Hama wereng merupakan salah satu hama yang biasanya menyerang tanaman padi, dan
hama ini dapat menyebabkan hasil produksi padi menurun. Sehingga penanganan dini
diperlukan untuk pendeteksian serangan hama wereng dengan mempertimbangkan faktor
iklim. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model jaringan syaraf tiruan
menggunakan algoritma Backpropagation yang dioptimalisasi menggunakan NguyenWidrow
dan Momentum sehingga dapat mendeteksi luas serangan hama wereng.
Parameter yang digunakan dalam mendeteksi hama wereng ini adalah curah hujan,
kelembaban, suhu dan kecepatan angin serta target yang digunakan adalah sebaran hama.
Dari hasil penelitian ini terdapat dua arsitektur, yaitu arsitektur backpropagation dengan
optimalisasi Nguyen-Widrow dan momentum serta arsitektur backpropagation. Arsitektur
terbaik pada optimalisasi menghasilkan kombinasi parameter learning rate bernilai 0,01
serta jumlah neuron tersembunyi 3 dan arsitektur terbaik tanpa optimalisasi menghasilkan
kombinasi parameter learning rate bernilai 0,1 serta jumlah neuron tersembunyi 4. Waktu
komputasi optimalisasi lebih cepat dari pada waktu komputasi tanpa optimalisasi,
sedangkan akurasi terkecil dari optimalisasi sama dengan akurasi terkecil dari tanpa
optimalisasi yaitu akurasi 80%
