## METODE ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN CABAI
Dwi Suci Anggraeni 1 , Arif Widayana 2 , Putri Dwi Rahayu 3 , Chaerur Rozikin 4
Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang 1,2,3,4
dwi.suci18191@student.unsika.ac.id 1 , arif.widayana18195@student.unsika.ac.id 2 , putri.dwi18008@student.unsika.ac.id 3 , chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id 4
Submitted June 15, 2022; Revised July 30, 2022; Accepted August 1, 2022

## Abstrak
Di Indonesia cabai adalah jenis sayuran yang sangat penting, yang dikonsumsi untuk perdagangan di dalam negeri maupun untuk di ekspor. Selain mengandung gizi, cabai juga mempunyai nilai ekonomi yang tinggi. Semakin meningkatnya kualitas cabai sebagai komoditas yang sering mengalami fluktuasi harga paling tinggi, maka dari itu dibutuhkannya klasifikasi tanaman cabai untuk menjaga kualitas hasil panen cabai agar produksi cabai dapat semakin meningkat. Penelitian ini merupakan pengklasifikasian penyakit tanaman cabai dengan metode convolutional neural network, dengan memiliki beberapa proses perancangan dan pengimplementasian. Tujuan pembuatan penelitian ini adalah untuk membantu dalam pengklasifikasian kualitas tanaman cabai yang diharapkan kualitas cabai ini tetap terjaga di pasaran dan tidak  mengalami  lonjakan  harga.  Klasifikasi  penyakit  tanaman  cabai  dengan  menggunakan convolutional neural network berdasarkan data train dan data test. Untuk membentuk sebuah model pada klasifikasi perlu dilakukan training data serta terdapat 3 kategori yang digunakan untuk model klasifikasi yaitu  yellowish,  leaf  curl,  dan  healthy.  Data  latih  kompatinel  dengan  komputer  dalam  mode  GPU tunggal dan data validasi tidak diikutsertakan dalam proses pelatihan serta bahan peninjauan interpreter untuk  menentukan  jenis  objek  tanaman  cabai  yang  sulit  dibedakan  dengan  nyata  yaitu  hasil  label klasifikasi yang muncul pada jaringan.
Kata Kunci : Convolutional neural network , klasifikasi, tanaman cabai

## Abstract
In Indonesia, chili is a very important vegetable, which is consumed for domestic trade as well as for export. In addition to containing nutrients, chili also has a high economic value. Due to the increasing quality of chili as a commodity that often experiences the highest price fluctuations, it is necessary to classify chili plants to maintain the quality of chili harvests so that chili production can increase. This research is a classification of chili plant diseases using the convolutional neural network method, with several design and implementation processes. The purpose of this research is to assist in classifying the quality of chili plants in the hope of maintaining the quality of chili in the market and preventing the price spikes. Classification of chili plant diseases using a convolutional neural network based on train data and test data. To form a model in the classification, training data needs to be carried out and there are 3 categories used for the classification model, namely yellowish, leaf curl, and healthy. Training data compatible with computers in single GPU mode and validation data are not included in the training process as well as interpreter review materials to determine the type of chili plant object that is difficult to distinguish significantly, namely the results of the classification label that appears on the network. Key Words : Convolutional neural network, classification, chili plant.

