<![CDATA[Computer Vision banyak diterapkan dalam bidang pertanian untuk mendeteksi penyakit tanaman secara otomatis. Penelitian ini mengembangkan aplikasi berbasis web menggunakan Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) untuk mendeteksi penyakit pada tanaman cabai dan tomat. Aplikasi ini dibangun dengan HyperText Markup Language (HTML), Cascading Style Sheets (CSS), Python, JavaScript, dan Flask, memungkinkan pengguna mengunggah gambar tanaman untuk diklasifikasikan. Model CNN mencapai akurasi pelatihan 91%. Saat diuji menggunakan dataset terpisah, model memperoleh akurasi tinggi. Namun, setelah diterapkan dalam aplikasi untuk deteksi nyata, akurasi menurun menjadi 75%, yang bisa disebabkan oleh kondisi pencahayaan, kualitas gambar, dan perbedaan dataset. Kesalahan untuk deteksi nyata terutama terjadi pada kelas Cabai Leaf Curl 50% dan Tomat Normal 40% dari masing-masing 10 kali uji deteksi sampel. Analisis kinerja model menggunakan precision, recall, dan F1-score menunjukkan bahwa Cabai Leaf Curl memiliki recall tertinggi sebesar 0.9619 dan memiliki precision tertinggi 0.9711. Sementara pada Tomat Late Blight mendapatkan skor terendah pada Recall 0.7594 dan F1-Score 0.8510, menunjukkan tantangan dalam klasifikasi. Analisis heatmap mengungkapkan bahwa model berfokus pada fitur gambar tertentu tetapi tidak selalu pada area penyakit. Peningkatan kinerja melalui optimasi preprocessing data, augmentasi gambar, dan arsitektur model yang lebih kompleks diperlukan untuk meningkatkan akurasi serta mengurangi kesalahan klasifikasi.]]>
