## Identifikasi Penyakit Tanaman Jagung Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network
Identification of Corn Plant Diseases Based on Leaf Image Using Convolutional Neural Network
Bima Widianto 1 , Ema Utami 2 , Dhani Ariatmanto 3 1,2,3 Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogykarta E-mail: 1 bimawidianto@students.amikom.ac.id, 2 ema.u@amikom.ac.id,
3 dhaniari@amikom.ac.id

## Abstrak
Komoditas  jagung  di  Indonesia  menjadi  tanaman  pangan  terbesar  kedua  setelah  padi  sebagai sumber karbohidrat. Namun dikarenakan keterbatasan kemampuan petani dan faktor lingkungan menyebabkan upaya penanganan tanaman jagung akibat adanya serangan organisme pengganggu tanaman menjadi terhambat. Penelitian ini mengusulkan upaya deteksi secara dini terhadap jenis penyakit pada daun tanaman jagung menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang dikenal sebagai algoritma pembelajaran mesin berkinerja tinggi dalam mengklasifikasikan jenis penyakit tanaman ke dalam beberapa kelas seperti Blight , Common Rust , Grey Leaf Spot , dan Healthy .  Selain  itu,  transformasi  warna  citra  dari  RGB,  HSV  dan Grayscale ,  proses segmentasi  dengan Region  of  Interest (ROI)  serta  dilengkapi  dengan  penerapan  ektraksi  fitur tekstur dengan menggunakan GLCM telah mampu menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94% dan nilai loss rate yang relatif kecil yaitu 0.1742. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode  CNN  terbukti  secara  efisien  &  efektif  dalam  melakukan  identifikasi  jenis  penyakit tanaman.
Kata kunci: Penyakit Jagung, Machine Learning, Convolutional Neural Network, GLCM, Image Processing

## Abstract
Corn  in  Indonesia  is  the  second  largest  food  crop  after  rice  as  a  source  of  carbohydrates. However, due to the limited ability of farmers and environmental factors, efforts to handle corn plants due to attacks by plant-disturbing organisms need to be improved. This study proposes an early  detection  of  disease  types on  corn  plant leaves using  the  Convolutional  Neural  Network (CNN) method, which is known as a high-performance machine learning algorithm for classifying plant  disease  types  into  several  classes  such  as  Blight,  Common  Rust,  Gray  Leaf  Spot,  and Healthy. In addition, image colour transformation from RGB, HSV and Grayscale, segmentation process  with  Region  of  Interest  (ROI)  and  equipped  with  the  application  of  texture  feature extraction using GLCM has been able to produce an accuracy rate of 94% and a relatively small loss rate value of 0.1742. The results of this study indicate that the use of the CNN method is proven to be efficient & effective in identifying plant disease types.
Keywords:  Corn  Disease,  Machine  Learning,  Convolutional  Neural  Network,  GLCM,  Image Processing

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi di zaman sekarang telah memberikan banyak manfaat terhadap keberlangsungan setiap sektor bisnis termasuk sektor pertanian. Diperkirakan bahwa penggunaan teknologi modern di sektor pertanian ini dapat meningkatkan nilai pendapatan ekonomi hingga US$ 6,6 miliar per tahun. Dengan pemanfaatan teknologi pengolahan citra digital menjadi sebuah terobosan baru yang diyakini mampu memberikan perubahan yang positif bagi para petani seperti
adanya teknologi yang mampu mengidentifikasi penyakit pada tanaman secara cepat dan akurat tanpa  dengan  biaya  operasional  yang  tinggi  [1].  Pencegahan  serangan  penyakit  tanaman  yang terlambat  akan menghambat  dalam  stabilitas  produksi.  Bukan  hanya  menurunkan  kualitas  dan produktivitas panen, tetapi juga sering kali menimbulkan fuso bahkan berimbas pada gangguan sistem pengadaan pangan hampir seluruh dunia.
