Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## Journal of Dinda
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom  Purwokerto
Vol. 2 No. 1 (2022) 37 - 45
ISSN Media Elektronik: 2809-8064

## Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan Convolutional Neural Network
Mohtar Khoiruddin 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
1 Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institu Teknologi Telkom Purwokerto
2 Program Studi S1 Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
3 Program Studi S1 Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 17102182@ittelkom-pwt.ac.id, 2 apri@ittelkom-pwt.ac.id, 3 andi@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
Rice  ( Oryza  sativa )  is  a  grain  that  comes  in  third  place  among  all  grains  after  corn  and  wheat.  80  percent  of Indonesians eat rice as a staple diet, especially in Southeast Asian countries, but the International Rice Research Institute (IRRI) reports that farmers lose 37 percent of their rice crops each year owing to pests and illnesses. Based on this study, it is critical to investigate the detection of rice pests and illnesses. Using the Convolution Neural Network  (CNN)  technique,  an  automatic  classification  system  to  identify  and  predict  plant  illnesses  has  been developed. A study titled Classification of Rice Leaf Diseases was undertaken by the author. The CNN Algorithm is being  used to help farmers learn how to combat rice leaf diseases. Bacterial leaf blight, Rice blast, and Rice tungro virus were among the rice leaf types classified in this study. There are 6000 datasets in all, with 80% of them  being  training  data,  10%  being  validation  data,  and  10%  being  testing  data.  The  accuracy  of  the  results obtained for epochs 25, 50, 75, and 100 varies. The best training accuracy results come from epoch 100, which has a 98% accuracy rate, and testing using a confusion matrix has a 98% accuracy rate. In diagnosing rice leaf diseases, the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm delivers great accuracy.
Keywords: Rice, Leaf Disease, CNN.

## Abstrak
Padi ( Oryza sativa ) merupakan salah satu produksi pangan yang menempati urutan ketiga dari seluruh jenis biji- bijian setelah jagung dan gandum. Khususnya di negara Asia Tenggara, 80% masyarakat Indonesia mengkonsumsi nasi  sebagai  makanan  pokok,  namun  menurut International  Rice Research  Institute (IRRI)  mengatakan  bahwa petani  mengalami  kegagalan  panen  antara  37%  dari  tanaman  padi  akibat  hama  penyakit  setiap  tahunnya. Berdasarkan  penelitian  tersebut,  penting  untuk  dilakukan  penelitian  deteksi  hama  dan  penyakit  padi.  Terdapat sistem klasifikasi otomatis untuk mengidentifikasi dan memprediksi penyakit tanaman menggunakan klasifikasi gambar daun dengan algoritma Convolution Neural Network (CNN). Penulis melakukan penelitian yang berjudul Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan Algoritma Convolution Neural Network bertujuan untuk membantu mengedukasi para petani dalam mengatasi penyakit daun tanaman padi. Jenis daun padi yang diklasifikasi pada penelitian ini diantaranya: Bacterial leaf blight, Rice blast, dan Rice tungro virus . Dengan jumlah dataset 6000 yang dibagi menjadi  data training 80%, data validasi  10%, dan data testing 10%. Hasil yang didapatkan untuk epoch 25, 50, 75 dan 100 memiliki akurasi yang beragam. Hasil akurasi training terbaik ada di epoch 100 dengan akurasi  98%  dan  dilakukan testing menggunakan confusion  matrix  mendapatkan  nilai  rata-rata  akurasi  sebesar 98%. Algoritma CNN menghasilkan akurasi yang tinggi, dalam melakukan klasifikasi penyakit daun padi.
Kata kunci: Padi, Penyakit daun, CNN.
© 2022 Jurnal DINDA
Mohtar Khoiruddin 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 37 – 45
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
1. Pendahuluan
Padi  ( Oryza  sativa )  merupakan  salah  satu  produksi pangan yang menempati urutan ketiga dari seluruh jenis biji-bijian  setelah  jagung    dan  gandum  [1].  Beras merupakan  salah  satu  bahan  pangan  utama  di  dunia. Selain  itu  konsumsi  dan  permintaan  beras  meningkat seiring  bertambahnya  jumlah  populasi  manusia  [2]. Untuk  memenuhi  produksi  beras  harus  ditingkatkan lebih  dari  40%,  hal  tersebut  dikaitkan  dengan  adanya keamanan  dalam  produksi  padi,  stabilitas  sosial  dan pembangunan nasional [3].
