Image data processing is generally done using the Convolutional Neural Network method. The use of CNN can be combined with other machine learning methods to improve the performance of the model being built, such as the CNN-LSTM hybrid. This study aims to find out how to apply and see the
performance of the CNN-LSTM Hybrid model on the classification of chili plant water needs based on leaf
imagery. The hybrid model was built using CNN as the feature extraction process and LSTM for the classification process. Extraction is carried out until the flatten stage, the flatten results are wrapped in TimeDistributed layers to be used as LSTM input and perform classification based on time series. In this study, classification was also carried out using CNN as a comparison of the performance of the hybrid
model that was built. Accuracy results from model training give a value of 56% for the hybrid model and 63% for the CNN model. The results showed that the hybrid model on the water requirement classification of chili plants did not give maximum results compared to the CNN model without LSTM.

Proses pengolahan data citra umumnya dilakukan menggunakan metode Convolutional Neural Network. Penggunaan CNN dapat dikombinasikan dengan metode machine learning lainnya untuk
meningkatkan kinerja model yang dibangun, seperti hybrid CNN-LSTM. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana penerapan dan melihat kinerja model Hybrid CNN-LSTM pada klasifikasi kebutuhan air tanaman cabai berdasarkan citra daun. Model hybrid yang dibangun menggunakan CNN sebagai proses ekstraksi fitur dan LSTM untuk proses klasifikasi. Ekstraksi dilakukan sampai tahap flatten, hasil flatten dibungkus dengan layers TimeDistributed untuk dijadikan input LSTM dan melakukan
klasifikasi berdasarkan time series. Pada penelitian ini juga dilakukan klasifikasi menggunakan CNN sebagai pembanding kinerja model hybrid yang dibangun. Hasil akurasi dari pelatihan model memberikan nilai 56% untuk model hybrid dan 63% untuk model CNN. Hasil penelitian menunjukkan model hybrid pada klasifikasi kebutuhan air tanaman cabai tidak memberikan hasil yang maksimal dibandingkan dengan model CNN tanpa LSTM.