## OPTIMASI HYPERPARAMETER CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI (OPTIMIZATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK HYPERPARAMETERS FOR CLASSIFICATION OF RICE PLANT DISEASES)
Afis Julianto 1) , Andi Sunyoto 2) , dan Ferry Wahyu Wibowo 3)
1, 2, 3) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Yogyakarta, Indonesia
e-mail: afis.julianto@students.amikom.ac.id 1) , andi@amikom.ac.id 2 ) , ferry.w@amikom.ac.id 3 )

## ABSTRAK
Penyakit tanaman merupakan sebuah tantangan pada sektor pertanian terutama bagi petani padi. Mengiden- tifikasi penyakit pada daun padi merupakan langkah awal untuk memberantas dan mengobati penyakit, sehingga dapat  meminimalisir  terjadinya  gagal  panen.  Dengan  perkembangan  cepat  dari  convolutional  neural  network (CNN),  penyakit  daun  padi  dapat  dikenali  dengan  baik  tanpa  bantuan  seorang  ahli.  Arsitektur  MobileNet-V2 digunakan untuk mengklasifikasi penyakit daun padi karena yang memiliki ukuran yang kecil namun dengan pe- forma yang baik. Untuk meningkatkan peforma dari model CNN, akan dilakukan optimasi hyperparameter yang terdiri epoch, batch size, learning rate dan optimizer. Penelitian ini bertujuan untuk untuk mendapatkan hyperpa- rameter yang optimal sehingga memberikan peforma yang baik pada model CNN. Dataset yang digunakan terdiri dari 3 kelas penyakit yang menyerang daun tanaman padi antara lain blast, blight dan tungro. Berdasarkan perco- baan yang sudah dilakukan, penentuan hyperparameter sangat berpengaruh terhadap peforma model. Hyperpa- rameter dengan jumlah epoch 100, batch size 32, learning rate 0,001 dan optimizer RMSProp memberikan hasil yang paling optimal dengan nilai accuracy 97,56%, precission 97,64%, recall 97,57% dan f1-score 97,57%.
Kata Kunci : Optimasi Hyperparameter, Convolutional Neural Network, MobileNet-V2, Penyakit Tanaman Padi

## ABSTRACT
Plant disease is a challenge in the agricultural sector, especially for rice farmers. Identification of diseases on rice leaves is the first step to eradicating and treating diseases, to minimize crop failure. With the rapid devel- opment of the convolutional neural network (CNN), rice leaf disease can be recognized well without the help of an expert. The MobileNet-V2 architecture is used to classify rice leaf diseases due to its small size but good perfor- mance. To improve the performance of the CNN model, a hyperparameter consisting of an epoch, batch size, learn- ing rate, and optimizer. This study purpose to have hyperparameters optimal The dataset used consists of 3 classes of diseases that attack the leaves of rice plants, including blast, blight, and tungro. Based on the experiments that have been carried out, the determination of hyperparameters greatly influences the model performance. Hyperpa- rameter  with  epochs,  batch  sizes  32  learning  rate  and  optimizer  gives  the  most  optimal  results  with  accuracy 97.56%, precision 97.64%, recall 97.57%, and f1-score 97.57%.
Keywords : Hyperparameter Optimization, Convolutional Neural Network, MobileNet-V2, Diseases of Rice Plants

## I. P ENDAHULUAN
anaman  padi  menjadi  salah  satu  tanaman yang  paling  banyak  di  tanam  di  indonesia, hal  ini  dikarenakan  beras  merupakan  salah satu  makanan  pokok  masyarakat  indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik Indonesia produksi padi  tahun  2021  mengalami  penurunan  0,23  juta Ton  dibandingkan  tahun  2020  [1].  Salah  satu penyebab  penurunan  produksi  padi  biasanya dikarenakan  rusaknya  tanaman  padi  akibat  se- rangan  penyakit.  Tanaman  padi  yang  terserang penyakit dapat mengakibatkan berkurangnya kuali- tas dan kuantitas padi yang dihasilkan. Dampak ter- buruk yang dapat dialami adalah terjadinya gagal panen yang menyebabkan kerugian besar bagi para
petani. Oleh sebab itu penting bagi para petani un- tuk  mengidentifikasi  jenis  penyakit  yang  me- nyerang tanaman padi, sehingga dapat dengan tepat memilih  jenis  penanganan  dan  pengobatan  yang akan digunakan.
Secara umum identifikasi penyakit tanaman padi  dapat  dilakukan  dengan  uji  coba  dilaborato- rium  atau  dilakukan  pengamatan  dan  penilaian secara  visual  terhadap  gejala  yang  muncul  [2]. Proses identifikasi penyakit dilaboratorium masih kurang  efektif  karena  membutuhkan  berbagai  ba- han  kimia  [3]  dan  waktu  lama  [4].  Identifikasi secara  visual  merupakan  pendekatan  yang  dil- akukan secara subjekif dan masih dianggap sering terjadi  kesalahan  [5]  hal  ini  disebabkan  setiap orang  memiliki  penilaian  yang  berbeda-beda  ter- hadap  objek  visual  [6].  Kedua  pendekatan
T
konvensional  tersebut  membutuhkan  peran  pakar untuk dapat melakukan identifikasi penyakit.
Dengan berkembangnya teknologi saat ini, pengenalan  suatu  objek  dapat  dilakukan  dengan menggunakan computer  vision dan deep  learning seperti  melakukan  deteksi  covid-19  [7],  deteksi ikan  [8],  identifikasi  hama  dan  penyakit  tanaman [9].  Metode deep  learning yang  paling  umum digunakan saat ini adalah convolutional neural net- work (CNN)  [10].  CNN  memiliki  kemampuan utama  dapat  mengenali  informasi  prediktif  dari suatu objek seperti gambar, teks, suara dan video meskipun  objek  tersebut  diposisikan  dimana  saja pada saat diinputkan [11].
Penelitian  mengenai  identifikasi  penyakit padi  pernah  dilakukan  dengan  menggunakan metode CNN dan menerapkan 10 fold cross valida- tion dapat  menghasilkan  akurasi  95,48%  [12]. Penelitian  lainnya  juga  dilakukan  dengan menggunakan model arsitektur CNN seperti VGG 16 didapat akurasi 92,46% [13], AlexNet didapat akurasi 91,23 % [14] dan VGG 19 didapat akurasi 92% [15]. Meskipun arsitektur diatas memiliki pe- forma  yang  baik,  akan  tetapi  jumlah  paramater yang dihasilkan model cukup besar. Semakin besar parameter  yang  dihasilkan  maka  ukuran  model yang  dihasilkan  juga  semakin  besar  dan  proses komputasi  yang  dibutuhkan  juga  semakin  lama [16].
Saat ini terdapat arsitektur CNN yang mem- iliki jumlah parameter yang kecil dengan peforma yang  baik  yaitu  arsitektur  CNN  MobileNet-V2. Pada framework keras  arsitektur  MobileNet-V2 memiliki  jumlah  parameter  3,5  Juta.  Penelitian dengan  menggunakan  MobileNet-V2  pernah  dil- akukan untuk mengklasifikasi penyakit daun jeruk [17]  mendapat  akurasi  98%  dan  klasifikasi  daun kentang [18] mendapat akurasi 97,90%. Meskipun model  CNN  menghasilkan  kinerja  yang  cukup baik,  namun  kinerjanya  masih  dapat  ditingkatkan untuk  mendapatkan  model  yang  lebih  optimal dengan  melakukan  hyperparameter  tuning  [19]. Hyperparameter tuning  memiliki peran penting da- lam  mengoptimalkan  dan  meningkatkan  kinerja CNN [20], [21]. Beberapa hyperparameter tuning seperti epoch [22], batch  size [23], learning  rate [24]  dan optimizer [25]  sering  dilakukan penyesuaian untuk mengoptimalkan kinerja model CNN.
Berdasarkan  uraian  diatas,  peneliti  men- coba  melakukan  sebuah  penelitian  yang  berfokus pada klasifikasi 3 jenis penyakit yang menyerang daun  padi  antara  lain blast , blight dan  t ungro dengan menggunakan arsitektur CNN MobileNet- V2. Untuk mendapatkan hasil akurasi yang optimal
pada model CNN, peneliti mencoba melakukan hy- perparameter tuning pada epoch , batch size , learn- ing  rate dan optimizer selama  proses  training model.  Model  akan  di  lakukan  evaluasi  dengan menggunakan confusion matrix untuk melihat ting- kat  akurasi, precision , recall dan f1-score yang dihasilkan  model.  Model  yang  dihasilkan  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  para petani dalam melakukan identifikasi penyakit tana- man  padi  sehingga  petani  dapat  melakukan perawatan tanaman padi dengan tepat.

## II. STUDI PUSTAKA
Beberapa penelitian terdahulu yang dijadi- kan acuan dan tinjauan pustaka pada penelitian ini diantaranya adalah :
Penelitian yang dilakukan oleh (Bhattacharya et al., 2020) dengan judul “ A Deep Learning  Approach  for  the  Classification  of  Rice Leaf Diseases ” mengenai klasifikasi 3 kelas penya- kit daun padi dengan menggunakan metode CNN. Pada  penelitian  ini  mengusulkan  model  CNN dengan hanya menerapkan dua hidden layers. Dari hasil  percobaan  yang  dilakukan  didapatkan  hasil akurasi sebesar 94% untuk membedakan daun padi yang sehat dan sakit sedangkan dari hasil mengkat- egorikan  berbagai  jenis  penyakit  daun  padi  yang sakit  didapatkan  akurasi  sebesar  78,44%.  Dataset yang  digunakan  sebanyak  2000  gambar  dibagi kedalam 4 kelas antara lain daun padi sehat, bacte- rial blight , blast , dan brown spot [26].
Penelitan lainnya yang dilakukan oleh (Pri- yangka & Kumara, 2021) melakukan klasifikasi 7 kelas  penyakit  padi  menggunakan  metode  CNN dengan arsitektur VGG19. Proses augmentasi data diterapkan  dengan  menggunakan sheer  range , zoom  range,  horizontal  flip dan rotation  range . Dari  beberapa  sekenario  percobaan  yang  dil- akukan,  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  95,25% dengan  menerapkan  augmentasi  data zoom  range dan shear range [27].
Penelitian menegenai arsitektur CNN Mo- bileNet  pernah  dilakukan  oleh  (Riswandi  dkk, 2021)  untuk  mengklasifikasi  penyakit  pada  citra daun jeruk. Terdapat 3 kelas penyakit daun jeruk yang  digunakan  pada  penelitian  ini  antara  lain, daun jeruk normal, CTV dan HLB dengan ukuran citra 150 x 15 px. Optimizer RMSprop dan learn- ing rate 0,001 digunakan selama proses pengujian model  CNN.  Dari  percobaan  yang  dilakukan, didapatkan nilai akurasi hasil pada proses training mencapai 98% [17].
Penelitian sebelumnya mengenai hyperpa- rameter  tuning pernah  dilakukan  oleh  (Minarno
dkk, 2021) terhadap model CNN untuk mengklas- ifikasi penyakit tumor otak pada citra MRI. Dataset yang  digunakan  sebanyak  3264  citra  yang  terdiri dari  4  kelas  antara  lain, giloma , meningioma , hipofisis dan tanpa tumor. Penggunaan CNN yang dikombinasikan  dengan hyperparameter  tuning dapat  memberikan  hasil  yang  optimal  dalam melakukan klasifikasi tumor otak. Dari percobaan yang dilakukan, didapatkan akurasi sebesar 96%.
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh (Pu- tri, 2022) menggunakan arsitektur CNN MobileNet untuk  melakukan  klasifikasi  penyakit  tanaman daun kentang. MobileNet digunakan karena mem- iliki kelebihan antara lain low cost , stable dan high precision .  Pada  penelitian  ini  melakukan  empat skenario  perbandingan  terhadap optimizer , batch size , learning  rate dan epoch .  Hasil  terbaik  yang didaptkan  adalah  dengan  menggunakan optimizer RMSprop, learning  rate 0,0001, epoch 50  dan batch size 32 dengan memperoleh akurasi 97,90% dan loss 0,0390 [18].

## III. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan pada penelitian ini dimulai dari menggunakan da- taset  publik  penyakit  daun  padi  indonesia  yang didapat  melalui  situs  kaggle.  Selanjutnya melakukan  pre- processing dan  augmentasi  pada dataset  yang  tersedia.  Kemudian  dilanjutkan dengan  melakukan  pelatihan  data  menggunakaan arsitektur  CNN  MobileNet-V2.  Tahap  terakhir melakukan evalusi model CNN dengan menggunakan confusion matrix untuk mengetahui tingkat  akurasi, precission , recall dan f1-score . Alur  metodologi  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian

## A. Dataset
Pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset citra penyakit tanaman padi yang ada di indonesia. Dataset  ini  memiliki  240  gambar  penyakit  daun padi yang terdiri dari 3 kelas penyakit, diantaranya blast, blight dan tungro dengan masing kelas terdiri dari  80  gambar  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2.  Semua  data  gambar  memiliki  ukuran 1440  x  1920  px  dengan  format  JPG.  Dataset  ini dapat
di akses melalui situs https://www.kaggle.com/tedisetiady/leaf-rice-dis- ease-indonesia .
(a) (b) (c)
Gambar 2. Citra Penyakit Daun Padi  (a) Blast (b) Blight (c) Tungro

## B. Preprocessing dan Augmentasi Data
Pada  tahap  pre-processing  data  dilakukan dengan  melakukan resize citra  pada  dataset  yang didapatkan. Proses ini bertujuan untuk mengurangi dimensi  citra  yang  diharapkan  dapat  mengurangi waktu komputasi pada saat proses pelatihan model CNN. Citra akan di resize menjadi 224 x 224 Px dari ukuran sebelumnya 1440 x 1920 Px. Jumlah citra yang tersedia pada dataset ini hanya sebanyak 240  citra.  Hal  ini  dapat  mempengaruhi  akurasi yang dihasilkan oleh model CNN pada saat pelati- han dikarenakan dataset yang dimiliki sangat sedi- kit.  Semakin  banyak  dataset  yang  dimiliki  maka jaringan akan semakin baik dalam mengklasifikasi [28].
Augmentasi  data  akan  dilakukan  untuk mengatasi  masalah  kekurangan  dataset  dengan melakukan horizontal flip , vertical fli p, zoom range 0,2, shear range 0,2 dan rotation range 25. Setiap citra  akan  diperbanyak  sebanyak  5  kali  sehingga setiap kelas penyakit akan menghasilkan 400 citra baru,  maka  didapatkan  total  citra  baru  sebanyak 1200 dari ketiga kelas penyakit. Selanjutnya citra baru  hasil  augmentasi  digabungkan  dengan  citra asli, maka didapatkan total citra sebanyak 1440 un- tuk digunakan sebagai data penelitian seperti yang ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Hasil  augmentasi  citra dapat dilihat pada Gambar 3.

## Tabel 1. Rincian Dataset Penyakit Daun Padi
Nama Penya- kit Citra Asli Citra Hasil Aug- men- tasi Total Citra Train- ing (60%) Valida- tion (20%) Test- ing (20%) Blast 80 400 480 288 96 96 Blight 80 400 480 288 96 96 Tungro 80 400 480 288 96
96 Total 240 1200 1440 864 288 288
Gambar 3. Hasil Augmentasi Citra Penyakit Blast

## C. Arsitektur MobileNet-V2
Arsitektur  MobileNet-V2  didesain  untuk mengurangi complexity cost dan ukuran model da- lam network [29]. MobileNet sangat cocok untuk media  yang  memliliki computional  power rendah seperti smartphone atau rasberrypi .  Dalam  Mo- bilenet-V2  memiliki  2  tipe  blok,  yang  pertama digunakan  untuk residual  block dan  yang  kedua digunakan untuk down sizing .

## Gambar 4. Arsitektur MobileNet-V2
Struktur  dari  block  MobilenNet-V2  dapat dilihat  pada  Gambar  4.  Disetiap  baris mendeskripsikan sequence dari 1 atau lebih modul stride layers , beserta jumlah berapa kali pengulan- gan n. Setiap layer di sequence yang sama memiliki nilai c sebagai output channel . Di layer pertama se- tiap sequence memliki  nilai stride s  dan stride lainya menggunkan stride 1. Seluruh spatial con- volution menggunakan 3 x 3 kernels [29].

## D. Evaluasi Model
Pada  tahap  ini  bertujuan  untuk  mengeval- uasi kinerja model CNN arsitektur MobileNet-V2. Evaluasi model akan dilakukan dengan menggunakan confusion matrix untuk mengetahui nilai accuracy , precision , recall dan f1-score dari model yang digunakan. Berikut ini confusion ma- trix  multi  class yang  digunakan  dalam  penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix Multi Class
Prediction Class Class 1 Class 2 . . . Class n Actual Class Class 1 X 11 X 12 . . . X 1n Class 2 X 21 X 22 . . . X 2n . . . . . . . . . . . . . . .
Class n X n1 X n2 . . . X nn
Dari  tabel  diatas,  akan  didapatkan  jumlah true positive (TTP) untuk semua kelas, true nega- tive (TTN), false positive (TFP) dan false negative (TFN) untuk setiap kelas i yang di hitung dengan menggunakan persamaan (1), (2), (3) dan (4) [30].
𝑇𝑃𝑃 #$$ =   ∑ 𝑥 )) * )+, (1)
𝑇𝑇𝑁 . =   ∑ ∑ 𝑥 )/ * /+, / 0 . * ) + , ) 0 . (2)
𝑇𝐹𝑃 . =   ∑ 𝑥 ). * )+, ) 0. (3)
𝑇𝐹𝑁 . =   ∑ 𝑥 .) * )+, ) 0 . (4)
Dari hasil TPP, TTN, TFP dan TFN, selan- jutnya  akan  digunakan  untuk  menghitung  akurasi (A), precision (P), recall (R), f-measure score (F) dari  setiap  kelas  i  dihitung  dengan  menggunakan persamaan (5), (6), (7) dan (9) [30][31].
𝐴 = 334 566 (389#$ :;<=>? 8@ A*9?.>B) (5)
𝑃 . = (334 566 ) (334 566 D 3E4 F ) (6)
𝑅 . = (344 566 ) (334 566 D 3E: F ) (7)
𝐹 . = H (4 F )(I F ) 4 F D I F (8)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  akan  menjelaskan  hasil  dari percobaan  yang  telah  dilakukan.  Percobaan  dil- akukan dengan melatih data training dan data vali- dation  menggunakan  arsitektur  CNN  MobileNet- V2.  Pada  tahap  pelatiha  model  akan  dilakukan dengan  beberapa  skenario  yang  bertujuan  untuk mengoptimalkan  model  dalam  mengklasifikasi penyakit  tanaman  padi.  Terdapat  4  skenario  opti- malisasi  model  CNN  yang  digunakan  pada penelitian  ini.  Skenario  pertama  dilakukan  pen- gujian terhadap jumlah epoch , skenario kedua dil- akukan  pengujian  pengaruh batch  size ,  skenario ketiga dilakukan pengujian pengaruh learning rate dan  skenario  keempat  dilakukan  pengujian pengaruh jenis optimizer yang optimal bagi model dalam  melakukan  pelatihan  model  sehingga mendapatkan peforma terbaik. Selanjutnya model akan  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan data  testing  yang  terdiri  dari  288  citra  untuk mengetahui peforma dari model yang digunakan.