Sehingga  tanaman  tersebut  menjadi  salah  satu  bidang pertanian  yang  harus  digalakkan  di  setiap  wilayah Indonesia [4]. Khususnya di negara Asia Tenggara, 80% masyarakat  Indonesia  mengonsumsi  nasi  sebagai makanan pokok [5]. Hal tersebut mencerminkan bahwa negara  ini  merupakan  negara  agraris  [6].  Mengingat akan  pentingnya  produksi  beras,  menuntut  kreativitas masyarakat  Indonesia  untuk  berkreasi  agar  produksi padi  menjadi  meningkat  dan  minimal  stabil  untuk menjaga ketahanan pangan nasional [7].
Gambar 1 Produksi Padi di Indonesia [8].
Berdasarkan Gambar 1 Produksi Padi di Indonesia pada tahun  2018  total  produksi  padi  di  Indonesia  mencapai 59,20 juta ton  Gabah Kering  Giling  (GKG),  dan tahun 2019 mengalami penurunan sebanyak 4,60 juta ton (7,76 %).  Sedangkan  angka  produksi  pada  tahun  2020 mencapai 55,16 juta ton GKG  [8].
Menurut Food  and  Agriculture  Organization (FAO) memperkirakan  bahwa  sekitar  20-40%  hama  dan penyakit  adalah  penyebab  utama  dalam  kegagalan produksi  pangan  dunia  [9].  Sedangkan International Rice  Research  Institute (IRRI)  mengatakan  bahwa petani  mengalami  kegagalan  panen  antara  37%  dari tanaman padi akibat hama penyakit setiap tahunnya [10].
Dampak adanya hama penyakit [11] pada tanaman padi mengakibatkan  kerugian  besar  bagi  perekonomian petani setiap tahunnya. Sampai saat ini petani Indonesia masih  mengalami  kendala  dan  hambatan  dalam mengidentifikasi  jenis  hama  &  penyakit  yang menyerang  tanaman  padi  mereka  sehingga  dapat menurunkan kualitas dan kuantitas padi [12].
Terkait  dengan  hal  tersebut, penulis  melakukan wawancara  terbuka  bersama  kepala  Badan  Penyuluh Pertanian  (BPP)  kecamatan  Cluwak  kabupaten  Pati Bapak  Supomo  mengatakan  bahwa “masih  banyak petani  yang  bingung  untuk  menentukan  jenis  penyakit yang  menyerang  tanaman  padi  mereka,  serta  untuk pelaksanaan  pengendalian  dan  solusi  yang  dilakukan tidak tepat, sehingga menyebabkan kegagalan panen”. Pendapat  tersebut  diperkuat  oleh  penelitian  yang dilakukan  oleh  Alfarisi  et  al.,  bahwa  minimnya pengetahuan  dan  wawasan  petani  merupakan  kendala yang  dialami  oleh  para  petani,  sehingga  dalam pengendalian  hama  hanya  sebatas  pengamatan  secara makroskopi  sehingga  masih  banyak  kesalahan  dan ketidakcocokan  dalam  mengidentifikasi  pada  penyakit daun padi [13].
Adanya  berbagai  penyakit  padi  menyebabkan  petani tidak dapat menghasilkan beras sesuai dengan harapan, sulitnya  bagi  petani  dalam  mengidentifikasi  dan mendiagnosa  jenis  penyakit  pada  tanaman  padi,  akibat kurangnya  pengetahuan  dan  profesional  [14].  Oleh karena  itu  pentingnya  untuk  diagnosis  dini  penyakit untuk  mencegah  adanya  hama  serta  meningkatkan kualitas  produk  padi  [15].  Pentingnya  tindakan  dalam mengurangi  angka  kerugian  tersebut  mendorong  para peneliti  untuk  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasi penyakit tanaman padi [15]. Terdapat sistem identifikasi otomatis untuk mengidentifikasi  dan  memprediksi  penyakit  tanaman menggunakan klasifikasi gambar daun dengan algoritma Convolution  Neural  Network (CNN)  [16].  CNN merupakan  salah  satu  bidang  dari deep  learning yang dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  citra  objek  [17]. Menurut  penelitian  Guntur  Wicaksana,  tentang  deteksi penyakit pada daun apel menggunakan CNN mendapatkan akurasi 94,9% [18]. Menurut penelitian Lu et  al, mempresentasikan  model  yang  dikembangkan menggunakan  CNN  untuk  mendiagnosis  sepuluh  jenis penyakit  padi.  Akurasi  model  ditingkatkan  dengan menggunakan strategi cross-validasi untuk mengklasifikasikan  500  gambar  tanaman  padi.  Model berbasis CNN mencapai akurasi 95,48% [19]. Menurut penelitian  Shrivastava et  al, dilakukan  identifikasi penyakit dengan fitur deep learning CNN dengan tingkat akurasi mencapai 91,37% [15].
