## IMPLEMENTASI DETEKSI OBJEK PENYAKIT DAUN KENTANG DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEUTRAL NETWORK
Sri Lestari 1 , Kurniawan Irfan Nauval 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM CKI, Jakarta, Indonesia
1 sri.lestari1203@gmail.com, 2* kurniawanirfan2611@gmail.com

## ABSTRAK
Kentang  ialah  salah  satu  tanaman  yang  potensial  untuk  dikembangkan.  Produksi  dan produktivitas kentang di Indonesia semakin menurun setiap tahunnya. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat  produksi  kentang  di  Indonesia  mengalami  penurunan  9,82%,  dari  1.176.304  ton  pada tahun  2009  menjadi  1.060.805  ton  pada  tahun  2010.[1]  Kendala  menurunnya  produktivitas kentang  disebabkan  oleh  serangan  hama  dan  penyakit,  sehingga  memerlukan  suatu  sistem  yang dapat membantu mendiagnosis sejak dini terhadap serangan hama dan penyakit tanaman kentang. Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  kentang  dengan  memanfaatkan perkembangan  teknologi  dan  informasi  yaitu  dengan  mengembangkan  ilmu  kecerdasan  buatan (Artificial  Intteligence)  serta  memanfaatkan  teknologi  pengolahan  citra  digital  maka  hal  ini  bisa diatasi, jadi pada penelitian ini akan  mengusulkan  metode yang tepat dalam  mendeteksi  penyakit pada daun kentang. Klasifikasi akan dilakukan dengan tiga kelas berupa daun sehat, early blight, dan  late  blight  menggunakan  metode  Deep  Learning  mengguanakan  arsitektur  Convolutional Neural Network (CNN). Hasil pada peneltian ini dianggap baik karena pada epoch ke 10 dengan batch size 20 menghasilkan training akurasi 95% dan akurasi validasi 94%.
Kata  Kunci : Produktivitas, Convolutional  Neural  Network (CNN),  Akurasi  validasi, Deep Learning, Artificial Intteligence , early blight , dan late blight .

## ABSTRACT
Potato is one of the plants that has the potential to be developed. Production and productivity of potatoes in Indonesia is decreasing every year. The Central Statistics Agency (BPS) noted  that potato  production  in  Indonesia  decreased  by  9.82%,  from  1,176,304  tons  in  2009  to  1,060,805 tons  in  2010. [1] Constraints  to  the  decline  in  potato  productivity  were  caused  by  pests  and diseases,  thus  requiring  a  system  which  can  help  diagnose  early  potato  pests  and  diseases.  One way to detect disease in potato plants by utilizing developments in technology and information is by developing artificial intelligence and utilizing digital image processing technology so this can be overcome, so this study proposes the right method for detecting disease in potato. potato leaves. Classification will be carried out with three classes in the form of healthy leaves, early blight, and late  blight  using  the  Deep  Learning  method  using  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN) architecture. The results of this research are considered good because the 10th epoch with a batch size of 20 produces 95% accuracy training and 94% validation accuracy.
Keywords:  Productivity,  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  Validation  accuracy,  Deep Learning, Artificial Intteligence , early blight, and late blight.

