## KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI MENGGUNAKAN METODE CNN ARSITEKTUR DENSENET-121 DAN AUGMENTASI DATA
Auliyah Agustina 1 , Febi Yanto 2* , Elvia Budianita 3 , Iwan Iskandar 4 , Fadhilah Syafria 5 1-5 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Panam, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia e-mail : 12050120402@students.uin-suska.ac.id 1 , febiyanto@uin-suska.ac.id 2* , elvia.budianita@uin-suska.ac.id 3 , iwan.iskandar@uin-suska.ac.id 4 , fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id 5

## Abstrack
Rice (Oryza sativa) is a type of food crop where rice, as a result of the rice plant, is the main food ingredient  for  the  majority  of  the  Indonesian  population.  In  the  rice  cultivation  process,  disease challenges often become a significant threat. The spread of the disease causes an economic downturn, such as in 2023 a decline of 0.22%. Apart from that, the lack of knowledge and insight of farmers in identifying and diagnosing types of rice diseases is the cause of the lack of rice production. Therefore, it is necessary to have a classification of rice diseases using DenseNet-121 and data augmentation. This  research  uses  a  deep  learning  approach,  namely  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  with DenseNet-121  architecture  and  crop  data  augmentation.  DenseNet  is  currently  widely  used  for classification, DenseNet utilizes dense connections between layers, reduces the number of parameters, strengthens propagation, and promotes feature reuse. Using a dataset originating from the Kaggle site which consists of 3 types of rice plant diseases, namely brown spot, blast, and blihgt with each class consisting of 250 images so that all data amounts to 750 images. The best results from several tests obtained the best accuracy of 99.17% and loss of 0.0355 using the DenseNEt-121 model, data division of 90;10 using a lean rate of 0.001 and dropout of 0.01 and using data augmentation, while the accuracy results were without augmentation. The best accuracy results were obtained, namely 95.00% with a data division of 90;10, a learning rate of 0.01 and a dropout of 0.1.
Keywords – Deep Learning, DenseNet-121, and Augmentation.

## Abstrak
Padi (Oryza sativa) merupakan salah satu jenis tanaman pangan dimana beras sebagai hasil tanaman padi, menjadi bahan pangan utama untuk sebagian besar penduduk indonesia. Dalam proses budidaya padi,  tantangan  penyakit  seringkali  menjadi  ancaman  yang  signifikan.  Menyebarnya  penyakit menyebabkan penurunan ekonomi, seperti pada tahun 2023 penurunan 0,22%. Selain itu minimnya pengetahuan  dan  wawasan  petani  dalam  mengidentifikasi  dan  mendiagnosa  jenis  penyakit  padi menjadi  penyebab  kurangnya  hasil  produksi  padi.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  suatu  klasifikasi penyakit  padi  menggunakan  DenseNet-121  dan  augmentasi  data.  Penelitian  ini  menggunakan pendekatan deep learning yakni Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur DenseNet- 121  dan  augmentasis  data crop. DenseNet  saat  ini  banyak  digunakan  untuk  klasifikasi,  DenseNet memanfaatkan  koneksi  padat  antar  lapisan,  mengurangi  jumlah  parameter,  memperkuat  propagasi, dan mendorong pemanfaatan kembali fitur. Menggunakan dataset yang berasal dari situs Kaggle yang terdiri dari 3 jenis penyakit tanaman padi yaitu brown spot, blast, dan blihgt dengan setiap kelas terdiri dari  250  citra  sehingga  semua  data  berjumlah  750  citra . Hasil  terbaik  dari  beberapa  pengujian diperoleh  akurasi  terbaik  sebesar  99,17%  dan  los  0,0355  menggunakan  model  DenseNEt-121, pembagian data 90;10 dengan menggunakan leraning rate 0,001 dan dropout 0,01 serta menggunakan augmentasi data, sedangkan untuk hasil akurasi tanpa augmentasi diperoleh hasil akurasi terbaik yaitu 95,00%dengan pembagian data 90;10, learning rate 0,01 dan dropuot 0,1.
Kata Kunci – Deep Learning, DenseNEt-121, dan Augmentasi.

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  sebagai  bagian  dari  sektor  industri,  memiliki  peran  penting  dalam  memastikan pemenuhan kebutuhan makanan pokok masyarakat, ternasuk tanaman pangan (Lamba et al., 2021). Padi  (Oryza  sativa)  merupakan  salah satu  jenis tanaman  pangan  yang  menduduki  peringkat  ketiga setelah jagung dan gandum dalam produksi biji-bijian. Beras, sebagai hasil dari tanaman padi, menjadi bahan pangan utama bagi sebagian besar penduduk indonesia (Khoiruddin et al., 2022). Oleh karena itu penting bagi komunitas pertanian untuk menjamin ketahanan pangan bagi populasi yang begitu besar.
Dalam  proses  budidaya  padi,  tantangan  penyakit  seringkali  menjadi  ancaman  yang  signifikan. Menyebarnya  penyakit  menyebabkan  dampak  ekonomi  yang  besar  untuk  para  petani  setiap  tahun (Shrivastava  et  al.,  2019).  Apabila  terjadi  keterlambatan  dalam  penanganan  dan  diagnosis  gejala, maka  dapat  mengakibatkan  penurunan  produksi  tanaman  padi  (Shrivastava  &  Pradhan,  2021). Minimnya pengetahuan dan wawasan petani dalam mengidentifikasi dan mendiagnosa jenis penyakit padi menjadi penyebab kurangnya hasil produksi padi (Khoiruddin et al., 2022).
Penelitian  mengenai  penyakit  padi  telah  telah  dilakukan  sebelumnya  dengan  menggunakan pendekatan machine learning dan deep learning. Penelitian menggunakan metode Naïve Bayes dan berhasil  menghasilkan  model  klasifikasi  dengan  akurasi  sebesar  76.0%  (Burhanuddin,  2024). Penelitian  deteksi  penyakit  padi  yang  mendapat  hasil  terbaik  dengan  menggunakan  metode  KNN dengan  nilai akurasi  87%  (Purnamawati et al.,  2020).  Selanjutnya  penelitian  deteksi penyakit  padi menggukan  metode  CNN  dengan  arsitektur  MobileNetVI  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  92% (Saputra et al., 2021).
Pada penelitian ibrahim pada tahun 2018 telah membandingkan kinerja deep learning dan machine learning dalam tugas klasifikasi, dimana metode deep learning berhasil mengungguli metode machine learning.  Deep  learning  telah  menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan  untuk  tugas  klasifikasi  bahkan untuk kasus yang kompleks (Sabri et al., 2018). Deep learning menggunakan konsep pembelajaran representasi yang memungkinkan model menggunakan data masukan mentah dalam berbagai tugas, termasuk  klasifikasi.  Artinya,  deep  learning  memiliki  kemampuan  untuk  mengekstrak  fitur  secara otomatis didalam model itu sendiri (Wakili et al., 2022).
Dalam perkembangan deep learning yang semakin banyak diminati saat ini, Convolutional Neural Network  (CNN)  adalah  metode  yang  umum  digunakan  untuk  analisis  dan  klasifikasi  gambar (Mikołajczyk & Grochowski, 2018). CNN mencapai hasil akurasi yang tinggi dalam tugas klasifikasi. Salah  satu  arstiektur  dalam  CNN  yang  saat  ini  banyak  digunakan  yaitu  DenseNet.  DenseNet memanfaatklan koneksi padat antar lapisan, mengurangi jumlah parameter, memperkuat propagasi, dan  mendorong  pemanfaatan  kembali  fitur  (Wakili  et  al.,  2022).  Arsitektur  CNN  terbaru  yang dimodifikasi  yaitu  DenseNet-121digunakan  pada  penelitain  untuk  memprediksi  COVID-19 memperoleh  hasil  95%  (Hasan  et  al.,  2021).  Hui  et  al.,  melakukan  percobaan  terhadap  11  model berbobot  ringan,  salah  satunya  adalah  DenseNet-121.  Penelitian  tersebut  mengatakan  bahwa DenseNet-121 mengungguli model lainnya dan mencapai akurasi 89% (Hui et al., 2022). DenseNet digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  deep  learning,  termasuk  klasifikasi  gambar,  deteksi  objek,  dan segmentasi gambar.
Metode deep learning memerlukan data pelatihan dalam jumlah besar untuk mencapai akurasi yang tinggi dan menghindari overfitting. Untuk memecahkan masalah tersebut dilakukan augmentasi data (Suharjito  et  al.,  2021).  Augmentasi  bertujuan  untuk  memperluas  variasi  data  dan  meningkatkan kemampuan generalisasi model deep learning (DLY et al., 2023). Tujuan dari augmentasi data juga memungkinkan mesin untuk belajar dan mengenali berbagai citra yang beragam, sekaligus meningkatkan jumlah data yang tersedia (Alfredo & Suharjito, 2022). Augmentasi data juga merupakan cara yang dapat digunakan untuk mengurangi overfitting pada model Ada berbagai metode  augmentasi  data  diantaranya  transformasi  geometri  (transisi,  flipping,  cropping,  rotasi  dan lain-lain),  penghapusan  acak,  Generative  Adversal  Network  (GAN).    Shorten  &  Khoshgoftaar, mengatakan bahwa augmentasi data cropping telah terbukti mampu mencapai akurasi yang jauh lebih tinggi dibandingkan transformasi geometri sederhana lainnya (Shorten & Khoshgoftaar, 2019).
Optimasi  merupakan  teknik  dalam  mengoptimalkan  akurasi  dalam  melakukan  klasifikasi  untuk mencapai  hasil  yang  ideal  (Sgd  et  al.,  2022).  Fungsi  optimasi  adalah  fungsi  yang  dipakai  untuk memperbaiki  proses  belajar  pada  suatu  system.  Adam  adalah  gabungan  antara  RMSprop  dan momentum. Adam merupakan hasil dari turunan metode SGD yang menggunakan estimasi adaptif dari  momen  orde  pertama  dan  kedua  (Miranda  et  al.,  2020).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Irfan membandingkan  optimasi  Stochastic  Gradient  Descent  (SGD),  ADADELTA,  dan  Adam  pada Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  klasifikasi  data  aritmia.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  Jaringan  Saraf Tiruan yang dioptimalkan dengan Adam menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan SGD  dan  ADADELTA.  Metode  optimizer  Adam  juga  secara  luas  diterapkan  dalam  teknik  Deep Learning  untuk  pengenalan  gambar.  Model  yang  dilatih  menggunakan  optimizer  Adam  mencapai akurasi sebesar 83,5% (Irfan et al., 2022). Penelitian lain membandingkan 3 optimizer dengan hasil training SGD sebesar 0.7577, ADAM sebesar 0.96547 dan RMSprop. Hasil tersebut berarti optimizer ADAM mendapatkan hasil akurasi terbaik (Wikarta et al., 2020).
Adapun beberapa penelitian terkait lainnya yang digunakan sebegai landasan teori yaitu penelitian klasifikasi  penyakit  tanaman  padi  menggunakan  arsitektur  EfficientNet  B3  mencapai  akurasi pelatihan  sebesar  99%  dengan  loss  pelatihan  0,012,  sedangkan  arsitektur  MobileNet  V3  mencapai akurasi 57% dengan loss 0,007. (Anggiratih et al., 2021). Penelitian Shrivastava (Shrivastava et al., 2019)  mengenai  klasifikasi  penyakit  padi  menggunakan deep  learning metode  CNN  mendapatkan hasil  akurasi  91,37%.  Penelitian  menggunakan  aristektur  DenseNet-121  dalam  prediksi  Covid-19 mendapatkan hasil akurasi 92% (Hasan et al., 2021).
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  diatas,  penelitian  ini  akan  menggunakan medote  CNN  dengan  arsitektur  DenseNet-121  untuk  mengatahui  hasil  akurasi  dari  klasifikasi penyakit padi dengan menggunakan citra daun padi yang terdiri dari 3 kelas yaitu Blast, Brown spot, dan Bacterial Leaf Blight (BLB). Penelitian ini akan melakukan proses augmentasi data dan optimasi agar mendapatkan hasil akurasi yang terbaik

