## BIOEDUSAINS:Jurnal Pendidikan Biologi dan Sains
Volume 6, No 2, Juli – Desember 2023 e-ISSN : 2598-7453 DOI : 10.31539/bioedusains.v6i2.8080

## KLASIFIKASI HAMA TANAMAN PADI BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Mursyid Sinung Nugroho 1 , Eddy Nurraharjo 2
Universitas Stikubank Semarang 1,2
mursyidsinungnugroho@mhs.unisbank.ac.id 1

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  jenis  hama  pada  daun  padi menggunakan  Tensorflow  dengan  metode  CNN  untuk  memudahkan  masyarakat dalam mengetahui jenis-jenis hama yang ada pada tanaman padi. Hasil penelitian menunjukkan,  pada  awalnya  akurasi  hanya  61%  namun  berhasil  ditingkatkan hingga 99% melalui berbagai uji variasi. Akurasi dipengaruhi oleh latar belakang objek  dan  jarak  perangkat.  Hasil  menunjukkan  model  ini  memberikan  prediksi akurat,  dengan  rata-rata  akurasi  sekitar  90%.  Simpulan,  hasil  klasifikasi  hama tanaman  padi  menggunakan  model  CNN  pada  deteksi  hama  tanaman  padi menggunakan  framework  Tensorflow  berbasis  Android,  memudahkan  dalam melakukan klasifikasi jenis hama pada tanaman padi yang berdaun.
Kata Kunci : CNN, Padi, Tensorflow

## ABSTRACT
This  research aims  to classify the types of  pests on rice leaves using Tensorflow with the CNN method  to  make it  easier for  the public to  know  the types  of  pests that  exist  on  rice  plants.  The  research  results  showed  that  initially  the  accuracy was  only  61%  but  was  successfully  increased  to  99%  through  various  variation tests. Accuracy is affected by the background of the object and the distance of the device.  Results  show  this  model  provides  accurate  predictions,  with  an  average accuracy of around 90%. In conclusion, the results of rice plant pest classification using  the  CNN  model  for  detecting  rice  plant  pests  using  the  Android-based Tensorflow framework make it easier to classify pest types on leafy rice plants.
Keywords : CNN, Padi, Tensorflow

