MAGHFURON, Ikhdan (2025) IMPLEMENTASI INCEPTION-V3 UNTUK KlASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TEH. Bachelor thesis, UNIVERSITAS PERADABAN.
![[img]](http://repository.peradaban.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
PDF (HALAMAN AWAL)
COVER-IKHDAN MAGHFURON-42421013-SKRIPSI-2025.pdf - Published Version Download (580kB) |
![[img]](http://repository.peradaban.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (ABSTRAK)
ABSTRAK-IKHDAN MAGHFURON-42421013-SKRIPSI-2025.docx - Published Version Download (8kB) |
|
PDF (BAB I)
BAB I-IKHDAN MAGHFFURON-42421013-SKRIPSI-2025.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (218kB) |
|
PDF (BAB II)
BAB II-IKHDAN MAGHFURON-42421013-SKRIPSI-2025.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (608kB) |
|
PDF (BAB III)
BAB III-IKHDAN MAGHFURON-42421013-SKRIPSI-2025.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (389kB) |
|
PDF (BAB IV)
BAB IV-IKHDAN MAGHFURON-42421013-SKRIPSI-2025.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (529kB) |
|
PDF (BAB V)
BAB V-IKHDAN MAGHFURON-42421013-SKRIPSI-2025.pdf - Published Version Download (205kB) |
|
PDF (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA-IKHDAN MAGHFURON-42421013-SKRIPSI-2025.pdf - Published Version Download (428kB) |
|
PDF (LAMPIRAN)
LAMPIRAN-IKHDAN MAGHFURON-42421013-SKRIPSI-2025.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (377kB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis terhadap penyakit daun teh menggunakan model deep learning Inception-V3. Sistem ini dirancang untuk mengenali enam jenis kondisi daun teh, yaitu algal spot, brown blight, gray blight, healthy, helopeltis, dan red spot. Dataset yang digunakan terdiri dari 7.200 gambar yang diperoleh dari platform Kaggle dan Roboflow, yang kemudian dibagi menjadi tiga bagian untuk proses pelatihan, validasi, dan pengujian dengan rasio 80:10:10. Berdasarkan hasil evaluasi menggunakan confusion matrix, model berhasil mencapai akurasi sebesar 99,17%, yang menunjukkan performa tinggi dalam klasifikasi citra daun teh. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi model Inception-V3 efektif dalam membantu deteksi dini penyakit daun teh secara cepat dan akurat.
| Item Type: | Thesis (Bachelor) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
|||||||||
| Uncontrolled Keywords: | InceptionV3, klasifikasi daun teh, deep learning | |||||||||
| Subjects: | 000 Ilmu Komputer, Informasi dan Karya Umum > 000 Ilmu Umum; Ilmu Komputer dan Informasi > 006-Metode Komputer Tertentu > Kecerdasan Buatan;Sistem Pakar; Neural Network; Data Mining; Machine learning; Computer Vision; Pengolahan Citra | |||||||||
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Informatika - S1 | |||||||||
| Depositing User: | S.E. Khozin Khozin | |||||||||
| Date Deposited: | 11 Mar 2026 03:16 | |||||||||
| Last Modified: | 11 Mar 2026 03:16 | |||||||||
| URI: | http://repository.peradaban.ac.id/id/eprint/2377 |
Actions (login required)
 |
View Item |