KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 5, No 1, Agustus 2024, Hal 67-76 DOI 10.30865/klik.v5i1.2031 https://djournals.com/klik

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Sawi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Berbasis Android
Muhammad Yusuf * , Syamsudin Aliphadji Talaohu, Jumria Purnamasari
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sorong, Sorong, Indonesia Email: 1,* yusuf@um-sorong.ac.id, 2 syamsudintalaohu@gmail.com, 3 jumriapurnamasari15@gmail.com Email Penulis Korespondensi: yusuf@um-sorong.ac.id
Abstrak− Sawi merupakan salah satu tanaman sayuran yang sangat mudah di budidayakan, karena mampu tumbuh di dataran tinggi maupun  dataran  rendah,  tanaman  sawi  juga  rentan  terhadap  penyakit  yang  dapat  menurunkan  hasil  dan  kualitasnya,  identifikasi penyakit sawi secara manual merupakan hal yang sulit dan membutuhkan pengetahuan mendalam tentang gejala dan penyebab penyakit pada tanaman sawi. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem yang mampu digunakan dalam mengidentifikasi penyakit tanaman  sawi.  Penyakit yang digunakan terdiri dari  3  jenis yaitu, leaf  miner,  busuk  daun,  dan  ulat  grayak.  Dengan  perkembangan teknologi saat ini, petani dapat dibantu untuk mengurangi kesalahan dalam mengidentifikasi penyakit tanaman sawi, Deep Learning adalah bidang dalam machine learning yang memanfaatkan artificial neural networks untuk menyelesaikan masalah dengan dataset yang besar. Salah satu algoritma yang sering digunakan dalam sistem deep learning adalah Convolutional Neural Network (CNN). Hasil yang didapatkan dengan dataset yang digunakan yaitu dengan accuracy  tertinggi 100% train accuracy dan 97,78% validation accuracy, serta memperoleh hasil akurasi tertinggi dengan menggunakan f1-score yaitu 95,56%.
Kata Kunci: Sawi; Sistem Pakar; Deep Learning; CNN; Android
Abstract− Mustard greens are one of the vegetable crops that are very easy to cultivate, because they are able to grow in the highlands and lowlands, mustard greens are also susceptible to diseases that can reduce yields and quality, identifying mustard diseases manually is difficult and requires in-depth knowledge of the symptoms. and causes of disease in mustard plants. The aim of this research is to build a system that can be used to identify mustard plant diseases. The diseases used consist of 3 types, namely, leaf miner, leaf rot, and armyworm. With current technological developments that can help farmers minimize errors in determining diseases in mustard plants, Deep Learning is a field of machine learning that utilizes artificial neural networks to solve problems with large datasets. One algorithm that is often used in deep learning systems is Convolutional Neural Network (CNN). The results obtained with the dataset used were with the highest accuracy of 100% train accuracy and 97.78% validation accuracy, and obtained the highest accuracy results using f1-score, namely 95.56%.
Keywords : Mustard; Expert System; Deep Learning; CNN; Android

