Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Model Identifikasi Penyakit Pada Tumbuhan Padi Berbasiskan DenseNet
Muhammad Pailus 1 *, Dhomas Hatta Fudholi 2 , Syarif Hidayat 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Program Magister, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta *email: 18917123@students.uii.ac.id

## Abstract
Errors in identifying diseases in rice plants can cause the potential for crop failure to increase by 18-80%, according to data from the Indonesian Ministry of Agriculture. This could be due to the lack of expertise in agriculture when compared to the amount of land in Indonesia. Recent research  in  the  field  of  deep  learning  using  neural  networks  has  achieved  remarkable improvements.  Research  on  the  identification  of  plant  diseases  in  rice  plants,  using  the MobileNet, NasNet and SqueezeNet architecture that supports mobile devices has been carried out. The experimental results show that the proposed architecture can achieve an accuracy of 93.3%.  Motivated  by  previous  research,  this  research  will  use  DenseNet  architecture  (Dense Convolutional  Network)  to  detect  diseases  in  rice  plants.  The  dataset  used  is relatively  small, between 100-200 photos for each disease. To cover the lack of dataset augmentation is done to the dataset. The final results obtained are quite  satisfactory with an accuracy of  96% with a Weighted Average of 97%.
Keywords : Rice Plant Disease, DenseNet, Deep Learning
Abstrak
Kesalahan  dalam  mengidentifikasi  penyakit  pada  tumbuhan  padi,  bisa  menyebabkan  potensi kegagalan  panen  meningkat  hingga  18%-80%,  menurut  data  kementerian  pertanian Indonesia. Hal ini bisa disebabkan karena masih kurangnya ekspert  di bidang pertanian bila dibandingkan  dengan  jumlah  lahan  yang  ada  di  indonesia. Penelitian  terbaru  dalam  bidang deep  learning  menggunakan  neural  network  telah  mencapai  peningkatan  yang  luar  biasa. Penelitian tentang identifikasi penyakit tanaman pada tumbuhan padi, dengan menggunakan arsitektur  MobileNet,  NasNet  and  SqueezeNet  yang  support  untuk  perangkat  mobile  pernah dilakukan.  Hasil eksperimen menunjukkan bahwa arsitektur yang diusulkan dapat mencapai akurasi  sebesar  93,3%.  Termotivasi  oleh  penelitian  sebelumnya  pada  penelitian  ini    akan menggunakan arsitektur DenseNet (Dense Convolutional Network) untuk mendeteksi penyakit pada  tumbuhan  padi.  Dataset  yang  digunakan  tergolong  sedikit  yaitu  antara  100-200  foto untuk setiap penyakitnya. Untuk menutupi kurangnya dataset dilakukan augmentasi terhadap dataset.  Hasil  akhir  yang  didapatkan  cukup  memuaskan  dengan  akurasi  mencapai  96% dengan Weighted Average 97%.
Kata kunci : Penyakit padi, DenseNet, Deep Learning
1. PENDAHULUAN Mengetahui penyakit tanaman serta melakukan diagnosis dengan cepat dan  akurat  guna  menentukan  obat  yang  akan  digunakan  sangat  penting untuk  meningkatkan  produksi  pangan.  Cara  yang  paling  umum  digunakan saat  ini  menggunakan  tenaga    ahli  di  bidang  pertanian,  yang  cenderung lambat  yang  tidak  bisa  mengakomodir  dalam  jumlah  yang  banyak,  dan beresiko  menurunkan  produksi  pertanian.  Mendiagnosis  penyakit  tanaman melalui  pengamatan  secara  optical  pada  gejala  yang  muncul  pada  daun tanaman, mempunyai tingkat kesulitan yang cukup kompleks [1].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penyakit  Tanaman  merupakan  ancaman  utama  terhadap  ketahanan pangan,  tetapi  untuk  melakukan  identifikasinya  dengan  cepat  di  beberapa bagian di dunia masih sulit dilakukan, karena keterbatasan infrastruktur [2]. oleh sebab itu peran teknologi yang bisa diakses dengan biaya rendah perlu disiapkan,  sehingga  adanya  pemerataan  dalam  hal  ketersediaan  informasi penyakit  tanaman.  Dengan  banyaknya  ketersediaan  kamera  digital  dan kemajuan  di  bidang  computer  vision,  model  otomasi  dalam  mendiagnosis dengan  presisi  tinggi  di  bidang  agriculture  sangat  dibutuhkan,  seperti fenotipe tanaman, rumah kaca pintar, dan sebagainya  [3]. Terlebih lagi saat ini  smartphone  yang  dimiliki  oleh  masing-masing  individu  tidak  terkecuali petani,  sudah  memiliki  spesifikasi  yang  lebih  dari  cukup  untuk  melakukan tugas ini, dengan bantuan deep learning sebagai backend untuk melakukan prosesnya.
