## EVALUASI AUGMENTASI DATA PADA DETEKSI PENYAKIT DAUN TEBU DENGAN YOLOV8
Ibnu Topan Adib Amrulloh, Betha Nurina Sari, Tesa Nur Padilah Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kabupaten Karawang, Jawa Barat 2010631170078@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Tebu  merupakan  tanaman  dari  keluarga  rumput-rumputan  yang  sangat  terkenal  di  seluruh  dunia  karena perannya  dalam  menghasilkan  gula  dan  etanol.  Mengingat  peran  penting  tebu,  peningkatan  produktivitas  dan efisiensi  pengelolaan  tanaman  menjadi  sangat  penting,  Salah  satu  aspek  yang  memerlukan  perhatian  adalah masalah  kesehatan  tanaman  tebu,  yang  dapat  berdampak  pada  hasil  panen  dan  kualitas  tebu.  Deteksi  dini  dan penanganan tepat menjadi kunci untuk mengambil tindakan pencegahan yang tepat. Penggunaan model deteksi objek seperti YOLOv8, yang menunjukkan performa superior dalam deteksi objek dengan kecepatan dan akurasi tinggi, menjadi solusi menjanjikan. Namun, tantangan utama dalam penggunaan YOLOv8 adalah kebutuhan data besar  dan  beragam  untuk  pelatihan.  Teknik  data  augmentasi  membantu  mengatasi  tantangan  ini  dengan memperluas dan memperkaya dataset melalui variasi data seperti horizontal flipping, jittering scale dan random brightness . Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan data augmentasi secara signifikan  meningkatkan kinerja  YOLOv8  dalam  mendeteksi  penyakit  daun  tebu,  dengan  peningkatan  nilai  mAP  dari  40.3%  menjadi 50.5%.  Data  augmentasi  membantu  model  mengatasi overfitting dan  meningkatkan  kemampuan  generalisasi. Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  bidang  pertanian  presisi,  membantu  petani  mendeteksi penyakit  secara  lebih  dini  dan  efektif,  meningkatkan  hasil  panen,  serta  mengurangi  kerugian  akibat  penyakit tanaman.
Kata kunci : tebu, penyakit daun, deteksi dini, YOLOv8, data augmentasi

## 1. PENDAHULUAN
Tebu merupakan tanaman dari keluarga rumput- rumputan yang sangat terkenal di seluruh dunia karena perannya  dalam  menghasilkan  gula  dan  etanol. Tanaman  ini  menghasilkan  gula  yang  digunakan dalam makanan, serta etanol anhidrat yang merupakan bahan bakar tambahan untuk bensin, dan etanol hidrat yang digunakan untuk kendaraan fleksibel [1] . Namun,  produktivitas  tanaman  tebu  sering  kali terancam  oleh  berbagai  penyakit  yang  dapat mengurangi hasil panen secara signifikan. Deteksi dini dan  penanganan  yang  tepat  terhadap  penyakit  ini sangat  penting  untuk  menjaga  stabilitas  produksi Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  deteksi  penyakit pada  daun  tanaman  tebu  sangat  penting  [2].  Hal  ini disebabkan  oleh  peran  penting  daun  dalam  proses fotosintesis  tanaman  tebu.  Sebagai  proses  penting dalam menghasilkan energi bagi tanaman, fotosintesis sangat bergantung pada kesehatan dan fungsi optimal daun.
Serangan  penyakit  seperti  karat  daun,  mosaik, dan penyakit redrot dapat memengaruhi produktivitas tanaman tebu [3][4]. Oleh karena itu, mengidentifikasi gejala  penyakit  pada  daun  sejak  dini  sangat  penting untuk  mencegah  dan  menangkal  masalah  ini.  Petani dapat  mengambil  tindakan  yang  tepat  dengan mendeteksi  penyakit  sejak  dini,  seperti  menerapkan strategi  pengendalian  penyakit  atau  memilih  varietas tanaman yang lebih tahan terhadap penyakit.
