MUHAMMAD SHALEH, THARIQ (2024) Sistem pendeteksi penyakit pada jeruk pamelo menggunakan metode convolutional neural network berbasis pengolahan citra digital. Sarjana thesis, UNIVERSITAS MURIA KUDUS.
Preview |
Text (HALAMN JUDUL)
Halaman Judul.pdf - Published Version Download | Baca Disini |
Preview |
Text (BAB 1)
Bab 1 TA.pdf - Published Version Download | Baca Disini |
![]() |
Text (BAB 2)
Bab 2 TA.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
![]() |
Text (BAB 3)
Bab 3 TA.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
![]() |
Text (BAB 4)
Bab 4 TA.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
![]() |
Text (BAB 5)
Bab 5 TA.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
Preview |
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka TA.pdf - Published Version Download | Baca Disini |
![]() |
Text (SURAT PERNYATAAN)
Surat Pernyataan.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download |
Abstrak
Sistem Pendeteksi Penyakit pada Jeruk Pamelo adalah sebuah sistem yang menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi penyakit pada buah Jeruk Pamelo dengan memanfaatkan pengolahan citra digital. Tujuan utama dari sistem ini adalah untuk mempercepat dan mempermudah proses identifikasi penyakit pada buah Jeruk Pamelo. Dalam sistem ini, pengguna dapat menggunakan kamera pada gadget mereka untuk mengambil gambar buah Jeruk Pamelo yang akan dianalisis. Citra digital dari buah tersebut kemudian akan diproses melalui metode Convolutional Neural Network (CNN) yang memiliki kemampuan untuk secara akurat dan efektif mengolah informasi dalam citra. Melalui proses ini, sistem akan mengekstraksi fitur dari citra dan melakukan klasifikasi untuk menentukan apakah buah tersebut terinfeksi penyakit atau tidak. Sistem diimplementasikan melalui sebuah website interaktif yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengunggah gambar buah Jeruk Pamelo dan memberikan hasil deteksi penyakit dengan cepat. Pengguna dapat mengakses website ini melalui perangkat yang terhubung dengan internet seperti smartphone, tanpa perlu menginstal aplikasi tambahan. Diharapkan dengan adanya sistem ini, proses identifikasi penyakit pada Jeruk Pamelo dapat menjadi lebih efisien dan akurat, serta membantu dalam mengurangi kerugian yang disebabkan oleh serangan penyakit pada buah Jeruk Pamelo
Item Type: | Skripsi/ Thesis (Sarjana) |
---|---|
Dosen Pembimbing: | 1. Evanita S.Kom., M.Kom 2. Aditya Akbar Riadi, S.Kom., M.Kom |
Kata Kunci: | Convolutional Neural Network (CNN), Jeruk, Pamelo, Website |
Subjects: | Teknologi > T1 Teknologi (Umum) > Teknologi Informasi Teknologi > T1 Teknologi (Umum) |
Program Studi: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika |
Depositing User: | Mr Firman Al Mubaroq |
Date Deposited: | 19 Aug 2024 23:41 |
Last Modified: | 19 Aug 2024 23:41 |
URI: | http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/22180 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |
