arif widayana - Academia.edu (original) (raw)
Uploads
Papers by arif widayana
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi)
Di Indonesia cabai adalah jenis sayuran yang sangat penting, yang dikonsumsi untuk perdagangan di... more Di Indonesia cabai adalah jenis sayuran yang sangat penting, yang dikonsumsi untuk perdagangan di dalam negeri maupun untuk di ekspor. Selain mengandung gizi, cabai juga mempunyai nilai ekonomi yang tinggi. Semakin meningkatnya kualitas cabai sebagai komoditas yang sering mengalami fluktuasi harga paling tinggi, maka dari itu dibutuhkannya klasifikasi tanaman cabai untuk menjaga kualitas hasil panen cabai agar produksi cabai dapat semakin meningkat. Penelitian ini merupakan pengklasifikasian penyakit tanaman cabai dengan metode convolutional neural network, dengan memiliki beberapa proses perancangan dan pengimplementasian. Tujuan pembuatan penelitian ini adalah untuk membantu dalam pengklasifikasian kualitas tanaman cabai yang diharapkan kualitas cabai ini tetap terjaga di pasaran dan tidak mengalami lonjakan harga. Klasifikasi penyakit tanaman cabai dengan menggunakan convolutional neural network berdasarkan data train dan data test. Untuk membentuk sebuah model pada klasifikasi perlu dilakukan training data serta terdapat 3 kategori yang digunakan untuk model klasifikasi yaitu yellowish, leaf curl, dan healthy. Data latih kompatinel dengan komputer dalam mode GPU tunggal dan data validasi tidak diikutsertakan dalam proses pelatihan serta bahan peninjauan interpreter untuk menentukan jenis objek tanaman cabai yang sulit dibedakan dengan nyata yaitu hasil label klasifikasi yang muncul pada jaringan.
STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi)
Di Indonesia cabai adalah jenis sayuran yang sangat penting, yang dikonsumsi untuk perdagangan di... more Di Indonesia cabai adalah jenis sayuran yang sangat penting, yang dikonsumsi untuk perdagangan di dalam negeri maupun untuk di ekspor. Selain mengandung gizi, cabai juga mempunyai nilai ekonomi yang tinggi. Semakin meningkatnya kualitas cabai sebagai komoditas yang sering mengalami fluktuasi harga paling tinggi, maka dari itu dibutuhkannya klasifikasi tanaman cabai untuk menjaga kualitas hasil panen cabai agar produksi cabai dapat semakin meningkat. Penelitian ini merupakan pengklasifikasian penyakit tanaman cabai dengan metode convolutional neural network, dengan memiliki beberapa proses perancangan dan pengimplementasian. Tujuan pembuatan penelitian ini adalah untuk membantu dalam pengklasifikasian kualitas tanaman cabai yang diharapkan kualitas cabai ini tetap terjaga di pasaran dan tidak mengalami lonjakan harga. Klasifikasi penyakit tanaman cabai dengan menggunakan convolutional neural network berdasarkan data train dan data test. Untuk membentuk sebuah model pada klasifikasi perlu dilakukan training data serta terdapat 3 kategori yang digunakan untuk model klasifikasi yaitu yellowish, leaf curl, dan healthy. Data latih kompatinel dengan komputer dalam mode GPU tunggal dan data validasi tidak diikutsertakan dalam proses pelatihan serta bahan peninjauan interpreter untuk menentukan jenis objek tanaman cabai yang sulit dibedakan dengan nyata yaitu hasil label klasifikasi yang muncul pada jaringan.