Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 41-51 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.231 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Implementasi  Metode Convolutional  Neural  Network Untuk  Deteksi Penyakit  Pada  Tanaman  Kopi  Arabika  Melalui  Citra  Daun  Berbasis Android
Andre Ilham Saputra 1) , Indra Weni 1) , Ulfa Khaira 1)
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Jambi, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Convolutional Neural Network;
Hyperparameter; Images; Klasifikasi; Penyakit Kopi Arabika.

## Keywords:
Convolutional Neural Network; Classification; Images; Hyperparameter; Arabica Coffee Diseases.
Abstrak: Penyakit pada tanaman kopi arabika merupakan masalah serius  yang  dapat  menyebabkan  kerugian  bagi  petani  jika  tidak terdeteksi  dan  ditangani  secara  tepat  waktu.  Dalam  penelitian  ini, digunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  kopi  arabika.  Metode  CNN dipilih  karena  kemampuannya  dalam  memproses  data  citra  dan mempelajari  pola  yang  kompleks,  terutama  dalam  konteks identifikasi penyakit pada tanaman. Dataset yang digunakan berupa citra  daun  kopi  arabika  yang  dikategorikan  menjadi  tiga  kelas: Penyakit Bercak Daun, Karat Daun, dan Daun Sehat dengan jumlah total  2829  citra daun  yang  kemudian  dibagi dengan  skenario  80:20 untuk data latih dan data uji. Pada penelitian ini dilakukan pengujian hyperparameter dengan  memvariasikan  jumlah epoch ,  nilai batch  size dan  optimizer.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  peningkatan jumlah epoch dan nilai batch size berdampak terhadap akurasi model CNN.  Dari  pengujian hyperparameter didapatkan  model  optimum dengan  menggunakan  50 epoch, batch  size 32,  dan  optimizer  Adam yang mencetak akurasi sebesar 94.33% pada proses pengujian.
Abstract: Diseases in Arabica coffee plants are a serious problem that can cause losses to farmers if not detected and treated in a timely manner. In this research, the Convolutional Neural Network (CNN) method is used to detect diseases in arabica coffee plants. The CNN method was chosen because of its ability to process image data and learn complex patterns, especially in the context  of  plant  disease  identification.  The  dataset  used  is  an  image  of Arabica coffee leaves categorized into three classes: Leaf Spot Disease, Leaf Rust, and Healthy Leaves with a total of 2829 leaf images which are then divided by an 80:20 scenario for training data and test data. In this study, hyperparameter testing was carried out by varying the number of epochs, batch  size  value  and  optimizer.  The  results  showed  that  increasing  the number of epochs and batch size value had an impact on the accuracy of the CNN  model.  From  hyperparameter  testing,  the  optimum  model  was obtained using 50 epochs, batch size 32, and Adam optimizer which scored an accuracy of 94.33% in the testing process.

## Riwayat Article:
Submitted: 3 Juni 2023 Accepted:  19 Juli 2023 Published: 4 Oktober 2023
Corresponding Author: Ulfa Khaira Program Studi Sistem Informasi, Universitas Jambi, Indonesia. Alamat: Jl. Jambi – Muara Bulian No.KM. 15, Mendalo Darat, Kec. Jambi Luar Kota, Kabupaten Muaro Jambi, Jambi, Indonesia Email: ulfa.ilkom@gmail.com
Andre Ilham Saputra, Indra Weni, Ulfa Khaira

## PENDAHULUAN
Kopi merupakan komoditas tropis utama dalam subsektor perkebunan yang memiliki kontribusi signifikan bagi perekonomian Indonesia, baik di pasar domestik maupun internasional (Putri & Sodik, 2019).  Indonesia  merupakan  negara  produsen  kopi  terbesar  keempat  di  dunia  dan  mengalami peningkatan produksi dari tahun ke tahun jumlah produksi kopi Indonesia mencapai 774,60 ribu ton pada 2021. Jumlah itu meningkat sekitar 1,62% dari tahun sebelumnya yang sebanyak 762,20 ribu ton (BPS, 2022) dan akan diprediksi  terus  meningkat pada tahun-tahun berikutnya.  Kopi arabika ( Coffea arabica ) mempunyai mutu cita rasa terbaik dibandingkan jenis kopi yang lain, dengan ciri biji berbentuk putih  kehijauan  dan  daun  hijau  tua.  Kopi  arabika  memerlukan  waktu  6-8  bulan  sejak  dari  kuncup sampai matang (Prastowo et al., 2010). Harga yang lebih tinggi dari jenis kopi lainnya juga seharusnya menjadikan kopi arabika sebagai peluang besar dalam industri perekonomian. Namun, tanaman kopi rentan terhadap serangan penyakit, yang dapat menyebabkan kerugian yang besar jika tidak ditangani dengan  baik  (Ramadhan  et  al., 2021).  Oleh  karena  itu,  deteksi  penyakit  pada  tanaman  kopi  menjadi penting dalam menjaga produktivitas dan kualitas hasil produksi (Singh & Misra, 2017).
