## JIUBJ

## Klasifikasi Penyakit Tanaman Jagung Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

## Didit Iswantoro*, Dewi Handayani UN
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang *Correspondence email: diditiswan806@gmail.com, dewi_h@edu.unisbank.ac.id
Abstrak. Jagung merupakan salah satu tanaman serealia dan bahan pangan yang penting karena mengandung sumber karbohidrat. Ini adalah tanaman pangan terbesar ketiga di dunia setelah beras dan gandum. Di Indonesia, jagung merupakan salah satu tanaman pangan  terbesar  kedua  setelah  padi.    Tanaman  ini  memiliki  daya  hasil  yang  tinggi  dan  kegunaan  yang  luas.  Namun  dalam  segi penyakit  masih  banyak  petani  yang  masih  kesusahan  dalam  membedakan  penyakit,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  bantuan  digital untuk  membedakan  karakteristik  dari  penyakit  tanaman  tersebut.  Penyakit  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  :  hawar daun  dan  karat  daun  dataset  yang  digunakan  memiliki  2  jenis  penyakit  tanaman  jagung  dan  berjumlah  2000  gambar  penyakit jagung.  Algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN) digunakan  untuk  klasifikasi  jenis  penyakit  tanaman  jagung,  yang termasuk  dalam  bagian  metode Deep  Learning yang  memiliki  kemampuan  baik  dalam  mengenali  dan  mengklasifikasi  sebuah objek citra digital. Penelitian ini menggunakan bahasa pemrogaman python dan framework Tensorflow untuk melakukan training dan  testing  data.  Pada  penelitian  ini  klasifikasi  penyakit  penyakit  tanaman  jagung  menggunakan  metode Convolutional  Neural Network (CNN) mendapatkan dengan jumlah akurasi training 97,5%, pada data validation mendapatkan akurasi 100% dan tingkat akurasi pada data testing menggunakan data baru sebesar 94%.
Kata kunci : Convolutional Neural Network (CNN); Deep Learning; Klasifikasi; Penyakit Tanaman Jagung
Abstract. Corn is one of the cereal crops and an important food ingredient because it contains a source of carbohydrates. It is the third largest food crop in the world after rice and wheat. In Indonesia, corn is one of the second largest food crops after rice. This plant  has  high  yields  and  wide  uses.  However,  in  terms  of  disease,  there  are  still  many  farmers  who  still  have  difficulty  in distinguishing  diseases,  therefore  digital  assistance  is needed  to  distinguish  the characteristics  of these  plant  diseases. Diseases used in this study were: blight and leaf rust. The dataset used has 2 types of corn plant diseases and a total of 2000 images of corn diseases.  Convolutional  Neural  Network  (CNN) algorithm  is  used for classification of corn plant diseases,  which is included  in the  Deep  Learning  method  which  has  good  ability  to  recognize  and  classify  a  digital  image  object.  This  study  uses  the  python programming  language  and  the  Tensorflow  framework  to  conduct  training  and  data  testing.  In  this  study,  the  classification  of corn plant diseases using the Convolutional Neural Network (CNN) method was obtained with a total training accuracy of 97.5%, on data validation it got 100% accuracy and the level of accuracy in testing data using new data was 94%.
Keywords: Convolutional Neural Network (CNN); Deep Learning; Classification; Corn Plant Diseases

## PENDAHULUAN
Jagung merupakan salah satu tanaman serealia dan bahan pangan yang penting karena mengandung sumber karbohidrat.  Ini  adalah  tanaman  pangan  terbesar  ketiga di dunia setelah beras dan gandum. Di Indonesia, jagung merupakan  salah  satu  tanaman  pangan  terbesar  kedua setelah  padi.    Tanaman  ini  memiliki  daya  hasil  yang tinggi  dan  kegunaan  yang  luas.  Tanaman  ini  memiliki peran  strategis  dalam  perekonomian  nasional  dan memiliki fungsi multiguna, seperti pakan ternak. Dengan kata  lain,  jagung  juga  dapat  digunakan  sebagai  bahan baku  industri  (Rosiani,  2020).  Salah  satu  olahan  jagung manis  yaitu  susu  jagung  manis.  Susu  jagung  manis mengandung  pati  dan  lemak  yang  rendah.  Tidak  seperti jagung  biasa,  jagung  manis  memanen  muda  (belum menghasilkan  buah)  sebelum  matang  sepenuhnya (Kartika,  2019).  Jumlah  produktivitas  dan  harga  jagung selalu  mengalami  fluktuasi  karena  pengaruh  jumlah penawaran  dan  permintaan  yang  terus  berubah. Tingginya permintaan jagung di pasar domestik menjadi peluang bagi Indonesia untuk menyeimbangkan pasokan
dan permintaan jagung. Cara untuk mencapai keseimbangan  pasokan  dan  permintaan  jagung  dalam negeri  adalah  dengan  menggunakan  sumber  daya  dalam negeri  untuk  memproduksi  jagung  sendiri  di  dalam negeri  atau  mengimpor  jagung  dari  negara  lain.  Namun Tumbuhan  jagung  berpotensi  terserang  serbuan  hama ataupun penyakit yang bisa melanda kapan saja.
Penyakit  penting  pada  tumbuhan  jagung  antara lain  merupakan  penyakit  karat  daun  yang  diakibatkan oleh  jamur Puccinia  sorghi  Schwein serta  penyakit hawar daun yang diakibatkan oleh jamur Helmithosporium  turcicum  (Pass.) Leonard  et  Suggs (Prasetyo,  2017).  Penyakit  karat  daun  diakibatkan  oleh jamur Puccinia  sorghi .  Indikasi  dini  berbentuk  bintik- bintik  merah  serta  keluar  serbuk  semacam  tepung bercorak  coklat  kekuningan.  Akibat  penyakit  ini, tumbuhan  tidak  bisa  melaksanakan  fotosintesis  dengan sempurna  sehingga  pertumbuhannya  melambat,  apalagi tumbuhan bisa mati. Puccinia sorghi lebih banyak ada di pegunungan  tropik  serta  di  wilayah  beriklim  sedang. Kerugian  yang  di  timbulkan  oleh  penyakit  ini  dicapai
Didit Iswantoro dan Dewi Handayani UN, Klasifikasi Penyakit Tanaman Jagung Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
70%.  Penyakit  hawar  daun  terhitung  penyakit  penting tumbuhan jagung serta sudah menyebar di banyak negeri di  Amerika,  Asia,  Afrika,  serta  Eropa.  Kerugian  yang disebabkan  oleh  penyakit  ini  mencapai  50%.  Pada  dini peradangan indikasi berbentuk bercak kecil, berupa oval setelah  itu  bercak  terus  menjadi  memanjang  berupa ellips  serta  tumbuh  jadi  nekrotik  dan  disebut  hawar, bercorak  hijau  keabu-  abuan  ataupun  coklat  (Prasetyo, 2017).
Salah  satu  cara  untuk  mengidentifikasi  penyakit pada  tanaman  jagung  yang  selama  ini  dilakukan  oleh petani  dengan  cara  pengamatan  secara  manual,  Seiring dengan  pertumbuhan  teknologi  informasi  yang  sangat pesat  pada  zaman  ini,  dapat  menjadi  solusi  dalam permasalahan-permasalahan  umum  yang  sedang  terjadi dalam  berbagai  aspek  kehidupan  manusia  khusus  para petani,  hal  ini  tentunya  menjadi  sebuah  tantangan  untuk seorang  pengembang  teknologi  informasi  untuk  dapat membentuk  suatu  sistem  yang  mampu  menjadi  solusi akan  permasalahan  diatas.  Pemanfaatan  teknologi informasi dalam upaya untuk memudahkan mengidentifikasi  penyakit  yang  selama  ini  dilakukan secara  manual  oleh  petani  bisa  dilakukan  secara  cepat dan presisi. Berdasarkan dari permasalahan tersebut, hal ini  tentunya  menjadi  sebuah  tantangan  untuk  seorang pengembang teknologi informasi untuk dapat membentuk  suatu  sistem  yang  mampu  menjadi  solusi akan  permasalahan  diatas.  Hingga  teknologi  informasi diharapkan  bisa  membentuk  sesuatu  sistem  yang  dapat bisa  mengenali  sebuah  penyakit.  Salah  satu  metode untuk  mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  jagung yaitu Convolutional  Neural  Network . Convolutional Neural  Network adalah  salah  satu  jenis  pada  algoritma Deep  Learning  yang  bisa  menerima  input  berupa gambar, menentukan aspek atau obyek apa saja kedalam sebuah  gambar  yang  dapat  digunakan  mesin  untuk “belajar”  mengenali  gambar,  serta  membedakan  antara satu  gambar  dengan  yang  lainnya  (Sena,  2018).  Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  saat  ini memiliki  hasil  paling  signifikan  dalam  pengenalan  citra adalah  CNN.  Hal  ini  karena  CNN  berupaya  meniru sistem pengenalan  citra di korteks visual manusia  untuk memungkinkannya  memproses  informasi  citra  (Sena, 2018).
Salah  satu  cara  yang  harus  dilakukan  untuk  bisa menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN) dalam mengidentifikasi penyakit tanaman jagung dengan melakukan klasifikasi. Seiring dengan kemajuan zaman,  klasifikasi  citra  digital  sangat  dibutuhkan diberbagai macam bidang, seperti: informatika, kedokteran, kelautan, pertanian, dan bisnis. Penelitian ini untuk mengembangkan satu sistem yang bisa mengklasifikasi/mengidentifikasi penyakit pada tanaman jagung  dengan  terlebih  dahulu  mengklasifikasikan berbagai  penyakit  yang  bisa  dialami  oleh  tanaman jagung  dan  menelusuri  penyakit  yang  dialami  dengan
menggunakan  metode Metode  Convolutional  Neural Network (CNN).

