## PREDIKSI SERANGAN HAMA PADA TANAMAN PADI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
Teguh Budi Wibowo. 1 , Sutikno. 2
Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, Fakultas Sains Matematika, Universitas Diponegoro Jalan Prof. H. Soedarto, SH. Tembalang Semarang 50275 teguh.budi46@gmail.com 1 , tik@undip.ac.id 2

## ABSTRAK
Pemanasan  global  telah  mengakibatkan  perubahan  iklim  yang  ekstrim,  diantaranya  berdampak  pada kenaikan suhu, perubahan curah hujan dan kelembaban udara. Sektor pertanian rentan terhadap dampak perubahan  iklim  karena  mampu  menstimulasi  pertumbuhan  dan  perkembangan  serangan  Organisme Pengganggu Tanaman (OPT). Hama wereng dan hama tikus merupakan salah satu OPT pada tanaman padi.  Prediksi  serangan  hama  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan  memantau  kemunculan serangan hama sehingga luas serangan hama dapat diantisipasi dan dapat dilakukan pencegahan. Metode yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  prediksi  adalah  metode  yang  kompleks  dan  dapat  mempelajari ketidakpastian  dalam  setiap  periode  yang  dapat  diakomodasi  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST). Salah satu algoritma JST yaitu backpropagation, yang dapat diaplikasikan dengan baik dalam peramalan karena memiliki nilai akurasi yang tinggi. Data histori klimatologi per bulan digunakan sebagai masukan dengan  luas  serangan  hama  pada  satu  bulan  ke  depan  sebagai  keluaran.  Arsitektur  backpropagation menggunakan tiga masukan, satu layar tersembunyi dengan jumlah neuron yang dapat diubah-ubah dan satu unit keluaran. Percobaan dilakukan dengan menggunakan alfa (laju pemahaman) dari 0.3 sampai 0.7 dengan peningkatan 0.1, nilai momentum 0.8, jumlah neuron tersembunyi 10 sampai 100 dengan peningkatan  10,  maksimum  epoch  100000,  dan  minimum  error  0.000001.  Hasil  percobaan  pelatihan pada hama wereng diperoleh arsitektur jaringan terbaik adalah alfa 0.7, jumlah neuron tersembunyi 20 dengan  MSE  sebesar  0.0000000027  dan  pada  proses  pengujian  diperoleh  nilai  MSE  sebesar 0.0000005542. Percobaan pelatihan pada hama tikus diperoleh arsitektur jaringan terbaik adalah alfa 0.4,  jumlah  neuron  tersembunyi  40  dengan  MSE  sebesar  0.0000009995  dan  pada  proses  pengujian diperoleh nilai MSE sebesar 0.0830858393.
Kata kunci : Perubahan iklim, organisme pengganggu tanaman, klimatologi, jaringan syaraf tiruan, backpropagation

## ABSTRACT
Global warming has led to extreme climate change, including impacts on temperature rise, changes in precipitation and humidity. The agricultural sector vulnerable to the effects of climate change because it is able to stimulate the growth and development of Plant Pest Organisms attack (OPT). Planthoppers and the rat is a pest in rice plants. Prediction pests can be used to identify and monitor the emergence of pests  so  broad  pests  can  be  anticipated  and  do  prevention.  The  methods  required  to  perform  the prediction is a complex method and can learn in any period of uncertainty that can be accommodated by  an  Artificial  Neural  Network  (ANN).  Backpropagation  architecture  uses three  inputs,  one  hidden screen with the number of neurons that can be changed and one unit of output. The experiments were performed using alpha (comprehension rate) of 0.3 to 0.7 with an increase of 0.1, 0.8 momentum value, the  number  of  hidden  neurons  10  to  100  with  an  increase  of  10,  maximum  100000  epoch,  and  the minimum  error  0.000001.  The  experimental  results  obtained  training  on  planthoppers  best  network architecture is the alpha of 0.7, the number of hidden neurons 20 with MSE of 0.0000000027 and the testing process values obtained MSE of 0.0000005542. Experiments in the rat training obtained the best network architecture is the alpha 0.4, the number of hidden neurons 40 with MSE of 0.0000009995 and the testing process values obtained MSE of 0.0830858393.
Keywords: Climate change, plant pests, climatology, artificial neural network, backpropagation

