Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.1949
Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 637-643
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## CLASSIFICATION OF RICE PLANTS AFFECTED BY RATS USING THE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ALGORITHM
Nofie Prasetiyo *1 , Kiki Ahmad Baihaqi 2 , Santi Arum Puspita Lestari 3 , Yana Cahyana 4
1,2,3,4 Information Engineering, Faculty of Computer Science, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia Email: 1 if20.nofieprasetiyo@mhs.ubpkarawang.ac.id , 2 kikiahmad@ubpkarawang.ac.id ,
3 santi.arum@ubpkarawang.ac.id , 4 yana.cahyana@ubpkarawang.ac.id
(Article received: March 20, 2024; Revision: April 23, 2024; published: April 27, 2024)

## Abstract
In  the  era  of Indonesia's  agrarian  economy  which  is  supported  by  the  agricultural  sector,  rice  plants  play  an important role in meeting food needs. However, pest attacks, especially field mice, can cause significant losses in rice production. To overcome this, this research proposes the use of the Support Vector Machine (SVM) algorithm with the Particle Swarm Optimization method in predicting rat pest attacks on rice plants. This research involves the process of collecting data from drone photos to identify affected agricultural land. The preprocessing stage involves  changing  colors from RGB  to  GRAY  and  zoom  augmentation.  Feature  extraction  is  carried  out  using Histogram of Oriented Gradients (HOG) and Local Binary Pattern (LBP). Testing was carried out involving the SVM/SVC model and performance evaluation was carried out using accuracy, precision and recall metrics. The preprocessing  test  results showed an increase in performance  with training accuracy of  68.33%. However, the actual prediction on the original image results in a low accuracy of around 25%. However, image testing after involving  the  entire  process,  including  preprocessing  and  model  prediction,  shows  a  higher  level  of  accuracy, reaching around 90%.
Keywords : Drone, Machine Learning, Paddy, SVM.

## KLASIFIKASI TANAMAN PADI YANG TERDAMPAK HAMA TIKUS MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

## Abstrak
Pada era perekonomian agraris Indonesia yang didukung oleh sektor pertanian, tanaman padi memainkan peran penting dalam pemenuhan kebutuhan pangan. Namun, serangan hama, terutama tikus sawah, dapat menyebabkan kerugian  signifikan  dalam  produksi  padi.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  metode  optimasi Particle  Swarm  Optimization dalam memprediksi serangan hama tikus pada tanaman padi. Penelitian ini melibatkan proses pengumpulan data dari foto drone untuk mengidentifikasi lahan pertanian yang terdampak. Tahap preprocessing melibatkan perubahan warna dari  RGB  ke  GRAY  dan  augmentasi zoom .  Ekstraksi  fitur  dilakukan  menggunakan Histogram  of  Oriented Gradients (HOG) dan Local Binary Pattern (LBP). Pengujian dilakukan dengan melibatkan model SVM/SVC dan dilakukan evaluasi kinerja dengan metrik akurasi, presisi, dan recall . Hasil pengujian preprocessing menunjukkan peningkatan  performa  dengan  akurasi  pelatihan  sebesar  68.33%.  Namun,  prediksi  aktual  pada  citra  asli menghasilkan akurasi yang rendah sekitar 25%. Meskipun demikian, pengujian citra setelah melibatkan seluruh proses,  termasuk  preprocessing  dan  prediksi  model,  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi,  mencapai sekitar 90%.
Kata kunci : Drone, Machine Learning, Padi, SVM.

## 1. PENDAHULUAN
Masyarakat Indonesia umumnya dikenal sebagai masyarakat agraris, yang berarti perekonomian  bertumpu  pada  sektor  pertanian.  Hal ini disebabkan karena sebagian besar wilayah daratan Indonesia  terbagi  oleh  sepertiga  wilayah  perairan seluruhnya. berdasarkan informasi yang diterima dari
Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  jumlah  penduduk terbesar  keempat  di  dunia  tahun  2018  sebanyak 265.015.300 jiwa dan tercatat luas wilayah Indonesia adalah  berupa  daratan  seluas  1.916.862,20 𝐾𝑚 2 . Hampir  sebagian  besar  dari  penduduk  Indonesia memiliki  status  pekerjaan  dalam  sektor  pertanian sebesar 35.703.074 jiwa [1].