## 1. PENDAHULUAN
Sayuran merupakan salah satu bagian dari menu makanan sehat, maka dari itu, tak heran jika permintaan terhadap sayuran terus  bertambah  seiring  dengan  kesadaran  akan  pentingnya  mongkonsumsi  makanan  sehat[1].  Diantara  berbagai  jenis sayuran yang bisa ditanam, sawi ialah salah satu sayuran yang memiliki nilai ekonomi dan prospek yang tinggi.  Tanaman sawi adalah salah satu sayuran yang memiliki nilai ekonomi tinggi karena kaya akan serat, kandungan gizi yang tinggi, dan juga tanaman ini diyakini memiliki khasiat obat dan mudah untuk ditanam di berbagai daerah [2] . Tanaman sawi sendiri bisa ditanam baik di kawasan dataran tinggi ataupun di dataran rendah. Sawi juga masuk dalam kategori tanaman sayuran yang mampu bertahan saat hujan turun. Oleh karena itu, bisa ditanam sepanjang tahun, dengan catatan bahwa selama musim kemarau harus ada penyediaan air yang mencukupi untuk proses penyiraman. Proses budi daya tanaman sawi terbilang sederhana, sehingga dapat dijalankan dengan mudah oleh petani atau orang awam yang mau terlibat dalam bisnis tanaman ini[3][4]. Namun, tanaman sawi rentan terhadap penyakit yang dapat menurunkan hasil dan kualitasnya. Identifikasi penyakit sawi secara manual merupakan tugas yang sulit dan membutuhkan pengetahuan mendalam tentang gejala dan penyebab penyakit pada tanaman sawi[5].
Karena itu dalam kasus ini, perlu menggunakan pengetahuan seorang pakar yang akan dituangkan kedalam bidang komputer  agar  bisa  menghasilkan  suatu  sistem  yang  bisa  membantu  identifikasi  penyakit  pada  tanaman  sawi.  Dalam konteks  ini,  implementasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  pada  tanaman  sawi  menggunakan  algoritma  CNN[6][7] berbasis android bertujuan untuk memberikan solusi yang cepat dan tepat akurat dalam mengidentifikasi penyakit dan memberikan saran kepada petani atau individu yang tertarik dengan buduidaya tanaman sawi.
Penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  berkaitan  dengan  aplikasi  sistem  pakar  diagnose  penyakit  pada tanaman sawi diantaranya yaitu “Identifikasi Derris Tanaman Invasif Mangrove Trifoliasi Menggunakan Gambar UAV dan  Algoritma  deep  learning”[8].  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model-model  pembelajaran  mendalam  yang diusulkan,  Dibandingkan  dengan  LVG,  LDN  memiliki  memperoleh  akurasi  tertinggi  sebesar  93%  pada  identifikasi. Perbedaan antara penelitian ini dengan penelitian peneliti adalah dataset yang ada dalam penelitian ini hanya 400 dataset, sedangkan peneliti menggunakan 450 dataset. Selain itu, penelitian ini juga mengimplementasikan sistem pakar tersebut ke dalam aplikasi berbasis Android, yang memungkinkan pengguna untuk mendiagnosis penyakit tanaman sawi secara langsung melalui perangkat mobile mereka, suatu aspek yang belum dijelajahi dalam penelitian sebelumnya.
Penelitian  lain  yang  berjudul  “Eksplorasi  spektroskopi  fluoresensi  sinkron  total  dikombinasikan  dengan convolutional  neural  network  terlatih  dalam  identifikasi  dan  kuantifikasi  minyak  nabati”[9].  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  jaringan  saraf  konvolusi  (CNN),  terutama  VGG-16  sebagai  ekstraktor  fitur,  dalam kombinasi  dengan  metode  TSyF  dapat  membedakan  jenis  minyak  nabati,  mengidentifikasi  minyak  nabati  yang