Para  ahli  biasanya  menggunakan  pengamatan secara  kasat  mata  untuk  mengidentifikasi  dan mendeteksi  penyakit  daun  tebu,  yang  biasanya
membutuhkan  pengamatan  terus  menerus  untuk memastikan  dan  memvalidasi  diagnosis  [5].  Dalam menghadapi masalah ini, perkembangan terbaru dalam sistem otomatis untuk deteksi dini penyakit pada daun tanaman  tebu  memberikan  solusi  efisien  dan  praktis. Salah satu teknologi yang menjanjikan dalam deteksi penyakit  pada  tanaman  adalah  penggunaan  model deteksi  objek  seperti You  Only  Look  Once (YOLO). YOLOv8,  versi  terbaru  dari  keluarga  model  YOLO, telah  menunjukkan  performa  yang  superior  dalam tugas deteksi objek dengan kecepatan dan akurasi yang lebih baik dibandingkan versi sebelumnya [6]. Model ini  mampu  mendeteksi dan  mengklasifikasikan objek dalam gambar dengan cepat, menjadikannya alat yang ideal untuk aplikasi pertanian seperti deteksi penyakit tanaman.
Namun, salah satu tantangan dalam menggunakan model YOLOv8 adalah kebutuhan akan jumlah  data  yang  besar  dan  beragam  untuk  melatih model agar mampu mengenali berbagai jenis penyakit dengan akurasi tinggi  [7]. Di  sinilah data augmentasi memainkan peranan penting. Data augmentasi adalah teknik  yang  digunakan  untuk  memperluas  dan memperkaya dataset dengan menghasilkan variasi dari data  yang  ada,  seperti  melalui  rotasi,  flipping, zooming,  perubahan  pencahayaan,  dan  lain-lain. Teknik  ini  tidak  hanya  meningkatkan  jumlah  data pelatihan tetapi juga membantu model untuk menjadi lebih  robust  terhadap  berbagai  kondisi  lingkungan yang berbeda [8].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi pengaruh data augmentasi terhadap performa
YOLOv8  dalam  mendeteksi  penyakit  pada  tanaman tebu.  Dengan  memahami  bagaimana  berbagai  teknik augmentasi  dapat  meningkatkan  kemampuan  model dalam mengenali penyakit, diharapkan dapat diperoleh model deteksi yang lebih akurat dan andal. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan  dalam  bidang  pertanian  presisi,  membantu petani untuk mendeteksi penyakit secara lebih dini dan efektif,  sehingga  meningkatkan  hasil  panen  dan mengurangi kerugian akibat penyakit tanaman.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  pertama  yang  berjudul  "Disease Recognition in Sugarcane Crop Using Deep Learning" menunjukkan  bahwa  YOLO  dapat  digunakan  untuk menentukan lokalitas daerah yang terinfeksi penyakit pada  tanaman  tebu  dengan  skor  mean  average precision  (mAP)  tertinggi  sebesar  58,13%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  meskipun  YOLO  memiliki kemampuan  yang  baik  dalam  mendeteksi  penyakit, ada ruang untuk perbaikan, terutama dalam hal akurasi lokalitas [9].
Penelitian  kedua  berjudul  " Sugar  Cane  Red Stripe  Disease  Detection  using  YOLO  CNN  of  Deep Learning  Technique "  memperkuat  keandalan  YOLO dalam  mendeteksi  penyakit  pada  daun  tebu.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  YOLO  mampu mencapai  akurasi  rata-rata  sebesar  95,90%  dan 91,30%  dengan  akurasi  tertinggi  mencapai  98,45% dan  97,26%.  Kecepatan  deteksi  yang  cepat  dengan durasi rata-rata estimasi sekitar 1,46 detik hingga 1,53 detik  membuat YOLO sangat berguna untuk aplikasi di lapangan [10].
Penelitian  yang  berjudul  “ Evaluating  Data Augmentation Effects on the Recognition of Sugarcane Leaf Spot ” menunjukkan pengaruh positif augmentasi data  terhadap  akurasi  model  dalam  mendeteksi penyakit  pada  tanaman  tebu.  Dalam  penelitian  ini, penggunaan  metode  augmentasi  seperti  supervised augmentation  dan  DCGAN  berhasil  meningkatkan akurasi model MobileNetV3-large dari 53,5% menjadi 99%  setelah menghapus latar  belakang dan menambahkan  gambar  sintetis  dari  DCGAN.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  augmentasi  data  tidak  hanya meningkatkan  jumlah  data  pelatihan  tetapi  juga memperkenalkan  variasi  yang  membantu  model mengenali pola yang lebih kompleks [11].