Secara  kebutuhan  pangan,  padi  menjadi  salah satu  jenis  tanaman  budidaya  dan  sumber  daya  alam yang  bermanfaat  bagi  manusia.  Padi  yang  ditanam oleh  petani  dapat  menjadi  beras,  selanjutnya  bisa dikonsumsi  sebagai  bahan  pokok  manan  dalam kehidupan  kita  sehari-hari  [2].  Tanaman  padi  dapat hidup  dengan  baik  di  daerah  beriklim  hangat  dan banyak uap air, tetapi  juga dapat hidup dengan  baik di daerah tropis seperti Indonesia [3]. Secara umum, penggunaan  lahan  meliputi  pertanian  tadah  hujan, pertanian  irigasi, padang rumput, kehutanan, tempat rekreasi,  dan  lain-lain  [4].  Tetapi  jenis  penggunaan lahan  lebih  rinci  dengan  mempertimbangkan beberapa  rincian  teknis  yang  berkaitan  dengan kondisi  fisik  dan  sosial  dari  satu  atau  lebih  spesies tanaman. [5]
Hama  merupakan  salah  satu  variabel  yang mempengaruhi  produksi  padi.  Beberapa  hama  yang dapat  menyerang  tanaman  padi  antara  lain:  tikus sawah,  thrips,  belalang,  hama  putih  palsu,  hama ganjur,  penggerek  batang  padi  merah  jambu,  kutu kebul, dan wereng batang coklat [6]. Salah satu hama yang  paling  penting  dalam  budidaya  padi,  termasuk hewan  mamalia  (hewan  menyusui),  adalah  tikus sawah [6]. Tikus berbeda dengan hama tanaman padi lainnya [7]. Tanaman padi diserang oleh tikus sawah mulai  dari  masa  tanam  hingga  panen.  Tikus  sawah memiliki  daya  rusak  yang  sangat  besar,  dapat berkembang  biak  dan  beradaptasi  dengan  cepat, sehingga  relatif  sulit  untuk  dikendalikan  [8].  Mulai dari kerusakan ringan hingga puso atau gagal panen, tikus  sawah  dapat  menimbulkan  banyak  kerusakan. [9].
Sistem cerdas yang dapat memprediksi serangan hama  tikus  pada  tanaman  padi  sangat  dibutuhkan, karena  sangat  penting  untuk  mencegah  serangan hama  tikus  secara  dini  [10].  Sistem  ini  dirancang untuk  mencari  nilai  akurasi  dan  presisi  dengan menggunakan  metode  Particle  Swarm  Optimisation dan algoritma Support Vector Machine (SVM).
Machine Learning adalah bagian dari kecerdasan  buatan  atau Intelligence  Amplification (AI)  yang  berfokus  pada  pengembangan  algoritma dan  model  statistik  yang  memungkinkan  sistem komputer  meningkatkan  kinerjanya  [11]. Machine Learning melibatkan pembelajaran fitur dan pengklasifikasi secara bersamaan, dan menggunakan data pelatihan untuk mengkategorikan konten gambar tanpa  spesifikasi  dari  fitur  gambar  [12]  . Salah  satu algoritma  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  di semua  jaringan  berbasis  pembelajaran  mendalam untuk menyelesaikan masalah regresi dan klasifikasi adalah Support  Vector  Machine (SVM)  [13].  SVM memiliki lapisan dan bobot yang diatur dalam sebuah arsitektur. Dua komponen dari arsitektur SVM adalah bobot( Weight ) dan lapisan( Layer ). [14].
Proses dalam deteksi lahan pertanian pada citra tanaman  padi  dilakukan  dengan  mengidentifikasi berbagai objek yang melibatkan citra yang kompleks dan  variatif,  dimana  terdiri  dari  lahan  sawah,  dan
bukan  lahan sawah, contohnya rumah,  jalan, pohon, mobil,  dan  sebagainya  [13],  [15].  Semakin  banyak jumlah  objek  dan  variasinya  membuat  citra  susah diprediksi dan tingkat keakuratannya semakin kecil. Selain  itu,  citra  tanaman  padi  diperoleh  dari berdasarkan  level  resolusi,  ketinggian  gambar (eye alt) ,  dan  waktu  pengambilannya  [16].  Menurut penelitian,  metode  Support  Vector  Machine  (SVM) berkinerja  baik  dan  dapat  menangani  masalah  yang kompleks.  [17].  Tujuan  penelitian  ini  yaitu merancang  arsitektur  SVM  untuk  identifikasi  lahan pertanian sawah yang terdampak hama tikus.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  klasifikasi  tanaman  padi terhadap  hama  tikus  terdapat  tahapan-tahapan  alur untuk  menyapai  pada  masalah  dan  tujuan  dari  hasil penelitian ini.

