Description

Latar Belakang :

Anggur merupakan salah satu jenis buah yang berasal dari daerah subtropis dan mampu beradaptasi di daerah Indonesia. Anggur merupakan komoditas unggulan daerah yang memegang peranan strategis pada era otonomi. Beberapa penyakit dapat menyerang buah anggur. Salah satunya adalah serangan hama yang bisa menyebabkan pertumbuhan tanaman anggur dapat terganggu hingga 40-70 %. Oleh karena itu, deteksi penyakit pada daun tanaman anggur dibutuhkan untuk mencegah dan mengurangi penyebaran penyakit tanaman anggur.

Metode : 

VGG16 merupakan model CNN yang memanfaatkan convolutional layer dengan spesifikasi convolutional filter yang kecil (3×3). Dengan ukuran convolutional filter tersebut, kedalaman neural network dapat ditambah dengan lebih banyak lagi convolutional layer. Hasilnya, model CNN menjadi lebih akurat daripada model-model CNN sebelumnya. Model VGG16 mempunyai 19 layer yang terdiri dari 16 convolutional layer dan 3 fully-connected layer.

Informasi Dataset :

Pada percobaan ini menggunakan dataset yang bersumber dari website kaggle : 

https://www.kaggle.com/datasets/sohaibalam67/grape-disease

Visualisasi Gambar Pada Dataset :

Hasil Percobaan :

• Hasil visualisasi training menggunakan grafik :

• Hasil visualisasi menggunakan heatmap :

• Percobaan deteksi menggunakan sampel gambar acak :

Link Program :

https://colab.research.google.com/drive/1Cjn7oSrXLmvaxrP0sxd7rjRn5QRGJBam?usp=sharing

Library dan Tools :

1. Google Colab
2. Kaggle
3. Tensorflow
4. Pandas
5. Matplotlib
6. Keras