Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Kamilah, Annisa' Nur
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Identifikasi Penyakit Daun Tomat dengan Menggunakan NASNet Mobile Kamilah, Annisa' Nur; Mahdiyah, Umi; Wulanningrum, Resty
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/1x40zv39

Abstract

Pertanian adalah sektor penting yang menyediakan pangan bagi masyarakat. Khususnya, pada tanaman tomat, sering kali terganggu oleh berbagai penyakit daun yang dapat menurunkan hasil panen dan menyebabkan kerugian bagi petani. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model identifikasi citra daun tomat menggunakan arsitektur NASNet Mobile untuk mengidentifikasi penyakit secara otomatis. Dataset terdiri dari empat kelas, yaitu Healty, Leaf Mold, Septoria Leaf Spot, dan Tomato Yellow Leaf Spot. Model dilatih menggunakan model NASNet Mobile dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil menunjukkan bahwa model NASNet Mobile mencapai akurasi sebesar 69,97% dengan macro average f1-score sebesar 0,67%. Penelitian ini memberikan kontribusi awal dalam pemanfaatan deep learning untuk pertanian presisi, khususnya dalam mendukung pengambilan keputusan petani guna mengurangi risiko kerugian hasil panen akibat keterlambatan penanganan penyakit.
Co-Authors Mahdiyah, Umi Resty Wulanningrum