## Klasifikasi Tingkat Keparahan Penyakit Leafblast Tanaman Padi Menggunakan MobileNetv2
Imam Fauzi Annur 1) * , Jumhurul Umami 1) , Moch. Nasheh Annafii 1) , Niken Trisnaningrum 2) Oddy Virgantara Putra 1) ,
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Darussalam Gontor 1,2,3,5) Program Studi Agroteknologi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Darussalam Gontor 4) imamfauziannur@unida.gontor.ac.id 1) *, jumhur@unida.gontor.ac.id 2) , nasheh@unida.gontor.ac.id 3) , niken.trisnaningrum@unida.gontor.ac.id 4) , oddy@unida.gontor.ac.id 5)

## Abstrak
Padi merupakan tanaman pangan pokok di Indonesia, dan produksinya merupakan kunci ketahanan pangan negara. Keberhasilan panen merupakan faktor penting dalam pencegahan impor bahan pangan pokok.  Tantangan  terbesar  dalam  memanen  tanaman  adalah  adanya  virus,  jamur,  dan  hama  yang dapat merusak tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem klasifikasi tingkat keparahan penyakit daun pada tanaman padi yang terkena penyakit blas daun dengan bantuan algoritma machine learning.  MobileNetV2  adalah  arsitektur  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  menggunakan Depthwise  Separable  Convolution  untuk  membangun  model  yang  ringan  dan  dirancang  untuk mengatasi proses yang memiliki resource yang berlebih. Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan hasil murni observasi peneliti yang sudah divalidasi oleh ahli dengan total 300 data asli. Model MobileNetV2 ternyata sangat berhasil dalam mengklasifikasikan objek, dengan akurasi 78,33%. dengan  hasil  penelitian  ini,  petani  dapat  terbantu  dalam  mengenali  tingkat  keparahan  penyakit leafblast pada tanaman padi sehingga pemberian bahan kimia berupa fungisida sesuai dengan dosis anjuran tingkat keparahan.
Kata kunci : Klasifikasi, leafblast, padi, citra, model pre-trained, MobileNetV2.

## Abstract
[Classification Of Rice Blast Disease Using MobileNetV2] Rice is a staple food crop in Indonesia, and its  production  is  key  to  the  country's  food  security.  Successful  harvesting  is  an  important  factor  in preventing imports of staple foods. The biggest challenge in harvesting crops is the presence of viruses, fungi, and pests that can damage plants. This research aims to create a classification system for leaf disease  severity  in  rice  plants  affected  by  leaf  blast  disease  with  the  help  of  machine  learning algorithms. MobileNetV2 is a Convolutional Neural Network (CNN) architecture that uses Depthwise Separable Convolution to build lightweight models and is designed to overcome processes that have excessive resources. The dataset used in this study is the result of pure researcher observations that have been validated by experts with a total of 300 original data. The MobileNetV2 model turned out to be very successful in classifying objects, with an accuracy of 78.33%. with the results of this study, farmers can be helped in recognizing the severity of leafblast disease in rice plants so that the provision of chemicals in the form of fungicides in accordance with the recommended dose of severity.
Keywords : Classification, leafblast, rice, image, pre-trained model, MobileNetV2

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  padi  merupakan  salah  satu  tanaman yang  dimana  dari  zaman  dahulu  hingga  sekarang menjadi  penghasil  bahan  pangan  pokok  berupa  nasi untuk kebanyakan di daerah tropis, terutama di benua Asia  dan  Afrika.  Salah  satu  negara  yang  mempunyai kuantitas  konsumen  terbanyak  adalah  Indonesia, dimana  negara  ini  merupakan  negara  Agraris  yang menjadikan  pertanian  merupakan  bagian  terpenting dalam  memegang  perairan  dan  harus  dijaga
kestabilannya[1].  Kebutuhan  masyarakat  akan  bahan pangan  pokok  ini  yang  dihasilkan  oleh  tanaman  ini terus  mengalami  peningkatan  seiring  dengan bertambahnya jumlah penduduk sehingga keberhasilan dalam panen untuk tanaman padi menjadi faktor yang sangat berpengaruh, dimana untuk menghindari impor bahan pangan pokok[2].