## Gambar 1. Prosedur Penelitian
Analisis  masalah  diambil  dari  tanaman  padi yang  memiliki  hama  yang  merusak  tanaman  padi tersebut. Terlalu banyak hama yang harus diketahui, setelah itu baru mencocokkan dampak dari kerusakan yang  mempengaruhi.  Walaupun  pada  akhirnya mengetahui  jika  satu  permasalahan  tersebut  bisa membuat  gagal  panen  tanaman  padi,  namun  pada penelitian  ini  mengetahui  proses  hama  yang  bisa merusak tanaman padi dan memiliki dampak masing- masing serta keadaan yang terlihat pada area pinggir atau  tepi  dan  tengah-tengah  sawah  yang  mengenai ujung  tanaman  padi.  pada  setiap  penelitian  untuk hama padi dapat memproses cukup lama sehingga di pilihlah satu-satu dari masing-masing atribut. Proses yang  dilalui  dalam  penelitian  ini  penulis  memilih untuk  meneliti  pada  ruang  lingkup  yang  kecil sehingga  penyakit  atau  hama  yang  sering  muncul terdapat  3  dataset  dan  jika  di  jabarkan  secara  rinci maka akan lebih banyak hama yang akan di deteksi. A. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  ini  dilakukan  secara  tiga tahap yaitu; wawancara, observasi dan studi literatur. 1. Wawancara  dilakukan  pada  salah  satu  sawah yang bertempat di Karawang, dalam wawancara tersebut  peneliti  menemukan  beberapa sample sebagai  bahan  untuk  mengetahui  jenis  hama tanaman padi.
2. Observasi dilakukan dengan  memilih  beberapa salah satu hama yang menjadi bahan pengujian pada deteksi tanaman padi.
3. Studi  literatur  peneliti  mendapatkan  dari  foto drone dari  ketinggian  100  meter  untuk mengenai  klasifikasi  tanaman  padi  terhadap tikus.
B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  digunakan  dari  foto drone dalam bentuk jpg dengan pengambilan gambar dari ketinggian 100 meter diatas permukaan tanah. C. Pembagian Class
Pembagian Class yang  didapatkan  untuk visualisasi  terdapat  3 class diantaranya:  Kritis, Medium, Normal.
Gambar 2. Merubah Warna Citra RGB to GRAY

## D. Preprocessing
Pada  tahapan  Preprocessing  penelitian  ini menggunakan tahapan perubahan warna dari RGB  ke GRAY  seperti  gambar  2  diatas  [18].  Dalam pengolahan Preprocessing ini menggunakan RGB to Grayscale  agar  dapat  mengurangi  dimensi  data, mempercepat waktu komputasi atau pengolahan citra, serta  menghilangkan  redundansi  informasi  warna yang mungkin tidak diperlukan untuk penelitian ini.
Gambar 3. Zoom
E. Augmentasi
Augmentasi zoom adalah  salah  satu  teknik augmentasi  data  yang  umum  digunakan  dalam pelatihan  model  klasifikasi,  terutama  untuk  tugas- tugas  penglihatan  komputer  seperti  klasifikasi gambar.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  proses zoom seperti : Pemotongan Gambar, Penambah Jarak, Pengubah Warna menjadi Grayscale, serta Rotasi dan Pemutarbalik ( Flip ).
Augmentasi yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan  Augmentasi zoom dengan  tingkat
ukuran  pebesar  1,2  atau  sekitar  20%  zoom  dari gambar asli (original)
Gambar 4. Hasil Ekstrasifitur Histogram of Oriented Gradients
(HOG) Gambar 5. Hasil Ekstrasifitur Local Binary Pattern (LBP)
F. Ekstrasi fitur Ekstraksi fitur Histogram of Oriented Gradients (HOG)  adalah  salah  satu  metode  yang  umum digunakan dalam pengolahan citra komputer dan visi komputer  untuk  mendapatkan  representasi  fitur  dari citra  yang  memiliki  proses  seperti  :  Normalisasi Gambar,  Perhitungan  Gradien,  Pembagian  gambar menjadi 16x16 piksel, serta Penggabungan Fitur yang digunakan.
