JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 8, No. 1, Juni 2023, Hal. 165-174 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2023.165-174

## Klasifikasi Penyakit Antraknosa Pepaya California Menggunakan Convolutional Neural Network
Siti Nurazila, Donny Avianto #
Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta Jl. Siliwangi (Ring Road Utara), Kab. Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55285, Indonesia
# donny@uty.ac.id

## Abstrak
Pepaya memiliki berbagai varian, salah satunya adalah pepaya California yang memiliki nilai jual tinggi di pasaran. Namun, petani sering kali mengalami gagal panen dikarenakan munculnya penyakit pada pepaya California. Salah satu penyakit  yang  menyerang  pepaya  adalah  penyakit  antraknosa.  Kurangnya  pengetahuan  petani,  apalagi  petani  baru sangat berpengaruh dengan kurangnya tindakan pencegahan penyakit antraknosa. Oleh karena itu, dibuatlah penelitian klasifikasi  penyakit  antraknosa  pada  pepaya  California  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN).  Data penelitian  yang  digunakan  berjumlah  300  data  citra  dengan  pembagian  150  data  pepaya  sehat  dan  150  data  pepaya antraknosa.  Dalam  proses  pembangunan  model  CNN  dataset  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  dengan  perbandingan 80:20  antara  data training dan  data validation. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberi  informasi  kepada  petani  baru tentang  pengklasifikasian  penyakit  antraknosa  pada  pepaya.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  model  terbaik dihasilkan  menggunakan  parameter optimizer Adam, epoch 20,  dan loss binary  cross-entropy .  Model  tersebut menghasilkan  akurasi training 99,17%  dan testing 99,58%  dengan loss training 0,0239  dan loss validation 0,0177. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma CNN optimal dalam melakukan klasifikasi citra pepaya.
Kata kunci: artificial intelligence , Convolutional Neural Network , pepaya, penyakit antraknosa

## Abstract
California papaya has a high selling value in the market. However, farmers often experience crop failure due to the emergence of diseases in California papaya. One of the diseases that attack papaya is anthracnose disease. The lack of knowledge  of  farmers,  especially  new  farmers,  is  very  influential  in  the  lack  of  preventive  measures  for  anthracnose disease.  Therefore,  a  classification  study  of  anthracnose  disease  on  California  papaya  using  Convolutional  Neural Network (CNN) was made. The research data used amounted to 300 image data with a division of 150 healthy papaya data and 150 anthracnose papaya data. In the process of building the CNN model, the dataset will be divided into two parts with a ratio of 80:20 between training data and validation data. This research aims to provide information to new farmers  about  the  classification  of  anthracnose  disease  in  papaya.  The  test  results  indicate  that  the  model  with  the highest  performance  was  identified  using  Adam  optimizer  parameters,  epoch  20,  and  loss  binary  cross-entropy.  The model  achieved  a  training  accuracy of  99.17%  and  testing accuracy  of  99.58%,  with  a  training  loss  of 0.0239  and  a validation loss of 0.0177. These findings demonstrate that the CNN algorithm is optimal for classifying papaya images.
Keywords: artificial intelligence, Convolutional Neural Network, papaya, anthracnose disease

## I. P ENDAHULUAN
Pepaya  (Carica  Papaya  L)  awalnya  diyakini tumbuh  di  Meksiko  selatan  dan  Nikaragua.  Seiring berjalannya  waktu,  pepaya  mulai  ditanam  di negara-negara  dengan  iklim  tropis  salah  satunya Indonesia.  Pepaya  kini  dapat  dengan  mudah
ditemukan  di  banyak  wilayah  Indonesia  untuk dikonsumsi  baik  dalam  bentuk  buah  maupun  daun. Pepaya  merupakan  buah  yang  memiliki  berbagai manfaat,  seperti  menurunkan  kadar  kolesterol, mengurangi  risiko  terkena  penyakit  jantung  dan kanker,  membantu  sistem  pencernaan,  melindungi kesehatan  hati,  setra  indeks  glikemik  yang  rendah membuat  pepaya  cocok  dikonsumsi  penderita
diabetes[1].  Oleh  karena  itu,  pepaya  merupakan salah  satu  buah  yang  banyak  dijual  di  pasaran. Pepaya  yang  dijual  belikan  pun  memiliki  berbagai jenis.
