## SISTEM PENDETEKSI PENYAKIT PADA DAUN TANAMAN SINGKONG MENGGUNAKAN DEEP LEARNING DAN TENSORFLOW BERBASIS ANDROID

## DISEASE DETECTION SYSTEM IN CASSAVA LEAVES USING ANDROID-BASED DEEP LEARNING AND TENSORFLOW
Mirza Faturrachman 1 , Indra Yustiana 2 , Somantri 3
1 Fakultas Teknik Komputer Dan Desain, Program Studi Teknik Informatika Universitas Nusa Putra Sukabumi Email: mirza.faturrachmanti18@nusaputra.ac.id

## Abstrak
Tanaman  singkong  merupakan  produksi  hasil  pertanian  terbesar  kedua  di Indonesia,  namun  sebagaimana  mestinya  tanaman  singkong  tidak  luput  dari serangan  hama  dan  penyakit.  Untuk  mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman singkong,  paling  mudah  adalah  dengan  melihat  gejala  yang  muncul  pada permukaan daunnya. Seiring berkembangnya bidang teknologi informasi, terdapat ilmu  yang  bisa  membantu  proses  pendeteksian  penyakit  pada  daun  tanaman singkong  yaitu  dengan  memanfaatkan  pengolahan  citra  atau  disebut  juga Image Processing .  Untuk  itu,  penulis  mengambil  penelitian  tentang  pendeteksian penyakit  pada  daun  tanaman  singkong  dengan  menggunakan  terapan  ilmu Deep Learning dengan  metode Convolutional  Neural  Network  (CNN) dan  dengan bantuan Framework Tensorflow yang berbasis Android . Metode pengambilan data pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  kualitatif,  dan  metode  pengembangan sistem  yang  digunakan  adalah Prototyping ,  dimana  metode  ini  adalah  metode yang  cepat  dalam  proses  pengembangannya.  Metode Convolutional  Neural Network  (CNN) adalah  salah  satu  metode  yang  memiliki  hasil  bagus  dalam pengolahan  citra.  Penelitian  yang  dilakukan  ini  menggunakan  dataset  berjumlah 21,367  data  gambar  daun  singkong  dari  situs Kaggle .  Penelitian  ini  mendapat hasil pengujian dengan tingkat akurasi mencapai 86%. Akurasi pengklasifikasian gambar tersebut bergantung pada pencahayaan.
Kata Kunci: Singkong, Deep Learning, Convolutional Neural Network

## Abstract
The cassava plant is the 2nd largest agricultural production in Indonesia. But as  it  should  be,  cassava  plants  are  not  free  from  pests  and  disease.  To  identify disease in a plant, the easiest way is to look at the symptoms that appear on the leaves'  surfaces.  Along  with  the  increasing  development  of  information  and
technology,  there  is  knowledge that  can help  the  process  of  detecting  disease  in cassava  leaves  by  utilizing  Image  Processing.  For  this  reason,  the  authors  took research  on  disease  detection  in  cassava  leaves  using  the  knowledge  of  Deep Learning  science  with  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  method  and Tensorflow Framework. The data collection method in this study uses qualitative methods, and the system development method used in this system is  Prototyping, where  this  method is  fast in the  development  process.  The  Convolutional  Neural Network (CNN) method is one method that has good results in Image Processing. This research used a dataset of 21,367 cassava leaf  Image data from the Kaggle site. This study got test results with an accuracy rate of 86%. The accuracy of the Image classification depends on the lighting.
Keywords: Cassava, Deep Learning, Convolutional Neural Network