## Tinjauan pustaka
Penelitian  Rahim  (2020)  membahas  tentang metode  convolutional  neural  network  untuk  klasifikasi penggunaan  masker.  Dataset  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  berjumlah  total  1000  gambar  dataset  yang kemudian  dibagi  menjadi  masing-masing  berisikan  500 gambar  dataset  dengan  label  mask  dan  500  gambar dataset  selanjutnya  untuk  yang  non  mask.  Hasil pengujian  pada  gambar  wajah  bermasker  mendapatkan nilai precision 98%, recall 94% dan gambar wajah tidak menggunakan masker mendapatkan nilai precision 94%, recal  98.  Penelitian  Paliwang  (2020)  membahas penelitian tentang klasifikasi penyakit tanaman apel dari citra  daun  menggunakan  metode  convolutional  neural network.  Dataset  yang  digunakan  berasal  dari  website kaggle yang berjumlah 7700 data daun apel dalam folder train  dan  1943  data  daun  apel  dalam  folder  valid  yang dibagi  jadi  4  kelas  yaitu  apple  scab,  black  rot,  rust,  dan healthy.  Kemudian  saat  proses  preprocessing  ukuran citra  diubah  agar  berukuran  sama  menjadi  256x256 dan menggunakan  tipe  gambar  RGB.  Hasil  dari  uji  coba, didapati  bahwa  model  berhasil  diimplementasikan dengan  baik  menggunakan  framework  dart  berbasis android  dengan  final  test  accuracy  memperoleh  nilai akurasi  sebesar  97,1%.  Penelitian  Syahputra  (2020) membahas tentang Klasifikasi Genus Tanaman Anggrek Berdasarkan  Citra  Kuntum  Bunga  Menggunakan Metode  Convolutional  Neural  Network  (Cnn).  Dataset penelitian  menggunakan  data  yang  bervariasi  dengan  4 genus anggrek (Genus Cattleya, Dendrobium, Oncidium, Phalaenopsis)  dengan  data  sebanyak  720  data  (576  data latih  dan  144  uji)  dimana  citranya  berukuran  512x512 kemudian dilakukan resize menjadi 128x128, Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  dengan  data  uji sebanyak  180  data  yang  mendapatkan  nilai  akurasi sebanyak  97,00%  dan  nilai  validasi  akurasi  sebesar 93,05%.
Tutut  (2018)  meneliti  tentang  implementasi metode Convolutional  Neural  Network  (CNN) untuk klasifikasi  jamur  konsumsi  di  indonesia  menggunakan Keras ,  dengan  menggunakan CNN peneliti  dapat memanfaaatkan  kelebihan  metode  tersebut  dalam mengklasifikasikan  suatu  objek,  data  yang  digunakan ada  tiga  jenis  jamur  yang  banyak  dibudidayakan  di Indonesia.  Pada  saat  uji  coba  akurasi  yang  didapatkan sebesar 100% untuk training dan 81,667% untuk testing . Triano  (2018)  melakukan  penelitian  tentang  pengenalan tokoh-tokoh wayang menggunakan CNN drngan metode deep  learning .  Pada  penelitian  ini  sang  peneliti  akan mengklasifikasikan  setiap citra wayang  yang  ada  agar dapat  digunakan  sebagai  model,  tingkat  akurasi  yang dimiliki pada saat proses training sebesar 95% dan untuk proses testing sebesar  90%.  Setelah  melakukan training dan testing peneliti  juga  mencoba  uji  coba  dengan  data
Didit Iswantoro dan Dewi Handayani UN, Klasifikasi Penyakit Tanaman Jagung Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
yang baru, tingkat akurasi yang didapatkan menggunakan  data  baru  sebesar  93%,  dengan  hasil akurasi  yang  didapatkan  melalui  data  baru  dapat disimpulkan  bahwa  performa  pada  model  memiliki tingkat  optimal  dalam  mengklasifikasi  yang  baik.  Pada penelitian  Tumewu  dkk  (2020)  meneliti  tentang klasifikasi  pada  motif  batik  menggunakan  metode CNN dan arsitektur  Reset agar  dapat  mengenali  pola  motif batik.  Hasil  uji  coba CNN pada training  dataset memberikan akurasi sebesar 84,52% pada Resnet-18 dan 81,90% pada Resnet-50 .

## Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network adalah  jenis algoritma deep  learning yang  dapat  menerima input gambar dan menentukan obyek pada gambar yang dapat digunakan  sebagai  sumber  mengenali  gambar  untuk membedakan antara setiap gambar yang ada.

## Sumber: data olahan
Gambar 1. Arsitektur CNN
Gambar 1 diatas bisa dilihat bahwa algoritma cnn terdiri  dari  2  bagian  salah  satunya  adalah classification dimana pada bagian ini bertugas untuk mengklasifikasikan  tiap  data  yang  telah  disiapkan  dan akan  di  diektraksi  menjadi  beberapa  bagian  yaitu Flatten,  Fully-Connected  Layer,  Softmax. Pada  bagian selanjutnya  adalah feature  learning dimana  pada  bagian ini akan berguna sebagai tempat translasi untuk merubah input menjadi features berdasarkan  keunikan  atau  ciri pada input tersebut dimana akan dirubah menjadi angka- angka  pada vector ,  lapisan  yang  ada  pada feature learning adalah Convolutional  Layer ,  dan Pooling Layer .

## Convolutional layer
Convolutional  layer merupakan  bagian  dari  tahap dalam  arsitektur  CNN.  Tahap  ini  melakukan  operasi konvolusi  pada  output  dari  layer  sebelumnya.  Lapisan ini  merupakan  proses  utama  yang  membentuk  jaringan arsitektur  CNN.  Konvolusi  adalah  istilah  matematika  di mana  satu  fungsi  berulang  kali  diterapkan  dari  output dari  fungsi  lain.  Operasi  konvolusi  adalah  operasi  pada dua  fungsi  parameter  bernilai  nyata.  Operasi  ini menerapkan fungsi output sebagai peta fitur dari gambar input.  Input  dan  output  ini  dapat  dilihat  sebagai  dua parameter bernilai nyata.  Selain itu volume  output juga dapat  ditentukan  dari  setiap  lapisan  menggunakan hyperparameters.
( 𝑊 − 𝐹 + 2 𝑃 )/( 𝑆 + 1) (1)
Keterangan :  W = Ukuran volume gambar; F = Ukuran Filter;  P  =  Nilai  Padding  yang  digunakan;  S  =  Ukuran Pergeseran (Stride)
Sumber: data olahan Gambar 2. Convolutional Layer