## Muhammad Yusuf, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Sawi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Berbasis Android
teradulterasi  dan  palsu  dengan  tingkat  kesalahan  validasi  sebesar  0.81%.  Terdapat  perbandingan  antara  penelitian  ini dengan  penelitian  peneliti  yakni  dataset  yang  terdapat  pada  penelitian  ini  hanya  344  dataset,  sedangkan  peneliti menggunakan  450  dataset.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memperluas  jumlah  dataset  yang  digunakan  dan memperkenalkan inovasi baru dalam bentuk aplikasi mobile untuk memudahkan akses dan penggunaan sistem pakar oleh para petani dan pengguna lainnya.
Adapun  penelitian  lainnya  yaitu  “Arsitektur  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Alexnet  Untuk Mengklasifikasi  Hama  Pada  Citra  Daun  Tanaman  Kopi”[10].  Hasil  penelitian  ini  yaitu,  arsitektur  CNN  Alexnet menghasilkan  akurasi  antara  69,44%  hingga  80,56%.  Selain  itu  terdapat  perbandingan  antara  penelitian  ini  dengan penelitian  peneliti  yaitu  pada  dataset,  dimana  dataset  yang  terdapat  pada  penelitian  ini  hanya  300  dataset,  sedangkan peneliti menggunakan 450 dataset. Perbedaan pada penelitian ini bertujuan untuk memperluas dan meningkatkan hasil yang  telah  dicapai  sebelumnya  dengan  menggunakan  450  dataset,  yang  diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  dan kinerja model dalam diagnosis penyakit pada tanaman sawi.
Terdapat  juga  penelitian  dengan  judul  “Pengenalan  Jamur  Yang  Dapat  Dikonsumsi  Menggunakan  Metode Transfer  Learning  Pada  Convolutional  Neural  Network”[11].  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Convolutional Neural Network dengan metode Transfer Learning dapat mengidentifikasi jamur yang bisa dimakan atau beracun dan didapatkan akurasi lebih dari 86%. Selain itu, terdapat perbandingan antara penelitian ini dalam hal pengumpulan dataset, dimana pada penelitian ini masih menggunakan dataset dari situs Kaggle sedangkan peneliti menggunakan dataset secara primer yaitu dengan  mengambil  gambar  langsung  di  lapangan.  Perbedaan  ini diharapkan  bisa  memberikan  hasil yang lebih representatif serta akurat.
Penelitian  terakhir  yang  dijadikan  referensi  yaitu  “Deteksi  hama  pada  daun  apel  menggunakan  algoritma Convolutional Neural Network”[12]. Hasil penelitian mengungkapkan bahwasanya ukuran citra, augmentasi  data, dan jumlah epoch (iterasi) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap akurasi model deteksi hama. Berdasarkan uji coba, model CNN pada parameter ukuran citra 256x256, augmentasi data horizontal flip, vertical flip, dan random rotation, serta jumlah epoch ke-60, didapatkan akurasi dengan data asli yakni 94,85%. Perbedaan yang terdapat pada penelitian ini dalam  hal  pengumpulan  dataset,  dimana  pada  penelitian  ini  masih  menggunakan  dataset  dari  situs  Kaggle  sedangkan peneliti  menggunakan  dataset  secara  primer  yaitu  dengan  mengambil  gambar  langsung  di  lapangan.  Perbedaan  ini diharapkan  mampu  memberikan  hasil  yang  lebih  representatif  serta  akurat  dalam  mengindentifikasi  penyakit  pada tanaman sawi.
Dalam konteks ini, implementasi sistem pakar diagnosa penyakit pada tanaman sawi menggunakan CNN berbasis android bertujuan untuk memberikan solusi yang cepat dan tepat akurat dalam mengidentifikasi penyakit dan memberikan saran pengobatan kepada petani atau individu yang tertarik dengan budidaya tanaman sawi, harapannya penelitian ini bisa meningkatkan  produktivitas  serta  kualitas  hasil  pertanian,  serta  mengurangi  kerugian  yang  diakibatkan  oleh  penyakit tanaman[13][14].  Metode  yang  diterapkan  pada  implementasi  ini  yaitu Convolutinal  Neural  Network (CNN).  CNN merupakan  salah  satu  metode  yang  paling  efektif  dalam  pengolahan  citra.  CNN  mampu  mengekstraksi  fitur  secara otomatis dari citra tanaman sawi yang terserang penyakit dan mampu mengklasifikasikan jenis penyakit dengan tingkat akurasi yang tinggi[15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini melibatkan beberapa tahapan yaitu, identifikasi masalah yaitu menentukan masalah utama yang dihadapi petani sawi dalam mengidentifikasi penyakit tanaman, pengumpulan data yaitu mengumpulkan data atau memberi label kelas terkait penyakit pada tanaman sawi dari seorang pakar, pengembangan Model CNN dengan menggunakan data yang terkumpul untuk melatih model Convolutional Neural Network ( CNN ) dalam mengidentifikasi penyakit tanaman sawi, pengembangan  sistem  dengan Extreme  Programming untuk  membangun  sistem  berbasis  Android  yang mengimplementasikan  model CNN untuk  digunakan  oleh  petani,  selanjutnya  implementasi  hasil  dari  pengembangan aplikasi,  dan  menguji  sistem  yang  dibangun  dalam  kondisi  nyata  untuk  memastikan  fungsionalitasnya,  terakhir  yaitu kesimpulan  dan  saran  dalam  hengevaluasi  hasil  penelitian  dan  memberikan  rekomendasi  untuk  pengembangan  lebih lanjut.
Pada gambar 1 pada alur penelitian merupakan tahapan atau alur yang digunakan pada penelitian. Dalam tahapan ini  peneliti  menggunakan  tahapan  metode Extreme  Programming (XP)  sebagai  pengembangan  perangkat  lunak.  Ada beberapa  tahap  pada  metode Extreme  Programming, pada  tahap  pertama,  yaitu  perencanaan,  langkah  yang dilakukan adalah menganalisis rencana kebutuhan yang diperlukan untuk pengembangan sistem. Selanjutnya, pada tahap desain, beberapa  visualisasi dibuat yaitu flowchart, usecase,  diagram aktivitas, serta antarmuka pengguna  agar alur penelitian yang sedang diterapkan bisa dijelaskan. Kemudian, pada fase pengkodean, sesudah model tensotflow terbuat, file ini akan diganti formatnya menjadi .tflite, ini nantinya digunakan dalam pembuatan aplikasi android. Terakhir, tahap pengujian dilaksanakan agar bisa memastikan dengan teliti semua fitur fungsional software .
Muhammad Yusuf, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Sawi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Berbasis Android
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Pengembangan Model CNN
Pada  fase  ini  model Convolutional  Neural  Network akan  dikembangkan  agar  bisa  menerapkan  Deep  Learning  dalam mengidentifikasi  jenis  penyakit  sawi  berdasarkan  dengan  rancangan  sebelumnya,  model  ini  dikembangkan  dengan algoritma  Convolutional  Neural  Network,  memakai  bahasa  pemrograman  Python,  library  TensorFlow  Lite  dalam membangun model deteksi, serta untuk menjalankan program menggunakan notebook dari Google Colab [16].
a. Dataset
Dataset yang digunakan peneliti yaitu sawi dan terdiri atas 3 kelas yaitu leaf miner, ulat grayak, dan busuk daun. Dataset yang sudah didapat lalu dikumpulkan dengan cara gambar-gambar diambil langsung di lokasi studi kasus. Setelah itu, dataset di letakkan ke Google Drive yang memiliki fungsi sebagai tempat penyimpanan di Google Colab.
b. Pelabelan Dataset
Pada fase ini dataset yang sudah terkumpul akan diberi label sesuai kelas yaitu leaf miner, ulat grayak, dan busuk daun.
c. Split Data
Pada fase ini dilakukan pembagian dataset yang sudah terkumpul di dalam 3 kelas dengan pembagian 70% data latih, 20% data uji dan 10% data validasi.
d. Processing Data
Selanjutnya, pada langkah ini peneliti menerapkan pemrosesan data dengan mengganti dimensi yaitu height 128, width  128,  channels  3,  dan  batch  size  64.  Pemrosesan  data  ini  memanfaatkan  image  data  generator  yang  tersedia  di TensorFlow Lite.
e. Membangun Model CNN
Di fase ini, peneliti merancang model agar bisa menjalankan aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit sawi dengan menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN). Disamping hal tersebut, peneliti juga menerapkan arsitektur model yaitu VGG-16. Untuk membangun aplikasi, pada tahap pertama convolution layer akan dilakukan pengurangan informasi citra dari inputan yang dimasukkan untuk mengekstraksi fitur-fitur penting, kemudian pooling dilakukan untuk

