Implementasi Metode Convolutional Neural Networks (CNN) Untuk Klasifikasi Penyakit pada Daun Tanaman Tomat Menggunakan Arsitektur DenseNet-121

Abstract

Tomat merupakan salah satu jenis tanaman hortikultura yang banyak mengandung vitamin C, vitamin A, dan senyawa penyangkal penyakit yang baik bagi kesehatan manusia. Tomat memiliki berbagai kegunaan, tidak hanya sebagai bahan makanan setiap harinya, tetapi juga sebagai sayuran, bumbu, buah-buahan segar, bahan pewarna, bahan kosmetik, dan sebagai komponen tambahan makanan makanan seperti sambal dan jus. Karena alasan tersebut, tomat merupakan salah satu tanaman yang banyak manfaatnya atau dapat dikatakan tanaman multiguna yang bernilai ekonomi tinggi. Keadaan seperti ini meningkatkan semangat petani untuk lebih meningkatkan hasil panen tomat. Tanaman tomat termasuk tanaman yang sangat rentan terhadap serangan penyakit yang dapat dilihat dengan beberapa tanda bercak pada daun. Gejala penyakit ini sulit bagi petani untuk membedakan jenis penyakit yang terlihat mirip. Diperlukan langkah atau metode yang tepat untuk membedakan antar penyakit pada tanaman tomat, seperti dengan cara mengembangkan teknik untuk mengklasifikasikan penyakit pada daun tanaman tomat dengan cara meningkatkan akurasi klasifikasi. Maka diperlukan suatu program komputer yang dapat dimanfaatkan oleh para petani Tomat sebagai pilihan lain selain berkonsultasi dengan seorang ahli tanaman yang biasanya memerlukan biaya yang cukup mahal apabila terdapat masalah. Pesatnya perkembangan kecerdasan buatan (artificial inteligent) saat ini dengan menggunakan salah satu metode convolutional neural network (CNN) telah banyak diterapkan untuk mendeteksi penyakit pada daun tanaman. Convolutional neural network (CNN) ialah algoritma deep learning yang merupakan pengembangan dari multi-layer perceptron. Metode CNN ini pernah dipakai pada penelitian sebelumnya untuk mendeteksi penyakit pada daun padi menggunakan model DenseNet-121 dengan pendekatan transfer learning untuk pengenalan penyakit pada gambar daun padi. Terlepas hasil paparan dari penjelasan penelitian sebelumnya, pada penelitian ini akan membuat suatu program komputer untuk mengklasifikasikan penyakit pada daun tanaman tomat antara lain yaitu penyakit busuk daun (late blight), penyakit bercak daun (Septoria leaf spot), dan penyakit bercak daun diakibatkan bakteri (bacterial spot). Untuk memudahkan klasifikasi penyakit tanaman tomat yaitu dengan menggunakan teknik berbasis (artificial intelligence) dalam penelitian ini. Penelitian ini menggunakan deep learning dengan metode CNN (convolutional neural network) dengan arsitektur DenseNet-121 yang diharapkan mempunyai nilai kualitas klasifikasi yang baik.