Salah  satu  jenis  pepaya  yang  sering  dijumpai adalah  Pepaya  California.  Nilai  jual  Pepaya California  lebih  tinggi  dibandingkan  jenis  lainnya, hal  ini  menyebabkan  banyak  pembudidayaan pepaya  ini.  Hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam budidaya  Pepaya  California  adalah  kemungkinan munculnya  penyakit  baik  pada  buah  maupun  pada pohon.  Penyakit  yang  muncul  menyebabkan produksi  Pepaya  California  menurun.  Penyakit yang  cukup  sering  dijumpai  pada  tanaman  Pepaya California  adalah  penyakit  antraknosa.  Antraknosa atau  biasa  disebut  penyakit  busuk  buah  disebabkan oleh Colletotrichum  gloeosporioides  (Penz)  Sacc [2]. Tanda-tanda dari penyakit ini adalah munculnya bercak kecil yang basah dan mengeluarkan getah berbentuk bintik pada permukaan  seperti  pada  Gambar  1.  Antraknosa dikenal  dengan  penyakit  pasca  panen  [3].  Penyakit ini lebih cepat berkembang pada buah yang matang. Penanganan  penyakit  ini  sering  kali  tidak  tepat karena  pendeteksian  penyakit  yang  kurang  cepat. Pengenalan penyakit dengan mata manusia mempunyai  keterbatasan  waktu  dalam  pengenalan penyakit.  Selain  keterbatasan  waktu  preferensi warna setiap orang juga dapat berbeda-beda.
Berdasarkan  Informasi  di  atas  maka  perlulah klasifikasi  untuk  pepaya  yang  sehat  dan  memiliki penyakit. Klasifikasi yang dilakukan akan mempermudah  para  petani  yang  baru  saja  memulai pembudidayaan  pepaya  untuk  mengklasifikasi adanya penyakit antraknosa. Pemanfaatan teknologi citra  digital  dapat  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  tersebut.  Dengan  demikian,  tujuan  dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah aplikasi  yang  dapat  mengklasifikasikan  penyakit antraknosa pada buah pepaya menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN).
Gambar 1. Pepaya Antraknosa
Salah  satu  jenis artificial  neural  network yang paling  sering  digunakan  dalam  analisis  citra  dua dimensi adalah Convolutional  Neural  Network (CNN) [4]. CNN dan Multilayer Perceptron (MLP) memiliki cara kerja yang hampir sama, perbedaannya  neuron  dalam  CNN  berbentuk  dua dimensi  sedangkan  MLP  satu  dimensi  [5].    CNN bekerja  dengan  mengumpankan  sinyal  dari  satu kumpulan convolutional layer ( convpool layer ) lalu dilanjutkan  dengan Fully  connected  layers dan diakhiri  dengan softmax  layer [6].  Struktur  CNN meliputi  lapisan  konvolusi  ( convolutional  layer s), fungsi  aktivasi  (activation  function),  lapisan pooling ( pooling layers),  dan  lapisan  terhubung penuh  ( fully  connected  layer s).  Komponen  utama dari CNN yang sangat signifikan adalah Convolutional layer s, yang berperan dalam mengekstraksi fitur-fitur dari gambar menggunakan kernel konvolusi dengan ukuran yang berbeda-beda [7].  Hasil  dari convolutional  layer akan  dilakukan fungsi  aktivasi,  penelitian  ini  menggunakan activation function ReLU dan Sigmoid.
