Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2104 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 125-132 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF YOU ONLY LOOK ONCE V8 ALGORITHM IN POTATO LEAF DISEASE DETECTION SYSTEM
Bagus Kurniawan Ekhsanto *1 , Bagus Adhi Kusuma 2 , Adam Prayogo Kuncoro 3
1,2,3 Informatics, Computer Science Faculty, Universitas Amikom Purwokerto, Indonesia Email: 1 baguskurniawanpwt@gmail.com , 2 bagus@amikompurwokerto.ac.id , 3 adam@amikompurwokerto.ac.id
(Article received: May 17, 2024; Revision: May 20, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Agriculture is an important foundation of the national economy, as effective development in this sector will support overall economic stability. Potato itself is one of the world's staple foods after rice, wheat and corn. This crop belongs to the category of horticulture which is widely planted and developed by people to meet their needs. On the  farm  of  Bibit  sida  kangen  Kalibening,  Banjarnegara  which  is  one  of  the  farms  that  grow  potatoes  has constraints related to potato diseases which result in decreased productivity of crops. Therefore, the main purpose of  this  system  is  to  provide  fast  and  accurate  disease  detection  capability  on  the  farm  of  Bibit  sida  kangen Kalibening, Banjarnegara, so that it can help farmers in reducing losses caused by disease attacks on plants. By utilizing YOU ONLY LOOK ONCE V8 (YOLOv8) technology, this system can recognize and classify potato leaf disease  types,  including  early_blight,  late_blight,  and  healthy  plants,  with  a  high  level  of  accuracy.  Through evaluation using precision and recall matrices, the results show a significant success rate, with precision accuracy for early_blight of 87%, healthy plants of 81%, and late_blight of 97%, respectively. Meanwhile, the recall results for the three categories also reached 87%, 81%, and 97% respectively. With an overall accuracy of 88%, these findings  confirm  that  the  developed  detection  system  is  successful  in  identifying  potato leaf  diseases  with  high accuracy. This indicates the great potential of this system in assisting farmers in managing the condition of their potato crops, which in turn can improve farmers' productivity and welfare.
Keywords : agriculture, detection system, potato leaf diseases, YOLOv8.

## IMPLEMENTASI ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE V8 PADA SISTEM DETEKSI ENYAKIT DAUN KENTANG

## Abstrak
Pertanian merupakan fondasi ekonomi nasional yang penting, karena pembangunan yang efektif di sektor ini akan mendukung stabilitas ekonomi secara keseluruhan. Kentang sendiri adalah salah satu makanan pokok dunia setelah beras, gandum, dan jagung. Tanaman ini termasuk dalam kategori hortikultura yang ditanam dan dikembangkan secara luas oleh masyarakat untuk memenuhi kebutuhan mereka. Pada pertaniaan Bibit sida kangen Kalibening, Banjarnegara  yang  merupakan  salah  satu  pertanian  yang  menanam  kentang  memiliki  kendala  terakait  penyakit kentang  yang  mengakibatkan  menurunnya  produktivitas  hasil  panen.  Oleh  karena  itu,  tujuan  utama  sistem  ini adalah untuk memberikan kemampuan deteksi penyakit secara cepat dan akurat pada pertanian Bibit sida kangen Kalibening,  Banjarnegara,  supaya  bisa  membantu  petani  dalam  mengurangi  kerugian  yang  disebabkan  oleh serangan penyakit pada tanaman. Dengan memanfaatkan teknologi YOU ONLY LOOK ONCE V8 (YOLOv8), sistem  ini  dapat  mengenali  dan  mengklasifikasikan  jenis  penyakit  daun  kentang,  termasuk  early_blight, late_blight,  dan  tanaman  sehat,  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Melalui  evaluasi  menggunakan  matriks precision dan recall, hasilnya menunjukkan tingkat keberhasilan yang signifikan, dengan akurasi precision masing- masing untuk early_blight sebesar 87%, tanaman sehat 81%, dan late_blight 97%. Sementara itu, hasil recall untuk ketiga  kategori  tersebut  juga  mencapai  87%,  81%,  dan  97%  secara  berurutan.  Dengan  akurasi  keseluruhan mencapai 88%, temuan ini menegaskan bahwa sistem deteksi yang dikembangkan berhasil dalam mengidentifikasi penyakit daun kentang dengan akurasi tinggi. Ini mengindikasikan potensi besar sistem ini dalam membantu petani dalam mengelola kondisi tanaman kentang mereka, yang pada gilirannya dapat meningkatkan produktivitas dan kesejahteraan petani.
Kata kunci : penyakit daun kentang, pertanian, system deteksi, YOLOv8.
126 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 125-132

