Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Dan Arsitektur MobileNet Pada Aplikasi Deteksi Penyakit Daun Padi

Padi merupakan tanaman pangan penghasil beras, dan indonesia merupakan negera yang mayoritas penduduknya menjadikan beras sebagai makanan utama, jumlah penduduk yang semakin meningkat, perlu menjaga kualitas padi agar resiko gagal panen dapat dihindari. Banyak faktor yang dapat menimbulkan resiko gagal panen salahsatunya itu penyakit daun padi, Pada penelitian ini diusulkan Algoritma Convolutional Neural Network untuk klasifikasi penyakit daun padi yang berdasarkan citra. Arsitektur yang digunakan pada penelitian ini menggunakan MobileNetVI dengan menggunakan ekstraksi fitur. Dataset berasal dari UCI Repository sebanyak 120 yang terdiri dari 3 penyakit daun padi yaitu Bacterial leaf blight, Brown spot, Leaf smut. Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian menggunakan citra penyakit daun padi yang berukuran 224x224 piksel didapat hasil nilai akurasi pelatihan mencapai 1.0 dan nilai akurasi validasi mencapai 0.8333. Nilai akurasi pada Confusion Matrix yaitu sebesar 92%, hasil ini menjadi bukti bahwa dengan penerepan algorima CNN dan MobileNetVI dengan ekstraksi ciri memiliki akurasi yang baik sekali. Percobaan pada aplikasi yang dibangun hasil proses pengujian berbasis android terbukti dapa mengklasifikasikan jenis penyakit daun padi.

First Report of Leaf Smut of Gaillardia × grandiflora Caused by Entyloma gaillardianum in North America

In the summer of 2009, a leaf spot disease occurred on 100% of Gaillardia × grandiflora cv. Goblin in a commercial nursery in coastal Monterey Co., CA. Nearly all of the affected plants were unsalable. The causal agent was determined to be Entyloma gaillardianum based on morphological features, host, and ITS region. This species has not been reported previously from this host in North America. Accepted for publication 16 March 2010. Published 28 April 2010.

First Report of Leaf Smut of Tomatillo Caused by Entyloma austral

The causal agent was identified as Entyloma australe Speg. based on host and on pathogen morphology and ITS region sequence. The size, shape, and color of teliospores and the production of fascicles of conidiophores fit the descriptions for E. australe. This appears to be the only Entyloma species occurring on Physalis. This report appears to be the first record of E. australe on P. philadelphica. Accepted for publication 11 November 2009. Published 16 February 2010.