## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4667

## Deteksi Hama Pada Daun Apel Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Dede Husen * , Kusrini, Kusnawi
Pascasarjana, Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 dede@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id, 3 khusnawi@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: dede@students.amikom.ac.id
Abstrak− Dewasa ini kebutuhan akan konsumsi buah-buahan kian meningkat seiring dengan meningkatnya populasi manusia dan kesadaran akan konsumsi makan-makanan bergizi, buah apel merupakah salah satu buah yang paling  banyak dikonsumsi oleh manusia di seluruh dunia. Menurut data yang dikutip dari Badan Pusat Statistik Nasional tahun 2021 produksi buah apel tahun 2021 menurun dari tahun sebelumnya dari 519.531 ton menjadi 509.544 ton. Salah satu penyebab menurunnya produksi apel adalah adanya gangguan hama pada tanaman apel tersebut. Setidaknya ada beberapa jenis hama yang dapat di identifikasi pada  daun  apel  yaitu Apple  Scrub  (venturia  inaequalis),  Apple  Black  Root  (  Botryosphaeria) dan Apple  Cedar/Rust (Gymnosporangium  juniperi  virginianae). Tahapan  penelitian  dimulai  dengan  melakukan  beberapa  studi  literatur  seputar penelitian  terkait,  kemudian  merumuskan  dan  memvalidasi  masalah  serta  mulai  melakukan  pengumpulan  data  dari public dataset Kaggle . Kemudian dalam tahap eksprimennya penulis membagi dataset kedalam tiga bagian dengan persentase 80% data training, 10 % data validasi dan 10% data testing. Metode klasifikasi citra yang digunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk membuat sebuah model yang dapat mengklasifikasikan data citra, para prosesnya implementasi penulis menggunakan  bahasa  pemrograman  pyhton  untuk  membangun  model  tersebut.  Penulis  melakukan  beberapa  eksperimen dengan  melakukan  perubahan  pada  beberapa  parameter  model  yang  berpengaruh  terhadap  akurasi  model.  Untuk  evaluasi performa  dan  akurasi  model  menggunakan confusion  matrix .  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  ukuran  citra, augmentasi data dan jumlah epoch sangat berpengaruh terhadap akurasi model, dari hasil uji tersebut model CNN yang paling baik akurasinya adalah dengan model dengan parameter ukuran citra 256x256, augmentasi data horizontal flip , vertical flip dan random rotation serta jumlah epoch ke-60 memiliki tingkat akurasi tertinggi yaitu 99.66%. hasil dari penelitian ini diharapkan dapat di implementasikan dalam sebuah  aplikasi yang dapat di gunakan langsung oleh para petani dalam mendeteksi hama pada tanaman apel secara cepat dan akurat.
Kata Kunci: Hama Tanaman Apel; Identifikasi; Convolutional Neural Network ; Augmentasi Data; Overfitting
Abstract− Today the need for fruit consumption is increasing along with the increasing human population and awareness of the consumption of nutritious foods, apples are one of the most consumed fruits by humans worldwide. According to data quoted from the Indonesian National Statistics Center in 2021, apple production in 2021 decreased from the previous year from 519,531 tons to 509,544 tons. One of the causes of the decline in apple production is the presence of pests on the apple plant. At least there are several types of pests that can be identified on apple leaves, namely Apple Scrub (Venturia inaequalis), Apple Black Root (Botryosphaeria) and Apple Cedar/Rust (Gymnosporangium juniperi virginianae). The research stage begins with conducting several literature studies regarding related research, then formulating and validating the problem and starting to collect data from the Kaggle public dataset. Then in the experimental stage, the author divides the dataset into three parts with a percentage of 80% training data, 10% validation data and 10% testing data. The image classification method used is the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm to create a model that can classify image data, the process of implementing the author uses the python programming language to build the model. The author conducted several experiments by making changes to several model parameters that affect the accuracy of the model. To evaluate the performance and accuracy of the model using a confusion matrix. The results of the study indicate that image size, data augmentation and the number of epochs greatly affect the accuracy of the model, from the test results the CNN model with the best accuracy is the model with the image size parameter 256x256, horizontal flip, vertical flip and random rotation data augmentation and the number of the 60th epoch has the highest accuracy rate of 99.66%. The results of this study are expected to be implemented in an application that can be used directly by farmers in detecting pests on apple plants quickly and accurately.
Keywords : Apple Plant Disease; Identification; Convolutional Neural Network; Data Augmentation; Overfitting

