UMMUMM

KOMTIKAKOMTIKA

Penyakit tanaman padi merupakan salah satu faktor utama yang dapat menurunkan hasil produktivitas, terutama di negara agraris seperti Indonesia. Deteksi dini terhadap penyakit ini sangat penting untuk menghentikan pertumbuhan ekonomi lebih lanjut dan mengurangi kemerosotan ekonomi. Masalahnya, identifikasi tanaman padi secara manual membutuhkan banyak waktu dan tenaga, dan seringkali tidak efisien dalam skala besar. Untuk mengatasi masalah ini, tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model untuk memprediksi penyakit tanaman padi yang dapat menganalisis gejala penyakit dari citra daun dengan akurasi yang tinggi, sehingga memungkinkan deteksi penyakit dan mitigasi dampak penyakit yang lebih efektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang memungkinkan pengumpulan data citra daun padi dari berbagai kondisi kesehatan tanaman padi. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari sumber sekunder dan citra daun padi yang dikumpulkan secara langsung dilapangan. Dataset ini dianalisis menggunakan teknik augmentasi untuk meningkatkan kualitas dan keberagaman data. Berdasarkan hasil penelitian, model CNN terbaik mampu mendeteksi penyakit tanaman padi dengan akurasi hingga 85,94%. Model ini juga menunjukkan tingkat prediksi dan kepercayaan yang tinggi untuk beberapa penyakit kritis, seperti Blast, Blight, Tungro dan Normal (sehat). Hasil penelitian ini menunjukkan potensi CNN dalam membantu petani mendeteksi penyakit tanaman padi, yang pada akhirnya dapat meningkatkan produktivitas dan mengurangi kerugian.

Temuan ini menunjukkan keefektifan teknik yang digunakan, seperti arsitektur CNN, prapemrosesan data (normalisasi dan augmentasi), dan strategi pelatihan menggunakan pengoptimalisasi Adam.Hasil dari prediksi penyakit tanaman padi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dapat dinilai bekerja dengan baik, dimana hasil data yang telah di deteksi oleh metode CNN berupa hasil prediksi 4 jenis penyakit seperti Blast, Blight, Tungro dan Normal (sehat) yang kemudian hasil prediksi tersebut untuk mengetahui penyakit padi dengan mengenali ciri-ciri dari citra daun nya berdasarkan model yang dilatih sebelumnya.94%, dengan nilai loss yang rendah sebesar 0.2739, mengindikasikan kemampuan model dalam mengenali pola dari data pelatihan.Oleh karena itu, penelitian berikutnya berfokus pada penyesuaian dataset dan strategi pelatihan yang lebih baik, sehingga model dapat lebih akurat dan andal dalam mengenali semua kelas penyakit.

1. Penelitian lanjutan dapat mengembangkan dataset yang lebih beragam dengan menambahkan citra daun padi dari kondisi lingkungan yang berbeda, seperti variasi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar, untuk meningkatkan generalisasi model. 2. Mengeksplorasi teknik augmentasi data yang lebih inovatif, seperti penggunaan algoritma generative adversarial networks (GANs), untuk meningkatkan kualitas dan diversitas data pelatihan. 3. Mengintegrasikan model CNN dengan teknologi drone atau sistem pemantauan berbasis IoT untuk mendeteksi penyakit tanaman secara real-time di lahan pertanian skala besar, sehingga mempercepat respons petani terhadap ancaman penyakit.

  1. PEMBANGUNAN APLIKASI PENERJEMAH BAHASA ISYARAT DENGAN METODE CNN BERBASIS ANDROID | Alfikri | Jurnal... doi.org/10.33365/jti.v16i2.1752PEMBANGUNAN APLIKASI PENERJEMAH BAHASA ISYARAT DENGAN METODE CNN BERBASIS ANDROID Alfikri Jurnal doi 10 33365 jti v16i2 1752
  2. Penerapan Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Prediksi Penyakit Tanaman Padi Melalui Citra Daun... doi.org/10.31603/komtika.v9i1.12852Penerapan Convolutional Neural Network CNN Untuk Prediksi Penyakit Tanaman Padi Melalui Citra Daun doi 10 31603 komtika v9i1 12852
  3. IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI KESEGARAN PADA APEL | JURNAL FASILKOM. implementasi... ejurnal.umri.ac.id/index.php/JIK/article/view/5175IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI KESEGARAN PADA APEL JURNAL FASILKOM implementasi ejurnal umri ac index php JIK article view 5175
  4. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas)i. klasifikasi penyakit padi daun model terlatih... jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/3607Jurnal RESTI Rekayasa Sistem dan Teknologi Informas i klasifikasi penyakit padi daun model terlatih jurnal iaii index php RESTI article view 3607
Read online
File size322.03 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

JURIS Komparasi Kinerja ResNet50 dan MobileNetV2 pada Klasifikasi Citra Multi Domain 2026More at 2026

UMMUMM Sementara itu, pada klasifikasi undertone kulit wajah, ResNet50 memperoleh accuracy sebesar 89,3% dan weighted F1-score sebesar 0,893, sedangkan MobileNetV2Sementara itu, pada klasifikasi undertone kulit wajah, ResNet50 memperoleh accuracy sebesar 89,3% dan weighted F1-score sebesar 0,893, sedangkan MobileNetV2

JURIS Pendekatan Hibrida Statistik dan Machine Learning untuk Peramalan Jumlah Kunjungan Turis 2025More at 2025

