Deteksi Penyakit Sawit Menggunakan Metode Deep Learning
DOI:
https://doi.org/10.59061/jsit.v5i2.86Abstract
Kelapa sawit memiliki peran penting sebagai sumber devisa negara dalam perekonomian di Indonesia. Kelapa sawit juga merupakan salah satu tanaman penghasil minyak nabati yang memiliki nilai ekonomi tertinggi dibandingkan dengan tanaman lain seperti kedelai, zaitun, kelapa atau bunga matahari. Kualitas minyak sawit juga dipengaruhi oleh kadar air, kadar kotoran dan kadar asam lemak bebas. Namun penyakit pada sawit juga sangat berpengaruh besar terhadap hasil produksi minyak sawit. Machine learning dapat dimanfaatkan di dalam bidang computer vision untuk melakukan object detection dan image classification, yaitu dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Pada penelitian ini, metode Deep Learning dan Algoritma CNN dapat digunakan untuk mendeteksi jenis penyakit daun tanaman kelapa sawit, dengan dataset yang diambil dari foto udara menggunakan drone DJI 4, dengan ketinggian 50 meter. Metode Deep Learning dan Algoritma CNN dapat mendeteksi penyakit daun kelapa sawit dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Jurnal Sains dan Ilmu Terapan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.