Klasifikasi Penyakit pada Tanaman Daun Singkong (Manihot esculenta Crantz) Menggunakan Vision Transformer - Dalam bentuk buku karya ilmiah

LUTHFI RAKAN NABILA

Informasi Umum

Kode

25.04.5725

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Deep Learning

Dilihat

209 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Penelitian ini mengkaji implementasi arsitektur Vision Transformer (ViT) untuk klasifikasi penyakit pada daun singkong dengan lima kelas: Cassava Bacterial Blight, Cassava Brown Streak Disease, Cassava Green Mottle, Cassava Mosaic Disease, dan daun sehat (Healthy). Dataset sekunder berisi sebanyak 21.397 citra dari platform Kaggle dikumpulkan dan diolah melalui tahap penyeimbangan (oversampling dan undersampling) sehingga setiap kelas memiliki 3.000 sampel. Model ViT dengan token embedding dan self-attention digunakan sebagai pendekatan utama dalam deteksi visual. Eksperimen dilakukan dalam 18 konfigurasi skenario yang memvariasikan jumlah epoch (50 dan 70), optimizer (SGD, Adam, AdamW), ukuran batch size (8, 16, dan 32), dan rasio pembagian data (60:20:20, 70:15:15, dan 80:10:10). Evaluasi kinerja ditentukan menggunakan metrik precision, recall, dan F1-score. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa konfigurasi terbaik dicapai pada Skenario 18 (70 epoch, optimizer AdamW, batch size 32, rasio 80:10:10), dengan F1-score tertinggi sebesar 86% yang seimbang antara precision dan recall. Optimizer AdamW dan Adam unggul dibandingkan SGD, dengan performa F1-score berkisar antara 79% hingga 86%, sedangkan SGD berada di rentang 55% hingga 73%. Batch size besar (32) dan rasio data pelatihan yang lebih tinggi (80%) dapat mendongkrak performa model, terutama pada epoch lebih besar (70). Temuan ini mengindikasikan bahwa kombinasi hyperparameter yang tepat sangat penting dalam optimasi model Vision Transformer pada klasifikasi penyakit daun singkong. Khususnya penggunaan optimizer seperti AdamW, dukungan data training yang lebih banyak, dan durasi pelatihan yang memadai, terbukti berkontribusi signifikan terhadap kemampuan generalisasi dan akurasi. Kontribusi penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan teknologi computer vision dalam bidang pertanian, khususnya deteksi penyakit tanaman berbasis ViT. Kata Kunci: Klasifikasi, Tanaman Daun Singkong, Vision Transformer