Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar  luasan  hasil-hasil  penelitian,  studi pustaka, karya  ilmiah yang  berkaitan dengan  Informasi dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan  dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April  2022
Dewan Redaksi
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 April 2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka. Jurnal ini terbit dua kali setahun  pada bulan April dan Oktober. Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika yang bertujuan untuk menghubungkan adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung)
Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu
Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK
MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret) Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah, St., M.Kom (STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI

## Halaman
Peningkatan Pengelolaan Arsip Surat Menyurat Melalui Aplikasi Berbasis Web Dengan Metode First In First Out Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3,
(AMIK Dian Cipta Cendikia 12 ,AMIK Lampung 3 ) .................................................... 01-08
Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis  Web Pada Amik Dian Cipta Cendikia Bandar  Lampung Sukatmi 1 , Euis Mustika Prianganti 2 , Astriyanti 3
( AMIK DCC Bandar Lampung 123 ) ........................................................................... 09-14
Klasifikasi Penyakit Powdery Mildew Pada Ceri Manis Dengan Menggunakan Algorita Convolutional Neural Network (CNN) Iwansyah Edo Hendrawan 1 , M. Ilhamsyah 2 , Dadang Yusup 3 (Universitas Singaperbangsa Karawang 123 )  ............................................................... 15-20
Penerapan Finite State Automata Pada Desain Vending Machine Masker Dan Hand Sanitizer Ridwan 1 , Windu Gata 2 , Hafifah Bella Novitasari 3 , Laela Kurniawati 4 , Sri Rahayu 5 (Universitas Nusa Mandiri 12 ) ..................................................................................... 21-28
Analisis Perhitungan Muatan Sedimentasi Berdasarkan Kedalaman Air ( Chart Datum )
Pada Senipah Channel Di Kabupaten Kutai Kartanegara Berbasis Web Salmajah
(Stmik Handayani Makasar)  ...................................................................................... 29-43

## Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis Mobile
Novita Lestari Anggreini 1 , Ichsan Perdana Putra 2 ( Politeknik TEDC Bandung ) ...................................................................................... 44-49
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Pengaruh  Media Sosial Terhadap Semangat Belajar Mahasiswa  Di Masa Pandemi Covid 19
Fiqih Satria 1 , Hermanto 2
(Universitas Raden Intan Lampung ) ......................................................................... 50-56
Klasifikasi Kinerja Pembayaran  Angsuran Dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama)
Dwi Marisa 1 , Sigit Mintoro 2 , Supriyanto 3 , Sani Hanika lubis 4 , Sri Lestari 5
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi )  ................................................................57-61
Peningkatan Akurasi Prediksi Pengadaan Bahan Baku Produksi Dengan Menggunakan Metode Neural Network Mumtaz Muttakin 1 , Sabar Hanadwiputra 2
(STMIK Bani Saleh, Bekasi) ................................................................................................... 62-72
Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Simulasi Vending Machine Pergantian Seragam Karyawan
Ristyani Slamet 1 , Windu Gata 2 , Ketut Sakho Parthama 3 , Nita Merlina 4 , Eni Heni Hermaliani 5
(Universitas Nusa Mandiri 1,2,4,5 , Universitas Pramita Indonesia 3 )  ..........................................73-79
Penerapan Metode Electre Untuk Pemilihan Pengajar Terbaik Muchamad Maskhur 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank, Semarang) ............................................................................ 80-88
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kenaikan Pangkat Jabatan Fungsional(Asn) Metode Topsis
Nurmayanti 1 , Merri Parida 2 , M. Reka Yuansyah 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi ) .................................................................. 89-96
Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Articulate Storyline 3 Pada Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek
Dikwan Moeis 1 , Andi Harmin 2 (STMIK Profesional Makasar 12 )  ...............................................................................97-106
Penentuan Penerima Beasiswa Di Stmik Bani Saleh Dengan Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Knearest Neighbors
Siti Chodijah 1 , Mohammad Iqbal 2
(Universitas Gunadama 12 )  ........................................................................................ 107-114
Perancangan Sistem Informasi Kehadiran Pegawai Dan Skp (Sikap)
Pada Institut Agama Islam Negeri (Iain) Metro
Toto Andri Puspito
(Institut Agama Islam Negeri Metro - )  .......................................................................115-120
Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik (Siakad) Terhadap Kepuasan Mahasiswa Sebagai Pengguna Aidah Hami 1 , Dyah Anggraini 2
(Stmik Bani Saleh 1 , Universitas Gunadarma)  ...........................................................121-129
Implementasi Metode Bag Of Visual Words Dalam Pengenalan Citra Masker Pada Wajah Komang Budiarta 1 , I Made Budi Adnyana 2 , Gede Herdian Setiawan 3
(ITB STIKOM BALI )  .............................................................................................. 130-137

## Sistem Tiket Helpdesk Pada Stmik Bani Saleh
Zaenal Mutaqin Subekti 1 , Kresno Murti Prabowo 2 , Budi 3 (STMIK Bani Salih 123 )  .............................................................................................. 138-144
Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Berpotensi  Drop Out
Sidik Rahmatullah 1 , Ngajiyanto 2 , Pakarti Riswanto 3 ,, Arief Hendriawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 123 )  .............................................................145-153
Pengklasteran Risiko Covid-19 Di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding Dan Algoritma K-Means Clustering
Silviana 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Alwis Nazir 3 , Elvia Budianita 4 ,
Fadhillah Syafria 5 , Siska Kurnia Gusti 6
(Universitas Riau 2 , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,3,4,5,6 )  ..... 154-163
Aplikasi Pengelolaan E-Document Sistem Penjaminan Mutu Internal Menggunakan Metode User Centered Design Andi Harmin 1 , Rosnani 2 (STMIK Profesional Makassar 12 ) .............................................................................. 164-173
Game Edukasi Mengenal Kepulauan Indonesia Menggunakan Unity 3d Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sekolah Dasar Tri Aditama 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Tati Suprapti 3
(STMIK IKMI Cirebon)  ............................................................................................ 174-179
Alat Pemantau Bilik Desinfektan Untuk Pencegahan Penularan  Covid 19 Dengan Internet Of Things (I.O.T) Berbasis Microcontroller
Yusup Supriadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  .............................................................................. 180-193
Penerapan Metode Fuzzy Ahp ( Analytical Hierarchy Process ) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dosen Terbaik  (Studi Kasus : Stmik Pringsewu)
Afrizal Martin 1 , Bambang Suprapto 2 , Sulasminarti 3 , Akni Widiyastuti 4 , Deny Firmansyah Kurniawan 5 , Henry Simanjuntak 6
(STMIK Pringsewu 1 , AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23456 )  .......................... 194-207
Game Edukasi Pembelajaran Anak Usia Dini Berbasis Android Ferly Ardhy 1 Gusnaedi Adam 2 Agustinus Eko Setiawan 3
Anti Aisyah 4
(unversitas aisyah pring sewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  .................. 208-213
Sistem Informasi Penjualan Alat-Alat Pancing Berbasis Web Pada Toko Yoggi Bersaudara Di Talang Padang Kabupaten   Tanggamus (Studi Kasus Toko Yoggi Bersaudara)
Rima Mawarni 1 , Dewi Triyanti 2 , Dodi Afriansyah 3 , Yoggi Kurniawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 14 AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23 ).. 214-219
Implementasi Algoritma Winnowing Dalam Mendeteksi Plagiarisme Pada Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa (   ITB STIKOM BALI)  ................................................................................................ 220-230
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Menggunakan Metode Composite Performance Index (Cpi) Pada Smk Negeri 1  Kotabumi
Rustam 1 , Pakarti Riswanto 2 , Dwi Marisa Efendi 3 , Asep Afandi 4 , Supriyanto 5 , Desri Arisandi 6
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ........................................................... 231-238

## Klasifikasi Penyakit Powdery mildew Pada Ceri Manis Dengan Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)
Iwansyah Edo Hendrawan 1 , M. Ilhamsyah 2 , Dadang Yusup 3
Universitas Singaperbangsa Karawang 123
Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya Kec.Telukjambe Timur Kab.Karawang 123 Email : iwansyahedo123@gmail.com 1 , muhammad.ilhamsyah18009@student.unsika.ac.id 2 , dadang.dyf@staff.unsika.ac.id 3

## ABSTRAK
Ceri  manis  merupakan  buah  yang  memiliki  nilai  tinggi  sebagai  barang  komoditas,  selain  itu  ceri  manis memiliki berbagai manfaat untuk kesehatan sehingga potensi akan buah ini sangat besar. Dalam budidaya ceri  manis  petani  seringkali  menemui  permasalahan  yang  mengganggu  budidaya  tanaman  ceri  manis. Powdery  mildew adalah  salah  satu  penyakit  yang  biasa  menginfeksi  ceri  manis  dimana  penyakit  ini menginfeksi  bagian  daun dan  memicu  penuaan dini pada  ceri  manis.  Penanganan  yang  tidak  tepat  pada tanaman  ceri  manis  yang  terinfeksi  dapat  membuat  penyebaran powdery  mildew ke  pohon  ceri  manis lainnya  yang  dapat  menurunkan  hasil  panen  ceri  manis.  Untuk  membantu  penanganan  daun  ceri  manis sistem  klasifikasi  dapat  menjadi  solusi  yang  bisa  digunakan  dalam  menemukan powdery  mildew yang menginfeksi tanaman ceri manis. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model yang dapat melakukan klasifikasi terhadap daun ceri manis yang telah terinfeksi powdery mildew pada daun nya, model bekerja dengan  membandingkan  daun  ceri  manis  yang  ada  dalam  dataset  dengan  daun  ceri  manis  yang  akan diperiksa. Dari penelitian ini hasil yang dilakukan menggunakan algoritma CNN mendapatkan hasil yang baik dimana model mendapatkan akurasi sebesar 99.9% akurasi validasi sebesar 100% dan akurasi testing sebesar 100% .
Kata kunci : Ceri manis, Klasifikasi, Convolutional Neural Network

## ABSTRACTS
Sweet cherry are a fruit that has a high value as a commodity, besides that sweet cherry have various health benefits,  so  the  potential  of  this  fruit  is  very  large.  In  the  cultivation  of  sweet  cherry,  there  are  often problems that interfere with the cultivation of sweet cherry.  Powdery mildew is one of the diseases that commonly infects sweet cherry where this disease infects the leaves and triggers premature aging of sweet cherry. Improper handling of infected sweet cherry plants can spread powdery mildew to other sweet cherry trees which can reduce sweet cherry yields. To help treat sweet cherry leaves, the classification system can be a solution that can be used to find powdery mildew that infects sweet cherry plants. The purpose of this study is to create a model that can classify sweet cherry leaves that have been infected with powdery mildew on their leaves, the model works by comparing the sweet cherry leaves in the dataset with the sweet cherry leaves to be examined. From this research the results conducted using CNN get good results where the model gets an accuracy of 99.9%, validation accuracy is 100% and testing accuracy is 100%.
Keywords : Sweet cherry, Classification, Convolutional Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Powdery  mildew (PM)  pada  ceri  manis  manis (Prunus avium L.) disebabkan oleh Podosphaera cerasi Moparthi, Bradshaw & Rooney-Lathamm yang menyerang daun ceri manis manis, penyakit ini  merupakan  penyakit  prapanen  dan  kerugian yang  sangat  besar  dapat  membuat  penurunan pada kualitas buah ceri manis (1,2).
Epidemi powdery mildew pada pohon ceri manis manis dimulai saat awal musim tanam sekitar 4- 6    minggu  setelah  kuncup  mekar, powdery mildew dapat  mengurangi  kekuatan  tanaman dengan  menginfeksi  daun  yang  dapat  membuat fotosintesis terhambat serta merangsang penuaan dini (2).
