KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT DAUN JAGUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN EFFCIENTNET

Kusumastuti, Rajnapramitha
Dwi Putra, Tommy
Zulfahmi Yudam, Zaky

Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah
Vol 17, No 2 (2023): Desember

Tanaman jagung termasuk jenis makanan pokok dengan jumlah konsumsi tinggi sebagai makanan pokok yang ada di Indonesia. Dengan jumlah konsumsi yang tinggi, maka produksi tanaman jagung juga memiliki tingkat tanam yang juga tinggi. Untuk mengidentifikasi jenis penyakit daun dalam skala tanam yang besar tidak mudah dilakukan dengan cara manual karena membutuhkan ketelitian dan memakan waktu yang cukup lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengindentifikasi penyakit daun jagung menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dengan arsitektur effcientNetB1, effcientNetB2, dan efficienetNetB3. Penelitian menggunakan dataset sebanyak 4118 citra dengan ukuran 260 x 260 dan membagi dataset dengan persentase data pelatihan sebesar 80% dengan 10% data uji dan 10% data validasi. Hasil pengujian menunjukan arsitektur dari efficienNet memiliki nilai akurasi yang tinggi sebesar 97.77%.