Maka  alasan  utama  penulis  melakukan  penelitian  yang berjudul Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan Algoritma Convolution  Neural  Network bermaksud ingin  melakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk membantu mengedukasi para petani dalam mengklasifikasi penyakit tanaman padi dan mengurangi risiko  kegagalan  panen  akibat  penyakit  daun  pada tanaman  padi.  Jenis  daun  padi  pada  penelitian  ini diantaranya: Bacterial  leaf  blight,  Rice  blast,  dan  Rice tungro virus.
Mohtar Khoiruddin 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 37 – 45
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
Berdasarkan  dari  alasan  dan  penelitian  tersebut,  maka pertanyaan-pertanyaan yang muncul pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana membangun model algoritma CNN?
2. Bagaimana  hasil  akurasi  dari  penelitian  yang dilakukan?
3. Bagaimana  pengaruh epoch terhadap  akurasi  yang dihasilkan algoritma CNN?

## 2. Metode Penelitian
Alur pada penelitian Klasifikasi penyakit tanaman padi dimulai  dari  studi  literatur,  pengumpulan  dataset, Preprocessing ,  perancangan  model,  pengujian  model, dan hasil penelitian.
Mulai Studi Literatur Pengumpulan Dataset Perancangan Model Hasil & Kesimpula n Selesai Y Pengujian Model preprocessing Reduce Over fitting & Akurasi N

## Gambar 2 Diagram Alir Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Merupakan referensi yang diambil dari jurnal, buku, dan website  ( online  research )  yang  berkaitan  dengan  deep learning, klasifikasi penyakit tanaman, dan CNN . Studi
2.2. Pengumpulan Dataset
Pengumpulan  data  menggunakan  dataset  umum  yang berasal
dari
Kaggle.com dengan URL: https://www.kaggle.com/tedisetiady/leaf-rice-disease- indonesia. Dataset berisi citra daun padi yang digunakan sebagai proses klasifikasi. Dataset yang diambil berupa citra sebanyak 3 kelas yaitu: Bacterial leaf blight, Rice blast, dan Rice tungro virus yang  memiliki jumlah 240
citra dengan 80 citra daun padi di setiap kelasnya. Citra daun padi menggunakan format .JPG dengan fitur Red, Green, Blue (RGB).
2.3. Preprocessing
Proses Preprocessing dimulai  dengan crop  image , augmentasi  image , dan split  dataset menjadi  tiga yaitu data training , data validasi, dan data testing .
Mulai Selesai Crop Image Augmentasi Image Split Dataset Data Validasi 10% Data Training 80% Data Testing 10% Gambar 3 Proses Preprocessing
Gambar  3  Merupakan  proses Preprocessing yang dilakukan  dimulai  dari crop  image atau  memotong gambar  menjadi  rasio square .  Selanjutnya augmentasi image atau memperbanyak gambar sebanyak 25 gambar setiap  gambarnya  dengan  ukuran  224x224,  dan menghasilkan  6000  gambar.  Selanjutnya split  dataset atau  membagi  dataset,  dataset  yang  digunakan berjumlah  6000  citra  daun  padi  yang  kemudian  dibagi menjadi data training 80%, 10% untuk data validasi, dan 10% untuk data testing .
Tabel 1 Dataset Kelas Bacterial leaf blight Rice blast Rice tungro virus Data training 80% 1600 1600 1600 Data validasi 10% 200 200 200 Data testing 10% 200 200 200 Jumlah total 2000 2000 2000 Gambar
Mohtar Khoiruddin 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 37 – 45
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics

## 2.4. Perancangan Model
Pembangunan  arsitektur  CNN  terdiri  dari  beberapa tahap pengulangan antara lapisan konvolusi dan lapisan pooling yang diakhiri dengan lapisan fully connected .

