Diterima 19 Oktober 2022 Direvisi 25 Oktober 2022 Diterima untuk publikasi 26 Oktober 2022

## Deteksi Lahan Pertanian Yang Terdampak Hama Tikus Menggunakan Yolo v5
Kiki Ahmad Baihaqi 1 , Candra Zonyfar 2
1 Karawang, Jawa Barat - Indonesia
2 Karawang, Jawa Barat - Indonesia Email: 1 kikiahmad@ubpkarawang.ac.id , 2 candra@ubpkarawang.ac.id
Abstrak. Hama tikus merupakan salah satu hama yang memberikan kerusakan  yang  dapat  dilihat  kasat  mata,  dimana  kerusakannya berupa  tumbuh  kembang  tanaman  padi  menjadi  tidak  baik[1]. Karena  tunas  padi  atau  buahnya  di  makan  dan  dirusak.  Selain  itu, tanaman  padi  merupakan  makanan  pokok  dari  rmasyarakat Indonesia dari kalangan atas sampai kalangan bawah[2], Kabupaten Karawang merupakan penyumbang terbesar ketersediaan pangan di Jawa Barat dengan data yang didapat dari dinas pertanian total areal pesawahan  berjumlah  95.906  Hektar  di  2016  [3].  Jumlah  itu kemungkinan  terus  berkurang  seiring  alih  fungsi  lahan,  itu merupakan  salah  satu  faktor  penurunan  produksi  padi.  Dengan adanya perkembangan teknologi pengolahan citra digital maka bisa dibuatkan  system  untuk  mendeteksi  area  sawah  yang  terdampak maupun tidak terdampak. Sehingga petani dapat mengkalkulasikan hasil  dari  panen  padinya  dikemudian  hari.  Hasil  dari  penelitian menggunakan CNN yang ada di yolo v5 ini, dari 260 data foto yang di ambl dari drone dibagi menjadi 230 dataset dan 30 data testing. Yang kemudian di dapatkan akurasi sebesar 88% rata-rata. Terjadi kesalahan jika data testingnya menggunakan tanaman padi yang baru saja  mulai  berbuah  karena  biasanya  tumbuh  kembang  keluarnya buah tidak berbarengan menyebabkan hampir menyerupai tanaman padi yang terdampak hama tikus.
Kata kunci: Hama Tikus; Tanaman Padi;  Convolution Neural Network; Yolo v5.

## 2 Kiki ahmad baihaqi, Candra Zonyfar

## 1 Pendahuluan
Beras  merupakan  makanan  pokok  masyarakat  Di  Negara  Indonesia[2], produksi  beras  terus menerus mengalami penurunan dari tahun ketahun. Selain  dikarenakan  alih  fungsi  lahan,  ada  juga  faktor  dari  hama  pada tanaman  padi  yang  kerap  menyebabkan  gagal  panen.  Salah  satu penyebabnya adalah hama tikus yang kerap menyerang areal pesawahan yang menyerang di fase tanam awal sampai menjelang masa panen[4]. Selain kenaikan harga pupuk dan  obat-obatan, yang  cukup menghambat petani  dalam  memperoleh  keuntungan.  Hama  merupakan  faktor  lain, terutama  hama  tikus  juga  membuat  penurunan  penghasilan  dari  panen, bahkan sampai tidak dapat keuntungan dan merugi. Kerugian itu biasanya membuat trauma petani dalam bercocok tanam tanaman padi, sedangkan padi  merupakan  makanan  utama  masyarakat  Indonesia.  Hal  itu  yang menyebabkan kekurangan stok beras di Indonesia.
Perkembangan teknologi dari hari ke hari semakin dirasakan manfaatnya dalam  kehidupan  sahari-hari.  Baik  berkaitan  langsung  maupun  tidak langsung dirasakannya seperti penggunaan teknologi dibidang pengolahan citra  digital.  Salah  satu  teknologi  yang  tengah  berkembang  adalah pengolahan citra digital, yang dapat dimanfaatkan di berbagai bidang dan juga diterapkan dikehidupan sehari-hari.[5]
Terdapat  penelitian  yang  menggunakan  Algoritma  CNN  dengan  frame work yolo v3 yaitu mendeteksi candi, candi itu berupa candi jiwa batujaya yang  berbahan  bata  merah  serta  memiliki  jenis  tupa  yang  berbeda. Hasilnya memiliki akurasi lebih dari 70%, dengan dataset dan data training diambil dari berbagai sisi candi[6].
Penelitian  lainnya  yaitu  perbandingan  algoritma  SVM,  KNN  dan  CNN untuk  klasifikasi  citra  cuaca,  hasilnya  algoritma  CNN  memiliki  tingkat akurasi  yang  paling  bagus  dalam  kasus  ini.  Yaitu  mencapai  0.94% precision mencapai 0.94% sehingga bisa dibilang CNN memiliki kinerja yang  baik[7].  Sehingga  ditarik  kesimpulan  untuk  melakukan  penelitian untuk mendeteksi area pesawahan yang terdampak hama tikus, sehingga dapat  membuktikan  benar  atau  tidaknya  algoritma  CNN  ini  bisa membedakan tanaman padi normal dan terdampak hama tikus. Tool nya menggunakan yolo v5 yang ada pada google collabs.

