KLASIFIKASI KESEHATAN TANAMAN PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK - Rifqi Almadani, Muhammad; Prajoko, Prajoko; Indriyana, Didik (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Indonesia, dengan mayoritas penduduknya bergantung pada beras sebagai makanan pokok, menghadapi tantangan dalam menjaga kualitas padi untuk mengurangi risiko kegagalan panen, terutama dengan pertumbuhan jumlah penduduk yang terus meningkat. Sektor pertanian, khususnya pertanian padi sebagai tanaman pangan utama di Asia, termasuk Indonesia, memiliki peran penting dalam pertumbuhan negara. Isu kualitas dan kesehatan tanaman padi menjadi fokus utama untuk memastikan hasil produktivitas yang optimal. Pada tahun 2023, hampir 30% hasil panen padi dilaporkan hilang akibat penyakit dan serangan hama. Dengan kemajuan teknologi informasi, masalah tersebut dapat diatasi melalui integrasi solusi teknologi seperti deteksi citra yang dapat berfungsi sebagai sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman padi. Oleh karena itu, solusi diusulkan dengan mengembangkan sistem klasifikasi kesehatan tanaman padi menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Sistem ini diharapkan dapat membantu petani dalam mendeteksi secara dini penyakit pada tanaman padi sehingga tindakan pencegahan dan pengobatan dapat dilakukan lebih cepat dan tepat. Implementasi teknologi ini diharapkan mampu meningkatkan kualitas dan kuantitas hasil panen padi, serta mendukung keberlanjutan sektor pertanian di Indonesia.