## Gambar 4 Perancangan Model
Berdasarkan  Gambar  4  Perancangan  Model  pada penelitian  kali  ini  dimulai  dengan  input  dataset selanjutnya  ada convolutional  layer,  RelU dan maxpooling sebanyak  empat  layer.  Kemudian  proses klasifikasi  pada fully  connected  layer yaitu flatten dan dense , output dari  algoritma  CNN  adalah  akurasi klasifikasi model.
2.5. Pengujian Model
Pada  tahap  ini,  model  CNN  yang  telah  dilatih  akan dilakukan pengujian dengan menggunakan data testing . Tahap  pengujian  model  ini  dilakukan  dengan  prediksi dan dihitung menggunakan confusion matrix . Pengujian ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi sebenarnya  dari  model  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Apabila akurasi yang dihasilkan training model kurang dari 90% akan dilakukan perancangan ulang model.
2.6. Hasil dan Evaluasi
Hasil  dan  kesimpulan  merupakan  tahap  terakhir dalam penelitian  ini.  Dimana  pada  tahap  ini  akan  didapatkan hasil  persentase  akurasi  dari  model  CNN  yang  telah dibuat.  Hasil  ini  akan  digunakan  sebagai  dasar  dalam menarik  kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian yang didapatkan dari tahap training dan testing klasifikasi  penyakit  daun  padi  menggunakan convolutional  neural  network  ini  menggunakan layer konvolusi  ( Conv2D ), layer  pooling ( MaxPooling2D ), layer flatten (Flatten), serta layer dense (Dense) . Fungsi aktivasi ( activation ) yang digunakan yaitu ReLu. Ukuran kernel/filter  yang  digunakan  untuk  setiap  layer konvolusi yaitu sebesar 3x3. Sedangkan ukuran pooling yang  digunakan  yaitu  sebesar  2x2.  Sedangkan  jumlah filter/kernel yang digunakan juga variatif, yaitu 32 filter untuk layer konvolusi 1, 64 filter untuk layer konvolusi 2, 128 filter untuk layer konvolusi 3, dan 256 filter untuk layer konvolusi 4. Jumlah parameter yang dilatih dalam model ini sebanyak 499,011 parameter. Proses training ditentukan dari banyaknya epoch yang digunakan, dalam penelitian ini menggunakan 25, 50, 75, dan 100 epoch . Proses training akan  berhenti  jika  sudah  memenuhi kondisi  tersebut.  Hasil  dari  model  ditunjukkan  pada gambar 5.

## Gambar 5 Model CNN
Berdasarkan  model  yang  terbentuk,  dapat  diketahui bahwa hasil yang ditunjukkan terhadap data training dan validasi yang digunakan.
3.1. Epoch 25
Berdasarkan model yang terbentuk dengan menggunakan epoch 25,  dapat  diketahui  bahwa  hasil
Mohtar Khoiruddin 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 37 – 45
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
yang ditunjukkan terhadap data training dan validation yang digunakan.
Gambar 6 Akurasi Epoch 25 Gambar  6  Akurasi Epoch 25  tersebut  memperlihatkan kondisi kurva akurasi model. Pada epoch terakhir yaitu epoch 25  diperoleh  nilai accuracy 0,9500  dan val_ accuracy 0,9469.
Gambar 7 Loss Epoch 25 Gambar  7 Loss Epoch 25  tersebut  memperlihatkan kondisi  kurva  model loss yang  dihasilkan.  Pada epoch terakhir memperoleh nilai training loss sebesar 0.1748, sedangkan pada validasi loss sebesar 0.1201.
Kemudian proses testing model menggunakan confusion matrix.
Tabel 2 Confusion Matrix Epoch 25 Bacterial leaf blight Rice blast Rice tungro virus Bacterial leaf blight 196 3 1 Rice blast 5 187 8 Rice tungro virus 3 10 187
Berdasarkan Tabel 2 Confusion Matrix Epoch 25. Dapat dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan  akurasi klasifikasi  penyakit  daun  padi.  Dengan  hasil  sebagai berikut.
Gambar 8 Classification Report Epoch 25 Berdasarkan Gambar 8 Classification Report Epoch 25, Hasil  yang  didapat  pada  pengujian  model epoch 25 menggunakan confusion matrix dalam
mengklasifikasikan  penyakit  daun  padi  menghasilkan nilai akurasi sebesar 95%.
3.2. Epoch 50 Berdasarkan model yang terbentuk dengan menggunakan epoch 50,  dapat  diketahui  bahwa  hasil yang ditunjukkan terhadap data training dan validation yang digunakan.
