KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2667-2675 DOI 10.30865/klik.v4i5.1646 https://djournals.com/klik

## Pemodelan Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Tomat dengan Convolutional Neural Network Algorithm
Goklas Henry Agus Panjaitan * , Frengki Simatupang
Fakultas Vokasi, Teknologi Komputer, Institut Teknologi Del, Laguboti, Indonesia Email: 1,* goklas.panjaitan@del.ac.id, 2 frengki.simatupang@del.ac.id Email Penulis Korespondensi: goklas.panjaitan@del.ac.id
Abstrak− Tomat merupakan tanaman hortikultura yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan banyak ditanam oleh masyarakat Indonesia sebagai negara agraris. Produktivitas tomat mengalami peningkatan dalam tahun 2021-2022, namun dalam proses perawatan tanaman sering sekali terjadi kendala dalam mengidentifikasi jenis penyakit yang terdapat pada daun tanaman tomat karena memiliki gejala yang hampir mirip dan sulit dibedakan. Daun tanaman tomat merupakan bagian yang memiliki peran dan fungsi penting dalam proses pertumbuhan  tanaman.  Untuk  menangani  masalah  penyakit  daun  tomat  ini  diperlukan  sebuat  metode  yang  bisa  digunakan  dengan mudah melakukan deteksi penyakit daun tomat dengan menggunakan teknologi tertentu. Sebelum hal itu dapat dilakukan diperlukan sebuah pemodelan klasifikasi tanaman daun tomat. Pemodelan ini bertujuan untuk menghasilkan model klasifikasi daun tomat yang baik sehingga dapat digunakan nantinya untuk sistem deteksi penyakit dengan teknologi IoT. Pemodelan klasifikasi penyakit tanaman tomat menggunakan algoritma Convolutional Neural Network. Tahapan pembuatan pemodelan dilakukan mulai dari analisis sumber dataset, praproses data, pembentukan model, pelatihan model, evaluasi model, terakhir diperoleh hasil model. Dataset yang digunakan untuk implementasi adalah dataset Tomato yang terdiri dari 18.162 gambar. Akurasi data training lebih tinggi daripada akurasi data validation  yang  artinya  bahwa  data  yang  digunakan  untuk  model  adalah  baik.  Hasil  akurasi  data  training  adalah  94.06%  yang menunjukkan bahwa data training baik digunakan sebagai model. Kemudian hasil loss function pada data training adalah 7.8% yang menunjukkan bahwa data training baik digunakan sebagai model.
Kata Kunci: Convolutional Neural Network; Klasifikasi Penyakit; Daun Tomat; Dataset PlantVillage; Validation Accuracy
Abstract− Tomatoes constitute a horticultural crop with significant economic value and  are extensively cultivated by the people of Indonesia, an agricultural country. Tomato productivity is anticipated to increase in 2021-2022. However, issues often arise during the plant care process when attempting to identify the type of disease affecting the leaves of tomato plants, owing to the nearly identical symptoms that make differentiation challenging. Tomato plant leaves play a crucial role in the plant growth process. Addressing the challenge of tomato leaf diseases necessitates a method that employs specific technology for easy detection. Before implementing this method, a classification model for tomato leaf plants must be developed. The goal of this modeling is to create an effective tomato leaf classification model for subsequent use in a disease detection system that utilizes IoT technology. The modeling of tomato plant disease classification involves the application of the Convolutional Neural Network algorithm. The modeling process encompasses data source analysis, data preprocessing, model formation, model training, model evaluation, and the subsequent acquisition of model results. The dataset  utilized  for  implementation  comprises  18,162  images  of  tomatoes.  The  accuracy  of  the  training  data  surpasses  that  of  the validation  data,  indicating  the  reliability  of  the  data  used  for  model  development.  The  accuracy  of  the  training  data  is  recorded  at 94.06%, signifying its suitability for modeling. Additionally, the loss function result on the training data is 7.8%, further affirming the quality of the training data for model development.
Keywords : Convolutional Neural Network; Disease Classification; Tomato Leaves; Dataset PlantVillage; Validation Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Tomat adalah tanaman hortikultura dengan nilai ekonomi tinggi dan  banyak dibudidayakan oleh masyarakat Indonesia sebagai negara agraris [1]. Tanaman Tomat (Solanum lycopersicum syn. Lycopersicum esculentum) diketahui tumbuh dengan mudah di iklim tropis Indonesia dan memiliki nilai yang tinggi secara ekonomi, menjadi bahan baku utama dalam industri makanan. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia, produksi tomat di Indonesia mencapai 1,12 juta ton pada tahun 2021, menunjukkan peningkatan sebesar 0,21% dari tahun sebelumnya sebanyak 1,11 juta ton (BPS 2022). Salah satu alasan tomat tetap menjadi komoditas panen terbesar di Indonesia adalah iklim yang cocok untuk budidaya tomat [2]. Menurut data BPS tahun 2023, produktivitas tomat mengalami peningkatan antara 2021 dan 2022. Namun, dalam  proses  budidaya  terdapat  tantangan  dalam  mengidentifikasi  penyakit  daun  karena  gejalanya  serupa  dan  sulit dibedakan. Daun tomat memiliki peran penting dalam pertumbuhan tanaman, dan penyakit yang mengenai daun dapat menjadi  faktor  signifikan  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  tanaman  [3].  Jika  daun  terkena  penyakit,  hal  ini  dapat membahayakan kondisi tanaman dan berdampak pada hasil panen.
Beberapa penyakit yang terjadi pada daun tanaman adalah sebagai berikut [4]: Leaf blotch dan Early Blight, Leaf Spot, Target Spot . Leaf Disease adalah penyakit yang terjadi pada daun tanaman yang dapat mempengaruhi kualitas suatu tanaman.  Proses deteksi dini perlu dilakukan pada daun untuk mengetahui penyakit yang terjadi pada daun tanaman. Tujuan  deteksi  penyakit  daun  pada  tanaman  adalah  [4]:  untuk  mengukur  daerah  daun  yang  terkena  penyakit,  untuk mengidentifikasi batas daerah yang terkena penyakit, untuk mengetahui warna daerah pada daun yang terserang penyakit, untuk mengetahui penyebab penyakit yang sebenarnya yang terjadi pada daun seperti disebabkan oleh serangga, karat, atau nematoda.
Identifikasi penyakit pada tanaman merupakan salah hal yang dapat mencegah hilangnya hasil dan kuantitas hasil pertanian.  Secara  umum,  sangat  sulit  untuk  memantau  penyakit  tanaman  secara  manual karena  membutuhkan  banyak pekerjaan,  keahlian  dalam  penyakit  tanaman  dan  membutuhkan  proses  yang  berkelanjutan.  Salah  satu  hal  untuk
Goklas Henry Agus Panjaitan, Pemodelan Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Tomat dengan Convolutional Neural Network Algorithm
mengetahui penyakit yang terjadi pada daun tanaman adalah melalui deteksi penyakit pada daun tanaman melalui image processing.
Dalam beberapa dekade terakhir, perkembangan teknologi di bidang kecerdasan buatan, khususnya pengolahan citra, telah secara signifikan memajukan pendekatan terhadap permasalahan di berbagai bidang, termasuk pertanian. Salah satu teknologi yang dominan dalam pengolahan citra adalah Convolutional Neural Network (CNN). CNN merupakan suatu algoritma atau metode yang digunakan pada deep learning yang sangat banyak digunakan dalam pengolahan gambar [5]. CNN dipresentasikan dalam bentuk tiga dimensi atau didesain untuk mengolah data tiga dimensi yaitu dimensi dari masukan gambar (height dan weight) dan depth (kedalaman) [6].
