e-ISSN 2540-9840 p-ISSN 1412-3770
Jurnal Ilmiah Sains, Oktober 2023, 23(2): 175-186
Accredited by Ministry of Education, Culture,                                     DOI: https://doi.org/10.35799/jis.v23i2.50415 Research and Technology No: 105/E/KPT/2022   Available online at https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/jis

## Image Processing Classification of Rice Leaf Color Images Using the Convolutional Neural Network Method
Muhammad Kholilurrahman 1) , Wahyul Amien Syafei 2) , Oky Dwi Nurhayati 3)
1) Program Studi Magister Sistem Informasi, Program Pascasarjana, Universitas Diponegoro Semarang, Indonesia
2,3) Departemen Teknik Komputer, Fakultas Teknik Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia e-mail: ti15.0003@gmail.com

## ABSTRACT
The  agricultural  sector  is  essential  to  meet  the  world's  food  needs,  for  example,  in  rice farming  in  Indonesia,  problems  that  occur  in  rice  plants  are  usually  not  only  caused  by fertilization but also the result of various diseases. The aim of this study  to classify nitrogen fertilizer  requirements  and  plant  diseases  was  made  based  on  leaf  color  using  the Convolutional Neural Network (CNN) method which can be used to increase the accuracy of observations because it is objective. This study uses the Kaggle  dataset with a total of 1600 data divided by 4 criteria. The data set was then divided into 70 percent of the training section,  15  percent  of  the  validation  section,  and  15  percent  of  the test  section, then  pre- processed  the  rice  leaf  image  with  color  image  features  and  GLCM.  The  preprocessing results are processed using the CNN method to provide results for detecting plant diseases and the need for appropriate nitrogen fertilization. The calculation of plant diseases using the  CNN  method  offers  the  highest  accuracy  of  98.33%.    The  highest  accuracy  for  the nitrogen requirement problem was 81.67%, but with a very low precision value of 4.55%. Calculating plant diseases using the CNN method can provide satisfactory results on rice leaf image datasets so that it can be used as a basis for improving seed quality.
Keywords: CNN; images of rice leaves; machine learning

## Klasifikasi Image Processing Pada Citra Warna Daun Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

## ABSTRAK
Sektor pertanian itu penting untuk memenuhi kebutuhan pangan Dunia, contohnya pertanian tanaman padi di Indonesia, masalah yang terjadi pada tanaman padi biasanya tidak hanya  disebabkan  oleh  pemupukan  tetapi  juga  akibat  dari  berbagai  macam  penyakit. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mngklasifikasi  kebutuhan  pupuk  nitrogen  dan  penyakit tanaman  berdasarkan  warna  daun  menggunakan  metode Convolusional  Neural  Network (CNN)  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi  pengamatan  karena  sifatnya objektif.  Penelitian ini menggunakan dataset Kaggle dengan total 1600 data dibagi 4 kriteria. Kumpulan  data  kemudian  dibagi  menjadi  70  persen  bagian  pelatihan,  15  persen  bagian validasi dan 15 persen bagian uji, kemudian dilakukan preprocessing citra daun padi dengan fitur citra berwarna dan GLCM. Hasil preprocessing tersebut diolah dengan metode CNN untuk memberikan hasil deteksi penyakit tanaman dan kebutuhan pemupukan nitrogen yang tepat. Penghitungan penyakit tanaman dengan metode CNN memberikan akurasi tertinggi sebesar  98,33%.  Akurasi  tertinggi  untuk  masalah  kebutuhan  nitrogen  sebesar  81,67%, namun dengan nilai presisi yang sangat rendah yaitu sebesar 4,55%. Penghitungan penyakit
tanaman menggunakan metode CNN dapat memberikan hasil yang memuaskan pada dataset citra daun padisehingga dapat dijadikan dasar untuk meningkatkan kualitas bibit.
Kata kunci: CNN; gambar daun padi; machine learning
(Article History:  Received 24-08-2023; Accepted 27-10-2023; Published 27-10-2023)

