## Klasifikasi Penyakit Daun Jagung Menggunakan Metode
Convolutional Neural Network
Ivan Pratama Putra* 1 , Rusbandi 2 , Derry Alamsyah 3
1,2,3 Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali 14, 0711-376-400 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa Multi Data Palembang, Palembang e-mail: * 1 ivanputra211@mhs.mdp.ac.id , 2 rusbandi@mdp.ac.id, 3 derry@mdp.ac.id

## Abstrak
Jagung merupakan tanaman pangan utama ketiga setelah padi dan terigu di dunia dan menempati  posisi  kedua  setelah  padi  di  Indonesia.  Penyakit  tanaman  sering  kali  disebabkan oleh  aktifitas  atau  serangan  organism  di  dalam  bagian  tubuh tanaman,  di luar  tubuh,  atau  di sekitarnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  penyakit  daun  jagung menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dengan arsitektur Resnet 50 dengan optimizer Adam, Nadam dan SGD. Dataset terdapat 4225 citra di pisahkan menjadi 3380 data train, 845 data test. Citra yang digunakan di resize menjadi ukuran 224x224. Pada penelitian ini  mendapatkan  hasil  tingkat  akurasi  tertinggi  untuk  arsitektur  Resnet  50  dengan menggunakan optimizer Adam didapatkan tingkat akurasi sebesar 98,4%.
Kata kunci : Jagung, CNN, Resnet 50, Resize, Optimizer.

## Abstract
Corn is the third major food crop after rice and wheat in the world and occupies the second position after rice in Indonesia. Plant diseases are often caused by the activity or attack of  organisms  inside  the  plant  body,  outside  the  body,  or  in  the  vicinity.  This  study  aims  to classify corn leaf disease using the convolutional neural network (CNN) method with the Resnet 50 architecture with the Adam, Nadam and SGD optimizers. The dataset contains 4225 images separated into 3380 train data, 845 test data. The image used is resized to a size of 224x224. In this study, the highest accuracy level for the Resnet 50 architecture using the Adam optimizer was obtained, an accuracy rate of 98.4% was obtained.
Keywords : Corn, CNN, Resnet 50, Resize, Optimizer.