Proses  Selanjutnya  adalah pooling  layers yang bertujuan  untuk  mengurangi  ukuran  spasial  dari volume input yang  dapat  mengurangi  jumlah parameter  dan  mengontrol overfitting [8]. Max pooling merupakan pooling layer  yang  sering digunakan. Max pooling bekerja dengan mengambil nilai  yang  tertinggi  dari  area  yang  akan  dilakukan pooling [9]. Fully connected layer berada di lapisan spasial  terakhir  yang  terhubung  setiap hiden  state untuk  menyatukan node dua  dimensi  menjadi  satu dimensi.
Terdapat banyak penelitian yang relevan dengan topik penelitian ini. Penelitian oleh  [10]  membahas tentang  penggunaan  metode  segmentasi  K-Means dan  klasifikasi  SVM  untuk  mengklasifikasikan penyakit antraknosa pada daun pepaya. Berdasarkan  penelitian  tersebut  menghasilkan akurasi  sebesar  96%  yang  mana  hal  tersebut  cukup tinggi,  namun  belum  optimal.  Penelitian  oleh  [11] mengenai sistem presensi dengan pengenalan wajah menggunakan  CNN.  Penelitian  ini  menghasilkan akurasi  sebesar  85%  yang  cocok  dilakukan  untuk pengenalan  wajah  dalam  ruangan  yang  terang Penelitian oleh [12] mengenai pendeteksi penggunaan  masker  dengan  CNN.  Penelitian  ini menyatakan  bahwa  hasil  uji  coba  dan  pengamatan berfungsi  dengan  baik  dengan  akurasi  di  atas  93% Penelitian oleh [13] mengenai ekstraksi data e-KTP menggunakan  OCR  CNN.  Penelitian  tersebut berhasil  mengekstraksi  eKTP  dengan  rata-rata kecepatan  30  detik  dan  error  rate  5%  Penelitian oleh  [14]  mengenai  deteksi  penyakit  pada  daun kelapa sawit dengan akurasi model 99%.  Penelitian tersebut menghasilkan sistem deteksi penyakit daun
sawit  dapat  bekerja  dengan  baik  dengan  training pada 60 data. Penelitian oleh [15] mengenai deteksi penyakit tanaman apel pada citra daun menggunakan  metode  CNN  dengan  akurasi  97%. Penelitian  oleh  [16]  mengenai  deteksi  penyakit kentang  menggunakan  citra  daun  dengan  akurasi pada  data training mencapai  93%  dan  data validation mencapai 99%. Penelitian ini mendapatkan  hasil  bahwa  CNN  dapat  bekerja dengan  baik  untuk  mendeteksi  penyakit  kentang. Berdasarkan  penelitian  terdahulu  menunjukkan bahwa  metode  CNN  merupakan  metode  deep learning  yang  cukup  baik  untuk  melakukan pengolahan  citra  dengan  hasil  akurasi  yang  tinggi. Temuan dari penelitian terdahulu memiliki relevansi  dengan  obyek  yang  sama  dengan penelitian ini, namun metode yang dilakukan belum optimal. Sedangkan penelitian selanjutnya menyatakan  bahwa  CNN  memiliki  akurasi  model yang lebih baik untuk pengenalan penyakit.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  membantu petani mengklasifikasikan adanya penyakit antraknosa dikarenakan kemungkinan adanya preferensi  warna  yang  berbeda.  Penelitian  ini  juga diharapkan  dapat  membantu  petani  yang  baru memulai berkebun pepaya dalam mengklasifikasikan  adanya  penyakit  antraknosa pada  pepaya.  Selain  itu,  penelitian  ini  dapat digunakan  untuk  pelajar  yang  sedang  belajar penyakit  antraknosa  pada  pepaya agar  lebih  mudah dalam  melakukan  klasifikasi  adanya  penyakit antraknosa.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  citra  sejumlah 300  data  citra  yang  terbagi  menjadi  150  data  citra pepaya  dengan  penyakit  antraknosa  dan  150  data citra pepaya normal (non antraknosa). Data diambil sebagian  besar  berasal  dari  kebun  pepaya  yang berada  di  Desa  Pagubugan  Kulon,  Kecamatan Binangun,  Kabupaten  Cilacap,  Jawa  Tengah. Sebagian  lainnya  data  berasal  dari  toko  buah  dan pasar  yang  berada  di  Cilacap  dan  Yogyakarta. Proses  pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara survei  langsung ke kebun dan melakukan wawancara  terhadap  pemilik  kebun  sebagai  pakar tanaman.

