Implementasi Deep Learning Menggunakan Metode Convolutional NeuralNetwork Untuk Klasifikasi Penyakit Pada Daun Tanaman Pisang

Tanaman pisang (Musa paradisiaca) ialah tanaman yang sering kita jumpai di Indonesia. diarea persawahan selain padi, jagung, dan cabai dapat dijumpai tanaman pisang. Tanaman pisang adalah tanaman yang sangat banyak kegunaannya bagi manusia. Penyakit pada tanaman pisang pada bagian daun yang akan ditelit ada dua macam yaitu layu fusarium dan penyakit bercak daun. Penelitian yang akan dilakukan saat ini menggunakan citra tanaman pisang terutama pada bagian daun pisang. Penelitian yang dilakukan terhadap penyakit yang terdapat pada daun pisang dengan menggunakan metode Convolutional neural network agar dapat mempermudah pengguna kelak untuk mengklasifikasi daun pisang pada kondisi sehat, penyakit layu fusarium dan bercak daun pada tanaman pisang. Berdasarkan pengujian dan analisa yang telah dilakukan,rnpenelitian tentang klasifikasi citra penyakit pada daun tanaman pisang menggunakan CNN dengan melakukan preprocessing citra menggunakan Histogram Equalizer dapat disimpulkan yaitu, model yang dibangun untuk klasifikasi penyakit daun pada tanaman pisang berbasis citra menunjukkan nilai persentase classification accuracy sebesar 0,61 atau 61%. Model terbaik diperoleh pada pengujian tanpa melalui preprocessing Histogram Equalizer dengan classification accuracy mencapai 0.73 atau 73%.