Tanaman  jagung  merupakan  jenis  tanaman  serelia  dan  bahan  pangan  yang  dijadikan sebagai  sumber  karbohidrat  selain  padi  dan  gandum.  Melansir  data  dari  Food  and  Agriculture Organization  (FAO),  produksi  jagung  cenderung  meningkat  sejak  tahun  2010  -  2018  dengan mencapai  30,25  juta  ton  pada  tahun  2018.  Namun,  pada  2019  produksi  jagung  mengalami penurunan  25%  menjadi  22,59  juta  ton  dan  pada  tahun  2020  kembali  mengalami  penurunan 0,38% menjadi 22,5 juta ton. Tingkat produktivitas tanaman jagung selalu mengalami fluktuasi dikarenakan pengaruh jumlah penawaran dan permintaan yang terus berubah-ubah. Sebagaimana yang  diketahui  bahwa  komoditas  jagung  memiliki  peran  strategis  dalam  perekonomian  di Indonesia namun banyak hal yang menjadi penyebab dalam upaya peningkatan jumlah produksi jagung salah satunya adanya serangan organisme pengganggu tanaman yang bisa melanda kapan saja  [2].  Sampai  saat  ini  upaya  dalam  penanggulangan  untuk  mencegah  dan  menanggulangi organisme pengganggu tanaman seperti hama dan penyakit pada tanaman jagung terus dilakukan. Namun  mengingat  faktor  lingkungan  seperti  halnya  cuaca,  suhu  dan  kelembaban  dapat menyebabkan perkembangan penyakit pada tanaman jagung pun akan semakin berkembang [3]. Selain itu, pola penanganan dalam upaya mengidentifikasi jenis penyakit tanaman jagung apakah berpenyakit karat daun, hawar daun Helminthosporium, busuk batang, atau busuk tongkol yang dilakukan oleh para petani saat ini masih melalui pengamatan secara manual serta membutuhkan seorang ahli penyakit tanaman dan tentu membutuhkan biaya operasional yang tinggi. Identifikasi jenis  penyakit tanaman  dengan  tepat  dan akurat menjadi  sebuah tantangan  sekaligus  perhatian khusus  untuk  dapat  diselesaikan.  Maka  diperlukan  peranan  teknologi  yang  mampu mengidentifikasi penyakit tanaman jagung dalam hal ini memanfaatkan teknologi citra daun.
Pemanfaatan teknologi khususnya dalam pengolahan citra dengan menerapkan berbagai metode  kecerdasan  buatan  sampai  saat  ini  terus  dilakukan.  Terdapat  beberapa  studi  kasus penelitian  yang  terkait  menggunakan  berbagai  metode  yang  berbeda.  Wafa,  Akhyari,  dkk.  [4] melakukan  penelitian  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network dengan menggunakan arsitektur VGG-16 untuk mendiagnosis penyakit pada daun tanaman jagung. Dari penelitian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  90%.  Dalam  penelitian Suhendra,  R,  dkk.  [5]  dilakukan  pengujian  klasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM  untuk membedakan  daun  tanaman  jagung  yang  sehat  dengan  yang  terkena  penyakit.  Dalam  proses preprocessing dilakukan  ektrasi  fitur  menggunakan  metode  GLCM  dan  dilakukan  pembagian dataset  antara  data training dan  data validation .  Hasil  pengujian  yang  diperoleh  menunjukkan bahwa rata-rata akurasi mencapai 99.5% dengan menggunakan fitur kombinasi warna dan tekstur.
Penelitian Rosadi, M. I., & Lutfi, M. [6] mengusulkan algoritma Convolutional Neural Network pre-trained model dalam mendeteksi penyakit daun jagung. Metode transfer learning digunakan pada penelitian ini dengan memanfaatkan kembali model pernah dibuat. Hasil yang diperoleh  dalam  penelitian  ini  sebesar  85%  pada  akurasi  data training dan  88%  pada  data validation .  Nurcahyati,  A.  D,  dkk.  [7]  mengusulkan  penelitian  menggunakan  algoritma Convolutional Neural Network untuk klasifikasi jenis penyakit pada daun tanaman jagung dengan membandingkan 6 jenis algoritma optimasi yaitu RMSProp, AdaGrand, SGD, Adam, Adamax, dan Adadelta. Dari penelitian ini algoritma optimasi Adam menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 94% dengan memanfaatkan ukuran kernel pada CNN 3x3.