## A. Pengaruh Jumlah Epoch
Skenario pertama dilakukan pengujian ter- hadap penggunaan jumlah epoch pada saat pelati- han  model  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan jumlah epoch yang  optimal  sehingga  dapat
memberikan hasil peforma terbaik. Epoch merupa- kan  suatu  keadaan  dimana  seluruh  dataset  yang menjadi masukan pada model training telah selesai melewati seluruh neural network dalam satu kali putaran  [32].  Pada  penelitian  ini  melakukan  pen- gujian  terhadap  beberapa  nilai epoch ,  antara  lain 25,  50,  75  dan  100.  Saat  melakukan  pengujian epoch beberapa parameter seperti batch size diatur menggunakan nilai 32, learning rat e menggunakan nilai 0,001 dan optimizer menggunakan RMSProp. Hasil pengujian epoch dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Akurasi dan Loss Terhadap Penggunaan Jumlah Epoch
Epoch Akurasi Training Akurasi Vali- dation Akurasi Testing Loss 25 99,3 88,97 89,09 0,4414 50 99,76 90,62 91,31 0,3359 75 100 95,81 96,18 0,0903 100 100 98,26 97,56 0,0525
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa semakin bertambahnya nilai epoch yang digunakan menghasilkan nilai akurasi yang semakin baik dan nilai loss yang  semakin  menurun.  Jumlah  epoch yang  terlalu  kecil  mengakibatkan  kegagalan  pada proses update bobot untuk mencapai titik optimal- nya. Epoch dengan  jumlah  100  memberikan  pe- forma  terbaik  pada  saat  pelatihan  model  dengan tidak terjadinya overfitting dan underfitting hal ini dibuktikan dengan nilai akurasi data training dan data validation yang tidak berbeda jauh. Selain itu nilai akurasi yang didapatkan model menggunakan data testing sebesar  97,56%,  lebih  tinggi dibandingkan dengan menggunakan epoch lainnya. Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat  diambil  kes- impulan  bahwa epoch 100  merupakan  jumlah epoch yang  optimal  digunakan  dalam  melakukan klasifikasi penyakit daun padi dengan menggunakan arsitektur CNN MobileNet-V2.

## B. Pengaruh Nilai Batch Size
Skenario  kedua  dilakukan  pengujian  ter- hadap penggunaan nilai batch size yang bertujuan untuk  mendapatkan  nilai batch  size yang  mampu memberikan  peforma  terbaik  pada  saat  pelatihan model. Batch size merupakan jumlah sampel data pelatihan yang digunakan pada setiap iterasi [24]. Pengujian dilakukan terhadap beberapa nilai batch size kecil seperti 8, 16 dan 32. Pada saat melakukan pengujian batch  size beberapa  parameter  seperti epoch diatur  sebanyak  100, learning  rate menggunakan nilai 0,001 dan optimizer menggunakan  RMSProp.  Hasil  pengujian batch size dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Akurasi dan Loss Terhadap Penggunaan Nilai Batch Size
Batch Size Akurasi Training Akurasi Vali- dation Akurasi Testing Loss 8 100 95,13 96,52 0,2080 16 100 97,13 96,52 0,1624 32 100 98,26 97,56 0,0525
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa semakin  besar  nilai  batch  size  menghasilkan akurasi yang semakin baik dan nilai loss yang se- makin  kecil.  Pada  saat  pelatihan  model menggunakan batch  size 32  mendapatkan  nilai akurasi 100% pada data training dan 98,26% pada data validation .  Hasil  pengujian  dengan menggunakan  data testing mendapatkan  nilai akurasi  97,56%,  sedikit  lebih  baik  dibandingkan dengan batch size lainnya yang diuji .

## C. Pengaruh Nilai Learning Rate
Skenario  ketiga  melakukan  pengujian  ter- hadap penggunaan nilai learning rate yang paling optimal pada model CNN yang digunakan. Learn- ing rate merupakan salah satu parameter yang ber- pengaruh terhadap peforma model CNN [24], hal ini  dikarenakan learning  rate menghitung  nilai koreksi  bobot  pada  saat  proses training berlang- sung [7]. Learning rate yang dilakukan pengujian antara  lain  0.1,  0.01,  0.001,  0.0001  dan  0.00001. Pada  saat  melakukan  pengujian learning  rate be- berapa  parameter  seperti epoch diatur  sebanyak 100, batch  size menggunakan  nilai  32  dan opti- mizer menggunakan  RMSProp.  Hasil  pengujian learning rate dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Akurasi dan Loss Terhadap Penggunaan Nilai Learning Rate
Learning Rate Akurasi Training Akurasi Vali- dation Akurasi Testing Loss 0,1 97,56 89,23 89,23 0,6060 0,01 98,95 89,93 91,66 0,5799 0,001 100 98,26 97,56 0,0525 0,0001 97,10 83,68 87,56 0,4051 0,00001 88,77 78,42 80,90 0,5806
Berdasarkan Tabel 5 dapat dilihat bahwa disaat menggunakan nilai learning rate besar, nilai akurasi yang didapatkan dari data training , valida- tion dan testing menghasilkan  nilai  yang  rendah. Namun  penggunaan learning  rate yang  terlalu kecil  juga  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih rendah.  Hal  ini  dikarenakan  nilai learning  rate yang semakin besar berdampak pada proses train- ing model yang semakin cepat tetapi tingkat keteli- tian neural  network akan  berkurang.  Sedangkan nilai learning rate yang semakin kecil menyebab- kan tingkat ketelitian neural network yang semakin besar  tetapi  proses training akan  memerlukan waktu yang lebih lama. Learning rate yang mem- iliki  peforma  terbaik  pada  percobaan  ini  adalah 0.001.

