Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JE-Unisla
Nur Rifa’i, Wahib Rohman
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Evaluasi Kinerja CNN dengan Optimizer RMSprop, Adam dan SGD dalam Klasifikasi Penyakit Daun Anggur Nur Rifa’i, Wahib Rohman; Erwanto, Danang; Yanuartanti, Iska
Jurnal JE-UNISLA : Electronic Control, Telecomunication, Computer Information and Power System Vol 10 No 1 (2025): MARET
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/je-unisla.v10i1.1409

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit pada daun tanaman anggur, serta mengukur tingkat akurasi dari masing-masing model CNN dengan cara membandingkan tiga optimizer. Dataset daun tanaman anggur yang terinfeksi penyakit digunakan dan diproses dengan teknik augmentasi data. Model CNN yang diterapkan menggunakan arsitektur DenseNet-121 dengan transfer learning dan diuji dengan berbagai optimizer: RMSprop (Root Mean Square Propagation), Adam, dan SGD (Stochastic Gradient Descent) pada 3 nilai learning rate yang berbeda. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa bahwa akurasi tertinggi diperoleh pada learning rate 0.001, dengan Adam sebagai optimizer terbaik yang mencapai akurasi 99.45%. Secara umum, semua optimizer menunjukkan performa optimal pada learning rate 0.1 dan 0.001 dengan akurasi di atas 99%, sementara penurunan akurasi terjadi pada learning rate 0.00001, yang mencapai sekitar 97.73% untuk semua optimizer. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan learning rate yang tepat berperan penting dalam meningkatkan akurasi CNN dalam tugas klasifikasi.
Co-Authors Erwanto, Danang Iska Yanuartanti