## Muhammad Yusuf, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Sawi Menggunakan Metode Convolutional Neural
mereduksi ukuran fitur yang dihasilkan oleh lapisan pertama untuk memperkecil resolusi dari fitur dan mempertahankan informasi  penting  tersebut  untuk  mempercepat  komputasi,  kemudian  masuk  ke  fully  connected  layer  untuk mengklasifikasikan  hasil  yang  didapat  dari  tahap  pooling,  selanjutnya  dataset  akan  di  resize  menjadi  224x224  piksel kemudian  akan  dibagi  menjadi  dua  data yaitu data  latih untuk  menjadi  inputan  dari  pelatihan  CNN  dengan  arsiteksur VGG-16,  dan  data  uji.  Setelah  model  dibangun  data  uji  akan  digunakan  untuk  uji  kinerja  sistem  pada  model  yang dibangun.
f. Trainning Model
Pada tahap ini dilakukan pelatihan data dengan jumlah epoch 30 dan melakukan pengujian terhadap model VGG- 16 untuk sistem yang telah dikembangkan.
g. Pengujian Model
Di langkah ini, peneliti menerapkan pengujian terhadap model yang sudah dikembangkan dalam menyusun skrip evaluasi agar memverifikasi keakuratan prediksi. Data yang dipakai pada t esting tentunya berbeda pada data pelatihan serta validasi.
h. Saving Model
Di langkah ini, peneliti akan melakukan penyimpanan model agar nantinya bisa diterapkan pada aplikasi. Hasil pada proses ini akan menghasilkan file dengan format .h5. Selanjutnya, data latihan akan dikonversi menjadi TensorFlow Lite  untuk  mempermudah  pemodelan  aplikasi  di  Android.  Setelah  konversi  selesai,  aplikasi  akan  dimodelkan  dengan memakai Android Studio.