## B. Pembuatan Sistem
Setelah  proses  pengumpulan  data,  proses selanjutnya adalah pembuatan sistem. Penelitian ini akan  membuat sebuah sistem aplikasi berbasis web yang  dapat  mengklasifikasikan  adanya  penyakit antraknosa  pada  Pepaya  California.  Pembuatan sistem dalam penelitian terbagi menjadi tiga bagian yaitu  perancangan  konseptual,  pembuatan  model dan pembuatan aplikasi berbasis web.
Perancangan  konseptual  penelitian  dapat  dilihat pada  Gambar  2  yang  menunjukkan  alur  sistem. Sistem  memiliki  alur import dataset  pepaya  pada direktori  lokal  untuk  digunakan  dalam  melatih model  terbaik.  Untuk  mempersiapkan  model, dataset akan dipisahkan menjadi dua bagian dengan rasio 80:20 antara data training dan data validation . Proses  pemisahan  dataset  akan  menghasilkan  120 data training antraknosa dan 120 data training non- antraknosa.  Sedangkan  data validation terbagi menjadi  30  data validation antraknosa  dan  30  data validation non-antraknosa.
Hasil  dari  data  yang  telah  dibagi  selanjutnya dilakukan proses preprocessing dengan cara rescale dan resize citra.  Proses  rescale  bertujuan  untuk mengubah  skala  citra  agar  citra  dapat  dilakukan proses  selanjutnya  [17].  Rescale  skala  yang digunakan  untuk  citra  pepaya  adalah  1/255  berarti setiap  pixel  akan  dikalikan  sehingga  nilai  akan berubah  antara  0  dan  1.  Setelah  proses  rescale selanjutnya  dilakukan  proses  resize  citra  pepaya. Proses  resize  dilakukan  untuk  menyamakan  ukuran dari  setiap  citra  pepaya.  Proses  resize  ini  penting dilakukan  agar  citra  yang  akan  digunakan  dapat dilatih  menggunakan  pemodelan  deep  learning seperti CNN. Ukuran yang digunakan dalam proses resize citra pepaya adalah 200x150 pixel.
Hasil  dari  preprocessing  selanjutnya  akan dilakukan proses training . Proses training mencakup  pembelajaran  pada  citra  pepaya  dengan pemodelan CNN. Proses training  dilakukan  dengan nilai  batch  size  30  dan  mode  klasifikasi  “binary” karena  dataset  yang  digunakan  mempunyai  dua kelas.  Dalam  proses  ini  citra  akan  diproses  dalam layer convolutional , pooling ,  dan fully  connected layer .  Proses  training  CNN  akan  menghasilkan sebuah akurasi dan loss yang akan digunakan dalam penilaian  performa  model.  Proses  training  juga menghasilkan  sebuah  model  yang  disimpan  dan digunakan dalam proses testing .
Dalam proses testing akan melakukan pengujian terhadap citra testing (citra pepaya baru) menggunakan  model  yang  telah  tersimpan.  Proses testing dimulai  dengan  preprocessing  citra testing . Selanjutnya model CNN terbaik dari proses training akan digunakan untuk menganalisis dan menentukan  kelas  dari  citra testing . Testing akan menghasilkan  apakah  citra  masuk  dalam  kelas “antraknosa”  atau “non-antraknosa”.  Aplikasi  yang dibuat  juga  akan  menampilkan  citra input an  dari proses testing .