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini semakin  pesat,  dengan  hal  ini  sangat  banyak penyebaran  informasi  dengan  memanfaatkan internet sebagai medianya  (3). Pengolahan citra digital  atau  image  processing  telah  digunakan sebagai  sumber  data  utama  dalam  berbagai bidang  seperti  bidang  pertanian,  perencanaan kota, manajemen risiko bencana dan hal ini telah menjadi  bukti  bahwa  pengolahan  citra  digital efektif dan kritis dalam meberikan informasi (4). Image  processing dapat  digunakan  untuk membantu  dalam  melakukan  klasifikasi  objek dengan  cepat  berdasarkan  dataset  yang  tersedia (5).
Penanganan  dalam  mengatasi powdery  mildew saat ini menggunakan cara manual dimana petani langsung  memberikan  penanganan  langsung berupa pemberian obat atau pemotongan bagian yang terinfeksi, namun dalam hal ini membutuhkan  petani  yang  berpengalaman namun  luasnya  perkebunan  juga  dapat  menjadi masalah dimana sulitnya mencari banyak petani yang  berpengalaman.  Dengan  perkambangan teknologi saat ini kita dapat menggunakan sistem klasifikasi  untuk  menemukan  tanaman  yang terkena  penyakit  sehingga  penanganan  dapat dilakukan  dengan  tepat,  kelebihan  sistem klasifikasi  ini  juga  dapat  mengurangi  jumlah pekerja ahli yang dibutuhkan.
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan  algoritma  jaringan  saraf  mendalam, dan cukup umum diterapkan untuk menganalisis gambar  visual,  CNN  merupakan  multilayer perceptron  yang  setiap neuronnya  terhubung  ke semua  neuron  di  lapisan  berikutnya  (6).  Pada bidang  CNN  salah  satu  algoritma  yang  sering digunakan dalam klasifikasi dan memiliki tingkat akurasi  yang  cukup  tinggi  dengan  minimal preprocessing  maupun  segementasi  (7).  Pada klasifikasi,  CNN  mendapat  masukan  atau  citra masukan  untuk  diproses  ke  dalam  dan diklasifikasi ke kategori tertentu (8).
Abdul Jalil Rozaqi dalam penelitiannya "Deteksi Penyakit  pada  Daun  Kentang  Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional Neural Network " menggunakan dataset sebanyak 1152  dataset  yang  dibagi  80%  untuk  data  latih dan 20% data testing mendapatkan nilai akurasi 95%  dan  akurasi  validasi  94%  (9).  Lalu  Andi Asrafil  Ardan  Paliwang  dalam  penelitiannya "Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Apel  Dari  Citra Daun  Dengan Convolutional  Neural  Network " menggunakan  dataset  sebanyak  7700  data  train
dan  1943  data  validasi  mendapat  nilai  akurasi sebesar  97,1%  (8).  Dari  hasil  penelitian sebelumnya  algoritma Convolutional  Neural Network mendapat nilai akurasi yang baik dalam melakukan klasifikasi.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sebuah model yang dapat membantu petani ceri manis  dalam  melakukan  deteksi  dini  terhadap pohon  ceri  manis  yang  terinfeksi  oleh powdery mildew .

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini melakukan beberapa tahap untuk  melakukan  klasifikasi  pada  daun  ceri manis  yang  terkena  penyakit powdery  mildew , rancangan  penelitian  ditampilkan  seperti  yang ada pada Gambar 1.
Gambar  1 Rancang Penelitian
Penelitian ini melakukan lima tahap yaitu dataset collection,  prepocessing  data,  classification, evaluation  untuk  penjelasan  tiap  tahap  yang terdapat pada Gambar 1 sebagai berikut:
2.1 Dataset Collection
Dataset  Collection adalah  tahapan  untuk mengumpulkan data yang akan digunakan dalam penelitian  penyakit  pada  daun  ceri  manis. Ketersediaan  dataset  untuk  penelitian  adalah faktor  yang  sangat  penting  dalam  pengolahan citra digital (10).
