [Online]. Available: www.teknoindonesia.com
P. Sitompul, H. Okprana, A. Prasetio, and G. Artikel, “Identifikasi Penyakit Tanaman Padi Melalui Citra Daun Menggunakan DenseNet 201 Identification of Rice Plant Diseases Through Leaf Image Using DenseNet 201 Article Info ABSTRAK,” JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence, vol. 1, no. 2, pp. 2828–9099, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i2.889.
A. Faizin, A. T. Arsanto, M. Lutfi, and A. R. Musa, “DEEP PRE-TRAINED MODEL MENGGUNAKAN ARSITEKTUR DENSENET UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI,” 2022.
A. Ridhovan et al., “PENERAPAN METODE RESIDUAL NETWORK (RESNET) DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN GANDUM.”
D. Marcella and S. Devella, “Klasifikasi Penyakit Mata Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur VGG-19,” vol. 3, no. 1, pp. 60–70, 2022.
D. Irfansyah et al., “Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) Alexnet Untuk Klasifikasi Hama Pada Citra Daun Tanaman Kopi,” vol. 6, no. 2, 2021, [Online]. Available: https://data.mendeley.com/datasets/c5yvn32dzg/2.
M. N. Winnarto, M. Mailasari, and A. Purnamawati, “KLASIFIKASI JENIS TUMOR OTAK MENGGUNAKAN ARSITEKTURE MOBILENET V2,” Jurnal SIMETRIS, vol. 13, no. 2, 2022.
M. Badrul, “Penerapan Metode waterfall untuk Perancangan Sistem Informasi Inventory Pada Toko Keramik Bintang Terang,” PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer, vol. 8, no. 2, pp. 57–52, 2021, doi: 10.30656/prosisko.v8i2.3852.
“IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN TOMAT.”
D. Efendi, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Syafria, and E. Budianita, “Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 3, p. 607, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4176.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Avif Bayu Saputra, Danar Putra Pamungkas, Danang Wahyu Widodo
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
