Penerapan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dalam Mengklasifikasikan Penyakit Daun Tanaman Padi

Padi merupakan tanaman pokok di Indonesia. Kebanyakan para petani memilih tanaman padi sebagai tanaman utama untuk lahan pertanian. Mulai dari lahan hingga iklim tropis yang terjadi di Indonesia sangat cocok untuk tanaman padi. Diantara dukungan-dukungan tersebut muncul rintangan yang dihadapi para...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Gracia Yoel Christiawan, Roy Andani Putra, Azis Sulaiman, Evy Poerbaningtyas, Syntia Widyayuningtias Putri Listio
Format: Article
Language:English
Published: LPPM STIKI Malang 2023-12-01
Series:J-Intech (Journal of Information and Technology)
Subjects:
Online Access:https://jurnal.stiki.ac.id/J-INTECH/article/view/1006
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Padi merupakan tanaman pokok di Indonesia. Kebanyakan para petani memilih tanaman padi sebagai tanaman utama untuk lahan pertanian. Mulai dari lahan hingga iklim tropis yang terjadi di Indonesia sangat cocok untuk tanaman padi. Diantara dukungan-dukungan tersebut muncul rintangan yang dihadapi para petani. Penyakit tanaman daun  padi tersebut antara lain Brownspot,  Blas, Penyakit Hawar Daun Bakteri (HDB). Klasifikasi penyakit tersebut dapat dilakukan dengan metode CNN (Convolutional Neural Network). Selama ini proses deteksi pada penyakit daun tanaman padi dengan cara manual. Metode CNN dapat mendeteksi image dari pixel ke pixel sehingga dinilai efektif untuk mendeteksi penyakit hanya dari gambar saja. Penelitian ini menggunakan dataset berjumlah 1630 data yang dibagi menjadi 3 kelas penyakit. Penelitian ini melakukan perbandingan jumlah epoch serta menggunakan arsitektur CNN InceptionV3. Hasil dari penelitian ini menunjukan hasil yang sangat baik di angkat 98% dengan data yang tidak overfitting.
ISSN:2303-1425
2580-720X