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian merupakan fondasi ekonomi nasional yang  penting,  karena  pembangunan  yang  efektif  di sektor ini akan mendukung stabilitas ekonomi secara keseluruhan.  Dalam  konteks  pertanian,  kemajuan teknologi harus diarahkan untuk meningkatkan hasil dan  kesejahteraan  petani  [1].  Dengan  kemajuan teknologi  dan  penerapan machine  learning ,  industri pertanian  telah  mengalami  transformasi  yang signifikan.  Perubahan  ini  telah  meningkatkan produktivitas  dan  keinginan  industri  [2].  Pada  masa lalu,  pertanian  biasanya  mengandalkan  pengetahuan dan  pengalaman  langsung  dari  para  petani.  Namun, penerapan machine learning telah menjadi titik balik penting dalam mengangkat pertanian ke tingkat yang lebih  maju. Algoritma  machine  learning mampu mengolah  dan  menganalisis  data  yang  besar  dan kompleks  dengan  cepat,  memberikan  pemahaman yang  mendalam  tentang  berbagai  tantangan  yang terkait  dengan  pertanian  [3].  Oleh  karena  itu,  para petani  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  cerdas dan  tepat  waktu  berkat  adopsi  teknologi  ini,  yang membantu  mereka  mengoptimalkan  hasil panen dan mengurangi pemborosan sumber daya.
Kentang adalah salah satu makanan pokok dunia setelah  beras,  gandum,  dan  jagung.  Tanaman  ini termasuk  dalam  kategori hortikultura yang  ditanam dan dikembangkan secara luas oleh masyarakat untuk memenuhi  kebutuhan  mereka.  Kentang  merupakan komoditas hortikultura yang dapat menjadi alternatif untuk  beras  karena  umbinya  kaya  akan  karbohidrat, vitamin,  dan  mineral  yang  penting  [4].  Meskipun demikian,  pertanian  kentang  tidak  terlepas  dari tantangan,  di  antaranya  adalah  masalah  kesehatan tanaman,  terutama  yang  berkaitan  dengan  penyakit daun  kentang  [5].  Penyakit  daun  kentang  menjadi salah  satu  tantangan  utama  dalam  pertanian  di Indonesia, penyakit daun  kentang  yang biasa terjadi yaitu Early  blight dan late  blight, penyakit  ini merupakan  beberapa  jenis  penyakit  daun  kentang yang  sering  muncul  dan  memberikan  dampak  yang merugikan bagi para petani  [6]. Penyakit daun pada tanaman kentang dapat menyebabkan kerusakan yang signifikan pada tanaman dan mengurangi hasil panen secara drastis.
Bibit  Sida  Kangen  adalah  nama  sebuah pertanian  milik  pribadi  yang  terletak  di  Kecamatan Kalibening,  Banjarnegara.  Tempat  ini  dikenal sebagai  tempat  penjualan  bibit  dan  hasil  pertanian seperti  kentang,  tomat,  dan  lain-lain,  Menurut penelitian yang dilakukan oleh [7], tanaman kentang paling  baik  tumbuh  di  daerah  dataran  tinggi  yang memiliki ketinggian melebihi 1.300 mdpl. Lingkungan  optimal  bagi  pertumbuhan  kentang mencakup  suhu  udara  antara  15°C  hingga  20°C, kelembapan udara mencapai 80% hingga 90%, serta curah hujan berkisar antara 200 hingga 300 mm per bulan  atau  1500  mm  per  tahun.  Tanah  yang  sesuai untuk  pertumbuhan  kentang  adalah  tanah  yang
gembur  dan  kaya  bahan  organik,  seperti  tanah andosol, latosol, dan grumosol, dengan tanah andosol menjadi pilihan utama karena kandungan unsur hara yang  cukup  tinggi.  Dieng,  Banjarnegara,  dikenal sebagai  salah  satu  daerah  yang  terkenal  dengan produksi kentangnya. Namun, kurangnya pengetahuan  mengenai  penyakit  daun  kentang berpotensi  menyebabkan  penurunan  hasil  produksi dalam  jangka  panjang.  Penyakit  daun  kentang  dan serangan  hama  merupakan  dua  dari  banyak  faktor yang  dapat  menyebabkan  kegagalan  panen  dalam produktivitas tanaman kentang [8]. Diperlukan upaya untuk  mengurangi  risiko  kegagalan  panen  dengan melakukan deteksi penyakit pada daun kentang sejak dini [9].
Untuk mendukung upaya tersebut, penggunaan teknologi  modern  dapat  memberikan  solusi  yang efektif  dalam  mengatasi  masalah  ini  dan  membantu petani  menghadapi  tantangan  di  lapangan  [10]. Dalam  usaha  untuk  mengidentifikasi  penyakit  pada daun  kentang, YOLO akan  digunakan  untuk membangun  model  machine  learning. YOLO adalah sebuah  algoritma  yang  telah  mengubah  paradigma pendeteksian  objek  dalam  pengolahan  gambar  dan video.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mendeteksi objek  secara  instan  dan real-time dengan  kecepatan tinggi  [11].  Model  ini  akan  memberikan  diagnosis yang  lebih  tepat  dan  cepat  kepada  petani  melalui analisis  visual  gambar  daun yang  diambil. Perkembangan yang mengesankan telah terjadi dalam penelitian  deteksi  penyakit  tanaman  menggunakan YOLO [12]. YOLO memiliki  beberapa  versi,  Setiap versi  memiliki  peningkatan  kecepatan  dalam membaca dan mendeteksi gambar serta video. Dalam penelitian  ini,  digunakan  versi  terbaru YOLO yaitu V8 [13]. Menurut penelitian yang dilakukan oleh [14] terungkap  bahwa  dengan  menggunakan  arsitektur YOLOv5 , telah berhasil dikembangkan sebuah sistem yang  mampu  mendeteksi  penyakit  yang  mungkin menyerang  daun  paprika.  Penggunaan YOLOv5 ini menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam mengidentifikasi berbagai penyakit yang memengaruhi  kondisi  daun  paprika,  memungkinkan untuk  intervensi  tepat  waktu  dan  pemantauan  yang efisien  terhadap  kesehatan  tanaman.  Adapun Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [15],  dengan menggunakan YOLOv5 juga  menghasilkan  temuan yang  signifikan  terkait  sistem  deteksi  penyakit  pada daun  tomat.  Dalam  penelitiannya  berhasil  mencapai akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi berbagai jenis penyakit yang memengaruhi daun tomat. Selain itu ada juga penelitian yang dilakukan oleh Asif, Md. Khalid  Rayhan  Rahman,  Md.  Asfaqur  Hena,  dan Most. Hasna [16] menggunakan algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN) untuk mengembangkan  sistem  deteksi  penyakit  pada  daun kentang.  Penelitian  ini  menghasilkan  suatu  sistem yang  mampu  mengenali  dengan  akurasi  tinggi
berbagai jenis penyakit yang dapat menginfeksi daun kentang.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Nagaraj,dkk  [17]nya,  Arsitektur YOLO terkenal karena  kecepatan  yang  lebih  unggul  dalam mendeteksi  objek  jika  dibandingkan  dengan CNN , memungkinkan  penggunaan  aplikasi real-time yang efisien  dan  responsive.  Oleh  karena  itu,  tujuan  dari penelitian ini adalah membuat sebuah sistem deteksi penyakit  pada  daun  kentang  yang  memanfaatkan keunggulan  algoritma YOLOv8 .  Ini  menunjukkan potensi  besar  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan akurasi  dalam  mengidentifikasi  masalah  kesehatan pada  tanaman  kentang,  yang  dapat  memberikan kontribusi  signifikan  bagi  industri  pertanian  dalam menghadapi tantangan penyakit tanaman.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini memanfaatkan algoritma YOLOv8 dengan  metode AI  Project  Cycle yang  melalui langkah-langkah  sistematis,  dimulai  dari  pembuatan dataset hingga preprocessing [18],  yang  mencakup pembagian  data  menjadi  data  pelatihan,  pengujian, dan  validasi.  Fokus  utama  penelitian  ini  adalah mengimplementasikan model YOLOv8 untuk mendeteksi  penyakit  pada  daun  kentang.  Langkah- langkah  prosedural  meliputi  prediksi  dan  evaluasi kinerja,  dengan  menggunakan  metrik  seperti precision dan recall untuk menilai model yang telah dilatih. Dalam pemrosesan data, peneliti menggunakan bahasa Python sebagai alat bantu untuk analisis  dan  pengolahan  data,  yang  dilakukan  di Google  Colab .  Semua  langkah  ini  dijelaskan  secara rinci  dalam  Gambar  1,  yang  memberikan  gambaran grafis tentang prosedur dan hasil penelitian.

