Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Ekstraksi Fitur Citra Daun Dalam Kasus Deteksi Penyakit Pada Tanaman Mangga Menggunakan Random Forest - Riksa Adenia; Agus Eko Minarno; Yufis Azhar (Universitas Muhammadiyah Malang, 2022)
Penyakit daun mangga tidak hanya mempengaruhi pentingnya dari proses perkembangan pada tumbuhan, namun juga berdampak terhadap segala aspek, mulai dari hasil perkembangbiakan pada tanaman mangga seperti kualitas dari buah, daun, dan batang, namun juga berpengaruh terhadap nilai kuantitas Tujuan utama dari dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan metode serta fitur-fitur yang akan mendukung proses dari penelitian. Seperti klasifikasi, memprediksi serta mendeteksi adanya suatu penyakit pada objek yang diteliti. Oleh karena itu, pada penelitian ini mengusulkan metode CNN untuk klasifikasi daun mangga yang terinfeksi oleh penyakit dan dikombinasi dengan metode Random Forest masuk dalam kategori Supervised Learning yang merupakan sebuah pendekatan yang dimana sudah terdapat data yang dilatih, dan terdapat variabel yang sudah ditargetkan sehingga tujuan dari pendekatan tersebut adalah mengelompokan sebuah data ke data yang sudah ada. Sehingga algoritma Random Forest akan digunakan sebagai penguji algoritma pembelajaran mesin konvensional di dalam penelitian. Penelitian ini mendapatkan hasil yang baik pada hasil pengujian dengan tingkat akurasisebesar 100% dari kedua metode yang digunakan CNN dan Random forest.