Keywords
identifikasi
CNN
How to Cite
Abstract
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.
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.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright (c) 2024 Avif Bayu Saputra, Danar Putra Pamungkas, Danang Wahyu Widodo