nisa mardhatillah | Hasanuddin University (original) (raw)
Uploads
Papers by nisa mardhatillah
2023 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA)
THE PROCEEDINGS OF THE 4TH EPI INTERNATIONAL CONFERENCE ON SCIENCE AND ENGINEERING (EICSE) 2020
Potensi sumber daya perikanan di Indonesia adalah 6.1 juta ton pertahun dan dimanfaatkan sekitar ... more Potensi sumber daya perikanan di Indonesia adalah 6.1 juta ton pertahun dan dimanfaatkan sekitar 57%. Kurangnya pemanfaatan teknologi dalam eksploitasi sumber daya ikan tersebut menyebabkan tidak optimumnya pemanfaatan sumberdaya ikan yang ada. Oleh sebab itu, dibutuhkan solusi untuk memaksimalkan pemanfaatan sumber daya ikan. Teknologi penginderaan jauh merupakan teknologi yang digunakan untuk melihat objek yang jauh dan sistem informasi dapat digunakan untuk menyebarkan informasi agar penyebaran informasi semakin merata. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan hasil teknologi penginderaan jauh yang berupa zona potensi penangkapan ikan dan menampilkannya dalam sebuah sistem informasi. Daerah analisis zona potensi penangkapan ikan dalam penelitian ini meliputi daerah perairan Sulawesi. Hasil pengujian terhadap sistem informasi, terdapat 97,36% responden merasa puas atas informasi yang diberikan. Kata Kunci: Penginderaan Jauh, Zona Potensi Penangkapan Ikan, Sistem Informasi Geogr...
Jurnal Fokus Elektroda : Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali)
Proses diagnosa penyakit pada tanaman daun jeruk umunya dilakukan melalui pemeriksaan laboratoriu... more Proses diagnosa penyakit pada tanaman daun jeruk umunya dilakukan melalui pemeriksaan laboratorium oleh seorang ahli patologi tumbuhan dengan melihat gejala visual yang timbul pada tanaman untuk membantu petani daun jeruk dalam memberikan pola penanganan yang tepat berdasarkan gejala yang nampak pada kondisi daun jeruk. Klasifikasi penyakit daun jeruk menggunakan metode pengolahan citra mampu memberikan referensi diagnosis yang cepat dan akurat. Penelitian ini mengusulkan pendekatan deep learning menggunakan arsitektur MobineNet CNN untuk melakukan klasifikasi. Metode pada penelitian ini dievaluasi pada citra penyakit daun jeruk dalam tiga kategori yaitu normal, HLB dan CTV dengan ukuran citra 150x150. Pengujian dilakukan dengan menggunakan algortima RMSprof optimize dengan learning rate 0.001. Proses pelatihan menggunakan arsitektur Binary Cross Entropy fungsi aktivasi sigmoid. Hasi klasifikasi penyakit pada citra daun jeruk pada proses training mencapai tingkat akurasi 98% pada e...
2023 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA)
THE PROCEEDINGS OF THE 4TH EPI INTERNATIONAL CONFERENCE ON SCIENCE AND ENGINEERING (EICSE) 2020
Potensi sumber daya perikanan di Indonesia adalah 6.1 juta ton pertahun dan dimanfaatkan sekitar ... more Potensi sumber daya perikanan di Indonesia adalah 6.1 juta ton pertahun dan dimanfaatkan sekitar 57%. Kurangnya pemanfaatan teknologi dalam eksploitasi sumber daya ikan tersebut menyebabkan tidak optimumnya pemanfaatan sumberdaya ikan yang ada. Oleh sebab itu, dibutuhkan solusi untuk memaksimalkan pemanfaatan sumber daya ikan. Teknologi penginderaan jauh merupakan teknologi yang digunakan untuk melihat objek yang jauh dan sistem informasi dapat digunakan untuk menyebarkan informasi agar penyebaran informasi semakin merata. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan hasil teknologi penginderaan jauh yang berupa zona potensi penangkapan ikan dan menampilkannya dalam sebuah sistem informasi. Daerah analisis zona potensi penangkapan ikan dalam penelitian ini meliputi daerah perairan Sulawesi. Hasil pengujian terhadap sistem informasi, terdapat 97,36% responden merasa puas atas informasi yang diberikan. Kata Kunci: Penginderaan Jauh, Zona Potensi Penangkapan Ikan, Sistem Informasi Geogr...
Jurnal Fokus Elektroda : Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali)
Proses diagnosa penyakit pada tanaman daun jeruk umunya dilakukan melalui pemeriksaan laboratoriu... more Proses diagnosa penyakit pada tanaman daun jeruk umunya dilakukan melalui pemeriksaan laboratorium oleh seorang ahli patologi tumbuhan dengan melihat gejala visual yang timbul pada tanaman untuk membantu petani daun jeruk dalam memberikan pola penanganan yang tepat berdasarkan gejala yang nampak pada kondisi daun jeruk. Klasifikasi penyakit daun jeruk menggunakan metode pengolahan citra mampu memberikan referensi diagnosis yang cepat dan akurat. Penelitian ini mengusulkan pendekatan deep learning menggunakan arsitektur MobineNet CNN untuk melakukan klasifikasi. Metode pada penelitian ini dievaluasi pada citra penyakit daun jeruk dalam tiga kategori yaitu normal, HLB dan CTV dengan ukuran citra 150x150. Pengujian dilakukan dengan menggunakan algortima RMSprof optimize dengan learning rate 0.001. Proses pelatihan menggunakan arsitektur Binary Cross Entropy fungsi aktivasi sigmoid. Hasi klasifikasi penyakit pada citra daun jeruk pada proses training mencapai tingkat akurasi 98% pada e...