Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023

## KLASIFIKASI KESEHATAN PADA TANAMAN PADI MENGGUNAKAN CITRA UNMANED AERIAL VEHICLE (UAV) DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN)
Erwin Hermawan 1 , Sahid Agustian 2 , Dimas Mulya Saputra 3
Teknik Informatika, Universitas Ibn Khaldun Bogor Alamat Jl. K.H. Sholeh Iskandar Raya Km. 2 Kota Bogor, Indonesia, 16162 Email: erwin.82@uika-bogor.ac.id 1 , shudjimartsu@uika-bogor.ac.id 2 , dms75551@gmail.com 3

## Abstrak
Indonesia  merupakan  Negara  dengan  mayoritas penduduknya  menjadikan  beras  sebagai  makanan utama.  Dengan  jumlah  penduduk  yang  semakin mengingkat  tentunya  perlu  menjaga  kualitas  padi agar  menurunkan  risiko  gagal  panen.  Pada  tahun 2019, dinyatakan bahwa hampir 40% dari hasil panen dunia  menghilang  karena  penyakit  dan  serangan hama.  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  merupakan salah  satu  teknologi  yang  sudah  banyak  digunakan untuk pengamatan dan pemetaan pada tanaman padi. Ukuran  UAV  yang  kecil  membuatnya  dapat bermanuver  lebih  banyak  sehingga  membuat pemotretan  lahan  lebih  mudah  dan  cepat.  Penyakit- penyakit  dan  serangan  hama  ini  dapat  dideteksi dengan  melihat pada bagian-bagian tanaman. Bagian yang  paling  mudah  untuk  dideteksi  adalah  pada bagian daun karena tanda-tanda penyakit akan terlihat dengan  jelas.  Namun,  tidak  mudah  untuk  mengenali penyakit-penyakit  tersebut  dibutuhkan  tenaga  ahli dalam  mengidentifikasikan  penyakit  melalui  sebuah citra UAV dengan lebih akurat. Convolutional Neural Network  (CNN)  adalah  salah  satu  metode  deep learning  yang  sering  digunakan  dalam  pengenalan citra  digital.  Hal  ini  dikarenakan  CNN  berusaha meniru  cara  pengenalan  citra  pada  visual  Cortex manusia. Metode CNN pada penelitian ini digunakan untuk  mengklasifikasikan  tanaman  padi  sehat  dan tanaman padi sakit melalui citra UAV .
Kata  Kunci  :  Citra  UAV, Convolutional  Neural Networks(CNN) , Deep Learning , Padi.

## Abstract
Indonesia  is  a  country  with  a  majority  of  the population  making  rice  the  main  food.  With  an increasing  population,  of  course,  it  is  necessary  to
maintain the quality of rice to reduce the risk of crop failure. In 2019, it was stated that nearly 40% of the world's  crop  was  lost  due  to  disease  and  pest infestation.  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  is  a technology  that  has  been  widely  used  for  the observation  and  mapping  of  rice  plants.  The  UAV's small  size  allows  it  to  maneuver  more,  making shooting  land  easier  and  faster.  These  diseases  and pest  attacks  can  be  detected  by  looking  at  the  plant parts.  The  easiest  part  to  detect  is  on  the  leaves because the signs of the disease can be seen clearly. However, it is not easy to recognize these diseases, it requires  experts  to  identify  diseases  through  a  more accurate UAV image. Convolutional Neural Network (CNN) is a deep learning method that is often used in digital  image  recognition.  This  is  because  CNN  is trying to imitate the image recognition method in the human  visual  cortex.  The  CNN  method  in  this  study was used to classify healthy rice plants and diseased rice plants through UAV imagery.
Keywords:  UAV  Image,  Convolutional  Neural Networks (CNN), Deep Learning, Paddy.

