Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1013-1020 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Deteksi Jenis Penyakit Tanaman Hias Aglaonema
Menggunakan Metode Convolutional Neural Network pada “ As Florist ”
Adysta Marsha Indrawan 1 , Mochammad Firman Arif 2 , Rudi Hariyanto 3 1,2,3 Program Studi S1 Teknik Informatika, Universitas Merdeka Pasuruan, Indonesia Email: marshaindrawan@student.unmerpas.ac.id 1

## Abstract
Scale is a type of disease caused by the presence of mites on the underside of leaves, multiplying by  consuming  vital  fluids  in  Aglaonema.  Diseases  in  Aglaonema  leaves  can  be  caused  by  various factors,  including  pathogenic  microorganisms,  environmental  disturbances,  or  other  factors  such  as care  mistakes.  This  research  aims  to  detect  diseases  in  Aglaonema  leaves  using  several  stages  and processes.  The  first  stage  involves  converting  RGB  images,  followed  by  feature  extraction  using convolutional neural network methods to separate areas of diseased and healthy leaves. The obtained results  are  then  used  to  classify  the  types  of  diseases  using  Convolutional  Neural  Network  (CNN) methods. The research findings indicate that the system is capable of identifying disease types with an accuracy rate of up to 80% with a dataset of 100 images tested on 20 images.
Keywords : Aglaonema, Convolutional Neural Network, Scale, Image, Leaf Disease
Abstrak
Scale  merupakan  jenis  penyakit  yang  disebabkan  oleh  keberadaan  kutu  pada  bagian  bawah daun, berkembang biak dengan cara memakan cairan vital yang ada pada aglonema. Penyakit pada daun  Aglaonema  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  faktor,  termasuk  mikroorganisme  patogen, gangguan  lingkungan,  atau  faktor  lainnya  seperti  kesalahan  dalam  perawatan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mendeteksi  penyakit  pada  daun  aglaonema  menggunakan  beberapa  tahapan  dan proses.  Tahapan  pertama  melakukan  konversi  citra  RGB,  setelah  itu  ekstraksi  fitur  menggunakan metode convolutional neural network  untuk memisahkan area daun yang terkena penyakit  dengan yang tidak terkena penyakit. Hasil yang diperoleh kemudian digunakan untuk melakukan klasifikasi jenis  penyakit  menggunakan  metode  Convolutional  neural  network  (CNN).  Hasil  penelitian  ini mengindikasikan  bahwa  sistem  mampu  mengidentifikasi  jenis  penyakit  dengan  tingkat  akurasi mencapai 80% dengan jumlah citra 100 pada pengujian 20 citra.
Kata kunci : Aglaonema, Convolutional Neural Network, Scale, Citra, Penyakit Daun

