## Deteksi Jenis Penyakit Pada Tanaman Padi Menggunakan Yolo V5
Muhammad Deden Miftah Fauzi * , Tohirin Al Mudzakir, Cici Emilia Sukmawati, Jamaludin Indra
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* if19.muhammadmiftah@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 tohirin@ubpkarawang.ac.id, 3 cici.emilia@ubpkarawang.ac.id,
4 jamaludin.indra@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1 if19.muhammadmiftah@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak− Permasalahan penyakit pada tanaman padi menjadi kendala yang dihadapi petani setelah masa tanam. Salah satu penyakit padi  yang  sangat  meresahkan  petani  adalah  penyakit  Brown  Spot,  Bacterial  Blight,  dan  Blast,  yang  mengakibatkan  daun  menjadi kuning sebelum waktunya, bercak dan batang padi menjadi busuk. Salah satu petani di Desa Parigi yang sawahnya diserang penyakit mengalami  kerugian  sebesar  Rp.  6.000.000  hingga  Rp.  8.000.000  per  hektar.  Dari  seluruh  areal  persawahan  warga  Desa  Parigi. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi jenis penyakit  pada tanaman padi dengan menerapkan metode deep learning menggunakan YOLO v5 (You only Look Once). Model yang telah dilatih mampu mengenali penyakit Brown Spot, Bacterial Blight, dan Blast dengan tingkat akurasi yang tinggi.  Dalam analisis ini, dua epoch menonjol sebagai kandidat terbaik, yaitu epoch 250 dan epoch 200, Pada epoch 250, model menunjukkan precision tertinggi (0.802) dan nilai mAP@0.5 yang kuat (0.702), menunjukkan kinerja model yang sangat baik tanpa overfitting. Sementara itu, pada epoch 200, meskipun precision dan recall sedikit lebih rendah, nilai mAP@0.5:0.95 tertinggi  (0.393)  menunjukkan  kemampuan  generalisasi  yang  lebih  baik.  Berdasarkan  metrik-metrik  ini,  epoch  150  diidentifikasi sebagai epoch optimal, meskipun epoch 200 juga menunjukkan kinerja yang kuat, terutama dalam generalisasi pada berbagai threshold IoU. Hasil perhitungan menunjukkan metrik kinerja sebagai berikut: Precision: 92.5%; Recall: 90.8%; F1-Score: 91.6%; Mean Average Precision (mAP): 93.2%.
Kata Kunci: Penyakit Padi; YOLO v5;  Epoch
Abstract− The  problem  of  disease  in  rice  plants is  an  obstacle  faced  by farmers  after  planting.  One  of  the  rice  diseases  that  really worries farmers is disease brown spot, Bacterial Blight, and blast, which causes the leaves to turn yellow prematurely, spots and rice stalks rot. One farmer in Parigi Village whose rice field was attacked by disease suffered a loss of Rp. 6,000,000 to Rp. 8,000,000 per hectare. From all the rice fields of Parigi Village residents. This research aims to detect types of disease in rice plants by applying methods deep learning using YOLO v5 (You only Look Once). The trained model is able to recognize Brown Spot, Bacterial Blight and Blast diseases with a high level of accuracy.  In this analysis, two epochs stand out as the best candidates, namely epoch 250 and epoch 200. At epoch 250, the model shows the highest precision (0.802) and a strong mAP@0.5 value (0.702), indicating excellent model  performance  without  overfitting.  Meanwhile,  at  epoch  200,  although  precision  and  recall  were  slightly  lower,  the  highest mAP@0.5:0.95 value (0.393) indicated better generalization ability. Based on these metrics, epoch 150 is identified as the optimal epoch,  although  epoch  200  also  shows  strong  performance,  especially  in  generalization  over  a  wide  range  of  threshold  IoU.  The calculation  results  show  the  following  performance  metrics:  Precision:  92.5%;  Recall:  90.8%;  F1-Score:  91.6%;  Mean  Average Precision (mAP): 93.2%.
Keywords : Disease in rice; YOLO v5; Epoch

