Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit

## Identifikasi  Penyakit  pada  Daun  Kopi  Menggunakan  Metode  Deep  Learning VGG16
Rizki Windiawan 1 , Aries Suharso 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Indonesia email: 1 rizki.windiawan@student.unsika.ac.id, 2 aries.suharso@unsika.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 15 September 2021 Direvisi - Disetujui 01 Oktober 2021 Dipublikasi 15 November 2021
Indonesia  merupakan  negara  dengan  jumlah  produksi  kopi  urutan  keempat  dunia.  Namun, dibandingkan dengan negara pesaing jumlah produksi di Indonesia terbilang kecil yang disebabkan karena  banyaknya  tanaman  kopi  yang  terserang  penyakit.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman kopi melalui daun menggunakan metode deep learning agar dapat  sesegera  mungkin  mencegah  penyakit  tidak  cepat  menyebar.  Deep  learning  adalah  jenis machine learning yang bekerja dengan cara menyiapkan parameter dasar terkait data dan melatih komputer  agar  bisa  belajar  dengan  mengenali  pola  menggunakan  banyak  lapisan  pemrosesan. VGG16 adalah salah satu jenis arsitektur pada deep learning dengan total jumlah layer sejumlah 16. Data yang digunakan terdiri dari 360 gambar yang terdiri dari gambar daun kopi sehat, daun kopi penyakit Red Spider Mite, dan daun kopi penyakit Rust. Setelah dilakukan proses pengujian terhadap data validation didapatkan  akurasi  terbesar yaitu  89%  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode deep learning VGG16 berjalan baik dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman kopi.
Katakunci: Kopi Identifikasi Penyakit Deep Learning
VGG16