## D. Pengaruh Optimizer
Skenario  keempat  melakukan  pengujian pada  beberapa  jenis optimizer seperti  Adam, RMSProp, SGD dan Nadam. Optimizer merupakan salah  satu  parameter  yang  digunakan  untuk meminimalisir kesalahan, menemukan bobot opti- mal dan menghasilkan prediksi yang akurasi [33]. Pada saat melakukan pengujian optimizer beberapa parameter seperti epoch diatur sebanyak 100, batch size menggunakan nilai 32 dan learning rate 0.001. Hasil  pengujian  penggunaan optimizer dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Akurasi dan Loss Terhadap
Penggunaan Nilai Learning Rate Opti- mizer Akurasi Training Akurasi Vali- dation Akurasi Testing Loss Adam 100 95,44 96,87 0,1447 RMSProp 100 98,26 97,56 0,0525 SGD 97,22 92,70 90,62 0,3309 Nadam 100 94,79 96,97 0,1456
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa dari  seluruh  jenis optimizer yang  di  ujicoba, RMSProp  menghasilkan  nilai  akurasi  terbaik dengan  nilai loss terendah  ketika  diujicoba menggunakan data testing . Sedangkan untuk opti- mizer Adam  dan  Nadam  menghasilkan  nilai akurasi  dan loss tidak  terlalu  berbeda  jauh,  akan tetapi  untuk optimizer SGD  meskipun  mendapat- kan akurasi diatas 90% namun peformanya masih dibawah optimizer lainnya yang diujicoba. Grafik akurasi  dan loss pada  saat training model  CNN dengan  menggunakan optimizer RMSProp  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Akurasi dan Loss MobileNet-V2 menggunakan Optimizer RMSProp

## E. Evaluasi Model
Untuk  mengetahui  lebih  lanjut  peforma model CNN yang digunakan, maka akan dilakukan evaluasi  dengan  menggunakan confusion  matrix pada  data testing .  Model  CNN  dievaluasi  untuk mendapatkan nilai accuracy , precision , recall dan f1-score . Hasil confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix
Berdasarkan  Gambar  6,  ditemukan  bahwa dari 96 citra pada kelas penyakit blast seluruh citra berhasil  diprediksi  dengan  benar  tanpa  adanya kesalahan. Pada kelas penyakit blight yang terdiri dari  96  citra,  94  citra  berhasil  diprediksi  benar, akan tetapi masih terdapat 2 citra yang diprediksi salah yaitu 1 citra diprediksi sebagai blight dan 1 citra diprediksi sebagai tungro . Terakhir pada kelas penyakit tungro yang terdiri dari 96 citra, 91 citra berhasil  diprediksi  benar,  akan  tetapi  masih  ter- dapat 5 citra yang diprediksi salah yaitu 4 citra di- prediksi blast dan  1  citra  diprediksi blight .  Dari hasil confusion  matrix didaptkan  nilai accuracy , precision , recall dan f1-score seperti yang dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Evaluasi Model
Akurasi Pengujian Precission Recall F1- Score 97,56 97,64 97,57 97,57
Berdasarkan  Tabel  7,  dapat  dilihat  bahwa arsitektur  CNN  MobileNet-V2  yang  digunakan pada penelitian ini dengan melakukan beberapa op- timasi hyperparameter seperti epoch , batch  size , learning  rate dan optimizer dapat  memberikan hasil yang sangat baik. Hal ini dibuktikan dari se- rangkaian  percobaan  yang  dilakukan  sehingga mendapatkan nilai akurasi sebesar 97,56%, precis- sion 97,64%, recall 97,57% dan f1-score 97,57%.

