Volume 6 Nomor 1, Juni 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN CABAI RAWIT DILENGKAPI DENGAN SEGMENTASI CITRA DAUN DAN BUAH MENGGUNAKAN YOLO V7

## CLASSIFICATION OF CHILI PLANT DISEASES EQUIPPED WITH LEAF AND FRUIT IMAGE SEGMENTATION USING YOLO V7
Masrur Anwar 1 , Yosi Kristian 2 , Endang Setyati 3 1,2,3 Program Pascasarjana Magister Teknologi Informasi, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya masruranwar19@gmail.com

## ABSTRACT
Diseases  that  attack  chili  plants  can  be  diagnosed  early  by  observing symptoms  or  changes  that  occur  in  the leaves and fruit of the chili plant. However, diseases or pests that attack chili plants within a single plant can vary. In this study, YOLO v7 was used to perform leaf and chili segmentation on images, and the segmented results were then classified for chili plant disease using Deep Convolutional Neural Network (DCNN) Transfer Learning with  the  Fine  Tuning  method.  The  test results  of  the  constructed  model showed  that  the  Yolo  v7 segmentation accuracy was 0.970 on mAP50 when performing chili plant leaf and fruit segmentation. For the DCNN model testing with transfer learning method using the EfficientNetV2M based model, an accuracy value of 0.912 was obtained for leaf disease classification and an accuracy of 0.889 was obtained for chili fruit classification.
Keywords: Chili Plant Diseases; Classification; Transfer Learning, Yolo v7 segmentation

## ABSTRAK
Penyakit  yang  menyerang  tanaman  cabai  dapat  didiagnosa  secara  dini  dengan  mengamati  gejala-gejala  atau perubahan yang timbul pada daun dan buah cabai. Namun, penyakit atau hama yang menyerang tanaman cabai dalam satu tanaman dapat bervariasi. Pada penelitian ini YOLO v7 digunkanan untuk melakukan segmentasi daun dan cabai pada citra atau gambar yang kemudian hasil segmentasi daun serta cabai akan diklasifikasikan penyakit pada tanaman cabai dengan menggunakan Deep Convolutional Neural Network (DCNN) Transfer learing dengan metode  Fine  Tuning.  Dari  hasil  pengujian  terhadap  model  yang  dibangun  didapatkan  nilai  akurasi  segmentasi Yolo  v7  sebasar  0.970  pada  mAP50  dalam  melakukan  segementasi  daun  dan  buah  tanaman  cabai.  Untuk pengujian  model  DCNN  dengan  metode  transfer  learning  yang  menggunakan  based  model  EfficeintNetV2M didapatkan nilai akurasi 0.912 untuk klasifikasi penyakit daun dan akurasi 0.9 untuk klasifikasi buah cabai.
Kata Kunci : Penyakit Tanaman Cabai; Classification; Transfer Learning, Segmentasi Yolo v7

