## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 3 (2023) 115 - 126

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Klasifikasi Penyakit Pada Daun dan Buah Jambu Menggunakan Convolutional Neural Network
Fadlan Sayyidul Anam 1* , Muhammad Rafi Muttaqin 2 , Yudhi Raymond Ramadhan 3
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana
1 fadlansayyidul44@wastukancana.ac.id, 2 rafi@wastukancana.ac.id, 3 yudhi.raymond@wastukancana.ac.id

## Abstract
Guava  is  a  crop  commodity  in  West  Java  with  total  production  in  2021  reaching  692,488  quintals.  This production  decreased  by  -12.82%  compared  to  2020  which  amounted  to  794,345  quintals.  The  research  uses deep  learning  technology  with  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  algorithm  and  MobileNetV2 architecture  to  classify  digital  images  of  guava  leaves  and  fruits  that  have  been  labeled  or  called  supervised learning.  The  development  method  used  in  this  research  is  Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM). Based on the results of this study, the guava leaf model has excellent evaluation results, training accuracy  of  99.6%,  validation  accuracy  of  100%,  training  loss  of  3.2%,  and  validation  loss  of  3.1%.  The confusion matrix of this model has 100% accuracy from 63 validation data. Meanwhile, the guava fruit model requires  a  dropout  of  0.2  and  L2  kernel  regularizers  of  0.01  to  reduce  overfitting.  This  model  has  a  training accuracy  of  98.8%,  validation  accuracy  of  91.6%,  training  loss  of  19.1%,  and  validation  loss  of  38.6%.  The confusion  matrix  results  show  that  the  accuracy  of  this  model  reaches  91.6%  of  84  validation  data.  Then  the model was successfully implemented into a mobile-based application using the Kotlin programming language.
Keywords: guava; deep learning; supervised learning; convolutional neural network; mobilenetv2

## Abstrak
Jambu biji merupakan komoditas tanaman di Jawa Barat dengan jumlah produksi tahun 2021 mencapai 692.488 kuintal.  Produksi  ini  mengalami  penurunan  sebesar  -12,82%  dibandingkan  dengan  tahun  2020  yang  sebesar 794.345  kuintal.  Penelitian  menggunakan  teknologi deep  learning dengan  algoritma Convolutional  Neural Network (CNN) dan berarsitektur MobileNetV2 untuk  melakukan  klasifikasi citra digital  daun dan buah jambu biji  yang  telah  diberi  label  atau  disebut supervised  learning .  Metode  pengembangan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM).  Berdasarkan  hasil penelitian ini, model daun jambu biji memiliki hasil evaluasi yang sangat baik, training accuracy sebesar 99,6%, validation accuracy 100%, training loss 3,2%, dan validation loss 3,1%. Confusion matrix model ini  memiliki akurasi 100% dari 63 data validasi. Sementara itu, model buah jambu biji memerlukan dropout sebesar 0,2 dan kernel regularizers L2 sebesar 0,01 untuk mengurangi overfitting. Model ini memiliki training accuracy sebesar 98,8%, validation  accuracy 91,6%, training  loss 19,1%,  dan validation  loss 38,6%.  Hasil confusion  matrix menunjukkan  akurasi model ini  mencapai  91,6%  dari  84  data  validasi.  Kemudian model berhasil diimplementasikan menjadi aplikasi berbasis mobile menggunakan bahasa pemrograman Kotlin.
Kata kunci: jambu biji; deep learning; supervised learning; convolutional neural network; mobilenetv2
1. Pendahuluan
Pertanian adalah kegiatan manusia mengelola tanaman, hewan  untuk  memenuhi  kebutuhan  pangan  manusia. Salah  satu  sektor  pertanian  adalah  hortikultura  yang meliputi  tanaman  buah-buahan,  tanaman  sayuran, tanaman  hias,  dan  tanaman  obat-obatan.  Salah  satu jenis  tanaman  buah-buahan  adalah  jambu  biji.  Jambu biji  (Psidium  guajava  L.)  telah  ditanam  dan dimanfaatkan  sebagai  buah  yang  penting  di  daerah tropis  seperti  India,  Indonesia,  Pakistan,  Bangladesh, dan  Amerika  Selatan  [1].  Jambu  biji  dapat  beradaptasi pada  kisaran  suhu  antara  15  dan  30°C.  Di  luar  kisaran ini,  efek  suhu  yang  lebih  rendah  atau  lebih  tinggi mengurangi pembentukan buah, sementara suhu malam hari  5  hingga  7°C  menghentikan  pertumbuhan.  Selain itu,  suhu  rendah  menghambat  produksi,  menyebabkan bunga rontok [2] dan juga dapat menimbulkan beberapa penyakit yang menyerang daun dan buah jambu biji.
Jawa Barat merupakan salah satu penghasil buah jambu biji  dengan  jumlah  produksi  pada  tahun  2021  yang mencapai 692.488 kuintal, jumlah produksinya mengalami penurunan sebanyak -12.82% dibandingkan dengan  jumlah  produksi  pada  tahun  2020  yang mencapai 794.345 kuintal [3]. Pada tahun 2021 tercatat curah  hujan  di  Jawa  Barat  berdasarkan  4  stasiun pengamatan pengamatan Citeko [4], stasiun pengamatan  Bogor  [5],  stasiun  pengamatan  Bandung [6],  dan  stasiun  pengamatan  Jatiwangi  [7]  mengalami peningkatan  dibanding  dengan  tahun  2020,  sehingga dapat  mengakibatkan  penyakit  yang  dapat  menyerang jambu,  karena  suhu ideal jambu biji berkisar antara 15 dan 30°C.
