Klasifikasi Penyakit Tanaman Tomat Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) - Rendra Soekarta; Nirwana Nurdjan; Ardian Syah (Universitas Muhammadiyah Sorong, 2023)
Tanaman tomat merupakan tanaman yang banyak di tanam oleh petani dan merupakan salah satu kebutuhan bahan makanan yang sering dikonsumsi oleh masyarakat. Salah satu masalah dalam budidaya tanaman tomat yaitu penyakit yang sering menyerang tanaman tomat mulai dari daun, batang ,hingga pada buah tomat. Dan tidak sedikit dari petani yang melakukan kesalahan saat mengatasi permasalahan tersebut. Tujuan penelitian ini yaitu membangun sistem yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi penyekit tanaman tomat. Penyakit yang digunakan terdiri dari 10 jenis yaitu, Bacterial spot, Early blight, Late blight, Leaf mold, Septoria leaf spot, Spider mite, Target spot, Mosaic virus, Yellow leaf virus. Dengan perkembangan teknologi pada saat ini sekiranya dapat membantu petani untuk meminimalisir kesalahan dalam menentukan penyakit pada tanaman tomat, yaitu dengan pendekatan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) untuk mengklasifikasi penyakit tanaman tomat. Hasil yang didapatkan berdasarkan 10 class jenis penyakit dengan Dataset yang digunakan yaitu sebanyak 10519 data train dan 1100 data validation yaitu accuracy yang didapatkan 98% train accuracy dan 82 % validation accuracy