## PENDAHULUAN
Cabai merupakan salah satu komuditas pertanian atau tanaman sayuran tertinggi  dibandingkan  dengan  komuditas sayuran lainnya (Nauly, 2020). Komuditas cabai  saat  ini  memiliki  harga  yang fluktuatif  dan  sering  kali  mengalami peningkatan harga yang signifikan dipasaran yang dipengaruhi karena keterbatasan  persediaan  cabai  (Farid  & Subekti,  2012).  Dalam  tingkatan  petani cabai,  pada  musim  penghujan  seringkali mengalami  gagal  panen  yang  di  akibatkan oleh  banyaknya  penyakit  yang  menyerang tanaman  cabai.  Namun,  penyakit  yang menyerang tanaman cabai dapat didiagnosa
secara dini dengan mengamati gejala-gejala atau perubahan yang timbul pada daun dan buah cabai (Zikra et al., 2021).
Penyakit atau hama yang menyerang tanaman  cabai  sangat  dalam  satu  tanaman bisa bervariasi. Berikut merupakan penyakit  atau  hama  tanaman  cabai  (1) Penyakit  cabai  yang  terinfeksi  jamur Fusarium  SP dengan  memiliki  ciri  bercak coklat kering atau kuning pada daun cabai (2) Penyakit virus kuning dengan memiliki ciri  daun  berwarna  kuning  (3)  Penyakit buah antraknosa dengan memiliki ciri buah cabai  mempunyai  bercak  coklat  kering seperti  terbakar  (4)  Penyakit  buah  busuk dengan  memiliki  ciri  buah  akan  busuk
berwarna hitam pada bagian dalam namun kulit  buah  terlihat  segar  (Meilin,  2014). Semua  penyakit  yang  muncul  harus diidentifikasi  secara  cepat  sehingga  petani dapat  memberikan  pestisida  agar  tanaman cabai  memiliki  hasil  yang  diharapkan. Implementasi  wawasan  penyakit  tanaman cabai tidak mudah dan tidak semua semua petani  memahami  tentang  tanaman  cabai dan penyakit atau hama sehingga pada saat terjadi  gejala-gejala  tidak  teridentifikasi secara dini.
Saat  ini  dalam  computer  vision memiliki  banyak  pengembangan  metode dimana pengembangan metode memberikan perubahan terhadap hasil yang lebih  akurat  serta  pemrosesan  yang  lebih cepat  hingga  medekati  hasil  deteksi realtime . YOLO ( Yolo  Only  Look  Once ) merupakan  sebuah  algoritma computer vision untuk melakukan pengenalan obyek yang  lebih  cepat  dari R-CNN dan DPM dengan hasil deteksi 45 fps (Redmon et al., 2016; Erlina & Fikri, 2023). Saat ini YOLO memiliki banyak versi dari pengembangan YOLO v1  yaitu YOLO v1  (Redmon  et  al.,
2016), YOLO9000 (Redmon  &  Farhadi, 2016), YOLO v3(Redmon  &  Farhadi,
2018), YOLO v4(Bochkovskiy et al., 2020) dan yang terbaru adalah YOLO v7  (Wang et al., 2022).
Masing-masing versi memiliki keunggulaan serta penyempurnaan algoritma  YOLO  dari  versi  sebelumnya sehingga  didapatkan  akurasi  lebih  baik serta  pemerosesan  yang  lebih  cepat  dalam melakukan  pengenalan  obyek.  Dalam YOLO  v7 mengusulkan  metode  trainable bag-of-freebies untuk melakukan peningkatan real-object-detection sehingga, didapatkan peningkatan kecepatan  deteksi  obyek  antara  5  sampai 160  fps  dengan  nilai  akurasi  tertinggi mencapai 56.8 % AP (Wang et al., 2022).
Pada  penerapan Computer  Vision dalam  bidang  pertanian  terdapat  beberapa penelitian  sebelumnya  dengan  melakukan klasifikasi  penyakit  pada  daun  tanaman dengan menggunakan Convolutional Neural  Network (CNN)  yang  telah
diperbaiki  dan  daun  tanaman  yang digunakan  untuk  identifikasi  penyakit bervariasi  dengan  10  jenis  daun  tanaman (Hang  et  al.,  2019).  Selanjutnya  pada penerapan  dan  penggabungan YOLO dengan CNN dilakukan  penelitian  untuk identifikasi  leukosit  pada  leukimia  dengan fungsi YOLO yang berfokus dengan deteksi obyek  leukosit  pada  leukimia  yang kemudian  untuk  CNN  berfokus  pada klasifikasi  leukosit  yang  diklasifikasikan menjadi  kelas Lymph,  Mono  dan  Neutro (Abas et al., 2022).
Pada penelitian yang berfokus untuk mendeteksi  penyakit  tanaman  cabai  yang dilakukan  menggunakan  metode  Gray Level Co-Occurence Matrix untuk ekstraksi  citra  daun  cabai  yang  kemudian dilakukan  klasifikasi  multiclass  degan menggunakan  Support  vector  machine (Zikra  et  al.,  2021).  Hasil  dari  penelitian tersebut  didapatkan  nilai  akurasi  95% dengan  waktu  komputasi  3  sampai  3.7 untuk mendeteksi penyakit satu citra daun cabai.  Pada  penelitian  sebelumnya  terkait deteksi penyakit pada tanaman cabai cukup membantu  namun  kurang  memiliki  waktu komputasi yang cepat. Kelas penyakit yang dilakukan deteksi juga hanya berfokus pada citra  daun  dan  belum  melakukan  deteksi pada citra buah cabai (Meilin, 2014).
Berdasarkan  paparan  diatas  maka, peneliti akan melakukan penelitian dengan topik  kelasifikasi  penyakit  pada  tanaman cabai  rawit  ( Capsicum  annuum  L. )  yang dilengkapi  dengan  segmentasi  daun  dan buah  cabai.  Pada  penelitian  ini YOLO v7 akan digunkanan untuk melakukan segmentasi daun dan  cabai pada citra atau gambar  yang  kemudian  hasil  segmentasi daun  serta  cabai  akan  diklasifikasikan penyakit  pada  tanaman  cabai  dengan menggunakan Deep  Convolutional  Neural Network  Transfer  Learning  (DCNN) . Adapun penelitian ini berkontribusi untuk:
a. Mebangun  dataset  penyakit  daun  dan buah cabai
b. Membuat model deteksi penyakit tanaman cabai rawit
c. Membangun  program  untuk  deteksi penyakit  tanaman  cabai  rawit  yang dilengkapi dengan segmentasi daun dan
buah cabai

## METODE

## A. Analisa Dan Perancangan
Analisa  dan  perancangan  program akan menggambarkan input dan output dari program  yang  dibangun  serta  menentukan model yang dibutuhkan.
Dalam perancangan  yang  digambarkan  pada flowchat  diagram  memiliki  kebutuhan  2 model DCNN yaitu  model  untuk  deteksi penyakit  daun  dan  model  untuk  deteksi penyakit cabai yang dimana input dari citra. Dalam satu input citra yang di upload pada program  hasil  dari  prediksi  bisa  beberapa dan tergantung pada jumlah citra duan dan cabai. Yolo v7 segementasi bertugas untuk melakukan  klasifikasi  dalam  satu  citra tanaman  menjadi  beberapa  citra  daun  dan buah  cabai.  Berikut  pada  gambar  1 merupakan flow  chart diagram  aplikasi deteksi penyakit daun dan buah cabai. B. Building Dataset Dataset  yang  digunakan  pada penelitian  ini  didapatkan  dari  pertanian cabai  yang  berada  di  kota  Malang  dengan usia  cabai  yang  bervariasi  antar  2  bulan hingga 5 bulan atau cabai siap untuk panen. Dataset  pada  penelitian  ini  dibedakan menjadi  dua  dataset    (Abas  et  al.,  2022) yaitu yang pertama dataset untuk segmentation-instance yang  digunakan untuk  segementasi  menentukan  beberapa citra daun atau buah pada satu citra tanaman cabai. Kemudian dataset yang kedua adalah dataset  klasifikasi  penyakit  yang  terdapat pada tanaman daun dan buah cabai.
Gambar 1. Flow chat diagram aplikasi deteksi penyakit daun dan buah cabai
Gambar 2. Labelling dataset segmentasi