## 1. PENDAHULUAN
Cabai  adalah  salah  satu  macam  sayuran yang penting di Indonesia yang dikonsumsi untuk perdagangan di dalam negeri maupun untuk  di  luar  negeri.  Selain  memiliki  gizi, cabai  juga  memiliki  nilai  ekonomi  yang tinggi  [1].  Badan  Pusat  Statistik  (2020)
menyebutkan  bahwa  produksi  cabai  di Indonesia  mengalami  peningkatan  setiap tahunnya, seperti tahun 2020 yang mencapai  1,51  juta  ton.  Jumlah  ini meningkat  9,76%  dibandingkan  tahun sebelumnya. Cabai dapat dipanen 15 s.d 17 kali    jika  musim  dan  mendapatkan
Vol. 7 No. 1 Agustus 2022
perawatan yang tepat. Dibandingkan tanaman hortikultura yang lainnya, tanaman cabai lebih sulit. Sehingga dapat menyebabkan biaya perawatan lebih mahal yang  dapat  mempengaruhi  rendahnya produksi cabai serta kenaikan harga.
Berbagai  faktor  mempengaruhi  produksi cabai  antara  lain  semakin  menurunnya tingkat kesuburan tanah, kurang baik mutu benih,  kurang  tepat  teknik  budidaya  cabai [1].  Selain  itu,  hujan  yang  terus  menerus dapat  menyebabkan  rendahnya  produksi cabai,  lalu  kelembapan  udara  yang  tinggi sehingga meningkatkan perkembangan dan penyebaran  hama  dan  penyakit  tanaman cabai  serta  dapat  menyebabkan  tanaman cabai  rusak  dan  mati.  Kekuningan  pada daun  ( yellowish )  atau  daun  keriting  ( leaf curl )  merupakan  beberapa  salah  satu penyakit cabai yang sering terjadi [2].
Penelitian  ini  dilakukan  karena  dilihat melalui data  Pusat informasi harga pangan strategis nasional (2021) bahwa dalam skala nasional  di  pasar  tradisional  komoditas cabai  mengalami  kenaikan  harga  yang mencapai  1,11%  dibandingkan  tahun  lalu. Hal tersebut menyebabkan beberapa konsumen  seperti  ibu  rumah  tangga  dan pelaku usaha makanan mengurangi penggunaan cabai. Sehingga dapat mengakibatkan  turunnya  penghasilan pada penjual  cabai  maupun  pelaku  usaha makanan yang menggunakan cabai.
Deteksi  penyakit  pada  tanaman  cabai merupakan salah satu hal terpenting dalam perawatan  dan  pemeliharaannya.  Hal  ini karena  tanaman  cabai  termasuk  tanaman pangan. Terdapat sebagian penelitian yang sudah  dilakukan  dengan  memperoleh pengetahuan  tentang  berbagai  macam penyakit  tanaman  dan  hal  tersebut  dapat membuat lebih mudah dalam hal perawatan tanaman  dengan  mengetahui  ciri-ciri  dari sumber  penyakit  dan  cara  pengobatannya [3].
Maka dibutuhkan klasifikasi tanaman cabai untuk  dapat  menjaga  kualitas  cabai  agar
hasil  produksi  cabai  tidak  mengalami penurunan  dan  tetap  meningkat  setiap tahunnya.
Suatu  proses  untuk  mendapatkan  model atau  fungsi  yang  menunjukkan  dan membedakan  data,  serta  bertujuan  agar model dapat digunakan untuk memprediksi kelas dari objek label yang kelasnya belum ditemukan dapat disebut klasifikasi [4]. Klasifikasi  juga  dapat  didefinisikan  untuk pekerjaan  yang  melakukan training atau pengkajian  kepada  fungsi  target  yang menggambarkan  setiap  set  atribut  (fitur) kesatu jumlah label kelas yang tersedia pada sistem  sehingga  klasifikasi  diharapkan dapat melakukan klasifikasi semua data set dengan  baik,  tetapi  tidak  dapat  dipungkiri bahwa  kemampuan  sistem  tidak  dapat 100%  benar  sehingga  sistem  klasifikasi harus diukur kemampuannya [5].
Convolutional  neural  network adalah metode  klasifikasi  yang  dilakukan  pada penelitian  yang  merupakan  jaringan  saraf atau  neural  network  yang  menggunakan konvolusi untuk pengganti perkalian matriks  umum,  yang  mana  paling  tidak pada  setiap  layer  terdapat  satu  konvolusi. Convolutional  neural  network mampu menganalisis fitur secara unsupervised , hal tersebut  membuat  metode  ini  berbeda dengan  metode machine  learning lainnya [6]  serta  mampu  mengklasifikasi  dengan tingkat  akurasi  karena  hal  ini  dapat mengatasi  perubahan  gambar input seperti rotasi, skala, translasi dan skala serta dapat mengurangi  sejumlah  parameter  bebas. Convolutional  Neural  Network memiliki beberapa  komponen  diantaranya pooling layer,  convolution  layer,  fully  connected layer, dan dropout [7]. Dimana komponen- komponen  tersebut  yang  membangun arsitektur  dari  CNN  serta  setiap  neuron dipresentasikan  ke  dalam  bentuk  tiga dimensi, sehingga pemrosesan dengan input berupa  citra  sangat  cocok  menggunakan CNN  [8].  Pada  proses pooling citra  akan diproses  lebih  awal  dan  proses  konvolusi