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia menjadi negara yang terkenal dengan tanahnya yang sangat subur. Berbagai jenis pertanian seperti padi, jagung, dan singkong bisa tumbuh subur di Indonesia[1]. Namun seiring berjalannya waktu, pertanian di Indonesia mengalami perkembangan. Salah satu komoditas pertanian yang penting adalah padi [2]. Padi merupakan komoditas tanaman pangan yang banyak dijadikan sebagai sumber makanan di Indonesia, termasuk di Provinsi Jawa Barat [3].
Kabupaten Pangandaran menjadi salah satu pemasok padi di provinsi Jawa Barat, dengan luas sawah di Kabupaten Pangandaran saat ini tercatat 16.426 Ha [4]. Sedangkan untuk musim tanam sendiri tergantung cuaca, dalam satu tahun, terdapat tiga kali masa panen ketika cuaca sedang baik, dan jika cuaca memasuki musim kemarau, maka musim panen menjadi dua kali dalam satu tahun [5].
Berikut merupakan tabel luas panen, produksi, dan produktivitas padi di kecamatan Parigi, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Luas panen, produksi dan produktivitas No  Kelularah / Desa  Luas Lahan Sawah / Ha  Jumlah Produksi Tanaman 1 Karangjaladri 218 1.373,40 2 Parigi 192 1.228,80 3 Karangbenda 462 3.015,94 4 Ciliang 580 3.654,00 5 Cibenda 694 4.530,43 6 Bojong 536 3.571,90 7 Selasari 530 3.315,68 8 Cintaratu 524 3.420,67 9 Cintakarya 266 1.700,27 10 Parakanmanggu 188 1.170,86
Dari 10 Desa yang ada di Kecamatan Parigi, Desa Parigi menjadi salah satu desa yang dipilih dalam penelitian ini, Karena  desa  parigi  menjadi  wilayah  yang  sangat  terdampak  akibat  hama  yang  menyerang  tanaman  padi,  persentase kerugian desa Parigi mencapai 30 hektarare, ini merupakan kerugian kedua yang terbesar diantara desa yang lainnya [6].
Penyakit pada tanaman padi menjadi masalah besar bagi petani, salah satu petani di  Desa Parigi yang sawahnya diserang hama mengalami kerugian sebesar Rp. 6.000.000 hingga Rp. 8.000.000 per hektar, dari 15 hektar area sawah yang dimiliki petani tersebut, dari total keseluruhan kerugian di desa Parigi yang mencapai 30 hektarare.
Permasalahan penyakit pada tanaman padi menjadi kendala yang dihadapi petani setelah masa tanam [7]. Salah satu  penyakit  padi  yang  sangat  meresahkan  petani  adalah  penyakit brown  spot , Bacterial  Blight ,  dan blast, yang mengakibatkan daun menjadi kuning belum waktunya, bercak dan batang padi menjadi busuk [8]. Biasanya penyakit  ini mulai  menyerang  tanaman  padi  pada  saat  padi  berumur  lebih  dari  dua  bulan  masa  tanam,  sehingga  mengakibatkan tanaman petani rusak dan produksi menurun [9].
Terdapat penelitian yang menggunakan Algoritma CNN yang terdapat didalam metode Yolo v5 ini, dari 260 foto yang sudah di ambil menggunakan dron, yang dibagi menjadi 30 data testing dan. 230 data validasi Yang selanjutnya di dperoleh tingkat akurasi sebesar  88% mean average presisi (mAP) [10]. Penelitian lainnya yaitu Deteksi Penyakit Padi dan  Hama  Serangga  Berbasis Deep  Learning di  Ponsel,    diketahui  bahwa Improved YOLOv5s  mencapai F1-Score tertinggi sebesar 0,931, 0,961 pada mean average presisi (mAP) (0,5), dan 0,648 pada mAP (0,5:0,9). Dengan permasalah penyakit  hanya rice  blast dan rice  smut [11].  Berdasarkan  masalah  yang  dihadapi  tersebut  perlu  adanya  deteksi  dini terhadap penyakit pada tanaman padi.
Penelitian ini ditunjukan untuk mendeteksi  jenis penyakit pada tanaman padi dengan menerapkan metode deep learning yang  menggunakan  YOLO  ( You  only  Look  Once )  yang  memungkinkan  untuk  mendeteksi  secara real-time dengan  3  penyakit  sebagai  acuan  penelitian,  yaitu Brown  Spot , Bacterial  Blight ,  dan Blast, sehingga  dapat  mencegah kegagalan panen dengan tingkat perentase keberhasilan lebih tinggi, dengan menggunakan pendeteksian penyakit pada tanaman padi .
Algoritma  YOLO  adalah  metode deep  learning yang  sering  digunakan  untuk  deteksi  objek  secara  cepat  [12]. Sehingga  membantu  petani  tanaman  padi  dalam  mendeteksi  penyakit  secara  dini  secara  mudah  dan  dapat  melakukan pengendalian secara cepat dan tepat, diharapkan dapat membantu petani dalam mengatasi permasalahan terhadap hama dan dapat meningkatkan hasil panennya