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  pertanian  mempunyai  peranan  penting  dalam  kehidupan  modern  dan  berkontribusi  penuh  dalam perkembangan ekonomi dan ketahanan pangan. Salah satu produk pertanian adalah buah apel. Apel merupakan salah  satu  buah  yang  paling  banyak  dikonsumsi  di  seluruh  dunia  yang  berasal  dari  daerah  Asia  barat,  buah  ini dapat tumbuh di iklim subtropis dan pada tahun 1934 tanaman apel ini mulai di tanam di Indonesia. Salah satu masalah yang saat ini dihadapi oleh para petani adalah adanya hama tanaman apel. Menurut data statistik yang di keluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Nasional  tahun  2021  tentang  statistik  produksi  buah-buahan di  Indonesia buah apel di produksi adalah sebanyak 509.544 ton  lebih sedikit dari tahun sebelumnya yakni 519.53. Beberapa jenis hama pada tanaman apel terdapat setidaknya 3 jenis diantarannya adalah jenis yaitu hama Apple Scab yang disebabkan oleh jamur venturia inaequalis , Apple Black Rot oleh jamur Botryosphaeria obtusa dan Apple Cedar /Apple  Rust yang  disebabkan  oleh  jamur Gymnosporangium  juniperi-virginianae .  Semua  hama  tersebut mengakibatkan    pertumbuhan  tanaman  dan  kualitas  buah  yang  dihasilkan  kurang  baik  yang  imbasnya  adalah kepada  nilai  jual  buah  apel  tersebut.  Di  Indonesia  sendiri  untuk  mengendalikan  masalah  tersebut  kebanyakan masih  menggunakan  cara-cara  tradisional,  salah  satunya  adalah  dengan  memberikan  cairan  pembasmi  hama seperti  pestisida  pada  tanaman  tersebut,  di  mana  penggunaan  pestisida  mempunya  dampak  negatif  baik  bagi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4667
kesehatan maupun lingkungan sekitar. Kebutuhan petani akan ahli atau pakar hama dan penyakit tanaman juga cukup diperlukan dikarenakan pakar tersebut dapat memberikan analisis terkait dengan hama apa yang ada pada pohon  apel  tersebut  agar  dapat  memberikan  solusi  terbaik  secara  akurat,  akan  tetapi  orang  yang  ahli  di  bidang tersebut  tentunya masih  terasa kurang. Maka hal yang paling mungkin dilakukan adalah dengan memanfaatkan teknologi yang ada dan mungkin digunakan saat ini guna membantu para petani untuk mengendalikan hama pada tanaman apel tersebut.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  terkait  masalah  tema  yang  sama  telah  dilakukan  [1]  dalam penelitiannya penulis melakukan pemodelan  terhadap 7700 dataset training dan 1943 data validasi yang dibagi ke dalam 4 kelas yaitu Apple scab, black root, rust dan healthy , sebelum proses training semua data yang masuk akan di lakukan proses wrapping dan cropping sesuai dengan edge objek utama dengan dimensi 256x256 piksel dengan format RGB  sehingga diharapkan akan menghasilkan akurasi tinggi dan tentunya menghilangkan noise . Pada tahapan uji coba masing–masing dari tiap kelas telah di uji dengan tingkat akurasi tinggi, dan hasil akurasi keseluruhan model training tersebut adalah sebesar 97.1% akurasi.
Penelitian  serupa  juga  pernah  dilakukan  [2],  dalam  penelitian  ini  arsitektur  LeNet-5  digunakan  dalam metode Convolutional Neural Network dengan mengolah 3151 dataset citra daun apel dengan tingkat akurasi 75%, peneliti disini menggunakan dataset yang berasal dari Plant Village Crowd AI. Penelitian ini menggunakan model arsitektur LeNet-5 dengan mengubah parameter agar meningkatkan hasil akurasi, yaitu menggunakan 32 maps yang berukuran 5 x 5 (C1) dengan maxpooling 2 x 2 (S1). Selanjutnya menggunakan 64 maps yang berukuran 5 x 5  (C2)  dengan  maxpooling  2  x  2  (S2).  Kemudian  dilanjutkan  dengan  memakai  2 hidden layer , hidden  layer pertama memiliki 280 neuron dan pada hidden layer kedua memiliki 150 neuron . Kemudian untuk mengetahui tingkat akurasi model dengan  menggunakan confusion matrix recall. Pengujian ini dilakukan dengan melakukan iterasi epoch yaitu epoch 50, epoch 75 dan 100 dimana epoch tertinggi memiliki tingkat akurasi  tertinggi yaitu 97.8%. Hasil dari confusion matrix didapatkan hasil akhir akurasi model sebesar 89.62%.
Dalam penelitian lain [3] juga telah dilakukan dimana dataset sebanyak 270 sayur kol yang di kelompokan ke dalam 2 label yaitu sayur kol yang baik/layak dan buruk serta untuk pembagiannya 210 data training dan 60 data testing . Pada penelitian ini penulis menggunakan  skema dengan learning rate sebesar 0.004, iterasi epoch 30 dan 3 metode Stochastic Gradient Descent (SGD), Adaptive moment (Adam), dan Root Mean Square Propagation ( RMSprop ) dengan hasil akurasi tertinggi pada metode Adaptive Moment (Adam) dengan akurasi data testing 80% dan 73% data training berdasarkan komposisi warna yang terdapat dalam citra.
Dalam artikel publikasinya [4]  penelitiannya penulis mengumpulkan 13.689 dataset daun apel yang telah di  kelompokan ke dalam 4 jenis penyakit daun apel  yaitu Mosaic, Rust, Brown Spot dan Alternaria digunakan untuk  membuat  model  untuk  mendeteksi  penyakit  pada  daun  apel,  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah dengan menggunakan metode Deep Convolutional Neural Network .  Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang di buat pada penelitian ini mencapai tingkat akurasi tinggi yakni sebesar 97.62% pada data testing dan tentunya lebih tinggi dari model tradisional lainnya, jika dibandingkan dengan model AlexNet standar, parameter yang di gunakan berkurang secara signifikan yaitu sebesar 51.206.928 dan menunjukkan tingkat konvergensi yang lebih  cepat.  