22.06.418
006.32 - Neural networks, perceptrons, connectionism, neural computers
Karya Ilmiah - TA (D3) - Reference
Artificial Intelligence, Machine - Learning,
<p>Indonesia merupakan negara dengan kebutuhan beras yang cukup tinggi. Hal ini <br /> membuat petani harus memproduksi beras dengan jumlah yang besar dan kualitas yang <br /> baik. Namun, beberapa faktor yang dapat mengurangi kualitas dan kuantitas hasil tani, <br /> salah satunya adalah serangan penyakit pada tanaman padi yang terlambat untuk <br /> dianalisis dan sudah menuju tahap yang parah sehingga menyebabkan terjadinya gagal <br /> panen. Ketidaktahuan petani serta terbatas dan kurangnya informasi mengenai penyakit <br /> dan penanganan yang tepat menjadi faktor penyebab terlambatnya penanganan penyakit <br /> pada daun padi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan arsitektur ResNet34 <br /> dan ResNet101 untuk klasifikasi penyakit daun pada padi. Residual Network (ResNet) <br /> merupakan salah satu arsitektur dari CNN. ResNet adalah salah satu arsitektur pada <br /> metode deep learning. Penelitian ini akan membandingkan dua jenis Resnet yaitu <br /> Resnet34 dengan Resnet 101 dan menggunakan optimizers RMSProp. Pengujian <br /> melalui dua skenario, untuk skenario pertama terdiri dari tiga jenis penyakit dan <br /> skenario kedua terdiri dari empat jenis penyakit dan masing – masing terdiri dari 40 <br /> citra. Jenis penyakit yang dimaksud adalah Bacterial Leaf Blight, Blast, Brown Spot, <br /> Leaf Smut, dan Tungro. Dataset yang digunakan adalah dataset publik dan Mandeley <br /> Data dan Kaggle, dataset sudah dibagi menjadi training set sebanyak 80% dan <br /> validation set se banyak 20%. Berdasarkan simulasi yang sudah dilakukan, tingkat <br /> tingkat akurasi Resnet101 lebih unggul dari ketiga skenario.<br /> </p>
<p>Kata Kunci: Penyakit Padi, Deep Learning, ResNet34, ResNet101, Optimizers.</p>
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Nama | MUHAMMAD NABIL AL FURQAN |
Jenis | Perorangan |
Penyunting | Indrarini Dyah Irawati, Sugondo Hadiyoso |
Penerjemah |
Nama | Universitas Telkom, D3 Teknologi Telekomunikasi |
Kota | Bandung |
Tahun | 2022 |
Harga sewa | IDR 0,00 |
Denda harian | IDR 0,00 |
Jenis | Non-Sirkulasi |