Deep  learning  merupakan  teknik  modern  terbaru  untuk  pemrosesan gambar dan analisis data, dengan menjanjikan hasil dan potensi yang besar. Karena  deep  learning  telah  berhasil  diterapkan  di  berbagai  domain,  baru- baru  ini  memasuki  juga  domain  pertanian[4].  Deep  learning  pada  dasarnya merupakan  sub  bagian  dari  machine  learning.  Machine  learning  adalah sebuah  program  komputer  yang  mampu  belajar  dari  pengalaman,  sehingga semakin banyak pengalaman yang diberikan kepada machine learning akan meningkatkan  performanya  menjadi  semakin  baik.  Namun  dalam prakteknya,  algoritma  machine  learning  tradisional  tidak  akan  membaik secara  signifikan  ketika  sudah  sampai  titik  tertentu,  sebanyak  apapun  data yang  diberikan.  Untuk  itulah  deep  learning  dibuat  untuk  menyelesaikan masalah  performa  pada  algoritma  machine  learning  tradisional  ketika pertumbuhan data semakin membesar [5].
Penelitian yang pernah dilakukan untuk mendeteksi penyakit tanaman mendapatkan  hasil  yang  cukup  beragam.  Klasifikasi  untuk  mendeteksi penyakit tanaman dengan algoritma support vector machine. dengan akurasi antara  65%  sampai  90%  tergantung  dari  tipe  dan  tingkat  dari  sugar  beet disease  [6].Metode  pembelajaran  mesin  tradisional  terutama  menggunakan fitur visual tingkat rendah yang dikombinasikan dengan berbagai algoritma klasifikasi. Meskipun metode ini telah mencapai klasifikasi yang baik, tetapi mengalami beberapa keterbatasan. Kebanyakan dari keterbatasannya karena mengandalkan fitur campur tangan manusia, yang tidak dapat memecahkan masalah  semantic gap [7].
Algoritma  yang  cukup  terkenal  dalam  pengolahan  citra  gambar  salah satunya  adalah  CNN.  Sebagai  model  dari  deep  learning  CNN  dapat menemukan secara otomatis fitur yang mendalam dari sebuah data  [8] dan sudah sukses di banyak  domain yang beragam . Metode ini telah mencapai efek  klasifikasi  yang  baik  dalam  klasifikasi  penyakit  tanaman.  Namun,  CNN dalam  skala  besar  ini  akan  dengan  cepat  menjadi  over  fitted  ke  data pelatihan ketika jumlah gambar penyakit tanaman terbatas [7].
Menggunakan  dataset  plant  village  secara  eksklusif  [9],  akurasi  tinggi hanya dapat diperoleh dengan model pelatihan menggunakan sampel kondisi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
nyata. Deteksi infeksi tunggal atau multi infeksi  pada daun tunggal maupun ganda  merupakan  tantangan  tersendiri  di  bidang  ini.  Salah  satu  studi    [10] mengusulkan  dua  model  CNN,  satu  dilatih  menggunakan  gambar  sampel daun  penuh,  dan  yang  kedua  dilatih  menggunakan  sampel  daun tersegmentasi yang mengandung gejala berbeda, dari dataset pelatihan yang sama  dari  model  pertama.  Temuan  menunjukkan  bahwa  model  kedua menunjukkan kinerja yang unggul dibandingkan model pertama berdasarkan pengukuran  akurasi  klasifikasi  akhir  dan  Koefisien  Dispersi  Kuartil  (QCoD) dari  perbedaan  kepercayaan  antara  model.  Namun,  itu  tidak  dapat mendeteksi  beberapa  infeksi  untuk  beberapa  penyakit,  dan  perbaikan diperlukan pada tingkat segmentasi. Masalah lainnya termasuk deteksi objek kecil  untuk  kumpulan  data  gambar  multi-label,  deteksi  hama,  penentuan tingkat  infeksi,  identifikasi  siklus  hidup  penyakit,  dan  gejala  ringan  [11]. Tantangan  lain  dalam  domain  ini  adalah  pengenalan  buah  untuk  tujuan panen  [12] mengusulkan arsitektur Yolo yang diubah, terdiri dari 11 lapisan, yang  membagi  gambar  input  menjadi  dua  kotak  blok  kecil  untuk meningkatkan  kinerja  deteksi.  Metode  yang  dikembangkan  tidak  dapat mendeteksi  lebih  dari  satu  objek  dalam  sel  grid  yang  sama.  Proses identifikasi  dalam  klasifikasi  didasarkan  pada  bagaimana  ROI  di  lokalisasi. Banyak teknik telah dibahas dalam kaitannya dengan masalah ini, termasuk segmentasi, deteksi objek dan metode hybrid yang memasok pengklasifikasi dengan informasi kontekstual yang terkait dengan ROI dan dengan demikian mempengaruhi kinerja mereka [7].
Sedangkan  pada  penelitian  kali  ini  menggunakan  DenseNet  yang merupakan  Arsitektur  yang  baru  dari  CNN  [13] , dimana  fokusnya  adalah untuk Deep  Learning  Network lebih  mendalam  akan  tetapi  pada  saat bersamaan  juga  lebih  efisien  untuk  di  training,  pada  penelitian  ini diharapkan dapat membuat models dengan akurasi yang baik diatas 90%

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini  dimulai  dari menggunakan  dataset  yang  sudah  tersedia    [14]  secara  publik  dan  bebas digunakan.  kemudian  dilanjutkan  dengan  melakukan  resize  gambar,  dan melakukan  augmentasi  pada  dataset  yang  tersedia.  Selanjutnya  baru dilakukan proses training data. untuk lebih jelasnya pada gambar 1.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  sudah  tersedia  pada tumbuhan  padi  dengan  jumlah  total  data  secara  keseluruhan  mencapai 1.444  data  gambar  dengan  latar  dan  penyakit  padi  yang  berbeda.  Untuk menambah  jumlah  data  training  maka  data  di  augmentasi,  dengan  terlebih dahulu melakukan resize pada data, sehingga mempunyai ukuran yang sama.
Gambar 2. Proses melakukan resize image menjadi 64X64
Image  yang  sudah  di  resize  kemudian  ditampilkan  untuk  melihat  apakah sudah berhasil sesuai atau belum.
Gambar 3. Dataset yang ukurannya sudah dilakukan resize
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Setelah  resize  gambar  berhasil  maka  gambar  sudah  siap  untuk  dilakukan augmentasi, untuk memperbanyak dataset untuk proses training.

## 2.2. Augmentasi Dataset
Untuk  memperkaya  dataset  yang  sudah  ada,  maka  data  dilakukan augmentasi,  agar  data  yang  didapatkan  lebih  banyak  dan  lebih  beragam, sehingga nantinya diharapkan model lebih robust.

## Gambar 4. Augmentasi dataset
Setelah data dilakukan augmentasi maka dataset siap untuk di training dan masuk ke tahap selanjutnya.

## 2.3. Training Data
Untuk  melakukan  training  data  pada  penelitian  ini  menggunakan DenseNet.  DenseNet  Sendiri  dibuat  untuk  menyempurnakan  CNN,  dimana fokusnya  adalah  untuk Deep  Learning  Network lebih  mendalam  akan  tetapi pada  saat  bersamaan  juga  lebih  efisien  untuk  di  training,  dengan menggunakan koneksi yang pendek antara layernya. Berikut arsitektur dari DenseNet.
Gambar 5 . Various blocks and layers in DenseNet (Source: Original DenseNet paper)
Penelitian  ini  menggunakan  DenseNet  121  yang  berjalan  diatas  platform keras,  dengan  konfigurasi  Weight  menggunakan imagenet dan activation - nya  menggunakan softmax .  dan  optimizer  dengan  nilai Adam(lr=0.002,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=0.1, decay=0.0). perhatikan gambar 6 untuk melihat fungsi kode yang digunakan.

## Gambar 6. Fungsi untuk melakukan training data

## 2.4. Model
Model yang dihasilkan setelah proses training, disimpan dengan format H5. yang nanti jika diperlukan hanya perlu melakukan load model kemudian menjalankan fungsi predictor untuk memprediksi gambar dari tanaman padi untuk di identifikasi, jenis penyakitnya.
Gambar 7. Menyimpan Model ke dalam Format h5
Hasil dari training didapat  modal sebesar 128 MB, dalam format h5, semakin banyak  dataset  kemungkinan  model  yang  dihasilkan  juga  akan  semakin besar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Percobaan  yang  dilakukan  pertama  kali  dengan  menggunakan konfigurasi  sebagai  berikut,  dengan  pengujian  menggunakan  confusion matrix dan juga langsung testing terhadap gambar random yang ditemukan di internet, dengan tipe penyakit yang sama dengan yang ada di dataset, akan tetapi dengan tipe gambar yang jauh berbeda.
Tabel 1. Konfigurasi yang digunakan untuk training dataset.
EPOCHS 42 SIZE 64
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
N_ch 3
Dengan hasil yang didapat kurang memuaskan dimana accuracy hanya 0.76 dengan  rata-rata  weighted  average 00 dan hasil  pengujian  gambar  seperti gambar 8.
Gambar 8. Dengan Konfigurasi seperti tabel 1 hasil akurasi 0.80
Gambar 9. Grafik akurasi dan loss masih fluktuatif belum sesuai yang diharapkan.
Sedangkan  pengujian  pada  gambar  yang  didapatkan  secara  random  di internet dengan penyakit BPH didapatkan hasil berikut:
Gambar 10. Pengujian Pada gambar random di internet sudah sesuai
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Hasil  yang  didapat  dari  pengujian  masih  dibawah  90%  seperti  klasifikasi laporan pada gambar 11.
Gambar 11. Hasil dari Klasifikasi report masih dibawah yang diharapkan.

## 3.1. Tuning
Untuk  meningkatkan  hasil  akurasi  dari  model,  dengan  cara  mencoba mengubah  satu  parameter  yang  sebelumnya  epoch 42 menjadi  epoch 200 dan  berikut  hasil  pengujian  yang  didapatkan  cukup  memuaskan  mengacu pada gambar 12.
Tabel 2. Konfigurasi yang digunakan untuk training dataset dengan perubahan nilai epoch. EPOCHS 200 SIZE 64 N_ch 3
Hasil  pengujian  pada  data  test  didapatkan  sebagai  berikut  pada  gambar b heatmap

## Gambar 12. Hasil pengujian dengan tuning
Sedangkan untuk hasil grafik akurasi yang didapat dengan perubahan epoch terlihat  cukup  memuaskan,  akan  tetapi  hasil  cenderung  tetap  ketika  epoch mencapai angka 110.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 13. Hasil merubah Epoch didapatkan hasil yang cukup memuaskan Untuk  pengujian  dengan  sampel  gambar  yang  yang  diambil  dari internet didapatkan sebagai berikut.
Gambar 14. Dari penyakit BPH yang diambil dari internet secara random mendapatkan hasil sesuai dengan yang seharusnya.
Untuk report klasifikasi yang final didapatkan sebagai berikut.
Gambar 15. Laporan Akhir Setelah Tuning
3.2. Diskusi
Proses  identifikasi  penyakit  tanaman  padi  lebih  awal  sangat  penting untuk  dilakukan,  karena  dengan  mengetahui  jenis  penyakit  petani  bisa memberikan pengendalian lebih awal yang bisa meningkatkan peluang untuk keberhasilan panen.  Terbukti dengan data yang di release oleh kementerian pertanian  jika  bahwa  penyakit  tanaman  bisa  menyebabkan  potensi  gagal panen mencapai 18-80%.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penelitian sebelumnya untuk mengidentifikasi dan mengenali penyakit pada tumbuhan  padi  pernah  dilakukan  dengan  menggunakan  arsitektur MobileNet, NasNet dan SqueezeNet, hasil yang didapatkan cukup bagus yaitu akurasi  bisa  mencapai  93%.  Sedangkan  pada  penelitian  ini  akurasi  dapat ditingkatkan kurang lebih 3% menjadi 96%, dengan cara melakukan tuning parameter.  Selain  itu  proses  augmentasi  pada  dataset  juga  mendukung akurasi pada model.