## 2.3 Pengembangan Sistem
Dalam tahap pengembangan sistem, peneliti merancang serta membangun seuatu aplikasi yang nantinya diterapkan dalam pemecahan  masalah  yang  sudah  diuraikan  Latar  Belakang  yaitu  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Sawi Menggunakan metode CNN Berikut adalah tahapan-tahapan pada metode metode Extreme Programming [17][18]:
a. Planning
Fase ini mencakup penentuan konteks bisnis aplikasi, definisi output, fitur-fitur yang tersedia, fungsi aplikasi yang dikembangkan, penentuan waktu hingga biaya, serta alur kinerja aplikasi.
b. Design
Pada  fase  desain  ini,  dibuat  visualisasi  flowchart  yang  bertujuan  dalam  menjelaskan  visualisasi  proses  kinerja aplikasi yang ingin dibuat. Hal ini bisa terlihat di gambar 2 berikut:

## Muhammad Yusuf, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Sawi Menggunakan Metode Convolutional Neural
Pada gambar 2 di atas terdapat 3 menu yaitu  deteksi, jenis penyakit dan tentang. Pada halaman deteksi pengguna dapat melakukan proses deteksi menggunakan kamera ataupun dari gallery dan akan mendapat hasil  deteksi, lalu pada halaman jenis penyakit pengguna bisa mendapat informasi penyakit dan cara penanganannya, dan halaman tentang untuk melihat informasi tentang aplikasi.
c. Coding
Di fase ini sesudah pembuatan model tensorflow lite, ekstensi file nantinya diubah menjadi file dengan ekstensi . tflite dimana  ini  nantinya  diterapkan  pada  pembuatan  aplikasi  android.  Pengembangan  aplikasi  ini  akan  dikerjakan dengan memanfaatkan perangkat lunak Android Studio dan bahasa pemrograman Java.
d. Testing
Tahap  pengujian  dilakukan  melalui  pengujian blackbox ,  yang  berarti  diperiksa  dalam  keseluruhan  semua  fitur fungsional  pada software .  Pada  pengujian  awal  dilihat  apakah  aplikasi  telah  terpenuhi  persyaratan  yang  diinginkan. Kemudian, penguji memeriksa sebuah input apakah valid atau tidak untuk dipastikan kalau proses berjalan secara baik dan benar. Sesudah testing selesai, penguji memberikan semua bug yang dittemui untuk developer bisa memperbaikinya.

## 2.4 Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  network  (CNN)  merupakan  bagian  dari  kelompok  jaringan  saraf  tiruan  yang  diterapkan  dalam mengenali dan memproses gambar. CNN meniru cara interaksi neuron dalam otak kita, dan memiliki  arsitektur serupa. Secara prinsip CNN tidak berbeda jauh dengan jenis Neural Network lainnya, terdiri dari neuron dengan bobot, bias, dan fungsi aktivasi[19].