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, metode klasifikasi yang digunakan adalah DenseNet-121. Pada penilitian ini dilakukan  2  bentuk  klasifikasi  yaitu  menggunakan  data  augmentasi  dan  data  tanpa  augmentasi. Penelitian ini melakukan percobaan sebanyak 54 skema dengan membandingkan nilai learning rate dan dropout terhadap data augmentasi dan tanpa augmentasi. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah citra penyakit daun padi yang diambil dari situs kaggle yang terdiri dari 3 kelas yaitu Blast, Brown  spot,  dan  Bacterial  Leaf  Blight  (BLB).  Berikut  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  untuk klasifikasi penyakit padi.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
A. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini dataset yang digunakan merupakan citra daun padi yang diambil dari situs kaggle. Data ini terdiri dari 3 kelas yaitu Blast, Brown spot, dan Bacterial Leaf Blight (BLB). Setiap  kelas  memiliki  jumlah  data  yang  sama  yaitu  250  gambar.  Sehingga  jumlah  data keselurahan yaitu 750 gambar. Selain itu, terdapat data tambahan dari proses augmentasi yang dilakukan  dengan augmentasi crop.  Gambar  2 berikut  merupakan  kelas  dataset  penyakit daun padi.

## Gambar 2 Dataset Penyakit Padi

## B. Preprocessing Data
Proses  preprocessing  berupa  resize  bertujuan  untuk  memperkecil  ukuran  citra  dengan memperkecil  ukuran  citra  menjadi  224x224  piksel  sesuai  dengan  ukuran  input  gambar  pada algoritma DenseNet-121. Dan proses rescale yang bertujuan untuk mengubah nilai piksel dari rentang antara 0 dan 255 menjadi rentang antara 0 dan 1.

## C. Augmentasi
Augmentasi data bertujuan untuk memperbanyak jumlah dataset sehingga model yang dilatih akan  lebih  maksimal  maka  dari  itu  dilakukan  augmentasi  data  dengan  metode  random  crop. Augmentasi  bertujuan  untuk  memperluas  variasi  data  dan  meningkatkan  kemampuan generalisasi model deep learning (DLY et al., 2023). Data citra dari hasil augmentasi adalah 750 citra yang berisi 250 citra untuk setiap kelas yaitu Blast, Brown spot, dan Bacterial Leaf Blight (BLB). Tabel I merupakan dataset sebelum dan setelah dilakukan augmentasi.

## Tabel I Augmentasi
Sebelum Agumentasi
Setelah Augmentasi
D. Pembagian Data
Dari dataset yang ada, data dibagi menjadi data latih, data uji, dan data validasi. Pembagian data training dan data testing dilakukan dengan skala (90:10), (80:20), dan (70:30) baik pada data
yang telah di-augmentasi maupun yang tidak di-augmentasi. Data validasi diambil sebanyak 20% dari seluruh data citra. Tabel II merupakan hasil pembagian data.

## Tabel II Pembagian Data
Pembagian Data Data Latih  Data Uji  Data Validasi Data Asli 90 ; 10 540 60 150 80 ; 20 480 120 150 70 ; 30 420 180 150 Data asli + Augmentasi 90 ; 10 1080 120 300 80 ; 20 960 240 300 70 ; 30 840 360 300

## E. Convolution Neural Network (CNN)
Deep Learning adalah bagian dari Pembelajaran Mesin yang memanfaatkan jaringan saraf tiruan untuk mengolah data  dalam jumlah besar (Suharjito et al., 2021), (Kumar et al., 2024). Teknik Pembelajaran Mendalam menawarkan arsitektur yang kuat untuk Pembelajaran Terawasi (Azhar  et  al.,  2021).  Deep  learning  menggunakan  konsep  pembelajaran  representasi  yang memungkinkan  model  menggunakan  data  masukan  mentah  dalam  berbagai  tugas,  termasuk klasifikasi. Artinya, deep learning memiliki kemampuan untuk mengekstrak fitur secara otomatis didalam  model  itu  sendiri  (Wakili  et  al.,  2022).    Metode  Deep  Learning  yang  saat  ini menunjukkan  hasil  paling  menonjol  dalam  pengenalan  citra  adalah  Convolutional  Neural Network (CNN). CNN adalah jenis jaringan saraf yang dirancang khusus untuk memproses data dengan  struktur  grid,  seperti  gambar.  CNN  dapat  diterapkan  pada  berbagai  bidang,  seperti pengenalan  wajah,  analisis  dokumen,  klasifikasi  gambar,  klasifikasi  video,  dan  sebagainya. Struktur  arsitektur  CNN  menciptakan  hierarki  ekstraksi  fitur,  di  mana  filter  dilatih  untuk mencapai  tujuan  spesifik.  Arsitektur  CNN  dibagi  menjadi  2  bagian  besar,  yaitu Feature Extraction Layer dan Fully Connected Layer .

## F. Arsitektur DenseNet-121
Densenet merupakan salah satu arsitektur dari CNN yang saat ini sering digunakan. Dense Convolutional Network (DenseNet) merupakn arsitektur jaringan saraf tiruan (neural network) yang  dirancang  untuk  memaksimalkan  penggunaan  fitur  dan  meningkatkan  aliran  informasi melalui  lapisan-lapisan  dalam  jaringan  (Wakili  et  al.,  2022).  Dense  Convolutional  Network (DenseNet)  menghubungkan  setiap  lapisan  atau  blok  dengan  setiap  lapisan  atau  blok  lainnya menggunakan mekanisme umpan maju (Liao et al., 2023).

## Gambar 3 Arsitektur DenseNet
Setiap lapisan memanfaatkan batch normalization, aktivasi ReLU, dan konvolusi dengan filter 3x3. Batch  normalization  diimplementasikan  untuk  mempercepat  proses  pelatihan  dan  meningkatkan
learning rate ketika model dibangun. Input setiap blok adalah matriks yang menggambarkan piksel citra, kemudian diproses melalui batch normalization untuk mengurangi potensi overfitting selama pelatihan.

## Gambar 4 DenseNet Mengguakan 4 Blok
Lapisan  dalam  dense  block  terdiri  dari  normalisasi  batch,  aktivasi  ReLU,  dan  konvolusi menggunakan filter 3x3. Di antara dua blok yang berdekatan terdapat lapisan transisi yang bertugas mengubah ukuran fitur melalui konvolusi dan pooling. Tahap klasifikasi menggunakan global average pooling, diikuti oleh aktivasi softmax.

## G. Hyperparameter
Hyperparameter  merupakan  tahap  dengan  mengkombinasikan  parameter  uji.  Hyperparameter bertujuan  untuk  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  optimal  dan  mengurangi  overfitting.  Adapun hyperparameter  yang  akan  digunakan  adalah  Optimizer  dengan  menggunakan  Adam  (Adaptive Momen Estimation). Learning rate yang digunakan 0,1 0,01 0,001, epoch 20, aktifasi menggunakan softmax dan dropout layer dengan rate 0,1 0,01 dan 0,001.

## H. Confusion Matrix
Confusion  matrix,  yang  juga  dikenal  sebagai  matriks  kebingungan,  merupakan  tabel  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  klasifikasi  dengan  mengukur  seberapa  baik  model tersebut melakukan klasifikasi pada data uji. Confusion matrix dapat menghasilkan fitur matrix yang terdiri dari nilai accuracy, precision, recall, dan F1-Score.
a. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) (1)
b. Precision 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃)
(2)
c. Recall 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
𝑇𝑃
( 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁)
(3)
d. F1-Score 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bahasa pemrograman yang digunakan pada peneliatian ini adalah python. Proses pengujian pada penelitian ini menggunakan Google Colab dalam menjalankan modelnya. Berikut library algoritma DenseNet-121 yang digunakan.
Gambar 5 Lybrary DenseNet-121
Adapun hasil keseluruhan dari pengujian yang dilakukan sebanyak 54 pengujian pada tabel III.
Tabel III Hasil Pengujian Pembagian Data  Learning Rate  DropOut  Augmentasi  NO augmentasi 90;10 0,001 0,001 95,88% 93,33% 90;10 0,001 0,01 99,17% 90,00% 90;10 0,001 0,1 96,67% 91,67% 90;10 0,01 0,001 98,33% 88,33% 90;10 0,01 0,01 91,67% 86,67% 90;10 0,01 0,1 97,50% 95,00% 90;10 0,1 0,001 37,50% 35,00% 90;10 0,1 0,01 37,50% 35,00% 90;10 0,1 0,1 55,83% 26,67% 80;20 0,001 0,001 98,75% 90,00% 80;20 0,001 0,01 98,33% 91,67% 80;20 0,001 0,1 97,92% 90,83% 80;20 0,01 0,001 95,83% 92,50% 80;20 0,01 0,01 97,50% 89,17% 80;20 0,01 0,1 92,50% 91,67% 80;20 0,1 0,001 34,17% 30,00% 80;20 0,1 0,01 33,33% 30,00% 80;20 0,1 0,1 33,75% 32,50% 70;30 0,001 0,001 98,33% 94,44% 70;30 0,001 0,01 96,11% 90,00% 70;30 0,001 0,1 96,94% 92,78% 70;30 0,01 0,001 96,11% 91,67% 70;30 0,01 0,01 95,56% 88,89% 70;30 0,01 0,1 97,50% 89,44% 70;30 0,1 0,001 32,78% 30,56% 70;30 0,1 0,01 34,44% 33,89% 70;30 0,1 0,1 31,94% 30,00%
Dari  hasi  pengujian  pada  tabel  diatas  didapatkan  dari  proses  klasifikasi  menggunakan  metode CNN arsitektur DenseNer-121, setiap pengujian dilakukan dengan pembagian data 90;10, 80;20, dan 70;30. Kemudian ditambahkan hyperparameter yaitu learning rate dan dropou t dengan nilai 0.1, 0.01, dan 0.001 yang di uji secara bergatian. Sehingga hasil yang diperoleh setelah menambahkan learning rate dan dropout mengalami perubahan yang berbeda beda tergantung nilai parameter pada learning rate  dan  dropout  yang  digunakan.  Selain  itu,  pengujian  juga  dilakukan  dengan  menambahkna augmentasi  data.  Adapun  hasil  akurasi  tertinggi  yaitu  99,17%  pada  pembagian  data  90;10  dengan menggunakan  augmentasi,  sedangkan  tanpa  augmentasi  pada  pembagian  90;10  dihasilkan  akurasi tertinggi  95,00%.  Pembagian  data  80;20  dihasilkan  akurasi  tertinggi  yaitu  98,75%  dengan
menggunakan augmentasi dan yang tidak menggunakan augmentasi sebesar 92,50%. Kemudian untuk pembagian 70;30 dihasilkan akurasi terbaik dengan menggunakan augmentasi sebesar 98,33% dan tanpa augmentasi sebesar 94,44%.  Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan terbukti bahwa augmentasi data dapat meningkatkan akurasi pada percobaan yang dilakukan dengan membandingkan data augmentasi dan data tanpa diaugmentasi.
Dari  hasil  pengujian  54  skenario  dengan  mengubah  parameter  learning  rate  dan  dropout  pada algoritma DenseNet-121 didapatkan hasil pembagian data 90;10 lebih baik dibandingkan pembagian data  80;20  dan  70;30  dilihat  dari  akurasi  yang  diperoleh  dari  pengujian.  Akurasi  terbaik  dengan menggunakan  augmentasi  sebesar  99,17%  dengan  pembagian  data  90;10,  learning  rate  0,001  dan dropout  0,01.  Sedangkan  hasil  tanpa  augmentasi  diperoleh  akurasi  terbaik  sebesar  95,00%  pada pembagian data 90;10 dan parameter uji learning rate 0,01 dropout 0,1 ditunjukan pada gambar 6, 7, 8, dan 9.
Gambar 6 Grafik Model Accuracy Dan Los Pada Augmentasi Data
Pada gambar 6 terdapat hasil pengujian dari pembagian data 90;10 dengan learning rate 0,001 dan dropout 0,01 menghasilkan akurasi terbaik dari pengujian menggunakan augmentasi sebesar 99.17% dan nilai loss 0,0355. Epoch terbaik diperoleh pada epoch ke-8 dari 20 epoch.

## Gambar 7 Confusion Matrix Pada Data Augmentasi
Pada gambar 7 terdapat hasil confusion matrix pengujian dari pembagian data 90;10 dengan learning rate 0,001 dan dropout 0,01 dengan augmentasi data diperoleh hasil pada kelas penyakit Brown spot yang diprediksi penyakit brown spot sebanyak 42 dan penyakit brown spot diprediksi sebagai penyakit blight 1, pada kelas penyakit blast diprediksi penyakit blast 38 dan diprediksi
sebagai jenis penyakit lain adalah 0, dan kelas penyakit blight yang diprediksi penyakit blight sebanyak 39 dan diprediksi sebagai penyakit lain 0. Dan jumlah kelas terbanyak adalah brown spot.
Gambar 8 Grafik Model Accuracy Pada Data Tanpa Augmentasi
Pada gambar 8 terdapat hasil pengujian dari pembagian data 90;10 dengan learning rate 0,01 dan dropout 0,1 merupakan akurasi terbaik dari pengujian data tanpa augmentasi dengan akurasi 95,00% dan nilai loss 0,1854. Epoch terbaik diperoleh pada epoch ke-5 dari 20 epoch
Gambar 9 Confusion Matrix Pada Data Tanpa Augmentasi
Pada  gambar  9  terdapat  hasil  confusion  matrix  pengujian  dari  pembagian  data  90;10  dengan learning rate 0,01 dan dropout 0,1 tanpa augmentasi data diperoleh pada hasil kelas penyakit Brown spot yang diprediksi penyakit brown spot sebanyak 22 dan penyakit brown spot diprediksi sebagai penyakit  blast  adalah  1,  pada  kelas  penyakit  blast  diprediksi  penyakit  blast  berjumlah  19  dan diprediksi  sebagai  jenis  penyakit  brown  spot  adalah  2,  dan  kelas  penyakit  blight  yang  diprediksi penyakit blight sebanyak 16 dan diprediksi sebagai penyakit lain 0. Dan jumlah kelas terbanyak adalah brown spot.