Proses identifikasi penyakit pada tanaman kopi umumnya dilakukan secara manual oleh petani, namun metode ini memiliki beberapa keterbatasan, seperti waktu yang diperlukan yang relatif lama, perbedaan persepsi tentang jenis penyakit, dan keterbatasan visual manusia. Kurangnya pengetahuan dan informasi petani tentang jenis penyakit juga dapat mengakibatkan penanganan yang tidak tepat, yang  berpotensi  memperburuk  penyebaran  penyakit  dan  menurunkan  kualitas  dan  tingkat produktivitas kopi (Gunawan et al., 2020).
Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) telah menjadi topik  hangat  yang  banyak  diterapkan  dalam  berbagai  sektor  industri,  termasuk  pertanian.  Saat  ini, teknologi deep  learning telah  mengalami  kemajuan  yang  luar  biasa  dalam  hal  klasifikasi  objek  pada gambar atau pengenalan pola (Lecun, Bengio, & Hinton, 2015).  Penggunaan teknologi AI, khususnya metode deep  learning dengan  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN),  dapat  memberikan solusi dalam identifikasi penyakit tanaman. CNN merupakan salah satu algoritma deep learning yang umum  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  identifikasi  penyakit  tanaman  dalam  kurun  waktu lima tahun terakhir (Sabrina, 2022).
Pengenalan  pola  untuk  identifikasi  penyakit  pada  tanaman  sudah  banyak  menjadi  fokus penelitian dengan berbagai tujuan dan metode yang berbeda. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Anggi  Yhurinda  Perdana  Putri  dan  Anwar  Sodik    pada  2019  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman kopi arabika, akan tetapi akurasi yang didapatkan masih terbilang rendah dengan persentase yaitu 65.99% (Putri & Sodik, 2019). Kemudian penelitian dengan metode yang sama juga dilakukan oleh Serawork Wallelign, Mihai Polceanu, Towfik Jemal, dan Cédric Buche di tahun 2019 yang menggunakan CNN untuk mengidentifikasi mutu atau 12 grade biji  kopi,  Hasil  penelitian  ini  memberi  akurasi  sebesar  89,1%.  Penelitian  ini  juga  menunjukkan bahwa CNN dapat mengekstrak fitur dan mengklasifikasikan gambar input dengan pemrosesan awal yang  minimal  (Wallelign,  Polceanu,  Jemal,  &  Buche,  2019).  Metode  CNN  memiliki  hasil  paling signifikan dalam klasifikasi citra, hal tersebut dikarenakan CNN berusaha meniru sistem pengenalan citra pada visual cortex manusia (Putra, 2016).