## I. PENDAHULUAN
Beras  berasal  dari  padi  atau  gabah  yang dibudidayakan  sehingga  menjadi  makanan  pokok seperti sekarang ini. Padi ( Oryza sativa L ) merupakan tanaman  pangan  yang  sangat  penting  di  Indonesia . Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat produksi padi Indonesia mencapai  54,42  juta  ton  GKG  pada 2020.  Jika  dikonversi  menjadi  beras,  total  produksi
Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
GKG  tersebut  kira-kira  setara  dengan  31,36  juta  ton beras. Angka ini menyusut 0,45% dari produksi tahun sebelumnya  yang  seberat  31,5  juta  ton GKG  pada tahun 2021 [1].
Keberhasilan panen dari tanaman padi tersebut dapat mempengaruhi industri pertanian di daerah bahkan di suatu  negara,  tetapi  gagal  panen  dapat  terjadi  kapan saja  salah  satu  penyebabnya  adalah  penyakit  dan serangan  hama.  Hampir  40%  dari  hasil  panen  dunia hilang  karena  penyakit  dan  serangan  hama,  menurut survei  pada  tahun  2018.  Penyakit-penyakit  dan serangan  hama  ini  dapat  dideteksi  dengan  melihat pada  bagian-bagian  tanaman.  Bagian  yang  paling mudah  untuk  dideteksi  adalah  pada  bagian  daun karena  tanda-tanda  penyakit  akan  terlihat  dengan jelas.  Namun,  tidak  mudah  untuk  mengenali penyakit-penyakit  tersebut  dibutuhkan  tenaga  ahli dalam mengidentifikasikan penyakit. Oleh karena itu, tenaga  ahli  tersebut  dapat  digantikan  dengan  sebuah teknologi  yang  dapat  mengenali  jenis  penyakit  pada tanaman padi [2] .
Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV)  adalah  salah  satu teknologi yang sudah banyak digunakan dalam dunia pertanian  terutama  sebagai  fungsi  pengamatan  dan pemetaan  lahan  padi,  Dengan  menggunakan  UAV pengamatan tumbuhan dapat dilakukan dengan waktu lebih  cepat  dan  memakan  biaya  yang  relatif  lebih rendah.  Ukuran  UAV  yang  kecil  membuatnya  dapat bermanuver  lebih  banyak  sehingga  membuat pemotretan lahan lebih mudah dan cepat [3].
Terdapat  penelitian  terdahulu  mengenai  kesehatan tanaman  padi  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma Convolutional  Neural  Network Dan  Arsitektur MobileNet Pada  Aplikasi  Deteksi  Penyakit  Daun Padi”  telah  melakukan  penelitian  bahwa  klasifikasi gambar  jenis  penyakit  daun  padi  menggunakan algoritma  CNN  dengan  arsitekrut MobileNetV1 dan Feature Extraction memiliki akurasi yang baik sekali yaitu sebesar 92% namun dengan jumlah data cukup kecil dan penggunaan epoch yaitu 100, mengakibatkan  nilai  validasi  kesalahan  pada  proses pelatihan, sehingga akan terjadi overfitting [4]. Selain itu,  pada  penelitian  yang  berjudul  ”Implementasi Artificial  Neural  Network (ANN) Backpropagation untuk  klasifikasi  jenis  penyakit  pada  daun  tanaman tomat”  menyebutkan  bahwa  dari  pemrosesan  data tersebut  menghasilkan  akurasi  terbaik  sebesar  78%
pada cross-validation  flods 4  denganw  aktu  yang dibutuhkan  untuk  memproses  data  selama  319,77 detik  menggunakan  aturan-aturan  dengan batchsize sebesar 100, hiddenlayers yang didefinisikan sebagai a  , bobot  sebesar  0,3  pada learningrate, validation threshold sebesar  20  untuk  mengakhiri  validasi pengujian dan nilai epoch untuk melatih data sebesar 500. Dari perbandingan kedua metode di atas bahwa metode  CNN  lebih  efisien  dan  akurat  sebesar  92% dibandingkan metode ANN hanya sebesar 78%.[5].
Proses  klasifikasi  dalam  mendeteksi  citra  penyakit tanaman  padi  perlu  dibangun  dalam  sebuah  sistem yang  menerapkan  metode deep  learning ,  Banyak metode deep  learning mampu  menyeleksi  fitur  yang komplek  dan  cepat  namun  algoritma Convolutional Neural  Network (CNN)  merupakan  algoritma  yang paling efisien dalam mengekstraksi fitur. Oleh karena itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  model  klasifikasi mengenai penyakit pada tanaman  padi menggunakan teknologi  UAV  dan  metode  CNN  yang  berada  di Desa Bantar Urug Kecamatan Leuwiliang Kabupaten Bogor Provinsi Jawa Barat.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode pengumpulan  data.  Adapun  metode  penelitian  yang diterapkan  dalam  dapat  dilihat flowchart metode penelitian yang ditunjukan pada Gambar 1.

## 2.2 Citra UAV
Citra  UAV  yang  di  hasilkan  oleh  DJI  Phantom  4 Multispectral+  D-RTK  2  menghasilkan  1131  poto udara  berupa  RGB  dan  NIR  Infared.  Berikut  adalah hasil poto udara bisa dilihat pada Gambar 2.

## 2.3 Pembuatan Mosaik Dan Georeferensi
Pada  tahapan  ini  tererdapat  1131  foto  udara  yang diambil  menggunakan  DJI  Phantom  4  Multispectral kemudian akan diolah kembali dengan menggunakan software DJI Terra dari 1131 fotot ersebut di import kedalam  DJI  terra  kemudian  menghasilakan  output berupa  Orthophoto/Orthomozaik.  Berikut  adalah orthopoto bisa dilihat pada Gambar 3.

