Klasifikasi Jenis Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Arsitektur DenseNet201

Naninda Uswatun Khasanah; Muhammad  Fachrie

doi:10.31598/sintechjournal.v7i3.1708

Authors

Naninda Uswatun Khasanah Universitas Teknologi Yogyakarta
Muhammad Fachrie Universitas Teknologi Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.31598/sintechjournal.v7i3.1708

Keywords:

convolutional neural network (CNN), Densenet201, klasifikasi penyakit, tanaman cabai

Abstract

Tanaman cabai merupakan komoditas penting di Indonesia dengan nilai ekonomi yang signifikan. Namun, produksi cabai sering kali terganggu oleh berbagai penyakit yang dapat menurunkan hasil panen dan menyebabkan kerugian ekonomi bagi petani. Penelitian ini mengusulkan pendekatan baru dalam bentuk sistem klasifikasi otomatis penyakit cabai menggunakan arsitektur DenseNet201 yang pertama kali diterapkan pada sektor agrikultur di Indonesia, menawarkan peningkatan akurasi deteksi dibanding metode klasifikasi tradisional. Dataset yang digunakan diperoleh dari platform Kaggle dengan nama "Chili Plant Disease", terdiri dari 500 citra yang dikelompokkan ke dalam lima kelas: healthy, leaf curl, leaf spot, whitefly, dan yellowish. Model dilatih menggunakan optimizer Adam dan fungsi loss sparse_categorical_crossentropy. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa model mencapai akurasi tertinggi sebesar 90% pada epoch ke-150 dengan nilai loss terendah 0.0426. Pada pengujian dengan data uji, model mencapai akurasi sebesar 84%. Sistem klasifikasi ini diharapkan dapat membantu petani mendeteksi penyakit secara cepat dan akurat, memungkinkan tindakan pencegahan yang lebih efektif serta meningkatkan produktivitas dan kualitas hasil panen cabai di Indonesia.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Tonius Gulo and Darmawan Harefa, “IDENTIFIKASI SERANGGA (INSEKTA) YANG MERUGIKAN PADA TANAMAN CABAI RAWIT DI DESA SISARAHILI EKHOLO KECAMATAN LOLOWAU KABUPATEN NIAS SEALATAN,” Jurnal Sapta Agrica, vol. 2, no. 1, pp. 50–61, May 2023, doi: 10.57094/jsa.v2i1.917.

R. I. Wati, S. Subejo, and Y. F. Maulida, “PROBLEMATIKA, POLA, DAN STRATEGI PETANI DALAM MEMPERSIAPKAN REGENERASI DI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA,” Jurnal Ketahanan Nasional, vol. 27, no. 2, p. 187, Oct. 2021, doi: 10.22146/jkn.65568.

Gita Srihidayati and R. Randi, “Pengendalian Hama Lalat Buah (Bactrocera Spp.) Menggunakan Pestisida Nabati Limbah Kulit Singkong Dan Biji Mahoni Pada Tanaman Cabai Merah (Capsicum Annuum L.),” Wanatani, vol. 4, no. 1, pp. 62–73, Jun. 2024, doi: 10.51574/jip.v4i1.253.

T. Hidayat, K. Dinata, A. Ishak, and E. Ramon, “IDENTIFIKASI HAMA TANAMAN CABAI MERAH DAN TEKNIS PENGENDALIANNYA DI KELOMPOK TANI SARI MULYO DESA SUKASARI KECAMATAN AIR PERIUKAN KABUPATEN SELUMA PROVINSI BENGKULU,” Agrica Ekstensia, vol. 16, no. 1, Jun. 2022, doi: 10.55127/ae.v16i1.109.

A. Qur’ania, L. Karlitasari, S. Maryana, C. Sudrajat, and Z. Zolla, “IDENTIFIKASI DEFISIENSI UNSUR HARA PADA TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 11, no. 1, pp. 62–67, Mar. 2023, doi: 10.35508/jicon.v11i1.9803.