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  fokus  penelitian  ini  adalah  bagaimana  mengidentifikasi penyakit  pada  tanaman  kopi  arabika  ( coffea  arabica )  berdasarkan  citra  daun  dengan  menerapkan implementasi  dari  metode deep  learning menggunakan  CNN  dan  akan  diterapkan  ke  dalam  aplikasi mobile berbasis  Android.  Dengan  adanya  penelitian  ini,  diharapkan  petani  dan  masyarakat  umum dapat memanfaatkan teknologi AI untuk meningkatkan kemampuan dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman kopi. Hal ini diharapkan dapat mengurangi kerugian yang disebabkan oleh penyakit, menjaga produktivitas tanaman, dan meningkatkan kualitas hasil produksi kopi.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 41-51

## METODE
Pada penelitian ini, dilakukan penelitian mengenai citra daun pada kopi arabika ( coffee arabica ) yang mengalami penyakit karat daun dan penyakit bercak daun ( brown eye-spot ). Data dikumpulkan dari dua sumber, pertama-tama data dikumpulkan langsung di lokasi perkebunan kopi arabika PTPN VI yang berlokasi di Kayu Aro, Kabupaten Kerinci, Provinsi Jambi, Indonesia dengan  menggunakan kamera smartphone sesuai  dengan kelas yang ditentukan  dan kemudian dihilangkan noise atau latar belakang pada tiap citra menggunakan layanan daring remove.bg sehingga menghasilkan citra yang berfokus  pada  objek  daun.  Selain  itu,  data  juga  dikumpulkan  dari  internet  melalui  situs data.mendeley.com.  Data  tersebut  juga  terdiri  dari  tiga  kategori,  yaitu  citra  daun  yang  mengalami penyakit  bercak  daun,  karat  daun,  dan  citra  daun  yang  dalam  kondisi  sehat.  Waktu  penelitian dilakukan  mulai  dari  bulan  Desember  2022  hingga  April  2023.  Secara  umum  langkah-langkah perancangan sistem dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Langkah -Langkah Perancangan Sistem
Dataset yang telah dikumpulkan akan diubah dan diseragamkan menjadi ukuran piksel 256x256 dengan tiga channel ( Red , Green , dan Blue ) dan dilakukan proses augmentasi untuk mencegah overfitting dan  kemudian  dilakukan  penyemimbangan  jumlah  dataset.  Hal  ini  merupakan  tahapan  dari  tahap praproses  dataset.  Dataset  yang  telah  melaui  tahapan preprocessing akan  dibagi  menjadi  dua  bagian menggunakan metode train test split , dengan perbandingan 80:20 untuk data training dan data validation . Data training digunakan  untuk  membangun  model,  sedangkan  data validation digunakan  untuk menguji dan memvalidasi model yang telah dilatih.
Menurut (Ashshiddieqy et al., 2020) Augmentasi merupakan suatu proses yang bertujuan untuk mencegah terjadinya overfitting , dengan kata lain augmentasi bertujuan untuk menambah varian data pada  saat  proses  pelatihan  atau training model.  Dengan  dilakukannya  augmentasi  pada  data,  maka gambar citra daun akan dimodifikasi sedemikian rupa sehingga komputer mendeteksi bahwa gambar yang  diubah  merupakan  gambar  yang  berbeda  (Perez  &  Wang,  2017).  Pada  penelitian  ini  proses augmentasi dilakukan dengan mengubah brightness dan contrast dari citra daun secara acak, melakukan rotasi,  translasi,  dan crop secara  acak.  Kemudian  data  yang  telah  diaugmentasi  dilakuka  pembagian atau split dataset dengan skenario pembagian yaitu 80:20 untuk data training dan validation .
Selanjutnya,  dilakukan  desain  arsitektur  sistem  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN). Data training dengan ukuran 256x256 piksel digunakan sebagai input untuk model CNN. Model ini terdiri dari beberapa lapisan konvolusi dengan filter yang berbeda, dilanjutkan dengan proses flatten layer yang digunakan untuk mengubah dimensi peta fitur menjadi nilai vektor satu dimensi (Ng et al., 2019), dan kemudian dilanjutkan dengan lapisan fully connected layer untuk proses klasifikasi. Lapisan akhir menggunakan fungsi aktivasi softmax untuk mengklasifikasikan citra daun menjadi tiga kelas. Untuk  mendapatkan  model  yang  optimal,  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengujian hyperparameter .  Tidak  ada  pendekatan  yang  konsisten  untuk  mengidentifikasi  konfigurasi hyperparameter yang  optimal, meskipun hyperparameter memainkan peran  krusial dalam menentukan struktur  keseluruhan  jaringan  (Neary,  2018).  Pada  penelitian  ini  hyperparameter  yang  digunakan untuk percobaan adalah sebagai berikut.