Melihat kondisi tersebut menjadi perhatian khusus bagi peneliti untuk menyajikan suatu solusi dalam hal ini memanfaatkan teknologi yang mampu mengidentifikasi jenis penyakit pada daun tanaman jagung secara cepat dan tepat dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network , yang bertujuan dapat merumuskan langkah penanganan yang tepat pada tanaman jagung yang  berpenyakit,  sehingga  segera  dapat  dilakukan  tindakan  yang  tepat  menjaga  stabilitas produksi tidak terganggu.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  pengumpulan  dataset citra penyakit daun jagung, preprocessing pada dataset, pembuatan model klasifikasi, pengujian performa dari model yang sudah dirancang. Alur metode penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1:
Gambar 1. Alur Metode Penelitian.

## 2.1 Pengumpulan Dataset
Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan dataset dari layanan penyedia data  bersifat  publik  yang  bersumber  dari  www.kaggle.com  dengan  judul  Corn  or  Maize  Leaf Disease Dataset yang dikontribusikan oleh Smaranjit Ghose. Data yang digunakan berupa citra yang  terdiri  4188  citra  penyakit  daun  tanaman  jagung  terbagi  kedalam  4  kelas  yaitu Blight , Common Rust , Grey Leaf Spot , dan Healthy . Dataset ini telah digunakan pada beberapa penelitian sebelumnya  diantaranya  yaitu  [8],  dan  [9].  Dalam  penelitian  ini  menerapkan  proporsi  data training dan data validation dengan skenario pembagian 80% untuk data training dan 20% untuk data validation . Pada Gambar 2 menunjukkan contoh dataset penyakit daun jagung berdasarkan kelas penyakit yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2 Contoh Citra Daun Penyakit Jagung.

## 2.2 Preprocessing
Tahap preprocessing merupakan tahapan yang dilakukan pada sebelum proses klasifikasi dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  sebuah  kualitas  dataset  dalam  proses training dan testing , sehingga menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi. Dalam penelitian ini menerapkan beberapa tahapan preprocessing yaitu mengonversi semua citra ke HSV ( Hue Saturation Value ), kemudian mengonversi  citra  HSV  ke Grayscale .  Selanjutnya  yaitu  proses  segmentasi  ROI  ( Region  of Interest ) pada citra Grayscale , kemudian melakukan ektrasi fitur tekstur GLCM pada citra yang telah di segmentasi ROI. Pada gambar 3 merupakan alur tahapan metode yang digunakan pada proses preprocessing .
Gambar 3. Alur Tahapan Preprocessing.

## 1) Citra Grayscale
Sebuah gambar dalam format RGB pada dasarnya terdiri dari tiga komponen warna yaitu Merah,  Hijau,  dan  Biru  [10].  Setiap  komponen  warna  memiliki  tingkat  intensitas  yang
direpresentasikan oleh angka bulat antara 0 hingga 255. Pada citra Grayscale , hanya satu jenis warna yang digunakan untuk merepresentasikan gambar tersebut. Warna pada Grayscale diubah menjadi skala abu-abu atau tingkat kecerahan yang beragam, berkisar dari 0 hingga 255. Angka 0 menggambarkan warna hitam, sedangkan angka 255 menggambarkan warna putih. Citra dalam format RGB dapat diubah menjadi citra Grayscale menggunakan rumus persamaan 1.
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 0,299 𝑅 + 0,587 𝐺 + 0,144 𝐵 (1)

## 2) Citra Hue Saturation Value (HSV)
HSV merupakan representasi warna yang terdiri dari 3 komponen yaitu Hue merupakan skala yang mewakili jenis warna dari 0 sampai 360°. Saturation menggambarkan berapa variasi warna, semakin berwarna semakin tinggi nilainya. Value menunjukan nilai pencahayaan warna [11].  Namun pada  nilai  yang  sangat  rendah,  sulit  untuk  membedakan  warna.  HSV  merupakan warna  yang  diturunankan  dari  citra  RGB,  sehingga  untuk  mendapatkan  citra  HSV  diperlukan untuk mengonversi dari citra RGB [12]. Untuk mendapatkan ruang warna pada HSV, perlunya untuk menganalisi nilai warna RGB pada setiap piksel citra sesuai fitur yang diinginkan dengan nilai toleransi warna HSV [13]. Persamaan Hue Saturation Value menggunakan pada persamaan 2, 3, 4 dan 5.
