KLASIFIKASI HAMA TANAMAN PADI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Abstract

Penyebab penurunan kualitas produksi padi disebabkan oleh munculnya penyakit tanaman. Penyakit tanaman ini muncul disebabkan oleh beberapa faktor salah satunya adalah serangga hama. Hama adalah organisme pengganggu tanaman yang beraktivitas hidup pada suatu tanaman yang menyebabkan kerugian. Penelitian ini berfokus untuk mengklasifikasikan 10 jenis hama serangga yaitu Asiatic Rice Borer, Brown Plant hopper, Paddy Stem Maggot, Rice Gall Midge, Rice Leaf Caterpillar, Rice Leaf Roller, Rice Leafhopper, Rice Water Weevil, Small Brown Plant Hopper, Yellow Rice Borer. Peneliti menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG19 dan Xception. Dimana, nilai akurasi dari model VGG19 sebesar 98.10% dengan rata-rata nilai presisi sebesar 98.13%, nilai recall sebesar 97.88%, dan nilai f1-score sebesar 98.14%. Sedangkan pada nilai akurasi Xception adalah 97.80% dengan nilai presisi sebesar 97.77%, recall sebesar 97.85%, dan f1-score sebesar 97.74%. Hasil pengujian dari kedua arsitektur tidak terlalu jauh berbeda menandakan model yang digunakan sangat baik dalam pengklasifikasian citra.