1. Batch size dengan skenario 32 dan 64.
2. Epoch dengan skenario data 10, 30, dan 50.
3. Optimizer yang digunakan adalah Adam, Adamax, dan RMSProp.
Implementasi  model  CNN  dilakukan  menggunakan Jupyter  Notebook dengan  bahasa pemrograman Python 3.8 dan paket TensorFlow . Sedangkan untuk mengintegrasikan model ke dalam antarmuka pengguna berbasis android, digunakan framework Flutter dengan bahasa pemrograman Dart dan Visual Studio Code sebagai IDE.
Setelah  mendapatkan  nilai  prediksi,  dilakukan  perhitungan  akurasi  keseluruhan  dengan menggunakan persamaan-persamaan berikut.
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑇𝑃 𝑎𝑙𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑖𝑒𝑠 (1)
Akurasi  digunakan  sebagai  parameter  untuk  mengukur  seberapa  akurat  model  dalam melakukan  klasifikasi.  Persamaan  diatas  memaparkan  TTPall  sebagai True  Positives yaitu  banyak kejadian  yang  benar  dibagi  dengan n atau  jumlah  keseluruhan  data  diprediksi  (Rasyidi  &  Bariyah, 2020).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑇𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 + ∑ 𝐹𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 (2)
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑇𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠
𝑇𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 + ∑ 𝐹𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠
(3)
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = ∑(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (4)
Precission menggambarkan  seberapa  tepat  model  memprediksi  kejadian  positif  dalam serangkaian  kegiatan  prediksi.  Selain  itu,  untuk  melihat  lebih  detail  lagi  kinerja  model, recall atau sensitifitas dan nilai F1-score juga dapat digunakan.
Selanjutnya,  dirancang  antarmuka  pengguna  grafis  (GUI)  pada  aplikasi  Android.  Tujuan  dari aplikasi  Android  ini  adalah  memudahkan  pengguna  atau  petani  kopi  arabika  dalam  mendeteksi penyakit  pada  tanaman  kopi  arabika.  Arsitektur  aplikasi  Android  ini  memproses  citra  daun  kopi arabika  yang  di input kan  ke  dalam  aplikasi.  Citra  tersebut  kemudian  diproses  dan  diklasifikasikan menggunakan  model  CNN  yang  terintegrasi  dalam  aplikasi  Android  melalui framework TensorFlow dan tflite. Hasilnya adalah prediksi tentang jenis penyakit yang diduga oleh sistem terhadap citra daun tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini adalah untuk mengukur akurasi yang diperoleh menggunakan metode Convolutional  Neural  Network dalam  mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  kopi  arabika menggunakan yang diambil langsung di perkebunan kopi arabika milik PT Perkebunan Nusantara VI

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 41-51
dan data.mendeley.com. Berikut merupakan sebaran data citra setelah dilakukan data augmentation dan data balancing data pada tahap data preprocessing .
Tabel 1. Jumlah Dataset Setelah Dilakukan Penyeimbangan Data Citra
No. Nama Kelas Jumlah Data Awal Setelah diaugmentasi Setelah balanced 1. Bercak Daun 100 944 943 2. Karat Daun 100 950 943 3. Sehat 100 943 943 Total 300 2837 2829
Menurut  (Wang,  Sun,  &  Wang,  2017)  jumlah  dataset  untuk  tiap  kelas  haruslah  seimbang ( balanced ) untuk mengurangi bias yang mungkin dimiliki jaringan terhadap kelas yang memiliki lebih banyak  sampel,  inilah  alasan  mengapa  terjadi  pengurangan  dari  data  augmentasi  dengan  strategi memangkas dan menyamaratakan tiap kelas dengan jumlah terkecil dari ketiga kelas sebelumnya yaitu 943  citra  pada  kelas  sehat,  sehingga  akan  dilakukan  penghapusan  beberapa  citra  pada  kelas  bercak daun dan karat daun. Data citra selanjutnya akan dibagi kedalam dua folder direktori yaitu train dan validation dengan skema skenario pembagian yaitu 80:20, 80% untuk data training dan 20% untuk data validation secara acak (Ahmad & Khan, 2021).
