## Transfer Learning untuk Klasifikasi Penyakit dan Hama Padi Menggunakan MobileNetV2
Transfer Learning for Rice Disease and Pest Classification using MobileNetV2
Oddy Virgantara Putra 1 , Muhammad Zaim Mustaqim 2 , Dihin Muriatmoko 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Darussalam Gontor, Ponorogo
E-mail: 1 oddy@unida.gontor.ac.id, 2 mzaimmustaqim@unida.gontor.ac.id,
3 dihin@unida.gontor.ac.id

## Abstrak
Tanaman  padi  memegang  peranan  penting  untuk  ketersediaan  pangan  di  indonesia.  Namun, banyak faktor yang dapat mempengaruhi panen pada tanaman padi, salah satunya adalah penyakit dan hama pada tanaman padi. Keterlambatan penanganan pada penyakit dan hama tanaman padi bisanya terjadi karena keterlambatan diagnosis penyakit dan hama tanaman padi, apalagi pada daerah terpencil yang memiliki keterbatasan akses internet dan komputasi. Oleh karena itu proses klasifikasi penyakit dan hama pada tanaman padi secara otomatis yang dapat di implementasikan pada perangkat dengan daya sumber yang terbatas, seperti perangkat seluler sangat dibutuhkan. Penelitian  ini membandingkan  lima  arsitektur Transfer  Learning yaitu  MobileNet  V2,  NasNet Mobile, EfficientNet B7, Inception V3, VGG 16 dan model dengan simple CNN. Penelitian ini menggunakan dataset berisikan 5 penyakit, 3 hama dan 1 tanaman padi sehat. Setiap data akan melewati  tahap  preprocessing  dan  augmentasi.  MobileNet  V2  memiliki  jumlah  parameter  dan performa yang cukup baik dalam mengklasifikasi penyakit tanaman padi dengan jumlah 2,27 juta parameter, accuracy sebesar 96%, precision sebesar 96%, recall sebesar 96%, specificity sebesar 99%, dan f1-score sebesar 96%.
Kata  kunci: Convolutional  Neural  Network,  Transfer  learning, Penyakit  tanaman  padi,  Hama, Dataset

## Abstract
Rice plants play an important role for food availability in Indonesia. However, many factors can affect the yield of rice plants, one of which is disease and pests in rice plants. Delays in handling rice plant diseases and pests can occur due to delays in diagnosing rice plant diseases and pests, especially in remote areas that have limited internet access and repairs. Therefore an automatic process of classifying diseases and pests in rice plants that can be implemented on devices with limited resources, such as mobile devices is urgently needed. This study compares five Transfer Learning  architectures,  namely  MobileNet  V2,  NasNet  Mobile,  EfficientNet  B7,  Inception  V3, VGG 16 and the simple CNN model. This study used dataset which contained 5 diseases, 3 pests and 1 healthy rice plant. Each data will pass through the preprocessing and augmentation stages. MobileNet V2 has a fairly good number of parameters and performance in classifying rice plant diseases with a total of 2,27 million parameters, 96% accuracy, 96% precision, 96% recall, 99% specificity and 96% f1 score.
Keywords: Convolutional Neural Network, Transfer learning, Rice disease, Pest, Dataset

