Pemanfaatan Algoritma Convolutional Neural Network Dengan Untuk Mendeteksi Penyakit Pada Tumbuhan Jagung - Alfin Kabir; Muhammad Rafi Muttaqin; Dede Irmayanti (Sistematis, 2024)
Jagung adalah salah satu jenis tanaman serealia yang memiliki peran yang sangat penting dalam penyediaan bahan pangan karena kandungannya yang kaya akan karbohidrat. Namun, jumlah produksi jagung pada tahun 2023 mengalami penurunan dibandingkan pada tahun 2022. Salah satu faktor yang menyebabkan menurunnya produksi jagung adalah serangan hama dan penyakit pada tanaman jagung. Dengan perkembangan teknologi pengolahan citra digital dan pembelajaran mesin, diagnosis penyakit tanaman dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat. Penelitian ini menggunakan dataset citra daun jagung yang mengandung berbagai jenis penyakit. Citra-citra tersebut diproses dan diolah oleh sebuah model dengan algoritma convolutional neural network (CNN) yang telah melalui proses fine-tuning hyperparameter. Penelitian ini membuktikan bahwa penggunaan metode convolutional neural network dengan fine-tuning hyperparameter memberikan hasil yang memuaskan dalam mengklasifikasikan jenis penyakit pada tanaman jagung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ini mampu mencapai nilai akurasi sebesar 0.92 dan nilai loss sebesar 0.363. Temuan ini menunjukkan potensi besar penggunaan CNN dalam mendeteksi penyakit pada tanaman jagung, yang dapat membantu petani dalam meningkatkan produksi dan kualitas hasil panen mereka.