KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK EFFICIENTNET- B0 BERBASIS TRANSFER LEARNING PADA CITRA DIGITAL

PUTRI PERMATASARI, DIAH MANDA (2026) KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK EFFICIENTNET- B0 BERBASIS TRANSFER LEARNING PADA CITRA DIGITAL. Other thesis, Universitas Nurul Jadid.

Text Bismillah_TA_DiahManda_watermark.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (19MB) | Request a copy

Abstract

Penyakit daun padi merupakan salah satu penyebab utama menurunnya
produktivitas tanaman padi. Identifikasi penyakit yang masih dilakukan secara
manual memerlukan waktu, bergantung pada pengalaman petani, dan berpotensi
menimbulkan kesalahan karena beberapa penyakit memiliki gejala yang serupa.
Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi penyakit daun padi
menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur
EfficientNet-B0 berbasis Transfer Learning. Dataset yang digunakan berasal dari
Kaggle dan Roboflow, terdiri atas 3.000 citra yang dibagi menjadi 2.095 data
pelatihan, 450 data validasi, dan 455 data pengujian. Model dilatih menggunakan
beberapa skenario epoch, yaitu 10, 15, 20, dan 30 epoch, kemudian dievaluasi
menggunakan data uji serta citra lapangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
model terbaik diperoleh pada 30 epoch dengan akurasi sebesar 98% pada dataset
pengujian Kaggle. Selanjutnya, pengujian menggunakan 25 citra daun padi yang
diperoleh langsung dari lapangan menghasilkan akurasi sebesar 60%. Hasil
tersebut menunjukkan bahwa model EfficientNet-B0 mampu mengklasifikasikan
penyakit daun padi dengan sangat baik pada dataset uji, namun mengalami
penurunan performa pada citra lapangan akibat perbedaan karakteristik data.
Meskipun demikian, model memiliki potensi untuk diterapkan sebagai sistem
pendukung identifikasi penyakit daun padi secara otomatis

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Klasifikasi, Penyakit Daun Padi, Convolutional Neural Network (CNN), EfficientNet-B0, Transfer Learning, Flask
Subjects:	Q Science > Q Science (General) S Agriculture > SB Plant culture T Technology > T Technology (General) T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Unnamed user with email [email protected]
Date Deposited:	03 Nov 2026 07:00
Last Modified:	03 Nov 2026 07:00
URI:	https://repository.unuja.ac.id/id/eprint/5826

Actions (login required)

View Item