DETEKSI PENYAKIT PADA DAUN TANAMAN PEPAYA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

ZHACKY KURNIA IKHSAN, M (2026) DETEKSI PENYAKIT PADA DAUN TANAMAN PEPAYA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (375kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (999kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (470kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (854kB)
	Text BAB V.pdf Download (1MB)
	Text BAB VI.pdf Download (340kB)

Abstract

Tanaman pepaya (Carica papaya L.) merupakan komoditas hortikultura yang rentan terhadap serangan penyakit pada daun yang dapat menurunkan kualitas dan hasil panen. Proses identifikasi penyakit daun pepaya yang masih dilakukan secara manual memiliki keterbatasan karena bersifat subjektif dan kurang efisien. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi penyakit pada daun pepaya menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis citra digital. Metode penelitian meliputi pengumpulan dataset citra daun pepaya, proses preprocessing dan augmentasi data, pelatihan model CNN, serta pengujian sistem untuk mengetahui kinerja model dalam mengklasifikasikan kondisi daun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan penyakit daun pepaya dengan tingkat akurasi yang baik. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat membantu petani dalam mendeteksi penyakit daun pepaya secara lebih cepat, akurat, dan efisien serta mendukung penerapan teknologi pertanian cerdas.

Actions (login required)

View Item