Perpustakaan Digital ITB

Klasifikasi fase pertumbuhan padi diperlukan untuk menghitung statistik luas panen padi dan produksi padi. Statistik produksi padi yang akurat dibutuhkan dalam pengambilan keputusan pemerintah terkait upaya untuk mewujudkan kedaulatan pangan rakyat. Pada pendataan statistik pertanian tanaman pangan terintegrasi dengan metode kerangka sampel area (survei KSA), klasifikasi dilakukan manual oleh petugas dan validasi pun manual oleh pemeriksa. Akibatnya, masih ditemukan kesalahan pengisian fase pertumbuhan padi yang dapat menimbulkan kesalahan estimasi produksi padi. Pada era di mana machine learning sangat berkembang ini, proses klasifikasi gambar dapat diotomasi. Algoritma yang dianggap cukup mumpuni untuk klasifikasi gambar adalah algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Pada penelitian ini juga akan diuji model klasifikasi menggunakan arsitektur ResNet dan VGG yang merupakan pengembangan dari CNN. Model terbaik yang akan digunakan untuk proses validasi data. Metode penelitian yang digunakan berdasarkan pada Design Research Methodology.