Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)
Ramadhan, Ammar Umran Fauzi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Jambu Mete Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Ramadhan, Ammar Umran Fauzi; Nugroho, Imam Maruf; Defriani, Meriska
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.95718

Abstract

Tanaman jambu mete memiliki nilai ekonomi yang tinggi di Indonesia, namun rentan terhadap berbagai penyakit daun seperti anthracnose, leaf miner, dan red rust yang dapat menurunkan produktivitas panen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi penyakit daun jambu mete berbasis citra digital dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berarsitektur ResNet50. Dataset diperoleh dari sumber daring dan diproses melalui tahap augmentasi serta normalisasi guna meningkatkan keragaman citra. Model CNN yang dikembangkan berhasil mencapai akurasi pengujian sebesar 91,73%. Sistem ini kemudian diimplementasikan dalam aplikasi web berbasis Streamlit sehingga dapat dimanfaatkan secara langsung oleh petani untuk mendiagnosis kondisi daun secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan CNN efektif dalam deteksi dini penyakit daun jambu mete dan berpotensi mendukung peningkatan efisiensi diagnosis penyakit berbasis citra di sektor pertanian.
Co-Authors Defriani, Meriska Nugroho, Imam Maruf