Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Integration of Concatenated Deep Learning Models with ResNet Backbone for Automated Corn Leaf Disease Identification imam sudianto, Achmad; Sigit Susanto Putro; Eka Mala Sari; Ika Oktavia Suzanti; Aeri Rachmad; Wildan Surya Wijaya
BEST Vol 7 No 2 (2025): BEST
Publisher : Universitas PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36456/3kct9e57

Abstract

Corn is one of Indonesia's food commodities, which is an alternative food that supports food diversification in Indonesia. However, leaf infections in corn plants often cause significant yield losses and threaten food security. Early detection of this disease is very important, especially for small farmers, because conventional diagnostic methods that rely on agronomists are expensive and time-consuming. Recent advances in Agricultural Artificial Intelligence (AI) and image processing have facilitated automatic plant disease recognition through Convolutional Neural Networks (CNN), with ResNet as the main backbone combined through concatenation with MobileNetV3, DenseNet161, and GoogleNet. The dataset consists of 4,000 images divided into 2,560 training data, 640 validation data, and 800 test data, with image sizes adjusted to 224×224 pixels. The dataset consists of 4,000 images distributed across four categories: gray leaf spot, common rust, northern leaf blight, and healthy leaf. The testing was conducted using three different optimizers, namely Adam, RMSprop, and SGD, with a learning rate of 0.01. The experimental results showed that the SGD optimizer provided the best performance with a loss value of 0.2275, accuracy of 0.9513, precision of 0.9536, recall of 0.9513, and F1-score of 0.9512. These findings confirm that the combination of ResNet, MobileNetV3, DenseNet161, and GoogleNet architectures with the SGD optimizer can significantly improve the accuracy of corn leaf disease detection, making it a potential application for automatic detection systems in support of smart farming practices.
ANALISIS KURANGNYA MINAT BELAJAR SISWA KELAS IV TERHADAP PEMBELAJARAN MATEMATIKA DI SDN MARENGAN DAYA III Dwiyanto, Febri; Isna Ida Mardiyana; Rika Wulandari; Sigit Susanto Putro
Pendas : Jurnal Ilmiah Pendidikan Dasar Vol. 9 No. 04 (2024): Volume 09, Nomor 04, Desember 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Guru Sekolah Dasar FKIP Universitas Pasundan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23969/jp.v9i04.20561

Abstract

Minat belajar siswa itu sangat penting bagi guru karena dengan meningkatnya minat belajar siswa itu bisa mempermudah guru dalam mengajarkan sebuah pelajaran pada siswa. Akan tetapi, pada saat proses pembelajaran tidak menutup kemungkinan dengan adanya siswa yang mengaalami kesulitan dalam proses pembelajaran, sehingga siswa yang mengalami kesulitan belajar sering ditandai dengan orang bodoh oleh orang yang ada di sekitarnya. Pada usia sekolah dasar, kesulitan belajar yang sering ditemui diantaranya adalah kesulitan dalam membaca, menulis, dan menghitung. Siswa yang mengalami kesulitan belajar akan berdampak pada hasil belajar yang rendah. Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode kualitatif, sehingga pada penelitian ini, peneliti melakukan studi lapangan berupa studi kasus yang di lakukan di SDN Marengan Daya III pada kelas 4. Pada pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan hasil observasi dan wawancara. Dari hasil observasi dan wawancara tersebut dapat disimpulkan bahwa kesulitan belajar itu terjadi karena kurangnya perhatian orang tua terhadap anaknya. Rata-rata siswa yang ada di SDN Marengan Daya III ketika belajar siswanya hanya belajar di sekolah saja, ketika di rumah siswanya hanya bermain saja.