IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN MANGGA MENGGUNAKAN ARSITEKTUR EFFICIENTNETV2-S DAN RESNET50 - Futri Ramadhani, Kareena; Tarigan, Masmur (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Mangga merupakan buah musiman yang sudah dikenal masyarakat Indonesia. Buah ini asli berasal dari India dan memiliki varietas yang banyak dan digemari oleh Masyarakat Indonesia. Pohon mangga dapat tumbuh dengan baik pada tanah datar dan iklim hangat. Pertanian sebagai pilar utama dalam pemenuhan kebutuhan pangan global seringkali menghadapi tantangan serius terkait penyakit tanaman. Maka dari itu peneliti akan melakukan penelitian pada sistem pengklasifikasian jenis penyakit daun mangga. Adapun penyakit yang menyerang tanaman buah mangga yang akan diklasifikasikan yaitu Anthracnose, Bacterial Canker, Cutting Weevil, Die Back, Gall Midge, Powdery Mildew, dan Sooty Mould. Tugas Akhir ini merancang sistem pengklasifikasian penyakit daun mangga menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur yang digunakan adalah EfficientNetV2-S dan ResNet50. Data yang digunakan pada penelitian berjumlah 4000 dataset dengan 500 data citra pada setiap jenis penyakit. Dengan menggunakan pengujian rasio 70:30, 80:20, dan 90:10 dengan melakukan tahapan penelitian yang beruapa melakukan pengumpulan data, augmentasi, data preprocessing, klasifikasi, evaluasi dan implementasi. Dengan kedua arsitektur tersebut menghasilkan akurasi dengan nilai yang baik dan mampu melakukan klasifikasi sehingga dapat diimplementasikan dengan aplikasi website.