## PENDAHULUAN
Padi  ( Oryza  sativa )  merupakan  salah  satu  tanaman  pangan  yang  sangat penting  di  seluruh  dunia,  terutama  di  Asia,  sebagai  sumber  utama  beras  yang menjadi makanan pokok bagi sebagian besar penduduk di berbagai negara. Dalam manajemen  pertanian,  penting  untuk  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan jenis  tanaman  padi  dengan  tepat.  Hal  ini  diperlukan  untuk  memantau  dan mengendalikan  produksi  serta  mengembangkan  teknologi  pertanian  yang  lebih baik.
Penyakit  tanaman  merupakan  salah  satu  faktor  yang  menyebabkan penurunan  kualitas  dan  jumlah  produksi  dalam  sektor  pertanian.  Salah  satu contohnya  adalah  serangan  penyakit  pada  daun  tanaman  padi  yang  dapat menyebabkan  penurunan  produksi  padi.  Selama  proses  budidaya,  tanaman  padi
rentan  terhadap  serangan  penyakit  dan  hama  seperti  penyakit  daun,  serangan penggerek batang padi, keong mas, dan wereng.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan Yuliany et al., (2022), sistem pada penelitian  ini  menggunakan  metode convolutional  neural  network (CNN).  Pada beberapa penelitian, metode CNN mengalami masalah overfitting . Oleh karena itu, dalam penelitian ini, kami mengusulkan untuk menggunakan tiga jenis partisi data untuk  pelatihan  dan  pengujian  dan  menggunakan  parameter  yang  berbeda  untuk membantu  mengurangi  masalah overfitting .  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa 90%:  10%  adalah  yang  paling  cocok  untuk  set  data  ini.  Akurasi  pelatihan  dari arsitektur  yang  digunakan  adalah  83.02%,  78.30%,  dan  81.13%.  Akurasi pengujian dari ketiga model tersebut adalah 69,33%, 77,33%, dan 76%.
Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  Khoiruddin  et  al.,  (2022),  tentang "Klasifikasi  penyakit  daun  padi  menggunakan  algoritma convolutional  neural network " untuk membantu para petani dalam mengatasi masalah yang disebabkan oleh  penyakit  daun  pada  tanaman  padi.  Jenis  penyakit  daun  padi  yang diklasifikasikan dalam penelitian ini adalah bercak daun bakteri, blas, dan tungro. Penelitian ini memiliki total 6000 dataset, yang dibagi menjadi 80% data training, 10% data validasi dan 10% data uji. Hasil yang didapatkan dengan 25, 50, 75, dan 100  epoch  memiliki  akurasi  yang  berbeda-beda.  Hasil  terbaik  untuk  akurasi pelatihan  adalah  akurasi  98%  untuk  100  epoch,  sedangkan  pengujian  dengan matriks campuran memberikan nilai akurasi rata-rata 98%. Keakuratan algoritma CNN dalam mengklasifikasikan penyakit pada daun padi tergolong tinggi.
Selain  itu  Penelitian  yang  dilakukan  Putra  et  al.,  (2022)  dengan  tujuan penelitian  untuk  mengklasifikasikan  penyakit  daun  jagung  menggunakan convolutional  neural  network (CNN)  dengan  arsitektur  Resnet  50  dan pengoptimal  Adam,  Nadam,  dan  SGD.  Dataset  terdiri  dari  4225  gambar  yang dibagi menjadi 3380 data latih, dan 845 data uji. Ukuran gambar yang digunakan adalah  224x224.  Pada  penelitian  ini,  akurasi  tertinggi  didapatkan  pada  arsitektur Resnet 50 dengan optimizer Adam, dengan akurasi sebesar 98.4%.
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa metode  convolution  neural network (CNN)  sangat  bermanfaat  dalam  mengembangkan  sistem  klasifikasi hama. Maka, pada penelitian ini dilakukan klasifikasi jenis hama pada daun padi menggunakan  Tensorflow  dengan  metode  CNN  untuk  memudahkan  masyarakat dalam  mengetahui  jenis-jenis  hama  yang  ada  pada  tanaman  padi.  Keunggulan Sistem  klasifikasi  saya  yaitu  berbasis  android  dan  klasifikasinya  menggunakan google colab.

## METODE PENELITIAN
Alur  penelitian  yang  akan  dilakukan  oleh  penulis  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 1 berikut:

## Gambar 1.  Flowchart Penelitian

## Pengumpulan Data
Mengidentifikasi  berbagai  jenis  hama  yang  dapat  menyerang  tanaman padi.  Dilakukan  survei  lapangan  atau  konsultasi  dengan  para  petani  guna mengidentifikasi  hama  yang  umum  atau  berpotensi  menyerang  tanaman  padi. Langkah pertama mengidentifikasi  hama, langkah selanjutnya adalah mengambil sampel gambar yang mewakili setiap jenis hama dengan berbagai sudut pandang. Gambar yang dikumpulkan harus diberi label sesuai dengan jenis hama. Pelabelan yang akurat dan konsisten sangat penting untuk melatih model CNN dengan tepat. Gambar-gambar dikumpulkan dan diberi label, data perlu dikumpulkan dan dibagi menjadi tiga set, yaitu set pelatihan, set validasi, dan set pengujian. Set pelatihan digunakan  untuk  melatih  model,  set  validasi  digunakan  untuk  mengoptimalkan parameter  model  dan  mencegah overfitting ,  sedangkan  set  pengujian  digunakan untuk menguji kinerja model secara objektif.