## Yolo v7
1) Dataset segementation-instance : Dataset  untuk  melakukan  train  instance segmentation  berbeda  dengan  deteksi obyek biasa. Proses pelabelan untuk dataset instance  segmentation  harus  menentukan area obyek yang presisi dengan obyek yang ada bukan hanya dengan memberikan tanda area  kemungkinan  terdapat  obyek  seperti yang ditunjukan pada Gambar 2 . Labelling dataset untuk segmentation-instance menggunakan  tools  dari Roboflow dengan keseluruahan  citra  1025  yang  terdiri  dari dua  kelas  segmentasi  yaitu fruit-chili dan leaf-chili .  Dataset segmentation-instance dilakukan  splitting  untuk  menentukan jumlah dataset yang akan di gunakan untuk training YOLO v7 sebesar 73%,
penggunaan  untuk  validation  23%,  dan
testing  dataset  sebesar  5%  dengan  total sebaran kelas untuk fuit-chili 792 serta leaf- chili  595.  Dataset  yang  akan  digunakan dilakukan  resize  ukuran  citra  dengan ukuran  pixel  640  x  640  pixel  dan  dengan export jenis dataset menjadi format Yolo v7 PyTorch (Wang et al., 2022). Dataset secara yang  digunakan  tersedia  pada  link  berikut https://universe.roboflow.com/tesis- ttvii/chili-segmentation-dw63r
2) Dataset classification : Collecting dataset untuk kelasifikasi penyakit  tanaman  cabai  didapatkan  dari hasil  prediksi  citra  daun  dan  buah  cari menggunakan YOLO v7 segmentation dan kemudian  memberikan masking pada obyek  citra  seperti  pada  penelitian  abas  et al  (Abas  et  al.,  2022) . Pemberian masking terhadap  obyek  yang  bukan  bagian  dari obyek  daun  atau  buah  bertujuan  untuk mengurangi  obyek  dari  daun  daun  dan cabai  sehingga  diharapkan  nilai  akurasi tetap  tinggi walaupun jumlah dataset yang tersedia  tidak  begitu  besar.  Berikut  pada tabel 1  adalah sebaran jumlah dan ciri-ciri setiap  kelas  penyakit    yang  terdapat  pada tanaman  daun  cabai  datan  tabel  2  keas penyakit buah cabai (Meilin, 2014)(Zikra et al.,  2021).  Dataset  penyakit  daun  tersedia pada link berikut https://universe.roboflow.com/tesis- ttvii/leaf-disease-e34h5 dan untuk penyakit buah cabai pada
https://app.roboflow.com/tesis-ttvii/chili- t51wv/overview Tabel 1. Kelas Penyakit Daun Cabai Nama kelas Ciri-ciri Foto Jumlah Bercak daun Memiliki bercak coklat atau hitam pada daun 358
Kuning Daun Warna daun berwarna kuning
258 Normal Daun Memiliki ciri daun yang berwarna hijau dan tanpa ada bercak atau bintik
717
Tabel 2. Kelas Penyakit Buah Cabai Nama Kelas Ciri-ciri Foto jumlah
Cabai Busuk Memiliki bintik hitam atau berwarna hitam 229 Cabai Normal Memiliki warna hijau atau merah dan tanpa ada bintik hitam atau coklat 463 Cabai Patek Memiliki bagian cabai yang terlihat kering seperti terbakar 278 C. Implementation dan uji coba
Proses implementasi program deteksi  penyakit  pada  tanaman  cabai dilakukan  train  terhadap  beberapa  model yaitu  Yolo  v7  dengan  dataset  instance segmentation,  model  DCNN  klasifikasi daun cabai dengan dataset cabai, dan yang terakhir  DCNN  klasifikasi  buah  cabai dengan  dataset  cabai.  Pada  model  DCNN dengan  transfer  learning  untuk  daun  dan buah cabai menggunakan teknik fine tuning dimana,  fine  tuning  terdiri  dari unfreezing beberapa  lapisan  atas  ( top  layer )  yang dibekukan  ( freeze )  dan  bersama-sama melatih pengklasifikasi yang baru ditambahkan dan  lapisan atau layer model yang tidak dibekukan. Fine-tuning mengoptimalkan keduanya bobot pengklasifikasi  serta  bobot  beberapa  atau semua lapisan dasar model pra-terlatih.
Dalam  melakukan  pengujian  untuk Yolo  v7  dilakukan  dengan  menggunakan metode  mAP  (mean  Average  Precision) untuk mengukur akurasi deteksi dari obyek yang telah diprediksi oleh Yolo. Nilai dari Average Precision lebih besar dari 0 hingga 1  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk melakukan  perhitunagan  mAP  dengan rumus sebagai berikut
mAp = 1 𝑁 ∑ 𝐴𝑃 𝑖 𝑛 𝑖=0 Dimana nilai 𝑁 adalah jumlah data 𝐴𝑃 (Average  Precision).  Nilai  dari 𝐴𝑃 didapatkan dari persamaan berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 Berikut merupakan penjelasan rumus pada bagian 2 dan 3 antara lain: (1) 𝑇𝑃 (True Positif) merupakan kondisi ketika model  mengklasifikasikan  sebagai  benar (True)  dan  nilai  aktual  nya  adalah  benar (True),    (2)  TN  (True  Negatif)  kondisi ketika  model  mengklasifikasikan  sebagai benar  (True)  dan  nilai  aktual  nya  adalah salah(False), (3) FP (False Positif) kondisi ketika  model  mengklasifikasikan  sebagai salah  (False)  dan  nilai  aktualnya  adalah benar(True),  FN  (False  Negatif)  kondisi Ketika  model  mengkalsifikasikan  sebagai salah  (False)  dan  nilai  aktualnya  adalah salah (False).
Ketika menentukan Average
Precision  harus  didapatkan  deteksi  obyek dengan pencarian prediski dengan perhitungan 𝐼𝑜 ∪ (intersection  of  union) berikut  merupakan  rincian  persamaan 𝐼𝑜 ∪ :
𝐼𝑜 ∪= 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑜𝑣𝑒𝑟𝑙𝑎𝑝 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑢𝑛𝑖𝑜𝑛 Dimana 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑜𝑣𝑒𝑟𝑙𝑎𝑝 dapat diistilahkan  dengan  area  tumpeng  tindih yang  di  prediksi  dari  bouding  box. Sedangkan 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑢𝑛𝑖𝑜𝑛 adalah  area penyatuan  atau  cakupan  yang  diprediksi dari  bouding  box.  Kemudian  nilai  yang didapatakan 𝐼𝑜 ∪ >  0.5  maka  didapatkan True  Positif  sedangkan 𝐼𝑜 ∪ <  0.5  maka didapatkan True Negatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Yolo v7 instance-segmentation Yolo v7 yang ditulis oleh Chien-yao Wang  melakukan  peningkatan  pada  versi sebelumnya dengan beberapa metode yang diusulkan  atara  lain  :  (1)  Merancang metode trainable  bag-of-freebies yang digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi deteksi  obyek  tanpa  meningkatakan  biaya inferensi (cost inference ) (2) Untuk evolusi metode  deteksi  objek,  ditemukan  dua masalah baru yaitu bagaimana modul yang diparameterisasi  ( re-parameterized) ulang menggantikan  modul  asli,  dan  bagaimana strategi penetapan label dinamis menangani
penugasan  ke  lapisan  keluaran  yang berbeda  (3)  Dengan  mengusulkan  metode " extend" dan "compound  scaling" untuk detektor  objek  waktu  nyata  ( real  object detector )  yang  dapat  secara  efektif memanfaatkan  parameter  dan  komputasi (4) Metode yang diusalkan dalam YOLO v7 dapat  secara  efektif  mengurangi  sekitar 40%  parameter  dan  50%  komputasi detektor  objek real-time mutakhir,  dan memiliki  kecepatan  inferensi  yang  lebih cepat  dan  akurasi  deteksi  yang  lebih tinggi(Wang et al., 2022).
Dalam modul implementasi metode Yolo  v7  memiliki  beberapa  modul klasifikasi antara lain : (1) object detection,
(2) image classification, (3) pose estimation, dan (4) instance segmentation . Pada  penelitian  ini  implementasi Yolo  v7 menggunakan  instance  segmentation  atau masking  terhadap  obyek  yang  terdeteksi sebagai daun atau buah cabai.
Proses  training  model Yolo  v7 instance segmentation menggunakan dataset citra daun dan buah tanaman cabai dengan ukuran 640 x 640 pixel pada Google Colab dengan  jenis  runtime  GPU  15 Gigabyte .  Pada  tabel  3  merupakan  hasil percobaan  untuk  menentukan  model Yolo v7 terbaik  untuk  deteksi  daun  dan  buah cabai  dengan  100 epoch dengan  16 bacth citra.
Tabel 3. Hasil Ujicoba Model Yolo V7
Class Instances Box precision Box recall Box mAP50 All class 617 0.972 0.964 0.986 Chili 235 0.984 0.983 0.994 Leaf 382 0.975 0.945 0.979 Pada gambar 3 merupakan hasil dari grafik  perhitungan precision-recall  curve dengan menunjukan perbandingan keseimbangan  hasil  akurasi  antar  kelas dengan all class. Nilai akurasi 0.986 adalah nilai  akurasi  model  terbaik  dari  beberapa kali epoch yang dilakukan saat training.

## Gambar 3. Precision Dan Recall Model
Segmentasi Yolo v7 Dari  hasil  model Yolo  v7 untuk segmentasi  dilakukan  modifikasi  prediksi pada saat masking citra dengan melakukan invert hasil masking pada  area box prediction yang  bertujuan  untuk  menutup area yang bukan  terdeteksi sebagai obyek. Setelah  hasil box  prediction didapatkan maka,  dilakukan cropping setiap  hasil prediski  yang  digunakan  untuk  proses klasifikasi  penyakit  tanaman  pada  daun atau buah cabai. Pada gambar 4 merupakan hasil  dari  prediksi  dengan  model Yolo  v7 yang  sesudah  di  lakukan  modifikasi  dan sebelum dilakukan modifikasi.
Hasil Yolo v7 segmentation Hasil modifikasi Yolo v7 segmentasi Gambar 4. Modifikasi hasil output masking
Yolo v7
Seluruh  dataset  yang  telah  di training menggunakan Yolo  v7 dilakukan predict menggunakan  model Yolo  v7 sebagai  dasar  pembuatan  dataset  penyakit daun dan buah cabai. Hasil predict tersebut merupakan hasil cropping segmentasi citra daun  dan  buah  cabai.  Tidak  semua  obyek yang terdeteksi sebagai citra daun dan buah cabai  dijadikan  pembuatan  dataset  karena terdapat  beberapa  citra  yang  memiliki ukuran  pixel  terlalu  kecil  dan  tidak  sesuai dengan kebutuhan dari model DCNN yaitu 224 x 224 pixel.

