## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056

## Optimasi Convolutional Neural Network NASNetLarge Menggunakan Augmentasi Data untuk Klasifikasi Citra Penyakit Daun Padi
Afiana Nabilla Zulfa, Jasril * , Muhammad Irsyad, Febi Yanto, Suwanto Sanjaya
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950121666@students.uin-suska.ac.id, 2,* jasril@uin-suska.ac.id, 3 irsyadtech @uin-suska.ac.id, 4 febiyanto@uin- suska.ac.id , 5 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: jasril@uin-suska.ac.id
Abstrak− Penyakit yang menyerang padi adalah salah satu unsur yang dapat menurunkan hasil produksi padi. Penyakit padi diantaranya Blast, Brown Spot, Leaf Smut, dan penyakit padi lainnya. Membedakan penyakit padi dengan penglihatan memiliki kelemahan  karena  penyakit  padi  memiliki  gejala  dan  ciri-ciri  yang  mirip.  Petani  kurang  memiliki  pengetahuan  dalam mengidentifikasi jenis penyakit padi sehingga dibutuhkan teknologi yang dapat membantu untuk membedakan penyakit padi. Metode  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  citra  padi  pada  penelitian  ini  adalah  Convolutional  Neural  Network  arsitektur NASNetLarge. Terdapat dua proses klasifikasi yaitu proses klasifikasi menggunakan augmentasi data dan tanpa augmentasi data. Data terdiri atas 4 kelas, yaitu Healthy, Leaf Smut, Blast, dan Brown Spot dengan jumlah data 440 citra asli dan 1320 citra  augmentasi.  Penelitian  ini  menggunakan  augmentasi  data  yaitu  Horizontal  Flips,  Vertical  Flips,  dan  Contrast.  Hasil penelitian untuk proses klasifikasi tanpa augmentasi data mendapatkan akurasi tertinggi yaitu 94.31%, 100% precision, 100% recall, dan 100% f1-score pada rasio 80:20, learning rate 0.1, dense 256, batch size 32, dan optimizer Adam. Sedangkan akurasi yang  diperoleh  pada  proses  klasifikasi  menggunakan  augmentasi  data  adalah  98.73%,  96.11%  precision,  100%  recall,  dan 98.01%  f1-score  pada  rasio  70:30,  learning  rate  0.1,  dense  16,  batch  size  128,  dan  optimizer  Adagrad.  Hasil  akurasi menunjukkan  bahwa  dengan  augmentasi  data  dan  hyperparameter  yang  digunakan  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam klasifikasi citra penyakit daun padi.
Kata Kunci: Augmentasi; CNN; Klasifikasi; Padi; NASNetLarge
Abstract− Diseases that attack rice are one of the elements that can reduce rice production. Rice diseases include Blast, Brown Spot, Leaf Smut, and so on. Distinguishing rice disease from sight has a weakness because rice disease has similar symptoms and  characteristics.  Farmers  lack  knowledge  in  identifying  rice  disease  types  so  that  technology  is  needed  that  can  help distinguish  rice  diseases.  The  method  used  for  rice  image  classification  in  this  study  is  the  Convolutional  Neural  Network NASNetLarge architecture. There are two classification processes, namely the classification process using data augmentation and without data augmentation. The data consists of 4 classes, namely Healthy, Leaf Smut, Blast, and Brown Spot with a total of  440  original  images  and 1320  augmented images.  This  study uses  data  augmentation, namely  Horizontal  Flips,  Vertical Flips, and Contrast. The results for the classification process without data augmentation obtained the highest accuracy, namely 94.31%, 100% precision, 100% recall, and 100% f1-score at a ratio of 80:20, learning rate 0.1, dense 256, batch size 32, and optimizer  Adam.  While  the  accuracy  obtained  in  the  classification  process  using  data  augmentation  is  98.73%,  96.11% precision, 100% recall, and 98.01% f1-score at a ratio of 70:30, learning rate 0.1, dense 16, batch size 128, and the Adagrad optimizer.  The  accuracy  results  show  that  the  data  augmentation  and  hyperparameters  used  can  increase  the  accuracy  in classifying rice leaf disease images.
Keywords : Augmentation; Classification; CNN; Rice; NASNetLarge

## 1. PENDAHULUAN
Padi  atau  dalam  bahasa  latin  disebut  Oryza  sativa  merupakan  salah  satu  jenis  tanaman  pangan  yang  berperan penting  dalam kehidupan sehari-hari. Padi memiliki kandungan  78.9% karbohidrat,  6.8% protein,  0.7% lemak, dan kandungan lainnya sebesar 0.6%. Menurut data Food and Agricultural Organization (FAO) pada tahun 2020, Indonesia menjadi negara penghasil beras terbesar ketiga di dunia dengan produksi padi 54.65 juta ton [1]. Selain itu,  Indonesia  adalah  negara  yang  paling  banyak  mengonsumsi  beras  di  dunia.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) menyampaikan bahwa produksi beras meningkat hingga 0.05 juta ton atau 0.08% pada tahun 2020 dibandingkan tahun sebelumnya [2].
Hasil  produksi  panen  padi  tidak  selalu  mengalami  peningkatan.  Indonesia  memproduksi  59.2  juta  ton Gabah  Kering  Giling  (GKG) pada  tahun  2018.  Pada  tahun 2019  produksi  padi  turun menjadi  4.6  juta  ton  atau 7.76% [3]. Hasil produksi padi yang menurun terjadi di Segintung Kecamatan Seruyan Hilir. Padi yang dimiliki petani terserang hama dan penyakit. Penyakit yang menyerang tanaman padi tersebut mengakibatkan daun padi menguning disertai bercak [4]. Hal ini juga terjadi di Kecamatan Ulu Barumun, Kabupaten Padang Lawas (Palas). Padi tampak menguning seperti kekurangan air dan tidak pernah dipupuk. Petani telah melakukan penyemprotan insektisida racun  pada padi  dan tidak ada perubahan. Petani semakin khawatir karena penyakit  pada padi  akan terus menyebar sehingga menyebabkan gagal panen [5].
