Klasifikasi Penyakit Buah Jambu Menggunakan Model MobileNetV2 Berbasis Convolutional Neural Network - Anan Wibowo; Agus Perdana Windarto; Poningsih; Rafika Dewi (Journal of Computing and Informatics Research, 2026)
Pengenalan penyakit pada buah jambu (Psidium guajava) secara dini merupakan langkah penting untuk menjaga kualitas hasil panen dan mencegah kerugian ekonomi akibat serangan penyakit tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit buah jambu berdasarkan citra digital menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2. Dataset yang digunakan terdiri atas tiga kelas, yaitu Anthracnose, Fruit Fly, dan Healthy Guava. Proses penelitian meliputi tahap data preprocessing, augmentasi citra, pembagian dataset menjadi data latih, validasi, dan uji, serta pelatihan model menggunakan transfer learning dari bobot awal ImageNet. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model MobileNetV2 mampu mencapai akurasi sebesar 93% dengan nilai precision rata-rata 0.94, recall 0.93, dan F1-score 0.93. Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur MobileNetV2 efektif dalam mengidentifikasi penyakit buah jambu dengan efisiensi komputasi yang tinggi. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan sistem deteksi otomatis berbasis visi komputer di bidang pertanian digital.