## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL EURAL NETWORK UNTUK DETEKSI HAMA PADA TANAMAN HIDROPONIK
Uci Rahmalisa 1 , Mardeni 2 , Yulisman 3 , Arie Linarta 4 1,2,3, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Hang Tuah Pekanbaru
4, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dumai Email : 1 ucirahmalisa89@gmail.com , 2, mdn@htp.ac.id, 3, yulisman@htp.ac.id ,
4, arie.linarta83@gmail.com .

## ABSTRAK
Hama  pada  tanaman  merupakan  hal  yang  sering  terjadi  dan  sulit  dihindari  oleh  petani. Namun, jika hal ini tidak ditindak lanjuti dengan baik, maka dapat memicu tanaman tumbuh lebih lambat dari seharus nya, tidak sehat dan bahkan dapat menyebabkan tanaman gagal tumbuh. Hal ini juga dapat berpengaruh pada hasil panen dan menyebabkan kerugian. Urgensi dari penelitian ini  adalah  maraknya  budidaya  tanaman  dengan  menggunakan  instalasi  hidroponik  beberapa tahun  belakangan  ini,  dan  terdapat  beberapa  pembudidaya  tanaman  ini  tidak  mengetahui  jenis hama yang sering terdapat pada tanaman hidroponik dan sulit untuk menanganinya. Studi kasus pada  penelitian  ini  adalah  SLB  Negeri  Pembina  Pekanbaru.  SLB  Negeri  Pembina  Pekanbaru merupakan sekolah yang mengedepankan keterampilan kepada peserta didik karena peserta didik memiliki ketunaan. Salah satu keterampilan yang sedang digeluti oleh SLB Negeri Pembina saat ini  adalah budidaya  tanaman  hidroponik  yang  mulai  dipasarkan pada  masyarakat  luas.  Namun, sering  terdapat  beberapa  tanaman  yang  gagal  tumbuh  dan  beberapa  bahkan  mati.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  1)  merancang  dan  mengimplementasikan  sebuah  arsitektur  dengan memanfaatkan  algoritma  convolutional  neural  network  untuk  deteksi  hama  pada  tanaman hidroponik  2)  Mengetahui  hasil  dan  tingkat  akurasi  yang  di  dapatkan  dari  proses  implementasi deteksi hama
Kata Kunci : Hidroponik; Hama_Tanaman; CNN; Algoritma; Testing

## ABSTRACT
Pests  in  plants  are  something  that  often  occurs  and  are  difficult  for  farmers  to  avoid. However, if this is not followed up properly, it can trigger the plant to grow more slowly than it should, which is unhealthy and can even cause the plant to fail to grow. This can also affect crop yields  and  cause  losses.  The  urgency  of  this  research  is  the  rise  in  plant  cultivation  using hydroponic installations in recent years, and there are some plant cultivators who do not know the types of pests that are often found in hydroponic plants and find it difficult to deal with them. The case study in this research is the Pembina Pekanbaru State SLB. Pembina Pekanbaru State SLB is a school that prioritizes skills for students because students have disabilities. One of the skills that SLB Negeri Pembina is currently working on is cultivating hydroponic plants which are starting to be marketed to the wider community. However, there are often some plants that fail to grow and some  even  die.  The  results  of  this  research  are  1)  designing  and  implementing  an  architecture using  a  convolutional  neural  network  algorithm  for  pest  detection  on  hydroponic  plants  2) Knowing  the  results  and  level  of  accuracy  obtained  from  the  pest  detection  implementation process
Keywords : Hydroponics; Plant_Pest; CNN; Algorithm; Testing