## B. DCNN transfer learning
DCNN  model  pada  penelitian  ini menggunakan  model  dari EfficentNetV2 yang kemudian dilakukan transfer learning dengan teknik fine tuning . Model EfficentNetV2 memiliki  keunggulan  lebih cepat  dalam  melakukan  training  dan perbaikan  efisiensi  parameter  dari  model sebelumnya. Arsitektur EfficeintNetV2 memiliki  beberapa  pengembangan  anatra lain  (1)  menambahkan MBCov dan fused - MBCov pada lapisan awal (2) memilih rasio ekspansi  yang  lebih  kecil  untuk MBConv karena  rasio  ekspansi  yang  lebih  kecil cenderung memiliki overhead akses memori  yang  lebih  sedikit.(3)  memilih kernel  3x3  yang  lebih  kecil,  tetapi menambahkan  lebih  banyak  lapisan  untuk mengkompensasi  berkurangnya  bidang reseptif  akibat  ukuran  kernel  yang  lebih kecil. (4) menghapus tahap stride-1 terakhir di EfficientNet asli, karena ukuran parameternya  yang  besar  dan overhead akses memori(Tan & Le, 2021). Implementasi metode EfficientNetV2 memiliki tiga veris yaitu S, M, dan L yang diinisialisasi  sesuai  dengan  ukuran  dari model . Merujuk pada Analisa dan perancangan  program  pada  penelitian  ini memilik  2  model  DCNN transfer  learnig yaitu  model  DCNN  deteksi  penyakit  daun cabai  dan  model  DCNN  deteksi  penyakit buah cabai.
Model  DCNN  yang  dibangun membutuhkan  dataset single  classification pada  citra  dengan  ukuran  224  x  224  pixel
sesuai dengan kebutuhan  input dari model EfficentNetV2 . Model EfficientNetV2 yang digunakan  adalah  versi  M  (medium) dengan  ukuran  model  yang  sedang  dan tidak  terlalu  besar  serta  memiliki  based model akurasi yang cukup tinggi dibandingkan  versi  sebelumnya.  Model EfficentNetV2  menggunakan fine tuning pada penelitian ini dan melakukan freezing pada early  layer sampai  dengan  layer block7e_ dwcov2 .
Pada  model  deteksi  penyakit  daun cabai dan buah cabai ditambahkan beberapa layer  layer  dengan  activation relu sesuai dengan tabel 4 untuk mencari nilai akurasi model  terbaik.  Setelah  itu  ditambahkan layer  tarakhir  dengan  3 dense berdasarkan output kelas prediksi dan activation softmax karena pada penelitian ini single classification . Pada gambar 5  menunjukan gambaran  arsitektur  model  bagian-bagian yang  dilakukan  freezing  dan  bagian  yang dilakukan penambahan layer.

