Klasifikasi Hama dan Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Decision Tree - Amilia Umi Astagina; Juniar, Eka; Siti Mutmainah; Teguh Ansyor Lorosae (Scientific: Journal of Computer Science and Informatics, 2025)
Sektor pertanian, khususnya budidaya padi, memegang peran penting dalam mendukung ketahanan pangan nasional di Indonesia. Namun, serangan hama dan penyakit masih menjadi tantangan serius bagi para petani karena dapat menurunkan hasil produksi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi otomatis untuk mengidentifikasi jenis hama dan penyakit yang menyerang tanaman padi. Metode yang digunakan adalah algoritma Decision Tree, yang diterapkan pada dataset dari Kaggle dengan atribut seperti umur tanaman, tinggi, kondisi daun, serta gejala penyakit dan hama. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python, meliputi tahapan pra-pemrosesan data, pemisahan data pelatihan dan pengujian, serta evaluasi kinerja model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Decision Tree mampu melakukan klasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 71,67%. Meskipun demikian, model masih mengalami kendala pada distribusi data yang tidak merata di beberapa kelas. Dengan pengembangan lanjutan, sistem ini berpotensi membantu petani dalam mendeteksi hama dan penyakit secara lebih cepat, sehingga dapat meningkatkan produktivitas pertanian dan mendukung ketahanan pangan nasional.