Local  Binary  Pattern (LBP)  adalah  metode ekstraksi  fitur  yang  digunakan  dalam  pengolahan citra untuk pengenalan tekstur. Metode ini digunakan untuk mengenali pola tekstur dalam suatu citra yang
memiliki  proses  seperti:  Konversi  ke  Grayscale, Histogram LBP serta Normalisasi.
Ekstrasi fitur yang digunakan pada penelitian ini menggunakan  tahapan  ekstrasi  fitur Histogram  of Oriented Gradients (HOG) dan Local Binary Pattern (LBP) seperti gambar 4 dan gambar 5 [19].
G. Pengujian
Tahap  pengujian  adalah  tahap  di  mana  model yang  telah  dilatih  sebelumnya  akan  diuji  untuk mengukur  kinerjanya  secara  objektif.  Tahap  ini melibatkan  pengukuran  metrik  evaluasi  seperti akurasi,  presisi,  dan  recall.  Dilakukan  pengujian menggunakan  citra  dengan  berbagai  posisi  dan keadaan  yang  berbeda  -  beda,  dengan  tujuan mengetahui  kinerja  model  dalam  mengklasifikasi tanaman  padi  yang  terdampah  hama  tikus  dalam berbagai  keadaan.  Cara  mendapakan  nilai  tingkat akurasi adalah dengan rumus.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100% (1)

## H. Evaluasi
Evaluasi  hasil  dilakukan  agar  mengetahui tingkat akurasi dari citra gambar dan  juga hasil dari pengenalan  suatu  gambar.  Hal  ini  dilakukan  agar mengetahui  tingkat  keberhasilan  dari  citra  dalam mengenali  mengklasifikasi  tanaman  padi  yang terdampak  hama  tikus.  Maka  tahap  ini  diperlukan untuk apakah citra yang dihasilkan sudah sesuai dan mampu mengidentifikasi ketidaksesuaian antara hasil citra dengan yang diharapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dimulai dengan pembagian dataset yang sudah diaugmentasi,  yang  terdiri  dari  600  gambar,  yang terdiri  dari  tiga  kategori  kritis,  medium,  normal, menjadi  tiga  dataset:  latihan,  validasi,  dan  uji.  Data latihan berjumlah 50 gambar, validasi 50 gambar, dan uji  15  gambar.  Model  dilatih  menggunakan GridSearchCv  dengan  Estimator  :  SVC  .  Tabel  1 menunjukkan hasil pelatihan model.

## Gambar 6 Tabel Keterangan Perhitungan Pengujian Model

## 3.1. Pengujian Preprocessing
Bagian  ini  merupakan  pengujian  tentang pengaruh  adanya preprocessing pada  citra  sebelum proses  klasifikasi. Preprocessing yang  digunakan yaitu  merubah  warna  RGB  to  Gray  dan  ZOOM dengan  faktor  zoom  1,2  atau  20%.  Pengujian  ini menambahkan  ekstrasifitur Histogram  of  Oriented Gradients (HOG)  dan Local  Binary  Pattern (LBP) untuk  membandingkan  hasil  citra  original  dengan
citra  hasil  preprocessing.  Model  SVM/SVC  pada penelitian  ini  mendapatkan  akurasi  0.6833.  Seperti gambar 7 dibawah ini.
Gambar 7 Confusion matrik pengujian Preprocesing
Tabel 1 Hasil Report Classification Citra Precision recall F1-score support Kritis 0.62 0.84 0.71 19 Medium 0.77 0.65 0.71 26 Normal 0.67 0.53 0.59 60 accuracy 0.68 60
Berdasarkan  Tabel  1, Precision adalah  jumlah prediksi positif  yang  benar (kritis,  medium,  normal) di  antara  semua  prediksi  positif  yang  dibuat  oleh model.  Dengan  akurasi  0,62  untuk  "kritis"  dan  0,77 untuk "medium" serta 0,67 untuk "normal" model ini sangat kurang akurat  dalam  memprediksi klasifikasi berdasarkan  kategori  yang  sudah  di  tetapkan  dalam gambar.
