Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Klasifikasi Penyakit Tanaman Tomat Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Rendra Soekarta *1 , Nirwana Nurdjan 2 , Ardian Syah 2
Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sorong e-mail: 1* rendrasoekarta@gmail.com, 2 nirwananurdjan@gmail.com,
3 ardian15.syah.51@gmail.com

## Abstrak
Tanaman tomat merupakan tanaman yang banyak di tanam oleh petani dan merupakan salah  satu  kebutuhan  bahan  makanan  yang  sering  dikonsumsi  oleh  masyarakat.  Salah  satu masalah dalam budidaya tanaman tomat yaitu penyakit yang sering menyerang tanaman tomat mulai dari daun, batang ,hingga pada buah tomat. Dan tidak sedikit dari petani yang melakukan kesalahan  saat  mengatasi  permasalahan  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  membangun sistem yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi penyekit tanaman tomat. Penyakit yang digunakan terdiri dari 10 jenis yaitu, Bacterial spot, Early blight, Late blight, Leaf mold, Septoria  leaf  spot,  Spider  mite,  Target  spot,  Mosaic  virus,    Yellow  leaf  virus .  Dengan perkembangan teknologi pada saat ini sekiranya dapat membantu petani untuk meminimalisir kesalahan  dalam  menentukan  penyakit  pada  tanaman  tomat,  yaitu  dengan  pendekatan kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence )  untuk  mengklasifikasi  penyakit  tanaman  tomat. Hasil  yang  didapatkan  berdasarkan  10 class jenis  penyakit  dengan  Dataset  yang  digunakan yaitu  sebanyak  10519  data  train  dan  1100  data  validation  yaitu accuracy yang  didapatkan 98% train accuracy dan 82 % validation accuracy
Kata kunci — Klasifikasi, Tomat, Convolutional Neural Network, VGG 16