D. Avianto and I. E. Handayani, “Klasifikasi Penyakit Antraknosa Pada Cabai Merah Teropong ”Inko Hot” Dengan Metode Convolutional Neural Network,” SINTECH (Science and Information Technology) Journal, vol. 6, no. 2, pp. 76–88, Aug. 2023, doi: 10.31598/sintechjournal.v6i2.1377.

B. N. T. C. Ningrum, E. N. Ni’mah, M. P. Arifin, and M. A. D. W. Dara, “KLASIFIKASI DAN PENGENALAN POLA PENYAKIT CABAI DENGAN METODE CNN (Convolution Neural Network),” Seminar Nasional Teknologi & Sains, vol. 3, no. 1, pp. 125–132, Jan. 2024, doi: 10.29407/stains.v3i1.4137.

J. V. P. P. Putra, F. Ayu, and B. Julianto, “Implementasi Pendeteksi Penyakit pada Daun Alpukat Menggunakan Metode CNN,” STAINS (SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI & SAINS), vol. 2, no. 1, pp. 155–162, 2023.

A. Dwi Putro and H. Tantyoko, “Hybrid Algoritma Vgg16-Net Dengan Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Jenis Buah dan sayuran,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 5, no. 2, pp. 56–65, Jul. 2023, doi: 10.35746/jtim.v5i2.335.

M. A. Hidayat, N. L. Husni, and F. Damsi, “Pendeteksi Banjir Dengan Image Processing Berbasis Convolutional Neural Network (CNN) pada Kamera Pengawas,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 2, no. 2, pp. 10–18, Aug. 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i2.382.

F. N. Dhewayani, D. Amelia, D. N. Alifah, B. N. Sari, and M. Jajuli, “Implementasi K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM,” Jurnal Teknologi dan Informasi, vol. 12, no. 1, pp. 64–77, Mar. 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6674.

D. Putri Ayuni, Jasril, M. Irsyad, F. Yanto, and S. Sanjaya, “AUGMENTASI DATA PADA IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARSITEKTUR EFFICIENTNET-B3 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI,” ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 239–249, May 2023, doi: 10.31849/zn.v5i2.13874.

D. Hidayat, “Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Dan Tekstur Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, vol. 5, no. 1, pp. 98–103, Jun. 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3401.

A. T. R. Dzaky, “Deteksi Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” e-Proceeding of Engineering, vol. 8, no. 2, pp. 3039–3055, Apr. 2021.

P. A. Nugroho, I. Fenriana, and R. Arijanto, “IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ) PADA EKSPRESI MANUSIA,” JURNAL ALGOR, vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.

L. Hakim, H. R. Rahmanto, S. P. Kristanto, and D. Yusuf, “KLASIFIKASI CITRA MOTIF BATIK BANYUWANGI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” Jurnal Teknoinfo, vol. 17, no. 1, p. 203, Jan. 2023, doi: 10.33365/jti.v17i1.2342.

Richo, R. Yudha Adhitya, M. Khoirul Hasin, M. Syai’in, and E. Setiawan, “Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat Kemasan,” JURNAL SISFOTENIKA, vol. 13, no. 2, pp. 217–229, Jul. 2023.

A. E. Putra, M. F. Naufal, and V. R. Prasetyo, “Klasifikasi Jenis Rempah Menggunakan Convolutional Neural Network dan Transfer Learning,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 9, no. 1, p. 12, Apr. 2023, doi: 10.26418/jp.v9i1.58186.

E. Setia Budi, A. Nofriyaldi Chan, P. Priscillia Alda, and M. Arif Fauzi Idris, “Optimasi Model Machine Learning untuk Klasifikasi dan Prediksi Citra Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” Resolusi : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi, vol. 4, no. 5, pp. 502–509, May 2024.

Weny Indah Kusumawati and Adisaputra Zidha Noorizki, “Perbandingan Performa Algoritma VGG16 Dan VGG19 Melalui Metode CNN Untuk Klasifikasi Varietas Beras,” Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication, vol. 4, no. 2, Dec. 2023, doi: 10.52435/complete.v4i2.387.

Klasifikasi Jenis Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Arsitektur DenseNet201

Authors

DOI:

Keywords:

Abstract

Downloads

References

Downloads

Published

Issue

Section

License