SISTEM PENDETEKSI PENYAKIT PADA DAUN TANAMAN SINGKONG MENGGUNAKAN DEEP LEARNING DAN TENSORFLOW BERBASIS ANDROID - faturrachman, mirza; Yustiana, Indra; ., Somantri (POLITEKNIK SAINS DAN TEKNOLOGI WIRATAMA MALUKU UTARA, 2022)
Tanaman singkong merupakan produksi hasil pertanian terbesar kedua di Indonesia, namun sebagaimana mestinya tanaman singkong tidak luput dari serangan hama dan penyakit. Untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman singkong, paling mudah adalah dengan melihat gejala yang muncul pada permukaan daunnya. Seiring berkembangnya bidang teknologi informasi, terdapat ilmu yang bisa membantu proses pendeteksian penyakit pada daun tanaman singkong yaitu dengan memanfaatkan pengolahan citra atau disebut juga Image Processing. Untuk itu, penulis mengambil penelitian tentang pendeteksian penyakit pada daun tanaman singkong dengan menggunakan terapan ilmu Deep Learning dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan dengan bantuan Framework Tensorflow yang berbasis Android. Metode pengambilan data pada penelitian ini menggunakan metode kualitatif, dan metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Prototyping, dimana metode ini adalah metode yang cepat dalam proses pengembangannya. Metode Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu metode yang memiliki hasil bagus dalam pengolahan citra. Penelitian yang dilakukan ini menggunakan dataset berjumlah 21,367 data gambar daun singkong dari situs Kaggle. Penelitian ini mendapat hasil pengujian dengan tingkat akurasi mencapai 86%. Akurasi pengklasifikasian gambar tersebut bergantung pada pencahayaan.Kata Kunci: Singkong, Deep Learning, Convolutional Neural Network