Kemudian  metode  yang  dihasilkan  terbukti  lebih  tinggi  akurasinya  yakni  sebesar  10,83%  jika menggunakan dataset sintesis dibanding dengan dataset asli. Pada penelitian ini penulis melakukan duplikasi data gambar yang asli, dimana data gambar asli hanya terdapat 1053 gambar masing-masing 252 gambar mosaic , 319 gambar Brown  Spot, 182  Gambar Rust ,  dan  300  gambar Alternaria  leaft  spot dimana  semua  gambar  tersebut diambil  di  beberapa  daerah  di  China  dengan  resolusi  asli  2456x2058  piksel.  Teknik  yang  digunakan  dalam memperbanyak dataset ini  adalah  dengan  melakukan  metode image  processing  Direction  Disturbance yakni dengan  mengubah  arah  dari  gambar  tersebut  dengan  rotasi  90 o ,  180 o ,  270 o dan mirror symmetry termasuk horizontal  symmetry kemudian  yang  kedua  adalah    metode Light  Disturbance dengan  melakukan  beberapa pemrosesan pada gambar yaitu proses low brightness, high brightness, low contrast, high contrast, low sharpness dan high  sharpness. Pada  akhirnya  dari  sebuah  gambar  asli  akan  menjadi  12  dataset,  hasil  akhir  dari image processing ini adalah terdapat 10.88 data training dan 2801 gambar testing telah terbentuk dengan dimensi baru sebesar 256x256 piksel.
Penelitian  serupa  juga  pernah  dilakukan  pada  daun  kentang  [5]  sebagai  objek  penelitiannya. Dataset training yang terdiri dari  922 citra daun kentang yang telah di  klasifikasikan dengan rincian 400 daun kentang dengan  kelas Later  Bright ,  400  daun  kentang  dengan  kelas Early  Bright dan  122  Daun  dengan  kelas Healty . Metode Convolutional  Neural  Network pada epoch ke-10  dengan batch size 20  dengan  total  data training 922 gambar dan data testing 230 gambar menghasilkan nilai  akurasi  95% dan untuk  akurasi  validasi  menghasilkan 94%.
Dalam penelitian lain dengan objek daun jagung [6] peneliti ini menerapkan metode Deep Convolutional Neural  Network yang  kemudian  model Deep  CNN tersebut  di  sematkan  kedalam  perangkat  IoT  Rasbery  Pi  3 dimana hasil dari penerapan metode Deep CNN ini mempunyai akurasi tertinggi pada modelnya sebesar 88.46% dimana penyakit pada daun jagung di  klasifikasikan kedalam 3 jenis daun  yaitu Commont  Rust, Northern leaft Brigde dan Healty leaf. Pada penelitian ini penulis menggunakan dataset public dari Kaggle dimana terdapat 3760 data citra yang telah di klasifikasikan kedalam 4 kelas citra daun apel diantarannya adalah kelas yaitu Apple Scrub, Apple Black Root,  Apple  Cedar/Rust  (Gymnosporangium  juniperi  virginianae) dan healthy. Kemudian  pada  penulis  akan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4667
menerapkan teknik augmentasi data random rotation , horizontal flip dan vertical flip untuk meningkatkan akurasi model  dan  mengurangi overfitting dan  mengimplementasikannya  pada  model convolutional  neural  network . Penelitian  ini  diharapkan  dapat  diterapkan  kedalam  perangkat  mobile  sehingga  petani  dapat  langsung menggunakannya untuk mendeteksi penyakit pada tanaman apel melalui analisa penyakit pada daun apel dan dapat melakukan tindakan pencegahan ataupun pengobatan pada tanaman tersebut sehingga dapat meminimalisir buah yang cacat dan meningkatkan kualitas buah apel itu sendiri.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  beberapa  tahapan-tahapan  penelitian  dimana  tahap  pertama  penulis melakukan  analisa  dan  validasi  masalah  yang  akan  di  teliti  kemudian  melakukan  studi  literatur  terkait  dengan penelitian terdahulu  termasuk menentukan metode atau algoritma yang akan di  pakai. Setelahnya peneliti akan mulai  mengumpulkan  data-data  yang  di  perlukan,  pada  tahap  ini  penulis  mengumpulkan  data  citra  dari  public datase t Kaggle. Data yang telah terkumpul akan mulai masuk kedalam tahap preprocessing data dimana dataset akan  dibagai  kedalam  beberapa  bagian  diantaranya  adalah dataset training (80%), dataset validasi  (10%)  dan dataset testing (10%), data-data tersebut tahap ini akan di pakai untuk model dengan metode Convolutional Neural Network dimana akan di terapkan teknik data augmentasi tertentu untuk menghindari overfitting dan meningkatkan akurasi  model,  setelah  mendapatkan  model  yang  mempunyai  nilai  akurasi  tinggi  penulis  akan  melakukan deployment model  kedalam  platform web maupun mobile  apps dan  pada  tahap  akhir  akan  mulali mendokumentasikan hasil penelitian ini. Berikut flowchart alur metodologi penelitiannya:
Validasi Penelitian Mulai Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengumpulan Data Citra Data Preprocessing CNN MODEL (without Data Augmentation) CNN MODEL wih Agmentation Data (Transformation Geometris) Data Training Data Validation Model 1 Pengujian Model Data Testing Data Training Data Validation Model 2 Pengujian Model Data Testing Akurasi Baik Deployment Model Tidak Analisa Hasil dan Pembahsan Selesai Ya Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2. Metode Convolutional Neural Network
Metode Convolutional Neural Network (CNN) [7]adalah salah satu kelas deep-forward artificial neural networks, dimana  CNN  ini  terinspirasi  dari  proses-proses  biologi  pola  konektivitas  antar neurons menyerupai  organisasi visual cortex pada binatang. Cortical Neurons menanggapi stimulasi hanya dalam suatu area terbatas pada bidang visual atau bidang reseptif ( reseptive field ). Bidang-bidang reseptif neurons tumpang tindih secara parsial ( partial overlap ) sedemikian hingga mencakup seluruh bidang reseptif [8]. CNN terdiri dari lapisan masukan ( input layer ), lapisan  luar  ( output layer )  dan  beberapa  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer s)[6]. Hidden  layers terdiri  dari convolutional layers, pooling layers, normalization layers, ReLu Layer, fully connected layers dan loss layers.
Gambar 2. Arsitektur Convolutional Neural Network

