Elektron: Jurnal Ilmiah Volume 15  Nomor  2 Desember  2023                 TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. SK : 28/E/KPT/2019 DOI : https://doi.org/ 10.30630/eji.0.0.397

## Pemanfaatan Yolo Untuk Deteksi Hama Dan Penyakit Pada Daun Cabai Menggunakan Metode Deep Learning
Nadini Mardiah Yasen 1 , Silfia Rifka 2* , Rikki Vitria 3 , Yulindon 4 1,234 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang *Coressponding Author Email: silfiarifka@gmail.com
Abstrak— Tanaman cabai merupakan salah satu tanaman hortikultura di Indonesia yang berpotensi besar dalam ekonomi  di  Indonesia.  Namun,  seringkali  terjadi  gagal  panen.  Salah  satu  faktor  utama  penyebab  terjadinya  yaitu serangan  hama  dan  penyakit  pada  tanamnan  cabai.  Hal  tersebut  dibutuhkan  pencegahan  dini  yang  dapat mengurangi  kerugian.  Berkembangnya  teknologi  saat  ini,  pencegahan  dapat  dilakukan  dengan  cara  mudah  dan hemat  dengan  menggunakan  metode  deep  learning.  YOLO  adalah algoritma  deep  learning  yang  biasa  digunakan untuk mendeteksi objek secara realtime. Terdapat 4 kelas yang akan diuji yaitu daun yang terdampak penyakit virus kuning, bercak  daun,  hama  thrips,  dan  daun  cabai  yang  sehat.  Pengujian  dilakukan  dengan   aplikasi  berbasis  web dibuat dengan framework flask.Hasil akurasi dari proses training model YOLO dengan epoch 150 yaitu 73%. Nilai precission,  recall,  dan  mAP  yang  didapatkan  yaitu  77,4%,  67,1%,  dan  75,1%.  Pengujian      menghasilkan  akurasi diatas  74%.  Hasil  penelitian    ini  masih  menghasilkan  akurasi  yang  belum  cukup  tinggi, namun  aplikasi  dapat digunakan untuk mendeteksi dengan baik dan cukup akurat.

## Kata kunci: Tanaman cabai,  Hama dan penyakit, Deep learning, YOLO
Abstract—  Chili  plants  are  one  of  the  horticultural  crops  in  Indonesia  which  have  great  potential  in  the  Indonesian economy. However, crop failure often occurs. One of the main factors causing this is pest and disease attacks on chili plants. This requires early prevention which can reduce losses. With today's technological developments, prevention can be done easily and economically by using deep learning methods. YOLO is a deep learning algorithm that is commonly used to detect objects in real time. There are 4 classes that will be tested, namely leaves affected by yellow virus disease, leaf spot, thrips pests, and healthy chili leaves. Testing was carried out with a web-based application created with the flask framework. The accuracy  results  of  the  YOLO model  training  process  with  epoch  150  were  73%.  The  precision,  recall  and mAP  values obtained were 77.4%, 67.1% and 75.1%. Testing produces accuracy above 74%. The results of this research still produce accuracy that is not high enough, but the application can be used to detect it well and is quite accurate.
Keywords: Chili plants, Pests and diseases, Deep learning, YOLO
© 2023 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Indonesia sebagai negara agraris yang mempunyai  sektor  pertanian  yang  cukup  besar  dan memiliki    perkebunan  yang  banyak.  Tanaman  cabai merupakan tanaman hortikultura yang banyak dibudidayakan.  Tanaman  cabai  merupakan  salah  satu bahan  pangan  atau  sayuran  dan  komponen  penting yang  dibutuhkan  oleh  manusia  dalam  membuat makanan,  berfungsi  sebagai  bumbu  masakan  dan sebagai  penambah  rasa  tersendiri  [1].  Selain  menjadi tambahan  masakan,  cabai  juga  mempunyai  nilai ekonomi  yang  penting.  Produksinya  menjadi  mata pencaharian petani sehingga cabai memiliki nilai pasar yang  tinggi.  Tanaman  cabai  sangat  membutuhkan pemeliharaan  dan  perawatan  agar  mendapatkan  hasil panen  yang  bagus  dan  melimpah. Berdasarkant  data dari Badan Pusat Statistik (BPS), pada tahun 2020 rata- rata  produksi  cabai  nasional  mencapai  2,77  ton. Produksi  tertinggi  tercatat  pada  bulan  Agustus mencapai 280,78 ribu ton dengan luas panen mencapai 73,77  ribu  hektar.  Ini  menyatakan  peningkatan  dari
tahun sebelumnya, di mana produksi cabai pada tahun 2019 mencapai 183,96 ribu ton atau meningkat sekitar 7,11%.
Seringkali  panen  cabai  mengalami  kegagalan seperti  busuk,  berulat  maupun  mati  disebabkan  oleh beberapa hal, salah satu faktor utamanya yaitu serangan penyakit dan hama  yang  menyerang tanaman tersebut [2] . Hal itu terjadi dapat menyebabkan kerugian yang signifikan  bagi  para  petani.    Pengendalian  yang  tepat dilakukan  untuk  menghindari  kegagalan  panen  bukan hanya  dilakukan  ketika  serangan  pada  tanaman  telah terjadi,  tetapi  yang  paling  penting  adalah  untuk mencegahnya.  Kurangnya  kesadaran  petani  dalam mengetahui  jenis  penyakit  menyebabkan  terjadinya keterlambatan  diagnosis  penyakit  pada  tanaman  [3]. Pencegahan  dapat  dilakukan  dengan  mendeteksi penyakit  pada  tanaman.  Saat  ini  mendeteksi  penyakit pada  tanaman  dilakukan  secara  manual  dengan  cara pemantauan oleh ahlinya dengan secara terus menerus. Ini  membutuhkan  biaya  yang  sangat  tinggi  apabila dilakukan  pada  pertanian  ekstensif  [4].  Selain  itu,