## Gambar 1. Flowchart sistem deteksi

## 2.1. Pembuatan dan pembagian dataset
Pada  tahap  ini,  penulis  menyiapkan dataset yang  diperoleh  dari Roboflow yang  dapat  diakses pada link https://universe.roboflow.com/plant- disease-slqvd/potato-leaf-disease/dataset/1 . Roboflow adalah  situs  web  yang  menyediakan berbagai  jenis dataset untuk  computer  vision  dan berfungsi  sebagai  platform  berbagi dataset atau eksperimen  dalam  pengembangan  metode  untuk deteksi atau prediksi objek tertentu [19].
Gambar 2. Dataset
Pembuatan dataset melalui  platform Roboflow adalah  langkah  penting  dalam  pengembangan berbagai  aplikasi  berbasis  gambar  seperti  deteksi objek dan pengenalan pola. Platform ini memudahkan pengguna  dalam  mengumpulkan,  mengelola,  dan memproses  sejumlah  besar  gambar  [20],  sehingga dapat  menciptakan dataset yang  sesuai  dengan kebutuhan  mereka.  Dengan dataset berkualitas tinggi, kinerja model pembelajaran mesin dan akurasi analisis  gambar  dapat  ditingkatkan.  Pada  penelitian menggunakan tiga kelas yaitu healty , early blight , dan late blight .
Gambar 3. (a) Healthy (b) Early blight (c) Late blight
Dalam  penelitian  ini,  digunakan dataset yang terdiri  dari  750  gambar  yang  dibagi  ke  dalam  tiga kelas: Healthy , early blight , dan late blight . Terdapat 175  gambar healthy ,  248  gambar early  blight ,  dan 245  gambar late  blight .  Langkah  selanjutnya  yaitu Pembagian dataset yang  dilakukan  dengan  alokasi 69% untuk  set pelatihan, 20% untuk pengujian, dan 11% untuk validasi [21].