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu bidang pertanian penting yang berkontribusi pada ekonomi Indonesia adalah pertanian  padi  [1].  Mengingat  nasi  adalah  makanan  pokok  bagi  mayoritas  masyarakat  di Indonesia. Tidak jarang sektor pertanian padi menjadi salah satu bidang pertanian yang sangat sering kita temui hampir di seluruh wilayah Indonesia. Namun pada tahun 2021 terjadi penurunan pada produksi hasil pertanian sebesar 0,3%, hal ini tentu berlawanan dengan kebutuhan konsumen yang semakin meningkat [2].
Banyak faktor yang dapat mempengaruhi penurunan luas panen pada tanaman padi salah satunya  adalah  penyakit  dan  hama  pada  tanaman  padi  [3][4].  Jamur,  bakteri,  virus  dan  hama adalah organisme yang dapat mengakibatkan penyakit pada tanaman padi [5]. Penyakit dan hama pada  tanaman  padi  dapat  mengganggu  pertumbuhan  tanaman  padi,  karna  penyakit  dan  hama tersebut dapat mengganggu proses fotosintesis pada tanaman dan menimbulkan perubahan pada bentuk dan warna [6] pada tanaman padi yang diserang. Secara tradisional deteksi penyakit padi dilakukan dengan memberikan sampel tanaman yang terkena penyakit kepada tenaga ahli, dari sampel tersebut tenaga ahli akan mengidentifikasi penyakit tersebut, hal ini tentu akan memakan banyak waktu jika terimplementasikan pada pertanian besar [7]. ditambah dengan keterbatasan akses internet dan komputasi pada daerah terpencil, hal ini tentu membuat susah petani dalam menghubungi tenaga ahli [8]. Oleh karena itu proses klasifikasi penyakit dan hama pada tanaman padi secara otomatis yang dapat di implementasikan pada perangkat dengan daya sumber yang terbatas, seperti perangkat seluler sangat dibutuhkan.
E.  Anggiratih  mengklasifikasi  penyakit  padi  menggunakan  CNN  dengan  arsitektur transfer learning EfficientNet B3. Penelitian ini mengklasifikasi dua penyakit pada tanaman padi yaitu: bacterial leaf dan brown spot dengan jumlah dataset sebesar 875 citra [3]. Penelitian ini membandingkan dua arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu EfficientNet B3 dan MobileNet  V3  untuk  melakukan  pengklasifikasian.  Didapatkan  arsitektur  EfficientNet  B3 mendapatkan nilai akurasi pelatihan sebesar 99%. Nilai akurasi tersebut lebih tinggi dibandingkan dengan nilai yang didapatkan arsitektur MobileNet V2 yang mendapatkan nilai akurasi pelatihan sebesar 57%.
Ulfa Nur Oktaviana mengklasifikasi penyakit pada daun padi memakai arsitektur CNN ResNet101. Data citra melewati tahap augmentasi untuk memperbanyak varian padan citra [1]. Dataset yang digunakan ialah Rice Leaves Diseases dataset dengan total 120 sampel citra daun padi daun padi, dengan rincian 40 citra bacterial leaf blast, 40 citra brown spot, dan 40 citra leaf smut. Data dipecah menjadi data latih 90% dan sisanya data uji. Pengklasifikasian menggunakan arsitektur ResNet101 memperlihatkan score akurasi pengujian yang tinggi sebesar 100% dan loss pada pengujian sebesar 5,61%.
S.  Ray  mengklasifikasi  penyakit  daun  padi  menggunakan  arsitektur  VGG  16.  Dataset dibuat dengan cara mengumpulkan data gambar penyakit tanaman padi dari ladang desa Madarat di Baripur, desa Dharinda di Tamluk dan Basirhat, negara bagian Benggala Barat, India di internet [8]. Dataset dengan total 2156 sampel citra daun padi, dengan rincian 1649 citra penyakit ( leaf blight, leaf blast, dan brown spot ) dan 507 citra padi sehat. Data di bagi menjadi data latih sebesar 70%  dan  30%  data  uji.  Arsitektur  VGG  16  memperlihatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  berupa akurasi pengujian sebesar 92,46%.
Syaikul  Anam  membuat  model  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN). Data  gambar  akan  melewati  serangkaian  proses resizing dan  ekstraksi  fitur. RiceLeafs dataset merupakan dataset yang digunakan pada penelitian ini, dataset terdiri dari 900 citra daun padi, pada penelitian ini data dibagi menjadi data latih sebesar 780 data dan data uji sebesar 180 data. Penelitian ini menggunakan  empat layer konvolusi dan  empat layer  max  pooling dengan fully connected layer pada arsitektur yang dibuat. Hasil pengujian padan model memiliki nilai akurasi pelatihan sebesar 92% dan akurasi pengujian sebesar 77% [9].
R. Rahman membandingkan efisiensi dari arsitektur VGG 16, Inception V3 MobileNet V2,  NasNet  Mobile,  SqueezeNet,  dan  Simple  CNN  dalam mengklasifikasi  penyakit  dan  hama tanaman  padi.  Penelitian  menggunakan  10 cross-validation dikarenakan  data  yang  digunakan
tidak  seimbang.  Hasil  yang  didapatkan  adalah simple CNN  memiliki  parameter  yang  paling sedikit dan memiliki tingkat akurasi yang cukup baik yaitu 93% [10].
Fokus pada penelitian di atas adalah mengklasifikasi penyakit dan hama pada tanaman padi, beberapa penelitian berfokus pada performa klasifikasi pada model dan yang lain berfokus pada  model  yang  ringan  untuk  melakukan  klasifikasi.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  akan membandingkan arsitektur CNN seperti MobileNet V2 [11], NasNet Mobile [12], EfficientNet B7 [13], Inception V3 [14], VGG16 [15] yang di padukan dengan Global Average Pooling dan simple CNN  untuk  mencari  model  yang  ringan  dan  memiliki  performa  yang  baik  dalam mengklasifikasi  penyakit  dan  hama  pada  tanaman  padi  agar  dapat  digunakan  pada  daerah terpencil yang minim akses internet dan komputasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  di  antara  lain dataset collection ,  melakukan preprocessing  data ,  membangun  model  dengan  beberapa  arsitektur transfer learning, setelah itu mengevaluasi model, dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 alur penelitian

## 2.1 Dataset Collection
Data gambar yang dipakai pada penelitian ini mencakup gambar penyakit dan hama padi yang berasal dari dataset Rahman 2020 yang terdiri 1426 citra. Dataset memiliki 9 jenis kelas dengan rincian data: Stemborer (hama) sebanyak 201 citra, neck blast (penyakit) sebanyak 286 citra, hispa (hama) sebanyak 73 citra , false smut (penyakit) sebanyak 93 citra, brown planthopper (hama) sebanyak 71 citra, sheat blight rot (penyakit) sebanyak 219 citra, brown spot (penyakit) sebanyak 111 citra dan citra padi sehat sebanyak 234 citra. Contoh gambar masing-masing kelas penyakit dan hama tanaman padi dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 penyakit dan hama tanaman padi [10]

## 2.2 Preprocessing Data
Preprocessing gambar  adalah  langkah  terpenting  untuk  mendapatkan  fitur  dan  nilai akurasi klasifikasi yang baik [16]. Pada bagian ini ukuran gambar akan diubah menjadi 224x224 pixel untuk menyamakan dimensi setiap gambar di setiap kelas penyakit dan hama tanaman padi. Setelah  itu  dilakukan  normalisasi  pada  data.  Hal ini  bertujuan  untuk  menyamakan  rentan  nilai variabel agar mempunyai rentan nilai yang serupa berkisar 0 sampai 1. Dikarenakan data yang digunakan  tidak  seimbang,  penelitian  ini  menggunakan  metode oversampling yang  dimana gambar pada kelas minoritas akan diduplikat secara acak agar jumlahnya sama dengan jumlah gambar pada kelas mayoritas [17]. Setelah itu data akan dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data  uji.  Beberapa  teknik  augmentasi  pun  digunakan  seperti horizontal  flip,  vertical  flip, dan rotation . Hal ini digunakan untuk menambahkan variasi pada data [18] dan mencegah terjadinya overfitting [19] .

## 2.3 Membangun Model CNN dengan Transfer learning
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan stuktur modern dari Neural Network dan telah terbukti bekerja luar biasa dibidang visi computer [20]. Bagian Convolutional Neural Network (CNN) terdiri dari bagian konvolusi yang mengekstrak pola input yang relevan [21] dan bagian fully  connected  layer yang  menghitung  prediksi  berdasarkan  pola  yang  diekstraksi. Transfer learning merupakan proses pemakaian kembali jaringan yang telah dilatih untuk tujuan lain  pada  kumpulan  data  yang  sangat  besar  untuk  kita  pakai  sendiri  [22].  Pada  penelitian  ini, peneliti menggunakan beberapa arsitektur transfer learning seperti MobileNet V2 [11], NasNet Mobile  [12],  EfficientNet  B7  [13],  Inception  V3  [14],  VGG16  [15]  dengan  Global  Average Pooling  untuk  melakukan  ekstraksi  pada  fitur  pada  model  yang  dibangun  dan  juga  akan dibandingkan dengan arsitektur simple CNN.

## 2.3.1 MobileNetV2
MobileNet adalah kelas dari Convolutional Neural Network yang di design oleh peneliti Google  sebagai  “ mobile-fit ”.  MobileNet  ramah  dengan  sumber  daya  yang  terbatas  dan  dapat berjalan langsung pada ponsel [23]. Pada jaringan MobileNet V2 terdapat 19 layer , yang dimana bagian  tengah layer berfungsi  untuk  mengektraksi  fitur  pada  gambar  dan  bagian  akhir layer berfungsi untuk mengklasifikasi gambar [24].
MobileNet didasarkan pada kedalaman konvolusi yang dapat dipisahkan, yang terdiri dari
dua  lapisan  inti  di  dalamnya: depthwise  convolution dan pointwise  convolution . Depthwise convolution adalah  langkah  memfilter input tampa  membuat  fitur  baru,  dengan  demikian depthwise convolution dapat menghasilkan keluaran yang sama dengan dengan kovolusi standart, hal ini tentu lebih efisien karna mengurangi jumlah parameter.
2.3.2 NasNet Mobile
Diperkenalkan oleh Google brain pada tahun 2018, gagasan transferability pertama kali di usulkan oleh mereka [22]. Lapisan konvolusi terbaik, dijuluki sebagai sel untuk memecahkan masalah klasifikasi pada dataset CIFAR10 dan beberapa tumpukan sel tersebut digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi ImageNet.
NasNet  Mobile  adalah  CNN  yang  dilatih  lebih  dari  satu  juta  gambar  dari  dataset ImageNet  [12].  Arsitektur  CNN  NasNet  dapat  diskalakan  (dibangun  oleh  pencarian  Neural arsitektur)  yang  terdiri  dari  blok  bangunan  dasar  (sel)  yang  dioptimalkan  menggunakan reinforcement  learning .  Sebuah  sel  hanya  terdiri  dari  beberapa  operasi  (beberapa  dapat dipisahkan konvolusi dan pooling) dan di ulang beberapa kali sesuai dengan kapasitas jaringan yang dibutuhkan. Versi mobile yaitu NasNet Mobile terdiri dari 12 sel.

## 2.3.3 Inception V3
Inception  V3  adalah  salah  satu  arsitektur  konvolusi  yang  dikembangkan  oleh  Google. Pada tahun 2014 penelitian Google menciptakan versi pertama dari arsitektur ini yaitu GoogleNet (Inception VI). GoogleNet adalah pemenang tantangan klasifikasi citra ILSVRC  2014. Teknik konvolusi  1  x  1  digunakan  dalam  arsitektur  ini  yang  memungkinkan  menciptakan  kedalaman jaringan yang lebih dalam. Global Average Pooling juga diperkenalkan dalam arsitektur ini [14].

## 2.3.4 EfficientNet B7
EfficientNet  B7  adalah  model  yang  telah  dilatih  menggunakan  dataset  ImageNet, fundamental dari arsitektur EfficientNet adalah Mobile Inverted  Bottle Neck , terdapat 8 model dari EfficientNet dan setiap model memiliki variasi dari lebar, kedalaman, resolusi dan ukuran yang berbeda-beda, EfficientNet B7 memiliki jumlah parameter yang lebih banyak dari varian lainnya. Hal ini memungkinkan EfficientNet B7 dapat mengenali pola yang lebih kompleks dan memiliki performa yang baik [13].

## 2.3.5 VGG16
VGG16  mengacu  pada  model  VGG,  yang  bisa  disebut  juga  VGGNet  adalah  model Convolutional Neural Network (CNN) yang mendukung 16 lapisan. Model ekstraksi fitur VGG16 dapat mengekstraksi data dengan jumlah besar dan menghasilkan akurasi yang baik [25] arsitektur VGG16 menggunakan 3 x 3 filter konvolusi. Setelah setiap lapisan max pooling , jumlah filter konvolusi  menjadi  dua  kali  lipat  di  VGG16.  VGG16  adalah  salah  satu  model  teratas  dari kompetisi ILSVRC pada 2014 [15].
Model tranfer  learning yang  digunakan  menggunakan  bobot  imagenet  dan  tidak memasukkan lapisan akhir pada setiap arsitektur transfer learning yang digunakan. penelitian ini menambahkan Global average pooling2D , layer dropout sebanyak 0,2 dan ditutup dengan dense layer dengan output 9 kelas dengan activation softmax . Alur model dapat dilihat pada Gambar 3, lalu  model  akan  di- compile menggunakan  optimasi  adam, loss  categorical  crossentropy dan learning rate sebesar 0,001.

