## Analisis Kualitas Jagung Berbasis IoT dengan Penerapan Model SSD Mobilenet dan Histogram
Audy 1 , Zaini 2
Intisari—Jagung adalah salah satu bahan pangan pokok yang dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia.  Dalam  beberapa  tahun terakhir, bahan pertanian makin terancam, sehingga produktivitas  pangan  makin  sedikit,  termasuk  jagung.  Selain peningkatan  produktivitas  jagung,  harus  diperhatikan  juga peningkatan kualitas produk jagung tersebut. Hal tersebut perlu dilakukan  agar  jagung  memiliki  keunggulan  kompetitif.  Oleh karena  itu,  dilakukan  penelitian  mengenai  hal-hal  yang memengaruhi  kualitas  jagung,  baik  dari  segi  pertumbuhan tanaman  jagung  maupun  segi  kualitas  fisik  jagung.  Penelitian dibagi  dalam  dua  aspek,  yaitu  aspek  pertumbuhan  jagung  yang baik  dengan  pemantauan  berbasis  internet  of  things  (IoT)  dan identifikasi jagung dengan pengolahan citra digital menggunakan model  SSD  Mobilenet.  Penelitian  pada  pertumbuhan  jagung mengacu  pada  dua  macam  penyakit  jagung  (hawar  daun  dan tongkol busuk) dengan memantau suhu udara, kelembapan udara untuk  penyakit  hawar  daun,  dan  jarak  antar  tanaman  jagung untuk penyakit tongkol busuk. Penelitian dilakukan menggunakan  mikrokontroler  Arduino  Uno,  sensor  DHT11, sensor  VL53L0X,  dan  ESP8266  untuk  akses  data  ke  website dengan komunikasi IoT. Klasifikasi jagung dibagi atas tiga jenis, yaitu normal, berjamur, dan busuk. Identifikasi kualitas  jagung dengan  pengolahan  citra  digital  dilakukan  menggunakan TensorFlow dengan model SSD Mobilenet dengan pemrograman Python pada Raspberry Pi, sebagai opsi utama dalam klasifikasi kualitas  fisik  jagung,  dan  identifikasi  warna  RGB  jagung menggunakan  Delphi  7  pada  komputer  sebagai  opsi  tambahan dalam  klasifikasi  fisik  jagung.  Jumlah  sampel  yang  digunakan adalah  180  sampel  biji  jagung  dengan  pengujian  sepuluh  kali pada masing-masing tipe kualitas jagung. Didapatkan hasil yaitu pengenalan  kualitas  jagung  normal  sembilan  kali  benar, pengenalan  kualitas  jagung  berjamur  tujuh  kali  benar,  dan pengenalan  kualitas  jagung  busuk  enam  kali  benar,  dengan tingkat akurasi 73,3 %.
Kata Kunci— Arduino Uno, DHT11, VL53L0X, ESP8266, Model SSD Mobilenet, RGB.

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia merupakan  negara  agraris  karena  sebagian besar masyarakat mengandalkan hidup dari sektor pertanian. Namun, dalam  beberapa  tahun  terakhir,  bahan  pertanian  makin terancam,  sehingga  produktivitas  makin  sedikit.  Salah  satu bahan  pangan  yang  terancam  produktivitasnya  adalah  jagung ( Zea mays L. ). Pada tahun 2016, total konsumsi jagung adalah 23,84 juta ton, sementara produksi jagung pada tahun tersebut sebesar 23,58 juta ton [1]. Data tersebut menunjukkan bahwa
Indonesia  mengalami  defisit  jagung  sebesar  0,26  juta  ton. Defisit jagung ini juga dialami pada tahun-tahun sebelumnya.
Selain peningkatan produktivitas jagung, harus diperhatikan pula peningkatan kualitas produk jagung tersebut. Hal tersebut perlu  dilakukan  agar  komoditas  jagung  memiliki  keunggulan kompetitif. Namun, permasalahan kualitas jagung sampai saat ini masih menjadi suatu persoalan. Makalah ini mengambil dua aspek yang diteliti, yaitu kualitas tanaman jagung ketika masa pertumbuhan,  dengan  komunikasi  berbasis internet  of  things (IoT), dan kualitas jagung yang diidentifikasi dengan computer vision .  Hal  tersebut  dapat  memudahkan  pekerjaan  petani jagung  dalam  pemantauan  tanaman  jagung  selama  masa pertumbuhan dan jagung setelah panen.
Pada masa pertumbuhan jagung, terdapat dua permasalahan yang  umum  terjadi.  Yang  pertama  adalah  hawar  daun  pada tanaman  jagung,  yang  memiliki  ciri-ciri  berupa  bercak kebasahan pada daun tua yang dapat menginfeksi daun muda. Penyebab hawar daun adalah tanaman jagung terinfeksi jamur H. Turcicum . Jamur ini dapat bertahan hidup sampai satu tahun. Jamur ini mudah berkembang pada daerah yang lembab. Oleh karena itu, penyakit ini sering muncul ketika musim hujan dan di daerah dengan kelembapan udara yang sangat tinggi. Jamur ini dapat disebarkan oleh angin. Oleh sebab itu, biasanya jamur ini  menyerang  dedaunan  dan  kemudian  batang  jagung  [2]. Permasalahan  kedua  dalam  pertumbuhan  jagung  adalah tongkol busuk, yang memiliki gejala berupa pembusukan pada tongkol jagung, sehingga menyebabkan gagal panen. Penyebab tongkol busuk ini adalah infeksi jamur Fusarium moniliforme . Penyakit  ini  disebabkan  oleh  penanaman  jagung  yang  terlalu rapat. Jamur pada penyakit tongkol busuk ini juga berkembang pesat pada tempat dengan kelembapan udara yang sangat tinggi jika  varietas  tanah  penanaman  sebelumnya  pernah  terkena penyakit tongkol busuk [3].
