IMPLEMENTASI ALGORTIMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PADA TANAMAN PADI

Wahyu Ismawan, Abd. Charis Fauzan

Sari


Tanaman padi merupakan salah satu produk unggulan petani yang menjadi sumber utama makanan pokok sebagian besar masyarakat Indonesai. Salah satu tantangan utama yang dihadapi adalah serangan penyakit seperti bacterial leaf blight, brown spot, dan leaf smut yang dapat mempengaruhi produktivitas hasil panen jika tidak segera diatasi. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian dilakukan dengan menggunakan algoritma convolutional neural network (CNN) untuk mengklasifikasi penyakit daun padi. Dalam proses ini melibatkan lima tahap yaitu convolutional layer, activation function (ReLU), fully connected, dan dropout dengan menggunakan dataset 120 citra yang dibagi menjadi tiga kelas yang terdiri 40 citra. Proses pelatihan model menggunakan data pelatihan dengan 50 epoch, dimana hasil pelatihan menunjukkan akurasi sebesar 81% dengan nilai loss sebesar 49%, sedangkan evaluasi menggunakan confusion matrix pada data uji menunjukkan nilai akurasi sebesar 79%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model CNN mampu mengenali penyakit daun dengan baik, sehingga berpotensi penting dalam mendeteksi penyakit sejak dini dan pemantauan secara efektif untuk meningkatkan hasil produktivitas tanaman padi.


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


S. Suhendar, A. Purnama, and E. Fauzi, “Deteksi Penyakit Pada Daun Tanaman Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” J. Ilm. Inform. Glob., vol. 14, no. 3, pp. 62–67, 2023, doi:

36982/jiig.v14i3.3478.

S. Azizah, A. I. Pradana, and D. Hartanti, “Identifikasi Kesehatan Daun Tanaman Padi Menggunakan Klasifikasi Biner Sehat dan Tidak Sehat dengan Algoritma Convolutional Neural Network ( CNN ) Di Kabupaten Klaten,” vol. 13, 2024, doi: 10.34010/komputika.v13i2.12771.

S. Sheila, I. Permata Sari, A. Bagas Saputra,

M. Kharil Anwar, and F. Restu Pujianto, “Deteksi Penyakit Pada Daun Padi Berbasis Pengolahan Citra Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Multinetics, vol. 9, no. 1, pp. 27–34, 2023, doi: 10.32722/multinetics.v9i1.5255.

M. Rijal, A. M. Yani, and A. Rahman, “Deteksi Citra Daun untuk Klasifikasi Penyakit Padi menggunakan Pendekatan Deep Learning dengan Model CNN,” J. Teknol. Terpadu, vol. 10, no. 1, pp. 56–62,

, doi: 10.54914/jtt.v10i1.1224.

G. Y. Christiawan, R. A. Putra, A. Sulaiman,

E. Poerbaningtyas, and S. W. Putri Listio, “Penerapan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dalam Mengklasifikasikan

Penyakit Daun Tanaman Padi,” J-Intech, vol. 11, no. 2, pp. 294–306, 2023, doi: 10.32664/j-

intech.v11i2.1006.

Ulfah Nur Oktaviana, Ricky Hendrawan, Alfian Dwi Khoirul Annas, and Galih Wasis Wicaksono, “Klasifikasi Penyakit Padi berdasarkan Citra Daun Menggunakan Model Terlatih Resnet101,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 6, pp. 1216–1222, 2021, doi:

29207/resti.v5i6.3607.

M. R. Alamadani and D. Indriyana, “KLASIFIKASI KESEHATAN TANAMAN PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” vol. 8, no. 5, pp. 10177–10182, 2024.

B. Irawan et al., “Optimasi Algoritma Adam untuk Peningkatan Akurasi Klasifikasi Penyakit Daun Padi Berbasis CNN,” vol. 13, no. 105, pp. 738–743, 2024.

J. V. P. Putra, F. Ayu, and B. Julianto, “Implementasi Pendeteksi Penyakit pada Daun Alpukat Menggunakan Metode CNN,” Stain. (Seminar Nas. Teknol. Sains), vol. 2, no. 1, pp. 155–162, 2023, [Online]. Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/ stains/article/view/2888

A. A. SHELEMO, “KLASIFIKASI HAMA TANAMAN PADI BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN MENGGUNAKAN METODE

CONVOLUTIONAL NEURAL

NETWORK,” Nucl. Phys., vol. 13, no. 1, pp. 104–116, 2023.