## ABSTRACT
Keyword:
Coffee Disease Identification Deep Learning VGG16
Indonesia  is  the  fourth  largest  coffee  producing  country  in  the  world.  However,  compared  to competing countries, the amount of production in Indonesia is relatively small due to the large number of coffee plants that are affected by the disease. This study aims to identify diseases in coffee plants through leaves using the deep learning method in order to prevent the disease from spreading as soon as possible. Deep learning is a type of machine learning that works by setting up basic data-related parameters  and  training  computers  to  learn  by  recognizing  patterns  using  multiple  layers  of processing. VGG16 is a type of deep learning architecture with a total of 16 layers. The data used consists of 360 images consisting of images of healthy coffee leaves, Red Spider Mite disease coffee leaves, and Rust disease coffee leaves. After testing the data validation process, the highest accuracy was obtained, namely 89%, so it can be concluded that the VGG16 deep learning method works well in identifying diseases in coffee plants.
DOI Artikel:
@2021 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Kopi adalah minuman hasil seduhan biji kopi yang telah melalui proses roasting dan dihaluskan menjadi bubuk. Kopi memiliki banyak peminat di dunia yang bisa diminum pada saat apapun kondisinya. Kopi bisa juga diminum untuk mengurangi rasa kantuk atau menghangatkan badan.
Menurut International Coffee Organization (2021) tingkat produktivitas kopi di Indonesia berada di urutan keempat pada antarnegara. Namun Indonesia hanya bisa memasok sebesar 4,9% kebutuhan kopi pada Uni Eropa [19].
Indonesia hanya mampu memasok sebesar 4% untuk pemenuhan kebutuhan kopi Uni Eropa, ini sangat disayangkan padahal pasar yang tersedia sangat besar.  Menurut peneliti pada bidang pangan Center  for  Indonesia  of  Policy  Studies  (CIPS),  ada  dua hal  penyebab  kurangnya produktivitas kopi  di Indonesia. Pertama karena pohon yang berusia sudah tua akan sangat rentan terhadap penyakit, kemudian kedua karena proses peremajaan tanaman kopi yang masih belum dilakukan dengan baik [1].
Berdasarkan data USDA, Indonesia ada pada peringkat kedua setelah Vietnam sebagai negara anggota ASEAN yang menghasilkan dan mengekspor kopi ke luar negeri dengan total keseluruhan produksi pada tahun 2017 mencapai 660.000 ton biji kopi [2].
Tanaman  kopi  merupakan  tanaman  yang  rentang  terserang  penyakit,  proses  indentifikasi  dan  penanganan  yang  terlambat  dapat  membuat  penyakit menjadi meluas dan mengakibatkan kerugian [3]. Kurangnya pengetahuan dan informasi pada pihak perkebunan kopi mengenai jenis penyakit pada tanaman kopi yang tidak tertangani dengan benar. Hal ini berdampak cepat menyebarnya penyakit sehingga banyak tanaman kopi yang mati dan kualitas kopi akhirnya menurun. Jika hal ini terus dibiarkan, maka akan berakibat menurunnya tingkat produktivitas tanaman kopi tersebut [4].
Penyakit yang menyerang tanaman kopi berasal dari jamur yang menyebabkan penyakit rust dan adanya hama red spider mite . Penyakit tersebut dapat diidentifikasikan dari perubahan warna serta corak pada daun tanaman kopi. Namun dikarenakan warna dan corak terlihat mirip, para petani kopi sulit mengidentifikasi penyakit tersebut [20].
Proses  yang  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  kopi  dilakukan  dengan  cara  membangun  model  atau  fungsi  yang  dapat menggambarkan konsep data tersebut. Pada proses identifikasi banyak data dikumpulkan kemudian dibagi menjadi beberapa kategori tertentu yang bisa disebut class . Class tersebut bisa disebut dengan dataset pelatihan, lalu data tersebut akan dipelajari oleh algoritma klasifikasi. Proses ini disebut training data. Hasil dari pelatihan tersebut berupa model yang dapat mengklasikasi data baru [3].
Deep learning adalah bagian dari machine learning yang pada saat prosesnya menggunakan banyak layer dengan keunggulan arsitektural yang dapat dikombinasikan pada saat train data baru [5]. Deep learning sebagai teknik yang kuat dalam bidang artificial intelegence sehingga menjadi cara umum untuk mendeteksi objek dan segmentasi semantik [6].
Deep  learning sangat  berdampak  pada  majunya  pengembangan  yang  telah  dicapai artificial  intelegence secara  bertahap.  Tidak  hanya  pada  bidang software , tetapi penerapan deep learning juga telah merambah pada berbagai bidang industri. Pada saat ini deep learning menjadi salah satu yang topik yang sering dibicarakan pada bidang machine learning . Hal ini karena deep learning memiliki kemampuan yang signifikan dalam memodelkan suatu data yang kompleks seperti gambar maupun suara [7].
VGG16 adalah arsitektur dengan total 16 layer yang terdiri dari 13 convolutional layers , 2 Fully connected layers dan 1 classifier layers . Pada kasus citra, dataset yang akan digunakan untuk melakukan train pada arsitektur deep learning adalah ImageNet. ImageNet merupakan dataset yang terdapat jutaan gambar dari 1000 class [8][18].
Penelitian ini menggunakan deep learning VGG16 yang diharapkan dapat menghasilkan akurasi dan evaluasi model yang baik.
2. Kajian Teori
2.1 Penelitian Terdahulu
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  arsitektur  VGG16  untuk  proses  identifikasi  antara  lain  identifikasi  tanaman  buah  salak  yang mampu  mengidentifikasi  tiga  kategori  dengan  akurasi  95,83%  [8].  penelitian  lain  dilakukan  dengan  cara  memodifikasi  arsitektur  VGG16  untuk mengidentifikasi aktivitas manusia berdasarkan data skeleton mendapatkan akurasi rata-rata sebesar 90.22% [9], lalu penelitian menggunakan arsitektur VGG16 dengan penggabungan informasi pada dataset antara NIR dan RGB pada buah kiwi mendapatkan akurasi sebesar 90,8% [10], VGG16 juga digunakan pada penelitian identifikasi tanaman bunga dengan masing-masing akurasi yaitu tulip 93%, sunflower 92%, dandelion 91% dan daisy 82% [11].
2.2 Tanaman Kopi Kopi ( Coffea sp ) merupakan spesies tanaman dengan bentuk pohon yang termasuk pada family Rubiaceae serta genus Coffea . Kopi memiliki bentuk pohon yang tegak dan bercabang serta dapat tumbuh mencapai ketinggian 12 m. Tanaman kopi adalah komoditas ekspor yang bernilai ekonomis yang tinggi,  dan  juga  menjadi  komoditas  unggulan  di  Indonesia.  Sampai  saat  ini  tanaman  kopi  terus  diusahakan  penanamannya  di  Indonesia  agar  dapat memenuhi kebutuhan konsumsi di dalam negeri maupun luar negeri [4].
2.3 Penyakit Tanaman Kopi
Penyakit tanaman kopi disebabkan oleh hama yang ada pada tanaman tersebut, hama yang ada pada tanaman kopi dantaranya adalah jamur dan red spider mite. Apabila tidak secepatnya ditangani, penyakit akan cepat menyebar sehingga mengakibatkan tanaman kopi mati dan menurunnya kualitas kopi lalu berakhir dengan menurunnya produksi kopi. Selain disebabkan oleh hama, penyakit tanaman kopi dapat disebabkan oleh faktor lain seperti, iklim, ketinggian tempat, sifat fisik dan kimia tanah, kemiringan lahan serta faktor penghambat pertumbuhan yang lain[12].
Penyakit Red Spider Mite disebabkan oleh red spider mite (tunggau) yang terdapat pada permukaan atas daun kopi, hama ini menusuk epidermis dan sel mesofil pada daun untuk menyerap isi sel. Akibat dari serangan hama ini adalah  luas daun yang berguna untuk berkurang, sehingga keterlambatan perkembangan tanaman kopi terhambat, serta bekas dari tusukan tunggau membuat permukaan daun kotor [13].
Penyakit Rust disebabkan oleh cendawan H. vastatrix dengan gejala penyakit yaitu terdapat bercak kuning pada permukaan daun bagian atas yang akhirnya menjadi berwarna coklat, dan pada permukaan daun bagian bawah terdapat banyak spora berwarna jingga [14].
2.4 Deep Learning Deep learning adalah sebuah teknik pada machine learning dengan metode yang kuat untuk mempelajari representasi fitur secara otomatis dari data. Secara  khusus,  teknik  ini  telah  menyediakan  perbaikan  besar  dalam  deteksi  objek  [15]. Deep  learning terbukti  menjadi  teknologi  canggih  dalam menganalisis  data  berupa  gambar,  suara,  serta  deteksi  objek  [16]. Deep  learning juga  memungkinkan  mempelajari  model  dari  beberapa  lapisan pemrosesan dengan berbagai tingkatan abstraksi [17].
2.5 VGG16 VGG16 adalah sebuah arsitektur deep learning yang memiliki 16 layer. Arsitektur dari VGG16 ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur pada VGG16
[18]
VGG16 terdiri dari 13 convolutional layers , 2 Fully connected layers dan 1 classifier layers [18].