Dari hasil survei kepada beberapa petani jagung, diketahui bahwa  kebanyakan  petani  jagung  menggunakan  bibit  unggul dalam  penanaman  jagung  agar  tanaman  jagung  tetap  sehat. Penelitian  ini  dilakukan  pada  lahan  jagung  yang  tidak menggunakan  bibit  unggul  pada  daerah  normal,  daerah  yang sering mengalami hujan, dan lahan perumahan untuk pengujian terkait  penyakit  tongkol  busuk.  Oleh  karena  itu,  dibuat alternatif dengan memantau suhu udara, kelembapan udara, dan jarak  antar  tanaman  jagung  menggunakan  mikrokontoler Arduino,  sensor  DHT11  dan  sensor  VL53L0X  yang  berbasis IoT.  IoT  adalah  sebuah  konsep  yang  bertujuan  memperluas manfaat  konektivitas  internet  yang  tersambung  secara  terus- menerus.  Konsep  IoT  ini  sendiri  termasuk  sederhana,  yaitu memiliki tiga komponen utama: barang fisik dengan modul IoT, perangkat  koneksi  ke  internet,  dan cloud  data untuk menyimpan  basis  data.  Pada  alat  pemantauan  pertumbuhan jagung,  yang  berperan  sebagai  barang  fisik  adalah  modul Arduino beserta sensor; perangkat penghubung modul dengan jaringan internet adalah modul ESP8266; sedangkan cloud data
1,2 Program  Studi  Magister,  Jurusan  Teknik  Elektro,  Fakultas Teknik, Universitas Andalas, Limau Manis, Pauh, Padang, Sumatra Barat 25163 Indonesia (tlp :+62-751-71181 ; fax :+62-751-71085;e- mail: ¹ audybudisantosa@gmail.com, ² zzaini21@gmail.com)
[Diterima: 20 November  2021, Revisi: 25 Februari  2022]
menyimpan basis data menggunakan 000webhost. Pemantauan pertumbuhan jagung akan tampil pada website secara real time [4].  Penggunaan  komunikasi  IoT  ini  dapat  memudahkan pekerjaan  petani  jagung,  yaitu  tidak  perlu  memantau  kondisi lahan jagung secara langsung, tetapi dapat dilakukan di rumah atau tempat lainnya.
Pengolahan citra digital merupakan salah satu alternatif yang digunakan  dalam  pengujian  kualitas  jagung  tanpa  merusak sampel  (objek).  Dengan  penggunaan  teknologi  ini,  kualitas jagung dapat ditentukan dengan cepat, murah, dengan tingkat ketelitian  yang  dapat  dipercaya.  Penggunaan  teknologi pengolahan  citra  untuk  mengidentifikasi  kualitas  fisik  jagung dapat memberikan akurasi hingga 95% [5].
Convolutional  neural  network (CNN)  merupakan  metode pada machine  learning yang  dikembangkan  dari multi  layer perceptron (MLP) yang dirancang untuk memproses data dua dimensi.  CNN  merupakan  salah  satu  jenis  algoritme deep learning yang  dapat  menerima  masukan  berupa  gambar, menentukan aspek atau objek dalam sebuah gambar yang dapat digunakan  mesin  untuk  mengenali  gambar,  dan  membedakan satu gambar dengan yang lainnya [6]. Pemodelan sistem yang digunakan adalah model single shot detector (SSD) Mobilenet, yang  merupakan  salah  satu  arsitektur  CNN.  Proses  pelatihan ( training )  pada  jaringan  saraf  ini  merupakan  tahapan  saat jaringan  saraf  dilatih  untuk  memperoleh  akurasi  yang  tinggi dari klasifikasi yang dilakukan. Tahapan ini terdiri atas proses feed forward dan proses backpropagation [7].
Makalah  ini  bertujuan  memaparkan  analisis  hal-hal  yang memengaruhi  kualitas  jagung,  dilihat  dari  segi  pertumbuhan tanaman  jagung  dan  segi  fisik  hasil  panen  jagung.  Dari  segi pertumbuhan  tanaman  jagung,  dilakukan  penelitian  berupa pemantauan  pertumbuhan  tanaman  jagung  berdasarkan  dua macam penyakit jagung, yaitu hawar daun dan tongkol busuk, yang dikomunikasikan secara IoT. Dari segi fisik hasil panen jagung,  dilakukan  penelitian  menggunakan  pengolahan  citra digital,  yaitu  menggunakan  model  SSD  Mobilenet  untuk mengklasifikasikan kualitas jagung dan menganalisis perbedaan  indeks  warna  RGB  yang  berperan  sebagai  opsi tambahan  dalam  klasifikasi  kualitas  jagung.  Tabel  I menunjukkan  definisi  penyakit  jagung  yang  diteliti  dari  segi jenis  penyakit  jagung,  ciri-ciri  fisik  penyakit  jagung,  dan penyebab penyakit jagung [8].

## II. M ETODOLOGI

## A. Pertumbuhan Tanaman Jagung
Penelitian  ini  memantau  pertumbuhan  jagung,  berkaitan dengan penyakit hawar daun dan tongkol busuk. Fokus utama
pemantauan  adalah  pada  suhu  udara,  kelembapan  udara,  dan jarak  antar  tanaman  jagung.  Data  tersebut  akan  ditampilkan melalui LCD pada alat dan dapat diakses pada website sebagai komunikasi  berbasis  IoT.  Sistem  yang  dibuat  menggunakan LED dan buzzer untuk notifikasi kondisi dalam penanaman dan pertumbuhan  jagung  di  lahan  jagung  serta  dapat  diakses melalui website .  Alur  kerja  alat  pemantauan  pertumbuhan jagung dijabarkan pada Gbr. 1.
Seperti  terlihat  pada  Gbr.  1,  pemrograman  dilakukan menggunakan  aplikasi  pemrograman  Arduino.  Pembacaan suhu  dan  kelembapan  udara  dilakukan  menggunakan  sensor DHT11  dan  pembacaan  jarak  antar  tanaman  jagung menggunakan sensor VL53L0X, dengan komunikasi berbasis IoT. Komunikasi IoT digunakan untuk memudahkan pekerjaan petani jagung dalam memantau kondisi lahan jagung dari jarak jauh.  Namun,  dalam  penelitian  ini  komunikasi  IoT  hanya berperan dalam pemantauan pertumbuhan jagung. Pemantauan dapat  dilakukan  melalui  suatu website yang  telah  dirancang tanpa  ada  pengontrolan  terkait  kondisi  pertumbuhan  jagung. Data  berupa  kelembapan  udara,  suhu  udara,  dan  jarak  antar
T ABEL I
D EFINISI P ENYAKIT J AGUNG
Penyakit Definisi Penyebab Hawar daun Bercak kebasahan pada daun yang tua dan menyebabkan daun tanaman jagung mengering. Kelembapan udara yang sangat tinggi. Tongkol busuk Tanaman jagung yang terinfeksi dengan gejala awal pembusukan tongkol pada tanaman jagung dan biji jagung pada jagung berjarak.