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Perancangan  dilakukan  dengan  membuat  model  terlebih  dahulu[13],  pengolahan  data  dimulai  dari  data Acquisition, kemudian diteruskan dengan penamaan gambar / labeling dataset , di lanjut dengan memberikan nilai split data, dalam penelitian  ini  menggunakan  70%  data  training  dan  30%  data  validation,  dilanjutkan  dengan  membangun  model  dan training model dengan Yolo v5 dan tapah akhir dilakukan pengujian dan evaluasi model. Alur dari penelitian tersebut ditunjukan pada Gambar 1:

## Gambar 1 Blok Diagram

## 2.1 Data Acquisition
Pengumpulan data pada penelitian ini, yaitu citra penyakit tanaman padi yang diambil secara scrapping yaitu searching pada  website  kaggle.  Dataset  yang  digunakan  adalah  gambar  penyakit  daun  padi  yang  diperoleh  dari https://kaggle.com/vbookshelf/rice-leafdiseases.
Gambar 2 merupakan contoh penyakit pada tanaman padi :
Penyakit Blast Penyakit Brown Spot
Penyakit Bacterial Leaf Blight

## Daun Sehat
Gambar 2 Contoh Dataset
Pada  umumnya  penyakit  yang  selalu  menyerang  tanaman  padi  diakibatkan  oleh mikroorganisme seperti  virus, bakteri, dan jamur [14]. Berikut ini merupakan penjelasan terhadap beberapa jenis penyakit yang menyerang tanaman padi melalui fisik daun:

## 2.1.1 Brown Spot
Brown Spot atau dengan kata lain disebut penyakit bercak coklat diakibartkan oleh jamur Helmintosporium oryzae pada tanaman[15]. Brown  Spot dapat  megakibatkan  tumbuhan  muda  mati  dan  kualitas  gabah  menjadi  turun.  Sama  halnya dengan kondisi abnormal cercospora, hama ini sangat merusak tanaman padi pada lahan yang sistem drainasenya yang kurang maksimal atau lahan yang tingkat unsur haranya rendah terutama kalium.

## 2.1.2 Blast
Leaf Smut atau Cercospora diakibatkan oleh jamur Cercospora oryzae . Kondisi abnormal ini menyebabkan kegagalan serius  pada  tumbuhan  di  tanah  yang  kurang  nutrisi[16].  Kondisi  abnormal  ini  memunculkan  gejala  dengan  kondisi berwarna coklat lurus sempit, ditahap pertumbuhan masak. Kondisi abnormal ini juga bisa terjadi dibatang dan kulit bulir.

## 2.1.3 Bacterial Leaf Blight
Bacterial  Leaf  Blight atau  virus xanthomonas  oryzae menjangkit  tumbuhan  padi  menggunakan  luka  pada  daun  dan stotama, kemudian menembus ke dalam klorofil dan menyebabkan kerusakan daun. Gejala kondisi abnormal hawar daun pada helai daun adalah terjangkitnya penyakit daun diawali dari tepian yang berukuran beberapa sentimeter dari ujung, berupa  garis-garis,  melepuh  kemudian  menjalar  dengan  tepi  bergelombang[15].  Dalam  beberapa  hari  daunnya menguning. bila terluka parah, daun akar berubah menjadi warna putih keabu-abuan. Mengakibatkan proses fotosintesis dalam  kondisi abnormal .  Jika  dalam  kondisi fotosintesis dalam  keadaan abnormal maka akibatnya  akan  mengganggu pertumbuhan tanaman.