Penelitian  lain  yang  berjudul  “ Simple  Training Strategies  and  Model  Scaling  for  Object  Detection ” menyoroti  pentingnya  strategi  augmentasi  yang  kuat seperti  horizontal  flipping  dan  jittering  scale  dalam meningkatkan  performa  algoritma  deteksi  objek seperti  RetinaNet  dan  RCNN.  Penelitian  ini menunjukkan  bahwa penggunaan  jittering scale  yang besar dapat meningkatkan Average Precision (AP) dari 35,7%  menjadi  47,9%  selama  600  epoch.  Ini menunjukkan  bahwa  augmentasi  skala  jittering  yang tepat  dapat  membantu  model  menjadi  lebih  tangguh dan mampu mengenali objek pada berbagai skala [12].
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, YOLO telah  terbukti  cukup  akurat  dan  cepat  dalam mendeteksi  penyakit  pada  daun  tebu.  Namun,  hasil deteksi YOLO dapat ditingkatkan lebih lanjut dengan menggunakan  teknik  augmentasi  data  yang  tepat. Augmentasi  data  tidak  hanya  membantu  dalam memperluas dataset dengan variasi gambar yang lebih banyak  tetapi  juga  meningkatkan  ketahanan  model terhadap  variasi  dan  kompleksitas  yang  ditemukan dalam  skenario  nyata.  Dengan  demikian,  penerapan data augmentasi dalam pelatihan model YOLO dapat memberikan  performa  deteksi  yang  lebih  baik  dan lebih  akurat  dalam  mendeteksi  penyakit  pada  daun tebu.

## 3. METODE PENELITIAN
Diagram workflow pada Gambar 1. menunjukkan tahap  –  tahap  untuk  mengetahui  apakah  augmentasi data  dapat  mempengaruhi  performa  YOLO  dalam mendeteksi  penyakit  pada  daun  tanaman  tebu. Tahapan-tahapan  yang  berbeda  dalam  pemrosesan adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram workflow evaluasi augmentasi data pada deteksi penyakit daun tebu dengan YOLO

## 3.1. Pengumpulan Data
Dataset  dikumpulkan  dari  sumber  website data.mendeley.com.  Dataset  ini  berisi  2521  gambar daun tebu yang termasuk dalam lima kelas (terdiri dari empat  penyakit  dan  satu  sehat).  Keempat  jenis penyakit  tersebut  adalah  Mosaik, Rust (Karat  Daun), Redrot ,  dan Yellow  Leaf  Disease .  Namun,  karena keterbatasan  sumber  daya  yang  tersedia  untuk komputasi gambar, penyakit Yellow Leaf Disease tidak dimasukkan dalam penelitian ini. Oleh karena itu, total data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berjumlah 2016 gambar daun tebu, yang terbagi ke dalam empat kelas  utama: Healthy (Sehat), Rust (Karat  Daun),
Mosaik ,  dan Redrot .  Distribusi  gambar  untuk  setiap kelas  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Gambar  2. menunjukkan  contoh  gambar  daun  dari  dataset  yang mewakili setiap kelas.

