IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MOBILENETV2 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI DENGAN REKOMENDASI PENGENDALIAN FUZZY MAMDANI - Rahmi Rahmi; Jumadil Nangi; Muhammad Ihsan Sarita (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks), 2026)
Penyakit daun padi merupakan salah satu faktor utama yang memengaruhi kualitas dan produktivitas tanaman padi. Keterlambatan dalam mendeteksi penyakit dapat menyebabkan kerusakan tanaman yang signifikan serta menurunkan hasil produksi pertanian. Oleh karena itu, diperlukan sistem klasifikasi penyakit daun padi yang mampu bekerja secara otomatis dan akurat untuk membantu proses deteksi serta penanganan penyakit secara dini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi penyakit daun padi berbasis web menggunakan metode Transfer Learning MobileNetV2 dan Fuzzy Mamdani. Dataset yang digunakan terdiri atas 1.560 citra daun padi yang terbagi ke dalam enam kelas, yaitu Blast, Bacterial Leaf Blight, Brown Spot, Hispa, Tungro, dan Healthy Leaf. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan arsitektur MobileNetV2, sedangkan metode Fuzzy Mamdani digunakan untuk menentukan tingkat urgensi dan rekomendasi penanganan penyakit berdasarkan hasil klasifikasi. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix serta metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memperoleh accuracy sebesar 95,30%, precision sebesar 96,18%, recall sebesar 95,30%, dan F1-score sebesar 95,35%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi MobileNetV2 dan Fuzzy Mamdani efektif digunakan dalam pengembangan sistem klasifikasi penyakit daun padi berbasis web.