## 1. PENDAHULUAN
Tumbuhan  merupakan  organisme  yang  termasuk  dalam  kerajaan Plantae .  Banyak organisme  yang  bisa  dikenali  orang,  seperti  semak,  pepohonan,  terna,  sejumlah  alga,  paku- pakuan, lumut dan rerumputan. Daun merupakan bagian dari tubuh sebuah tumbuhan, berwarna hijau  dan  mengandung  klorofil.  Daun  berfungsi  untuk  menangkap  cahaya  matahari  untuk melakukan fotosintesis dan sebagai pemasok energi bagi tumbuhan untuk terus berkembang [1].
Jagung  merupakan  tumbuhan  yang  termasuk  kebutuhan  primer  urutan  ketiga  sesudah padi dan gandum didunia, jika di Indonesia berada pada urutan kedua. Tumbuhan jagung dapat bertumbuh dengan baik bahkan pada cuaca panas dan dingin dengan didukung irigasi yang baik. Semasa siklus hidup jagung dari benih ke benih, setiap bagian pada tumbuhan jagung memiliki kepekaan  terhadap  sejumlah  penyakit  terutama  pada  area  daun,  yang  menyebabkan  jagung mengalami penurunan kuantitas dan kualitas hasil [2].
Ilmu Penyakit Tumbuhan merupakan  Ilmu Perlindungan Tumbuhan yang  menjelaskan tentang  faktor-faktor  yang  bisa  mengakibatkan  kerusakan  tumbuhan.  Kerusakan  yang ditimbulkan  oleh  serangan organisme  terhadap  bagian  tubuh  tumbuhan,  yaitu  bagian  luar atau sekitarnya. Organisme tersebut menginfeksi bagian tubuh tumbuhan misalnya pada daun, batang dan  akar,  contohnya  seperti  fungi,  bakteri,  virus,  serangga  misalnya  ulat.  Gangguan  seperti dampak persaingan dengan gulma untuk mendapatkan air, hara, sinar dan kebutuhan hayati [3]. Menurut artikel [3], menjelaskan bahwa masalah penyakit pada tumbuhan merupakan penyakit yang  paling  sering  merugikan  tumbuhan  budidaya.  Pada  tumbuhan  sejenis  terdapat  penyakit yang sama, sehingga terdapat nama yang sama, contohnya karat daun kopi. Serangan ini akan menyebabkan  penurunan  kapasitas  tumbuhan  dalam  melakukan  proses  fotosintesis,  sehingga pada  saat  fotosintesis  mengalami  penurunan  sebesar  20%-40%  bahkan  bisa  lebih  besar  lagi, sehingga  karat  daun  membuat  usaha  para  tani  menjadi  tidak  efisien  dan  bahkan  mengalami kerugian.
Klasifikasi  merupakan  pengenalan  suatu  objek,  kelas  atau  kelompok  berdasarkan produser, definisi dan karakteristik yang telah ditentukan [4]. Klasifikasi memiliki tujuan untuk menentukan  tumbuhan  jagung  yang  memiliki  daun  yang  sehat  dan  tumbuhan  jagung  yang memiliki penyakit pada daun.
Deep  Learning yang  digunakan  untuk  pengenalan  citra  daun  jagung  dengan menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN),  metode  tersebut  lebih mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode  lain  yaitu Multi  Layer  Perceptron (MLP)  karena  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  mempunyai  kedalaman  neuron yang  besar  dan  sering  digunakan  untuk  klasifikasi  citra.  Hal  ini  yang  menyebabkan  metode Multi  Layer  Perceptron (MLP) tidak  menyimpan  data  secara  spasial  dari  data klasifikasi  citra dan  menganggap  bahwa  setiap  piksel  merupakan  fitur    independent  yang  menghasilkan  hasil yang buruk [5]. Convolutional Neural Network (CNN) menurut artikel karya [6], menyebutkan bahwa Convolutional  Neural  Network (CNN)  dapat  mengklasifikasikan  citra  lebih  baik  dari metode lain, seperti penjelasan pada artikel karya [6], bahwa di penelitian tersebut melakukan klasifikasi citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan menggunakan metode  lain,  dengan  menggunakan  dataset  yang  sama  membuktikan  metode Convolutional Neural Network (CNN) mendapatakan akurasi yang lebih tinggi. Resnet  50 merupakan  salah  satu arsitektur dari  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  telah  banyak  digunakan  dalam  mengklasifikasikan  citra,  arsitektur Resnet  50 dirancang  oleh  [7].  Penggunaan  arsitektur Resnet  50 dalam Convolutional  Neural  Network (CNN) digunakan karena arsitektur Resnet 50 Menggunakan konsep shortcut connections yang dapat  menggunakan  kembali  fitur  sebagai  masukan  di  lapisan  sebelumnya  terhadap  lapisan keluaran, sehingga dapat mengurangi hilangnya fitur penting saat melakukan konvolusi.
Penelitian terdahulu dengan arsitektur Resnet 50, seperti identifikasi penyakit daun apel menggunakan Resnet  50 Dilated  Convolutional  Neural  Network yang  dengan  menggunakan jumlah dataset 875 data test menghasilkan akurasi sebesar 100%, precision sebesar 100%, recall sebesar  100%  dan  untuk  dataset  dengan  jumlah  200  data  test  menghasilkan  akurasi  sebesar 81%, precision sebesar  84%, recall sebesar  81%  [8].  Kemudian,  Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Penyakit Daun Gambas, Dengan hasil akurasi terbaik pada epoch 25  dan learning  rate 0,001.  Akurasi training sebesar  91%,  akurasi cross-validation sebesar  91,91%  dan  akurasi  testing  sebesar  90%  [9].  Kemudian,  Identifikasi  Jenis  Penyakit Daun Jagung Menggunakan Deep Learning Pre-Trained Model , Dengan hasil akurasi training sebesar  0,85%  dan error  rate sebesar  0.45%  [10].  Kemudian,  Klasifikasi  Hama  dan  Penyakit Tanaman Jagung dengan Menggunakan Neural Network Berbasis Algoritma Genetika, dengan hasil dari metode 10 fold cross validation didapatkan rata-rata akurasi sebesar 97,20, lebih baik dari metode neural network dengan rata-rata akurasi sebesar 96,60% [11]. Kemudian, ResNet - Deep  Neural  Network  architecture  for  leaf  disease  classification ,  klasifikasi  ini  menggunakan
metode Convolutional Neural Network dengan 5 jenis daun tanaman dengan salah satu daunnya adalah daun jagung, dengan hasil prediksi sebesar 98% [12].

