Identifikasi Penyakit Tanaman Bawang Merah Menggunakan Faster R-CNN dan Arsitektur ResNet50

Kresnawan, Michael Ilham
Pamungkas, Danar Putra
Mahdiyah , Umi

Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024

Bawang merah (Allium ascalonicum) merupakan salah satu komoditas yang memiliki peran cukup penting untuk masyarakat Indonesia sebagai bahan bumbu pelezat suatu masakan, kandungan gizinya dapat digunakansebagai pengobatan herbal, dan memiliki peran dalam hal pertumbuhan ekonomi bangsa. Namun, dalam proses pembudidayaan bawang merah memiliki kendala bagi petani yang mengalami kegagalan panen karena kesulitan dalam menangani penyakit yang menyerang bawang merah. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Faster R-CNN dan arsitektur ResNet50 dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman bawang merah. Alur proses penelitian ini terdiri dari pengumpulan dataset, preprocessing data, implementasi program, dan evaluasi. Proses preprocessing data dilakukan dalam pelatihan, termasuk anotasi dan pelabelan data. Model dilatih dengan beberapa skenario, dimana skenario 1 menggunakan ukuran gambar 600x600 dan skenario 2 menggunakan ukuran gambar 400x400. Hasil dari pengujian menunjukan bahwa skenario terbaik adalah dengan ukuran gambar 600x600 yang mencapai akurasi sebesar 65%.