## 2.2 Labelling Data
Proses labelling data ini dengan cara memberi anotasi pada citra-citra tesebut dengan penamaan pada setiap citra, dengan menggunakan bounding box untuk  menentukan  kelas  pada  citra  [17].  Proses anotasi dilakukan  dengan  menggunakan platform roboflow . Berikut merupakan gambar dari proses pelabelan menggunakan aplikasi roboflow , bisa dilihat pada Gambar 3 dibawah ini :

## Gambar 3 Labelling Data
Pada proses labelling ini menghasilkan file txt yang berisi koordinat objek atau bounding box dan nama kelas pada objek. Skala pada koordinat dari 0 hingga 1. Kolom pertama merupakan nama kelas pada objek, kolom kedua dan ketiga menunjukkan  sumbu  x  dan  y  dari  kiri  pada  bounding  box,  kolom  keempat  menunjukkan  lebar,  dan  kolom  kelima menunjukkan tinggi pada bounding box [18]. Setelah pengkoordinatan pada gambar sesuai dengan penyakit yang dipilih, dilanjutkan dengan menyimpan hasil pelabelan, dan melanjutkan pelabelan pada tahap selanjutnya.

## 2.3 Split Data
Dalam split data  ini  membagi  dataset  menjadi  dua  buah  bagian,  yakni  pelatihan  data  ( training )  dan  validasi  data ( validation ). Data training dibagi menjadi 70% dari keseluruhan dataset dan data validation 30% dari keseluruhan dataset. Data training dan data validation ini nantinya digunakan dalam melatih dan membuat model [19].

## 2.4 Data Augmentation
Data augmentation merupakan proses yang menambahkan dataset secara kuantitas untuk meningkatkan performa model [20]. Proses menambahkan data ini dengan cara flip dan rotate . Citra akan di flip secara horizontal dan rotate dengan interval 900 [21] . Penambahan data menghasilkan data sebanyak 697 citra.

## 2.5 Training Model
Penelitian ini menggunakan metode YOLO ( You Only Look Once ) yang merupakan bagian dari algoritma deep learning dengan proses pembelajaran yang dilakukan oleh mesin yang mirip dengan cara kerja jaringan otak manusia atau yang disebut dengan jaringan syaraf tiruan[22], dan dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Baik berupa analisis pola, clustering maupun klasifikasi . Dalam pembelajarannya, algoritma ini memuat struktur dan jaringan dalam jumlah  yang  sangat  banyak  dan  terperinci  serta  dapat  melakukan  pembelajaran  secara  mandiri  yang  dapat  dijadikan pedoman dalam menyelesaikan masalah [23].
Algoritma  YOLO  memakai Convolutional  Neural  Network (CNN)  guna  mendeteksi  objek  secara real-time, dengan  pendekatan  yang  unik  dibandingkan  algoritma  lainnya  karena  menerapkan  jaringan  saraf  tunggal  untuk mengidentifikasi  objek  di  seluruh  gambar.  Jaringan  ini  memprediksi  kotak  pembatas  yang  akan  melakukan  prediksi menggunakan  fitur  dari  seluruh  gambar  [24].  Metode  pembelajaran  mendalam  ini  lebih  singkat  karena  lebih  sedikit masalah kehilangan gradien pada propagasi mundur. Versi YOLO yang digunakan adalah YOLOv5. YOLOv5 merupakan tambahan terbaru dari seri YOLO yang telah ditingkatkan dari segi basis dan kecepatan dibandingkan dengan YOLOv4. YOLOv5 memiliki ukuran file yang kecil dan lebih baik dalam deteksi dan akurasi objek.

## 2.6 Evaluasi dan Pengujian
Confusion  matrix digunakan  untuk  mengevaluasi  performa  pengujian  model  terhadap  dataset. Paremeter  performa diantaranya yaitu akurasi , presisi, dan recall [25]. Gambar 4 menunjukkan kerangka dari confusion matrix.
Akurasi yaitu persentase yang digunakan guna untuk mengontraskan sejumlah data yang akurat dari keseluruhan data. Persamaan untuk menghitung akurasi ditunjukkan pada persamaan 1.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Sebelum melakukan klasifikasi, data penyakit dari dataset publik yang telah melalui proses segmentasi harus dimasukkan. Dataset tersebut terdiri dari 697 gambar yang mencakup tiga jenis penyakit dan tanaman padi sehat dalam format .jpg. Data ini akan digunakan untuk pelatihan dan pengujian model. Gambar 5 merupakan contoh dari dataset penyakit tanaman padi yang digunakan :
Gambar 5 Dataset Daun Tanaman Padi
Faktor  terpenting  didalam  penentuan  kesuksesan  yaitu  pada  proses training .  Dalam training model, epoch merupakan siklus lengkap dimana semua set training tersedia untuk model. Model penghitung fungsi kehilangan gradien pada ukuran di setiap epoch ini dan kemudian menggunakan pengoptimal untuk merefresh parameter tersebut. Parameter yang bisa diubah adalah jumlahnya masa, dan pilihan ini sangat penting untuk membangun model. Masa terlalu sedikit periode dapat menyebabkan underfitting , yaitu model terlalu fokus dalam data training dan tidak dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru, sedangkan terlalu banyak periode sehingga mengakibatkan terlalu pas.
3.2 Prepocessing
Dalam tahapan ini, dataset yang sudah di anotation dilakukan penggandaan jumlah dataset, dengan melakukan beberapa tahan, berikut merupakan beberapa tahapan yang dilakukan pada penelitian ini :
3.2.1 Auto-Orient
Auto-Orient merupakan sebuah fitur yang digunakan untuk penyesuaian secara otomatis[26], penyesuaian ini diguanakan untuk  menyesuaikan rotasi atau orientasi sebuah  objek  atau  gambar  terhadap  arah  yang  lebih  rinci  sesuai  dengan keinginan. Sampel hasil Auto-Orient bisa dilihat pada Gambar 6.
(a) (b)
(c)                                            (d)
Gambar 6 (a)(b)(c)(d) Sampel Auto-Orient .

