SKRIPSI DIGITAL
Penerapan Convolutional Neural Network Dalam Pendeteksi Penyakit Tanaman Tomat Berbasis Android = Application of Convolutional Neural Network in Android-Based Tomato Plant Disease Detection
Tanaman tomat salah satu komoditas sayuran hortikultura yang dibudidayakan di Indonesia. Namun, seperti halnya dalam setiap budidaya tanaman, petani sering menghadapi tantangan yang mengakibatkan penurunan produksi dan kualitas hasil panen. Petani masih sering kesulitan mendeteksi penyakit daun dan buah pada tanaman tomat. Tujuan penelitian ini, merancang dan mengembangkan aplikasi deteksi penyakit tanaman tomat menggunakan perangkat android. Penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM yang terdiri dari pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evalusi dan penyebaran. Aplikasi ini telah diuji menggunakan ketiga model terdiri dari MobileNetV2, VGG16, dan ResNet50 dengan akurasi tertinggi yaitu MobileNetV2 sebesar 98% untuk 10 penyakit daun dan 4 penyakit buah pada tomat. Pada model yang lain yaitu VGG16 diperoleh akurasi sebesar 95% sedangkan ResNet50 sebesar 67%. Dalam penerapan aplikasi ini dapat membantu petani untuk mendeteksi penyakit dan memberikan solusi pada tanaman tomat dalam meningkatkan produksi tanaman tomat.
No other version available
Computer Science, Information & General Works 
Philosophy & Psychology 
Religion 
Social Sciences 
Language 
Pure Science 
Applied Sciences 
Art & Recreation 
Literature 
History & Geography