<![CDATA[Padi adalah tanaman pangan utama di Indonesia dan memiliki peran vital dalam perekonomian serta kehidupan sehari-hari masyarakat. Namun, produksi padi saat ini mengalami penurunan akibat serangan hama dan penyakit. Deteksi dini dan klasifikasi penyakit padi yang akurat sangat penting untuk mengurangi dampak negatif ini. Penelitian ini membangun dan melatih model Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur MobileNetV3 Large untuk mengenali kondisi kesehatan tanaman padi. Model dilatih dengan dataset citra daun padi berlabel, melalui 30 epoch, batch size 45, dan optimizer Lion. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 75% untuk data uji dengan loss 59%, dan akurasi 76% untuk data latih dengan loss 61%. Model ini juga berhasil diimplementasikan dalam aplikasi mobile berbasis Android. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada sektor pertanian Indonesia dengan menyediakan alat deteksi penyakit padi yang lebih efisien dan efektif.]]>
Copyrights © 2024
