Rosanti, Nurvelly ALGORITME CEDAS UNTUK DETEKSI PENYAKIT BASAL STEM ROT (BSR) DENGAN CITRA MULTISPEKTRAL. Technical Report. Universitas Muhammadiyah Jakarta.

Text ALGORITME CEDAS UNTUK DETEKSI PENYAKIT BASAL STEM ROT (BSR) DENGAN CITRA MULTISPEKTRAL.pdf - Supplemental Material Download (741kB)

Abstract

Pengenalan penyakti BSR baik secara definisi, metode pencegahan sangat dibutuhkan oleh perkebunan kelapa sawit dalam membantu menurunkan faktor kerugian disebabkan menurunnya produksi kelapa sawit disebabkan BSR. Selain mendeteksi penyakit BSR pada kelapa sawit dibutuhkan juga prediksi penularan penyakit BSR, faktor apa saja yang mempengaruhi penularan tersebut agar dapat dilakukan pencegahan. Berbagai penelitian sudah dilakukan baik bidang pertanian, biologi maupun bidang Teknik. Dibutuhkan teknologi dalam membantu penelitian ini disebabkan perkebunan kelapa sawit sangat luas, maka teknologi UAV terpilih menggunakan kamera multispektral. Bidang ilmu Komputer juga berperan dengan menerapkan artificial intelligence dalam membantu mempermudah pengenalan objek penyakit BSR, dalam hal ini algoritme yang digunakan adalah Convolution Neural Network (CNN). Untuk pola penularan penyakit BSR dapat menggunakan peta dalam bidang Sistem Informasi Geografis (SIG).

Item Type:	Monograph (Technical Report)
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Divisions:	Faculty of Engineering / Fakultas Teknik > S1 Informatics Engineering / Teknik Informatika
Depositing User:	Nurvelly Rosanti
Date Deposited:	26 Aug 2020 06:54
Last Modified:	26 Aug 2020 06:54
URI:	http://repository.umj.ac.id/id/eprint/975

Actions (login required)

View Item