## PENDAHULUAN
Hasil  fotosintesis  pada  daun  padi  dapat  mengukur  kualitas  tanaman  padi  sehingga mempengaruhi  hasil  panen  (Makino,  2021).    Warna  daun  tanaman  padi  dapat  dijadikan acuan  untuk  mengukur  kandungan  nitrogen  pada  tanaman  padi  (Budiono et  al .,  2019). Pengelolaan pupuk nitrogen di sawah merupakan tugas yang sangat penting karena berbagai bentuk kehilangan nitrogen di sawah seperti denitrifikasi, infiltrasi dan luapan di lahan basah menyebabkan  efisiensi  penggunaan  nitrogen  menjadi  rendah.  Sebaliknya,  penggunaan nitrogen yang berlebihan membuat padi lebih rentan terhadap hama dan penyakit (Maurya et al. , 2020). Bagan Warna Daun (BWD) digunakan sebagai alat untuk mengukur kebutuhan nitrogen  tanaman  padi.  Sayangnya  alat  ukur  BWD  masih  bersifat  konvensional (Bhupenchandra et al. , 2021).
Kajian terkait CNN, BWD dan penyakit tanaman padi. Di antara penelitian lain oleh (Zhu et al., 2022) yang bertujuan untuk menyelidiki arsitektur CNN tingkat lanjut dengan modul  perhatian  terintegrasi  untuk  meningkatkan  fitur  adaptif  dalam  model  gambar hiperspektral pada skala objek. Tingkat akurasi pada penelitian ini sebesar 95,73%.  Studi tindak  lanjut  (Pandey  &  Jain,  2022)  dengan  tujuan  untuk  mencapai  akurasi  klasifikasi penyakit daun yang lebih tinggi dan yang kedua adalah untuk mencapai tingkat kepercayaan tertinggi.  Hasil  penelitian  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi  97,33 %, dengan  sensitivitas 96,57%, spesifisitas 99,94 % dan tingkat positif palsu 0,063%.   Sathyavani et al. (2022), menunjukkan bahwa  model CNN DenseNet-BC menghasilkan tingkat akurasi sebesar96% dibandingkan  metode  konvensional.    Penelitian  selanjutnya  oleh  (Krishnamoorthy et  al., 2021)  menggunakan  salah  satu  model  dalam  CNN,  yaitu    InceptionResNetV2  untuk mengenali  penyakit  pada  gambar  daun  padi.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  model  CNN dapat mengklasifikasi dengan akurasi yang baik sebesar 95,67%.
Penelitian selanjutnya oleh Debnath & Saha, (2022) untuk mendeteksi dini penyakit bercak coklat pada padi sawah menggunakan CNN.  Dataset yang digunakan berupa citra tanaman padi yang terkena penyakit bercak coklat yang diambil secara manual di lapangan dari berbagai sudut dan lokasi di India. Hasil deteksi penyakit bercak coklat pada padi sawah menggunakan  CNN  mencapai  akurasi  uji  97,7%  yang  menunjukkan  kemampuan  untuk mengurangi kerugian produksi nasional dan secara global.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  penelitian  ini  melakukan  penghitungan dengan metode Convulotional Neural Network (CNN) untuk meningkatkan tingkat akurasi pengamatan karena sifatnya yang objektif. Alasan pemilihan metode tersebut karena banyak digunakan pada penelitian beberapa tahun terakhir. Metode CNN merupakan tipe jaringan Deep Learning yang paling banyak digunakan serta berfokus pada citra warna (Alzubaidi et al., 2021).  Pembahasan  dibatasi  pada  jenis  penyakit  dan  kandungan  nitrogen  yang dipengaruhi oleh warna daun  (Wei et al., 2022).
Kebaruan  penelitian  ini  terletak  pada  menggabungkan  dua  masalah  yaitu  penyakit tanaman dan kebutuhan pupuk nitrogen agar mendapatkan kualitas tanaman yang lebih baik. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  penghitungan  klasifikasi  kebutuhan  pupuk nitrogen  dan  penyakit  tanaman  berdasarkan  warna  daun  menggunakan  metode Convolusional Neural Network (CNN) yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi pengamatan karena sifatnya objektif.

## METODE PENELITIAN

## Bagan Warna Daun (BWD)
Pupuk  nitrogen  merupakan  unsur  terbesar  yang  menjadi  unsur  hara  esensial  bagi pertumbuhan dan perkembangan tanaman. Bagan Warna Daun (LCC) memungkinkan petani memperkirakan kebutuhan nitrogen sebenarnya dari tanaman mereka untuk menggunakan pupuk secara efisien dan meningkatkan hasil padi.
Cara pengaplikasian : ambil ujung daun padi, ikat ke BWD, lalu sesuaikan dengan bagan  kebutuhan  pupuk  Administrasi  Layanan  Pertanian  yang  disajikan  pada  Tabel  1 (Bhupenchandra et al. , 2021).
Tabel 1 . Kebutuhan Pupuk BWD
Skala Warna BWD Kriteria Nilai Pembacaan Warna BWD Rekomendasi Takaran Pupuk Urea (Kg/Ha) ≤1 175-200 2 175 3 150 4 125 5 100 6 75 7 50 ≥8 0-50
Dari Tabel 1 diketahui jika pembacaan warna BWD sesuai angka atau kurang dari 1 maka  kebutuhan  pupuk  urea  adalah  175-200  kg.  Angka  BWD  didasarkan  pada  seberapa hijau  daunnya,  semakin  hijau  angkanya  semakin  tinggi  kebutuhan  urea  yang  dianjurkan. Hingga mencapai 8 atau lebih, dibutuhkan 50 kg pupuk meski tanpa urea (Bhupenchandra et al. , 2021).

## Metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix)
Tekstur adalah salah satu ciri  dari suatu citra yang dapat dilihat atau dikenali oleh mata tetapi tidak mudah untuk diidentifikasi. Beberapa fungsi pencitraan dapat digunakan untuk memperoleh karakteristik citra. Karakteristik citra tersebut dapat digunakan antara lain
untuk menyusun database citra berbasis kelompok tertentu, membuat aplikasi pengenalan objek  citra,  atau  membuat  program  aplikasi  pencarian  citra.  Tiga  fitur  citra  yang  biasa digunakan  sebagai  fitur  citra  adalah:  warna,  bentuk,  dan  tekstur.  Salah  satu  cara  untuk mengekstrak  fitur  tekstur  adalah  dengan  menggunakan  matriks  konkurensi  skala  abu-abu (GLCM). Matriks GLCM biasanya berbentuk persegi 8x8. Sebelum mengubah citra menjadi GLCM, terlebih dahulu dilakukan kuantisasi range untuk mendapatkan ukuran matriks 8x8. Matriks GLCM berisi data kejadian bersama skala abu-abu piksel untuk tetangga dalam arah 0°,  45°,  90°,  dan  135°.  Matriks  GLCM  dengan  parameter  orde  pertama  (d=1).  GLCM menggunakan saluran warna menggunakan Hue , Saturation , Value (HSV). GLCM memiliki empat  gambaran  umum  termasuk  kontras,  korelasi,  energi  dan  homogenitas.  Nilai  energi digunakan untuk mengukur konsentrasi pasangan intensitas dalam matriks co-occurrence . Nilai energi meningkat jika pasangan piksel terpusat pada banyak koordinat, dan sebaliknya menurun  jika  lokasi  tersebar.  Nilai  energi  diberikan  dalam  persamaan  (Pulung  &  Rudy, 2020) (1).
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 =   ∑ ∑ (𝑝 2 (𝑖 1 , 𝑖 2 )) 𝑛 𝑖 2 =1 𝑚 𝑖 1 =1 (1)
Dengan i 1 adalah indeks pada kolom, i 2 adalah indeks pada baris, p adalah jumlah kemunculan, n adalah  jumlah  matriks  dalam  baris,  dan m adalah  jumlah  matriks  dalam kolom.  Nilai  kontras  digunakan  untuk  mengukur  derajat  perbedaan  intensitas  pada  citra. Nilai kontras meningkat jika variasi intensitas pada citra tinggi dan sebaliknya jika variasi intensitas rendah. Nilai kontras ditunjukkan pada persamaan (2).
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 =   ∑
∑ ((𝑖 1 − 𝑖 2 ) 2 ∗  𝑝(𝑖 1 , 𝑖 2 )) 𝑛 𝑖 2 =1 𝑚 𝑖 1 =1 (2)
Nilai  keseragaman  merupakan  ukuran  keseragaman  variasi  intensitas  pada  suatu citra. Nilai keseragaman meningkat jika variasi intensitas pada citra lemah dan sebaliknya jika variasi kuat. Nilai homogen disajikan dalam persamaan (3).
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 =   ∑ ∑ ( 𝑝(𝑖 1 ,𝑖 2 ) 1+|𝑖 1 −𝑖 2 | ) 𝑛 𝑖 2 =1 𝑚 𝑖 1 =1 (3)
Korelasi  mengukur  sejauh  mana  intensitas  piksel  dalam  gambar  cenderung berkorelasi linier satu sama lain pada jarak dan arah tertentu. Korelasi memberikan informasi tentang tingkat keteraturan tekstur atau kekacauan pada citra. Perhitungan GLCM diawali dengan menyiapkan citra grayscale yang diubah menjadi matriks berukuran 8x8. Gambar di sini berisi objek dengan orientasi berbeda. Selain itu, proses kuantisasi skalar seragam 3-bit dilakukan untuk mengurangi variasi intensitas warna pada citra. Langkah selanjutnya adalah membangun matriks GLCM dengan tingkat keabuan 3-bit dan pitch piksel 1 (ordo 1) pada arah 0°, 45°, 90°, dan 135°. (Veronica et al., 2019; Pulung & Rudy, 2020).
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 =   ∑ ∑ (𝑖 1 −𝜇𝑖 1 )(𝑖 2 −𝜇𝑖 2 )∗ 𝑝(𝑖 1 ,𝑖 2 ) 𝜎𝑖 1 ∗𝜎𝑖 2 𝑛 𝑖 2 =1 𝑚 𝑖 1 =1 (4)
𝜎𝑖 1 = √∑ ∑ ( 𝑖 1 − 𝜇𝑖 1 ) 2 𝑖 2 𝑖 1 ∗  𝑝(𝑖 1 , 𝑖 2 ) (5)
𝜎𝑖 2 = √∑ ∑ ( 𝑖 2 − 𝜇𝑖 2 ) 2 𝑖 2 𝑖 1 ∗  𝑝(𝑖 1 , 𝑖 2 ) (6)
𝜇𝑖 1 = ∑ ∑ 𝑖 1 ∗  𝑝(𝑖 1 , 𝑖 2 ) 𝑖 2 𝑖 1 (7)
𝜇𝑖 2 = ∑ ∑ 𝑖 2 ∗  𝑝(𝑖 1 , 𝑖 2 ) 𝑖 2 𝑖 1 (8)
Sebelum menghitung korelasi, terlebih dahulu dihitung μ sebagai rata-rata atau mean dan σ sebagai nilai simpangan untuk mendapatkan nilai korelasi.

## Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  adalah  metode  pembelajaran  mesin  yang menggunakan pengenalan objek. Metode ini berlaku untuk arsitektur VGG19 yang memiliki fitur untuk meningkatkan throughput . (Priyangka and Kumara, 2021) Langkah-langkah CNN:
Gambar 1 . arsitektur VGG19
Dari  Gambar  1  diketahui  proses  CNN forward  looking dikenal  dengan  proses convolution , activation  with  RELU , pooling ,  dan fully  connected  layer (Priyangka  and Kumara, 2021).  Fase pembelajaran CNN meliputi fase inisialisasi dan fase prediksi. Data masukan  berupa  citra  biner  dan  keluaran  berupa  ramalan  untuk  mengklasifikasikan  daun padi menurut penyakit dan kebutuhan pupuk.
1. Inisialisasi
Langkah  inisialisasi  termasuk  mendeklarasikan  parameter  dan  bobot.  Definisi parameter  meliputi  penentuan  jumlah epoch maksimum,  nilai learning  rate ,  dan error minimum. Perintah bobot digunakan untuk menentukan nilai bobot awal untuk filter lapisan convolutional , hidden , dan fully connected . Semua bobot diisi dengan metode inisialisasi He.
2. Feedforward
Pada  fase  pencarian,  pemrosesan  CNN  dilakukan  dari  data  input  asli  melalui konvolusi, aktivasi, agregasi, dan lapisan yang terhubung sepenuhnya untuk menghasilkan vektor unik kategorikal akhir.

## a. Convolution Layer
Pada langkah ini dilakukan konvolusi antara matriks citra input dan matriks filter . Filter i ini  dilewatkan  melalui  gambar  yang  menghasilkan output  array peta  fitur.  Peta atribut akan dihasilkan sebagai hasil dari persamaan (9).
𝑛 𝑜𝑢𝑡 = ( 𝑛 𝑖𝑛 −𝑘+2𝑝 𝑠 ) + 1 (9)
Adapun rumus operasi konvolusi adalah pada Persamaan (10).
𝐹𝑀[𝑖] 𝑗,𝑘 = (∑ ∑ 𝑁 [𝑗−𝑚,   𝑘−𝑛] 𝐹 [𝑚,𝑛] 𝑛 𝑚 ) + 𝑏𝐹 (10)
Setelah  dilakukan  proses  konvolusi  selesai,  aktifkan  pemicu  menggunakan  fungsi Networked  Rectifier  Linear  Unit (ReLU).  Setiap  piksel  pada  feature  map  dimasukkan  ke dalam fungsi ReLU, dimana piksel dengan nilai kurang dari 0 akan diganti dengan 0, dengan rumus f(x) = max(0,x) (Fauzi et al ., 2019; Wulandari & Yasin, 2020)
b. Pooling Layer
Pengelompokan  layer  digunakan  untuk  memperkecil  ukuran feature  map .  Jenis pengelompokan  yang  digunakan adalah  pengelompokan  maksimal,  di  mana  nilai  terbesar dalam jendela  tertentu  dipilih.  Prosesnya mirip  dengan  lapisan  konvolusi,  yaitu  menyeret jendela  ke  permukaan  gambar,  tetapi  di  sini  jendela  digunakan  sebagai  referensi  untuk memilih nilai maksimum di area tertentu. Proses ini akan menghasilkan output berupa array peta fitur berisi nilai maksimum yang dipilih (Fauzi et al., 2019).
c. Fully-Connected Layer
Fully-connected  layer terdiri  dari input  layer , hidden  layer ,  dan output  layer . Ditampilkan pada tahap berikut (Fauzi et al. , 2019):
i. Input Layer
Lapisan input adalah  kombinasi  dari  semua array peta  fitur  yang  diperoleh  dari sintesis lapisan. Kemudian semua piksel dari matriks yang diperoleh pada bidang perakitan ditumbuhkan menjadi vektor dengan jumlah piksel. Kemudian semua nilai dari lapisan input digunakan untuk menghitung lapisan tersembunyi.
ii. Hidden Layer
Perhitungan  di  kelas  ini  mengalikan  nilai  lapisan input dengan  bobot  yang  telah diinisialisasi sebelumnya, lalu menambahkan nilai selisihnya. Rumusnya ada di Persamaan (11).
𝑧_ 𝑖𝑛 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=1 𝑉 𝑗,𝑖 + 𝑉 0,𝑖 (11)
Setelah  menyelesaikan  perhitungan,  masukkan  fungsi  aktivasi  ReLU,  yang  akan memberikan  nilai  keluaran  Z  untuk  semua  hasil  perhitungan.  Hasil  perhitungan  ini digunakan dalam proses perhitungan pada output layer .