Penanaman yang terlalu rapat. Gbr. 1 Diagram alir kerja alat pemantauan pertumbuhan jagung. ESP8266 ESP8266 Tampilan pada LCD dan website Tampilan pada LCD dan website LED merah ON Buzzer ON 2x
LED hijau ON Buzzer selalu ON Ya Ya Tidak Tidak Mulai Inisialisasi sensor

## DHT11, VL53L0X, ESP8266
Input sensor DHT11 Input sensor VL53L0X Selesai Kelembapan > 77%; jarak < 20 cm; jarak = 26 cm – 69 cm
Kelembapan = 66%-76%; jarak = 20 cm-25 cm; jarak > 70 cm
tanaman merupakan data yang tampil pada website yang telah dirancang. Keterangan kondisi lahan jagung yang tampil pada halaman  web  didapatkan  dari  analisis  selama  pengamatan berlangsung dan studi literatur yang telah dilakukan. Pada alat pemantauan  pertumbuhan  jagung  dengan  komunikasi  IoT, modul  arduino  dihubungkan  dengan  jaringan  internet menggunakan modul ESP8266, sedangkan desain halaman web dirancang  pada  situs  000webhost  dengan main  tool berupa index.php dan log.php [9].  Selain  tampilan  pada website , keluaran alat pemantauan ini adalah tampilan pada LCD, LED, dan buzzer .  LED  kuning  akan  menyala  jika  Arduino  telah terhubung  dengan  internet.  LED  merah  menyala  ketika  suhu dan  kelembapan  udara  tidak  sesuai,  sedangkan  LED  hijau menyala  ketika  suhu  dan  kelembapan  udara  sesuai. Buzzer
dikhususkan  untuk  keluaran  jarak  antar  tanaman.  Jika  jarak antar  tanaman  aman, buzzer akan  berbunyi dua  kali,  dan  jika jarak antar tanaman tidak aman, buzzer akan selalu berbunyi.

## B. Pengidentifikasian  Kualitas  Jagung  dengan  Pengolahan Citra Digital
Metodologi  penelitian  pada  kualitas  jagung  dijabarkan dalam  Gbr.  2.  Terlihat  bahwa  penelitian  terdiri  atas  beberapa tahap sebagai berikut.
1) Sampel  Jagung: Sampel  jagung  yang  digunakan  terdiri atas tiga jenis kualitas jagung, yaitu biji normal, biji berjamur, dan biji busuk, dengan jumlah sampel enam puluh biji jagung normal, enam puluh biji jagung berjamur, dan enam puluh biji jagung  busuk.  Jumlah  data latih  sebesar  80%  dan  data  uji sebesar  20%  dari  keseluruhan  sampel.  Pengujian  data  baru menggunakan  tiga  jenis  kualitas  jagung  sebanyak  tiga  puluh tongkol.
2) Penentuan Jarak Kamera, Penyinaran, Latar Belakang:
Pada tahap ini, ditentukan jarak kamera, penyinaran, dan latar belakang yang akan menghasilkan data latih dan data uji yang selanjutnya  diolah  oleh  pemrograman  Python  Raspberry  Pi dengan library open source TensorFlow menggunakan model SSD  Mobilenet.  Kemudian,  dilihat  tingkat  akurasi/kemiripan data  tersebut  dengan  pengujian  akhir  menggunakan  tongkol jagung.  Data  latih dan  data  uji  yang  telah  dihasilkan  akan masuk ke tahap preprocessing data, sesuai kualitas biji jagung yang telah ditentukan.
3) Data  Training  dan  Data  Uji: Proses  pengambilan  data latih dan  data  uji  ini  merupakan  proses  pelatihan  berupa pengambilan sampel kualitas biji jagung yang dibagi atas tiga kategori, yaitu biji jagung normal, biji jagung berjamur, dan biji jagung  busuk.  Selanjutnya,  dilakukan  ekstraksi  fitur-fitur utama pada masing-masing tipe kualitas biji jagung.
4) Preprocessing  Data: Tahap  ini  adalah  tahap  penting dalam  pengambilan  data.  Data  yang  digunakan  pada  proses pengambilan data tidak selalu dalam kondisi yang baik untuk diproses.  Terdapat  kendala  seperti  format  data  yang  tidak sesuai  dengan  sistem, outliers, ataupun missing  value . Preprocessing  data merupakan  salah  satu  tahapan  untuk menghilangkan permasalahan tersebut. Tahapan pada preprocessing  data ini  adalah  pelabelan  citra,  konversi  data XML ke CSV, konversi CSV ke TF record , dan map labeling .
5) Pemrograman Pengolahan Citra Digital: Pada tahap ini, terdapat  dua  jenis  aplikasi  pemrograman  pengolahan  citra digital.  Aplikasi  pemrograman  pertama  adalah  pemrograman Python  pada  Raspberry  Pi  dengan  TensorFlow  menggunakan model  SSD  Mobilenet  untuk  menampilkan  kualitas  jagung secara real  time .  Aplikasi  pemrograman  yang  kedua  yaitu Delphi 7 untuk menampilkan analisis histogram pada masing- masing kualitas jagung, yang berperan sebagai opsi tambahan pengenalan kualitas jagung.
Pemrograman  Python  di  Raspberry  Pi  menggunakan TensorFlow.  TensorFlow  adalah library  open  source untuk membangun dan melatih jaringan neural, yang memungkinkan pendeteksian  pola  dan  korelasi,  serupa  dengan  pembelajaran
Gbr. 2 Diagram alir pengolahan citra digital jagung. Mulai Sampel jagung Penentuan jarak kamera, penyinaran, latar belakang Sesuai? Pengambilan data latih dan data uji Preprocessing data Program pengolahan citra TensorFlow dan histogram Pengujian jagung Hasil klasifikasi jagung Selesai Ya Tidak
dan  penalaran  yang  digunakan  oleh  manusia.  Tujuan TensorFlow  dibuat  adalah  untuk  riset,  pengodean,  dan pengembangan  pembelajaran  mesin. Library ini  dapat digunakan pada berbagai bahasa pemrograman, seperti Python, Java,  dan  C++  [10].  Desain  dalam  pemrograman  pada TensorFlow menggunakan algoritme deep learning , sedangkan model SSD Mobilenet digunakan untuk pengolahan citra dalam pengklasifikasian  jagung.  SSD  Mobilenet  merupakan  salah satu arsitektur CNN. Hal yang membedakan SSD Mobilenet ini dengan CNN adalah penggunaan lapisan konvolusi yang sesuai dengan  ketebalan  filter,  berdasarkan  ketebalan  dari  citra masukan [11].
Tahapan  klasifikasi  kualitas  jagung  dengan  pemrograman Python  menggunakan  TensorFlow  dengan  model  SSD dijabarkan pada Gbr. 3. Dataset pelatihan terdiri atas 80% data latih dan 20% data uji (dari jumlah seluruh sampel) yang sudah diberi label klasifikasi kualitas jagung.
Setelah tahap preprocessing data, dilakukan pelatihan SSD Mobilenet. Pada tahap ini, citra diolah dengan model SSD yang terdiri  atas  proses  konvolusi,  fungsi  aktivasi,  dan pooling. Proses konvolusi dilakukan sebanyak enam kali dengan lapisan konvolusi  sebesar  3  ×  3,  sedangkan  ukuran pooling yang digunakan sebesar 2 × 2. Pooling dilakukan sebanyak dua kali, yaitu  setelah  tiga  proses  konvolusi  pertama  dan  tiga  proses konvolusi kedua. Hal ini dilakukan agar ukuran masukan tidak berkurang  secara  drastis  di  setiap  proses  yang  dilakukan. Sementara  itu,  fungsi  aktivasi  berfungsi  untuk  mempercepat proses pelatihan.
Pada  tahap SSD  Mobilenet  generated  model ,  model  yang dihasilkan  SSD  disimpan  untuk  memuat  data  yang  telah dipertimbangkan.  Model  SSD  kemudian  dapat  digunakan kapan  saja  dengan  data  baru  untuk  mengevaluasi  persentase keakuratan/kemiripan  model.  Arsitektur  SSD Mobilenet yang lengkap  untuk  klasifikasi  kualitas  jagung  menambah  satu lapisan jaringan koneksi penuh ke arsitektur pelatihan.
Pada tahap uji data, setelah model SSD Mobilenet dihasilkan, selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  model  tersebut dengan  cara  menguji  atau  mengevaluasi  model  yang  telah dilatih.  Pengujian  menggunakan  tiga  puluh  tongkol  jagung dengan  berbagai  kualitas.  Penelitian  ini  menggunakan parameter  pelatihan  yang  sama,  yaitu  nilai  maksimum epoch adalah 100 dan ukuran mini batch adalah 6. Pengaturan lapisan
convolution2d menggunakan ukuran panjang dan lebar filter2 dan maxpooling2d  layer ukuran  2  ×  2.  Data  percobaan merupakan set dari citra jagung. Data ini merupakan masukan bagi model yang dihasilkan SSD Mobilenet untuk memprediksi tingkat  akurasi  pada  citra  yang  mendekati  kemiripan  citra jagung.
Pada  tahap  terakhir,  evaluasi  citra  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  akurasi/kemiripan dataset dengan  data baru  (video),  yang  keluarannya  menampilkan  tingkat akurasi/kemiripan  dalam  bentuk  persentase,  yang  merupakan perbandingan  nilai  akurasi  dengan  konsentrasi  penambahan jumlah lapisan pada arsitektur SSD Mobilenet. Penambahan ini tidak  mengubah  nilai  parameter  yang  telah  ditentukan sebelumnya,  seperti  nilai epoch dan learning  rate .  Nilai akurasi  didapatkan  dari  penjumlahan  akurasi  setiap  lapisan konvolusi.  Pada  penelitian  ini,  digunakan  enam  lapisan konvolusi,  sehingga  setelah  lapisan  keenam  merupakan  rata- rata  dari  nilai  akurasi  setiap  lapisan.  Data  latih  dan  data  uji berupa  biji  jagung,  sedangkan  data  pengujian  terakhir  berupa tongkol jagung.
Pemrograman  Delphi  7  dilakukan  untuk  menganalisis histogram pada kualitas jagung. Pada bagian ini, analisis indeks RGB pada gambar kualitas jagung menampilkan diagram yang menggambarkan  distribusi  frekuensi  nilai  intensitas  piksel dalam suatu citra. Ekstraksi fitur histogram pada penelitian ini merupakan  opsi  tambahan  untuk  pengenalan  kualitas  jagung. Proses ini dilakukan dengan mengekstraksi nilai rerata ( mean ) dan nilai simpangan baku ( standard deviation ) tiap nilai indeks RGB,  sehingga  diperoleh  tiga  nilai  rerata  dan  tiga  nilai simpangan  baku  untuk  masing-masing  citra  [12].  Nilai-nilai tersebut diperoleh dari toolbox Delphi 7. Makin tinggi indeks warnanya,  makin  terang  citra  tersebut.  Demikian  pula sebaliknya,  makin  kecil  nilai  indeks  warnanya,  makin  gelap citra tersebut [13]. Nilai rerata menunjukkan intensitas rata-rata tiap  indeks  RGB,  sedangkan  nilai  simpangan  baku menunjukkan  penyimpangan  maksimum  dari  nilai  intensitas rata-rata tiap indeks warna RGB. Rerata dan simpangan baku dihitung menggunakan (1) dan (2).
µ = Σ𝑋 𝑁 (1)
σ = √ Σ(𝑋− µ)² 𝑁 (2)
dengan σ adalah  simpangan  baku, Σ adalah  simbol  operasi penjumlahan, µ adalah nilai rerata, X adalah nilai setiap data, dan N adalah jumlah total data [14].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pemantauan Pertumbuhan Tanaman Jagung
Pada bagian ini, nilai yang telah dibaca oleh sensor DHT11 dan sensor VL53L0X akan dibaca menggunakan pemrograman Arduino.  Data  yang  telah  dibaca  oleh  sensor  tersebut  akan ditampilkan  pada  LCD  dan website ,  menggunakan  ESP8266 untuk menghubungkan alat dengan jaringan internet.
Pada  pengambilan  data  penyakit  hawar  daun,  terdapat  dua daerah  sebagai  objek  penelitian,  yaitu  daerah  normal,  yang berada di Tilatang Kamang, Kabupaten Agam, Sumatra Barat,
Gbr. 3 Alur deteksi kualitas jagung menggunakan TensorFlow dengan model
SSD Mobilenet. Dataset pelatihan Pelatihan SSD Mobilenet Data uji SSD Mobilenet generated model Evaluasi citra terklasifikasi
dan daerah yang sering mengalami hujan, yaitu Padang Panjang, Sumatra  Barat.  Untuk  penyakit  tongkol  busuk,  pengambilan data  dilakukan  pada  lahan  perumahan,  yaitu  di  Tambuo, Tilatang  Kamang,  Sumatra  Barat,  dengan  jarak  penanaman yang  rapat;  dan  pada  daerah  sebelumnya  (daerah  normal  dan sering hujan), dengan jarak penanaman yang baik. Suhu udara yang dikehendaki untuk tanaman jagung tumbuh adalah 21 ºC hingga  34  ºC  dengan  kelembapan  udara  60%  hingga  76%. Sementara itu, suhu udara yang dikehendaki oleh jamur untuk tumbuh adalah 18 ºC hingga 27 ºC dengan kelembapan udara di atas 77%. Jagung sebaiknya ditanam dengan jarak 75 cm × 25 cm.