## PENDAHULUAN
Singkong  merupakan  salah  satu tanaman  yang  banyak  ditemukan  di Indonesia  dan  merupakan  tanaman dengan banyak manfaat [1] . Di Indonesia, singkong merupakan produksi hasil pertanian pangan ke dua terbesar setelah padi dengan
menyumbang  lebih  dari  18  juta produksi  setiap  tahunnya  (Monavia Ayu Rizaty, 2020)
Sebagaimana  tanaman  lainnya, tanaman singkong juga tidak luput dari serangan  hama  dan  penyakit  tanaman. Untuk mengidentifikasi penyakit tanaman  singkong  bisa  dilihat  dari gejala-gejala dan munculnya
perubahan  warna  pada  daun [2] .  Daun yang  diserang  oleh  penyakit  akan mempengaruhi  hasil  dari  tanaman singkong  karena  daun  merupakan bagian  vital  dari  tanaman  yang berfungsi sebagai tempat berlangsungnya proses fotosintesis. Di bidang informatika memanfaatkan Image Processing atau
disebut juga pengolahan citra digital dalam  melakukan  identifikasi  dapat membantu  para  pengelola  pertanian untuk memberikan penanganan secara  efektif  dan  efisien  pada tanaman yang tidak sehat atau tidak normal [3] . Image Processing ini mengimplementasikan teknologi Deep  Learning yang  merupakan bagian  dari  disiplin  ilmu Machine
Learning .    Metode Deep  Learning yang biasa digunakan dalam pengolahan  citra  digital  adalah metode Convolutional Neural Network ( CNN ). CNN merupakan pengembangan  dari Multi  Layer Perceptron  (MLP) dan  merupakan salah  satu  algoritma  dari Deep Learning [4] .
Maka  dari  itu  pada  penelitian kali ini, penulis melakukan penelitian  yang  berjudul  “SISTEM PENDETEKSI  PENYAKIT  PADA DAUN  TANAMAN  SINGKONG MENGGUNAKAN
DEEP

## LEARNING DAN TENSORFLOW
BERBASIS ANDROID ",  pembuatan aplikasi  ini  menggunakan  teknologi Deep Learning dan metode Convolutional  Neural  Network ( CNN ) dengan bantuan Framework Tensorflow dan Library  Package Keras ,  lalu  untuk  menjadikannya  hasil yang  bisa  dikembangkan  di  perangkat smartphone yaitu
menggunakan
bantuan Framework Tensorflow Lite dan  dengan  menggunakan software Android Studio sebagai Integrated Development  Environment  (IDE) dan juga dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Kotlin .

## LANDASAN TEORI
Deep Learning
Deep  Learning adalah  merupakan suatu  pembelajaran  mesin  (machine learning)  yang  terdiri  dari  algoritma pemodelan  abstraksi  tingkat  tinggi pada  data.  Algoritma  pada Deep
Learning dapat digunakan untuk kebutuhan
pembelajaran terarah
( supervised  learning ),  pembelajaran tak terarah ( unsupervised learning ) dan semi-terarah (semi- supervised learning ),  yang  dapat  digunakan  juga diberbagai  aplikasi,  seperti  pengenalan wajah,  pengolah  citra  maupun  suara, mengklasifikasi teks, dan lain – lain.

## Image Processing
Image processing atau yang sering disebut  pengolahan  citra  adalah  suatu bentuk  pengolahan  atau  pemrosesan sinyal  dengan  input  berupa  gambar
( image ) dan ditransformasikan menjadi gambar lain sebagai keluarannya. Image processing dilakukan untuk memperbaiki kesalahan  data  sinyal  gambar  yang terjadi  akibat  transmisi  dan  selama akuisisi sinyal, serta untuk meningkatkan  kualitas  penampakan gambar agar lebih mudah diinterpretasi oleh sistem. Convolutional Neural Network
(CNN)
Convolutional  Neural  Network
( CNN ) adalah salah satu jenis neural network  yang  termasuk  kedamal Deep Learning yang biasa digunakan  pada  pengolahan  citra gambar. CNN bisa digunakan untuk mendeteksi  dan  mengenali  object pada sebuah gambar.

## Tensorflow
Tensorflow merupakan    salah satu framework    deep  learning dan juga  salah  satu library untuk data science yang  bersifat free  open source yang  dikembangkan  oleh para  peneliti  dari  tim Google untuk tujuan melakukan pembelajaran mesin dan penelitian jaringan syaraf dalam.