Penggunaan CNN dalam klasifikasi penyakit tanaman tomat membuka kemungkinan pendekatan yang lebih akurat dan  otomatis  dalam  mengidentifikasi  gejala  penyakit  tanaman  tersebut.  Pentingnya  pemodelan  klasifikasi  penyakit tanaman  tomat  terletak  pada  dampak  positifnya  terhadap  produktivitas  pertanian  dan  kesejahteraan  sosial.  Penyakit tanaman tomat dapat menyebabkan penurunan hasil, bahkan dalam beberapa kasus kerugian total. Dengan  sistem yang dapat mendeteksi penyakit tanaman tomat dengan cepat dan akurat, petani dapat segera mengambil tindakan pencegahan yang diperlukan, seperti memastikan pengendalian yang tepat dengan pestisida atau mengisolasi tanaman yang terinfeksi untuk mencegah penyebaran penyakit ke tanaman lain.
Keuntungan  utama  penggunaan  CNN  untuk  pemodelan  klasifikasi  penyakit  tanaman  tomat  terletak  pada kemampuannya untuk secara otomatis mengekstraksi fitur-fitur penting dari gambar tanaman. CNN dapat mempelajari fitur-fitur hierarkis ini melalui konvolusi dan penggabungan lapisan, serupa dengan cara manusia memproses informasi visual.  Sebagai  contoh,  CNN  dapat  mendeteksi  pola  tekstur,  warna,  dan  bentuk  yang  mungkin  sulit  diidentifikasi menggunakan metode tradisional. CNN telah menjadi algoritma pilihan dalam menyelesaikan masalah klasifikasi gambar. Beberapa penelitian telah menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN) dalam berbagai kasus klasifikasi gambar, termasuk klasifikasi citra CT scan kanker paru-paru menggunakan Contrast Stretching pada CNN dengan EfficientNet- B0 [7], klasifikasi citra sinar-X pneumonia dan non-pneumonia [8][9][10], klasifikasi gambar daging sapi dan babi [11], [12][13], klasifikasi citra penyakit daun [14], klasifikasi citra stroke [15], dan klasifikasi serangan hama pada pertanian [16]. Oleh karena itu, CNN sangat cocok untuk pengolahan pola citra [3].
Beberapa  penelitian  telah  membahas  klasifikasi  penyakit  tanaman  tomat  dengan  menggunakan  metode  CNN. Dalam sebuah penelitian [17], algoritma CNN berhasil mengklasifikasikan dataset daun tomat dengan 10.000 gambar, mencapai  akurasi  sebesar  94,1%,  sedangkan  ResNet  50  menghasilkan  88,4%.  Penelitian  lain  [18]  menganalisis  daun tomat yang terkena penyakit dengan menggunakan algoritma CNN, mencapai akurasi sebesar 99,64%. Penelitian [19] menggunakan kecerdasan buatan untuk mengklasifikasikan penyakit tanaman tomat, mencapai akurasi pelatihan sebesar 98% dan akurasi validasi sebesar 82% berdasarkan dataset dengan 10 kelas penyakit. Penelitian lain [20] berfokus pada identifikasi penyakit Leaf Mold pada daun tomat menggunakan model DENSENET121 berbasis transfer learning. Dalam penelitian  lainnya  [21],  enam  model  CNN  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  gambar  daun  tomat  yang  sakit,  dan pendekatan ensemble CNN digunakan. Hasilnya menunjukkan bahwa Ensemble CNN mencapai akurasi sekitar 90,83%, dengan nilai presisi dan recall rata-rata di atas 0,8 hingga 1,0. Secara keseluruhan, metode ensemble CNN terbukti lebih baik  daripada  satu  model  CNN  saja.  Terakhir,  sebuah  penelitian  [1]  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  penyakit  pada tanaman  tomat  melalui  citra  daun  menggunakan  deep  learning  dengan  metode  Convolutional  Neural  Network.  Dua arsitektur  CNN,  LeNet-5  standar  dan  LeNet-5  yang  dimodifikasi,  digunakan  untuk  deteksi  penyakit.  LeNet-5  standar berhasil  mendeteksi  penyakit  pada  daun  tomat  dengan  akurasi  90%,  sedangkan  LeNet-5  yang  dimodifikasi,  dengan penyesuaian lapisan jaringan dan parameter, mencapai akurasi optimal sebesar 95%.
Penelitian [3] menggunakan metode SVM (Support Vector Machine) dan CNN untuk menentukan penyakit yang memengaruhi daun tomat. Pengujian dilakukan dengan 200 sampel citra daun tomat, dengan 160 citra sebagai data latih dan 40 citra sebagai data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode CNN memiliki persentase akurasi rata-rata sebesar  97,5%,  presisi  sebesar  95,45%,  recall  sebesar  95%,  dan  tingkat  kesalahan  sebesar  5%.  Sementara  itu,  SVM menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 95%, presisi sebesar 90,83%, recall sebesar 90%, dan tingkat kesalahan sebesar 10%. Berdasarkan hasil pengujian, dapat dikatakan bahwa dalam penelitian ini, CNN adalah klasifikasi yang lebih baik dibandingkan SVM.
Dalam penelitian berjudul "Deepthwise separable convolution architectures for plant disease classification" [22], penyakit  tanaman  diklasifikasikan  berdasarkan  gambar  daun  menggunakan  algoritma  CNN  dengan  model  arsitektur konvolusi  yang  terpisah.  Para  peneliti  memperkenalkan  arsitektur  Modified  MobileNet,  membandingkannya  dengan jaringan  AlexNet  dan  VGG. Proses  pelatihan  dan  pengujian  dilakukan  pada  dataset  PlantVillage  yang  tersedia  secara umum,  terdiri  dari  82.161  gambar  dengan  55  kelas  penyakit  tanaman  dan  kondisi  sehat.  Arsitektur  jaringan  Reduced MobileNet mencapai akurasi klasifikasi sebesar 98,34% dengan parameter 29 kali lebih sedikit dibandingkan VGG dan 6 kali lebih rendah dari MobileNet.
Penelitian  lain  [2]  berfokus  pada  klasifikasi  kesehatan  daun  tanaman  tomat,  menguji  berbagai  model  untuk mengidentifikasi tanaman tomat yang terkena penyakit. Metode yang diusulkan menggunakan pendekatan CNN dengan arsitektur VGG, MobileNet, dan Inception V3. Data citra berasal dari dataset Plant Disease Classification Merged, yang berisi  berbagai  kategori  gambar  yang  digunakan  dalam  eksperimen.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  masing- masing model mencapai kinerja akurasi sebesar 98%, 93%, dan 88% untuk Inception V3, VGG, dan MobileNet. Temuan menunjukkan bahwa model dengan kinerja terbaik dalam memproses data adalah Inception V3, diikuti oleh VGG dan MobileNet. Meskipun demikian, MobileNet tetap efektif dan efisien dalam menjalankan model jauh lebih baik daripada Inception V3 dan VGG.
Goklas Henry Agus Panjaitan, Pemodelan Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Tomat dengan Convolutional Neural Network Algorithm
Pada  penelitian  ini  penulis  akan  lebih  fokus  untuk  membuat  model  klasifikasi  untuk  penyakit  tanaman  tomat dengan menggunakan metode CNN, karena berdasarkan penelitian sebelumnya bahwa metode CNN ini cocok dan baik digunakan untuk pembentukan model berupa citra. Tujuan dari pembentukan model klasifikasi penyakit tanaman tomat ini akan digunakan untuk penelitian berikutnya untuk sistem deteksi penyakit tanaman tomat berbasis teknologi IoT yang sangat komplek. Dalam penelitian ini penulis juga akan menggunakan dataset pengujian yang cukup besar yaitu 18.162 gambar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini  penulis  mencoba  membuat  tahapan  penelitian  untuk  melakukan  pembuatan pemodelan  untuk  klasifikasi  tanaman  Tomat  seperti  pada  Gambar  1  diatas.  Pembentukan  model  bertujuan  untuk membentuk  sebuah  mode  dan  label  yang  digunakan  untuk  pengujian  data  pada  aplikasi  berkelanjutan.  Proses  untuk pembentukan model yang siap untuk digunakan ini dapat dilakukan mulai dari analisis sumber dataset, praproses dataset, pembentukan  model,  pelatihan  model,  evaluasi  model,  sampai  model  diperoleh.  Model  yang  sudah  dibentuk  ini  pada akhirnya dapat digunakan sebagai pemanfaatan untuk pengembangan pada aplikasi berikutnya.

## 2.2 Analisis Sumber Data
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan open dataset PlantVillage [23]  yang  diambil  dari repository spMohanty (https://github.com/spMohanty/PlantVillage-Dataset).  Adapun  pemilihan dataset PlantVillage ini  karena  menyajikan data yang sesuai dengan kebutuhan penelitian ini. Selain itu, dataset PlantVillage juga sudah digunakan pada banyak penelitian. Dataset PlantVillage terdiri dari 54.303 gambar daun tanaman yang sehat dan yang tidak sehat yang dibagi menjadi 38 klasifikasi berdasarkan spesies tanaman dan penyakit yang dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Detail Klasifikasi Dataset PlantVillage
No Jenis Tanaman Jumlah Klasifikasi Nama Klasifikasi 1 Apple 4 Apple Apple scab Apple Black rot Apple Cedar appl rust Apple healthy 2 Blueberry 1 Blueberry healthy 3 Cherry 2 Cherry Healthy Cherry Powdery_mildew 4 Corn 4 Corn cercospora_leaf_spot Gray_leaf_spot Corn Common_rust Corn healthy Corn Northern_Leaf_Blight 5 Grape 4 Grape Black_rot Grape Esca_(Black_Measles) Grape Healthy Grape Leaf Blight 6 Orange 1 Orange Haunglongbing 7 Peach 2 Peach Bacterial spot Peach Healthy 8 Pepper 2 Pepper Bell Bacterial_spot Pepper Bell healthy 9 Potato 3 Potato Early blight Potato healthy Potato Late blight
Goklas Henry Agus Panjaitan, Pemodelan Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Tomat dengan Convolutional Neural Network Algorithm
10 Raspberry 1 Raspberry healthy 11 Soybean 1 Soybean healthy 12 Squash 1 Squash Powdery mildew 13 Strawberry 2 Strawberry Healthy Strawberry leaf scorch 14 Tomato 10 Tomato Bacterial spot Tomato Early blight
Tomato healthy Tomato Late_blight Tomato Leaf_mold Tomato Septoria_leaf_spot Tomato Spider mites Two spotted spider mite Tomato Target Spot Tomato Tomato mosaic virus Tomato Tomato Yellow Leaf Curl Virus
Tabel 1 diatas menunjukkan bahwa klasifikasi paling banyak terdapat pada tanaman tomato yaitu sebanyak 10 klasifikasi dan klasifikasi paling sedikit adalah tanaman Blueberry , Orange , Raspberry , Soybean dan Squash yaitu hanya ada 1 klasifikasi. Dataset PlantVillage menunjukkan persebaran dataset pada setiap tanaman yang dapat kita lihat dari gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Persebaran dataset PlantVillage
Pada gambar 2 tersebut menunjukkan bahwa jumlah dataset terbanyak terdapat pada tanaman tomat dan jumlah dataset paling kecil adalah raspberry . Pada penelitian ini penulis akan menggunakan dataset khusus pada tanaman tomat, karena pada dataset tanaman tomat yang paling banyak memiliki klasifikasi dan memiliki jumlah dataset terbanyak yaitu sebanyak 18.162 data. Jadi, dataset yang digunakan tidak keseluruhan dataset, tetapi hanya fokus pada satu jenis tanaman saja untuk memudahkan proses pengujian.

