308 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933

## Klasifikasi Penyakit Antraknosa Citra Cabai Rawit Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Mukti Setiono* 1 , Supatman 2 1,2 Universitas Mercu Buana Yogyakarta; Jl. Jembatan Merah No.84 C Gejayan Yogyakarta 55283, Telp. (0274) 563589, Faks. (0274) 550703
3 jurusan Teknik Informatika, FTI UMBY, Yogyakarta e-mail: * 1 muktisetiono94@gmail.com , 2 supatman@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Indonesia,  sebagai  negara  agraris,  memiliki  sektor  pertanian  yang  sangat  vital, termasuk  budidaya  cabai  rawit.  Cabai  rawit  sering  terinfeksi  penyakit  antraknosa  yang disebabkan  oleh  jamur  Colletotrichum  sp.,  menyebabkan  kerugian  ekonomi  yang  signifikan. Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  untuk klasifikasi  antraknosa  pada  citra  cabai  rawit,  guna  meningkatkan  efektivitas  diagnosis penyakit. Data citra diperoleh dari kebun cabai di Desa Savanajaya, Kabupaten Buru, dengan total  1000  gambar,  yang  dibagi  menjadi  500  citra  cabai  sehat  dan  500  citra  cabai  terinfeksi. Data  tersebut  diolah  dan  dilabeli  secara  manual,  kemudian  diresize  untuk  konsistensi.  CNN dilatih  menggunakan  optimizer  Adam,  RMSprop,  dan  SGDM,  dengan  hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  optimizer  Adam  memberikan  akurasi  tertinggi  sebesar  93.25%. Implementasi CNN terbukti efektif dalam mengklasifikasi antraknosa, membantu petani dalam pengambilan  keputusan  tepat  waktu  untuk  pengendalian  penyakit,  sehingga  dapat meningkatkan  produktivitas  dan  mengurangi  kerugian  ekonomi.  Penelitian  ini  menegaskan pentingnya  pemilihan  optimizer  yang  tepat  dan  kualitas  dataset  dalam  pengembangan  model klasifikasi penyakit tanaman berbasis citra.
Kata kunci: Deep Learning, Convolutional Neural Network, Klasifikasi

## Abstract
Indonesia,  as  an  agricultural  country,  has  a  very  vital  agricultural  sector,  including  the cultivation  of  cayenne  pepper.  Cayenne  peppers  are  often  infected  with  anthracnose  disease caused  by  the  fungus  Colletotrichum  sp.,  causing  significant  economic  losses.  This  research aims  to  develop  a  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  model  for  classifying anthracnose  in images  of  cayenne  pepper,  in  order  to  increase  the  effectiveness  of  disease  diagnosis.  Image data was obtained from chili gardens in Savanajaya Village, Buru Regency, with a total of 1000 images,  which  were  divided  into  500  images  of  healthy  chilies  and  500  images  of  infected chilies.  The  data  is  processed  and  labeled  manually,  then  resized  for  consistency.  CNN  was trained  using  the  Adam  optimizer,  RMSprop,  and  SGDM,  with  test  results  showing  that  the Adam  optimizer  provided  the  highest  accuracy  of  93.25%.  The  implementation  of  CNN  has proven  effective  in  classifying  anthracnose,  helping  farmers  in  making  timely  decisions  for disease  control,  thereby  increasing  productivity  and  reducing  economic  losses.  This  research emphasizes  the  importance  of  choosing  the  right  optimizer  and  dataset  quality  in  developing image-based plant disease classification models.
Keywords: Deep Learning, Convolutional Neural Network, Classification
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 309
Mukti , et., al [ Klasifikasi Penyakit Antraknosa Citra Cabai Rawit Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)]

## 1. PENDAHULUAN
Sebagian  besar  orang  Indonesia  hidup  dari  bercocok  tanam  atau  bertani  karena Indonesia adalah negara agraris. Karena itu, sektor pertanian sangat penting untuk kesejahteraan masyarakat Indonesia. Indonesia memiliki lahan pertanian yang luas dan iklim yang ideal untuk produksi tanaman seperti cabai rawit[1]. Cabai merupakan salah satu macam sayuran penting di Indonesia yang yang dikonsumsi untuk di dalam negeri maupun untuk diekspor ke luar negeri. Meskipun bukan makanan utama, cabai tetap menjadi komponen penting dari kehidupan sehari- hari,  terutama  sebagai  penambah  rasa  dalam  masakan,  baik  dalam  bentuk  segar  maupun olahan[2].  Selain  nilai  gizinya,  cabai  juga  memiliki  nilai  ekonomi  yang  tinggi.  Merawat tanaman  cabai  dibandingkan  dengan  tanaman  hortikultura  lainnya  lebih  sulit.  Hal  ini  dapat menyebabkan  biaya  pemeliharaan  yang  lebih  tinggi  yang  dapat  berdampak  pada  rendahnya produksi cabai serta kenaikan harga[3].
