Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.811
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System Information Management For Educators And Professionals (IMBI) Jurnal Sains dan Informatika Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurnal Teknoinfo Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Jurnal Sistem Informasi Informatics and Computer Engineering Journal Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (SINTEK) INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Jurnal Aruna Mengabdi (ARMI) Journal of Accounting Information System Sintek Kuwera Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Jurnal Teknoinfo
Mely Mailasari
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 29 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Sintek Kuwera

 1 
Klasifikasi Jenis Penyakit Daun Teh Menggunakan Arsitekture VGG16 Monikka Nur Winnarto; Mely Mailasari; Annida Purnamawati
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol 6 No 1 (2026): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (SINTEK)
Publisher : LPPM STMIK KUWERA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56995/sintek.v6i1.250

Abstract

Perkembangan produksi teh di Indonesia semakin menurun setiap tahunnya. Penurunan produksi teh salah satunya disebabkan adanya serangan hama dan penyakit pada daun teh yang mempengaruhi hasil panen dan kualitas teh. Klasifikasi penyakit dauh teh sangat penting untuk mengetahui perawatan yang diperlukan dalam keberlanjutan sistem budidaya. Klasifikasi penyakit daun teh masih mengandalkan tenaga professional dan pengalaman kerja petani, hal ini akan memakan waktu, melelahkan dan tidak efisien. Beberapa tahun terakhir kemunculan algoritma pembelajaran mesin menyediakan sistem dukungan untuk klasifikasi penyakit daun teh. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi jenis  penyakit daun teh menggunakan arsitektur CNN VGG16. VGG16 memiliki score akurasi cukup tinggi, dan memiliki performa yang baik. Tahapan penelitian berupa pengumpulan data, data prepocessing, klasifikasi, evaluasi. Arsitektur VGG16 menghasilkan akurasi sebesar 94% dan nilai loss 0,2266% yang menujukkan bahwa arsitektur ini mampu melakukan klasifikasi penyakit dauh teh dengan baik yang ditunjukkan dengan hasil pengujian dari 36 data yang mana 35 data citra daun teh terdeteksi benar dan 1 citra terdeteksi dengan klasifikasi jenis penyakit yang salah.
Co-Authors Ahmad Setiadi Annida Purnamawati Annida Purnamawati Ari Puspita Dewantara, Satria Bima Erma Delima Sikumbang Hidayanti Murtina Khoirun Nisa Linda Marlinda Monikka Nur Winnarto Purnamawati, Annida Rohmat Rifai Widyastuti, Reny Winarto, Monikka Nur Winnarto, Monikka Nur