## 2.2. Pelatihan Model
Proses pelatihan model dilakukan menggunakan bahasa Python dengan bantuan Google Colab sebagai Integrated  Development  Environment  (IDE) [22] . Untuk meningkatkan kualitas pemodelan, disarankan menggunakan GPU daripada CPU saat  memproses kumpulan  data  gambar. CPU memiliki  kegunaan yang  lebih  umum,  sementara GPU dioptimalkan khusus untuk melatih model pembelajaran mendalam karena kemampuannya melakukan banyak penghitungan  secara  bersamaan. GPU memiliki jumlah  inti  yang  besar,  memungkinkan  komputasi paralel  yang  efisien.  Selain  itu,  karena  komputasi deep learning seringkali melibatkan manipulasi data dalam  jumlah  besar, bandwidth memori GPU lebih cocok  untuk  tugas  tersebut.  Dalam  pelatihan  model ini,  dilakukan  beberapa  tahapan  seperti  instalasi library ,  akuisisi  data  ( data acquisition ),  dan pengaturan parameter.
Gambar 4. Instalasi library
Untuk menjalankan proses pelatihan model ini, diperlukan  beberapa library penting  yang  harus diinstal  dan  digunakan. Library tersebut  meliputi ultralytics , opencv-python , roboflow ,  dan YOLO . Ultralytics  menyediakan  implementasi YOLOv8 , yang  merupakan  model  deteksi  objek  yang  efisien dan  banyak  digunakan. Opencv - python adalah  versi Python dari OpenCV ,  pustaka  yang  sangat  berguna untuk  pemrosesan  citra  dan  video,  serta  berbagai aplikasi visi komputer. Library Roboflow digunakan untuk  mengimport dataset dari platform  roboflow , sehingga  memudahkan  integrasi dataset dengan model  yang  akan  dilatih.  Terakhir, YOLO adalah arsitektur  jaringan  saraf  yang  digunakan  untuk deteksi  objek  dalam  waktu  nyata.  Penggunaan library-library ini  memungkinkan  penulis  untuk membangun,  melatih,  dan  menguji  model  deteksi objek dengan lebih efisien dan efektif.

## Gambar 5. Import dataset
Selanjutnya, dilakukan proses akuisisi data yang sangat  penting  terdiri  dari import data  dan memindahkan data yaml . Pada gambar 5 merupakan proses  untuk  mengimpor dataset yang  telah  dibuat menggunakan platform Roboflow ke dalam lingkungan  kerja Google  Colab .  Proses  ini melibatkan  beberapa  langkah  kritis,  dimulai  dari mengakses dataset yang telah disimpan di Roboflow hingga  mengunduhnya  dan  memastikan  bahwa  data tersebut siap untuk digunakan dalam pelatihan model. Roboflow menyediakan berbagai fitur yang memudahkan  pengelolaan  dan anotasi  dataset ,
sehingga dataset yang  diimpor  ke Google  Colab sudah  terstruktur  dengan  baik  dan  siap  untuk digunakan.  Setelah dataset berhasil  diimpor,  data tersebut  dapat  langsung  digunakan  dalam  berbagai operasi  pemrosesan  data  dan  pelatihan  model  di Google Colab . Proses ini memastikan bahwa dataset yang  digunakan  adalah dataset berkualitas  tinggi, yang  akan  mendukung  hasil  yang  lebih  akurat  dan efisien  dalam  pengembangan  model  pembelajaran mesin.  Selain  itu,  penggunaan Google  Colab memungkinkan pemanfaatan sumber daya komputasi yang  lebih  kuat,  seperti GPU ,  yang  dapat mempercepat  proses  pelatihan  dan  meningkatkan kinerja model. Dengan demikian, proses akuisisi data menjadi langkah kunci yang memastikan kelancaran dan keberhasilan proyek pemodelan yang dilakukan.

## Gambar 6. Memindahkan data yaml
Pada  gambar  6  dijelaskan  proses  untuk memindahkan  file  data. yaml dari  lokasi  sumber  ke lokasi tujuan. Pertama, path dari file sumber disimpan dalam  variabel source _file  dan  path  dari  direktori tujuan disimpan dalam variabel
destination_directory.  Selanjutnya,  path  lengkap untuk file tujuan dibuat dengan menggunakan fungsi os.path.join () yang
menggabungkan destination_directory  dengan  nama  file.  Kemudian, dilakukan  percobaan  pemindahan  file  menggunakan fungsi os.rename ()  yang  mengubah  nama  atau memindahkan file dari source_file ke destination_file.  Jika  operasi  pemindahan  berhasil, pesan  " File  moved  successfully !"  akan  ditampilkan; sebaliknya,  jika  terjadi  kesalahan,  pesan  kesalahan yang  spesifik  akan  ditampilkan  bersama  dengan informasi tentang kesalahan yang terjadi.

## Gambar 7. Pengaturan parameter
Langkah  berikutnya  dalam  pemodelan  adalah melakukan  pelatihan dataset dengan  menyesuaikan parameter  seperti  yang  dijelaskan  pada  gambar  7.
Parameter 'data' merujuk pada lokasi file konfigurasi dataset yang akan digunakan dalam proses pelatihan model. File data.yaml berisi informasi penting seperti jalur ke dataset gambar, label kelas, dan konfigurasi lain  yang  dibutuhkan  untuk  pelatihan.  Parameter 'task'  menandakan  jenis  tugas  yang  akan  dilakukan, yaitu 'detect' ,  yang  menunjukkan  bahwa  model  ini akan  digunakan  untuk  mendeteksi  objek. 'imgsz' adalah ukuran gambar input yang digunakan selama pelatihan,  di  mana  gambar  akan  diubah  menjadi ukuran 640x640 piksel sebelum diproses oleh model. 'epochs' menetapkan  jumlah  putaran  pelatihan  yang akan  dilakukan  oleh  model,  dalam  hal  ini  sebanyak 50  kali  putaran.  'batch'  menunjukkan  ukuran batch data  yang  digunakan  selama  pelatihan,  yaitu  32 gambar  per batch .  'mode'  disetel  sebagai 'train' , menunjukkan  bahwa  ini  adalah  tahap  pelatihan model.  'name'  adalah  nama  yang  diberikan  untuk model  yang  sedang  dilatih,  yang  digunakan  untuk memberi  nama  dan  mengidentifikasi  berbagai  versi model yang berbeda. Kode ini meneruskan parameter ke  fungsi  model.train,  yang  kemudian  memulai proses pelatihan model YOLOv8 dengan konfigurasi yang telah ditentukan. Selama pelatihan, model akan belajar  untuk  mendeteksi  objek  dalam  gambar berdasarkan dataset yang tersedia.