## 2 Data dan Metode
A. Analisi Pengumpulan Data
Data yang digunakan merupakan data premier atau merupakan data yang di  ambil  langsung  pada  penelitian  ini[8],  data  diambil  menggunakan drone.  Data  yang  berupa  gambar  dikumpulkan  sebanyak  300  citra diambil  dari  sudut  dan  juga  ketinggian  yang  hampir  sama,  akan  tetapi berbeda sedikit dengan data yang sudah di ambil sebelumnya dari sudut dan juga dari arah pengambilan.

## B. Metode
Metode pengumpulan data pada penelitian ini mengambil data langsung secara  langsung  yaitu  mengambil  foto  ke  media  tanam  berupa  lahan sawah.  Lahan  yang  di  ambil  terletak  di  Desa  Pasir  Jengkol  Kabupaten Karawang, lokasi ini diambil dikarenakan lahan pertanian yang lumayan luas  dan  berbatasan  dengan  perumahan  rakyat.  Perumahan  rakyat merupakan salah satu tempat tumbuh kembangnya hama tikus, sehingga secara tidak langsung merupakan habitat yang rawan untuk tanaman padi [9]tersebut.  Setelah  diambil  data  ada  proses  preprocessing,  kemudian proses training data dan pemilihan data untuk testing.

## C. Yolo v5
YOLOv5  (You  Only  Look  Once)  versi  5  merupakan  framework  yang didalamnya  terdapat  algoritma  pendeteksian  objek  yang  dikembangkan oleh  peneliti  dan  CEO  dari  Ultralystics  LLC  yaitu  Glenn  Jocher  pada tahun  2020.  YOLOv5  menggunakan  framework  PyTorch  yang  ditulis menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  [9].Mengacu  pada  laman situs  Roboflow,  YOLOv5  merupakan  hasil  dari  pengembangan implementasi  YOLOv3  pada  framework  PyTorch  yang  dikembangkan oleh  Glenn  Jocher.  YOLOv5  memiliki  lima  pre-trained  model  dengan ukuran  yang  berbeda,  yaitu  YOLOv5s  (dengan  ukuran  paling  kecil), YOLOv5m,  YOLOv5l,  dan  YOLOv5x  (dengan  ukuran  yang  paling besar).
Menurut  jiang  dkk  Yolo  merupakan  salah  satu  yang  cepat  dalam  hal deteksi[10],  maka  dari  itu  penulis  menggunakan  yolo  dengan  versi terbarunya  yaitu  v5.  Sedangkan  menurut  jurnal  yang  lain,  Prinsip  dari algoritma  YOLO  yang  digunakan  adalah  mendeteksi  benda  atau  target

## Kiki ahmad baihaqi, Candra Zonyfar
dengan menilai blok piksel berdasarkan warna dan bentuk yang telah di- training sehingga kerusakan-kerusakan pada gedung dapat terdeteksi dan diklasifikasi[11]. Gambar 1 menunjukan arsitektur dari yolo v5.
Gambar 1. Network Arsitektur Yolo v5
Arsitektur  itu  terlihat  proses  tidak  memakan  banyak  dataset  disbanding CNN  yang  tidak  dijalankan  pada  yolo,  yolo  mempercepat  prosesnya dengan  cara  mempercepat  trainingnya.  Itu  membuat  yolo  semakin  naik versinya maka juga mempercepat proses deteksi objeknya[12].

