Klasifikasi penyakit citra daun anggur menggunakan model CNN-VGG16 - Moh. Arie Hasan; Yan Riyanto; Dwiza Riana (Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro, 2021)
Penelitian ini bertujuan melakukan klasifikasi citra penyakit pada daun anggur dengan menggunakan pengolahan citra. Proses pengolahan citra berupa segmentasi menggunakan algoritme k-means clustering dan proses ekstraksi fitur dengan menggunakan teknik transfer learning VGG16 serta klasifikasi menggunakan CNN. Dataset diambil dari Kaggle sejumlah 4000 citra daun anggur untuk empat kelas, yaitu daun dengan campak hitam, bercak daun, daun sehat, dan hawar daun. Citra dari Google sejumlah 100 gambar juga digunakan sebagai data uji di luar dataset. Hasil dari penelitian ini diperoleh akurasi pelatihan model CNN sebesar 99,50 %. Pengujian dengan menggunakan data uji menghasilkan akurasi sebesar 97,25 % sedangkan dengan menggunakan data citra uji di luar dataset diperoleh hasil akurasi sebesar 95 %. Metode pengolahan citra yang dirancang diharapkan dapat diterapkan dalam merancang sistem untuk melakukan identifikasi dan klasifikasi citra penyakit pada daun anggur.