## Tabel 1 Distribusi gambar pada setiap kelas
No Nama Kelas Jumlah Gambar 1 Healthy (Daun Sehat) 522 2 Rust (Karat Daun) 514 3 Mosaik 462 4 Redrot 585
Gambar 2. Gambar daun tebu pada dataset (1) daun sehat, (2) penyakit mosaik, (3) penyakit redrot (4) penyakit karat daun

## 3.2. Penghapusan Duplikasi Data
Beberapa gambar dalam dataset terlihat  identik. Untuk  memastikan  gambar-gambar  ini  benar-benar duplikat, perlu dilakukan verifikasi lebih lanjut dengan metode hashing .  Proses  ini  mengubah  setiap  gambar menjadi hash , yang kemudian dibandingkan satu sama lain. Hashing mengubah  data  menjadi  nilai  hash dengan  panjang  tetap.  Dua  set  data  yang  sama  akan menghasilkan hash  yang sama. Algoritma hash MD5 digunakan  dalam  proses  ini,  mengubah  data  menjadi nilai  hash  128-bit  dalam  format  32  karakter heksadesimal  [13].  Jika  dua  gambar  memiliki  hash MD5 yang sama, gambar tersebut kemungkinan besar duplikat.  Pendekatan  ini  efektif  untuk  menemukan gambar duplikat dalam dataset. Gambar 3. menunjukan jumlah gambar yang duplikat
Gambar 3. Jumlah gambar duplikat pada masing- masing kelas Duplikasi  gambar  paling  banyak  terjadi  pada kelas  mosaik  dan rust (karat  daun),  sementara  kelas
redrot tidak memiliki duplikasi gambar. Setelah semua gambar  duplikat  ditemukan,  gambar-gambar  tersebut akan dihapus. Setelah semua gambar duplikat dihapus jumlah  gambar  pada  dataset  tersisa  sebanyak  1793 gambar  yang  terbagi  dalam  empat  kelas.  Distribusi gambar pada setiap kelas setelah penghapusan gambar duplikat dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Distribusi kelas setelah gambar duplikat
dihapus No Nama Kelas Jumlah Gambar 1 Healthy (Daun Sehat) 476 2 Rust (Karat Daun) 376 3 Mosaik 518 4 Redrot 447 3.3. Pelabelan dan Pembagian Dataset Setelah semua gambar duplikat dihapus langkah selanjutnya adalah melakukan pelabelan dan pembagian  dataset.  Pelabelan  dilakukan  dengan  cara memberikan  anotasi  pada  setiap  gambar.  Anotasi  ini berbentuk bounding  box yang  mengelilingi  bagian daun  tebu  yang  terkena  penyakit.  Setiap  anotasi dilengkapi  dengan  label  yang  sesuai  dengan  kategori penyakitnya,  seperti  mosaic, red  rot ,  dan  rust  pada Selain itu, anotasi juga ditambahkan pada gambar daun tebu  yang  sehat  untuk  memungkinkan  model membedakan  antara  daun  tebu  yang  sehat  dan  yang terkena  penyakit.  Sampel  dari  dataset  dapat  dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Sampel dari dataset
Setelah  semua  gambar  dianotasi,  dataset  dibagi dengan  rasio  80:20,  dimana  80%  gambar  digunakan sebagai  data  latih  ( train )  dan  20%  sebagai  data  uji ( test ).  Data  latih  digunakan  untuk  melatih  model YOLO dan data uji digunakan untuk menguji performa YOLO. Gambar 5. Menunjukkan menunjukan jumlah objek pada setiap kelas, objek ini adalah bagian daun yang terkena penyakit ataupun yang sehat.
Gambar 5 Jumlah Objek pada Dataset

## 3.4. Data Augmentasi
Penelitian  ini  menerapkan  teknik  augmentasi data  yang  serupa  dengan  yang  digunakan  oleh  [12], yaitu flipping  horizontal  dan  jittering  scale dengan skala  [0.75,  1.5].  Selain  itu,  penelitian  ini menggunakan  teknik  augmentasi  tambahan,  yaitu random  brightness,  untuk  lebih  memperkaya  variasi data.
Teknik horizontal  flipping membalik  gambar secara horizontal, sehingga objek yang ada di sebelah kanan  gambar  akan  berpindah  ke  sebelah  kiri,  dan sebaliknya, menciptakan variasi dalam orientasi objek tanpa mengubah konten gambar. Teknik jittering scale mengubah  ukuran  objek  dalam  gambar  dengan  skala acak antara [0.75, 1.0], memperbesar atau memperkecil  objek  dalam  gambar,  yang  membantu model belajar mengenali objek dalam berbagai ukuran dan  skala.  Teknik random  brightness mengubah kecerahan  gambar  secara  acak  dalam  rentang  -0.15 hingga  0.15,  menambahkan  variasi  dalam  intensitas cahaya  pada  gambar,  yang  membantu  model  belajar mengenali  objek  dalam  kondisi  pencahayaan  yang berbeda.
Setiap  teknik  augmentasi  yang  diterapkan  akan menyebabkan perubahan pada posisi dan bentuk objek dalam  gambar,  sehingga bounding  box yang digunakan  untuk  mendefinisikan  lokasi  dan  ukuran objek dalam gambar juga harus diubah sesuai dengan perubahan yang terjadi.