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  merupakan  sektor  yang  sangat penting  bagi  masyarakat  Indonesia.  Sektor pertanian  sebagai  sumber  penghasilan  bagi beberapa  masyarakat,  karena  sebagian  besar kawasan  Indonesia  merupakan  lahan  pertanian. Para petani biasanya menggunakan tanah untuk media  (Yulisman  et  al.,  2022).  Menanam dengan  cara  Berhidroponik  saat  ini  menjadi alternatif bagi para petani untuk menanam pada lahan  terbatas  (Wasonowati,  n.d.).  Hidroponik adalah lahan budidaya pertanian tanpa menggunakan media tanah, sehingga hidroponik merupakan  aktivitas  pertanian  yang  dijalankan dengan menggunakan air sebagai medium untuk menggantikan tanah.  Sehingga  sistem  bercocok tanam  secara  hidroponik  dapat  memanfaatkan lahan  yang  sempit  (Rahmalisa  et  al.,  n.d.).
Pertanian dengan menggunakan sistem hidroponik  memang  tidak  memerlukan  lahan yang  luas  dalam  pelaksanaannya,  tetapi  dalam bisnis  pertanian  hidroponik  hanya  layak dipertimbangkan  mengingat  dapat  dilakukan  di pekarangan  rumah,atap  rumah  maupun  lahan lainnya.
Permasalahan  pertama,  menanam  dengan cara ini pun tidak menutup kemungkinan bahwa tanaman  dapat  terserang  hama.  Permasalahan kedua,  banyak  pembudidaya  hidroponik  yang tidak  mengetahui  jenis  hama  yang  ada  pada tanaman hidroponik, sehingga dapat mengganggu  pertumbuhan  tanaman  serta  hasil panen yang tidak maksimal. Ada beberapa jenis hama  yang  ada  pada  tanaman  hidroponik (Prasetya et al., 2019), yaitu : a. Tungau  laba-laba.  Tungau  laba-laba  atau spider  mites  adalah  hama  yang  sering ditemukan,  terutama  pada  tanaman  di  area indoor.  Dengan  bentuk  yang  sangat  kecil, mungkin akan membuatmu nggak menyadari  kehadirannya.  Biasanya,  ketika kondisi  tanaman  sudah  semakin  memburuk kamu  baru  sadar  untuk  mengatasi  hama  ini. Maka  dari  itu,  kamu  perlu  lebih  jeli  dalam memperhatikan  tanaman  keladimu.  Selain itu,  kamu  bisa  juga  dengan menyeka  bagian belakang  daun  dengan  kain  dan  melihat apakah ada bekas serangga di area tersebut.
b. Trips.  Trips  atau  thrips  juga  terkadang  sulit untuk dideteksi. Tetapi kalau kamu mengamati  dengan  jeli  hama  ini  akan  kamu temukan dengan  tampilan  bintik hitam  kecil pada  permukaan  daun.  Selain  itu,  daun biasanya  akan  menunjukkan  gejala  berubah warna menjadi coklat dan kering.
c. Kutu daun, Hama yang satu ini juga dikenal dengan  istilah  kutu  tanaman.  Dari  segi tampilan  kamu  bisa  mengenalinya  dengan warna hijau atau hitam. Hati-hati, kutu daun dapat melemahkan tanaman dengan mengambil semua cairan pada tanaman. Hal ini  mengakibatkan  daun  berubah  warna menjadi  kuning,  kemudian  menjadi  coklat. Biasanya,  kutu  daun  ditemukan  pada  bagian batang tanaman.
d. Lalat putih. Lalat putih yang memiliki nama lain  whiteflies  merupakan  hama  yang menyerupai  ngengat  kecil  dengan  tampilan keseluruhan berwarna putih. Nah dibandingkan beberapa jenis hama sebelumnya, lalat putih akan mudah dikenali mata.  Tetapi  waspada,  karena  mereka  dapat terbang,  sehingga  akan  lebih  sulit  untuk ditangkap.
e. Agas  jamur.  Jenis  hama  agas  jamur  cukup terkenal  sebagai  hama  pada  tanaman  hias. Meskipun  agas  jamur  versi  dewasa  tidak berbahaya,  akan  tetapi  saat  berbentuk  larva justru  bisa  mematikan  koleksi  tanaman hidroponikmu.  Perlu  kamu  pahami,  agas jamur alias fungus gnats dapat memperlambat pertumbuhan tanaman dengan  memakan  akar.  Dari  segi  tampilan, hama ini berbentuk seperti cacing putih kecil di area media tanam.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  merancaang  dan menimplementasikan  sebuah  arsitektur  dengan memanfaatkan  algoritma  convolutional  neural network  untuk  deteksi  hama  pada  tanaman hidroponik.  Mengetahui  hasil  dan  tingkat akurasi yang di dapatkan dari proses implementasi  deteksi  hama.  Berikut  ini  adalah tahapan  dalam  metode  Crisp-DM  (Budiman  et al., 2012)  :
Gambar  1. Metode  Pengembangan  Sistem CRISP-DM