Tabel 2. Jumlah Sebaran Data Training dan Validation
No. Nama Kelas training validation 1. Bercak Daun 754 188 2. Karat Daun 754 188 3. Sehat 754 188 Total 2265 564
Setelah dilakukan berbagai tahapan hingga pada pembagian data, langkah selanjutnya adalah menentukan  arsitektur  dan  parameter  CNN  yang  akan  diggunakan  pada  proses training .  Pada penelitian ini model CNN yang digunakan terdiri dari tiga lapisan konvolusi, tiga lapisan pooling , dan dua lapisan Fully Connected Layer serta satu lapisan output .

## Gambar 2. Rancangan Arsitektur CNN
Tahap pertama adalah Convolution Layer , di mana dilakukan konvolusi untuk mengekstraksi ciri pada citra input dan menghasilkan feature maps. Pada penelitian ini juga digunakan padding same , yaitu padding yang  nilai output nya  sama  dengan  nilai input .  Dengan  menggunakan padding ini  maka dilakukan  penambahan  nilai  0  di  sekeliling  nilai  matriks input agar  nilai input dan output memiliki
Andre Ilham Saputra, Indra Weni, Ulfa Khaira
matriks  yang  sama  dan  tidak  mengurangi  informasi  pada  gambar.  Berikut  ini  merupakan  contoh perhitungan untuk nilai output yang menggunakan padding same .
o = l + 2 p – ( k - 1) o =  256 + 2(1) – (3-1) o =  256 + 2 – 2 = 256
Dengan O adalah output , i adalah input , p adalah padding , dan k adalah nilai kernel (Dumoulin & Visin, 2016). Dengan menggunakan padding , dimensi output dapat diatur agar tetap sama seperti dimensi input atau setidaknya tidak berkurang secara drastis. Sehingga bisa menggunakan convolution layer yang lebih dalam sehingga lebih banyak features yang berhasil di- extract . Tahap kedua adalah Pooling , di mana dilakukan Convolution Layer untuk  mengurangi dimensi feature  maps dan  mempercepat  komputasi. Convolution  Layer dengan  ukuran  2x2  digunakan  untuk mengambil  nilai  terbesar  dari  setiap  blok  piksel.  Tahap  terakhir  adalah Fully  Connected  Layer ,  yang bertanggung jawab atas klasifikasi gambar dengan menghubungkan output dari tahap sebelumnya. Di sini,  vektor input diratakan  dan  dikalikan  dengan  bobot  dan  bias  yang  sesuai  untuk  menghasilkan output pada setiap neuron . Teknik regularisasi seperti dropou t dan L2 regularization juga digunakan untuk menghindari overfitting pada model. Fully Connected Layer merupakan komponen penting dalam CNN dan penggunaan teknik regularisasi dapat meningkatkan akurasi dan mencegah overfitting pada model. Untuk  mendapatkan  model  yang  optimal,  pada  pnelitian  ini  juga  dilakukan  pengujian hyperparameter yang meliputi meliputi EPOCH , optimizer , dan batch size . Hasil pengujian ini terlampir pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Pengujian Hyperparameter Epoch Optimizer Batch size Train Acc Val Acc Train Loss Val Loss 10 Adam 32 0.9982 0.9149 0.01 0.41 64 0.9890 0.8670 0.05 0.34 Adamax 32 0.9898 0.8918 0.04 0.28 64 0.9479 0.8369 0.15 0.40 RMSprop 32 0.9987 0.8901 0.01 0.40 64 0.9608 0.8460 0.16 0.40 30 Adam 32 1.0000 0.8457 0.00 1.05 64 1.0000 0.8564 0.00 0.87 Adamax 32 1.0000 0.9060 0.00 0.52 64 1.0000 0.8301 0.00 0.50 RMSprop 32 1.0000 0.8901 0.00 0.80 64 1.0000 0.8901 0.00 0.40 50 Adam 32 1.0000 0.9433 0.00 0.29 64 1.0000 0.8599 0.00 1.11 Adamax 32 1.0000 0.8457 0.00 1.24 64 1.0000 0.8387 0.00 0.97 RMSprop 32 1.0000 0.8493 0.00 1.86 64 1.0000 0.8209 0.00 1.69
Berdasarkan hasil pengujian ini didapatkan bahwa kombinasi hyperparameter terbaik pada model CNN adalah dengan menggunakan jumlah EPOCH sebanyak 50, algoritma optimizer Adam, dan batch size sebanyak 32. Penggunaan kombinasi hyperparameter ini mampu memberikan performa terbaik pada model CNN yang dibangun.
