Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SENTIMETER : Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer
Hanifa Mulyasari
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Penyakit Tanaman Mangga Menggunakan Algorithma CNN Pada Citra Daun Daun Aldi Setiawan; Amanda Nursafitri; Ersa Vidya Afnarista; Hanifa Mulyasari; Vici Husnia Zahwa; Zeldi Suryadi
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer Vol 4 (2025): Sentimeter 2025
Publisher : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Mangga (Mangifera indica L.) merupakan salah satu tanaman buah tropis yang berasal dari India dan dikenal kaya akan kandungan vitamin A, vitamin C, serta nutrisi penting lainnya. Namun, produktivitas tanaman mangga sering kali menurun akibat serangan berbagai jenis penyakit, baik yang disebabkan oleh parasit maupun non-parasit. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini mengembangkan sistem cerdas berbasis Deep Learning dan Computer Vision yang mampu mendeteksi penyakit pada daun mangga secara otomatis. Proses klasifikasi dilakukan terhadap citra daun mangga yang telah melalui tahap augmentasi sebagai teknik pengolahan citra, kemudian dilatih menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Hasil pelatihan menunjukkan tingkat akurasi yang cukup tinggi, yakni 93% untuk data pelatihan dan 94% untuk data validasi. Dataset yang digunakan merupakan Mango Leaf Disease Dataset yang diperoleh dari Kaggle, terdiri dari 400 citra dan dibagi menjadi 3.200 data untuk pelatihan serta 800 data untuk validasi. Dataset ini mencakup delapan kategori, yaitu: Anthracnose, Bacterial Canker, Cutting Weevil, Die Back, Gall Midge, Healthy, Powdery Mildew, dan Sooty Mould. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mendukung kemajuan teknologi di bidang pertanian melalui pengembangan sistem deteksi penyakit tanaman yang lebih akurat dan efisien.
Co-Authors Aldi Setiawan Amanda Nursafitri Ersa Vidya Afnarista Vici Husnia Zahwa Zeldi Suryadi