Deploy Demo Proyek Klasifikasi Gambar untuk Deteksi Penyakit Daun Singkong oleh Dzikra Yuhasyra, S.T., M.Agr. Menggunakan Model Hybrid Deep Learning (EfficientNetB0 dan Custom Convolutional Neural Network)

 

Saya baru saja menyelesaikan Proyek Klasifikasi Gambar menggunakan Deep Learning di Kelas Belajar Fundamental Deep Learning Dicoding Indonesia atas support beasiswa IDCamp Indosat Ooredoo dengan fungsi dan tujuan utama membuat aplikasi cerdas menggunakan Model Hybrid Deep Learning (EfficientNetB0 dan Custom Convolutional Neural Network) untuk mendiagnosa 5 (lima) kondisi pada daun singkong, yaitu apakah daun singkong tersebut dalam kondisi sehat atau terkena salah satu atau gabungan dari 4 penyakit ini Cassava Bacterial Blight (CBB), Cassava Brown Streak Disease (CBSD), Green Mottle (CGM),  dan Mosaic Disease (CMD) lalu mendeploy-nya secara front-end secara sederhana menggunakan savedModel yang ada. 

Model ini akan sangat bermanfaat bagi petani, pegiat pertanian, mahasiswa dan akademisi, atau masyarakat umum yang ingin mengidentifikasi kondisi kesehatan tanaman singkong melalui foto daunnya secara real-time di lapangan. Rekan-rekan juga tentu bisa mencobanya dengan gambar dari Google atau sumber lain untuk contoh dalam mencoba model ini.  

Berikut modelnya di bawah, rekan-rekan bisa meng-upload foto daun singkong dengan gambar yang jelas dan resolusi baik ya, lalu akan muncul probabilitas persentase kondisi kesehatan daun singkongnya. Rata-rata akurasi dari model ini yaitu sebesar 85%. Selamat mencoba!

  

Terima kasih sudah mencoba, semoga bermanfaat! 

 

Contoh tampilan di Mobile View:
 

 

Contoh Tampilan di Desktop View:

 

 

Yuk sebarkan ke petani singkong, pegiat pertanian, mahasiswa, dan akademisi, ataupun masyarakat umum lain yang membutuhkan model ini!

Semoga bermanfaat!