pada  tahapan feature  learning .  Setiap konvolusi  memiliki  jumlah  ukuran  kernel dan jumlah filter yang berbeda [9]. Klasifikasi penyakit tanaman cabai dengan metode  algoritma convolutional  neural network dapat  memudahkan  pengguna dalam  pengklasifikasian  kualitas  tanaman cabai  yang  diharapkan  kualitas  cabai  ini tetap  terjaga  di  pasaran  dan  tidak mengalami lonjakan harga.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan pengklasifikasian penyakit
tanaman
cabai dengan menggunakan metode Convolutional
Neural  Network .  Alur  penelitian    diawali dengan  pemilihan  data  sampel  yang  akan digunakan untuk data training , data validasi serta  data  test  sebagai input .  Lalu melakukan  perancangan  jaringan  pada objek melalui metode CNN untuk klasifikasi. Perancangan tersebut diterapkan pada data training untuk dapat mengidentifikasi
objek.
Selanjutnya
mendapatkan  hasil  yang  baik  dalam membedakan jenis penyakit tanaman cabai, maka  dilakukan  uji  coba  terhadap  data validasi. Jika hasilnya baik dapat dilakukan untuk  klasifikasi  data test seperti  alur penelitian pada gambar 1.
2.1
Pada pemilihan data sampel  menggunakan Data  yang  diambil  dari  satu  web  yaitu kaggle.com  dan  diambil  secara random melalui google. Selanjutnya input data yang digunakan  meliputi  3  kelas  dari  jenis penyakit tanaman cabai yaitu berupa cabai sehat, leaf curl, yellowish . Salah satu contoh gambar  yang  digunakan  terdapat  pada gambar 2. Cabai sehat, gambar 3. Leaf curl , dan gambar 4. Yellowish.
Gambar 2. Cabai Sehat
Gambar 3. Leaf Curl
Gambar 4. Yellowish
Data 3 kelas tersebut dipisahkan menjadi 3 jenis  kelompok  data,  yakni  data training, data  validasi,  dan  data  test.  Pemisahan kelompok data yang digunakan pada proses training sebanyak  80%,  data  pada  proses validasi  sebanyak  10%,  serta  data  pada proses test atau  pengujian  sebanyak  10% dari total seluruh data.
Preprocessing citra  dengan  melakukan pembagian data yang telah dikelompokkan menjadi tiga, yaitu data latih ( training ), data validasi  serta  data  uji  ( testing )  [10].  Pada tahap preprocessing dilakukan  untuk meningkatkan kualitas citra, sehingga dapat mempercepat  dan  memudahkan  kinerja sistem  dalam  mengenali  penyakit  pada tanaman cabai [11].  Tahapan data training dimana  CNN  dilatih  untuk  memperoleh akurasi  yang  lebih  tinggi.  Struktur  model CNN terdiri dari 3 lapisan konvolusi, 3 fully connected  layer ,  dan  lapisan output .  Data training digunakan pada lapisan input . Lalu diproses  pada  lapisan  konvolusi  pertama dengan menggunakan fungsi aktivasi ReLU dan max  pooling .  Max  pooling  digunakan untuk mengurangi kerumitan, dan mengurangi variasi serta menghasilkan fitur yang  paling  penting  seperti  tepi  [12]. sedangkan  fungsi  pada  aktivasi  ReLU adalah  untuk  meningkatkan  representasi dari  model  dan  mengenalkan nonlinearitas serta  max  pooling  untuk  pengurangan ukuran  matriks  [13].  Apabila  pada  proses training model  akurasi network belum bagus  maka  diperlukan  perbaikan  pada lapisan  CNN,  skala  jaringan  dan  sampel datanya.  Selanjutnya  proses  data  validasi yaitu data yang tidak digunakan pada proses training serta  untuk  mendapatkan  hasil akurasi  dilakukan  proses  validasi  lalu dimodelkan  dalam confusion  matrix [14]. Apabila hasil dari data validasi sudah baik maka  dilakukan model  fit  dan  proses save pada  model  fit.  Lalu  proses  data test yang berisi    sampel  data yang hendak diketahui jenis  klasifikasinya  [15].  Berikut  ini struktur  model  CNN  yang  terdapat  pada
tabel  1  dari  hasil  penelitian  klasifikasi penyakit tanaman cabai.
Tabel 1. Struktur Model CNN Layer (type) Output Shape Param # conv2d (Conv2D) (None, 148, 148, 8) 224 max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 74, 74, 8) 0 conv2d_1 (Conv2D) (None, 72, 72, 8) 584 max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 36, 36, 8) 0 conv2d_2 (Conv2D) (None, 34, 34, 8) 584 max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 17, 17, 8) 0 flatten (Flatten) (None, 2321) 0 dense (Dense) (None, 200) 462600 dropout (Dropout) (None, 200) 0 dense_1 (Dense) (None, 500) 100500 dropout_1 (Dropout) (None, 500) 0 dense_2 (Dense) (None, 3) 1503
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Implementasi Convolutional Neural
Network Memiliki tiga tahap Implementasi Convolutional  Neural  Network ,  pelatihan, validasi Dan tes. Fase pelatihan adalah latih jaringan  Anda  untuk    mempelajari  data input .  Setelah  itu  Jaringan  dilakukan percobaan dengan data validasi. Jika Hasil bagus,  maka  jaringan  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  klasifikasi  data berdasarkan data uji.