## 3. Metodologi Penelitian
Sebuah penelitian memerlukan tahapan-tahapan yang harus tersusun dengan baik agar pada saat proses pelaksanaan bisa mencapai tujuan dengan baik. Pada penelitian ini dilakukan tahapan yang telah tercantum pada Gambar 1.

## Gambar 2. Metode Penelitian

## 3.1 Data Preparation
Data berupa gambar yang digunakan diambil dari website kumpulan dataset open source yaitu Kaggle dengan total 1539 gambar yang terbagi menjadi 3 kategori yaitu gambar sehat, penyakit red spider mite , dan penyakit rust .. Persebaran data pada tiap kategori yaitu 785 gambar daun kopi sehat, 167 gambar daun kopi yang terkena penyakit red spider mite , dan 187 gambar daun kopi yang terkena penyakit rust .
Gambar 3. Daun Kopi Sehat
Gambar 4. Daun Kopi Terkena Penyakit Red Spider Mite
Gambar 5. Daun Kopi Terkena Penyakit Rust

## 3.2 Data Cleaning
Adanya data gambar yang kurang jelas serta persebaran data yang tidak merata pada setiap kategori dapat menimbulkan terjadinya kesalahan dalam proses klasifikasi objek. Hal tersebut diatasi dengan cara menyingkirkan gambar yang kurang jelas dan mengurangi data yang berlebih hingga setiap kategori memiliki jumlah yang sama. Sehingga pada proses ini didapatkan persebaran masing-masing kategori yang berjumlah 120 gambar.

## 3.3 Split Dataset
Proses  pembuatan  model deep  learning memerlukan  data  untuk  melatih  model  tersebut,  oleh  karena  itu  data  akan  dibagi  menjadi  data train yang digunakan untuk melatih model dan data validation yang digunakan untuk mevalidasi model yang telah dibuat. Selain membagi menjadi 2 jenis data, dilakukan beberapa kali percobaan dengan cara membuat perbandingan pada pembagian antara data train dan data validation seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1: Distribusi Data Percobaan ke - Perbandingan Data Train dan Data Validation Total Data Train Total Data Validation 1. 90 : 10 324 36 2. 80 : 20 288 72 3. 70 : 30 252 108 4. 60 : 40 216 144 3.4 Image Augmentation
Image  augmentation adalah  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.