Gambar 9 Akurasi Epoch 50 Berdasarkan  Gambar  9  Akurasi Epoch 50  tersebut memperlihatkan  kondisi  kurva  akurasi  model.  Pada epoch terakhir  yaitu epoch 50  diperoleh  nilai  accuracy 0,9563 dan val_accuracy 0,9812.
Gambar 10 Loss Epoch 50 Berdasarkan  Gambar 10 Loss Epoch 50  tersebut memperlihatkan  kondisi  kurva  model loss yang dihasilkan.  Pada epoch terakhir  memperoleh  nilai
Mohtar Khoiruddin 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 37 – 45
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
training loss sebesar  0.1392,  sedangkan  pada  validasi loss sebesar 0.0592.
Kemudian proses testing model menggunakan confusion matrix.
Tabel 3 Confusion Matrix Epoch 50 Bacterial leaf blight Rice blast Rice tungro virus Bacterial leaf blight 199 1 0 Rice blast 5 192 3 Rice tungro virus 0 13 187
Berdasarkan Tabel 3 Confusion Matrix Epoch 50, dapat dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan  akurasi klasifikasi  penyakit  daun  padi.  Dengan  hasil  sebagai berikut.

## Gambar 11 Classification Report Epoch 50
Berdasarkan Gambar 11 Classification Report Epoch 50, Hasil  yang  didapat  pada  pengujian  model epoch 50 menggunakan
confusion matrix dalam
mengklasifikasikan  penyakit  daun  padi  menghasilkan nilai akurasi sebesar 96%.
3.3. Epoch 75
Berdasarkan model yang terbentuk dengan menggunakan epoch 75,  dapat  diketahui  bahwa  hasil yang ditunjukkan terhadap data training dan validation yang digunakan.
Gambar 12 Akurasi Epoch 75
Berdasarkan  Gambar  12  Akurasi Epoch 75  tersebut memperlihatkan  kondisi  kurva  akurasi  model.  Pada epoch terakhir  yaitu epoch 75  diperoleh  nilai  accuracy 0,9937 dan val_accuracy 0,9719.
Gambar 13 Loss Epoch 75 Berdasarkan  Gambar  13 Loss Epoch 75  tersebut memperlihatkan  kondisi  kurva  model loss yang dihasilkan.  Pada epoch terakhir  memperoleh  nilai training loss sebesar  0.0195,  sedangkan  pada  validasi loss sebesar 0.0728.
Kemudian proses testing model menggunakan confusion matrix.
Tabel 4 Confusion Matrix Epoch 75 Bacterial leaf blight Rice blast Rice tungro virus Bacterial leaf blight 197 3 0 Rice blast 0 199 1 Rice tungro virus 0 8 192
Berdasarkan Tabel 4 Confusion Matrix Epoch 75, dapat dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan  akurasi klasifikasi  penyakit  daun  padi.  Dengan  hasil  sebagai berikut.
Gambar 14 Classification Report Epoch 75 Berdasarkan Gambar 14 Classification Report Epoch 75, Hasil yang didapat pada pengujian model menggunakan confusion  matrix  dalam  mengklasifikasikan  penyakit daun padi menghasilkan nilai akurasi sebesar 98%.
Mohtar Khoiruddin 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 37 – 45
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
3.4. Epoch 100 Berdasarkan model yang terbentuk dengan menggunakan epoch 100,  dapat  diketahui  bahwa  hasil yang ditunjukkan terhadap data training dan validation yang digunakan.
Gambar 15 Akurasi Epoch 100 Berdasarkan  Gambar  15  Akurasi Epoch 100  tersebut memperlihatkan  kondisi  kurva  akurasi  model.  Pada epoch terakhir yaitu epoch 100 diperoleh nilai accuracy 0,9937 dan val_accuracy 0,9875.
Gambar 16 Loss Epoch 100
Berdasarkan  Gambar  16 Loss Epoch 100  tersebut memperlihatkan  kondisi  kurva  model loss yang dihasilkan.  Pada epoch terakhir  memperoleh  nilai training loss sebesar  0.0195,  sedangkan  pada  validasi loss sebesar 0.0362.
Kemudian proses testing model menggunakan confusion matrix.
