Klasifikasi Penyakit Pada Daun Mangga Menggunakan Arsitektur VGG16 dan Support Vector Machine (SVM)

Abstract

Indonesia meruapakan salah satu negara yang memiliki keanekaragaman jenis tanaman mangga. Buah mangga sangat diminati diseluruh dunia, namun pengendalian hama terhadap penyakit mangga masih belum terlalu optimal salah satunya pada bagian daun. Maka pengenalan otomatis penyakit pada daun mangga akan memiliki peran yang sangat penting dalam mencapai hasil panen yang memuaskan. Dengan permasalahan tersebut, penelitian ini melakukan evaluasi model menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) arsitektur VGG16 + SVM dan VGG saja. Dataset terdiri dari 4000 citra digital dengan tujuh (7) kelas penyakit dan satu (1) kelas sehat. Penelitian ini menunjukkan bahwa model VGG16 + SVM memiliki performa yang cukup baik dalam deteksi penyakit pada daun mangga dengan nilai accuracy, precision, recall, dan F1-Score berturut-turut adalah 99.50%, 99.50%, 99.50%, dan 99.50%.