## Android
Android adalah  sistem  operasi untuk perangkat mobile atau smartphone  berbasis  linux  yang meliputi sistem operasi, middleware dan  aplikasi  inti  yang  mengadopsi
sistem operasi linux yang dimodifikasi

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan oleh penulis dalam membuat penelitian ini digambarkan pada sebuah
flowchart .
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
2.1 Pengumpulan Dataset
Dataset  yang  digunakan  adalah
data yang tersedia di Kaggle competition  page .  Data  yang  disimpan pada direktori yang bernama "training_ Image s"  dengan  satu  file CSV  yang  sudah  disediakan.  Data  ini dikoleksi  oleh Makerere  Al  Lab , dengan  jumlah  data  sebanyak  21,367 gambar  daun  singkong  yang  telah dilabeli  hasil  dari  survey  di  Uganda. Kebanyakan  gambar  diambil  langsung oleh  para  petani  di  kebun  singkong. Makerere Al Lab berkolaborasi dengan para  ahli  di National  Crops  Resource Research Institute (NaCRRI).
2.2 Metode Pengembangan Sistem Metode  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode Prototyping , metode protoyping adalah salah satu metode  siklus  hidup  sistem  yang didasarkan  pada  konsep  model bekerja  ( working  model ).  Adapun
tujuan  metode Prototyping adalah mengembangkan  model  menjadi sistem  final.  Sehingga  sistem  ini akan  dikembangkan  dengan  cepat dan biayanya menjadi lebih rendah [5] . Berikut  adalah  tahapan  proses metode Prototyping pada pengembangan sistem aplikasi : 1. Pengumpulan Kebutuhan Langkah  pertama  kali  yang harus  dilakukan  dalam  tahapan metode Prototyping adalah mengidentifikasi seluruh perangkat  dan  permasalahan, analisis dan identifikasi kebutuhan  garis  besar  dari system 2. Membangun Prototyping
Tahap  kedua  yaitu  membangun Prototyping dengan  membuat perancangan  sementara  yang berfokus  pada  penyajian  kepada pengguna.
3. Evaluasi Prototyping Pada tahap evaluasi ini dilakukan  untuk  mengetahui apakah Prototyping sudah sesuai dengan harapan dari pengguna.
4. Pengkodean Sistem Pada  tahap  ini Prototyping
yang  sudah  disetujui  akan
diubah ke dalam bahasa pemrograman. 5. Pengujian Sistem Pada tahap ini dilakukan
pengujian  sistem  dari  perangkat lunak yang sudah dibuat.

## PERANCANGAN SISTEM

## Analisa Algoritma CNN
Berikut ini adalah langkah algoritma CNN yang  penulis  terapkan untuk  melakukan  klasifikasi  citra gambar pada dataset tanaman singkong. a. Visualisasi Data Dengan data gambar yang berjumlah 21,367 gambar daun
singkong  yanng  terdiri  dari  4  jenis, dengan  jumlah  gambar  terbanyak dimiliki  oleh  gambar  label  3  dengan jenis Cassava Mosaic Disease (CMD).
Visualisasi data ditunjukan oleh Gambar 2.

## Gambar 2. Visualisasi Data

## b. Augmentasi Citra (Tensorflow)
Augmentasi  Citra  sangat  penting
dalam semua masalah Machine
Learning ,  oleh  karena  itu  diperlukan augmentasi terhadap gambar di dataset agar tidak overfitting pada training set.
Salah  satu  cara  augmentasi  gambar
yang tersedia adalah dengan menggunakaan Tensorflow dengan
bantuan Library Package Keras . c. Pelatihan Data Pada pelatihan data ini menggunakan  metode Stratified  K- Fold  Cross  Validation . K-Fold
Cross  Validatio n  adalah  kumpulan data  yang  dibagi  menjadi  sejumlah K bagian  atau fold dimana  setiap fold digunakan sebagai set pengujian  dibeberapa  titik.  Untuk memastikan  model  tidak overfitting pada  saat  pelatihan  data. Stratified K-Fold Cross Validation memastikan  setiap  lipatan  memiliki representasi  data  kelas  yang  sama.
Pada  pelatihan  ini  menggunakan 90%  data  untuk  dilatih,  dan  10% untuk Testing . Karena memiliki data yang  tidak  seimbang,  maka  kelas yang  memiliki  data  paling  banyak akan  lebih  mudah  diprediksi.  Oleh karena  itu,  memisahkan  dataset secara acak dapat membuat perbedaan  besar  dalam  kinerja model. Dengan menggunakan Stratified  K-Fold  Cross  Validation dapat  dipastikan  bahwa  setiap subset  data  yang  berbeda  dibagi pada  setiap  putaran  pelatihan  dan pengujian  dilakukan.  Pelatihan  ini menggunakan  3 fold dan  8 epoch . Berikut  adalah  hasil  training  pada gambar 3.
Gambar 3. Pelatihan Data
d. Mengubah Ke Tensorflow Lite
Hasil  pelatihan  ini  kemudian
disimpan  kedalam  model Tensorflow . Model ini kemudian dikonversi menjadi model Tensorflow Lite dengan ekstensi  file  (.tf Lite ). Tensorflow Lite digunakan  karena  dapat  mengurangi
ukuran file dan meningkatkan kecepatan eksekusi tanpa memengaruhi keakuratan  sehingga  dapat  digunakan untuk  pengembangan  aplikasi  pada platform Android .

