## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2518

## Evaluasi Pembangunan Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network (DNN)
Errissya Rasywir * ,  Rudolf Sinaga, Yovi Pratama
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia E-mail: 1,* errissya.rasywir@gmail.com, 2 rudolfverdinan@gmail.com, 3 yovi.pratama@gmail.com Email Penulis Korespondensi: errissya.rasywir@gmail.com
Abstrak −Keterbatasan  wawasan  para  petani  kelapa  sawit  terhadap  hama  dan  penyakit  kelapa  sawit    berhubungan  dengan produktivitas kelapa sawit. Provinsi Jambi merupakan salah satu penghasil kelapa sawit terbesar di Pulau Sumatra. Biasanya, untuk mengetahui jenis hama dan penyakit pada kelapa sawit di lapangan, para petani membutuhkan pengeahuan seperti yang dimiliki tenaga ahli tentang penyakit kelapa sawit. Namun, pembatasan fasilitas dan kemampuan menjadi kendala. Penelitian ini menawarkan sistem pakar untuk menganalisis penyakit kelapa sawit dengan menggunakan deep learning. Metode ini adalah pembelajaran mendalam dengan akurasi yang sangat baik. Berbagai penelitian terbaru yang menggunakan DNN menyebutkan hasil  akurasi  klasifikasi  sangat  baik.  Data  yang  digunakan  untuk  sistem  pakar  dengan  algoritma  DNN  ini  berasal  dari  data diagnosis kelapa sawit dari Dinas Perkebunan Provinsi Jambi. Setelah data diagnosis penyakit kelapa sawit dilatih, model data pelatihan akan disimpan untuk proses pengujian diagnosis penyakit kelapa sawit. Dengan jumlah kelas sebanyak 11 (Penyakit Bercak Daun, Penyakit Busuk Daun Antroksa, Penyakit Karat Daun, Penyakit Tajuk Daun, Penyakit Busuk Kuncup, Penyakit Busuk  Pangkal,  Ulat  Api  atau  Setora  nitens,  Tungau  Merah  atau  Oligonychus,  Kumbang  Tanduk  atau  Orycte  rhinoceros, Penggerek Tandan Buah, dan Nematoda Rhadinaphelenchus Cocophilus), dengan variabel pengujian antara lain Jumlah kelas, TP, TN, FP, FN, Presisi, Recall, F1-score, Akurasi,  dan Missclassificaion rate. Diperoleh nilai akurasi tertinggi yakni sebesar 0.88, sedangkan  nilai terendah  sebesar  0.83  dan rata-rata  akurasi  adalah  0.86.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  hasil  diagnosis sistem pakar pada data penyakit kelapa sawit dengan DNN cukup baik.
Kata Kunci : Penyakit kelapa sawit, Sistem, DNN , Pakar, Confussion Matrix.
Abstract− The limited knowledge of oil palm farmers on oil palm pests and diseases is related to oil palm productivity. Jambi Province is one of the largest oil palm producers on the island of Sumatra. Usually, to find out the types of pests and diseases in oil palm in the field, farmers need knowledge like that of experts about oil palm diseases. However, the limitation of facilities and capabilities becomes an obstacle. This study offers an expert system to analyze oil palm disease using deep learning. Thi s method is deep learning with excellent accuracy. Various recent studies using DNN state that the classification accuracy results are very good. The data used for the expert system using the DNN algorithm comes from oil palm diagnostic data from the Jambi Provincial Plantation Office. After the oil palm disease diagnosis data is trained, the training data model will be stored for the oil palm disease diagnosis testing process. With a total of 11 classes (Leaf Spot Disease, Anthrox Leaf Blight, Leaf Rust Disease,  Leaf  Canopy  Disease,  Bud  Rot  Disease,  Root  Rot  Disease,  Fire  Caterpillar  or  Setora  Nitens,  Red  Mites  or Oligonychus, Horn Beetle or Orycte rhinoceros, Bunch Borer Fruits and Nematodes Rhadinaphelenchus Cocophilus), with test variables including the number of classes, TP, TN, FP, FN, precision, recall, F1-score, accuracy, and Missclassificaion rate. The highest accuracy value was 0.88, while the lowest value was 0.83 and the average accuracy was 0.86. This shows that the results of expert system diagnosis on oil palm disease data with DNN are quite good.
Keywords : Oil palm disease, System, DNN, Experts, Confusion Matrix.