## Elektron: Jurnal Ilmiah Volume 15  Nomor 2 Desember  2023| 63-71
Nadini Mardiah Yasen dkk: Pemanfaatan Yolo Untuk Deteksi Hama Dan Penyakit Pada Daun Cabai Menggunakan Metode Deep Learning
Deteksi secara manual dapat memicu kesalahan dalam identifikasi jenis hama dan penyakit pada tanamn cabai. Ada beberapa petani tanaman cabai yang belum paham mengenai  perbedaan  jenis  penyakit  dan  hama  pada tanaman  cabai.  Sehingga  memberikan  obat  ataupun tindakan pengendalian  yang tidak sesuai dengan jenis penyakitnya.
Ada  beberapa  teknologi  yang  digunakan  dalam mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  cabai.  Salah satunya yaitu deep learning. Deep learning digunakan untuk  mendeteksi  hama  dan  penyakit  pada  daun tanaman  cabai  melalui  objek  daun  dan  teknik pengolahan data. Metode ini  murah dan  mudah untuk mendeteksi sehingga sangat bermanfaat dan membantu para petani. [5], [6].
Penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya untuk  mendeteksi  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Rosalina  dan  Genta  pada  tahun  2020  dengan  judul “Implementasi Deep  Learning Dalam  Mendeteksi Penyakit  Pada  Daun  Cabai”.  Penelitian  ini menggunakan model neural network dan Raspberry Pi untuk  mengambil  gambar  daun  cabai  dengan menambahkan aplikasi desktop untuk sistem pendeteksi. Penelitian ini  mendeteksi cabai sehat atau cabai  sakit.  Hasil    akurasi    terbaik  dari  penelitian tersebuat  diperoleh  100%  dengan  pencahayaan  yang bagus dan jarak antara kamera dengan daun tidak lebih dari 1 meter [4]. Namun, pada penelitian ini data yang dideteksi belum secara realtime . Data diinput terlebih dahulu dan selanjutnya akan diproses.
Dari  penelitian  sebelumnya,  akurasi  yang diperoleh  cukup  bagus,  namun  ada  beberapa  proses deteksi  yang  tidak  sesuai  dengan  kelas  aslinya dikarenakan  tekstur  dan  warna  yang  hampir  sama. Kemudian,  proses  dideteksi  belum  secara realtime sehingga dilakukan penginputan data terlebih dahulu.
Berdasarkan  hal  tersebut  penulis  mengembangkan penelitian dengan judul  “Deteksi  Hama Dan Penyakit Pada  Daun  Tanaman  Cabai  Menggunakan  Metode Deep  Learning ”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat aplikasi untuk mendeteksi hama dan penyakit daun tanaman cabai dengan menerapkan metode deep learning yang  menggunakan  algoritma  YOLO  ( You only  Look  Once )  yang  memungkinkan  untuk mendeteksi secara real-time sehingga dapat mencegah kegagalan  panen  dengan  mudah.  Algoritma  YOLO adalah  metode  deep  learning  yang  sering  digunakan untuk deteksi objek secara cepat. Sehingga membantu petani  tanaman  cabai  dalam  mendeteksi  penyakit secara  dini  secara  mudah  dan  dapat  melakukan pengendalian secara cepat dan tepat.
II. METODE
A. Rancangan

