Text

KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT DAUN KURMA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR CONVNEXT-V2

---

Tanaman kurma (Phoenix dactylifera) merupakan komoditas pertanian penting di wilayah beriklim kering, namun produktivitasnya terancam oleh berbagai penyakit daun seperti Parlatoria blanchardi, Fusarium wilt, dan penyakit lainnya. Deteksi manual penyakit pada daun kurma memerlukan waktu dan biaya yang tinggi, sehingga diperlukan solusi otomatis yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan model klasifikasi penyakit daun kurma berbasis citra menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) terbaru, yaitu ConvNeXt-V2. Alur penelitian dimulai dengan proses pre-prosessing berupa augmentasi dan normalisasi pada citra. Dataset yang digunakan terdiri dari 3089 gambar dengan 9 kelas, termasuk daun sehat dan delapan jenis penyakit. Dataset dibagi menjadi 3 bagian, data pelatihan, data validasi dan data pengujian. Augmentasi data yang digunakan adalah augmentasi dinamis. Proses pelatihan dilakukan menggunakan pendekatan transfer learning yaitu fine-tuning pada model ConvNeXt dan ConvNeXt-V2 yang telah dilatih pada ImageNet. Hasil pengujian menunjukkan bahwa ConvNeXt-V2 dengan optimizer AdamW dan 30 epoch menghasilkan akurasi pengujian tertinggi sebesar 97,09%, lebih baik daripada model ConvNeXt. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik seperti presisi, recall, dan F1-score. Implementasi model juga diintegrasikan dalam aplikasi website untuk memudahkan klasifikasi. Penelitian ini membuktikan bahwa ConvNeXt-V2 efektif dalam mengklasifikasikan penyakit daun kurma dan dapat menjadi solusi praktis bagi petani serta pengembangan teknologi pertanian berbasis AI.

---

Availability

Detail Information

Call Number

-

Language

Indonesia

NPM

213510389

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2025

Keyword(s)

Kata kunci: Citra daun kurma, klasifikasi, CNN, Co

Other Information

Petugas

Budi Santoso

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment