Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Pemanfaatan Artificial Neural Network Terhadap Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Citra Daun
Nandi Sunandar 1 , Joko Sutopo 2
1,2 Program Studi Informatika, Universitas Teknology Yogyakarta, Indonesia e-mail: nandisunandar784@gmail.com 1 , jksutopo@uty.ac.id 2

## Abstract
Rice is a type of plant that is very essential for humans. Rice is used as a staple food by a large portion of  people,  especially  in  Asia.  Therefore,  proper  care  and  management  of  rice  plants  are  crucial  to maximize crop yields and meet the food needs in Indonesia, particularly for the staple diet. One of the common factors that hinder rice production is diseases that affect rice plants. If left untreated, it can have  a  detrimental  impact  on  the  much-needed  rice  production  in  Indonesia.  Some  common  rice diseases include Bacterial Leaf Blight, Brown Spot, and Leaf Smut. Hence, early detection is required as a  preventive  measure  against  these  diseases.  One  way  to  address  this  issue  is  by  applying  artificial intelligence,  where  AI  can  play  a  significant  role  in  disease  identification  in  rice  plants.  This allows farmers  to  take  clear  actions  in  disease  management.  Identification  is  performed  using  leaf  images and an Artificial Neural Network (ANN) algorithm with an accuracy of 83%.
Keywords : Rice, Identification, Crops, Artificial Intelligence, Diseases.

## Abstrak
Padi merupakan suatu jenis tanaman yang sangat di perlukan oleh manusia. Padi di gunakan sebagai tanaman yang akan di jadikan makanan pokok Sebagian besar orang  terutama di Asia.  oleh karna itu  penanganan  dalam  perawatan  tanaman  padi  sangatlah  penting  untuk  memaksimalkan  hasil panen  sehingga  kebutuhan  dalam  bidang pangan  di  Indonesia  terpenuhi  khususnya  pada  makanan pokok.  Faktor  yang  siring  menjadi  penghambat  dalam  tingkat  produksi  padi  yaitu  penyakit  yang menyerang tanaman padi. Jika itu di bairkan maka akan berdampak buruk bagi produksi padi yang di  butuhkan  di  Indonesia.  Beberapa  penyakiit  padi  yang  sering  menyerang  diantaranya  seperti Bacterial leaft blight, Brown spot, dan Leaft smut. Maka dari itu di perlukannya deteksi dini sebagai bentuk pencegahan dalam penyerangan penyakit pada tanaman padi. Salah satu cara yang dapat di gunakan dalalm menangani masalah ini yaitu dengan mengaplikasikan kecerdasan buatan di dalam nya, dimana dalam system ini kecerdasan buatan sangatlah dapat menjadi sulusi untuk melakukan identifikasi  pada  jenis  penyakit  yang  menyerang  tanaman  padi  sehingga  para  petani  dapat melakukan penanganan dengan jelas. Pengidentifikasiandi lakukan dengan menggunakan citra daun dengan  mengggunakan  algoritma  ANN  (Artificial  Neural  Network)  dengan  hasil  akurasi  yang  di dapatkan sebesar 83%.
Kata kunci : Padi, Peteksi, Tanaman, Kecerdasan Buatan, Penyakit.

## 1. PENDAHULUAN
Padi merupakan tanaman yang berasal dari India dan Indocina,tanaman padi di perkenalkan pertama kali di Indonesia sekitar tahun 1500 SM oleh para leluhur kita.  Padi  sendiri  memiliki  nama  latin Oryza  Sativa ,  tanaman  tersebut  sangatlah berperan  penting  dalam  budidaya  terutama  di  Kawasan  Asia.  Padi  bukan  hanya mrnjadi  tanaman  pokok,  melaikan  menjadi  komonditas  utama  dalam  memenuhi kebutuhan  pangan.  Dp  perkirakan  tanaman  ini  menjadi  makanan  pokok  di Indonesia  semenjak  masa  Kerajaan  Hindu-Budha  di  nusantara[1].  Tanaman  padi
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menjadi  makanan  nomor  1  di  Asia  terlebih  lagi  di  Asia  Tenggara  dan  akan  terus membutuhkan peningkatan produksinya.
