Jurnal Senopati : Sustainability, Ergonomics, Optimization, and Application of Industrial Engineering
Vol 6, No 1 (2024): Jurnal SENOPATI Vol 6, No 1

Klasifikasi Penyakit Daun Apel Menggunakan Arsitektur CNN dengan Transfer Learning

Rahman, Aulia Tegar (Unknown)
Setyanto, Arief (Unknown)
Fatta, Hanif Al (Unknown)



Article Info

Publish Date
30 Oct 2024

Abstract

Salah satu hasil produk pertanian subtropis yang dapat ditanam di Indonesia adalah apel. Dalam budidaya apel, pengendalian hama dan penyakit merupakan salah satu faktor kunci dalam perkembangan tanaman apel, karena dapat mempengaruhi hasil apel. Salah satu teknologi yang berkembang pesat dalam pendeteksian atau diagnosis penyakit tanaman dapat menyederhanakan proses klasifikasi penyakit tanaman khususnya penyakit daun apel dan membantu dalam diagnose dini adalah deep learning. Terdapat salah satu arsitektur deep learning yang dapat digunakan dalam klasifikasi citra, salah satunya Convolutional Neural Networks (CNN). Arsitektur CNN dengan transfer learning yang menghasilkan nilai akurasi yang masih bisa diterima, waktu yang diperlukan pendek pada klasifikasi penyakit daun apel. Hasil dari klasifikasi penyakit daun apel dengan VGG16 mendapatkan akurasi sebesar 99,31 %.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

senopati

Publisher

Subject

Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Description

Jurnal SENOPATI is published twice in a year, every April and September. The scope of jurnal SENOPATI can be seen below : 1. ERGONOMICS this subject is including physical ergonomics, cognitive ergonomics, human computer interaction, system engineering, human factor, risk and safety science 2. ...