ARSYAD, Wifqul Muna (2026) Klasifikasi Penyakit Daun Kentang Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Aplikasi Android. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Archive (FULL TEXT) Skripsi (10).zip Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy
	Text 1. Cover.pdf Download (248kB)
	Text 4. Pengesahan Tugas Akhir.pdf Download (439kB)
	Text 6. Kata Pengantar.pdf Download (305kB)
	Text 7. Daftar Isi.pdf Download (247kB)
	Text 12. Abstrak Bahasa Indonesia.pdf Download (223kB)
	Text 13. Abstrak Bahasa Inggris.pdf Download (225kB)
	Text 14. Bab I Pendahuluan.pdf Download (284kB)
	Text 19. Daftar Pustaka.pdf Download (241kB)

Abstract

Penyakit pada daun kentang merupakan salah satu faktor utama penurunan
kualitas dan produktivitas hasil panen kentang. Proses identifikasi penyakit secara
manual seringkali memerlukan waktu, tenaga, dan bergantung pada pengalaman
petani. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa
beberapa arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), yakni Custom CNN,
MobileNetV2 dan NASNetMobile, dalam implementasinya pada sistem berbasis
Android untuk klasifikasi penyakit daun kentang. Dataset yang digunakan terdiri
dari 2500 citra daun kentang dengan lima kelas, yakni daun sehat, bercak kering,
hawar daun, nematoda kista kentang, dan virus kentang. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa MobileNetV2 memiliki performa terbaik dengan accuracy
sebesar 96,6%, precision sebesar 96,67%, recall sebesar 96,6%, dan f1-score
sebesar 96,6%. Selain itu, MobileNetV2 juga menunjukkan waktu inferensi
tercepat sebesar 63,5 ms dengan ukuran model sebesar 2,71 MB, serta
kemampuan generalisasi terbaik dengan akurasi sebesar 80% pada pengujian data
di lingkungan tidak terkontrol. Berdasarkan hasil tersebut, MobileNetV2 dinilai
sebagai arsitektur CNN yang paling optimal untuk implementasi klasifikasi
penyakit daun kentang berbasis Android karena mampu memberikan
keseimbangan terbaik antara akurasi, efisiensi komputasi, dan kemampuan
generalisasi model.
Kata Kunci : Convolutional Neural Network (CNN), MobileNetV2, Custom
CNN, NASNetMobile, penyakit daun kentang

(NO. KETERSEDIAAN : 2235/D/2026)

Actions (login required)

View Item