## 1. PENDAHULUAN
naman tomat merupakan tanaman yang banyak di tanam oleh petani dan merupakan salah satu  kebutuhan  bahan  makanan  yang  sering  dikonsumsi  oleh  masyarakat.  Produksi tanaman sayuran tomat di kabupaten sorong pada tahun 2017 sebanyak 134 ton, dan pada tahun  2018  produksi  tanaman  sayuran  tomat  di  kabupaten  sorong  yaitu  sebanyak  7,6  ton (Sumber:  papuabarat.bps.go.id).  Jumlah  produksi  tanaman  tomat  menurun  Salah  satu  faktor yang menyebabkan penurunan produksi tanaman tomat yaitu penyakit yang sering menyerang tanaman tomat mulai dari daun, batang ,hingga pada buah tomat. Dan tidak sedikit dari petani yang melakukan kesalahan saat mengatasi permasalahan tersebut.
Dengan perkembangan teknologi pada saat ini sekiranya dapat membantu petani untuk meminimalisir  kesalahan  dalam  menentukan  penyakit  pada  tanaman  tomat,  yaitu  dengan pendekatan  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence ).  Kecerdasan  Buatan  (Artificial Intellegence) merupakan salah satu dari bagian ilmu komputer  yang mempelajari bagaimana mesin (komputer)  dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia bahkan lebih baik daripada yang dilakukan manusia. Dan machine learning merupakan salah satu turunan ilmu dari Artificial Intelligence (AI). Dalam perkembangannya, machine learning juga memiliki perluasan bidang yaitu deep learning .
Deep  learning adalah  teknik  machine  leraning  yang  mengajarkan  computer  agar memiliki  kemampuan  alami  seperti  manusia,  yaitu  belajar  dari  suatu  pengalaman.  Dengan adanya teknologi deep learning , produk-produk seperti self-driving car , face recognition , dan
T
144
voice recognition dapat dihasilkan. Ini adalah kunci untuk mengaktifkan suara yang ada pada sebuah perangkat seperti ponsel, tablet, TV, dan lain sebagainya.
Penelitian sebelumnya mengenai diagnosis penyakit tanaman tomat yaitu “ Identifikasi Penyakit  Leaf  Mold  Daun  Tomat  Menggunakan  Model  DENSENET121  Berbasis  Transfer Learning ”[1].  penelitian  tersebut  berfokus  pada  3  kelas  saja  yaitu  Healty,  Leaf_mold,  dan penyakit lainnya sedangkan pada penelitian ini memiliki 10 kelas untuk diklasifikasikan Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya terkait dengan sistem klasifikasi gambar menggunakan  convolutional  neural  network  diantaranya  yaitu “Analisis  dan  Implementasi Diagnosis Penyakit Sawit dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)” [2]. Hasil yang diperoleh  yaitu  akurasi  tertinggi sebesar 0.89 dan terendah 0.83 serta  rata-rata dengan akurasi 0.87. Hal ini menunjukan bahwa hasil klasifikasi citra kelapa sawit dengan CNN cukup baik.  Hasil  ini  dapat  menjadi  indikasi  pengembangan  sistem  klasifikasi  penyakit  sawit otomatis dan mobile untuk membantu para petani. Perbedaan penelitian sebelumnya dengan penelitian  ini  yaitu  terdapat  pada  pokok  pembahasan.  Penelitian  ini  membahas  tentang klasifikasi  penyakit  tanaman  sawit,  sedangkan  pokok  pembahasan  penelitian  yang  akan dilakukan yaitu tentang klasifikasi penyakit tanaman tomat.
Penelitian  lain  yang  berjudul “Klasifikasi  Jenis  Bunga  Dengan  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (Cnn)” [3].  Hasil  yang  didapatkan  yaitu  Akurasi  yang diperoleh  dari  data  latih  adalah  0,5756  dan  rugi  pada  data  latih  adalah  4,3997.  Sedangkan akurasi pada data uji adalah 0,5526 dan rugi pada data uji adalah 4,7524. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang akan dilakukan yaitu penelitian ini hanya sampai pada hasil akurasi dari klasifikasi yang dilakukan sedangkan penelitian ini akan dilakukan implementasi sistem kedalam sebuah website.
Adapun penelitian lainnya yaitu “Klasifikasi Tekstur Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Tingkat Kecerahan Warna dengan Metode Deep Learning Convolutional Neural Network” [4] . Dengan hasil didapatkan accuracy 96%, training 92% testing, terhenti pada 50 epoch. Dan nilai plot loss dan accuracy training dengan nilai loss yang di hasilkan pada training sebesar  0.1563.  bisa  di  katakan  rendah  dan  bagus  untuk  model.  Perbedaan  penelitian sebelumnya  dengan  penelitian  ini  yaitu  pada  penelitian  sebelumnya  memiliki  pokok pembahasan  tentang  klasifikasi  kematangan  buah  jeruk  dan  akan  di  implementasikan  pada desktop, sedangkan pada penelitian ini yaitu memiliki topik tentang klasifikasi penyakit tomat dan sistem akan di implemetasikan pada website.
Penelitian lain yang berjudul “Klasifikasi Tanaman Aglaonema Berdasarkan Citra Daun Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network (Cnn)”[5].  Hasil  dari  penelitian  ini adalah dengan model ber-background dengan akurasi testing sebesar 99% dengan loss sebesar 0.084 dengan F1-score tertinggi sebesar 100% dari jenis Red Majesty dengan Black Maroon, sementara  pada  model  tidak  ber-background  menghasilkan  akurasi  testing  sebesar  71%. Perbedaan penelitian sebelumnya dan penelitian ini yaitu penelitian menggunakan arsitektur RestNet50v2 dan pada penelitian ini peneliti akan mencoba menggunakan arsitektur vgg16. Penelitian yang berjudul “Klasifikasi Citra Bunga dengan Menggunakan Deep Learning CNN ( Convolution Neural Network )”[6] . Metode deep learning yang digunakan yaitu CNN (Convolution Neural Network), dimana arsitektur I dirancang penulis dan arsitektur II  yaitu menggunakan VGG16 . Hasil nilai akurasi pada arsitektur I yaitu bernilai 0.62 dan arsitektur II ( VGG16 )  yaitu  bernilai  0.8.  Disimpulkan  bahwa  hasil  proses  klasifikasi  dengan VGG16 memiliki tingkat akurasi cukup baik dibandingkan dengan arsitektur  I. Perbedaan penelitian sebelumnya  dengan  penelitian  ini  yaitu  topik  pembahasan  ini  yaitu  tentang  analisis  tingakt akurasi dan  perbedaan model, sedangkan penelitian peneliti akan melakukan implementasi ke website.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  digunakan  beberapa  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  yaitu Identifikasi Masalah, Pengumpulan Data, Pengembangan Model CNN, Pengembangan Sistem dan Kesimpulan & Saran.

