Implementasi Metode CNN Pada Aplikasi Android Untuk Deteksi Penyakit Pada Daun Padi

Bagas Julianto (Universitas Nusantara PGRI Kediri)
Intan Nur Farida (Universitas Nusantara PGRI Kediri)
Made Ayu Dusea Widya Dara (Universitas Nusantara PGRI Kediri)

Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Vol. 7 No. 2 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023

Padi adalah komoditas pangan yang esensial didalam perekonomian indonesia, oleh karena itu ketersediaannya harus dipastikan untuk memenuhi kebutuhan pangan masyarakat, namun padi juga tidak luput dari serangan penyakit, adapun jenis penyakit daun padi yang diteliti: hawar daun, blast, bercak daun, hispa. Diperlukan sistem guna mengidentifikasi penyakit tersebut dengan menerapkan metode cnn, metode cnn digunakan untuk memprediksi penyakit yang menyerang daun padi dengan menggunakan 1200 citra dan rasio data training dan validate 90%:10% menerapkan parameter optimizer adam, learning rate 0,0001, jumlah epoch 100, batch size 32, dan tahapan pre-processing berupa normalisasi data dan augmentasi dan didapatkan hasil akurasi training sebesar 80% dan testing sebesar 87%.