## 2.3 Praproses Dataset
Pada  tahapan  praproses  dataset  adalah  mempersiapkan  data  dalam  penelitian  ini.  Berdasarkan  bahasan  sebelumnya tentang analisis sumber data, data yang akan digunakan adalah dataset PlantVillage . Secara lebih rinci, yang dilakukan dalam  tahap  praproses  yaitu  melakukan  seleksi  dataset  dan  menentukan  data  yang  digunakan  untuk  pelatihan  dan pengujian yang dijelaskan berikut ini.
a. Melakukan Seleksi Dataset
Seleksi dataset dilakukan karena data asli dari PlantVillage terlalu besar untuk diproses dengan spesifikasi device yang terbatas. Data tersebut berjumlah 54.303 gambar. Selain itu, pada penelitian ini, hanya fokus pada satu jenis tanaman untuk memudahkan proses pengujian dan memilih dataset pada tanaman tomat. Alasan pemilihan dataset tomat, karena pada dataset tanaman tomat yang paling banyak memiliki klasifikasi (10 klasifikasi) dibandingkan tanaman yang lain dan memiliki jumlah dataset terbanyak yaitu sebanyak 18.162 data.
b. Menentukan Data Training dan Data Testing
Setelah  dilakukan  seleksi  dataset  pada  tahapan  sebelumnya,  maka  selanjutnya  akan  dilakukan  penentuan  data terhadap  data training dan data testing .  Adapun pemilihan data training dan  data testing tidak dilakukan  secara  acak,
Goklas Henry Agus Panjaitan, Pemodelan Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Tomat dengan Convolutional Neural Network Algorithm
tetapi pada dataset PlantVillage sudah dilakukan sebelumnya pembagian data untuk data training dan data testing yang dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Data Training dan Data Testing Dataset Clasification Data Training Data Testing Tomato Bacterial Spot 1702 425 Tomato Early Blight 800 200 Tomato Late Blight 1527 382 Tomato Leaf Mold 761 191 Tomato Septoria Leaf Spot 1417 354 Tomato Spider Mites 1341 335 Tomato Target Spot 1123 281 Tomato Mosaic Virus 299 74 Tomato Yellow Leaf Curl Virus 4286 1071 Tomato Healthy 1273 318
Pada  Tabel  2 menunjukkan  bahwa  dataset tomat  paling  banyak  adalah  dengan  klasifikasi Tomato_Yellow_Leaf_Curl_Vir us dan dataset paling sedikit adalah Tomato_Mosaic_Virus .
Pada gambar 3 merupakan gambar klasifikasi penyakit daun tomat [24] yang terdiri dari 10 jenis penyakit daun tomat yang akan menjadi data training dan data testing.

