Analisis Perbandingan Metode Convolutional Neural Network (CNN) dan MobileNet dalam Klasifikasi Penyakit Daun Padi

Abstract

Penelitian ini membandingkan efektivitas Convolutional Neural Network (CNN) dan MobileNet dalam klasifikasi penyakit daun padi (Oryza sativa), yaitu bercak bakteri, bercak coklat, dan smut daun. Menggunakan dataset dari Kaggle, hasil menunjukkan MobileNet mencapai akurasi 94,79% dalam 10 epoch, sedangkan CNN hanya mencapai 90,24% setelah 150 epoch. MobileNet terbukti lebih efisien dalam waktu pelatihan dan kinerja. Penelitian ini merekomendasikan penggunaan MobileNet serta eksplorasi lebih lanjut dengan dataset yang diperluas dan model deep learning lainnya.