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  maju  dapat memudahkan  dalam  melakukan  identifikasi  penyakit yang  terjangkit  pada  daun  dan  buah  jambu,  teknologi tersebut  adalah deep  learning.  Deep  learning adalah bagian  dari machine  learning yang  berfokus  pada  area algoritme  yang  terinspirasi  oleh  pemahaman  kita tentang  bagaimana  otak  bekerja  untuk  mendapatkan pengetahuan  [8].  Pada  penelitian  ini  teknologi deep learning akan  melakukan  pembelajaran dataset penyakit  daun  dan  buah  jambu  yang  sudah  diberikan label atau disebut dengan metode supervised learning.
Mengenali  citra  daun  dan  buah  jambu  yang  terkena penyakit  diperlukan  algoritma  yang  dapat  mengolah citra  digital,  yaitu Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  merupakan  contoh  utama deep  learning . Mereka  terinspirasi  oleh  bagaimana neuron diatur dalam  korteks visual (area otak  yang  memproses input visual)  [8].  Dan  akan  menggunakan  arsitektur MobileNetV2.
Model  deep  learning yang  telah  dibuat  akan diimplementasikan menjadi sebuah aplikasi yang dapat
diakses  melalui smartphone .  Berdasarkan  ( Newzoo , 2021)  pada  tahun  2021  pengguna smartphone di Indonesia  mencapai  178  juta  pengguna.  Kemudian yang  menggunakan smartphone dengan  sistem  operasi android pada  bulan  oktober  2022  menurut  ( Statista , 2022)  mencapai  90%,  sehingga  pada  penelitian  ini dibuatlah aplikasi yang berbasis sistem operasi android.
Ada beberapa penelitian terdahulu yang mengklasifikasi penyakit jambu dan yang menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN), diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ari Kurniawan  Sudiarto,  Khoirida  Aelani,  dan  Fresa  Dwi Juniar  pada  tahun  2020  yang  berjudul  “Identifikasi Penyakit  pada  Daun  Jambu  Kristal  Berbasis Android dengan  Metode Enterprise  Unified  Process ”.  Hasil penelitian ini adalah Sample daun yang berpenyakit dan sehat  akan  di  proses  menggunakan  aplikasi  MATLAB untuk  mengetahui  nilai  matriks  RGB (Red,  Green, Blue) dari sampel daun yang di proses. Kemudian nilai matriks  tersebut  menjadi  acuan  untuk  aplikasi android yang  akan  menggunakan  bahasa  pemrograman JAVA. Aplikasi android akan  merubah  foto  yang  diambil menjadi  nilai  matriks  kemudian  nilai  matriks  tersebut akan  disandingkan  dengan  nilai  matriks  daun berpenyakit  dan  daun  sehat  dan  akan  memberikan output  berupa  jenis  penyakit  dan  cara  penanganannya [11].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Umar  Ghoni,  Emmie Fatkhunnajah,  Helmi  Saputra,  Anisatun  Cahyani  pada tahun 2021 yang berjudul “Deteksi Penyakit Daun Pada Citra  Daun  Jambu  Biji  Menggunakan  Segmentasi Warna”.  Hasil  penelitian  ini  adalah  Sample  daun berpenyakit  dilakukan  proses preprocessing untuk mengambil  nilai  a  dan  nilai  b  menggunakan cielab , kemudian  hasil  dari  nilai  tersebut  dimasukan  ke algoritma k-means untuk  mengelompokkan  citra  daun yang sehat dan berpenyakit [12].
Penelitian yang dilakukan oleh Putri Teresia Ompusunggu  pada  tahun  2022  yang  berjudul “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Pada  Daun  Kentang Dengan  Metode Convolutional  Neural  Network Arsitektur MobileNet ”.  Hasil  penelitian  ini  adalah Dataset  dibagi  menjadi train, validasi,  dan test. Kemudian akan dilakukan training model menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dan  arsitektur MobileNet .  Akan  diukur  performanya dengan confusion  matrix dengan  melihat  nilai  akurasi, loss, recall, dan f1-score [13].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mirza  Faturrachman, Indra  Yustiana,  Somantri  pada  tahun  2022  yang berjudul  “Sistem  Pendeteksi  Penyakit  Pada  Daun Tanaman  Singkong  Menggunakan Deep  Learning Dan Tensorflow Berbasis Android ”. Hasil dari penelitian ini
adalah Dataset akan  dilakukan  proses  augmentasi terlebih  dahulu  dan  akan  dibagi  sebanyak  90%  untuk data train dan  10%  untuk testing .  Kemudian  akan dilakukan  proses train model menggunakan  metode k- fold  cross  validation .  Selanjutnya model akan  di konversi menadi file tensorflow lite . file tensorflow lite akan di deploy menjadi aplikasi android dengan bahasa pemrograman  kotlin,  proses  klasifikasinya  dengan mengambil  gambar  dari  galeri  ataupun  kamera  dan akan memberikan output jenis penyakitnya [14].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  aplikasi mobile yang  di  jalankan  pada  sistem  operasi android . Aplikasi  tersebut  dapat  mengenali  jenis  penyakit  yang menyerang  daun  dan  buah  jambu,  serta  akan memberikan informasi untuk menangani penyakit yang menyerang,  dengan  demikian  akan  memudahkan pengguna  untuk  mengambil  tindakan  pencegahan  atau pengobatan  yang  tepat,  sehingga  diharapkan  akan meningkatkan produktifitas hasil panen dan mengurangi  kerugian  yang  diakibatkan  oleh  penyakit yang menyerang.

