Daun kopi adalah salah satu komoditas pertanian yang memiliki peran penting dalam industri kopi. Namun, serangan penyakit pada daun kopi dapat mengancam produksi dan kualitas biji kopi. Oleh karena itu, pengembangan metode pengolahan citra yang canggih seperti Convolutional Neural Network (CNN) menjadi kunci dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi. Dalam penelitian ini, kami menjelaskan bagaimana pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network Densenet-201 telah berhasil mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi, termasuk daun bercak, daun karat, daun kering, dan daun sehat.

Pengolahan citra telah mengubah cara kita menghadapi berbagai tantangan dalam pertanian. Identifikasi penyakit pada tanaman secara dini menjadi lebih mungkin berkat penggunaan teknologi seperti Convolutional Neural Network (CNN). Dalam kasus daun kopi, identifikasi penyakit dengan cepat dan akurat dapat membantu para petani mengambil tindakan yang diperlukan untuk mencegah penyebaran penyakit dan mengoptimalkan produksi.

Convolutional Neural Network (CNN) dan Densenet-201

Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis arsitektur jaringan syaraf tiruan yang telah terbukti sangat efektif dalam pengolahan citra. Dalam penelitian ini, kami menggunakan varian CNN yang disebut Densenet-201. Arsitektur ini memiliki keunggulan dalam pengurangan jumlah parameter dan memungkinkan pemelajaran fitur yang lebih baik.

Klasifikasi Jenis Penyakit Pada Daun Kopi

Penyakit pada daun kopi dapat memengaruhi pertumbuhan dan hasil panen. Empat kelas penyakit utama pada daun kopi, yaitu daun bercak, daun karat, daun kering, dan daun sehat. Proses klasifikasi melibatkan pengumpulan dan preprocessing data citra daun kopi yang mewakili setiap jenis penyakit. CNN Densenet-201 dilatih menggunakan data ini untuk mengenali pola dan fitur yang spesifik untuk setiap jenis penyakit.

Manfaat dan Implikasi

Penerapan Convolutional Neural Network dalam pengolahan citra untuk klasifikasi penyakit daun kopi memiliki manfaat yang signifikan. Pertama, teknologi ini dapat mendeteksi penyakit pada tahap awal, memungkinkan respons cepat untuk mengendalikan penyebaran penyakit. Kedua, teknologi ini dapat membantu petani dalam pengelolaan pertanian yang lebih efisien dan berkelanjutan.

Pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network Densenet-201 adalah pendekatan yang efektif dalam mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi. Teknologi ini mampu mengidentifikasi daun bercak, daun karat, daun kering, dan daun sehat dengan akurasi yang tinggi. Dengan penggunaan teknologi ini, industri kopi dapat mengatasi tantangan penyakit pada daun kopi dengan lebih baik, meningkatkan kualitas dan produktivitas dalam skala yang lebih besar.

Contoh penerapan pengolahan citra untuk Klasifikasi Jenis Penyakit Pada Daun Kopi Menggunakan Convolutional Neural Network Densenet dapat dilihat pada video berikut ini: