KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 3127-3136 DOI 10.30865/klik.v4i6.1916 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Penyakit Pada Daun Tanaman Padi Berbasis YoloV5 (You Only Look Once)
Aditia Putra Pranjaya 1 , Fido Rizki 2 , Rudi Kurniawan 3,* , Nelly Khairani Daulay 4
1 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuk Linggau, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Informatika, Universitas Bina Insan, Lubuk Linggau, Indonesia Email: 1 pranjaya65@gmail.com, 2 fidorizki@univbinainsan.ac.id, 3,* rudi.kurniawan@univbinainsan.ac.id,
4 nellydaulay@univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi: rudi.kurniawan@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Maraknya serangan penyakit pada daun tanaman menyebabkan kerugian yang sangat besar bagi para petani khususnya petani tanaman  padi.  Kurangnya  pengetahuan  dalam  mengidentifikasi  mengenai  gejala  penyakit  pada  tanaman  padi,  dapat  menyebabkan petani kesulitan  dalam menangani penyakit yang menyerang tanaman padinya, sehingga menyebabkan terjadinya kesalahan dalam melakukan  penanganan  penyakit  pada  tanaman  padi  yang  berdampak  gagal  panen.  Bila  melihat  fakta  yang  terjadi  saat  ini  sangat diperlukan adanya suatu teknologi yang dapat digunakan untuk mengenali penyakit pada tanaman padi, sehingga dapat membantu para petani  padi  dalam  mengenali  suatu  gejala  penyakit  yang  menyerang  pada  tanaman  padinya.  Dengan  penerapan    computer  vision menggunakan algoritma YOLOv5 kita dapat membuat suatu sistem pengenalan terkait penyakit pada tanaman padi berdasarkan jenis penyakitnya. Pada proses penerapan algoritma YOLOv5 ini kita akan mengumpulkan sebanyak 1500 gambar dari 2 jenis penyakit dan 1  jenis  daun  padi  yang  normal  dan  setiap  kelasnya  kita  kumpulkan  500  gambar,  dan  membagi  datanya  menjadi  3  bagian,  yang persentase pembagianya 70% untuk data train, 20% untuk data valid dan 10% unuk data test dan proses ini kita lakukan di Roboflow untuk pelabelan gambar dan pembuatan dataset. Dataset dari roboflow akan kita olah menggunakan algoritma YOLOv5. Berdasarkan hasil evaluasi model diperoleh nilai tertinggi mAP 95%, precision 88%, recall 100%. Tahap terakhir yaitu dilakukan pengujian sistem secara real-time dengan webcam dan menghasilkan nilai akurasi pengujian pada kelas Narrow Brown Spot sebesar 93%, pada kelas Hawar Daun sebesar 81%, dan Daun Padi Normal 91%.
Kata Kunci: Peyakit Daun Padi; Computer vision; YOLO v5;  Roboflow; Webcam.
Abstract− The rise of disease attacks on plant leaves causes huge losses for farmers, especially rice farmers. Lack of knowledge in identifying the symptoms of disease in rice plants can cause farmers to have difficulty in dealing with  diseases that attack their rice plants, causing errors in handling diseases in rice plants that result in crop failure. When looking at the facts that occur today, it is very necessary to have a technology that can be used to recognise diseases in rice plants, so that it can help rice farmers in recognising a symptom of a disease that attacks their rice plants. With the application of computer vision using the YOLOv5 algorithm, we can create an introduction system related to diseases in rice plants based on the type of disease. In the process of applying the YOLOv5 algorithm, we will collect as many as 1500 images of 2 types of diseases and 1 type of normal rice leaves and each class we collect 500  images, and divide the data into 3 parts, the percentage of which is 70% for train data, 20% for valid data and 10% for test data and this process we do in Roboflow for image labelling and dataset creation. We will process the dataset from roboflow using the YOLOv5 algorithm. Based on the model evaluation results, the highest value of mAP 95%, precision 88%, recall 100% is obtained. The last stage is testing the system in real-time with a webcam and producing a test accuracy value in the Narrow Brown Spot class of 93%, in the Leaf Blight class of 81%, and Normal Rice Leaves 91%.
Keywords : Rice Leaf Disease; Computer Vision; Yolov5; Roboflow; Webcam.

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian merupakan faktor yang sangat penting terkait dengan ketahanan pangan dunia, sebab dengan adanya pertanian banyak masyarakat dunia yang terbantu dalam memenuhi sumber kebutuhan bahan pangan [1]. Tanaman padi merupakan sumber makanan utama bagi sebagian besar penduduk dunia, khususnya  di negara-negara Asia Tenggara, 80% penduduk Indonesia menggunakan nasi sebagai makanan utamanya [2]. Tanaman padi juga merupakan suatu tanaman yang rentan terserang penyakit sebelum masa kematanganya tiba atau yang biasa kita sebut  dengan masanya  untuk  di  panen. Dan penyakit yang menyerang tanaman padi dapat menyebabkan kerugian yang signifikan pada hasil dan kualitas tanaman pada padi  itu sendiri. Identifikasi dan pengendalian penyakit padi  merupakan aspek penting  dalam upaya peningkatan produktivitas  pertanian,  terutama  dalam  memproduksi  beras  yang  berasal  dari  tanaman  padi  [3].  Beberapa  diagnosa penyakit tanaman padi dapat dilihat langsung dari gejala yang terjadi. Setiap gejala penyakit yang muncul dapat menjadi salah  satu  kategori  penyakit  pada  tanaman  padi,  sedangkan  gejala  penyakit  pada  tanaman  padi,  banyak  yang  belum diketahui oleh sebagian para petani padi sehingga menyulitkan dalam mengidentifikasi suatu permasalahan yang terjadi pada tanaman padi tersebut.
Fakta yang terjadi dilapangan pada saat ini,  untuk dapat mengetahui suatu penyakit pada tanaman padi dilakukan secara manual oleh petani atau seorang yang sudah profesional di bidang pertanian dan hal itu dapat memakan banyak waktu serta tenaga serta dapat memperlambat proses identifikasi suatu penyakit yang menyerang pada tanaman padi [4]. Sebagaimana  hasil  dari  wawancara  yang  telah  di  lakukan  bersama  petani  padi  yang  tinggal  di  desa  C.Nawangsasi Kecamatan Tugumulyo, Kabupaten Musi  Rawas, Sumatera Selatan yang bernama bapak Marwan, beliau menjelaskan akibat  dari  keterlambatan  dalam  mengetahui  ataupun  mengidentifikasi  suatu  gejala  penyakit  pada  tanaman  padi,  serta terlambatnya  penanganan  suatu  penyakit  pada  tanaman  padi  dapat  berdampak  pada  terjadinya  gagal  panen,  dan menyebabkan kerugian yang sangat besar bagi para petani padi [5]. Oleh karena itu, maka diperlukan sebuah pendekatan yang  lebih  efisien  dan  lebih  efektif  untuk  dapat  mengenali  ataupun  membantu  petani  dalam  mengidentifikasi  suatu
penyakit pada tanaman padi. Metode deteksi penyakit tanaman padi berdasarkan pengolahan citra dan kecerdasan buatan telah menjadi area penelitian yang baik.
Salah satu metode kecerdasan buatan yang disebut pembelajaran mesin menggunakan perilaku manusia sebagai model untuk menyelesaikan masalah yaitu ada pada suatu pendekatan yang sudah terbukti untuk dapat mendeteksi suatu objek  yaitu  dengan  menggunakan  Algoritma  YOLO  (You  Look  Only  Once)  [6].  YOLO  sendiri  merupakan  suatu perkembangan dari sebuah algoritma Convolutional Neural Network (CNN), Dan YOLO juga dapat mendeteksi objek menggunakan model terpadu yang sudah terlatih, di mana jaringan konvolusional tunggal secara bersamaan memprediksi beberapa kotak pembatas dan probabilitas kelas di dalam kotak tersebut, yang mana sistem dari pada algorima YOLO ini dapat mendeteksi sebuah gambar ataupun video secara real time [7]. Dan menghasilkan nilai yang akurat, sehingga YOLO dapat mendeteksi objek dengan tingkat keakurasian dan frame rate yang sangat tinggi.
Pada penelitian yang pernah dilakukan oleh Rudi Kurniawan dkk, mengenai klasifikasi kematangan buah sawit menggunakan yolov5, yang dalam penelitian ini didapatkan  nilai  akurasi  95%, nilai  precission  99,5%, dan  nilai recall 100% dengan melatih dataset sebanyak 100 epoch [8]. Selanjutnya pada penelitian yang dilakukan oleh Ardiansyah dkk, disini penelitianya berfokus pada system deteksi dan klasifikasi penyakit pada daun kopidan penelitinya menggunakan Yolov7 dan mendapatkan hasil F1-score 0.93, nilai Presisi 0.926, Recall 0.932, mAP@IoU .5 0.956, mAP@IoU .5:.95 0.927 untuk keseluruhan kelas data yang dilatih. Sedangkan hasil  nilai terbaik untuk kelas biner F1-score 0.99, Presisi 0.991, Recall 1, mAP@IoU .5 0.998, mAP@IoU .5:.95 0.994 [9]. Lalu pada penelitian yang dilakukan oleh Prya Widjaja yang  berfokus  dengan  membedakan  antara  Daun  Mangga  sehat  dan  Daun  Mangga  yang  terserang  penyakit  dan penelitianya menggunakan YOLOv4, yang dalam proses pengkodeanya menggunakan perangkat Google Colab dengan GPU Tesla T4 dan mendapatkan hasil nilai F1-score 0.93, nilai Precision 0.926, dan Recall 0.932, mAP@IoU .5 0.956, mAP@IoU .5:.95 0.927 untuk seluruh kelas data yang dilatih. Sedangkan hasil terbaik untuk kelas biner F1-score 0.99, Precision 0.991, Recall 1, mAP@IoU .5 0.998, mAP@IoU .5:.95 0.994 [10].
Sedangkan perbedaan yang di lakukan pada penelitian ini dengan penelitian yang sebelumnya yaitu berfokus pada penyakit daun tanaman padi  yang  akan dibagi menjadi tiga kelas, yaitu Daun Padi  Normal, Hawar Daun dan Narrow Brown  Spot  menggunakan  roboflow  dengan  memanfaatkan  metode  deep  learning  yang  akan  diolah  menggunakan algoritma  YOLOv5  di  Google  Colab  dan  dimaksudkan  untuk  membantu  petani  dalam  mengenali  ataupun mengidentifikasi suatu penyakit pada daun tanaman padi serta mengurangi resiko terjadinya gagal panen akibat serangan penyakit pada daun tanaman padi [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah dengan pendekatan AI Project Lifecycle [12]. Dan AI Project Life Cycle dapat dibagi menjadi 6 fase seperti pada gambar 1 berikut ini:
Gambar 1 . AI Project LifeCycle
a. Problem Scoping
Merupakan  proses  awal  dari  AI  project  life  cycle.  Pada  langkah  ini,  identifikasi  masalah  yang  akan  mendapat solusi berkat kecerdasan buatan. Langkah ini merupakan suatu proses dimana seseorang membuat rumusan masalah dari suatu  topik  yang  luas  dengan  mendefinisikan  4W  yaitu  What,  Who,  Why  and  Where  dari  permasalahan  yang  telah diidentifikasi [13].
b. Data Acquisition
Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan data (Data Acquisition) [14]. Langkah ini mencakup pengumpulan data untuk proyek yang sedang dibangun. Data dapat berupa informasi atau fakta dan statistik yang dikumpulkan untuk
referensi atau analisis. Data yang diperlukan untuk melatih model proyek AI yang efektif harus sesuai dengan masalah yang diidentifikasi sebelumnya. Oleh karena itu, perlu dilakukan penentuan tipe data sesuai dengan permasalahan yang teridentifikasi [15]. Data dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti website, sensor, survei, web scraping, kamera, API dan lain-lain.
c. Data Exploration
Langkah ini dimaksudkan untuk memvisualisasikan data dari data yang sudah dikumpulkan untuk melihat train atau pola pada data tersebut [16].
1. Modelling
Fase ini bertujuan untuk memvisualisasikan data dari data yang terkumpul untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data. Pada fase ini juga dilakukan preprocessing data [17].
2. Evaluation
Langkah ini digunakan untuk  pengkajian dan pemilihan model terbaik  [18]. Melihat  apakah performa model yang dilatih dengan data pelatihannya sudah bagus atau belum. Jika belum, maka dapat dilakukan hyperparameter tuning.
3. Deploy and Finishing
Pada fase ini  dilakukan  deployment  model  yang telah dibuat  pada suatu  platform, baik itu web maupun berupa aplikasi [19].

## 2.2 YOLOv5 (You Only Look Once)
YOLOv5  (You  Only  Look  Once)  versi  5  adalah  kerangka  kerja  yang  mencakup  algoritma  deteksi  objek  yang dikembangkan oleh Glenn Jocher, peneliti dan CEO Ultralytics LLC pada tahun 2022 [20]. Algoritma YOLO (You Only Look  Once),  merupakan  algoritma  deep  learning  untuk  pendeteksian  objek  yang  menggunakan  pendekatan  berbeda dibandingkan algoritma lainnya, yaitu menerapkan jaringan saraf tunggal pada keseluruhan gambar [21]. Sistem deteksi yang diterapkan mencakup penggunaan pengklasifikasi  atau pencari  lokasi  yang digunakan kembali  untuk  melakukan deteksi Sebuah pola diterapkan pada gambar dalam berbagai posisi dan skala. Area dengan gambar berperforma terbaik akan dianggap sebagai area deteksi. Algoritam Yolo tersebut dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini:

## Gambar 2. Network Arsitektur YOLOv5
Pada arsitektur itu terlihat proses tidak memakan banyak dataset dibanding CNN yang tidak dijalankan pada yolo, yolo  sendiri  mampu  mempercepat  prosesnya  dengan  cara  mempercepat  trainingnya.  Dengan  hal  itu  membuat  yolo semakin  naik  versinya  maka  juga  mempercepat  proses  deteksi  objeknya  [20].  Penggunaan  algoritma  YOLOv5  untuk mendeteksi  objek.  menggunakan  model  terpadu  di  mana  jaringan  konvolusional  tunggal  memprediksi  beberapa  kotak pembatas  dan  probabilitas  kelas  dalam  kotak  tersebut  secara  bersamaan. Sistem  deteksi  menggunakan  metode  YOLO terbukti lebih cepat dan akurat  dalam mendeteksi  objek dalam foto  atau gambar, sehingga paling cocok untuk  deteksi objek.

## 2.3 Metode Pengujian Sistem
Metode pengujian sistem yang digunakan penulis  dalam penelitian  ini yaitu dengan menggunakan Confussion  Matrix. Confusion matrix adalah alat pengukuran berbentuk matriks yang digunakan untuk mengevaluasi sebuah nilai keakuratan klasifikasi dalam penerapan dengan algoritma yang digunakan ditunjukkan dengan tabel yang menunjukkan banyaknya data uji yang diklasifikasikan dengan benar dan banyaknya data uji yang salah diklasifikasikan [22]. Didalam Confusion matrix terdapat beberapa nilai yang akan dihasilkan diantaranya True Positive (TP), False Positive (FP), False Negative (FN), dan True Negative (TN) [23], [24].
a. Accuracy
Nilai akurasi adalah nilai rasio data tweet yang benar terdeteksi di dalam data pengujian [25].
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN X 100% . (1)
b. Precission
Nilai  precision  adalah  nilai  sensitifitas  atau  nilai  ketepatan  sistem  antara  informasi  yang  diberikan  oleh  sistem untuk menunjukan secara benar data kelas negatif atau kelas positif [25].
Precission = TP TP+FP
(2)
c. Recall
Nilai recall adalah nilai yang menunjukan tingkat keberhasilan untuk mengetahui kembali sebuah informasi secara benar tentang data yang kelas negatif atau pun konten teks positif [25].
Recall = TP TP+FN
(3)
d. F1-Score
F1- Score adalah perbandingan presisi dan perolehan rata-rata tertimbang [25].
F1 = 2∗precission∗Recall
precission+Recall (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengambilan Dataset
Sumber data diambil dari petani padi secara langsung di desa C.Nawangsasi, berdasrkan hasil observasi dan wawancara antara peneliti dengan petani padi serta berkonsultasi kepada yang ahlinya didalam bidang pertanian, khususnya pertanian padi, maka disini peneliti memperoleh data berupa 3 kelas, yang mana 1 kelas merupakan daun padi normal dan 2 kelas daun padi terserang penyakit (Hawar Daun dan Narrow Brown Spot). Gambar 3 dibawah ini merupakan gambar Dataset Daun Padi Normal:
Gambar 3. Dataset Daun Padi Normal
Daun padi normal merupakan daun yang sehat, dalam artian tidak terserang penyakit. Sementara gambar 4 dan 5 di bawah ini merupakan gambar penyakit yang menyerang tanaman padi:
Hawar  daun  adalah  suatu  penyakit  yang  menyerang  pada  tanaman  padi  yang  disebabkan  oleh  bakteri Xantthomonas Campestris pv.Oryzae.
Gambar 5. Dataset Narrow Brown Spot
Narrow  Brownspot  merupakan  suatu  nama  lain  dari  penyakit  tanaman  padi  yang  disebabkan  oleh  Jamur Cercospora Oryzae

## 3.2 Preprocessing (Pengolahan Data Awal)
a. Labelling Gambar
Pelabelan gambar ini dilakukan di website Roboflow, pelabelan sendiri merupan pemberian nama pada gambar yang nantinya akan diperlukan sebagai dataset, dalam penelitian ini peneliti memberi nama dengan 3 nama, yaitu Daun Padi Normal, Hawar Daun Dan Narrow Brown Spot. Gambar 6 menunjukan gambar proses labeling data:
Gambar 6. Labelling Dataset
b. Resize gambar
Gambar yang sudah melalui proses labelling kemudian akan kita lakukan resize gambar. Resize sendiri merupakan proses merubah ukuran gambar menjadi 640x640 pixel dengan bantuan roboflow, dalam roboflow kita tinggal klik menu preprocessing  lalu  pilih  menu  resize  dan  sesuaikan  ukuran  pixelnya,berhubung  peneliti  menggunakan  640x640,Maka gambar akan otomatis berubah menjadi 640x640 pixel. Gambar 7 menunjukan proses perubahan ukuran gambar:
Gambar 7. Resize Gambar
c. Augmentation
Setelah kita melakukan proses resize gambar, maka langkah selanjutnya yaitu  augmentasi gambar. Augmentasi gambar merupakan proses memperbanyak data gambar dengan berbagai jenis model gambar, Proses ini kita lakukan di website Roboflow, proses tersebut dapat dilihat pada gambar 8 dibawah ini:

## 3.3 Split Dataset
Split dataset merupakan proses pembagian antara data train data tes dan data valid, proses ini kita lakukan di Roboflow, pembagian data ini kita  gunakan dengan persetase 70% untuk data train 20% untuk data valid dan 10% untuk data test. Split data set dapt dilihat pada gambar 9 dibawah ini:

## Gambar 9. Split Dataset

## 3.4 Eport Ke YoloV5
Setelah melakukan proses split data, maka kita akan mengexport ke model YOLOv5 pytorch untuk melihat kode yang nantinya dapat digunakan dalam menginstalasi ke dalam model YOLOv5. Gambar 10 menunjukan proses export data ke YOLOv5, sedangkan gambar 11 merupakan Souce Kodenya:
Gambar 10. Export ke YOLOv5 PyTorch
Gambar 11. Source Kode Download Dataset

## 3.5 Installasi Dataset Ke Google Colab
Proses selanjutnya adalah instalasi dataset ke Google Colab, hal ini di tunjukkan pada gambar 12 di bawah ini:
Gambar 12. Installasi Dataset Ke Google Colab

## 3.6 Trainning Dataset
Pada  tahap  ini  data  yang  sudah  terinstall  tadi  akan  kita  lakukan  proses  pelatihan  dataset  supaya  lebih  akurat  dalam melakukan pendeteksian, disini peneliti menggunakan pelatihan 100 epoch. Gambar 13 merupakan  proses training data set:
Gambar 13 . Training Dataset 100 Epoch

## 3.7 Evaluasi
Setelah proses pelatihan dataset selesai, maka kita akan melakukan evaluasi yaitu dengan mengamati nilai Mean Average Precission (mAP), nilai Precission, dan Recall. Gambar 14 merupakan Evaluasi Hasil Training:
Gambar 14. Evaluasi Hasil Training Dataset
Pada hasil training dataset dengan 100 epoch menggunakan algoritma YOLO v5s dapat disimpulkan nilainya pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Hasil Training Dataset 100 epoch Class Images Labels Precision Recall mAP@5 mAP@5:.95 Akurasi Pengujian All 300 100 0.998 1 0.995 0.813 Daun Padi Normal 300 100 0.996 1 0.995 0.894 91% Hawar Daun 300 100 0.999 1 0.995 0.768 81% Narrow BrownSpot 300 100 0.998 1 0.995 0.775 93%
Dapat  kita  lihat,  hasil  dari  Training  Dataset  dengan  100  epoch  pada  Daun  Padi  Normal  mendapatkan  nilai presisinya  0.996,  Recallnya  1,  nilai  mAP@5  nya  0.995  dan  mAP@5:.95  nya  0.813  serta  akurasi  pengujianya  91%. Sedangkan pada Penyakit Hawar Daun mendapatkan nilai presisinya 0.999, Recallnya 1, nilai mAP@5 nya 0.995 dan mAP@5:.95 nya 0.768 serta akurasi pengujianya 81%. Dan Penyakit HNarrow Brown Spot mendapatkan nilai presisinya
0.998,  Recallnya  1,  nilai  mAP@5  nya  0.995  dan  mAP@5:.95  nya  0.775  serta  akurasi  pengujianya  93%.  Gambar 15,16,17,18 merupakan hasil dari proses perhitungan, berupa tabel confusion matrix, kurva F, kurva precission, dan kurva recall.
Gambar 15. Confussion Matrix
Gambar 16. Kurva f1-Score
Gambar 17. Kurva Precission Gambar 18. Kurva Recall

## 3.8 Pengujian Sistem
Setelah proses Evaluasi selesai, maka proses selanjutnya yaitu pengujian sistem deteksi secara realtime melalui Anaconda Prompt,  Pada  proses  pengujian  sistem  yang  dimaksut  ini  yaitu,  melihat  penyakit  pada  daun  padi  secara  realtime berdasarkan  kelasnya  menggunakan  Anaconda  Prompt  dengan    menjalankan  perintah  python  detect.py  --weights runs/train/exp/weights/padi.pt --img 640 --conf 0.6 --source 0 untuk menyalakan webcam dan mendeteksi secara realtime, dan berikut ini hasil pengujian. Gambar 19 menunjukan proses pengujian secara real time.
1.00 1.00 1.00
Gambar 19. Pengujian Sistem Secara Realtime
Setelah  proses  pengujian  sistem,  kita  dapat  melihat  bahwa  hasil  dari  nilai  keakurasian  pengujiaan  pada  kelas Narrow  Brown  Spot  sebesar  0.93  yangberarti  nilai  keakuratanya  baik,  dan  pada  kelas  hawar  daun  di  dapati  nilai keakurasian  pengujian  realtimenya  sebesar  0.81, dan  pada  daun  padi  normal  mendapat  nilai  keakuratan  sebesar  0.91. Perlu diketahui bahwasanya di dalam pengujian sistem secara realtime ini, diperlukan cahaya yang cukup dan semakin besar nilai akurasinya, berarti sistem semakin baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini,  disini  kita  dapat  menarik  kesimpulan  bahwa  sistem  deteksi  yang  menggunakan algoritma  YOLOv5  ini  dapat  berjalan  dengan  baik,  karena  data  daun  padi  yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya  akan melalui sebuah proses labelling dan bounding boxes atau yang biasa kita kenal dengan pemberian nama suatu objek dan batas kotak pada objek yang melalui website Roboflow, dan kemudian dilakukan proses pelatihan di Google colab, lalu tahap berikutnya dilakukan proses pengujian sistem yang mana akan kita uji coba dengan sampel foto daun padi normal dan juga daun padi yang terserang penyakit berdasarkan kelasnya yang sudah dilatih sebelumnya pada Google Colab, lalu pada pengujian secara realtime menggunakan kamera laptop pada kelas Narrow Brown Spot mendapatkan nilai akurasi Pengujian  secara  realtime  nya  sebesar  93%,  pengujian  pada  kelas  Hawar  Daun  mendapatkan  nilai  akurasi  pengujian secara realtimenya sebesar 0.81%, dan pengujian pada kelas Daun Padi Normal pengujian secara realtimnya mendapatkan nilai  0.91%.  Dan  pengujian  sistem  ini  kita  lakukan  melalui  anaconda  command  prompt,  dan  penelitian  ini  telah menghasilkan sistem deteksi penyakit pada daun tanaman padi secara realtime yang menggunakan algoritma YOLOv5 dan berhasil mendapatkan nilai akurasi yang baik, dan dapat digunakan  untuk membantu para petani dalam mengetahui ataupun  mengidentifikasi  suatu  penyakit  pada  daun  tanaman  padi,  serta  dengan  adanya  sistem  deteksi  ini  diharapkan dapat membantu petani padi dalam menetukan langkah selanjutnya untuk penanganan pada penyakit daun tanaman padi yang menyerang tanamanya.

## REFERENCES
[1] S.  Yuliany,  Aradea,  and  Andi  Nur  Rachman,  “Implementasi  Deep  Learning  pada  Sistem  Klasifikasi  Hama  Tanaman  Padi Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN),”  J.  Buana  Inform.,  vol.  13,  no.  1,  pp.  54–65,  2022,  doi: 10.24002/jbi.v13i1.5022.
[2] D. Putri Ayuni, Jasril, M. Irsyad, F. Yanto, and S. Sanjaya, “Augmentasi Data Pada Implementasi Convolutional Neural Network Arsitektur  Efficientnet-B3  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Daun  Padi,”  Zo.  J.  Sist.  Inf.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  239–249,  2023,  doi: 10.31849/zn.v5i2.13874.
[3] E. Anggiratih, S. Siswanti, S. K. Octaviani, and A. Sari, “Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Model Deep Learning Efficientnet B3 dengan Transfer Learning,” J. Ilm. SINUS, vol. 19, no. 1, p. 75, 2021, doi: 10.30646/sinus.v19i1.526.
[4] Ulfah Nur Oktaviana, Ricky Hendrawan, Alfian Dwi Khoirul Annas, and Galih Wasis Wicaksono, “Klasifikasi Penyakit Padi berdasarkan Citra Daun Menggunakan Model Terlatih Resnet101,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 6, pp. 1216–1222, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3607.
[5] N. Y. Arso, P. Studi, T. Informatika, and U. T. Mulya, “Jembrana Menggunakan Metode Naive Bayes,” pp. 260–265.
[6] C.  R.  Gunawan,  N.  Nurdin,  and  F.  Fajriana,  “Deteksi  Ikan  Segar  Secara  Realtime  dengan  YOLOv4  menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network,”  J.  Komtika  (Komputasi  dan  Inform.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–11,  2023,  doi: 10.31603/komtika.v7i1.8986.
[7] K. Azman, M. Arhami, and A. Azhar, “Metode You Only Look Once (YOLO) dalam Deteksi Physical Distancing dan Wajah Bermasker,” Pros. Semin. Nas. Politek. Negeri Lhokseumawe, vol. 6, no. 1, pp. 107–113, 2022.
[8] R.  Kurniawan,  A.  T.  Martadinata,  and  S.  D.  Cahyo,  “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Sawit  Berbasis Deep  Learning dengan Menggunakan Arsitektur Yolov5,” J. Inf. Syst. Res., vol. 5, no. 1, pp. 302–309, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4408.
[9] A. Ardiansyah and N. F. Hasan, “Deteksi dan Klasifikasi Penyakit Pada Daun Kopi Menggunakan Yolov7,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 12, no. 1, pp. 30–35, 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1545.
[10]  P. A. Widjaja and J. R. Leonesta, “Differentiate a Health and Sick of Mango Leaves Using YOLOv4,” Formosa J. Sci. Technol., vol. 2, no. 7, pp. 1749–1758, 2023, doi: 10.55927/fjst.v2i7.4792.
[11]  F. H. Hawari, F. Fadillah, M. R. Alviandi, and T. Arifin, “Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Cnn (Convolutional  Neural  Network),”  J.  Responsif    Ris.  Sains  dan  Inform.,  vol.  4,  no.  2,  pp.  184–189,  2022,  doi: 10.51977/jti.v4i2.856.
[12]  M. Haakman, L. Cruz, H. Huijgens, and A. van Deursen, “AI lifecycle models need to be revised,” Empir. Softw. Eng., vol. 26, no. 5, pp. 1–29, 2021, doi: 10.1007/s10664-021-09993-1.
