<![CDATA[Hama pada tanaman merupakan hal yang sering terjadi dan sulit dihindari oleh petani. Namun, jika hal ini tidak ditindak lanjuti dengan baik, maka dapat memicu tanaman tumbuh lebih lambat dari seharus nya, tidak sehat dan bahkan dapat menyebabkan tanaman gagal tumbuh. Hal ini juga dapat berpengaruh pada hasil panen dan menyebabkan kerugian. Urgensi dari penelitian ini adalah maraknya budidaya tanaman dengan menggunakan instalasi hidroponik beberapa tahun belakangan ini, dan terdapat beberapa pembudidaya tanaman ini tidak mengetahui jenis hama yang sering terdapat pada tanaman hidroponik dan sulit untuk menanganinya. Studi kasus pada penelitian ini adalah SLB Negeri Pembina Pekanbaru. SLB Negeri Pembina Pekanbaru merupakan sekolah yang mengedepankan keterampilan kepada peserta didik karena peserta didik memiliki ketunaan. Salah satu keterampilan yang sedang digeluti oleh SLB Negeri Pembina saat ini adalah budidaya tanaman hidroponik yang mulai dipasarkan pada masyarakat luas. Namun, sering terdapat beberapa tanaman yang gagal tumbuh dan beberapa bahkan mati. Hasil dari penelitian ini adalah 1) merancang dan mengimplementasikan sebuah arsitektur dengan memanfaatkan algoritma convolutional neural network untuk deteksi hama pada tanaman hidroponik 2) Mengetahui hasil dan tingkat akurasi yang di dapatkan dari proses implementasi deteksi hama]]>
Copyrights © 2023