Proses  pembuatan  model  dilakukan  dengan membangun  model  CNN  dalam  membuat  sistem klasifikasi  seperti  pada  Tabel  1.  Pembuatan  model dibangun menggunakan Tensor Flow Keras dengan model  sequential .  Model  CNN  yang  digunakan dalam sistem klasifikasi terdapat pada Gambar 3.
Berdasarkan Gambar 3 model yang dibuat dalam pelatihan  model  menggunakan  layer convolutional , pooling layer  dengan max  pooling dan fully connected  layer .  Layer-layer  yang  dilatih  dalam pembuatan  model  telah  disesuaikan  dengan input citra  dan output hasil  klasifikasi.  Fungsi  aktivasi ReLU  digunakan  dalam  layer convolutional , sedangkan  layer  terakhir  menggunakan  fungsi aktivasi Sigmoid untuk klasifikasi kelas citra.
Proses  selanjutnya  adalah  pembuatan  aplikasi berbasis  web  untuk  mempermudah  penggunaan sistem  klasifikasi  CNN.  Proses  pembuatan  aplikasi ini  menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan framework flask . Aplikasi yang akan dibuat mempunyai dua menu yaitu menu CNN Classification untuk  training  citra  pepaya dan Prediction untuk testing citra pepaya menggunakan model terbaik dari training. Gambar 4 menunjukkan tampilan menu CNN Classification. Tabel 1. Model CNN Layer (type) Output Shape Param # conv2d (Conv2D) (None, 200, 150, 16) 448 max_ pooling 2d(Max Pooling 2D) (None, 100, 75, 16) 0 conv2d_1 (Conv2D) (None, 100, 75, 32) 4640 max_ pooling 2d_1 (Max Pooling 2D) (None, 50, 37, 32) 0 conv2d_2 (Conv2D) (None, 50, 37, 64) 18496 max_ pooling 2d_2 (Max Pooling 2D) (None, 25, 18, 64) 0 conv2d_3 (Conv2D) (None, 25, 18, 64) 36928 max_ pooling 2d_3 (Max Pooling 2D) (None, 12, 9, 64) 0 flatten (Flatten) (None, 6912) 0 dense (Dense) (None, 512) 3539456 dense_1 (Dense) (None, 1) 513
Total params: 3,600,481 Trainable params: 3,600,481 Non-trainable params: 0
Pada halaman Gambar 3 menu CNN Classification menampilkan jumlah dataset masing- masing kelas dan jumlah dataset pada saat split data yaitu  training  dan validation pada  masing-masing kelas.  Selanjutnya  terdapat  form  yang  digunakan untuk  mengisi  parameter  training  data. User dapat melakukan  training  data  yang  sudah  tersedia dengan  menerapkan  parameter  yang  berbeda. Parameter  yang  dapat  dipilih user berupa Epoch dan Optimizer .  Selanjutnya user dapat  memulai training  dengan  menekan  tombol  training.  Hasil training dapat dilihat pada Gambar 4.
Halaman  pada  gambar  4  merupakan  halaman hasil  dari  training  yang  telah  dilakukan.  Halaman ini  akan  menampilkan  hasil  akurasi  dan loss pada data  training  dan validation model  yang  telah dilatih.  Selain  itu  halaman  ini  juga  menampilkan grafik  akurasi  dan loss dari  proses  training  untuk penilaian performa model. Menu selanjutnya adalah menu testing yang terdapat pada Gambar 5.