## Gambar 3 Alur klasifikasi gambar

## 2.4 Evaluasi Model
Pada bagian ini model yang didapat dari beberapa arsitektur transfer learning dan model yang  dibuat  dengan  simple  CNN  akan  di  evaluasi  performanya.  Hal  ini  bertujuan  untuk mendapatkan model yang optimal diantara ketiga optimasi tersebut. Performa model di evaluasi menggunakan precision, accuracy, f1-score, sensitivity, dan specificity [26]. Precision, accuracy , f1-score, sensitivity, specificity dan recall di hitung bedasarkan confution matrix [27]. Jika data positif diprediksi benar maka di sebut true positive (TP), jika data di prediksi salah disebut false negative (FN), jika data negatif di prediksi benar disebut true negativ e (TN), dan jika prediksi salah disebut false positive (FP).
Accuracy adalah proporsi prediksi yang benar (baik positif maupun negatif) dari semua data. Accuracy bisa  dihitung  dengan  Persamaan (1) . Precision adalah  proporsi prediksi  positif yang benar dari semua hasil positif yang diprediksi dan diperoleh dari Persamaan (2) . Sensitivity atau recall adalah proporsi prediksi positif yang benar dari semua data positif yang sebenarnya. Recall bisa didapatkan dari Persamaan (3) . Specificity adalah perbandingan prediksi negatif yang benar  dengan  semua  data  negatif  sebagaimana  diperoleh  dari  Persamaan  (4) .  F1-score adalah rata-rata tertimbang dari precision dan recall dan dihitung dengan Persamaan (5) .
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑝 + 𝑇𝑛 𝑇𝑝 + 𝐹𝑝 + 𝐹𝑛 + 𝑇𝑛 × 100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑝 𝑇𝑝 + 𝐹𝑝 × 100% (2) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑝 𝑇𝑝 + 𝐹𝑛 × 100% (3) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑛 + 𝐹𝑝 × 100% (4) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 100% (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data gambar yang telah melawati tahapan preprocesing akan berubah tinggi dan lebarnya menjadi 224 x 224  pixel dan memiliki rentang nilai antara 0 sampai 1 hal ini bertujuan dalam membantu  proses  pelatihan  pada  model.  Setelah  data  disamaratakan  rentan  nilainya  data
disamakan  jumlah  data  citranya  pada  setiap  kelas  menjadi  286  citra  pada  setiap  kelas  dengan menggunakan metode oversampling . Setelah data melewati tahapan preprocessing, data dipecah menjadi  dua  bagian.  yaitu  data  testing  sebesar  20%  yang  berjumlah  515  data  citra  dan  data training  yaitu  sebesar  80%  yang  berjumlah  2059  data  citra.  Setelah  data  dibagi  menjadi  data testing  dan  training,  data  melawati  tahapan  augmentasi  agar  data  memiliki  varian  yang  lebih banyak  adapun  teknik  augmentasi  yang  digunakan  adalah hotizontal  flip,  vertical  flip, dan rotation . Tahap selanjutnya adalah proses pelatihan, data-data yang telah diolah akan dimasukkan pada  model-model  yang  telah  dibuat  dengan  MobileNet  V2,  NasNet  Mobile,  InceptionV3, EfficientNet B7, simple CNN dan VGG 16 akan di compile menggunakan learning rate 0,001, optimizer  adam ,  dan loss  categorical  crossentropy lalu  dilatih  dengan epoch sebanyak  100  di setiap  model.  Model-model  tersebut  akan  dibandingkan  performanya  dengan  nilai accuracy, precision f1-score, sensitivity, specificity dan jumlah parameter yang dihasilkan pada model

## 3.1 MobileNet V2
Model  yang  dibuat  dengan  MobilNet  V2  menggunakan  bobot  imagenet  dan  tidak memasukkan lapisan akhir pada arsitektur yang digunakan. Kami menambahkan Global everage pooling2D,  layer  dropout 0,2  kemudian  ditutup  dengan Dense  layer dengan  keluaran  9  kelas dengan activation softmax . Dari rangkaian di atas didapatkan jumlah parameter sebesar 2.269.513 pada  model.  Model  yang  telah  dibuat  di  compile  menggunakan optimasi  adam,  learning  rate 0,001 dan loss categorical crossentropy . Arsitektur dapat dilihat pada Tabel 1, Hasil dari model yang menggunakan arisitektur MobileNetv2 menunjukkan hasil accuracy training sebesar 0,95 dan validation accuracy sebesar 0,96. Selain itu model mendapatkan loss training sebesar 0,19 dan validation loss sebanyak 0,18. Dari hasil confution matrix didapatkan score TN, TP, FN, dan FP dari seluruh kelas, dapat dilihat pada Tabel 2. Setelah mengetahui score TP, TN, FP, dan FN dari model, didapatkan score accuracy sebanyak 96%, precision sebesar 96%, sensitivity sebesar 96%, specificity sebesar 99%, dan f1-score sebesar 96%.
Tabel 1. Arsitektur MobileNet V2
Layer Output Shape Param Input 224, 224, 3 0 MobileNet V2 7, 7, 1280 2257984 Global Average Pooling 1280 0 Dropout 1280 0 Dense 9 11529 Tabel 2. Confution Matrix MobileNet V2 Nama TP  TN  FP  FN False Smut 48 447 3 1 Hispa 49 446 1 1 Neck Blast 55 440 5 1 Brown Spot 50 445 1 0 Stemborer 55 440 2 5 Bacterial Leaf Blast 75 420 2 1 Brown Planthoper 64 431 0 0 Sheat blight Rot 47 448 0 5 Sehat 52 443 6 6

