## IDENTIFIKASI
CITRA

## DAUN SELADA DALAM MENENTUKAN KUALITAS TANAMAN MENGGUNAKAN ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK (CNN)
Muhammad Rahman 1* , Asriyanik 2 , Agung Pambudi 3
1,2,3 Universitas Muhammadiyah Sukabumi; Jl. R. Syamsudin, S.H. No. 50, Cikole, Kec. Cikole, Kota Sukabumi, Jawa Barat 43113 ; Telp. (0266) 218345
Riwayat artikel: Received: 28 Juli 2023 Accepted: 20 Agustus 2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
Hidroponik , Crawling, Selada, Klasifikasi Citra Kualitas Tanaman Selada ,
Convolutional Neural
Network
Corespondent Email: rahmanmuh823@gmail.com
Abstrak. Indonesia  dikenal  sebagai  negara  agraris  hal  ini  menjadikan sebagian  penduduk  bekerja  pada  sektor  pertanian  menurut  Badan  Pusat Statistik tahun 2022 sekitar 29,96% penduduk Indonesia bekerja pada sektor pertanian.  Bertani  pada  saat  ini  bisa  dilakukan  dengan  hidroponik  yaitu bertanam dengan air yang tercampur nutrisi sebagai media tanamnya. Selada merupakan sayuran yang cocok ditanam secara hidroponik, selada memiliki kandungan  gizi  dan  fungsi  yang  baik  bagi  tubuh  dalam  mencegah  penyakit kolesterol  tinggi,  sembelit,  dan insomnia .  Walaupun  bertanam  secara hidroponik mudah dan praktis akan tetapi kendala dapat saja terjadi sehingga mempengaruhi  kualitas  tanaman  yang  disebabkan  oleh  faktor  seperti lingkungan dan kurangnya pengetahuan akan kondisi tanaman selada sehingga memicu  tanaman  terserang  penyakit.  Dalam  mengatasi  hal  tersebut  dibuat sistem klasifikasi kualitas tanaman selada berdasarkan citra daun selada untuk mengetahui  kondisi  tanaman  menggunakan  algoritma convolutional  neural network dengan  merancang  arsitektur  model  yang  terbaik.  Pada  pembagian rasio dataset 80% training ,  10% validation ,  10% testing, dilakukan penambahan dropout setelah lapisan pooling kedua dan ketiga sebesar 0.2 dan dropout pada fully connected layer sebesar 0.3, optimizer Adam, nilai learning rate 0.0001,  dengan epoch 50.  Hasil  akurasi  terbaik  pada  proses  pelatihan mencapai 90% dan hasil  evaluasi  menggunakan confusion matrix pada data testing mendapatkan akurasi terbaik mencapai 84% .
Abstract. Indonesia is known as an agricultural country, this makes a portion of  the  population  work  in  the  agricultural  sector,  according  to  the  Central Bureau of  Statistics in 2022 around 29.96% of Indonesia's population work in the agricultural sector. Farming at this time can be done with hydroponics, namely  planting  with  water  mixed  with  nutrients  as  a  planting  medium. Lettuce  is  a  vegetable  that  is  suitable  for  growing  hydroponically.  Lettuce contains nutrients and functions that are good for the body in preventing high cholesterol, constipation, and insomnia. Even though hydroponic farming is easy and practical, problems can occur that affect the quality of plants caused by factors such as the environment and lack of knowledge about the condition of lettuce plants, which triggers disease. In order to overcome this problem, a quality classification system for lettuce based on the image of lettuce leaves was  created  to  determine  the  condition  of  the  plants  using  a  convolutional neural  network  algorithm by designing  the  best  architectural  model. In  the distribution of the dataset ratio of 80% training, 10% validation, 10% testing, additional dropouts after the second and third pooling layers are 0.2 and the dropouts on the fully connected layer are 0.3, optimizer Adam, the learning rate is 0.0001, with an epoch of 50. The best accuracy results in the training process reach 90% and the evaluation results using the confusion matrix on data testing get the best accuracy reaching 84%.
1. PENDAHULUAN