## Perancangan Sistem Aplikasi
Setelah  proses  analisa  algoritma CNN ,  selanjutnya  adalah  melakukan perancangan sistem. Perancangan sistem  ini  terdiri  dari Use  Case
Diagram dan Activity Diagram .
a. Use Case Diagram Diagram use case adalah diagram yang  mendefinisikan  desain  hubungan antara  pengguna  dan  sistem.  Kasus penggunaan  untuk  aplikasi  ini  dimulai dengan  aktor    membuka  kamera, memilih gambar, lalu mengunggahnya, dalam  proses  tersebut  gambar    akan dilakukan  proses  klasifikasi  data. Kasus  penggunaan  sistem  ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Use Case Diagram
b. Activity Diagram
Diagram  Activity adalah  grafik yang  mendefinisikan    diagram  alir aktivitas  sistem  pengguna  dan aplikasi,  aktivitas    akan  dipisahkan oleh sejumlah tabel yang memisahkan  pengguna  dan  sistem. Diagram  alir  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Gambar 5. Activity Diagram

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengkodean Aplikasi Setelah melewati proses rancangan  sistem  maka  proses selanjutnya  yang  dilakukan  adalah melakukan pengodean aplikasi,
berikut  ini  hasil  dari  masing-  masing pengodean  pada  pembuatan  tampilan yang dilakukan.
a. Halaman Splash Screen Tampilan Splash Screen ditampilkan dalam Gambar ini
Gambar 6. Halaman Splash Screen
b. Halaman Dashboard
Tampilan halaman Dashboard
berisi 2 tombol utama yang menuju ke halaman  fitur  utama  aplikasi  ini  yaitu klasifikasi  penyakit  dan  juga  ke halaman  daftar  penyakit.  Halaman Dashboard ditampilkan  pada  Gambar ini
Gambar 7. Halaman Dashboard
c. Halaman Klasifikasi Gambar
Tampilan halaman klasifikasi gambar ini berisi 1 tombol utama yaitu tombol  untuk  mendeteksi  gambar.
Halaman klasifikasi gambar ditampilkan pada Gambar ini
Gambar 8. Halaman Klasifikasi d. Proses Klasifikasi Gambar Meng upload gambar yang diambil dari kamera ataupun diambil  dari  galeri.  Proses upload dan  klasifikasi ini  ditampilkan  pada Gambar ini
Gambar 9. Proses Klasifikasi
e. Halaman Daftar Penyakit
Halaman  daftar  penyakit  dapat dilihat pada Gambar ini
Gambar 10. Halaman Daftar Penyakit

