PERBANDINGAN KINERJA ARSITEKTUR CNN MOBILENETV2 DAN VGG16 PADA DETEKSI PENYAKIT DAUN TEMBAKAU

Lucha Mandhalika, Chanaqy (2026) PERBANDINGAN KINERJA ARSITEKTUR CNN MOBILENETV2 DAN VGG16 PADA DETEKSI PENYAKIT DAUN TEMBAKAU. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full Text) RAMA_55201_2213020154.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) | Request a copy
	Text (SIMILARITY) RAMA_55201_2213020154_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (964kB)
	Text (Cover sd Bab 1 + References) RAMA_55201_2213020154_0719068702_0700804961_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2213020154_0719068702_0700804961_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (253kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2213020154_0719068702_0700804961_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (395kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2213020154_0719068702_0700804961_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (390kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2213020154_0719068702_0700804961_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (39kB) | Request a copy
	Text (REFERENCES) RAMA_55201_2213020154_0719068702_0700804961_06_Ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (97kB)
	Text (LAMPIRAN) RAMA_55201_2213020154_0719068702_0700804961_07_Lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) MobileNetV2 dan VGG16 dalam mendeteksi penyakit daun tembakau berdasarkan akurasi dan efisiensi komputasi. Dataset yang digunakan diperoleh dari Roboflow Universe melalui proyek Tobacco Leaf Disease Detection yang terdiri dari 1.052 citra daun tembakau dengan tiga kelas, yaitu Alternaria alternata, Cercospora nicotianae, dan healthy. Sebelum proses pelatihan, data citra melalui tahap preprocessing berupa resizing, normalisasi, dan augmentasi data. Penelitian menggunakan metode transfer learning dengan framework TensorFlow dan Keras. Evaluasi model dilakukan menggunakan parameter Accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa MobileNetV2 memperoleh performa lebih baik dibandingkan VGG16. MobileNetV2 menghasilkan Accuracy sebesar 95,54%, precision 95,60%, recall 95,54%, dan F1-score 95,50%. Sementara itu, VGG16 memperoleh Accuracy sebesar 81,99%, precision 82,50%, recall 81,99%, dan F1-score 81,70%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa MobileNetV2 lebih optimal digunakan dalam sistem deteksi penyakit daun tembakau karena memiliki performa klasifikasi yang lebih tinggi dan komputasi yang lebih efisien dibandingkan VGG16.

Actions (login required)

View Item