## iii. Output Layer
Perhitungan di lapisan ini mengalikan nilai yang dihitung  dari lapisan tersembunyi dengan  bobot  yang  diinisialisasi  sebelumnya,  lalu  menambahkan  nilai  selisihnya.  Rumus perhitungan diberikan dalam persamaan (12).
𝑦 _𝑖𝑛 𝑖 = ∑ 𝑍 𝑗 ∗ 𝑚 𝑗=1 𝑊 𝑗,𝑖 + 𝑊 0,𝑖 (12)
Setelah  perhitungan  selesai,  masukkan  fungsi  aktivasi  softmax  untuk  semua  hasil perhitungan untuk mendapatkan nilai keluaran Y. Rumus perhitungan untuk fungsi softmax diberikan pada Persamaan (13).
𝑌 𝑖 = 𝑒 𝑦−𝑖𝑛𝑖 ∑ 𝑒 𝑀 𝑚 𝑖=1 (13)

## Metode Confusion Matrix
Metode Confusion Matrix digunakan pada tahap pengujian. Menghitung keakuratan atau relevansi data baru yang dimasukkan ke dalam aplikasi menggunakan data yang telah dilatih sebelumnya. Metode perhitungan akurasi yang digunakan adalah metode Confusion Matrix.  Ada  empat  rumus  untuk  menghitung  akurasi:  Akurasi,  presisi,  recall  dan  loss. Rumus  untuk  menghitung  akurasi,  presisi,  recall,  dan  loss  pada  matriks  konfusi menggunakan persamaan (14), persamaan (15), persamaan (16) dan persamaan (17).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 +𝑇𝑁 𝑖 𝑇𝑃 𝑖 +𝑇𝑁 𝑖 +𝐹𝑃 𝑖 +𝐹𝑁 𝑖 𝐿 𝑖=1 𝑥100% (14)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 𝑇𝑃 𝑖 +𝐹𝑃 𝑖 𝐿 𝑖=1 𝑥100% (15)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 𝑇𝑃 𝑖 +𝐹𝑁 𝑖 𝐿 𝑖=1 𝑥100% (16)
𝐿𝑜𝑠𝑠 = ∑ 𝐹𝑃 𝑖 +𝐹𝑁 𝑖 𝑇𝑃 𝑖 +𝑇𝑁 𝑖 +𝐹𝑃 𝑖 +𝐹𝑁 𝑖 𝐿 𝑖=1 𝑥100% (17)
Proses  penelitian  diawali  dengan  pengumpulan  kumpulan  data  sebagai  bahan penelitian. Bahan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra daun padi dari dataset Kaggle RiceDiseaseDataset .zip. Dataset citra daun padi terdiri dari 1600 data yang terbagi  menjadi  4  kriteria  penyakit  dengan  masing-masing  kriteria  berjumlah  400  data.
Kemudian dari 1600 data dibagi 70% sebagai data latih, 15% sebagai data validasi dan 15% sebagai data uji. Hasilnya membagi data menjadi 280 data pada data pelatihan untuk setiap kriteria,  60  data  pada  data  validasi  untuk  setiap  kriteria,  dan  60  data  pada  data  uji  untuk setiap  kriteria.  Data  juga  dibagi  menjadi  70%  dari  1600  data  sebagai  data  training  baru sebesar 1120 data, 15% bagian sebesar 240 data masing - masing sebagai data validation dan data testing berdasarkan BWD. Gambar daun padi diproses terlebih dahulu untuk mengubah gambar menjadi data yang berharga. Preprocessing dimulai dengan pembersihan data, yang melibatkan pembersihan data dengan menghapus gambar latar belakang dari dataset. Karena jika proses pembersihan data tidak dilakukan, maka kebisingan sekitar akan diperhitungkan dan  hasil  yang  didapat  akan  banyak  berubah  sehingga  menimbulkan  hasil  yang  tidak diinginkan. Setelah pembersihan data selesai, maka dijalankan proses GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix ) yaitu suatu cara untuk mengekstrak fitur tekstur dari citra yang dapat digunakan sebagai salah satu parameter angka dalam metode penelitian komputasi (Veronica et  al .,  2019).  