Melihat dari keberhasilan panen, permasalahan terbesar yang menyebabkan hasil panen sedikit bahkan menyebabkan kegagalan panen yaitu adanya penyakit
DOI: http://dx.doi.org/10.21111/fij.v8i1.9419 Diterima: 14 Februari 2023
tanaman  padi[3]  yang  sudah  terdiagnosis  bahkan terlambat  untuk  ditangani  sehingga  berakibat  sudah menjadi  tahap  yang  parah  dan  bisa  menyebabkan terjadinya  suatu  kegagalan  panen.  Penyakit  pada tanaman  padi  ada  bermacam  macam  jenis,  salah satunya adalah leaf blast atau penyakit blas. Penyakit blas ini disebabkan oleh jamur Pyricularia Grisea yang dimana penyakit tersebut mampu menyerang tanaman padi  pada  berbagai  macam  stadia  pertumbuhan  dari benih hingga pertumbuhan pada malai padi (generatif). Pada  fase  vegetatif,  jamur  ini  dominan  menginfeksi bagian pada daun padi sehingga bisa disebut blas padi ( leaf blast ). Sesampainya di fase generatif, selain bisa menginfeksi  pada  daun  juga  menginfeksi  pada  leher malai padi disebut blas leher ( neck blast )[4]. Dampak penyakit ini bisa menyebabkan batang padi patah dan kematian menyeluruh pada bagian yang terinfeksi.
Mengenai  produksi  padi  diiringi  dengan pertambahan  penduduk,  titik  terpenting  yang  diambil adalah  keberhasilan  dalam  panen.  Adanya  minimnya pengetahuan  petani  mengenai  tingkat  keparahan penyakit  pada  tanaman  padi  tentang  pengobatan organik  dan  ramah  lingkungan[5].  Oleh  karena  itu untuk  analisa  penyakit  ditanggulangi  dengan pemberian  obat  seperti  fungisida  dan  pestisida  yang dimana sesuai dengan dosis tingkat keparahan penyakit tersebut. Klasifikasi citra pada penyakit tanaman padi berdasarkan  tingkat  keparahannya  dapat  membantu petani dalam optimasi pemberian dosis obat yang tepat dan akurat.
MobileNetV2 merupakan  salah  satu  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  dimana merupakan  penyempurnaan  dan  pengembangan  dari arsitektur MobileNetV1 dengan melakukan penambahan residual terbalik dengan linear bottleneck dan Shortcut Connections antar Bottleneck [6]. Adapun penggunaan  arsitektur MobileNetV2 ini  demi mengatasi  proses  yang  memerlukan computing resource yang  tinggi  untuk  menghasilkan  efisiensi klasifikasi citra terbaik[7].
Paper ini dibagi menjadi 4 bagian. Pada bagian pertama  akan  menjelaskan  pendahuluan  dalam penelitian  ini,  pada  bagian  kedua  akan  menjelaskan bahan  dan  metode  penelitian,  pada  bagian  ketiga menjelaskan  hasil  dan  pembahasan,  dan  pada  bagian yang terakhir terdapat kesimpulan dari peneliti.

## 2. BAHAN DAN METODE
Pada  penelitian  ini,  peneliti  bertujuan  untuk mendapatkan  hasil  akurasi  yang  optimal  untuk klasifikasi  citra  tingkat  keparahan  pada  penyakit leafblast di  tanaman  padi  menggunakan  arsitektur MobileNetV2 .  Arsitektur  model  ini  cocok  untuk digunakan  klasifikasi  suatu  citra.  Untuk  penelitian klasifikasi  citra  tersebut,  peneliti  membuat  tahapan penelitian  yang  akan  digunakan  untuk  membangun model klasifikasi tersebut, antara lain sebagai berikut:
1. Tahap Pengumpulan Data
2. Tahap Pre-Processing
3. Tahap Processing
4. Tahap Uji Coba dan Evaluasi
Adapun  tahapan  penelitian  ini  ditampilkan  di gambar 1
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Tahap Pengumpulan Data
Pada  bagian  ini  terdapat  dua  tahapan  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Tahapan  pertama adalah  pengambilan  citra  untuk  dataset  secara observasi.  Observasi  dilakukan  di  sawah  salah  satu anggota  dari  kelompok  “Tani  Maju” di  kecamatan Babadan,  Ponorogo,  Jawa  Timur.  Pengambilan  data dilaksanakan pada awal bulan Juli tahun 2022 dengan waktu selama 3 hari berturut-turut pada pagi hari pukul 10.00 – 11.30  dengan  cuaca  yang  cerah  dan  sedikit berawan. Pengambilan data dilakukan secara langsung di lokasi menggunakan kamera ukuran sebesar 18 MP pada handphone  “Redmi 9”  dengan setting ISO 1000 dan Saturation 0,3  serta  menggunakan  ukuran  lensa “ Wide ”. Hasil dari pengambilan citra secara observasi langsung ke lokasi ditampilkan pada gambar 2. Jumlah data yang diambil untuk dataset sebanyak 300 data citra daun  padi.  Data  yang  didapat  memiliki  berbagai tingkatan  keparahan  penyakit  pada  padi.  Adapun macam  varian  tingkat  keparahan  yang didapat  adalah daun sehat-ringan, sedang dan berat.
