Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI
Muhammad Hafiz Rinaldi, RANCANG BANGUN APLIKASI MOBILE PENDETEKSI PENYAKIT DAUN PISANG MENGGUNAKAN DEEP LEARNING. Banda Aceh Fakultas Teknik Komputer,2024

Penyebab utama turunnya kualitas buah pisang disebabkan oleh serangan hama dan penyakit yang terdapat pada pisang, pada umumnya penyakit yang banyak menyerang tanaman pisang di indonesia adalah penyakit cordana leaf spot. cordana leaf spot adalah penyakit yang memengaruhi tanaman pisang dan disebabkan oleh jamur cordana. gejala penyakit ini dimulai dengan munculnya bercak-bintik berwarna coklat atau hitam pada daun pisang. kerusakan ini mempengaruhi kemampuan tanaman untuk melakukan fotosintesis, yang pada gilirannya dapat mengurangi hasil panen dan kualitas buah pisang. tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sebuah aplikasi mobile yang bisa mendeteksi penyakit pada jarak yang jauh berbasis deep learning. metode penelitian yang digunakan adalah melakukan tahapan perancagan perangkat lunak dengan menggunakan uml. luaran yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi mobile pendeteksi penyakit daun pisang menggunakan algoritma yolo yang dapat mendeteksi penyakit daun pisang dari jarak jauh menggunakan fitur zoom pada smartphone. hasil penelitian yang didapat adalah sebuah aplikasi yang dapat melakukan deteksi penyakit daun pisang melalui citra dengan menggunakan model deep learning yanh telah di bangun. dan sebuah model deep learning yang bisa mendeteksi penyakit pada daun pisang dengan nilai map 80.1%, map 0.5:0.95 60%, precision 86.8%, dan recall 72.4%



Abstract

The main cause of the decline in the quality of bananas is due to pests and diseases found in bananas, in general the disease that attacks banana plants in Indonesia is cordana leaf spot disease. Cordana leaf spot is a disease that affects banana plants and is caused by the cordana fungus. Symptoms of this disease begin with the appearance of brown or black spots on banana leaves. This damage affects the plant's ability to photosynthesize, which in turn can reduce the yield and quality of bananas. The purpose of this study is to build a mobile application that can detect diseases at a distance based on deep learning. The research method used is to carry out the software design stage using UML. The expected output of this research is a mobile application for detecting banana leaf diseases using the YOLO algorithm that can detect banana leaf diseases remotely using the zoom feature on a smartphone. The results of the research obtained are an application that can detect banana leaf diseases through images using the Deep learning model that has been built. and deep learning model that can detect diseases on banana leaves with an mAP value of 80.1%, mAP 0.5:0.95 60%, precision 86.8%, and recall 72.4%.

Baca Juga : SEGMENTASI PADA CITRA PENYAKIT DAUN PISANG MENGGUNAKAN U-NET (Louis Emmanuel Ojahan Hutapea, 2025)



    SERVICES DESK