Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repository.umsu.ac.id/handle/123456789/24279
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Khairunnisa | - |
dc.date.accessioned | 2024-06-28T08:46:06Z | - |
dc.date.available | 2024-06-28T08:46:06Z | - |
dc.date.issued | 2024-04-30 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.umsu.ac.id/handle/123456789/24279 | - |
dc.description.abstract | Indonesia termasuk kedalam negara yang bisa di katakan sebagai negara pengekspor pinang terbesar di dunia dengan presentasi 80% . Kualitas hasil panen sangat berpengaruh pada sektor pertanian dan dapat mempengaruhi pada nilai ekspor maka untuk menjaga kualitas hasil panen dirancang sebuah aplikasi deteksi penyakit tanaman pinang. Dengan tujuan penelitian ini adalah untuk menyajikan informasi dengan cepat dan akurat dalam penyelesaian masalah untuk membantu mendeteksi penyakit yang ada pada tanaman pinang dengan membangun model Machine Learning pada sistem Android menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Data dikumpulkan melalui hasil studi lapangan serta analisis dokumen terkait untuk memperkuat data penelitian, sehingga didapatkannya data uji sebanyak 10 jenis penyakit dan 32 gejala, data gambar diolah menggunakan teachable machine., Sehingga didapatkan hasil pengujian Rata-rata akurasi model dalam mendeteksi penyakit pada tanaman pinang adalah 98.7%. | en_US |
dc.subject | Pinang, | en_US |
dc.subject | Convolutional Neural Network (CNN) | en_US |
dc.subject | Machine learning. | en_US |
dc.title | DETEKSI PENYAKIT TANAMAN PINANG BERBASIS ANDROID DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Information System |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
SKRIPSI KHAIRUNNISA_JILID-1-2.pdf | 3.83 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.