## P-ISSN : 2686 - 0333
Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
Gambar 1. Metode Penelitian
Gambar 2. Hasil Foto Udara DJI Phantom 4

## 2.4. Praproses Data
Data Preprocessing ini dimaksudkan untuk mempersiapkan  data  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini agar data yang diperoleh, dapat diproses dengan  baik  oleh  model  yang  akan  dibuat,  yaitu model CNN.
Gambar 3. Orthophoto
2.5 . Dataset dan Dataloader Preparation
Dataset  citra  padi  yang  di  gunakan  terdiri  dari  550 citra  yang  terbagi  ke  dalam  2  kelas  yaitu  padi  sehat dan  padi  sakit.  Masing-masing  kelas  memiliki  citra digital  berformat  *JPG.  Berikut  adalah sample data yang  di  gunakan  pada  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Data Set Tanaman Padi

## P-ISSN : 2686 - 0333
Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023

## 2.6. Data Tranformasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  teknik  data  engineering. Pada  Data  Enginering  ini  untuk  menyiapkan infrastruktur  data  yang  akan  digunakan  ditahap training data atau pembuatan model prediksi. Berikut hal yang dilakukan antara lain :
1. Transformasi Random Rotation , hal ini dilakukan untuk  mengatasi  data  yang  sangat  sedikit  dan mengurangi overfitting . 2. Transformasi Random  Resize  Crop ,  hal  ini dilakukan cropping pada  citra  tersebut  menjadi 224x224 pixel . 3. Transformasi Tensor , dalam  hai  ini citra tersebut akan  diubah  ke  dalam  bentuk tensor agar  dapat dibaca pada saat proses pembuatan  model.

## 2.7 . Dataset Splitting
Dataset  Splitting  yaitu  membagi  dataset  citra  UAV padi  sakit  yang  berjumlah  555  citra  UAV  ke  dalam data training , data validation dan data testing dengan perbandingan  70  %  untuk  data training ,  20%  data validation dan  10%  data testing. Adapun  distribusi data tersebut dapat di lihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Splitting
No Kelas Citra UAV Jumlah Keterangan Padi Sehat Padi Sakit 1 231 154 385 Training 2 66 44 110 Validation 3 33 22 55 Testing ∑ 330 220 550

## 2.8. Arsitektur dan Config
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pembuatan  arsitektur model config. Arsitektur model CNN  yang dibangun terdiri  dari  5  lapisan convolutional  layer,  relu,  layer, padding, dan max  pooling pada fiture  learning. Sedangkan  pada  lapisan classification terdapat  1 lapisan flatten, dan  2    lapisan neural  network atau fully connected dan pada lapisan softmax terdiri atas 2 output. Adapun  ilustrasi  arsitektur  CNN  yang  akan dibangun dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur CNN yang akan dibangun
Setelah  arsitemktur  model  CNN  dibuat,  maka  tahap selanjutnya  adalah config.  Config berfungsi  untuk mengatur  semua  parameter  yang  akan  digunakan. Beberapa  parameter  yang  akan  digunakan  dan  di setting untuk  mendapatkan  model  dengan  tingkat akurasi yang terbaik dalam model CNN.

## 2.9 Padi
Padi yang bahasa latinnya Oryza sativa L merupakan bahan  utama  pembuatan  nasi  yang  merupakan makanan  pokok  bagi  seluruh  masyarakat  Indonesia. Padi  diolah  menjadi  beras  kemudian  menjadi  nasi merupakan sumber karbohidrat bagi tubuh. Hasil dari budidaya  padi  ini  sendiri  berpengaruh  terhadap perkembangan  perekonomian  secara  menyeluruh, baik menyangkut pendapatan petani sendiri, pendapat daerah,  maupun  penyerapan  tenaga  kerja.  Oleh karena  itu  pembangunan  dibidang  pertanian  menjadi prioritas utama yang dilaksanakan di Indonesia [13].

## 2.10 Hama Tanaman Padi
Hama  merupakan  salah  satu  faktor  yang  menjadi kendala bagi petani. Perkembangan hama disebabkan adanya  perubahan  iklim.  Di  beberapa  daerah  serta produksi  padi,  perkembangan  hama  menjadi  sangat pesat  pada  musim  kemarau.  Akibat  dari  serangan hama  tersbut  terjadi  penurunan  hasil  produksi  padi yang  membuat  petani  rugi.  Organisme  Pengganggu Tanaman  (OPT)  yang  paling  penting  pada  tanaman padi adalah hama wereg. Hama tersebut mengganggu fase  pertumbuhan  tanaman  padi  semejak  mulai persemaian  (vegetative),  nakan  maupun  berbunga (generative)  sehingga  dapat  menimbulkan  kerusakan berat sehingga hasil yang tinggi.

