Klasifikasi Penyakit Tanaman Tomat Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) VGG16 - Pradana, Marchel Adias; Maulana, Rafie Ishaq; Putra, Riza Satria; Subairi, Subairi; Anggraeny, Fetty Tri (KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika, 2023)
Penyakit tanaman merupakan tantangan utama dalam pertanian tomat yang dapat mengurangi hasil panen dan kualitas produk, salah satu bagian tanaman yang sering menjadi target serangan adalah daun, sehingga deteksi dini penyakit tanaman menjadi sangat penting. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan penyakit tanaman tomat berdasarkan citra daun menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16, yang dikenal karena kedalamannya dan kemampuannya dalam mengekstraksi fitur kompleks serta menangani variasi dalam data gambar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi pengujian sebesar 91% dan akurasi pengujian validasi 92%, menegaskan kemampuannya dalam mendeteksi berbagai penyakit tomat dengan generalisasi yang memadai. Temuan ini menunjukkan potensi teknologi deep learning dalam meningkatkan sistem deteksi penyakit tanaman, yang dapat mendukung praktik pertanian yang lebih efisien.