Implementasi Deep Learning Untuk Identifikasi Penyakit Melalui Daun Pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Abstrak

Penelitian ini membahas mengenai penerapan deep learning untuk mengklasifikasikan atau mengidentifikasi penyakit pada tanaman padi berbasis mobile. Sistem ini akan memudahkan pengguna dalam mendiagnosa penyakit pada tanaman padi dengan menampilkan hasil diagnosa berupa nama penyakit beserta taksonominya, deskripsi penyakit serta rekomendasi obat untuk solusi penyakit.  Dalam penelitian ini terdapat 4 kelas daun yang diteliti. Kelas tersebut adalah daun sehat, hawar daun, bercak coklat dan kekurangan kalium. Perancangan model menggunakan dua pendekatan, yang pertama dalah pembuatan model from the scratch dan pembuatan model dengan transfer learning menggunakan arsitektur Inception V3. Kedua model akan melewati proses pelatihan untuk menghasilkan sebuah model yang siap dipakai untuk pengklasifikasian. Pada pengujian aplikasi, dilakukan perbandingan antara kedua model. Dari pengujian yang telah dilakukan, didapatkan kesimpulan bahwa sistem dengan model yang dibuat menggunakan pendekatan transfer learning menghasilkan akurasi yang baik dengan akurasi sebesar 90%. Sedangkan sistem yang dibuat dengan pendekatan from the scratch memperoleh nilai akurasi sebesar 62%. Jadi penggunaan model transfer learning baik digunakan jika data dalam penelitian sangat minim.