## 2.11 Citra Digital
Citra digital adalah representasi dari suatu citra yang dibentuk  berdasarkan  sampling  dan  kuantisasi

## P-ISSN : 2686 - 0333
Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
(jumlah pada citra  yang akan diolah)  yang diperoleh dari  suatu  mesin.  Sampling  menggambarkan  matrik yang tersusun dari baris dan kolom. Dengan kata lain, pengambilan  sampel  suatu  gambar  mewakili  ukuran piksel  (titik)  pada  gambar,  kuantisasi  mewakili  nilai tingkat  kecerahan  yang  digambarkan  menggunakan skala  abu-abu  sesuai  dengan  digit  biner,  dan kuantisasi  kata-kata  dalam  gambar  lain  mewakili warna dalam jumlah gambar [15].

## 2.12 Penginderaan Jauh
Penginderaan  jauh  adalah  ilmu  dan  seni  untuk memperoleh  informasi  tentang  suatu  objek,  daerah, atau  fenomena  melalui  analisis  data  yang  diperoleh dengan  suatu  alat  tanpa  kontak  langsung  dengan objek, daerah, atau fenomena yang dikaji [16].

## 2.13 Ummaned Aerial Vehicle (UAV)
UAV  merupakan  sistem  tanpa  awak  ( Unmanned System ),  yaitu  sistem  berbasis  elektro-mekanik  yang dapat  melakukan  misi-misi  terprogram,  dengan karakteristik  yaitu  tanpa  awak  pesawat,  beroperasi pada mode mandiri baik secara penuh atau sebagian, dan  sistem  ini  dirancang  untuk  dapat  dipengaruhi secara  berulang.  Teknologi  pemetaan  tanpa  awak menjadi  pilihan  alternatif  disamping  teknologi pemetaan pemetaan lainnya seperti eperti pemotretan udara  baik  skala  besar  dan  kecil  berawak  serta pemetaan  berbasis  satelit.  Teknologi  ini  sangat menjanjikan  untuk  diaplikasikan  dikembangkan  dan sesuai  karakteristik  topografi  dan  geografis Indonesia. UAV biasanya dilengkapi dengan alat atau sistem  pengendali  terbang  melalui  gelombang  radio, navigasi  presisi  (Grounding  Positioning  System  – GPS  dan  pengukuran  Internal  Unit),  dan  elektronik kontrol  penerbangan,  dan  peralatan  kamera  resolusi tinggi.[3]

## 2.14 Deep Learning
Deep  Learning (DL)  adalah  teknik  dalam Neural Network (NN)  yang  menggunakan  teknik  tertentu seperti Restricted  Boltzmann  Machine (RBM)  untuk mempercepat  proses  pembelajaran  dalam  NN  yang menggunakan  lapis  yang  banyak  atau  lebih  dari  7 lapis.  Dengan  adanya  DL,  waktu  yang  dibutuhkan untuk  training  akan  semakin  sedikit  karena  masalah hilangnya gradien pada propagasi balik akan semakin rendah.  Beberapa  jenis  DL  antara  lain Deep  Auto
Encoder,  Deep  Belief  Nets,  Convolutional  Neural Network , dan lain lain [17].

## 2.15 Convolutional Neiral Network (CNN)
CNN merupakan  operasi  yang  menggabungkan lapisan-lapisan yang beroperasi secara paralel, hal ini terinspirasi  dari  sistem  saraf  biologis  manusia.  CNN mempresentasikan  setiap  neuronnya  kedalam  bentuk 2  dimensi,  sehingga  metode  ini  cocok  digunakan dengan  pemrosesan  input  berupa  citra  [18].  CNN merupakan jenis jaringan saraf tiruan yang berfungsi untuk memproses data yang memiliki jaringan seperti grid.  Contohnya  data  deret  waktu  yang  termasuk  ke dalam  grid  1D  (satu  dimensi)  yang  mengambil sampel  pada  interval  waktu  yang  teratur,  dan  data gambar  yang  termasuk  ke  dalam  grid  2D  pixel  (dua dimensi). CNN juga menggunakan operasi matematika  yang  disebut  konvukasi.  Konvulasi adalah jenis opeasi linear khusus yang menggunakan konvulasi  sebagai  pengganti  matriks  umum  dan  jika dilihat  dari  jumlah  layer  yang  digunakan  adalah berlapis-lapis, maka CNN tersebut dinamakan dengan Deep  Convolutional  Neural  Network  atau  biasa disingkat DCNN [19]
CNN  sudah  banyak  digunakan  dalam  aplikasi pengenalan  gambar  dan  video,  sistem  pemberi rekomendasi,  klasifikasi  gambar,  analisis  gambar medis,  dan  pemrosesan  bahasa  alami.  CNN mempelajari  filter  dalam  algoritma  gambar  biasa. Algoritma disini memiliki tujuan untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  data  yang  sudah ada. Arsitektur  CNN  terdiri  dari convolution  layers, pooling  layers, dan full  connection  layers. Arsitektur Convolutional  Neural  Network terlihat  pada  Gambar 6.
Gambar 6. Arsitektur Convolutional Neural
Network
Sumber : ( https://towardsdatascience.com/ )