Parameter  yang  diperoleh  dari  proses  GLCM  adalah  kontras,  homogenitas, energi dan entropi. Kemudian dilakukan pula ekstraksi warna yaitu dari warna merah, hijau, biru  dan  HSV.  Setelah  preprocessing  selesai  dilakukan  training  terhadap  data  training sebelumnya  sebesar  70%  dengan  menggunakan  metode  CNN.  Setelah  pelatihan  selesai, perhitungan dilanjutkan pada data validation untuk mengetahui kinerja model yang dibuat. Selanjutnya  dilakukan  prosedur  komputasi  menggunakan  metode  CNN  pada  data  testing untuk menentukan tingkat kualitas tanaman padi dari kandungan nitrogen berdasarkan BWD dan penyakit tanaman, yang selanjutnya akan digunakan untuk menentukan kualitas tanaman padi  yang  tepat.  Hasil  perhitungan  dari  data  testing  digunakan  sebagai  acuan  dalam pengujian data dengan metode Convusion Matrix .
Penelitian  ini  penggunakan  perangkat  keras,  perangkat  lunak  dan  bahan  untuk memenuhi kebutuhan sistem digunakan sebagai berikut:
1. Perangkat keras komputer desktop Asus TUF core i7 1211, Memory RAM 32GB
2. VsCode
3. Python
4. Windows 11 Home
5. Dataset  gambar  daun  padi RiceDiseaseDataset .zip.  (1600  data  dengan  400  data  tiap kriteria dan terdapat 4 kriteria)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  sebelum  dilakukannya  penghitungan  metode  CNN  dilakukan  proses preprocessing  untuk  mendapatkan  berbagai  kriteria  dari  parameter  citra.    Tabel  2. Menampilkan hasil penghitungan preprocessing pada citra warna RGB dan GLCM. Proses preprocessing dilakukan  sebelum  dilakukannya  training  pada  metode  CNN.  Proses menghasilkan beragam jenis citra warna yaitu red , green , blue dan GLCM yaitu Contrast , Correlation , Energy dan Homogeneity.
Dari perhitungan pada metode CNN untuk mendeteksi penyakit padi dan mendeteksi kebutuhan nitrogen tanaman padi. Hasil menjalankan CNN terlihat pada Tabel 3.  Tabel 3 menunjukkan  proses  pelatihan  sebanyak  10  kali  pengulangan  untuk  menghasilkan  nilai akurasi yang diharapkan. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi tingkat akurasi maka proses training data akan semakin lama dan ekstensif. Sebaliknya, jika tingkat akurasinya rendah, prosesnya dipercepat. Terbukti dalam 10 repetisi latihan membutuhkan
waktu 10 jam 14 menit 5,6 detik. Dengan 2 proses latihan non inkremental yaitu latihan ke 4 dan latihan ke 7. Namun mengalami peningkatan dalam 10 latihan terakhir dengan akurasi maksimal 86,719%.