## Gambar 1 Blok Diagram
Perancangan dilakukan dengan membuat model terlebih dahulu dan perangkat lunak (software). Model yang dibuat terdapat data yang diolah terlebih dahulu. Kemudian  data  tersebut  akan  dikirimkan  pada perangkat  lunak.  Perangkat  lunak  nantinya  berbentuk aplikasi android yang digunakan oleh user.

## 2.1 Data Acquisition
Pada  penelitian  ini  pengumpulan  data  (citra cabai)  diambil  secara  scrapping  yaitu seacrhing di google,  download  dataset  di  website  kaagle  dengan nama chili  disease ,  dan  juga  diambil  secara  manual pada  kebun  cabai  menggunakan  kamera  smartphone dan  pencahayaan  yang  jelas.  Data  memiliki  4  kelas yang  berbeda  yaitu  cabai  virus  kuning,  thrips,  bercak daun,  dan  cabai  yang  sehat.  Pada  gambar  2 menunjukkan contoh gambar dataset perkelas.
Hama Thrips
Bercak Daun Virus kuning Sehat
Gambar 2. Contoh dataset
Nadini Mardiah Yasen dkk: Pemanfaatan Yolo Untuk Deteksi Hama Dan Penyakit Pada Daun Cabai Menggunakan Metode Deep Learning
Pada  umumnya  penyakit  yang  sering  menyerang tanaman  cabai  disebabkan  oleh  cendawan.  Berikut penjelasan  mengenai  beberapa  jenis  penyakit  yang menyerang cabai melalui fisik daun:

## 2.1.1 Penyakit Virus Kuning
Vein clearing yang dialami helai daun dengan tanda  awal  dengan  timbulnya  pucuk  daun  yang berkembang  menjadi  warna kuning  terang, pada daun terjadi penebalan tulang dan menggulung ke atas.  Hal ini disebabkan oleh infeksi dari gemini virus yang terus menerus  menyebabkan  daun  mengecil  dan  berwarna kuning  terang,  sehingga  tanaman  menjadi  kerdil  dan cabai tidak berbuah [7] .
2.1.2 Penyakit bercak daun
Penyakit menyebabkan kerusakan pada daun, batang dan akar dengan gejala yang ditimbulkan yaitu terlihat    pada  daun  bercakcoklat  bulat  (ukuran mencapai  hingga  sekitar  1  inch)  dan  kering,  Pusat bercak berwarna pucat hingga putih dengan warna tepi lebih  tua.  Lubang  pada  daun  disebabkan  oleh  bercak yang tua [7].

