Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Kentang Menggunakan Arsitektur Inception Resnet-V2

Abstract

Kentang (Solanum Tuberosum L.) menduduki peringkat keempat sebagai sumber pangan utama global setelah jagung, gandum, dan beras. Produksi kentang di Indonesia pada 2022 mencapai 1,42 juta ton, meningkat 4,21% dari tahun sebelumnya. Penyakit tanaman seperti busuk daun dan bercak kering daun dapat mengancam produksi kentang. Untuk mengatasi hal ini, penelitian menggabungkan kecerdasan buatan dan computer vision dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Inception Resnet-V2 untuk mengklasifikasikan kondisi daun kentang. Penelitian sebelumnya mencapai tingkat akurasi hingga 95%. Penggunaan teknologi AI dalam pertanian menjanjikan solusi untuk mendeteksi dan mengatasi penyakit tanaman, potensial meningkatkan hasil pertanian dan mengurangi risiko kerugian.