Tingkat  kesuburan  tanah  menurun,  kualitas  benih  yang  buruk,  metode  budidaya  yang tidak tepat, dan hujan terus menerus juga dapat mengurangi hasil panen cabai dan meningkatkan kelembapan udara, yang meningkatkan pertumbuhan dan penyebaran hama pada tanaman cabai, menyebabkan tanaman cabai rusak dan mati.[3]. Keterlambatan proses diagnosis karena petani tidak tahu jenis penyakit yang menyerang tanaman cabai[4].
Penyakit utama yang sering ditemukan pada tanaman cabai rawit ( Capsicum frutescens L. )  diantaranya  yaitu  penyakit  antraknosa  yang  disebabkan  oleh  jamur Colletotrichum  sp [5]. Gejala  awal  antraknosa  ditunjukkan  oleh  bercak  oval,  sedikit  berair  yang  membentuk  lesio cekung  pada  permukaan  buah  cabai  yang  kemudian  mengarah  pada  nekrosis  dan  kematian jaringan[6]. Penyakit antraknosa dapat menyerang seluruh tahap pertumbuhan cabai rawit, baik matang  maupun muda. Penyakit tersebut menjadi penyebab kerugian ekonomi yang signifikan karena menurunkan hasil produksi dan kualitas buah cabai. Fungisida sintetis adalah pengendali penyakit  antraknosa  yang  sering  digunakan  petani.  Kekurangan  fungisida  termasuk meninggalkan residu pada tanaman, tanah, dan air. Jika digunakan secara terus-menerus, residu tersebut  sulit  terurai,  yang  berdampak  pada  populasi  yang  mengkonsumsinya  dan lingkungan[7].  Klasifikasi  penyakit  antraknosa  pada  cabai  rawit  menjadi  krusial  dalam pengendalian  penyakit  yang  efektif.  Dalam  upaya  tersebut,  penggunaan  teknologi  citra  digital dan  pengolahan  citra  menjadi semakin  menonjol.  Salah  satu  metode  yang  sedang  berkembang dalam Klasifikasi penyakit tanaman adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu melakukan klasifikasi citra dengan akurasi yang tinggi[8].
Salah  satu  pendekatan  deep  learning  yang  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk memecahkan  masalah  dengan  mempelajari  data  sebelumnya  adalah  Convolutional  Neural Network  (CNN).  Karena  CNN  didasarkan  pada  sistem  pengenalan  citra  pada cortex manusia, pendekatan CNN paling efektif dalam pengenalan citra digital[9]. Convolutional neural network mampu  menganalisis  fitur  secara unsupervised atau  tanpa  pengawasan,  yang  menjadikan metode  ini  berbeda  dengan  metode  pembelajaran  mesin  lainnya  dan  memiliki  kemampuan untuk  mengklasifikasikan  dengan  tingkat  akurasi  karena  dapat  mengatasi  perubahan  pada gambar  yang  dimasukkan  seperti  rotasi,  skala,  translasi,  dan  skala,  serta  dapat  mengurangi jumlah  parameter  bebas  yang  ada.  Salah  satu  komponen convolutional  neural  network adalah imageinput, convolution, relu, maxpool, fully connected, softmax, classoutput[3]. Dimana setiap neuron  dan  bagian-bagiannya  yang  membentuk  arsitektur  CNN  dipresentasikan  dalam  bentuk tiga dimensi, CNN sangat cocok untuk pemrosesan gambar[3].
Langkah  awal  dalam  penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan  dataset  citra  cabai  rawit yang terinfeksi dan tidak terinfeksi oleh penyakit antraknosa. Setelah itu, dataset tersebut akan digunakan untuk melatih dan menguji model CNN. Selama proses pelatihan, model CNN akan belajar  untuk  mengenali  pola-pola  visual  yang  berbeda  antara  cabai  yang  terinfeksi  dan  tidak terinfeksi, sehingga dapat mengklasifikasikan penyakit antraknosa dengan akurat.
310 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
page
Dalam  penelitian  [10]  menggunakan  CNN  untuk  mengklasifikasikan  Batik  tanah  liat Sumatera  Barat.  Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  meliputi  400  gambar  batik  yang dibagi  dalam  empat  kategori,  320  gambar  digunakan  sebagai  data  latih  dan  80  gambar digunakan sebagai data uji. Hasil pengujian dan pelatihan menunjukkan keakuratan batik tanah liat Sumbar sebesar 98,75% dan 62,5%.