## Gambar 5. Gambaran Model Efficentnetv2 Menerapkan Fine-Tuning
Dari  kedua  konfigurasi  model tersebut, dilakukan penyesuaian, penambahan,  dan  perubahan  pada  layer tertentu  untuk  mencari  nilai  akurasi  dan loss  yang  terbaik  agar  model  tidak overfiting  atau  pun  underfiting.  Tabel  4 menunjukkan  beberapa  konfigurasi  model yang  telah  dimodifikasi  menggunakan metode fine tuning ,  yang  nantinya  akan dilakukan pelatihan (training) dan pengujian (testing).
Tabel 4. Modifikasi Penambahan Layer Pada Model Layer Model1 Model2 Model3 1 Dense 32 (FC*3)=>relu Dense 64 (FC*3)=>relu Dense 128 (FC*3)=>relu 2 Batch normalitation Batch normalitation Batch normalitation 3 Dropout Dropout Dropout 4 Dense 16 (FC*3)=>relu Dense 32 (FC*3)=>relu Dense 64 (FC*3)=>relu 5 Dropout Dropout Dropout 6 Dense 8 (FC*3)=>relu Dense 16 (FC*3)=>relu Dense 32 (FC*3)=>relu 7 Dense 3 => softmax Dense 3 => softmax Dense 3 => softmax
Jumlah  training  yang  digunakan setatis sebanyak 50 epochs , 10 batch untuk masing masing model yang di buat. Untuk training menggunakan  pemrosesan  GPU serta lama waktu training tiap model tidak dimasukan  kedalam  hasil  tiap  model. Berikut  merupakan  hasil  nilai  akurasi  dan loss  model  yang  telah  training  yang ditunjukan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Model Deteksi
Penyakit Daun Cabai Model Akurasi Loss Valid akurasi Valid Loss Model1 0.990 0.053 0.912 0.351 Model2 0.998 0.008 0.932 0.443 Model3 0.986 0.0469 0.920 0.383 Dari  tabel  hasil  pengujian  untuk model  deteksi  penyakit  daun  cabai didaptkan nilai akurasi terbaik pada model Model1. Grafik perbandingan untuk validasi  akurasi  dengan  akurasi  serta validasi  loss  dengan  loss  menunjukan model  tidak  terlalu  overfiting  atau  pun underfitting  yang  ditunjukan  pada  gambar 6.
Gambar 6. Grafik Perbandingan Akurasi Dan Loss Model Daun
Pada  tabel  6  merupakan  hasil  nilai akurasi dan loss model yang telah training dimana  hasil  terbaik  untuk  deteksi  citra buah cabai pada model3. Grafik perbandingan untuk validasi akurasi dengan  akurasi  serta  validasi  loss  dengan loss  menunjukan  model  tidak  terlalu overfiting  atau  pun  underfitting  yang ditunjukan pada gambar 7.
Tabel 6. Hasil Pengujian Model Deteksi

## Penyakit Daun Cabai
Model Akurasi Loss Valid Akurasi Valid Loss Model1 0.993 0.03 0.826 0.815 Model2 0.998 0.009 0.894 0.664 Model 3 0.990 0.04 0.889 0.595

## Gambar 7. Grafik Perbandingan Akurasi Dan Loss Model Cabai
C. Implementasi Yolo v7 dan DCNN Implementasi  model  Yolo  v7  dan DCNN  agar  program  yang  dibagun memiliki interface maka, peneliti menggunakan tools anvile. Anvile merupakan  sebuah  tools  server  website yang berbasis Bahasa pemrograman python yang dapat terhubung dengan google colab sehingga model yang dibagun dapat dijalan.
Website yang dibagun untuk diharapkan memudahkan dalam penggunaan  program.  Pada  gambar  8 menunjukan hasil program berbasis website yang dibagun. Input dari satu citra tanaman cabai  dilakukan  segmentasi  dengan  model Yolo V7 antara daun dan cabai. Setelah itu hasil dari segementasi dilakukan klasifikasi penyakit  daun  dan  buah  cabai  pada  setiap citra.