## I.    PENDAHULUAN
Pemanasan global yang terjadi akhir- akhir  ini,  telah  mengakibatkan  perubahan iklim  yang  ektrim.  Perubahan  iklim  mulai terjadi sejak berkembangnya dunia industri, dan hal tersebut mengakibatkan konsentrasi CO 2 telah  meningkat  30%  [3].  Pemanasan global juga dapat menyebabkan peningkatan  intensitas  kejadian  iklim ekstrim ( el-nino dan la-nina ) dan ketidakteraturan musim.
Pertanian  merupakan  salah  satu sektor  yang  sangat  rentan  terhadap perubahan  iklim.  Perubahan  iklim  yang berdampak  pada  kenaikan  suhu  dan perubahan  curah  hujan  dapat  membawa dampak  negatif  bagi  sektor  pertanian karena mempengaruhi produktivitas tanaman. Kabupaten Pati merupakan salah satu  kabupaten  dengan  sektor pertanian terbesar di Jawa Tengah dengan luas 58448 hektar.  Kondisi  geografis  yang  terletak diantara  pegunungan,  dataran  rendah  dan pantai  mempengaruhi  kondisi  iklimnya. Dampak perubahan iklim di Kabupaten Pati secara  langsung  maupun  tidak  langsung melalui  serangan  Organisme  Pengganggu Tanaman  (OPT),  fluktuasi  suhu  dan kelembaban udara yang semakin meningkat mampu  menstimulasi  pertumbuhan  dan perkembangan OPT.
Organisme  Pengganggu  Tanaman (OPT) adalah semua organisme yang dapat menyebabkan penurunan potensi hasil yang secara  langsung  karena  menimbulkan kerusakan  fisik  [4].  Temperatur  dan kelembaban  udara  relatif  berpengaruh langsung terhadap siklus hidup, kemampuan  berkembangbiak,  lama  hidup, serta  kemampuan  diapause  serangga  [8]. Dengan mengetahui iklim sebelum kejadian munculnya  serangan  hama  maka  dapat diketahui  juga  kemungkinan  munculnya hama  di  masa  selanjutnya.  Salah  satu metode  yang  sering  digunakan  proses prediksi pada jaringan syaraf tiruan adalah backpropagation.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  diketahui  bahwa  jaringan syaraf tiruan menggunakan metode backpropagation menghasilkan  tingkat
akurasi  yang  tinggi  sehingga  bagus  untuk melakukan  prediksi.  Berdasarkan  kondisi tersebut, maka diusulkan suatu sistem yang mampu melakukan prediksi serangan hama tanaman  padi  menggunakan  data  histori klimatologi  agar  dapat  mengidentifikasi dan memantau kemunculan serangan hama pada  tanaman  sehingga  serangan  hama dapat diantisipasi dengan baik.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menghasilkan  sebuah  aplikasi  prediksi serangan  hama  pada  tanaman  padi  di Kabupaten  Pati  dengan  algoritma  Jaringan Syaraf  Tiruan  metode Backpropagation yang dapat diterapkan untuk peringatan dini serangan hama.
Adapun  manfaat  yang  diharapkan dari  penelitian  tugas  akhir  ini  adalah aplikasi dapat digunakan untuk memprediksi serangan hama tanaman pada periode bulan berikutnya.
Diharapkan  pemerintah  juga  dapat menggunakannya sehingga dapat mengetahui jenis serangan hama yang akan muncul  berdasarkan  hasil  prediksi  untuk dilakukan tindakan antisipasi