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  kentang  memiliki  banyak  sekali  manfaat  untuk  kebutuhan  hidup  kita  sebagai manusia  dan  tidak  asing  lagi  di  mata  masyarakat  Indonesia.[2]  Kentang  berada  pada  peringkat ketiga  bahan  pokok  yang  dikonsumsi  masyarakat  dunia  setelah  beras  dan  gandum  (International Potato Center, 2013).[3] Kentang merupakan salah satu dari sekian banyak makanan utama karena didalamnya  mengandung  banyak  sekali  karbohidrat.  Dan  tidak  pula  dipungkiri  tanaman  kentang pasti memiliki penyakit, jika penyakit tanaman ini dibiarkan maka dapat meningkatkan penurunan produksi  pada  pangan,  dalam  masa  tanam,  tanaman  kentang  tidak  boleh  teserang  hama[4]  maka perlunya pendeteksian penyakit pada tanaman pada waktu yang tepat supaya dapat mengendalikan serta  mencegah dengan  lebih  baik dan benar untuk penyakit tanaman. Produktivitas  kentang saat ini  semakin  menurun  disebabkan  karena  biaya  produksi  tanaman  kentang  tinggi[5],  padahal meningkatnya  permintaan  kentang  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  penduduk,  taraf  hidup masyarakat  yang  meningkat  serta  banyaknya  penduduk  luar  ataupun  wisatawan  asing  yang  ke Indonesia.[6]  Berdasarkan  pengalaman  para  petani  yang  menanam  kentang,  biasanya  penyakit busuk  pada  daun  kentang  timbul  saat  tanaman  tersebut  berumur  5–6  minggu  setelah  tanam.[7] Serangan penyakit busuk daun  sangat berpotensi   menyebar ke bagian lain dari tanaman kentang seperti pada tangkai, batang dan umbi kentang. Sehingga petani harus mengetahui dan memangkas secara  dini  daun  yang  sudah  terinfeksi  penyakit  busuk  daun  agar  mendapatkan  hasil  panen  yang baik  dan  juga  bagus.  Diagnosis  virus  berdasarkan  gejala  sulit  untuk  menentukan  identitas  suatu virus.[8] Biaya Produksi pun bisa signifikan meningkat jika penyakit tanaman tidak terdeteksi dan disembuhkan pada tahap awal[9]
Ada  beberapa  penyakit  daun  kentang  yang  tidak  diketahui  oleh  para  Petani.[10]  Penyakit busuk  daun  kentang  mulai  ditemukan  gejalanya  di  sentra  pertanaman  kentang  di  pulau  Jawa. Diduga  bahwa  jamur  patogen  penyebab  penyakit  busuk  daun  terbawa  oleh  umbi–umbi  benih (bibit)  kentang  yang  saat  ini  diimpor  dari  negara  Belanda.  Sedangkan  penyakit  daun  kentang bercak  kering  atau  disebut  juga  early  blight[11]  dapat  dengan  mudah  diamati  pada  tanaman kentang  yang  bergejala.  Gejala  awal  bercak  kering  pada  daun  bagian  bawah,  berwarna  cokelat berupa tanda khas lingkaran berpusat (seperti cincin) pada bercak tersebut, sporulasi tidak nampak seperti embun putih. Penyakit bercak kering (alternaria solani) adalah penyakit pada kentang yang disebabkan oleh jamur Alternaria solani.
Adapula  Penyakit  hawar  daun  kentang  disebabkan  oleh  jamur  Phytophthora  infestans merupakan  salah  satu  penyakit  penting  pada  tanaman  kentang.[12]  Penurunan  produksi  kentang karena  serangan  jamur  P.  infestans  dapan  mencapai  90%.[13],  contoh  penyakit  lain  pada  daun kentang adalah penyakit layu yang diakibatkan oleh patogen Ralstonia solanacearum.[14]
Proses identifikasi[15] daun kentang secara tradisional mengalami banyak kendala akibat sifat manusia  yang  mempunyai  kelemahan  yang  menyebakan  hasil  yang  diinginkan  tidak  efektif.[16] Identifikasi  buah-buahan,  daun  tanaman  dan  sayuran  yang  dilakukan  secara  manual  tidak  efisien dan  kurang  teliti,  untuk  jumlah  yang  cukup  besar.[17]  Dalam  menangani  masalah  pada  penyakit pada  daun  kentang  ini  telah  banyak  dilakukan,  tidak  hanya  didalam  bidang  pertanian  saja  tetapi pada  bidang  teknologi  pun  turut  ikut  andil,  salahsatunya  adalah  pemanfaatan  bidang  informatika dalam  mengidentifikasi  penyakit  yang  ada  pada  tanaman  kentang  dengan  menggunakan  image processing  atau  biasa  disebut  pengolahan  citra  digital.  Riset  selalu  dilakukan  untuk  menemukan
metode  dan  konsep  yang  sesuai  dalam  penanganan  kasus  pengenalan  objek  secara  komputasi dengan pengolahan citra.[18] Dalam disiplin komputer, salah satu metode yang sering digunakan untuk identifikasi atau pengenalan objek adalah pengolahan citra.[19] Pengolahan citra merupakan cara  yang  efektif  untuk  mengidentifikasi  penyakit  daun  kentang.[20]  Pemanfaatan  image processing  dalam  melakukan  identifikasi  dapat  membantu  para  pengelola  pertanian  untuk memberikan  penanganan  secara  efektif  dan  efisien  pada  tanaman  yang  tidak  sehat  atau  tidak normal. Dengan berkembangnya teknologi saat ini telah banyak penelitian yang mengembangkan pengolahan  citra  digital  dalam  bidang  pertanian  baik  untuk  mengidentfikasi  penyakit  ataupun mengidentifikasi hasil produksi pertanian.
Salah satu pemanfaatan penelitian citra digital dalam menyelesaikan masalah pada penelitian ini  adalah  untuk  identifikasi  penyakit  pada  daun  tanaman  kentang.Penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat  sistem  yang  dapat  membantu  para  petani[21]  atau  pengelola  pertanian  dalam mengidentifikasi  penyakit  pada  daun  kentang  dengan  memanfaatkan  data  gambar  daun  kentang. Identifikasi  daun  pada  tanaman  kentang  ini  dibagi  menjadi  tiga  bagian  yaitu  tanaman  kentang dengan  daun  sehat  atau  normal,  late  bligt,  dan  early  blight.  Maka  pada  penelitian  ini  akan melakukan  identifikasi  ini  menggunakan  algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang merupakan salah satu dari metode Deep Learning. Data yang digunakan berupa data penyakit pada daun tanaman kentang didapat dari website kaggle dengan nama PlantVillage.
2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Survei Metodologi (Review Survey Protocol)
Metodologi survei ini disusun berdasarkan PICOC (Population, Intervention,  Comparation, Outcomes,  Context)  sebagai  identifikasi  kebutuhan  informasi  dari  sumber  penelitian  –  penelitian sebelumnya dalam table 2.1 yaitu:

## Judul Tema Survei :
Implementasi  Deteksi  Objek  Penyakit  Daun  Kentang  dengan  Metode  Convolutional  Neutral Network
Population Klasifikasi,  Daun  Kentang,  Convolutional  Neutral  Network dan Penyakit Daun Kentang Intervention Citra dataset yang didapatkan kualitasnya masih kurang layak Comparation - Outcomes Identifikasi Penyakit Daun Kentang Context Dataset public
Dalam  melakukan  mencarian  dari  sumber-sumber  penelitian  sebelumnya  dilakukan  tahapan dalam mendapatkan jurnal-jurnal penelitian yang telah dipublikasikan untuk itu dilakukan Strategi Seleksi Studi atau Studies Selection Strategy yaitu melakukan tahapan sebagai berikut:

## 2.2 Data Penelitian
Dataset yang digunakan pada penelitian ini berupa gambar daun tanaman kentang yang dibagi menjadi  tiga  kelas  yaitu  late  blight  yang  ditampilkan  pada  Gambar  2  (a),  early  blight  yang ditampilkan pada Gambar 2 (b), dan daun sehat yang ditampilkan pada Gambar 2 (c). Dataset ini didapatkan  dari  website  Kaggle  dengan  nama  “PlantVillage  Dataset”  yang  diunggah  oleh  Tairu Oluwafemi Emmanuel dan perubahan yang terakhir dilakukan pada oktober 2018.

## 2.3 Data Collection
Dataset Collection merupakan tahapan pengumpulan data yang akan digunkan pada penelitian ini  dalam  menentukan  penyakit  daun  pada  tanaman  kentang.  Karena  pada  penelitian  ini  bersifat supervised  learning  dimana  pada  proses  klasifikasi  menggunakan  data  yang  sudah  ada  yang memiliki  label  dari  masing-masing  kelas,  maka  data  daun  tanaman  kentang  yang  digunakan memiliki  label  atau  kelas  yang  dibagi  menjadi  tiga  yaitu  late  blight,  early  blight,  dan  daun  sehat atau normal. Pada dataset Collection ini digunakan juga Augmentation Image, yaitu sebuah teknik yang  digunakan  untuk  memperluas  ukuran  kumpulan  data  ketika  terjadi  keterbatasan  dataset dengan  memodifikasi  gambar  yang  ada  dalam  kumpulan  data.  Proses  image  augmentation  ini dilakukan agar kualitas model meningkat.

## 2.4 Preprocessing Data
Preprocessing  data  merupakan  tahap  persiapan  sebelum  data  diolah  dan  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi.  Pada  tahap  ini  persiapan  data  yang  dilakukan  adalah  menentukan  jumlah data yang digunakan yaitu 1152 gambar dari 3 kelas, pembagian kelasnya adalah late blight, early blight dan daun sehat.

## 2.5 Classification
Pada  Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  klasifikasi  gambar  dengan  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Algoritma  CNN  termasuk  dalam  metode  supervised learning  dimana  identifikasi  suatu  gambar  dengan  melatih  data  gambar  yang  sudah  ada  dan menargetkan  variabel  gambar.  Convolutional  layer  CNN  membantu  jaringan  saraf  pada  CNN mengenali  daun  kentang  berdasarkan  atribut-atribut  yang  dimmilikianya.  Jaringan  saraf  dapat mengenali gambar daun kentang berdasarkan piksel-piksel yang ada didalam gambar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Dataset
Dataset ini  merupakan  dataset  daun  tanaman  kentang  yang  terbagi  kedalam  3 kelas  yaitu  late  blight,  early  blight  serta  daun  sehat  (Gambar  3.1).  Dataset  ini berjumlah  900  data  dengan  rincian  masing-masing  kelas  memiliki  300  data. Dataset ini kemudian diletakkan pada folder google drive.
a b
c
Gambar 3. 1 Daun late blight (a), daun early blight (b), daun sehat (c)

## 3.2 Praproses Data
Langkah  yang  dilakukan  pada  praproses  data  adalah  memuat  library  yang  dibutuhkan  serta memuat  dataset  berupa  citra  daun  tanaman  kentang.  Langkah  pertama  yaitu  memuat  library (Gambar 3.2).
Gambar 3. 2 Memuat Library
Setelah library dimuat langkah selanjutnya adalah memuat dataset (Gambar 3.3).
Gambar 3. 3 Memuat Database

## Gambar 4. 4 Jumlah citra daun tanaman kentang untuk data training dan testing
Setelah  dataset  dimuat  selanjutnya  adalah  mengkonfirmasi  jumlah  dataset  citra  daun  tanaman kentang untuk data training dan data testing.
3.3 Desain Model
Pada  tahap  ini  model  akan  dibuat  dan  dijelaskan  model  yang  ada  pada  metode  Convolutional Neural  Network  (CNN).  Setelah  dilakukan  praproses  data,  langkah  selanjutnya  adalah  membuat desain  model  dengan  metode  CNN.  Ada  tiga  tahap  yaitu  membangun  model,  menyusun  model serta training data citra.
Gambar 3. 4 Membangun dan menyusun model
Pada  gambar  3.4  diatas  adalah  implementasi  tahap  membangun  dan  Menyusun  model  yang menggunakan  library  tensor  untuk  metode  CNN.  Adapun  tahap  pembangunan  dan  penyusunan model  ini  melewati  5  tahapan  yaitu  pertama  mengekstrak  fitur  dari  citra.  Kedua  mengubah  fitur tersebut  menjadi  setengah  ukuran.  Ketiga  mengubah  format  fitur  gambar  dari  array  2  dimensi menjadi array 1 dimensi dengan nilai 150 150 3 pixel. Keempat array tersebut diberi nilai x, serta mengembalikan  maks(x,  0).  Kelima  penentuan  6  neuron,  probabilitas  bahwa  fitur  gambar termasuk dalam salah satu kelas.

## Gambar 3.5 Hasil yahap membangun dan menyusun model
Pada gambar 3.5 diatas merupakan hasil dari 5 tahap pembangunan dan penyusunan model. Tahap  pertama  disebut  dengan  Conv2D.  Tahap  kedua  disebut  dengan  MaxPooling2D.  Tahap ketiga disebut Flatten. Tahap keempat disebut Relu. Tahap kelima disebut Softmax. Selanjutnya masuk ke tahap training citra daun tanaman kentang. Tahap ini dilakukan dengan 20 kali epoch (gambar 3.6).
Gambar 3.6 Tahap training citra daun dan tanaman kentang dengan 20 epoch Adapun setelah dilakukan epoch sebanyak 20 kali didapatkan hasil akurasi 100% dan val accuracy 94% (gambar 3.7).

## Gambar 3.7 Hasil tahap training citra daun tanaman kentang dengan 20 epoch
Karena  telah  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  cukup  tinggi  maka  model  disimpan  dengan ekstensi .h5. Output dari model tersebut juga disimpan dalam bentuk ekstensi .csv. Kedua file hasil model ini disimpan kedalam folder google drive. Langkah penyimpanan ini ada pada gambar 3.8.

## Gambar 3.8 Penyimpanan model
Langkah  berikutnya  adalah  menampilkan  visualisasi  nilai  accuracy  dan  loss  sebanyak  20 epoch (gambar 3.9).

## Gambar 3.9 Visualisasi nilai accuracy dan loss sebanyak 20 epoch
Pada gambar 3.9 diatas terlihat bahwa grafik  nilai akurasi  mulai dari epoch 1 hingga epoch 20  terlihat  semakin  meningkat.  Sedangkan  grafik  nilai  loss  mulai  dari  epoch  1  hingga  epoch  20 terlihat menurun.
3.4 Hasil Pengujian
Setelah  pemodelan  berhasil  dilakukan  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan pengujian.  Proses  pengujian  ini  akan  menghasilkan  nilai  akurasi  untuk  model  yang  telah  dibuat. Setelah dilakukan evaluasi model maka didapatkan nilai akurasi sebesar 94%.

## Gambar 3.10 Pengujian
Pada gambar 3.10 dapat terlihat bahwa nilai akurasi pada model adalah 94%. Artinya model tersebut sangat baik. Pengujian juga dilakukan untuk menampilkan random image yang terprediksi labelnya dengan benar (gambar 4.15).

## Gambar 4. 5 Pengujian random image
Hasilnya  model  tersebut  mampu  menampilkan  random  image  yang  terprediksi  labelnya dengan  benar  (gambar  4.16).  Pada  gambar  tersebut  terlihat  bahwa  image  yang  terpilih  memiliki probabilitas label citra daun tanaman kentang late blight.
Gambar 4. 6 Hasil pengujian random image
Selanjutnya  pengujian  dilakukan  juga  dengan  mengecek  citra  mana  saja  yang  gagal  dalam klasifikasi menggunakan model tersebut (gambar 4.17).
Gambar 4. 7 Mengecek citra yang gagal dalam klasifikasi
Hasilnya  dari  100  citra  yang  diuji  ada  4  citra  yang  gagal  dalam  klasifikasi  menggunakan model tersebut. Adapun citra yang gagal beserta prediksi labelnya ada pada gambar 4.18.
Gambar 4. 8 Hasil citra yang gagal dalam klasifikasi

## 3.5 Ekstraksi fitur dengan VGG16
VGG16 merupakan salah satu alat untuk mengekstraksi fitur yang ada pada library keras.

## Gambar 4. 9 Deklarasi ekstraksi fitur dengan VGG16
Setelah  deklarasi  ekstraksi  fitur  dengan  VGG16,  selanjutnya  memvisualisasikan  fitur  tersebut melalui Principal component analysis (PCA) (gambar 4.20).
Gambar 4. 10 Visualisasi fitur melalui PCA
Tahap  selanjutnya  adalah  melatih  data  training  menggunakan  model  yang  telah  melalui proses  ekstraksi  fitur  dengan  VGG16.  Pelatihan  ini  menggunakan  epoch  sebanyak  20  epoch. Adapun  hasil  dari  pelatihan  ini  yaitu  nilai  akurasi  dan  nilai  loss  divisualisasikan  kedalam  grafik pada gambar 4.21.

## Gambar 4. 11 Hasil nilai akurasi dan nilai loss
Pada gambar 4.21 diatas dapat dilihat bahwa  nilai akurasi  mulai dari epoch 1 hingga epoch 20  terlihat  semakin  meningkat.  Sedangkan  grafik  nilai  loss  mulai  dari  epoch  1  hingga  epoch  20 terlihat menurun. Maksimal nilai akurasi adalah 100% sedangkan minimal nilai loss adalah 0,0. Tahap  selanjutnya  yaitu  menguji  model  yang  telah  melalui  proses  ekstraksi  fitur  dengan  VGG16 tersebut (gambar 4.22).

## Gambar 4. 12 Hasil nilai akurasi dan nilai loss
Pada gambar 4.22 terlihat bahwa nilai akurasi dari hasil pengujian model yang telah melalui proses  ekstraksi  fitur  dengan  VGG16  adalah  93,33%.  Ternyata  nilai  akurasi  model  yang  telah melalui  proses  ekstraksi  fitur  dengan  VGG160  tersebut  kurang  baik  dibandingkan  model  dengan metode sebelumnya yaitu CNN.

## 3.6 Pembahasan
Dari pemaparan hasil pengujian terhadap deteksi citra daun tanaman kentang diatas diketahui model  dengan  metode  CNN  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  94%.  Hasil  akurasi  ini  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  deteksi  citra  daun  tanaman  kentang  dengan  ekstraksi  fitur  menggunakan VGG16  yaitu 93,33. Model yang dihasilkan dengan  metode CNN  sesuai  harapan. Hal  ini  karena tingkat akurasi model diatas 70%.
Adapun  hasil  akurasi  tersebut  dapat  dibahas  turunan  variabelnya  pada  Confusion  Matrix. Confusion  matrix  adalah  suatu  metode  yang  biasanya  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan akurasi  pada  konsep  data  mining  atau  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Pada  pengukuran kinerjamenggunakan confusion matrix, terdapat 4 (empat) istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi. Keempat istilah tersebut adalah True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN). Namun dalam penelitian ini istilah tersebut tidak digunakan. Pada penelitian  ini  digunakan  istilah  3  kelas  label  yaitu  late  blight,  early  blight  serta  healthy  (gambar 4.23).
Gambar 4. 13 Confusion Matrix
Pada  gambar  4.23  diatas  jumlah  citra  daun  tanaman  kentang  dengan  label  late  blight  yang terdeteksi  benar  adalah  sebanyak  88  gambar.  Sedangkan  jumlah  citra  daun  tanaman  kentang dengan  label  early  blight  yang  terdeteksi  benar  adalah  sebanyak  97  gambar.  Selanjutnya  jumlah citra  daun  tanaman  kentang  dengan  label  healthy  yang  terdeteksi  benar  adalah  sebanyak  97 gambar.
4. KESIMPULAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan serta pembahasan yang telah diuraikan pada bab IV  mengenai  deteksi  citra  daun  tanaman  kentang  menggunakan    metode  CNN  dihasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem dibangun dengan menggunakan Sistem Operasi Windows 10 , python 3.6 serta jupyter notebook.  deteksi  citra  daun  tanaman  kentang  menggunakan    metode  CNN  ini  dilakukan dengan  4  tahap  utama  yaitu  penyiapan  dataset  (praposes  data),  pembuatan  model  serta pemaparan hasil pengujian.
2. Penyiapan dataset dilakukan dengan mengambil data dari “PlantVillage Dataset” pada website Kaggle yang diunggah oleh Tairu Oluwafemi Emmanuel. Dataset ini merupakan dataset daun tanaman kentang yang terbagi kedalam 3 kelas yaitu late blight, early blight serta daun sehat. Dataset  ini  berjumlah  900  data  dengan  rincian  masing-masing  kelas  memiliki  300  data. Praproses data dilakukan dengan memuat library yang dibutuhkan serta memuat dataset berupa citra daun tanaman kentang.
3. Library  yang  dibutuhkan  diatas  secara  garis  besar  adalah  untuk  memuat  dataset  gambar  citra daun  kentang,  untuk  membuat  desain  model  menggunakan  metode  CNN,  serta  menampilkan nilai  confusion  matrix  hasil  pengujian.  Setelah  selesai  melakukan  praproses  data,  selanjutnya dilakukan  pembuatan  desain  model  dan  pengujian.  Dari  hasil  pengujian  model  tersebut didapatkan  nilai  hasil  akurasi  sebesar  94%.  Selanjutnya  peneliti  melakukan  ekstraksi  fitur dengan  metode  VGG16  untuk  meningkatkan  hasil  akurasi.  Namun  ternyata  tidak  sesuai harapan  karena  hasil  akurasinya  lebih  rendah  yaitu  93,3%.  Sehingga  dihasilkan  kesimpulan bahwa  deteksi  citra  daun  tanaman  kentang  menggunakan    metode  CNN  sesuai  harapan. Adapun hasil confusion matrix dari pengujian yang dilakukan menunjukkan jumlah citra daun tanaman  kentang  dengan  label  late  blight  yang  terdeteksi  benar  adalah  sebanyak  88  gambar. Sedangkan jumlah citra daun tanaman kentang dengan label early blight yang terdeteksi benar adalah  sebanyak  97  gambar.  Selanjutnya  jumlah  citra  daun  tanaman  kentang  dengan  label healthy yang terdeteksi benar adalah sebanyak 97 gambar

