DETEKSI PENYAKIT TANAMAN NANAS DI KOTA PRABUMULIH MENGGUNAKAN MODEL TRANSFER LEARNING BERBASIS MOBILENETV3-LARGE

HIDAYA, JENNY RAHMA (2025) DETEKSI PENYAKIT TANAMAN NANAS DI KOTA PRABUMULIH MENGGUNAKAN MODEL TRANSFER LEARNING BERBASIS MOBILENETV3-LARGE. Other thesis, UNIVERSITAS BINA DARMA.

	Text (BAB 0) BAB 0.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 1) BAB 1.pdf Download (378kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAPUS.pdf Download (364kB)
	Text (FULL BAB SKRIPSI) FULL BAB.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)
	Text (LAMPIRAN) LAMP-compressed.pdf Download (382kB)

Abstract

Tanaman nanas merupakan komoditas unggulan di Kota Prabumulih, Sumatera Selatan, namun produktivitasnya menurun akibat serangan penyakit seperti fruit rot, root rot, dan mealybug wilt yang sulit dikenali secara dini. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi penyakit nanas berbasis citra digital menggunakan metode transfer learning dengan arsitektur MobileNetV3-Large. Dataset terdiri dari citra primer hasil dokumentasi lapangan dan citra sekunder dari Roboflow, mencakup lima kelas: healthy, fruit rot, root rot, mealybug wilt, dan satu kelas tambahan unknown untuk citra non-nanas. Model dilatih dalam dua tahap (feature extraction dan fine-tuning), serta dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi validasi 91% dan F1-score 90%, menandakan performa deteksi yang baik dan stabil. Model juga diimplementasikan dalam aplikasi berbasis Gradio untuk pengujian interaktif. Pendekatan ini menunjukkan potensi besar dalam mendukung deteksi penyakit tanaman secara praktis.

Actions (login required)

View Item