(untitled) (Karapan Network Journal : Journal Computer Technology and Mobile Ad Hoc Network, 2025)
Penyakit pada daun mangga merupakan salah satu faktor utama yang dapat menurunkan produktivitas dan kualitas hasil panen. Deteksi penyakit daun mangga secara konvensional masih banyak dilakukan melalui pengamatan visual, yang bersifat subjektif dan bergantung pada pengalaman petani atau tenaga ahli. Oleh karena itu, diperlukan metode otomatis yang mampu melakukan identifikasi penyakit secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi penyakit daun mangga berbasis Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan citra yang diperoleh dari kamera smartphone. Data penelitian berupa citra daun mangga yang terdiri dari beberapa kelas, termasuk daun sehat dan daun dengan berbagai jenis penyakit. Citra diperoleh melalui pengambilan langsung menggunakan kamera smartphone pada kondisi pencahayaan yang bervariasi. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan citra, penerapan teknik data augmentation, perancangan arsitektur CNN, proses pelatihan model, serta evaluasi kinerja model. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN mampu mengklasifikasikan penyakit daun mangga dengan tingkat akurasi yang tinggi dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik terhadap variasi kondisi citra. Pemanfaatan kamera smartphone sebagai sumber data citra menjadikan sistem ini praktis dan mudah diimplementasikan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan sistem deteksi dini penyakit tanaman mangga berbasis teknologi kecerdasan buatan untuk mendukung pertanian cerdas.