S. Yuliany, Aradea, and Andi Nur Rachman, “Implementasi Deep Learning pada Sistem Klasifikasi Hama Tanaman Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” J. Buana Inform., vol. 13, no. 1, pp. 54–65, 2022, doi: 10.24002/jbi.v13i1.5022.

M. Kholilurrahman, W. A. Syafei, and O. D. Nurhayati, “Klasifikasi Image Processing Pada Citra Warna Daun Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” J. Ilm. Sains, vol. 23, no. 2, pp. 175–186, 2023, doi: 10.35799/jis.v23i2.50415.

Anissa Ollivia Cahya Pratiwi, “Klasifikasi Jenis Anggur Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan Convolutional Neural Network Dan K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Tek. Inform. dan Komun., vol. 3, no. 2, pp. 201–224, 2023, doi:

55606/juitik.v3i2.535.

N. P. Ekananda and D. Riminarsih, “Identifikasi Penyakit Pneumonia

Berdasarkan Citra Chest X-Ray Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 27, no. 1, pp. 79–94, 2022, doi: 10.35760/ik.2022.v27i1.6487.

P. Dabbo and F. Y. Bisilisin, “ Klasifikasi Motif Kain Tenun Sabu Raijua Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Citra,” KETIK J. Inform., vol. 1, no. 06, pp. 11–18, 2024.

H. A. Pratama, “Implementasi convolutional neural network pada pengenalan isyarat tangan untuk komunikasi tuna wicara,” J. Komput. Dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 65–71, 2024, doi: 10.26714/jkti.v2i2.13931.

Bagus Untung Saputra, Gunawan, and Wresti Andriani, “Pengenalan Motif Batik Pesisir Pulau Jawa Menggunakan Convolutional Neural Network,” Nuansa Inform., vol. 17, no. 2, pp. 119–125, 2023, doi:

25134/ilkom.v17i2.32.

M. I. Wahid, S. A. Mustamin, and D. A. Lawi, “Identifikasi Dan Klasifikasi Citra Penyakit Daun Tomat Menggunakan Arsitektur Inception V4,” onferensi Nas. Ilmu Komput., vol. 5, no. 2019, pp. 257–264, 2021.

D. N. Fauzi, R. Y. N. Fuadah, and I. Safitri, “Klasifikasi Supraventrikular Arrhythmia Berdasarkan Sinyal EKG Menggunakan Convolutional Neural Network Supraventrikular Arrhythmia Classification Based On ECG Signal With Convolutional Neural Network,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 6, pp. 3255–3262, 2022.

F. M. Qotrunnada and P. H. Utomo, “Metode Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Wajah Bermasker,” Prisma, vol. 5, pp. 799–807, 2022.

Rexion Alondeo Boimau and Yampi R. Kaesmetan, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN),” Repeater Publ. Tek. Inform. dan Jar., vol. 2, no. 3, pp. 26–34, 2024, doi: 10.62951/repeater.v2i3.81.

“Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan Data Citra Benign Dan Malignant Menggunakan Convolutional Neural Network,” vol. 3, no. April, 2024.

R. A. Hasyani, S. M. Simbolon, Y. Mufida,

Y. Ester, and B. Ritonga, “Klasifikasi Malaria melalui Penggunaan Convolutional Neural Network pada Citra Sel Darah,” no. 6, 2023.

M. Farij Amrulloh et al., “Klasifikasi Penyakit Daun Bawang Menggunakan Algoritma CNN Xception Penulis Korespondensi,” Agustus, vol. 8, pp. 2549–

, 2024.

A. T. Akbar et al., “KLASIFIKASI EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN COVOLUTIONAL NEURAL FACIAL EXPRESSION CLASSIFICATION USING CONVOLUTIONAL NEURAL,” vol. 11, no. 6, 2024, doi: 10.25126/jtiik.202411888.




DOI: https://doi.org/10.47007/komp.v9i02.9038

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


VISITOR COUNTER:

gerEGGe

 

Web Analytics Made Easy - Statcounter View My Stats