Identifikasi Penyakit pada Tanaman Padi Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)

Article Sidebar

PDF
Published: May 30, 2025
DOI: https://doi.org/10.33084/jsakti.v7i2.10061
Keywords:
Penyakit Padi Identifikasi Dini Convulitional Neural Network Rice Plant Leaf Disease Classification Dataset Roboflow

Main Article Content

Muhammad Ulfi
Universitas Muhammadiyah Palangka Raya
Muhammad Ibadurrahman Arrasyid Supriyanto
Universitas Mulawarman
Chalsi Mala Sari
Universitas Mulawarman
Setio Ardy Nuswantoro
Universitas Muhammadiyah Palangka Raya

Abstract

Penurunan hasil panen padi sering kali disebabkan oleh serangan penyakit pada tanaman padi. Identifikasi dini terhadap penyakit padi menjadi langkah penting untuk mengurangi dampak kerugian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis metode Convolutional Neural Network (CNN) yang dapat mendeteksi penyakit pada tanaman padi dengan memanfaatkan dataset dari Roboflow yang berisi 11.110 gambar. Model yang digunakan adalah Rice Plant Leaf Disease Classification, yang telah dilatih menggunakan dataset tersebut. Aplikasi ini dirancang agar petani dapat dengan mudah mengunggah gambar daun padi untuk mendapatkan diagnosis penyakit secara cepat dan akurat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN yang digunakan mampu mencapai akurasi tinggi dalam mengidentifikasi penyakit padi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi praktis bagi petani untuk mengelola dan mencegah penyakit padi, sehingga meningkatkan produktivitas hasil panen. 

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Ulfi, M., Supriyanto, M. I. A., Sari, C. M., & Nuswantoro, S. A. (2025). Identifikasi Penyakit pada Tanaman Padi Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal Sains Komputer Dan Teknologi Informasi, 7(2), 89–96. https://doi.org/10.33084/jsakti.v7i2.10061
Issue
Vol. 7 No. 2 (2025): Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi
Section
Articles
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

All rights reserved. This publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording.

Author Biographies

Muhammad Ulfi, Universitas Muhammadiyah Palangka Raya

Universitas Muhammadiyah Palangka Raya

Muhammad Ibadurrahman Arrasyid Supriyanto, Universitas Mulawarman

Universitas Mulawarman

Chalsi Mala Sari, Universitas Mulawarman

Universitas Mulawarman

Setio Ardy Nuswantoro, Universitas Muhammadiyah Palangka Raya

Universitas Muhammadiyah Palangka Raya

References

Agustiani, S., Arifin, Y. T., Junaidi, A., Wildah, S. K., & Mustopa, A. (2022). Klasifikasi Penyakit Daun Padi menggunakan Random Forest dan Color. Jurnal Komputasi, 66.

Agustina, A., Yanto, F., Budianita, E., & Syafria, F. (2024). KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI MENGGUNAKAN METODE CNN. Journal Of Information Systems And Informatics Engineering, 125.

Hawari, F. H., Fadillah, f., Alviandi, M. R., & Arifin, T. (2022). KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK). Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika, 188.

Milano, A. C., yasid, A., & Wahyuningrum, R. T. (2024). KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI MENGGUNAKAN MODEL DEEP LEARNING EFFICIENTNET-B6. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 557.

Ramdhani, M. A., Maylawati, D. S., & Mantoro, T. (2020). Indonesian news classification using convolutional . Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 1000-1009.

Sheila, S., Anwar, M. K., Saputra, A. B., Pujianto, F. R., & Sari, I. P. (2023). Deteksi Penyakit Pada Daun Padi Berbasis Pengolahan Citra Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). MULTINETICS, 33.

Sitompul, P., Okprana, H., & Prasetio, A. (2022). Identifikasi Penyakit Tanaman Padi Melalui Citra Daun Menggunakan. JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence, 144.