Penelitian  selanjutnya  [11]  menggunakan  CNN  untuk  mengidentifikasi  wajah  yang memancarkan  cahaya.  Tujuan  penelitian  adalah  untuk  menemukan  nilai  objektif  yang  dapat digunakan  untuk  mengevaluasi  kemanjuran  obat  glowing  dalam  situasi  tertentu.  Data dikumpulkan  dari  peserta  penelitian  yang  diberi  perawatan  glowing.  Aplikasi  ini  mencatat hidrasi,  elastisitas,  dan  intensitas  kemerahan  kulit.  Analisis  visual  juga  menggunakan  foto sebelum dan sesudah terapi. Analisis menunjukkan bahwa aplikasi ini menawarkan pemahaman yang  lebih  baik  tentang  apa  yang  terjadi  pada  kulit  setelah  Perawatan  Glowing.  Ada peningkatan  signifikan  pada  kriteria  objektif  seperti  peningkatan  kadar  air  kulit  sebesar  20%, peningkatan  elastisitas  kulit  sebesar  15%,  dan  penurunan  kemerahan  sebesar  25%.  Hasil  ini memberikan dasar yang kuat untuk mengevaluasi kemanjuran Perawatan Glowing dengan cara yang  tidak  memihak.  Teknologi  aplikasi  membantu  penilaian  yang  tepat  dan  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  dampak  tingkat  mikro  prosedur.  Seberapa  baik diagnosis masalah kulit dilakukan sebelum dan sesudah perawatan glowing.
Penelitian  [12]  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dalam pengolahan gambar untuk mengklasifikasikan AMDK berdasarkan gambar. Hanya lima jenis air (Aqua  138  ppm),  Vit  (181  ppm),  Nestle  pure  life  (175  ppm),  Crystalin  (142  ppm),  dan  Le mineral (156  ppm)  yang  terlihat  dalam  foto.  Dalam  penelitian  ini,  500  data  digunakan.  Model CNN  diuji  dalam  tiga  tahap:  epoch,  learning  rate,  dan  optimizer.  Hasil  terbaik  mencapai  90% pada  epoch  30,  learning  rate  0,01,  dan  pada  optimizer  RMSprop  dengan  waktu  pengujian  8 menit 58 detik.
Penelitian  sebelumnya  telah  mengeksplorasi  berbagai  penggunaan  Convolutional Neural Network (CNN) dalam klasifikasi berbagai objek, seperti batik, wajah, dan air minum. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menyoroti  kebutuhan  akan  penelitian  yang  fokus  pada pengembangan  model  CNN  untuk  membedakan  antara  cabai  rawit  yang  sehat  dan  terinfeksi antraknosa.  Metode  CNN  untuk  klasifikasi  penyakit  antraknosa  pada  citra  cabai  rawit, diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  pengembangan  sistem  pemantauan penyakit  tanaman  yang  efektif  dan  efisien.  Selain  itu,  kemampuan  model  CNN  untuk melakukan  klasifikasi  secara  cepat  dan  akurat  dapat  membantu  petani  dalam  pengambilan keputusan  yang  tepat  waktu  dalam  upaya  meminimalkan  kerugian  akibat  penyakit  antraknosa pada  tanaman  cabai  rawit[8].  Pengembangan  lebih  lanjut  dalam  bidang  ini  akan  membawa manfaat besar bagi pengendalian penyakit tanaman dan peningkatan produktivitas pertanian di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
Studi ini menggunakan metode Convolutional Neural Network untuk mengklasifikasikan  antraknosa  gambar  rawit.  Data  yang  akan  digunakan  untuk  instruksi, validasi,  dan  input  penelitian  dikumpulkan  pada  awal  proses  penelitian.  Kemudian,  untuk klasifikasi,  metode  CNN  digunakan  untuk  membuat  perancangan  jaringan  pada  objek.  Untuk mengklasifikasikan objek, teknik ini diterapkan pada data pelatihan. Selain itu, diperoleh hasil yang  baik  dalam  membedakan  antara  cabai  rawit  yang  terinfeksi  antraknosan  dan  yang  tidak terinfeksi, sehingga data diuji untuk memastikan validitas.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 311

## 2.1 Alur Penelitian
Penelitian  ini  mempunyai  6  tahap,  dimulai  dengan  akuisisi  citra  cabai  rawit  sehat  dan terinfeksi hingga hasil akurasi dalam membedakan cabai sehat atau terinfeksi antraknosa. Alur penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian

## 2.2 Akuisisi Citra Cabai Rawit
Pengambilan citra menggunakan kamera smartphone POCO M6 PRO dengan spesifikasi kamera  64 megapixel .  Jarak  pengambilan  gambar  kurang  lebih  sama  yaitu  10cm  dan  gambar berorientasi  potrait.  Data  citra  diperoleh  dari  pemilik  kebun  cabai  rawit.  Data  citra  yang diperoleh  berupa gambar  cabai  yang  sehat  atau  normal  serta  gambar  cabai  yang mengalami penyakit antraknosa. Sebanyak 1000 gambar diambil dari kebun cabai Desa Savanajaya  di  Kecamatan  Waeapo,  Kabupaten  Buru.  Data  dibagi  menjadi  dua  kelas yaitu 500 gambar cabai sehat dan 500 gambar cabai yang terinfeksi antraknosa [8]. Data citra cabai rawit ditunjukkan pada Gambar 2.