## II.   TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Organisme Pengganggu Tanaman
(OPT)
Organisme  pengganggu  tanaman  (OPT) adalah semua organisme yang dapat menyebabkan  penurunan  potensi  hasil  yang secara langsung karena menimbulkan kerusakan  fisik,  gangguan  fisiologi  dan biokimia, atau kompetisi hara terhadap tanaman budidaya.  Organisme  pengganggu  tanaman secara  garis  besar  dibagi  menjadi  tiga  yaitu hama, penyakit dan gulma. Hama menimbulkan gangguan tanaman secara fisik, dapat disebabkan  oleh  serangga,  tungau,  vertebrata, moluska. [4]
Hama wereng batang coklat (WBC) dan hama  tikus  merupakan  hama  yang  sering menyerang  tanaman  padi.  Wereng  batang coklat  dapat  menyebabkan  daun  berubah menjadi kuning oranye sebelum menjadi coklat dan  mati.  Dalam  keadaan  populasi  wereng tinggi dan varietas yang ditanam rentan wereng, dan  dapat  mengakibatkan  tanaman  seperti terbakar  atau  “ hopperburn ”.  Tikus  termasuk hama  tanaman  karena  menyerang  berbagai tanaman  sehingga  merusak  dan  akhirnya
tanaman yang diserang mati. Bagian tumbuhan yang diserang tikus tidak hanya biji-bijian tetapi juga  batang  tumbuhan  muda.  Tikus  biasanya tidak  memakan  tumbuhan  yang  diserang, namun hanya merusak dengan gigi-gigi mereka. Hal  itu  dilakukan  untuk  mengasah  gigi  tikus supaya tidak bertambah panjang. [5]

## 2.2. Pengaruh  Iklim  Terhadap  Serangan Hama
Perkembangan  hama  dipengaruhi  oleh faktor-faktor iklim baik langsung maupun tidak langsung. Temperatur, kelembaban udara yang relatif dan fotoperiodisitas berpengaruh langsung  terhadap  siklus  hidup,  lama  hidup, serta kemampuan diapause serangga.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Susanti
(2008) dengan judul Dampak Perubahan Iklim terhadap  Serangan  Organisme  Pengganggu Tanaman  (OPT)  Serta  Strategi  Antisipasi  dan Adaptasi.  Penelitian  tersebut  menyimpulkan bahwa  pengaruh  perubahan  iklim  memberikan dampak yang cukup buruk terhadap pertanian di Indonesia.  Dampak  tersebut  bisa  secara langsung  maupun  tidak  langsung  melalui serangan OPT, fluktuasi suhu dan kelembaban udara  yang  semakin  meningkat  yang  mampu menstimulasi
pertumbuhan dan perkembangannya. [1]

## 2.3. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  atau  yang biasa disebut Artificial Neural Network (ANN) atau Neural  Network  (NN) merupakan  sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip  dengan  jaringan  syaraf  pada  makhluk hidup. [6] Struktur neuron pada jaringan syaraf tiruan diilustrasikan pada gambar 1.
Gambar 1. Struktur neuron pada JST
Neuron y menerima input dari neuron x 1 , x 2 ,…,  x n dengan  bobot  penghubung  masing- masing adalah w 1 , w 2 dan w n . Setiap sinyal yang masuk dikalikan dengan bobot sebelum masuk ke  blok  penjumlahan  yang  berlabel ∑ . Kemudian blok penjumlahan akan
menjumlahakan  semua input terbobot  dan menghasilkan sebuah nilai yaitu y_in . y_in = ∑ x i w i = x 1 w 1 + x 2 w 2 +…+ x n w n Aktivasi y_in dari  neuron y ditentukan oleh fungsi input jaringannya, y=f(y_in) dimana f merupakan fungsi aktivasi  yang  digunakan.
Apabila nilai fungsi aktivasi cukup kuat, maka sinyal  akan  diteruskan.  Nilai  fungsi  aktivasi (keluaran  model  jaringan)  juga  dapat  dipakai sebagai dasar untuk merubah bobot. [7]

