Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Jemakmum
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Klasifikasi Citra Berbasis Tensorflow Untuk Mendeteksi Penyakit Tanaman Pada Aplikasi Agroscan Rahma Hidaya, Jenny; Jemakmum
JURNAL FASILKOM Vol. 15 No. 1 (2025): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v15i1.8536

Abstract

Mengidentifikasi penyakit pada tanaman merupakan hal yang dapat mempengaruhi produktivitas dan keberlanjutan hasil panen di bidang pertanian. Penelitian ini memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan tujuan mengembangkan aplikasi Agroscan untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman. Metode yang digunakan berupa pengumpulan dataset yang terdiri dari gambar daun di berbagai jenis tanaman, seperti paprika, kentang, dan tomat yang telah terinfeksi berbagai penyakit. Model CNN dilatih dengan menggunakan datasetPlantVillage, yang terdiri dari 20.638 citra, dan mampu mencapai akurasi pelatihan sebesar 97,30% serta akurasi validasi sebesar 95,02%. Hasil penelitian membuktikan bahwa CNN efektif dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman, dengan tujuan untuk meningkatkan hasil panen dan mendukung pertanian berkelanjutan.
Co-Authors Rahma Hidaya, Jenny