Penelitian ini menguji performa model pada dua set data yang berbeda yaitu data yang telah mengalami augmentasi  dan  data  yang  tidak mengalami augmentasi.  Pada  set  data  pertama,  gambar-gambar akan  diaugmentasi  menggunakan  teknik-teknik  yang telah  dijelaskan  sebelumnya,  seperti horizontal flipping, jittering scale , dan random brightness . Pada set data kedua, gambar-gambar akan digunakan dalam bentuk aslinya tanpa augmentasi.

## 3.5. Pembuatan dan Pelatihan Model
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  YOLOv8  dengan backbone "s"  ( small ),  yang memanfaatkan  bobot  yang  telah  dilatih  sebelumnya pada  dataset  COCO. Backbone "s"  pada  YOLOv8 merujuk pada versi kecil dari jaringan backbone yang digunakan untuk ekstraksi fitur dalam model tersebut.
Backbone  "s"  merupakan  versi  ringan  dari jaringan  backbone  YOLOv8.  Dibandingkan  dengan versi  yang  lebih  besar,  seperti medium , large ,  atau extra-large ,  backbone  "s"  memiliki  lebih  sedikit lapisan  dan  parameter.  Tujuan  dari  penggunaan backbone "s" adalah untuk mengurangi ukuran model dan waktu komputasi.
Dengan bobot yang telah dilatih sebelumnya pada dataset COCO, YOLOv8 telah mempelajari fitur-fitur dasar  dari  jutaan  gambar.  Hal  ini  memungkinkan model untuk memberikan representasi fitur yang kuat, yang berguna dalam deteksi penyakit pada daun tebu. Pelatihan YOLOv8 dalam penelitian ini menggunakan parameter-parameter yang tercantum pada Tabel 3.
Tabel 3 Parameter yang digunakan untuk melatih model No Parameter Nilai 1 Classification loss Binary crossentropy 2 Bounding box loss CIOU 3 optimizer Adam 4 Learning rate 2.5 x10 -4 5 Epoch 50
YOLOV8  dilatih  dengan  menggunakan  gambar dengan  resolusi  512  x  512.  Model  ini  dilatih menggunakan data yang sudah dilakukan augmentasi dan  tidak  dilakukan  augmentasi.  Dengan  melakukan ini,  penelitian  bertujuan  untuk  mengevaluasi  sejauh mana  teknik  augmentasi  yang  diterapkan  dapat meningkatkan  kemampuan  model  dalam  mengenali dan  mengklasifikasikan  objek.  Model  akan  dilatih dengan  kedua  set  data  ini  secara  terpisah  untuk memahami perbedaan performa yang dihasilkan.
Selain itu, penelitian ini juga menerapkan sebuah callback di mana model akan disimpan jika nilai mAP pada iterasi saat ini lebih tinggi dibandingkan dengan iterasi  sebelumnya.  Hal ini bertujuan  untuk memperbaiki model secara otomatis dan meningkatkan  kinerjanya  seiring  dengan  proses pelatihan.

## 3.6. Evaluasi
Untuk  mengevaluasi  kinerja  model  YOLOv8, penelitian  ini  menggunakan  metrik Mean  Average Precision (mAP).  Dalam  penelitian  ini,  digunakan threshold 50% untuk IOU (Intersection Over Union). Dengan  menggunakan  threshold  50%,  prediksi dianggap  benar  jika  IOU  antara  bounding  box  hasil prediksi dan bounding box ground truth minimal 50%. Mean  Average  Precision (mAP)  mengukur  kinerja suatu sistem deteksi objek dengan mempertimbangkan presisi ( precision ) pada berbagai tingkat recall. Recall merupakan  perbandingan  antara  jumlah  objek  yang berhasil  dideteksi  dengan  total  jumlah  objek sebenarnya. Proses perhitungan mAP dimulai dengan menentukan  apakah  suatu  prediksi  dianggap  benar positif  ( true  positive )  berdasarkan  nilai Intersection over  Union (IoU)  antara  prediksi  dan  label ground truth .  Jika  IoU  ≥  treshold,  maka  prediksi  dianggap benar positif. Selanjutnya, untuk setiap kelas, dihitung nilai  presisi  maksimum  (APr)  pada  11  tingkat recall yang berbeda, yaitu 0, 0.1, 0.2, ..., 0.9, dan 1.0. Presisi maksimum  pada  suatu  tingkat recall adalah  nilai presisi  tertinggi  untuk recall yang  lebih  besar  atau sama  dengan  tingkat recall tersebut.  Kemudian, dihitung nilai presisi rata-rata (AP) untuk setiap kelas, yang merupakan rata-rata dari 11 nilai presisi tersebut [14].