Setelah melalui beberapa tahapan skenario dalam algoritma CNN dan pengujian hyperparameter untuk menentukan model  terbaik, didapatkan hasil training . Proses train akan  menghasilkan sebuah model yang selanjutnya akan digunakan untuk proses pengujian atau testing , model terbaik didapatkan

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 41-51
dengan skenario hyperparameter paling optimal yaitu jumlah epoch 50, batch size 32, optimasi Adam, input gambar 256x256 piksel. Berikut grafik hasil training menggunakan tensorflow.keras :
Gambar 3. Grafik Hasil Training
Selanjutnya berdasarkan hasil pelatihan model CNN terhadap data training didapatkan juga hasil confusion matrix pada data ras, berikut ini merupakan hasil dari confusion matrix sebagai berikut. Tabel 4. Confusion Matrix
Actual Values Predicted Values Bercak Daun Karat Daun Daun Sehat Bercak Daun 176 1 11 Karat Daun 1 185 2 Daun Sehat 14 3 171
Tabel  4  menunjukkan  hasil  prediksi  terhadap  data validation selama  proses training .  Prediksi terhadap penyakit bercak daun diklasifikasikan benar sebanyak 170 dan missing data dari input bercak daun diklasifikasikan sebagai karat daun sebanyak 1 dan daun sehat sebanyak 11 data. Prediksi kedua untuk penyakit karat daun diklasifikasikan benar sebanyak 187 dan 1 salah klasifikasi atau missing data yang meprediksi sebagai bercak daun dan 2 data sebagai daun sehat. Terakhir prediksi terhadap daun sehat 171 terklasifikasi benar, 3 terklasifikasi sebagai karat daun dan 14 data citra terklasifikasi sebagai bercak daun. Perhitungan akurasi matrix tersebut adalah sebagai berikut.
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑇𝑃 𝑎𝑙𝑙
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑖𝑒𝑠 × 100%
= 176 + 185 + 171 564 × 100%   = 94.3%
Dari perhitungan di atas didapatkan akurasi model dengan jumlah data validation 188 citra yaitu sebesar 100%. Pada penggunaan confusion matrix tidak hanya berpatokan pada seberapa besar atau kecil nilai akurasi, tetapi juga terdapat precisions , recall dan F1-score .
Berikut  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai precision s, recall ,  dan F1-score pada  kelas ‘karat_daun’.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
𝑇𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑇𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 + ∑ 𝐹𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 = 185 185 + 1 × 100% = 99.46% 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑇𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 𝑇𝑃 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 + ∑ 𝐹𝑁 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠 = 185 185 + 2 × 100% = 98.84% 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑥 ∑(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 2 𝑥 (0.9946 𝑥 0.9894) (0.9946  +  0.9894) × 100% = 99.2%

## Andre Ilham Saputra, Indra Weni, Ulfa Khaira
Hasil akurasi dari precision atau tingkat ketepatan antara data yang diminta dengan hasil yang diberikan oleh model yaitu sebesar 99.46%. Kemudian juga terdapat nilai recall yang merupakan tingkat keberhasilan  model  dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi  adalah    sebesar  98.84%.  Terakhir terdapat akurasi F1-score yang merupakan tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual dengan nilai sebesar 99.2%.
