KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN SINGKONG MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARSITEKTUR VGG16

Hisyam, Muhammad (2024) KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN SINGKONG MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARSITEKTUR VGG16. Other thesis, UPN Veteran Yogyakarta.

	Text Abstrak.pdf Download (7kB)
	Text Cover.pdf Download (139kB)
	Text Daftar Isi.pdf Download (46kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (84kB)
	Text Pengesahan.pdf Download (169kB)
	Text SkripsiFull_MuhammadHisyam_123190143.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Pertanian di Indonesia masih menjadi sektor besar yang dapat menunjang beberapa
aspek kehidupan manusia. Singkong merupakan salah satu komoditas pertanian yang banyak
ditemukan di Indonesia. Menurut data Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Barat,
produktivitas ubi kayu di Kota Payakumbuh mengalami penurunan sebesar 30.8% dalam 5
tahun belakang disebabkan tanaman terkena penyakit yang disebabkan beberapa faktor. Namun,
terdapat beberapa tanda penyakit yang sulit dibedakan hanya dengan mata telanjang, sehingga
dibutuhkannya teknologi dengan melakukan klasifikasi jenis penyakit pada daun singkong, pada
penenlitian ini menggunakan metode CNN arsitektur VGG16.
Untuk mendapatkan model yang optimal dibutuhkan beberapa penyesuaian seperti
proses data preprocessing yaitu resize, crop, rescale dan data augmentasi yaitu flip dan rotate.
Kemudian, dilakukan pendekatan pengujian algortima optimasi dan hyperparameter. Dengan
pendekatan yang diuji yaitu algoritma optimasi antara lain Adam, RMSprop dan SGD serta
hyperparameter antara lain epoch, learning rates dan batch size. Kemudian dilakukan analisis
hasil pendekatan menggunakan confussion matrix untuk melihat model yang memiliki hasil
yang paling optimal.
Didapatkan penentuan terbaik dari hasil pengujian yaitu pendekatan menggunakan
learning rate 0.00001, batch size 16, epoch 20 dan optimizer Adam mendapatkan akurasi
sebesar 87,6%.
Kata Kunci : Klasifikasi, Convolutional Neural Network, VGG16, Hyperparameter, Penyakit
Singkong

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Klasifikasi, Convolutional Neural Network, VGG16, Hyperparameter, Penyakit Singkong
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	A.Md Sepfriend Ayu Kelana Giri
Date Deposited:	21 Mar 2024 06:06
Last Modified:	21 Mar 2024 06:06
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/39127

Actions (login required)

View Item