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  optimalisasi model  CNN  dengan  menggunakan  beberapa hy- perparameter seperti epoch , batch size , learning rate dan optimizer untuk klasifikasi penyakit padi indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan hyperparameter yang  optimal  se- hingga memberikan peforma yang baik pada model CNN. Penelitian ini menggunakan CNN arsitektur MobileNet-V2 sebagai model pelatihan. Berdasar- kan  percobaan  yang  sudah  dilakukan,  penentuan hyperparameter sangat  berpengaruh  terhadap  pe- forma  model. Hyperparameter dengan  jumlah epoch 100, batch size 32, learning rate 0,001 dan optimizer RMSProp memberikan hasil yang paling optimal dengan nilai accuracy 97,56%, precission 97,64%, recall 97,57% dan f1-score 97,57% pada data testing yang digunakan. Hal ini menunjukkan bahwa model mampu dengan baik mengklasifikasi data testing sesuai  dengan  kelasnya.  Pada penelitian ini hanya berfokus pada klasifikasi pen- yakit yang menyerang tanaman padi saja, diharap- kan  pada  penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan klasifikasi  pada  hama  yang  menyerang  tanaman padi. Perlu melakukan perbandingan dengan arsi- tektur CNN lainnya seperti DenseNet, Resnet dan Alexnet  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  P.  Statistik, Luas  Panen  dan  Produksi  Padi  Di Indonesia 2021 . Indonesia: Badan Pusat Statistik, 2021.
[2]  F. Martinelli et al. , “Advanced methods of plant disease detection. A review,” Agron. Sustain. Dev. , vol. 35, no. 1, pp. 1–25, 2015, doi: 10.1007/s13593-014-0246-1.
[3]  M.  Turkoglu  and  D.  Hanbay,  “Apricot  Disease Identification based on Attributes Obtained from Deep Learning Algorithms,” 2018 Int. Conf. Artif. Intell. Data Process.  IDAP  2018 ,  no.  September  2018,  2019,  doi:
10.1109/IDAP.2018.8620831.
[4]  J.  G.  A.  Barbedo,  “Digital  Image  Processing  for Detecting and Classifying Plant Diseases,” Springerplus ,  vol.  2,  2013,  doi:  10.22632/ccs-2017-
252-66.
[5]  F.  Jiang,  Y.  Lu,  Y.  Chen,  D.  Cai,  and  G.  Li,  “Image recognition  of  four  rice  leaf  diseases  based  on  deep learning  and  support  vector  machine,” Comput. Electron. Agric. , vol. 179, no. October, p. 105824, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105824.
[6]  R. P. Ramadhan and N. L. Marpaung, “Identifikasi jenis penyakit  daun  tanaman  jagung  menggunakan  jaringan saraf tiruan berbasis backpropagation,” Jom FTEKNIK , vol. 6, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[7]  S. Kumar et al. , “Chest X ray and cough sample based deep  learning  framework  for  accurate  diagnosis  of COVID-19,” Comput. Electr. Eng. , vol. 103, p. 108391, 2022, doi: 10.1016/j.compeleceng.2022.108391.
[8]  N.  F.  F.  Alshdaifat,  A.  Z.  Talib,  and  M.  A.  Osman, “Improved  deep  learning  framework  for  fish segmentation in underwater videos,” Ecol. Inform. , vol. 59, 2020, doi: 10.1016/j.ecoinf.2020.101121.
[9]  Y.  Yuan,  L.  Chen,  H.  Wu,  and  L.  Li,  “Advanced agricultural disease image recognition technologies: A review,” Inf.  Process.  Agric. ,  pp.  1–12,  2021,  doi: 10.1016/j.inpa.2021.01.003.
[10]  Y.  LeCun et  al. ,  “Backpropagation  Applied  to Handwritten Zip Code Recognition,” Neural Comput. , vol.  1,  no.  4,  pp.  541–551,  1989,  doi: 10.1162/neco.1989.1.4.541.
[11]  J.  W.  G.  Putra, Pengenalan  Konsep  Pembelajaran Mesin dan Deep Learning , vol. 4. 2020.
[12]  Y.  Lu,  S.  Yi,  N.  Zeng,  Y.  Liu,  and  Y.  Zhang, “Identification of rice diseases using deep convolutional neural networks,” Neurocomputing , vol. 267, pp. 378– 384, Dec. 2017, doi: 10.1016/j.neucom.2017.06.023.
[13]  S.  Ghosal  and  K.  Sarkar,  “Rice  Leaf  Diseases Classification Using CNN With Transfer Learning,” in 2020 IEEE Calcutta Conference , Feb. 2020, pp. 230– 236, doi: 10.1109/CALCON49167.2020.9106423.
[14]  R. R. and D. Park, “A Multiclass Deep Convolutional Neural  Network  Classifier  for  Detection  of  Common Rice Plant Anomalies,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. ,
vol. 9, no.1, pp. 67–70, 2018, doi:
10.14569/IJACSA.2018.090109.
[15]  J.  Chen,  J.  Chen,  D.  Zhang,  Y.  Sun,  and  Y.  A. Nanehkaran, “Using deep transfer learning for image- based  plant  disease  identification,” Comput.  Electron. Agric. , vol. 173, no. November 2019, p. 105393, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105393.