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan  bidang  pertanian  dan  holtikultura  terutama  tanaman  hias merupakan  hal  penting  dalam  menjaga  bumi  dan  lingkungan  serta  memberikan nilai  estetika  yang  tinggi  dalam  berbagai  konteks  kehidupan  manusia,  salah  satu tanaman hias asal Asia Tenggara yang sangat populer adalah Aglaonema, dikenal karena  keindahan  dan  keanekaragaman  warna  daun  serta  coraknya.  Namun, seperti tanaman lainnya Aglaonema juga rentan terhadap serangan penyakit yang mengancam kesehatan dan tampilan tanaman ini.
Penyakit  pada  Aglaonema  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  faktor, termasuk mikroorganisme  patogen,  gangguan  lingkungan,  atau  faktor  lainnya  seperti kesalahan  dalam  perawatan.  Identifikasi  dini  dan  deteksi  jenis  penyakit  pada tanaman Aglaonema sangat penting untuk pengelolaan yang efektif. Namun, proses identifikasi  manual  sangat  sulit  dan  memakan  waktu.  Maka  dari  itu, selain  harga
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1013-1020 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
tanaman aglaonema yang lumayan mahal berkisar Rp. 50.000 hingga Rp. 300.000, petani tanaman hias, penjual, maupun konsumen diharuskan mengeluarkan biaya untuk  melakukan  perawatan  tanaman  aglaonema  dengan  baik  dan  benar.  Dalam penanganan permasalahan tersebut penggunaan teknologi pengolahan citra untuk mendeteksi  dini  penyakit  pada  tanaman  hias  dapat  menjadi  solusi  yang  efisien. Citra  merupakan  representasi  visual  objek,  dapat  dihasilkan  melalui  berbagai sistem perekaman, baik optik, analog , atau digital [1].
Implementasi  yang  dapat  diterapkan  pada  masalah  ini  adalah  penggunaan teknik  pengolahan  citra  jaringan  syaraf  tiruan convolutional  neural  network . Teknik  jaringan  saraf  konvolusional  (CNN)  merupakan  pendekatan  yang  paling efisien untuk memperoleh fitur yang rumit dan cepat di antara beberapa metode pembelajaran mendalam [2].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memanfaatkan  teknik  pengolahan  citra menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  mendeteksi tahap  awal  penyakit  pada  tanaman  hias  aglaonema.  Selain  itu,  dapat  menjadi sarana  untuk  memfasilitasi  pelaksanaan  tindakan  pencegahan  atau  pengobatan secara  cepat  oleh  pemilik  tanaman,  memberikan  kontribusi  positif  terhadap terciptanya  sistem  deteksi  penyakit  pada  tanaman  hias aglaonema, dan mendukung kelangsungan budidaya tanaman ini dalam jangka panjang. Selain itu, penelitian  ini  dapat  menjadi  landasan  bagi  penelitian  masa  depan  di  bidang teknologi pertanian dan lingkungan [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini digunakan metode convolutional neural network (CNN). Dengan dataset sebanyak 100 gambar gambar daun tanaman aglaonema yaitu 80 data  latih  dan  20  data  uji.  Data  penelitian  berasal  dari  satu  lokasi  yaitu  toko tanaman hias as florist, untuk proses pengumpulan data yaitu terdapat 2 tahap :
1. Wawancara
2. Penangkapan citra menggunakan kamera handphone .
Gambar 1. Contoh Dataset
2.2. Preprocessing Data
a) Cropping
b) Penghapusan Background
c) Labeling Data
d) Ruang Warna RGB
e) Ekstraksi Fitur
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1013-1020 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.3. Input Citra
Untuk  memudahkan  dalam  penjelasan  dan  penulisan  bagaimana  proses untuk  perhitungan  pada convolution  layer .  Berikut  proses  konvolusi  dengan memberikan  nilai  filter  pada matrix.  Pixel citra  dengan  3 channel  red,  green,  dan blue diambil  data  pixelnya  masing-masing  dan  ditambahkan padding 0  ( same ) disetiap pixelnya sehingga didapatkan pixel dari filter baru.

## 2.4. Convolution
Convolution layer adalah blok utama didalam CNN yang terdiri dari beragam filter yang  diinisialisasi  secara  acak  untuk  melakukan  operasi  konvolusi  yang berfungsi  sebagai  ekstraksi  fitur  untuk  mempelajari  representasi  fitur  dari  suatu input gambar.  Nilai  awal  acak  ini  akan  di  perbarui  ( update )  pada  saat  proses training berlangsung. Pada proses ini dikalikan dan bergerak dari sudut  kiri atas ke  kanan  bawah pada  bagian  citra  gambar  [4].  Setiap  gambar  kecil  yang  diambil dari  hasil  konvolusi  akan  dijadikan  input  untuk  menghasilkan  representasi  fitur, dengan  begitu  CNN  dapat  mengenali  sebuah  objek  dimanapun  posisi  objek  itu muncul pada gambar. Seperti gambar berikut ini :
Contoh Red
Gambar 2. Konvolusi Chanel Red
Pada percobaan ini digunakan kernel 3 x 3 dengan nilai seperti pada Gambar:

## Gambar 3. Kernel
Langkah selanjutnya dilakukan proses perhitungan disetiap channel dengan dikalikan  dengan  kernel  ukuran  3x3  pada  gambar  [5].  Tahapan  ini  dilakukan berulang  dengan  pergeseran  kernel  sebanyak  1 strides disetiap  channelnya sehingga didapatkan perhitungan di setiap channel dengan nilai sebagai berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1013-1020 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Channel Red
Gambar 4. Perhitungan Chanel Red
Gambar 5. Hasil Perhitungan Chanel Red
Gambar 6. Total Chanel Red + Green + Blue

## 2.5. ReLu
Dengan activation ReLU maka setiap nilai yang negative akan diubah menjadi angka 0 sehingga didapatkanlah hasil convolutional seperti pada gambar berikut:
Gambar 7. Aktivasi ReLu
Proses  ini  dilakukan  secara  berulang  sampai  semua  citra  dengan menggunakan jenis filter yang berbeda sehingga output dari tahapan konvolusi ini akan menghasilkan banyak feature map, gambar ini merupakan contoh output dari salah  satu  feature  map.  Dari  hasil  pada  gambar  output  tahapan  konvolusi  akan dijadikan sebagai input pada pooling layer .