## 2.2.1. Convolutional Layers
Convolutional Layer merupakan layer inti  dari  CNN dimana sebagian besar proses konvolusi  dilakukan disini, Pada  lapisan  ini,  operasi  matematis  konvolusi  dilakukan  antara  input  citra  dan  filter  dengan  ukuran  tertentu,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4667
semisal MxM, dengan menggeser filter diatas citra input, produk titik diambil dari bagian-bagian dari citra input yang terhubung dengan ukuran filter (MxM).

## 2.2.2. Pooling Layers
Pooling layers berfungsi menjaga ukuran data ketika proses convolution, yaitu dengan melakukan reduksi sample ( down sampling ) atau mereduksi input secara spasial (mengurangi jumlah parameter). Dengan Pooling kita dapat merepresentasikan data menjadi lebih kecil, mudah dikelola, dan mudah mengotrol overfitting . Kemudian dalam implementasinnya Teknik  pooling yang paling umum digunakan adalah Max Pooling , dimana dengan memilih nilai  maksimum  pada  suatu  area  tertentu  dan  juga  teknik  lainya  adalah  teknik average  pooling ,  yakni  dengan mencari nilai rata-rata dari area tertentu
2.2.3. Rectified Linear Units Layer (ReLu Layer)
Rectified  Linear  Units  (ReLU) layers  berfungsi  untuk  menerapkan  fungsi  aktivasi 𝑓(𝑥) = max(0, 𝑥) nilai terhadap  nilai  output  hasil  konvolusi  pada convolutional  layer. Fungsi  aktivasi  ini  meningkatkan  sifat  non linearitas  fungsi  keputusan  dan  jaringan  secara  keseluruhan  tanpa  mempengaruhi  bidang-bidang  reseptif  pada convolutional layer.