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 1. Tahap Business Understanding
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahapan  awal untuk  memahami  bisnis  dari  penelitian  ini, seperti  masalah  dan  tujuan  penelitian,  serta solusi  yang  dapat  ditempuh  untuk  mencapai tujuan  penelitian  yaitu  untuk  mendeteksi hama pada tanaman hidroponik
2. Tahap Data Understanding Pada tahapan pemahaman data, ada beberapa  hal  yang  dilakukan  antara  lain, mengumpulkan  data  awal,  mendeskripsikan data, mengeksplorasi data, dan memverifikasi kualitas data. seperti mengumpulkan  foto-foto  dari  tanaman hidroponik, kemudian foto tersebut dideskripsikan menjadi foto daun yang sehat atau pun foto daun yang terkena hama.
3. Tahap Data Preparation
Pada  tahapan  ini  dilakukan  persiapan  data mentah menjadi bentuk yang dapat digunakan  dengan  cara  mengedit  foto  dari data  sebelumnya  seperti  mengubah  format, menyesuaikan  ukuran  pixel  atau  adanya duplikasi dan gambar yang tidak jelas.
4. Tahap Modeling
Setelah  dilakukan  proses  data  preparation maka  tahap  berikutnya  adalah  modelling. Pada  modelling  ini  akan  di  uraikan  tahapan
proses  pembuatan  model    yang  digunakan peneliti  yaitu  dengan  metode  convolutional neural network.
5. Tahap Evaluation
Tahapan Evaluation merupakan tahap laporan evaluasi model dengan menggunakan  metode  convolutional  neural network.  Fase  Evaluation  juga  merupakan fase  interpretasi  terhadap  hasil  data  mining.
Evaluasi dilakukan secara mendalam dengan tujuan  agar  hasil  pada  tahap  modelling sesuai  dengan  sasaran  yang    ingindicapai dalam tahap business understanding. Beberapa  hal  yang  di  lakukan    dalam  hal evaluasi ini yaitu:
A. Mengevaluasi hasil (Evaluate Results)
B. Meninjau Proses (Review Process)
C. Menentukan Langkah selanjutnya (Determine Next Steps)
6. Tahap Deployment Merupakan tahapan dimana peneliti memanfaatkan  model  yang  telah  dibuat untuk  membuat  sebuah  laporan  dengan berdasarkan  model  yang  telah  dibuat  untuk mengetahui apakah program yang digunakan dapat memenuhi tujuan dari penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  Langkah  awal  yang dilakukan  adalah  klasifikasi  objek  menjadi  4 kelas,  yaitu  Daun  Terkena  Septoria,  Daun Sehat,  Daun  Kutu  Kebul,  dan  Daun  keriting dengan  menggunakan  algoritma convolutional neural  network (CNN).  Proses  utama  yang dilakukan pembuatan model h5 dengan melakukan training data, hal ini bertujuan untuk membuat  model  h5  yang  dapat  menghasilkan nilai  akurasi  tinggi  pada  saat  proses  deteksi objek  yang  diinginkan.  Berikut  adalah  hasil training  data  serta  source  code  dari  bentuk model  h5  dengan  menggunakan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN).

## Gambar 2. Code Training dan Validation
Berikut  model  dengan  tampilan  akurasi dalam  bentuk  grafik  dan  di  dapatkan  hasil sebagai berikut :

## Gambar  3.  Hasil  training  dan  validation dalam grafik
Pada  grafik  menunjukkan  proses  dari training  dan  validation  menunjukan  hasil  yaitu pada  training  dan  validation  loss  menunjukan nilai  terbaik  pada  epoch  ke-9  dan  training  dan validation accuracy pada epoch ke 4. Juga nilai accuracy  test  setelah  di  ubah  ke  persen menunjukan hasil 98.00%

## Gambar 4. Data untuk Deploy
Pada  gambar  di  atas  menunjukkan  data yang  nantinya  akan  kita  gunakan  untuk  deploy

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
system  yang  terdiri  dari  folder  template  yang berisi kan
file clasification.html, cnn.html(template)  dan  file  h5  flask  dan  file app.py

## Gambar 5. Code Classification.html
Pada gambar menunjukan source code  dari classification,html  yang  berfungsi  untuk membuat perintah unruk melakkukan upload  gambar  dan  akan  di  arahkan  ke cnn.html  untuk  memunculkan  hasil  output dari deteksi gambar daun tomat hidroponik.

