JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Vol 2 No 7 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi

Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)

Mahromi, Muhammad (Unknown)
Iqbal Maulana, Muhammad (Unknown)
Alfiansyah, Muhammad (Unknown)
Alfis Ramadhan, Fazzil (Unknown)



Article Info

Publish Date
11 Nov 2024

Abstract

Penentuan penyakit daun pada tanaman merupakan aspek penting dalam menjaga produktivitas dan kesehatan tanaman. Teknik tradisional dalam mendiagnosis penyakit tanaman seringkali memerlukan waktu, tenaga, serta keahlian khusus, sehingga kurang efisien. Oleh karena itu, pengembangan metode berbasis kecerdasan buatan, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), menjadi sangat relevan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model CNN yang mampu mengklasifikasikan jenis-jenis penyakit daun tanaman secara otomatis dan akurat berdasarkan citra daun. Data yang digunakan terdiri dari kumpulan gambar daun dengan berbagai kategori penyakit. Model CNN diimplementasikan dan diuji pada dataset yang relevan untuk mengevaluasi kinerja sistem. Hasil dari eksperimen menunjukkan bahwa model yang diusulkan berhasil mencapai akurasi yang signifikan dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit daun, yang membuktikan efektivitas pendekatan CNN dalam bidang ini. Penggunaan model CNN ini diharapkan dapat membantu petani dan praktisi dalam mendeteksi penyakit tanaman dengan lebih cepat dan akurat, sehingga dapat meningkatkan produktivitas serta mengurangi kerugian yang diakibatkan oleh penyakit tanaman.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

jriin

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Description

1. Komputasi Lunak, 2. Sistem Cerdas Terdistribusi, Manajemen Basis Data, dan Pengambilan Informasi, 3. Komputasi evolusioner dan komputasi DNA/seluler/molekuler, 4. Deteksi kesalahan, 5. Sistem Energi Hijau dan Terbarukan, 6. Antarmuka Manusia, 7. Interaksi Manusia-Komputer, 8. Hibrida dan ...