1) Daerah  Normal: Tabel  II  menyajikan  data  penelitian yang  diambil  di  daerah  normal.  Berdasarkan  Tabel  II,  suhu rata-rata lahan jagung di daerah normal, selama penelitian dari bulan Maret sampai Juni 2021, berkisar antara 26,46 ºC sampai 29,7  ºC.  Suhu  rata-rata  tertinggi  terjadi  pada  sepuluh  hari kelima, yaitu ketika tanaman berumur 41–50 hari, sebesar 29,7 ºC.  Suhu  rata-rata  terendah  terjadi  pada  sepuluh  hari  kedua, yaitu pada saat tanaman berumur 11–20 hari, sebesar 26,46 ºC. Kisaran  suhu  tersebut  merupakan  kisaran  suhu  yang  optimal bagi  pertumbuhan  tanaman  jagung.  Kelembapan  rata-rata selama  penelitian  berkisar  antara  62,47%  sampai  74,34%. Kelembapan rata-rata tertinggi terjadi pada sepuluh hari kedua, yaitu pada saat tanaman berumur 11–20 hari, yang disebabkan seringnya  hujan.  Kelembapan  rata-rata  terendah  terjadi  pada sepuluh hari kedelapan,  yaitu saat musim kemarau mulai  dan hujan  jarang  terjadi,  sehingga  kelembapan  udara  menurun. Pada  kisaran  kelembapan  udara  tersebut,  jamur  sulit berkembang.
Pada penanaman jagung, jagung ditanam dengan jarak 75 cm × 25 cm. Pemantauan dilakukan selama seratus hari dan data dirata-rata  tiap  sepuluh  hari.  Jarak  antar  tanaman  mengalami perubahan  seiring  dengan  pertumbuhan  batang  jagung. Berdasarkan  Tabel  II,  selama  seratus  hari  tersebut  tanaman jagung berada pada jarak yang baik, yaitu 21 cm sampai 25 cm dan 70 cm sampai 75 cm. Pada pengamatan di daerah normal dengan  penanaman  jagung  menggunakan  bibit  jagung  tidak unggul, tanaman jagung tidak mengalami penyakit hawar daun dan tongkol busuk.
2) Daerah  yang  Sering  Mengalami  Hujan: Tabel  III menunjukkan  data  penelitian  yang  diambil  di  daerah  yang sering mengalami hujan. Berdasarkan Tabel III, suhu rata-rata di daerah yang sering hujan, selama penelitian dari bulan Maret sampai  Juni  2021,  berkisar  antara  21,23ºC  hingga  26,67ºC. Suhu rata-rata tertinggi terjadi pada sepuluh hari keempat, yaitu tanaman berumur 41–50 hari, sebesar 26,67 ºC. Suhu rata-rata terendah  terjadi  pada  sepuluh  hari  keempat,  yaitu  pada  saat tanaman berumur 11–20 hari, sebesar 21,23 ºC. Kisaran suhu tersebut  merupakan  kisaran  suhu  yang  optimal  bagi pertumbuhan  tanaman  jagung  dan  berkembangnya  jamur. Kelembapan rata-rata selama penelitian berkisar antara 83,31% sampai  95,22%.  Kelembapan  rata-rata  tertinggi  terjadi  pada sepuluh  hari  kedua,  yaitu  pada  saat  tanaman  berumur  11–20 hari. Hal ini disebabkan seringnya hujan secara berturut-turut. Kelembapan  rata-rata  terendah  terjadi  pada  sepuluh  hari keempat, 31–40 hari, yaitu 83,31%. Pada kisaran kelembapan udara tersebut, jamur dapat berkembang dengan baik. Pada hari ke-43, pada daun jagung muncul bercak kuning sebagai tahap awal  penyakit  hawar  daun.  Pada  hari  ke-60,  daun  tanaman jagung bagian bawah sudah menguning dan bercak kuning pada batang jagung sudah tampak.
Pada penanaman jagung, jagung ditanam dengan jarak 75 cm × 25 cm. Berdasarkan Tabel III, pemantauan dilakukan selama seratus hari dan data dirata-rata tiap sepuluh hari. Jarak antara tanaman  jagung  mengalami  perubahan  seiring  dengan pertumbuhan batang jagung. Pada pengamatan selama seratus hari  tersebut,  tanaman  jagung  berada  pada  jarak  yang  baik, yaitu  21  cm  sampai  25  cm  dan  70  cm  sampai  75  cm.  Pada pengamatan  di  daerah  yang  sering  mengalami  hujan  dengan penanaman  jagung  menggunakan  bibit  jagung  tidak  unggul, tanaman jagung menunjukkkan  tanda awal hawar daun, yaitu berupa bintik kuning, ketika umur jagung 1 bulan (hari ke-43) dan  tidak  mengalami  tongkol  busuk  karena  jarak  penanaman jagung yang diatur sebesar 75 cm × 25 cm.
