IDENTIFIKASI PENYAKIT PADA TANAMAN KOPI BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CNN DENGAN ARSITEKTUR RESNET-50

Fatchurrachman, Ahmad (2022) IDENTIFIKASI PENYAKIT PADA TANAMAN KOPI BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CNN DENGAN ARSITEKTUR RESNET-50. Diploma thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text 1822250059 Ahmad Fatchurrachman.pdf Download (1MB)

Abstract

Tanaman kopi biasa dibuat untuk minuman yang dihasilkan dari biji kopi yang sudah dihaluskan sehingga menjadi bubuk. Kesehatan pada kopi dapat sering dilihat melalui pada warna daun karena berkaitan terhadap kandungan klorofil dan sebagai pigmen yang dibutuhkan dalam proses kehidupan pada tumbuhan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit tanaman kopi berdasarkan daun menggunakan metode Convolution Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet50 dengan optimizer Adam. Total data dari dataset adalah 1664 citra, pada dataset tersebut terdapat data train sebanyak 1264 gambar dan test sebanyak 400 gambar. Hasil pada penelitian ini dengan menggunakan 60 epoch dan optimizer Adam mendapatkan tingkat akurasi sebesar 99%.

Actions (login required)

View Item