Gambar 4. Hasil klasifikasi
(a)
(b)
Gambar  5  bagian  (a)  menunjukkan  tampilan menu CNN Classification digunakan untuk mengklasifikasikan  citra  baru  yang  di input oleh user .  Citra  dapat  di input kan user dengan  cara Mengunggahnya  dari  direktori  lokal user .  Setelah user memasukkan  citra  baru  dan  menekan  tombol testing ,  maka  gambar  dan  hasil  klasifikasi  akan muncul  pada  bagian  hasil  seperti  pada  Gambar  5 bagian (b).

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Arsitektur  CNN  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk melakukan proses klasifikasi pepaya antraknosa.  Dalam  proses training data,  percobaan dilakukan  dengan epoch dan optimizer yang berbeda seperti pada Tabel 2. Proses training model CNN masih  melibatkan arsitektur CNN yang sama. Namun  pada  pelatihan  ini  dilakukan  beberapa  nilai yang berbeda untuk parameter pelatihannya. Hal ini dilakukan  untuk  menemukan  hasil  terbaik  untuk kasus ini. Adapun proses training dilakukan dengan memanfaatkan  library  Tensor  Flow  Keras.  Proses training  yang  dilakukan  akan  menghasilkan loss dan  akurasi  untuk  data  training  dan testing . Loss dan  akurasi  ini  digunakan  untuk  membandingkan model terbaik dalam pengklasifikasian pepaya.
Percobaan  pada  Tabel  2  dilakukan  penggunaan loss binary  cross-entropy dengan  perbedaan epoch dan optimizer pada  masing-masing  percobaan. Perbedaan parameter digunakan untuk membandingkan epoch dan optimizer yang  terbaik
untuk  mengklasifikasikan  pepaya.  Masing-masing model  dilatih  sebanyak  5  kali  dan  diambil  hasil terbaiknya. Tabel 3 menunjukkan grafik akurasi dan loss dari masing-masing model percobaan.
Berdasarkan  Tabel  2  terlihat  bahwa  model terbaik  ada  dengan optimizer adam  dengan epoch 20.  Model  tersebut  menghasilkan  akurasi training sebesar  99,17%  dan testing 99,58%.  Model  ini memiliki  akurasi  tertinggi  dengan  nilai loss terendah.    Selanjutnya  disusul  dengan  model menggunakan optimizer Nadam  dengan epoch 15 menghasilkan  akurasi training 99,58%  dan testing 92,92%.
Berdasarkan  tabel  2  model  terbaik  yang dihasilkan cukup bagus dikarenakan tidak overfitting dan underfitting . Loss yang  dihasilkan model pun sudah cukup kecil. Untuk mengklasifikasikan data yang dapat di input kan oleh user ,  penelitian  ini  membuat  aplikasi  berbasis  web untuk  mempermudah  penggunaannya.  Model  yang digunakan  untuk  pembuatan  aplikasi  ini  adalah model terbaik yang dihasilkan.
Model  terbaik  yang  telah  dipilih  dijadikan sebagai  model  untuk testing dalam  aplikasi klasifikasi CNN. Data citra pepaya yang digunakan untuk testing merupakan  data  baru  yang  berbeda dengan  data  training  dan validation pada  proses training.  Hasil testing berupa  prediksi  apakah  citra masuk dalam kelas “antraknosa” atau “nonantraknosa”.  Tabel  2  berisi  tentang  hasil prediksi  data  baru  menggunakan  aplikasi  CNN yang telah dibuat.
