Model Deteksi Penyakit Padi yang Efektif Berbasis Deep Learning

Taryadi Taryadi, Era Yunianto, Hari Agung Budijanto

Abstract


Padi merupakan tanaman utama di Indonesia yang krusial bagi konsumsi masyarakat domestik maupun ekspor. Prevalensi infeksi padi menjadi tantangan tersendiri bagi petani dan memiliki dampak pada hasil panenen dan dapat mengakibatkan kerugian. Identifikasi penyakit oleh manusia bergantung pada keahlian, sehingga diagnosis dini menjadi krusial untuk menjaga kesehatan tanaman padi. Untuk mengatasi keterbatasan jumlah citra daun padi dalam dataset, pendekatan yang digunakan dengan menggabungkan augmentasi dan laju dilasi. Penggunaan algoritma pembelajaran mesin menawarkan solusi yang menjanjikan untuk mendiagnosis penyakit daun pada secara efisien. Namun, metode yang ada menghadapi tantangan seperti latar belakang citra, data citra yang tidak memadai, dan variasi gejala. Penelitian ini memanfaatkan model Jaringan Saraf Tiruan Konvolusional (CNN) khusus untuk foto daun padi, yang secara efektif meningkatkan akurasi klasifikasi penyakit. Pendekatan yang diusulkan berhasil mengidentifikasi dan mendiagnosis tiga kelas berbeda: penyakit bercak daun, bercak cokelat, dan hawar daun bakteri.

Keywords


Penyakit Padi; Deep learning; Deteksi; Klasifikasi

Full Text:

PDF

References


H. Herdiyanti, Eko Sulistyono, and Purwono, “Pertumbuhan dan Produksi Beberapa Varietas Padi (Oryza sativa L.) pada Berbagai Interval Irigasi,” Jurnal Agronomi Indonesia (Indonesian Journal of Agronomy), vol. 49, no. 2, pp. 129–135, Sep. 2021, doi: 10.24831/jai.v49i2.36558.

M. Ulfi, M. I. A. Supriyanto, C. M. Sari, and S. A. Nuswantoro, “Identifikasi Penyakit pada Tanaman Padi Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 7, no. 2, pp. 89–96, May 2025, doi: 10.33084/jsakti.v7i2.10061.

R. Sharma et al., “Plant Disease Diagnosis and Image Classification Using Deep Learning,” Computers, Materials & Continua, vol. 71, no. 2, pp. 2125–2140, 2022, doi: 10.32604/cmc.2022.020017.

A. Nayak, S. Chakraborty, and D. K. Swain, “Application of smartphone-image processing and transfer learning for rice disease and nutrient deficiency detection,” Smart Agricultural Technology, vol. 4, p. 100195, Aug. 2023, doi: 10.1016/j.atech.2023.100195.

D. S. Alwan and Mohammed. H. Naji, “Rice Diseases Classification by Residual Network 50 (RESNET50) and Support Vector Machine (SVM) Modeling,” Journal of Kufa for Mathematics and Computer, vol. 10, no. 1, pp. 96–101, Mar. 2023, doi: 10.31642/JoKMC/2018/100114.

G. Latif, S. E. Abdelhamid, R. E. Mallouhy, J. Alghazo, and Z. A. Kazimi, “Deep Learning Utilization in Agriculture: Detection of Rice Plant Diseases Using an Improved CNN Model,” Plants, vol. 11, no. 17, p. 2230, Aug. 2022, doi: 10.3390/plants11172230.

F. Jiang, Y. Lu, Y. Chen, D. Cai, and G. Li, “Image recognition of four rice leaf diseases based on deep learning and support vector machine,” Comput Electron Agric, vol. 179, p. 105824, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105824.

Y. Liu, X. Yu, J. X. Huang, and A. An, “Combining integrated sampling with SVM ensembles for learning from imbalanced datasets,” Inf Process Manag, vol. 47, no. 4, pp. 617–631, 2011, doi: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2010.11.007.

S. Mathulaprangsan, K. Lanthong, D. Jetpipattanapong, S. Sateanpattanakul, and S. Patarapuwadol, “Rice Diseases Recognition Using Effective Deep Learning Models,” in 2020 Joint International Conference on Digital Arts, Media and Technology with ECTI Northern Section Conference on Electrical, Electronics, Computer and Telecommunications Engineering (ECTI DAMT & NCON), IEEE, Mar. 2020, pp. 386–389. doi: 10.1109/ECTIDAMTNCON48261.2020.9090709.

V. Rajpoot, A. Tiwari, and A. S. Jalal, “Automatic early detection of rice leaf diseases using hybrid deep learning and machine learning methods,” Multimed Tools Appl, vol. 82, no. 23, pp. 36091–36117, Sep. 2023, doi: 10.1007/s11042-023-14969-y.

K. M, V. D, M. K. Nath, and M. M, “Machine Learning Approaches for Automatic Disease Detection from Paddy Crops - A Review,” International Journal of Engineering Trends and Technology, vol. 70, no. 12, pp. 392–405, Dec. 2022, doi: 10.14445/22315381/IJETT-V70I12P237.

F. H. Hawari, F. Fadillah, M. R. Alviandi, and T. Arifin, “KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK),” Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika, vol. 4, no. 2, pp. 184–189, Aug. 2022, doi: 10.51977/jti.v4i2.856.




DOI: http://dx.doi.org/10.36448/expert.v15i2.4454

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi

Published by Pusat Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung
Gedung M Lt.2 Pascasarjana Universitas Bandar Lampung
Jln Zainal Abidin Pagaralam No.89 Gedong Meneng, Rajabasa, Bandar Lampung,
LAMPUNG, INDONESIA

Indexed by:



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