## 2.4. Backpropagation
Backpropagation adalah  sebuah  metode sistematik untuk pelatihan multiple-layer jaringan saraf tiruan. Jaringan Backpropagation sering  digunakan  dalam  penyelesaian  masalah yang  rumit,  hal ini dimungkinkan  karena jaringan  dengan  algoritma  ini  dilatih  dengan menggunakan metode belajar terbimbing. Pada jaringan  diberikan  sepasang  pola  yang  terdiri dari  pola  masukan  dan  pola  keluaran  yang diinginkan. Ketika suatu pola diberikan kepada jaringan, bobot-bobot diubah untuk memperkecil  perbedaan  pola  yang  terdiri  atas pola keluaran dan pola yang dinginkan. Latihan ini  dilakukan  berulang-ulang  sehingga  semua pola yang dikeluarkan jaringan dapat memenuhi pola yang diinginkan [2].
Backpropagation terdiri atas tiga lapisan atau  lebih  unit  pengolah.  Gambar  2  adalah arsitektur backpropagation dengan n buah masukan (ditambah sebuah bias), sebuah layar tersembunyi yang terdiri dari p unit (ditambah sebuah bias), serta m buah unit keluaran [6].
Gambar 2. Arsitektur Jaringan

## Backpropagation

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dimulai  dengan melakukan  komunikasi  dengan  pihak    Balai Perlindungan Tanaman dan Holtikultura (BPTPH)  Provinsi  Jawa  Tengah  mengenai
batasan  permasalahan  dan requirement yang dibutuhkan.
Sistem yang dikembangkan berbasis web dengan  menggunakan  data  klimatologi  yang diambil dari Badan Meterologi Klimatologi dan Geofisika  (BMKG)  Jawa  Tengah  yang  dapat dilihat  pada  tabel  1.  Data  serangan  hama diambil  dari  Balai  Perlindungan  Tanaman  dan Holtikultura  (BPTPH)  Provinsi  Jawa  Tengah yang  dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Data-data tersebut merupakan data untuk Kabupaten Pati.
Tabel 1. Data Klimatologi
Keterangan:
T : Suhu Rata – Rata ( 0 c) RH  : Kelembaban Rata – Rata (%) CH  : Curah Hujan (mm)

## Tabel 2. Data Luas Serangan Hama

## Keterangan: Luas Serangan dalam Hektar (ha)

## 3.2. Model Pengambangan Sistem
Model  proses  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu Prototype. Tahapan- tahapannya yaitu seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Model prototype
Model proses prototype dimulai dengan tahapan communication. Pada tahapan ini,
pengembang bertemu dengan stakeholder perangkat lunak untuk mendefinisikan tujuan perangkat lunak, menentukan spesifikasi kebutuhan perangkat lunak, dan batasan masalah. Kemudian dilakukan tahapan quick plan untuk menyelesaikan masalah dan solusi dari kebutuhan sistem yang telah diperoleh secara cepat dan tepat.
Aksi iterasi prototype direncanakan secara cepat dan dilakukan pemodelan dalam bentuk modelling quickdesign. Modelling Quick design berfokus pada representasi aspek-aspek perangkat lunak yang akan terlihat oleh pengguna akhir, misal interface pengguna dan format keluaran. Modelling Quick design
mengarah pada pembuatan prototype . Prototype perangkat lunak yang telah dibuat ( construction ) kemudian ditunjukkan ( deployed ) dan dievaluasi oleh stakeholder , dimana stakeholder memberikan umpan balik ( feedback ) yang digunakan untuk melengkapi kebutuhan perangkat lunak lebih lanjut. Iterasi dilakukan hingga kebutuhan stakeholder terpenuhi.
Pada dasarnya, prototype memberikan suatu cara untuk mengidentifikasi kebutuhan perangkat lunak. Jika sebuah prototype akan dibangun, pengembang dapat menggunakan sebagian program yang sudah ada atau mengaplikasikan tools (misalnya report generator dan window managers ) yang dapat mempercepat pembuatan prototype .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Sistem
Sistem  prediksi  ini  digunakan  oleh  dua tipe  pengguna,  yaitu  admin  dan  pengguna umum.  Admin  adalah  pengguna  yang  dapat
mengolah data, melakukan pelatihan, pengujian dan prediksi.
Secara  umum  arsitektur  sistem  pada penelitian  ini  yaitu  seperti  pada  Gambar  4. Admin  terlebih  dahulu  membuat database untuk  kemudian  dimasukkan  data  klimatologi dan data serangan hama. Data klimatologi dan data  luas  serangan  hama  tersebut  kemudian dilakukan normalisasi.
Data-data tersebut kemudian digunakan untuk proses pelatihan menggunakan algoritma pelatihan
backpropagation. Sehingga menghasilkan keluaran berupa bobot akhir yang akan disimpan dalam database.
Setelah  bobot  akhir  disimpan,  admin dapat  melakukan  pengujian  dan  prediksi menggunakan  data  klimatologi,  data  luas serangan hama dan data hasil pelatihan hingga didapatkan  hasil  pengujian  dan  hasil  prediksi. Hasil  pengujian  dan  prediksi  kemudian disimpan dalam database. Admin dapat melihat semua  data  yang  disimpan  dalam database meliputi data klimatologi, data serangan hama, hasil  pelatihan,  hasil  pengujian  dan  hasil prediksi.  Pengguna  umum  adalah  pengguna yang hanya dapat melihat data klimatologi dan data  luas  serangan  hama  serta  melihat  hasil prediksi yang sudah dihasilkan oleh sistem.