## 2. Metode Penelitian

## Gambar 1. Metode Penelitian
Perancangan model  deep  learning pada  penelitian  ini menggunakan metode Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). CRISP-DM terdiri dari 6 tahapan. Tahap pertama, yaitu business understanding . Business understanding perlu dievaluasi untuk  mendapatkan  gambaran  umum  tentang  sumber daya  yang  tersedia  dan  yang  dibutuhkan.  [15].  Kedua, data  understanding . Mengumpulkan  data  dari  sumber data,  mengeksplorasi  dan  mendeskripsikannya,  serta memeriksa kualitas data [15]. Ketiga, data preparation . Seleksi  data  harus  dilakukan  dengan  menentukan kriteria  inklusi  dan  eksklusi.  Kualitas  data  yang  buruk dapat  ditangani  dengan  membersihkan  data  [15]. Keempat, modeling. Fase  ini  terdiri  dari  pemilihan teknik modeling ,  membangun  kasus  uji  dan model . Semua  teknik  data mining dapat  digunakan.  Secara umum,  pilihannya  tergantung  pada  masalah  bisnis  dan data. Yang lebih penting adalah bagaimana menjelaskan  pilihan  tersebut[15].  Kelima, evaluation. Dalam tahap evaluasi, hasilnya diperiksa sesuai dengan business  understanding yang  telah  ditetapkan  [15]. Pada  tahap  ini  akan  evaluasi  dengan  melihat training graph dan menghitung hasil confusion matrix. Keenam, deployment. Pada fase deployment hasilnya bisa berupa laporan  akhir  ataupun  berbentuk software (perangkat lunak  /  aplikasi)  [15].  Berikut  ini  rumus  untuk menghitung akurasi pada confusion matrix.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑠𝑖 (1)

## 2.1 Deep learning
Deep  learning adalah  bagian  dari machine  learning yang  berfokus  pada  area  algoritma  yang  terinspirasi oleh  pemahaman  kita  tentang  bagaimana  otak  bekerja untuk  mendapatkan  pengetahuan. Deep  learning dibangun berdasarkan ide artificial neural network dan peningkatannya  untuk  dapat  mengonsumsi  data  dalam jumlah  besar  dengan  memperdalam neural  network dengan cara tertentu. [8].
2.2 Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN),  merupakan contoh  utama deep  learning .  Mereka  terinspirasi  oleh bagaimana  neuron  diatur  dalam  korteks  visual  (area otak  yang  memproses  input  visual)  [8]. Convolutional Neural  Network memiliki  beberapa  tahapan  yaitu Convolutional Layers, Pooling Layers, Fully Connected  Layers. CNN  didesain  untuk  menangani input dengan bentuk 2 dimensi [16].
2.3 MobileNetV2
MobileNet mempresentasikan model yang efisien untuk aplikasi mobile dan embedded  system . MobileNet didasarkan pada arsitektur ramping yang menggunakan konvolusi yang dapat dipisahkan berdasarkan kedalaman  untuk  membangun  jaringan  saraf  dalam yang ringan [17].
2.4 Overfitting
Overfitting terjadi  ketika  data  uji  dan  data  pelatihan berhenti  meningkat  pada  saat  yang  sama.  Hal  ini disebabkan  karena model yang  terlalu  kompleks mengalami  kesulitan  untuk  menangani  potongan- potongan informasi dalam set pengujian, yang mungkin berbeda  dengan  yang  ada  di set pelatihan.  Di  sisi  lain, model yang terlalu fit cenderung menghafal semua data, termasuk noise yang  tidak  dapat  dihindari  pada pelatihan [18].
2.5 Dropout
Dropout merupakan  teknik  regularisasi  jaringan  syaraf dimana  beberapa neuron akan  dipilih  secara  acak  dan tidak  akan  digunakan  selama  proses  pelatihan model jaringan. Neuron-neuron tersebut akan diabaikan secara acak.  Hal  tersebut  akan  membuat neuron yang diabaikan  akan  dihentikan  sementara  oleh model jaringan.  Selain  itu,  hasil  bobot  yang  baru  tidak  akan diterapkan  pada neuron tersebut. Dropout akan melakukan proses mencegah terjadinya overfitting [19].
2.6 Kernel regularizers
Kernel  regularizers akan  meminimalkan  bobot  fitur yang  memiliki  pengaruh  kecil  pada  klasifikasi  akhir. Terdapat dua macam kernel regularizers, yang pertama L1 regularizers akan  menghapus  beberapa  fitur  pada model sehingga  akan  mendapatkan model yang  lebih
sederhana,  namun  akan  kehilangan  fitur-fitur  pada model ,  yang  kedua  L2 regularizers tidak  akan mengurangi fitur pada model, namun akan mempelajari fitur-fitur  dengan  memberikan  bobot  ( weights )  yang lebih rendah, jadi model akan memiliki informasi lebih banyak dibandingkan L1 regularizers [18].
2.7 Android
Android  adalah  sistem  operasi  berbasis  Linux  bagi telepon  seluler  seperti  telepon  pintar  dan  komputer tablet.  Android  juga  menyediakan platform terbuka bagi  para  pengembang  untuk  menciptakan  aplikasi mereka  sendiri  yang  akan  digunakan  untuk  berbagai macam piranti gerak [20].
2.8 Kotlin
Kotlin adalah bahasa pemrograman yang dikembangkan  oleh  JetBrains,  perusahaan  yang  juga mengembangkan  IDE Android  Studio .  Bahasa  Kotlin adalah  pengembangan  dari  bahasa Java yang  sudah popular sebelumnya[21].
