Font Size: 

Penyakit daun tanaman tomat merupakan salah satu faktor utama yang mempengaruhi penurunan kualitas dan kuantitas produksi tanaman tomat. Pengklasifikasian jenis penyakit daun tanaman tomat sangat membantu dalam menentukan jenis perawatan yang tepat pada tanaman tomat yang terserang penyakit. Terinspirasi dari kemajuan dalam bidang deep learning yang telah terbukti keandalannya dalam mengenali pola kompleks pada citra digital, pada penelitian ini akan memanfaatkan keandalan deep learning untuk mengenali atau mengklasifikasi jenis penyakit daun tanaman tomat berdasarkan citra digital. Algoritma Convolutional Neural Network yang merupakan bagian dari model deep learning digunakan untuk mengekstraksi fitur-fitur penting pada citra daun tanaman tomat sehingga dapat mengklasifikasi jenis citra daun tanaman tomat. Arsitektur Convolutional Neural Network yang diusulkan pada penelitian ini merupakan arsitektur concatenated ResNet50-MobileNet dimana masing-masing model ResNet50 dan MobileNet merupakan pretrained model yang dilakukan transfer learning menggunakan ImageNet. Arsitektur concatenated ResNet50-MobileNet selanjutnya akan dilakukan pelatihan dan evaluasi menggunakan dataset PlantVillage yang terdiri dari 18160 citra daun tomat dan terbagi menjadi 10 kelas. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan model arsitektur Convolutional Neural Network yang dapat mengklasifikasikan jenis penyakit daun tanaman tomat dengan akurasi tinggi. Selain itu, model yang dihasilkan akan digunakan sebagai model klasifikasi pada aplikasi berbasis Android sehingga dapat digunakan dengan mudah untuk mengklasifikasi jenis penyakit daun tanaman tomat.