Setelah model CNN dibangun, langkah berikutnya adalah menerapkan model CNN ke dalam aplikasi android menggunakan framework flutter dengan bahasa pemrograman dart. Aplikasi android untuk deteksi penyakit pada tanaman kopi arabika ini di beri nama “KAWO” yang memiliki 3 halaman, pertama ialah halaman how to use yang berisi deskripsi singkat terkait tata cara penggunaan aplikasi Kawo. Kedua terdapat halaman about yang berisi informasi kegunaan, nama dan versi aplikasi. Terakhir terdapat  halaman  inti  dari  aplikasi  yaitu  halaman  deteksi  penyakit.  Berikut  merupakan  tampilan aplikasi Kawo.
Tabel 5. Tampilan Aplikasi Android KAWO GUI Deskripsi
Landing page atau splash screen merupakan tampilan  awal  yang  akan  dijalankan pertama  kali  ketika  aplikasi  dibuka. Halaman ini berisi logo dan nama aplikasi yang  merupakan  identitas  dari  aplikasi deteksi  penyakit  pada  tanaman  kopi arabika ini.
How  to  use  page atau Halaman  panduan merupakan tampilan yang berisi panduan bagi user terkait bagaimana cara menggunakaan aplikasi Kawo.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 41-51
GUI

## Deskripsi
Halaman about berisi informasi kegunaan aplikasi  dalam  bentuk  deskripsi  singkat, selain  itu  juga  tertera  identitas  aplikasi seperti  logo  aplikasi,  nama  aplikasi,  dan versi aplikasi.
Pada  halaman  deteksi  digunakan  untuk pengujian  gambar.  Dalam  proses  deteksi terdapat  dua button sebagai  pilihan pengujian yaitu button Ambil Gambar dan button Pilih  Dari  Galeri. Button ambil gambar  digunakan  untuk  mengambil gambar atau citra daun kopi arabika secara langsung.  Sedangkan, button pilih  dari galeri  digunakan  untuk  memilih  gambar atau  citra  daun  kopi  arabika  yang sebelumnya telah dipotret atau tersimpan dalam galeri penyimpanan.
Andre Ilham Saputra, Indra Weni, Ulfa Khaira
GUI

## Deskripsi
Gambar  ini  menunjukkan  hasil  deteksi penyakit  pada  tanaman  kopi  arabika dengan  hasil  bahwa  daun  yang  dipotret terdeteksi  penyakit  karat  daun  lengkap dengan  penyebabnya  yang  ditampilkan dalam bentuk deskripsi singkat. Selain itu pada halaman hasil ini juga terdapat satu button lainnya  yaitu button  reset . Button reset digunakan  untuk  membersihkan halaman  hasil  deteksi  dan  kembali  ke halaman deteksi awal.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  ini  didapatkan  hasil  bahwa  Penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional Neural Network dan berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 100% pada proses training model. Proses training data dilakukan dengan mengatur beberapa hyperparameter dengan metode trial and error , dan didapatkan akurasi terbaik dengan epoch sebanyak 50, batch size 32 dengan menggunakan Optimizer  Adam.  Penelitian  ini  menggunakan  pembagian  dataset  80:20  dan  berhasil  menghasilkan nilai akurasi yang baik sebesar 94.3% pada data validation . Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa model yang telah dibuat mampu melakukan identifikasi dan klasifikasi penyakit pada tanaman kopi arabika.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  menambah  jumlah  kelas  penyakit  pada tanaman kopi arabika agar lebih banyak jenis penyakit yang dapat diidentifikasi. Selain itu, penelitian juga dapat mempertimbangkan penambahan hyperparameter seperti variasi ukuran piksel, jumlah epoch , learning rate , optimizer , skenario variasi pembagian dataset dan faktor-faktor lainnya sebagai pembanding untuk mencari arsitektur CNN yang menghasilkan model yang lebih optimal. Selanjutnya, penelitian dapat dikembangkan dalam hal implementasi atau penerapan langsung aplikasi android di perkebunan kopi agar lebih memudahkan dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman kopi arabika.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  Z.,  &  Khan,  N.  (2021).  CNN-Based  Multistage  Gated  Average  Fusion  (MGAF)  for  Human Action  Recognition  Using  Depth  and  Inertial  Sensors. IEEE  Sensors  Journal , 21 (3),  3623 – 3634. https://doi.org/10.1109/JSEN.2020.3028561
Ashshiddieqy, M. H., Jondri, & Rizal, A. (2020). Klasifikasi Suara Paru Dengan Convolutional Neural Network (CNN). EProceedings of Engineering , 07 (02), 8506 – 8512.