## 2.1.3 Thrips
Hama  jenis  thrips  ini  menyerang  tanaman pada  bagian  permukaan  bawah  daun.  Gejala  yang ditimbulkan  dari  penyakit  ini  pada  daun  cabai  yaitu berupa  bercak  keperak-perakkan,  mengeriting  atau keriput,  daun  akan  bergulung  ke  dalam  dan  adanya muncul  benjolan.  Hama  ini  sering  terjadi  pada  saat musim  kemarau  karena  pada  musim  tersebut  hama thrips berkembang sangat cepat. Akibat dari hama ini mengakibatkan  pertumbuhan  pada  tanaman  cabai menjadi  terhambat,  kerdil  hingga  pucuknya  mejadi mati[7].
2.2 Pre-processing data
Tahap preprocessing bertujuan agar citra dapat di  proses  lebih  mudah  untuk  proses  selanjutnya[8]. Pada  tahap  ini  memilah  citra  yang  sesuai  untuk dijadikan  dataset  dan  mengubah  ukuran  setiap  citra menjadi 640 x 640 pixel. Hasil dataset awal sebanyak 460 citra.
2.3 Data Augmentation
Data  augmentation  merupakan  proses  yang menambahkan dataset secara kuantitas untuk meningkatkan performa model[9]. Proses menambahkan data ini dengan cara flip dan rotate. Citra akan di flip secara horizontal dan rotate dengan interval 90 0 .  Penambahan  data  menghasilkan  data  sebanyak 1226 citra.
2.4 Labelling data
Proses  labelling  data  ini  dengan  cara  memberi anotasi  pada  citra-citra  tesebut  dengan  menggunakan bounding box dan untuk menentukan kelas pada citra.
Proses  anotasi  dilakukan  menggunakan  platform roboflow.
Gambar 3. Bounding box pada citra
Proses labelling ini akan menghasilkan file txt yang  berisi  koordinat  objek  atau bounding  box dan nama  kelas  pada  objek.    Skala  pada  koordinat  dari  0 hingga 1. Kolom pertama merupakan nama kelas pada objek, kolom kedua dan ketiga menunjukkan sumbu x dan  y  dari  kiri  pada bounding  box ,  kolom  keempat menunjukkan  lebar,  dan  kolom  kelima  menunjukkan tinggi  pada bounding  box [10].  Hasil  dari  labelling ditunjukkan pada gambar 4.

## Gambar 4 Hasil Labelling
2.5 Split data
Dalam  split  data  ini  membagi  dataset  menjadi dua  bagian,  yakni  data  pelatihan  ( training )  dan  data validasi ( validation) . Data training dibagi menjadi 75% dari keseluruhan dataset dan data validation 25% dari keseluruhan dataset. Data training dan data validation ini  nantinya  digunakan  dalam  melatih    dan  membuat model[9].
2.6 Training Model
Pada penelitian ini menggunakan algoritma YOLO ( You  Only  Look  Once )  yang  mana  merupakan  bagian dari algoritma deep learning dengan proses pembelajaran  yang  dilakukan  oleh  mesin  yang menyerupai cara kerja jaringan otak manusia atau yang dikenal dengan neural netwroks  dan dapat digunakan untuk  menyelesaikan  permasalahan  data.  baik  dalam bentuk analisis pola, clustering maupun klasifikasi. Dalam  pembelajarannya  algoritma  ini memiliki  sangat  banyak  jumlah  struktur  dan  jaringan dan    rinci  serta  secara  mandiri  dapat  melakukan pembelajaran  yang    dapat  dijadikan  pedoman  dalam pemecahan masalah[11].
Algoritma YOLO yang menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  deteksi objek secara real-time dengan menggunakan pendekatan yang unik dibandingkan algoritma lainnya

## Elektron: Jurnal Ilmiah Volume 15  Nomor 2 Desember  2023| 63-71
Nadini Mardiah Yasen dkk: Pemanfaatan Yolo Untuk Deteksi Hama Dan Penyakit Pada Daun Cabai Menggunakan Metode Deep Learning
karena  menerapkan  satu  jaringan  saraf  tunggal  untuk mengidentifikasi objek di seluruh gambar. Jaringan ini memprediksi bounding box mana yang akan berfungsi dalam  melakukan prediksi dengan  menggunakan  fitur dari  semua  gambar[12].  Metode deep  learning ini menjadi  lebih  singkat  karena  lebih  sedikit  masalah hilangnya  gradien  pada  back  propagation  [13].  Versi YOLO  yang  digunakan  yaitu  YOLOv5.YOLOv5 merupakan  tambahan  terbaru  dari  seri  YOLO  yang telah  ditingkatkan  dalam  basis  dan  kecepatan dibandingkan  dengan  YOLOv4.  YOLOv5  memiliki ukuran file yang kecil dan lebih baik dalam deteksi dan akurasi objek [14].
2.7 Evaluasi Model
Confusion  matrix  digunakan  untuk  mengevaluasi performa pengujian model terhadap dataset. Paremeter performa diantaranya  yaitu  akurasi,  presisi,  dan recall[15]. Gambar 5  menunjukkan confusion matrix
Gambar 5. Confusion Matrix
Akurasi merupakan persentase yang digunakan untuk membandingkan jumlah data yang akurat dengan keseluruhan  data[9].  Persamaan  untuk  menghitung akurasi ditunjukkan pada persamaan 1.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% …………… (1)

## 2.8 Pengujian
Tahap  pengujian  ini  dilakukan  untuk  menilai apakah aplikasi yang tekah dikembangkan beroperasi dengan efektif dalam mendeteksi dan data terdistribusi dengan  tepat.  Aplikasi  ini  dibuat  dengan  framework flask berbasis web.