## Gambar 3. Klasifikasi penyakit daun tomat

## 2.4 Pembentukan Model
Pada tahapan ini adalah tahapan untuk pembentukan model dengan menerapkan algoritma CNN dan library Tensorflow . Model yang terbentuk akan digunakan untuk proses prediksi pada pengujian. Sebelum melakukan pembentukan model dengan  menggunakan  algoritma  CNN,  terlebih  dahulu  akan  mendefinisikan  label  pada  dataset  untuk  menentukan klasifikasi penyakit tanaman. Setelah mendefinisikan label, kemudian menerapkan algoritma CNN untuk pembentukan model dengan menggunakan library yang terdapat pada Tensorflow . Keluaran dari tahapan pembentukan model adalah model dengan ekstensi .h5 yang digunakan selanjutnya untuk proses pelatihan. Secara umum CNN terdiri dari dua lapisan umum yaitu lapisan feature learning dan lapisan classification seperti yang ditunjukkan pada gambar 4 dibawah [25].
Goklas Henry Agus Panjaitan, Pemodelan Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Tomat dengan Convolutional Neural Network Algorithm
Setiap bagian dari lapisan CNN dijelaskan berikut ini.
a. Feature Learning
Lapisan-lapisan dalam Feature Learning bertujuan untuk menerjemahkan atau mengubah suatu masukan menjadi fitur berdasarkan karakteristik dari masukan tersebut dalam format vektor angka. Lapisan Feature Learning ini dibagi menjadi dua bagian: lapisan konvolusional dan lapisan pooling.
1.   Lapisan Konvolusional
Lapisan ini terdiri atas dua bagian: lapisan konvolusional dan Rectified Linear Unit (ReLU). Lapisan konvolusional menghitung  keluaran  dari  neuron  yang  terhubung  ke  wilayah  sekitar  masukan.  Setiap  lapisan  yang  terhubung melakukan perhitungan dot antara nilai dan daerah lokal yang merupakan bagian kecil yang terhubung ke dalam nilai isi masukan gambar. Sementara itu, ReLU menghilangkan gradien yang menghilang dengan mengimplementasikan elemen pada fungsi aktivasi, yaitu f(x) = max(0, x), yang berarti elemen  pada aktivasi akan dilakukan ketika posisi elemen mencapai batas 0.
2.   Lapisan Pooling
Lapisan  pooling  adalah  lapisan  yang  mengurangi  dimensi  dari  peta  fitur  sehingga  proses  komputasi  semakin dipercepat karena nilai yang perlu diubah semakin sedikit, dan memberikan solusi terhadap overfitting (keadaan di mana data dilatih untuk mendapatkan data terbaik). Umumnya, metode pooling yang paling sering diimplementasikan adalah  average  pooling  atau max  pooling.  Max  pooling  bertugas  mencari  nilai  maksimum  pada  setiap  pergerakan filter, sementara average pooling menghitung nilai rata-rata dari setiap filter, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Max Pooling dan Average Pooling
b. Classification
Pada lapisan classification bertujuan untuk melakukan klasifikasi pada setiap neuron yang telah melewati proses ekstraksi fitur pada tahapan sebelumnya. Lapisan ini dibagi atas 3 bagian yaitu flatten , fully - connected dan softmax yang dijelaskan sebagai berikut.
1. Flatten
Flatten merupakan bagian yang membentuk kembali feature map menjadi suatu vektor agar dapat digunakan sebagai masukan dari lapisan fully - connected . 2. Fully - connected Lapisan fully-connected merupakan  lapisan  yang  akan  menghitung  skor  kelas.  Masing-masing neuron akan melakukan koneksi terhadap keseluruhan nilai di dalam isi gambar.
3. Softmax
Softmax bertujuan untuk melakukan kalkulasi probabilitas dari setiap objek kelas terhadap semua kelas yang berfungsi untuk melakukan klasifikasi objek kelas dengan nilai keluaran probabilitas diantara nilai 0 hingga 1, dan jumlah semua probabilitas akan sama dengan satu. Softmax adalah lapisan terakhir pada jaringan CNN yang menghitung nilai skor probabilitas actual setiap label kelas.

## 2.5 Pelatihan Model
Pada tahapan ini adalah tahapan untuk melakukan pelatihan pada model yang telah terbentuk untuk menguji keakuratan model  tersebut  dalam  proses  predikisi.  Pelatihan  pada  model  yang  terbentuk  dengan  menerapkan  algoritma  CNN menggunakan jumlah epochs dan batch size untuk menyimpan hasil pelatihan model dengan metrik akurasi yang terbaik setiap iterasinya. Optimizer yang digunakan untuk perbaikan model adalah dengan mengadopsi metode Adam Optimizer . Pada tahapan ini, keluaran yang dihasilkan adalah nilai loss ( loss function ) dan akurasi ( accuracy ) yang bertujuan untuk mendapatkan nilai akurasi dari setiap model yang telah melewati pelatihan.

## 2.6 Evaluasi Model
Pada tahapan ini adalah bagian dari tahapan sebelumnya yaitu pelatihan model. Keluaran dari pelatihan model adalah nilai loss ( loss function ) dan akurasi ( accuracy ) yang akan dianalisis untuk proses evaluasi. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan accuracy dan loss yang ditunjukkan pada grafik untuk melihat lebih jelas hasil perbandingan accuracy dan loss dari  model  yang  telah  dilatih.  Jika  hasil  dari  pelatihan  masih  menunjukkan  akurasi  dibawah  90%,  maka selanjutnya akan dilakukan kembali proses pelatihan model sampai model mendapatkan akurasi diatas 90%.
Goklas Henry Agus Panjaitan, Pemodelan Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Tomat dengan Convolutional Neural Network Algorithm

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembentukan model pelatihan yang digunakan untuk prediksi pada data pengujian diterapkan menggunakan algoritma CNN.  Dalam  penelitian  ini  penulis  menerapkan  CNN  untuk  memodelkan  klasifikasi  penyakit  daun  tanaman  tomat. Tahapan-tahapan  untuk  pembentukan  model  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Arsitektur  CNN  tersebut  adalah  lapisan konvolusi,  lapisan pooling ,  dan  lapisan fully  connected untuk  mengekstraksi  fitur  citra  daun  tomat  yang  terinfeksi penyakit.  Proses  pelatihan  dataset  dengan  menggunakan  dataset  18.162  gambar.    Evaluasi  kinerja  model  akan  diuji menggunakan  metrik  akurasi.  Berikut  penjelasan  implementasi  metode  CNN  dalam  melakukan pemodelan  klasifikasi penyakit  daun  tomat  mulai  dari  Praproses dataset ,  Pembentukan model dengan  CNN,  Pelatihan model dan  Evaluasi model .