## Gambar 8. Implementasi Interface Yolo V7 Dan DCNN

## SIMPULAN
Berdasarkan  implementasi  metode terhadap  program  yang  dibagun  untuk deteksi  penyakit  pada  tanaman  cabai, peneliti  menarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Dataset  Yolo  v7  Segementasi  tanaman cabai  yang  dibagun  memiliki  variasi yang  seimbang  sehingga  metode  Yolo v7  dapat  mendeteksi  daun  dan  buah tanaman cabai dengan nilai akurasi yang tinggi.
2. Membangun  model  dengan  metode transfer  learning  yang  menggunakan based  model  EfficientnetV2M  untuk klasifikasi  penyakit  pada  daun  cabai tidak  memerlukan  tambahan  neuron yang  terlalu  besar  pada  layer  yang ditambahkan untuk pelatihan (training). Semakin  kecil  nilai  neuron  maka semakin  bagus  nilai  akurasi  dan  loss akurasi.  Jika  ditambahkan  neuron  yang lebih tinggi maka model akan mengalami  overfiting  dan  memiliki aktual  loss  yang  melebar  dari  dari  nilai loss.  Sedangkan  dalam  membangun
model  klasifikas  penyakit  pada  buah cabai  memerlukan  tambahan  jumlah neuron  yang  lebih  besar  dibandingkan dengan model untuk klasifikasi penyakit pada daun cabai.
3. Metode klasifikasi untuk deteksi
penyakit tanaman cabai yang digabungkan  dengan masking dengan Yolo  v7  dapat  melakukan  deteksi penyakit  yang  berbeda  bervariasi  pada tanaman  cabai  dimana,  pada  tanaman cabai dapat terserang penyakit lebih dari satu penyakit dalam satu pohon.

## DAFTAR PUSTAKA
Abas,  S.  M.,  Abdulazeez,  A.  M.,  & Zeebaree, D. Q. (2022). A YOLO and convolutional neural network for the detection and classification of leukocytes  in  leukemia. Indonesian Journal  of  Electrical  Engineering and  Computer  Science , 25 (1),  200. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v25.i 1.pp200-213
Bochkovskiy, A., Wang, C.-Y., & Liao, H.- Y.  M.  (2020). YOLOv4:  Optimal Speed  and  Accuracy  of  Object Detection (arXiv:2004.10934). arXiv. http://arxiv.org/abs/2004.10934 Erlina,  T.,  &  Fikri,  M.  (2023).  A  YOLO Algorithm-based  Visitor  Detection System for Small Retail Stores using
Single  Board  Computer. Journal  of Applied Engineering and Technological Science (JAETS), 4 (2),
908–920. https://doi.org/10.37385/jaets.v4i2.1 872
Farid,  M.,  &  Subekti,  N.  A.  (2012).
Tinjauan Terhadap Produksi, Konsumsi,  Distribusi  Dan  Dinamika Harga  Cabe  Di  Indonesia. Pusat Kebijakan Perdagangan Dalam
Negeri , 24.
Hang,  Zhang,  Chen,  Zhang,  &  Wang.
(2019).  Classification  of  Plant  Leaf
Diseases Based on Improved Convolutional Neural Network.
Sensors , 19 (19), 4161. https://doi.org/10.3390/s19194161 Meilin,  A.  (2014).  Hama  Dan  Penyakit Pada Tanaman Cabai Serta Pengendaliannya. Balai  Pengkajian Teknologi Pertanian Jambi , 26. Nauly, D. (2020). Fluktuasi Dan Disparitas Harga  Cabai  Di  Indonesia. Jurnal Agrosains dan Teknologi , 14.
Redmon,  J.,  Divvala,  S.,  Girshick,  R.,  &
Farhadi,  A.  (2016). You  Only  Look Once:  Unified,  Real-Time  Object Detection (arXiv:1506.02640). arXiv. http://arxiv.org/abs/1506.02640 Redmon,  J.,  &  Farhadi,  A.  (2016). YOLO9000: Better, Faster,  Stronger (arXiv:1612.08242). arXiv. http://arxiv.org/abs/1612.08242 Redmon,  J.,  &  Farhadi,  A.  (2018). YOLOv3: An Incremental Improvement (arXiv:1804.02767). arXiv. http://arxiv.org/abs/1804.02767 Tan, M., & Le, Q. V. (2021).
EfficientNetV2:  Smaller  Models  and Faster Training (arXiv:2104.00298). arXiv. http://arxiv.org/abs/2104.00298 Wang, C.-Y., Bochkovskiy, A., & Liao, H.- Y.  M.  (2022). YOLOv7:  Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the- art  for  real-time  object  detectors (arXiv:2207.02696). arXiv. http://arxiv.org/abs/2207.02696 Zikra,  F.,  Usman,  K.,  &  Patmasari,  R.
(2021). Deteksi  Penyakit  Cabai Berdasarkan Citra Daun Menggunakan  Metode  Gray  Level Co-Occurence  Matrix  Dan  Support Vector Machine . 9.