## 2.3. Evaluasi Model
Dalam penelitian ini, model dievaluasi menggunakan precision dan recall sebagai parameter utama  untuk  menilai  kualitas  hasil  pelatihan  [23]. Precision menilai keakuratan model dalam mengklasifikasikan  data  positif,  sementara recall mengukur kemampuan model dalam mendeteksi dan mencakup  seluruh  data  yang  seharusnya  positif. Kombinasi  kedua  parameter  ini  memberikan pemahaman menyeluruh tentang kinerja model dalam konteks  klasifikasi.  Analisis  difokuskan  pada mencapai keseimbangan optimal antara precision dan recall ,  dengan  mempertimbangkan  potensi trade-off di antara keduanya. Dengan menggunakan precision dan recall , studi ini memberikan wawasan mendalam tentang  kemampuan  model  dalam  memberikan prediksi yang akurat dan efisien.
Precision adalah metrik evaluasi yang mengukur  ketepatan  model  dalam  mengidentifikasi instans  positif.  Rumus  precision  dinyatakan  sebagai rasio  dari True  Positives (instans  positif  yang diprediksi benar) terhadap total prediksi positif (True Positives  +  False  Positives) .  Dengan  kata  lain, precision mengukur seberapa banyak dari kasus yang diprediksi positif oleh model benar-benar positif dan Recall adalah  metrik  evaluasi  yang  mengukur kemampuan model untuk menemukan semua instans positif  yang  sebenarnya.  Rumus recall dihitung sebagai  rasio  dari True  Positives terhadap  total instans  positif  ( True  Positives  +  False  Negatives) [24].  Untuk  rumus  matematika  precision  dan  recall dapat  dilihat  pada    persamaan  1  dan  2.  Sedangkan
untuk  rumus  mean  average  precision  dapat  dilihat pada persamaan 3.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑖𝑣𝑒𝑠 (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (2) 𝑚𝐴𝑃 = 1 𝑁 ∑ 𝐴𝑃𝑖 𝑁 𝑖=1 (3)

## 2.4. Pengujian
Pada  tahap  selanjutnya,  model  akan  diuji menggunakan  metode blackbox .  Metode blackbox adalah  sebuah  pendekatan  evaluasi  yang  menguji model  tanpa  memperhatikan  struktur  internalnya, hanya  melalui input dan output yang  dihasilkan. Dengan kata lain, metode ini memperlakukan model sebagai  sebuah  "kotak  hitam"  di  mana  hanya input dan output yang diamati, tanpa memperhatikan detail implementasi internalnya. Dalam konteks ini, model akan diuji dengan menggunakan gambar daun sehat , early blight , dan late blight sebagai input , dan hasil klasifikasi yang dihasilkan oleh model akan diamati. Metode blackbox ini membantu untuk mengevaluasi kinerja  model  secara  keseluruhan,  tanpa  perlu mengetahui detail implementasi atau struktur internal dari model tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  akan  dilihat  berdasarkan hasil dari beberapa percobaan pelatihan  model  yang dilakukan  dan  pengujian  menggunakan  metode blackbox pada  model  yang  akan  menghasilkan informasi  yang  penting  untuk  evaluasi  kinerja. Melalui  pengujian  ini,  peneliti  dapat  mengamati bagaimana  model  bertindak  dalam  kondisi  dunia nyata,  tanpa  perlu  memeriksa  detail  internalnya. Model  berhasil  mengklasifikasikan  gambar  daun healthy , early  blight ,  dan late  blight dengan  tingkat akurasi  yang  dapat  diandalkan.  Untuk  menganalisis kualitas  hasil  lebih  mendalam,  kami  menggunakan matriks  evaluasi  berupa precision dan recall  curve . Precision memberikan  gambaran  tentang  seberapa akurat  model  dalam  mengidentifikasi  kelas  positif, sedangkan  recall  mengukur  seberapa  baik  model dalam  mendeteksi  seluruh  sampel  yang  seharusnya positif. Dengan melihat kedua metrik ini, kami dapat memahami  keseimbangan  antara  akurasi  dan ketepatan  identifikasi  yang  diberikan  oleh  model. Hasil dari pengujian dan evaluasi ini akan membantu dalam memvalidasi keefektifan model dalam deteksi penyakit  daun  kentang,  serta  memberikan  wawasan yang berharga untuk pengembangan dan peningkatan model di masa mendatang.

