Diagnosa Penyakit BrownSpot dan LeafBlast Pada Tanaman Padi dengan MobileNetV2 dan TensorFlow-Lite
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah penyakit LeafBlas dan BrownSpot pada tanaman padi di Indonesia, yang signifikan mengancam ketahanan pangan nasional. Perubahan iklim dan serangan hama telah menyebabkan kegagalan panen, seperti yang dialami oleh petani di Karawang pada tahun 2023. Pen...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Universitas PGRI Semarang
2024-06-01
|
| Series: | Jurnal informatika UPGRIS |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://journal.upgris.ac.id/index.php/JIU/article/view/19133 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1846159098290110464 |
|---|---|
| author | Rahmat Gunawan Darmansyah Darmansyah |
| author_facet | Rahmat Gunawan Darmansyah Darmansyah |
| author_sort | Rahmat Gunawan |
| collection | DOAJ |
| description | Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah penyakit LeafBlas dan BrownSpot pada tanaman padi di Indonesia, yang signifikan mengancam ketahanan pangan nasional. Perubahan iklim dan serangan hama telah menyebabkan kegagalan panen, seperti yang dialami oleh petani di Karawang pada tahun 2023. Penelitian ini mengimplementasikan teknologi deep learning menggunakan arsitektur MobileNetV2 untuk mendeteksi penyakit pada tanaman padi dengan akurasi tinggi. Data dikumpulkan dari Balai Besar Peramalan Organisme Pengganggu Tumbuhan (BBPOPT) di Kabupaten Karawang dan melalui proses analisis data, pelatihan model, dan evaluasi performa. Hasil menunjukkan bahwa model MobileNetV2 dapat mengklasifikasikan daun padi dengan tingkat akurasi 95% pada data latih dan 88% pada data validasi. Aplikasi mobile yang dikembangkan mampu memprediksi penyakit dengan akurasi tinggi dan diuji kompatibilitasnya pada beberapa perangkat Android. Implementasi teknologi ini diharapkan dapat meningkatkan produktivitas pertanian, meminimalkan kerugian petani, serta mendukung ketahanan pangan nasional. |
| format | Article |
| id | doaj-art-4cf54a833b3d44fa8349fb06660fa0a2 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2460-4801 2477-6645 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2024-06-01 |
| publisher | Universitas PGRI Semarang |
| record_format | Article |
| series | Jurnal informatika UPGRIS |
| spelling | doaj-art-4cf54a833b3d44fa8349fb06660fa0a22024-11-24T00:00:22ZindUniversitas PGRI SemarangJurnal informatika UPGRIS2460-48012477-66452024-06-01101202510.26877/jiu.v10i1.191337359Diagnosa Penyakit BrownSpot dan LeafBlast Pada Tanaman Padi dengan MobileNetV2 dan TensorFlow-LiteRahmat Gunawan0Darmansyah Darmansyah1STMIK RosmaSTMIK RosmaPenelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah penyakit LeafBlas dan BrownSpot pada tanaman padi di Indonesia, yang signifikan mengancam ketahanan pangan nasional. Perubahan iklim dan serangan hama telah menyebabkan kegagalan panen, seperti yang dialami oleh petani di Karawang pada tahun 2023. Penelitian ini mengimplementasikan teknologi deep learning menggunakan arsitektur MobileNetV2 untuk mendeteksi penyakit pada tanaman padi dengan akurasi tinggi. Data dikumpulkan dari Balai Besar Peramalan Organisme Pengganggu Tumbuhan (BBPOPT) di Kabupaten Karawang dan melalui proses analisis data, pelatihan model, dan evaluasi performa. Hasil menunjukkan bahwa model MobileNetV2 dapat mengklasifikasikan daun padi dengan tingkat akurasi 95% pada data latih dan 88% pada data validasi. Aplikasi mobile yang dikembangkan mampu memprediksi penyakit dengan akurasi tinggi dan diuji kompatibilitasnya pada beberapa perangkat Android. Implementasi teknologi ini diharapkan dapat meningkatkan produktivitas pertanian, meminimalkan kerugian petani, serta mendukung ketahanan pangan nasional.https://journal.upgris.ac.id/index.php/JIU/article/view/19133leafblas dan brownspot, mobilenetv2, karawang |
| spellingShingle | Rahmat Gunawan Darmansyah Darmansyah Diagnosa Penyakit BrownSpot dan LeafBlast Pada Tanaman Padi dengan MobileNetV2 dan TensorFlow-Lite Jurnal informatika UPGRIS leafblas dan brownspot, mobilenetv2, karawang |
| title | Diagnosa Penyakit BrownSpot dan LeafBlast Pada Tanaman Padi dengan MobileNetV2 dan TensorFlow-Lite |
| title_full | Diagnosa Penyakit BrownSpot dan LeafBlast Pada Tanaman Padi dengan MobileNetV2 dan TensorFlow-Lite |
| title_fullStr | Diagnosa Penyakit BrownSpot dan LeafBlast Pada Tanaman Padi dengan MobileNetV2 dan TensorFlow-Lite |
| title_full_unstemmed | Diagnosa Penyakit BrownSpot dan LeafBlast Pada Tanaman Padi dengan MobileNetV2 dan TensorFlow-Lite |
| title_short | Diagnosa Penyakit BrownSpot dan LeafBlast Pada Tanaman Padi dengan MobileNetV2 dan TensorFlow-Lite |
| title_sort | diagnosa penyakit brownspot dan leafblast pada tanaman padi dengan mobilenetv2 dan tensorflow lite |
| topic | leafblas dan brownspot, mobilenetv2, karawang |
| url | https://journal.upgris.ac.id/index.php/JIU/article/view/19133 |
| work_keys_str_mv | AT rahmatgunawan diagnosapenyakitbrownspotdanleafblastpadatanamanpadidenganmobilenetv2dantensorflowlite AT darmansyahdarmansyah diagnosapenyakitbrownspotdanleafblastpadatanamanpadidenganmobilenetv2dantensorflowlite |