312 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
page
Tabel 1. Citra Cabai Rawit No Kelas Citra Cabai Rawit Jumlah 1 Normal/sehat 500 2 Antraknosa 500

## 2.3 Pelabelan citra cabai sehat dan terinfeksi
Setelah  citra  cabai  diakuisisi,  tahap  berikutnya  adalah  pelabelan  citra.  Citra  yang terkumpul  kemudian  dikategorikan  menjadi  dua  kelompok  yaitu  cabai  normal/sehat  dan  cabai terinfeksi antraknosa. Proses pelabelan ini dilakukan secara manual.

## 2.4 Resize
Resize adalah  tahap  penting  memastikan  ukuran  konsisten  dari  gambar  input, meningkatkan  efisiensi  komputasi,  dan  memungkinkan  model  untuk  mempelajari  fitur  yang lebih  umum.  Dengan  menggunakan  teknik resize yang  tepat,  dapat  meminimalkan  hilangnya detail  penting  dari  gambar  asli,  sehingga  memastikan  bahwa  informasi  yang  diperlukan  untuk pengenalan  pola  tetap  terjaga  dalam  proses  pengolahan  data.  Gambar  yang  akan  digunakan dir esize menjadi 442x1400.
Gambar 2. Citra Resize

## 2.5 Dataset
Dataset  dibuat  dan  sudah  siap  untuk  digunakan  untuk  pelatihan  dan  pengujian  model CNN.  Data  pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model  CNN,  dan  data  pengujian  digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Biasanya, dataset dibagi menjadi rasio tertentu, seperti 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian[13].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 313

## 2.6 Convolutional Neural Network (CNN)
CNN  dirancang  untuk  memproses  citra-citra  yang  telah  diresize.  Arsitektur  CNN direncanakan  dengan  hati-hati  untuk  menangkap  fitur-fitur  yang  relevan  dari  citra,  termasuk lapisan  konvolusi,  normalisasi  batch,  fungsi  aktivasi  ReLU,  dan  lapisan  max  pooling.  Desain arsitektur  ini  merupakan  langkah  kunci  dalam  membangun  model  yang  efektif  untuk mengklasifikasi antraknosa pada citra cabai rawit. Proses pelatihan model Convolutional Neural Network (CNN)  untuk  mengklasifikasikan  antraknosa  pada  citra  cabai  rawit  melibatkan pengumpulan dataset citra mencakup sampel-sampel dengan dan tanpa infeksi, yang kemudian digunakan  untuk  melatih  model  CNN[8].  Langkah-langkah  ini  mencakup  konfigurasi  CNN dengan  algoritma  Adam,  RMSprop,  SGDM  serta  penyesuaian  arsitektur  CNN  dengan  lapisan imageinput,  convolution,  relu,  maxpool,  fully  connected,  softmax,  dan  classoutput.  Setelah melalui tahap pelatihan, model CNN tersebut dapat digunakan untuk mengenali antraknosa pada citra  cabai  rawit dengan  tingkat  akurasi  yang  diharapkan[14].  Setelah  pelatihan selesai,  model CNN  diuji  menggunakan  dataset  pengujian  yang  terpisah.  Citra-citra  dalam  dataset  pengujian tidak  digunakan  selama  pelatihan  dan  digunakan  untuk  menguji  kemampuan  model  dalam mengklasifikasikan  citra-citra  baru.  Hasil  prediksi  dari  model  kemudian  dibandingkan  dengan label sebenarnya untuk mengevaluasi performa model.
Gambar 3.  Desain Arsitektur CNN

## Gambar 4.  Alur Arsitektur CNN

## 2.7 Membedakan Cabai Sehat dan terinfeksi
Setelah  model  CNN  dilatih  menggunakan  data  pelatihan,  tahap  berikutnya  adalah menguji model untuk membedakan anatara cabai yang sehat atau terinfeksi antraknosa. Model yang  telah  dilatih  akan  diuji  dengan  data  pengujian  untuk  mengevaluasi  akurasi  dan kemampuannya dalam mengklasifikasi citra.
Hasil  akurasi  CNN  dalam  mengklasifikasi  antraknosa  pada  citra  cabai  rawit mencerminkan  seberapa  baik  model  tersebut  dapat  memprediksi  dengan  tepat  kondisi  infeksi
314 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
page
pada  citra,  memberikan  gambaran  tentang  efektivitas  dan  keandalan  model  dalam  tugas klasifikasi yang diberikan. Perhitungan akurasi dengan confusion matrix sebagai berikut[15].
