deteksi penyakit pada daun tembakau dengan menerapkan algoritma artificial neural network

Clicks: 138
ID: 198571
2013
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #53 of 72 articles by views in Cell

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
ABSTRAK Artificial Neural Network ( ANN ) Perceptron merupakan salah satu dari metode AI yang telah terbukti cukup handal untuk digunakan sebagai teknik pengenalan atau pengindentifikasian.Tujuan dari dibuatnya penelitian ini adalah untuk menerapkan metode Jaringan Syaraf Tiruan atau Artificial Neural Network dengan algortima Perceptron dalam menentukan penyakit cacar daun dan bercak daun pada daun tembakau serta daun cengkeh, dimana sampel daun-daun tersebut dianalisis melalui kedelapan gejala atau ciri yang ditimbulkannya.Tahapan awal yang dilakukan yaitu mengumpulkan beberapa sampel daun tembakau dan daun cengkeh, baik yang terkena penyakit maupun tidak. Kemudian mengelompokkan gejala atau ciri khusus yang ditimbulkan pada setiap daunnya dari penyakit cacar daun dan bercak daun. Ciri penyakit yang positif terlihat pada masing-masing daun akan direpresentasikan dengan nilai bipolar [1, -1], dimana ciri tersebut akan digunakan sebagai nilai masukan pada tahap pelatihan (training) dan pengujian (testing) dalam metode ANN. Dari hasil pengujian terhadap sampel sebanyak 20 daun untuk tahap training dan 10 sampel daun untuk tahap testing, dengan perbandingan penyakit bercak daun dan cacar daun adalah 50 : 50, learning rate sebesar 0,7, lapisan masukan sebanyak 8 buah, dan 1 buah lapisan luaran, didapat bahwa metode ANN Perceptron memiliki persentase keberhasilan pengenalan penyakit sebesar 61% - 73% untuk data non-learning, dan 100% untuk data learning pada kedua jenis daun tersebut. Kata kunci : ANN Perceptron, bipolar, learning rate, cacar daun, bercak daun.
Reference Key
laily2013simetris:deteksi Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Diana Laily
Journal Cell
Year 2013
DOI
10.24176/simet.v3i1.88
URL
http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/88
Keywords
civil engineering (general) technologyengineering (general)

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.