[16]  A. Julianto and A. Sunyoto, “A performance evaluation of  convolutional  neural  network  architecture  for classification  of  rice  leaf  disease,” IAES  Int.  J.  Artif. Intell. ,  vol.  10,  no.  4,  pp.  1069–1078,  2021,  doi: 10.11591/IJAI.V10.I4.PP1069-1078.
[17]  R.  Riswandi,  R.  Jamiah,  N.  Mardhatillah,  and  H.  P. Hamid,  “Klasifikasi  Penyakit  Pada  Citra  Daun  Jeruk Menggunakan  Arsitektur  MobileNet  berbasis  Mobile Platform,” J. Fokus Elektroda  Energi List. Telekomun. Komputer, Elektron. dan Kendali) , vol. 6, no. 4, p. 212, 2021, doi: 10.33772/jfe.v6i4.19113.
[18]  Putri  Teresia  Ompusunggu;,  “Klasifikasi  Penyakit Tanaman  Pada  Daun  Kentang  Dengan  Metode Convolutional Neural Network Arsitektur Mobilenet,” J. Syntax Fusion , vol. 2, no. 9, pp. 740–751, 2022, doi: 10.54543/fusion.v2i09.217.
[19]  F.  Hutter,  L.  Kotthoff,  and  J.  Vanschoren, Automated machine  learning:  methods,  systems,  challenges . Springer Nature, 2019.
[20]  P. Lacerda, B. Barros, C. Albuquerque, and A. Conci,
“Hyperparameter optimization for COVID-19
pneumonia diagnosis based on chest CT,” Sensors , vol. 21, no. 6, pp. 1–11, 2021, doi: 10.3390/s21062174.
[21]  A. E. Minarno, M. Hazmi Cokro Mandiri, Y. Munarko, and H. Hariyady, “Convolutional Neural Network with Hyperparameter Tuning for Brain Tumor
Classification,” Kinet. Game Technol. Inf. Syst. Comput.
Network, Comput. Electron. Control , vol. 4, 2021, doi:
10.22219/kinetik.v6i2.1219.
[22]  I.  G.  T.  Isa  and  B.  Junedi,  “Hyperparameter  Tuning Epoch  Dalam  Meningkatkan  Akurasi  Data  Latih  Dan Data  Validasi  Pada  Citra  Pengendara,” Pros.  Semin. Nas.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  231–237, 2022.
[23]  Y.  N.  Fuadah,  I.  D.  Ubaidullah,  N.  Ibrahim,  F.  F. Taliningsing,  N.  K.  Sy,  and  M.  A.  Pramuditho, “Optimasi  Convolutional  Neural  Network  dan  K-Fold Cross  Validation  pada  Sistem  Klasifikasi  Glaukoma,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek.
Elektron. ,  vol.  10,  no.  3,  p.  728,  2022,  doi: 10.26760/elkomika.v10i3.728.
[24]  N. Rochmawati, H. B. Hidayati, Y. Yamasari, H. P. A. Tjahyaningtijas, W. Yustanti, and A. Prihanto, “Analisa Learning  Rate  dan  Batch  Size  pada  Klasifikasi  Covid Menggunakan  Deep  Learning  dengan  Optimizer Adam,” J. Inf. Eng. Educ. Technol. , vol. 5, no. 2, pp.
44–48, 2021, doi: 10.26740/jieet.v5n2.p44-48.
[25]  D. Motta et al. , “Optimization of convolutional neural network hyperparameters for automatic classification of adult mosquitoes,” PLoS One , vol. 15, no. 7, pp. 1–30,
2020, doi: 10.1371/journal.pone.0234959.
[26]  S.  Bhattacharya,  A.  Mukherjee,  and  S.  Phadikar,  “A Deep Learning Approach for the Classification of Rice Leaf  Diseases,” Adv.  Intell.  Syst.  Comput. ,  vol.  1109, no. May 2020, pp. 61–69, 2020, doi: 10.1007/978-981- 15-2021-1_8.
[27]  A.  A.  J.  V.  Priyangka  and  I.  M.  S.  Kumara, “Classification  Of  Rice  Plant  Diseases  Using  the Convolutional  Neural  Network  Method,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 12, no. 2, p. 123, 2021, doi: 10.24843/lkjiti.2021.v12.i02.p06.
[28]  W. Widystuti and J. B. B. Darmawan, “Pengaruh jumlah data  set  terhadap  akurasi  pengenalan  dalam  deep convolutional network,” Konf. Nas. Sist. Inf. , pp. 8–9, 2018.
[29]  M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis.  Pattern  Recognit. ,  pp.  4510–4520,  2018,  doi: 10.1109/CVPR.2018.00474.
[30]  C.  Manliguez,  “Generalized  Confusion  Matrix  for Multiple  Classes,”  no.  November,  pp.  5–7,  2016,  doi: 10.13140/RG.2.2.31150.51523.
[31]  D.  Zhang,  J.  Wang,  and  X.  Zhao,  “Estimating  the Uncertainty of Average F1 Scores,” in Proceedings of the  2015  International  Conference  on  The  Theory  of Information  Retrieval ,  Sep.  2015,  pp.  317–320,  doi: 10.1145/2808194.2809488.
[32]  Faiz  Nashrullah,  Suryo  Adhi  Wibowo,  and  Gelar Budiman,  “The  Investigation  of  Epoch  Parameters  in ResNet-50 Architecture
for Pornographic Classification,” J. Comput. Electron. Telecommun. , vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.52435/complete.v1i1.51.
[33]  S.  N.  Rahmawati,  E.  W.  Hidayat,  and  H.  Mubarok, “Implementasi Deep Learning Pada Pengenalan Aksara Sunda  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural
Network,” Inser.  Inf. Syst. Emerg. Technol. J. , vol. 2, no. 1, p. 46, 2021, doi: 10.23887/insert.v2i1.37405.