## B. Pembuatan Aplikasi
Sebelum  membuat  aplikasi  deteksi  hama  dan penyakit  pada  daun  tanaman  cabai,  maka  dirancang tampilan aplikasi seperti yang terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Rancangan Tampilan Aplikasi
Pembuatan  aplikasi  pada  aplikasi  deteksi  ini dibuat  menggunakan  Visual  Studio  Code  melalui terminal. Visual Studio Code sebelumnya di download dan  di  instal  pada  laptop.  Berikut  langkah-langkah membuat aplikasi:
Langkah  1:  Menyediakan  file  model  custom  dataset yaitu  best.pt  merupakan  hasil  dari training model YOLO yang telah dilakukan.
Langkah  2  :Mengaktifkan  vitual  instrument  melalui terminal pada visual studio code.
Langkah 3 : Menginstal flask
# pip install flask
Langkah 4 : Menyiapkan direktori static dan template. Static  untuk  menyimpan  style.css  dan  gambar  yang berhubungan  dengan  desain  aplikasi.  Sedangkan template untuk menyimpan html. Gambar 7 menunjukkan direktori yang disiapkan.
Gambar 7. Direktori
Langkah 5 : Menyiapkan file dengan format .py seperti ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. app.py
Langkah  6  :  Membuat  program  app.py  pada  visual studio code seperti ditunjukkan gambar 9.
Gambar 9. Program Aplikasi
Langkah  7  :  Membuat  program  html  untuk  tampilan web seperti ditunjukkan gambar 10.
Gambar 10. Program Html
Langkah 8 : melakukan run pada terminal.
# python app.py
Berikut gambar 11 dan 12 merupakan tampilan aplikasi  deteksi  hama  dan  penyakit  tanaman  cabai berbasis web.
Gambar 11. Tampilan Aplikasi Web
Gambar 12. Tampilan Aplikasi Kamera Hidup

## C. Flowchart
Aplikasi  dimulai dengan menginput data, proses, dan  hasil  data.  Gambar  13  merupakan  flowchart aplikasi berbasis web secara realtime
Gambar  13.  Flowchart  dengan  secara realtime dan menginput data.
Flowchart  aplikasi  dengan  klik  tombol  start camera  kemudian  aplikasi  terhubung  dengan  kamera pada  laptop,    selanjutnya  proses  deteksi  hama  dan penyakit  dengan  mengarahkan  daun  tanaman  cabai pada  kamera  hingga  hasil  kelas  objek  dan  akurasi terdeteksi.
Nadini Mardiah Yasen dkk: Pemanfaatan Yolo Untuk Deteksi Hama Dan Penyakit Pada Daun Cabai Menggunakan Metode Deep Learning