## 2.6. MaxPooling
Pada tahapan ini menggunakan maxpooling atau pengambilan nilai terbesar dengan kernel  size 2x2, stride 2  dan  output  dari  tahapan  konvolusi  yaitu  4x4x32 [6].
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1013-1020 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 8. MaxPooling

## 2.7. Fully Connected
Dalam  tahap  ini,  akan  dilakukan  pengklasifikasian  untuk  mengidentifikasi jenis  penyakit  busuk,  layu,  scale,  tungau,  dan  ulat  atau  belalang.  metode  yang digunakan  untuk  pengklasifikasian  adalah Convoluutional  Neural  Network. Sebelum melakukan klasifikasi, proses pertama yaitu mencari nilai pada tiap layer: Konvolusi layer,  ReLu,  Pooling,  Fully  Connected pada  tiap Hidden  layer .  Setelah tahap-tahap  tersebut  dilakukan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan output dan fungsi softmax. Dan yang terakhir adalah proses klasifikasi menggunakan Convoluutional Neural Network .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perancangan Sistem
Tahap ini merupakan perancangan model sistem menggunakan CNN, dimana tahap  ini  terdapat  proses  yang  akan  mengoperasikan  sebuah  sistem,  termasuk kebutuhan sistem yang diperlukan agar berjalan dengan baik.
Gambar 9. Perancangan Sistem
a) Input Citra
Proses  input  citra  merupakan  tahap  pertama  yang  dilakukan  untuk memasukkan informasi dari suatu citra ke dalam sistem komputer atau perangkat
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1013-1020 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
lunak untuk pengolahan lebih lanjut. Citra yang dimaksud adalah berupa  gambar daun tanaman hias aglaonema.
b) Preprocessing
1. Cropping adalah  proses  pemotongan  pada  bagian  citra  yang  tidak diperlukan,  tujuannya  adalah  agar  pada  pemrosesan  klasifikasi  tidak terpengaruh  pada  bagian-bagian  yang  tidak  diperlukan.  Dengan  begitu maka akan meningkatkan akurasi juga pada hasil akhir [2].
2. Penghapusan Latar Belakang merupakan proses menghapus latar belakang gambar,  dengan  tujuan  agar  proses  sistem  dalam  membaca  citra  yang diproses dapat berjalan lebih akurat.
3. Label  Data  dilakukan  dimana  data  citra  daun  aglaonema  diketegorikan sesuai jenis penyakit masing-masing.
4. Proses  ruang  warna  RGB  ( Red,  Green,  Blue )  dalam  konteks  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  melibatkan  penggunaan  lapisan konvolusi  ( convolutional  layers )  untuk  memproses  informasi  warna  dari citra.  Ruang  warna  RGB  adalah  suatu  model  warna  di  mana  setiap  warna dapat dihasilkan dari kombinasi intensitas merah, hijau, dan biru [4].
5. Proses selanjutnya adalah ekstraksi fitur tepi canny, yang bertujuan untuk menentukan  tepi  daun  agar  diperoleh  hasil  berupa  parameter  tepi  yang nantinya  digunakan  untuk  menyempurnakan  hasil  klasifikasi  pada  proses CNN.
c) Proses CNN
Proses  dalam  mengolah  data matriks menggunakan  metode convolutional neural network agar diperoleh hasil klasifikasi.
d) Hasil Klasifikasi
Hasil  yang  menentukan  keberhasilan  aplikasi  dalan  mengolah  gambar menggunakan metode convolutional neural network.
e) Pengujian Sistem
Penelitian  ini  sudah  dijalankan  dengan  penerapan  aplikasi Matlab ,  dan tampilan hasil implementasi aplikasi dapat dilihat pada Gambar berikut :
Gambar 10. Pengujian Sistem
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1013-1020 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Berikut  ini  merupakan  hasil  uji  coba  program,  dari  data image yang digunakan  pada  pengujian  sebanyak  20  citra  daun,  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. berikut:
Tabel 1. Pengujian No Kelas Asli Kelas Prediksi 1 Busuk Busuk 2 Busuk Busuk 3 Layu Layu 4 Layu Layu 5 Layu Layu 6 Scale (Kutu) Scale (Kutu) 7 Scale (Kutu) Spider Mates (Tungau Laba-Laba) 8 Scale (Kutu) Scale (Kutu) 9 Scale (Kutu) Scale (Kutu) 10 Sehat Sehat 11 Sehat Sehat 12 Sehat Sehat 13 Sehat Sehat 14 Sehat Sehat 15 Spider Mates (Tungau Laba-Laba) Spider Mates (Tungau Laba-Laba) 16 Spider Mates (Tungau Laba-Laba) Spider Mates (Tungau Laba-Laba) 17 Spider Mates (Tungau Laba-Laba) Spider Mates (Tungau Laba-Laba) 18 Spider Mates (Tungau Laba-Laba) Spider Mates (Tungau Laba-Laba) 19 Ulat Belalang Sehat 20 Ulat Belalang Ulat Belalang