Tabel 2.  Tabel hasil percobaan
No Epoch Optimizer Training Testing Loss Akurasi Loss Akurasi 1 10 Nadam 0,0528 97,08% 0,0377 98,75% 2 15 Nadam 0.0286 99.58% 0,0290 92,92% 3 15 Adam 0.0740 97,50% 0,0623 97,50% 4 20 Adam 0,0239 99,17% 0,0177 99,58% 5 15 SGD 0,3095 88,75% 0,2539 90,42% 6 20 SGD 0,3140 87,92% 0,3512 84,79%
Tabel 3. Tabel grafik akurasi dan loss No Epoch Optimizer Akurasi Loss 1 10 Nadam 2 15 Nadam 3 15 Adam 4 20 Adam 5 15 SGD 6 20 SGD
Tabel 4. Tabel prediksi citra baru Citra input Hasil Klasifikasi Ketepatan Prediksi Salah Benar Salah Benar

## Tabel 4. (Lanjutan) Tabel prediksi citra baru
Citra input
Hasil Klasifikasi Ketepatan Prediksi Benar Benar
Berdasarkan  Tabel  3  citra  yang  salah  prediksi merupakan  citra  dengan  tangkapan  gambar  lebih dari satu pepaya dengan bintik putih dalam penyakit antraknosa. Hal ini dapat disimpulkan bahwa model yang  telah  dibuat  belum  dapat  mengklasifikasikan citra pepaya yang memiliki lebih dari satu pepaya di dalamnya. Namun berdasarkan Tabel 3  model  yang dibuat  sudah  cukup  akurat  dalam  memprediksi adanya  penyakit  antraknosa  dalam  pepaya.  Hal  ini dapat  dilihat  dari  benarnya  5  data  benar  dari  total keseluruhan  6  data  baru  yang  dilakukan testing . Hasil testing menunjukkan  akurasi  ketepatan klasifikasi  citra  pepaya  antraknosa  mencapai 83,33%. Akurasi ketepatan ini dihitung menggunakan  rumus  jumlah  data  benar  dibagi keseluruhan data lalu dikalikan dengan 100%.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  berisi  tentang  klasifikasi  pepaya antraknosa  menggunakan Convolutional  Neural Network .    Hasil  dari  penelitian  ini  adalah mengklasifikasikan  pepaya  sehat  dan  antraknosa. Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  penelitian  ini mampu mengklasifikasikan dan memprediksi pepaya  antraknosa  dengan  baik  dan  optimal. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, disimpulkan
bahwa  model  CNN  dengan  parameter optimizer Adam,  jumlah epoch 10,  dan loss binary  cross- entropy merupakan  model  terbaik.  Model  tersebut menghasilkan akurasi training 99.17% dan validation 99.58% dengan loss training 0,0239 dan loss validation 0,0117.  Berdasarkan  akurasi  dan loss ,  model  yang  dihasilkan  tidak overfitting . Ketepatan  prediksi  cukup  baik  dibuktikan  dengan ketepatan  prediksi  5  dari  6  citra  baru  yang di input kan.  Akurasi  ketepatan testing mencapai 83,33%.  Model  yang  dihasilkan  sudah  cukup  baik untuk  memprediksi  pepaya  antraknosa  namun model  ini  belum  dapat  melakukan  prediksi  kelas citra  untuk  citra  yang  memiliki  dua  antau  lebih pepaya di dalamnya. Untuk itu sebagai saran dalam penelitian  selanjutnya  dapat  menambah  dataset pepaya  dengan  citra  dua  atau  lebih  pepaya  untuk mengatasi hal tersebut.

## R EFERENSI
[1] P2PTM  Kemenkes  RI,  “Khasiat  Buah  Pepaya  - Direktorat P2PTM,” 2019.
http://p2ptm.kemkes.go.id/artikel-sehat/khasiat- buah-pepaya (accessed Oct. 18, 2022).
[2] N.  L.  P.  Indriyani,  Affandi,  and  D.  Sunarwati, Pengelolaan Kebun Pepaya Sehat Penyusun . Balai Penelitian Tanaman Buah Tropika, 2008.
[3] S. Wiyono and S. Manuwoto, Penyakit Antraknosa pada Pepaya dan Potensi Pengendaliannya , 1st ed. Pusat Kajian Buah Tropika, 2008.
[4] E.  Rasywir,  R.  Sinaga,  and  Y.  Pratama,  “Analisis dan  Implementasi  Diagnosis  Penyakit  Sawit dengan  Metode Convolutional Neural  Network (CNN),” Paradigma  -  Jurnal  Informatika  dan Komputer , vol. 22, no. 2, pp. 117–123, 2020.