𝜃 =𝑐𝑜𝑠 𝑐𝑜𝑠 − 1 { 1 2 [(𝑅 − 𝐺) + (𝑅 + 𝐵)] [(𝑅 − 𝐺) 2 + (𝑅− 𝐵)(𝐺− 𝐵)] 1 2 } 𝜃 (2)
Menghitung nilai Hue
𝐻 = {𝜃 360𝜃 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐵≤𝐺 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐵>𝐺 } (3) Menghitung nilai Saturation
𝑆 = {𝜃 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0,1 − (𝑟,𝑔,𝑏) 𝑉 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉  > 0} (4) Menghitung nilai Value 𝑉 = 𝑚𝑎𝑥 (𝑟, 𝑔, 𝑏) (5)

## 3) Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) adalah sebuah metode analisis yang digunakan untuk mengambil informasi tekstur dari citra dengan menganalisis hubungan antara piksel-piksel yang berdekatan. Metode ini didasarkan pada statistik orde ke-2 dan menghasilkan sebuah  matriks  yang  merepresentasikan  hubungan  antara  dua  pixel  tetangga  yang  memiliki intensitas  keabuan,  jarak,  dan  sudut  tertentu  [14].  Perbedaan  dengan  pengukuran  tekstur  orde pertama adalah bahwa pada pengukuran orde kedua, hubungan antara pasangan dua piksel citra asli juga diperhitungkan [15]. Berikut merupakan penjelasan dari beberapa fitur pada GLCM:
1. Homogeneity
Fitur Homogeneity mengukur sejauh mana variasi intensitas keabuan yang seragam dalam citra. Semakin tinggi nilai Homogeneity, semakin seragam intensitas keabuan dalam citra.
𝐷𝑖𝑠𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = ∑ ( 𝑃 ( 𝑖,𝑗 ) 1+ | 𝑖−𝑗 | ) (6)
2. Correlation
Fitur Correlation mengukur hubungan linier antara intensitas keabuan piksel dalam citra. Nilai Correlation mendekati 1 jika terdapat hubungan linier yang kuat antara piksel-piksel tetangga dalam citra.
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = ∑ [ ( 𝑖−𝜇 )(𝑗−𝜇)𝑃(𝑖,𝑗) 𝜎2 ] (7)
3. Contrast
Fitur Contrast menggambarkan tingkat perbedaan antara intensitas keabuan piksel- piksel tetangga dalam citra.
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 = ∑ |𝑖  −  𝑗| 2 𝑃(𝑖, 𝑗) (8)
4. Energy
Fitur Energy mengukur  seberapa  kuat  tekstur  dalam  citra.  Semakin  tinggi  nilai Energy , semakin kuat tekstur yang terlihat dalam citra.
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗)^2 (9) 5. ASM
ASM adalah ukuran yang sama dengan fitur Energy . Ini menggambarkan jumlah total energi atau kekuatan tekstur dalam citra.
𝐴𝑆𝑀 = ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗)^2 (10) 6. Dissimilarity
Fitur Dissimilarity mengukur seberapa berbedanya intensitas keabuan antara piksel- piksel tetangga dalam citra.
𝐷𝑖𝑠𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = ∑ |𝑖  −  𝑗| 𝑃(𝑖, 𝑗) (11)

## 4) Region of Interest (ROI)
Region  of  Interest (ROI)  merupakan  salah  satu  segmentasi  yang  digunakan  dalam pengolahan citra yang mengacu pada area atau wilayah tertentu dalam sebuah citra digital yang mengandung informasi yang diinginkan. Tujuan penggunaan ROI dalam pengolahan citra adalah untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi dengan fokus  pada  wilayah  tertentu  yang membawa informasi penting dengan menghapus background pada citra. Sehingga area citra yang dianggap lebih penting akan memiliki kualitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan area sekitarnya [16].

