Penerapan Artificial Intelligence Berbasis Convolutional Neural Network melalui SidePadi untuk Deteksi Dini Penyakit Daun Padi di Desa Toyaning

Abstract

Kegiatan pengabdian ini mengimplementasikan sistem deteksi penyakit daun padi berbasis Artificial Intelligence (AI) menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN) dengan akurasi rata-rata 98,5%. Sistem ini dirancang untuk memberikan diagnosis instan dan informasi komprehensif mengenai penyakit, penanganan, serta pencegahannya melalui antarmuka web yang mudah digunakan oleh petani. Proses pengembangan meliputi analisis kebutuhan pengguna melalui wawancara dan sosialisasi, dilanjutkan dengan implementasi sisi klien (HTML, CSS, JavaScript) dan sisi server (API dengan TensorFlow), serta integrasi model AI. Meskipun menunjukkan kinerja tinggi, analisis mendalam pada matriks kebingungan mengidentifikasi tantangan misklasifikasi pada kategori seperti Tungro dan Normal, yang sebagian besar disebabkan oleh ambiguitas visual pada dataset pelatihan dan kurangnya kontrol kondisi lingkungan saat pengumpulan data. Secara praktis, sistem ini memberikan nilai signifikan bagi petani dengan mempercepat diagnosis dan mendapat respons positif. Namun, kendala non-teknis seperti keterbatasan konektivitas internet dan kualitas kamera perangkat seluler menjadi tantangan implementasi di lapangan. Rekomendasi untuk masa depan mencakup peningkatan kualitas dataset, eksplorasi arsitektur model yang lebih canggih, adaptasi sistem dengan fitur offline mode, serta panduan pengambilan foto yang optimal.