𝐴𝑃  = 1 11 ∑ 𝐴𝑃 𝑟 𝑟∈{0.0,…,1.0}
= 1 11 ∑ 𝑃 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝 (𝑟) 𝑟∈{0.0,…,1.0}
(1) Dimana 𝑃 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝 (𝑟) =   max 𝑟̃≥𝑟 𝑝(𝑟̃)
(2)
mAP sendiri dihitung sebagai rata-rata dari nilai- nilai AP untuk semua kelas yang ada.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  model  YOLOV8  dilatih  menggunakan data dengan augmentasi dan tanpa augmentasi selama 50  epoch,  model  dievaluasi  menggunakan  metrik Mean Average Precision (mAP). Berikut adalah hasil dari pelatihan model.

## 4.1. Kinerja Model pada Data Tanpa Augmentasi
Setelah  model  YOLOV8  dilatih  menggunakan gambar  dengan  resolusi  512  x  512  tanpa  augmentasi selama  50  epoch,  hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa model  tersebut  mencapai  nilai Mean  Average Precision (mAP)  tertinggi  sebesar  40.3%.  Proses pelatihan  ini  menggunakan  data  asli  tanpa  adanya teknik augmentasi. Gambar 6. menunjukkan menunjukan loss yang didapat saat model dilatih tanpa menggunakan teknik augmentasi. Gambar 7. Menunjukan perubahan nilai MAP pada setiap epoch
Gambar 6 Training loss (oranye) dan validation loss (biru) model YOLOV8 pada data yang tidak diaugmentasi untuk setiap epochs
Gambar 7. Mean Average Precision (mAP) model YOLOV8 pada data yang tidak di augmentasi untuk setiap epochs

## 4.2. Kinerja Model pada Data dengan Augmentasi
Setelah  model  YOLOV8    dilatih  dengan menggunakan  data  yang  sudah  diterapakan  teknik augmentasi horizontal  flipping,  jittering  scale dan random brightness pada gambar dengan resolusi 512 x 512  selama  50  epoch,  hasil  evaluasi  menunjukkan bahwa  model  tersebut  mencapai  nilai  Mean  Average Precision  (mAP)  tertinggi  sebesar  50.5%.  Gambar  8. menunjukkan  menunjukan loss yang  didapat  saat model dilatih tanpa menggunakan teknik augmentasi. Gambar  9.  Menunjukan  perubahan  nilai  MAP  pada setiap epoch
Gambar 8. Training loss (oranye) dan validation loss (biru) model YOLOV8 pada data yang di augmentasi untuk setiap epochs
Gambar 9 Mean Average Precision (mAP) model YOLOV8 pada data yang sudah di augmentasi untuk setiap epochs

## 4.3. Analisis Perbandingan
Perbandingan  antara  kinerja  model  pada  data tanpa  augmentasi  dan  data  dengan  augmentasi menunjukkan  bahwa  data  augmentasi  memiliki dampak positif  yang signifikan terhadap kemampuan deteksi  penyakit  pada  daun  tebu.  Teknik  augmentasi yang  digunakan,  seperti horizontal  flipping,  jittering scale, dan random brightness , membantu meningkatkan  variasi  pada  data  pelatihan.  Ini memungkinkan  model  untuk  mempelajari  pola  yang lebih  beragam,  sehingga  meningkatkan  kemampuan model untuk mengenali variasi pada data uji.