## Pembuatan Aplikasi
Alur pembuatan klasifikasi hama tanaman padi ditunjukkan pada Gambar 2 sebagai berikut:

## Gambar 2.  Alur Pembuatan Klasifikasi Hama Tanaman Padi
Gambar  2  diatas  menunjukkan  langkah-langkah  dalam  proses  awal  yang dijabarkan  sebagai  berikut,  a)  pembuatan  dataset.  Dataset  menggunakan  250  file data dalam format jpg. Dataset dibagi menjadi 5 folder gambar yang berisi 50 file gambar hawar bakteri, 50 file gambar walang sangit, 50 file gambar wereng padi, 50  file  gambar  penggerek  batang  padi,  50  file  gambar  keong  mas;  b) menggabungkan  data  set  ke  gdrive  yang  telah  disiapkan  peneliti;  c)  sebelum menggunakan  data  teks  (label)  dalam  alur  kerja,  250  dataset  dalam  format  jpg akan melalui proses pengelompokan dataset ke dalam 5 label, setelah itu data akan dikonversi ke dalam bentuk list dan kemudian diorganisasikan ke dalam tabel; d) pada  tahap  selanjutnya  peneliti  akan  membuat  data  yang  terdiri  dari  menjadi folder  gambar  yang  berisi  50  file  gambar  hawar  bakteri,  50  file  gambar  walang sangit, 50 file gambar wereng padi, 50 file gambar penggerek batang padi, 50 file gambar  keong  mas,  pada  proses  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  gambar  hama padi  dengan metode CNN dimana pada proses ini menggunakan data  yang sama dan jumlah epoch yang sama untuk mendapatkan bobot yang benar; e) pada tahap selanjutnya,  peneliti  akan  melakukan  pengujian  untuk  mengetahui  akurasi  dan loss dari proses pembelajaran; f) tensorflow lite atau TFLite menggunakan model TensorFlow yang dikonversi ke dalam format model machine learning yang lebih kecil,  dan  efisien.  Data  gambar  yang  telah  diuji  akan  dikonversi  ke  model tflite sehingga  dapat  digunakan  untuk  model tensorflow ;  g)  setelah  input  selesai, aplikasi akan dibangun sehingga dapat digunakan pada platform Android.

## Implementasi Metode CNN
CNN  adalah  algoritma Deep  Learning untuk  memproses  gambar, mengidentifikasi  aspek  atau  obyek  dalam  gambar,  dan  membedakan  gambar. CNN memiliki lapisan Classification dan Feature Learning (Gambar 3).

## Gambar 3. Lapisan pada CNN
Classification adalah lapisan pada CNN yang berguna untuk mengklasifikasi tiap neuron yang telah diekstraksi pada fitur sebelumnya. Lapisan classification terdiri  dari,  a) flatten yaitu  lapisan  ini  digunakan  untuk  merubah data  awal  menjadi  sebuah  vector;  b) fully-connected  layer yaitu  lapisan  ini digunakan  untuk  mengolah  sebuah  data  agar  di  klasifikasi;  c) softmax yaitu lapisan ini memiliki fungsi aktivasi agar dapat digunakan pada saat layer output. Pada  bagian  ini  berfungsi  sebagai  penghitung  probabilitas  pada  tiap  kelas  target agar  dapat  membantu  dalam  menentukan  kelas  target  pada  input.  Probabilitas yang dihasilkan pada output adalah nilai 0 hingga 1, serta jumlah probalitas tinggi lainnya .

## HASIL PENELITIAN
Hasil penelitian menggunakan google colab untuk mengimpor pustaka dan modul yang diperlukan dalam pengembangan model jaringan saraf tiruan ( neural network )  dengan  menggunakan  Keras, TensorFlow,  Matplotlib ,  dan NumPy .  Ini adalah langkah  awal  yang umum dalam pengembangan model untuk tugas-tugas pemrosesan citra.
Gambar 4. Import Layer CNN
Kemudian  mendefinisikan  arsitektur  sebuah  model  CNN  menggunakan Keras. Model ini terdiri dari beberapa lapisan konvolusi untuk mengekstraksi fitur dari  gambar, lapisan penggabungan maksimum  ( max pooling ) untuk  mengurangi dimensi,  lapisan dropout untuk  mencegah overfitting ,  lapisan  datar  untuk mengubah  output  dari  konvolusi  menjadi  vektor,  dan  lapisan  terhubung  penuh ( fully  connected )  sebagai  lapisan  akhir  untuk  klasifikasi  dengan  5  kelas  output menggunakan  fungsi  aktivasi softmax .  Model  ini  digunakan  untuk  tugas
pengenalan pola dalam citra, dengan input gambar berukuran 224x224 piksel dan 3 saluran warna (RGB).