Menurut  FAO  penyebab  utama  dalam  penurunan  hasil  panen  padi  adalah  terdapat  20-40%  hama  dan penyakit pada padi [6]. Hama dan penyakit tanaman padi menyebabkan gagal panen sehingga berpengaruh pada produksi beras. Padi yang dijadikan sebagai makanan pokok di negara-negara seperti Indonesia, saat ini sedang mencari solusi dan inovasi untuk menangani masalah penyakit pada padi [7]. Hal ini dilakukan agar ketersediaan padi  menjadi  stabil.  Penyakit  yang  sering  menyerang  tanaman  padi  yaitu  Blast,  Brown  Spot,  Leaf  Smut,  dan penyakit padi lainnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056
Submitted: 05/04/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Secara manual membedakan penyakit tanaman padi dengan penglihatan memiliki banyak kelemahan. Hal ini disebabkan karena penyakit tanaman padi seperti Blast, Brown Spot, dan Leaf Smut memiliki gejala dan ciri- ciri  yang  mirip  yaitu  terdapat  bercak  coklat  pada  daun  padi.  Selain  itu,  juga  diakibatkan  karena  petani  kurang memiliki pengetahuan dan profesional dalam mengidentifikasi dan mendiagnosa jenis penyakit padi. Oleh sebab itu, diperlukan teknologi yang bisa membantu dalam membedakan penyakit daun pada tanaman padi. Teknologi yang digunakan adalah pemanfaatan pengolahan citra. Teknologi pengolahan citra disebut juga dengan Artificial Intelligence  (AI).  Teknologi AI  akan  memudahkan  petani untuk  mengambil  tindakan dalam  penanganan  kasus penyakit pada padi. Metode yang termasuk pada teknologi AI seperti Machine Learning dan Deep Learning.
Penelitian  tentang  pemanfaatan  pengolahan  citra  padi  menggunakan  Machine  Learning  telah  dilakukan oleh peneliti yaitu Ramesh dan D. Vydeki pada tahun 2019 yang menerapkan metode Artificial Neural Network (ANN) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil akurasi diperoleh sebesar 85% untuk KNN dan 99% untuk ANN [8]. Selain itu, Raj Kumar dkk menggunakan metode Decision Tree (DT), Logistic Regression (LR), Naïve Bayes (NB), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Linear Discriminant Analysis (LDA), serta Principal Component Analysis (PCA). Algoritma Random Forest memiliki kinerja terbaik untuk deteksi penyakit blas jamur dengan akurasi 73.12% untuk dataset pengujian dan akurasi 71.28% untuk dataset transfer learning [9]. Selain itu, pada tahun 2021 Muhammad Anwarul Azim dkk mengombinasikan ekstraksi ciri dengan XGBoost dan Support Vector Machine (SVM). Dataset terdiri dari 120 citra RGB dengan kelas hawar daun bakteri, bercak coklat, dan jamur api. Pada akhir penelitian memperoleh akurasi klasifikasi sebesar 86.58% [10].
Terdapat  metode  baru  pada  bidang  Artificial  Intelligence  yang  digunakan  dalam  pengolahan  citra  yaitu Deep  Learning  yang  lebih  baik  dibandingkan  Machine  Learning.  Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  terkait perbandingan  Deep  Learning dan  Machine  Learning  diataranya  oleh  Ivana  Alhabib  dkk  yang  membandingkan akurasi Deep Learning, Random Forest, dan Naïve Bayes untuk prediksi penyakit jantung. Akurasi terbaik terdapat pada Algoritma Deep Learning yaitu 83.49% dengan kategori Excellent Classification [11]. Penelitian lain oleh Yunfen  Lai  yang  membandingkan  SVM  dengan  Deep  Learning  untuk  menganalisa  tulisan  tangan  yang  ditulis secara digital. Model yang menggunakan Deep Learning menghasilkan akurasi 98.85% lebih baik dibandingkan model yang menggunakan SVM mendapatkan akurasi 93.92% [12]. Penelitian selanjutnya oleh Mohammad Farid Naufal menunjukkan bahwa metode Deep Learning menjadi metode terbaik untuk klasifikasi citra daun dengan accuracy 94.2%. Hasil akurasi Deep Learning lebih tinggi daripada algoritma  KNN dan SVM  [13]. Penelitian- penelitian tersebut membuktikan bahwa dalam pengolahan citra hasil akurasi Deep Learning lebih tinggi daripada Machine Learning.
Ada banyak arsitektur pada algoritma CNN, seperti AlexNet, NASNet, ResNet, VGGNet, XCeption, dan arsitektur  lainnya.  Pada  tahun  2021  telah  dilakukan  penelitian  tentang  klasifikasi  tanaman  padi  oleh  Vimal  K. Shrivastava  dkk  menggunakan  NASNetLarge  dengan  hyperparameter  learning  rate  0.01,  batch  size  8,  dan Optimizer Adam. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa NASNetLarge menjadi model tertinggi nomor 2 dengan akurasi 85.9% mengungguli AlexNet, MobileNet, NASNetMobile, dan arsitektur lainnya [14]. Penelitian berikutnya tentang klasifikasi lesi kulit yang dilakukan oleh Sara Atito dkk menunjukkan bahwa NASNetLarge termasuk  pada  3  model  terbaik  dengan  akurasi  validasi  sebesar  90%  [15].  Penelitian-penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  menggunakan  NASNetLarge  lebih  baik  dari  beberapa arsitektur CNN lainnya. Penelitian ini menerapkan arsitektur NASNetLarge untuk membangun model klasifikasi.
