SKRIPSI DIGITAL
Aplikasi Pendeteksi Jenis Tanah untuk Penentuan Tanaman Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network = Soil Type Detection Application for Plant Determination Using Convolutional Neural Network Algorithm
Beragam jenis tanah memiliki sifat dan karakteristik yang berbeda-beda, sehingga tidak semua tanaman dapat ditanam di berbagai jenis tanah. Kesulitan dalam menentukan jenis tanah yang sesuai untuk tanaman tertentu menjadi sebuah tantangan, karena metode yang ada, seperti membandingkan warna tanah, membutuhkan waktu yang lama dan hasilnya tidak selalu akurat karena sangat dipengaruhi oleh kualitas cahaya dan penglihatan manusia. Oleh karena itu, penggunaan machine learning dan algoritma canggih menjadi sangat penting dalam permasalahan untuk menentukan jenis tanah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis tanah dan dapat merekomendasikan tanaman yang sesuai dengan jenis tanah yang diklasifikasi. Metode yang digunakan yaitu menggunakan metode CRISP-DM untuk pembuatan model machine learning dan metode Waterfall untuk pembuatan aplikasi. Model yang digunakan dalam aplikasi ini yaitu menggunakan arsitektur CNN dengan metode transfer learning. Base model yang digunakan pada metode transfer learning adalah Xception, InceptionV3, Resnet152V2. Dari base model yang sudah dibuat, Xception memiliki akurasi yang paling tinggi yaitu 94%, sedangkan InceptionV3 menghasilkan akurasi 93%, dan Resnet152V2 menghasilkan akurasi 92%.
Tidak tersedia versi lain
Karya Umum 
Filsafat 
Agama 
Ilmu-ilmu Sosial 
Bahasa 
Ilmu-ilmu Murni 
Ilmu-ilmu Terapan 
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga 
Kesusastraan 
Geografi dan Sejarah