MAHENDRA, ANGGI (2026) DETEKSI PENYAKIT TANAMAN PADI BERBASIS CITRA DAUN MENGUNAKAN ALGORITMA XGBOOST. Sarjana thesis, Universitas Pasir Pengaraian.
![[img]](http://repository.upp.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
COVER.pdf Download (834kB) |
|
Text
BAB 1 2 3.pdf Download (359kB) |
|
Text
BAB 4 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (866kB) | Request a copy |
Abstract
Tanaman padi adalah komoditas pangan utama di Indonesia yang krusial bagi ketahanan pangan nasional. Masalah utama budidayanya adalah serangan penyakit daun yang menurunkan produktivitas. Karena deteksi manual memerlukan keahlian khusus dan waktu lama, diperlukan solusi teknologi untuk identifikasi cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan merancang sistem deteksi penyakit padi berbasis citra daun menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Data yang digunakan berasal dari dataset publik Kaggle dengan lima kelas penyakit: Hawar Daun Bakteri, Blas, Tungro, Bercak Daun Coklat, dan Hawar Pelepah. Tahapan penelitian mencakup preprocessing citra, ekstraksi fitur, pelatihan model XGBoost, serta pengujian kinerja. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma XGBoost mampu mengklasifikasikan penyakit dengan efisien. Berdasarkan pengujian sistem, model berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 99,71% untuk Brown Spot, 97,55% untuk Tungro, dan 94,23% untuk Rice Blast. Sistem ini diharapkan dapat membantu petani mendeteksi penyakit lebih dini agar tindakan pengendalian dapat dilakukan dengan cepat, sehingga produktivitas pertanian meningkat dan kerugian hasil panen dapat diminimalisir.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Brown Spot, Citra Daun, Deteksi Penyakit, Machine Learning, Tanaman Padi, Tungro, XGBoost. |
| Subjects: | Dewey decimal Classification Subject Areas > 000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Pustaka - - |
| Date Deposited: | 10 Sep 2026 07:42 |
| Last Modified: | 10 Sep 2026 07:42 |
| URI: | http://repository.upp.ac.id/id/eprint/4686 |
Actions (login required)
 |
View Item |