3) Penanaman  pada  Lahan  Perumahan: Tabel  IV menyajikan  data  penelitian  di  lahan  perumahan  untuk pemantauan  jarak  antar  jagung.  Pada  pengamatan  penyakit tongkol  busuk  dengan  penanaman  tidak  menggunakan  bibit unggul,  dilakukan  penanaman  pada  lahan  perumahan  dengan
T ABEL II
D ATA B ACA S ENSOR DHT11 DAN S ENSOR VL53L0X Hari Setelah Tanam (hari) Suhu Rata- Rata Udara (ºC) Kelembapan Rata-Rata Udara (%) Jarak Rata- Rata 1 (cm) Jarak Rata- Rata 2 (cm) 1-10 27,39 70,56 25,36 75,87 11-20 26,46 74,34 25,05 75,90 21-30 28,28 66,43 25,66 75,40 31-40 28,08 67,27 24,02 74,84 41-50 29,70 62,93 24,05 74,83 51-60 28,45 62,83 23,30 73,66 61-70 29,21 65,73 23,40 72,07 71-80 29,13 62,47 21,10 72,30 81-90 28,47 64,73 21,62 72,45 91-100 26,75 64,20 21,40 72,05 T ABEL III D ATA B ACA S ENSOR DHT11 DAN S ENSOR VL53L0X
Hari Setelah Tanam (hari) Suhu Rata-Rata Udara (ºC) Kelembapan Rata-Rata Udara (%) Jarak Rata- Rata 1 (cm) Jarak Rata- Rata 2 (cm) 1-10 24,21 83,34 25,04 75,86 11-20 21,23 95,22 25,12 75,67 21-30 25,09 87,45 25,87 75,21 31-40 26,67 83,31 25,02 75,09 41-50 26,54 87,21 24,17 75,63 51-60 25,42 89,78 24,90 74,06 61-70 24,19 90,20 23,66 74,98 71-80 24,20 94,67 23,10 73,20 81-90 24,51 88,80 22,62 71,09 91-100 21,89 91,20 22,89 71,56
jarak  tanam  yang  rapat,  sedangkan  pada  daerah  sebelumnya (daerah normal dan hujan), jagung ditanam dengan jarak tanam yang  baik.  Berdasarkan  Tabel  IV,  pada  penanaman  di  lahan perumahan  dilakukan  penanaman  jagung  40  cm  ×  10  cm. Diperoleh  hasil  bahwa  ketika  pengambilan  jagung,  tanaman jagung  mengalami  tongkol  busuk  berupa  pembusukan  pada tongkol  dengan  biji  jagung  yang  berjarak  pada  jagung.  Dari pengamatan penanaman tanaman jagung dengan objek daerah normal dan daerah musim hujan, diketahui bahwa faktor utama yang meyebabkan tanaman jagung terkena hawar daun adalah kelembapan  udara.  Meskipun  suhu  udara  cocok  untuk perkembangan jamur, jika kelembapan udaranya  tidak cocok, tanaman jagung tidak mengalami hawar daun. Pada penelitian yang dilakukan, penyakit tongkol busuk dapat dihindari dengan jarak penanaman diatur 75 cm × 25 cm. Pada penanaman pada daerah  normal  dan  daerah  hujan,  tanaman  jagung  tidak mengalami tongkol busuk dengan penanaman berjarak 75 cm × 25 cm, sedangkan pada penanaman di  lahan perumahan dengan jarak penanaman 40 cm × 10 cm, tanaman jagung mengalami tongkol busuk.
4) Tampilan  Data  pada  Website  dengan  Komunikasi Berbasis  IoT: Pada  penelitian  ini,  IoT  hanya  berperan  dalam pemantauan kondisi  pertumbuhan  jagung  dengan  parameter berupa kelembapan udara, suhu udara, dan jarak antar tanaman jagung.  Data  tersebut  dapat  diakses  pada  suatu website yang telah dirancang tanpa pengontrolan. Pada penelitian  ini, tidak ditampilkan hasil klasifikasi kualitas jagung menggunakan IoT. Konsep  IoT  yang  digunakan  adalah  sistem  memiliki  tiga komponen  utama,  yaitu  barang  fisik  dengan  modul  IoT, perangkat  koneksi  ke  internet,  dan cloud  data untuk menyimpan  basis  data.  Pada  alat  pemantauan  pertumbuhan jagung,  yang  berperan  sebagai  barang  fisik  adalah  modul Arduino beserta sensor; perangkat penghubung modul dengan jaringan  internet  adalah  modul  ESP8266;  dan cloud  data berperan  sebagai  penyimpan basis  data menggunakan 000webhost.  Data  yang  telah  didapatkan  dan  dianalisis ditampilkan  dalam  bentuk  notifikasi  LCD,  LED,  dan buzzer pada  alat.  Data  dan  keterangan  (aman  dan  tidak  aman) ditampilkan  pada website sesuai  dengan  kondisi  pengamatan pertumbuhan  jagung  dari  bulan  Maret  sampai  Juni  2021. Pemrograman untuk menampilkan data pada website dilakukan pada modul Arduino dan pada tool yang tersedia di 000webhost, dengan menggunakan ESP8266 sebagai perantara antara modul Arduino  dan  jaringan  internet.  Tampilan  data  pemantauan pertumbuhan jagung pada website diperlihatkan pada Gbr. 4.
Gbr.  4  menunjukkan  tampilan  akses  data  melalui website yang  telah  dirancang. Website dirancang  melalui  situs 000webhost,  yang  memiliki  beberapa tool yang  berfungsi sebagai akses modul ke jaringan internet. Tool yang digunakan adalah log.php dan index.php. Tool  log.php berfungsi  untuk memasukkan data yang telah dibaca oleh modul seperti sensor, memasukkan  data  berupa  keterangan  (aman  dan  tidak  aman) yang  telah  diprogram  pada tool tersebut,  dan  menambahkan data  waktu  dan  jam  pada website . Tool  index.php digunakan
T ABEL IV
D ATA B ACA S ENSOR VL53L0X P ADA L AHAN P ERUMAHAN Hari Setelah Tanam (hari) Jarak Rata- Rata 1 (cm) Jarak Rata- Rata 2 (cm) 1-10 10,30 40,56 11-20 10,25 40,73 21-30 10,78 41,25 31-40 10,50 41,98 41-50 11,47 42,07 51-60 11,80 42,74 61-70 11,23 43,06 71-80 12,67 43,71 81-90 13,54 44,65 91-100 13,98 44,98
Gbr. 4 Tampilan data pemantauan pertumbuhan jagung.
untuk mendesain halaman website , seperti warna, jumlah menu, desain tampilan data, dan ukuran huruf.
B. Pengidentifikasian  Kualitas  Jagung  dengan  Pengolahan Citra Digital
1) Data Uji Histogram: Pada tahap ini, data RGB gambar jagung  dibaca  untuk  memperoleh  nilai  segmentasi  citra  pada masing-masing  indeks  nilai  RGB.  Terdapat  dua  buah  sumbu, yaitu sumbu horizontal  yang  merupakan  intensitas  piksel dan sumbu  vertikal  yaitu  nilai  RGB.  Pengujian  histogram  ini dilakukan  menggunakan  pemrograman  Delphi  7,  seperti ditunjukkan pada Gbr. 5.
Analisis  histogram  untuk  indeks  warna  RGB  merupakan opsi  tambahan  dalam  pengenalan  kualitas  jagung.  Diketahui
bahwa  tiap  citra  berwarna  memiliki  nilai  indeks  warna  RGB yang bermacam-macam. Makin tinggi indeks warnanya, makin terang citra tersebut, begitu pula sebaliknya, makin kecil indeks warnanya,  makin  gelap  citra  tersebut.  Dalam  penelitian  ini, ketiga  indeks  tersebut  dipisahkan  dan  dianalisis  untuk parameter  analisis  klasifikasi  kualitas  jagung.  Grafik  masing- masing  kualitas  jagung  menunjukkan  bahwa  citra  memiliki normal brightness dan high contrast , yaitu histogram merata di suatu tempat, tidak mengumpul di satu tempat.