## 3.2 NasNet Mobile
Model  yang  dibuat  dengan  NasNet  Mobile  mengunakan  bobot  imagenet  dan  tidak memasukkan lapisan akhir pada arsitektur yang digunakan. Kami menambahkan Global average pooling2D,  layer  dropout 0,2,  ditutup  dengan Dense  layer dengan  keluaran  9  kelas  dengan activation softmax . Dari rangkaian di atas didapatkan jumlah parameter sebesar 4,279,229 pada model. Model yang telah dibuat di compile menggunakan optimasi adam, learning rate 0,001 dan loss  categorical  crossentropy .  Arsitektur  dapat  dilihat  pada  Tabel  3,  Hasil  dari  model  yang menggunakan arisitektur NasNet, Mobile menunjukkan hasil accuracy training sebesar 0,95 dan validation accuracy sebesar 0,93. Selain itu model mendapatkan loss training sebesar 0,14 dan validation loss sebanyak 0,18 Dari hasil confution matrix didapatkan score TN, TP, FN, dan FP dari seluruh kelas, dapat dilihat pada Tabel 4. Setelah mengetahui score TP, TN, FP, dan FN dari model, didapatkan score accuracy sebanyak 94%, precision sebanyak 94%, sensitivity sebanyak 94%, specificity sebanyak 99%, dan f1-score sebanyak 94%.
Tabel 3. Arsitektur NasNet Mobile
Layer Output Shape Param Input 224, 224, 3 0 MobileNet V2 7, 7, 1056 4269716 Global Average Pooling 1056 0 Dropout 1056 0 Dense 9 9513 Tabel 4. Confution Matrix NasNet Mobile Nama TP  TN  FP  FN False Smut 46 437 2 3 Hispa 49 434 2 1 Neck Blast 52 431 2 4 Brown Spot 47 436 3 3 Stemborer 58 425 4 2 Bacterial Leaf Blast 70 413 3 6 Brown Planthoper 64 419 1 0 Sheat blight Rot 49 434 5 3 Sehat 48 435 10 10

## 3.3 Inception V3
Model  yang  dibuat  dengan  Inception  V3  menggunakan  bobot  imagenet  dan  tidak memasukkan lapisan akhir pada arsitektur yang digunakan. Kami menambahkan Global average pooling2D,  layer  dropout 0,2,  ditutup  dengan Dense  layer dengan  keluaran  9  kelas  dengan activation softmax. Dari rangkaian diatas didapatkan jumlah parameter sebesar 21,821,225 pada model. Arsitektur dapat dilihat pada Tabel 5, Model yang telah dibuat di compile menggunakan optimasi  adam,  learning  rate 0,001  dan loss  categorical  crossentropy .  Hasil  dari  model  yang menggunakan  arisitektur  InceptionV3  menunjukkan  hasil accuracy  training sebesar  0,95  dan validation accuracy sebesar 0,96. Selain itu model mendapatkan loss training sebesar 0,12 dan validation loss sebanyak 0,12. Dari hasil confution matrix didapatkan score TN, TP, FN, dan FP dari seluruh kelas, dapat dilihat pada Tabel 6. Setelah mengetahui score TP, TN, FP, dan FN dari model, didapatkan score accuracy sebanyak 97%, precision sebesar 97%, sensitivity sebesar 97%, specificity sebesar 99%, dan f1-score sebesar 96%.
Tabel 5. Arsitektur Inception V3 Layer Output Shape Param Input 224, 224, 3 0 MobileNet V2 7, 7, 2048 21802784 Global Average Pooling 2048 0 Dropout 2048 0 Dense 9 18441 Tabel 6. Confution Matrix Inception V3 Nama TP  TN  FP  FN False Smut 49 448 2 0 Hispa 46 451 1 4 Neck Blast 51 446 1 5 Brown Spot 50 447 0 0 Stemborer 58 439 4 2 Bacterial Leaf Blast 76 421 1 0 Brown Planthoper 64 433 3 0 Sheat blight Rot 48 449 2 4 Sehat 55 442 4 3

## 3.4 VGG 16
Model yang dibuat dengan VGG 16 menggunakan bobot imagenet dan tidak memasukan lapisan akhir pada arsitektur yang digunakan. Kami menambahkan Global average pooling2D, layer dropout 0,2, ditutup dengan Dense layer dengan keluaran 9 kelas dengan activation softmax . Dari rangkaian diatas didapatkan jumlah parameter sebesar 14,714,688 pada model. Arsitektur dapat  dilihat  pada  Table  7,  Model  yang telah dibuat di  compile menggunakan optimasi  adam, learning  rate 0,001  dan loss  categorical  crossentropy .  Hasil  dari  model  yang  menggunakan arisitektur VGG16 menunjukkan hasil accuracy training sebesar 0,83 dan validation accuracy sebesar  0,84.  Selain  itu  model  mendapatkan loss  training sebesar  0,52  dan validation  loss sebanyak 0,48. Dari hasil confusion matrix didapatkan score TN, TP, FN, dan FP dari seluruh kelas,  dapat  dilihat  pada  Tabel  8.  Setelah  mengetahui  score  TP,  TN,  FP,  dan  FN  dari  model, didapatkan score  accuracy sebanyak  84%, precision sebesar  85%, sensitivity sebesar  84%, specificity sebesar 98%, dan f1-score sebesar 84%.
Tabel 7. Arsitektur VGG16
Layer Output Shape Param Input 224, 224, 3 0 MobileNet V2 7, 7, 512 14714688 Global Average Pooling 512 0 Dropout 512 0 Dense 9 4617 Tabel 8. Confution Matrix VGG16 Nama TP  TN  FP  FN False Smut 42 393 10 10 Hispa 52 383 11 7 Neck Blast 38 397 11 2
Brown Spot 44 319 7 10 Stemborer 54 381 11 4 Bacterial Leaf Blast 48 387 12 21 Brown Planthoper 41 394 13 14 Sheat blight Rot 60 375 4 8 Sehat 56 379 1 4

