PUTRI LATIFAH ASRININGSIH Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik 2025

Skripsi

Penyakit tanaman, khususnya pada tanaman tomat merupakan suatu ancaman yang serius bagi produktivitas pertanian. Produktivitas tanaman tomat seringkali terganggu oleh berbagai jenis penyakit daun. Pendeteksian dini terhadap penyakit daun sangat penting untuk mencegah penularan dan mengurangi kerugian. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengevaluasi pengaruh teknik CutMix terhadap kinerja model CNN dalam klasifikasi penyakit daun tomat. Model dirancang dengan menggunakan dua metode yaitu tanpa augmentasi dan menggunakan augmentasi CutMix. Dataset terdiri dari 3.600 citra daun tomat yang dibagi ke dalam training, testing, dan validation dengan rasio 80:10:10. Pelatihan dilakukan pada kombinasi hyperparameter yang berbeda. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model CNN tanpa augmentasi memiliki hasil akhir yang lebih tinggi dan akurat dibandingkan model dengan augmentasi. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan teknik augmentasi sangat bergantung pada karakteristik dataset dan konfigurasi pelatihan. Hasil ini harus dipertimbangkan saat memilik teknik augmentasi data untuk embuat sistem deteksi penyakit tanaman yang lebih baik. Kata Kunci: Deteksi penyakit, Daun tomat, Convolutional Neural Network, CutMix, augmentasi data. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 165443 2025-07-23 10:17:28 2025-07-23 10:42:37 machine generated