Setelah melewati proses tahapan pertama, data dikelompokkan berdasarkan kategori tingkat keparahannya. Setelah melewati fase pengelompokkan, data  diserahkan  kepada  ahli  untuk  melakukan  proses
validasi. Tahap ini dilakukan selama 2 hari. Data yang sudah divalidasi sesuai tingkat keparahan dimasukkan ke folder sesuai kategori masing masing lalu siap untuk diolah.  Hasil  pembagian  ditampilkan  di  tabel  1. Pengolahan  data  dilakukan  pada Kaggle dengan  cara diupload sebagai dataset yang siap untuk diolah dalam proses klasifikasi pada citra.
Gambar 2. Citra penyakit leafblast (dari atas ke bawah) kategori sehat-ringan, sedang dan berat
Tabel 1. Pengolompokkan data sesuai kategori
2.2. Tahap Pre-Processing
Setelah  tahap  pengumpulan  data  yang  dimana pengambilan, pengelompokkan serta validasi dilakukan. Data kemudian diunggah ke Kaggle dengan menjadi dataset yang siap digunakan dalam penelitian ini.  Setelah  diunggah  proses  beranjak  ke  tahap Pre- Processing ,  yang  dimana  di dalam  tahap  ini  program
melakukan eksplorasi data dengan menampilkan citra sesuai dengan kategori ketika fase pengelompokkan.
Ketika eksplorasi data sudah dilakukan , resize citra dilakukan untuk menyesuaikan piksel dari citra dengan ukuran uang sudah disiapkan dari model MobileNetV2 yang  sudah  disiapkan  sekaligus  dapat  menghasilkan performa  yang  makismal  pada  tahap  pengujian  dan validasi.
2.3. Tahap Processing Penelitian ini menggunakan metode
Convolutional  Neural  Network dengan  arsitektur MobileNetV2 yang  dimana  menerapkan  metode Transfer Learning dalam pembuatan model yang siap pakai ( pre-trained model) untuk klasifikasi citra tingkat keparahan  penyakit leafblast pada  tanaman  padi. Peneliti  menggunakan  arsitektur  ini  karena  terbukti untuk  melakukan  proses  klasifikasi,  segmentasi  dan pengenalan pada objek[8]. Pada arsitektur MobileNetV2 ada 2 fitur yang dimana sangatlah penting dan  mengunggulkan  arsitektur  ini  yaitu Linear Bottleneck dan Shortcut  Connection antar Bottleneck . Kedua fitur ini menjadikan proses training pada neural network dapat  berjalan  dengan  lebih  efisien  dan menghasilkan akurasi yang lebih baik[9].
Pada  penelitian  ini,  peneliti  mengusulkan arsitektur model dengan input yang digunakan adalah gambar dari mode RGB 160X160 pixel dengan array 3 dimensi  dan  network  yang  sudah pre-trained oleh imagenet .  Pada  model  ini  terdiri  dari  17  blok  yang dimana  berisikan  beberapa layers yaitu Expansion Layer , Depthwise Convolution , Projection Layer yang dimana  setiap layer terkecuali Projection  Layer memiliki Conv2D , BatchNormalization dan Relu pada layernya  kecuali Projection  Layer yang  tidak mempunyai Relu .  Lalu  setelah  melalui  blok  dari MobileNetV2 ditambahkan 1 Layer konvolusi, 1 Layer BatchNormalization , Dense  Layer 256  dengan activation ‘ relu ’  yang  dimana  sudah  dimasukkan MobileNetV2 ke  dalam  layer  ini, Dense  Layer yang sama dengan sebelumnya, dan diakhiri dengan Dense Layer dengan  output  terdiri  atas  3  kelas  dengan activation ‘ softmax ’. Adapun  parameter  yang digunakan ditampilkan di tabel 2.
