AUGMENTASI DATA PADA IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARSITEKTUR EFFICIENTNET-B3 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI

Padi adalah salah satu jenis biji-bijian dengan urutan ketiga sebagai bahan pokok makanan setelah gandum dan jagung. Jenis penyakit yang menyerang daun tanaman terdiri atas blast, brownspot, leaf smut. Pada penelitian ini metode Convolutional Neural Network Arsitektur Efficientnet-B3 digunakan untuk mengklasifikasikan pada padi. Tujuan membandingkan tingkat akurasi menggunakan data tanpa augmentasi (asli) telah di augmentasi. Augmentasi brightness, rotation, vertical_flip. Selain itu dilakukan juga pengujian optimizer berbeda yaitu RMSprop SGD (Stochastic Gradient Descent). Pengujian tiga model perbandingan 90:10, 80;20 70:30. Hasil memperlihatkan tertinggi asli rasio 70:30 sebesar 92.39% RMSprop. Sedangkan terdapat 90:10 98.91%