Negara agraris merupakan salah satu sebutan bagi  Indonesia  dalam  sisi  geografis  Indonesia terletak  pada  daerah  tropis  dengan  anugrah sumber  daya  alam  dan  lahan  pertanian  yang melimpah  hal  ini  menjadikan  sektor  pertanian sebagai  sumber  mata  pencaharian  bagi penduduk Indonesia. Menurut data BPS (Badan Pusat Statistik) per Februari 2022 sekitar 29,96 %  dari  208,54  juta  orang di  Indonesia  bekerja pada  sektor  pertanian [1].  Hortikultura merupakan salah satu subsektor pertanian yang memiliki kemudahan untuk dikembangkan oleh kelompok  tani.  Produk  Domestik  Bruto subsektor  hortikultura  menyumbang  rata-rata 14% pertumbuhan pertanian nasional. Kenaikan  ini  menunjukan  produk  hortikultura dapat diterima pasar dengan baik dan menarik dikembangkan oleh pihak swasta dan kelompok tani  [2].  Dalam  melakukan  kegiatan  pertanian saat  ini tidak  hanya  dapat dilakukan  di  daerah pedesaan dan memiliki lahan yang luas, saat ini terdapat  salah  satu  metode  yang  popular bernama  hidroponik.  Hidroponik  adalah  cara bertanam dengan menggunakan larutan mineral bernutrisi  tanpa  menggunakan  tanah  sebagai media tanamnya [3]. Metode ini melibatkan air yang  tercampur  nutrisi  sebagai  media  utama tanamnya  sehingga  bertanam  dengan  metode ini  lebih  praktis,  bersih  dan  mudah  dilakukan tanpa  memiliki  lahan  yang  luas.  Selada merupakan  salah  satu  sayuran  yang  cocok ditanam  dengan  metode  hidroponik  selada mempunyai  kandungan  gizi  dan  fungsi  yang baik  bagi  tubuh  Berdasarkan  USDA National Nutrient  Data  Base dalam  setiap  100  gram selada mengandung energi sebanyak 15 kalori, 0.15 gram lemak, 1.36 gram protein, dan 2.87 gram karbohidrat kandungan tersebut memiliki fungsi  yang  baik  bagi  tubuh  diantaranya membersihkan  darah,  dan  lemak,  baik  untuk orang yang menderita batuk dan juga mencegah penyakit  kolesterol  tinggi,  sembelit,  dan insomnia .  Dengan  kegunaan  dan  kandungan tersebut menjadikan selada diminati bagi orang yang mengharapkan pola hidup yang sehat [4]. Walaupun  bertanam  selada  dengan  metode hidroponik  memiliki  kemudahan  tidak  sedikit kendala  yang  dialami  sehingga  menghasilkan tanaman  yang  kurang  baik  hal  ini  disebabkan oleh  beberapa  faktor  seperti  perawatan  yang kurang  tepat,  suhu  udara  tinggi,  dan  tanaman yang kelebihan atau kekurangan nutrisi, selain
itu  minimnya  pengetahuan  akan  kondisi tanaman  menjadikan  tanaman  berpotensi terserang  penyakit  sehingga  berpengaruh terhadap kualitas tanaman.
Dalam menangani masalah tersebut, terdapat metode  lain  untuk  mengidentifikasi  kondisi tanaman  selada  dengan  menerapkan  sistem pakar dengan sistem pakar dipilih beberapa ciri dan  gejala  tanaman  berdasarkan  pilihan  yang tersedia  oleh  sistem  kemudian  setelah  semua informasi terkumpul, sistem akan menyimpulkan  penyakit  sesuai  gejala  yang telah  dipilih  [4],  Dilihat  dari  keefektifan  dan waktu  pemrosesan  sistem  pakar  memerlukan banyak  waktu  untuk  memasukan  beberapa informasi  sehingga  rentan  dalam  memasukan informasi yang salah. Maka dari itu, dibutuhkan sebuah  teknologi  untuk  mengidentifikasi kualitas  tanaman  selada  berdasarkan  data  dari citra  daun  yang  dapat  dilakukan  dengan Deep learning . Deep  learning adalah  bidang  ilmu dari machine  learning yang  berdasar  dari jaringan syaraf tiruan [5]. Convolutional Neural Network atau  ConvNet  termasuk  salah  satu kelas deep-feedforward artificial neural networks yang diterapkan untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi dan hasil pengembangan  dari  MLP  yang  mampu mengolah  citra  digital  dengan  efisien  secara komputasi.  