## P-ISSN : 2686 - 0333
Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
A. Convolutional Layer Convolutional  Layer merupakan  lapisan  pada  CNN yang bertugas untuk melakukan proses lonvulasi dari citra  digital  dengan  menggunakan filter telah ditentukan  untuk  mendapatkan feature  map.  Filter yang digunakan pada
proses Covolution  Layer adalah  berukuran  3x3. Proses  dari  konvolusi  juga  dapat  ditentukan berdasarkan  dari  pergeseran filter yang  dimasukan atau yang biasa disebut dengan Stride yang bernilai 1 [11]. Yang bisa dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Convolutional Layer Sumber : (WiraDKP,2020)

## B. Relu Layer
Retrified  Linear  Unit atau  biasa  disebut  ReLu layer adalah  lapisan  yang  menerapkan  fungsi  aktivasi ReLu.  Fungsi  aktivasi  ReLu  ini  mengambil  sebuah nilai  input  dan  membatasi  nilainya  sampai  nol  yaitu mengubah  nilai  negative  menjadi  nol  berguna  untuk menghilangkan  nilai  negative  pada  hasil layer sebelumnya.  Adapun  persamaan  yang  digunakan pada  ReLu  menggunakan  persamaan  1  [11].  Proses pada ReLu dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Proses Relu Sumber : (Primatha, 2018)
C. Poling Layer Lapisan Pooling digunakan untuk mengurangi ukuran citra. Lapisan Pooling  yang sering digunakan adalah ukuran  2x2,  dan  diaplikasikan  dengan  langkah sebanyak  2,    beroperasi    pada    setiap    irisan  dari
input.  Bentuk  ini  bisa  mengurangi  Feature  map  dari ukuran asli  [20]. Oprasi Poling seperti pada Gambar 9.
Gambar 9. proses operasi poling layer Sumber : (Nura Aljaafahri, 2018)
Jika nilai stride adalah satu, maka filter akan bergeser sebanyak  satu  piksel  secara  horizontal  lalu  vertikal. Semakin kecil stride yang digunakan, maka semakin detail  informasi  yang  didapatkan  dari  sebuah  input, namun membutuhkan komputasi lebih jika dibandingkan dengan stride yang besar [21].
D. Stride Stride adalah  parameter  yang  befungsi  untuk menentukan jumlah pergeseran filter pada saat proses convolution. Jika stride yang  digunakan  adalah  2, berarti convolution  filter akan  bergeser  sebanyak  2 pixel secara  horizontal  lalu  vertikal  [22].  Adapun ilustrasi  pada  proses stride  layer dapat  dilihat  pada gambar 10.
Gambar 10. Iluttrasi Stride Layer Sumber : (WiraDKP, 2020)
Pada  gambar  dapat  dideskripsikan  bahwa  jika stride yang digunakan adalah 1, maka convolatuional filter akan bergeser pada setiap prosesnya sebanyak 1 pixel dan  jika stride yang  digunakan  adalah  2,  maka convolution  filter akan  bergeser  pada  setiap prosesnya sebanyak 2 pixel. Dari proses tersebut akan mempengaruhi jumlah pixel yang dihasilkan, semakin besar stride yang digunakan akan menyebabkan hasil konvolusi yang lebih kecil.
∗ =

## P-ISSN : 2686 - 0333
Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
E. Padding Padding  Layer adalah  parameter  yang  berfungsi untuk  menentukan  jumlah pixel atau  yang  bernilai  0 dan akan ditambahkan pada dtiap sisi dari input. Hal tersebut  digunakan  untuk  memanipulasi  dimensi output dari feature  map yang  akan  berkurang  pada saat proses convolutional. Sehingga akan mengembalikan  dimensi  yang  sebenarnya  yang sesuai  dengan input [22] . Adapun  ilustrasi  pada proses padding layer dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Proses Polling pada Layer Sumber : (WiraDKP, 2020)
F. Fllaten Layer Flatten merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk merubah  hasil  keluaran  multidimensi  dari  proses ekstraksi  ﬁtur  menjadi  vektor.  Proses  tersebut dilakukan  karena  proses  klasiﬁkasi  pada  fully connected  layer  membutuhkan  input  berupa  vector [21]. Ilustrasi dari Flatten dapat di lihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Ilustrasi Flatten
Sumber : (Subramanian, 2018)
G. Fully Connected Layer Fully  connected  layer adalah  lapisan  dimana  semua neuron  aktivasi  dari  lapisan  sebelumnya  terhubung semua  dengan  neuron  di  lapisan  selanjutnya  seperti halnya jaringan saraf tiruan biasa. Setiap aktivasi dari
lapisan  sebelumnya  perlu  diubah  menjadi  data  satu dimensi  sebelum  dapat  dihubungkan  ke  semua neuron  di fully-  connected  layer [23].  Ilustrasi fully connected layer dapat di lihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Ilustrasi Fully Connected Layer Sumber : (https://towardsdatascience.com/)
H. NLLoss (Negative Log -Likelihood Loss)
Function
Loss  function merupakan  fungsi  untuk  menghitung kesalahan atau kerugian  yang dihasilkan dari sebuah model  atau  menghitung  seberapa  baik  model  dalam melakukan  tugas  tertentu  seperti  regresi  dan klasifikasi.  Ada  beberapa  jenis loss  function salah satunya  adalah Negative  Log-Likelihood  Loss Function atau  biasa  disebut NLLLoss  Function . NLLLoss  Function berfungsi  untuk  mengatasi permasalahan pada klasifikasi yaitu, multi- classification dan  digunakan  untuk  mengatasi dataset s  yang  tidak  seimbang  atau imbalanced datasets . Bentuk persamaan NLLLoss Function dapat dilihat pada persamaan 1.
𝐿 = − log(𝑦 𝑖 ) (1)
Dalam  persamaan  1.  di  atas  dideskripsikan  bahwa ( 𝑦� 𝑖� ) merupakan nilai probabilitas dari setiap kelas dari hasil  klasifikasi log-softmax ,  sedangkan  logartima yang digunakan adalah logaritma natural.