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  mengenai  klasifikasi  penyakit  daun jagung  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  arsitektur Resnet 50 dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Studi Literatur
Pada  tahap  ini  diawali  dengan  melakukan  pembelajaran  dan    pemahaman  mengenai literatur yang berhubungan dengan penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk  klasifikasi  penyakit  daun jagung.  Literatur  yang  digunakan  berupa  buku  dan jurnal  dari penelitian terkait metode Convolutional Neural Network (CNN) dan arsitektur Resnet 50 .

## 2.2 Pengumpulan Data Test dan Data Training
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  berupa Corn  Leaf  Infected  Dataset yang  berasal  dari  https://www.kaggle.com/qramkrishna/corn-leaf-infection-dataset  yang merupakan  dataset public .  Dataset  dibagi  menjadi  data testing dan  data training dengan  rasio 80:20.

## 2.3 Perancangan
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  mengenai  penelitian  dan  sistem  yang  dilakukan selama  proses  penelitian  klasifikasi  penyakit  daun  jagung.  Tahapan  yang  dilakukan  adalah preprocessing yaitu resize ukuran  citra  menjadi  224  x  224,  kemudian  melakukan  pembagian
dataset  dengan  rasio  80:20,  melakukan  ekstraksi  fitur  kemudian  dilakukan  klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Resnet 50 .

## 2.4 Implementasi
Pada tahap ini dilakukan implementasi dari penelitian dan sistem yang telah dirancang sebelumnya  dengan  data training yang  telah  ada  pada  tahap  sebelumnya  agar  sistem  dapat mengenali dan dapat melakukan klasifikasi terhadap data uji yang dikumpulkan sebelumnya.

## 2.5 Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap data testing yang telah dilakukan ekstraksi fitur  dan  telah  diimplementasikan  pada  sistem  yang  telah  dibuat,  hasil  dari  klasifikasi  tersebut akan dicatat kemudian dilakukan analisa untuk mendapatkan Accuracy, Precission, Recall pada tahap selanjutnya.

## 2.6 Analisis Hasil Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pencatatan terhadap hasil uji coba yang telah dilakukan untuk melihat  hasil  dan  menjawab  tujuan  dari  penelitian  ini.  Hasil  uji  coba  tersebut  dihitung  untuk mendapatkan tingkat keberhasilan dari metode yang digunakan untuk tingkat keberhasilan dari metode yang digunakan dengan Confusion Matrix untuk menghitung nilai Accuracy , Precision dan Recall .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  mengklasifikasi  penyakit  daun  jagung. Dataset berasal dari Kaggle yang bersifat publik dengan memiliki 2 kelas, yaitu Healthy Corn dan Infected .
Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan preprocessing yaitu  dilakukan resize ukuran  citra menjadi  224x224.  Kemudian  dilakukan  pembagian  dataset  menjadi  data  training  dan  data testing  dengan  rasio  pembagian  80:20.  Setelah  pembagian  dataset  dilakukan  pelatihan  data menggunakan  3  optimizer  untuk  arsitektur Resnet  50 yaitu  Adam,  Nadam,  dan  SGD.  Dengan jumlah  epoch  20,  batch  size  32  dan  learning  rate  0,01.  Kemudian  dilakukan  proses  untuk mendapatkan filter dan feature  map , filter di  dapatkan  melalui model  layer yang  diambil get _ weight dengan konvolusinya 7x7. Hasil dari filter dapat dilihat pada Gambar 3.1 dan feature map dapat dilihat pada Gambar 2