## 3.1. Hasil Percobaan
Tabel 1. Percobaan Pelatihan Model case Img size batch epoch P&R mAp 1 640 32 50 0.88 0.5 2 640 32 60 0.88 0.5 3 640 32 70 0.87 0.5 4 640 32 80 0.87 0.5 5 640 32 90 0.88 0.5
Pada  tabel  1  menjelaskan  hasil  percobaan menunjukkan  bahwa  penggunaan epoch yang  lebih banyak  tidak  selalu  meningkatkan  performa  model secara  signifikan.  Dalam  kasus  ini,  berbagai percobaan  dilakukan  dengan  ukuran  gambar  640, batch size 32, dan jumlah epoch yang berbeda, yaitu 50, 60, 70, 80, dan 90. Hasil evaluasi menggunakan precision and recall (P&R) dan mean  average precision (mAP)  menunjukkan  bahwa  nilai P&R tetap stabil di angka 0.88 pada epoch 50, 60, dan 90, namun sedikit menurun menjadi 0.87 pada epoch 70 dan 80. Nilai mAP juga konsisten di angka 0.5 untuk semua  percobaan.  Dari  hasil  ini,  dapat  disimpulkan bahwa penggunaan 50 epoch sudah memberikan hasil yang  optimal  dengan  nilai P&R 0.88  dan mAP 0.5, sementara menambah jumlah epoch hanya meningkatkan  waktu  pelatihan  tanpa  memberikan peningkatan  performa  yang  signifikan.  Oleh  karena itu, percobaan dengan 50 epoch adalah yang terbaik dalam konteks ini, karena memberikan keseimbangan optimal antara akurasi model dan efisiensi waktu.

## 3.2. Matrik Evaluasi
Pada  gambar  8  menunjukkan  diagram  yang memperlihatkan hasil evaluasi menggunakan precision dan recall dari  akurasi  pelatihan,  baik  per kelas maupun untuk semua kelas secara keseluruhan. Dalam diagram tersebut, nilai akurasi masing-masing kelas  ditampilkan  dengan  jelas,  yaitu early  blight dengan akurasi sebesar 87%, healthy dengan akurasi sebesar 81%, dan late blight dengan akurasi tertinggi yaitu  97%.  Selain  itu,  diagram  tersebut  juga menampilkan  akurasi  gabungan  untuk  semua  kelas yang  mencapai  88%.  Grafik  ini  memberikan visualisasi  yang  komprehensif  mengenai  kinerja model  dalam  mengklasifikasikan setiap kelas secara individual,  serta  secara  keseluruhan,  sehingga memudahkan analisis dan evaluasi terhadap efektivitas model yang telah dilatih.
Gambar 8. Precision-Recall Curve

## 3.3. Pengujian Model
Tabel 2. Pengujian Daun Gambar asli Prediksi Keterangan healthy Benar Early blight
Benar
Late blight Benar
Pada  tabel  2,  terdapat  hasil  pengujian  yang dilakukan menggunakan tiga jenis daun kentang yang mewakili masing-masing kelas. Hasil dari pengujian ini  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang kemampuan sistem dalam mendeteksi penyakit pada daun  kentang.  Setiap  jenis  daun  kentang  yang  diuji berhasil dideteksi dengan akurasi yang tinggi, sesuai dengan  kondisi  daun  tersebut.  Ini  mengonfirmasi kinerja  sistem  yang  optimal  dalam  mengidentifikasi daun  kentang  yang  sehat  serta  daun  yang  terinfeksi dengan penyakit early blight dan late blight . Melalui analisis yang mendalam terhadap hasil pengujian ini, dapat disimpulkan bahwa sistem telah berhasil dalam menjalankan tugasnya dengan baik dan memberikan hasil  yang  dapat  diandalkan  dalam  mendeteksi penyakit  pada  tanaman  kentang.  Hasil  ini  menjadi landasan  yang  kuat  untuk  mengonfirmasi  validitas dan  kehandalan  sistem  yang  dikembangkan.  Selain itu,  hasil  pengujian  ini  juga  memberikan  wawasan yang berharga untuk pengembangan dan peningkatan sistem di masa depan, dengan fokus pada peningkatan akurasi  dan  efisiensi  deteksi  penyakit  pada  tanaman kentang secara keseluruhan.
Oleh karena itu pada penelitian ini berdasarkan hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  peningkatan jumlah epoch tidak  selalu  meningkatkan  performa model  secara  signifikan.  Pengujian  menggunakan tiga  jenis  daun  kentang  menunjukkan  bahwa  sistem berhasil  mendeteksi  penyakit  dengan  akurasi  tinggi, mengonfirmasi  kinerja  sistem  yang  optimal  dan mendukung  validitas  serta  keandalan  sistem  yang dikembangkan, memberikan wawasan untuk peningkatan di masa depan.

## 4. DISKUSI
Sistem  deteksi  penyakit  daun  kentang  ini menggunakan  algoritma YOLOv8 .  Algoritma  ini merupakan suatu metode dalam bidang deteksi objek yang menggunakan teknik d eep learning . Pendekatan ini  adalah  pengembangan  dari  model YOLO yang telah diperkenalkan sebelumnya.
YOLOv8
mengintegrasikan  berbagai  teknik  dan  pembaruan guna meningkatkan akurasi dan kinerja deteksi objek [25]. Pelatihan model menggunakan resolusi gambar 640x640  dan  50 epoch pelatihan,  yang  akhirnya
menghasilkan  tingkat  akurasi  model  sebesar  88%. Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari  studi sebelumnya  yang  menggunakan  YOLOv5  sebagai modelnya  yang  digunakan  untuk  mengembangkan sistem  deteksi  penyakit  tanaman  [14].  Namun, berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya yang dilakukan  oleh  [16],  sistem  deteksi  yang  dihasilkan dari penelitian ini menunjukkan peningkatan kinerja yang  signifikan,  mencerminkan  kemajuan  dalam pemodelan deteksi penyakit daun kentang. Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mampu  memanfaatkan  sejumlah  besar  data  dengan menggunakan dataset yang  terdiri  dari 750  gambar, mencakup daun healthy , early blight , dan late blight . Dengan  memperluas  cakupan dataset ,  penelitian  ini memberikan kerangka kerja yang lebih komprehensif dan  akurat  dalam  melatih  model  deteksi  penyakit, memungkinkan  identifikasi  yang  lebih  tepat  dan responsif  terhadap  keberadaan  penyakit  pada tanaman kentang.