Salah satu cara untuk meningkatkan akurasi dapat dilakukan dengan penggabungan CNN dan augmentasi data. Pernyataan ini dibuktikan dengan penelitian Ulfah Nur Oktaviana dkk yang melakukan klasifikasi penyakit padi  menggunakan  augmentasi  data  yaitu  rotasi,  zoom,  serta  horizontal  flip.  Teknik  augmentasi  data  pada penelitian ini berhasil meningkatkan akurasi model CNN. Hasil performa accuracy dengan data validasi sebesar 100% dan nilai validation loss rendah 5.61%  [7]. Selain itu, penelitian dilakukan oleh  Shivali Amit Wagle dkk menggunakan metode CNN arsitektur ResNet50, ResNet18, dan ResNet101 untuk klasifikasi daun dan validasi penyakit tanaman tomat. Augmentasi data yang digunakan yaitu position augmentation meliputi rotation, scaling, dan flipping. Selain itu, juga menggunakan color augmentation meliputi Hue, saturation, dan contrast. Augmentasi data yang diterapkan berpengaruh terhadap klasifikasi daun tomat dengan akurasi pengujian 99.99% dan akurasi validasi 95.83% [16]. Penelitian selanjutnya Pradnya dan Agita yang menerapkan augmentasi rescale, shift, share range,  rotation  range,  dan  fill  mode.  Hasil  menunjukkan  bahwa  augmentasi  data  pada  penelitian  ini  dapat meningkatkan akurasi yaitu 80% dengan augmentasi data sedangkan tanpa augmentasi data sebesar 54% [17].
Penelitian  ini  menggunakan  augmentasi  data  yaitu  Horizontal  Flips,  Vertical  Flips,  dan  Color Augmentation  yaitu  Contrast  serta  hyperparameter  optimization  untuk  klasifikasi  citra  penyakit  daun  pada tanaman padi. Penelitian terkait penggunaan hyperparameter optimization telah dilakukan oleh Jia Wu dkk. Hasil penelitian menujukkan bahwa dengan hyperparameter optimization hasil akurasi model akan meningkat [18]. Pada penelitian ini menggunakan hyperparameter optimization berupa learning rate, dense, batch size, serta Optimizer Adam dan Adagrad agar memperoleh hasil maksimum.
Tujuan  penelitian  adalah  membandingkan  tingkat  akurasi  menggunakan  CNN  arsitektur  NASNetLarge serta hyperparameter untuk klasifikasi citra penyakit daun pada tanaman padi menggunakan augmentasi data dan tanpa augmentasi data.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian untuk klasifikasi citra penyakit daun tanaman padi ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Terdapat dua proses klasifikasi pada penelitian ini, yaitu proses klasifikasi menggunakan augmentasi data dan  proses  klasifikasi  tanpa  augmentasi  data  (citra  asli).  Tahap  augmentasi  data  tidak  digunakan  pada  proses klasifikasi citra asli.

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan pada tahap pengumpulan data adalah citra daun padi yang sehat dan daun padi penyakit Blast, Borwn Spot, dan Leaf Smut. Data yang digunakan yaitu data sekunder. 440 citra dikumpulkan dari website penyedia data Kaggle [19], [20] dan UCI Machine Learning [21]. Data dibagi atas 4 kelas, yaitu  Blast, Brown Spot, Leaf Smut, dan Healty.

## 2.2 Preprocessing
Tahap preprocessing adalah tahapan yang bertujuan untuk memperoleh citra yang lebih bagus. Preprocessing yang digunakan yaitu crop dan resize.
a. Crop
Tujuan dilakukan  crop  adalah  untuk  mengambil  citra  penyakit  pada  daun  yang  ingin dideteksi  [22].  Proses crop dilakukan dengan menjalankan kodingan python library.
b. Resize
Selanjutnya  setelah  citra  di  crop  dilakukan  resize.  Resize  digunakan  untuk  mengganti ukuran  citra.  Ukuran citra diperkecil untuk arah horizontal dan vertikal sebesar 331 × 331 piksel.  Resize dilakukan dengan tujuan mempermudah dan mempercepat proses perhitungan [23]. Sampel citra asli dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Citra Asli

## 2.3 Augmentasi Data
Tahapan augmentasi data tidak digunakan pada proses klasifikasi citra asli. Teknik augmentasi ini digunakan untuk memperbanyak jumlah citra melalui proses modifikasi citra. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi model CNN.  Teknik  augmentasi  dapat  digunakan  sebagai  cara  untuk  mengurangi  adanya  overfitting  yang  menjadi kelemahan  dari  CNN  [24].  Jenis  augmentasi  yang  diterapkan  yaitu  horizontal  flips,  vertical  flips,  dan  color augmentation yaitu contrast. Sampel citra augmentasi dapat dilihat pada gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056
Gambar 3. Citra Augmentasi

## 2.4 Deep Learning
Setelah dilakukan tahap augmentasi, data tersebut dipecah menjadi data train dan test. Pembagian data terdiri atas 3 jenis yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Rasio Data Kelas Blast  Brown Spot  Leaf Smut  Healty Data Train 90% 90% 90% 90% Data Test 10% 10% 10% 10% Data Train 80% 80% 80% 80% Data Test 20% 20% 20% 20% Data Train 70% 70% 70% 70% Data Test 30% 30% 30% 30%
a. Convolutional Neural Network
Setelah  citra  selesai  diproses  pada  tahap  augmentasi  data, selanjutnya  dilakukan  penerapan  Deep  Learning. Penerapan Deep Learning menggunakan metode CNN. Metode CNN memiliki keunggulan dalam memproses pengolahan citra gambar dan video [23]. CNN memiliki filter dua dimensi atau lebih yang membungkus input dari lapisannya. Lapisan pada CNN berguna untuk menjelajahi pola pada data multimedia [25]. Lapisan pada CNN terdiri dari input layer, output layer, dan hidden layers. Hidden layers berisi convolutional layer, pooling layer, dan fully connected layer [26].
