IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK DETEKSI DAN KLASIFIKASI HAMA TANAMAN PADA DAUN ANGGUR

Search by :

ALL Author Subject ISBN/ISSN Advanced Search

Last search:

Image of IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK DETEKSI DAN KLASIFIKASI HAMA TANAMAN PADA DAUN ANGGUR

Skripsi

IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK DETEKSI DAN KLASIFIKASI HAMA TANAMAN PADA DAUN ANGGUR

Prayunda, Raraisa - Personal Name;

Pertanian anggur di Indonesia menghadapi tantangan serius akibat serangan hama yang menurunkan kualitas dan kuantitas hasil panen, sehingga diperlukan sistem deteksi yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis MobileNetV2 yang terintegrasi dengan Internet of Things (IoT) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan hama pada daun anggur. Metode penelitian meliputi pengumpulan dataset primer dan sekunder, preprocessing untuk meningkatkan kualitas citra, augmentasi guna memperkaya variasi data, serta pengujian model dengan rasio pembagian data 60:40, 70:30, dan 80:20. Hasil evaluasi menunjukkan kinerja konsisten dengan akurasi pada data primer sebesar 93,35% (60:40), 93,99% (70:30), dan 96,00% (80:20), sedangkan pada data sekunder lebih tinggi yaitu 94,97% (60:40), 96,83% (70:30), dan 96,75% (80:20), dengan precision, recall, dan F1-score yang seimbang. Kategori Healthy dan Leaf Blight memiliki performa terbaik, sementara Esca masih menjadi tantangan karena gejalanya mirip dengan penyakit lain. Implementasi sistem pada Raspberry Pi menunjukkan kemampuan deteksi real-time yang stabil dan akurat, sehingga dapat mendukung pengendalian hama secara efisien. Penelitian ini menyarankan pengembangan lebih lanjut dengan memperluas variasi dataset, meningkatkan kualitas citra lapangan, serta mengintegrasikan sistem dengan aplikasi monitoring berbasis web atau mobile agar lebih praktis digunakan oleh petani.

Availability

Central Library (Reference) T1900102025

T190010

Available but not for loan - Not for Loan

Detail Information

Series Title: -
Call Number: T1900102025
Publisher: Indralaya : Prodi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya., 2025
Collation: xviii, 117 hlm.; ilus.; tab.; 29 cm
Language: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Classification: 632.950 7
Content Type: Text
Media Type: -
Carrier Type: -
Edition: -
Subject(s): Prodi Sistem Komputer
Pengendalian Hama Tanaman Anggur
Specific Detail Info: -
Statement of Responsibility: MI

Other version/related

Title	Edition	Language
IMPLEMENTASI SISTEM KLASIFIKASI HAMA TANAMAN ANGGUR BERBASIS INTERNET OF THINGS DENGAN METODE MACHINE LEARNING		id

File Attachment

IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK DETEKSI DAN KLASIFIKASI HAMA TANAMAN PADA DAUN ANGGUR

Comments

You must be logged in to post a comment