=  𝑇𝑃 / (𝑇𝑃  +  𝐹𝑃) (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑛 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 = 𝑇𝑁 / (𝑇𝑁  + 𝑇𝑃) (3)
Recall menghitung  proporsi  positif  aktual
(kritis,  medium,  normal  di  dalam  gambar)  yang diidentifikasi  dengan  benar  oleh  model.  Akurasi Recall 0.84 untuk "kritis" dan 0.65 untuk "medium" serta 0.53 untuk "normal" menunjukkan bahwa model ini  kurang  mahir  mengingat  kategori  klasifikasi seperti di dalam gambar 6.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 = 𝑇𝑃 / (𝑇𝑃  +  𝐹𝑁) (4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 = 𝑇𝑁 / (𝑇𝑁  +  𝐹𝑃) (5)
F1-Score adalah rata-rata harmonik dari presisi ( precision )  dan recall ketika class yang  dianggap positif jarang muncul dalam data yang diidentifikasi dengan benar oleh model. Akurasi F1-Score yang di dapat  ialah  0.71  untuk  "kritis"  dan  0.71  untuk "medium"  serta  0.59  untuk  "normal"  menunjukan
bahwa  model  ini  kurang  mahir  mengingat  kategori klasifikasi yang sudah di tetapkan.
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = (2 𝑥 (𝑅𝑅 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) /
(𝑅𝑅 +  𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛)) (6)
Hasil report  classification untuk  pengujian preprocessing adalah  memiliki  akurasi  pelatihan 68%.  Untuk  citra  kritis  dan  menghasilkan  akurasi pelatihan  71%,  cita  medium  serta  menghasilkan akurasi pelatihan 71%, Sedangkan untuk citra normal menghasilkan akurasi pelatihan 59%,. Hasil pengujian  preprocessing  terhadap  performa  citra dapat dilihat pada Gambar 6.

## 3.2. Pengujian Prediksi Aktual
Bagian  ini  merupakan pengujian terhadap citra asli/ original terhadap  metode  yang  digunakan  ialah machine learning. Dimana citra diprediksi mulai dari seluruh class yang ada yaitu: Kritis, Medium, Normal seperti gambar 8 dibawah ini.
Gambar 8 actual predicted citra

## 3.3. Pengujian Prediksi Model
Bagian ini merupukan pengujian terhadap selalu penlitiann  yang  dilakukan  oleh  peneliti  mulai  dari preprocessing,  augmentasi, lalu  dilakukan  prediksi aktual.  Pada  bagian  ini  dapat  diuraikan  mengenai hasil  dari  penelitian  beserta  pengujian  yang  telah dilakukan.  Selain  itu,  disampaikan  juga  mengenai pembahasan  dari  penelitian  maupun  pengujian  yang telah  dilakukan.  Prediksi  model  meggunakan SV/SVC dengan kombinasi Hyperparameter terbaikik (’C’ : 0.1, ’gamma’ : 0.1) dengan memiliki akurasi sebesar 25%.
Tabel 2 Hasil Report Matrix Prediksi Model Citra Precision recall F1-score support Kritis 0.00 0.00 0.00 19 Medium 0.00 0.00 0.00 26 Normal 0.25 1.00 0.40 15 accuracy 0.25 60
Berdasarkan  Tabel  2, Precision adalah  jumlah prediksi positif  yang  benar (kritis,  medium,  normal) di  antara  semua  prediksi  positif  yang  dibuat  oleh model.  Dengan  akurasi  0.00  untuk  "kritis"  dan  0.00 untuk  "medium"  serta  akurasi  0.25  untuk  "normal"
model  ini  sangat  tidak  akurat  dalam  memprediksi klasifikasi  berdasarkan  kategori  yang  sudah  di tetapkan dalam gambar.
Gambar 9 Hasil Confusion Matrix Prediksi Model
Recall menghitung  proporsi  positif  aktual (kritis,  medium,  normal  di  dalam  gambar)  yang diidentifikasi  dengan  benar  oleh  model.  Akurasi Recall 0.00 untuk "kritis" dan 0.00 untuk "medium" serta 1.00 untuk "normal" menunjukkan bahwa model ini tidak mahir mengingat kategori klasifikasi ketika ada di dalam gambar 6.