## Pooling Layer
Pooling  adalah  mengurangi  ukuran  matriks dengan menggunakan operasi pooling. Lapisan penyatuan  biasanya  muncul  setelah  konvolusi.  Pada dasarnya,  pooling  layer  terdiri  dari  filter  dengan  ukuran dan  langkah  tertentu  yang  akan  berpindah  secara bergantian  di  seluruh  area  peta  fitur.  Bentuk  umum  dari pooling  layer  adalah  dengan  memakai  filter  2x2,  yang diterapkan dalam dua langkah dan beroperasi pada setiap irisan input.
Sumber: data olahan Gambar 3. Max-pooling Layer

## Fully-Conected Layer
Fully-Conected  Layer merupakan  suatu  susunan dimana  seua  neuron  aktivasi  dari  susunan  tadinya tersambung  seluruh  dengan  neuron  di  susunan berikutnya sama semacam halnya dengan neural network biasa.  Perbandingan  antara  susunan Fully  Connected serta  susunan  konvolusi  biasa  merupakan  neuron  di susunan konvolusi tersambung cuma ke wilayah tertentu pada  input,  sedangkan  susunan Fully  Connected mempunyai  neuron  yang  secara  totalitas  tersambung. Akan tetapi, kedua susunan tersebut masih mengoperasikan  dot  produk,  sehingga  gunanya  tidak begitu berbeda.
Didit Iswantoro dan Dewi Handayani UN, Klasifikasi Penyakit Tanaman Jagung Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

## Sumber: data olahan
Gambar 4. Max-pooling Layer

## METODE
Untuk  keperluan  mengklasifikasi  penyakit  pada tanaman  jagung  maka  diperlukan  berupa  gambar/foto penyakit  tanaman  jagung,  yang  diambil  dari  sumber kaggle yang  berupa  dataset.  Sedangkan  untuk  penyakit tanaman  jagung  yang  akan  diklasifikasi/diidentifikasi pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi  2,  hawar  daun  dan karat  daun  yang  memiliki  jumlah  2000  data.  Data tersebut  akan  digunakan  sebagai training data  dan validation data,  format  yang  digunakan  untuk  data tersebut  adalah  jpg.  Untuk  memperjelas  contoh  data pada penelitian ini bisa dilihat sebagai berikut:

## Sumber: data olahaa
Gambar 5. Penyakit Hawar Daun
Sumber: data olahaa Gambar 6. Penyakit Karat Daun
Penelitian  ini  terdapat  3  data  yang  dibutuhkan yaitu:
1. Data training .  Data training digunakan  sebagai proses training data penyakit tanaman jagung dengan jumlah data sebesar 1600 gambar penyakit yang akan di training
2. Data  Validation.  Data Validation adalah  data  yang digunakan  pada  saat  proses training yaitu  untuk melakukan  pengujian  ketepatan  saat  melakukan proses training .  Data  yang  digunakan  berjumlah  400 data
3. Data Testing. Data test adalah  data  yang  digunakan untuk menguji sistem dengan data baru.
Rancangan  Model  yang  digunakan  pada  riset  ini mempunyai  2  tahapan  semacam  pada  model  CNN  pada biasanya,  adalah  feature  learning  serta  classification pada Gambar 7.
Sumber: data olahan Gambar 7. Rancangan Model CNN
Pada tahap feature learning, input citra yang akan digunakan  berukuran  150x150x3,  maksud  dari  angka  3 tersebut  merupakan  citra  Red,  Green  dan  Blue  (RGB). Pada  model  CNN  ini  menggunakan  3  layer  konvolusi yang  masing-masing  memiliki  kernel  ukuran  3x3  dan memiliki  3  max-pooling  yang  memiliki  masing-masing memiliki  ukuran  kernel  2x2.  Kemudian  pada  tahap clasification  digunakan neural  network yang  memiliki dua hidden layer pada model CNN.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah satu bagian terutama dari berhasilnya proses klasifikasi  penyakit  tumbuhan  jagung  ini  merupakan baiknya  hasil  dari  proses  training  ini.  Baiknya  hasil proses training hendak memberikan dampak yang sangat besar  terhadap  hasil  yang  didapatkan  pada  proses  uji coba  nantinya.  Sesudah  model  CNN  dibangun  serta dicoba  proses  model  fitting,  hingga  metode  bakal langsung  melaksanakan  pelatihan  pada  data  yang  telah disiapkan  tadinya.  Seperti  yang  telah  dibahas  pada  sub bab sebelumnya, informasi yang hendak digunakan buat proses  training  merupakan  80%  data  kemudian  untuk data  validasi  sebesar  20%.  Dengan  Parameter  iterasi yang  dilakukan  pada  proses  training  ini  sebanyak  100 epoch ,  nilai  batch  size  sebesar  10  dengan  ukuran  citra 150x150.  Jadi  proses  pelatihan  akan  berlangsung  dan diulang-ulang  sebanyak  100  kali  untuk  memperoleh
Didit Iswantoro dan Dewi Handayani UN, Klasifikasi Penyakit Tanaman Jagung Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
ektraksi  ciri  dari  fitur  yang  dibutuhkan.  Setelah  proses training selesai bisa dilihat Gambar 8 berikut:

