RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI KESUBURAN TANAH BERBASIS LED, KAMERA DAN DEEP LEARNING
Keywords:
Camera, Deep learning, LED, Soil fertility detectionAbstract
This research is motivated by the lack of an effective and efficient soil fertility detection system. This study aimed to design and manufacture a soil fertility detection system based on LED, camera, and deep learning. This research was conducted in two stages, namely designing and manufacturing the soil fertility detection system. Design of the tool was carried out using Paint 3D software. Manufacturing of this detection system through 3 processes, namely manufacturing hardware, taking datasets, and making softwareReferences
Afandi, H. & Ulum, M. E. R. Pembuatan Prototipe Alat UkurKesuburan Tanah BerbasisArduino Uno. Prosiding Seminar Nasional dan Internasional, 2018.
Hasma, Y. A. dan Silfianti, W. 2020. Implementasi Deep Learning Menggunakan Framework Tensorflow Dengan Metode Faster Regional Convolutional Neural NetworkUntuk Pendeteksian Jerawat. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa, 23, 89-102.
Ilahiyah, S. dan Nilogiri, A. 2018. Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network. Justindo (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi Indonesia), 3, 49-56.
Iwan, I. 2016. Sistem Pendeteksi Tingkat Kesuburan Tanah Untuk Menentukan Tingkat Perbandingan Penggunaan Pupuk Organik Dan Anorganik Pada Lahan Pertanian Menggunakan Arduino. Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.
Lecun, Y., Bengio, Y. dan Hinton, G. 2015. Deep Learning. Nature, 521, 436-444.
Prayudha, J., Pane, U. F. S. S., Saniman, S. dan Raharjo, S. 2019. Implementasi Metode Fuzzy Untuk Sistem Identifikasi Kadar Elektrolit Untuk Mengukur Tingkat Kesuburan Tanah Berbasis Mikrokontroler Arduino. JSisko Tech (Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer Tgd), 2, 92-106.
Ramdhan, W. dan Siagian, Y. 2016. Perancangan Alat Dalam Menentukan Tingkat Kesuburan Tanah Berbasiskan Expert System. Jurteksi Royal Vol 3 No 1, 3.
Robbani, I. H., Trisnawati, E., Noviyanti, R., Rivaldi, A. dan Utaminingrum, F. 2016. Aplikasi Mobile Scotect: Aplikasi Deteksi Warna Tanah Dengan Teknologi Citra DigitalPada Android. J. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput, 3, 19-26.
Saifudin, S. 1986. Ilmu Tanah Pertanian. Pustaka Buana. Bandung.
Sumarno, S., Kartasasmita, U. G. dan Pasaribu, D. 2018. Pengayaan Kandungan Bahan Organik Tanah Mendukung Keberlanjutan Sistem Produksi Padi Sawah.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 M Faruq Najib, Frida Agung Rakhmadi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
