%0 Thesis
%9 S1
%A Dewi, Eka Muspita
%A Universitas Sultan Ageng Tirtayasa,
%A Fakultas Teknik,
%A Jurusan Teknik Elektro,
%B Teknik Elektro
%D 2025
%F eprintuntirta:47068
%I Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
%K Kecerdasan Buatan, Convolutional Neural Network, MobileNetV2
%T DETEKSI PENYAKIT BUAH JERUK MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR MOBILENET V2
%U https://eprints.untirta.ac.id/47068/
%X Revolusi Industri Keempat, atau Industrial Revolution 4.0, membawa perubahan signifikan dalam sektor pertanian melalui Agriculture 4.0. Teknologi informasi dan otomasi meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan, terutama pada tanaman jeruk yang penting di Indonesia. Namun, petani jeruk menghadapi tantangan besar dari hama dan penyakit akibat kurangnya pengetahuan pengendalian yang tepat, serta metode diagnosa manual yang kurang akurat. Penelitian ini memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) dengan metode Deep Learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur MobileNetV2, untuk mendeteksi tiga buah penyakit buah jeruk dan membandingkan dengan buah jeruk yang tidak terkena penyakit. Hasilnya menunjukkan akurasi 0.9612 dan performa yang baik dalam metrik presisi, recall, dan F1-score, membuktikan bahwa teknologi AI dapat efektif mendukung petani jeruk dalam meningkatkan kualitas dan kuantitas produksi.