Perbandingan Efisiensi Model MobileNet V1, V2, dan V3 pada Klasifikasi Penyakit Tanaman Jagung

Penulis Utama : Aulia Bunga Syaharani
NIM / NIP : M0720014
× <p>Pada sektor pertanian jagung, salah satu tantangan utamanya adalah masalah penyakit tanaman. Penelitian ini bertujuan menerapkan dan membandingkan efisiensi model MobileNet V1, MobileNet V2, dan MobileNet V3 dalam klasifikasi penyakit tanaman jagung. Ketiga model MobileNet dipilih karena efisiensi dalam ukuran jumlah parameter yang berpengaruh pada waktu running yang cepat dan tidak membutuhkan memori yang besar. Ketiga model tersebut dilatih dengan dataset yang bersumber dari PlantVillage dataset di Penn State University. Preprocessing meliputi resize dan normalisasi data. Data hasil preprocessing dimodelkan dengan MobileNet V1, MobileNet V2, dan MobileNet V3 menggunakan hyperparameter yang telah ditentukan. Kemudian, ketiga model dievaluasi berdasarkan akurasi, waktu running, dan ukuran memori model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MobileNet V1, MobileNet V2, dan MobileNet V3 berturut-turut menghasilkan akurasi sebesar 87%, 90%, dan 97%. Sementara itu, waktu running yang diperlukan MobileNet V1 892 detik, MobileNet V2 944 detik, dan MobileNet V3 1497 detik. Jika dilihat dari ukuran memori model, MobileNet V1 menghasilkan ukuran memori model terbesar yaitu 12,7 MB, dan ukuran memori model terkecil 5,1 MB diperoleh oleh MobileNet V3. Dengan demikian, MobileNet V3 merupakan pilihan model terbaik dengan tingkat akurasi tertinggi dan ukuran memori model terkecil, meskipun membutuhkan waktu pelatihan yang lebih lama. Dalam hal ini, MobileNet V3 lebih direkomendasikan untuk diterapkan dalam klasifikasi penyakit tanaman jagung.</p>
×
Penulis Utama : Aulia Bunga Syaharani
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : M0720014
Tahun : 2024
Judul : Perbandingan Efisiensi Model MobileNet V1, V2, dan V3 pada Klasifikasi Penyakit Tanaman Jagung
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. MIPA - 2024
Program Studi : S-1 Statistika
Kolasi :
Sumber :
Kata Kunci : Convolutional Neural Network, Penyakit Tanaman, MobileNet, Klasifikasi Penyakit
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Link DOI : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Dr. Winita Sulandari, S.Si., M.Si.
2. Drs. Sugiyanto, M.Si.
Penguji : 1. Drs. Isnandar Slamet, M.Sc., Ph.D.
2. Prof. Dr. Dra. Sri Subanti M.Si.
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. MIPA
×
Halaman Awal : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Cover : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB I : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB II : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB III : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB IV : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB V : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB Tambahan : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Daftar Pustaka : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Lampiran : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.