## 2.2.4. Flattening
Tahapan flattening adalah tahapan merubah matriks yang ada di pooling layer menjadi satu kolom atau menjadi sebuah vektor tunggal, vektor ini akan menjadi  bagian dari input layer di artificial neural  network. dari pooled feature map dari proses sebelumnya, kita cukup mengambil baris demi baris dan menggabungkannya menjadi satu baris 1 kolom.

## 2.2.5 Dropout Regulation
Dropout Regulation adalah teknik regulasi neural network dimana beberapa neuron akan di pilih secara acak, dan tidak dipakai selama proses training. dengan menghilangkan suatu neuron berarrti menghilangkannya sementara dari network yang tidak menggunakan teknik dropout, dengan neural network yang menggunakan teknik dropout . Teknik ini akan membawa dampak pada performa model dalam melatih serta mengurangi overfitting.

## 2.2.6. Fully Connected Layer
Pada  lapisan fully  connected layer  setiap neurons memiliki  koneksi  penuh  kesemua  aktivasi  dalam  lapisan sebelumnya, hal  ini sama persis dengan yang ada pada multi layer perception. Model  aktivasinya yaitu dengan komputasi menggunakan suatu perkalian matriks yang diikuti dengan bias offset.

## 2.2.7. SoftMax
Dalam proses klasifikasi softmax menghitung probabilitas dari setiap kelas target terhadap semua kelas target yang ada. Rentang probabilitas output pada softmax adalah nilai dari 0 hingga 1, dan apabila semua nilai probabilitas dari kelas target tersebut dijumlahkan, maka nilainya akan sama dengan satu. Softmax menggunakan eksponensial dari nilai input yang diberikan dan jumlah nilai eksponensial dari semua nilai dalam output.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengumpulan Dataset (Data Collecting) & Pra Pemrosesan Citra (image preprocessing)
Pada tahap pengumpulan data penulis melakukan explorasi data di berbagai sumber dataset, salah satunya adalah melalui situs dataset publik Kaggle, dimana penulis mendapatkan dataset beberapa kategory data penyakit hama tanaman  dan  mengambil  dataset  penyakit  tanaman  pada  daun  apel.  pada  Setelah  dataset  uji  terkumpul  maka langkah selanjutnya adalah melakukan penulis melakukan pengolahan citra uji ( image precesing ) dimana dataset uji akan di resize menjadi ukuran 256x256 piksel untuk mempercepat proses komputasi citra [9]. Pada tahap ini proses  konfigurasi  data  augmentasi  pada  model  yang  akan  dibangun  dilakukan,  teknik  augmentasi  data  ini bertujuan untuk menhindari overfitting dan menigkatkan akurasi model [9] – [11], teknik augmentasi data yang dilakukan adalah dengan teknik horizontal flip, vertical flip dan random rotasion (10 0 ) [12] . Untuk Jumlah dataset hama tanaman apel telah di bagi kedalam 4 kelas yaitu kelas daun Apple scab, black root, rust dan healthy . Berikut gambar ke-4 jenis daun apel tersebut:
Tabel 1. Dataset Klasfikasi Hama Daun Apel Daun Kelas Jumlah Data Apple Scab 741

