ETD - UIR

Electronic Thesis and Dissertation

  • Home
  • Information
  • News
  • Help
  • Librarian
  • Member Area
    Member Login Online Registration
  • Select Language :
    Arabic Bengali Brazilian Portuguese English Espanol German Indonesian Japanese Malay Persian Russian Thai Turkish Urdu

Search by :

ALL Author Subject NPM Advanced Search

Last search:

{{tmpObj[k].text}}
Image of Implementasi Arsitektur Xception dalam Klasifikasi Hama dan Penyakit pada Citra Buah Kakao
Bookmark Share

Text

Implementasi Arsitektur Xception dalam Klasifikasi Hama dan Penyakit pada Citra Buah Kakao

ZAHRAH MAWADDAH - Personal Name; Ana Yulianti, - Personal Name;

Kakao merupakan komoditas strategis Indonesia yang rentan terhadap serangan hama seperti kepik penghisap buah (Helopeltis), kutu putih, tupai, dan penyakit busuk buah, yang menyebabkan penurunan produktivitas dan kualitas biji kakao. Proses klasifikasi secara manual dinilai kurang efisien dan memiliki keterbatasan, sehingga dibutuhkan solusi berbasis teknologi cerdas. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi hama dan penyakit buah kakao menggunakan arsitektur Xception dengan pendekatan transfer learning dan fine tuning. Eksperimen dilakukan dengan membandingkan membandingkan beberapa kombinasi hyperparameter, seperti rasio pembagian dataset (70%:15%:15%, 70%:20%:10%, dan 80%:10%:10%), dua jenis optimizer (Adam dan Adamax), dua tahap learning rate (transfer learning: 0.001 dan 0.0001; fine tuning: 0.00008 dan 0.000008), serta dua kombinasi jumlah epoch (10 epoch transfer learning dan 10 epoch fine tuning, 20 epoch transfer learning dan 20 epoch fine tuning. Model terbaik diperoleh dengan konfigurasi Adam, learning rate pada pelatihan awal 0.001 dan fine-tuning 0.00008, 20 epoch pelatihan awal dan 20 epoch fine tuning, dan dataset split 70%:20%:10%. Model tersebut menghasilkan akurasi 97%, precision 97.11%, recall 97%, dan F1-score 97.01%. Model kemudian diimplementasikan dalam sistem berbasis web menggunakan Flask yang memungkinkan pengguna mengunggah citra dan memperoleh hasil klasifikasi secara otomatis. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa arsitektur Xception efektif dalam melakukan proses klasifikasi citra buah kakao melalui teknologi computer vision dan deep learning.


Availability
#
Teknik Informatika (Fakultas Teknik) Location name is not set
ETD3930II
Available but not for loan - ETD
Detail Information
Call Number
-
Language
Indonesia
NPM
213510253
Publisher
Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2026
Keyword(s)
Kata Kunci : Buah Kakao, Xception, Transfer Learni
Other Information
Petugas
Budi Santoso
Other version/related

No other version available

File Attachment
  • Please login to see this attachment
Comments

You must be logged in to post a comment

ETD - UIR
  • Information
  • Services
  • Librarian
  • Member Area

About Us

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.

Search

start it by typing one or more keywords for title, author or subject

Keep SLiMS Alive Want to Contribute?

© 2026 — Senayan Developer Community

Powered by SLiMS
Select the topic you are interested in
  • Computer Science, Information & General Works
  • Philosophy & Psychology
  • Religion
  • Social Sciences
  • Language
  • Pure Science
  • Applied Sciences
  • Art & Recreation
  • Literature
  • History & Geography
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Advanced Search
Where do you want to share?