[13]  C. A. Aurelia and D. A. Prasetya, “Implementasi Pembelajaran AI Mastery Program dalam Mengembangkan Aplikasi Berbasis Web  di  PT.  Orbit  Ventura  Indonesia,”  Soc.    J.  Pengabdi.  dan  Pemberdaya.  Masy.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–10,  2023,  doi: 10.37802/society.v4i1.299.
[14]  S.  Solihat,  S.  Widodo,  D.  P.  Sari,  P.  Sistem,  and  U.  P.  Indonesia,  “Analisis  Perbandingan  Optimizer  pada  Pelatihan  Model Convolutional  Neural  Network  untuk  Kasus  Klasifikasi  Hewan  Primata,”  vol.  8,  pp.  459–467,  2024,  doi: 10.30865/mib.v8i1.7274.
[15]  K.  E.  Sakti,  R.  A.  Pradipta,  T.  Informatika,  and  U.  Lampung,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  WEB  PENDETEKSI WARNA PADA PIXEL GAMBAR DENGAN KNN,” vol. 11, no. 2, 2023.
[16]  T.  Anggardini,  “APLIKASI  SEGMENTASI  JANTUNG  MENGGUNAKAN  KECERDASAN  BUATAN  DENGAN VISUALISASI BERBASIS WEB,” AME (Aplikasi Mek. dan Energi) J. Ilm. Tek. Mesin, no. Mi, pp. 5–24, 2023.
[17]  S.  Widodo,  D.  Setiawan,  T.  Ridwan,  and  R.  Ambari,  “Perancangan  Deteksi  Emosi  Manusia  berdasarkan  Ekspresi  Wajah Menggunakan Algoritma VGG16,” Syntax  J. Inform., vol. 11, no. 01, pp. 01–12, 2022, doi: 10.35706/syji.v11i01.6594.
[18]  F.  Azimah  and  K.  Rizky  Nova  Wardani,  “Sistem  Pendeteksi  Gejala  Awal  Covid-19  dengan  Penggunaan  Metode  Al  Project Cycle,” J. Locus Penelit. dan Pengabdi., vol. 1, no. 6, pp. 405–418, 2022, doi: 10.36418/locus.v1i6.135.
[19]  M.  Ismoyo,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  RNN  PADA  PENGEMBANGAN  APLIKASI  WEB-BASED  MENTAL ILLNESS CHATBOT DI ORBIT FUTURE ACADEMY,” J. Tek. Inform. Kaputama, 2023.
[20]  K. Ahmad Baihaqi and C. Zonyfar, “Deteksi Lahan Pertanian Yang Terdampak Hama Tikus Menggunakan Yolo v5,” Syntax  J. Inform., vol. 11, no. 02, pp. 01–11, 2022, doi: 10.35706/syji.v11i02.7226.
[21]  M. S. Nuha and R. Alexandro H., “Pemanfaatan Yolo untuk Pengenalan Kesegaran Buah Mangga,” Joutica, vol. 7, no. 1, p. 513, 2022, doi: 10.30736/jti.v7i1.747.
[22]  P. A. H. Pratama, R. Teguh, A. S. Sahay, and V. Wilentine, “Deteksi COVID-19 Berdasarkan Hasil Rontgen Dada (Chest Xray) Menggunakan Python,” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 58–67, 2021, doi: 10.47111/jointecoms.v1i1.2956.
[23]  M. K. Suryadewiansyah and T. E. E. Tju, “Naïve Bayes dan Confusion Matrix untuk Efisiensi Analisa Intrusion Detection System Alert,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 8, no. 2, pp. 81–88, 2022, doi: 10.25077/teknosi.v8i2.2022.81-88.
[24]  W. Hidayat, M. Ardiansyah, and A. Setyanto, “Pengaruh Algoritma ADASYN dan SMOTE terhadap Performa Support Vector Machine  pada  Ketidakseimbangan  Dataset  Airbnb,”  Edumatic  J.  Pendidik.  Inform.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  11–20,  2021,  doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3125.
[25]  M.  Azhari,  Z.  Situmorang,  and  R.  Rosnelly,  “Perbandingan  Akurasi,  Recall,  dan  Presisi  Klasifikasi  pada  Algoritma  C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 640, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.