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4667
Daun Kelas Jumlah Data Apple Black Rot 733 Apple Cedar / Rust 447 Apple healthy 1839 Total 3760
Selanjutnya setelah proses augmentasi  data dilakukan penulis membagi  dataset  kedalam 3 bagian utama untuk proses training model yaitu data training sebanyak 80%, data validation sebanyak 10% , dan data testing sebanyak 10% dimana sebaran datanya dapat kita lihat dalam tabel dibawah ini:
Tabel 2 . Sebaran Dataset Penyakit Kelas Penyakit Daun Apel
Jenis Kelas Daun  Data Training  Data Validation  Data Testing  Total Apple Scab 504 137 100 741 Apple Black Root 496 137 100 733 Apple Cedar/rust 220 127 100 447 Apple Healthy 1445 229 165 1839 Total 2665 630 465 3760

## 3.2. Pengaruh Parameter Model
Pada penelitian ini penulis melakukan beberapa pengujian dengan beberapa parameter untuk mendapatkan hasil maksimal. Parameter yang di ujikan pada model yang di bangun diantaranya adalah augmentasi data, pengaruh adam optimizer, pengaruh ukuran gambar ( input shape ), jumlah epoch, dan Batch Size.

## 1. Pengaruh Ukuran Citra
Pada penelitian ini penulis melakukan percobaan input citra dengan dua jenis ukuran yang berbeda, ukuran yang di ujikan pada penelitian ini adalah ukuran 256x256 dan 512x512, jumlah epoch yang digunakan pada percobaan ini sebanyak 60. Berikut hasil uji validasi input citra pada model yang dibangun.
Tabel 3. Hasil uji validasi ukuran input citra Ukuran Citra  Validasi Akurasi  Validasi Loss Waktu 256x256 99.66% 0.0020 1.9 jam 512x512 99.57% 0.0079 8.1 Jam

## 2. Pengaruh Jumlah Epoch
Salah  satu  parameter  yang  mempengaruhi  performa  sebuah  model CNN adalah  jumlah epoch, pengertian  dari epoch itu sendiri adalah satu siklus atau putaran algoritma machine learning belajar dari jumlah dataset training. proses  pembelajaran  berulang-ulang  bertujuan  untuk  mencapai  nilai  konvergensi  yang  baik,  diamana  tidak  ada patokan yang pasti mengenai jumlah epoch yang harus di gunakan[14], [15], maka dari itu penulis melakukan uji coba  parameter  epoch  dari  rentang  10  sampai  dengan  60.  Berikut  hasil  uji  model CNN dengan  beberapa pengubahan parameter epoch .
Tabel 4. Hasil uji parameter jumlah epoch
Epoch  Validasi Akurasi  Validasi Loss Waktu 10 76.07% 0.2502 10 Menit 20 92.90% 0.2806 40 Menit 30 94.83% 0.1615 57.5 Menit 40 98.92% 0.0433 76.6 Menit 50 98.70% 0.0422 104.1 Menit 60 99.56% 0.0220 115 Menit
3. Pengaruh Data Augmentasi
Uji eksperimen dataset dengan menerapkan teknik data augmentasi cukup berpengaruh pada hasil akhir training, penulis membuat 2 percobaan pengujian model dengan data asli dengan model yang di terapkan data augmentasi, teknik augmentasi yang di terapkan diantarannya adalah teknik random rotation (10 0 ), horizontal flip dan vertical flip.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4667
Tabel 5. Perbandingan hasil uji coba data augmentasi. Model Validasi Akurasi  Validasi Loss CNN  (data asli) 94.85% 0.5105 CNN  (data augmentasi)  99.57% 0.0220
Hasil  dari  tabel  tersebut  menujukan  perbedaan  akurasi  yang  cukup  siginifikan  dimana  augmentasi  data dapat mengurasi overfitting dan meningkatkan akurasi. Berikut grafik perbedaan model dengan data augmentasi dengan model dengan tanpa augmentasi
Gambar 3. Grafik perbandingan data training dan validasi Dengan augmentasi (2 kiri) & tanpa augmentasi (2 kanan)

