Pemanfaatan Kecerdasan Buatan Berbasis Convolutional Neural Network untuk Identifikasi dan Klasifikasi Penyakit pada Tanaman Padi

Penulis

  • Wirdian Silvani sekolah tinggi manajemen informatika dan komputer Amikom Surakarta
  • schatzi aurelia
  • natasha zulatifa
  • tinuk agustin

Kata Kunci:

Convolutional Neural Network (CNN), Epoch, deep learning

Abstrak

Padi adalah salah satu tanaman yang paling banyak ditanam di Indonesia karena beras adalah makanan utama masyarakat Indonesia.Tanaman padi seringmengalami penyakit pada tumbuhan, hal ini dapat mengurangi kualitas dan kuantitas produk pertanian. Salah satu cara untuk mengkategorikan penyakit tanaman padi adalah deep learning. Untuk mengidentifikasi dataset saat ini, metode deep learning menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), yang dapat mengolah data gambar dan menemukan objek pada dataset. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset yang dikumpulkan dari www.kaggle.net. Untuk mencapai nilai keakuratan yang tinggi, penelitian ini akan membandingkan jumlah epoch dalam klasifikasi gambar. karena akurasi tinggi adalah masalah utama saat menggunakan metode CNN. Dengan akurasi 99,97% yang dimiliki 50 epoch lebih tinggi dibandingkan 97,33% model 10 epoch, hal ini menunjukkan model 50 epoch lebih efektif dalam mengidentifikasi penyakit tumbuhan daun pada tanaman padi.

##submission.downloads##

Diterbitkan

2024-12-16