Selain  itu  CNN  terinspirasi  oleh proses  biologi  dengan  pola  konektivitas  antar neurons yang  berupaya  menyerupai visual cortex hewan pada sistem pengenalan citra [6]. Terdapat penelitian sebelumnya yang menjadi acuan pada penelitian ini salah satunya oleh Tri Purwanto dengan judul “Sistem Pakar Mendiagnosa Hama Penyakit Tanaman Selada ( Lactuca  Sativa  L )  Hidroponik  Menggunakan Metode Forward  Chaining Dan Certainty Factor ”.  Metode  yang  digunakan forward chaining dan certainty factor untuk mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  selada hidroponik dengan  hasil  tingkat  keyakinan tertinggi sebanyak 80% dan terendah 50% yang diimplemantasikan berupa website [4],
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Reni Rahmadewi  dengan  judul  “Identifikasi  Jenis Tumbuhan Menggunakan Citra Daun Berbasis Jaringan  Saraf  Tiruan  ( Artificial  Neural Networks )” penelitian ini mengidentifikasi jenis tumbuhan berdasarkan daun dengan menggunakan  citra  pada  daun  menggunakan metode  jaringan  syaraf  tiruan dataset yang
digunakan sebanyak 16 sampel dari 4 jenis daun dalam  pengujian  maksimal  1000  epoch didapatkan hasil 93,75% keberhasilan mengidentifikasi  dengan  benar  [7],  penelitian lainnya yang dilakukan oleh Sarirotul Ilahiyah dengan  judul  “Implementasi Deep  Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra  Daun  Menggunakan Convolutional Neural  Network ”  penelitian  ini  melakukan klasifikasi  jenis genus tumbuhan  berdasarkan citra  daun  dengan  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network dengan  hasil akurasi mencapai 90,8% [5], penelitian lainnya yang  sejenis  oleh  Alang  Mulya  Lesmana dengan judul “Identifikasi Penyakit Pada Citra Daun  Kentang  Menggunakan Convolutional Neural  Network (CNN)”  penelitian  ini mengidentifikasi penyakit pada tanaman kentang berdasarkan citra daun kentang dengan menggunakan CNN hasil akurasi tertinggi yang didapatkan  untuk training mencapai  93%  dan validasi  99%  [8],  penelitian  lainnya  yang dilakukan oleh Fachrie Reza Megantara dengan judul  “Deteksi  Kondisi  Tanaman  Selada Berdasarkan  Citra  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network (CNN)” penelitian  ini  mendeteksi  kondisi  tanaman selada yang terdiri dari dua kelas baik dan tidak baik  dengan  menggunakan  pembagian  data latih sebesar 90% dan data uji 10% didapatkan akurasi mencapai 99,2% [9].
Berdasarkan penelitian terdahulu, penelitian ini dilakukan untuk membuat sistem klasifikasi kualitas tanaman selada berdasarkan citra daun yang terdiri  lebih  dari  dua kelas. Dataset citra tanaman selada pada penelitian ini dikumpulkan  dengan  teknik crawling  image dimana  dilakukan  penentuan  label  dari  setiap citra  berdasarkan  pakar  selada  hidroponik. Fokus  pada  penelitian  ini  adalah  melakukan identifikasi  kualitas  tanaman  selada  lebih  dari dua label yang berbeda ( multiclass classification) berdasarkan  citra  dari  daun selada  menggunakan  algoritma convolutional neural  network dengan  melakukan  uji  coba scenario  berdasarkan  kombinasi  parameter diantaranya  penggunaan dropout, optimizer , serta  nilai learning  rate untuk  mendapatkan hasil  akurasi  yang  terbaik  pada  perancangan model algoritma convolutional neural network .
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Selada
Selada  ( Lactuca sativa  L ) termasuk  dalam famili compositae dari genus Lactuca
Berdasarkan USDA
National Nutrient
Database dalam  setiap  100  gram  selada mengandung  energi  sebanyak  15  kalori,  0.15 gram lemak, 1.36 gram protein, dan 2.87 gram karbohidrat  kandungan  tersebut  memiliki fungsi  yang  baik  bagi  tubuh  diantaranya membersihkan  darah,  dan  lemak,  baik  untuk orang yang menderita batuk dan juga mencegah penyakit  kolesterol  tinggi,  sembelit,  dan insomnia [4].

