Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Imanuel, Christian
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Kondisi Tanaman Cabai Sehat dan Tidak Sehat Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Teachable Machine Satria Yudha, Rafiq; Imanuel, Christian; Yoga Saputra, Muchammad; Dwi Irawan, Ridwan
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/a0nwc842

Abstract

Tanaman cabai merupakan salah satu komoditas hortikultura yang memiliki nilai ekonomi tinggi di Indonesia. Namun, produktivitas tanaman cabai kerap mengalami penurunan akibat serangan penyakit yang dapat merusak tanaman. Deteksi dini terhadap kondisi kesehatan tanaman cabai sangat diperlukan guna mencegah penyebaran penyakit lebih luas. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi kondisi tanaman cabai sehat dan tidak sehat menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis Teachable Machine. Data citra tanaman cabai dikelompokkan menjadi dua kelas, yaitu Healthy (sehat) dan Unhealthy (tidak sehat). Proses pelatihan model dilakukan selama 50 epoch dengan ukuran citra 224 x 224 piksel. Berdasarkan hasil pengujian, model berhasil mencapai akurasi total sebesar 91%, dengan akurasi klasifikasi masing-masing kelas sebesar 83% untuk tanaman sehat dan 100% untuk tanaman tidak sehat. Hasil ini menunjukkan bahwa model CNN berbasis Teachable Machine dapat digunakan sebagai alat bantu deteksi dini kondisi kesehatan tanaman cabai secara praktis dan efisien.
Co-Authors Irawan, Ridwan Dwi Satria Yudha, Rafiq Yoga Saputra, Muchammad