## Gambar 4. Arsitektur Sistem Prediksi Serangan Hama pada Tanaman Padi

## 4.2. Arsitektur Jaringan
Data  histori  klimatologi  per  bulan digunakan  sebagai  masukan  ( x n )  dengan  luas serangan  hama  pada  satu  bulan  ke  depan sebagai
keluaran ( x t ).
Arsitektur backpropagation menggunakan  tiga  masukan, satu  layar  tersembunyi  dengan  jumlah  neuron yang dapat diubah-ubah dan satu unit keluaran seperti pada gambar 6.
Gambar 5. Arsitektur Jaringan Sistem
4.1. Perancangan
fungsi pelatihan jaringan
Perancangan  fungsi  pelatihan  jaringan syaraf  tiruan  backpropagation  digambarkan dalam flowchart pada gambar 6 .

## Gambar 6. Diagram Alir Fungsi Pelatihan
4.2. Implementasi Antarmuka
Implementasi  antarmuka  utama  pada sistem  yang  dibuat  yaitu  antarmuka  pelatihan
jaringan  dan  antarmuka  prediksi  sepeti ditunjukkan pada gambar 7 dan 8.
Gambar 7. Implementasi Antarmuka Pelatihan
Gambar 8. Implementasi Antarmuka Prediksi