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa sawit merupakan tanaman perkebunan yang digunakan untuk industri [1]. Namun, keterbatasan wawasan para petani kelapa sawit terhadap hama dan penyakit kelapa sawit  berhubungan dengan produktivitas kelapa sawit. Provinsi  Jambi  merupakan  salah  satu  penghasil  kelapa  sawit  terbesar  di  Pulau  Sumatra.  Biasanya,  untuk mengetahui jenis hama dan penyakit pada kelapa sawit di lapangan, para petani membutuhkan pengetahuan seperti yang dimiliki tenaga ahli tentang penyakit kelapa sawit [2], [3]. Provinsi Jambi merupakan salah satu wilayah di Indonesia penghasil Sawit dan  menjadi andalan komoditas di provinsi Jambi. Sebagai komoditas andalan, perlu perhatian dan fasilitas yang memadai dalam hal pemrosesan tanaman sawit hingga pengolahan datanya. Proses mempertahankan kualitas tanaman komiditi kelapa sawit selama ini, bukan tidak ada masalah. Cukup sering para pihak pengelola mengalami kendala dalam pengelolaan tanaman komiditi kelapa sawit sebagai tanaman yang bisa menhgasilkan kulaitas baik.  Misalnya pada tahun 2018 kelapa sawit di Provinsi Jambi banyak terkena penyakit daun kering dan pestalotia sp.
Penelitian ini menawarkan  sistem pakar untuk menganalisis penyakit kelapa sawit dengan menggunakan deep learning . Metode ini adalah pembelajaran mendalam dengan akurasi yang sangat baik. Berbagai penelitian terbaru yang menggunakan DNN menyebutkan hasil akurasi klasifikasi sangat baik [1].
Melalui implementasi algoritma DNN dari basis kecerdasan buatan [4] diharapkan sistem pakar ini dapat menganalisis gejala tumbuhan kelapa sawit diharapkan implementasi sistem pakar  ini mempermudah petani sawit. penelitian ini  bertujuan membantu petani untuk mengurangi kekeliruan dalam menentukan diagnosis hama dan penyakit pada kelapa sawit. Penelitian ini menawarkan diagnosis penyakit tanaman sawit dengan menggunakan konsep yang paling popular di dunia kecerdasan buatan saat ini  [5]. Metode tersebut adalah Deep learning [5]. Karena data yang diolah adalah data gambar, maka metode deep learning yang digunakan adalah algoritma khusus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2518
pengolah data penyakit kelapa sawit yang disebut Deep Neural Network (DNN ) [5]. Berbagai penelitian terbaru yang menggunakan DNN [6], menyebutkan hasil akurasi pengenalan gejala sangat baik [7].
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang melakukan diagnosis penyakit tanaman komoditas antara lain menggunakan  penelitian  yang  menerapkan  metode  Naive  Bayes  untuk  pada  tanaman  jagung  [2],  [8],  [9]. Kemudian,  terdapat  pula  penelitian  yang  mendiagnosa  hama  dan  penyakit  tanaman  komoditas  kelapa  sawit menggunakan  algoritma Dempster  Shafer [3],  [10].  Algoritma Support  Vector  Machine sebagai  metode pembelajaran mesin yang sempat popular sebelum datangnya pembelajaran deep learning juga sering diterapkan untuk mendiagnosis kelapa sawit.  Namun, keseluruah penelitian yang kami sebutkan tersebut berfokus sebagai sistem pakar yang mana penyakit hanya bisa dideteksi berdasarkan pengetahuan yang disimpan dalam sistem dan sistem  meminta  inputan  gejala  agar  bisa  mediagnosa.  Namun,  dengan  pengolahan  data  penyakit  kelapa  sawit, diagnosa penyakit tanaman sawit hanya membutuhkan data penyakit kelapa sawit atau data gejala tumbuhan lalu sistem pakar  akan menganalisis ciri berdasarkan data training . Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data gejala tanaman sawit dari Dinas Perkebunan provinsi Jambi.
Penelitian ini merumuskan  bagaimana  menerapkan metode Deep  Neural Network (DNN  )  untuk  Sistem Pakar  Penyakit  Tanaman  Sawit.  Selain  itu,  kami  menganalisis  bagaimana  hasil  evaluasi  serta  analisis  dari Implementasi  Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network (DNN ). Sehingga, tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  dan  mengevaluasi  hasil  evaluasi  serta  analisis  dari  implementasi Sistem Pakar  Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network (DNN ). Dari penelitian ini kami harap hasil riset ini memudahkan petani untuk menentukan hama dan penyakit pada tanaman kelapa sawit dalam memberikan  kesimpulan,  selain  itu  penelitian  ini  mampu  mengetahui  hasil  implementasi  metode Deep  Neural Network (DNN ) pada sistem prediksi penyakit tanaman sawit.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini dijelaskan mengenai alur penelitian analisis dan implementasi  Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network (DNN ) .
Gambar 1 . Metodologi penelitian analisis dan implementasi Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network.
Pada gambar 1 di atas adalah gambar alur metodologi penelitian analisis dan implementasi Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network . Secara umum langkah penelitian dimulai dengan kegiatan  observasi  gejala  penyakit  pada  tanaman  sawit,  pengkodean  data  gejala  kelapa  sawit  berpenyakit, implementasi sistem pakar penyakit tanaman sawit dengan DNN dan evaluasi sistem pakar dengan DNN.