Akurasi =
்௉ା்ே
்௉ାிேାி௉ା்ே
Variabel Positif Asli, atau TP, dinilai dari setiap data yang memiliki nilai asli positif dan mengklasifikasikan  sistem  dengan  benar.  TP  dijumlahkan  dengan  Variabel  Negatif  Asli,  atau TN, yang dinilai dari setiap data yang memiliki nilai asli negatif dan sistem mengklasifikasikan dengan  benar.  Untuk  menghitung  akurasi,  TP  digabungkan  dengan  TN.  Hasil  penjumlahan sebelumnya  dibagi  dengan  TP+FN+FP+TN,  di  mana  FN  adalah  data  negatif  yang  gagal diklasifikasi oleh  sistem  dan  FP  adalah data  positif  yang  gagal  diklasifikasi  oleh sistem.  Total data yang diuji disebut TP+FN+FP+TN[16].
Gambar 5. Confusion Matrix

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  Parameter  skenario  pengujian  menyajikan  detail  parameter  dan  nilai-nilai  yang digunakan  dalam  pengembangan  dan  evaluasi  model Convolutional  Neural  Network (CNN) untuk  mengklasifikasi  antraknosa  pada  citra  cabai  rawit.  Parameter  utama  yang dipertimbangkan meliputi jumlah epoch, optimizer, tingkat pembelajaran awal, fungsi aktivasi, serta konfigurasi lapisan konvolusi, max pooling, dam normalisasi batch.
Tabel 2. Parameter Skenario Pengujian No. Parameter Nilai/Uraian 1 Jumlah Epoch 100 2 Optimizer Adam, RMSprop, SGDM 3 Tingkat Pembelajaran Awal 0.01 4 Fungsi Aktivasi ReLu 5 Lapisan Konvolusi Jumlah : 3, Ukuran Kernel : [3x3] 6 Lapisan Max Pooling Jumlah : 3, Ukuran Pool : [5x5] 7 Lapisan Normalisasi Batch Yes
8 Lapisan Fully Connected Jumlah : 1, jumlah neuron : 2 9 Ukuran Citra Input 227x227x3(RGB) 10 Jumlah Kelas Output 2 (Antraknosa, Normal) 11 Batch Size Default 12 Metrik Evaluasi Akurasi 13 Tingkat Pengurutan Setiap Epoch 14 Frekuensi Validasi Setiap 5 epoch
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 315
Hasil pengujian model Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi penyakit antraknosa pada citra cabai rawit menunjukkan variasi kinerja berdasarkan jenis optimizer yang digunakan.  Dalam  skenario  ini,  tiga  optimizer  yang  diuji  adalah  Adam,  RMSprop,  dan Stochastic  Gradient  Descent  with  Momentum (SGDM).  Semua  pengujian  dilakukan  dengan membagi dataset menjadi 60% untuk pelatihan dan 40% untuk pengujian menggunakan fungsi ‘’  Tingkat  pembelajaran  awal  sebesar  0.01  dipilih  untuk  memulai  proses  pelatihan  dengan langkah pembelajaran yang moderat. Fungsi aktivasi ReLu digunakan untuk Memberikan Sifat non-linearitas yang diperlukan dalam jaringan CNN.
Konfigurasi  lapisan-lapisan  seperti  konvolusi,  max  pooling,  dan  normalisasi  batch diatur  secara  selektif  untuk  mengoptimalkan  proses  ekstraksi  fitur  dan  peningkatan  performa model. Dengan menggunakan ukuran citra input 227x227x3 (RGB) dan lapisan fully connected dengan jumlah neuron sebanyak dua untuk mencocokkan output klasifikasi, model diharapkan mampu  mengklasifikasi  citra  dengan  akurasi  tinggi  antara  kelas  antraknosa  dan  normal. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, dan validasi dilakukan setiap 5 epoch untuk memantau performa model secara periodik dan menghindari overfitting . Pada pengujian pertama, optimizer Adam menunjukkan hasil terbaik dengan mencapai akurasi  sebesar  93.25%  dan  nilai loss sebesar  6.75%.  Adam,  yang  merupakan  singkatan  dari Adaptive Moment Estimation, menggabungkan keunggulan metode RMSprop dan Momentum. Dengan  menyesuaikan  tingkat  pembelajaran  secara  adaptif  untuk  setiap  parameter,  Adam menawarkan  pelatihan  yang  lebih  stabil  dan  cepat.  Tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  nilai  loss yang rendah mengindikasikan bahwa model mampu mengidentifikasi antraknosa dengan sangat baik  dan  meminimalkan  kesalahan  prediksi  selama  pelatihan.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa dengan  proporsi  data  latih  yang  cukup  besar,  model  mampu  mempelajari  pola-pola  yang kompleks  dalam  data latih  dengan  baik,  sehingga  dapat  menghasilkan  hasil  yang  lebih  akurat. Grafik  akurasi  pengujian  hasil  akurasi  dan loss dengan  optimizer  Adam  dapat  dilihat  pada gambar 4 dan gambar 5.