Indonesia  menjadi  negara  dengan  tingkat  konsumsi  padi  terbesar  di  Asia melebihi  beberapa  negara  lainnya  seperti  China,Korea,  Malaysia  dan  negara  di Kawasan tersebut. Oleh sebab itu sangat di perlukannya cara memeliharaan yang tepat  guna  memaksimalkan  peroduksi  padi  di  Indonesia.  Berdasarkan  data  dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  produksi  padi  pada  tahun  2021  mencapai  angka sebesar 54,42 juta ton[2]. Hal itu merupakan sebuat penurunan yang cukup tinggi pada  tahun  sebelumnya  (2020)  yang  mencapai  54,65  juta  ton.hal  itu  dampak berakibat  buruk  apabila  tidak  segera  di  tangani.  Penyakit  yang  menyerang tanaman padi menjadi salah satu faktor turun nya produksi tanaman padi.
Hawar  daun,  dalam  Bahasa  latin  juga  di  sebut  Bacterial  Leaf  Blight,  di akibatkan oleh suatu bakteri yang Bernama Xanthomonas oryzae penyakit yang di sebabkan  oleh  bakteri  tersebut  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  sering menyerang  tanaman  padi  di  dunia.penyebaran  penyakit  ini  sangatlah  cepat  dan juga  cukup  merepotkan  terlebih  lagi  dampak  penyebaran  penyakit  hawar  daun menyebabkan  pertumbuhan  terhambat,  biji  padi  yang  kurang  maksimal,  kualitas padi  yang  kurang,  serta  tingginya  persenetase  beras  yang  pecah.  Penangan  yang dapat  di  lakukan  yaitu  denganpemberian  pupuk  yang  seimbang  sesuai  kondisi, pembasmian  terhadap  rerumputan  yang  berpotensi  terkena  penyakit,  dan pengeringan  lahan  secara  berkala  dengan  membiarkan  lahan  terendam  selama  1 hari  dan  dikeringkan  selama  3-4  hari,  terutama  di  daerah  dengan  serangan penyakit yang endemik[3].
Brown  Spot  merupakan  infeksi  jamur Cercospora  oryzae yang  menyerang tanamamn padi . ciri dari tanaman  yang terkena  Penyakit ini adalah adanya titik putih  di  Tengah  daun,  penyakit  ini  di  sebabkan  kurangnya  kesuburan  tanah  dan berkembang  pada tanaman yang mengalami stres  air.  Penanganan yang  dapat di lakukan  seperti  pemberian  nutrisi  tanah,  pemakaian  varietas  tahan,  serta penggunaan  bahan  kimia  seperti  iprodione,  carbendazim,  mancozep,  dan propiconazole.
Jenis  jamur  lain  yang  sering  menyerang  tanaman  padi  adalah  jamur Helminthosporium  oryzae ,  di  kenal  jugua  dengan Drechslera  oryzae ( Cochliobolus miyabeanus ). Konidia dari H. Oryzae memiliki warna coklat, bentuk silindris yang sedikit melengkung, serta memiliki 6-17 sekat, dengan bagian tengah yang sedikit melebar.[4]  pada  kasus  ini,  bisa  di  gunakan  dalam  penaggulangan  untuk mengetahui jenis penyakit yang menyerang, Kecerdasan buatan adalah salah satu teknologi  yang  banyak  digunakan  oleh  semua  jenismulai  daribisnis  kecil  hingga besar[5]  dengan  melibatkan  kecerdasan  buatan  dapat  mengetahui  jenis  penyakit melalui  identifikasi  gambar  daun  yang  akan  di  berikan  pelatihan  untuk mengetahui karakteristik pada setiap daun yang terindentifikasi. Sehingga sistem dapat  mengetahui  perbedaan  di  setiap  jenis  penyakit.  Penelitian  sejenis  telah dilakukan  sebelumnya,  seperti  pada  penelitian  mengenai  identifikasi  jenis penyakit  pada  tanaman  tomat  menggunakan  citra  daun  dengan  menggunakan metode  ANN    yang  memiliki  akurasi  sebesar  78%[6].  Penelitian  tersebut  dapat menjadi acuan dalam mengembangkan solusi serupa.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penelitian  serupa  juga  pernah  di  lakukan  [7]  dalam  proses  ini  penulis melakukan  klasifikasi  jenis  penyakit  pada  tanaman  padi  dengan  citra  gambar namun  dengan  metode  yang  berbeda  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan menggunakan  CNN  (convotional  neural  network).  Pada  proses  penelitian  ini  hal yang yaitu preposesing hal itu di gunakan untuk menyeragamkan data. Penelitian ini  menggunakan  beberapa  parameter  seperti  size,  ukuran  karnel  yang  di  sama ratakan , learning rate , epoch , jenis optimizer dan batch size hasil yang di dapatkan dalam penelitian ini cukup memuaskan dengan akurasi sebesar 91,7%. Penelitian berikutnya  [8]  melakukan  klasifikasi  terhadap  daging  sapi  dan  juga  daging  babi, penelitian ini menggunakan methode Convosional Neural Network(CNN). Dengan percobaan untuk mendapatkan optimizer terbaik diantaranya SGD,Adam,RMSprop dengan kombinasi beberapa konfigurasi hyperparameter . yang di mana dari hasil penelitian  tersebut  di  temukan  bahwasanya  SGD  adalah  optimizer  terbaik  pada penelitian tersebut dengan tingkat Accuracy mencapai 97,83%precision 97% dan reccal 97%.