## 2.3 Training Model
Pada penelitian ini menggunakan Convolution Neural Netwok (CNN) untuk membangun model  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  penyakit  tanaman  jagung.  Pada  proses  ini menggunakan 80% dari dataset yang dimiliki, batch size sebesar 32, serta menggunakan 50 epoch . Convolution Neural Netwok (CNN) merupakan pengembangan dari metode Multilayer Perception (MLP)  yang  dirancang  untuk  mengolah  data  skala  besar  dan  diaplikasikan  untuk mengolah citra tiga dimensi [17]. CNN merupakan metode pemrosesan gambar yang digunakan untuk mengenali benda atau mendeteksi suatu objek [18]. CNN merupakan Neural Network yang sangat efektif dalam melakukan klasifikasi dan pengenalan gambar dengan memberikan sebuah label pada data yang sudah dikelompokkan. CNN mampu menangkap informasi kontekstual yang terkandung di dalam citra seperti pixel yang saling berdekatan, yang berarti model CNN dapat melakukan ekstraksi ciri pada sebuah citra secara mandiri. Arsitektur umum yang sering dijumpai pada CNN dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Contoh Arsitektur Convolutional Neural Network .

## 2.4 Evaluasi
Pada tahap ini, dilakukannya pengujian atau evaluasi model yang sudah dilakukan proses training sebelumnya agar mengetahui tingkat nilai akurasi dari model yang sudah dibangun. Pada proses evaluasi ini menggunakan 20% dari dataset yang dimiliki dengan menggunakan 50 epoch . Pada proses evaluasi ini menggunakan metode Confusion Matrix yang merupakan sebuah tabel yang digunakan untuk menggambarkan kinerja dari suatu model klasifikasi tentang sejauh mana model  dapat  mengklasifikasikan  data  dengan  benar  atau  dengan  kesalahan  [19].  Contoh  tabel confusion matrix ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1 Confusion Matix
Kelas Prediksi Benar Salah Benar TP ( True Positive ) FP ( False Positive ) Salah FN ( False Negative ) FN ( True Negative )
Rumus yang digunakan confusion matrix untuk menghitung accuracy, precision, recall, dan F1-score sebagai berikut.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (12) 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑃 (13) 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (14) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (15)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Preprocessing
Pada penelitian ini dilakukan tahapan percobaan terhadap citra daun jagung. Pada tahap pertama, dilakukan proses transformasi citra warna yang semula RGB ( Red, Green , Blue ) menjadi menjadi ke Hue Saturation Value (HSV). Hasil dari tahap ini dapat ditampilkan pada Gambar 4. Selanjutnya, pada tahap kedua, dilakukan transformasi kembali dari citra HSV ke citra grayscale atau citra dengan skala keabuan. Hal ini penting dalam penelitian ini karena bertujuan untuk mengurangi dimensi citra, yang akan memudahkan dalam pengolahan dan proses analisis selanjutnya. Gambar hasil transformasi ke grayscale ini dapat dilihat pada Gambar 5. Pada  tahap  ketiga  merupakan  proses Region  of  Interest (ROI)  yaitu  proses  untuk mendapatkan area yang paling relevan pada citra daun jagung yang terdampak oleh penyakit dan dilakukan penghapusan background pada citra, sehingga akan memperoleh informasi akurat dan penting untuk mengidentifikasi penyakit dengan akurasi yang lebih tinggi. Hasil dari tahap ketiga dapat dilihat pada Gambar 6.
Pada  tahap  terakhir  dilakukan  proses  ektraksi  fitur  tekstur  pada  citra  dengan menggunakan  metode Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM).  Pada  penelitian  ini memanfaatkan 4 sudut diantaranya sudut 0°, 45°, 90°, 135° terhadap pada masing-masing fitur yaitu dissimilarity,  correlation,  homogeneity,  contrast,  ASM, dan energy. Pada  Tabel  2 merupakan hasil ektraksi fitur tekstur yang menghasilkan 24 data fitur tekstur.
Gambar 4 Tahap Pertama Tranformasi Citra RGB ke HSV.
Gambar 5 Tahap Kedua Tranformasi Citra HSV ke Grayscale .
Gambar 6 Tahap Ketiga Segmentasi Region of Interest .