Tabel 2. Parameter Arsitektur MobileNetV2
Hal yang diunggulkan dari model MobileNetV2 adalah  adanya residual  bottleneck yang dirancang  untuk  klasifikasi  gambar  dan  pembuatan fitur generik  [10]. Layaknya MobileNetV1 , Model  ini
No Kategori Jumlah 1 Sehat-Ringan 100 2 Sedang 100 3 Berat 100 Total 300 Parameter Value Bottleneck Residual 17 Activation Function relu, softmax Optimizer adam Loss Function Categorical Crossentropy Epoch 50 Batch Size 64
membagi  konvolusi  menjadi Depthwise  Convolution dan Pointwise  Convolution ,  akan  tetapi  di  dalam MobileNetV2 menambahkan dua fitur baru yaitu Linear Bottleneck dan Shortcut  Connection .  Pada  bagian bottleneck terdapat  input  dan  output  antara  model sedangkan  lapisan  atau layer bagian  dalam mengenkapsulasi kemampuan model dalam mengubah input  dari  konsep  yang  rendah  ke descriptor yang tinggi.  Shortcut  antar  bottlenecks  memungkinkan Training pada  suatu  model  lebih  cepat  dan  akurasi menjadi lebih baik[11]. Gambar 3 menampilkan bentuk secara menyeluruh mengenai arsitektur MobileNetV2 .
Gambar 3. Arstitektur MobileNetV2
Batch Normalization diterapkan untuk memaksimalkan
pelatihan dan meminimalisir kemungkinan  terjadinya  sebuah overfitting [12]. Sementara  untuk penggunaan Dropout sudah terbukti dalam  peningkatan  akurasi  dan  juga  dapat  membantu menghindari overfitting [13]  yang  terjadi  dalam klasifikasi  citra  di  penelitian  ini. Optimize r  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Adam . Optimizer Adam merupakan  salah  satu  Teknik optimizer yang digunakan untuk memperbarui bobot pada model[14]. Adapun fungsi loss yang digunakan adalah Categorical Crossentropy untuk menerapkan sebuah Teknik untuk meminimalisir loss dan  meningkatkan  akurasi  pada model[15].
Setelah
dilakukan
perancangan model MobileNetV2 , peneliti membuat variabel Callback [16] yang  akan  diterapkan  pada  proses  pelatihan  mode. Callback yang  pertama  memanfaatkan  fungsi ModelCheckpoint dari Library Tensorflow pada modul keras .  Fungsi  tersebut  untuk  menyimpan  model menjadi file pada setiap iterasi pelatihan ( Epoch ) yang dimana  jika  matrik val_accuracy mengalami peningkatan  selama  proses  iterasi  ( Epoch )  pada pelatihan  model.  Adapun Callback yang  kedua menggunakan  fungsi EarlyStopping dari  library  yang sama dengan Callback pertama. Fungsi Early Stopping digunakan untuk menghentikan proses pelatihan pada model  apabila  nilai  pada  metrik val_loss tidak mengalami perubahan selama
3 epochs . ModelCheckpoint dan Early  Stopping merupakan  2 metode  yang  disediakan  dan  dikembangkan  oleh
FastAI untuk  melakukan  2  metode  pelacakan  yang dimana  bekerja  Ketika  pelatihan  dimulai  dan memantau nilai metrik loss validation dengan learning rate yang telah ditentukan. Dengan menggunakan Early Stopping dapat mencegah terjadinya overfitting [14]. Peneliti  melakukan  tahap  pelatihan  pada  model dengan melakukan epochs pada model. Pelatihan yang dilakukan dengan  menggunakan  sebanyak  50 Epochs pada pelatihannya dengan dataset. Adapun hasil yang diperoleh  pada  pelatihan  model  berupa  hasil  evaluasi terhadap  data  test  dan  validasi  untuk  melihat  hasil kinerja setelah tahap pelatihan dilakukan

## 2.4. Tahap Uji Coba dan Validasi
Setelah  dilakukan  pelatihan  pada  model MobileNetV2,  pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi terhadap model berupa grafik akurasi pelatihan, grafik loss , Classification Report dan Confusion Matrix yang didapat setelah selesai proses iterasi ( Epoch ) pelatihan . Untuk grafik akurasi pelatihan, nilai pada sumbu X menunjukkan  jumlah  epoch  pelatihan  yang  dijalani selama  proses.    Sedangkan  nilai  pada  sumbu  Y menunjukkan  nilai  tingkat  akurasi.  Sedangkan  grafik loss pelatihan, sumbu X menunjukkan epoch pelatihan yang  telah  dijalani  oleh  model  dan  sumbu  Y menunjukkan nilai loss model selama pelatihan. Untuk contoh  gambar  grafik  akurasi  dan  grafik  loss  bisa dilihat di gambar 4.
