Identifikasi Penyakit pada Citra Daun Kentang Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) - Alang Mulya Lesmana; Ronna Putri Fadhillah; Chaerur Rozikin (Jurnal Sains dan Informatika, 2022)
Kentang merupakan produk hasil pertanian yang memiliki kandungan tepung tertinggi keempat setelah jagung, gandum, dan padi. Pengelolaan pertanian kentang memiliki beberapa permasalahan diantaranya adalah penyakit pada daun kentang yang apabila tidak diselesaikan dapat menyebabkan hasil produksi yang buruk hingga gagal panen. Penyakit yang sering ditemui pada daun kentang yaitu early blight dan late blight. Kedua penyakit ini memiliki gejala serta penanganan yang berbeda, namun proses identifikasi yang lambat dapat menyebabkan tambahan biaya untuk perawatan. Pada penelitian ini penulis memanfaatkan algoritma deep learning yaitu convolutional neural network (CNN) untuk identifikasi citra pada daun kentang. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 5400 citra yang terbagi menjadi 3 kelas yaitu citra sehat, citra early blight, dan citra late blight. Hasil pengujian menunjukkan akurasi tertinggi pada data validation yaitu sebesar 99% sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma deeep learning convolutional neural network (CNN) dapat melakukan proses identifikasi penyakit pada citra daun kentang dengan baik.