## Tabel 2 . Hasil Preprocessing
No. Nama
_File Blue Red Green  Contrast Corre lation Energy Homoge neity 1 IMG_ 3046.j pg 78,8 8199 0477 5112 1 93,3 5232 5601 9673 4 146,1 01612 82011 646 7,442505 9721648 88 0,350 53453 15739 3016 0,921508 3776804 862 0,954124 7308320 443 2 IMG_ 20190 420_1 94918 .jpg 63,7 1667 0348 0483 4 107, 3438 9546 8583 58 146,8 45770 68471 563 3,704371 0471290 368 0,351 67157 48580 339 0,907410 8349775 175 0,937924 6947868 712 3 IMG_ 20190 420_1 94917 .jpg 62,9 8980 3766 8868 94 114, 8897 9006 2043 25 146,1 20786 99858 432 3,727386 3883383 03 0,398 75585 98094 311 0,888142 1764785 774 0,925656 0292821 597 … … … … … … … … 1598 IMG_ 20190 419_1
70936
.jpg 55,7 193 43,8 898 64,27 67 5,80121 0,557 35 0,88551 0,91414 1599 IMG_ 20190 419_1
70734
.jpg 53,7 724 39,5 468 64,35 62 7,87531 0,881 0,77545 0,84902 1600 IMG_ 20190
419_1 72200
.jpg 65,3 949 41,8 645 63,42 53 10,4089 0,907 82 0,80698 0,85782
Tabel 3 . Hasil running Training CNN Training ke- Waktu Rentang Akurasi menit detik akhir 1 60 46,7 0,725 2 52 13,7 0,77812 3 55 57,5 0,81875 4 89 13 0,84062 5 62 53,2 0,84062 6 53 0,5 0,84375 7 50 36,3 0,85625 8 49 43,3 0,85625 9 55 10,9 0,86094 10 84 30,5 0,86719 Total waktu 10 jam 14 menit 5,6 detik
Gambar 2 . Grafik peningkatan akurasi berdasarkan akurasi yang tersimpan di model secara aktual.
Gambar 2 menunjukkan grafik peningkatan akurasi pelatihan total selama 1000 kali proses  pelatihan.  Terlihat  bahwa  nilai  loss  yang  dominan  menurun  dan  nilai  eksaknya berfluktuasi namun selalu meningkat. Hasil perhitungan CNN adalah Tabel 4 untuk masalah kebutuhan pupuk nitrogen dan Tabel 5 untuk masalah penyakit padi menurut metode CNN. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 5. Validasi Model dilakukan setelah proses training selesai dan setiap masalah mendapat tingkat akurasi yang sama sekitar 75%.
Tabel 4 menunjukkan data berdasarkan kebutuhan pupuk yang dibandingkan antara aturan BWD dengan hasil perhitungan CNN. Data merupakan data eksperimen dengan total 240 data yang terbagi dalam 8 kriteria. Data tiap kriteria dengan nomor yang seragam karena diambil dari data penyakit pohon diganti dengan aturan BWD Sebagian besar data terdapat pada kriteria 5 BWD dengan total 45 data.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1 60 119 178 237 296 355 414 473 532 591 650 709 768 827 886 945 Grafik Training CNN loss accurate
Tabel 4 . Hasil penghitungan metode CNN pada data Testing berdasarkan kebutuhan pupuk nitrogen
Kriteria Prediksi (Rule) 1 2 3 4 5 6 7 8 A kt ua l 0 1 1 8
7 10 5 10 3 1 2 1 4 4 2 8 1 2 2 3 2 1 3 6 4 4 3 3 1 4 1 1 13 5 8 0 4 1 2 5 5 1 3 3 2 5 1 7 5 4 6 1 2 0 6 2 2 7 6 4 6 1 3 7 1 3 5 6 3 7 7 1 Total 12 22 36 36 45 39 36 14
Tabel 5. Hasil penghitungan metode CNN pada data Testing berdasarkan penyakit tanaman padi Kriteria Prediksi (Rule) BrownSpot  Healthy Hispa
LeafBlast
A kt ua l BrownSpot  59
1 0 2 Healthy 1 52 3 1 Hispa 0 4 53 4 LeafBlast 0 3 4 53 Total 60 60 60 60
Tabel  5  memperlihatkan  data  berbasis  penyakit  daun  pada  tanaman  padi  yang dibandingkan antara label yang teridentifikasi dengan hasil perhitungan CNN. Total data uji data adalah 240 data yang terbagi dalam 4 kriteria, dengan 60 data per kriteria. data dengan nilai sebenarnya tertinggi berada pada kriteria BrownSpot dengan total 59 data.

## Tabel 6 Tabel Hasil Pengujian CNN
Permasalahan
Kriteria Akurasi % Presisi % Recall % Loss % Kebutuhan Pupuk 1 77,08 8,33 2,22 22,92 2 81,67 4,55 4,17 18,33 3 60,42 2,78 3,85 25 4 72,08 2,78 3,03 27,92 5 72,92 2,22 4,55 27,08 6 73,75 2,56 3,85 26,25 7 72,91 2,78 3,23 27,08 8 81,25 7,14 3,03 18,75 Penyakit tanaman BrownSpot 98,33 98,33 95,16 1,67 Healthy 94,58 86,67 91,16 5,41 Hispa 93,75 88,33 86,89 6,25 Leafblast 94,17 88,33 88,33 5,83
Tabel 6 menunjukkan cara menghitung matriks confusion tentang kebutuhan pupuk nitrogen dan penyakit tanaman menurut metode CNN. Akurasi perhitungan metode CNN yang  paling  tinggi  terdapat  pada  permasalahan  penyakit  daun  pada  padi  dengan  penyakit bercak coklat dengan akurasi sebesar 98,33%. Akurasi tertinggi untuk masalah kebutuhan nitrogen  dengan  akurasi  sebesar  81,67%,  namun  dengan  nilai  presisi  yang  sangat  rendah yaitu  sebesar  4,55%.  Masalah  kebutuhan pupuk  nitrogen  juga  memiliki  nilai  presisi  yang sangat rendah. Nilai presisi kebutuhan nitrogen yaitu antara 2,22% dan 8,33%.

