Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN CABAI
Pengarang
PUTRI NAZWA SAFIRA - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Afnan - 196912041994122001 - Dosen Pembimbing I
Maulisa Oktiana - 199010252020072101 - Dosen Pembimbing I
Nomor Pokok Mahasiswa
2004111010037
Fakultas & Prodi
Fakultas Teknik / Teknik Komputer (S1) / PDDIKTI : 56202
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas Teknik (S1)., 2024
Bahasa
Indonesia
No Classification
621.39
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Abstrak – Cabai merupakan salah satu komoditas pertanian utama di Indonesia. Data yang dirilis oleh BPS pada tahun 2021 sampai dengan 2023 menujukkan bahwa produksi cabai menempati urutan lima besar di antara jenis sayuran lainnya. Pendekatan manual untuk mengidentifikasi penyakit pada daun cabai memiliki keterbatasan, karena kecilnya ukuran daun cabai, lamanya proses identifikasi, dan hasil yang tidak akurat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun suatu model deep learning yang dapat secara cepat mengklasifikasi empat jenis penyakit tanaman cabai berdasarkan daun cabai (leaf curl, leaf spot, whitefly dan yellowish) dengan tingkat akurasi yang baik. Metode yang digunakan yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan arsitektur ResNet50 dan EfficientNetV2-B0. Tugas pertama adalah membangun dataset daun cabai untuk mendukung penelitian klasifikasi penyakit tanaman cabai berdasarkan citra daun cabai. Total jumlah citra daun cabai yang terkumpul di dalam dataset dan digunakan dalam penelitian ini adalah 1500 citra yang terbagi dalam lima kelas (daun cabai sehat dan yang berpenyakit seperti tersebut di atas), kemudian dataset tersebut dilatih dua arsitektur CNN untuk mengklasifikasi gambar-gambar tersebut ke dalam lima kelas. Adapun citra daun cabai di latih dengan 80% citra, validasi dan pengujian dengan 10% citra. Kedua arsitektur tersebut menggunakan epoch: 20, 40, 60, 80, dan 100, dengan learning rate 0,001 dan 0,0001. Performa model ditunjukkan dalam kurva akurasi dan kerugian dan diukur dalam akurasi, recall, presisi, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dibangun dengan ResNet50 menggunakan learning rate 0,001 dan epoch 100 (accuracy 99,33%, precision 99,35%, recall 99,33%, dan F1-score 99,33%) mempunyai kinerja yang lebih baik dari model yang dibangun dengan EfficientNetV2-B0. Akurasi dari model Resnet50 ini juga lebih tinggi dari akurasi model yang dibangun dalam penelitian sebelumnya dengan menggunakan arsitektur yang sama namun dataset yang berbeda (89,27%).
Kata Kunci: Convolutional Neural Network (CNN), ResNet50, klasifikasi, penyakit tanaman cabai, leaf curl, leaf spot, whitefly, yellowish.
Abstract – Chili is one of the main agricultural commodities in Indonesia. Data released by BPS in 2021 to 2023 shows that chili production ranks in the top five among other types of vegetables. The manual approach to identifying diseases on chili leaves has limitations, due to the small size of chili leaves, the length of the identification process, and inaccurate results. The purpose of this research is to build a deep learning model that can quickly classify four types of chili plant diseases based on chili leaves (leaf curl, leaf spot, whitefly and yellowish) with a good level of accuracy. The method used is Convolutional Neural Network (CNN) using ResNet50 and EfficientNetV2-B0 architecture. The first task is to build a dataset of chili leaves to support research on the classification of chili plant diseases based on chili leaf images. The total number of chili leaf images collected in the dataset and used in this research is 1500 images which are divided into five classes (healthy and diseased chili leaves as mentioned above), then the dataset is trained with two CNN architectures to classify the images into five classes. The chili leaf images were trained with 80% of the images, validation and testing with 10% of the images. Both architectures use epochs: 20, 40, 60, 80, and 100, with learning rates of 0.001 and 0.0001. The model performance is shown in the accuracy and loss curves and measured in accuracy, recall, precision, and F1-score. The results showed that the classification model built with ResNet50 using learning rate 0.001 and epoch 100 (accuracy 99.33%, precision 99.35%, recall 99.33%, and F1-score 99.33%) performed better than the model built with EfficientNetV2-B0. The accuracy of the Resnet50 model is also higher than the accuracy of the model built in previous research using the same architecture but different datasets (89.27%). Keywords: Convolutional Neural Network (CNN), ResNet50, classification, chili plant disease, leaf curl, leaf spot, whitefly, yellowish.
PENGEMBANGAN SISTEM BERBASIS WEB UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN MANGGA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) (Muhammad Ifdal, 2025)
IMPLEMENTASI AUGMENTASI GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK PADA METODE MOBILENET UNTUK KLASIFIKASI ANAK STUNTING (CUT NANDA NURUL MEURISYAH, 2024)
PERBANDINGAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK LENET-5 DAN ALEXNET DALAM PENGENALAN KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR (Firman Maulana Adhari, 2021)
PERBANDINGAN PERFORMA METODE HYBRID CNN-XGBOOST DAN CNN-LIGHTGBM DALAM MENDETEKSI PNEUMONIA (Taufiq Hidayat, 2022)
PENERAPAN DEEP LEARNING UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS JAGUNG MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) (EMA SARI, 2024)