3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan pada penelitian ini menggunakan metode Cross Industry Standard Process for  Data  Mining (CRISP-DM).  CRISP-DM  adalah metode  yang  pas  pada  penelitian  ini,  karena  memiliki langkah  yang  terstruktur,  dimulai  dari  pemahaman masalah  yang  ada  pada  tahap business  understanding, kemudian  tahap  persiapan  data  hingga  aktivitas pembuatan model yang  ada  pada  tahapan data understanding,  data  preparation,  modeling, dan evaluation ,  kemudian  hingga  tahap  implementasi aplikasi  yang  ada pada  tahap deployment .  Berikut  ini uraian hasil dan pembahasan pada penelitian ini.
3.1 Business Understanding
Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi mobile yang dapat melakukan klasifikasi penyakit pada daun  dan  buah  jambu  dengan  metode supervised learning yang  menggunakan  algoritma Convolutional Neural  Network dan  arsitektur MobileNetV2 .  Aplikasi akan  melakukan  pengenalan  penyakit  pada  daun  dan buah  jambu  dengan  cara  mengambil  gambar  dengan menggunakan  kamera handphone, kemudian  akan menghasilkan  output  jenis  penyakit  dari  gambar  yang telah diambil.
3.2 Data Understanding
Data  yang  digunakan  berupa  gambar  penyakit  pada daun  dan  buah  jambu  yang  didapatkan  dari website Kaggle, yang merupakan platform untuk kolaborasi dalam  bidang data  science dan machine  learning , Kaggle menyediakan  berbagai dataset ,  seperti  gambar ataupun, file CSV, file JSON, dan jenis dataset lainnya yang  siap  digunakan.  Gambar dataset ini  memiliki ukuran  piksel  yang  beragam, dataset memiliki  6  buah class /label. Berikut ini class tersebut:
Tabel 1. Class dataset Class Definisi Sumber Jambu Buah jambu sehat https://www.kaggle. com/datasets/aelchi mminut/fruits262 Daun jambu Daun jambu sehat https://www.kaggle. com/datasets/mhant or/guava-disease Phytophthora Penyakit phytophthora / busuk pada buah jambu Red rust Penyakit red  rust /  daun karat merah Scab Penyakit  scab  /  kudis buah jambu Stylar end rot Penyakit  stylar  end  rot  / busuk pangkal buah jambu Dot Penyakit dot /  daun jambu berlubang https://www.kaggle. com/datasets/omkar manohardalvi/guava
-disease-dataset-4- types

## 3.3 Data Preparation
Sebelum  masuk  ke  proses modeling,  dataset akan melewati proses data augmentation. Teknik augmentasi data  dapat  dikembangkan  untuk  meningkatkan  variasi data  menjadi  lebih  banyak  tanpa  harus  mencari  data baru.  Pada  tahap  ini,  augmentasi  citra  dilakukan  untuk setiap  data.  Selain  augmentasi,  setiap  data  juga  diubah ukurannya  agar  sesuai  dengan  bentuk input yang dibutuhkan  oleh model [22].  Berikut  ini data augmentation yang diterapkan pada penelitian ini:
Pertama, split  dataset .  Dilakukan  untuk  membagi dataset untuk  kebutuhan training dan  validasi.  Pada penelitian ini sebesar 80% dari dataset untuk kebutuhan training, sehingga model dapat  belajar  pola-pola  yang ada  pada dataset. Sementara  itu, 20%  sisanya dialokasikan  untuk  kebutuhan  validasi,  yang  akan membantu  evaluasi  sejauh  mana  model  dapat mengenali  data  validasi  yang  tidak  ada  pada  data training.
Kedua, rescale .  Dilakukan  untuk  merubah  skala  citra dataset , agar semua gambar memiliki skala yang sama. Skala  gambar  disesuaikan  dengan  ukuran  maksimum input yang  dibutuhkan  oleh  arsitektur MobileNetV2, yaitu  224  piksel.  Pada  penelitian  ini  dilakukan rescale sebesar 224 piksel.
Ketiga, Rotation .  Dilakukan  untuk  melakukan  rotasi gambar. Pada penelitian ini dilakukan rotasi sebesar 20 derajat,  sehingga  dapat  menambah  variasi  sudut pandang  gambar  pada dataset .  Berikut  ini  gambar  2 yang  merupakan  gambar  sebelum  dan  sesudah dilakukan rotation.
Gambar 2. Hasil rotation
Keempat, horizontal dan vertical flip . Dilakukan untuk membalik  citra  secara horizontal dan vertical. Berikut ini  gambar  3  dan  gambar  4  yang  merupakan  gambar sebelum dan sesudah dilakukan horizontal dan vertical flip.
Gambar 3. Hasil horizontal flip Gambar 4. Hasil vertical flip
Kelima, Zoom . Dilakukan untuk memperbesar gambar. Diharapkan  setelah  gambar  diperbesar  maka  akan membantu model untuk  memahami  objek  dalam  skala yang  berbeda.  Pada  penelitian  ini  dilakukan zoom sebesar 20%.
Keenam, Shear .  Dilakukan  untuk  menggeser  gambar sepanjang  sumbu  agar  menciptakan  sudut  pandang yang  berbeda.  Pada  penelitian  ini  dilakukan shear sebesar  20  derajat.  Berikut  ini  gambar  5  yang merupakan  gambar  sebelum  dan  setelah  dilakukan shear.
Gambar 5. Hasil shear
Ketujuh, fill_mode nearest . Fill mode dibutuhkan untuk mengisi  piksel  yang  kosong  setelah  sebelumnya dilakukan proses rotation dan shear yang menyebabkan piksel ada yang tidak terisi, terlihat jelas pada gambar 2 dan  gambar  5. Fill  mode  nearest akan  mengisi  nilai piksel yang kosong dengan cara mengambil nilai piksel terdekat.