Gambar 6.  Grafik Hasil Akurasi
316 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
page
Gambar 7.  Grafik Hasil Error/ Loss
Optimizer kedua yang diuji adalah RMSprop, yang mencapai akurasi 92% dengan nilai loss 8%.  RMSprop  bekerja  dengan  menyesuaikan  tingkat  pembelajaran  berdasarkan  rata-rata eksponensial dari gradien sebelumnya. Meskipun akurasinya sedikit lebih rendah dibandingkan dengan  Adam,  RMSprop  tetap  menunjukkan  kinerja  yang  baik  dengan  akurasi  di  atas  90%. Namun, nilai loss yang lebih tinggi dibandingkan Adam menunjukkan bahwa model ini masih memiliki ruang untuk perbaikan dalam hal stabilitas dan penyesuaian parameter.
Pengujian  terakhir  menggunakan  optimizer  SGDM  menghasilkan  akurasi  sebesar 91.50%  dan  nilai  loss  8.50%.  SGDM  memperbarui  parameter  dengan  mempertimbangkan momentum, yang membantu mengurangi fluktuasi pada gradien dan mempercepat konvergensi. Meskipun  akurasinya  lebih  rendah  dibandingkan  Adam  dan  RMSprop,  SGDM  masih  berhasil mencapai  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Nilai loss yang  lebih  tinggi  menunjukkan  bahwa model yang dilatih dengan SGDM mungkin memerlukan lebih banyak epoch atau penyesuaian parameter untuk mencapai hasil yang lebih optimal.
Hasil  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  pemilihan  optimizer  memiliki  dampak signifikan terhadap kinerja model CNN dalam  klasifikasi penyakit antraknosa pada citra cabai rawit.  Optimizer  Adam  menunjukkan  kinerja  terbaik  dengan  akurasi  tertinggi  dan  nilai  loss terendah,  menunjukkan  efisiensi  dan  efektivitasnya  dalam  penyesuaian  parameter  selama pelatihan. RMSprop, meskipun sedikit kurang efektif dibandingkan Adam, tetap  menunjukkan hasil yang kompetitif. SGDM, meskipun memiliki akurasi yang lebih rendah, masih merupakan pilihan  yang  solid,  terutama  dalam  konteks  pelatihan  jangka  panjang  dengan  penyesuaian parameter yang lebih detail.
Secara  keseluruhan,  pengujian  ini  menegaskan  pentingnya  pemilihan  optimizer  yang tepat  dalam  pelatihan  model  CNN  untuk  tugas  klasifikasi  yang  spesifik.  Tingkat  akurasi  dan nilai  loss  yang  dicapai  oleh  masing-masing  optimizer  memberikan  wawasan  berharga  tentang bagaimana  setiap  metode  mempengaruhi  pembelajaran  model.  Dengan  akurasi  tertinggi mencapai 93.25% menggunakan optimizer Adam.
Hasil confusion  matrix dari  klasifikasi  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  Hasil  pengujian  menggunakan  confusion  matrix  menunjukkan  bahwa  optimizer  Adam menghasilkan  kinerja  terbaik  dengan  akurasi  181  data  dan  loss  19  untuk  cabai  rawit  normal, serta  akurasi  192  data  dan  loss  8  untuk  cabai  yang  terinfeksi.  Optimizer  RMSprop  juga menunjukkan  hasil  yang  cukup  baik  dengan  akurasi  176  data  dan  loss  24  untuk  cabai  rawit normal,  serta  akurasi  192  data  dan  loss  8  untuk  cabai  yang  terinfeksi.  Optimizer  SGDM memiliki  kinerja  yang  sedikit  lebih  rendah,  dengan  akurasi  175  data  dan  loss  25  untuk  cabai rawit  normal,  serta  akurasi  191  data  dan  loss  9  untuk  cabai  yang  terinfeksi.  Hasil  ini
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 317
menunjukkan  bahwa  pemilihan  optimizer  sangat  mempengaruhi  kinerja  model  CNN  dalam klasifikasi, dengan Adam memberikan hasil paling optimal, diikuti oleh RMSprop dan SGDM.
Gambar 8. Gambar Tabel Confusion Matrix Optimizer Adam

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dalam klasifikasi antraknosa pada citra cabai rawit menunjukkan hasil yang menjanjikan. Berikut adalah beberapa poin penting yang dapat ditarik dari kesimpulan:
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  Convolutional  Neural  Network  (CNN) sangat  efektif  dalam  klasifikasi  penyakit  antraknosa  pada  tanaman  cabai  rawit.  Dengan memanfaatkan dataset citra cabai rawit yang terinfeksi dan tidak terinfeksi, model CNN mampu mengidentifikasi  pola-pola  visual  yang  membedakan  kedua  kondisi  tersebut  dengan  tingkat akurasi yang tinggi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa optimizer Adam memberikan kinerja terbaik  dengan  akurasi  93.25%  dan  nilai  loss  6.75%.  Optimizer  RMSprop  dan  SGDM  juga menunjukkan kinerja yang baik, meskipun sedikit lebih rendah dibandingkan Adam.