## 3.3. Evaluasi Model
Pada proses ini penulis menggunakan kombinasi parameter-parameter yang telah di uji sebelumnya mendapatkan kombinasi parameter yang baik untuk model yang akan dilatih, maka penulis melakukan training model dengan dataset yang telah di tentukan yaitu dengan persentase data training sebanyak 2665 (80%), 630 data validasi (10%) dan data testing sebanyak 465 (10%). Untuk mengukur parameter model Convolutional Neural Network (CNN) penulis menggunakan uji performa confusion matrix [16] . Berikut hasil ujinya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4667
Selain  menggunakan confusion  matrix, untuk  mengevaluasi  model  yang  telah  di  bangun  penulis  juga menghitung nilai precision score, recall score & f1 score dengan rumus sebagai berikut [17][18]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑙𝑦 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑒𝑑 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑒𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑒𝑠 ×  100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 × 100% (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 × 100% (3) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  =  2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛× 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4) Tabel 6. Metrik Evaluasi Model Metrix Evaluation Training Accuracy Test Accuracy Precision Score Recall Score F1 Score Score 99.66% 100% 100% 100% 1

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian diatas dapat disimpulkan bahwa pengaruh akurasi pada model convolutional neural network yang  dibangun  dapat  di  pengaruhi  oleh  proses  augmentasi  data,  jumlah epochs ,  serta  ukuran  citra. Kombinasi parameter yang tepat dapat menghasilkan nilai akurasi yang tinggi pada model yang di bangun, akurasi tertinggi  pada  penelitian ini  adalah  99.66%  dengan  parameter  epoch  60,  ukuran  citra  256x256  serta  penerapan teknik augmentasi data horizontal flip, vertical flip & random rotation . Dengan demikian model mampu ini dapat mendeteksi hama pada daun apel dengan cepat dan akurat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada seluruh civitas akademi dari Universitas Amikom Yogyakarta selaku kampus tempat saya bernaung dan belajar. Kemudian saya ucapkan terima kasih juga kepada Ibu Prof. Dr. Kusrini M.Kom  dan  Pak  Kusnawi.  M.Kom  selaku  dosen  pembimbing  saya  serta  seluruh  keluarga  saya  yang  telah mendukung  saya  dalam  proses  menimba  ilmu  dan  tak  lupa  kepada  pemberi  beasiswa  saya  Prodi  Teknik Informatika Universitas Kuningan.

