Singkong merupakan salah satu bahan pangan pokok penting di Indonesia. Salah satu faktor yang mempengaruhi daya produksi singkong di Indonesia adalah hama penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model deep learning yang dapat mengklasifikasikan penyakit pada tanaman singkong. Penelitian ini menggunakan 5000 dataset gambar dengan augmentasi data untuk melatih model deep learning yang akan digunakan untuk klasifikasi penyakit tanaman singkong. Model terbaik yang dihasilkan penelitian ini adalah model VGG16 transfer learning dengan learning rate 0.00001 pada fine-tuning dan dropout dengan rate 50% yang berhasil mengklasifikasikan penyakit pada tanaman singkong dengan akurasi 70%.
Kata kunci:
Singkong, penyakit tanaman, klasifikasi, model deep learning, VGG16, augmentasi data, transfer learning, learning rate, fine-tuning, dropout.