Tabel 5 Confusion Matrix Epoch 100 Bacterial leaf blight Rice blast Rice tungro virus Bacterial leaf blight 197 3 0 Rice blast 1 196 3 Rice tungro virus 0 3 197
Berdasarkan Tabel 5 Confusion Matrix Epoch 75, dapat dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan  akurasi klasifikasi  penyakit  daun  padi.  Dengan  hasil  sebagai berikut.
Gambar 17 Classification Report Epoch 100 Berdasarkan  Gambar  17 Classification  Report  Epoch 100,  Hasil  yang  didapat  pada  pengujian  model menggunakan confusion
matrix dalam
mengklasifikasikan  penyakit  daun  padi  menghasilkan nilai akurasi sebesar 98%.
Pada proses analisis ini akan memaparkan hasil training , validation, dan testing model. Dapat dilihat bahwa hasil yang  didapatkan  untuk epoch 25,  50,  75  dan  100 memiliki  akurasi  yang  beragam.  Perbandingan  akurasi berdasarkan  jumlah epoch ditunjukkan  pada  table berikut:
Tabel 6 Perbandingan Epoch Epoch Loss Accuracy Val_ Loss Val_ Accuracy Testing Waktu (s) 25 0.1748 0.9500 0.1201 0.9469 95% 611 50 0.1392 0.9563 0.0592 0.9812 96% 1237 75 0.0195 0.9937 0.0728 0.9719 98% 1813 100  0.0195 0.9937 0.0362 0.9875 98% 2458
Berdasarkan  Tabel  6  Perbandingan  Epoch,  dapat disimpulkan  bahwa  model  dengan epoch 100 memperoleh hasil terbaik diantara model yang lainnya. Dimana  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  yaitu  98%, maka  dapat  dikatakan  bahwa  metode  ini  dapat melakukan klasifikasi penyakit daun padi.
Mohtar Khoiruddin 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 37 – 45
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari penelitian yang telah dilakukan, hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa:
1. Implementasi  metode Convolutional  Neural Network  (CNN) untuk  klasifikasi  penyakit  daun padi  dilakukan  menggunakan Jupiter  netbook . Banyaknya layer konvolusi yang digunakan yaitu sebanyak empat layer, dan beberapa penggunaan parameter lainnya.
2. Hasil  akurasi training terbaik  ada  di epoch 100 dengan  akurasi  98%  dan  dilakukan testing menggunakan confusion matrix dengan 600 data mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  98%  dalam melakukan klasifikasi penyakit daun padi.
3. Hasil yang didapatkan untuk epoch 25, 50, 75 dan 100 memiliki akurasi yang beragam.

## Ucapan Terimakasih
Berikut ini merupakan ucapan terima kasih atas bantuan telah  diberikan  kepada  penulis,  ucapan  terima  kasih ditujukan kepada:
1. Kedua orang tua saya
2. Semua pihak yang terlibat

## Daftar Rujukan
[1]  G. Zhou, W. Zhang, A. Chen, and M. He, “Rapid Detection of Rice Disease Based on FCM-KM and Faster R-CNN Fusion,” IEEE Access , vol. PP, p. 1, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2943454.
[2]  W. Liang, H. Zhang, G. Zhang, and H. Cao, “Rice Blast  Disease  Recognition  Using  a  Deep Convolutional Neural Network,” Sci. Rep. , pp. 1– 10, 2019, doi: 10.1038/s41598-019-38966-0.
[3]  C. Dewi and E. F. Anjarwati, “Implementasi Citra Digital  Untuk  Identifikasi  Penyakit  Pada  Daun Padi Menggunakan Anfis,” 2012.
[4]  K.  Aeni,  “Penerapan  Metode  Forward  Chaining Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa    Hama  Dan Penyakit Padi,” Intensif , vol. 2, no. 1, p. 79, 2018, doi: 10.29407/intensif.v2i1.11841.
[5]  W.  Sudana,  “Potensi  Dan  Prospek  Lahan  Rawa Sebagai Sumber Produksi Pertanian,” Potensi dan Prospek  Lahan  Rawa  sebagai  Sumber  Produksi Pertan. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  141–151,  2017,  doi: 10.21082/akp.v3n2.2005.141-151.
[6]  R.  Bhandari  and  H.  Gaese,  “Evaluation  of  Box Type Paddy Dryers in South Sumatra, Indonesia,” Agric. Eng. Int. CIGR J. , vol. 10, pp. 1–16, 2008.