## 3.5 Train Model
Penelitian ini menggunakan model deep learning dengan arsitektur VGG16 untuk melakukan identifikasi penyakit daun kopi. Selanjutnya model dilatih dengan 20 epoch dan masukan layer 150x150. Model VGG16 yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Rincian Model VGG16 Layer (type) Output Shape Parameter vgg16 (Functional) (None, 4, 4, 512) 14714688 flatten 1 (Flatten) (None, 8192) 0 dense_3 (Dense) (None, 512) 4194816 dense_4 (Dense) (None, 256) 131328 dense_5 (Dense) (None, 3) 771 Total params : 19,041,603
Trainable params : 4,326,915
Non-trainable params : 14,714,688

## 3.6 Evaluate Model
Evaluasi model dilakukan untuk menemukan kombinasi model yang terbaik. Proses evaluasi model ini mempertimbangkan hasil akurasi dan pada saat train model. Akurasi adalah rasio dari prediksi benar pada keseluruhan data yang diuji.

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
Adapun hasil dari percobaan yang telah dilakukan berdasarkan pembagian pada distribusi data adalah sebagai berikut. 4.1 Percobaan Pada Perbandingan Data 90:10 Percobaan pada perbandingan data 90:10 dilakukan dengan menggunakan 20 epoch dan perbandingan antara data train dan data validation sebesar 90:10 didapatkan akurasi data train tertinggi sebesar 83% dan akurasi data validation tertinggi sebesar 89% dengan proses percobaan pada Gambar 6. dan plot akurasi yang ditujukkan pada Gambar 7.
Gambar 6. Hasil Percobaan Pada Perbandingan Data 90:10
Gambar 7. Plot Akurasi Percobaan Pada Perbandingan Data 90:10
4.2 Percobaan Pada Perbandingan Data 80:20
Percobaan pada perbandingan data 80:20 dilakukan dengan menggunakan 20 epoch dan perbandingan antara data train dan data validation sebesar 80:20 didapatkan akurasi data train tertinggi sebesar 87% dan akurasi data validation tertinggi sebesar 94% dengan proses percobaan pada Gambar 8. dan plot akurasi yang ditujukkan pada Gambar 9.
Gambar 8. Hasil Percobaan Pada Perbandingan Data 80:20
Gambar 9. Plot Akurasi Percobaan Pada Perbandingan Data 80:20
4.3 Percobaan Pada Perbandingan Data 70:30
Percobaan pada perbandingan data 70:30 dilakukan dengan menggunakan 20 epoch dan perbandingan antara data train dan data validation sebesar 70:30 didapatkan akurasi data train tertinggi sebesar 88% dan akurasi data validation tertinggi sebesar 92% dengan proses percobaan pada Gambar 10. dan plot akurasi yang ditujukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Plot Akurasi Percobaan Pada Perbandingan Data 70:30
4.4 Percobaan Pada Perbandingan Data 60:40 Percobaan pada perbandingan data 60:40 dilakukan dengan menggunakan 20 epoch dan perbandingan antara data train dan data validation sebesar 60:40 didapatkan akurasi data train tertinggi sebesar 89% dan akurasi data validation tertinggi sebesar 95% dengan proses percobaan pada Gambar 12. dan plot akurasi yang ditujukkan pada Gambar 13.
Gambar 12. Hasil Percobaan Pada Perbandingan Data 60:40
Gambar 13. Plot Akurasi Percobaan Pada Perbandingan Data 60:40
Hasil dari keempat percobaan identifikasi penyakit pada daun kopi menggunakan VGG16 dengan 20 epoch dapat dilihat pada Gambar 14.