## Gambar 5 Add Data model
Setelah semua data terisi sesuai data set langkah berikutnya melatih model yang telah dibuat pada google colab.
Gambar 6. Training Model Loss & Val_loss

## Gambar 7. Training Model Accuracy & Val_accuracy

## Pelatihan Model Aplikasi
Hasil  tampilan  dibawah  ini  adalah  hasil  dari  pelatihan  aplikasi  beserta dengan diberikan akurasi:

## Gambar 8. Pelatihan Model Aplikasi

## Hasil Pelatihan Klasifikasi Hama Tanaman Padi
Hasil  pelatihan  klasifikasi  hama  tanaman  padi  ditunjukkan  pada  Tabel  1 sebagai:

## Tabel 1. Hasil Pelatihan Klasifikasi Hama Tanaman Padi
Id Hama Padi Uji Ke 1 Uji Ke 2 Uji Ke 3 Uji ke 4 Uji Ke 5 Uji Ke 6 Uji Ke 7 Uji Ke 8 Uji Ke 9 Uji Ke 10 A Hawar Bakteri 91% 74% 98% 90% 86% 96% 94% 86% 88% 78% B Keongmas 76% 81% 94% 87% 78% 77% 61% 98% 77% 74% C Penggerek Batang Padi 84% 85% 81% 96% 89% 80% 91% 91% 59% 95% D Walang Sangit 60% 88% 70% 58% 83% 63% 87% 81% 55% 79% E Wereng 40% 67% 79% 70% 83% 70% 79% 61% 87% 79% Id Hama Padi Uji Ke 11 Uji Ke 12 Uji Ke 13 Uji ke 14 Uji Ke 15 Uji Ke 16 Uji Ke 17 Uji Ke 18 Uji Ke 19 Uji Ke 20 A Hawar Bakteri 91% 92% 82% 86% 81% 44% 84% 96% 97% 92% B Keongmas 90% 69% 67% 95% 97% 88% 83% 71% 56% 98% C Penggerek Batang Padi 67% 66% 91% 95% 889% 90% 84% 97% 80% 66% D Walang Sangit 70% 82% 65% 58% 76% 73% 86% 52% 85% 86% E Wereng 67% 83% 66% 50% 74% 88% 90% 92% 58% 70%
Tabel  1.  merupakan  hasil  pelatihan  100  dari  5  label  Klasifikasi  Hama Tanaman  Padi.  Peneliti  mendapatkan  hasil  akurasi  terendah  52%  lalu menghasilkan  akurasi  tinggi  98%.  Uji  bukanlah  akurasi  terbaik  dan  uji  ke  satu, dua,  dan  ke  empat,    dan  seterusnya  bukanlah  akurasi  terendah.  Latar  belakang objek  atau  dataset,  dapat  mempengaruhi  suatu  akurasi  tinggi  menjadi  rendah jarak antara perangkat dengan objek atau data set hama tanaman padi.