## 2.2. Citra Digital
Citra  digital  merupakan  foto  atau  video yang  dapat  diolah  komputer  karena  memiliki bentuk  data  numerik  dimana  merupakan  larik ( array )  berisikan  sekumpulan  nilai real yang menunjukan  besar  intensitas  pada  setiap pixel ataupun  kompleks  yang  diwakili  oleh  susunan bit tertentu [10].
Citra digital direpresentasikan  dengan  sebuah  matriks yang terdiri dari banyaknya kolom dan baris, yang mana perpotongan di antara keduanya merupakan  elemen  terkecil  yang  disebut pixel ( picture element )
2.3. Convolutional Neural Network
(CNN)
Convolutional Neural Network atau ConvNet  termasuk  salah  satu  kelas deep- feedforward  artificial  neural  networks yang diterapkan untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi dan hasil pengembangan dari MLP (Multi  Layer  Perceptron) yang  mampu mengolah  citra  digital  dengan  efisien  secara komputasi.  Selain  itu  CNN  terinspirasi  oleh proses  biologi  dengan  pola  konektivitas  antar neurons yang  berupaya  menyerupai visual cortex hewan pada sistem pengenalan citra [6].

## Gambar 1 . Arsitektur CNN [11]
Secara umum Convolutional Neural Network terbagi  dari  dua  lapisan  ( layer )  yaitu adalah  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi.  Pada
ekstraksi  fitur  terdiri  dari  berbagai  lapisan dimana  pada  lapisan  ini  gambar  pertama  kali diterima  setelah  itu  diproses  dengan  beberapa lapisan  yang  terdiri  dari convolutional layer atau  lapisan  konvolusi, dan pooling layer atau lapisan pooling pada  setiap  lapisan  konvolusi diberlakukan  fungsi  aktivasi ReLu ( Rectifier Linear Unit ) lalu menghasilkan keluaran vektor yang  selanjutnya  diproses  pada  lapisan berikutnya,  kemudian  pada  lapisan  kedua merupakan lapisan klasifikasi yang terdiri dari beberapa  lapisan  jaringan  yang  terhubung secara  penuh  ( fully  connected )  atas  setiap neuron .  Setelah  ekstraksi  fitur  berupa  vektor yang  dihasilkan  pada  lapisan  pertama  maka pada  lapisan  ini  hasil  keluaran  pada  lapisan pertama  dijadikan input kemudian  diubah dengan  melakukan flattening supaya  dapat diproses  pada  lapisan  kedua  dengan  jaringan yang  terhubung  secara  penuh  yang terdiri  dari beberapa  lapisan hidden layer dengan  hasil output akhir berupa hasil klasifikasi dan akurasi yang didapatkan .

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  SEMMA.  SEMMA merupakan  sebuah  metode  yang  mudah dimengerti  dan  digunakan  sebagai  acuan  pada proyek data  mining dimana  proses  model  ini memiliki keunggulan yang lebih terpusat pada aspek pengembangan model sehingga menjadikan pembuatan model lebih terstruktur [12]. Metode ini terdiri yang terdiri dari 5 tahap yaitu sample,  explore,  modify,  model ,  dan assess
3.1. Sample
Sample merupakan  tahapan  pertama  dimana pada tahap ini melakukan sebuah proses dalam pengumpulan data dan informasi yang signifikan  yang  digunakan  sebagai  data  utama dalam penelitian. Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data citra selada yang dikumpulkan dengan teknik crawling . Crawling adalah  proses  menjelajahi  suatu website secara  sistematis  dan  otomatis  dengan tujuan untuk mengumpulkan data [13].
3.2. Explore
Explore merupakan sebuah proses eksplorasi  data  dalam  mencari  kumpulan  data yang  terkait  dengan  ide-ide  yang  dibangun
dimana  pada  tahapan  ini  bertujuan  untuk menentukan  variabel serta  deskripsi  dari variabel  yang  digunakan. Dataset yang terkumpul  pada  penelitian  ini  telah  dilakukan pemilahan dan diberikan label sebagai variabel yang  ditentukan  berdasarkan  hasil  wawancara dengan pakar selada hidroponik.