Tabel 2 Tahap Keempat Hasil GLCM untuk 24 Data Fitur & 1 Kolom Label
Dissimilarity_0 Dissimilarity_45 Dissimilarity_90 Dissimilarity_135 Correlation_0 … Energy_135 Label 0 15.952632 28.923219 28.729508 28.322581 0.573167 … 0.019046 Blight 1 10.862934 11.468144 8.914414 11.015235 0.426575 … 0.030143 Blight 2 8.904762 8.029778 5.072716 9.168283 -0.095937 … 0.044736 Blight 3 12.068855 13.722299 8.175032 7.450831 0.603012 … 0.056704 Blight 4 7.492921 6.809557 6.944659 7.689058 0.540737 … 0.037763 Blight 5 8.342342 8.628809 5.375804 8.423823 0.375414 … 0.037937 Blight 6 8.616474 8.491690 6.943372 8.015928 0.058248 … 0.044661 Blight

## 3.2 Hasil Klasifikasi
Selanjutnya  melakukan  proses  pengujian  kinerja  terhadap  model  yang  dibangun menggunakan Convolutional Neural Network . Pada proses training model menggunakan batch size ukuran 32, epoch sebesar 50, dan pada penelitian ini menggunakan metode optimizer adam pada penelitian ini. Epoch adalah proses training dan testing dalam membangun model CNN yang berperan  sebagai hyperparameter bertujuan  untuk  menentukan  berapa  kali  proses training ini bekerja melewati seluruh dataset baik secara forward maupun backward . Hasil pengujian model yang dibangun berupa akurasi training , akurasi validation , dan loss rate ditunjukan pada Tabel 3.

## Tabel 3 Hasil Pengujian Model
Epoch Akurasi Akurasi Validasi Loss Rate 1 0.5364 0.6742 1.2309 2 0.6406 0.6623 1.0959 3 0.6651 0.5823 1.9034 ------ ------ ------ ------ 48 0.9182 0.9248 0.2203 49 0.9096 0.9308 0.1831 50 0.9203 0.9451 0.1742
Berdasarkan  pada  tabel  3,  terlihat  bahwa  hasil  penggunaan  model  CNN  yang  sudah dibangun  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  94%.  Selain  itu,  dengan  menggunakan  model CNN yang dibangun mampu memperoleh loss rate yang kecil yaitu 0.1742.
Dalam proses pembangunan model CNN, dilakukannya analisis terhadap metrik loss rate dan akurasi pada setiap epoch . Tujuannya adalah untuk menentukan apakah model yang sedang dikembangkan mengalami overfitting atau tidak. Jika terdapat perbedaan yang signifikan antara akurasi  pada  tahap training dan validation ,  maka  hal  tersebut  menunjukkan  adanya kecenderungan overfitting pada  model  tersebut  [20].  Berdasarkan  model  CNN  yang  telah dibangun,  tampaknya  perbedaan  nilai  akurasi  antara  tahap training dan  tahap validation tidak begitu signifikan, kecuali pada awal epoch . Sehingga dapat disimpulkan bahwa model CNN yang telah dibangun tidak mengalami overfitting .
Tabel 4 Hasil Pengujian Confusion Matrix Precision Recall F1-Score Blight 0.99 0.93 0.96 Common Rust 0.92 0.98 0.95 Grey Leaf Spot 0.83 0.83 0.83 Healthy 0.98 0.98 0.98 Rata-Rata 0.93 0.93 0.93
Berdasarkan  pada  table  4  menjelaskan  bahwa  performa  rata-rata  yang  dihasilkan menggunakan pengujian confusion matrix yang terdiri dari 3 (tiga) metrik yaitu precision, recall, dan F1-score menunjukkan  nilai  yang  memiliki  besaran  sama  yaitu  93%,  hal  ini  menandakan bahwa  model  CNN  yang  dibangun  memiliki  kinerja  yang  seimbang  sehingga  mampu mengklasifikasikan data false positive & false negative dengan benar. Melalui hasil ini, model CNN  memiliki tingkat  akurasi  yang  baik  dalam mengidentifikasi  penyakit  jagung  berdasarkan citra daun.