Referensi  [9]  mengacu  pada  sebuah  penelitian  yang  melakukan  klasifikasi gambar daun dengan tujuan mengidentifikasi berbagai jenis tanaman obat. Metode yang  di  lakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Convolutional  Neural  Network  (CNN) dan  menganalisis  data  yang  terdiri  dari  gambar  daun  yang  dikumpulkan  dari berbagai  wilayah  di  Bangladesh  serta  sumber  lainnya,  dengan  jumlah  total  data pelatihan  mencapai  34.123  gambar.  Hasil  akhir  dari  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan jenis- jenis  tanaman  obat  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  71,3%.  Selain  itu,  dalam referensi [10], terdapat penelitian lain yang menerapkan metode Artificial Neural Network  (ANN)  sebagai  klasifikasi  wajah  berdasarkan  rentang  usia  yang diestimasi.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  mencapai  tingkat  akurasi  yang memuaskan, yaitu sebesar 86%.
Kejadian  serupa  terdapat  dalam  referensi  [10],  yang  mencakup  penelitian tentang klasifikasi citra dengan fokus pada pengklasifikasian bumbu dan rempah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dalam penelitian ini, menggunakan 2 lapisan konvolusi, dengan masing-masing lapisan memiliki 10 dan 20  filter,  dan  hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  sistem  berhasil  mencapai  tingkat akurasi keseluruhan sebesar 88,89%.
Referensi  [11]  mengacu  pada  penelitian  tentang  penyakit  pada  tanaman,  di mana algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit tanaman  sawit  berdasarkan  citra  daun.  Klasifikasi  ini  difokuskan  pada  dua  jenis penyakit  yang  disebabkan  oleh  hama-hama  Limacodidae  dan  Psychidae.  Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi 55% untuk penyakit pertama dan 72,5% untuk penyakit kedua. Selain itu, dalam penelitian deteksi penyakit pada tanaman apel  yang  tercatat  dalam  referensi  [12],  penggunaan  citra  daun  dan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN) digunakan. Penelitian ini melibatkan dataset berjumlah  7700  citra  dan  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  yang  sangat  baik, mencapai 97,1%.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodepada  penelitian  kali  ini  menggunakan  ANN  (Artificial  Neural Network) memiliki kemampuan unggul dalam mengolah data yang rumit dan tidak tepat, serta dapat menyelesaikan permasalahan yang tidak terstruktur.  ANN juga dapat  melakukan  perhitungan  secara  paralel,  menghasilkan  proses  komputasi yang  lebih  cepat,  dan  membangun  representasi  informasi  secara  mandiri  selama proses pembelajaran [13].
Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  berdasarkan  data  penyakit  yang diperoleh dalam bentuk gambar. Gambar-gambar ini diambil melalui sebuah situs web  yang  menyediakan  berbagai  dataset  yang  siap  digunakan.  Dalam  penelitian ini, kami menggunakan data sekunder berupa gambar yang kami peroleh melalui UCI  Machine  Learning  Repository,  yang  merupakan  sumber  data  pada  proyek Machine  Learning  dan  Intelligent  System.  Kami  mencari  data  gambar  penyakit daun padi dengan menggunakan kata kunci "Rice Leaf Diseases Data Set" di situs web  tersebut.  Dataset  ini  terdiri  dari  tiga  jenis  penyakit  tanaman  padi,  yaitu Bacterial  Leaf  Blight,  leaft  smut  dan  Brown  Spot,  masing-masing  terdiri  dari  40 gambar, sehingga total terdapat 120 gambar dalam format JPG. Di Gambar 1, kami memperlihatkan arsitektur model dalam penelitian ini.
Gambar  1. Arsitektur model dalam penelitian

## 2.1. Proses Pembuatan Sistem
Proses  pembuatan  system  di  awali  dengan  Preposesing    berfungsi  untuk menyamakan unsur inputan  citra yang akan di gunakan agar unsur citira menjadi seragam.  Hal  ini  dikarnakan  setiap  citra  pasti  memiliki  unsur  yang  sangat bervariasi  sekaligus  tahapan  preposesing  di  gunakan  untuk  memperjelas  fiture dari  citra.  Package  yang  di  gunankan  dalam  preposesing  ini  yaitu  keras  sebagai proses  melakukan  pengklasifikasian.Pada  penelitian  ini  semua  size  citra  di samakan  menjadi  256  x  256  pixel.  Hal  ini  di  gunakan  untuk  memudahkan  pada saat  di  lakukan  proses  training.  tahap  selanjutnya  di  lakukan  pelabelan  katagori yaitu memberikan lebel data training dan testing . Pelabelan pada citra di lakukan
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sesuai kategorinya yang bertujuan agar mechine dapat melakukan prediksi dengan baik.  Pelabelan  di  lakukan  sesuai  dengan  jumlah  data    dimana  untuk  data  train sebanyak 56 dan data test sebanyak 24 dimana angka 1 memiliki nilai true daan angga 0 memiliki nilai false.
Tahapan dalam pembuatan model ANN di lakukan untuk memperoleh model yang  mampu  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  terbaik.  Dalam  tahapan  ini  juga  di lakukan  perbandingan  dari  beberapa  parameter  pada  arsitektur  ANN  sehingga dapat  mengetahui  model  yang  paling  baik.  Berikut  beberapa  parameter  yang  di lakukan  perbandingan  diantaranya  :  nilai epoch ,  janis  optimizer  dan  scenario dataset.
Dalam proses pelatihan, data  latih  diberikan  ke jaringan  untuk  perambatan maju (feedforward), menghasilkan output yang dibandingkan dengan target latih. Proses  pengujian  melibatkan  perbandingan  antara  target  uji  dan  output  yang dihasilkan  saat  melakukan  perambatan  maju  (feedforward)  pada  data  uji[6]. Parameter yang di pertimbangkan dalam memperoleh arsitektur yang paling baik yaitu parameter epoch . Epoch merupakan salah satu bagian dalam proses Artificial Neural Network learning , jumlah epoch yang di tetapkan dapat berpengaruh pada proses pembelajaran dan akan berhenti pada jumlah epoch yang telah di tentukan, epoch memiliki proses kerja yang mirip dengan iterasi, namun epoch ialah iterasi dengan  rambatan  balik. Epoch merupakan  parameter  kunci  yang  mengontrol seberapa  sering  algoritma deep  learning melalui  seluruh  datasetdalam  dua  arah baik  secara forward maupun backward [8].  Dalam  penelitian  ini  di  laukan  tiga perbandingan nilai epoch yaitu sebesar 50, 100 dan 150.
Gambar  2. Alur Sistem
Gambar 2 merupakan rancangan cara kerja aplikasi yang akan di buat dengan tahapan  pemasukan  data  yang  selanjutnya  data  akan  di  olah  sehingga  system dapat melakukan penggolongan ataupun melakukan proses pengklasifikasi sesuai dengan  data  latih  yang  telah  di  tentukan  sehingga  dapat  menggolongkan  data kedalam salah satu jenis penyakit yang telah di latih. Maka dari itu outputan yang
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
di hasilkan merupakan nama dari penyakit yang telah di identifikasi oleh system sesuai dengan ciri-ciri dari bentuk citra yang di inputkan.