## 5. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  komprehensif terhadap  masalah  deteksi  penyakit  daun  kentang  di pertanian Bibit Sida Kangen Kalibening, Banjarnegara, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil  mengembangkan  sistem  deteksi  penyakit daun  kentang  dengan  sukses.  Tujuan  dari  penelitian ini,  yaitu  menciptakan  sistem  deteksi  penyakit  daun kentang  menggunakan YOLOv8 ,  berhasil  tercapai dengan  baik.  Hasil  pengujian  sistem  menunjukkan tingkat  keberhasilan  yang  sangat  baik  dalam mengenali  penyakit-penyakit  pada  daun  kentang, termasuk early  blight,  late  blight ,  dan  kondisi  daun yang  sehat.  Evaluasi  model  menggunakan  metrik precision  dan  recall  juga  menghasilkan  hasil  yang mengesankan,  dengan  akurasi  untuk early  blight sebesar  87%,  untuk  daun healthy sebesar  81%,  dan untuk late  blight sebesar  97%.  Secara  keseluruhan, sistem  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar 88%.  Prestasi  ini  menegaskan  bahwa  sistem  deteksi yang  dikembangkan  mampu  dengan  sangat  akurat membedakan  antara  daun  kentang  yang  sehat  dan yang  terinfeksi  penyakit.  Selain  menjadi  solusi teknologi  yang  efektif,  penelitian  ini  juga  bertujuan untuk  meningkatkan  produktivitas  dalam  hasil pertanian. Oleh karena itu, penelitian ini memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  meningkatkan produktivitas  di  pertanian  Bibit  Sida  Kangen Kalibening,  Banjarnegara,  sekaligus  membantu petani  dalam  mendeteksi  penyakit  daun  kentang secara cepat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  D.  Puspitasari,  “Pertanian  Berkelanjutan Berbasis Revolusi Industri 4.0,” J.  Layanan Masy. (Journal Public Serv. , vol. 3, no. 1, p. 26,  2020,  doi:  10.20473/jlm.v3i1.2019.26- 28.
[2]
M. Azis and E. A. Suryana, “KOMPARASI
DAN IMPLEMENTASI
KEBIJAKAN DIGITALISASI  PERTANIAN:  PELUANG DAN  TANTANGAN,” Risal.  Kebijak. Pertan.  DAN  Lingkung.  Rumusan  Kaji. Strateg. Bid. Pertan. dan Lingkung. , vol. 10, no.  3,  pp.  179–198,  Dec.  2023,  doi: 10.29244/jkebijakan.v10i3.51083.
[3] M.  Wali et  al. , Penerapan  &  Implementasi Big Data di Berbagai Sektor (Pembangunan Berkalanjutan  Era  Industri  4.0  dan  Sosiety 5.0) . 2023.
[4] N.  M.  S.  Ayomi,  B.  M.  Setiawan,  and  W. Roessali,  “ANALISIS  FLUKTUASI  DAN
ELASTISITAS TRANSMISI HARGA KENTANG DI KABUPATEN MAGELANG,” J.  Litbang  Provinsi  Jawa
Teng. , vol. 18, no. 2, pp. 159–166, Dec. 2020, doi: 10.36762/jurnaljateng.v18i2.828.
[5] A.  M.  Lesmana,  R.  P.  Fadhillah,  and  C. Rozikin,  “Identifikasi  Penyakit  pada  Citra Daun  Kentang  Menggunakan  Convolutional Neural  Network  (CNN),” J.  Sains  dan Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 21–30, Jun. 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i1.377.
[6] L.  Aumatullah,  I.  Ein,  and  M.  M.  Santoni, “Identifikasi  Penyakit  Daun  Kentang Berdasarkan  Fitur  Tekstur  dan  Warna Dengan  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” Semin.  Nas.  Mhs.  Ilmu  Komput. dan Apl. , no. April, pp. 783–791, 2021.
[7] kompas,  “Penurunan  Produksi  Kentang  di
Dieng.” [Online]. Available: https://www.kompasiana.com/15lusiariaxiim ipa25402/6381a6a934b898219a257c54/penu runan-produksi-kentang-di-dieng.2022 [8] M. Kevin Santosa, M. Hanindia Prami Swari, and A. Nugroho Sihananto, “IMPLEMENTASI ARSITEKTUR ALEXNET DAN RESNET34 PADA KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT DAUN KENTANG  MENGGUNKAN  TRANSFER LEARNING,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  5,  pp.  3293–3301,  Jan. 2024, doi: 10.36040/jati.v7i5.7337.
[9] K.  I.  Nauval  and  S.  Lestari,  “Implementasi Deteksi  Objek  Penyakit  Daun  Kentang dengan  Metode  Convolutional  Neutral Network,” J.  Apl.  Teknol.  Inf.  dan  Manaj. , vol.  3,  no.  2,  pp.  136–149,  Nov.  2022,  doi: 10.31102/jatim.v3i2.1576.
[10] M.  Masparudin,  I.  Fitri,  and  S.  Sumijan, “Development  of  Apple  Fruit  Classification System using Convolutional Neural Network (CNN)  MobileNet  Architecture  on  Android Platform,” SISTEMASI , vol. 13, no. 1, p. 230, Jan. 2024, doi: 10.32520/stmsi.v13i1.3533.