F1-Score adalah rata-rata harmonik dari presisi ( precision )  dan recall ketika  kelas  yang  dianggap positif jarang muncul dalam data yang diidentifikasi dengan  benar  oleh  model.  Akurasi F1-Score 0.00 untuk  "kritis"  dan  0.00  untuk  "medium"  serta  0.40 untuk  "normal"  menunjukan  bahwa  model  ini  tidak mahir mengingat kategori klasifikasi.
hasil report  classification untuk  pengujian prediksi  model  adalah  memiliki  akurasi  pelatihan 25%.  Untuk  citra  kritis  menghasilkan  akurasi pelatihan  0%,  cita  medium  menghasilkan  akurasi pelatihan  0%,  Sedangkan  untuk  citra  normal menghasilkan akurasi pelatihan 40%, Hasil pengujian preprocessing  terhadap  performa  citra  dapat  dilihat pada  Gambar  8.  Yang  menunjukkan  bahwa  metode algoritma machine  learning tidak  bisa  mengingat kategori sebuah class citra yang sudah ditetapkan.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  didapatkan  sebuah  model yang  dapat  mengklasifikasikan  tanaman  padi  yang terdampak hama tikus dengan yang tidak terdampak hama  tikus.  Di  mana  model  yang  dilatih  terdiri  dari tiga class antara  lain  kritis,  medium,  normal menggunakan  algoritma  SVM  ( Support  Vector Machine).
Pada  tahap  pelatihan  dilakukan  prediksi klasifikasi  menggunakan  meggunakan  SV/SVC dengan  kombinasi  Hyperparameter  terbaikik  (’C’  : 0.1,  ’gamma’  :  0.1)  pada  citra  yang  sudah dipreprocessing,  diperoleh  estimator  :  SVC  sebesar
25%. Selanjutnya dilakukan pengujian deteksi objek sebanyak 5 kali kesetiap class citra  yang terdampak hama  tikus  dan  yang  tidak  terdampak,  dan  hasilnya semua citra dideteksi dengan kurang benar sehingga mendapatkan nilai akurasi 40%.
Penelitian  sebelumnya  tentang  tanaman  padi yang  terdampak  hamatikus  dengan  menggunakan metode  yang  sama  yang  berjudul  “Klasifikasi Tanaman  Padi  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine ”. Itu belum ada sama sekali hingga saat  ini,  rata-rata  peneliti  melakukan  penelitian kepada tanaman padi yang terdampak atau terjangkit hama  tikus  menggunakan  metode  sebaliknya  yaitu “ Deeplearning ”.  Dari  hasil  perbandingan  tersebut, dapat  disimpulkan  bahwa  metode  “ Support  Vector Machine”  atau  “Machine  Learning ”  yang  telah dilakukan dapat mendeteksi citra tanaman padi yang terdampak hama tikus akan tetapi algoritma support vector  machine masih  belum  bisa  mengklasifikasi sebuah citra berdasarkan class yang sudah di tentukan yang mana persentase prediksi dibawah 80%.
Bahkan  tidak  mencapai  50%  dan  tidak  dapat berjalan  dengan  baik,  dengan  akurasi  yang  kurang diharapkan.  Hal  tersebut  menjadi  kekurangan  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  metode “Support  Vector  Machine” atau “Machine Learning” .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  proses  tahapan  penelitian  yang melibatkan klasifikasi objek dengan tiga class, yaitu kirits,  medium,  dan  normal  menggunakan  metiode Support  Vector  Machine ,  dapat  disimpulkan  bahwa klasifikasi  tanaman  padi  terhadap  hama tikus  dalam pemograman  python  berhasil  diterapkan  dengan algoritma Support Vector Machine yang memperoleh memiliki  akurasi  pelatihan  25%.  Untuk  citra  kritis menghasilkan  akurasi  pelatihan  0%,  cita  medium menghasilkan  akurasi  pelatihan  0%,.  Sedangkan untuk  citra  normal  menghasilkan  akurasi  pelatihan 40%,
Berdasarkan  hasil  pengujian  ketika  dilakukan sebanyak 5 kali kesetiap class citra  yang terdampak hama  tikus  dan  yang  tidak  terdampak,  didapatkan hasilnya  semua  citra  dideteksi  dengan  kurang  benar sehingga mendapatkan nilai akurasi 40%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik, Statistik  Indonesia
2019 . 2019.
[2] K.  S.  Putri  and  T.  Anugrahini,  “Strategi Bertahan  Hidup  Petani  Padi  Sawah  Tadah hujan  pada  Musim  Kemarau  di  Desa Cilebak,” 2023.