b. NASNetLarge
NASNet  merupakan  arsitektur  yang  cara  kerjanya  menemukan  blok  terbaik  dalam  data  yang  kecil. NASNetLarge dalam klasifikasi citra ImageNet berhasil memperoleh performa state-of-the-art mendapatkan akurasi top-1 yaitu 82.70% [27]. Gambar 4 menunjukkan struktur arsitektur NASNet.
Ada dua blok utama dalam arsitektur NASNetLarge, yang masing-masing terdiri dari 6  normal cell dan reduction cell. Gambar kedua cell pada arsitektur NASNet dapat dilihat pada gambar 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056
Gambar 5. Cell pada NASNet
c. Hyperparameter Optimization
Hyperparameter  optimization  adalah  proses  yang  digunakan  untuk  pengoptimalan  algoritma  dengan  cara menggabungkan beberapa hyperparameter agar dapat memperoleh hasil akurasi maksimum [18]. Penelitian ini menggunakan hyperparameter optimization dengan batch size, dense, learning rate, serta Optimizer Adam dan Adagrad.

## 2.5 Evaluasi
Hasil  eksperimen  yang  didapatkan  dari  beberapa  skenario  pengujian  akan  dievaluasi.  Pengujian  dalam  model klasifikasi  dilakukan  menggunakan  Confusion  Matrix  dengan  matriks  berukuran  N  ×  N.  N  yaitu  jumlah  kelas target. Rumus menghitung matriks dapat dilihat pada nomor 1, 2, 3, dan 4.
Accuracy (%)      = ( TP+TN TP+TN+FP+FN ) × 100% (1)
Precision (%)     = ( TP TP+FP ) × 100% (2)
Recall (%)           = ( TP TP+FN ) × 100% (3)
F1 Score (%)      = ( 2×Precision×Recall Precision+Recall ) × 100%
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen  pada  penelitian  ini  diimplementasikan  dengan  Google  Colab,  Python  3.8.16,  library  Keras, Tensorflow, MXNet, dan sebagainya. Spesifikasi perangkat yang digunakan yaitu processor AMD Ryzen 5 2500U @  2.00GHz  dan  memori  RAM  8GB.  Penelitian  ini  menerapkan  metode  CNN  arsitektur  NASNetLarge  serta dengan beberapa kombinasi hyperparameter optimization. Parameter yang digunakan  yaitu learning rate dengan nilai 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001, dense dengan nilai 16 dan 256, batch size dengan nilai 32 dan 128, serta Optimizer Adam dan Adagrad. Penelitian dilakukan dengan 3 rasio data yaitu 90:10, 80:20, 70:30 dengan jumlah eksperimen yaitu 192 eksperimen untuk keseluruhan citra asli dan citra augmentasi. Tabel 2 menunjukkan hasil pengujian citra asli dan citra augmentasi.
Tabel 2. Hasil Pengujian Citra Asli dan Citra Augmentasi
Rasio Data  No  Learning Rate  Dense  Batch Size  Optimizer Accuracy Citra Asli  Citra Augmentasi 90:10:00
1 0.1 16 128
Adam 77.27% 95.45% 2 Adagrad 90.90% 96.96% 3 32 Adam 93.18% 95.45% 4 Adagrad 88.63% 94.69% 5 256 128 Adam 88.63% 94.69% 6 Adagrad 90.90% 96.21% 7 32 Adam 88.63% 92.42% 8 Adagrad 90.90% 93.93% 9 0.01 16 128 Adam 90.90% 93.18% 10 Adagrad 90.90% 94.69%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056
Rasio Data  No  Learning Rate  Dense  Batch Size  Optimizer Accuracy Citra Asli  Citra Augmentasi 11 32 Adam 88.63% 96.21% 12 Adagrad 90.90% 96.21% 13 256 128 Adam 90.90% 94.69% 14 Adagrad 90.90% 93.93% 15 32 Adam 90.90% 95.45% 16 Adagrad 90.90% 93.18% 17 0.001 16 128 Adam 90.90% 94.69% 18 Adagrad 88.63% 93.18% 19 32 Adam 90.90% 96.21% 20 Adagrad 90.90% 92.42% 21 256 128 Adam 90.90% 92.42% 22 Adagrad 88.63% 90.90% 23 32 Adam 88.63% 91.66% 24 Adagrad 90.90% 94.69% 25 0.0001 16 128 Adam 90.90% 96.21% 26 Adagrad 90.90% 89.39% 27 32 Adam 90.90% 92.42% 28 Adagrad 84.09% 90.15% 29 256 128 Adam 90.90% 96.96% 30 Adagrad 84.09% 90.15% 31 32 Adam 90.90% 93.93% 32 Adagrad 88.63% 92.42%
80:20:00
1 0.1
16 128
Adam 89.77% 98.48% 2 Adagrad 93.18% 96.21% 3 32 Adam 93.18% 96.21% 4 Adagrad 93.18% 97.72% 5 256 128 Adam 90.90% 97.72% 6 Adagrad 93.18% 96.59% 7 32 Adam 94.31% 95.83% 8 Adagrad 94.31% 96.96% 9 0.01 16 128 Adam 90.90% 97.72% 10 Adagrad 90.90% 96.21% 11 32 Adam 94.31% 95.59% 12 Adagrad 92.04% 97.72%
80:20:00
13 0.01 256 128 Adam 90.90% 92.72% 14 Adagrad 94.31% 98.48% 15 32 Adam 94.31% 95.67% 16 Adagrad 90.90% 96.21% 17 0.001 16 128 Adam 87.50% 94.69% 18 Adagrad 85.22% 95.45% 19 32 Adam 93.18% 97.72% 20 Adagrad 90.90% 96.96% 21 256 128 Adam 90.90% 95.45% 22 Adagrad 90.90% 96.59% 23 32 Adam 93.18% 97.34% 24 Adagrad 94.31% 96.96% 25 0.0001 16 128 Adam 89.77% 95.07% 26 Adagrad 80.68% 90.90% 27 32 Adam 94.31% 98.10% 28 Adagrad 87.50% 92.42% 29 256 128 Adam 92.04% 98.10% 30 Adagrad 92.04% 93.56% 31 32 Adam 92.04% 97.72% 32 Adagrad 86.36% 95.07% 70:30:00 1 0.1 16 128 Adam 88.64% 96.96% 2 Adagrad 90.15% 98.73% 3 32 Adam 92.42% 98.73% 4 Adagrad 93.18% 97.72% 5 256 128 Adam 88.63% 98.48%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056
Rasio Data  No  Learning Rate  Dense  Batch Size  Optimizer Accuracy Citra Asli  Citra Augmentasi 6 Adagrad 86.36% 98.48% 7 32 Adam 91.66% 98.23% 8 Adagrad 93.93% 97.47% 9 0.01 16 128 Adam 87.12% 96.96% 10 Adagrad 89.39% 97.22% 11 32 Adam 90.90% 97.47% 12 Adagrad 91.66% 98.48% 13 256 128 Adam 89.39% 97.47% 14 Adagrad 90.15% 97.72% 15 32 Adam 90.15% 97.97% 16 Adagrad 92.42% 98.73% 17 0.001 16 128 Adam 88.63% 98.73% 18 Adagrad 86.36% 93.39% 19 32 Adam 90.90% 98.48% 20 Adagrad 89.39% 97.47% 21 256 128 Adam 89.39% 97.97% 22 Adagrad 89.39% 98.23% 23 32 Adam 90.90% 98.73% 24 Adagrad 90.15% 98.48% 25 0.0001 16 128 Adam 86.36% 97.22% 26 Adagrad 84.84% 89.14% 27 32 Adam 90.15% 98.23% 28 Adagrad 87.87% 91.41% 29 256 128 Adam 88.63% 98.23% 30 Adagrad 86.36% 95.45% 31 32 Adam 92.42% 98.48% 32 Adagrad 84.09% 96.21%
Berdasarkan tabel 2, eksperimen ke-7 pada data rasio 80:20,  learning rate 0.1, dense 256, batch size 32, serta optimizer Adam menghasilkan akurasi tertinggi untuk citra asli. Accuracy yang diperoleh adalah 94.31%, 100% precision, 100% recall, dan 100% f1-score. Sedangkan eksperimen tertinggi untuk citra augmentasi terdapat pada data rasio 70:30 eksperimen ke-2 dengan learning rate 0.1, dense 16, batch size 128, dan optimizer Adagrad. Accuracy yang diperoleh adalah 98.73%, 96.11% precision, 100% recall, dan 98.01% f1-score.
Gambar 6. Grafik Hasil Pengujian Data Rasio 90:10
Gambar 6 menunjukkan perkembangan akurasi yang diperoleh dari pengujian data rasio 90:10 pada citra asli dan citra augmentasi. Akurasi yang diperoleh tidak selalu mengalami peningkatan pada tiap-tiap eksperimen. Pada learning rate 0.1, dense 16, batch size 32, serta optimizer Adam, eksperimen ke-3 menghasilkan nilai akurasi tertinggi untuk citra aslinya. Accuracy yang diperoleh adalah 93.18%, 100% precision, 100% recall, dan 100% f1- score.  Sedangkan  nilai  akurasi  tertinggi  untuk  untuk  citra  augmentasi  terdapat  pada  eksperimen  ke-2  dengan learning  rate  0.1,  dense  16,  batch  size  128,  dan  optimizer  Adagrad.  Accuracy  yang  diperoleh  adalah  96.96%,
0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% 0,1 0,01 0,001 0,0001 A cc u rac y Learning Rate Hasil Pengujian Data Rasio 90:10 Citra Asli Citra Augmentasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056
Submitted: 05/04/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
89.18% precision, 100% recall, dan 94.28% f1-score. Hasil akurasi yang menggunakan citra augmentasi data lebih tinggi dibandingkan tanpa augmentasi data. Hasil akurasi meningkat sebesar 3.78%.
