Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
IDENTIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN MANGGA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS SMARTPHONE
ABSTRAKSI :
Produksi dan kualitas mangga sering kali terganggu oleh berbagai penyakit tanaman, terutama pada daun mangga. Identifikasi penyakit pada daun mangga secara manual membutuhkan waktu yang lama dan memerlukan keahlian khusus, yang menyulitkan pemilik tanaman mangga untuk mengenali masalah penyakit daun mangga dengan cepat, sehingga berisiko menurunkan produktivitas dan kualitas mangga. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sebuah aplikasi identifikasi penyakit pada daun mangga dengan mengambil gambar melalui kamera pada smartphone atau melalui galeri pengguna, untuk mempermudah pengguna dalam mengidentifikasi penyakit pada daun mangga. Metode yang digunakan untuk mengidentifikasi daun mangga menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan 8 jenis kelas penyakit daun mangga yaitu, Anthracnose, Bacterial Canker, Cutting Weevil, Die Back, Gall Midge, Healthy, Powdery Mildew, dan Sooty Mould. Dataset yang digunakan berjumlah 4000 gambar, dengan membagi data menjadi tiga bagian, 60% untuk train, 20% untuk validation, dan 20% untuk test dari total data per-kategori. Hasil epoch pada data validation memperoleh nilai akurasi sebesar 0.9438 dan loss sebesar 0.1914. Data train memperoleh nilai akurasi sebesar 0.9328 dan val_loss sebesar 0.1320. Pada confusion matrix data test akurasi keseluruhan mendapat nilai sebesar 94,63%.