Sistem Deteksi Penyakit Pada Tanaman Bawang Merah Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur MobileNet (Seminar Nasional Teknologi & Sains, 2025)
Budidaya bawang merah di Indonesia sering menghadapi kendala serangan penyakit yang dapat menurunkan hasil panen dan merugikan petani. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi penyakit bawang merah yang efisien dan praktis menggunakan teknologi Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNet. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data gambar pada bawang merah yang dikategorikan menjadi empat kelas yaitu bawang merah normal, terserang ulat bulu, jamur daun, dan busuk pangkal. Data tersebut diolah dengan teknik augmentasi untuk menambah keragaman dataset. Model CNN dilatih dan dievaluasi untuk mengukur akurasi dan waktu inferensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mencapai akurasi 90,63% dengan loss uji 0,1874. Temuan ini menunjukkan bahwa aplikasi berbasis Android yang dikembangkan dapat menjadi alat yang berguna bagi petani dalam mendeteksi penyakit dengan cepat dan akurat. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi terhadap peningkatan produktivitas dan efisiensi pengelolaan tanaman bawang merah di Indonesia, serta mendorong adopsi teknologi modern di sektor pertanian.