## 3 Hasil Dan Pembahasan
a. Pengumpulan Data
Proses  ini  mengambil  data  langsung  ke  lahan  yang  digunakan  untuk penelitian  ini,  Gambarnya  diambil  dari  udara,  menggunakan  alat  drone dan juga camera digital untuk training data dari sisi. Jumlah gambar yang diambil  berjumlah  230  gambar,  200  datanya  untuk  dataset,  20  menjadi data testing dan 10 berupa data validasi untuk system dapat menvalidasi dari dataset dan data tester.
Pada  gambar  2  menunjukan  contoh  foto  keseluruhan  yang  di  ambil menggunakan perangkat drone dan juga di ambil dari udara, tidak semua data  dapat  digunakan  karena  ada  yang  kurang  kecerahan  dan  kurang memadai dari kualitas lainnya.
Gambar 2. Dataset
b. Preprocessing Data Proses  preprocessing  merupakan  tahapan  pemilihan  gambar  yang  sesuai dan  tidak  sesuai.  Berdasarkan  letak  object  pada  gambar,  kecerahan  dan sampai dengan ukuran besar kecilnya file gambarnya. Kemudian dataset di  preprocessing  dipisahkan,  dikelompokan  dan  di  simpan  dalam  folder yang berbeda.
Gambar 3. Alur Preprocessing
c. Hasil dan Pengujian
Proses deteksi yang didapatkan adalah 88% akurasi terhadap sawah yang terdampak  hama  tikus,  sedangkan  untuk  areal  pesawahan  yang  tidak

## 6 Kiki ahmad baihaqi, Candra Zonyfar
terdampak  tedeteksi  sebesar  70%  dikarenakan  sampelnya  sedikit  bagus areal pesawahan yang tidak tedampak tikus. Areal pesawahan yang tidak terdampak  memiliki  pemerataan  buah  padi  dan  jelas  pada  saat  buahnya sudah rata sedangkan untuk yang tedampak terpengaruh oleh dataset dan data tester padi normal akan tetapi keluarnya belum keseluruhan keluar. Sehingga  Nampak  seperti  terdampak  hama  tikus.  Itu  yang  membuat akurasi dari deteksi sebesar 88%. Tabel 1 memperlihatkan hasil test dari sistem dan tingkat akurasi kepercayaannya.
Tabel 1. Hasil Test No Gambar Akurasi 1 Rata-rata  memiliki akurasi  85%  dan 0.90 tinkat keyakinan terhadap deteksinya. 2 Contoh  Test  untuk sawah  yang  bagus dan tidak terdampak tikus akan tetapi pertumbuhan  hasil panennnya tidak rata. Akurasinya mencapai 62% merupakan yang terendah.
No Gambar Keterangan 3 Sawah  bagus  dengan akurasi  diatas  50% akan  tetapi  dibawah 80% dikarenakan Nampak  pada  citra terlihat tidak rata keluarnya bulir padi. 4 Sawah  bagus  dengan akurasi di bawah 50% masih sama dikarenakan  data  test yang  diambil  sawah yang keluar bulir padinya belum merata.
4 Kesimpulan Dan Saran
A. Kesimpulan
Penelitian ini memberikan pengetahuan jika areal pesawahan yang bagus dan juga yang terdampak hama tikus, bisa tedeteksi ada kemiripan jika diambil data set yang memang tanaman padi yang keluar bulirnya belum merata. Sedangkan untuk tingkat deteksi dan kebenarannya dari 30 kali test  hasilnya  benar  terdeteksi  30  yang  terdiri  dari  sawah  yang  tidak terdampak hama tikus dan yang terdampak tikus.