## Gambar 8 Grafik Akurasi dan Loss Pada Hasil Training dan Validasi.
Pada gambar 8, terlihat perubahan dalam akurasi dan tingkat loss rate pada model CNN yang dibuat untuk mengklasifikasikan ekstraksi fitur tekstur GLCM. Dengan memanfaatkan fitur- fitur  seperti dissimilarity , correlation , homogeneity , contrast , ASM ,  dan energy mampu menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  dengan  tingkat loss  rate yang  rendah.  Namun,  pada  grafik akurasi menunjukkan bahwa selama proses training model CNN mengalami perubahan kinerja pada setiap epoch . Penelitian di masa mendatang diharapkan dapat meningkatkan kinerja model secara keseluruhan.
4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan model Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu mendeteksi jenis penyakit berdasarkan citra daun pada tanaman jagung merupakan tahap awal yang bersifat segera & menjadi penting dilakukan setelah adanya gejala yang tampak pada daun. Melalui penelitian ini dapat disimpulkan bahwa model yang dibangun terbukti dapat mengidentifikasi jenis penyakit
tanaman jagung apakah Blight, Common Rust, Grey Leaf Spot, atau Healthy. Penyakit tanaman jagung  yang  terdeteksi  secara  dini  menghasilkan  langkah  penanganan  yang  tepat  untuk ditindaklanjuti sehingga tidak mengakibatkan terganggunya stabilitas produksi.
Adapun hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan penggunaan model CNN memiliki performa yang bagus dengan nilai akurasi yang baik sebesar 94% serta memperoleh tingkat loss rate yang relatif kecil yaitu 0.1742 yang berarti identifikasi penyakit pada citra daun jagung telah dilakukan secara akurat dan tepat. Pada penelitian ini terdapat alur penelitian dalam menjalankan tujuannya  yang  terdiri  dari data  collection,  image  pre-processing,  data  training, dan classification . Pada tahapan image pre-processing dilakukan proses transformasi warna citra dari RGB,  HSV  dan Grayscale ,  proses  segmentasi  dengan  ROI  serta  dilengkapi  dengan  penerapan ektraksi fitur tekstur dengan menggunakan GLCM.
Kendati  demikian  penelitian  saat  ini  masih  dapat  ditingkatkan  dalam  mengidentifikasi penyakit pada daun tanaman jagung dengan menambahkan beberapa proses image pre-processing lainnya  sehingga  hasil noise yang  dihasilkan  semakin  kecil  dan  perlunya  melakukan perbandingan  dengan  algoritma Neural  Network lainnya.  Sehingga  bisa  didapatkan  hasil perbandingan  tingkat  kesensitifan  dan  kecepatan  dalam  melakukan  identifikasi  citra  penyakit pada daun tanaman.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Iswantoro and D. Handayani UN, “Klasifikasi Penyakit Tanaman Jagung Menggunakan Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Jurnal  Ilmiah  Universitas  Batanghari Jambi , vol. 22, no. 2, p. 900, Jul. 2022, doi: 10.33087/jiubj.v22i2.2065.
[2] M.  A.  Ulhaq  and  R.  Masnilah,  “Pengaruh  Penggunaan  Beberapa  Varietas  dan  Aplikasi Pseudomonas  fluorescens  untuk  Mengendalikan  Penyakit  Bulai  (Peronosclerospora maydis) pada Tanaman Jagung (Zea mays L.),” Jurnal Pengendalian Hayati , vol. 2, no. 1, p. 1, Mar. 2019, doi: 10.19184/jph.v2i1.17131.
[3] I.  Syahriani et  al. ,  “Identifikasi  Penyakit  pada  Batang  Tanaman  Jagung  (Zea  Mays)  di Kecamatan  Panyabungan  Kabupaten  Mandailing  Natal,  Sumatera  Utara,”  in Prosiding SEMNAS BIO , 2021.
[4] M. Wafa Akhyari, A. Suyoto, and F. Wahyu Wibowo, “Klasifikasi Penyakit Pada Daun Jagung Menggunakan Convolutional Neural Network,” 2021.
[5] R. Suhendra, I. Juliwardi, and Sususi, “Identifikasi dan Klasifikasi Penyakit Daun Jagung Menggunakan  Support  Vector  Machine,”  vol.  1,  no.  1,  pp.  29–35,  2022,  [Online]. Available: http://jurnal.utu.ac.id/JTI
[6] M.  I.  Rosadi,  M.  Lutfi,  and  S.  Artikel,  “Identifikasi  Jenis  Penyakit  Daun  Jagung Menggunakan Deep Learning Pre-Trained Model,” 2021, doi: 10.35891/explorit.