## Gambar 3. Feature Map Corn Leaf

## 3.1 Skenario 1: Arsitektur Resnet 50 dengan Optimizer Adam
Skenario  1  dengan  menggunakan  arsitektur Resnet  50 dengan Optimizer  Adam melakukan  pengujian  terhadap  citra  yang  telah  di resize menjadi  224x224.  Hasil  dari training menunjukkan pada epoch pertama didapatkan tingkat akurasi sebesar 59,3%, seterusnya tingkat akurasi mengalami peningkatan hingga epoch 20 sebesar 97,5%. Dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4. Hasil Training Resnet 50 Dengan Optimizer Adam
Selanjutnya dilakukan testing terhadap hasil training Resnet 50 dengan Optimizer Adam dan didapatkan hasil confusion matrix yang dapat di lihat pada gambar 5
Gambar 5. Confusion Matrix Resnet 50 Dengan Optimizer Adam
Kemudian dari hasil confusion matrix pada gambar 4. dilakukan perhitungan precision , recall , accuracy dan F1 Score yang dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1. Classification Report Resnet 50 Dengan Optimizer Adam Class Precision Recall F1 Score Healthy Corn 98,7% 98% 98,3% Infected 98,2% 98,8% 98,5% Accuracy 98,4%
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  akurasi  yang  didapatkan  menggunakan  arsitektur Resnet  50 dengan Optimizer Adam didapatkan tingkat akurasi keseluruhan sebesar 98,4%.

## 3.2 Skenario 2:  Arsitektur Resnet 50 dengan Optimizer Nadam
Skenario  2  dengan  menggunakan  arsitektur Resnet  50 dengan Optimizer  Nadam melakukan  pengujian  terhadap  citra  yang  telah  di resize menjadi  224x224.  Hasil  dari training menunjukkan pada epoch pertama didapatkan tingkat akurasi sebesar 48,4%, seterusnya tingkat akurasi mengalami peningkatan hingga epoch 20 sebesar 99%. Dapat dilihat pada gambar 6
392 440 5 8
Gambar 6. Hasil Training Resnet 50 Dengan Optimizer Nadam
Selanjutnya dilakukan testing terhadap hasil training Resnet 50 dengan Optimizer Nadam dan didapatkan hasil confusion matrix yang dapat di lihat pada gambar 7.
Gambar 7. Confusion Matrix Resnet 50 Dengan Optimizer Nadam 380 441 4 20
Kemudian  dari  hasil  confusion  matrix  pada  gambar  7  dilakukan  perhitungan precision , recall , accuracy dan F1 Score yang dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Classification Report Resnet 50 Dengan Optimizer Nadam Class Precision Recall F1 Score Healthy Corn 98,9% 97,5% 98,2% Infected 97,7% 99% 98,4% Accuracy 98,3%
Pada  tabel  3.2  dapat  dilihat  akurasi  yang  didapatkan  menggunakan  arsitektur Resnet  50 dengan Optimizer Nadam didapatkan tingkat akurasi keseluruhan sebesar 98,3%.

## 3.3 Skenario 3: Arsitektur Resnet 50 dengan Optimizer SGD
Skenario  3  dengan  menggunakan  arsitektur Resnet  50 dengan Optimizer  SGD melakukan  pengujian  terhadap  citra  yang  telah  di resize menjadi  224x224.  Hasil  dari training menunjukkan  pada epoch pertama  didapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  49%,  seterusnya  tingkat akurasi mengalami peningkatan hingga epoch 20 sebesar 97,5%. Dapat dilihat pada gambar 8
Gambar 8. Hasil Training Resnet 50 Dengan Optimizer SGD
Selanjutnya dilakukan testing terhadap hasil training Resnet 50 dengan Optimizer SGD dan didapatkan hasil confusion matrix yang dapat di lihat pada gambar 9
Gambar 9. Confusion Matrix Resnet 50 Dengan Optimizer SGD
Kemudian  dari  hasil confusion  matrix pada  gambar  9  dilakukan  perhitungan precision , recall , accuracy dan F1 Score yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Classification Report Resnet 50 Dengan Optimizer SGD Class Precision Recall F1 Score Healthy Corn 98,4% 97,5% 97,9% Infected 97,7% 98,6% 98,2% Accuracy 98%
Pada  tabel  3  dapat  dilihat  akurasi  yang  didapatkan  menggunakan  arsitektur Resnet  50 dengan Optimizer SGD didapatkan tingkat akurasi keseluruhan sebesar 98%.