Gambar 7. Grafik Hasil Pengujian Data Rasio 80:20
Gambar 7 menunjukkan perkembangan akurasi yang diperoleh dari pengujian data rasio 80:20 pada citra asli dan citra augmentasi. Akurasi yang diperoleh tidak selalu mengalami peningkatan pada tiap-tiap eksperimen. Pada learning rate 0.1, dense 256, batch size 32, serta optimizer Adam, eksperimen ke-7 menghasilkan nilai akurasi tertinggi untuk citra aslinya. Accuracy yang diperoleh adalah 94.31%, 100% precision, 100% recall, dan 100% f1- score.  Sedangkan  nilai  akurasi  tertinggi  untuk  untuk  citra  augmentasi  terdapat  pada  eksperimen  ke-1  dengan learning rate 0.1, dense 16, batch size 128, dan optimizer Adam. Accuracy yang diperoleh adalah 98.48%, 94.28% precision, 100% recall, dan 97.05% f1-score. Hasil akurasi yang menggunakan citra augmentasi data lebih tinggi dibandingkan tanpa augmentasi data. Hasil akurasi meningkat sebesar 4.17%.
Gambar 8. Grafik Hasil Pengujian Data Rasio 70:30
Gambar 8 menunjukkan perkembangan akurasi yang diperoleh dari pengujian data rasio 70:30 pada citra asli dan citra augmentasi. Akurasi yang diperoleh tidak selalu mengalami peningkatan pada tiap-tiap eksperimen. Pada learning rate 0.1, dense 256,  batch size 32, serta optimizer Adagrad,  eksperimen ke-8 menghasilkan nilai akurasi tertinggi untuk citra aslinya. Accuracy yang diperoleh adalah 93.93%, 97.05% precision, 100% recall, dan 98.50% f1-score. Sedangkan nilai akurasi tertinggi untuk untuk citra augmentasi terdapat pada eksperimen ke-2 dengan  learning  rate  0.1,  dense  16,  batch  size  128,  dan  optimizer  Adagrad.  Accuracy  yang  diperoleh  adalah 98.73%, 96.11% precision, 100% recall, dan 98.01% f1-score. Hasil akurasi yang menggunakan citra augmentasi data lebih tinggi dibandingkan tanpa augmentasi data. Hasil akurasi meningkat sebesar 4.8%.
0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% 0,1 0,01 0,001 0,0001 A cc u rac y Learning Rate Hasil Pengujian Data Rasio 80:20 Citra Asli Citra Augmentasi 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% 0,1 0,01 0,001 0,0001 A cc u rac y Learning Rate
Hasil Pengujian Data Rasio 70:30
Citra Asli Citra Augmentasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056
Submitted: 05/04/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Gambar 9. Grafik Model Accuracy Pelatihan Pada Citra Asli Eksperimen 7 Data Rasio 80:20
Gambar  9  merupakan  grafik  model  accuracy  pada  eksperimen  ke-7  data  rasio  80:20.  Citra  asli  dengan learning rate 0.1, dense 256, batch size 32, serta optimizer Adam menghasilkan hasil akurasi terbaik. Accuracy yang  diperoleh  adalah  94.31%,  100%  precision,  100%  recall,  dan  100%  f1-score.  Nilai  val_accuracy  yang diperoleh pada grafik naik pada titik tertentu dan turun hingga epoch 50 yaitu 0.8676. Hasil menunjukkan bahwa grafik dengan learning rate 0.1 memperoleh akurasi mendekati angka 1 yang berarti model menghasilkan akurasi yang cukup bagus.
Gambar 10. Grafik Model Loss Pelatihan Pada Citra Asli Eksperimen 7 Data Rasio 80:20
Gambar 10 merupakan grafik model loss pada eksperimen ke-7 data rasio 80:20. Nilai loss yang diperoleh pada grafik turun dan naik hingga epoch 50 yaitu 8.0076. Hasil menunjukkan bahwa nilai loss semakin tinggi dan jauh dari nol yang berarti model mendapatkan nilai loss yang tidak bagus.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056
Submitted: 05/04/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Gambar  11 merupakan grafik model accuracy pada eksperimen ke-2 data rasio 70:30.  Citra asli dengan learning rate 0.1, dense 16, batch size 128, serta optimizer Adagrad menghasilkan hasil akurasi terbaik. Accuracy yang  diperoleh  adalah  98.73%,  96.11%  precision,  100%  recall,  dan  98.01%  f1-score.  Nilai  val_accuracy  yang diperoleh pada grafik terus meningkat hingga epoch 50 yaitu 0.9891. Hasil menunjukkan bahwa grafik dengan learning rate 0.1 memperoleh akurasi mendekati angka 1 yang berarti model menghasilkan akurasi yang bagus.
Gambar 12. Grafik Model Loss Pelatihan Pada Citra Augmentasi Eksperimen 2 Data Rasio 70:30
Gambar 12 merupakan grafik model loss pada eksperimen ke-2 data rasio 70:30. Nilai loss yang diperoleh pada grafik terus menurun hingga epoch 50 yaitu 0.0332. Hasil menunjukkan bahwa nilai loss rendah dan sudah mendekati nol yang berarti model yang dihasilkan cukup bagus.
