Pangan merupakan kebutuhan dasar manusia yang esensial untuk keberlanjutan hidup, stabilitas ekonomi, dan keamanan nasional. Oleh karena itu, swasembada pangan menjadi salah satu fondasi utama bagi Indonesia yang kini berada dalam fase penting sejarahnya untuk mewujudkan visi besar Indonesia Emas 2045. Swasembada pangan memainkan peran kunci dalam mencapai kemandirian bangsa dan memastikan kesejahteraan masyarakat dalam konteks pembangunan ini. Presiden terpilih Prabowo Subianto juga menyoroti pentingnya isu ini dalam pidato pelantikannya, dengan target mewujudkan swasembada pangan dalam waktu singkat. Swasembada pangan sendiri mengacu pada kemampuan suatu negara untuk memenuhi kebutuhan pangan domestiknya tanpa bergantung pada impor, yang berarti produksi pangan yang cukup untuk mencukupi kebutuhan masyarakat secara mandiri [[1].

Dalam mendukung program pemerintah penelitian dalam swasembada pangan, maka dalam fokus penelitian kali ini difokuskan pada pengidentifikasian hama pada tanaman padi. Padi menduduki posisi sentral sebagai tanaman pangan terpenting dan makanan pokok bagi masyarakat Indonesia. Pemerintah Indonesia, melalui Kementerian Pertanian, aktif menjaga produksi padi melalui pemeliharaan lahan. Kendati demikian, hama menjadi salah satu faktor penghambat utama yang dapat menurunkan produktivitas padi. Penurunan produksi akibat serangan hama merupakan isu penting dalam budidaya padi. Untuk mengatasi hal ini, sebuah sistem pendeteksi hama tanaman padi berbasis sistem cerdas telah dikembangkan.

Dalam pengembangan karya utama, yaitu sistem deteksi hama tanaman padi otomatis berdasarkan citra hama tanaman padi. Identifikasi penyakit hama tanaman padi otomatis berbasis komputer dan rangkaian listrik, yang memiliki dua fungsi utama, yaitu identifikasi penyakit hama tanaman padi otomatis untuk mengumpulkan data referensi dan melakukan keputusan identifikasi hama. Di sisi lain, sistem identifikasi hama tanaman padi berbasis pengolahan citra dan kecerdasan buatan. Gambar 1 menunjukkan diagram alir deteksi hama otomatis berdasarkan sistem identifikasi citra hama. Hama tanaman padi ditangkap dengan kamera, citra hama digunakan sebagai input sistem pengenalan untuk diidentifikasi, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Sistem ini mengintegrasikan pengolahan citra dan teknik Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi jenis hama berdasarkan ciri visualnya. Hasil pengujian menunjukkan efektivitas sistem ini dengan tingkat akurasi pelatihan sebesar 99% dan pengujian sebesar 90%[[2].

Gambar1. Diagram Alir Identifikasi Hama dan Penyakit Tanaman Padi Berbasis Sistem Identifikasi Hama dan Penyakit Tanaman Padi.

Reference

[1]         sistem informasi desa, “Mewujudkan Swasembada Pangan Menuju Indonesia Emas 2045,” 2025. Accessed: Apr. 30, 2025. [Online]. Available: https://dabulon.simsa.id/

[2]         M. Sjarah, W. Astuti, L. Zener, and A. Fadli, “Development of automatic rice plant pest detection system based on convolutional neural network,” in AIP Conference Proceedings, 2023.