## 2.1 Observasi Gejala Penyakit pada Tanaman Sawit.
Kelapa sawit merupakan tanaman atau tumbuhan industri perkebunan yang digunakan sebagai penghasil minyak, baik untuk industri, ataupun bahan bakar. Kelapa Sawit terdiri dari dua jenis spesies yaitu elaeis guineensis dan elaeis oleifera yang digunakan untuk komersial produksi minyak kelapa sawit, bahan pangan dan industri sabun [2], [3].
Provinsi Jambi merupakan salah satu wilayah di Indonesia penghasil Sawit dan  menjadi andalan komoditas di provinsi Jambi. Sebagai komoditas andalan, perlu perhatian dan fasilitas yang memadai dalam hal pemrosesan tanaman sawit hingga pengolahan datanya. Proses mempertahankan kualitas tanaman komiditi kelapa sawit selama ini, bukan tidak ada masalah. Cukup sering para pihak pengelola mengalami kendala dalam pengelolaan tanaman

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2518
komiditi kelapa sawit sebagai tanaman yang bisa menhgasilkan kulaitas baik.  Misalnya pada tahun 2018 kelapa sawit di Provinsi Jambi banyak terkena penyakit daun kering dan pestalotia sp.
Dalam  sistema  pakar,  gejala  penyakit  merupakan  dataset  gejala  kondisi  kelapa  sawit  yang  akan diklasifikasi. Dengan  implementasi sistem pakar berbasis kecerdasan buatan, penelitian ini mencoba membantu petani  untuk  meminimalisir  kesalahan  dalam menentukan  hama  dan  penyakit  pada  kelapa  sawit  melalui  gejala atau  data  gejala  tanaman.  Sistem  pakar  [1]  yang  dibangun  dapat  menganalisis  gejala  tumbuhan  kelapa  sawit diharapkan implementasi sistem pakar  ini mempermudah petani sawit dalam mendiagnosis penyakit dengan data inutan gejala.
2.2 Pengkodean Data Gejala Kelapa Sawit Berpenyakit.
Data pada tabel 1 berikut ini adalah daftar nama penyakit yang terdapat pada tanaman kelapa sawit. Untuk data gejala  yang  digunakan  sebagai  data  pelatihan  dalam  sistem  pakar  penyakit  kelapa  sawit  dengan  DNN.  Data diagnosis dengan label penyakit tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Daftar Nama Penyakit, Kode dan Jumlah Kelas Penyakit.
Nama Penyakit Kode Penyakit   Jumlah kelas Penyakit Bercak Daun Penyakit 1 213 Penyakit Busuk Daun Antroksa Penyakit 2 321 Penyakit Karat Daun Penyakit 3 325 Penyakit Tajuk Daun Penyakit 4 236 Penyakit Busuk Kuncup Penyakit 5 192 Penyakit Busuk Pangkal. Penyakit 6 260 Ulat Api atau Setora nitens Penyakit 7 324 Tungau Merah atau Oligonychus . Penyakit 8 153 Kumbang Tanduk atau Orycte rhinoceros . Penyakit 9 231 Penggerek Tandan Buah. Penyakit 10 343 Nematoda Rhadinaphelenchus Cocophilus .  Penyakit 11 182

