Deteksi Dini Penyakit Daun Pada Tanaman Anggrek Berbasis Image Processing

Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan para petani/penghobi dalam mendeteksi penyakit pada daun tanaman. Jenis anggrek yang digunakan pada penelitian ini adalah anggrek cattleya, dendrobium, oncidium, phalaenopsis dan anggrek vanda. Untuk penyakit yang digunakan pada penelitian ini adalah anthracnose, bacterial brownspot, bacterial soft and brown rot, black rot, edema, fusarium wilt, leaf spots, dan sunburn. Pada penelitian ini akan dibangun sebuah website dengan menggunakan metode machine learning. Informasi mengenai nama anggrek dan jenis penyakit pada anggrek akan ditampilkan dalam bentuk tabel. Sumber data gambar anggrek dan penyakit anggrek ini didapatkan dari dataset kaggle, dan sumber dataset lainnya. Untuk library javascript yang dipakai pada website ini menggunakan library tensorflow. Hasil pengujian alpha yang dilakukan terhadap fitu-fitur sudah sesuai harapan dan fungsionalitas pada website ini menunjukan bahwa tingkat keakuratan sistem dalam mengenali penyakit dan jenis anggrek masih rendah ,sementara hasil pengujian beta menunjukan bahwa sistem yang dibangun sudah dapat dimengerti dengan mudah, mudah dioperasikan, dan dapat membantu pengguna dalam mendeteksi penyakit pada daun anggrek.