UMMUMM Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Stacking Hybrid konsisten memberikan nilai RMSE terendah pada seluruh negara (Malaysia, Singapore, Other Asia, China,Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Stacking Hybrid konsisten memberikan nilai RMSE terendah pada seluruh negara (Malaysia, Singapore, Other Asia, China,

JURIS Perbandingan Metode Reduksi Noise pada Citra Digital Berbasis Website 2025More at 2025

UMMUMM Pengujian dilakukan dengan menerapkan setiap filter terhadap citra uji yang terkontaminasi berbagai jenis noise untuk mengevaluasi performa berdasarkanPengujian dilakukan dengan menerapkan setiap filter terhadap citra uji yang terkontaminasi berbagai jenis noise untuk mengevaluasi performa berdasarkan

JURIS Implementasi Support Vector Machine dan Resampling dalam Analisis Ulasan Pengguna Google Maps 2025More at 2025

UMMUMM Data penelitian sebanyak 1. 000 ulasan yang paling baru didapatkan dengan teknik scraping, yang kemudian melalui tahapan data cleaning (lowercase, stopwordsData penelitian sebanyak 1. 000 ulasan yang paling baru didapatkan dengan teknik scraping, yang kemudian melalui tahapan data cleaning (lowercase, stopwords

JURIS Desain Sistem Gamifikasi Digital Berbasis Octalysis dan MDA Framework untuk Promosi Pariwisata Kota Surakarta 2025More at 2025

UMMUMM Rancangan sistem menunjukkan potensi untuk meningkatkan interaksi wisatawan dan keterhubungan antar destinasi, meskipun masih perlu dilakukan uji implementasiRancangan sistem menunjukkan potensi untuk meningkatkan interaksi wisatawan dan keterhubungan antar destinasi, meskipun masih perlu dilakukan uji implementasi

JURIS Eksplorasi Pola Interaksi Pengguna Microblogging dengan Big Data dan Visualisasi Interaktif 2025More at 2025

UnmulUnmul Perkembangan platform microblogging menghasilkan volume data yang sangat besar, menimbulkan tantangan dalam memahami pola interaksi pengguna secara efektif.Perkembangan platform microblogging menghasilkan volume data yang sangat besar, menimbulkan tantangan dalam memahami pola interaksi pengguna secara efektif.

JURIS Analisis Pengaruh Fasilitas Kesehatan terhadap Kematian COVID 19 dengan Integrasi Data Prediksi dan MongoDB 2025More at 2025

UnmulUnmul Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel seperti jumlah kasus baru, kepadatan penduduk, dan jumlah fasilitas kesehatan memiliki pengaruh signifikanHasil penelitian menunjukkan bahwa variabel seperti jumlah kasus baru, kepadatan penduduk, dan jumlah fasilitas kesehatan memiliki pengaruh signifikan

JURIS Aplikasi Augmented Reality interaktif untuk Informasi Denah PPM Ar Royyaan Yogyakarta dengan Metode MDLC 2025More at 2025

UMMUMM Tujuan penelitian untuk mengembangkan aplikasi AR berbasis Android yang menampilkan visualisasi denah bangunan 3D PPM Ar-Royyaan Yogyakarta guna mempermudahTujuan penelitian untuk mengembangkan aplikasi AR berbasis Android yang menampilkan visualisasi denah bangunan 3D PPM Ar-Royyaan Yogyakarta guna mempermudah

Useful /

JURIS Integrasi Fitur Notifikasi Pemesanan untuk Meningkatkan Pelayanan Pengguna pada E Commerce Batik Wistara 2026More at 2026

UMMUMM Notifikasi yang dikirim melalui dua jalur memberikan dampak yang cukup jelas. Admin jadi lebih cepat dalam mengetahui info pesanan masuk, dan peluang pesananNotifikasi yang dikirim melalui dua jalur memberikan dampak yang cukup jelas. Admin jadi lebih cepat dalam mengetahui info pesanan masuk, dan peluang pesanan

JURIS Perbandingan XGBoost Random Forest dan MLP untuk Klasifikasi Kesiapan Atlet 2026More at 2026

UMMUMM Kerangka kerja ini menyediakan alat pendukung keputusan berbasis data bagi praktisi olahraga, memungkinkan monitoring kesiapan objektif dan penyesuaianKerangka kerja ini menyediakan alat pendukung keputusan berbasis data bagi praktisi olahraga, memungkinkan monitoring kesiapan objektif dan penyesuaian

JURIS Perbandingan Kinerja SVR dan XGBoost untuk Peramalan Emisi CO Global berbasis Machine Learning 2025More at 2025

UMMUMM Visualisasi hasil prediksi juga mengindikasikan bahwa XGBoost lebih akurat dalam mengikuti pola fluktuasi data aktual, terutama dalam mendeteksi perubahanVisualisasi hasil prediksi juga mengindikasikan bahwa XGBoost lebih akurat dalam mengikuti pola fluktuasi data aktual, terutama dalam mendeteksi perubahan

JURIS Pemanfaatan Kotoran Hewan Ternak Menjadi Biogas Dalam Upaya Menurunkan Prevalensi Diare 2025More at 2025

LPPMDIANHUSADALPPMDIANHUSADA Materi disampaikan menggunakan metode ceramah, praktik dan tanya jawab. Dari hasil pelaksanaan kegiatan pengabdian masyarakat yang telah dilakukan didapatkanMateri disampaikan menggunakan metode ceramah, praktik dan tanya jawab. Dari hasil pelaksanaan kegiatan pengabdian masyarakat yang telah dilakukan didapatkan

ads-block-test