## Pengujian Sistem
Setelah tahapan
pengkodean sistem,  maka  proses  yang  dilakukan selanjutnya  adalah  melakukan  testing pada  aplikasi  yang  telah  dibangun. Berikut  adalah  hasil  testing  yang  telah dilakukan.
a. Black Box Testing Hasil  dari  sistem  yang  telah  dibuat dilakukan pengujian sistem menggunakan  metode  pengujian Black Box Testing yang  berfokus  pada fungsionalitas  dari  aplikasi.  Hasil pengujian Black  Box Testing terdapat pada Tabel ini
Tabel 1. Hasil Pengujian Black Box
Testing.
Skenario Hasil Membuka Aplikasi Sesuai Izin Akses Kamera Sesuai Membuka Halaman Klasifikasi Sesuai Membuka Daftar Penyakit Sesuai Ambil Gambar Dari Kamera Sesuai Ambil Gambar Dari Galeri Sesuai Proses Klasifikasi Gambar Sesuai

## b. Usability Testing
Menurut  Nielsen  (2012),  jumlah responden  untuk  menguji usability
testing minimal  menggunakan  20
orang.
Untuk
mendapatkan kesimpulan dari hasil sistem yang telah
dibuat  ini  dilakukan  pengujian Usability Testing terhadap 20 orang responden.  Hasil  pengujian  ini ditampilkan pada Tabel ini .
Tabel 2. Hasil Pengujian Usability
Testing. Skenario Hasil Mengambil Gambar Dengan Kamera 90% Responden Menyukai Mengambil Gambar Dari Galeri 85% Responden Menyukai Mendeteksi Penyakit Daun Singkong 100% Responden Menyukai Melihat Daftar Penyakit 75% Responden Menyukai Menilai UI dan UX 85% Responden Menyukai Nilai Guna Aplikasi 95% Responden Menyukai
Hasil  dari  pengujian  Usability Testing  pada  tabel  4.6  terhadap  20 responden  menggunakan  6  skenario pengujian,  mendapat  hasil  yang cukup  baik  dengan  rata-rata  88,3% user menyukai aplikasi ini.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  pada  penelitian  ini adalah sistem yang dapat melakukan klasifikasi gambar penyakit  daun  tanaman  singkong menggunakan Deep Learning
dengan  Algoritma Convolutional
Neural Network ( CNN ) dengan hasil
akurasi  mencapai  86%.  Hasil  dari blackbox  testing  menunjukkan  sistem aplikasi  berjalan  dengan  baik  dan sesuai.  Lalu  hasil  usability  testing mendapatkan respon yang baik dengan tinggak  kepuasan  pengguna  mencapai 88,3%.
Saran  untuk  aplikasi  ini  untuk meningkatkan  tingkat  akurasi  pada sistem  ini,  bisa  dengan  menggunakan metode  algoritma  yang  lain  dan  juga peningkatan hardware yang digunakan, lalu bisa ditingkatkan lagi dari segi UI dan  UX  aplikasi  guna  meningkatkan kepuasan
pengguna dalam menggunakan aplikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yunita, S., Jasuma, A., & Sudir, M.
(2019). Sistem  Pakar  Deteksi Penyakit Pada Tanaman Singkong  Expert  System  to Detect  the  Disease  of  Cassava Plants. Jurnal Ilmiah Sisfotenika, 9(1), 24–3 [2] Botutihe,  M.  H.  (2018). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Singkong Menggunakan Metode Case Based Reasoning. Jurnal Rekayasa  Teknologi,  Vol  3(1), 28–34. Retrieved from https://journal.uhamka.ac.id/inde
x.php/rektek/article/view/113.
[3] Rozaqi,  A.  J.,  Sunyoto,  A.,  &
Arief,  M.  rudyanto.  (2021). Deteksi  Penyakit  Pada  Daun Kentang Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode  Convolutional  Neural Network. Creative  Information
Technology Journal, 8(1), 22. https://doi.org/10.24076/citec .2021v8i1.263
[4] Peryanto,  A.,  Yudhana,  A.,  & Umar,  R.  (2020). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network  dan  K  Fold  Cross Validation. Journal of Applied Informatics and Computing, 4(1), 45–51. https://doi.org/10.30871/jaic.
v4i1.2017
[5] Faturrachman,  M.,  &  Yustiana, I.  (2021). Sistem  Keamanan
Pintu  Rumah  dengan  Sidik Jari  Berbasis  Internet  of Things  (IOT). Jurnal  Teknik Informatika Unika St. Thomas, 6(2), 379–385.