## 3.1 Praproses Dataset
Pada implementasi praproses dataset, dataset yang akan diimplementasikan adalah dataset tomat yang terdiri dari 18.162 gambar seperti dijelaskan pada analisis sumber data. Dataset gambar telah disimpan sesuai dengan klasifikasi penyakit pada  tanaman  tomat.  Klasifikasi  pada  tanaman  tomat  terdapat  10  klasifikasi,  sehingga  terbentuk  10  folder  dataset. Praproses  dataset  yang  diimplementasikan  adalah  gambar  akan  di-load  dan  diubah  dalam  bentuk image  array dan mendefenisikan label berdasarkan klasifikasi pada tanaman tomat. Implementasi praproses dataset menggunakan python, library open -cv  dan mumpy .  Implementasi  untuk  me- load dataset dilakukan  dengan  konversi  gambar  menjadi image array serta mendefinisikan label klasifikasi sesuai dengan nama folder dataset. Pertama, program akan mendefinisikan list  folder  pada  dataset  yang  disimpan.  Kemudian  setiap  list  folder  akan  berisi  dataset  gambar  yang  digunakan  untuk pelatihan.  Setiap  gambar  yang  terdapat  pada list folder  akan  disimpan  dalam array daftar  gambar  ( image list ). Array image list  yang  berisi  data  gambar  dalam  ekstensi  .jpg  atau  .JPG  akan  dikonversi  menjadi image array dengan menggunakan library open-cv. Kemudian label klasifikasi disimpan dalam array label yang diambil dari penamaan folder (penamaan folder telah diproses sebelumnya sesuai data klasifikasi pada dataset PlantVillage ).

## 3.2 Pembentukan Model
Setelah  melakukan  implementasi  praproses  data,  yang  melibatkan  memuat  seluruh  dataset  yang  digunakan  untuk pelatihan dan mengkonversi semua gambar ke dalam bentuk larik gambar, langkah berikutnya adalah pembentukan model dengan  menerapkan  algoritma  CNN  berdasarkan  arsitektur  CNN  sebagaimana  dijelaskan  dalam  Gambar  4.  Ini diimplementasikan  menggunakan  Python  dan  perpustakaan  TensorFlow.  Implementasi  arsitektur  CNN  dalam pembangunan model yang digunakan dalam pelatihan. Pertama, proses yang dilakukan adalah menentukan parameter- parameter di dalam algoritma CNN. Masukan gambar pada algoritma CNN ini adalah gambar dengan ukuran 256 x 256. Kemudian,  untuk  batch  size  dengan  ukuran  32.  Batch  size  adalah  jumlah  sampel  yang  akan  dikerjakan  dalam memperbaharui  parameter  model  dalam  arsitektur  neural  network.  Kemudian  terdapat  jumlah  filter  yang  menjadi masukan dalam proses konvolusi dengan 3 proses konvolusi dan 3 proses pooling layer. Tahapan pertama pada lapisan konvolusi memiliki jumlah filter 32, pada tahapan kedua lapisan konvolusi menggunakan jumlah filter 64 dan konvolusi ketiga digunakan jumlah filter sebanyak 128. Pada setiap proses tahapan konvolusi akan memanfaatkan fungsi aktivasi RELU. Fungsi aktivasi RELU digunakan untuk melakukan perubahan nilai yang minus hasil dari proses konvolusi yang ditunjukkan melalui matriks. Fungsi aktivasi ini melakukan “ treshold ” dari 0 sampai tak terbatas. Setelah itu pada tahapan konvolusi akan menggunakan zero padding ( same ). Zero padding merupakan nilai ukur piksel yang memiliki nilai 0 yang dijumlahkan pada setiap sisi masukan. Setelah itu, kernel yang digunakan adalah dengan ukuran 3x3. Kernel merupakan suatu matriks untuk melakukan perhitungan dan proses deteksi terhadap pola yang didapatkan pada tahapan convolution . Untuk  ukuran pooling-nya  adalah  2.  Pooling  adalah  lapisan  yang melakukan  pengurangan  dimensi  pada  feature  map. Pembuatan layer dropout yang digunakan adalah dengan nilai 0.25 pada setiap proses konvolusi dan 0.5 ketika proses konvolusi berakhir. Setelah melewati tahapan konvolusi, nilai pooling akan di-update menjadi vektor dua dimensi. Pada lapisan dense memiliki nilai vektor 1024 yang mengimplementasikan fungsi aktifasi RELU dan sofmax yang bertujuan untuk melakukan klasifikasi kelas.