## 2.3 Implementasi Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan DNN
Deep Neural Network (DNN ) adalah algoritma jaringan saraf mendalam, yang paling umum diterapkan untuk menganalisis fitur atau variabel. DNN adalah multilayer perceptron yang setiap neuronnya terhubung ke semua neuron  di  lapisan  berikutnya  [11].  DNN merupakan  suatu  sistem  proses  informasi  yang memiliki  karakteristik performa  tertentu  dalam jaringan  saraf biologis  secara  mendalam.  Dalam  penelitian  ini jaringan  syaraf  sebagai suatu objek atau model time series, dengan beberapa defenisi:
1. Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana yang disebut neuron.
2. Sinyal dialirkan di antara neuron di atas jaringan terhubung.
3. Masing-masing jaringan terhubung memiliki weight yang dikalikan dengan sinyal yang ditransmisi.
4. Masing-masing neuron menggunakan fungsi aktivasi  pada net masukan untuk menentukan sinyal output.
Suatu jaringan syaraf tiruan digolongkan berdasarkan pola hubungan di antara neuron yang disebut juga sebagai arsitektur, metode dalam menentukan nilai weight dari hubungan disebut sebagai pelatihan, pembelajaran, atau algoritma, dan fungsi aktivasi [12]. Ada banyak jenis arsitektur jaringan syaraf, beberapa diantaranya yaitu feedforward, recurrent, dan radial basis function . Model Feedforward Neural Network (FFNN) merupakan salah satu  model  yang  sering  digunakan  untuk  tujuan  peramalan.  Pada  FFNN,  proses  dimulai  dari  masukan    yang diterima oleh neuron, dimana neuron-neuron ini dikelompokkan dalam layer.
Algoritma DNN ( Deep Neural Networks) adalah salah satu algoritma berbasis jaringan saraf yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Algoritma ini merupakan pengembangan dari Algoritma JST (Jaringan Saraf Tiruan) [13].
Informasi yang diterima dari masukan  layer dilanjutkan ke lapisan dalam FFNN secara berurutan hingga mencapai  keluaran  layer.  lapisan  yang  berbeda  diantara  masukan    dan  keluaran  disebut  lapisan  tersembunyi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2518
Masukan  yang digunakan dalam neural network adalah lag dari observasi sebelumnya dan keluaran merupakan hasil  peramalan.  Contoh arsitektur  model  FFNN  dengan terdiri  dari  p  masukan,  satu lapisan  tersembunyi  yang terdiri dari m unit dan dihubungkan ke keluaran. Namun, DNN mampu menemukan pola hierarkis dalam data dan mengumpulkan fitur yang lebih kompleks dari fitur yang lebih kecil dan lebih sederhana. Oleh karena itu, performa DNN dalam keterhubungan dan kompleksitas gejala sangat baik .
Kemudian dilanjutkan dengan analisis efek jumlah lapisan tersembunyi. Model DNN memiliki arsitektur lebih  dalam  berhasil  meningkatkan  akurasi  ramalan.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  dengan  penurunan  rata-rata RMSEP dengan penambahan  lapisan tersembunyi [14]. Algoritma DNN berdasarkan proses biologis  hubungan antara  neuron  menyerupai  organisasi  korteks  visual  hewan.  DNN  menggunakan  praproses  yang  lebih  sedikit dibandingkan dengan algoritma klasifikasi gejala lain. DNN mempelajari filter yang dalam algoritma gejala biasa. DNN sudah banyak digunakan dalam  sistem pakar  pengenalan  gejala dan video, sistem pemberi rekomendasi, klasifikasi gambar, analisis gejala medis, dan pemrosesan bahasa alami.   DNN merupakan salah satu metode yang mengawali  kemunculan  dan  kesuksesan Deep  Learning .  Yang  membedakan  DNN  dengan  ANN  adalah  DNN memiliki arsitektur tambahan yang dioptimisasi untuk fitur contohnya yang ada pada data penyakit kelapa sawit input.