[7]  L. Sanny, “Analisis Produksi Beras di Indonesia,” Binus  Bus.  Rev. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  245,  2012,  doi: 10.21512/bbr.v1i1.1072.
[8]  Badan  Pusat  Statistik,  “Luas  panen  dan  produksi padi di Indonesia 2019,” vol. XXIII, no. 16, pp. 1–
12, 2020.
[9]  J.  Boulent,  S.  Foucher,  J.  Théau,  and  P.  L.  St- Charles,  “Convolutional  Neural  Networks  for  the Automatic Identification of Plant Diseases,” Front. Plant  Sci. ,  vol.  10,  no.  July,  p.  21,  2019,  doi: 10.3389/fpls.2019.00941.
[10]  E.  L.  Mique  and  T.  D.  Palaoag,  “Rice  Pest  and Disease  Detection  Using  Convolutional  Neural Network,” p.
5, 2018, doi:
10.1145/3209914.3209945.
[11]  N.  Maulana,  A.  Nugraha,  R.  Rahardian,  A.  N. Kridabayu, and F. D. Adhinata, “Expert System to Diagnose  Diseases  in  Durian  Plants  using  Naïve Bayes,”  vol.  3,  no.  3,  pp.  346–352,  2021,  doi: 10.47065/bits.v3i3.1077.
[12]  S. A. M. Harun, M. I. Pradhipta, and U. Achmad, “Perubahan  Sosial  Masyarakat  Akibat  Penurunan Kualitas  Padi  Di  Desa  Wonojati  Kecamatan Jenggawah  Kabupaten  Jember,” SOCA  J.  Sos. Ekon.  Pertan. ,  vol.  13,  no.  1,  p.  38,  2019,  doi: 10.24843/soca.2019.v13.i01.p04.
[13]  M.  S.  Alfarisi,  C.  A.  Bintang,  and  S.  Ayatillah, “Desa  Exsys  (Drone  Security  With  Audio  And Expert  System)  Untuk  Mengusir  Burung  Dan Mengidentifikasi  Hama  atau  Penyakit  Padi  Guna Menjaga  Ketahanan  Pangan  dan  Peningkatan Kemandirian  Pangan  di  Indonesia.”  Journal  of Applied  Agricultural  Science  and  Technology, Semarang, p. 15, 2018.
[14]  M. J. Hasan, S. Mahbub, M. S. Alom, and M. Abu Nasim,  “Rice  Disease  Identification  and Classification  by  Integrating  Support  Vector Machine  with  Deep  Convolutional  Neural Network,” 1st  Int.  Conf.  Adv.  Sci.  Eng.  Robot. Technol.  2019,  ICASERT  2019 ,  vol.  2019,  no. Icasert, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/ICASERT.2019.8934568.
[15]  V. K. Shrivastava, M. K. Pradhan, S. Minz, and M. P.  Thakur,  “Rice  Plant  Disease  Classification Using  Transfer  Learning  of  Deep  Convolution Neural Network,” Int. Arch. Photogramm. Remote Sens.  Spat.  Inf.  Sci.  -  ISPRS  Arch. ,  vol.  42,  no. 3/W6,  pp.  631–635,  2019,  doi:  10.5194/isprs- archives-XLII-3-W6-631-2019.
[16]  R.  Sharma,  “Overview  Of  Different  Machine Learning Techniques For Plant Disease Detection,” J. Gujarat  Res. Soc. , vol. 21, no. 6, pp. 416–425, 2019.
[17]  J. Informa, P. Indonusa, and S. Issn, “Perbandingan jumlah  epoch  dan  steps  per  epoch  pada convolutional neural network untuk meningkatkan akurasi dalam klasifikasi gambar,” vol. 5, pp. 2–6, 2019.
[18]  G.  Wicaksono,  S.  Andryana,  and  B.  -,  “Aplikasi Pendeteksi  Penyakit  Pada  Daun  Tanaman  Apel Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network,”
Mohtar Khoiruddin 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 3
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 37 – 45
Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,
vol. 5, no. 1, p. 9, 2020, doi:
10.31328/jointecs.v5i1.1221.
[19]  Y.  Lu,  S.  Yi,  N.  Zeng,  Y.  Liu,  and  Y.  Zhang,
“Identification  of  rice  diseases  using  deep convolutional neural networks,” Neurocomputing ,
vol. 267, pp. 378–384, 2017, doi: 10.1016/j.neucom.2017.06.023.