Klasifikasi Penyakit pada Daun Mangrove Menggunakan Metode Mobilenet Ssd Berbasis Mobile Secara Real Time

Abstract

Mangrove is a plant community or an individual plant species that forms a community in tidal areas, mangrove forest or often called mangrove forest is part of a coastal ecosystem area that has unique and distinctive characters, and has potential for biological wealth. Like living things in general that have disease, mangrove plants also have diseases on their leaves, as will be investigated in this study. Mangrove leaves can be affected by diseases due to pests, but the impact of these pests will be different depending on what kind of pests attack them. In general, pests that attack mangrove leaves will cause many diseases on the leaves, one of which is damaged leaves and caterpillar leaves, but it is very difficult to distinguish the two diseases because they have similarities or very similar characteristics. Therefore, to solve this problem, using the MobileNet SSD method as a first step to help distinguish the type of leaf disease, whether the leaf is damaged or caterpillar leaves in real time. By using the MobileNet SSD method, this study obtained an accuracy rate of 93.4% from a total of 1390 data.

Tanaman Mangrove merupakan sebuah komunitas tumbuhan di daerah pantai atau daerah pasang surut, mangrove atau yang sering dikenal sebagai tanaman bakau merupaka wilayah ekosistem pantai yang mempunyai karakter yang unik, serta memiliki potensi kekayaan hayati. Seperti layaknya makhluk hidup pada umumnya yang memiliki penyakit, tanaman mangrove juga memiliki penyakit pada daunnya, seperti yang akan diteliti pada penelitian ini. Daun mangrove bisa terkena penyakit karena serangan hama, namun dampak dari serangan hama tersebut akan berbeda tergantung dari hama jenis apa yang menyerangnya. Pada umumnya hama yang menyerang daun mangrove akan mengakibatkan banyak penyakit pada daunnya, salah satunya daun rusak dan daun berulat, namun sangat sulit membedakan kedua penyakit tersebut karena memiliki persamaan atau ciri-ciri yang sangat serupa. Oleh karena itu, untuk menyelesaikan persamalahan tersebut, dengan memanfaatkan metode MobileNet SSD sebagai Langkah awal untuk membantu membedakan jenis penyakit daun apakah daun tersebut daun rusak atau daun berulat secara realtime. Dengan menggunakan metode MobileNet SSD, penelitian ini mendapatkan tingkat akurasi 93,4% dari total 1390 data.