SISTEM IDENTIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Total View This Week0

Institusion

Universitas Darma Persada

Author

Dias Satrio, Wibowo

Subject

005.3 Programs/ Program 

Datestamp

2024-02-16 04:57:07 

Abstract :
Deep Learning merupakan salah satu sub bidang dari Machine Learning dimana algoritma yang dipakai terinspirasi dari bagaimana otak manusia bekerja. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan menggunakan beberapa parameter untuk melatih model. Penelitian ini menggunakan 840 gambar sebagai dataset, yang terdiri dari 840 gambar untuk pelatihan dan 50 gambar untuk validasi. Ukuran gambar yang digunakan adalah 224 piksel, dengan pengaturan epoch sebanyak 30 dan batch size sebanyak 16. Optimizer yang digunakan dalam penelitian ini adalah Adam. Model ini dilatih untuk mengklasifikasikan gambar dalam tiga kelas, yaitu bakteri dan sehat. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model CNN dengan menggunakan beberapa parameter penting, seperti epoch, batch size, ukuran gambar, dan optimizer. Total dataset yang digunakan terdiri dari 840 gambar yang digunakan untuk melatih model, sementara 50 gambar digunakan untuk validasi. Ukuran gambar yang dipilih adalah 224 piksel. Selama pelatihan, dilakukan 30 epoch dengan batch size sebanyak 16. Optimizer yang digunakan adalah Adam. Model ini dirancang untuk mengklasifikasikan gambar dalam dua kelas, yaitu Bakteri dan kategori sehat. 

File :
COVER.pdf
BAB 1.pdf
BAB 2.pdf
BAB 3.pdf
BAB 4.pdf
BAB 5.pdf
DAFTAR PUSTAKA.pdf
LAMPIRAN.pdf
HASIL TURNITIN.pdf