Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Cabai Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Beberapa penelitian telah dilakukan dengan mendapatkan pengetahuan tentang berbagai jenis penyakit daun tanaman cabai dan dapat mempermudah perawatan tanaman dengan mengetahui sumber penyakit dan cara mengobatinya, Metode penelitian yang digunakan Convolutional Neural Network. Terdiri dari beberapa komponen diantaranya pooling layer, convolutional layer, fully connected layer, dan dropout dimana setiap neuron ditampilkan dalam bentuk tiga dimensi, pemrosesan dan input ke dalam format gambar sangat nyaman untuk menggunakan CNN. Convolutional Neural Network dapat menganalisis fitur dengan cara yang tidak dapat diprediksi yang membuat metode ini berbeda dengan metode pembelajaran mesin lainnya dan dapat menjadi sangat adaptif karena dapat mengatasi perubahan gambar input seperti rotasi, dan angka serta dapat mengurangi jumlah parameter bebas. Dataset yang digunakan mencakup beberapa kelas penyakit tanaman yang berbeda. Untuk meningkatkan kinerja model, Maka akan diterapkan teknik augmentasi dan regularisasi data melalui penggunaan Dropout. Model yang diusulkan dievaluasi dengan menggunakan beberapa metrik, termasuk akurasi, presisi, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model CNN yang diusulkan mampu mengklasifikasikan penyakit tanaman dengan tingkat akurasi yang cukup baik, memberikan solusi yang efisien dan dapat diandalkan untuk diagnosis penyakit tanaman secara otomatis.