PERPUSTAKAAN UNTIDAR : Repositori Mahasiswa Untidar

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
No image available for this title

Text

SKRIPSI DETEKSI PENYAKIT DAUN DURIAN DENGAN ALGORITMA YOLO (YOU ONLY LOOK ONCE)

MUHAMMAD IBNA MAULADANY - Nama Orang;

INTISARI
Durian merupakan salah satu buah yang tumbuh di Indonesia dan memiliki nilai ekonomi yang cukup tinggi. Produksi buah Durian akan mengalami penurunan kualitas jika pohonnya tidak sehat. Permasalahan yang dialami petani durian salah satunya adalah serangan penyakit terhadap daun sehingga mengganggu proses produksi buah. Penyakit yang sering menyerang daun durian adalah bercak daun dan hawar daun. Pendeteksian dini terhadap penyakit daun durian tersebut dapat dilakukan dengan memaksimalkan kemajuan teknologi saat ini. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menerapkan teknologi kecerdasan buatan yang dapat membantu mengenali, mengamati serta mendeteksi penyakit pada tanaman durian secara efektif. Algoritma YOLO (you only look once) merupakan bagian dari sistem kecerdasan buatan digunakan dalam penelitian ini. Objek yang dideteksi dalam penelitian ini dibagi menjadi 3 kelas yaitu bercak daun, hawar daun, dan daun sehat. Proses penyusunan sistem memanfaatkan citra daun yang memiliki kelas tersebut dengan jumlah 300 gambar dan 25 gambar sebagai citra uji. Dari hasil training dataset menggunakan Google colab, nilai mAP tertinggi didapat pada epoch 100 yaitu sebesar 0.815. Model kemudian diuji dan mendapatkan nilai akurasi yang 85%, precision 91%, recall 92%, dan error 15%.
Kata kunci : deteksi-objek, machine-learning, penyakit-daun-durian, YOLO
ABSTRACT
Durian is one of the fruits that grows in Indonesia and has significant economic value. The production of Durian fruit will experience a decline in quality if the tree is not healthy. One of the challenges faced by durian farmers is the attack of diseases on the leaves, which disrupts the fruit production process. Diseases that frequently affect durian leaves include leaf spots and leaf blight. Early detection of these durian leaf diseases can be accomplished by maximizing current technological advancements. This study aims to apply artificial intelligence technology to assist in recognizing, observing, and effectively detecting diseases in durian plants. The YOLO (You Only Look Once) algorithm is a component of the artificial intelligence system used in this research. The objects detected in this study are categorized into three classes: leaf spots, leaf blight, and healthy leaves. The system development process utilizes leaf images with these categories, comprising 300 images for training and 25 images for testing. From the results of training the dataset using Google colab, the highest mAP value was achieved at epoch 100, amounting to 0.815. Subsequently, the model was tested and attained an accuracy of 85%, precision of 91%, recall of 92%, and an error rate of 15%.
Keyword: durian-leaf-disease, machine-learning, object-detection, YOLO


Ketersediaan
7-UN57.U1-STE-I-2024ELEKTRO MAU D 2024Ruang Skripsi (TEKNIK ELEKTRO)Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
ELEKTRO MAU D 2024
Penerbit
MAGELANG : UNIVERSITAS TIDAR., 2024
Deskripsi Fisik
XIV;68HAL;29.5CM
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
621.38
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
PRODI_S1_TEKNIK_ELEKTRO
FAKULTAS_FT
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
-
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
  • FULL TEXT
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

PERPUSTAKAAN UNTIDAR : Repositori Mahasiswa Untidar
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2025 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik