<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="12121">
<titleInfo>
<title><![CDATA[IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN APEL MENGGUNAKAN ALEXNET 8 DILATED CONVOLUTION NEURAL NETWORK]]></title>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>0422106801 - Dewi Rosmala , S.Si, M.IT.</namePart>
<role><roleTerm type="text">Dosen Pembimbing 1</roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>MUSA P ABDURRAHIM / 152015082</namePart>
<role><roleTerm type="text">Penulis</roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes"><![CDATA[mixed material]]></typeOfResource>
<genre authority="marcgt"><![CDATA[bibliography]]></genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text"><![CDATA[Teknik Informatika]]></placeTerm></place>
<publisher><![CDATA[FTI]]></publisher>
<dateIssued><![CDATA[2021]]></dateIssued>
<issuance><![CDATA[monographic]]></issuance>
<edition><![CDATA[0]]></edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code"><![CDATA[en]]></languageTerm>
<languageTerm type="text"><![CDATA[English]]></languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd"><![CDATA[Text]]></form>
<extent><![CDATA[]]></extent>
</physicalDescription>
<note>Diagnosis Penyakit Tamanan yang dilakukan oleh para ahli Pantologi terutama pada jenis Tanaman Apel seringkali tidak dapat diimplementasi dengan cepat dan murah. Menggunakan deep learning, gambar daun digunakan sebagai input data. Melatih model deep learning memerlukan dataset besar yang sulit didapat untuk melakukan tugas tersebut agar mencapai hasil yang optimal.Pada penelitian ini, digunakan dataset Plant Village berjumlah 7811 data latih dan 1562 data validasi. Data dilatih sebanyak 120 epoch menggunakan metode Convolution Neural Network dengan. Pada Algoritma Alexnet dengan 8 lapisan yaitu 5 Convolution dan 2 Fully Connected , diakhiri dengan Softmax diterapkan untuk membandingkan kinerja model Resnet50 pada Penelitian Sebelumnya. Berdasarkan pengujian menggunakan 155 data Uji , model Alexnet dapat menggeneralisasi data lebih baik tidak terlalu signifikan dengan Resnet50. Alexnet menunjukan performa terbaik dengan skor rata-rata prcision 98%, rata-rata recall 81%, dan akurasi sebesar 88%.
Kata Kunci : Deep Learning, AlexNet 8 Dilated, Convolutional Neural Network Apple Scab, Apple Rust dan Apple Black Rot</note>
<subject authority=""><topic><![CDATA[Deep Learning, AlexNet 8 Dilated, Convolutional Ne]]></topic></subject>
<classification><![CDATA[]]></classification><identifier type="isbn"><![CDATA[20210831]]></identifier><location>
<physicalLocation><![CDATA[Setiadi Open Source ETD System]]></physicalLocation>
<shelfLocator><![CDATA[546IF/21]]></shelfLocator>
<holdingSimple>
<copyInformation>
<numerationAndChronology type="1"><![CDATA[567IF/21]]></numerationAndChronology>
<sublocation><![CDATA[My Library]]></sublocation>
<shelfLocator><![CDATA[567IF/21]]></shelfLocator>
</copyInformation>
</holdingSimple>
</location>
<slims:digitals>
<slims:digital_item id="11797" url="" path="/152015082_567IF.pdf" mimetype="application/pdf"><![CDATA[IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN APEL MENGGUNAKAN ALEXNET 8 DILATED CONVOLUTION NEURAL NETWORK]]></slims:digital_item>
</slims:digitals><recordInfo>
<recordIdentifier><![CDATA[12121]]></recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2022-01-13 16:41:32]]></recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2022-01-13 16:41:44]]></recordChangeDate>
<recordOrigin><![CDATA[machine generated]]></recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>