## 2. Data Training
Data  latih  yang  digunakan  adalah  80% kemudian  jumlahkan  semua  data  sehingga diperoleh  data  pelatihan  hingga  300  foto dengan  masing-masing  kelas  sebanyak  80 sampel.  Kompatibel  dengan  komputer dalam mode GPU tunggal. Proses pelatihan menggunakan  parameter  seperti  pada gambar 5. Training Accuracy dan gambar 6. Training Loss.

## Gambar 6. Training Loss
3. Data Validasi
100  data  digunakan  pada  proses  validasi jaringan untuk menguji hingga 20 sampel di setiap  kelas.  Data  tidak  diikutsertakan dalam proses pelatihan. Akurasi yang baik pada klasifikasi tanaman cabai ini diperoleh sebesar 60% seperti pada gambar 7.

## Gambar 7. Validation Accuracy

## 4. Data tes
Jenis  klasifikasinya  pada  jaringan  pada bentuk model fit yang sudah disimpan dapat di  interpreter  dengan  memasukkan  sampel data,  selanjutnya  berdasarkan  data  yang dimasukkan  jaringan  akan  menghasilkan output label jenis tanaman. Hasil klasifikasi dari  jaringan  yang  menghasilkan output terdapat pada gambar 8 yang nantinya dapat digunakan  untuk  bahan  interpretasi  saat menentukan  jenis  tanaman  yang  susah dibedakan secara nyata.

