ANALISIS MULTI MODAL EXPLAINABLE AI UNTUK PREDIKSI ZONA KERAWANAN HAMA PERTANIAN BERDASARKAN CITRA SATELIT DAN DATA CUACA

Abstract

Penelitian ini mengusulkan kerangka Multi-Modal Explainable Artificial Intelligence (XAI-MM) untuk memprediksi zona kerawanan hama pertanian dengan mengintegrasikan citra satelit multispektral, data cuaca historis, dan data sensor tanah. Sebanyak 100 sampel area lahan pertanian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Tahapan penelitian mencakup praproses data multimodal, ekstraksi fitur dengan pendekatan transformer multimodal, prediksi probabilistik zona risiko menggunakan model deep learning, serta interpretasi hasil melalui metode XAI seperti SHAP dan LIME untuk memberikan penjelasan terhadap keputusan model. Hasil awal menunjukkan bahwa integrasi data multimodal meningkatkan akurasi dan interpretabilitas dibandingkan model tunggal, serta mampu menghasilkan peta risiko hama yang informatif bagi petani dan penyuluh pertanian.