## 3.5 EfficientNet B7
Model  yang  dibuat  dengan  EfficientNet  B7  menggunakan  bobot  imagenet  dan  tidak memasukkan lapisan akhir pada arsitektur yang digunakan. Kami menambahkan Global average pooling2D,  layer  dropout 0,2,  ditutup  dengan Dense  layer dengan  keluaran  9  kelas  dengan activation softmax . Dari rangkaian diatas didapatkan jumlah parameter sebesar 64,120,736 pada model. Arsitektur dapat dilihat pada Tabel 9, Model yang telah dibuat di compile menggunakan optimasi  adam,  learning  rate 0,001  dan loss  categorical  crossentropy .  Hasil  dari  model  yang menggunakan arisitektur EfficientNet B7 menunjukkan hasil accuracy training sebesar 0,19 dan validation accuracy sebesar 0,19. Selain itu model mendapatkan loss training sebesar 2,08 dan validation loss sebanyak 2,06. Dari hasil confusion matrix didapatkan score TN, TP, FN, dan FP dari seluruh kelas, dapat dilihat pada Tabel 10. Setelah mengetahui score TP, TN, FP, dan FN dari model, didapatkan score accuracy sebanyak 20%, precision sebesar 28%, sensitivity sebesar 20%, specificity sebesar 89%, dan f1-score sebesar 14%.
Tabel 9. Arsitektur EfficientNet B7
Layer Output Shape Param Input 224, 224, 3 0 MobileNet V2 7, 7, 2560 64097687 Global Average Pooling 2560 0 Dropout 2560 0 Dense 9 23049 Tabel 10. Confution Matrix EfficientNet B7 Nama TP  TN FP FN False Smut 0 102 0 52 Hispa 0 102 0 59 Neck Blast 34 68 205 6 Brown Spot 19 83 66 35 Stemborer 1 101 0 57 Bacterial Leaf Blast 34 68 121 35 Brown Planthoper 4 98 15 51 Sheat blight Rot 10 92 6 58 Sehat 0 102 0 60

## 3.6 Simple CNN
Model yang dibuat dengan simple CNN menggunakan 5 layer konvolusi dengan filter 3 x 3 dengan masing-masing parameter berjumlah 16, 24, 32, 48, 64, activation ReLu dan di setiap layer terdapat layer maxpooling dan batch normalization . Pada bagian fully connected layer , kami menggunakan flatten layer , 2 dense layer berparameter 128 dengan dropout 0,3, diakhiri dengan dense  layer dengan  keluaran  berupa  9  kelas  dengan activation  softmax .  Dari  rangkaian  diatas didapatkan jumlah parameter sebesar 275.793 pada model. Arsitektur dapat dilihat pada Table 11, model yang telah dibuat di compile menggunakan optimasi adam, learning rate 0,001 dan loss
categorical  crossentropy .  Hasil  dari  model  yang  menggunakan  arisitektur  simple  CNN menunjukkan hasil yang baik, model mendapatkan accuracy training sebesar 0,97 dan validation accuracy sebesar 0,92. Selain itu model mendapatkan loss training sebesar 0,09 dan validation loss sebanyak 0,34. Dari hasil confution matrix didapatkan score TN, TP, FN, dan FP dari seluruh kelas, dapat dilihat pada Tabel 12. Setelah mengetahui score TP, TN, FP, dan FN dari model, didapatkan score  accuracy sebanyak  93%, precision sebesar  93%, sensitivity sebesar  93%, specificity sebesar 99% dan f1-score sebesar 93%.
Tabel 11. Arsitektur Simple CNN
Layer Output Shape Param Input 224, 224, 3 0 Conv2d 1 222, 222, 16 448 Max pooling 2D 1 111, 111, 16 0 Batch normalization 1 111, 111, 16 64 Conv2d 2 109, 109, 24 3480 Max pooling 2D 2 54, 54, 24 0 Batch normalization 2 54, 54, 24 96 Conv2d 3 52, 52, 32 6944 Max pooling 2D 3 26, 26, 32 0 Batch normalization 3 26, 26, 32 128 Conv2d 4 24, 24, 48 13872 Max pooling 2D 4 12, 12, 48 0 Batch normalization 4 12, 12, 48 192 Conv2D 5 10, 10, 64 27712 Max pooling 2D 5 5, 5, 64 0 Batch_normalization 5 5, 5, 64 256 Flatten 1600 0 Dense 1 128 204928 Dropout 128 0 Dense 2 128 165112 Dense 3 9 1161 Input 224, 224, 3 0 Tabel 12. Confution Matrix Simple CNN Nama TP  TN  FP  FN False Smut 46 431 3 6 Hispa 57 420 1 2 Neck Blast 40 437 9 0 Brown Spot 54 423 0 0 Stemborer 45 432 0 13 Bacterial Leaf Blast 58 419 3 11 Brown Planthoper 55 422 10 0 Sheat blight Rot 65 412 2 3 Sehat 57 420 10 3