## Gambar 1 Alur penelitian

## 2.2 Pengembangan Model CNN
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  membangun  model Convolutional  neural network untuk membuat  klasifikasi  penyekit  tanaman  tomat  sesuai  dengan  perancangan  sistem  sebelumnya. model  ini  dibuat  dengan  menggunakan  algoritma Convolutuional  neural  network ,  Bahasa python  sebagai  Bahasa  pemograman  yang  dipakai,  tensorflow  sebagai  library  untuk membangun  model  klasifikasi  dan google  colaboratory sebagai notebook untuk  menjalankan program.
1. Dataset
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  10  jenis/ class penyakit  atau  hama  yang  di kumpulkan  dengan  cara  mancari  data  di  website kaggle dan  mencari  data  pada google image . Kemudian Dataset akan diunggah ke Gdrive yang berfungsi sebagai penyimpanan pada google collaborator.
2. Preprocessing Dataset
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan processing data  yaitu  mengatur  ukuran  gambar  dan menetukan  batch  data  seperti  yang  di  inginkan  agar  lebih  mudah  dalam  melakukan klasifikasi. Preprocessing data ini menggunakan library tensorflow preprocessing.
3. Membuat Model CNN
Pada tahap ini peneliti akan membangun model untuk klasifikasi gambar penyakit daun tomat  menggunakan convolutional  neural  network .  Peneliti  juga  akan  menggunakan arsitektur model vgg-16 pada sistem ini.
4. Training Model
Pada tahap ini peneliti akan melakukan training pada model yang sudah di bangun pada tahap sebelumnya.  Fungsi tahap training ini  berguna  untuk mengetahui tingkat akurasi dari suatu model.
5. Pengujian Model
146
Pada tahap ini peneliti akan menguji model yang telah dibuat dengan cara menbuat script yang dapat membantu  untuk melihat apakah  prediksi  yang dilakukan  sudah benar atau tidak.  Dan  data  yang  digunakan  untuk  pengujian  merupakan  data  yang  berbeda  dari dataset latih dan validasi.
6. Saving Model
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  menyimpan  model  yang  nanti  akan  dipakai  pada aplikasi/website. Hasil dari penyimpanan model ini akan berbentuk file ekstensi h.5 yang dimana file.h5 adalah file data yang disimpan dalam Format Data Hirarki (HDF) yang berisi array multidimensi.

## 2.3 Pengembangan Sistem
Pada tahap ini peneliti melakukan pengembangan sistem menggunakan model Extreme Programming dengan 4 tahapan yaitu :
1. Planning
Tahap ini dimulai konteks bisnis dari aplikasi, mendefinisikan keluaran (output), fitur yang  ada pada aplikasi, Fungsi dari  aplikasi  yang dibuat, penentuan waktu dan biaya pengembangan aplikasi, serta alur pengembangan aplikasi
2. Design
pada tahap ini akan dilakukan pembuatan desain sistem yang dibuat [7] .

## Gambar 1 Flowchart Diagram
3. Coding
Hal  utama  dalam  pengembangan  aplikasi  dengan  menggunakan  XP  adalah  pair programing (dalam membuat program melibatkan 2 atau lebih programmer ).
4. Testing
Tahap ini memfokuskan pada pengujian fitur-fitur yang ada pada aplikasi sehingga tidak ada kesalahan (error) dan aplikasi yang dibuat sesuai dengan proses bisnis pada klien (pelanggan) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Pada penelitian ini dataset yang digunakan adalah dataset Tomato leaf disease detection yang  penuulis  kumpulkan  dari  website  kumpulan  dataset  yaitu  kaggle  dengan  username contributor KAUSTUBH B. Total dataset seperti tabel diatas yaitu terdiri 10 label/class dengan total dataset train 10519 dan dataset validasi 1100 data.
Tabel 1 Dataset Penyakit Tomat Label Train Validation Tomato___Bacterial_spot 1111 111 Tomato___Early_blight 1058 115 Tomato___Late_blight 1084 112 Tomato___Leaf_Mold 1051 108 Tomato___Septoria_leaf_spot 1105 113 Tomato___Spider_mites 1000 102 Tomato___Target_Spot 1000 102 Tomato___Yellow_Leaf_Curl_Virus 1037 112 Tomato___Tomato_mosaic_virus 1032 112 Tomato___healthy 1041 113 Total 10519 1100

## 3.2 Pengembangan Model CNN
1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  terdiri  dari  kumpulan  citra  pernyakit tanaman  tomat  yang  dikumpulkan  pada  website kaggle .  Dataset  kemudian  di upload kedalam google drive yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan google colaboratory .
Gambar 3 Visualisasi Dataset
2. Preprocessing Dataset
Pada tahap ini peneliti melakukan preprocessing dataset Data preprocessing adalah teknik untuk mengubah raw data (data mentah) menjadi format dan informasi yang lebih efisien dan bermanfaat. Format pada raw data yang diambil dari berbagai macam sumber
148
seringkali mengalami error dan tidak konsisten. Sehingga, perlu dilakukan pembenahan format agar hasil data mining tepat dan akurat.
3. Pembuatan Model CNN
Pada  tahap  pembuatan  model  CNN  ini  peneliti  menggunakan  arsitektur vgg16 . Vgg16 adalah  model  CNN  yang  memanfaatkan convolutional  layer dengan  spesifikasi convolutional filter  yang  kecil  (3×3).  Dengan  ukuran convolutional filter  tersebut, kedalaman neural network dapat ditambah dengan lebih banyak lagi convolutional layer. accuracy dari training model mencapai 98 % dan accuracy dari validation mencapai 84 % Proses training disini mengunkan input gambar sebesar 256 x 256 px. Waktu pelatihan yang dibutuhkan untuk 20 epoch dalam menjalankan training model ini yaitu kurang lebih 50 menit.
Gambar 4 Akurasi Model
4. Save Model
Setelah melakukan training tahap yang terakhir dilakukan adalah menyimpan model yang  telah  dibuat  dengan  format  .h5  untuk  diimplementasikan  ke  web  yang  akan dibangun