Setelah  melakukan  augmentasi  data,  selanjutnya  akan dilakukan  split dataset untuk  memisahkan  antara train dan validation .  Pada  penelitian  ini  sebanyak  80%  data akan  dijadikan  data training, sementara  20%  sisanya akan dijadikan data validation. Berikut ini  Gambar  3.6 menyatakan  hasil  split  data  dari  dataset model buah jambu,  dan  gambar  3.7  menyatakan  hasil split  dataset model daun jambu.
Gambar 6. Hasil split dataset buah jambu
Gambar 7. Hasil split dataset daun jambu
3.4 Modeling
Tahap modeling terbagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu proses modeling yang  merupakan  tahapan  membuat model, dan  penentuan  parameter modeling yang merupakan  tahap  menentukan  parameter model dan akan  membandingkan  parameter  mana  yang  memiliki performa  paling  baik.  Berikut  ini  dua  bagian  pada modeling. Tahap  membuat Model .  Yang  dilakukan pertama  pada  proses  ini  adalah  membuat base  model yang  menggunakan  arsitektur MobileNetV2 dan menambahkan  beberapa  parameter  pada base  model . Berikut  ini  uraian  penjelasan  parameter  pada base model:
Tabel 2. Penjelasan parameter base model Parameter Penjelasan
Input_shape B ernilai  224,224,3  yang  berarti  ukuran  piksel 224×224  dengan  3 channel warna  RGB  ( Red, Green, Blue ).
Include_top Bernilai false ,  berfungsi  untuk  tidak  perlu membawa prediction  node bawaan  dari MobileNetV2 karena memiliki nilai 1000 kelas,
sementara  pada  penelitian  ini  tidak  mencapai 1000 kelas.
Weights Bernilai ‘ imagenet’ , berfungsi untuk bobot dari layer yang sudah dilatih pada library imagenet.
Selanjutnya  membuat sequential  model. Fungsi  dari sequential model adalah memungkinkan untuk menambahkan  beberapa layer yang  dibutuhkan.  Pada penelitian ini menambahkan dropout layer, GlobalAveragePooling2D  layer, dan dense  layer . Berikut ini penjelasan parameter sequential model pada tabel 3.
Tabel 3. Penjelasan parameter sequential model Parameter Penjelasan Base_model Variabel base  model yang  berisi  arsitektur MobileNetV2 Dropout Dropout akan  menghilangkan neuron secara acak untuk memperkecil overfitting. GlobalAverag ePooling2D Akan mengambil nilai rata-rata dari dimensi data yang telah di input. Dense Dense berfungsi  untuk  menambahkan fully- connected layer , yang memiliki kelas 4 buah sesuai  kelas  dari  penyakit  pada  buah  jambu biji,  dan 3 kelas  sesuai dengan  jumlah  kelas dari  penyakit  pada  dun  jambu  biji. Selanjutnya  aktivasi softmax yang  berfungsi untuk  mengambil  hasil output dengan probabilitas paling tinggi yang akan dijadikan sebagai prediksi.
Selanjutnya  melakukan compile  model menggunakan adam  optimizer ,  untuk loss  function menggunakan categorical_crossentropy karena  memiliki  lebih  dari dua  kelas,  dan metrics evaluasi  menggunakan accuracy. Langkah  selanjutnya  memulai  proses training dengan  menggunakan model  fit. Disini  akan
menambahkan  dataset train dan validation yang  telah disimpan  pada  variabel train_generator yang  telah dibuat  pada  tahap split  dataset, kemudian  menentukan jumlah iterasi training atau epochs , dan berapa banyak dataset yang  akan  diambil  setiap  sekali epochs atau disebut batch size.
Tahap  menentukan  parameter modeling .  Pada  saat melakukan training model harus menentukan parameter dalam model yang  akan  menentukan  seberapa  baiknya model tersebut.  Parameter  yang  dimaksud  adalah penentuan nilai dropout, jumlah epoch , penentuan nilai kernel  regularizers yang  ada  pada  saat  membuat sequential model . Penentuan parameter berfungsi untuk membandingkan  parameter  mana  yang  memiliki performa terbaik yang akan digunakan pada model.
Parameter modeling yang pertama adalah dropout . Dari hasil  perbandingan  pada  tabel  4  dan  tabel  5  terlihat model daun jambu memiliki performa yang sangat baik walaupun  tanpa  menggunakan  dropout,  sementara model  buah  jambu  terlihat  nilai  training  loss  dan validation  loss  memiliki  selesih  yang  jauh  diantara keduanya. Berikut ini perbandingan nilai dropout yang digunakan  pada model buah  jambu  dan  daun  jambu yang sama-sama  menggunakan 20 epochs pada tabel 4 dan tabel 5 .
Tabel 4. Perbandingan dropout model buah jambu
Dropout Training accuracy Validation accuracy Training loss Validation loss 0 0.977 0.880 0.115 0.313 0.1 0.971 0.892 0.121 0.313 0.2 0.974 0.904 0.114 0.246 Tabel 5. Perbandingan dropout model daun jambu Dropout Training accuracy Validation accuracy Training loss Validation loss 0 0.996 1.0 0.032 0.031 0.1 0.996 1.0 0.037 0.029 0.2 0.996 1.0 0.027 0.027
Parameter modeling yang  kedua  adalah  jumlah epoch . Untuk model daun jambu sudah memiliki nilai training loss dan validation  loss yang  sangat  baik  meskipun hanya  menggunakan  20 epoch ,  sehingga  pada perbandingan jumlah
epoch
hanya
akan membandingkan jumlah epoch dari model buah jambu, berikut  ini  tabel  6  hasil  perbandingan epoch  model buah jambu dengan menggunakan dropout sebesar 0.2.