[3] T. Wahyudie, Pengelolaan Komoditas Hortikultura Unggulan Berbasis Lingkungan . Lombok Tengah Nusa Tenggara Barat: Forum Pemuda Aswaja,2021. [4] R. Jusrianti, Analisis Kesesuaian Penggunaan  lahan  Berdasarkan  Kelas Kempuan  Lahan  di  Sub  Daerah  Aliran Sungai (DAS) Jenelata . Makasar: Universitas Hasanuddin Makasar, 2021. [5] S. Rusdiana and A. Maesya, “Pertumbuhkan Ekonomi dan kebutuhan Pangan di Indonesia,” Agriekonomika ,  vol.  6,  no.  1, Apr. 2019, doi: 10.21107/agriekonomika.v6i1.1795.
[6] K.  A.  Baihaqi  and  C.  Zonyfar,  “Deteksi Lahan  Pertanian  Yang  Terdampak  Hama Tikus Menggunakan Yolo v5,” 2022.
[7] R.  Juniansyah  Arifandi,  M.  Junus,  M.
Kusumawardani, P. Studi Jaringan
Telekomunikasi  Digital,  J.  Teknik  Elektro, and  P.  Negeri  Malang,  “Sistem  Pengusir Hama  Burung  dan  Hama  Tikus  Pada Tanaman Padi Berbasis Raspberry pi”,2021.
[8] A.  Gazali  and  Ilhamiyah, Hama  Penting Tanaman Utama dan Taktik Pengendaliannya .  Banjarmasin:  Universitas Islam  Kalimantan  Muhammad  Arsyad  Al- Banjary Banjarmasin, 2022.
[9] P. Widodo, I. M. A. S. Wijaya, and I. P. G. Budisanjaya,  “Hubungan  Antara  Persentase
Serangan  Hama  Tikus  dengan  Produktivitas
Lahan  Melalui  Pendekatan  Foto  Udara,” Jurnal  Beta  (BIOSISTEM  DAN  TEKNIK
PERTANIAN) ,  vol.  6,  pp.  1–8,  Sep.  2019, [Online]. Available:
http://ojs.unud.ac.id/index.php/beta
[10] C. Bagus, P. Putra, R. Cahya Wihandika, and S.  Adinugroho,  “Prediksi  Luas  Serangan Hama  pada  Tanaman  Padi  Menggunakan Metode  Extreme  Learning  Machine  (ELM) dan  Particle  Swarm  Optimization  (PSO),”
2020. [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[11] S. Hartati and Gadjah Mada University Press, Kecerdasan buatan berbasis pengetahuan .
[12] H.  Hikmayanti  Handayani,  S.  Madenda,  E. Prasetyo  Wibowo,  T.  Maulana  Kusuma,  S.
Widiyanto,  and  A.  Fitri  Nur  Masruriyah,
“The  best  classification  algorithm  for identification beef quality based on marbling,”  in 2020  5th  International Conference  on  Informatics  and  Computing, ICIC  2020 ,  Institute  of  Electrical  and Electronics  Engineers  Inc.,  Nov.  2020.  doi: 10.1109/ICIC50835.2020.9288624.
[13] “Pemanfaatan Model Neural Network dalam Generasi Baru Pertanian Presisi di Perkebukan Kelapa Sawit.”
[14] R.  K.  Dinata  and  N.  Hasdyna, Machine Learning . Sulawesi: Universitas Malikussaleh, 2020. [15] M. Alfin Jimly Asshiddiqie, B. Rahmat, and
F.  Tri  Anggraeny,  “Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network,” 2020.
[16] B. Id et al. , “Analisis Semiotika Foto Cerita Rupa Masyarakat.”
[17] S. Fitri and N. Nurjanah, “Penerapan Support Vector Machine untuk Mendapatkan Sebaran lahan  Sawah  pada  Citra  Landsat  8,”
INFOTECH Journal , vol. 4, pp. 1–5, 2019.
[18] E. Puerwandono and I. Maulana, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Klasifikasi Citra Daun Sirih,” Journal  of  Information  Technology and Computer Science (INTECOMS) , vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2023.
[19] Meiriyama,  S.  Devella,  and  S.  M.  Adelfi, “Klasifikasi  Daun  Herbal  Berdasarkan  Fitur Bentuk  Dan  Tekstur  Menggunakan  KNN,”
Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi , vol. 9, pp. 1–12, 2022.