## 2.4 Analisis Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit Algoritma DNN
Pembelajaran mendalam menggunakan Deep Neural Network (DNN) untuk meniru kecerdasan hewan. Ada tiga jenis lapisan neuron dalam jaringan saraf: lapisan Input, lapisan Hidden, dan lapisan Output. Koneksi antara neuron dikaitkan  dengan  bobot,  menentukan  pentingnya  nilai  input.  Dalam  penelitian  ini,  DNN  diterapkan  untuk mengimplementasikan pembuatan Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network. Deep Neural Network (DNN)menggunakan neuron untuk mengirimkan data gejalan dalam bentuk nilai masukan dan nilai keluaran melalui koneksi. Deep Neural Network (DNN) dalam merepresentasikan pembelajaran mesin saat sistem menggunakan banyak lapisan node untuk mendapatkan fungsi tingkat tinggi dari informasi masukan. Berikut ini contoh jaringan yang diterapkan dalam penelitian ini:
Gambar 3. Contoh Arsitektur Jaringan dengan Metode Deep Neural Network.
Dengan contoh 3 keluaran: (dW [l] ,db [l] ,dA [l] )(dW[l],db[l],dA[l]) are computed using the input dZ [l] dZ [l] . Berikut ini adalah formula untuk melakuan defenisi data diagnosis sebagai data gejala:
dW [l] =∂L/∂W [l] =1/m(dZ [l]A[l−1]T ) (1)
db [l] =∂L/∂b [l] =1/m(∑1mdZ [l](i) ) (2)
dA [l−1] =∂L/ (∂A [l−1] )=W [l]T d Z[l] (3)

## 2.5 Evaluasi Sistem Pakar Dengan DNN
Dalam klasifikasi dengan DNN, terdapat tiga komponen utama dalam pemrosesan: a. Gejala masukan.
b. Lapisan kernel yang akan kita terapkan pada gejala masukan.
c. Gejala keluaran untuk menyimpan keluaran dari gejala masukan.
Pemrosesan  data penyakit kelapa sawit dalam penelitian ini termasuk ke dalam bentuk klasifikasi multi- class .  Data  masukan  yang  berupa  data  gejala  tanaman  kelapa  sawit  diklasifikasikan  menjadi  beberapa  kelas penyakit dan hama. Data training yang berupa data penyakit kelapa sawit dikelompokkan menjadi beberapa kelas penyakit dan hama di atas. Pengukuran kinerja dengan menggunakan confusion matrix ini mempunyai empat hasil pengukuran yakni: a. True Negative (TN):

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2518
TN adalah jumlah data gejala kelapa sawit yang diklasifikasikan salah (negatif) dan terdeteksi dengan benar.
b. False Positive (FP):
FP adalah jumlah data gejala kelapa sawit yang diklasifikasikan salah (negatif) namun terdeteksi sebagai data klasifikasi benar (positif).
c. True Positive (TP):
TP adalah jumlah data gejala kelapa sawit yang diklasifikasikan salah terdeteksi benar.
d. False Negative (FN):
FN adalah adalah jumlah data gejala kelapa sawit yang diklasifikasikan benar (positif) dan terdeteksi dengan salah.
Model  pembentukan  data  positif,  maupun  data  negatif  dilakukan  pada  proses training yang  dilakukan otomatis pada Sistem dengan Metode Deep Neural Network (DNN). Setelah data gejala penyakit tanaman sawit dilatih, maka model data latih akan disimpan untuk proses pengujian diagnosis penyakit tanaman sawit.  Bentuk klasifikasi  multi-label  pada  dasarnya  sama  dengan multi-class dimana  data  dikelompokkan  menjadi  beberapa kelas,  namun  pada  klasifikasi  multi-label,  data  dapat  dimasukkan  dalam  beberapa  kelas  sekaligus.  Evaluasi pengujian  disimpan  sebagai confussion  matrix .  Sehingga  dapat  dinilai  seberapa  berhasil  sistem  mendiagnosis penyakit  pada  tanaman  sawit.  Proses  evaluasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  evaluasi  tersebut  yang  sangat cocok dalam mengevaluasi keakuratan hasil klasifikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  gambar  berikut  merupakan usecase sistem  pakar  penyakit  tanaman  sawit  dengan  metode Deep  Neural Network (DNN).  Desain usecase inilah  yang  digunakan  dalam mengimplementasikan  pembuatan  Sistem  Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network dalam penelitian ini.
Gambar 4. Usecase Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network.
Pada bagian ini, dtampilkan hasil dari implementasi sistem pakar diagnosis penyakit tanaman sawit dengan algoritma DNN. Pada sistem inilah kami, proses diagnosis penyakit tanaman sawit dilakukan secara otomatis pada halaman inputan berupa daftar sympton atau gejala penyakit tanaman sawit. Setiap user sistem harus mempunyai id sebagai pengguna. Karena setiap user mempunyai histori suatu penyakit tanaman sawit dengan diagnosis yang didaftarkan dalam aplikasi. Terdapat 65 gejala penyakit yang bisa dipilih dan disesuaikan dengan keadaan tanaman sawit yang sedang diperiksa. Daftar tabel gejala ini pada tampilan aplikasi dapat dilihat pada gambar 3. Berikut ini adalah daftar tampilan sistem dari penggunaan awal dari sistem pakar diagnosis penyakit tanaman sawit dengan algoritma DNN yang dilihat pada gambar 2 berikut ini:

## 3.1 Halaman Awal Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN
Berikut merupakan tampilan awal dari sistem pakar diagnosis penyakit tanaman sawit.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2518
(a) (b)
Gambar 5. Tampilan Awal Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN (a)Tampilan Beranda Home pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN.
(b)Tampilan Menu pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN.
3.2. Login untuk konsultasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN
Berikut merupakan tampilan login untuk konsultasi.
c) (d) (e )
Gambar 6. Tampilan Login untuk konsultasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN (c)Tampilan Login Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN.
(d)Tampilan Halaman Akun User Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN. (e)Tampilan Detail Data User Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN.
3.3. Konsultasi, Pilih gejala Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN
Berikut merupakan tampilan menu konsultasi, memilih gejala.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2518
(f) (g) (h)
Gambar 7. Konsultasi, Pilih gejala Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN (f)Tampilan list Gejala Halaman 1 pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN (g) Tampilan list Gejala Halaman 2 pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN. (h) Tampilan list Gejala Halaman 3 pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN.
3.4. Hasil Diagnosa Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN
Berikut merupakan tampilan hasil diagnosa sistem pakar diagnosis penyakit tanaman sawit.
(i) (j)
Gambar 8. Hasil Diagnosa Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN (i)Halaman 1 Hasil Diagnosis Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN. (j)
Halaman 2 Hasil Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN
3.5. Histori Konsultasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN
Berikut merupakan tampilan histori konsultasi sistema pakar diagnosis penyakit tanaman sawit.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2518
Gambar 9. Histori Konsultasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN
(k) (l)
Gambar 10. Tampilan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN. (k) Tampilan Untuk Mendownlod Laporan Hasil Diagnosis Penyakit Sawit Sesuai Tanggal . (l) Hasil Report Perhitungan Diagnosis Sistem Pakar Penyakit Sawit

## 3.6. Hasil Pengujian Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Sawit dengan Algoritma DNN
Pada  tabel  2  berikut  ini  kami  tampilkan  hasil  pengujian  sistem  pakar  diagnosis  sawit  dengan  metode  DNN. Terdapat variabel P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9, P10 dan P11 yang merupakan sebelas kelas penyakit yang terdiagnosis dari data simpton yang didaftarkan dalam aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Sawit dengan DNN:
Tabel 2. Pengujian Sistem Pakar Diagnosis Sawit dengan DNN
Kelas Pelabelan Manual
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10  P11 V1 37 31 17 29 5 35 6 35 12 10 24 V2 5 67 15 8 11 6 31 10 31 18 10 V3 9 18 49 27 13 10 13 30 23 10 4 V4 31 31 26 92 14 23 21 21 21 7 13
V5 12 5 21 80 61 15 16 5 32 19 3
V6 6 30 23 33 11  100 29 4 5 25 11
V7 30 27 24 35 6 14 71 23 27 17 13 V8 16 22 23 24 25 20 26 31 17 20 11 V9 23 29 10 24 36 25 16 22 87 8 3
V10 18 9 35 4 23 25 28 22 35 97 7 V11 33 38 36 23 20 20 13 17 8 36 10 187  274  246  346  192  260  237  187  265 234 62