## Sumber: data olahan
Gambar 8. Hasil Accuracy Training dan Validation

## Sumber: data olahan
Gambar 9. Grafik Accuracy Training dan Validation
Sumber: data olahan Gambar 10. Grafik Loss Training dan Validation
Berdasarkan  Gambar  8,  9,  dan  10  bisa  di  ketahui bahwa  akurasi  dari  proses training sebesar  97,5%  dan loss  sebesar  0.04%,  sedangkan  nilai  akurasi Validation sebesar  100%  dan  loss  0.01%.  Dari  nilai  akurasi  ini waktu pelatihan yang dibutuhkan setelah dijalankan 100 epoch dengan  waktu  10  menit.  Semakin  banyak epoch semakin lama juga waktu yang dibutuhkan untuk proses training.

## Hasil Proses Testing Data Baru
Proses testing menggunakan  data  uji  baru sebanyak  50  data  image,  dan  setiap  kelas  jenis  penyakit tanaman  jagung  sebanyak  25  penyakit  hawar  daun  dan 25  penyakit  karat  daun.  Contoh  kasus  proses  testing dengan data baru dapat dilihat sebagai berikut:
Sumber: data olahan Gambar 11. Prediksi Benar Hawar Daun
Sumber: data olahan Gambar 12. Prediksi Benar Karat Daun
Hasil  confusion  matriks  dapat  dilihat  sebagai berikut:
Tabel 1. Confusion Matriks Matriks Predict Class Hawar Daun Karat Daun Actual Class Hawar Daun 24 1 Karat Daun 2 23
Sumber: data olahan
Tabel  1.  Confusion  matriks,  hasil  presiksi  dari model terhadap data testing baru menunjukan hasil yang baik. Prediksi terhadap penyakit hawar daun diklasifikasikan benar kedalam hawar daun sebanyak 24 data dan hasil prediksi salah dari hawar daun sebanyak 1 data.  Sedangkan  prediksi  terhadap  penyakit  karat  daun diklasifikasikan  benar  kedalam  karat  daun  sebanyak  23 data dan hasil prediksi salah sebnayak 2 data.. Dari tabel tersebut  bisa  dihitung  akurasi  dari  keseluruhan  matriks diatas seperti rumus berikut:
Acccuracy = 𝐴𝑙𝑙 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑖𝑒𝑠 x 100%
Acccuracy = 47 50 x 100% = 94 %
Perhitungan  tersebut  didapatkan  nilai  akurasi klasifikasi  penyakit  tanaman  jagung  meggunakan metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  ini sebesar  94  %,  dengan  inputan  gambar  150x150  piksel dan nilai iterasi epoch berjumlah 100.
Didit Iswantoro dan Dewi Handayani UN, Klasifikasi Penyakit Tanaman Jagung Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

