Penerapan Metode JST Menggunakan Fitur GLCM pada Identifikasi Penyakit Tumbuhan Stroberi - Wardaya, Imanuel Puspa; Hermawan, Arief (STMIK Banjarbaru, 2023)
In recent years, strawberry farmers have experienced crop failures caused by diseases in strawberry plants. The lack of knowledge of strawberry farmers about the signs of strawberry plant disease results in more severe crop failure. This research aims to create a strawberry plant disease identification system with the artificial neural network method and compare the accuracy level of the application of the artificial neural network method to the strawberry plant disease detection system. One of the methods in artificial neural networks that can be used to identify strawberry plant diseases is backpropagation algorithm. The research was conducted by comparing the activation used between ReLU, Sigmoid, and Tanh. The best accuracy was obtained using ReLU activation with an accuracy of 83.74% and a model evaluation accuracy of 50%. This system can be used by strawberry farmers to identify diseases quickly so that they can anticipate crop failure due to disease attacks.Keywords: Artificial Neural Network; Backpropagation; Grey Level Co-occurrence Matrix; Strawberry Plant DiseaseÂ AbstrakDalam beberapa tahun terakhir, petani buah stroberi mengalami gagal panen yang diakibatkan oleh penyakit pada tumbuhan stroberi. Kurangnya pengetahuan petani buah stroberi tentang tanda penyakit tumbuhan stroberi mengakibatkan gagal panen yang lebih parah. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem identifikasi penyakit tumbuhan stroberi dengan metode jaringan syaraf tiruan dan membandingkan tingkat akurasi penerapan metode jaringan syaraf tiruan terhadap sistem pendeteksi penyakit tumbuhan stroberi. Salah satu metode dalam jaringan syaraf tiruan yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyakit tumbuhan stroberi adalah algoritma backpropagation. Penelitian dilakukan dengan membandingkan aktivasi yang digunakan antara ReLU, Sigmoid, dan Tanh. Akurasi terbaik didapatkan menggunakan aktivasi ReLU dengan akurasi sebesar 83,74% dan akurasi evaluasi model sebesar 50%. Sistem ini dapat digunakan petani tanaman stroberi untuk mengidentifikasi penyakit dengan cepat sehingga dapat mengantisipasi terjadinya gagal panen akibat serangan penyakit.Â