[7] A. D. Nurcahyati, R. Makhfuddin Akbar, and S. Zahara, “Klasifikasi Citra Penyakit Pada Daun Jagung Menggunakan Deep Learning Dengan Metode Convolution Neural Network (CNN),” vol. 2, no. 2, pp.
43–51, 2022, [Online]. Available: http://ejurnal.unim.ac.id/index.php/submit
[8] G. Geetharamani and A. P. J., “Identification of plant leaf diseases using a nine-layer deep convolutional neural network,” Computers & Electrical Engineering , vol. 76, pp. 323–338, Jun. 2019, doi: 10.1016/J.COMPELECENG.2019.04.011.
[9] D. Singh, N. Jain, P. Jain, P. Kayal, S. Kumawat, and N. Batra, “PlantDoc: A Dataset for Visual Plant Disease Detection,” Nov. 2019, doi: 10.1145/3371158.3371196.
[10] S. Sunardi, A. Yudhana, and S. Saifullah, “Identification of Egg Fertility Using Gray Level Co-Occurrence Matrix and Backpropagation,” Adv Sci Lett , vol. 24, pp. 9151–9156, Dec. 2018, doi: 10.1166/asl.2018.12115.
[11] R.  Fadholi,  Y.  A.  Sari,  and  F.  Abdurrachman  Bachtiar,  “Pengenalan  Citra  Makanan Tradisional  menggunakan  Fitur  Hue  Saturation  Value  dan  Fuzzy  k-Nearest  Neighbor,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 7, pp. 6556– 6566, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[12] A. K. Saputro and D. N. Purnamasari, “Identifikasi Jenis Plastik Berdasarkan Reflektansi Cahaya  Menggunakan  Transformasi  Ruang  Warna  HSV  Identification  Of  Plastic  Type Based on Light Reflection In HSV Colorspace Conversion,” Jurnal SimanteC , vol. 11, no. 1, 2022.
[13] M.  M.  Chandra  and  Yoannita,  “Klasifikasi  Jenis  Bunga  Menggunakan  Metode  SVM Berdasarkan Citra Dengan Fitur HSV,” Jurnal Indonesia Sosial Teknologi , vol. 4, pp. 255– 264, 2023.
[14] M.  A.  Rohman,  P.  Mudjirahardjo,  and  M.  A.  Muslim,  “Implemantasi  Metode Convolutional  Neural  Network  Dan  Ekstraksi  GLCM  Pada  Klasifikasi  Kanker  Paru,” Jurnal Ilmiah Teknik Elektro , vol. 23, no. 4, 2021.
[15] Felix, S. Faisal, T. F. M. Butarbutar, and P. Sirait, “Implementasi CNN dan SVM untuk Identifikasi Penyakit Tomat via Daun,” OKTOBER 2019 IJCCS , vol. 20, pp. 1–5, 2019.
[16] A. H. Pratomo, W. Kaswidjanti, and S. Mu’arifah, “Implementasi Algoritma Region Of Interest  (ROI)  Untuk  Meningkatkan  Performa  Algoritma  Deteksi  Dan  Klasifikasi Kendaraan,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK) ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 155–162, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071718.
[17] M. Segal-Rozenhaimer, A. Li, K. Das, and V. Chirayath, “Cloud detection algorithm for multi-modal satellite imagery using convolutional neural-networks (CNN),” Remote Sens Environ , vol. 237, p. 111446, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111446.
[18] L. Qian, L. Hu, L. Zhao, T. Wang, and R. Jiang, “Sequence-Dropout Block for Reducing Overfitting Problem in Image Classification,” IEEE Access , vol. PP, p. 1, Mar. 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2983774.
[19] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” 2021.
[20] A. A. Devi Putri, S. Hasanah, M. S. Bahrul, and N. Suciati, “Analisis Penggunaan Pra- proses  pada  Metode  Transfer  Learning  untuk  Mendeteksi  Penyakit  Daun  Singkong,” Techno.COM , vol. 22, no. 2, pp. 336–347, 2023.