## Gambar 6. Code file app.py
Pada  gambar  di  atas  menunjukan  source code  dari  template  html  yang  kita  gunakan. Disini  penulis  membuat  inputan  file  yang nantinya di gunakan untuk mengupload gambar yang akan di deteksi dan tombol deteksi yang di gunakan  untuk  menjalankan  perintah  deteksi yang  nantinya  akan  dialihkan  menuju  file classification.html  untuk  melakukan  prediksi pada  gambar  yang  diupload  dan  untuk menampilkan hasil deteksinya.
Berikut  adalah  hasil  deploy  model. Tampilan awal :

## Gambar 7. Tampilan Awal
Pada  gambar  di  atas  merupakan  gambar dari  tampilan  awal  sistem  saat  dijalankan dimana terdapat tombol untuk input gambar(browse) yang nantinya akan mengarahkan  kita  untuk  memilih  file  gambar yang  ingin  di  upload.  Setelah  itu  ada  juga tombol  Submit  yang berfungsi untuk memulai proses deteksi hingga hasil output gambar dapat keluar .

## Gambar 8. Hasil Deteksi
Gambar  diatas  menunjukkan  hasil  dari output  gambar  yang  telah  diinput  beserta keterangan hasil dari prediksi gambar daun.

## Pengujian Sistem
Hasil  pengujian  sisem  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Black  Box  Testing, merupakan  metode  testing  yang  dilakukan hanya mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak. Berikut  merupakan hasil pengujian sistem yang dilakukan.
Tabel 1. Pengujian Sistem

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Pada  gambar  di  atas  penulis  mencoba melakukan percobaan deteksi denagn
menginputkan  20  data  dari  data  yang  di  input terdapat  hasil  output  akurat  15  dan  5  tidak akurat  ,  hal  tersebut  bisa  terjadi  karena  adanya jumlah      data  training  yang  masih  terbatas. Dengan  penambahan  data  training  yang  lebih banyak lagi Hasil  akurasi yang bisa di dapatkan akan dapat semakin tinggi .

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil pengujian yang telah didapatkan, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Penerapan  algoritma  Convolutional  Neural Network  (CNN)  pada  deteksi  daun tanaman hidroponik  (pada  penelitian  ini  mengambil sampel dari daun tomat hidroponik), dimana pengujian  deteksi  hama  daun  ini  dapat mendeteksi  4  kelas  berbeda  yaitu  file  Daun
kriting, Daun Kutu Kebul, Daun Sehat, Daun Terkena Septoria dengan citra berjumlah 183 data  training  dan  49  data  validation menghasilkan nilai akurasi mencapai 0.9873. 2. Hasil  akurasi  dari  Algoritma  pendeteksian hama  daun  tanaman  tomat  ini  sangat dipengaruhi  sekali  oleh  beberapa  faktor seperti jarak pengambilan gambar,
pencahayaan dan kejalasan gambar.

## 5. REFERENSI
Budiman,  I.,  Prahasto,  T.,  &  Christyono,  Y. (2012). DATA CLUSTERING MENGGUNAKAN METODOLOGI CRISP-DM  UNTUK  PENGENALAN POLA  PROPORSI  PELAKSANAAN TRIDHARMA.  In Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi . Prasetya,  B.,  Boedi  Setiawan,  A.,  &  Febrinda Hidayatulail,  B.  (2019).  Fuzzy  Mamdani Pada Tanaman Tomat Hidroponik (Mamdani Fuzzy on Hydroponics Tomato Plants). Journal of Electrical and
Electronic  Engineering-UMSIDA , 3 (2).
https://doi.org/10.21070/jeee- u.v%vi%i.2471 Rahmalisa,  U.,  Fikri,  K.,  Linarta,  A.,  Hang Tuah  Pekanbaru,  U.,  Muhammadiyah Riau, U., & Dumai, S. (n.d.).

## IMPLEMENTATION  OF  IOT-BASED
HYDROPONICS  FOR  SLB  PEMBINA PEKANBARU  STUDENTS.  In Journal of Applied Engineering and
Technological Science (Vol. 4, Issue 1). Wasonowati,  C.  (n.d.). DENGAN  SISTEM BUDIDAYA HIDROPONIK .
Yulisman,  O.,  Rahmalisa,  U.,  &  Fikri,  K.
(2022). MENINGKATKAN PEMBERDAYAAN  SISWA  DENGAN IMPLEMENTASI HIDROPONIK BERBASIS  IOT  PADA  SISWA  SLB NEGERI PEMBINA PEKANBARU.
Jurnal  Pengabdian  Kepada  Masyarakat ,
2 (5).
http://bajangjournal.com/index.php/J- ABDI