Deteksi Penyakit Bercak Daun (Cercospora) pada Tanaman Cabai Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) - Riski Rudiansah; Abdul Hadi; Aryansyah; Hendra Supendar; Riza Fahlapi (Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI), 2026)
Cabai (*Capsicum annuum* L.) termasuk tanaman hortikultura yang memiliki peran penting dalam bidang pertanian Indonesia karena nilai komersial yang tinggi serta tingkat konsumsi yang terus meningkat. Tantangan utama yang kerap kali muncul pada pembudidayaan cabai ialah adanya infeksi patogen bercak daun yang dipicu oleh jamur *Cercospora capsici*. Infeksi penyakit tersebut dapat menurunkan kualitas tanaman dan mengurangi hasil produksi apabila tidak segera dikenali dan ditangani. Proses identifikasi yang dilakukan secara konvensional masih mengandalkan pengamatan visual sehingga membutuhkan waktu serta tingkat keahlian tertentu. Guna menyelesaikan kendala tersebut, studi ini merancang metode identifikasi gejala sakit pada daun cabai memanfaatkan teknik pemrosesan gambar digital dengan memanfaatkan metode *Convolutional Neural Network* (CNN). Data yang digunakan berupa kumpulan gambar daun cabai yang telah melalui tahapan pengumpulan, pelabelan, serta pembagian data menjadi set pelatihan dan validasi. Model yang dibangun kemudian dilatih untuk membedakan daun sehat dan daun yang terindikasi penyakit bercak daun. Berdasarkan hasil evaluasi, model CNN mampu mengidentifikasi karakteristik visual penyakit dengan performa yang memuaskan. Oleh karena itu, sistem yang diusulkan dapat dimanfaatkan sebagai solusi pendukung dalam proses deteksi dini penyakit tanaman cabai sehingga membantu petani mengambil tindakan penanganan secara lebih cepat, tepat, dan efisien.