Implementasi  CNN  dalam  klasifikasi  penyakit  tanaman  seperti  antraknosa  pada  cabai rawit  dapat  membantu  petani  dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat  waktu  untuk mengendalikan  penyakit  ini,  yang  pada  gilirannya  akan  meningkatkan  produktivitas  pertanian dan mengurangi kerugian ekonomi akibat penyakit tanaman.
Dari hasil penelitian, terdapat beberapa kelebihan dan kekurangan yang dapat diidentifikasi:
a. Kelebihan:
1. Akurasi  Tinggi:  CNN,  terutama  dengan  optimizer  Adam,  mampu  mencapai  akurasi klasifikasi hingga 93.25%, menunjukkan bahwa metode ini sangat efektif untuk tugas ini.
2. Pemrosesan Otomatis: CNN dapat menganalisis dan mengenali pola visual secara otomatis, mengurangi  kebutuhan  akan  intervensi  manual  dan  memungkinkan  diagnosis  yang  lebih cepat.
3. Adaptabilitas:  CNN  mampu  mengatasi  variasi  dalam  gambar  seperti  rotasi,  skala,  dan translasi, menjadikannya fleksibel dalam berbagai kondisi citra.
318 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
Mukti , et., al [ Klasifikasi Penyakit Antraknosa Citra Cabai Rawit Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)]
page
4. Kontribusi Signifikan: Implementasi teknologi ini dapat memberikan kontribusi besar dalam sistem  pemantauan  penyakit  tanaman  yang  efektif  dan  efisien,  membantu  petani  dalam mengelola tanaman mereka dengan lebih baik.
b. Kekurangan:
1. Kompleksitas  dan  Sumber  Daya:  Melatih  model  CNN  membutuhkan  sumber  daya komputasi  yang  tinggi  dan  waktu  yang  cukup  lama,  yang  mungkin  tidak  selalu  tersedia  di semua kondisi.
2. Ketergantungan  pada  Kualitas  Data:  Keberhasilan  model  sangat  bergantung  pada  kualitas dan  kuantitas  dataset  yang  digunakan  untuk  pelatihan.  Dataset  yang  kurang  representatif dapat mengurangi akurasi model.

## 5. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  untuk  menutupi  kekurangan  yang teridentifikasi  dalam  penelitian  sebelumnya  dan  mengembangkan  potensi  penelitian  ke  depan, beerikut ini beberapa saran :
1. Penelitian mendatang perlu memperluas dataset dengan menambahkan lebih banyak gambar dari  berbagai  kondisi  pertanian  dan  wilayah  geografis  yang  berbeda.  Ini  akan  membantu meningkatkan  kemampuan  model  untuk  menggeneralisasi  dan  akurasinya  dalam  berbagai situasi  nyata.  Selain  itu,  dengan  mencakup  berbagai  tahap  infeksi  antraknosa  pada  cabai rawit,  model  dapat  lebih  efektif  dalam  mengenali  penyakit  ini  pada  berbagai  tahap perkembangan tanaman.
2. Untuk  meningkatkan  keandalan  dan  akurasi  model,  penelitian  berikutnya  bisa  menerapkan teknik  augmentasi  data  seperti  rotasi,  pemotongan,  dan  variasi  pencahayaan  pada  dataset gambar.  Teknik  ini  memperkaya  dataset  tanpa  perlu  mengumpulkan  data  tambahan,  dan membuat  model  lebih  tangguh  terhadap  variasi  dalam  citra  yang  mungkin  dihadapi  di lapangan.
3. Penelitian  lebih  lanjut  dapat  diarahkan  ke  deteksi  dini  penyakit  tanaman,  memungkinkan petani untuk mengambil tindakan pencegahan yang lebih cepat dan efektif.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  berterima  kasih  kepada  Allah  SWT  karena  telah  memberi  kami  kekuatan  dan bimbingan  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini.  Saya  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada orang  tua  yang  telah  memberikan  dukungan  dan  doa  tanpa  syarat  dan teman-teman  saya  yang telah memberikan semangat dan dukungan dalam menyusun penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Alfin Jimly Asshiddiqie, B. Rahmat, dan F. Tri Anggraeny, “Deteksi Tanaman Tebu pada Lahan Pertanian Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” 2020.
[2] R.  Betris  Tosi,  H.  D.  Mbura,  dan  Y.  R.  Kaesmetan ,  “Implementasi  CNN  Dalam Mengidentifikasi  Kematangan  Cabai  Berdasarkan  Warna,”  INDOTECH  Indonesian Journal of Education And Computer Science , Vol. 2, No. 1, 2024.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E- ISSN 2503-2933 319
Mukti , et., al [ Klasifikasi Penyakit Antraknosa Citra Cabai Rawit Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)]
[3] D.  S.  Anggraeni,  A.  Widayana,  P.  D.  Rahayu,  C.  Rozikin,  T.  Informatika,  dan  U.  S. Karawang, “STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan  Inovasi  Teknologi)  Metode  Algoritma Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Penyakit Tanaman Cabai,” 2022.