## KESIMPULAN
Akurasi  perhitungan  metode  CNN  yang  paling  tinggi  terdapat  pada  permasalahan penyakit daun padi dengan penyakit bercak coklat dengan akurasi sebesar 98,33%. Akurasi tertinggi untuk masalah kebutuhan nitrogen dengan akurasi sebesar 81,67%, namun dengan nilai  presisi  yang  sangat  rendah  yaitu  sebesar  4,55%.   Penghitungan  penyakit  tanaman menggunakan  metode  CNN  dapat  memberikan  hasil  yang  memuaskan  pada  dataset  citra daun padi.

## DAFTAR PUSTAKA
Alzubaidi,  L.,  Zhang,  J.,  Humaidi,  A.J.,  Dujaili,  A.  Al,  Duan,  Y.,  Shamma,  O.  Al, Santamaría, J., Fadhel, M.A., Amidie, M. Al dan Farhan, L.  (2021). Review of deep learning : concepts , CNN architectures , challenges , applications , future directions , Springer International Publishing.
Bhupenchandra, I.,   Athokpam, H.S., Singh, N.B.,  Singh, L.N., Devi, S.H., & OLivia, L.C. (2021). Leaf color chart (LCC): An instant tool for assessing nitrogen content in plant: A review Article.  T he Pharma Innovation Journal, 10(4),1100-1104.
Budiono, R., Adinurani, P.G., & Soni, P.  (2019).  Effect of new NPK fertilizer on lowland rice  (Oryza  sativa  L.)  growth, IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science, 293, ( 1 ).
Debnath, O., & Saha, H.N.  (2022).  An IoT-based intelligent farming using CNN for early disease  detection  in  rice  paddy. Microprocessors  and  Microsystems, 94, ( August ), 104631 .
Fauzi, S., Eosina, P., & Laxmi, G. F. (2019). Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Ikan Air Tawar. Seminar Nasional Teknologi Informasi, 2 ,  163- 167.
Krishnamoorthy, N., Narasimha, Prasad, L.V., Pavan, K.C.S., Subedi, B., Abraha, H.B., & Sathishkumar, V.E. (2021). Rice leaf diseases prediction using deep neural networks with transfer learning. Environmental Research , 198 , 111275 .
Makino,  A.,  2021,  Photosynthesis  improvement  for  enhancing  productivity  in  rice, Soil Science and Plant Nutrition, 67 ( 5 ), 513 – 519 .
Maurya,  R.,  Singh,  T.D.,  Jones,  H.,  Kurkalang,  S.M.,  &  Momin,  G.    (2020).    Effect  of nitrogen fertilization on rice: A review, 9 ( 3 ), 2127 – 2130 .
Pandey, A., & Jain, K.  (2022). A robust deep attention dense convolutional neural network for plant leaf disease identification and classification from smart phone captured real world images. Ecological Informatics 70 ( June ), 101725 .
Priyangka, A.A.J.V., & Kumara, I.M.S.  (2021).  Classification Of Rice Plant Diseases Using the  Convolutional  Neural  Network  Method. Lontar  Komputer:  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi, 12 ( 2 ), 123-130 .
Pulung, Indah &  Rudy. (2020). Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Pada Ekspresi Manusia. Jurnal Algor, 2(1), 12-21.
Sathyavani, R., JaganMohan, K., & Bhuvaneshwaran, K. (2022).  Classification of nutrient deficiencies  in  rice  crop  using  denseNet-BC. Materials  Today:  Proceedings, 56(4), 1783 – 1789 .
Veronica, L., Al Amin, I.H., Hartono, B. & Kristianto, T.  (2019). Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan  Matriks  GLCM  pada  Citra  dengan  Variasi  Arah  Obyek. Prosiding SENDI_U978 – 979 .
Wei,  T.,  Wang,  X.,  Li,  X.  dan  Zhu,  S.,  2022,  Engineering  Applications  of  Artificial Intelligence  Fuzzy  subspace  clustering  noisy  image  segmentation  algorithm  with adaptive  local  variance  &  non-local  information  and  mean  membership  linking. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 110 ( January ), 104672 .
Wulandari  &  Yasin.  (2020).  Klasifikasi  Citra  Digital  Bumbu  dan  Rempah  dengan Algorotima Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal Gaussian, 9(3), 273-282. Zhu, F., Cai, J., He, M., & Li, X.  (2022).  Channel and band attention embedded 3D CNN for model development of hyperspectral image in object-scale analysis. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 224 ( June 2021 ), 104537 .