## Tabel 1. Deskripsi Data
Variabel Definisi Operasional Variabel Selada sehat ( healthy ) Memiliki  warna  hijau  sempurna dan segar, tidak berwarna kecoklatan dan kekuningan Selada mengalami defisiensi nutrisi ( Min- nutrition ) Adanya bercak-bercak hitam pada  daun,  ujung  daun  mati berwarna  hitam  seperti  terbakar, dan sekitar daun berwarna kekuningan Selada berpenyakit jamur ( Mildew ) Permukaan  daun  yang  berwarna kekuningan dan daun yang terserang  penyakit  ini  memiliki bintik-bintik  putih  atau  lapisan bulu tebal berwarna putih Selada busuk ( Rot ) Adanya kelayuan ditandai dengan dimulainya bagian batang tanaman  berubah  menjadi  warna kecoklatan  secara  tidak  teratur dengan bercak kebasahan kemudian menyebar  pada  bagian leher  tanaman  sehingga  menjadi busuk dan mengeluarkan lendir
Datasset terkumpul  sebanyak  361  terdiri dari selada  sehat  ( healthy )  sebanyak  92  data, selada berpenyakit jamur ( mildew ) sebanyak 87 data  ,  selada  defisiensi  nutrisi  ( min-nutrition ) sebanyak  93  data,  dan  selada  busuk  ( rot ) sebanyak  89  data.  Penyajian  data  ditampilkan pada gambar berikut:
Gambar 2. Dataset
3.3. Modify
Modify merupakan  sebuah  proses  untuk memodifikasi data, pada penelitian ini dilakukan  modifikasi  data  berupa cropping gambar  untuk  memfokuskan  gambar  terhadap ciri  yang  dimiliki  dan  dilakukan  kompresi dimensi data gambar menjadi ukuran 256 x 256 pixel. Pembagian rasio dataset dilakukan pada tahap ini dengan membagi rasio data yang akan diujicobakan sebagai berikut:
Tabel 2.Rasio Pembagian Dataset train validation testing 80% 10% 10% 70% 15% 15% 60% 20% 20%
Selain  itu  sebelum  dilakukan  pemodelan data,  pada  tahap  ini  dilakukan preprocessing image dan  augmentasi. Preprocessing  image dilakukan  untuk  normalisasi  gambar  dengan menggunakan library keras yaitu rescale yang digunakan  untuk  mengubah  citra  dari  [0,  255] menjadi [0,1] proses ini dapat mengurangi loss dan  meningkatkan  akurasi  pada  proses pelatihan  data,  sementara  itu  pada  augmentasi digunakan library dari keras yaitu ImageDataGenerator yang  bekerja  dengan meningkatkan  jumlah  data  dengan  cara memodifikasi  data  sehingga  model  mengenali data  tersebut  sebagai  data  yang  berbeda sehingga cocok apabila dataset yang digunakan berjumlah  sedikit,  penggunaan  augmentasi bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  model mencegah overfitting dan underfitting .

## Gambar 3. Augmentasi Gambar

## 3.4. Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan  data untuk  melakukan  klasifikasi  citra  dengan menggunakan  arsitektur  model  cnn  dengan convolution  layer terdiri  dari  tiga filter
(32,64,64 ) kernel size berukuran (3,3), stride 1, padding  default bernilai valid, aktivasi  yang digunakan pada convolution layer adalah relu, pooling  layer menggunakan maxpooling  layer berukuran (3,3) dan pada fully connected layer terdiri  dari dense 64  dan output berjumlah  4 dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi softmax , serta  penambahan dropout yang  digunakan setelah pooling layer dan pada fully connected layer. Adapun skenario yang akan diujicobakan untuk  meningkatkan  akurasi  model  adalah dengan melakukan perbandingan untuk mencari parameter  terbaik  dengan  arsitektur  model convolution layer dengan filter (32,64,64), fully connected layer dengan dense (64). Penggunaan dropout setelah pooling layer dan pada fully connected layer , penentuan optimizer serta  nilai learning  rate yang  digunakan berdasarkan tabel berikut:

## Tabel 3. Uji Coba Skenario
Skenario Dropout setelah pooling layer Dropout pada fully connected layer
Optimizer Learning rate
1 - - Adam, RMSprop 0.001 2 0.15, 0.2 0.25 Adam, RMSprop 0.001 3 0.2, 0.2 0.3
Adam,
RMSprop 0.0001

## 3.5. Asses
Asses merupakan  evaluasi  data  dimana merupakan tahapan akhir yang digunakan untuk menilai seberapa baik kinerja model yang telah dibangun,  pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian data  baru  dengan  melakukan  evaluasi  berupa accuracy,  precision , recall ,  serta F1-score. Accuracy adalah  skala  perbandingan  antara
25% 24% 26% 25%