[11] S. Abbasi, H. Abdi, and A. Ahmadi, “A Face-
Mask  Detection  Approach  based  on  YOLO
Applied  for  a  New  Collected  Dataset,”  in
2021 26th International Computer
Conference,  Computer  Society  of  Iran (CSICC) ,  IEEE,  Mar.  2021,  pp.  1–6.  doi: 10.1109/CSICC52343.2021.9420599.
[12] M.  I.  Mauladany,  B.  Fatkhurrozi,  and  R.  A. Wibowo,  “Deteksi  Penyakit  Daun  Durian dengan  Algoritma  YOLO  (You  Only  Look Once),” AVITEC ,  vol.  6,  no.  1,  p.  73,  Feb. 2024, doi: 10.28989/avitec.v6i1.2067.
[13] P. Jiang, D. Ergu, F. Liu, Y. Cai, and B. Ma, “A Review of Yolo Algorithm Developments,” Procedia Comput. Sci. , vol.
199, pp. 1066–1073, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.01.135.
[14] M.  P.  Mathew  and  T.  Y.  Mahesh,  “Leaf- based  disease  detection  in  bell  pepper  plant using  YOLO  v5,” Signal,  Image  Video Process. ,  vol.  16,  no.  3,  pp.  841–847,  Apr. 2022, doi: 10.1007/s11760-021-02024-y.
[15] R.  Rajamohanan  and  B.  C.  Latha,  “An Optimized YOLO v5 Model for Tomato Leaf Disease  Classification  with  Field  Dataset,” Eng. Technol. Appl. Sci. Res. , vol. 13, no. 6, pp. 12033–12038, Dec. 2023, doi: 10.48084/etasr.6377.
[16] M.  K.  R.  Asif,  M.  A.  Rahman,  and  M.  H. Hena,  “CNN  based  Disease  Detection Approach  on  Potato  Leaves,”  in 2020  3rd International  Conference  on  Intelligent
Sustainable  Systems  (ICISS) ,  IEEE,  Dec. 2020, pp. 428–432. doi:
10.1109/ICISS49785.2020.9316021.
[17] R.  Raj,  S.  S.  Nagaraj,  S.  Ritesh,  T.  A. Thushar,  and  V.  M.  Aparanji,  “Fruit
Classification  Comparison  Based  on  CNN and YOLO,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol.  1187,  no.  1,  p.  012031, Sep.  2021,  doi: 10.1088/1757-899X/1187/1/012031.
[18] S. Shahriar, S. Allana, S. M. Hazratifard, and R.  Dara,  “A  Survey  of  Privacy  Risks  and Mitigation  Strategies  in  the  Artificial Intelligence  Life  Cycle,” IEEE  Access ,  vol. 11, pp. 61829–61854, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3287195.
[19] Suhartono,  A.  Ardilla,  and  Satria  Gunawan, “Detection  of  Vehicle  Type  And  License Plate  With  Convolutional  Neural  Network Model YOLOv7,” J. Tek. Inform. , vol. x, No. y, no. 2, pp. x-y, 2023.
[20] D.  S.  Park et  al. ,  “Improved  Noisy  Student Training for Automatic Speech Recognition,”
in Interspeech 2020 , ISCA: ISCA, Oct. 2020, pp. 2817–2821. doi:
10.21437/Interspeech.2020-1470.
[21] S.  G.  E.  Brucal,  L.  C.  M.  de  Jesus,  S.  R. Peruda,  L.  A.  Samaniego,  and  E.  D.  Yong,
“Development  of  Tomato  Leaf  Disease
Detection using YoloV8 Model via RoboFlow  2.0,”  in 2023  IEEE  12th  Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) , IEEE, Oct. 2023, pp. 692–694. doi: 10.1109/GCCE59613.2023.10315251.
[22] R.  Gelar  Guntara,  “Pemanfaatan  Google Colab  Untuk  Aplikasi  Pendeteksian  Masker
Wajah Menggunakan Algoritma Deep
Learning YOLOv7,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  55–60,  Feb.  2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i1.750.
[23] S. Khalid, M. Goldenberg, T. Grantcharov, B. Taati,  and  F.  Rudzicz,  “Evaluation  of  Deep Learning  Models  for  Identifying  Surgical Actions and Measuring Performance,” JAMA Netw. Open , vol. 3,  no. 3, p. e201664, Mar.
2020, doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.1664.
[24] A. Polyvyanyy, A. Solti, M. Weidlich, C. Di Ciccio,  and  J.  Mendling,  “Monotone
Precision and Recall Measures for
Comparing Executions and Specifications of Dynamic Systems,” ACM Trans. Softw. Eng. Methodol. , vol. 29, no. 3, pp. 1–41, Jul. 2020, doi: 10.1145/3387909.
[25] A. Aboah, B. Wang, U. Bagci, and Y. Adu- Gyamfi,  “Real-time  Multi-Class  Helmet Violation  Detection  Using  Few-Shot  Data
Sampling Technique and YOLOv8,” in 2023
IEEE/CVF  Conference  on  Computer  Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) , IEEE, Jun. 2023, pp. 5350–5358.
doi: 10.1109/CVPRW59228.2023.00564.