PERBANDINGAN KINERJA MODEL ENSEMBLED TRANSFER LEARNING PADA KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN TOMAT
Abstract
Full Text:
PDFReferences
Adhikari, P., Oh, Y., & Panthee, D. R. (2017). Current status of early blight resistance in tomato: An update. International Journal of Molecular Sciences, 18(10). doi: 10.3390/ijms18102019.
Sita, B. R., & Hadi, S. (2016). Produktivitas Dan Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Produksi Usahatani Tomat (Solanum Lycopersicum Mill) Di Kabupaten Jember. JSEP, 9(3).
Astiningrum, M., Arhandi, P. P., & Ariditya, N. A. (2019) Identifikasi Penyakit pada Daun Tomat Berdasarkan Fitur Warna dan Tekstur. Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Malang, pp. 1-4.
Ali, M. M., Bachik, N. A., Muhadi, N. A., & Yusof, T. N. T. (2019). Non-destructive techniques of detecting plant diseases: A review. Physiological and Molecular Plant Pathology. Elsevier Ltd, 108, p. 101426. doi: 10.1016/j.pmpp.2019.101426.
Felix, Faisal, S., Butarbutar, T. F. M., & Sirait, P. (2019). Implementasi CNN dan SVM untuk Identifikasi Penyakit Tomat via Daun. Jurnal SIFO Mikroskil, 20(2).
Mendes, D. B., & Silva, N. C. (2018). Skin Lesions Classification Using Convolutional Neural Networks in Clinical Images. https://arxiv.org/pdf/1812.02316
Pristyanto, Y., Sidauruk, A., & Nurmasani, A. (2022). Klasifikasi Penyakit Diabetes Pada Imbalanced Class Dataset Menggunakan Algoritme Stacking. Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(1).
Setiawan, W. (2019). Perbandingan Arsitektur Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Fundus. Jurnal SimanteC, 7(2).
Refbacks
- There are currently no refbacks.