View/Open

Author
AHMAD, ZIDAN WIRAWAN

Date Published
13 Jan 2026

Advisor
Mika Alvionita S, S.Si., M.Si.,
Linda Rassiyanti, S.Si., M.Si.,

Subject
Sains Data

Publisher

Penelitian ini membahas penerapan arsitektur MobileNetV2 untuk klasifikasi penyakit daun mangga berbasis citra digital. Tujuan utamanya adalah mengembangkan model klasifikasi yang efisien dan akurat dengan memanfaatkan metode transfer learning tanpa melakukan fine-tuning pada bobot pra-latih. Dataset terdiri dari delapan kelas penyakit daun mangga yang diproses melalui tahap praproses, augmentasi, dan normalisasi piksel untuk menghasilkan distribusi data yang seragam.Model MobileNetV2 digunakan sebagai feature extractor dengan bobot ImageNet yang dibekukan, serta ditambahkan lapisan Global Average Pooling, Dropout, dan Dense dengan aktivasi Softmax. Pelatihan dilakukan menggunakan algoritma Adam optimizer dengan learning rate yang disesuaikan.Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 96.44

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2602110030

Keyword
deep learning transfer learning MobileNetV2 Klasifikasi Citra penyakit daun mangga