## Gambar 14. Hasil Seluruh Percobaan
Dari keseluruhan hasil didapatkan model yang terbaik yaitu model dengan akurasi yang tinggi pada percobaan perbandingan data 60:40 dengan akurasi sebesar 89% pada data train dan 95 % pada data validation.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil penelitian yang telah dilakukan pada daun  kopi dapat diambil  kesimpulan yaitu  metode deep  learning VGG16  dapat  melakukan identifikasi penyakit dengan nilai akurasi 89% pada percobaan perbandingan 60:40 antara data train dan data validation . Berdasarkan hasil tersebut maka deep learning VGG16 dapat berjalan dengan baik.
6. Daftar Pustaka
[1] Irfansyah, D., Mustikasari, M., & Suroso, A. (2021). Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) Alexnet Untuk Klasifikasi Hama Pada Citra Daun Tanaman Kopi. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 6(2), 87-92.
[2] Alfian,  D.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Dalam  Pemilihan  Biji  Kopi Berkualitas. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 4(2), 192 - 201.
[3] Ramadhan,  M.,  Anwar,  B.,  Gunawan,  R.,  &  Kustini,  R.  (2021).  SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  PADA
TANAMAN KOPI MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES. JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH, 4(2), 115-121.
[4]
Gunawan,  M.  D.,  Franz,  A.,  &  Manullang,  R.  R.  (2020).  Sistem  Pakar  Penyakit  Tanaman  Kopi  (Coffea  Sp)Metode  Forward  Chaining Berbasis Web. Buletin Poltanesa, 21(1), 26–31.
[5]
Ravì, D., Wong, C., Deligianni, F., Berthelot, M., Andreu-Perez, J., Lo, B., & Yang, G. Z. (2016). Deep learning for health informatics. IEEE journal of biomedical and health informatics, 21(1), 4-21.
[6]
Peng, H., Huang, B., Shao, Y., Li, Z., Zhang, C., Chen, Y., & Xiong, J. (2018). General improved SSD model for picking object recognition of multiple fruits in natural environment. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 34(16), 155– 162.
[7] Pardede,  J.,  Sitohang,  B.,  Akbar,  S.,  &  Khodra,  M.  L.  (2021).  Implementation  of  Transfer  Learning  Using  VGG16  on  Fruit  Ripeness Detection. International Journal of Intelligent Systems & Applications, 13(2).
[8] Rismiyati, R., & Luthfiarta, A. (2021). VGG16 Transfer Learning Architecture for Salak Fruit Quality Classification. Telematika: Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, 18(1), 37-48.
[9]
Subroto, D., & Liliana, L. (2021). Deteksi Aktivitas Manusia Berdasarkan Data Skeleton dengan Menggunakan Modifikasi VGG16. Jurnal Infra, 9(1), 122-128.
[10] Liu, Z., Wu, J., Fu, L., Majeed, Y., Feng, Y., Li, R., & Cui, Y. (2019). Improved kiwifruit detection using pre-trained VGG16 with RGB
and NIR information fusion. IEEE Access, 8, 2327-2336.
[11]
Abas, M. A. H., Ismail, N., Yassin, A. I. M., & Taib, M. N. (2018). VGG16 for plant image classification with transfer learning and data augmentation. International Journal of Engineering and Technology(UAE), 7(4), 90–94.
[12] Zulfa, I., Septima, R., & Syah, I. (2020). SISTEM PAKAR UNTUK MENGETAHUI TINGKAT KESUBURAN TANAH PADA JENIS TANAMAN  KOPI  MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  LOGIC  (STUDI  KASUS  KOTA  TAKENGON).  Explore  IT!  :  Jurnal  Keilmuan  Dan Aplikasi Teknik Informatika, 12(1), 37-53.
[13] de  Andrade,  D.  J.,  da  Rocha, C. M., de Matos,  S. T.  S.,  &  Zanardi,  O.  Z.  (2020).  Oxymatrine-based bioacaricide  as  a  management tool against Oligonychus ilicis (McGregor)(Acari: Tetranychidae) in coffee. Crop Protection, 134, 105182.
[14] Sugiarti,  L.  (2019).  IDENTIFIKASI  HAMA  DAN  PENYAKIT  PADA  TANAMAN  KOPI  DI  KEBUN  PERCOBAAN  FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS WINAYA MUKTI. Jurnal Agro Wiralodra, 2(1), 16-22.
[15]
Liu, L., Ouyang, W., Wang, X., Fieguth, P., Chen, J., Liu, X., & Pietikäinen, M. (2020). Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey. International Journal of Computer Vision, 128(2), 261–318.
[16]
Zhou, L., Zhang, C., Liu, F., Qiu, Z., & He, Y. (2019). Application of Deep Learning in Food: A Review. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 18(6), 1793–1811.
[17]
Voulodimos,  A.,  Doulamis,  N.,  Doulamis,  A.,  &  Protopapadakis,  E.  (2018).  Deep  Learning  for  Computer  Vision:  A  Brief  Review. Computational Intelligence and Neuroscience, 2018.
[18] Tammina,  S.  (2019).  Transfer  learning  using  VGG-16  with  Deep  Convolutional  Neural  Network  for  Classifying  Images.  International Journal of Scientific and Research Publications (IJSRP), 9(10), p9420.
[19]
International Coffee Organization. “Coffee Market Report”. Internet : www.ico.org/Market-Report-20-21-e.asp, 8 September, 2021 [Sep
10, 2021] [20] Dinas Perkebunan Provinsi Jawa Barat. “Ancaman Penyakit Karat Daun pada Tanaman Kopi”. Internet : www.disbun.jabarprov.go.id/post/view/618-id-ancaman-penyakit-karat-daun-pada-tanaman-kopi, 4 Oktober, 2020 [Sep 10, 2021]