## I. Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan metode yang digunakan untuk  mengetahui  atau  mendeskripsikan  kinerja  dari proses klasifikasi  yang dihasilkan dari sebuah  model prediksi.  Beberapa  metode  yang  berada  di  dalam confusion  matrix antara  lain  akurasi, error  rate, sensiticity atau recall, specificity, precision dan false

## P-ISSN : 2686 - 0333
Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
positive  rate. Tabel  menunjukkan  gambaran confusion  matrix. Tabel  confusion  matrix  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix
Berdasarkan tabel di atas dapat dideskripsikan bahwa TP  ( True  Positive )  merupakan  hasil  prediksi  yang sesuai dengan actual, yaitu keduanya benar, TN ( True Negative )  merupakan  hasil  prediksi  salah  dan  nilai actual  salah,  FP  ( False  Positive )  merupakan  hasil prediksi benar, namun hasil yang sebenarnya (actual) salah,  dan  TN  ( Trrue  Negative )  merupakan  hasil prediksi  salah,  namun  yang  sebenarnya  (actual) benar.

## J. Akurasi
Akurasi  merupakan  hasil  perhitungan  semua  nilai prediksi  yang benar dibagi dengan keseluruhan data. Nilai  akurasi  terbaik    1  dan  nilai  akurasi  terburuk adalah  0  (rentang  0-1).  Adapun  persamaan  unutk menghitung akurasi antara lain:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 (2)
K. Error Rate Eror  rate merupakan  hasil  perhitungan  semua  niali prediksi  yang  salah  dibagi  dengan  keseluruhan  data. Nilai  akurasi  terbaik  kebalikan  dari  akurasi,  yaitu  0 dan  nilai  akurasi  terburuk  adalah  1.  Adapun  bentuk persamaan untuk menghitung error rate dapat dilihat pada persamaan 2.7
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 (3)

## L. False Positive Rate
False  Positive  Rate atau  (FPR)  merupakan  hasil perhitungan  dari  jumlah  prediksi  positif  yang  salah dibagi  dengan  keseluruhan  dari  jumlah  kelas  yang negatife.  Nilai  terbaik  dari  (FPR)  adlah  0  dan  nilai terbentuknya  adalah  1.  Adapun  bentuk  persamaan
untuk  menghitung  (FPR)  dapat  dilihat  pada persamaan (4)
𝐹𝑃𝑅 = � 𝐹𝑃 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 (4) M. Sensitivity (Recall/True Positive Rate)
Sensitivity atau Recall atau True positive Rate (TPR) merupakan  hasil  perhitungan  dari  jumlah  prediksi positif  yang  benar  dibagi  dengan  keseluruhan  dari jumlah  kelas  yang  positif.  Nilai  terbaik  dari  (TPR) adalah  1  dan  nilai  terbentuknya  adalah  0.  Adapun bentuk  persamaan  untuk  menghitung  (TPR)  dapat dilihat pada persamaan 5.
𝑇𝑃𝑅 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (5)
N. Precision (True Predicstive Value) Precision merupakan  hasil  perhitungan  dari keseluruhan  dari  keseluruhan  jumlah  prediksi  positif yang  benar  dibagi  dengan  keseluruhan  jumlah  kelas yang benar. Nilai terbaik precision adalah 1 dan nilai terburuknya adalah 0.
O. F1 Score F1  score merupakan  hasil  perhitungan  dari  rata-rata precision dan recall .  Nilai  terbaik  dari F1  score adalah  1  dan  nilai  terburuknya  adalah  0.  Adapun bentuk  persamaan  untuk  menghitung F1  score dapat dilihat pada persamaan 6.
𝐹1�𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = � 1 2 �( 1 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) (6)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Evaluasi Percobaan Model Skenario I
Epoch yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah sebanyak  25.  Nilai  tertingginya  berada  pada epoch ke-25 yaitu 1.00 untuk training, kemudian dari epoch 20 sampai 25 nilai stabil berada di angka 0,91 untuk validation . Menunjukan bahwa Arsitektur CNN yang telah  dibuat  sudah  cukup  baik  membedakan  antara tanaman padi sehat dan sakit.