[4] R.  Rosalina  dan  A.  Wijaya, “Pendeteksian  Penyakit  pada  Daun  Cabai  dengan Menggunakan Metode Deep Learning,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , Vol. 6, No. 3, Des 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i3.2857.
[5] R.  Nurjasmi  dan  D.  Suryani, “Uji  Antagonis  Actinomycetes  Terhadap  Patogen Colletotrichum Capsici Penyebab Penyakit Antraknosa pada Buah Cabai Rawit,” 2020. [Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/pertanian
[6] J.  Agroekoteknologi  Tropika  dan  P.  J.  Studi  Agroekoteknologi  Fakultas  Pertanian Universitas  Udayana  PB  Sudirman  Denpasar ,  “Uji  Antagonistik  Bacillus  siamensis  dan Paenibacillus  polymyxa  Terhadap  Colletotrichum  gloeosporioides  KLCR2  Penyebab Penyakit  Antraknosa  pada  Buah  Cabai  Rawit  (Capsicum  frutescens  L.)  Ni  Komang  Sri Bawantari  Dewa  Ngurah  Suprapta*)  Khamdan  Khalimi,” Jurnal  Agroekoteknologi
Tropika , Vol. 9, No. 3, 2020, [Daring]. Tersedia pada:
https://ojs.unud.ac.id/index.php/JAT
[7] A.  Putri  Suyanti,  M.  dan  Helda  Orbani  Rosa,  P.  Pemberian  Beberapa  Ekstrak  Gulma Lahan  Pasang  Surut,  dan  H.  Orbani  Rosa  Prodi  Proteksi  Tanaman  Fakultas  Pertanian Universitas Lambung Mangkurat Coresponden Author, “Pengaruh Pemberian Beberapa Ekstrak  Gulma  Lahan  Pasang  Surut  Dalam  Menghambat  Colletotrichum  sp  Penyebab Penyakit Antraknosa pada Buah Cabai Rawit,” Proteksi Tanaman Tropika , Jun 2020.
[8] I.  E.  Handayani  dan  D.  Avianto, “Klasifikasi  Penyakit  Antraknosa  pada  Cabai  Merah Teropong ‘Inko Hot’ Dengan Metode Convolutional Neural Network,” SINTECH , Vol. 6, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://doi.org/10.31598
[9] Y.  Bili dkk. , “Perancangan  Alat  Pendeteksi  Kematangan  Buah  Nanas  Dengan Menggunakan  Mikrokontroler  Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN),” 2022. [Daring]. Tersedia pada: http://ojs.fikom-methodist.net/index.php/METHOTIKA
[10]  K.  Azmi,  S.  Defit,  dan  U.  Putra  Indonesia  YPTK  Padang  Jl  Raya  Lubuk  Begalung- Padang-Sumatera  Barat, “Implementasi  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Untuk Klasifikasi Batik Tanah Liat Sumatera Barat,” Jurnal Unitek , Vol. 16, No. 1, Hlm. 2023, 2023.
[11]  H.  A.  Dees  dan  Supatman, “Identifikasi  Citra  Wajah  Glowing  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network (CNN),” VISA: Journal of Visions and Ideas , Vol. 4, No. 2, Hlm. 746–757, 2024.
[12]  Nurdianto dan Supatman, “Cleanliness Image Classification of Packaged Drinking Water Using  Convolutional  Neural  Network  (CNN),” 2023.  Diakses:  20  Mei  2024.  [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.forai.or.id/index.php/forai/article/view/6/1
[13]  R.  ,  Novrian,  T.  ,  Agustiani,  M.  ,  Fikri,  dan  M.  F. Hikmatullah ,  “Penerapan Algoritma Random Forest Dalam Prediksi Status Penerima PIP pada Siswa: Studi Kasus pada SMK Amaliah 1,” 2024.
320 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 308-320 E-ISSN 2503-2933
page
[14]  M.  H.  Veltin  Sinaga,  Albirra  Muhammad,  dan  M.  H.  Sidiq, “Klasifikasi  Gambar Pemandangan  dengan  Kecerdasan  Buatan  Berbasis  CNN,” JTIK(Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi) , Apr 2024.
[15]  I. Wulandari, H. Yasin, dan T. Widiharih , “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Jurnal  Gaussian ,  Vol.  9, Hlm. 273–282, 2020, [Daring]. Tersedia pada:
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[16]  M.  Fahmi  dan  A.  Yudhana, “Pemilahan  Sampah  Menggunakan  Model  Klasifikasi Support  Vector  Machine  Gabungan  Dengan  Convolutional  Neural  Network,” Jurnal
Riset Komputer) , Vol. 10, No. 1, Hlm. 2407–389, Feb 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5468.