Implementasi Deep Learning Untuk Pengenalan Penyakit Antraks Pada Buah Cabai - Ningrum, Bella Nurbuana Tri Cahya; Mahdiyah, Umi; Swanjaya , Daniel (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2024)
Penelitian ini mengimplementasikan Deep Learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), untuk mendeteksi penyakit antraks pada buah cabai. CNN digunakan untuk mengklasifikasikan citra cabai terinfeksi dan tidak terinfeksi. Data gambar dikumpulkan dan diproses menggunakan TensorFlow's ImageDataGenerator untuk normalisasi, resize, dan pembagian batch. Grafik akurasi pada data pelatihan dan validasi dipantau selama proses pelatihan, sementara akurasi pada data pengujian dievaluasi setelahnya. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengendalian penyakit antraks pada tanaman cabai, meningkatkan hasil panen, dan mengurangi kegagalan panen yang disebabkan oleh penyakit. Implementasi pengenalan penyakit cabai menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) menunjukkan bahwa CNN berhasil mengklasifikasikan penyakit Antraks pada cabai. Model mencapai akurasi validasi terbaik sebesar 90% pada epoch ke-23, berdasarkan grafik Training and Validation Loss serta Training and Validation Accuracy.