Badan Pusat Statistik Nasional, 2022. Jumlah Produksi Kopi di Indonesia (2017-2021). Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Dumoulin,  V.,  &  Visin,  F.  (2016).  A  guide  to  convolution  arithmetic  for  deep  learning. ArXiv ,  1 – 31. https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.1603.07285

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 41-51
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. https://doi.org/10.51967/tanesa.v21i1.321
Lecun,  Y.,  Bengio,  Y.,  &  Hinton,  G.  (2015).  Deep  learning. Nature , 521 (7553),  436 – 444. https://doi.org/10.1038/nature14539
Neary,  P.  L.  (2018).  Automatic  hyperparameter  tuning  in  deep  convolutional  neural  networks  using asynchronous  reinforcement  learning. Proceedings  -  2018  IEEE  International  Conference  on Cognitive Computing, ICCC 2018 - Part of the 2018 IEEE World Congress on Services , (December), 73 – 77. https://doi.org/10.1109/ICCC.2018.00017
Ng, W., Minasny, B., Montazerolghaem, M., Padarian, J., Ferguson, R., Bailey, S., & McBratney, A. B.
(2019).  Convolutional  neural  network  for  simultaneous  prediction  of  several  soil  properties using visible/near-infrared, mid-infrared, and their combined spectra. Geoderma , 352 , 251 – 267. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.06.016
Perez,  L.,  &  Wang,  J.  (2017). The  Effectiveness  of  Data  Augmentation  in  Image  Classification  using  Deep Learning . Retrieved from http://arxiv.org/abs/1712.04621
Prastowo, B., Karmawati, E., Siswanto, R., & Munarso, C. I. S. J. (2010). Budidaya dan Pasca Panen Kopi (Yusniarti & A. Budiharto, eds.). Kementerian Pertanian.
Putra,  W.  S.  E.  (2016).  Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pada Caltech 101. J. Tek. ITS , 5 .
Putri,  A.  Y.  P.,  &  Sodik,  A.  (2019).  Identifikasi  Penyakit  Tanaman  Kopi  Arabika  dengan  Metode  K- Nearest Neighbor (K-NN). Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Terapan , VII , 759 – 764.
Ramadhan,  M.,  Anwar,  B.,  Gunawan,  R.,  &  Kustini,  R.  (2021).  Pada  Tanaman  Kopi  Menggunakan Metode. Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode Teorema Bayes , 4307 (June), 115 – 121.
Rasyidi, M. A., & Bariyah, T. (2020). Batik pattern recognition using convolutional neural network . 9 (4), 1430 – 1437. https://doi.org/10.11591/eei.v9i4.2385
Sabrina,  A.  (2022).  Klasifikasi  Penyakit  pada  Tanaman  Kopi  Robusta  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Convolutional Neural Network. E-Proceeding of Engineering , 9 (3), 1919 – 1927.
Singh,  V.,  &  Misra,  A.  K.  (2017).  Detection  of  plant  leaf  diseases  using  image  segmentation  and  soft computing techniques. Information Processing in Agriculture , 4 (1), 41 – 49. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2016.10.005
Wallelign,  S.,  Polceanu,  M.,  Jemal,  T.,  &  Buche,  C.  (2019).  Coffee  grading  with  convolutional  neural networks  using  small  datasets  with  high  variance. Journal  of  WSCG , 27 (2),  113 – 120. https://doi.org/10.24132/JWSCG.2019.27.2.4
Wang, G., Sun, Y., & Wang, J. (2017). Automatic Image-Based Plant Disease Severity Estimation Using
Deep Learning. Hindawi Computational Intelligence and Neuroscience , 2017 , 8.
https://doi.org/https://doi.org/10.1155/2017/2917536