## 4.3. Pengujian
Tahap ini dilakukan percobaan pelatihan dan  pengujian  untuk  mengetahui  hasil  yang dikeluarkan  oleh  sistem.  Pelatihan  dilakukan dengan  memasukan  momentum, minimum error dan maksimum  epoch yang  sama  pada setiap pelatihan yaitu sebesar 0.8, 0.000001 dan 100000.  Alfa  yang  dimasukkan  semakin meningkat  dari  0.3,  0.4,  0.5,  0.6  sampai  0.7 serta dengan  neuron tersembunyi yang semakin meningkat yaitu 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, dan 100. Pelatihan menghasilkan maksimal epoch yang tercapai, MSE pelatihan dan durasi pelatihan.  Kemudian  dengan  variabel  jaringan yang  sama  dengan  pelatihan  dilakukan pengujian menggunakan data pengujian sehingga  diperoleh  tingkat error pengujian berdasarkan perhitungan MSE.
Data klimatologi dan data luas serangan hama yang tersedia adalah dalam kurun waktu lima tahun yaitu mulai tahun 2009 sampai 2013 dengan  jumlah  60.  Data  dibagi  menjadi  dua bagian  yaitu  data pelatihan  sebanyak  42  (70% persen dari 60) dan data pengujian sebanyak 17 (30% persen dari 60).
Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian  pada  hama  wereng  didapatkan  hasil terbaik  dengan  durasi  waktu  pelatihan  1  detik pada  alfa  0.7,  jumlah  neuron  tersembunyi sebanyak  20.  Pelatihan  berhenti  pada  epoch  1 dan  menghasilkan  MSE  pelatihan  sebesar
0.0000000027.  Pada  pengujian  menghasilkan MSE  terkecil,  yaitu  0.0000005542.  Penjelasan hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3. Detail hasil percobaan pengujian hama wereng
Pada hama tikus didapatkan hasil terbaik dengan  durasi  waktu  pelatihan  49  detik  pada alfa  0.4, jumlah  neuron  tersembunyi  sebanyak 50.  Pelatihan  berhenti  pada  epoch  1172  dan menghasilkan MSE pelatihan sebesar 0.0000003801.  Pada  pengujian  menghasilkan MSE  terkecil,  yaitu  0.0367938751.  Penjelasan hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel  4.  Detail  hasil  percobaan  pengujian hama tikus

## 5. KESIMPULAN
Pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation pada hama wereng menunjukkan hasil pelatihan terbaik dengan durasi waktu 1 detik pada alfa 0.7, jumlah  neuron  tersembunyi  sebanyak  20. Pelatihan  berhenti  pada  epoch  1  dan menghasilkan MSE sebesar 0.0000000027. Pada proses pengujian menghasilkan MSE terkecil,  yaitu  0.0000005542.  Pelatihan pada  hama  tikus  menunjukkan  hasil
pelatihan  terbaik  dengan  durasi  waktu  49 detik  pada  alfa  0.4,  jumlah  neuron tersembunyi sebanyak 50. Pelatihan berhenti pada epoch 1172
dan menghasilkan MSE sebesar 0.0000003801. Pada proses  pengujian menghasilkan MSE terkecil, yaitu 0.0367938751.

## REFERENSI
[1]  Amin,  Saiful,  dkk.  2012.  “ Sistem Prediksi  Dini  Hama  Wereng  Batang Coklat Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan  Backpropagation ”. Journal  of
Mathematics . 1(2), 118-123.
[2]   Hermawan,  Arief.  2006.  " Jaringan Syaraf  Tiruan  Teori  dan  Aplikasi ". Yogyakarta: Andi Offset.
[3]  Iwantoro, S. 2008. “ Pengaruh Perubahan  Iklim  Global  terhadap Eksistensi Spesies Invasif dan Perdagangan Global ”. Prosiding
Seminar Nasional PEI dan PFI Komda
Sumsel. Palembang, 18 Oktober 2008.
[4]  Lavitasari,  Lisa.  2014.  “ Manfaat Organisme  Pengganggu  Tanaman ”.
Diakses dari
www.dikti.go.id/id/2014/02/10/manfaa t-organisme-pengganggu-tanaman-opt pada  tanggal  23  Maret  2014,  pukul
10.54 WIB.
[5]  Rahmawati,  Reny.  2012.  “ Cepat  & Tepat  Berantas  Hama  &  Penyakit Tanaman ”.  Yogyakarta:  Pustaka  Baru
Press.
[6]   Siang,  Jong  Jek.  2005.  " Jaringan Syaraf  Tiruan  dan  Pemprogramannya menggunakan  Matlab ".  Yogyakarta:
Andi Offset.
[7]   Warsito,  Budi.  2009.  “ Kapita  Selekta Statistika Neural Network ”. Semarang:
BP Undip.
[8] Wiyono,  Suryo.  2007.  “ Perubahan Iklim dan Pemicu Ledakan Hama dan Penyakit  Tanaman ”.  Makalah  pada
Seminar  tentang  Keanekaragaman Hayati  Ditengah  Perubahan  Iklim: Tantangan  Masa  Depan  Indonesia. Jakarta.