Tabel 6. Perbandingan epoch model buah jambu
Epoch Training accuracy Validation accuracy Training loss Validation loss 20 0.974 0.904 0.114 0.246 30 0.988 0.916 0.073 0.257 40 0.982 0.904 0.063 0.232
Dapat dilihat pada hasil tabel 6 bahwa  masih  memiliki selisih  yang  jauh  antara training  loss dan validation loss. Dapat  disimpulkan  bahwa hasil model  evaluation masih  memiliki nilai overfitting yang  masih  tinggi.
Untuk  gambaran  yang  lebih  jelas dapat  dilihat  pada training graph tingkat error pada gambar  8, gambar  9, dan gambar 10 berikut ini.
Gambar 8. Graph loss 20 epoch Gambar 9. Graph loss 30 epoch
Gambar 10. Graph loss 40 epoch
Parameter modeling yang  ketiga  adalah kernel regularizers yang berfungsi untuk mengurangi overfitting pada mode buah  jambu.  Pada  penelitian  ini menggunakan kernel  regularizers L2  yang  akan memberikan  bobot  ( weights) yang  rendah.  Pada penelitian  ini  menggunakan kernel  regularizers L2 sebesar 0.01, dropout 0.1 – 0.2, dan epoch sebanyak 30. Berikut  ini  gambar  11  dan  gambar  12  perbandingan graph  loss  kernel  regulariizers yang  menggunakan dropout 0.1 dan 0.2.
Gambar 11. Graph loss kernel regularizers dropout 0.1
Gambar 12. Graph loss kernel regularizers, dropout 0.2
Dari  hasil graph  loss pada  gambar  11  dan  gambar  12 terlihat overfitting berhasil  dikurangi.  Lebih  detailnya akan  terlihat  dari  hasil model  evaluation pada  gambar 13 dan gambar 14 yang menyatakan bahwa model yang menggunakan dropout sebesar 0.2 memiliki hasil  yang lebih  baik,  dengan  nilai training  accuracy sebesar 98.8%, validation  accuracy sebesar  91.6%, training loss sebesar 19.1%, dan validation loss sebesar 38.6%. Berikut ini hasil model evaluation setelah menggunakan kernel regularizers.
Gambar 13 . Model evaluation kernel regularizers, dropout 0.1
Gambar 14 . Model evaluation kernel regularizers, dropout 0.2
Berdasarkan  hasil  model  evaluation  pada  gambar  13 dan 14 peneliti memutuskan akan menggunakan model yang  menggunakan dropout 0.2.  Model  yang menggunakan dropout 0.2 memiliki validation accuracy yang  lebih  baik  dan  memiliki validation  loss yang  lebih  rendah.  Selanjutnya model yang  terpilih akan melewati tahapan evaluation.

## 3.5 Evaluation
Pada  tahap  evaluasi  akan  dilakukan  evaluasi model dengan  melihat  hasil training  graph dan confusion matrix. Berikut  ini  hasil  evaluasi  kedua model . Pertama, evaluasi model buah jambu yang menggunakan  30 epoch, 0.2 dropout, dan kernel regularizers L2 sebesar 0.01.
Gambar 15. Training graph tingkat akurasi model buah jambu
Gambar 16. Training graph tingkat loss model buah jambu
Dari  hasil training  graph tingkat loss pada  gambar  16 dapat  dilihat  bahwa model berhasil  dikurangi overfitting setelah  menambahkan kernel  regularizers. Sehingga bisa dikatan bahwa kernel regularizers adalah cara  yang  ampuh  untuk  mengurangi overfitting. Lebih detailnya  dapat  dilihat  pada  gambar  17  hasil model evaluation berikut ini.
Gambar 17 . Model evaluation model buah jambu
Dari  gambar  17 training  evaluation diatas  menyatakan bahwa model memiliki  nilai training  accuracy 98,8% dan validation  accuracy 91.6%,  kemudian  nilai training  loss sebesar  19.1%,  dan  nilai validation  loss sebesar 38.6%. Selanjutnya evaluasi model buah jambu dengan confusion  matrix .  Berikut  ini  gambar  18  hasil confusion matrix model buah jambu.
Gambar 18 . Confusion matrix model buah jambu
Berdasarkan confusion  matrix pada  gambar  18,  maka hasil akurasi model penyakit pada buah jambu biji dari jumlah  data  validasi  sebanyak  84  data  adalah  91,6%. Kedua,  evaluasi model daun  jambu  yang  hanya menggunakan 20 epoch dan tanpa dropout .
Gambar 19. Training graph tingkat akurasi model daun jambu
Gambar 20. Training graph tingkat loss model daun jambu
Dapat  dilihat  dari  hasil training  graph model daun jambu  pada  gambar  19  mengindikasikan  bahwa model memiliki  performa  yang  sangat  baik.  Selanjutnya  pada gambar  20  dapat  dilihat  bahwa model tidak  memiliki indikasi  mengalami underfitting ataupun overfitting . Untuk  melihat  performa model lebih  detail,  berikut  ini hasil model evaluation untuk model daun jambu.
Gambar 21. Model evaluation model daun jambu
Dari  gambar  21 model  evaluation  model daun  jambu diatas menyatakan bahwa model memiliki nilai training accuracy 99.66%  dan validation  accuracy yang mencapai 100%, nilai training loss yang hanya 3,29%, dan  nilai validation  loss yang  hanya  3.13%. Selanjutnya  evaluasi model daun  jambu  dengan confusion  matrix .  Berikut  ini  gambar  22 confusion matrix  model daun  jambu  yang  menyatakan  hasil akurasi  dari  jumlah  data  validasi  sebanyak  63  data adalah sebesar 100%.