## 4.  SIMPULAN
Dari  eksperimen  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  dapat  ditarik beberapa  kesimpulan.  mendeteksi  penyakit  tanaman  dengan  menggunakan DenseNet  dengan  ekstraksi  fitur  secara  otomatis,  didapatkan  hasil  yang cukup  memuaskan  dengan  angka  akurasi  mencapai  96%.  Dimana  jumlah dataset  sangat  berpengaruh  terhadap  robust  atau  tidaknya  model  yang dihasilkan,  disamping  itu  dengan  mengubah  tuning  epoch  ternyata didapatkan peningkatan akurasi yang sangat signifikan.
Penelitian  ini  hanya  berfokus  pada  beberapa  penyakit  yang  ada  pada tumbuhan  padi  saja.  nantinya  diharapkan  bisa  dikembangkan  pada  domain tanaman yang berbeda. serta dapat meningkatkan  akurasi dari model serta sensitifitasnya, sehingga akan didapatkan model untuk identifikasi penyakit tanaman yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K. P. Ferentinos, “Deep learning models for plant disease detection and diagnosis,” Comput. Electron. Agric. , vol. 145, pp. 311–318, 2018.
[2]  S.  P.  Mohanty,  D.  P.  Hughes,  and  M.  Salathé,  “Using  deep  learning  for image-based  plant  disease  detection,” Front.  Plant  Sci. ,  vol.  7,  p.  1419, 2016.
[3]  J.  Wan et  al. ,  “Deep  learning  for  content-based  image  retrieval:  A comprehensive  study,”  in Proceedings  of  the  22nd  ACM  international conference on Multimedia , 2014, pp. 157–166.
[4]  A. Kamilaris and F. X. Prenafeta-Boldú, “Deep learning in agriculture: A survey,” Comput. Electron. Agric. , vol. 147, pp. 70–90, 2018.
[5]  J.  Brownlee, Deep  learning  for  computer  vision:  image  classification, object  detection,  and  face  recognition  in  python .  Machine  Learning Mastery, 2019.
[6]  T.  Rumpf,  A.-K.  Mahlein,  U.  Steiner,  E.-C.  Oerke,  H.-W.  Dehne,  and  L. Plümer,  “Early  detection  and  classification  of  plant  diseases  with support  vector  machines  based  on  hyperspectral  reflectance,” Comput. Electron. Agric. , vol. 74, no. 1, Art. no. 1, 2010.
[7]  J.  Wang,  L.  Chen,  J.  Zhang,  Y.  Yuan,  M.  Li,  and  W.  Zeng,  “CNN  transfer learning  for  automatic  image-based  classification  of  crop  disease,”  in Chinese Conference on Image and Graphics Technologies , 2018, pp. 319– 329.
[8]  Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” nature , vol. 521, no.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 615-625 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
7553, Art. no. 7553, 2015.
[9]  S. S. Chouhan, U. P. Singh, A. Kaul, and S. Jain, “A data repository of leaf images:  Practice  towards  plant  conservation  with  plant  pathology,”  in 2019 4th International Conference on Information Systems and Computer Networks (ISCON) , 2019, pp. 700–707.
[10] P. Sharma, Y. P. S. Berwal, and W. Ghai, “Performance analysis of deep learning  CNN  models  for  disease  detection  in  plants  using  image segmentation,” Inf. Process. Agric. , vol. 7, no. 4, pp. 566–574, 2020.
[11] E. Fujita, H. Uga, S. Kagiwada, and H. Iyatomi, “A practical plant diagnosis system  for  field  leaf  images  and  feature  visualization,” Int.  J.  Eng. Technol. , vol. 7, no. 4.11, pp. 49–54, 2018.
[12] K. Bresilla, G. D. Perulli, A. Boini, B. Morandi, L. Corelli Grappadelli, and L. Manfrini,  “Single-shot  convolution  neural  networks  for  real-time  fruit detection within the tree,” Front. Plant Sci. , vol. 10, p. 611, 2019.
[13] G. Huang, S. Liu, L. Van der Maaten, and K. Q. Weinberger, “Condensenet: An efficient densenet using learned group convolutions,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , 2018, pp. 2752–2761.
[14] C. Rafeed Rahman et al. , “Identification and Recognition of Rice Diseases and  Pests  Using  Convolutional  Neural  Networks,” ArXiv  E-Prints ,  p. arXiv-1812, 2018.