## 4.2 Saran
Dari  hasil  penelitian,  penulis  memberikan  saran  agar  pada  tahap  selanjutnya  dilakukan pengembangan penelitian selanjutnya antara lain:
1. Menggunakan  algoritma  lain  untuk  proses  klasifikasi  data  misalnya  algoritma  naivebayes, algoritma Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), atau algoritma Recurrent neural network (RNN).
2. Mencari  topik  daun  tanaman  lain  dalam  topik  deteksi  citra  daun  tanaman  sebagai perbandingan untuk proses klasifikasi daun tanaman.

## DAFTAR PUSAKA
[1]  S.  P.  G.  Widestra,  N.  Hidayat,  and  R.  K.  Dewi,  “Sistem  Diagnosis  Penyakit  Tanaman Kentang MenggunakanSistem Diagnosis Penyakit Tanaman Kentang Menggunakan Metode K-Nearest  Neighbor  Syndu,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  4,  pp. 4020–4026, 2019.
[2]  Mehri  Paniza,  Rusbandi,  and  Derry  Alamsyah,  “Identifikasi  Jenis  Buah  Pir  Berdasarkan Bentuk Menggunakan Metode HOG dan JST,” J. Algoritm. , vol. 2, no. 1, pp. 62–72, 2021.
[3]  F.  Nainggolan,  H.  D.  Hutahaean,  and  A.  Gea,  “Sistem  Pakar  Mendeteksi  Penyakit  Pada Tanaman Sayur Sawi Dengan Metode Bayes,” J. Armada Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 109–118, 2018, doi: 10.36520/jai.v2i2.31.
[4]  N. Ahmad and Iskandar, “Metode Forward Chaining  untuk Deteksi Penyakit Pada Tanaman Kentang,” JINTECH  J.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  7–20,  2020,  doi: 10.22373/jintech.v1i2.592.
[5]  L.  Lehar,  M.  K.  Salli,  and  H.  M.  C.  Sine,  “APLIKASI  PUPUK  ORGANIK  DAN Trichoderma sp TERHADAP HASIL,” Hijau Cendekia , pp. 29–34, 2013.
[6]  P.  Pada  and  T.  Kentang,  “APLIKASI  BIOPESTISIDA  Streptomyces  sp  .  DALAM MENGENDALIKAN  DI  DATARAN  MEDIUM  APPLICATION  OF  BIOPESTICIDES STREPTOMYCES  SP  .  IN  CONTROLLING  DISEASE  IN  POTATO  (  SOLANUM TUBEROSUM  L  .)  PLANTS  IN  THE  MEDIUM  PLAIN  PENDAHULUAN  Kentang  (  S  . tuberosum L .) meru,” vol. 30, no. 2, pp. 109–124, 2020.
[7]  L. Amatullah, I. Ein, and M. M. Santoni, “Identifikasi Penyakit Daun Kentang Berdasarkan Fitur  Tekstur  dan  Warna  Dengan  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” Semin.  Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , no. April, pp. 783–791, 2021.
[8]  Damayanti  and  Kartika,  “Deteksi  Virus-Virus  pada  Kentang  di  Jawa  Barat  dengan Menggunakan  Teknik  Molekuler  (  Detection  of  Viruses  on  Potato  in  West  Java  by  Using Molecular Techniques ),” J. Hortik. , vol. 25, no. 2, pp. 171–179, 2015.
[9]  P.  U.  Rakhmawati,  Y.  M.  Pranoto,  and  E.  Setyati,  “Klasifikasi  Penyakit  Daun  Kentang Berdasarkan Fitur Tekstur dan Fitur Warna Menggunakan Support Vector Machine,” Semin. Nas. Teknol. dan Rekayasa , pp. 1–8, 2018.