## 3.7 Perbandingan
Dari  hasil  yang  didapat  dari  setiap  model,  model-model  yang  telah  dibuat  memiliki jumlah  parameter  yang  beragam  dan  tentunya  memiliki  performa  yang  beragam  pula  dalam mengklasifikasi penyakit dan hama pada tanaman padi. Jumlah parameter yang sedikit sangatlah penting  pada  pembuatan  model,  apalagi  jika  ingin  diimplementasikan  pada  perangkat  seluler. Agar model yang dibuat tidak terlalu berat dan dapat berjalan dengan baik pada perangkat seluler. Jumlah  parameter  yang  telah  dibuat  dengan  arsitektur tranfer  learning MobileNetV2  sebesar 2.269.513, NasNet mobile sebesar 4.279.229, InceptionV3 sebesar 21.812.225, EfficientNetB7 sebesar 64.120.736, VGG16 sebesar 14.714.688 dan model dengan simple CNN sebesar 275.793 dapat  dilihat  pada  Table  13.  dengan  melihat  Table  13,  beberapa  arsitektur  dengan  jumlah parameter paling sedikit ialah Simple CNN sebesar 275.793 dan MobileNetV2 sebesar 2,269,513 dan beberapa arsitektur dengan parameter terbanyak ialah InceptionV3 dengan 21,812,225 dan EfficientNet B7 sebesar 64.120.736.
Setelah  melihat  jumlah  parameter  dari  masing-masing  arsitektur,  perbandingan dilanjutkan  dengan  membandingkan  performa  model  dalam  pengklasifikasian  penyakit  pada tanaman  padi.  Adapun  hal-hal  yang  dibandingkan  adalah accuracy,  specificity,  sensitivity, precision, dan f1- score. Dari Tabel 13 model dengan arsitektur transfer learning InceptionV3 memiliki hasil yang tinggi dibandingkan model dengan arsitektur lainnya. dengan score accuracy sebesar  97%, precision sebesar  97%, sensitivity sebesar  97%, specificity sebesar  99%,  dan f1 score sebesar  96%  dan  disusul  dengan  MobileNetV2  dengan score  accuracy sebesar  96%, precision sebesar 96%, sensitivity sebesar 96%, specificity sebesar 99%, dan f1-score sebesar 96% dapat dilihat pada Tabel 13. Dengan mempertimbangkan performa dan jumlah parameter, dapat disimpulkan bahwa model dengan arsitekrur MobileNet V2 lebih unggul denga jumlah parameter yang cukup sedikit dan performa klasifikasi yang cukup tinggi untuk mendeteksi penyakit pada tanaman padi pada penelitian ini.
Tabel 13. Perbandingan performa dan parameter
Nama Acc (%) Sen (%) Spe (%) Pre (%) F1 (%) Param (dalam juta) Mobile Net V2 96 96 99 96 96 2,27 NasNet Mobile 94 94 99 94 94 4,28 Inception V3 97 97 99 97 96 21,8 VGG 16 84 84 98 85 84 14,7 EfficientNet B7 20 20 89 28 14 64,12 Simple CNN 93 93 99 93 93 0,27