Gambar 4. Contoh Grafik Loss dan Accuracy
Selanjutnya,  evaluasi  terhadap  model  dilihat melalui  tabel Confusion  Matrix untuk  mengukur kinerja  metode machine  learning dalam  mengetahui seberapa  banyak  model  mampu  melakukan  sebuah prediksi  dengan  benar  untuk  sesuai  kategorinya[17].
Untuk contoh Confusion Matrix bisa dilihat di gambar 5.
Gambar 5. Contoh Confusion Matrix
Selain Confusion  Matrix ,  hasil  evaluasi  dilihat menggunakan Classification  Report yang  dimana melihat  besar  akurasi  prediksi  yang  benar  dalam keseluruhan  citra  di  dalam  dataset.  Jika  akurasi mendekati  angka  1  dapat  diindikasikan  bahwa  model memiliki performa yang bagus. Jika mendekati angka 0 maka  merepresentasikan  sebaliknya[18].  Selain akurasi,  terdapat  juga  di  dalam Classification  Report yaitu precision,  recall dan f1-score yang  mampu mengukur  performa  dari  sebuah  model. Precision adalah prediksi benar positif dengan keseluruhan hasil yang  diprediksi  positif.  Sedangkan recall merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan data keseluruhan  yang  benar  positif.  Adapun f1-score merupakan perbandingan rata-rata precision dan recall yang  dibobotkan[19].  Untuk  contoh  Classification Report bisa dilihat di gambar 6.
Gambar 6. Contoh Classification Report

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Tahap Pre-Processing
Pada bagian ini data yang sudah dikelompokkan ke masing-masing  kategori  tingkat  keparahan  dan  sudah siap  diolah  yang  dimana  merupakan  data  yang  sudah diunggah  ke Kaggle dan  berbentuk  dataset.  Program melakukan eksplorasi data untuk menentukan variabel per kategori pada seluruh dataset.
Data yang sudah di eksplorasi kemudian dilakkan proses resize image  dengan resolusi 224 x 224 pixel. Proses ini berguna agar besar piksel gambar di dataset bisa  menyamakan  ukuran  yang  sudah  disiapkan  dari model MobileNetV2 yang  sudah  disiapkan  sekaligus dapat  menghasilkan  performa  yang  maksimal  pada tahap  pengujian  dan  validasi.  Adapun  gambar  hasil observasi  yang  sudah  ditentukan  variabelnya  bisa dilihat di gambar 7.
Gambar 7. Gambar dari dataset hasil observasi yang sudah ditentukan variabelnya sesuai kategori

## 3.2. Tahap Processing
Pada  tahap  ini,  proses  pelatihan  model  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  dieksekusi  pada platform  Kaggle  dengan  menggunakan GPU  P100 yang sudah disediakan. Penelitian ini melakukann uji coba klasifikasi penyakit daun padi berdasarkan tingkat keparahan.  Setelah  dilakukan  tahap pre-processing data  dibagi  ke  3  macam  kategori  data  yaitu  data training , testing dan validation .  Untuk  pembagian datanya bisa dilihat di tabel 3.