## REFERENCES
[1] A.  Asrafil et  al. ,  “KLASIFIKASI  PENYAKIT  TANAMAN  APEL  DARI  CITRA  DAUN  DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” SSEBATIK , vol. 24, pp. 207–212, 2020.
[2] G.  Wicaksono  and  S.  Andryana,  “Aplikasi  Pendeteksi  Penyakit  Pada  Daun  Tanaman  Apel  Dengan  Metode Convolutional Neural Network,” JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) , vol. 5, no. 1, pp. 9–16, 2018.
[3] R. Dhamayanti, M. F. Rohmah, and S. Zahara, “Penggunaan Deep Learning Dengan Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikas Kualitas Kol Berdasarkan Citra Fisik,” SUBMIT (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains) , vol. 1, pp. 8–15, 2021, [Online]. Available: http://ejurnal.unim.ac.id/index.php/submit
[4] B.  Liu,  Y.  Zhang, D.  J.  He,  and Y.  Li,  “Identification  of  apple leaf  diseases based  on deep  convolutional  neural networks,” Symmetry (Basel) , vol. 10, no. 1, Jan. 2018, doi: 10.3390/sym10010011.
[5] A. J. Rozaqi, A. Sunyoto, and R. Arief, “Deteksi Penyakit pada Daun Kentang Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode  Convolutional  Neural  Network  Detection  of  Potato  Leaves  Disease  Using  Image  Processing  with Convolutional Neural Network Methods”.
[6] S. Mishra, R. Sachan, and D. Rajpal, “Deep Convolutional Neural Network based Detection System for Real-time Corn  Plant  Disease  Recognition,”  in Procedia  Computer  Science ,  2020,  vol.  167,  pp.  2003–2010.  doi: 10.1016/j.procs.2020.03.236.
[7] O. Bayat, S. Aljawarneh, H. F. Carlak, International Association of Researchers, Institute of Electrical and Electronics Engineers, and Akdeniz Üniversitesi, Proceedings of 2017 International Conference on Engineering & Technology (ICET’2017) : Akdeniz University, Antalya, Turkey, 21-23 August, 2017 .
[8] Q.  shi  Zhang  and  S.  chun  Zhu,  “Visual  interpretability  for  deep  learning:  a  survey,” Frontiers  of  Information Technology  and  Electronic  Engineering ,  vol.  19,  no.  1.  Zhejiang  University,  pp.  27–39,  Jan.  01,  2018.  doi: 10.1631/FITEE.1700808.
[9] Amity  University  and  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers, 10th  International  Conference  on  Cloud Computing,  Data  Science  &  Engineering :  proceedings  of  the  Confluence  2020 :  29-31  January  2020,  Amity University, Uttar Pradesh, India.
[10] P. Enkvetchakul and O. Surinta, “Effective Data Augmentation and Training Techniques for Improving Deep Learning in  Plant  Leaf  Disease  Recognition,” Applied  Science  and  Engineering  Progress ,  Jan.  2021,  doi: 10.14416/j.asep.2021.01.003.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4667
[11] L.  Taylor  and  G.  Nitschke,  “Improving  Deep  Learning  using  Generic  Data Augmentation,”  Aug. 2017,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1708.06020
[12] O. O. Abayomi-Alli, R. Damaševičius, S. Misra, and R. Maskeliūnas, “Cassava disease recognition from low-quality images using enhanced data augmentation model and deep learning,” Expert Systems , vol. 38, no. 7, Nov. 2021, doi: 10.1111/exsy.12746.
[13] R. Poojary, R. Raina, and A. K. Mondal, “Effect of data-augmentation on fine-tuned cnn model performance,” IAES International Journal of Artificial Intelligence , vol. 10, no. 1, pp. 84–92, Mar. 2021, doi: 10.11591/ijai.v10.i1.pp84- 92.
[14] M. S. Wibawa, “Pengaruh Fungsi Aktivasi, Optimisasi dan Jumlah Epoch Terhadap Performa Jaringan Saraf Tiruan,”
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) , vol. 11, pp. 167–174, 2017, [Online]. Available: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine
[15] S. Winarti, S. Winiarti, C. Wukir, U. Ahdiani, and T. Ismail, “Klasifikasi Image Untuk Jenis Buku Bacaan Anak-Anak dengan Menggunakan Convolutional Neural Network,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 6, pp. 738–745, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3504.
[16] I. Markoulidakis, I. Rallis, I. Georgoulas, G. Kopsiaftis, A. Doulamis, and N. Doulamis, “Multiclass Confusion Matrix Reduction Method and Its Application on Net Promoter Score Classification Problem,” Technologies (Basel) , vol. 9, no. 4, p. 81, Nov. 2021, doi: 10.3390/TECHNOLOGIES9040081.
[17] F. Davoudi Kakhki, S. A. Freeman, and G. A. Mosher, “Evaluating machine learning performance in predicting injury severity in agribusiness industries,” Safety Science , vol. 117, pp. 257–262, Aug. 2019, doi: 10.1016/j.ssci.2019.04.026.
[18] K. M. Rashid and J. Louis, “Times-series data augmentation and deep learning for construction equipment activity recognition,” Advanced Engineering Informatics , vol. 42, Oct. 2019, doi: 10.1016/j.aei.2019.100944.