DETEKSI PENYAKIT PADA TANAMAN DAUN MANGGA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Deteksi penyakit pada tanaman daun mangga merupakan langkah penting dalam
mendukung produktivitas pertanian dan pengelolaan tanaman yang lebih baik.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem berbasis
Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur MobileNet untuk
mengklasifikasi berbagai penyakit pada daun mangga. Dataset yang digunakan
mencakup beberapa kelas penyakit seperti Anthracnose, Die Back, Powdery
Mildew, Sooty Mould, Healthy, Proses pengembangan meliputi pengolahan dataset,
menggunakan metrik seperti matriks kebingungan (Confusion Matrix) untuk
mengukur akurasi, presisi, dan sensitivitas sistem. Model terkecil yang dihasilkan
merupakan model MobileNet menggunakan rasio 80:20 dengan epoch 20 yang
mempunyai hasil akurasi 80%, presisi 85%, sensitivitas 80%, dan f1-score 79%.
Model terbaik yang dihasilkan merupakan model MobileNet menggunakan rasio
80:20 dengan epoch 100 yang mempunyai hasil akurasi 82%, presisi 85%,
sensitivitas 83%, dan f1-score 82%.