2) Pengujian  Kualitas  Jagung  dengan  TensorFlow  Model Menggunakan  SSD  Mobilenet  dengan  Raspberry  Pi  3: Pengenalan kualitas jagung yang dikategorikan atas tiga jenis, yaitu  jagung  normal,  jagung  berjamur,  dan  jagung  busuk, dilakukan menggunakan pemrograman Python pada Raspberry
(a) (b)
(c) Gbr. 5 Pengujian histogram, (a) pada jagung normal, (b) pada jagung berjamur, (c) pada jagung busuk. (a) (b) (c)
Gbr. 6 Hasil proses pengenalan kualitas jagung, (a) normal, (b) berjamur, (c) busuk.
Pi  dengan  TensorFlow  menggunakan  model  SSD  Mobilenet secara real  time .  Sistem  ini  memiliki  beberapa  proses,  yaitu pengambilan  model  pelatihan,  konversi  model  yang  telah dibuat, menjalankan inferensi dengan model, dan deteksi objek sesuai dengan data latih dan data uji yang telah diunggah dan diberi label.
Gbr.  6  menunjukkan  hasil  identifikasi  kualitas  jagung menggunakan pemrograman Python pada Raspberry Pi dengan TensorFlow  menggunakan  model  SSD  Mobilenet  secara real time .  Sampel  baru  yang  diuji  adalah  tongkol  jagung,  yang berfungsi untuk memaksimalkan pengujian biji jagung. Hal ini bertujuan untuk  mengefisienkan pendeteksian kualitas jagung dengan pendeteksian biji jagung yang berjumlah banyak (tidak dideteksi per satu biji jagung).
Dari  pengujian  kualitas  jagung  menggunakan  TensorFlow dengan  model  SSD  Mobilenet,  didapatkan  hasil  bahwa pembacaan  kualitas  biji  jagung  pada  jagung  kualitas  normal memperoleh  persentase  kemiripan  sebesar  58%,  jagung berjamur memiliki persentase 58%, dan jagung busuk memiliki persentase 59%. Nilai akurasi pada hasil deteksi ini didapatkan dari  sebuah class yang  bernama graph(). Class tersebut berfungsi untuk menghitung nilai keluaran pada neural network yang merepresentasikan data flow berupa graph. Graph yang dimaksud  adalah graph yang  sudah  dilatih  sebelumnya,  yang berupa checkpoint pada  saat  proses  pelatihan  kemudian diekspor ke graph inference. Setelah komputasi tersebut selesai, class ini akan memanggil data TensorFlow berdasarkan nama yang  mengembalikan  data  berupa  nama  TensorFlow,  yaitu “ detection_scores: 0”. Nilai akurasi diinisialisasi dengan angka 0 agar persentase hasil yang dikembalikan dimulai dari angka 0% hingga 100%. Pengujian dilakukan secara real time, yaitu pengujian dataset (latih dan uji), dengan biji jagung (per satu biji  jagung)  sebagai  objek  pengujian.  Pada  pengujian  akhir digunakan tongkol jagung (data baru). Diperoleh hasil bahwa pengujian  tetap  berhasil  mengidentifikasi  kualitas  jagung meskipun dalam bentuk tongkol jagung.
3) Rerata  dan  Simpangan  Baku: Ekstraksi  fitur  histogram yang diambil dalam penelitian ini adalah ekstraksi nilai rerata dan  simpangan  baku  tiap  nilai  indeks  RGB.  Nilai  rerata menunjukkan  intensitas  rata-rata  tiap  indeks  warna  RGB, sedangkan  simpangan  baku  menunjukkan  penyimpangan maksimum dari nilai intensitas rata-rata tiap indeks warna RGB.
Pada  Tabel  V  terlihat  bahwa  mayoritas  nilai  rerata  tinggi, sedangkan nilai simpangan baku bernilai rendah. Perhitungan nilai  akurasi  pada  pembacaan  kualitas  jagung  dijabarkan sebagai berikut.
Tingkat akurasi = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100 %  (3)
Error = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑎𝑐𝑎𝑎𝑛  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 ×100 % (4) Persentase rata-rata = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑖𝑝𝑒 𝑑𝑎𝑡𝑎 (5)
Pada Tabel VI, N adalah jagung terdeteksi sebagai normal, J adalah jagung terdeteksi sebagai jagung berjamur, dan B adalah jagung terdeteksi sebagai jagung busuk. Tingkat akurasi pada pengenalan kualitas jagung adalah 73,3%, Pada semua jagung (normal,  berjamur,  busuk)  dilakukan  sepuluh  kali  pengujian pada masing-masing kualitas jagung menggunakan pemrograman  Python  pada  Raspberry  Pi.  Jagung  normal terdeteksi sembilan kali, jagung berjamur terdeteksi tujuh kali, dan  jagung  busuk  terdeteksi  enam  kali.  Menggunakan pemrograman  Delphi  7  dalam  pembacaan  indeks  RGB, dihasilkan  jagung  berjamur  dan  jagung  busuk  memiliki  nilai indeks hijau dan biru yang hampir sama serta memiliki tingkat kemiripan gambar yang tinggi, sehingga sering tidak terdeteksi.

