KLASIFIKASI TANAMAN AGLAONEMA BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Teks penuh
Dokumen terkait
Berdasarkan hasil yang terdapat pada Tabel 1, dapat dilihat akurasi metode 1D CNN pada dataset Indian Pines 16 kelas mengalami penurunan signifikan.. Hal ini disebabkan 7 kelas pada
Salah satu metode deep learning adalah Convolutional Neural Network (CNN), CNN telah banyak dimanfaatkan pada proses efisiensi budidaya tanaman seperti kematangan buah
Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul “KLASIFIKASI CITRA JENIS BUNGA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NAURAL NETWORK (CNN)” beserta seluruh isinya adalah
Berdasarkan hasil penelitian yang didapat tentang klasifikasi penyakit daun jagung menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang telah dilakukan, dengan
Dalam tugas akhir ini melakukan suatu sistem mendeteksi ada tidaknya ulat pada tanaman selada aquaponic menggunakan CNN telah terpenuhi dengan akurasi yang dihasilkan pada tugas
KESIMPULAN Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa model ResNet-50 dapat diterapkan untuk identifikasi penyakit daun tanaman kopi dan hasil dari
2.3 Perancangan Pada tahapan perancangan ini dilakukan perancangan penelitian dan sistem yang dibutuhkan untuk melakukan penelitian ini, yaitu dengan menggunakan metode Convolutional
METODE PENELITIAN Pada penelitian ini membahas tentang impelemntasi metode-metode CNN dengan arsitektur VGG-16 yang diolah menggunakan bahasa pemrograman python dan menggunakan