## 3.2. Hasil Klasifikasi
Berdasarkan  hasil  uji  coba  dari  Tabel  2  terlihat  bahwa  klasifikasi  CNN memiliki  nilai  akurasi  sebesar  80%  dari  20  citra  jenis  penyakit  daun aglaonema pada data uji. Untuk mengetahui hasil dari akurasi dapat dihitung dengan:
=    X 100%
= 80%

## 4.  SIMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  tentang  Deteksi  Jenis  Penyakit  Tanaman  Hias Aglaonema Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network membuahkan hasil  yang  meyakinkan.  Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  tahapan,  mulai  dari tahap  awal  hingga  klasifikasi  hasil.  Ekstraksi  Ruang  Warna  dalam Convolutional Neural  Network :  Proses  CNN  dimulai  dari  input  citra  dan  melakukan  ekstraksi ruang warna RGB yang dianggap sebagai saluran fitur berbeda. Misalnya, saluran merah  mungkin  lebih  fokus  pada  struktur  objek,  saluran  hijau  pada  tekstur,  dan saluran biru pada kontras. CNN memanfaatkan informasi ini untuk mengekstraksi fitur-fitur  penting  dari  gambar.  Proses  CNN  dilakukan  dengan  mengaplikasikan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1013-1020 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
filter dengan kombinasi linear, menghitung layer konvolusi, ReLu, MaxPooling, dan Aktivasi Softmax .  Nilai yang  didapatkan  dari  hasil  klasifikasi  berupa nilai  akurasi sebesar 80% dari 20 citra data uji.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  J.  Rozaqi,  A.  Sunyoto,  and  M.  rudyanto  Arief,  “Deteksi  Penyakit  Pada  Daun Kentang  Menggunakan  Pengolahan  Citra  dengan  Metode  Convolutional  Neural Network,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  22,  2021,  doi: 10.24076/citec.2021v8i1.263.
[2] M.  M.  Amalia,  E.  Ernawati,  and  A.  Wijanarko,  “Implementasi  Metode  Naïve  Bayes Dalam Sistem Pakar Diagnosis Hama dan Penyakit Pada Tanaman Hias Aglaonema SP.,” Rekursif  J.  Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  23–39,  2022,  doi: 10.33369/rekursif.v10i1.18953.
[3] F.  Felix,  J.  Wijaya,  S.  P.  Sutra,  P.  W.  Kosasih,  and  P.  Sirait,  “Implementasi Convolutional  Neural  Network  Untuk  Identifikasi  Jenis  Tanaman  Melalui Daun,” J.
SIFO Mikroskil , vol. 21, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.55601/jsm.v21i1.672.
[4] Fitrianingsih  and  Rodiah,  “Klasifikasi  Jenis  Citra  Daun  Mangga  Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 3, pp. 223– 238, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i3.3519.
[5] Satrio  Muhammad  and  Agung  Toto  Wibowo,  “Klasifikasi  Tanaman  Aglaonema Berdasarkan  Citra  Daun    Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network (Cnn),” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 10621–10636, 2021.
[6] U.  S.  Rahmadhani  and  N.  L.  Marpaung,  “Klasifikasi  Jamur  Berdasarkan  Genus Dengan Menggunakan Metode CNN,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 8, no. 2, pp. 169– 173, 2023, doi: 10.30591/jpit.v8i2.5229.