Berdasarkan  seluruh  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  hyperparamaeter  yang  paling  berpengaruh adalah  learning  rate  0.1  yang  menghasilkan  akurasi  tertinggi  untuk  klasifikasi  citra  penyakit  daun  padi menggunakan citra asli dan citra augmentasi. Hasil menunjukkan semakin tinggi learning rate maka akan semakin tinggi pula nilai akurasi. Selain itu, hyperparameter yang paling berpengaruh pada citra asli yaitu menggunakan batch size 32 yang berarti semakin rendah nilai batch size pada citra asli maka akan semakin tinggi nilai akurasi model. Selanjutnya, hyperparameter yang paling berpengaruh pada citra augmentasi menggunakan dense 16, batch size  128  yang  berarti  semakin  rendah  nilai  dense  dan  semakin  tinggi  nilai  batch  size  maka  akan  memperoleh akurasi  yang  tinggi.  Dapat  disimpulkan  bahwa  hyperparameter  tersebut  memengaruhi  model  CNN  yang  telah dibangun.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian klasifikasi citra penyakit daun pada tanaman padi menggunakan CNN dengan arsitektur NASNetLarge. Terdapat dua proses klasifikasi yaitu proses klasifikasi menggunakan augmentasi data dan tanpa augmentasi data. Data terdiri atas 4 kelas, yaitu Healthy, Leaf Smut, Blast, dan Brown Spot dengan jumlah data 440 citra asli dan 1320  citra  augmentasi.  Augmentasi  yang  digunakan  yaitu  Horizontal  Flips,  Vertical  Flips,  dan  Contrast.  Hasil penelitian  untuk  proses  klasifikasi  tanpa  augmentasi  data  mendapatkan  akurasi  tertinggi  yaitu  94.31%,  100% precision,  100%  recall,  dan  100%  f1-score  pada  rasio  80:20,  learning  rate  0.1,  dense  256,  batch  size  32,  dan optimizer Adam. Sedangkan akurasi yang diperoleh pada proses klasifikasi menggunakan augmentasi data adalah 98.73%, 96.11% precision, 100% recall, dan 98.01% f1-score pada rasio 70:30, learning rate 0.1, dense 16, batch size 128, dan optimizer Adagrad.  Berdasarkan seluruh hasil eksperimen yang telah dilakukan, hyperparamaeter yang  paling  berpengaruh  adalah  learning  rate  dengan  nilai  0.1  yang  berarti  semakin  tinggi  learning  rate  maka akurasi yang dihasilkan juga semakin tinggi. Selain itu, hyperparameter yang paling berpengaruh pada citra asli yaitu batch size 32 yang berarti semakin rendah nilai batch size maka semakin tinggi nilai akurasi. Hyperparameter yang paling berpengaruh pada citra augmentasi yaitu dense 16, batch size 128 yang berarti semakin rendah nilai dense  dan  semakin  tinggi  nilai  batch  size  maka  akan  memperoleh  akurasi  yang  tinggi.  Hasil  akurasi  tersebut menunjukkan  bahwa  dengan  augmentasi  data  dan  hyperparameter  tersebut  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam klasifikasi citra penyakit daun tanaman padi. Penelitian selanjutnya, dapat menambahkan data citra dengan kelas penyakit  padi  lainnya  sehingga  klasifikasi  jenis  penyakit  daun  pada  padi  semakin  beragam  dan  mengikuti perkembangan penyakit padi agar sistem dapat mengenali citra penyakit daun padi lebih baik lagi.

## REFERENCES
[1] Baheramsyah,  “Indonesia  Peringkat  Ketiga  Penghasil  Beras  Terbesar  di  Dunia,”  InfoPublik,  Mar.  26,  2021. https://infopublik.id/kategori/nasional-ekonomi-bisnis/521429/indonesia-peringkat-ketiga-penghasil-beras-terbesar-di- dunia (accessed Oct. 17, 2022).
[2] Badan Pusat Statistik, “Luas panen padi pada tahun 2020 mengalami penurunan dibandingkan tahun 2019 sebesar 0,19 persen dan produksi padi pada tahun 2020 mengalami kenaikan dibandingkan tahun 2019 sebesar 0,08 persen,” Badan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6056
Submitted: 05/04/2023 ; Accepted: 24/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Pusat Statistik, Mar. 01, 2021. https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/03/01/1855/luas-panen-padi-pada-tahun-2020- mengalami-penurunan-dibandingkan-tahun-2019-sebesar-0-19-persen-dan-produksi-padi-pada-tahun-2020- mengalami-kenaikan-dibandingkan-tahun-2019-sebesar-0-08-persen.html (accessed Oct. 17, 2022).
[3] Badan Pusat Statistik, “Luas panen dan produksi padi pada tahun 2019 mengalami penurunan dibandingkan tahun 2018 masing-masing sebesar 6,15 dan 7,76 persen,” Badan Pusat Statistik, Feb. 04, 2020.
https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/02/04/1752/luas-panen-dan-produksi-padi-pada-tahun-2019-mengalami- penurunan-dibandingkan-tahun-2018-masing-masing-sebesar-6-15-dan-7-76-persen.html (accessed Oct. 17, 2022).
[4] F.  Haidi,  “Tanaman  Padi  di  Segintung  Terserang  Penyakit,”  borneonews.co.id,  Mar.  02,  2020. https://www.borneonews.co.id/berita/158888-tanaman-padi-di-segintung-terserang-penyakit (accessed Oct. 17, 2022).
[5] Admin Berita Merdeka Online, “Daun Padi Menguning di Ulu Barumun Diduga Serangan Jamur Resahkan Petani,” beritamerdekaonline.com.  beritamerdekaonline.com,  Padang  Lawas,  2020.  Accessed:  Oct.  17,  2022.  [Online]. Available: https://www.beritamerdekaonline.com/2020/06/daun-padi-menguning-di-ulu-barumun-diduga-serangan- jamur-resahkan-petani/
[6] M. Khoiruddin, A. Junaidi, and W. A. Saputra, “Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan Convolutional Neural Network,”  Data  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto,  vol.  2,  no.  1,  pp.  37–45,  Feb.  2022,  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/tedisetiady/leaf-rice-disease-
[7] Ulfah Nur Oktaviana, Ricky Hendrawan, Alfian Dwi Khoirul Annas, and Galih Wasis Wicaksono, “Klasifikasi Penyakit Padi berdasarkan Citra Daun Menggunakan Model Terlatih Resnet101,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 6, pp. 1216–1222, Dec. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3607.