## SIMPULAN
Penelitian  yang  dikerjakan  untuk  mengklasifikasi penyakit tanaman jagung memakai metode Convolutional  Neural  Network  (CNN)  ini  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada  dasarnya  algoritma  CNN  sudah  cukup  baik dalam  melakukan  klasifikasi  penyakit  tanaman jagung ini. Dengan melakukan proses training dengan jumlah 100 epoch, jumlah inputan citra 150x150 dan didapatkan  akurasi training sebesar  97,5%  dan validation 100%
2. Data yang digunakan pada proses testing menggunakan data  yang bersifat baru dengan jumlah sebanyak 50 data untuk diujikan kedalam model yang sudah dibuat. Dari hasil testing menghasilkan tingkat akurasi  dalam  melakukan  klasifikasi  penyakit tanaman jagung sebesar 94%.

## DAFTAR PUSTAKA
Kartika,  U.  W.,  Prima,  S.,  Ii,  U.,  &  Surabaya,  N.  2019. Pengenalan  Pola  Daun  untuk  Pendeteksi  Dini Penyakit  Tanaman  Jagung  Menggunakan  Deteksi
Tepi Sobel. Seminar Nasional Aptikom (SEMNASTIK) , 340–346. Prasetyo, G., Ratih, S., Ivayani, I., & Akin, H. M. 2017. Efektivitas Pseudomonas Fluorescens Dan Paenibacillus  Polymyxa  Terhadap  Keparahan Penyakit Karat Dan Hawar Daun Serta
Pertumbuhan  Tanaman  Jagung  Manis  (Zea  mays var.  saccharata). Jurnal  Agrotek  Tropika, 5(2), 102–108. https://doi.org/10.23960/jat.v5i2.1834 Sena,  S.,  2018,  Pengenalan  Deep  Learning  Part  7  :
Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Diambil kembali dari.Medium:https://medium.com/@samuelsena/p engenalan-deep-learning-part-7-convolutional- neural-network-cnn-b003b477dc94 Rahim,  A.,  Kusrini,  K.,  &  Luthfi,  E.  T.  2020. Convolutional  Neural  Network  untuk  Kalasifikasi
Penggunaan
Masker. Inspiration:
Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 10(2), 109.
https://doi.org/10.35585/inspir.v10i2.2569 Septian, M. R. D., Paliwang,  A. A. A., Cahyanti, M., & Swedia, E. R. 2020. Penyakit Tanaman Apel Dari Citra Daun Dengan Convolutional Neural Network. Sebatik, 24 (2),207– 212.https://doi.org/10.46984/sebatik.v24i2.1060 Syahputra,  M.  I.,  &  Wibowo,  A.  T.  2020.  Klasifikasi
Genus  Tanaman  Anggrek  berdasarkan  Citra
Kuntum Bunga Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN). E-
Proceeding of Engineering, 7(2), 1–9. Tutut,  F.  K.  2018. Implementasi  Convolution  Neural
Network (CNN) Untuk Klasifikasi Jamur Konsumsi  di  Indonesia  Menggunakan  Keras, Yogyakarta : Universitas Islam Indonesia.
Triano,  N.  2018, Implementasi  Deep  Learning Untuk Image  Classifiation Mengunakan  Algoritma Covolutional  Neural  Network  (CNN) Pada Citra Wayang  Golek,  Yogyakarta  :  Universitas  Islam Indonesia.
Tumewu,  S.  F.,  Setiabud,  D.  H.,  &  Sugiarto,  I.  2020.
Klasifikasi  Motif  Batik  menggunakan  metode Deep Convolutional Neural Network dengan Data Augmentation. Jurnal Infra , 8(2), 189–194.
Ulla  Delfana  Rosiani,  Cahya  Rahmad,  Marcelina  Alifia Rahmawati, & Frangky Tupamahu. 2020. Segmentasi Berbasis K-Means Pada Deteksi Citra Penyakit Daun Tanaman Jagung. Jurnal Informatika Polinema, 6(3), 37–42. https://doi.org/10.33795/jip.v6i3.331