Nama Data Sehat- Ringan Sedang  Berat  Total Data Train 64 64 64 192 Data Test 20 20 20 60 Data Validation 16 16 16 64
Setelah  tahap  tersebut  dilakukan  dilanjutkan proses  augmentasi  yang  diberlakukan  pada  baik  data training,  data  testing  dan  validation.  Setelah  itu dilakukan  proses resize  image dengan  ukuran  224  X 224 pixel dan diterapkan pada 3 kategori data tersebut dan rescale  layer . Rescale  layer bertujuan  untuk konversi gambar yang bernilai dari [0 – 255] ke nilai [- 1, 1][14].
Setelah melakukan resize image dan rescale layer , proses  klasifikasi  dilakukan  menggunakan  arsitektur Pre-Trained MobileNetV2 menggunakan  17  blok Residual  Bottleneck yang  terdiri  dari  beberapa layers yaitu Expansion  Layer , Depthwise  Convolution , Projection  Layer yang  dimana  setiap layer terkecuali
Projection Layer memiliki Conv2D ,
BatchNormalization dan Relu pada  layernya  kecuali Projection  Layer yang  tidak  mempunyai Relu .  Lalu
Tabel 3. Pembagian DataCitra di tahap pre-processing
setelah melalui blok dari MobileNetV2 ditambahkan 1- layer  konvolusi,  1-layer BatchNormalization , Dense Layer 256 dengan activation ‘ relu ’ yang dimana sudah dimasukkan MobileNetV2 ke  dalam  layer  ini, Dense Layer yang  sama  dengan  sebelumnya,  dan  diakhiri dengan Dense Layer dengan output terdiri atas 3 kelas dengan activation ‘ softmax ’.  Dari  proses  klasifikasi menggunakan  arsitektur  model  ini,  gambar  dapat terklasifikasikan.
Berikutnya  dibuat  2  variabel callback yang  akan diterapkan pada proses pelatihan model. Callback yang pertama  memanfaatkan  fungsi ModelCheckpoint dari library Tensorflow pada modul keras . Fungsi tersebut untuk  menyimpan  model  menjadi  file  pada  setiap iterasi  pelatihan  ( Epoch )  yang  dimana  jika  matrik val_accuracy mengalami peningkatan selama peningkatan  selalam  proses  iterasi  pelatihan  model. Adapun Callback yang  kedua  menggunakan  fungsi EarlyStopping dari  library  yang  sama  pada callback pertama.  Fungsi EarlyStopping digunakan  untuk menghentikan  proses  pelatihan  pada  model  apabila nilai pada metrik val_loss tidak mengalami perubahan selama  3 iterasi pelatihan ( Epochs ). Model  kemudian dilatih dengan 50 iterasi pelatihan ( Epochs ) dan tidak lupa akan menerapkan kedua callback di atas.
3.3. Tahap Uji Coba dan Validasi
Pada  pengujian  model  didapat  hasil  yang menunjukkan  grafik  akurasi  pelatihan  ( training accuracy )  dan  akurasi  validasi  ( validation  accuracy ) yang  didapat  setelah  proses  iterasi  pelatihan  ( Epoch ) terbilang cukup baik. Hal ini ditandai dengan hasil test akurasi  mencapai  78.33%  yang  dimana  belum  bisa terlihat konvergen sampai tahap akhir iterasi pelatihan. Untuk penjelasan bisa dilihat di gambar 8.
Gambar 8. Grafik Accuracy
Adapun  pada  grafik  loss  yang  didapati  dari  hasil pengujian  sebesar  0.68%  dengan  rentang  nilai  dari  0 hingga 1,2. Adapun penjelasan bisa dilihat di gambar 9.
Selanjutnya,  evaluasi  terhadap  model  dilihat melalui tabel confusion matrix untuk mengukur kinerja mesin  yang  sudah  diterapkan  dengan  model  untuk mengetahui  seberapa  banyak  model  yang  bisa melakukan sebuah prediksi dengan benar dan salah dari seluruh  total  keseluruhan  data[14].  Adapun  hasil  dari confusion  matrix dapat  dilihat  pada  gambar  10. Berdasarkan data test gambar yang digunakan, didapati bahwa dari masing masing 60 data citra penyakit padi dengan  kelas  tingkat  keparahan,  memberikan  hasil yang cukup bagus.