## IV. K ESIMPULAN
Telah  dilakukan  pengujian  kualitas  jagung  dengan pemantauan  tanaman  jagung  menggunakan  komunikasi  IoT dan identifikasi jagung menggunakan pengolahan citra digital. Pengamatan  tanaman  jagung  dilakukan  selama  seratus  hari dengan  memantau  suhu  udara,  kelembapan  udara,  dan  jarak antar tanaman jagung pada daerah normal, daerah yang sering terjadi hujan, dan lahan perumahan. Pada daerah normal, yang suhu  udaranya  sesuai  untuk  perkembangan  jamur,  dengan kelembapan  udara  di  bawah  77%,  didapatkan  hasil  bahwa tanaman  jagung  tidak  mengalami  hawar  daun.  Pada  daerah yang  sering  mengalami  hujan,  dengan  suhu  udara  dan kelembapan  udara  yang  cocok  untuk  perkembangan  jamur, diperoleh  hasil  bahwa  pada  hari  ke-43  tanaman  jagung mengalami  hawar  daun.  Dapat  diketahui  bahwa  faktor  utama yang  memengaruhi  terjadinya  hawar  daun  pada  tanaman jagung adalah kelembapan udara yang tinggi, sedangkan suhu udara  tidak  memengaruhi  terjadinya  hawar  daun.  Dari pengujian,  diketahui  bahwa  pada  daerah  normal  dan  daerah yang  sering  hujan,  jagung  tidak  mengalami  tongkol  busuk karena jarak tanaman jagung sudah diatur di awal penanaman, yaitu 75 cm dan 25 cm. sementara itu, pada penanaman jagung di lahan perumahan, dengan jarak penanaman 40 cm × 10 cm, tanaman  jagung  mengalami  tongkol  busuk.  Diketahui  bahwa penyakit tongkol busuk dapat dihindari dengan mengatur jarak penanaman  jagung.  Data  pemantauan  pertumbuhan  tanaman
T ABEL V N ILAI R ERATA DAN S IMPANGAN BAKU DARI S ETIAP P ENGUJIAN Ekstraksi Fitur Histogram Normal (piksel) Berjamur (piksel) Busuk (piksel) Rata-rata Merah 36.558 31.902 27.749 Hijau 35.939 31.961 28.012 Biru 33.244 29.866 27.078 Simpangan baku Merah 11.560 10.088 87.751 Hijau 11.364 10.106 88.582 Biru 10.512 94.446 85.629
T ABEL VI N ILAI A KURASI K UALITAS P EMBACAAN T ONGKOL J AGUNG Citra Jumlah Citra Terdeteksi sebagai Tingkat akurasi (%) Error (%) N J B Normal 10 9 1 0 90,0 10,00 Jamur 10 0 7 3 70,0 30,00 Busuk 10 0 4 6 60,0 40,00 Jumlah 30 Persentase rata-rata 73,3 26,67
jagung ditampilkan pada alat berupa LCD, dengan komunikasi berbasis  IoT,  melalui  akses  pada  halaman website yang  telah dirancang  pada  situs  000webhost.  Data-data  ini  berupa kelembapan  udara,  suhu  udara,  jarak  antar  tanaman,  tanggal, jam,  dan  keterangan  kondisi  lahan  jagung  berdasarkan pengamatan tanaman jagung.
Identifikasi  fisik  kualitas  jagung  dengan  kategori  normal, berjamur, dan busuk dilakukan menggunakan pengolahan citra digital.  Identifikasi  dilakukan  secara real  time menggunakan TensorFlow  dengan  model  SSD  Mobilenet  menggunakan pemrograman  Python  pada  Raspberry  Pi,  sedangkan  analisis indeks  RGB  dilakukan  menggunakan  metode  histogram (ekstraksi  fitur  histogram,  yaitu  nilai  rerata  dan  simpangan baku) pada pemrograman Delphi 7. Didapatkan tingkat akurasi sebesar  73,3%  dengan  sepuluh  kali  percobaan  pada  masing- masing  kategori.  Pada  pengujian, error sering  terjadi  pada jagung  berjamur  dan  jagung  busuk  karena  nilai  indeks  RGB hijau dan biru yang hampir sama dan tingkat kemiripan gambar yang tinggi.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan dalam penyusunan makalah ini.

## R EFERENSI
[1] H.K.  Purwadaria, Teknologi  Penanganan  Pascapanen  Jagung. Jakarta, Indonesia: Deptan-FAO, UNDP, 1988.
[2] S.  Mishra,  R.  Sachana,  dan  D.  Rajpal,  “Deep  Convolutional  Neural Network  based  Detection  System  for  Real-Time  Corn  Plant  Disease Recognition,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 167, hal. 2003-2010, 2020.
[3] R. Das,   V.  Pooja, dan V.  Kanchana, “Detection of Disease on Visible Part of Plant – A Review,” 2017 IEEE Technol. Innov. ICT Agriculture, Rural Develop. (TIAR) , 2017, hal. 42-45.
[4] M.A.  Rahman  dan  M.S.  Sadi,  “IOT  Enabled  Automated  Object Recognition  for  the  Visually  Impaired,” Comput.  Methods,  Programs Biomed. , Vol. 1,  hal. 1-13,  2021.
[5] J.M.  Blackledge, Digital  Image  Processing:  Mathematical  and Computational Methods . Chichester, Inggris: Horwood, 2006.
[6] Z.-Q. Zhao, P. Zheng, S.-T. Xu, dan X. Wu, “Object Detection with Deep Learning: A Review,” IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. , Vol. 30, No. 11, hal. 3212 - 3232, Nov. 2019.
[7] B.B  Traore,  B.K.  Foguem,  dan  F.  Tangars,  “Deep  Convolution  Neural Network for Image Recognition,” Ecol. Inform. ,  Vol.  48, hal. 257-268, Nov. 2018.
[8] J.G.A.  Barbedo,  “Plant  Disease  Identification  from  Individual  Lesions and Spots  Using Deep  Learning,” Biosyst. Eng. ,  Vol. 180, hal. 96-107, 2019.
[9] A.Z.  Mansor,  “The  Use  of  Blog  in  Decision  Making  Skills  Course,” Procedia Soc. Behav. Sci. , Vol. 18, hal. 491-500, 2011.
[10] P.S.  Janardhanan,  “Project  Repositories  for  Machine  Learning  with TensorFlow,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 171, hal. 188-196, 2020.
[11] L. Parisi, R. Ma, N. RaviChandran, dan M. Lanzillotta, “hyper-sinh: An Accurate  and  Reliable  Function  from  Shallow  to  Deep  Learning  in Tensorflow and Keras,” Mach. Learn. Appl., Vol. 6,  hal. 1-6, 2021.
[12] Y.N.  Nabuasa,  “Pengolahan  Citra  Digital  Perbandingan  Metode Histogram Equalization dan Spesification pada Citra Abu-Abu,” J-ICON- J. Komput., Inform, , Vol. 7, No. 1, hal. 87-95, 2019.
[13] S.  Agrawal,  R.  Panda,  P.K.  Mishro,  dan  A.  Abraham,  “A  Novel  Joint Histogram  Equalization  based  Image  Contrast  Enchancement,” J.  King Saud Univ. – Comput., Inf. Sci. , Vol. 34, No. 4, hal. 1172-1182,  2019. [14] V.  Tripathi,  D.  Gangodkar,  A.  Mittal,  dan  V.  Kanth,  “Robust  Action Recognition  Framework  Using  Segmented  Block  and  Distance  Mean Histogram of Gradients Approach,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 115, hal. 493-500, 2017.