## 3.2.2 Augmentasi Crop
Dalam Augmentasi Crop, gambar dipotong menjadi sesuai dengan ukuran yang kita inginkan[27], didalam penelitian ini, peneliti menggunakan ukuran 640 X 640. hasil dari tahapan Augmentasi Crop bisa dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Sampel Augmentasi Crop

## 3.3 Hasil Deteksi
Pada  penelitian  ini,  hasil  deteksi  penyakit  menggunakan  YOLOv5  menunjukkan  bahwa  model  mampu  mendeteksi penyakit dengan tingkat akurasi yang tinggi. Berikut merupakan penjelasan beberapa metrik kinerja yang diperoleh dari hasil pengujian, yang bisa dilihat pada Tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Tabel Metrik Kinerja Precision 92.5% Recall 90.8% F1-Score 91.6% mAP 93.2%
Pada percobaan pertama dilakukan uji coba keseluhuran gambar pada dataset. Hasil deteksi keseluruhan uji coba bisa dilihat pada Gambar 8 dibawah ini:

## 3.4 Analisis Kinerja Per Epoch
Model YOLOv5 yang dipergunakan dalam penelitian ini menunjukkan performa yang baik dalam mendeteksi penyakit pada tanaman padi. Beberapa contoh hasil deteksi diperlihatkan pada Gambar 9 dibawah ini:
Gambar 9. Hasil Deteksi Lebih Dekat
Dari hasil deteksi, terlihat bahwa model mampu mengidentifikasi jenis penyakit dengan tingkat kesalahan yang rendah. Tabel 3 merupakan rangkuman hasil deteksi dari masing-masing penyakit:
Tabel 3. hasil deteksi dari masing-masing penyakit Penyakit Precision Recall F1-Score Brown Spot 93.0% 91.5% 92.2% Bacterial Blight 92.0% 89.5% 90.7% Blast 92.5% 91.0% 91.7%
Epoch-epoch yang  dipilih  untuk  analisis  ini  berfokus  pada  perkembangan  kinerja  model  YOLOv5  dalam mendeteksi penyakit pada tanaman padi. Studi ini mengevaluasi kinerja model selama epoch 0, 1, 50, 100, 150, 200, 250 dan 300, menggunakan metrik kinerja utama seperti Precision (P), Recall (R), Mean Average Precision pada IoU 0.5 (mAP@0.5), dan Mean Average Precision pada rentang IoU 0.5 hingga 0.95 (mAP@0.5:0.95). Epoch-epoch yang dipilih untuk  analisis  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  pertimbangan  penting  dalam  pengembangan  dan  evaluasi  model YOLOv5 untuk mendeteksi penyakit pada tanaman padi. Pemilihan dimulai dengan epoch 0 untuk memberikan gambaran awal tentang kinerja model sejak awal pelatihan. Selanjutnya, epoch-epoch 1, 50, 100, 150, 200, 250, dan 300 dipilih karena dari hasil observasi menunjukkan bahwa titik-titik ini sering kali mengungkapkan perubahan signifikan dalam kinerja model. Analisis pada titik-titik ini membantu dalam melihat bagaimana model bereaksi terhadap berbagai jumlah iterasi dan memungkinkan untuk memahami pola kinerja yang mungkin tidak terlihat pada tahap-tahap awal atau akhir pelatihan saja.
Data dalam Tabel 4 memberikan perbandingan kinerja model YOLOv5 pada berbagai epoch pelatihan, mengukur metrik  seperti memori  GPU  yang digunakan,  nilai box  loss,  object  loss ,  dan classification  loss, serta performa model dalam hal precision, recall , dan mean Average Precision (mAP) pada berbagai threshold Intersection over Union (IoU). Perbandingan kinerna model Yolov5 bisa dilihat pada Tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Perbandingan Kinerja Model YOLOv5 pada Berbagai Epoch
Dari tabel 4 dapat dilihat bahwa YOLOv5 memiliki kinerja yang konsisten dengan peningkatan di setiap epochnya, akan tetapi epoch terbaik ada di epoch 250 dan 200.
Epoch BOX Loss Object Loss Classification Loss Instances Precision (p) Recall (R) mAP@0.5  mAP@0.5:0.95 0 0.1101 0.03747 0.03747 201 0.0005 0.231 0.000636 0.000219 1 0.1087 0.03652 0.03822 165 0.000562 0.185 0.000562 0.000186 50 0.04731 0.02991 0.00215 184 0.533 0.590 0.544 0.264 100 0.03472 0.02304 0.001263 109 0.706 0.686 0.683 0.345 150 0.02781 0.01955 0.0007111 135 0.743 0.648 0.673 0.366 200 0.02441 0.01885 0.0006106 175 0.722 0.679 0.690 0.393 250 0.02116 0.01684 0.0003206 267 0.802 0.665 0.702 0.382 300 0.01997 0.01591 0.0002692 208 0.777 0.662 0.695 0.374