[8] S. Ramesh and D. Vydeki, “Application of machine learning in detection of blast disease in south indian rice crops,” Journal of Phytology, vol. 11, pp. 31–37, Apr. 2019, doi: 10.25081/jp.2019.v11.5476.
[9] R. Kumar, G. Baloch, A. Baseer Buriro, and J. Bhatti, “Fungal Blast Disease Detection in Rice Seed using Machine Learning,”  IJACSA)  International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications,  vol.  12,  no.  2,  2021, [Online]. Available: www.ijacsa.thesai.org
[10]  M. A. Azim, M. K. Islam, M. M. Rahman, and F. Jahan, “An effective feature extraction method for rice leaf disease classification,” Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), vol. 19, no. 2, pp. 463–470, Oct. 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i2.16488.
[11]  I. Alhabib, A. Faqih, and F. Dikananda, “Komparasi Metode Deep Learning, Naïve Bayes dan Random Forest untuk Prediksi Penyakit Jantung,” Informatics for Educators and Professionals, vol. 6, no. 2, pp. 176–185, Jun. 2022.
[12]  Y.  Lai,  “A  Comparison  of  Traditional  Machine  Learning  and  Deep  Learning  in  Image  Recognition,”  in  Journal  of Physics: Conference Series, Nov. 2019, vol. 1314, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1314/1/012148.
[13]  M.  F.  Naufal,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma  SVM,  KNN,  dan  CNN  untuk  Klasifikasi  Citra  Cuaca,”  Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 2, pp. 311–318, Mar. 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[14]  V. K. Shrivastava, M. K. Pradhan, and M. P. Thakur, “Application of Pre-Trained Deep Convolutional Neural Networks for  Rice  Plant  Disease  Classification,”  Proceedings  -  International  Conference  on  Artificial  Intelligence  and  Smart Systems, ICAIS 2021, pp. 1023–1030, Mar. 2021, doi: 10.1109/ICAIS50930.2021.9395813.
[15]  S. A. A. Ahmed, B. Yanikoglu, O. Goksu, and E. Aptoula, “Skin Lesion Classification with Deep CNN Ensembles,” 2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2020 - Proceedings, Oct. 2020, doi: 10.1109/SIU49456.2020.9302125.
[16]  S.  A.  Wagle,  R.  Harikrishnan,  J.  Sampe,  F.  Mohammad,  and  S.  H.  Md  Ali,  “Effect  of  Data  Augmentation  in  the Classification and Validation of Tomato Plant Disease with Deep Learning Methods,” Traitement du Signal, vol. 38, no. 6, pp. 1657–1670, Dec. 2021, doi: 10.18280/ts.380609.
[17]  W.  M. Pradnya  D  and  A.  P.  Kusumaningtyas,  “Analisis  Pengaruh  Data  Augmentasi  Pada  Klasifikasi  Bumbu  Dapur Menggunakan Convolutional Neural Network,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 4, p. 2022, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4201.
[18]  J. Wu, X. Y. Chen, H. Zhang, L. D. Xiong, H. Lei, and S. H. Deng, “Hyperparameter optimization for machine learning models based on Bayesian optimization,” Journal of Electronic Science and Technology, vol. 17, no. 1, pp. 26–40, Mar. 2019, doi: 10.11989/JEST.1674-862X.80904120.
[19]  Shayan Riyaz, “Rice Leafs,” Kaggle, 2020. https://www.kaggle.com/datasets/shayanriyaz/riceleafs (accessed Oct. 19, 2022).
[20]  Vbookshelf,  “Rice  Leaf  Diseases  Dataset,”  Kaggle,  2020.  https://www.kaggle.com/datasets/vbookshelf/rice-leaf- diseases (accessed Oct. 19, 2022).
[21]  J. P.  Shah,  H.  B.  Prajapati,  and  V.  K.  Dabhi,  “Rice  Leaf  Diseases  Data  Set,”  2017. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/rice+leaf+diseases (accessed Oct. 19, 2022).
[22]  D.  Efendi,  Jasril,  S.  Sanjaya,  F.  Syafria,  and  E.  Budianita,  “Penerapan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi,” Jurnal Riset Komputer, vol. 9, no. 3, Jun. 2022.
[23]  G.  Y.  Alhafis,  Jasril,  S.  Sanjaya,  F.  Syafria,  and  E.  Budianita,  “Klasifikasi  Citra  Daging  Sapi  dan  Daging  Babi Menggunakan EkstraksiCiri dan Convolutional Neural Network,” Jurnal Riset Komputer, vol. 9, no. 3, Jun. 2022.
[24]  H. Prayoga Angjaya, K. Gunadi, and R. Adipranata, “Pengenalan Penyakit Pada Tanaman Pokok di Indonesia Dengan Metode Convolutional Neural Network,” JURNAL INFRA, vol. 9, no. 2, 2021.
[25]  S. Khan, H. Rahmani, S. Afaq, A. Shah, and M. Bennamoun, A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision, vol. 8, no. 1. Australia: Morgan & Claypool, 2018.
[26]  Suyanto, Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut. Bandung: Informatika Bandung, 2018.
[27]  D. Hindarto and H. Santoso, “Plat Nomor Kendaraan dengan Convolution Neural Network,” Jurnal Inovasi Informatika Universitas Pradita, vol. 6, no. 2, pp. 1–12, Sep. 2021.