[10]  V.  I.  Safitri,  “Deteksi  Penyakit  Tanaman  Kentang  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 798–805, 2017.
[11]  S. Ilahiyah and A. Nilogiri, “Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 3, no. 2, pp. 49–56, 2018.
[12]  A. Fitriana and L. Hakim, “Endophytic Fungus effectiveness Origin Root Crops Potatoes in
Compost  Media  Skin  Diseases  Coffee  to  Suppress  Development  Potato  Leaf  blight (Phytophtora infestans),” J. Agrista , vol. 23, no. 1, pp. 9–14, 2019.
[13]  W. Nawfetrias et al. , “Pengendalian Hayati Penyakit Hawar Daun Tanaman Kentang Dengan Agens Hayati Jamur-jamur Antagonis Isolat Lokal,” Bioma  Berk. Ilm. Biol. , vol. 2, no. 2, p. 51, 2018, doi: 10.14710/bioma.10.2.51-57.
[14]  J.  Fauzul  Izza,  L.  Qurata  Aini,  and  R.  Rizkyta  Kusuma,  “Pemanfaatan  Rhizobakteri  dari Gulma  di  UB  Forest  sebagai  Agen  Antagonis  Penyakit  Layu  Bakteri  pada  Kentang,” Biotropika - J. Trop. Biol. , vol. 6, no. 2, pp. 54–63, 2018, doi: 10.21776/ub.biotropika.2018.006.02.03.
[15]  B.  M.  Sari,  “Identifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Strawberry  Berdasarkan  Warna  RGB dengan Menggunakan Metode Regionprops,” Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 5, pp. 225– 230,
2020, [Online]. Available:
https://ejurnal.seminar-
id.com/index.php/tin/article/download/460/328.
[16]  E.  Utama,  F.  Yapputra,  and  G.  Gasim,  “Identifikasi  Jenis  Mangga  Berdasarkan  Bentuk Menggunakan  Fitur  HOG  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” J.  Ilm.  Inform.  Glob. ,  vol.  9,  no. 1, pp. 1–6, 2018, doi: 10.36982/jig.v9i1.437.
[17]  S. A. Syakri, M. Mulyadi, and Z. K. Simbolon, “Identifikasi Tingkat Kebulatan Buah Pepaya Berdasarkan Luas Objek Dengan Pengolahan Citra,” J.  Infomedia ,  vol.  2,  no.  2,  2018,  doi: 10.30811/.v2i2.517.
[18]  M. Widyaningsih, “Identifikasi Kematangan Buah  Apel Dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix  (GLCM),” J. SAINTEKOM , vol. 6, no. 1, p. 71, 2017, doi: 10.33020/saintekom.v6i1.7.
[19]  G.  Gasim,  “Identifikasi  Kadar  Semen  dan  Pasir  Melalui  Citra  Permukaan  Menggunakan Teknik Blok Citra,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 188– 199, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.371.
[20]  E. F. Himmah, M. Widyaningsih, and M. Maysaroh,  “Identifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit  Berdasarkan  Warna  RGB  Dan  HSV  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Sains dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 193–202, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i2.242.
[21]  D.  S.  Runtunuwu,  J.  E.  X.  Rogi,  and  J.  H.  Palendeng,  “IDENTIFIKASI  VARIETAS KENTANG  „SUPERJOHN‟  BERDASARKAN  PENANDA  RAPD  (Random  Amplified Polymorphic DNA),” Eugenia , vol. 17, no. 1, 2011, doi: 10.35791/eug.17.1.2011.7140.