Peningkatan nilai mAP dari 40.3% menjadi 50.5% menunjukkan  bahwa  model  yang  dilatih  dengan  data augmentasi  memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik
dalam mendeteksi penyakit pada daun tebu. Selain itu, grafik  loss  yang  lebih  stabil  dan  konsisten  pada pelatihan  dengan  data  augmentasi  menunjukkan bahwa  model  tidak  mengalami  overfitting,  sehingga lebih mampu menggeneralisasi pada data uji.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan teknik data augmentasi pada pelatihan model YOLOv8 secara  signifikan  meningkatkan  kinerja  model  dalam mendeteksi  penyakit  pada  daun  tebu,  dengan peningkatan  nilai  mAP  dari  40.3%  menjadi  50.5%. Data  augmentasi  membantu  model  mengatasi overfitting dan meningkatkan kemampuan generalisasi, membuatnya lebih andal dalam mengenali  variasi  pada  data  uji.  Untuk  penelitian selanjutnya,  disarankan  untuk  mengeksplorasi  lebih banyak  teknik  augmentasi.  Selain  itu  penelitian berikutnya  juga  bisa  menggunakan  dataset  dengan jumlah data yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. dan P. Direktorat Statistik Tanaman Pangan, STATISTIK TEBU INDONESIA , vol. 13. ©BPS RI/BPS – Statistics Indonesia, 2023.
[2]  R.  Hariyanto  and  K.  Sa’diyah,  “Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  dan  Hama  Pada  Tanaman Tebu  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” JOINTECS  (Journal  of  Information  Technology and Computer Science) , vol. 3, no. 1, pp. 29–32, 2018.
[3]  G. James and B. Tate, Sugarcane . Wiley Online Library, 2004.
[4]  D. Zhao, N. C. Glynn, B. Glaz, J. C. Comstock, and  S.  Sood,  “Orange  rust  effects  on  leaf photosynthesis  and  related  characters  of sugarcane,” Plant  Dis ,  vol.  95,  no.  6,  pp.  640– 647, 2011.
[5]  S.  V  Militante  and  B.  D.  Gerardo,  “Detecting sugarcane  diseases  through  adaptive  deep learning models  of  convolutional neural network,”  in 2019  IEEE  6th  International Conference  on  Engineering  Technologies  and
Applied Sciences (ICETAS) , IEEE, 2019, pp. 1– 5.
[6]  M. Hussain, “YOLO-v1 to YOLO-v8, the rise of YOLO  and  its  complementary  nature  toward digital  manufacturing  and  industrial  defect detection,” Machines , vol. 11, no. 7, p. 677, 2023.
[7]  Z.  Zou,  K.  Chen,  Z.  Shi,  Y.  Guo,  and  J.  Ye, “Object  detection  in  20  years:  A  survey,” Proceedings  of  the  IEEE ,  vol.  111,  no.  3,  pp. 257–276, 2023.
[8]  C. Shorten and T. M. Khoshgoftaar, “A survey on image  data  augmentation  for  deep  learning,” J Big Data , vol. 6, no. 1, pp. 1–48, 2019.
[9]  M. and O. S. N. and J. T. and B. A. and P. M. R. and C. A. Malik Hashmat Shadab and Dwivedi, “Disease Recognition  in Sugarcane Crop Using Deep  Learning,”  in Advances  in  Artificial Intelligence and Data Engineering , T. Chiplunkar  Niranjan  N.  and  Fukao,  Ed., Singapore: Springer Nature Singapore, 2021, pp. 189–206.
[10]  I.  Kumpala,  N.  Wichapha,  and  P.  Prasomsab, “Sugar Cane Red Stripe Disease Detection using YOLO  CNN  of  Deep  Learning  Technique,” Engineering  Access , vol. 8, no. 2, pp. 192–197, 2022.
[11]  Y. Huang, R. Li, X. Wei, Z. Wang, T. Ge, and X. Qiao,  “Evaluating  data  augmentation  effects on the  recognition  of  sugarcane  leaf  spot,” Agriculture , vol. 12, no. 12, p. 1997, 2022.
[12]  X.  Du,  B.  Zoph,  W.-C.  Hung,  and  T.-Y.  Lin, “Simple training strategies and model scaling for object detection,” arXiv preprint arXiv:2107.00057 , 2021.
[13]  I. Rahim, N. Anwar, A. M. Widodo, K. K. Juman, and I. Setiawan, “Komparasi  Fungsi Hash Md5 Dan  Sha256  Dalam  Keamanan  Gambar  Dan Teks,” IKRA-ITH Informatika: Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 7, no. 2, 2023.
[14]  S.  M.  Beitzel,  E.  C.  Jensen,  and  O.  Frieder, “Map,” Encyclopedia  of  Database  Systems ,  pp. 1691–1692, 2009.