## DATASET SELADA
Selada Sehat Selada Berpenyakit Jamur Selada Defisiensi Nutrisi
Selada Busuk
prediksi yang benar (positif dan negatif) dengan keseluruhan  data, precision adalah  skala perbandingan  prediksi  yang  benar  positif dengan data seluruh hasil prediksi positif, recall adalah  perbandingan  skala  prediksi  benar positif dengan seluruh data yang benar positif, sedangkan F1-score adalah  rata-rata precision dibandingkan recall .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian pada penelitian ini menggunakan tiga  skenario  yang  telah  diusulkan  dalam menentukan kombinasi parameter terbaik untuk meningkatkan  akurasi  pada  rancangan  model convolutional neural network

## 4.1. Skenario pertama
Pada skenario pertama dilakukan pelatihan model  dengan  arsitektur  model convolution layer terdiri dari tiga filter berurutan (32,64,64), fully  connected  layer dengan dense (64), optimizer Adam  dan  RMSprop,  nilai learning rate sebesar  0.001,  dengan  50 epoch .  Hasil akurasi terbaik yang didapatkan adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Hasil akurasi dan loss skenario pertama
Pada  gambar  diatas  hasil  akurasi  terbaik yang  didapatkan  di  dapat  pada  model  dengan pembagian  rasio dataset 60% training ,  20% validation , dan 20% testing dengan menggunakan optimizer RMSprop dengan nilai learning  rate 0.001.  Hasil training  accuracy mencapai  94%  dan validation  accuracy 64% dan training loss mencapai 14% dan validation loss 250%.  Pada  skenario  ini  model  memiliki hasil  yang  kurang  baik  pada  kurva  tersebut training  accuracy semakin  lama  menjauh dengan validation accuracy dan validation loss memiliki  hasil  yang  tidak stabil yang semakin menjauh  dengan training loss pada  proses  ini pelatihan model dikatakan mengalami overfitting.

## 4.2. Skenario kedua
Pada  skenario  kedua  dilakukan  pelatihan model  dengan  arsitektur  model convolution layer terdiri dari tiga filter berurutan (32,64,64), fully  connected  layer dengan dense (64), optimizer Adam  dan  RMSprop,  nilai learning rate sebesar  0.001,  jumlah epoch 50,  serta digunakan dropout setelah pooling  layer pada lapisan  kedua  dan  ketiga  sebesar  0.15  dan  0.2 dan dropout pada fully connected layer sebesar 0.25.  Hasil  akurasi  terbaik  yang  didapatkan adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil akurasi dan loss skenario kedua
Pada  gambar  diatas  hasil  akurasi  terbaik yang  didapatkan  terdapat  pada  model  dengan pembagian  rasio dataset 60% training ,  20% validation , dan 20% testing dengan
menggunakan optimizer Adam.  Hasil training accuracy mencapai  94%  dan validation accuracy mencapai  77%  dan training loss mencapai  15%  dan validation loss 95%. Dibandingkan  dengan  skenario  pertama  pada skenario ini validation accuracy meningkat dan pada validation loss memiliki hasil yang  tidak begitu  stabil  tetapi  mengalami  penurunan dengan  hasil  akhir  mencapai  95%.  Walaupun begitu model masih mengalami overfitting.

## 4.3. Skenario ketiga
Pada  skenario  ketiga  dilakukan  pelatihan model  dengan  arsitektur  model convolution layer terdiri dari tiga filter berurutan (32,64,64), fully  connected  layer dengan dense (64), optimizer Adam  dan  RMSprop,  nilai learning rate sebesar  0.01, epoch 50,  serta  digunakan dropout setelah pooling  layer pada  lapisan kedua  dan  ketiga  sebesar  0.2  dan  0.2  dan dropout pada fully connected layer sebesar 0.3. Hasil  akurasi  terbaik  yang  didapatkan  adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Hasil akurasi dan loss skenario ketiga
Pada  gambar  diatas  hasil  akurasi  terbaik yang  didapatkan  terdapat  pada  model  dengan pembagian  rasio dataset 80% training ,  10% validation ,  dan  10% testing dengan optimizer Adam  hasil training  accuracy di  dapat mencapai  90%  dan validation  accuracy mencapai 79%, training loss mencapai 27% dan validation loss mencapai  52%,  pada  skenario ketiga model sudah memiliki akurasi yang baik dan loss yang  stabil,  pada  kurva  tersebut perbandingan  jarak  antara training dan validation baik itu pada accuracy dan loss tidak saling  berjauhan  sehingga  model  dikatakan goodfitting .