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2518
Pada  tabel  2  diatas  ini  ditampilkan  hasil  pengujian  sistem  pakar  diagnosis  sawit  dengan  metode  DNN, variabel  pada  kolom  yang  horizontal  merupakan  kelas  penyakit  hasil  pengujian  secara  persepsi  manusia.  Data pelabelan kelas manual ini  diperoleh dari data penyakit dari studi kasus. Data ini diperoleh dari hasil diagnosis ahli atau pakar yang pernah mendiagnosis secara langsung dilapangan. Variabel V1, V2, V3, V4, V5, V6, V7, V8, V9, V10, dan V11 yang tersusun dalam kolom vertikal adalah hasil diagnosis kelas secara otomatis menggunakan sistem pakar sistem pakar diagnosis sawit dengan metode DNN.
Tabel 3. Data Variabel dan Kelas Sistem Pakar Diagnosis Sawit dengan DNN
No  Variabel Kode 1  Jumlah kelas A 2  TP B 3  TN C 4  FP D 5  FN E 6  Presisi F 7  Recall G 8  F1-score H 9  Akurasi I 10  Missclassificaion rate  J
Pada tabel 3 di atas adalah data pengkodean variabel dan kelas sistem pakar diagnosis sawit dengan DNN. Pengkodean ini digunakan untuk melakukan perhitungan confussion matrik pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Hasil Diagnosis Sistem Pakar Diagnosis Sawit dengan DNN
Kode  A B C D E F G H I J V1  187 37  2443  204  183  0.15  0.17  0.16  0.87  0.13 V2  274 67  2415  145  240  0.32  0.22  0.26  0.87  0.13 V3  246 49  2431  157  230  0.24  0.18  0.20  0.87  0.13 V4  346 92  2280  208  287  0.31  0.24  0.27  0.83  0.17 V5  192 61  2434  208  164  0.23  0.27  0.25  0.87  0.13 V6  260  100  2397  177  173  0.36  0.37  0.36  0.88  0.12 V7  237 71  2381  216  199  0.25  0.26  0.25  0.86  0.14 V8  187 31  2443  204  189  0.13  0.14  0.14  0.86  0.14 V9  265 87  2373  196  211  0.31  0.29  0.30  0.86  0.14 V10  234 97  2394  206  170  0.32  0.36  0.34  0.87  0.13 V11 62 10  2514  244 99  0.04  0.09  0.06  0.88  0.12
Tabel 4 di atas adalah data hasil evaluasi dalam bentuk variabel  Jumlah kelas, TP, TN, FP, FN, Presisi , Recall , F1- score , Akurasi,  dan Missclassificaion rate terhadap kelas V1, V2, V3, V4, V5, V6, V7, V8, V9, V10, dan V11. Kelas V1-V11 adalah kelas yang didaftarkan sebagai daftar penyakit yang dihasilkan dari perhitungan dari perhitungan DNN diantaranya Penyakit Bercak Daun, Penyakit Busuk Daun Antroksa, Penyakit Karat Daun, Penyakit Tajuk  Daun,  Penyakit Busuk  Kuncup,  Penyakit Busuk  Pangkal,  Ulat  Api atau  Setora  nitens,  Tungau Merah  atau  Oligonychus,  Kumbang  Tanduk  atau  Orycte  rhinoceros,  Penggerek  Tandan  Buah,  dan  Nematoda Rhadinaphelenchus Cocophilus. Berikut ini adalah hasil persentasi akurasi secara keseluruhan dari hasil pengujian pada Sistem Pakar Diagnosis Sawit dengan DNN.

## Gambar 11. Akurasi Sistem Pakar Diagnosis Sawit dengan DNN
Pada gambar 11 di atas ditampilkan visualisasi dari pengujian Sistem Pakar Diagnosis Sawit dengan DNN. Dengan  jumlah  kelas  sebanyak  11  yakni  dapat  dilihat  pada  tabel  1  bagian  awal  makalah  ini.  Dengan  variabel pengujian yang terdapat pada tabel 3. Diperoleh nilai akurasi tertinggi yakni sebesar 0.88, sedangkan nilai terendah sebesar 0.83 dan rata-rata akurasi adalah 0.86.
rata-rata terendah tertinggi 0.86 0.83 0.88 % AKURASI

