Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal The Indonesian Journal of Computer Science
Bahri, Aulia Hidayatul
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Penyakit Tanaman Padi Berbasis Android Melalui Pemanfaatan Teachable Machine Saputra, Heru; Stephane, Ilfa; Sundara, Tri; Bahri, Aulia Hidayatul
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 1 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i1.3643

Abstract

Padi adalah tanaman pangan utama di banyak negara, termasuk Indonesia, dan pertumbuhannya sangat dipengaruhi oleh faktor lingkungan dan kualitas tanah. Namun, petani sering menghadapi tantangan dalam mengelola Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) yang dapat merusak tanaman dan mengurangi produktivitas. Untuk membantu petani mengatasi tantangan ini, penelitian ini memanfaatkan Teachable Machine, sebuah aplikasi berbasis web untuk mendeteksi penyakit pada daun padi. Penelitian ini menggunakan dataset dari Kaggle dan melatih model dengan gambar daun padi yang terinfeksi. Hasilnya menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif dalam mendeteksi penyakit daun padi dan dapat membantu petani dalam mengidentifikasi dan menangani hama pada tanaman padi mereka. Namun, efektivitas aplikasi ini sangat bergantung pada kualitas dan jumlah data yang digunakan untuk melatih model
Co-Authors Heru Saputra Ilfa Stephane Tri Sundara, Tri