## 3.4 Analisis Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil training pada  tiap scenario dapat  dilihat  bahwa  perbandingan  hasil klasifikasi  menggunakan Optimizer yang  berbeda  memiliki  hasil  akurasi  yang  tidak  jauh berbeda pada tiap Optimizer.
Dari  hasil  pengujian  ini,  klasifikasi  menggunakan  arsitektur Resnet  50 menggunakan Optimizer yang berbeda dapat lihat pada gambar 10. Untuk Optimizer Adam didapatkan tingkat akurasi sebesar 98,4%. Optimizer Nadam didapatkan tingkat akurasi sebesar 98,3%. Optimizer SGD didapatkan tingkat akurasi sebesar 98%.
10
6
390 439

## Gambar 10. Perbandingan Hasil Pengujian Skenario

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  didapat  tentang  klasifikasi  penyakit  daun  jagung menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  telah  dilakukan,  dengan menggunakan  model Resnet  50 dan Optimizer  Adam mendapatkan  akurasi  yang  paling  tinggi sebesar 98,4% daripada Optimizer lainnya.

## 5. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  terdapat  beberapa  saran  untuk  penelitian selanjutnya yaitu sebagai berikut.
1. Menggunakan 2 arsitektur atau lebih untuk mendapatkan hasil akurasi yang signifikan.
2. Menambah jumlah dataset penyakit daun jagung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jumanta. 2019. Buku Pintar: Tumbuhan . PT Elex Media Komputindo, Jakarta.
[2] R. P. Ramadhan and N. L. Marpaung. 2019, “Identifikasi Jenis Penyakit Daun Tanaman Jagung  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Berbasis  Backpropagation,” Jom FTEKNIK , Vol. 6, No. 1, pp. 1–5.
[3] Sutarman,  2017, “Dasar-dasar Ilmu  Penyakit Tanaman,” UMSIDA  Press    Sidoarjo ,  p. 115,  [Online].  Available:  http://eprints.umsida.ac.id/4208/1/Buku  DASAR-DASAR ILMU PENYAKIT TANAMAN.pdf.
[4] H. Muhamad, C. A. Prasojo, N. A. Sugianto, L. Surtiningsih, and I. Cholissodin, 2017,
“ Optimasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dengan  Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization pada  Data  Iris,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  4,  No.  3,  p.  180,  doi: 10.25126/jtiik.201743251.
[5] M.  R.  Alwanda,  R.  P.  K.  Ramadhan,  and  D.  Alamsyah,  2020, “Implementasi  Metode Convolutional  Neural  Network  Menggunakan  Arsitektur  LeNet-5  untuk  Pengenalan Doodle,” J. Algoritm. , Vol. 1, No. 1, pp. 45–56, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.434.
[6] S. Y. Chaganti, I. Nanda, and K. R. Pandi, 2020. “Image Classification using SVM and CNN,” IEEE ,
[7] K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.  Sun,  2016,  “ Deep  Residual  Learning  for  Image Recognition,”  IEEE  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. ,  Vol.  45,  No.  8,  pp.  1951– 1954, doi: 10.1002/chin.200650130.
[8] B.  FEBRIANA,  2020, “Identifikasi  Penyakit  Daun  Apel  Menggunakan  Resnet  50 Dilated  Convolution  Neural  Network,” Inst.  Teknol.  Nas.  Bandung ,  No.  465,  pp.  106– 111,  [Online].  Available:  https://medium.com/@nadhifasofia/1-convolutional-neural- network-convolutional-neural-network-merupakan-salah-satu-metode-machine- 28189e17335b.
[9] Dwi Fitriana Sari and D. Swanjaya, 2020. “ Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Penyakit Daun Gambas,” Semin. Nas. Inov. Teknol. , pp. 137–142,
[10] M.  I.  Rosadi  and  M.  Lutfi,  2021. “Identifikasi  Jenis  Penyakit  Daun  Jagung Menggunakan Deep Learning Pre- Trained Model,” Vol. 13, No. 36, pp. 1–8,
[11] Rais,  2016.  “Menggunakan  Neural  Network  Berbasis  Algoritma,” Pros.  Semin.  Nas. IPTEK Terap. 2016 Pengemb. Sumber Daya Lokal Berbas. IPTEK , Vol. 1, pp. 51–56,
[12] K. Deeba and B. Amutha, 2020, “ResNet - Deep Neural Network Architecture For Leaf
Disease Classification,” Microprocess. Microsyst. , p. 103364, doi:
10.1016/j.micpro.2020.103364.