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses training model  dengan  menggunakan 1126 citra yang terdiri dari 4 kelas yaitu virus kuning, hama thrips, bercak daun, dan daun cabai  yang sehat. Training model  menggunakan  epoch  150  dan  batch 32.menghasilkan  confusion  matrix  terlihat  pada gambar 14.
Gambar 14 Confusion Matrix Epoch 150
Untuk
menghitung akurasi dapat menggunakan confusion  matrix dengan  menggunakan persamaan 1 sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
82+63+74+71 17+37+26+29+82+63+74+71
= 290 399 = 0,726
=0,73 x 100%= 73%
Hasil akurasi yang didapatkan untuk keseluruhan  data  pada  proses training model  dengan epoch  150  adalah  73%.  Nilai  akurasi  dikatakan  baik jika dihasilkan nilai 76%-100%, dikatakan cukup baik jika  55%-75%,  dikatakan  kurang  baik  jika  dihasilkan nilai  40%-56%,  dan  tidak  baik  jika  dihasilkan  nilai <40%[16].  Ini  membuktikan  bahwa  cukup  baik  dan akurat dalam mendeteksi hama dan penyakit pada daun tanaman  cabai,  namun  akurasi  masih  belum  terlalu tinggi.
Grafik precision, recall, dan F1 yang dihasilkan dari proses training model YOLO dengan epoch 150. Pada  gambar  15  merupakan  grafik  skor  F1  terhadap nilai confidence .  Dari hasil training yang didapatkan, skor F1 mencapai nilai rata-rata tertinggi sebesar 0,72 terhadap nilai confidence 0,379.
Gambar 15. F1-Confidence Curve
Pada  gambar  16  merupakan  grafik  nilai Precision terhadap nilai confidence .  Dari hasil training yang  didapatkan,  nilai precision menghasilkan  nilai rata-rata  makasimal  sebesar  1,00  terhadap  nilai confidence 0,975
Gambar 16. Precision-Confidence Curve
Pada gambar 17 merupakan grafik nilai Recall terhadap  nilai confidence .    Dari  hasil training yang didapatkan, nilai precision menghasilkan nilai rata-rata maksimal sebesar 0,89 terhadap nilai confidence 0,00.
Gambar 17. Recall--Confidence Curve
Pada  gambar  18  merupakan  grafik  nilai Precision - Recall terhadap  nilai confidence .  Dari  hasil training yang  didapatkan,  nilai precision - recall menghasilkan  nilai  rata-rata  maksimal  sebesar  0,751 terhadap  nilai  mAP  0,5.  Semakin  tinggi  skor  mAP, maka semakin baik performa yang didapatkan.
Hasil training dataset  dengan  batch  32  dan epoch  150  menghasilkan  nilai precision , recall ,  dan mAP ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Precision, Recall, dan mAP Kelas Precision Recall mAP Thrips 69,5% 65,2% 73,4% Virus kuning 75,9% 67,7% 73,2% Bercak daun 87,4% 77% 84,6% Sehat 77% 58,3% 69,1% Rata-rata 77,4% 67,1% 75,1%
Dari  tabel  1  dapat  disimpulkan  bahwa  kelas bercak  daun  memiliki  performa  yang  lebih  bagus dibandingkan  dengan  kelas-kelas  lainnya.  Performa yang  paling  rendah  yaitu  pada  daun  yang  sehat. Namun,  semua  kelas  dapat  mendeteksi  dengan  baik dan cukup akurat.
Pengujian  Deteksi  hama  dan  penyakit  daun tanaman  cabai  secara realtime dengan  menggunakan aplikasi  web  yang  mana  terhubung  langsung  dengan kamera  pada  laptop  terlihat  pada  gambar  18.  Namun, pengujian secara realtime terdapatnya delay sehingga membutuhkan waktu sedikit lebih lama. Nilai rata-rata delay  yang  dihasilkan  yaitu  8m/s.  Proses  deteksi tersebut didapatkan hasil yang terlihat pada gambar 19.
Gambar 18. Pengujian Aplikasi Secara Realtime
Gambar 19. Hasil Deteksi Secara Realtime
Tabel 2. Hasil Akurasi Pengujian Aplikasi
Kelas Akurasi Percobaan 1 Percobaan 2 Sehat 84% 89% Bercak daun 86% 92% Thrips 85% 74% Virus kuning 84% 77%
Percobaan  deteksi  daun  tanaman  cabai  dengan masing-masing  kelas  2  kali  percobaan  terihat  pada tabel  2  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  cukup  baik. Nilai akurasi dikatakan baik jika dihasilkan nilai 76%- 100%,  dikatakan  cukup  baik  jika  55%-75%,  Ini menunjukkan aplikasi cukup akurat dalam mendeteksi hama dan penyakit sehingga aplikasi dapat digunakan.
Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  secara realtime membutuhkan waktu yang sedikit lama karena terdapatnya delay .  Oleh  karena  itu,  penelitian selanjutnya disarankan menggunakan perangkat dengan spesifikasi yang lebih bagus dan menggunakan webcam sebagai kamera untuk menangkap citra.