## 3.3 Implementasi Website
1. Tampilan Halaman Beranda

## Gambar 5 Tampilan Beranda
Pada tampilan diatas  user bisa melihat menu  dan daftar penyakit dan apabila  user menekan tombol upload user akan di bawah ke halaman upload
2. Tampilan Halaman Klasifikasi

## Gambar 6 Halaman Klasifikasi
Pada halaman ini pengguna dapat memasukan gambar untuk melakukan klasifikasi pada daun tanaman tomat. Format gambar yang dimasukan harus berekstensi JPEG dan JPG
3. Tampilan Hasil Klasifikasi
150
Gambar 7 Hasil Klasifikasi
hasil yang akan muncul setelah melakukan proses klasifikasi berupa prediksi label dan nilai akurasi dari gambar yang diupload .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan yaitu :
1. Hasil  klasifikasi  penyakit  tanaman  tomat  dengan  menggunakan  Convolutional Neural Network (CNN) dengan model VGG 16 dapat mengklasifikasikan penyakit tanaman  tomat  dengan  tingkat  accuracy training mencapai  98  %  dan  accuracy validation mencapai 82 %.
2. Dari  hasil  pengujian  aplikasi  dan  usability  testing  bahwa  peneliti  telah  berhasil mengimplementasikan  sistem  klasifikasi  penyakit  tanaman  tomat  kedalam  sistem berbasis  website  yang  diharapkan  website  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu menklasifikasikan penyakit tanaman tomat.

## 5. SARAN
Dalam pengembangan sistem klasifikasi penyakit tanaman tomat menggunakan algoritma CNN  diperlukan  beberapa  modifikasi  untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  berikut  adalah beberapa hal yang harus dilakukan :
1. Menambah dataset dari bagian dari tanaman tomat selain daun
2. Menambah kelas dataset agar lebih bervariasi dalam melakukan klasifikasi
3. Kedepannya dapat mengambil dataset dari sumber selain kaggle
4. Menambah variasi dataset agar bisa melakukan klasifikasi multitarget
5. Saat  ini  sistem  hanya  dapat  berjalan  pada  basis  website  kedepannya  diharapkan sistem bisa dikembangkan agar bisa jalan pada sistem berbasis android dan IOS

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  keluarga  yang  telah  memberi  “ dukungan financial” terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Awalia, “Identifikasi Penyakit Leaf Mold Pada Daun Tomat Menggunakan Model Densenet121 Berbasis  Transfer  Learning,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  49–52,  2022,  doi: 10.35329/jiik.v8i1.212.
151
[2] E.  Rasywir,  R.  Sinaga,  and  Y.  Pratama,  “Analisis  dan  Implementasi  Diagnosis  Penyakit  Sawit dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 2, pp. 117–123, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.8907.
[3] F. Fitriani, “Klasifikasi Jenis Bunga Dengan Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn),” Tek. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 2, no. 2, pp. 64–68, 2021, doi: 10.46764/teknimedia.v2i2.39.
[4] B.  Yanto,  L.  Fimawahib,  A.  Supriyanto,  B.  H.  Hayadi,  and  R.  R. Pratama,  “Klasifikasi  Tekstur Kematangan  Buah  Jeruk  Manis  Berdasarkan  Tingkat  Kecerahan  Warna  dengan  Metode  Deep Learning Convolutional Neural Network,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 6, no. 2, p. 259, 2021, doi: 10.35314/isi.v6i2.2104.
[5] S.  Muhammad  and  A.  T.  Wibowo,  “Klasifikasi  Tanaman  Aglaonema  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network ( Cnn ),” vol. 8, no. 5, pp. 10621–10636, 2021.
[6] Intyanto and W. Gramandha, “Klasifikasi Citra Bunga dengan Menggunakan Deep Learning : CNN ( Convolution Neural Network ),” J. Arus Elektro Indones. , vol. 7 (3), pp. 80–83, 2021.
[7] M. F. Hasa, I. Amri, and M. Ackswan, “Sistem Pengelolaan Nilai Siswa Berbasis Web Di SMK Negeri 1 Kota Sorong,” Insect (Informatics … , vol. 6, no. 2, pp. 19–26, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.um-sorong.ac.id/index.php/insect/article/viewFile/1660/904.