## Pengujian Model Aplikasi
Pengujian model aplikasi ditunjukkan pada Gambar 8 sebagai berikut:
Gambar 9. Pelatihan Model Aplikasi

## Hasil Pengujian Klasifikasi Hama Tanaman Padi
Hasil  pengujian  klasifikasi  hama  tanaman  padi  ditunjukkan  pada  Tabel  2 sebagai berikut:

## Tabel 2. Hasil Pengujian Klasifikasi Hama Tanaman Padi
Id Hama Padi Uji Ke 1 Uji Ke 2 Uji Ke 3 Uji ke 4 Uji Ke 5 Uji Ke 6 Uji Ke 7 Uji Ke 8 Uji Ke 9 Uji Ke 10 A Hawar Bakteri 86% 78% 96% 98% 98% 98% 94% 94% 96% 98% B Keongmas 98% 90% 89% 80% 98% 93% 86% 80% 82% 88% C Penggerek Batang Padi 97% 96% 95% 92% 98% 95% 93% 97% 88% 78% D Walang Sangit 81% 94% 80% 71% 97% 82% 83% 88% 97% 89% E Wereng 91% 88% 91% 92% 87% 90% 76% 84% 94% 80% Id Hama Padi Uji Ke 11 Uji Ke 12 Uji Ke 13 Uji ke 14 Uji Ke 15 Uji Ke 16 Uji Ke 17 Uji Ke 18 Uji Ke 19 Uji Ke 20 A Hawar Bakteri 98% 98% 89% 99% 99% 98% 96% 98% 97% 95% B Keongmas 88% 98% 81% 97% 96% 94% 89% 96% 85% 92% C Penggerek Batang Padi 69% 97% 96% 78% 86% 96% 87% 89% 91% 96% D Walang Sangit 83% 92% 97% 68% 81% 84% 72% 80% 84% 97% E Wereng 90% 90% 86% 93% 88% 83% 93% 83% 97% 84%
Id Hama Padi Uji Ke 21 Uji Ke 22 Uji Ke 23 Uji ke 24 Uji Ke 25 Uji Ke 26 Uji Ke 27 Uji Ke 28 Uji Ke 29 Uji Ke 30 A Hawar Bakteri 96% 84% 95% 94% 98% 94% 93% 94% 96% 98% B Keongmas 91% 87% 89% 97% 98% 98% 97% 93% 94% 98% C Penggerek Batang Padi 96% 82% 92% 93% 87% 76% 91% 87% 83% 94% D Walang Sangit 92% 89% 95% 96% 94% 87% 72% 95% 87% 92% E Wereng 97% 80% 76% 90% 70% 94% 95% 83% 61% 70%
Tabel  2  merupakan  hasil  pengujian  150    dari  5  label  Klasifikasi  Hama Tanaman  Padi.  Peneliti  mendapatkan  hasil  akurasi  terendah  61%  lalu menghasilkan  akurasi  tinggi  99%.  Uji  bukanlah  akurasi  terbaik  dan  uji  ke  satu, dua  dan  ke  empat    dan  seterusnya  bukanlah  akurasi  terendah.  Latar  belakang objek  atau  dataset,  dapat  mempengaruhi  suatu  akurasi  tinggi  menjadi  rendah jarak antara perangkat dengan objek  atau data set hama tanaman padi.

## Analisis Hasil Pengujian
Analisis  hasil  uji  coba  peneliti  dapat  menunjukan  akurasi  86%  pada  uji coba  A1  (Hawar  bakteri)  dengan  CNN  untuk  menghitung  Akurasi  digunakan rumus oleh Zufar et al., n. d. Rumus tersebut peneliti dapat membuktikan bahwa dalam  uji  coba  A1  (Hawar  bakteri)  adalah  86%.  Pembuktian  uji  coba  B1 (keongmas) dengan akurasi 98% menggunakan CNN untuk  menghitung Akurasi digunakan  rumus  oleh  Zufar  et  al.,  n.  d.  Rumus  tersebut  membuktikan  bahwa dalam  uji  coba  B1  (keongmas)  dengan  akurasi  98%.  Uji  coba  C2  (Penggerek batang padi) dengan akurasi 96% dengan menggunakan CNN dan jumlah data 50 gambar  C2  (Hawar  bakteri)  menggunakan  rumus  oleh  Zufar  et  al.,  n.  d.  Rumus tersebut peneliti dapat membuktikan bahwa dalam uji coba C2 (Penggerek batang padi) adalah 96%.
Setelah  menyelesaikan  semua  tahapan  penelitian,  termasuk  pengumpulan data Training  Model  Loss  &  Val_loss serta  grafik  validasi,  dilakukan  analisis terhadap hasil uji coba. Uji coba tersebut melibatkan penggunaan data yang telah disiapkan untuk  memperoleh nilai accuracy dan los . Peneliti juga melakukan uji coba  secara  acak,  di  mana  model  yang  dikembangkan  diuji  menggunakan  data secara  keseluruhan.  Hasil  keseluruhan  uji  coba  menunjukkan  bahwa  model tersebut  memberikan  prediksi  yang  benar  atau  memiliki  akurasi  rata-rata  sekitar 90% dari seluruh data, sesuai dengan hasil prediksi pada sampel.

## PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  menunjukkan,  pada  pengujian  sistem  digunakan  citra hama  tanaman  padi  yang  digunakan  mendapatkan  nilai  yang  berbeda-beda, dengan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  99%  dan  nilai  akurasi  sistem  rata-rata sebesar  90%.  Nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  99%  menunjukkan  bahwa  model CNN  yang  dibangun  mampu  dengan  sangat  baik  mengklasifikasikan  jenis  hama pada  tanaman  padi.  Menurut  Ahad  et  al.,  (2023)  dalam  penelitiannya menyebutkan  bahwa  model  CNN  menjanjikan  dalam  mendeteksi  penyakit tanaman  dan  dapat  berdampak  signifikan  pada  deteksi  penyakit  dalam  sistem pertanian.  Nilai  akurasi  sistem  rata-rata  sebesar  90%  mengindikasikan  bahwa model memiliki kinerja yang konsisten dalam mengenali hama pada berbagai citra daun tanaman padi.
Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa hasil klasifikasi hama tanaman padi  menggunakan  algoritma  (CNN)  pada  deteksi  hama  tanaman  padi menggunakan framework  Tensorflow berbasis  Android,  memudahkan  dalam melakukan klasifikasi jenis hama pada tanaman padi yang berdaun.  Dengan hasil tersebut diharapkan dapat mempermudah masyarakat dalam mengetahui berbagai jenis hama yang ada pada daun padi. proses klasifikasi jenis hama pada tanaman padi  akan  membantu  petani  melakukan  penanganan  hama  pada  tanaman  padi sesuai jenis hama dengan segera (Yuliany et al., 2022).

## SIMPULAN
Simpulan  pada  penelitian  ini  adalah  hasil  klasifikasi  hama  tanaman  padi menggunakan algoritma  convolutional neural  network (CNN) pada deteksi  hama tanaman  padi  menggunakan  framework  Tensorflow  berbasis  Android,  yang memudahkan  dalam  melakukan  klasifikasi  jenis  hama  pada  tanaman  padi  yang berdaun.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahad, M. T., Lin, Y., Song, B., & Bhuiyan, T. (2023). Comparison of CNN-Based
Deep  Learning  Architectures  for  Rice  Diseases  Classification. Artificial Intelligence in Agriculture, 9 , 22-35.
https://doi.org/10.1016/j.aiia.2023.07.001
Khoiruddin, M., Junaidi, A., & Saputra, W. A. (2022). Klasifikasi Penyakit Daun Padi  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network. Journal  of  Dinda:  Data Science,  Information  Technology,  and  Data  Analytics,  2 (1),  37-45. https://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda/article/view/341
Putra,  I.  P.,  Rusbandi,  R.,  &  Alamsyah,  D.  (2022).  Klasifikasi  Penyakit  Daun Jagung  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network. Jurnal Algoritme, 2 (2), 102-112. https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/algoritme/article/view/2360
Yuliany, S., Aradea, A.  & Rachman, A. N. (2022). Implementasi Deep Learning pada  Sistem  Klasifikasi  Hama  Tanaman  Padi  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal Buana Informatika, 13(1), 54- 65. https://ojs.uajy.ac.id/index.php/jbi/article/view/5022/2630