## KESELURUHAN KELAS

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2518

## 4. KESIMPULAN
Dengan jumlah kelas sebanyak 11 (Penyakit Bercak Daun, Penyakit Busuk Daun Antroksa, Penyakit Karat Daun, Penyakit Tajuk  Daun,  Penyakit Busuk  Kuncup,  Penyakit Busuk  Pangkal,  Ulat  Api atau  Setora  nitens,  Tungau Merah  atau  Oligonychus,  Kumbang  Tanduk  atau  Orycte  rhinoceros,  Penggerek  Tandan  Buah,  dan  Nematoda Rhadinaphelenchus  Cocophilus),  dengan  variabel  pengujian  antara lain  Jumlah  kelas, TP, TN,  FP,  FN,  Presisi, Recall ,  F1- score ,  Akurasi,    dan Missclassificaion  rate .  Diperoleh  nilai  akurasi  tertinggi  yakni  sebesar  0.88, sedangkan  nilai  terendah  sebesar  0.83  dan  rata-rata  akurasi  adalah  0.86.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  hasil diagnosis sistem pakar pada data penyakit kelapa sawit dengan DNN cukup baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada Universitas Dinamika Bangsa Jambi yang telah memfasilitasi tim peneliti serta kepada  Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  yang  telah  mendanai  riset  ini  pada  Skema  Penelitian  Dosen Pemula ID Proposal: 0cadd022-a0b6-41b6-9949-b89c2a29fce1 dengan judul “Analisis dan Implementasi Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network (DNN ) Berbasis Platform Android”.

## REFERENCES
[1] K. Mustaqim, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Naive Bayes( STUDY KASUS : PT . Perkebunan Nusantara V ),” 2013.
[2] A. Sidauruk and A. Pujianto, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit menggunakan Teorema Bayes,” J. Ilm. Data Manaj. dan Teknol. Inf. , vol. 18, no. maret, 2017.
[3] R.  I.  Fajri,  “Identifikasi  Penyakit  Daun  Tanaman  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Support  Vector  Machine,” J.  Teknol. Perkeb. , 2014.
[4] R. Sarno and J. Sidabutar, “Comparison of Different Neural Network Architectures for Software Cost Estimation,” in International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications Comparison , 2015, pp. 68–73.
[5] A. Kamilaris and F. X. Prenafeta-Boldú, “Deep learning in agriculture: A survey,” Comput. Electron. Agric. , vol. 147, no. July 2017, pp. 70–90, 2018.
[6] Y. Zhang and Z. Mu, “Ear detection under uncontrolled conditions with multiple scale faster Region-based convolutional neural networks,” Symmetry (Basel). , vol. 9, no. 4, 2017.
[7] R. Ranjan, V. M. Patel, and R. Chellappa, “A deep pyramid Deformable Part Model for face detection,” 2015 IEEE 7th Int. Conf. Biometrics Theory, Appl. Syst. BTAS 2015 , 2015.
[8] M.  S.  Mahua,  “SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSIS  PENYAKIT  TANAMAN  JERUK  (  LIMAU  ) MENGGUNAKAN METODE BAYES,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–202, 2018.
[9] E.  Rasywir  and  A.  Purwarianti,  “Eksperimen  pada  Sistem  Klasifikasi  Berita  Hoax  Berbahasa  Indonesia  Berbasis Pembelajaran Mesin,” J. Cybermatika , vol. 3, no. 2, pp. 1–8, 2015.
[10]  S. Shen, A. A. T. Bui, J. Cong, and W. Hsu, “An automated lung segmentation approach using bidirectional chain codes to improve nodule detection accuracy,” Comput. Biol. Med. , vol. 57, pp. 139–149, 2015.
[11]  A. B. Adege and H. Lin, “applied sciences Applying Deep Neural Network ( DNN ) for Robust Indoor Localization in Multi-Building Environment,” applsci , vol. 8, pp. 1–14, 2018.
[12]  H. Bunyamin, Heriyanto, S. Novianti, and L. Sulistiani, “Topic clustering and classification on final project reports: A comparison of traditional and modern approaches,” IAENG Int. J. Comput. Sci. , vol. 46, no. 3, pp. 1–6, 2019.
[13]  W. Liu, Z. Wang, X. Liu, N. Zeng, Y. Liu, and F. E. Alsaadi, “A survey of deep neural network architectures and their applications,” Neurocomputing , vol. 234, no. December 2016, pp. 11–26, 2017.
[14]  J. Tang, M. Qu, and Q. Mei, “PTE: Predictive Text Embedding through Large-scale Heterogeneous Text Networks,” pp. 1165–1174, 2015.