Dwi Setio Wibowo, Wahyu (2025) Klasifikasi Penyakit Alternaria, Cucumber Mosaic Virus, Downy Mildew, dan Powdery Mildew pada Tanaman Melon Menggunakan Convolutional Neural Network. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
![]() |
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf Download (1MB) |
![]() |
PDF
BAB_I.pdf Download (213kB) |
![]() |
PDF
BAB_II.pdf Download (1MB) |
![]() |
PDF
BAB_III.pdf Download (371kB) |
![]() |
PDF
BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB) |
![]() |
PDF
BAB_V.pdf Download (208kB) |
![]() |
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (211kB) |
![]() |
PDF
LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (339kB) |
Abstract
Produksi melon di Indonesia memiliki tantangan yaitu penyakit seperti Alternaria, CMV, Powdery Mildew, dan Downy Mildew, dengan produksi 2021 hanya 129.147 ton (38,8% kebutuhan). Penelitian ini mengimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN) untuk deteksi penyakit melon menggunakan 1.218 gambar dari Roboflow yang dibagi menjadi 80% data latih, 10% validasi, dan 10% uji. Tiga arsitektur dibandingkan: ResNet-50, EfficientNet-B0, dan MobileNetV3- Small, masing-masing dilatih pada dua konfigurasi: 20 epoch tanpa patience dan 100 epoch dengan patience 25. Hasil terbaik diperoleh MobileNetV3- Small (akurasi 94,82%), diikuti ResNet-50 (akurasi 93,78%), dan EfficientNet-B0 (akurasi 91,71%). ResNet-50 menunjukkan performa paling konsisten dan efisien. CNN terbukti efektif dalam deteksi penyakit melon, dengan ResNet-50 sebagai pilihan optimal untuk aplikasi praktis.
Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) |
---|---|
Keywords: | CNN, Klasifikasi, Melon, Penyakit |
Subjects: | ?? T58.5-58.64 ?? |
Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Informatics |
SWORD Depositor: | Administrator UMN Library |
Depositing User: | Administrator UMN Library |
Date Deposited: | 31 Jul 2025 11:05 |
Last Modified: | 31 Jul 2025 11:05 |
URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/39524 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |