| dc.description.abstract | Pada sektor pertanian khususnya budidaya padi, memiliki peran yang sangat penting dalam perekonomian Indonesia. Produksi padi sering terganggu oleh hama dan penyakit sehingga memerlukan sistem klasifikasi untuk deteksi dini. Penelitian ini menggunakan metode Backpropagation dan optimasi algoritme Bee Colony Optimization (BCO) untuk klasifikasi penyakit pada tanaman padi. Dengan menggunakan 1094 sampel data, K-Fold = 2, Learning Rate 0,01, Epoch 1000, dua lapisan tersembunyi (masing-masing 78 dan 50 neuron), 18 koloni lebah, dan 5 iterasi serta pembagian data 90% untuk pelatihan dan 10% untuk pengujian. Hasil penelitian menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 94% dari kombinasi Backpropagation dan Bee Colony Optimization dalam meningkatkan kinerja dan memberikan solusi yang lebih baik untuk klasifikasi penyakit pada tanaman padi. | id_ID |