## 3.3 Pelatihan Model
Setelah melakukan implementasi pembentukan model, selanjutnya adalah model yang telah terbentuk akan dilatih dengan menggunakan Adam optimizer .  Implementasi  pelatihan  model  tentang  pelatihan model dengan  menggunakan library Tensorflow . Pertama sebelum melakukan pelatihan model, proses yang dilakukan adalah proses augmentasi gambar yaitu proses untuk pembangkitan data gambar sebelum melakukan pelatihan. Proses augmentasi gambar yang dilakukan adalah proses rotasi gambar dan flipping gambar (membalikkan) gambar secara horizontal. Proses pada tahapan kedua adalah memisahkan data menjadi data training dan data testing untuk tujuan validasi. Pemisahan data dilakukan secara random . Data yang digunakan diambil dari image list dan label list pada saat pertama kali melakukan praproses dataset. Dalam proses data training akan menggunakan ukuran pengujian 0.2 dan nilai random state 42. Ketiga, proses yang dilakukan adalah melatih model dengan menggunakan metode Adam optimizer untuk menghitung nilai loss dan accuracy . Model fit generator bertujuan untuk melakukan proses pembangkitan data dari data training dan data validation pada setiap nilai epoch sampai nilai semua epoch mencapai jumlah sampel. Nilai batch size adalah 32 artinya pada proses data training akan  mengambil  data  secara  random  sebesar  32  data  dari  keseluruhan  sampel  dataset  pada  setiap epoch sampai keseluruhan epoch mencapai batas maksimum sampel. Penentuan nilai dari epoch pada pelatihan data adalah 25 yang
Goklas Henry Agus Panjaitan, Pemodelan Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Tomat dengan Convolutional Neural Network Algorithm
artinya proses pengulangan dari pelatihan data pada setiap sesi melewatkan 25 kali untuk menghitung error yang paling minimum dan mendapatkan performansi yang baik dari model yang dibangun.

## 3.4 Analisis Evaluasi Model
Untuk  mengevaluasi  hasil  statistik  dalam  memprediksi  sebuah  model  dan  menghitung  akurasi  model  prediksi  yang diimplementasikan,  metode  K-Fold  Cross  Validation  digunakan.  Berdasarkan  implementasi  K-Fold  Cross  Validation pada data pelatihan menggunakan dataset Plain Village, akurasi data pelatihan dan data validasi diperoleh seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10. Gambar 10 menjelaskan bahwa akurasi data pelatihan lebih tinggi daripada akurasi data validasi,  menunjukkan  kesesuaian  data  yang  digunakan  untuk  model.  Akurasi  data  pelatihan  adalah  94,06%, menunjukkan bahwa data pelatihan cocok digunakan sebagai model dan lebih baik dari model yang digunakan dalam penelitian sebelumnya.
Gambar 6. Training dan Validation Accuracy
Gambar 7. Training dan Validation Loss
Pada Gambar 7 menjelaskan bahwa loss function data training lebih rendah daripada loss function data validation yang  artinya  bahwa  data  yang  digunakan  untuk  model  memiliki  performa  yang  lebih  baik,  tetapi  model  tidak  dapat menggenaralisasi dengan benar pada data yang tidak diketahui. Hasil loss function pada data training adalah 7.8% yang menunjukkan bahwa data training baik digunakan sebagai model .

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengembangkan  model  klasifikasi  penyakit  tanaman  menggunakan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Proses pembuatan model mencakup langkah-langkah mulai dari analisis sumber dataset, pra-pemrosesan data, pembentukan model, pelatihan model, evaluasi model, hingga akhirnya memperoleh hasil model. Dataset yang diimplementasikan dalam penelitian ini adalah dataset Tomato, terdiri dari 18.162 gambar, dengan 10 klasifikasi untuk tanaman Tomat. Pelatihan model dilakukan menggunakan perpustakaan Tensorflow. Selama proses pelatihan, digunakan ukuran pengujian sebesar 0,2 dan nilai random state sebesar 42. Penulis melatih model menggunakan metode optimizer Adam untuk menghitung nilai loss dan akurasi. Untuk menilai hasil statistik dalam memprediksi model dan menghitung akurasi model prediksi, digunakan metode K-Fold Cross Validation. Berdasarkan hasil implementasi K-

## Goklas Henry Agus Panjaitan, Pemodelan Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Tomat dengan Convolutional Neural Network Algorithm
Fold  Cross  Validation  pada  data  pelatihan  menggunakan  dataset  Plain  Village,  diperoleh  akurasi  data  pelatihan  dan akurasi data validasi. Akurasi data pelatihan lebih tinggi daripada akurasi data validasi, menunjukkan kesesuaian data yang  digunakan  untuk  model.  Akurasi  data  pelatihan  sebesar  94,06%,  menunjukkan  bahwa  data  pelatihan  cocok digunakan  sebagai  model.  Selain  itu,  hasil  fungsi  loss  pada  data  pelatihan  sebesar  7,8%,  menunjukkan  bahwa  data pelatihan cocok digunakan sebagai model. Model ini dapat digunakan lebih lanjut untuk penelitian dalam sistem berbasis IoT untuk deteksi penyakit daun pada tanaman tomat

