Publiora

Menghubungkan ke Publiora...

Publiora

Identifikasi Penyakit Daun Tembakau Berbasis Pengolahan Citra Identifikasi Penyakit Daun Tembakau Berbasis Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dan Metode Transfer Learning: Identifikasi Penyakit Daun Tembakau Berbasis Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dan Metode Transfer Learning

Achmadi, AchmadiAkramul Umam, BusroAnwari, Anwari
Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan (Sinta 4)Vol. 0 No. 028 Oktober 2024
DOI10.47970/siskom-kb.v8i1.654

Abstrak

Abstract— Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi penyakit pada daun tembakaumenggunakan pemrosesan gambar berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan metode TransferLearning. Daun tembakau memiliki nilai komersial yang tinggi karena merupakan bahan baku rokok.Daun tembakau dengan kualitas unggul bisa mencapai harga yang sangat mahal dibandingkankomoditas lainnya, sehingga pemeliharaan daun tembakau sangat penting. Seperti tanaman lainnya,daun tembakau juga rentan terhadap penyakit seperti busuk daun dan mosaic tembakau. Namun,petani sering kali kesulitan mendeteksi penyakit ini secara akurat hanya berdasarkan gejala yangterlihat. Kesalahan dalam mengenali gejala dapat mengarah pada kesimpulan yang salah danpenanganan yang tidak tepat. Untuk mempermudah proses ini, deteksi penyakit pada daun tembakaudapat dilakukan melalui citra daun dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network(CNN). Dalam penelitian ini, metode Transfer Learning dengan model CNN Pre-Trained MobileNetdigunakan untuk mengklasifikasikan tiga jenis daun tembakau. Evaluasi dilakukan pada model akhirsetelah 20 epoch, dengan ukuran batch 10 dan ukuran data uji 103 gambar. Hasil penelitianmenunjukkan nilai precision sebesar 73%, recall 69%, dan f1-score 68%. Akurasi berdasarkan datauji tercatat sebesar 69%. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah memperkaya dataset dengan lebihbanyak gambar daun tembakau dari berbagai kondisi pencahayaan, sudut pandang, dan berbagaitingkat keparahan penyakit dan membandingkan dengan model CNN lainnya seperti ResNet,Inception, atau EfficientNet, untuk mengetahui model mana yang memberikan hasil terbaik dalamidentifikasi penyakit daun tembakau. Kata Kunci : CNN, Daun Tembakau, Pengolahan citra, Transfer learning

Kata Kunci

CNNDaun TembakauPengolahan citraTransfer Learning

Cari jurnal yang tepat untuk naskah Anda

MatchMind AI mencocokkan abstrak naskah Anda dengan ribuan jurnal terakreditasi dan menampilkan rekomendasi terbaik beserta alasannya.

Coba MatchMind

Lihat profil lengkap jurnal ini

Waktu review, biaya APC, statistik sitasi, indeksasi Scopus, dan banyak lagi.

Buka Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan

Artikel ini juga tersedia di situs resmi jurnal.

Identifikasi Penyakit Daun Tembakau Berbasis Pengolahan Citra Identifikasi Penyakit Daun Tembakau Berbasis Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dan Metode Transfer Learning: Identifikasi Penyakit Daun Tembakau Berbasis Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dan Metode Transfer Learning | Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan | Publiora