
Machine Learning for Detection of Palm Oil Leaf Disease Visually using Convolutional Neural Network Algorithm
Author(s) -
Asrianda Asrianda,
Hafizh Al Kautsar Aidilof,
Yoga Pangestu
Publication year - 2021
Publication title -
jite (journal of informatics and telecommunication engineering)
Language(s) - Italian
Resource type - Journals
eISSN - 2549-6255
pISSN - 2549-6247
DOI - 10.31289/jite.v4i2.4185
Subject(s) - artificial intelligence , computer science , convolutional neural network , pattern recognition (psychology)
Artificial intelligence (AI) merupakan bidang ilmu pengetahuan yang saat ini menjadi isu yang menarik dan masih diteliti secara luas. Salah satu cabang dari pengembangan AI adalah computer vision yang di dalamnya terdapat topik pembahasan image classification dan object detection. Machine learning dapat dimanfaatkan di dalam bidang computer vision untuk melakukan object detection dan image classification, yaitu dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). CNN banyak digunakan pada penelitian terdahulu karena akurasinya yang tinggi. Pada penelitian ini, CNN digunakan untuk mendeteksi jenis penyakit daun tanaman kelapa sawit, dengan dataset sebanyak 60 gambar, dimana 50 diantaranya merupakan daun dengan 5 jenis penyakit berbeda, yaitu Curvularia sp, Cochliobolus carbonus, Capnodium sp, Drecshlera, dan defisiensi unsur hara. Sedangkan 10 sisanya merupakan gambar daun sehat. Hasilnya, CNN dapat mendeteksi penyakit daun kelapa sawit dengan akurasi yang dihasilkan mencapai 99%.