Gambar 10 . Hasil Tabel Confusion Matrix
Adapun hasil evaluasi
menggunakan Classification  Report dapat  dilihat  pada  tabel  11. Dilihat nilai akurasi model sebesar 0.78% berdasarkan nilai accuracy tertinggi.  Selain  akurasi  terdapat precision , recall dan f1-score yang mampu mengukur sebuah performa pada model[14]. Di dalam pengujian ini hasil keseluruhan classification report dapat dilihat bahwa  kelas  sedang  memiliki  nilai  yang  rendah dibandingkan kelas sehat-ringan dan berat yaitu 0.58% untuk precision , 0.69% untuk recall dan 0.63% untuk f1-score .
Tabel 11 . Classification Report Nama Kategori Precision Recall f1-score Berat 0.950000  0.863636  0.904762 Sedang 0.578947  0.687500  0.628571 Sehat- Ringan 0.809524  0.772727  0.790698 Accuracy 0.783333
Model MobileNetV2 yang sudah dilatih kemudian dilakukan  prediksi  pada  gambar  secara  acak  dengan urutan  5  prediksi  yaitu  sedang,  sedang,  sehat-ringan,
berat, sehat-ringan. Adapun hasil prediksi gambar bisa dilihat di gambar 12. Dari gambar tersebut, masih ada prediksi  yang  gagal  dan  tidak  sesuai  dengan kategori sebenarnya.
Gambar 12. Hasil Prediksi citra menggunakan model MobileNetV2

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan seluruh rangkaian  penelitian yang dilakukan,  maka  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan. Penggunakan  metode Deep  Convulutional  Neural Network dengan
menggunakan
pre-trained MobileNetV2 untuk  klasifikasi  tingkat  keparahan penyakit leafblast tanaman  padi  mendapatkan  hasil cukup  baik  dengan  memperoleh  rata  rata  valuasi akurasi  sebesar  78.33%.  namun  terdapat  kekurangan yaitu  masih  tidaknya  konvergen  dalam  proses  iterasi data  ( Epochs )  dan  rendahnya  pada  kategori  tingkat keparahan  ‘sedang’  dalam  keseluruhan  classification report.
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  terus dikembangkan khususnya dalam hal identifikasi yang sesuai  dengan  tingkat  keparahan  per  kategorinya. Penelitian  kedepannya  diharapkan  menggunakan jumlah  kelas  dan  dataset  lebih  banyak  sehingga klasifikasi tingkat keparahan penyakit tanaman padi ini semakin bervariasi, sesuai dengan perkembangan untuk kedepannya. Dengan begitu manfaat yang didapat dari hasil penelitian dapat dirasakan dampaknya bagi para petani dan seluruh masyarakat Indonesia.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Agustiani,  Y.  Tajul  Arifin,  A.  Junaidi,  S. Khotimatul  Wildah,  and  A.  Mustopa, “Klasifikasi Penyakit Daun Padi menggunakan Random  Forest  dan  Color  Histogram,” J. Komputasi ,  vol.  10,  no.  1,  2022,  doi: 10.23960/komputasi.v10i1.2961.
[2] T.  Suganda,  E.  Yulia,  F.  Widiantini,  and  H. Hersanti, “Intensitas Penyakit Blas (Pyricularia oryzae  Cav.)  pada  Padi  Varietas  Ciherang  di Lokasi  Endemik  dan  Pengaruhnya  terhadap Kehilangan Hasil,” Agrikultura , vol. 27, no. 3, pp. 154 – 159, 2016, doi: 10.24198/agrikultura.v27i3.10878. [3] S.  Indrayani,  A.  Nasution,  and  E.  S.
Mulyaningsih,  “Analisis  ketahanan padi gogo dan  padi  sawah  (Oryza  sativa  L)  terhadap empat  ras  penyakit  blas  (Pyricularia  grisea Sacc),” J. Agric. , vol. 3, no. 1, pp. 53 – 62, 2013. [4] A. N asution and B. Nuryanto, “Penyakit Blas Pyricularia  grisea  pada  Tanaman  Padi  dan Strategi  Pengendaliannya,” Iptek  Tanam.
Pangan , vol. 9, no. 2, pp. 85 – 96, 2015. [5] D.  Eka  Kusumawati  and  I.  Istiqomah, “POTENSI  AGENSIA  HAYATI  DALAM MENEKAN LAJU SERANGAN PENYAKIT BLAS (Pyricularia oryzae) PADA TANAMAN PADI,” VIABEL J. Ilm. Ilmu-Ilmu Pertan. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  1 – 13,  2020,  doi: 10.35457/viabel.v14i2.1235. [6] R.  Indraswari,  R.  Rokhana,  and  W.