## 2.2. Pemodelan ANN
Proses  pengembangan  model  Artificial  Neural  Network  (ANN)  melibatkan serangkaian tahapan untuk mencapai tingkat akurasi yang optimal. Pada tahap ini, eksperimen  dilakukan  untuk  menemukan  arsitektur  ANN  yang  paling  sesuai dengan  tujuan  penelitian.  Dalam  proses  ini,  perbandingan  dilakukan  terhadap beberapa  parameter  kunci  dalam  arsitektur  ANN,  seperti  jumlah epoch ,  jenis optimizer, dan variasi dataset, untuk mendapatkan model yang paling efektif.

## Gambar 3. ANN
Dalam proses  pelatihan, data  latih  diberikan  ke jaringan  untuk  perambatan maju (feedforward), menghasilkan output yang dibandingkan dengan target latih. Proses  pengujian  melibatkan  perbandingan  antara  target  uji  dan  output  yang dihasilkan saat melakukan perambatan maju (feedforward) pada data uji[7].
Parameter  pertama  yang  dibandingkan  dalam  mendapatkan  arsitektur terbaik  yaitu  jumlah epoch . Epoch merupakan  elemen  kunci  terhadap  proses Artificial Neural Network learning , di mana nilai epoch yang telah ditentukan akan berpengaruh pada bagaimana proses learning dan pelatihan akan terhenti setelah mencapai jumlah epoch yang telah  ditentukan. Epoch juga merupakan  parameter kunci  yang  mengontrol  seberapa  sering  algoritma  deep  learning  melalui  seluruh dataset dalam dua arah yaitu proses forward dan backward. Dalam penelitian ini, kami  akan  membandingkan  nilai epoch sebanyak  50,  100,  dan  150  pada  data penelitian.

## 2.3. Data penelitian
Data pada penelitian ini berasal dari sumber data sekunder yang ditemukan di  UCI  Machine  Learning  Repository,  yang  merupakan  arsip  yang  dapat  diakses melalui website archive.ics.uci.edu. Situs tersebut menyediakan beragam data yang digunakan  dalam  proyek-proyek  Machine  Learning  dan  Intelligent  System. Pencarian  data  dilakukan  dengan  menggunakan  kata  kunci  "Rice  Leaf  Diseases Data Set" untuk mencari dataset citra yang berkaitan dengan penyakit daun padi. Dataset tersebut terdiri dari dua kategori utama yaitu Bacterial Leaf Blight , Brown Spot dan leaft  smut dimana  masing-masing  memiliki  40  citra.  Jumlah  total  citra
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam  dataset  ini  adalah  120  citra  dengan  format  file  JPG.  Gambargambar  daun padi diambil dengan backround putih di bawah sinar matahari langsung. Data ini didapatkan  oleh  Dharmsinh  Desai  University  melalui  Departemen  Teknologi Informasi di Gujarat, India, sebagaimana terlihat dalam Gambar 4.
Gambar 4. Dataset

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini data uji yang di gunakan yaitu sebanyak 40 data set dari setiap  jenis  penyakit.  Dataset  di  dapatkan  dengan  cara  mengamil  citra  daun terlebih  dahulu  kemudian  memasukan  data  tersebut  kedalam  system  untuk mengetahui jenis penyakit. Data pelatihan diperoleh melalui UCI Machine Learning Repository  yang  dapat  diakses  melalui  situs  archive.ics.uci.edu.  Website  ini merupakan  sumber  data  yang  di  peruntukan  terhadap  proyek-proyek  Machine Learning  ataupun  Intelligent  System.  Untuk  mengakses  dataset  gambar  penyakit daun padi, kami menggunakan kata kunci "Rice Leaf Diseases Data Set".