## 2.5 Android
Operasi Android terutama dirancang untuk layar sentuh layar sentuh seperti ponsel, tablet, dan smartphone. OS Android adalah  berdasarkan  kernel  Linux  dan  software  dari  sumber  terbuka  lainnya.  Kita  tahu  bahwa  Android  adalah  sumber terbuka, sehingga menjadi sistem operasi yang paling cepat berkembang untuk ponsel. Sistem operasi seluler juga disebut sebagai OS seluler yang mencakup layar sentuh, seluler, Bluetooth, Wi-Fi, GPS navigasi seluler, kamera HD, kamera video, kamera video, pengenalan suara pengenalan suara, pemutar musik, perekam suara, browser[20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan dataset sawi yang terdiri atas berbagai macam penyakit, lalu terbagi menjadi 3 kelas yaitu leaf miner, busuk daun, dan ulat grayak. Dataset ini telah terkumpul selama peneliti mengadakan observasi
Tabel 1. Dataset penyakit No Label Train Validation Test 1. Busuk Daun 109 19 34 2. Leaf Miner 103 13 28 3. Ulat Grayak 103 13 28 Jumlah 350 45 90
Dari tabel 1, terlihat bahwa dataset terbagi menjadi 3 kelas yang terbagi dalam 3 folder yakni train, validation, serta test. Pada folder train terbagi atas 3 kelas dengan jumlah 350 dataset. Pada folder validation dengan 3 kelas berjumlah 45 dataset. Dan pada folder test dengan 3 kelas berjumlah 90 dataset. Total seluruh dataset yang dipakai di penelitian ini yaitu 450 dataset.

## 3.2 Pengembangan Model CNN
a. Dataset
Dataset yang digunakan peneliti yaitu sawi yang terbagi menjadi 3 kelas, yaitu leaf miner, ulat grayak, dan busuk daun. Dataset yang sudah didapat lalu dikumpulkan dengan mengambil gambar langsung di lokasi studi kasus. Contoh dataset bisa dilihat di gambar 3.

## Muhammad Yusuf, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Sawi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Berbasis Android
Pada gambar 3 di atas ialah contoh dataset dari penyakit sawi yaitu Ulat Grayak, Busuk Daun, dan Leaf Miner .
b. Pelebelan dataset
Di langkah ini data yang sudah terkumpul akan diberi label sesuai kelas yaitu leaf miner, ulat grayak, dan busuk daun.
c. Split data
Di langkah ini peneliti melakukan pembagian dataset yang telah terkumpul ke dalam 3 kelas dengan pembagian 70% data latih, 20% data uji dan 10% data validasi
d. Procesing data
Di langkah ini peneliti melakukan pemrosesan data dengan cara mengubah dimensi yaitu height 128, width 128, channels 3, dan batch size 64. . Pemrosesan data ini memanfaatkan image data generator yang tersedia di TensorFlow Lite.

## e. Membangun model CNN
Di langkah ini peneliti menerapkan arsitektur model VGG-16 Untuk membangun sistemVGG-16 terdiri dari 16 lapisan total, termasuk 13 lapisan konvolusional dan 3 lapisan yang benar-benar terhubung. Untuk membentuk lapisan konvolusional, digunakan kernel 3x3  melalui strides 1. Di setiap blok akhir, max pooling  dilakukan melalui strides 2, serta ukuran pooling adalah 2x2. Berikut kode yang digunakan pada google colaboratory:
Gambar 4. Pembuatan Model
Pada gambar 4 di atas ialah pembuatan Model VGG-16 dengan memakai generator gambar library Tensorflow menggunakan img_shape 128 x 128.
f. Trainning Model
Setelah  melalui  proses  pembuatan  model,  selanjutnya  pada  fase  ini  peneliti  melakukan  pelatihan  data  dengan jumlah epoch 30 dan menguji model VGG-16 untuk sistem yang dibangun. Waktu pelatihan yang dilakukan yaitu kurang lebih 1 jam. Berikut grafik dari hasil training yang dilakukan:
Pada  gambar  5  di  atas  menampilkan grafik  akurasi  train yang  hampir mencapai  angka 1  seiring bertambahnya epoch, baik di dataset training maupun validation. Sehingga di epoch ke-15 didapatkan setiap nilai akurasi training dan

