IDENTIFIKASI PENYAKIT TUMBUHAN TOMAT DAN ANGGUR MENGGUNAKAN CNN DENGAN ARSITEKTUR VGG-16 - Rahman, Fadllin Fadlu; Pratiwi, Nunik (STKIP PGRI Tulungagung, 2025)
Tanaman tomat dan anggur dikenal sebagai tanaman yang populer di Indonesia. Mayoritas penyakit yang menyerang kedua tanaman ini dapat teridentifikasi melalui gejala yang muncul pada daunnya. Penelitian ini mengusulkan identifikasi penyakit tanaman tomat dan tanaman anggur menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan arsitektur VGG-16 didalamnya dengan tujuan membantu masyarakat yang memiliki kedua tanaman tersebut agar dapat menganalisis penyakit dari tanaman anggur dan tanaman tomat. Hasil akurasi yang berhasil diperoleh dari penelitian ini dengan ujicoba epoch sebanyak 100 menghasilkan akurasi sebesar 92% dari total sampel data sebanyak 10.717 yang Merupakan gabungan dari penyakit tanaman anggur dan tanaman tomat. Penyakit tanaman anggur yang digunakan yaitu black rot, esca, healthy, dan leaf blight. Sedangkan penyakit tanaman tomat yang digunakan yaitu bacteria spot, early blight, healthy, late blight, leaf mold, septoria leaf spot, spider mites, target spot, mosaic virus, dan yellow leaf curl virus.