## P-ISSN : 2686 - 0333
Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
Tabel 3. Performa Skenario I
Berdasarkan  percobaan  atau  eksperimen  Maka,  hasil akurasi dan cost yang diperoleh nilai akurasi 0,96%.

## 3.2. Evaluasi Percobaan Skenario II
Epoch yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah sebanyak  35.  Nilai  tertingginya  yaitu  0,99  untuk training,  0,91  untuk validation . Dan  menunjukan bahwa  Arsitektur  CNN  yang  telah  dibuat  sudah cukup  baik  membedakan  antara  tanaman  padi  sehat dan sakit .
Tabel 4. Performa Skenario II
Berdasarkan  percobaan  atau  eksperimen  Maka,  hasil akurasi dan cost yang diperoleh nilai akurasi 0,95%.

## 3.3. Evaluasi Percobaan Skenario III
Epoch yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah sebanyak  50.  Nilai  tertingginya  yaitu  1.00  untuk training,  kemudian  0,91  untuk validation . Dan menunjukan bahwa Arsitektur CNN yang telah dibuat sudah  cukup  baik  membedakan  antara tanaman  padi sehat dan sakit.
Tabel 5. Performa Skenario III
Berdasarkan  percobaan  atau  eksperimen  Maka,  hasil akurasi dan cost yang diperoleh nilai akurasi 0,95%.