## IV. KESIMPULAN
Aplikasi  berbasis  web  yang  dibuat  untuk  deteksi hama  dan  penyakit  pada  daun  tanaman  cabai  dengan menerapkan  metode  deep  learning  yaitu  algoritma YOLO  ( you  only  look  once )  dapat  digunakan  dengan baik dalam  mendeteksi  hama  dan penyakit pada daun
tanaman  cabai.  Akurasi  dari  hasil training yaitu  73% menunjukkan bahwa akurasi tersebut dikatakan cukup baik.  Sehingga  aplikasi  dapat  digunakan  dalam masyarakat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  pihak  yang  terkait dalam  membantu  penelitian  ini  dan  paling  utama kepada  orang  tua  atas  doanya    dan  pembimbing yang  telah  membimbing  selama  penelitian  ini sehingga  penulis  dapat  menyelesaikan  penelitian ini.
REFERENSI [1]
Adyakbar,  “Budidaya  Tanaman  Cabai,” Pertanian.go.id , 2019.
[2] Damaiyanti,  R.  Yulianty,  A.  Marzuki,  S.  Kasim,  and  H. Rante, “ANALISIS RESIDU PESTISIDA KLORPIRIFOS PADA  CABAI  (  Capsicum  sp  .)  DARI  DESA  BUNGIN KECAMATAN  BUNGIN,”  vol.  23,  no.  3,  pp.  106–108, 2020, doi: 10.20956/mff.v23i3.9401.
[3] A. A. Muslim and R. Arnie, “Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan  Penyakit Cabai Berbasis  Teorema Bayes,”  pp. 867– 876.
[4] Rosalina and G. Sahuri, “Implementation of Deep Learning Methods in Detecting Disease on Chili Leaf,” vol. 9, no. 6, pp. 10–15, 2020.
[5] F. Zikra, K. Usman, and R. Patmasari, “Deteksi Penyakit Cabai Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Metode Gray Level  Co-Occurence  Matrix  Dan  Support  Vector Machine,” 2021.
[6] A.  Wijaya,  “Pendeteksian  Penyakit  pada  Daun  Cabai dengan Menggunakan Metode Deep Learning,” vol. 6, pp. 452–461, 2020.
[7]
A. Meilin, Hama dan Penyakit pada Tanaman Cabai serta Pengendaliannya .  Jambi:  Science  Innovation  Networks, 2014.
[8] S. S. Zuain, H. Fitriyah, and R. Maulana, “Deteksi Penyakit pada Daun Cabai berdasarkan Fitur HSV dan GLCM,” vol. 5, no. 9, pp. 3934–3940, 2021.
[9] A. Tsany and R. Dzaky, “Deteksi Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network,” vol. 8, no. 2, pp. 3039–3055, 2021.
[10] L.  Rahma,  H.  Syaputra,  A.  H.  Mirza,  and  S.  D. Purnamasari,  “Objek  Deteksi  Makanan  Khas  Palembang Menggunakan Algoritma YOLO ( You Only Look Once ),” vol. 2, no. 3, 2021.
[11] S. MR, “4 Metode Deep Learning yang Digunakan dalam Data  Science,” DQLab ,  2022.  https://dqlab.id/4-metode- deep-learning-yang-digunakan-dalam-data- science#:~:text=Deep  Learning  adalah  suatu  proses,pola atau clustering maupun klasifikasi.
[12] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once : Unified , Real-Time Object Detection”.
Nadini Mardiah Yasen dkk: Pemanfaatan Yolo Untuk Deteksi Hama Dan Penyakit Pada Daun Cabai Menggunakan Metode Deep Learning
[13] A.  A.  Hania,  “Mengenal  Artificial  Intelligence,  Machine Learning, & Deep Learning,” J.  Teknol.  Indones. ,  vol.  1, no.  June,  pp.  1–6,  2017,  [Online].  Available:  https://amt- it.com/mengenal-perbedaan-artificial-inteligence- machine-learning-deep-learning/
[14] M.  H.  Ashar  and  D.  Suarna,  “Implementasi  Algoritma YOLOv5  dalam  Mendeteksi  Penggunaan  Masker  Pada Kantor Biro Umum Gubernur Sulawesi Barat,” vol. 3, no. 3, pp. 298–302, 2022.
[15] F.  Rofii,  G.  Priyandoko,  M.  I.  Fanani,  and  A.  Suraji, “Peningkatan  Akurasi  Penghitungan  Jumlah  Kendaraan dengan Membangkitkan Urutan Identitas Deteksi Berbasis Yolov4 Deep Neural Networks,” vol. 42, no. 2, pp. 169– 177, 2021, doi: 10.14710/teknik.v42i2.37019.
[16] P. K. Laut, “Implementasi certainty factor dalam mengatasi ketidakpastian  pada  sistem  pakar diagnosa  penyakit  kuda laut,” vol. VII, no. 1, 2020.