## 4.4. Analisis Hasil
Berdasarkan  uji  coba  skenario  pertama, kedua,  dan  ketiga  terdapat  perbedaan  yang signifikan  antara  ketiganya.  Pada  uji  coba model pertama dan kedua keduanya mempunyai training accuracy yang baik tetapi dalam  pelatihan  model  mengalami overfitting , dan  pada  skenario  ketiga  proses  pelatihan model training dan validation baik  itu  pada accuracy dan loss memiliki  hasil  yang  stabil sehingga pada skenario ketiga ini model cukup baik  dan  dikatakan goodfitting .  Dan  untuk mengetahui evaluasi model dilakukan pengujian  data  baru  yang  mana  hal  ini  adalah data testing. Evaluasi  pada  data testing menggunakan library dari sklearn.metrics yaitu confusion  matrix evaluasi  berupa accuracy (Acc),  precision , recall ,  dan F1-score Adapun detail  dari  hasil  yang  didapatkan  pada  seluruh skenario sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil evaluasi skenario pertama, kedua, dan ketiga
Rasio (train:val :test)
o p tim izer Skena rio Test Macro Avg A cc Precs ion Rec all F1 Sco re
80% 10% 10% Adam 1 81 79 80 79 2 80 77
76 76 3 84 84 84 84
1 75 74 72 74
RMSp rop 2 74 74 73 74 3 76 77 75 76
70 %
15% 15%
Adam 1 73 71 72 71 2 78 77 77 77 3 81 75 74 75 RMSp rop 1 75 71 71 71 2 69 70 69 70 3 79 77 76 77 60% 20% 20%
RMS 1 74 73 73 73 2 80 80 79 80 3 78 77 77 77 RMSp rop 1 78 78 78 78 2 77 72 70 72
3 79 79 79 78
Pada tabel diatas hasil akurasi terbaik yang didapatkan pada data testing adalah model yang dirancang  dengan  uji  coba  skenario  ketiga, dihasilkan akurasi mencapai 84%.