## 8

## B. Saran
Berdasarkan  kesimpulan,  terdapat  2  saran  untuk  penelitian  selanjutnya yakni :
1) Gambar  dataset  untuk  sawah  yang  tidak  terdampak  hama  tikus diambil  dari  sawah  yang  sudah  rata  keluar  bulir  padi  secara menyeluruh atau usia padi diatas 3 bulan.
2) Penelitian selanjutnya coba menggunakan yolo v7 karena menurut paper  pengembanya  memiliki  presisi  dan  kecepatan  yang  lebih dibanding versi yang penelitian ini gunakan.

## Referensi
[1] H.  M.  Siregar,  S.  Priyambodo,  and  D.  Hindayana,  “Preferensi Serangan  Tikus  Sawah  (Rattus  argentiventer)  Terhadap  Tanaman Padi,” Agrovigor: Jurnal Agroekoteknologi , vol. 13, no. 1, pp. 16– 21, 2020, doi: 10.21107/agrovigor.v13i1.6249.
[2] Kementrian  Pertanian,  “Buletin  Konsumsi  Pangan,” Buletin Konsumsi Pangan , vol. 09, no. 01, pp. 32–42, 2018.
[3] H.  Sholikhin,  D.  Wahiddin,  and  K.  A.  Baihaqi,  “Penerapan Algoritma Backward Chaining Untuk Mendiagnosa Penyakit Dan Hama Tanaman Padi,” vol. III, no. 1, p. 22, 2022.
[4] S.  Sudarmaji  and  N.  ’Aini  Herawati,  “Perkembangan  Populasi Tikus  Sawah  Pada  Lahan  Sawah  Irigasi  Dalam  Pola  Indeks
Pertanaman  Padi  300,” Jurnal  Penelitian  Pertanian  Tanaman Pangan , vol. 1, no. 2, p. 125, 2017, doi: 10.21082/jpptp.v1n2.2017.p125-131.
[5] S. R. Suartika E. P, I Wayan, Wijaya Arya Yudhi, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Pada Caltech 101,” Jurnal  Teknik  ITS ,  vol.  5,  no.  1,  p.  76,  2016,  [Online]. Available: http://repository.its.ac.id/48842/
[6] K.  A.  Baihaqi,  C.  Zonyfar,  and  B.  Nugraha,  “Pengenalan  Jenis Candi  Berdasarkan  Bentuk  Dan  Modelnya  Menggunakan  Metode Convolution Neural Network (CNN) Pada Yollo v3,” 2021.
[7] M. F. Naufal, “Analisis Perbandingan Algoritma SVM, KNN, dan CNN  untuk  Klasifikasi  Citra  Cuaca,” Jurnal  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  8,  no.  2,  p.  311,  2021,  doi:
10.25126/jtiik.2021824553.
[8] G.  Darmanah, Metodologi  Penelitian .  Lampung:  CV.  Hira  Tech,
2019. [Online]. Available: www.hira-tech.com
[9] D. Thuan, “Avolution Of Yolo Algorithm Yolo v5 : The State Of The Art Object Detection Algotihm,” 2021.
[10]  L. Jiang, H. Liu, H. Zhu, and G. Zhang, “Improved YOLO v5 With Balanced Feature Pyramid and Attention Module For Traffic Sign Detection,” MATEC Web of Conferences , vol. 355, p. 03023, 2022, doi: 10.1051/matecconf/202235503023.
[11]  F.  H.  Zain  and  E.  H.  Santoso,  “Deteksi  Kerusakan  Gedung Menggunakan  Algoritma  You  Only  Look  Once  Dengan  Aero Vehicle,” 2021.
[12]  Q. Aini, N. Lutfiani, H. Kusumah, and M. S. Zahran, “Deteksi Dan Pengenalan  Objek  Dengan  Model  Machine  Learning :  Model Yolo,” 2021.