Filter by
KLASIFIKASI PENYAKIT PADA BATANG TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLU…
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi penyakit pada batang tanaman jagung menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur EfficientNet sebagai upaya untuk membantu petani dalam melakukan deteksi dini penyakit secara cepat dan akurat. Alur penelitian dimulai dari tahap pengumpulan dataset “Maize Stalk Diseases Dataset” dari Kaggle, yang …
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510559
- Collation
- i, 60 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 632.3 Jel k
KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN GANDUM MENGGUNAKAN METODE RESNET50V2
Tanaman gandum (Triticum aestivum L.) merupakan komoditas pangan penting, namun produktivitasnya sering menurun akibat serangan penyakit seperti Brown Rust, Loose Smut, Powdery Mildew, Septoria Leaf Blotch, dan Yellow Rust. Proses identifikasi penyakit yang masih dilakukan secara manual membutuhkan waktu dan bergantung pada keahlian pakar, sehingga diperlukan metode otomatis yang cepat dan akur…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510356
- Collation
- I, 76 Hlm.; 30X21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 631.53 Yog k
Identifikasi penyakit tanaman di buah matoa menggunakan metode convolutional …
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit pada daun tanaman matoa (Pometia pinnata) menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis citra digital. Dataset yang digunakan terdiri dari citra daun tanaman matoa yang diklasifikasikan ke dalam tiga kelas, yaitu daun sehat (healthy), penyakit powdery mildew, dan penyakit karat daun (rust). Data diperoleh dari hasil penga…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 203510132
- Collation
- i, 74 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 633.5 Ade i
PENERAPAN MODEL DEEP LEARNING BERBASIS RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN) UNTUK I…
Penelitian ini dilakukan karena perkembangan teknologi manipulasi video berbasis kecerdasan buatan, seperti Deepfake, semakin menimbulkan tantangan besar bagi keamanan informasi dan proses investigasi forensik digital. Video hasil manipulasi sering kali tampak sangat realistis sehingga sulit dibedakan dari video asli melalui pengamatan visual biasa. Kondisi ini dapat dimanfaatkan untuk penyebar…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510528
- Collation
- i, 94 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 621.381 Mif p
KLASIFIKASI DAN PENGENALAN POLA PENYAKIT CABAI DENGAN METODE CONVOLUTION NEUR…
Tanaman cabai merupakan komoditas hortikultura penting yang rentan terhadap berbagai penyakit pada daun dan buah, sehingga berdampak pada penurunan produktivitas. Identifikasi penyakit secara manual membutuhkan waktu dan keahlian khusus, sehingga diperlukan sistem otomatis berbasis kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit tanaman cabai menggunakan metode Con…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510081
- Collation
- i, 62 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 632.3 far k
PENGEMBANGAN MODEL KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT MATA BERBASIS CONVNEXTV2
Penyakit mata merupakan salah satu gangguan kesehatan yang dapat menyebabkan penurunan kualitas hidup hingga kebutaan apabila tidak terdeteksi secara dini. Proses diagnosis manual oleh dokter ahli membutuhkan waktu dan sumber daya yang besar, sehingga diperlukan sistem berbasis kecerdasan buatan yang mampu melakukan deteksi otomatis dengan akurasi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengemba…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510298
- Collation
- i, 67 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 611.8 Dev p
FRAMING KETERLIBATAN AMERIKA SERIKAT DALAM ISU KONFLIK CINA-TAIWAN PADA MEDIA…
Penelitian ini menganalisis framing pemberitaan mengenai keterlibatan Amerika Serikat dalam isu konflik China-Taiwan yang disajikan oleh media CNN Indonesia dan Republika.co.id. Menggunakan model analisis framing Robert N. Entman, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perbedaan pembingkaian berita di kedua media tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN Indonesia cenderung mewa…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 199110265
- Collation
- i, 99 Hlm.;30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Komunikasi 302.23 Rik f
KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT DAUN KURMA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWOR…
Tanaman kurma (Phoenix dactylifera) merupakan komoditas pertanian penting di wilayah beriklim kering, namun produktivitasnya terancam oleh berbagai penyakit daun seperti Parlatoria blanchardi, Fusarium wilt, dan penyakit lainnya. Deteksi manual penyakit pada daun kurma memerlukan waktu dan biaya yang tinggi, sehingga diperlukan solusi otomatis yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan unt…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510389
- Collation
- i, 139 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- -
IDENTIFIKASI KLASIFIKASI PENYAKIT PADA CITRA DAUN JAMBU KRISTAL MENGGUNAKAN M…
Jambu kristal (Psidium guajava L.) merupakan varietas hortikultura bernilai ekonomi tinggi yang banyak dibudidayakan di Indonesia. Namun, produktivitas tanaman ini sering terganggu oleh serangan penyakit daun seperti bercak daun, karat daun, dan embun jelaga. Identifikasi penyakit secara manual yang masih dominan dilakukan oleh petani dan ahli pertanian berpotensi menimbulkan keterlambatan diag…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510118
- Collation
- i, 139 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- -
KLASIFIKASI CITRA KUALITAS BIBIT KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTION …
Kelapa sawit merupakan komoditas unggulan Indonesia, namun kualitas bibit yang buruk dapat menurunkan produktivitas petani, khususnya petani lokal yang kesulitan mengenali bibit unggul dan bibit yang terkena hama atau penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi citra bibit kelapa sawit menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang digabungkan dengan fitur …
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 203510361
- Collation
- i, 51 Hlm.; 30x21 cm.
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 664.3 Bay k
Computer Science, Information & General Works 
Philosophy & Psychology 
Religion 
Social Sciences 
Language 
Pure Science 
Applied Sciences 
Art & Recreation 
Literature 
History & Geography