## Muhammad Yusuf, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Sawi Menggunakan Metode Convolutional Neural
validation yaitu 0,9937 dan 0,9778. Garis merah pada grafik menunjukkan accuracy data training, sementara grafik warna hijau menunjukkan accuracy data validation.
Gambar 6. Grafik Loss Trainning dan Validation
Gambar 6 di atas, menampilkan grafik loss trainning yang mendekati angka 0 sejalan dengan bertambahnya epoch untuk dataset training dan validation . Nilai loss trainning adalah 0,0065, dan nilai loss validation yaitu 0,0609. Pembeda antara grafik loss dapat dilihat berdasarkan warna pada garis grafik. Pada garis grafik menampilkan loss yang mendekati nilai  0,  oleh  karena  itu  bisa  disimpulkan  kalau trainning serta validation sudah  berhasil  mengklasifikasi  secara  baik. Disamping hal tersebut, loss trainning dan validation terletak di posisi yang cukup sama atau paralel sepanjang waktu yang dilakukan, maka dari itu grafik ini bisa disebut grafik goodfit , yang menunjukkan bahwa kegagalan pelatihan pada dataset yang sama daripada yang ditunjukkan pada grafik.
g. Pengujian Model
Di langkah ini untuk mengukur tingkat akurasi pada arsitektur VGG-16 serta pengujian pada label prediksi maka perlu dilakukan pengujian model. Berikut hasil confusion matrix pada gambar 7.

## Gambar 7. Confusion Matrix
Berdasarkan  gambar  7  tersebut,  prediksi  menggunakan  arsitektur  VGG-16  berdasarkan  dengan  menggunakan confusion matrix. Dari pengujian kelas Busuk Daun, Precision bisa tercapai di angka 100%, Recall 100% dan f1-score 100%. Lalu dari kelas Leaf Miner pengujiannya didapatkan Precision tercapai di angka 100%, Recall 86% dan f1-score 92%. Dan dari pengujian kelas Ulat Grayak, Precision mendapat hasil di angka 88%, Recall 100% dan f1-score 93%. Dengan demikian, penggunaan model VGG-16 dapat menghasilkan tingkat akurasi 96%.
h. Saving Model
Di langkah ini, untuk menerapkan model pada aplikasi maka perlu dilakukan saving model. Hasil pada pemrosesan nantinya dapat menghasilkan file dengan format .h5. Selanjutnya, data latihan akan dikonversi menjadi TensorFlow Lite untuk  mempermudah  pembuatan  aplikasi  pada  Android.  Setelah  konversi  selesai,  akan  dilakukan  pembuatan  aplikasi dengan memakai software Android Studio.
Muhammad Yusuf, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Sawi Menggunakan Metode Convolutional Neural

## Network Berbasis Android

## 3.3 Implementasi Aplikasi
Berikut merupakan tampilan implementasi aplikasi yang telah dibangun, dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Implementasi aplikasi Tampilan Halaman Keterangan
Gambar 8. Halaman Splash
Halaman splash digunakan  untuk  halaman  loading  dari  aplikasi.  Pengguna akan  menunggu  selama  4  detik  pada  halaman  ini  sebelum  masuk  pada halaman utama aplikasi.
Gambar 9. Halaman utama
Halaman  utama  ini  digunakan  untuk  memilih  fitur,  terdapat  3  fitur  dalam halaman ini yaitu deteksi, jenis penyakit dan tentang.
Halaman ini digunakan untuk mendeteksi penyakit tanaman sawi, dengan 2 tombol pada  menu  yakni  ambil  gambar  yaitu  bisa  pengambilan  gambar dengan langsung dan galeri untuk pengambilan gambar pada galeri. Terdapat juga solusi berdasarkan penyakit yang terdeteksi.
Muhammad Yusuf, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Sawi Menggunakan Metode Convolutional Neural

## Network Berbasis Android
Gambar 10. Halaman deteksi
Gambar 11. Halaman jenis penyakit
Halaman ini digunakan untuk melihat informasi penyakit tanaman sawi dan cara mengatasinya.
Gambar 12. Halaman tentang
Halaman  ini  memiliki  fungsi  dalam  melihat  informasi  cara  penggunaan aplikasi, informasi tentang pakar, dan informasi pembuat aplikasi.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  pengembangan  aplikasi  sistem  pakar  untuk mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  sawi  secara  akurat  dan  cepat  menggunakan  algoritma  CNN  telah  berhasil. Algoritma CNN, yang merupakan metode dalam bidang kecerdasan buatan, telah diterapkan secara efektif dalam sistem pakar  ini.  Aplikasi  ini  berhasil  diimplementasikan  pada  sistem  pakar  berbasis  android  dengan  menggunakan  bahasa