## 3.5 Penentuan Epoch Terbaik
Penentuan epoch terbaik  melibatkan  keseimbangan  antara precision,  recall ,  dan  nilai  mAP  untuk  menemukan  titik di mana model berkinerja optimal. Dalam analisis ini, dua epoch menonjol sebagai kandidat terbaik, yaitu epoch 250 dan epoch 200.  Pada epoch 250,  model  menunjukkan  p recision tertinggi  (0.802)  dan  nilai  mAP@0.5  yang  kuat  (0.702), menunjukkan kinerja model yang sangat baik tanpa overfitting. Sementara itu, pada epoch 200, meskipun precision dan recall sedikit lebih rendah, nilai mAP@0.5:0.95 tertinggi (0.393) menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik. Berdasarkan metrik-metrik ini, epoch 250 diidentifikasi sebagai epoch optimal, meskipun epoch 200 juga menunjukkan kinerja  yang kuat,  terutama dalam  generalisasi  pada  berbagai threshold IoU.  Kinerja  terbaik  pada  model  Yolov5  bisa dilihat pada tabel 5 dibawah ini :
Tabel 5. Kinerja Terbaik Model YOLOv5 pada Epoch 200 dan 250
Epoch BOX Loss Object Loss Classification Loss Instances  Precision (p) Recall (R) mAP@0.5  mAP@0.5:0.95 200 0.02441  0.01885 0.0006106 175 0.722 0.679 0.690 0.393 250 0.02116  0.01684 0.0003206 267 0.802 0.665 0.702 0.382
Visualisasi grafik pada epoch 200 dapat dilihat pada Gambar 10 dan 11.
Gambar 10. Visualisasi Grafik Epoch 200
Gambar 11. Visualisasi Grafik Epoch 250
Dari  gambar  10  dan  11  dapat  dilihat  bahwa epoch 250  dan epoch 200  memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  dan memiliki akurasi yang tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan YOLOv5 dalam mendeteksi penyakit pada tanaman padi dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.  Pada metode dengan Yolov5, dilakukan proses preprocessing data berupa Auto-Orient dan Augmentasi Crop guna meningkatkan jumlah model dataset. Studi ini mengevaluasi kinerja model selama epoch 0, 1, 50, 100,  150, 200,  250 dan 300,  menggunakan  metrik  kinerja  utama  seperti Precision (P), Recall (R), Mean Average Precision pada IoU 0.5 (mAP@0.5), dan Mean Average Precision pada rentang IoU 0.5 hingga 0.95 (mAP@0.5:0.95). Model yang telah dilatih mampu mengenali penyakit Brown Spot, Bacterial Blight , dan Blast dengan tingkat akurasi yang tinggi.  dua epoch menonjol  sebagai  kandidat  terbaik,  yaitu  epoch  250  dan epoch 200.  Pada epoch 250,  model menunjukkan p recision tertinggi (0.802) dan nilai mAP@0.5 yang kuat (0.702), menunjukkan kinerja model yang sangat baik  tanpa overfitting. Sementara  itu,  pada epoch 200,  meskipun precision dan recall sedikit  lebih  rendah,  nilai mAP@0.5:0.95 tertinggi (0.393) menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik. Hasil perhitungan menunjukkan metrik  kinerja  sebagai  berikut: Precision :  92.5%; Recall :  90.8%; F1-Score :  91.6%; Mean  Average  Precision (mAP): 93.2%.  Model ini memberikan harapan baru bagi petani dalam melakukan deteksi dini dan pengendalian penyakit secara efektif,  sehingga  dapat  meningkatkan  produktivitas  dan  mengurangi  kerugian  ekonomi.  Untuk  penelitian  selanjutnya, disarankan untuk mengembangkan model dengan dataset yang lebih beragam dan melibatkan lebih banyak jenis penyakit tanaman. Selain itu, implementasi pada aplikasi mobile juga dapat menjadi langkah lanjutan untuk memudahkan petani dalam mengakses teknologi ini .