## 4.5. Simulasi Penggunaan Model CNN
Simulasi penggunaan model convolutional  neural  network merupakan bagian  dari  proses  evaluasi.  Model  yang dipilih  merupakan  model  yang  mempunyai akurasi terbaik. Adapun proses simulasi ini diimplementasikan  pada  sebuah website yang  terdiri  dari  satu  halaman  untuk memasukan  data  t esting berupa  gambar selada.
Gambar 7. Tampilan website
Gambar  yang  dimasukan  akan  dilakukan pemrosesan oleh model untuk mengidentifikasi gambar  sesuai  kelas  kualitas  tanaman  selada yang  telah  ditentukan.  Berikut  tampilan  dari hasil identifikasi yang telah dilakukan
Gambar 8.Tampilan hasil identifikasi selada berpenyakit jamur
5. KESIMPULAN
1. Rancangan  model Convolutional  Neural Network (CNN)  terbaik  didapatkan  pada pada pembagian rasio dataset 80% training , 10% validation ,  dan  10% testing dengan arsitektur  model convolution  layer yang mempunyai filter berurutan (32,64,64), fully connected  layer dengan dense (64)  yang ditambahkan  penggunaan dropout pada pooling layer sebesar 0.2 pada lapisan kedua dan ketiga dan dropout pada fully connected layer 0.3,  menggunakan optimizer Adam dengan  nilai learning rate sebesar   0.0001.
Menghasilkan akurasi pada model mencapai 90% pada training dan 79% pada validation , dan  nilai loss pada training mencapai  27% dan  52%  pada validation ,  dan  data testing atau data baru sebanyak 38 untuk diujikan ke dalam  model  yang  terbaik.  Hasil  akurasi yang  didapatkan  untuk  data testing dalam mengidentifikasi  kualitas  tanaman  selada mencapai 84%.
2. Saran bagi penelitian selanjutnya,
Menggunakan dataset yang lebih  banyak dari citra daun selada dan jumlah kelas dari kualitas tanaman selada.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih saya ucapkan kepada orang tua saya  yang  selalu  memberikan  semangat  dan do’a, dan kepada dosen pembimbing saya  Ibu Asriyanik,  M.T.,  Bapak  Agung  Pambudi S.Kom.,  M.Cs.,  dan  semua  pihak  yang  telah membantu  kami  dalam  mengerjakan  jurnal penelitian ini hingga selesai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik, “Berita Resmi Statistik No.36/05/Th.  Xxv,  09  Mei  2022,”  No.  34, 2022.
[2] Direktorat  Jenderal  Hortikultura,  “Revisi  I Rencana Strategis Direktorat Jenderal Hortikultura Tahun 2020-2024,” 2020.
[3] J. Linda, M. N. S. Qamaria, A. F. Hafid, H. B. Samsuddin, And A. Rahim, “Hidroponik Sebagai Sarana Pemanfaatan Lahan Kosong Di Kantor Lurah Salo, Watang Sawitto, Pinrang,” J. Lepa-Lepa Open , Vol. 1, No. 3, Pp. 503–510, 2021.
[4] T.  Purwanto,  W.  Edi,  And  F.  Sifa,  “Sistem Pakar Mendiagnosa Hama Penyakit Tanaman Selada  (Lactuca  Sativa  L)  Hidroponik Menggunakan  Metode  Forward  Chaining Dan Certainty Factor Tri,” Ilm. Inform. , Vol.
14, No. 1, Pp. 1–12, 2021.
[5] 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.
[6] Suyanto, Machine  Learning  Tingkat  Dasar Dan Lanjut . Bandung: Informatika Bandung, 2018.
[7] R. Rahmadewi, E. Purwanti, And V. Efelina, “Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Menggunakan Citra  Daun  Berbasis  Jaringan  Saraf  Tiruan (Artificial  Neural  Networks),” J.  Media Elektro ,  Vol.  Vii,  No.  2,  Pp.  38–43,  2018, Doi: 10.35508/Jme.V0i0.427.
[8] A.  M.  Lesmana,  R.  P.  Fadhillah,  And  C. Rozikin,  “Identifikasi  Penyakit  Pada  Citra Daun  Kentang  Menggunakan  Convolutional Neural  Network  (Cnn),” J.  Sains  Dan Inform. , Vol. 8, No. 1, Pp. 21–30, 2022, Doi: 10.34128/Jsi.V8i1.377.
[9] F.  R.  Megantara,  Y.  Purwanto,  And  C. Setianingsih,  “Deteksi  Kondisi  Tanaman Selada  Berdasarkan  Citra  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network ( Cnn ) Lettuce Plant Condition Detection Based On Image Using Convolutional Neural Network (  Cnn  )  Method,”  Vol.  7,  No.  3,  Pp.  9330– 9338, 2020.
[10]  N.  Z.  Munantri,  H.  Sofyan,  And  M.  Y. Florestiyanto,  “Aplikasi  Pengolahan  Citra Digital  Untuk  Identifikasi  Umur  Pohon,” Telematika , Vol. 16, No. 2, P. 97, 2020, Doi: 10.31315/Telematika.V16i2.3183.
[11]  F. Angga Irawan, M. Sudarma, And D. Care Khrisne, “Rancang Bangun Aplikasi dentifikasi Penyakit Tanaman Pepaya California  Berbasis  Android  Menggunakan Metode  Cnn  Model  Arsitektur  Squeezenet,” Spektrum ,  Vol.  8,  No.  2,  Pp.  18–26,  2021, [Online]. Available: Https://Ojs.Unud.Ac.Id/Index.Php/Spektrum/ Article/View/75393
[12]  Y.  A.  Suwitono  And  F.  J.  Kaunang, “Implementasi  Algoritma  Convolutional Neural  Network  (  Cnn  )  Untuk  Klasifikasi Daun  Dengan  Metode  Data  Mining  Semma Menggunakan Keras,” Vol. 6, No. 2, Pp. 109– 121, 2022.
[13]  R.  Yuni,  S.  Si,  And  M.  Kom,  “Aplikasi Pengolahan  Citra  Untuk  Deteksi  Tingkat Kematangan Pada Buah Kelengkeng Dengan Metode  Perbandingan  Kadar  Warna,” Jstie (Jurnal Sarj. Tek. Inform. , Vol. 6, No. 1, Pp. 64–72, 2020.