Klasifikasi Penyakit Daun Tomat Menggunakan Algoritma CNN Mobilenet V2

Aryaputra, Adis Prima
Widodo, Danang Wahyu
Sanjaya, Ardi

Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025

Penyakit pada daun tomat menjadi salah satu faktor utama penurunan hasil pertanian. Deteksi manual oleh petani sering kali tidak akurat karena gejala penyakit yang serupa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan klasifikasikan penyakit daun tomat menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2. Dataset yang digunakan diperoleh dari Kaggle dengan enam kelas kondisi daun. Proses meliputi tahap pra-pemrosesan, pelatihan model, pengujian, dan implementasi. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa model mampu melakukan klasifikasi dengan tingkat akurasi yang baik. Penelitian ini penting karena memberikan solusi praktis bagi petani dalam mendeteksi penyakit secara tepat, serta mendorong pemanfaatan teknologi dalam sektor pertanian.