Penerapan Metode Convolutional Neural Network Pada Tanaman Bawang Merah

Authors

  • Nuryanto Nuryanto Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Danar Putra Pamungkas Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Danang Wahyu Widodo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/2pywxn62

Abstract

Allium cepa var. ascalonicum (Bawang Merah) atau “brambang” dalam istilah jawa merupakan salah satu jenis sayuran yang banyak dikonsumsi sehari-hari sebagai bahan bumbu penyedap makanan oleh masyarakat di Indonesia. Rendahnya produktifitas bawang merah disebabkan oleh beberapa faktor salah satunya yaitu diserangnya hama penyakit hal itu menyebabkan menurunya tingkat produktifitas bawang merah menurun. Penelitian ini menggunakan CNN untuk mengklasifikasi penyakit tanaman bawang berdasarkan gejala pada citra. Bertujuan untuk mempermudah dalam mendeteksi gejala awal pada tanaman bawang. Pada klasifikasi menunjukan akurasi 97% epoch 20 dengan batch size 32. Berpotensi membantu mendapatkan dalam mendeteksi penyakitt bawang dengan optimal.

Keywords:

bawang Merah, CNN(Convolutional Neural Network), Klasifikasi

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

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

References

I. W. R. Aryanta, “Bawang merah dan manfaatnya bagi kesehatan,” vol. 1, 2019.

Yulimasni, Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Bawang Merah Dan Pengendaliannya, vol. 22, no. 3. 2005. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1016/j.ocemod.2013.04.010%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.ocemod.2011.06.003%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.ocemod.2008.12.004%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.ocemod.2014.08.008%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.jcp.2009.08.006%0Ahttp://dx.doi

W. S. Eka Putra, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” J. Tek. ITS, vol. 5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.

F. Felix, S. Faisal, T. F. M. Butarbutar, and P. Sirait, “Implementasi CNN dan SVM untuk Identifikasi Penyakit Tomat via Daun,” J. SIFO Mikroskil, vol. 20, no. 2, pp. 117–134, 2019, doi: 10.55601/jsm.v20i2.670.

M. R. Alwanda, R. P. K. Ramadhan, and D. Alamsyah, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle,” J. Algoritm., vol. 1, no. 1, pp. 45–56, 2020, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.434.

A. Tohawi et al., “Penerapan Etika Bisnis Islam dalam Perdagangan Bawang Merah di Pasar Sukomoro Nganjuk,” J. Educ., vol. 05, no. 04, pp. 17814–17822, 2023.

E. Marlitasari, L. Sulistyowati, R. Rizkyta, and Kusuma, “Hubungan Ketebalan Lapisan Epidermis Daun Terhadap Infeksi Jamur Alternaria porri Penyebab Penyakit Bercak Ungu pada Empat Varietas Bawang Merah,” J. HPT (Hama Penyakit Tumbuhan), vol. 4, no. 1, pp. 8–16, 2016, [Online]. Available: https://jurnalhpt.ub.ac.id/index.php/jhpt/article/view/223

“M-33-Panduan-Teknis-Budidaya-Bawang-Merah.pdf.crdownload.”

T. Khamidi, H. A. Djatmiko, and T. A. D. Haryanto, “Potensi Agens Hayati dalam Pengendalian Penyakit Busuk Pangkal dan Peningkatan Pertumbuhan Tanaman Bawang Merah,” J. Fitopatol. Indones., vol. 18, no. 1, pp. 9–18, 2022, doi: 10.14692/jfi.18.1.

H. A. Prasetyo and L. L. Sinaga, “Respon Pemberian Jenis dan Dosis Pupuk Organik terhadap Pertumbuhan dan Produksi Bawang Merah (Allium ascalonicum L.),” J. Agroteknosains, vol. 1, no. 01, pp. 69–77, 2017, doi: 10.36764/ja.v1i01.32.

Downloads

Published

2024-07-31

Issue

Vol. 8 No. 3 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024

Section

Articles

License

Copyright (c) 2024 Nuryanto Nuryanto, Danar Putra Pamungkas, Danang Wahyu Widodo

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

Penerapan Metode Convolutional Neural Network Pada Tanaman Bawang Merah. (2024). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 8(3), 1337-1345. https://doi.org/10.29407/2pywxn62