Dataset  tersebut  kemudian  akan  di  jadikan  data  training  dengan  cara  di lakukan  preposesing  dan  juga  di  lakukan  proses  labelling  image  dengan memberikan  penanda  pada  setiap  objek  untuk  di  tandai.  Label-label  diberikan kepada  citra  sesuai  dengan  kategorinya  dengan  tujuan  memungkinkan  mesin untuk  melakukan  prediksi.  Pelabelan  di  lakukan  sesuai  dengan  jumlah  data dimana untuk data train sebanyak 56 dan data test sebanyak 24 dimana angka 1 memiliki nilai true daan angga 0 memiliki nilai false. Setelah didapatkan hasil pre- processing  dataset  selanjutnya  untuk  melatih  dataset  dengan  menggunakan Google Colabotary. Untuk pelatihan ini digunakan 100 epoch s layer.
Gambar 5. Tampilan Prediksi
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada  Gambar  5  di  lakukan  tahapan  prediksi  dari  citra  yang  di  masukan. System  akan  mendeteksi  berdasarkan  data  latih  yang  di  inputkan  untuk memberikan hasil prediksi yang di dapatkan. System tersebut akan menghasilkan output yang berupa nama dari jenis penyakit yang di prediksi oleh system.
Gambar 6. Pemasukan Gambar
Selanjutnya pada Gambar 6 pengguna memasukan citra yang akan di deteksi jenis  penyakitnya  dan  setelah  itu  pengguna  menekan  tombobl  “predict!”  untuk menjalankan  sistem  melakukan  proses  pengklasifikasian  terhadap  citra  yang  di inputkan.
Gambar 7. Hasil
Gambar  7  memperlihatkakn  hasil  dari  prediksi  jenis  penyakit  apa  yang menyerang  tanaman  tersebut  dengan  menggunakan  pengklasifikasian  sistem  ini, dalam pendeteksian di atas hasil dari pengklasifikasian di dapatkan bahwa system mendeteksi penyakit yang menyerang merupakan penyakit Bacterial leaft blight.

## 3.1. Pembuatan Model
Dalam melakukan percobaan agar menghasilkan model dengan akurasi tinggi yaitu dengan melakukan beberapa  percobaan a) Pengaruh jumlah layer konvolusi
Tabel 1. Pengaruh Jumlah Epoch Epoch Train Test Acuracy  Loss Acuracy  Loss 50 0,8667 0,3103  0,8500 0,4218
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Epoch Train Test Acuracy  Loss Acuracy  Loss 100 0,7333 0,1782  0,8533 0,1466 150 0,7833 0,4357  0,8500 0,4654
Tabel  1  memperlihatkan  semakin  tinggi  nilai epoch tidak  berpengaruh terhadap bagusnya akurasi yang di hasilkan. Melainkan berpengaruh pada waktu yang di perlukan dalam pemrosesan.

## b) Pengaruh Optimizer
Tabel 2 pada dapat di simpulkan bahwasanya optimizer terbaik adalah Adam derngan akurasi mencapai 0,86.
Tabel 2. Pengaruh Optimizer Optimizer Akurasi Loss Adam 0,8667 0,31 SGD 0,48 0,69 RMSprop 0,51 0,49

## c) Pengaruh Learning rate
Dalam  Tabel  3  di  simpulkan  bahwasanya learning  rate terbaik  yaitu  0,001 dimana dengan semakin kecilnya learning rate berpotensi menjadikan pemrosesan lebih baik.
Tabel 3. Pengaruh Learning rate Learning rate Accuracy Loss 0.001 86% 0.313 0.006 74% 0.3710 0.007 76% 0.3592

## 3.2. Evaluasi Model
Pada Gambar 8 terdapat beberapa nilai yang dihasilkan dari confusion matrix untuk  setiap  kelasnya.  Secara  keseluruhan,  akurasi  mencapai  83%,  sementara presisi  mencapai  84%.  Nilai  recall  juga  mencapai  84%,  dan  f1-score  mencapai 83%.
