// <![CDATA[IDENTIFIKASI PENYAKIT KARAT PADA DAUN KEDELAI MENGGUNAKAN ARSITEKTUR INCEPTION V4]]> Irma Amelia Dewi, S.Kom., M.T. Dosen Pembimbing 1 Mohammad Gilang G / 152018129 Penulis
Penyebab belum tercapainya target produksi kedelai di indonesia karena adanya gangguan penyakit. Salah satu penyakit yang menyerang tanaman kedelai adalah penyakit karat. Karat adalah penyakit yang disebabkan oleh jamur Phakopsora pachyrhizi, penyakit ini menyerang daun dengan gejala berupa bercak berwarna coklat kemerahan mirip karat. Dengan perkembangan kecerdasan buatan terhadap computer vision saat ini, sudah banyak diterapkan dalam identifikasi gambar. Penelitian ini menggunakan deep learning dengan metode convolutional neural network (CNN) dengan arsitektur InceptionV4. InceptionV4 merupakan metode pengembangan dari versi sebelumnya, pada metode ini memperkenalkan reduction block yang digunakan untuk mengubah lebar dan tinggi grid. Hyperparameter yang digunakan pada penelitian ini yaitu optimizer Adam, dan RMSprop, learning rate 0.1 dan 0.01, batch size 32 dan 64, epoch 20 dan 50, dan dropout regularization. Hasil dari training didapatkan nilai Hyperparameter yang paling baik adalah Optimizer RMSprop, learning rate 0.01, batch size 32, dan epoch 50 dengan nilai akurasi 86%. 5000 dataset yang digunakan untuk mengidentifikasi penyakit kedelai dengan rasio 70 : 30, data training 70%, data testing 20%. dan 10 data validasi. Hasil akurasi yang diperoleh optimizer Adam adalah 88% dan RMSprop 90%.