Gambar 22 . Confusion matrix model daun jambu
3.6 Deployment
Pada  tahap deployment akan  menampilkan  tampilan aplikasi  yang  telah  selesai  dibuat  dengan  bahasa pemrograman Kotlin .  Aplikasi  ini  memiliki  beberapa halaman,  yaitu  halaman splash, halaman onboarding, halaman  utama,  halaman  klasifikasi  penyakit,  dan halaman  detail  penyakit.  Berikut  ini  tampilan  aplikasi yang bernama “GuavaCare”.
Pertama , halaman splash .  Halaman  ini  merupakan tampilan  awal  yang  akan  muncul  ketika  aplikasi dijalankan.  Pada  halaman  ini  menampilkan  logo  dan nama  aplikasinya.  Berikut  ini  gambar  23  halaman splash pada aplikasi ini
Gambar 23 . Splashscreen
Kedua, halaman onboarding. Pada  halaman  ini  akan menjelaskan  fitur-fitur  utama  yang  ada  pada  aplikasi. Pada  aplikasi  ini  memiliki  3  halaman onboarding. Berikut  ini  gambar  24  dan  gambar  25  halaman onboarding pada aplikasi ini.
Gambar 24. Halaman onboarding 1 dan 2
Gambar 25. Halaman onboarding 3
Ketiga, halaman utama. Pada halaman ini menampilkan dua  buah  tombol yang  akan  ke  halaman  klasifikasi penyakit  pada  daun  dan  penyakit  pada  buah  jambu. Selanjutnya  ada  daftar  penyakit  daun  dan  buah  jambu. Berikut ini gambar 26 halaman utama pada aplikasi ini.
Keempat, halaman  klasifikasi.  Merupakan  halaman fitur  utama  dari  aplikasi  yang  dapat  melakukan klasifikasi  jenis  penyakit  pada  daun  dan  buah  jambu. Terdapat  fitur flash  light secara  otomatis,  manual, ataupun  tidak  menggunakan flash  light .  Untuk  melihat hasil  klasifikasi  bisa  secara  manual  dengan  menekan tombol shutter atau  bisa  dengan  deteksi  otomatis, kemudian hasil klasifikasi dapat ditekan agar berpindah ke halaman detail penyakit.

## Gambar 27. Halaman klasifikasi penyakit
Kelima, halaman detail penyakit.   Pada halaman detail penyakit akan menampilkan gambar penyakit kemudian penyebab penyakit tersebut  menyerang daun atau buah jambu,  dan  akan  menjelaskan  pengendalian  yang  bisa dilakukan  dalam  membasmi  penyakit  tersebut.  Berikut ini gambar 28 halaman detail penyakit.

## Gambar 28. Halaman detail penyakit

## 4.   Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini  peneliti  berhasil  menerapkan metode supervised  learning dengan  menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dan arsitektur MobileNetV2. Hasil Model daun  jambu  memiliki
performa yang sangat baik dan tidak overfitting ataupun underfitting dengan  hasil  evaluasi model training accuracy sebesar  99.6%, validation  accuracy sebesar 100%, training  loss sebesar  3.2%,  dan validation  loss sebesar  3.1%.  Hasil confusion  matrix memiliki  akurasi 100% dari jumlah data validasi sebanyak 63 data.
Sedangkan model buah  jambu  berhasil  dikurangi overfitting dengan  menggunakan dropout 0.2  dan kernel  regularizers L2  sebesar  0.01.  Hasil  evaluasi model  memiliki  nilai training  accuracy 98,8%  dan validation  accuracy 91.6%,  kemudian  nilai training loss sebesar  19.1%,  dan  nilai validation  loss sebesar 38.6%.  Hasil confusion  matrix model  buah  jambu memiliki  akurasi  91.6%  dari  jumlah  data  validasi sebanyak 84 data.
Selanjutnya pada  penelitian  ini,  peneliti  berhasil menerapkan model yang  telah  dibuat  menjadi  aplikasi berbasis mobile .  Aplikasi  ini  menggunakan  bahasa pemrograman Kotlin. Dalam  mengintegrasikan model ke dalam aplikasi, maka model yang telah dibuat dapat dengan  mudah  diakses  oleh  pengguna,  sehingga aplikasi  ini  diharapkan  dapat  memiliki  manfaat  untuk menambah  produktifitas  buah  jambu  yang  sempat menurun.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Kumar et  al. ,  “Guava  (  Psidium  guajava  L  .) Leaves :  Nutritional  Composition,” Foods ,  vol. 10,  no.  752,  pp.  1–20,  2021,  doi:  https://doi.org/ 10.3390/foods10040752.
[2] G. Fischer and L. M. Melgarejo, “Ecophysiological  aspects  of  guava  (Psidium guajava  L.).  A  review,” Rev.  Colomb.  Ciencias Hortícolas ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  0–3,  2021,  doi: 10.17584/rcch.2021v15i2.12355.
[3] Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Barat, “Produksi  Hortikultura  Buah  dan  Sayur  Tahunan Provinsi  Jawa  Barat  2021,” BPS  Provinsi  Jawa Barat ,  pp.  1–128,  2022,  [Online].  Available: https://jabar.bps.go.id/publication/2022/12/23/1bb 94ee2b41974c0e1cb3ab8/produksi-hortikultura- buah-dan-sayur-tahunan-provinsi-jawa-barat- 2021.html
[4] BPS  Jawa  Barat,  “Curah  Hujan  di  Stasiun Pengamatan  Meteorologi  Citeko  Menurut  Bulan (mm), 2019-2021,” Jul. 25, 2022. https://jabar.bps.go.id/indicator/151/433/1/curah- hujan-di-stasiun-pengamatan-meteorologi-citeko- menurut-bulan.html (accessed Mar. 06, 2023).