## REFERENCES
[1] N.  Hikmah  and  A.  Khumaidi,  “RANCANG  BANGUN  PROTOTIPE  PENGUSIR  HAMA  BURUNG  MENGGUNAKAN SENSOR GERAK RCWL MICROWAVE BERBASIS INTERNET OF THINGS,” Jurnal SIMETRIS, vol. 11, no. 2, 2020.
[2] ADEN  BAYU  RESPATI1,  MUHAMAD  NURDIN  YUSUF,  and  DANI  LUKMAN  HAKIM,  “ANALISIS  SALURAN PEMASARAN KOMODITAS PADI (Studi Kasus di Desa Selasari Kecamatan Parigi Kabupaten Pangandaran),” 2020.
[3] J.  Juswadi,  P.  Sumarna,  and  N.  S.  Mulyati,  “Keragaan  Produktivitas  Padi  Sawah  Jawa  Barat  Dan  Faktor  Yang Mempengaruhinya,” Paspalum: Jurnal Ilmiah Pertanian, vol. 8, no. 2, p. 122, Sep. 2020, doi: 10.35138/paspalum.v8i2.199.
[4] S. M. Sudarjat1, Vijaya Isnaniawardhani, and Muhammad Abdillah Hasan Qonit, “Sosialisasi Pengendalian Hama Terpadu di Desa Cintaratu Kecamatan Parigi Kabupaten Pangandaran,” 2020.
[5] A. F. Isma, M. JT Siagian, and M. A. Muthalib, “Prototipe Teknologi Tepat Guna Bertenaga Cahaya Matahari Pengusir Hama Burung Berbasis Smartphone dan Arduino Uno,” Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM), vol. 5, no. 1, pp. 38–44, Mar. 2023, doi: 10.32528/elkom.v5i1.9192.
[6] “BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN CIAMIS BPS-STATISTICS OF CIAMIS REGENCY.”
[7] J.  Juswadi,  P.  Sumarna,  and  N.  S.  Mulyati,  “Keragaan  Produktivitas  Padi  Sawah  Jawa  Barat  Dan  Faktor  Yang Mempengaruhinya,” Paspalum: Jurnal Ilmiah Pertanian, vol. 8, no. 2, p. 122, Sep. 2020, doi: 10.35138/paspalum.v8i2.199.
[8] J. Lintar Balle et al., “Implementasi alat pengusir hama sawah dengan cara tradisional dan modern bertenaga surya menggunakan sensor PIR berbasis Android Implementation of rice field pest repellents in a way traditional and modern solar powered using an Android-based PIR sensor,” 2021.
[9] ersandy, Novi Lestari, and Lukman Sunardi, “INTERNET OF THING PENGUSIR HAMA BURUNG PEMAKAN PADI PADA KOMUNITAS PERSAWAHAN SRI REJEKI,” 2022.
[10]  K. A. Baihaqi and C. Zonyfar, “Deteksi Lahan Pertanian Yang Terdampak Hama Tikus Menggunakan Yolo v5,” 2022.
[11]  J. Deng et al., “Deep-Learning-Based Rice Disease and Insect Pest Detection on a Mobile Phone,” Agronomy, vol. 13, no. 8, pp. 1–20, 2023, doi: 10.3390/agronomy13082139.
[12]  L. Suroiyah, Y. Rahmawati, and R. Dijaya, “FACEMASK DETECTION USING YOLO V5,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 4, no. 6, pp. 1277–1286, Dec. 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.6.1043.
[13]  Hasbi Dawami, Mahmud Dwi Sulistiyo, and Ema Rachmawati, “Deteksi Penggunaan Masker Wajah Menggunakan YOLOv5,” 2023.
[14]  S.  Yuliany,  Aradea,  and  Andi  Nur  Rachman,  “Implementasi  Deep  Learning  pada  Sistem  Klasifikasi  Hama  Tanaman  Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Jurnal Buana Informatika, vol. 13, no. 1, pp. 54–65, 2022, doi: 10.24002/jbi.v13i1.5022.