## 4. SIMPULAN
Dari penelitian mengenai klasifikasi penyakit tanaman padi menggunakan Metode CNN dengan arsitektur DenseNet-121 dan augmentasi data dapat disimpulkan bahwa:
1. Dari uji coba yang dilakukan dengan menggunakan medote CNN arsitektur DenseNet-121 untuk mengatahui  hasil  akurasi  dari  klasifikasi  penyakit  padi  diperoleh  hasil  akurasi  klasifikasi menggunakan augmentasi data lebih baik dibanding tanpa augmentasi data. Hasil akurasi terbaik diperoleh  pada  klasifikasi  penyakit  padi  menggunakan  augmentasi  data  sebesar  99.17%,
sedangkan  hasil  akurasi  tertinggi  klasifikasi  penyakit  tanaman  padi  tanpa  augmentasi  data diperoleh 95.00%.
2. Uji  coba  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  juga  dipengaruhi  oleh  learnig  rate,  dan  dropout. Learning rate yang di gunakan yaitu 0.1, 0.01, dan 0.001, kemudian menggunakan dropout 0.1, 0.01, dan 0.001.
3. Pada  penelitian  yang  dilakukan  ini  diperoleh  hasil  bahwa  semakin  rendah  learning  rate  yang digunakan maka hasil akurasinya akan lebih baik, dan pada penelitian ini diperoleh hasil akurasi tertinggi pada pembagian data 90;10 sebesar 99.17% dengan learning rate 0.001 dan drpoout 0.01, pada  pembagian  data  80;20  diperoleh  hasil  tertinggi  98.75%  dengan  learning  rate  0.001  dan dropout 0.001, selanjutnya pada pembagian data 70;30 diperoleh hasil akurasi tertinggi 98.33% dengan learning rate 0.001 dan dropout 0.001.
4. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dan diperoleh hasil akurasi yang baik dengan menggunakan data yang terdiri dari 3 jenis penyakit yaitu brown spot, blast, dan blight sehingga metode CNN arsitektur DenseNet-121 dapat digunakan untuk klasifikasi penyakit tanaman padi. Diharapkan peneliti selanjutnya dapat melakukan klasifikasi dengan lebih banyak jenis penyakit padi lainnya.
5. DAFTAR PUSTAKA
Alfredo,  I.,  &  Suharjito.  (2022).  Perbaikan  Model  Alexnet  Untuk  Mendeteksi  Kematangan  Tbs Kelapa Sawit Dengan Menggunakan Image Enhancement Dan Hyperparameter Tuning. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 27 (1), 56–68. https://doi.org/10.35760/tr.2022.v27i1.5973 Anggiratih, E., Siswanti, S., Octaviani, S. K., & Sari, A. (2021). Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Model Deep Learning Efficientnet B3 dengan Transfer Learning. Jurnal Ilmiah SINUS , 19 (1), 75. https://doi.org/10.30646/sinus.v19i1.526
Azhar,  K.  M.,  Santoso,  I.,  &  Adi,  A.  (2021).  Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network  Dan  Algoritma  Yolo  Dalam  Low  Vision. Transient:  Jurnal Ilmiah Teknik Elektro , 10 (3), 502–509.
Burhanuddin,  R.  R.  (2024).  Klasifikasi  Penyakit  Padi  Melalui  Citra  Daun  Menggunakan  Metode Naive Bayes. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan , 12 (2). https://doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4012
DLY, I. A., Jasril, J., Sanjaya, S., Handayani, L., & Yanto, F. (2023). Klasifikasi Citra Daging Sapi dan  Babi  Menggunakan  CNN  Alexnet  dan  Augmentasi  Data. Journal  of  Information  System Research (JOSH) , 4 (4), 1176–1185. https://doi.org/10.47065/josh.v4i4.3702 Hasan,  N.,  Bao,  Y.,  Shawon,  A.,  &  Huang,  Y.  (2021).  DenseNet  Convolutional  Neural  Networks Application  for  Predicting  COVID-19  Using  CT  Image. SN  Computer  Science , 2 (5),  1–11. https://doi.org/10.1007/s42979-021-00782-7
Hui, W., Robert Jia, Z., Li, H., & Wang, Z. (2022). Galaxy Morphology Classification with DenseNet. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 2402 (1),  1–12.  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/2402/1/012009
Irfan, D., Rosnelly, R., Wahyuni, M., Samudra, J. T., & Rangga, A. (2022). Perbandingan Optimasi Sgd, Adadelta, Dan Adam Dalam Klasifikasi Hydrangea Menggunakan Cnn. Journal of Science and Social Research , 5 (2), 244. https://doi.org/10.54314/jssr.v5i2.789