Data  yang  diambil  merupakan  data  sekunder yang  berasal  dari  situs  Kaggle  Dataset  dengan
nama  " New  Plant  Diseases  Dataset "  yang diunggah  oleh  Samir  Bhattarai  pada  november 2018 dalam dataset ini menggunakan perbandingan  80%  untuk  data  latih  dan  20% untuk  data  validasi.  Gambar  pada  dataset berukuran 256x256 pixel dan terbagi dalam dua jenis yaitu daun ceri manis sehat dan ceri manis yang terkena powdery mildew . Gambar 2 adalah contoh daun ceri manis yang sehat dan Gamber 3 adalah daun ceri manis yang telah terinfeksi oleh powdery mildew
Gambar  2 Daun Ceri Manis Sehat
Gambar  3 Daun Ceri Manis Terkena Powder Mildew
Rincian  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1 Data Penelitian Sampel Jumlah Data Ceri Sehat 4.554 Ceri Powdery mildew 4.208 Total 8.762 2.2 Preprocessing Data
Preprocessing  Data salah  satu  tahap  persiapan untuk mengolah data yang akan digunakan dalam
tahap selanjutnya (11). Data yang telah diperoleh dipisahkan berdasarkan kebutuhan dan membuang  data  yang  tidak  digunakan  selain dataset ceri manis.
Rincian  data  yang  digunakan  oleh  model ditampilkan dalam tabel 2.
Tabel 2 Rincian Data Penelitian Sampel Data Latih Data Valid Ceri Sehat 3.652 902 Ceri Powdery mildew 3.366 832 Total 7.018 1.734 2.3 Classification Classification merupakan  tahap  dimana gambar diklasifikasikan  dengan  menggunakan  metode CNN. Algoritma CNN termasuk dalam supervised  learning  dimana  dalam  melakukan identifikasi gambar membutuhkan pelatihan data (9). Karena CNN memiliki sifat konvolusi maka dapat digunakan pada data berjenis dua dimensi (8).
Gambar  4 Proses Konvolusi CNN
Klasifikasi menggunakan CNN dengan arsitektur sebagai berikut :
Tabel 3 Arsitektur CNN Layer (Type) Output Shape Param conv2d_11 (Conv2D) (None, 148,  148, 128) 3584 max_pooling2d_11 (MaxPooling2D) (None, 74, 74, 128) 0
conv2d_12 (Conv2D) (None, 72, 72, 64) 73792 max_pooling2d_12 (MaxPooling2D) (None, 36, 36, 64, 0) 0 conv2d_13 (Conv2D) (None, 34, 34, 32) 18464 max_pooling2d_13 (MaxPooling2D) (None, 17, 17, 32) 0 flatten_6 (Flatten) (None, 9248) 0 dense_13 (Dense) (None, 256) 2367744 dense_14 (Dense) (None, 128) 32896 dropout_3 (Dropout) (None, 128) 0 dense_15 (Dense) (None, 2) 258 Total params : 2,496,738
Trainable params : 2,496,738 Non-trainable params : 0

## 2.4 Evaluation
Pada  tahap  evaluation  model  akan  di  evaluasi dengan  menilai  apakah  telah memenuhi  kriteria sukses atau tidak.

## 3. PEMBAHASAN
Pelatihan  model  dijalankan  sebanyak  10  epoch dengan data training sebanyak 7016 data dan data validasi  sebanyak  1734  data.  Dataset  yang digunakan terdiri dari dua kelas yaitu kelas daun yang sehat dan daun yang terkena powdery milk. Berikut adalah tabel hasil pelatihan:
Tabel 4 Tabel Hasil Epo ch accura cy loss val_accur acy val_lo ss 1 0.8120 0.35 00 0.8652 0.3429 2 0.9761 0.07 33 0.9961 0.0479 3 0.9912 0.02 95 0.9961 0.0252
4 0.9634 0.11 92 0.9863 0.0330 5 0.9893 0.03 08 0.9883 0.0187 6 0.9962 0.01 50 0.9961 0.0181 7 0.9981 0.00 53 0.9961 0.0152 8 1.0000 0.00 10 0.9980 0.0061 9 0.9991 0.00 60 1.0000 0.0027 10 0.9991 0.00 60 1.0000 1.4672 e-04
Pada epoch pertama model mendapatkan akurasi sebesar  81.2%  dengan  los  sebesar  35%  dan akurasi  validasi  sebesar  86,5%  dengan  loss validasi  sebesar  34,3%.  Namun  pada  epoch terakhir  atau  kesepuluh  model  sudah  menjadi jauh lebih baik loss sudah menurun dan akurasi juga sudah meningkat.