## 3.4. Rangkuman Skenario Model CNN
Gambar 14. Rangkuman Skenario Model CNN

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  pengujian  pada penerapan  metode  CNN  untuk  klasifikasi  tanaman padi sehat dan sakit dapat  diambil kesimpulan  yaitu: didapatkan  model convolutional  neural  network untuk  membedakan  tanaman  padi  sehat  dan  padi sakit.  Pada  penelitian  ini  digunakan  sebanyak  3 skenario  dengan  rata-rata  hasil  testing  pada  skenario 1  sebesar  96%,  untuk  scenario  2  didapatkan  nilai sebesar  95%  dan  untuk  scenario  3  didapatkan  nilai sebesar  95%.  Menunjukkan  bahwa  Arsitektur  CNN yang  telah  dibuat  sudah  cukup  baik  membedakan antara tanaman padi sehat dan sakit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementrian  Pertanian  Republik  Indonesia, “produksi  padi  2020  dan  potensi  Januari- April 2021,” 2021. .
[2] H.  Prayoga  Angjaya,  K.  Gunadi,  and  R. Adipranata,  “Pengenalan  Penyakit  Pada
Tanaman Pokok di Indonesia Dengan Metode Convolutional Neural Network.”
[3] W.  Fitasari,  D.  Useng,  and  A.  Munir,
Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
“Pendugaan  Produksi  Dan  Indeks  Vegetasi Tanaman  Padi  Menggunakan  Data  Citra Platform  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV) Dan  Data  Citra  Satelit  Landsat  8,” J. Agritechno ,  pp.  203–216,  2017,  doi: 10.20956/at.v10i2.72.
[4] R.  A.  Saputra,  S.  Wasiyanti,  A.  Supriyatna, and  D.  F.  Saefudin,  “Penerapan  Algoritma Convolutional Neural Network Dan Arsitektur  MobileNet  Pada  Aplikasi  Deteksi Penyakit Daun Padi,” Swabumi , vol. 9, no. 2, pp. 184–188, 2021, doi: 10.31294/swabumi.v9i2.11678.
[5] A.  W.  Putri,  “Implementasi Artificial  Neural Network  (ANN)  Backpropagation  Untuk Klasifikasi  Jenis  Penyakit  Pada  Daun Tanaman  Tomat,” MATHunesa  J.  Ilm.  Mat. , vol.  9,  no.  2,  pp.  344–350,  2021,  doi: 10.26740/mathunesa.v9n2.p344-350.
[6] I.  Rozak,  “Analisis  Dan  Perancangan  Sistem Informasi Geografis Pemetaan Hama
Tanaman  Padi,” J.  Inform.  dan  Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 3, pp. 375–381, 2021, doi: 10.33365/jatika.v2i3.1239.
[7] E.  N.  Arrofiqoh  and  H.  Harintaka, “Implementasi Metode Convolutional  Neural Network  Untuk  Klasifikasi  Tanaman  Pada Citra  Resolusi  Tinggi,” Geomatika ,  vol.  24, no. 2, p. 61, 2018, doi: 10.24895/jig.2018.24- 2.810.
[8] Dwi  Fitriana  Sari  and  D.  Swanjaya, “Implementasi Convolutional Neural
Network  Untuk  Identifikasi  Penyakit  Daun Gambas,” Semin. Nas. Inov. Teknol. , vol. 04, no. 03, pp. 137–142, 2020.
[9] A. Sukomono and A. P. Wijaya, “Identifikasi Tingkat  Stres  Tanaman  Padi  Dengan  Rice Paddy  Stress  Index  (Rpsi)  Pada  Citra Landsat-8,” Geoid , vol. 13, no. 1, p. 85, 2018, doi: 10.12962/j24423998.v13i1.3631.
[10] N.  Fadlia  and  R.  Kosasih,  “Klasifikasi  Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network  (Cnn),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 3, pp.
207–215, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2397. [11] S.  Fauzi,  P.  Eosina,  and  G.  F.  Laxmi, “Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Ikan Air Tawar,” Semin. Nas. Teknol. Inf. , pp. 163–167, 2019.
[12] P.  D. ;  Sukmawaty,  “Jurnal  Ilmiah  Rekayasa Pertanian dan Biosistem, Vol.6, No. 1, Maret 2008,” J. Ilm.  Rekayasa  Pertan.  dan Biosist. Vol.  6,  No.  2,  Sept.  2018 ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 27–38, 2018.
[13] M.  Ihsan,  F.  Agus,  and  D.  M.  Khairina, “Sistem  Deteksi  Penyakit  Tanaman  Padi,” Sakti , vol. 2, no. 1, 2017, [Online]. Available: http://e- journals.unmul.ac.id/index.php/SAKTI/articl e/view/249.
[14] U.  Alifah,  “PEngaruh  Pemberian  Insektisida Nabati Dari Tanaman Maja (Aegle
Marmelos)  Terhadap  Mortalitas  Hama (Wereng Cokelat Dan Penggerek Batang Padi
Kuning)  Dan  Respon  Pertumbuhan Tanaman Padi,” vol. 3, no. 2, p. 6, 2021.
[15] I.  Machroz et  al. ,  “Klasifikasi  kematangan mangga  menggunakan  metode  jaringan syaraf  tiruan  levenberg  marquardt,”  vol.  4, pp. 55–59, 2017.
[16] R.  Lasmi,  S.  Sawitri,  and  B.  D.  Yuwono, “Kajian  Pemanfaatan  Data  Penginderaan Jauh  Untuk  Identifikasi  Objek  Pajak  Bumi Dan  Bangunan  (Studi  Kasus :  Kecamatan Tembalang  Kota  Semarang),” J.  Geod.
Undip , vol. 4, no. 1, pp. 20–31, 2015.
[17] Darussalam  and  G.  Arief,  “Jurnal  Resti,” Resti , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017.
[18] C.  W.  Arciniegas  Paspuel,  O.  G.,  Álvarez Hernández,  S.  R.,  Castro  Morales,  L.  G.,  & Maldonado  Gudiño,  “Identifikasi  Obat- Obatan Menggunakan Metode Cnn (Convolutional  Neural  Network)  Berbasis Android Skripsi,” p. 6, 2021.
[19] M. R. Fauzi, “Deteksi Coronavirus Disease ( Covid-19  )  Pada  X-Ray  Dan  Ct-Scan  Paru
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333
Erwin Hermawan, Sahid Agustian, Dimas Mulya Saputra Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 3, 15 Agustus 2023
Menggunakan  Deep  Learning  Dengan Algoritma  Deep  Convolutional  Neural Network  Proposal  Program  Studi  Teknik Informatika,” 2020.
[20] S.  F.  Alamsyah,  “Implementasi  Deep Learning  Untuk  Klasifikasi  Tanaman  Toga Berdasarkan  Ciri  Daun  Berbasis  Android,”
Ubiquitous  Comput.  its  Appl.  J. ,  vol.  2,  pp. 113–122, 2019, doi: 10.51804/ucaiaj.v2i2.113-122.
[21] A.  M.  Syarifudin,  “Klasifikasi  Kanker Berdasarkan Data Rna Menggunakan Dilated Convolutional  Neural  Network  Skripsi,” 2021.
[22] S. Sena, “Pengenalan Deep Learning Part 6 : Deep  Autoencoder,” Medium.Com ,  2017. https://medium.com/@samuelsena/pengenala n-deep-learning-part-6-deep-autoencoder- 40d79e9c7866#:~:text=Autoencoder  adalah model neural network,dari features (Dimensionality Reduction).
[23] D. I. D. Merangin et al. , “Implementasi Convolutional Neural Networks Untuk
Klasifikasi Citra Tomat Menggunakan Keras, 2021.