Gambar 8. Confution Matriks
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4.  SIMPULAN
Dalam tahapan analisis yang dilakukan, telah diperoleh beberapa kesimpulan penting.  Pertama,  implementasi  Artificial  Neural  Network  (ANN)  Dalam  upaya pengklasifikasikan citra daun pada tanaman padi yang terkena penyakit, dilakukan pencarian  arsitektur  terbaik  dengan  membandingkan  parameter epoch .  Melalui perbandingan ini, diperoleh hasil yang membantu dalam menentukan parameter- parameter  optimal  untuk  model  Artificial  Neural  Network  (ANN).Arsitektur  ANN terbaik yang ditemukan berdasarkan perbandingan parameter-parameter tersebut adalah  dengan  menggunakan  citra  berukuran  128x128  piksel,  dengan  ukuran kernel  3x3, learning  rate sebesar  0,001,  optimizer  jenis  menggunakan  Adam, penggunaan epoch sebanyak  100,  batch  size  sebesar  32,  dan  menggunakan skenario  perbandingan  dataset  dengan  nilai  perbandingan  75%:25%.  Selain  itu, citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah  citra RGB . Selanjutnya, akurasi yang  dihasilkan  dari  pengujian  menggunakan  model  arsitektur  terbaik  pada klasifikasi penyakit pada tanaman padi adalah sebesar 0,8333%. Ini menunjukkan bahwa model  yang  telah disusun mampu mengidentifikasi jenis penyakit dengan tingkat akurasi yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Erianto,  “Beras:  Sejarah,  Produksi,  Konsumsi,  dan  Impor  Indonesia,” Paparan Topik .  https://www.kompas.id/baca/paparan-topik/2022/02/18/beras-sejarah- produksi-konsumsi-dan-impor-indonesia (accessed Jun. 03, 2023). [2] B.  pusat  Statik,  “Produksi  Padi  Tahun  2021  Turun  0,43  persen  (Angka  Tetap),” BADAN PUSAT STATISTIK , 2022. https://www.bps.go.id/pressrelease/2022/03/01/1909/produksi-padi-tahun- 2021-turun-0-43-persen--angka-tetap-.html (accessed Nov. 17, 2022). [3] R. M. Kosanke, “Penyakit Kresek/Hawar Daun (Bacterial Leaf Blight),” cybext cyber extension ,  2019.  http://www.cybex.pertanian.go.id/artikel/96984/gerdal-opt- penyakit-kresek-hawar-daun-bacterial-leaf-blight/ (accessed Nov. 17, 2022).
[4] E.  Herlisa,  “Penyakit  Bercak  Daun  Pada  Tanaman  Padi,” cybext  cyber  extension , 2020. http://cybex.pertanian.go.id/artikel/90421/penyakit-bercak-daun-pada- tanaman-padi/
[5] U.  Rahardja,  “Masalah  Etis  dalam  Penerapan  Sistem  Kecerdasan  Buatan,” Technomedia J. , vol. 7, no. 2, pp. 181–188, 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i2.1895.
[6] 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.
[7] S.  Amiril  Danur  Rahmah,  “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural  Network Pada Klasifikasi Penyakit Padi Melalui Citra Daun,” Dspace.Uii.Ac.Id , 2020, [Online].
Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/30189%0Ahttps://dspace.uii.ac.id/bit stream/handle/123456789/30189/16611043 Siti Rahmah Danur Amiril.pdf?sequence=1 [8] D.  Efendi,  S.  Sanjaya,  F.  Syafria,  and  E.  Budianita,  “Penerapan  Algoritma Convolutional Neural Network Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi  dan  Babi,” J.  Ris.  Komput. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  2407–389,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4176.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[9] R.  I.  Borman,  I.  Ahmad,  and  Y.  Rahmanto,  “Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar Berkhasiat Obat Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2022.
[10]  I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih,  “Klasifikasi  Citra  Digital  Bumbu  Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[11]  A.  Yuliani,  A.  Labellapansa,  and  A.  Yulianti,  “Klasifikasi  Citra  Daun  Kelapa  Sawit Yang  Terkena  Dampak  Hama  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” Semin. Nas. Inform. Medis , pp. 73–78, 2019.
[12]  M. R. D. Septian, A. A. A. Paliwang, M. Cahyanti, and E. R. Swedia, “Penyakit Tanaman Apel Dari Citra Daun Dengan Convolutional Neural Network,” Sebatik , vol. 24, no. 2, pp. 207–212, 2020, doi: 10.46984/sebatik.v24i2.1060.
[13]  N.  Anisa,  “Mengenal  Artificial  Neural  Network  –  School  of  Information  Systems,”
sis.binus.ac.id , 2022, [Online]. Available: https://sis.binus.ac.id/2022/02/14/mengenal-artificial-neural-network/