Aplikasi Deteksi Penyakit pada Daun Tomat Berbasis Android Menggunakan Model Terlatih Tensorflow Lite

Abstract

Tanaman Tomat ( Solanum lycopersicum Mill) merupakan salah satu jenis tanaman yang dapat tumbuh di seluruh wilayah Indonesia sehingga sering dibudidayakan. Salah satu tantangan dalam budidaya tomat yaitu penyakit daun. Penyakit daun dapat menyebabkan turunnya kualitas dan kuantitas buah tomat yang dihasilkan. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis melakukan perancangan aplikasi deteksi penyakit daun tomat dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Dalam penelitian ini penyakit daun tomat diklasifikasikan menjadi sembilan jenis penyakit. Image processing dilakukan dengan mengimplementasikan Algoritma Machine Learning . Datasheet jenis dan gambar penyakit daun tomat diambil dari Kaggle Competition page . Web Teachable Machine digunakan untuk melatih model menjadi Tensorflow lite. Selanjutnya dibangun menjadi aplikasi android dengan basis bahasa pemrograman Java menggunakan Android Studio. Aplikasi yang berhasil dibangun diberi nama Tomato Leaf Disease. Aplikasi ini dapat mendeteksi gambar yang berasal dari galeri maupun hasil tangkapan kamera. Berdasarkan hasil uji coba, aplikasi yang dibangun dapat mengidentifikasi penyakit daun dengan baik. Tingkat akurasi sangat bergantung pada spesifikasi kamera, sudut pengambilan gambar, dan pencahayaan saat pengambilan gambar.