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini bertujuan utuk mengklasifiksi penyakit pada tanaman padi dengan total 9 kelas dengan rincian: Stemborer (hama) sebanyak 201 citra, neck blast (penyakit) sebanyak 286 citra, hispa (hama) sebanyak 73 citra, false smut (penyakit) sebanyak 93 citra, brown planthopper (hama) sebanyak 71 citra, sheat blight rot (penyakit) sebanyak 219 citra, brown spot (penyakit) sebanyak 111 citra dan citra padi sehat sebanyak 234 citra. Beberapa arsitektur tranfer learning seperti MobilNet V2, Inception V3, Nasnet Mobile, VGG 16, EfficientNet B7 dan model simple CNN digunakan untuk melakukan klasifikasi. Inception V3 mendapatkan nilai yang sangat tinggi dengan accuracy sebesar 97%, precision sebesar 97%, sensitivity sebesar 97%, specificity sebesar 99%, dan f1-score sebesar 96%. Namun model dengan arsitektur Inception V3 memiliki jumlah parameter  yang  sangat  banyak,  tentu  hal  ini  membuat  berat  model.  Dengan  membandingkan performa dan jumlah parameter pada model, didapatkan nilai yang cukup baik dari model yang dibuat dengan arsitektur MobileNet V2 dengan accuracy sebesar 96%, precision sebesar 96%, sensitivity sebesar 96%, specificity sebesar 99%, dan f1-score sebesar 96%. Selain nilai pengujian
model yang cukup baik, model yang dibuat dengan MobilenetV2 juga memiliki jumlah parameter yang sedikit yaitu sebesar 2,27, hal ini tentu menjadikan model ringan jika ingin di aplikasikan pada perangkat seluler. Dari hasil tersebut menunjukkan model CNN dengan transfer learning MobileNet  V2  cukup  baik  untuk  mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  padi  penelitian  ini. Penggunaan  model  yang  lebih  ringan  lagi  tetapi  tetap  mendapatkan  performa  klasifikasi  yang tinggi, diharapkan untuk penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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, Dec. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3607.
[2] O. V. Putra, M. N. Annafii, T. Harmini, and N. Trisnaningrum, “Semantic Segmentation of Rice Leaf Blast Disease using Optimized U-Net,” Proceeding Int. Conf. Comput. Eng.
Netw. Intell. Multimedia, CENIM 2022 , pp. 43–48, 2022, doi: 10.1109/CENIM56801.2022.10037550.
[3] E. Anggiratih, S. Siswanti, S. K. Octaviani, and A. Sari, “Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Model Deep Learning Efficientnet B3 dengan Transfer Learning,” J. Ilm. SINUS , vol. 19, no. 1, p. 75, 2021, doi: 10.30646/sinus.v19i1.526.
[4] R. R. Patil and S. Kumar, “Rice-Fusion: A Multimodality Data Fusion Framework for Rice  Disease  Diagnosis,” IEEE  Access ,  vol.  10,  pp.  5207–5222,  2022,  doi: 10.1109/ACCESS.2022.3140815.
[5] M. J. Hasan, S. Mahbub, M. S. Alom, and M. Abu Nasim, “Rice Disease Identification and  Classification  by  Integrating  Support  Vector  Machine  with  Deep  Convolutional Neural Network,” 1st Int. Conf. Adv. Sci. Eng. Robot. Technol. 2019, ICASERT 2019 , vol. 2019, no. Icasert, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/ICASERT.2019.8934568.
[6] O. Virgantara, N. Trisnaningrum, N. Sylvia, and A. Toto, “HiT-LIDIA : A Framework for Rice  Leaf  Disease  Classification  using  Ensemble and  Hierarchical  Transfer  Learning,” vol. 13, no. 3, pp. 196–207, 2022.
[7] R. and I. T.  Association of Knowledge, Jāmiʻat Ibn Zuhr.  École nationale des sciences appliquées d’Agadir, and Institute of Electrical and Electronics Engineers, Proceedings of 2019 International Conference of Computer Science and Renewable Energies (ICCSRE) : 2019 July 22-24 . .
[8] S.  Ray,  A.  Kundu,  T.  Na,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers.  Kolkata Section, and Institute of Electrical and Electronics Engineers, CALCON 2020 : 2020 IEEE Calcutta Conference : proceedings : 28-29 February, 2020, Kolkata, India . .
[9] A. Syaikhul, M. Aziz, and O. Virgantara, “Disease Detection in Rice Leaf Plants Using Convolutional Neural Network ( Cnn ) Method,” 2021.
[10] 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.
[11] R. Indraswari, R. Rokhana, and W. Herulambang, “Melanoma image classification based on MobileNetV2 network,” in Procedia Computer Science , 2021, vol. 197, pp. 198–207, doi: 10.1016/j.procs.2021.12.132.
[12] K. Rahouma and A. Salama, “Knee Images Classification using Transfer Learning,” in Procedia Computer Science , 2021, vol. 194, pp. 9–21, doi: 10.1016/j.procs.2021.10.055.
[13] T. Selim, I. Elkabani, and M. A. Abdou, “Students Engagement Level Detection in Online e-Learning  Using  Hybrid  EfficientNetB7  Together With  TCN,  LSTM,  and  Bi-LSTM,”
IEEE Access , vol. 10, no. August, pp. 99573–99583, 2022, doi:
10.1109/ACCESS.2022.3206779.
[14] A.  Bari,  T.  Saini,  and  A.  Kumar,  “Fire  detection  using  deep  transfer  learning  on surveillance  videos,” Proc.  3rd  Int.  Conf.  Intell.  Commun.  Technol.  Virtual  Mob.
Networks, ICICV 2021 , no. Icicv, pp. 1061–1067, 2021, doi:
10.1109/ICICV50876.2021.9388485.
[15] S. Sharma and K. Guleria, “A Deep Learning based model for the Detection of Pneumonia from Chest X-Ray Images using VGG-16 and Neural Networks,” Procedia Comput. Sci. , vol. 218, pp. 357–366, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2023.01.018.
[16] D. Saranyaraj, M. Manikandan, and S. Maheswari, “A deep convolutional neural network for  the  early  detection  of  breast  carcinoma  with  respect  to  hyper-  parameter  tuning,” Multimed. Tools Appl. , vol. 79, no. 15–16, pp. 11013–11038, 2020, doi: 10.1007/s11042- 018-6560-x.
[17] W. Sae-Lim, W. Wettayaprasit, and P. Aiyarak, “Convolutional Neural Networks Using MobileNet for Skin Lesion Classification,” JCSSE 2019 - 16th Int. Jt. Conf. Comput. Sci. Softw. Eng. Knowl. Evol. Towar. Singul. Man-Machine Intell. , pp. 242–247, 2019, doi: 10.1109/JCSSE.2019.8864155.
[18] M. Fikri, N. Syahbani, and N. G. Ramadhan, “Klasifikasi Gerakan Yoga dengan Model Convolutional Neural Network Menggunakan Framework Streamlit,” vol. 7, pp. 509–519, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5520.
[19] M.  Arbane,  R.  Benlamri,  Y.  Brik,  and  M.  Djerioui,  “Transfer  Learning  for  Automatic Brain  Tumor  Classification  Using  MRI  Images,” 2020  2nd  Int.  Work.  Human-Centric Smart  Environ.  Heal.  Well-Being,  IHSH  2020 ,  pp.  210–214,  2021,  doi: 10.1109/IHSH51661.2021.9378739.
[20] Universiti Teknologi PETRONAS. Computer and Information Sciences Department and Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers, 2020  International  Conference  on Computational Intelligence (ICCI) : proceedings : first virtual conference by Computer and Information Sciences Department (CISD), Universiti Teknologi PETRONAS (UTP), 8th-9th October 2020. .
[21] E. Villain, G. M. Mattia, F. Nemmi, P. Peran, X. Franceries, and M. V. Le Lann, “Visual interpretation  of  CNN  decision-making  process  using  Simulated  Brain  MRI,”  in Proceedings  -  IEEE  Symposium  on  Computer-Based  Medical  Systems ,  Jun.  2021,  vol. 2021-June, pp. 515–520, doi: 10.1109/CBMS52027.2021.00102.
[22] S. D. Deb, R. K. Jha, K. Jha, and P. S. Tripathi, “A multi model ensemble based deep convolution neural network structure for detection of COVID19,” Biomed. Signal Process. Control , vol. 71, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.bspc.2021.103126.
[23] Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers, 2018  IEEE  10th  International Conference  on  Humanoid,  Nanotechnology,  Information  Technology,  Communication and Control, Environment and Management (HNICEM). .
[24] Institute of Electrical and Electronics Engineers. Turkey Section. and Institute of Electrical and  Electronics  Engineers, HORA  2020 :  2nd  International  Congress  on  Human- Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications : proceedings : June 26-27, 2020, Turkey. .
[25] S. Sharma, K. Guleria, S. Tiwari, and S. Kumar, “A deep learning based convolutional neural  network  model  with  VGG16  feature  extractor  for  the  detection  of  Alzheimer Disease  using  MRI  scans,” Meas.  Sensors ,  vol.  24,  Dec.  2022,  doi: 10.1016/j.measen.2022.100506.
[26] K. Shankar, Y. Zhang, Y. Liu, L. Wu, and C. H. Chen, “Hyperparameter Tuning Deep Learning for Diabetic Retinopathy Fundus Image Classification,” IEEE Access , vol. 8, pp. 118164–118173, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3005152.
[27] F.  F.  Firdaus,  H.  A.  Nugroho,  and  I.  Soesanti,  “Deep  Neural  Network  with Hyperparameter Tuning for Detection of Heart Disease,” in Proceedings - 2021 IEEE Asia Pacific Conference on Wireless and Mobile, APWiMob 2021 , Apr. 2021, pp. 59–65, doi: 10.1109/APWiMob51111.2021.9435250.