Khoiruddin, M., Junaidi, A., & Saputra, W. A. (2022). Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan Convolutional Neural Network. Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics , 2 (1), 37–45. https://doi.org/10.20895/dinda.v2i1.341
Kumar,  M.,  Mehta,  U.,  &  Cirrincione,  G.  (2024).  Enhancing  neural  network  classification  using fractional-order activation functions. AI Open , 5 (July 2023), 10–22. https://doi.org/10.1016/j.aiopen.2023.12.003
Lamba, M., Gigras, Y., & Dhull, A. (2021). Classification of plant diseases using machine and deep learning. Open Computer Science , 11 (1), 491–508. https://doi.org/10.1515/comp-2020-0122 Liao, T., Li, L., Ouyang, R., Lin, X., Lai, X., Cheng, G., & Ma, J. (2023). Classification of asymmetry in  mammography  via  the  DenseNet  convolutional  neural  network. European  Journal  of Radiology Open , 11 (July), 100502. https://doi.org/10.1016/j.ejro.2023.100502
Mikołajczyk, A., & Grochowski, M. (2018). Data augmentation for improving deep learning in image
classification  problem. 2018  International  Interdisciplinary  PhD  Workshop,  IIPhDW  2018 , August , 117–122. https://doi.org/10.1109/IIPHDW.2018.8388338
Miranda, N. D., Novamizanti, L., Rizal, S., Elektro, F. T., & Telkom, U. (2020). Convolutional Neural Network  Pada  Klasifikasi  Sidik  Jari  Menggunakan  Resnet-50  Classification  of  Fingerprint Pattern  Using  Convolutional  Neural  Network  in  Clahe  Image. Jurnal  Teknik  Informatika (JUTIF) , 1 (2), 61–68. http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/article/view/18 Purnamawati,  A.,  Nugroho,  W.,  Putri,  D.,  &  Hidayat,  W.  F.  (2020).  Deteksi  Penyakit  Daun  pada Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, SVMdan KNN. InfoTekJar:  Jurnal  Nasional  Informatika  Dan  Teknologi  Jaringan , 5 (1),  212–215. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2934
Sabri, N., Ibrahim, Z., & Isa, D. (2018). Evaluation of color models for palm oil fresh fruit bunch ripeness  classification. Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer  Science , 11 (2), 549–557. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v11.i2.pp549-557
Saputra,  R.  A.,  Wasiyanti,  S.,  Supriyatna,  A.,  &  Saefudin,  D.  F.  (2021).  Penerapan  Algoritma Convolutional Neural Network Dan Arsitektur MobileNet Pada Aplikasi Deteksi Penyakit Daun Padi. Swabumi , 9 (2), 184–188. https://doi.org/10.31294/swabumi.v9i2.11678
Sgd, P. O., Irfan, D., Rosnelly, R., Wahyuni, M., Samudra, J. T., & Rangga, A. (2022). Menggunakan Cnn . 4307 (June), 244–253.
Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning. Journal of Big Data , 6 (1). https://doi.org/10.1186/s40537-019-0197-0 Shrivastava, V. K., & Pradhan, M. K. (2021). Rice plant disease classification using color features: a machine learning paradigm. Journal of Plant Pathology , 103 (1), 17–26. https://doi.org/10.1007/s42161-020-00683-3
Shrivastava, V. K., Pradhan, M. K., Minz, S., & Thakur, M. P. (2019). Rice plant disease classification using  transfer  learning  of  deep  convolution  neural  network. International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences  -  ISPRS  Archives , 42 (3/W6), 631–635. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W6-631-2019
Suharjito,  Elwirehardja,  G.  N.,  &  Prayoga,  J.  S.  (2021).  Oil  palm  fresh  fruit  bunch  ripeness classification on mobile devices using deep learning approaches. Computers and Electronics in Agriculture , 188 (July), 106359. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106359
Wakili, M. A., Shehu, H. A., Sharif, M. H., Sharif, M. H. U., Umar, A., Kusetogullari, H., Ince, I. F., & Uyaver, S. (2022). Classification of Breast Cancer Histopathological Images Using DenseNet and Transfer Learning. Computational Intelligence and Neuroscience , 2022 . https://doi.org/10.1155/2022/8904768
Wikarta,  A.,  Sigit  Pramono,  A.,  &  Ariatedja,  J.  B.  (2020).  Analisa  Bermacam  Optimizer  Pada Convolutional  Neural  Network  Untuk  Deteksi  Pemakaian  Masker  Pengemudi  Kendaraan. Seminar Nasional Informatika , 2020 (Semnasif), 69–72.