Prediksi Luas Serangan Penyakit Blas pada Padi Berbasis Iklim Menggunakan Model Long Short Term Memory (LSTM) - Maharani Citra Adi Ratna; Mochamad Nizar Palefi Ma’ady; Berlian Rahmy Lidiawaty (eProceedings of Engineering, 2025)
Abstrak — Penyakit blas (Pyricularia oryzae) merupakan salah satu penyakit utama pada tanaman padi yang berdampak signifikan terhadap produksi pertanian. Penyebaran penyakit ini dipengaruhi oleh faktor iklim seperti curah hujan, suhu udara, dan kelembapan relatif. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi luas serangan penyakit blas di Kabupaten Lamongan menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Data yang digunakan berupa data bulanan luas serangan penyakit blas dan data klimatologi periode 2019–2024 yang dikelompokkan ke dalam lima wilayah utama. Model LSTM dibangun dengan konfigurasi hyperparameter yang disesuaikan untuk masing-masing wilayah, dan dievaluasi menggunakan metrik MAE, MAPE, dan symmetric Mean Absolute Percentage Error (sMAPE). Berdasarkan hasil evaluasi, wilayah Tengah menunjukkan kinerja prediksi terbaik dengan nilai sMAPE sebesar 18,7% dan akurasi sebesar 81,3%, menunjukkan kemampuan model dalam menangkap pola musiman secara efektif. Model kemudian diimplementasikan dalam sistem prediktif berbasis web untuk menyajikan hasil prediksi secara visual dan interaktif. Pendekatan ini menunjukkan potensi penerapan model berbasis data dalam mendukung sistem peringatan dini untuk pengendalian penyakit tanaman. Kata kunci— LSTM, penyakit blas, prediksi, iklim, padi, Lamongan.