## REFERENCES
[1] R. C. Sigitta, R. H. Saputra, and F. Fathulloh, “Deteksi Penyakit Tomat melalui Citra Daun menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Avitec , vol. 5, no. 1, p. 43, 2023, doi: 10.28989/avitec.v5i1.1404.
[2] P. Palupiningsih, A. R. Sujiwanto, and R. R. B. P. Prawirodirjo, “Analisis Perbandingan Performa Model Klasifikasi Kesehatan Daun Tomat menggunakan arsitektur VGG, MobileNet, dan Inception V3,” J. Ilmu Komput. dan Agri-Informatika , vol. 10, no. 1, pp. 98–110, 2023, doi: 10.29244/jika.10.1.98-110.
[3] F. Felix, S. Faisal, T. F. M. Butarbutar, and P. Sirait, “Implementasi CNN dan SVM untuk Identifikasi Penyakit Tomat via Daun,” J. SIFO Mikroskil , vol. 20, no. 2, pp. 117–134, 2019, doi: 10.55601/jsm.v20i2.670.
[4] C. Senthilkumar and M. Kamarasan, “a Survey on Leaf Disease Detection Using Image Processing Techniques,” vol. 5, no. 7, pp. 889–900, 2018, [Online]. Available: www.jetir.org
[5] S. Pouyanfar et al. , “Dynamic Sampling in Convolutional Neural Networks for Imbalanced Data Classification,” Proc. - IEEE 1st Conf. Multimed. Inf. Process. Retrieval, MIPR 2018 , pp. 112–117, 2018, doi: 10.1109/MIPR.2018.00027.
[6] A. Saxena, “An Introduction to Convolutional Neural Networks,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol. , vol. 10, no. 12, pp. 943– 947, 2022, doi: 10.22214/ijraset.2022.47789.
[7] A. Salam, F. Yanto, S. Agustian, and S. Ramadhani, “Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Contrast Stretching Pada CNN dengan EfficientNet-B0,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 1341–1351, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1514.
[8] A. A. Hipzi, G. W. Wiriasto, I. Made, and B. Suksmadana, “Klasifikasi Pneumonia Pada Augmentasi Citra X-Ray Paru-Paru Menggunakan Metode Convolution Neural Network (Cnn),” 2023, [Online]. Available:
http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/39247
[9] I. M. D. Maysanjaya, “Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-rays Paru-paru dengan Convolutional Neural Network,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 190–195, 2020, doi: 10.22146/jnteti.v9i2.66.
[10]  J.  Yopento,  E.  Ernawati,  and  F.  F.  Coastera,  “Identifikasi  Pneumonia  Pada  Citra  X-Ray  Paru-Paru  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berdasarkan Ekstraksi Fitur Sobel,” Rekursif J. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 40–47, 2022, doi: 10.33369/rekursif.v10i1.17247.
[11]  S. Lasniari, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Yanto, and M. Affandes, “Klasifikasi Citra Daging Babi dan Daging Sapi Menggunakan Deep Learning  Arsitektur  ResNet-50  dengan  Augmentasi  Citra,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  4,  p.  450,  2022,  doi: 10.30865/json.v3i4.4167.
[12]  H. Almirza, S. Sanjaya, L. Handayani, and F. Syafria, “Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0 dengan Augmentasi Citra,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 1013–1021, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.910.
[13]  I. A. DLY, Jasril, S. Sanjaya, L. Handayani, and F. Yanto, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan CNN Alexnet dan Augmentasi Data,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 4, pp. 1176–1185, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3702.
[14]  D. Putri Ayuni, Jasril, M. Irsyad, F. Yanto, and S. Sanjaya, “Augmentasi Data Pada Implementasi Convolutional Neural Network Arsitektur  Efficientnet-B3  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Daun  Padi,” Zo.  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  239–249,  2023,  doi: 10.31849/zn.v5i2.13874.
[15]  N. H. Putri, Jasril, M. Irsyad, S. Agustian, and F. Yanto, “Klasifikasi Citra Stroke Menggunakan Augmentasi dan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, pp. 650–658, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5981.
[16]  A. Akram, K. Fayakun, and H. Ramza, “Klasifikasi Hama Serangga pada Pertanian Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 397–406, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i2.4063.
[17]  M. Agarwal, A. Singh, S. Arjaria, A. Sinha, and S. Gupta, “ToLeD: Tomato Leaf Disease Detection using Convolution Neural Network,” Procedia Comput. Sci. , vol. 167, no. 2019, pp. 293–301, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.225.
[18]  S. Ashok, G. Kishore, V. Rajesh, S. Suchitra, S. G. Gino Sophia, and B. Pavithra, “Tomato leaf disease detection using deep learning  techniques,” Proc.  5th  Int.  Conf.  Commun.  Electron.  Syst.  ICCES  2020 ,  no.  Icces,  pp.  979–983,  2020,  doi: 10.1109/ICCES48766.2020.09137986.
[19]  R.  Soekarta,  N.  Nurdjan,  and  A.  Syah,  “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Tomat  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network (CNN),” Insect (Informatics Secur. J. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 143–151, 2023, doi: 10.33506/insect.v8i2.2356.
[20]  N. Awalia, “Identifikasi Penyakit Leaf Mold Pada Daun Tomat Menggunakan Model Densenet121 Berbasis Transfer Learning,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 49–52, 2022, doi: 10.35329/jiik.v8i1.212.
[21]  A. Lawi, N. S. Intizhami, R. Mukhtarom, and S. Amir, “Klasifikasi Penyakit Citra Daun Tanaman Tomat Dengan Ensemble Convolutional Neural Network,” Sntei , pp. 207–212, 2022.
[22]  K. KC, Z. Yin, M. Wu, and Z. Wu, “Depthwise separable convolution architectures for plant disease classification,” Comput. Electron. Agric. , vol. 165, no. December 2018, p. 104948, 2019, doi: 10.1016/j.compag.2019.104948.
[23]  D. P. Hughes and M. Salathe, “An open access repository of images on plant health to enable the development of mobile disease diagnostics,” 2015, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1511.08060
[24]  O.  Attallah,  “Tomato  Leaf  Disease  Classification  via  Compact  Convolutional  Neural  Networks  with  Transfer  Learning  and Feature Selection,” Horticulturae , vol. 9, no. 2, 2023, doi: 10.3390/horticulturae9020149.
[25]  S. Albawi, T. A. Mohammed, and S. Al-Zawi, “Understanding of a convolutional neural network,” Proc. 2017 Int. Conf. Eng. Technol. ICET 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 1–6, 2017, doi: 10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186.