[5] BPS  Jawa  Barat,  “Curah  Hujan  di  Stasiun Pengamatan  Klimatologi  Bogor  Menurut  Bulan (mm), 2019-2022,” Jul. 25, 2022. https://jabar.bps.go.id/indicator/151/430/1/-curah- hujan-di-stasiun-pengamatan-klimatologi-bogor- menurut-bulan.html (accessed Mar. 06, 2023).
[6] BPS  Jawa  Barat,  “Pengamatan  Curah  Hujan  di Stasiun  Pengamatan  Geofisika  Bandung  Menurut
Bulan  (mm),  2019-2021,”  Jul.  25,  2022. https://jabar.bps.go.id/indicator/151/425/1/penga matan-curah-hujan-di-stasiun-pengamatan- geofisika-bandung-menurut-bulan.html  (accessed Mar. 06, 2023).
[7] BPS Jawa Barat, “Jumlah Curah Hujan di Stasiun Pengamatan  Meteorologi  Jatiwangi  Menurut Bulan  (mm),  2019-2021,”  Jul.  25,  2022. https://jabar.bps.go.id/indicator/151/438/1/jumlah- curah-hujan-di-stasiun-pengamatan-meteorologi- jatiwangi-menurut-bulan.html  (accessed  Mar.  06, 2023).
[8] T.  Amaratunga, Deep  Learning  on  Windows . 2021. doi: 10.1007/978-1-4842-6431-7.
[9] “Top
Countries/Markets by Smartphone Penetration & Users | Newzoo.”
https://newzoo.com/insights/rankings/top- countries-by-smartphone-penetration-and-users (accessed Nov. 30, 2022).
[10] “Indonesia:  mobile  OS  share  2022  |  Statista.” https://www.statista.com/statistics/262205/market -share-held-by-mobile-operating-systems-in- indonesia/ (accessed Nov. 30, 2022).
[11] A.  K.  Sudiarto,  K.  Aelani,  and  F.  Dwi  Juniar, “Identifikasi  Penyakit  pada  Daun  Jambu  Kristal Berbasis  Android  dengan  Metode  Enterprise Unified  Process,” Jt.  (Journal  Inf.  Technol. ,  vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[12] Umar,  “Deteksi  Penyakit  Daun  Pada  Citra  Daun Jambu Biji Menggunakan Segmentasi Warna,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 23–30, 2021, [Online].
Available:
https://jurtisi.stmikmpb.ac.id/index.php/home/arti cle/view/8
[13] P.  T.  Ompusunggu,  “Klasifikasi  Penyakit Tanaman  Pada  Daun  Kentang  Dengan  Metode
Convolutional Neural Network Arsitektur Mobilenet,” J. Syntax Fusion , Vol. 33, No. 1, Pp. 1–12, 2022, Doi: Https://Doi.Org/10.54543/Fusion.V2i09.217.
[14] M.  Fatturachman,  I.  Yustiana,  and  Somantri, “Sistem Pendeteksi Penyakit Pada Daun Tanaman Singkong  Menggunakan  Deep  Learning  Dan Tensorflow Berbasis  Android,” IJIS  -  Indones.  J. Inf.  Syst. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  176–184,  2022,  doi: 10.36549/ijis.v7i2.225.
[15] C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez,  “A systematic  literature  review  on  applying  CRISP- DM process  model,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol. 181,  no.  2019,  pp.  526–534,  2021,  doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[16] M. F. Naufal et al. , “Klasifikasi Citra Game Batu Kertas  Gunting  Menggunakan  Convolutional Neural Network,” Techno.Com , vol. 20, no. 1, pp.
166–174, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4273.
[17] A.  G.  Howard et  al. ,  “MobileNets:  Efficient Convolutional  Neural  Networks  for  Mobile Vision  Applications,”  2017,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1704.04861
[18] X.  Ying,  “An  Overview  of  Overfitting  and  its Solutions,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1168,  no.  2, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1168/2/022022.
[19] T.  Dwi  Antoko,  M.  Azhar  Ridani,  and  A.  Eko Minarno, “Klasifikasi Buah Zaitun Menggunakan Convolution Neural Network,” Komputika  J. Sist. Komput. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  119–126,  2021,  doi: 10.34010/komputika.v10i2.4475.
[20] B.  S.  Sulastio,  H.  Anggono,  and  A.  D.  Putra, “Sistem  Informasi  Geografis  Untuk  Menentukan Lokasi  Rawan  Macet  Di  Jam  Kerja  Pada  Kota Bandarlampung  Pada  Berbasis  Android,” J. Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  104–111,
2021, [Online]. Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[21] N.  S.  Sibarani,  G.  Munawar,  and  B.  Wisnuadhi, “Analisis Performa Aplikasi Android Pada Bahasa Pemrograman  Java  dan  Kotlin.,” Ind.  Res.  Work.
Natl. Semin. , no. July, 2018.
[22] M.  Ilhamsyah  and  U.  Enri,  “Identification  of Bacterial  Spot  Diseases  on  Paprika  Leaves  Using Cnn  and  Transfer  Learning,” J.  Pilar  Nusa Mandiri ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  17–24,  2022,  doi: 10.33480/pilar.v18i1.2755.
Halaman ini sengaja dikosongkan