Klasifikasi penyakit citra daun anggur menggunakan model CNN transfer learning VGG16

Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Klasifikasi penyakit citra daun anggur menggunakan model CNN transfer learning VGG16
Grape leaf image disease classification using CNN transfer learning model VGG16
 
Creator Hasan, Moh. Arie
Riyanto, Yan
Riana, Dwiza
 
Subject k-means; transfer learning VGG16; klasifikasi; CNN

 
Description Penelitian ini bertujuan melakukan klasifikasi citra penyakit pada daun anggur dengan menggunakan pengolahan citra. Proses pengolahan citra berupa segmentasi menggunakan algoritme k-means clustering dan proses ekstraksi fitur dengan menggunakan teknik transfer learning VGG16 serta klasifikasi menggunakan CNN. Hasil dari penelitian ini diperoleh akurasi pelatihan model CNN sebesar 99,50%. Pengujian dengan menggunakan data uji menghasilkan akurasi sebesar 97,25% sedangkan dengan menggunakan data citra uji di luar dataset diperoleh hasil akurasi sebesar 95%. Metode pengolahan citra yang dirancang diharapkan dapat diterapkan dalam merancang sistem untuk melakukan identifikasi dan klasifikasi citra penyakit pada daun anggur.
This study aims to classify the disease image on grape leaves using image processing. The segmentation uses the k-means clustering algorithm, the feature extraction process uses the VGG16 transfer learning technique, and classification uses CNN. The results of this study obtained the accuracy of the CNN model training of 99.50%. Testing using test data yields an accuracy of 97.25 % while using test image data outside the dataset obtained an accuracy of 95%. The designed image processing method is expected to be applied in designing a system to identify and classify disease images on grape leaves.
 
Publisher Departemen Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
 
Date 2021-10-31
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion

 
Identifier https://jtsiskom.undip.ac.id/index.php/jtsiskom/article/view/14013
10.14710/jtsiskom.2021.14013
 
Source Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer; 2021: Publication In-Press
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer; 2021: Publication In-Press
2338-0403
 
Language id
 
Rights Copyright (c) 2021 The Authors. Published by Department of Computer Engineering, Universitas Diponegoro
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library