Analisis Penerapan Convolutional Neural Network Dalam Klasifikasi Jenis Penyakit Pada Tanaman (Studi Kasus Daun Tomat)
| Format: | Bachelors |
|---|---|
| Terbitan: |
#CREATOR_ORGNAME#
, 2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://digilib.polban.ac.id\/download.php?id=39897 |
Daftar Isi:
- Sebagai negara yang agraris, Indonesia menjadikan sektor pertanian sebagai salah satu kekuatan ekonomi di Indonesia. Tomat adalah salah satu jenis tanaman dengan jumlah produksi terbanyak pertahunnya. Disamping itu, tomat termasuk tanaman yang mudah terinfeksi berbagai jenis penyakit, mulai dari penyakit yang disebabkan oleh bakteri, jamur, maupun virus. Jika dilihat dengan kasat mata, ciri yang timbul dari masing-masing jenis penyakit tidak dapat dibedakan secara akurat. Dengan bantuan penerapan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai metode klasifikasi jenis penyakit, setiap jenis penyakit pada tanaman tomat akan lebih mudah dikenali secara akurat. Pada penelitian ini akan membahas tentang penerapan Convolutional Neural Network sebagai metode klasifikasi jenis penyakit pada citra daun tomat. Tujuan dari penelitian ini untuk mencari model CNN yang optimal. Makna optimal dibagi menjadi dua kategori yaitu : model optimal berdasarkan nilai akurasi metrics dan model optimal berdasarkan hasil pengujian. Referensi untuk arsitektur CNN yang digunakan adalah LeNet-5. Berdasarkan hasil eksperimen, untuk kategori model optimal berdasarkan nilai akurasi metrics. Menggunakan 1200 data sebagai dataset, model dengan konfigurasi 3 hidden layer dan 64 neuron/filter dapat memperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 89,90%. Dan untuk kategori model optimal berdasarkan hasil pengujian. Menggunakan 300 data, model dengan konfigurasi 1 hidden layer dan 64 neuron/filter dapat memperoleh tingkat akurasi sampai dengan 80.00%. Proses training dilakukan sebanyak 20 iterasi dengan pembagian data latih dan data validasi sebesar 75% : 25%. Kemudian pengujian dilakukan terhadap trained model menggunakan 100 image data uji dari setiap jenis penyakit.