Pada  epoch  kesepuluh  model  mendapatkan akurasi sebesar 99,9% dengan loss sebesar 0,6 % dan  akurasi  validasi  sebesar  100%  dengan  loss sebesar  0,014%.  Berikut  adalah  tren  dari pelatihan model:
Gambar  5 Model Loss
Gambar  6 Model Validation Loss Gambar  7 Model Accuracy
Gambar  8 Model Validation Accuracy
Dari hasil pengujian menggunakan data testing, didapatkan confussion matrix sebagai berikut :
Tabel 5 Tabel Confussion Matrix N=20 Aktual Positif (+) Aktual Negatif (-) Prediksi Positif (+) TP = 10 FN = 0 Prediksi Negatif (-) FP = 0 TN = 10
Dari confussion matrix tersebut didapatkan :
Accuracy = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 = 100%
Precission = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 +  𝐹𝑃 = 100%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 +  𝐹𝑁 = 100%

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  model  memiliki  performa yang  sangat  baik  dengan  hasil  akurasi  training sebesar 99.9% akurasi validasi sebesar 100% dan akurasi testing sebesar 100% . dan loss training sebesar  0,006%  dan  loss  validasi  sebesar 0,0014%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Olmstead  JW,  Lang  GA,  Grove  GG. Assessment  of  severity  of powdery mildew infection of sweet cherry leaves by  digital  image  analysis.  HortScience. 2001;36(1):107–11.
[2] Moparthi  S,  Bradshaw  M.  Fungicide efficacy trials for the control of powdery mildew (Podosphaera  cerasi)  on  sweet cherry  trees  (Prunus  avium). Biocontrol Sci Technol. 2020;30(7):659–70. [3] Arifin  AZ,  Darwanto  R,  Navastara  DA, Ciptaningtyas  HT.  Klasifikasi  online dokumen  berita  dengan  menggunakan algoritma  Suffix  Tree  Clustering.  In: Seminar  Sistem  Informasi  Indonesia (SESINDO2008). 2008. [4] Ghaffarian S, Valente J, Van Der Voort
M,  Tekinerdogan  B.  Effect  of  attention mechanism  in  deep  learning-based remote  sensing  image  processing:  A systematic  literature  review.  Remote
Sens. 2021;13(15):2965.
[5] Maulana FF, Rochmawati N. Klasifikasi citra  buah  menggunakan Convolutional Neural  Network .  J  Informatics  Comput Sci. 2019;1(02).
[6] Rasywir  E,  Sinaga  R,  Pratama  Y.
Analisis  dan  Implementasi  Diagnosis Penyakit Sawit dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN). J
Parad UBSI. 2020;22(2):117–23.
[7] Dzaky  ATR,  Al  Maki  WF.  Deteksi
Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network . eProceedings Eng. 2021;8(2).
[8] Paliwang AAA, Septian MRD, Cahyanti M,  Swedia  ER.  Klasifikasi  Penyakit Tanaman Apel Dari Citra Daun Dengan Convolutional Neural Network . Sebatik. 2020;24(2):207–12.
[9] Rozaqi  AJ,  Sunyoto  A,  rudyanto  Arief M. Deteksi Penyakit Pada Daun Kentang Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode Convolutional  Neural  Network . Creat Inf Technol J. 2021;8(1):22–31.
[10] Mayatopani H, Borman RI, Atmojo WT, Arisantoso  A.  CLASSIFICATION  OF VEHICLE TYPES USING BACKPROPAGATION NEURAL NETWORKS  WITH  METRIC  AND ECENTRICITY  PARAMETERS.  J  Ris
Inform. 2021;4(1):65–70.
[11] Fadlia  N,  Kosasih  R.  Klasifikasi  Jenis
Kendaraan Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network (Cnn).  J Ilm Teknol
dan
Rekayasa.
2020;24(3):207–15.