## Gambar 8. Output Hasil Klasifikasi

## 4. SIMPULAN
Hasil implementasi dari klasifikasi dengan metode convolutional neural network untuk penyakit  tanaman  cabai  menunjukkan bahwa  arsitektur convolutional  neural network dapat  mengklasifikasi  tiga  jenis penyakit tanaman cabai dengan memberikan  label  pada  data  yang  telah  di input. Hasil  validasi  terhadap  arsitektur jaringan convolutional neural network pada data tes menunjukkan akurasi sebesar 60%. Dalam proses pengklasifikasian dan identifikasi  objek  metode convolutional neural  network dapat  membuat  hasil  yang cukup  bagus,  namun  masih  terdapat kesalahan. Hal ini disebabkan kondisi pada data  sampel  yang  bebas  sehingga  dapat berpengaruh terhadap proses training data. Banyaknya data training dapat berpengaruh pada  akurasi network karena  bertambah banyaknya  data, network juga  akan bertambah banyak dilatih sehingga ketelitiannya dapat semakin bagus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. D. A. Hamid and Nurul Hidayat, “Diagnosis Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan  Metode  Modified  K- Nearest  Neighbor  (  MKNN  ),” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  2881– 2886, 2019. [2] D. O. Nusantara, S. wisnu Pamungkas,  N.  rosid  Syaifudin,  L.
wijaya  Kusuma,  and  J.  Fakri, “Sistem pakar analisa penyakit pada tanaman  cabai  merah  menggunakan metode  backward  chaining,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. , no. 1, pp. 73–78, 2017.
[3] A.  Tsany  and  R.  Dzaky,  “Deteksi Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” vol. 8, no. 2, pp. 3039–3055, 2021. [4] I.  W.  Hasanain  and  A.  Rizal, “Klasifikasi Suara Paru-Paru Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” e-Proceeding Eng. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  3218–3223, 2021. [5] D.  P.  Utomo  and  M.  Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  p.  437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[6] Y. Achmad, R. C. Wihandika, and C. Dewi, “Klasifikasi emosi berdasarkan ciri wajah wenggunakan convolutional  neural  network,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 3, no. 11, pp. 10595– 10604, 2019.
[7] A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  and  R.
Umar, “Rancang Bangun Klasifikasi Citra Dengan Teknologi Deep Learning Berbasis Metode Convolutional  Neural  Network,” Format  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 8,
no. 2, p. 138, 2020, doi: 10.22441/format.2019.v8.i2.007. [8] R. Abdulhakim, Carudin, and B. Arif Dermawan, “Analisis dan Penerapan Algoritma  Convolutional  Neural Network untuk Klasifikasi Kendaraan  Prioritas,” J.  Sains  dan Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  135–144, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.335.
[9] M.  Saputra,  M.  P.  Kurniawan,  and
M.  T.  Informatika,  “Identifikasi
Mutu Biji Kopi Arabika Berdasarkan Cacat,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. , vol. 10, no. 1, pp. 27–35, 2020.
[10]  K. N. Sami, Z.  M.  A. Amin, and R. Hassan,  “Waste  Management  Using
Machine Learning and Deep
Learning  Algorithms,” Int. J. Perceptive  Cogn.  Comput. ,  vol.  6, no.  2,  pp.  97–106,  2020,  doi: 10.31436/ijpcc.v6i2.165.
[11]  N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S.  Rizal,  “Convolutional  Neural Network  Pada  Klasifikasi  Sidik  Jari Menggunakan  Resnet-50,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  61–68, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18. [12]  R.  Mehindra  Prasmatio,  B.  Rahmat, and I. Yuniar, “Algoritma
Convolutional  Neural  Network,” J.
Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2, pp. 510–521, 2020.
[13]  M. H. Romario, E. Ihsanto, and T. M. Kadarina,  “Sistem  Hitung  dan Klasifikasi  Objek  dengan  Metode Convolutional  Neural  Network,” J. Teknol. Elektro , vol. 11, no. 2, p. 108,
2020, doi: 10.22441/jte.2020.v11i2.007. [14]  A.  Jakaria,  S.  Mu’minah,  D.  Riana, and S. Hadianti, “Klasifikasi Varietas Buah Kiwi dengan Metode Convolutional Neural Networks
Menggunakan  Keras,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, pp. 1309–1315, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3166. [15]  E.  N.  Arrofiqoh  and  Harintaka, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network
Untuk  Klasifikasi  Tanaman  Pada Citra  Resolusi  Tinggi,” Geomatika , vol. 24, no. 2, pp. 61–68, 2018.