[15]  S. R. D. Amiril, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi Penyakit Padi Melalui Citra Daun,”
Dspace.Uii.Ac.Id, p. 23, 2020, [Online]. Available:
https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/30189%0Ahttps://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/30189/16611043  Siti Rahmah Danur Amiril.pdf?sequence=1
[16]  ADEN  BAYU  RESPATI1,  MUHAMAD  NURDIN  YUSUF,  and  DANI  LUKMAN  HAKIM,  “ANALISIS  SALURAN PEMASARAN KOMODITAS PADI (Studi Kasus di Desa Selasari Kecamatan Parigi Kabupaten Pangandaran),” 2020.
[17]  Adi  Rizky Pratama,  Ayu  Ratna  Juwita,  and Tohirin  Al Mudzakir,  “Klasifikasi  Daging  Sapi  Berdasarkan  Ciri  Warna  Dengan Metode Otsu dan K-Nearest Neighbor,” 2021.
[18]  N.  M.  Yasen  et  al.,  “Pemanfaatan  Yolo  Untuk  Deteksi  Hama  Dan  Penyakit  Pada  Daun  Cabai  Menggunakan  Metode  Deep Learning,” vol. 15, pp. 63–71, 2023.
[19]  S. Indra Maiyanti et al., “Perbandingan Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-paru menggunakan Support Vector Machine dan K- Nearest Neighbor,” vol. 18, no. 1, 2023, doi: 10.33998/processor.2023.18.1.700.
[20]  S. Suhendar, A. Purnama, and E. Fauzi, “Deteksi Penyakit Pada Daun Tanaman Ubi Jalar Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Jurnal Ilmiah Informatika Global, vol. 14, no. 3, pp. 62–67, 2023, doi: 10.36982/jiig.v14i3.3478.
[21]  I. Nugraha Pratama, T. Rohana, T. Al Mudzakir, and P. Karawang, “PENGENALAN SAMPAH PLASTIK DENGAN MODEL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” 2020.
[22]  J.  H.  Kim,  N.  Kim,  Y.  W.  Park,  and  C.  S.  Won,  “Object  Detection  and  Classification  Based  on  YOLO-V5  with  Improved Maritime Dataset,” J Mar Sci Eng, vol. 10, no. 3, Mar. 2022, doi: 10.3390/jmse10030377.
[23]  D.  I.  Mulyana  and  M.  A.  Rofik,  “Implementasi  Deteksi  Real  Time  Klasifikasi  Jenis  Kendaraan  Di  Indonesia  Menggunakan Metode YOLOV5,” 2022.
[24]  S. R. D. Amiril, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi Penyakit Padi Melalui Citra Daun,” Dspace.Uii.Ac.Id, p. 23, 2020.
[25]  D. Ruwandara, M. Jajuli, and A. Rizal, “Analisis Algoritma K-Means Clustering Untuk Daerah Penyebaran Sampah di Kota Bekasi,” JOINS (Journal of Information System), vol. 6, no. 1, pp. 56–63, May 2021, doi: 10.33633/joins.v6i1.4085.
[26]  N. Saefulloh, J. Indra, and A. Ratna Juwita, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Kecacatan Pada Proses Welding di Perusahaan Manufacturing,” Technology and Science (BITS), vol. 6, no. 1, pp. 387–394, 2024, doi: 10.47065/bits.v6i1.5321.
[27]  D. Darmadi, P. Pratikso, and M. Rachmat, “Survei Volume Lalulintas Dengan Internet Of Thing Yolo-V5,” J Teknol, vol. 11, no. 1, pp. 25–35, Nov. 2023, doi: 10.31479/jtek.v11i1.276.