Perpustakaan Digital ITB

Pendeteksian dini penyakit pada tanaman sangat penting untuk mencegah penyebaran dan kerusakan yang lebih lanjut. Seiring perkembangan teknologi di bidang computer vision, pendekatan deep learning telah membuka peluang untuk melakukan pendeteksian penyakit pada tanaman secara efektif. Namun, agar dapat digunakan secara luas oleh pengguna, diperlukan model yang dapat dijalankan dengan mudah pada perangkat sederhana seperti gawai. Penyusunan Tugas Akhir ini bertujuan untuk mengimplementasikan model pengklasifikasi penyakit tanaman dengan metode transfer learning dan teknik augmentasi data DCGAN pada aplikasi berbasis android. Studi kasus penyakit daun tanaman tomat yang berasal dari set data PlantVillage digunakan dalam Tugas Akhir ini. Pendekatan transfer learning melalui pre-trained model dipilih dibandingkan mengembangkan model dari tahap awal karena proses pelatihannya yang dapat dilakukan dengan lebih cepat dengan memanfaatkan pengetahuan dari pre-trained model. Selain itu, teknik augmentasi data DCGAN dapat digunakan untuk mengatasi masalah keterbatasan data dengan menghasilkan data tambahan yang dapat memperbaiki keseimbangan dan variasi dalam set data. Berdasarkan hasil pengujian dan evaluasi, didapatkan model dengan akurasi tertinggi mencapai 97.83% yang dilatih dan diuji pada set data PlantVillage. Model dengan akurasi tertinggi tersebut kemudian diimplementasikan pada aplikasi android untuk dapat digunakan dalam pengklasifikasian penyakit pada daun tanaman tomat.