Herulambang, “Melanoma image classification based  on  MobileNetV2  ne twork,” Procedia Comput. Sci. , vol. 197, pp. 198 – 207, 2021, doi:
10.1016/j.procs.2021.12.132.
[7] M. U. Hossain, M. A. Rahman, M. M. Islam, A.  Akhter,  M.  A.  Uddin,  and  B.  K.  Paul, “Automatic  driver  distraction  detection  using deep  convolutional  neural  netw orks,” Intell. Syst.  with  Appl. ,  vol.  14,  2022,  doi: 10.1016/j.iswa.2022.200075.
[8] M.  Toğaçar,  Z.  Cömert,  and  B.  Ergen, “Intelligent  skin  cancer  detection  applying autoencoder, MobileNetV2 and spiking neural networks,” Chaos, Solitons and Fractals , vol. 144, p. 110714, 2021, doi: 10.1016/j.chaos.2021.110714.
[9] P.  Nagrath,  R.  Jain,  A.  Madan,  R.  Arora,  P. Kataria, and J. Hemanth, “SSDMNV2: A real time  DNN-based  face  mask  detection  system using  single  shot  multibox  detector  and MobileNetV2,” Sustain.  Cities  Soc. ,  vol.  66, no.  December  2020,  p.  102692,  2021,  doi: 10.1016/j.scs.2020.102692.
[10] C.  H.  Karadal,  M.  C.  Kaya,  T.  Tuncer,  S. Dogan,  and  U.  R.  Acharya,  “Automated classification  of  remote  sensing  images  using multileveled MobileNetV2 and DWT technique s,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  185,  no. July, p. 115659, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.115659.
[11] 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.
[12] K.  Thenmozhi  and  U.  Srinivasulu  Reddy, “Crop  pest  classification  based  on  deep convolutional  neural  network  and  transfer learning,” Comput. Electron. Agric. , vol. 164, no. July, p. 104906, 2019, doi: 10.1016/j.compag.2019.104906. [13] C.  R.  Rahman et  al. ,  “Identification  and recognition  of  rice  diseases  and  pests  using
convolutional neural networks,” Biosyst. Eng. , vol.  194,  pp.  112 – 120,  2020,  doi: 10.1016/j.biosystemseng.2020.03.020.
[14] Ulfah  Nur  Oktaviana,  Ricky  Hendrawan, Alfian  Dwi  Khoirul  Annas,  and  Galih  Wasis Wicaksono,  “Klasifikasi  Penyakit  Padi berdasarkan Citra Daun Menggunakan Model Terlatih Resnet101,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 6, pp. 1216 – 1222, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3607.
[15] M.  K.  Priya  and  S.  Dhanabal,  “Analyses  of Nine Different Types of Diseases in Paddy with Hybrid  Algorithms  using  Deep  Learning,” IJERT-International J. Eng. Res. Technol. , vol.
8, no. 08, pp. 1 – 7, 2020.
[16] A.  Chakraborty,  D.  Kumer,  and  K.  Deeba, “Plant Leaf Disease Recognition Using Fastai Image  Classification,” Proc.  -  5th  Int.  Conf. Comput.  Methodol.  Commun.  ICCMC  2021 , no.  Iccmc,  pp.  1624 – 1630,  2021,  doi:
10.1109/ICCMC51019.2021.9418042.
[17] M.  Koklu,  I.  Cinar,  and  Y.  S.  Taspinar, “Classification  of  rice  varieties  with  deep learning  methods,” Comput.  Electron.  Agric. , vol.  187,  no.  June,  p.  106285,  2021,  doi: 10.1016/j.compag.2021.106285.
[18] S.  Ramesh  and  D.  Vydeki,  “Application  of machine learning in detection of blast disease in south indian rice crops,” J. Phytol. , vol. 11, pp. 31 – 37, 2019, doi: 10.25081/jp.2019.v11.5476.
[19] A.  Sagar  and  J.  Dheeba,  “On  Using  Transfer Learning  For  Plant  Disease  Detection,” bioRxiv , no. July, p. 2020.05.22.110957, 2020, doi: 10.13140/RG.2.2.12224.15360/1.