[5] F.  A.  Irawan,  M.  Sudarma,  and  D.  C.  Khrisne, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Identifikasi  Penyakit Tanaman  Pepaya  California  Berbasis  Android Menggunakan  Metode  CNN  Model  Arsitektur Squeezenet,” Jurnal  Spektrum ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 18–27, 2021.
[6] R.  Venkatesan  and  B.  Li, Convolutional  Neural Networks  in  Visual  Computing .  London: Taylor  & Francis Group, 2018.
[7] M.  Sholihin,  M.  R.  Zamroni,  and  Burhanuddin, “Identifikasi  Kesegaran  Ikan  Berdasarkan  Citra Insang  Dengan  Metode  Convolution  Neural Network,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi , vol. 8, no. 3, pp. 1352–1360, 2021.
[8] A. Rosebrock, Deep Learning for Computer Vision with  Python Starter  Bundle  1st Edition  (1.1.0) ,  1st Edition (1.1.0). pyimagesearch, 2017.
[9] C.  C.  Aggarwal, Neural  Networks  and  Deep Learning .  Yorktown  Heights,  NY,  USA:  Springer Nature Switzerland AG, 2018.
[10]  S.  S.  Sundari,  A.  Sugiharto,  and  R.  Nursamsi, “Deteksi  Penyakit  Antraknosa  pada  Daun  Pepaya California  Berdasarkan  Segmentasi  K-Means Clustering dengan Menggunakan Metode
Klasifikasi  Support  Vector  Machine,” Jurnal Sistem  Informasi  Dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  9, no. 2, pp. 164–173, 2020.
[11]  D. P. Andini, Y. G. Sugiarta, T. Y. Putro, and R. D. Setiawan,  “Sistem  Presensi  Kelas  Berbasis
Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  CNN,” JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) , vol. 7, no. 2, pp. 315–322, Dec. 2022.
[12]  R.  W.  T.  Hartono et  al. ,  “E-Pindai:  Pengolahan Citra  Wajah  Pendeteksi  Penggunaan  Masker dengan  Metode  Convolution  Neural  Network,” JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) , vol. 7, no. 1, pp. 17–24, Jun. 2022.
[13]  G.  Sugiarta,  D.  P.  Andini,  and  S.  Hidayatullah, “Ekstraksi  Informasi/Data  e-KTP  Menggunakan Optical  Character  Recognition Convolutional Neural  Network,” JTERA  (Jurnal  Teknologi Rekayasa) , vol. 6, no. 1, pp. 1–6, Jun. 2021.
[14]  A.  Asrianda,  H.  A.  K.  Aidilof,  and  Y.  Pangestu, “Machine Learning for Detection of Palm Oil Leaf Disease  Visually  using Convolutional Neural Network  Algorithm,” Journal  of  Informatics  and Telecommunication Engineering , vol. 4, no. 2, pp. 286–293, Jan. 2021.
[15]  A. A. A. Paliwang, M. R. D. Septian, M. Cahyanti, and E. R. Swedia, “Klasifikasi Penyakit Tanaman Apel  Dari  Citra  Daun  Dengan Convolutional Neural Network,” Sebatik , vol. 24, no. 2, pp. 207– 217, 2020.
[16]  A.  M.  Lesmana,  R.  P.  Fadhillah,  and  C.  Rozikin, “Identifikasi  Penyakit  pada  Citra  Daun  Kentang Menggunakan Convolutional Neural  Network (CNN),” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 8, no. 1, pp. 21–30, Jun. 2022.
[17]  U. Ungkawa and G. Al Hakim, “Klasifikasi Warna pada Kematangan Buah Kopi Kuning menggunakan  Metode  CNN  Inception  V3,” ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika , vol. 11, no. 3, p. 731, Jul. 2023.