## Muhammad Yusuf, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Sawi Menggunakan Metode Convolutional Neural
pemrograman Java dan Python. Hasil dari pengujian usability menunjukkan skor sebesar 80%, yang mengindikasikan bahwa  penelitian  ini  berhasil  dilaksanakan  sesuai  dengan  perancangan  sistem  yang  telah  dibuat.  Implementasi  deep learning  dalam  mengidentifikasi  jenis  penyakit  pada  tanaman  sawi  menggunakan  Convolutional  Neural  Network, khususnya  model  VGG-16, menghasilkan  tingkat  akurasi yang  sangat  tinggi  pada  F1-Score,  yaitu  sebesar  96%.  Pada pengujian kelas Busuk Daun, terdapat 34 prediksi berhasil dan tidak ada prediksi yang gagal. Pada pengujian kelas Leaf Miner, terdapat 24 prediksi berhasil dan 4 prediksi gagal. Sementara itu, pada pengujian kelas Ulat Grayak, terdapat 28 prediksi berhasil dan tidak ada prediksi yang gagal. Hasil ini menunjukkan bahwa proses identifikasi jenis penyakit pada tanaman sawi berhasil dilakukan dengan sangat baik.

## REFERENCES
[1] M. D. Sartika, W. D. Andika, and S. Sumarni, “Literature Review : Motivasi yang Diberikan Kepada Anak Dalam Mengkonsumsi Sayuran,” J. Pendidik. Anak, Vol. 11 (1), 2022, Hal. 30-39 , vol. 11, no. 1, pp. 30–39, 2022.
[2] N. S. Damayanti, D. W. Widjajanto, and S. Sutarno, “Pertumbuhan dan produksi tanaman sawi Pakcoy (Brassica rapa l.) akibat dibudidayakan  pada  berbagai  media  tanam  dan  dosis  pupuk  organik,” J.  Agro  Complex ,  vol.  3,  no.  3,  p.  142,  2019,  doi: 10.14710/joac.3.3.142-150.
[3] M.  Delfiya  and  N.  Ariska,  “Pengaruh  Kombinasi  Media  Tanam  Terhadap  Pertumbuhan  dan  Hasil  Tanaman  Sawi  (Brassica Juncea L.),” COMSERVA Indones. J. Community Serv. Dev. , vol. 1, no. 9, pp. 614–622, 2022, doi: 10.36418/comserva.v1i9.124.
[4] Yuli Ataribaba, Petrus Selestinus Peten, and Carolina Diana Mual, “Pengaruh Pupuk Hayati terhadap Pertumbuhan Tanaman Sawi (Brassica juncea L.) di Kampung Sidomulyo, Distrik Oransbari, Kabupaten Manokawari Selatan, Provinsi Papua Barat,” J. Trit. , vol. 12, no. 2, pp. 66–78, 2021, doi: 10.47687/jt.v12i2.215.
[5] H. Sastypratiwi and R. D. Nyoto, “Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 2, p. 250, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i2.40914.
[6] M.  Krichen,  “Convolutional  Neural  Networks:  A  Survey,” Computers ,  vol.  12,  no.  8,  pp.  1–41,  2023,  doi: 10.3390/computers12080151.
[7] A.  Permana  and  K.  Budayawan,  “Aplikasi  Android  Pengklasifikasi  Semantik  Teks  Menggunakan  Tensorflow  Lite  Pada Ringkasan  Karya  Ilmiah,” Voteteknika  (Vocational  Tek.  Elektron.  dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  4,  p.  128,  2020,  doi: 10.24036/voteteknika.v8i4.110349.
[8] M. Liu, H. Deng, and W. Dong, “Identification of Mangrove Invasive Plant  Derris Trifoliate Using UAV Images and Deep Learning  Algorithms,” IEEE  J.  Sel.  Top.  Appl.  Earth  Obs.  Remote  Sens. ,  vol.  15,  pp.  10017–10026,  2022,  doi: 10.1109/JSTARS.2022.3223227.
[9] X. Wu, Z. Zhao, R. Tian, S. Gao, Y. Niu, and H. Liu, “Exploration of total synchronous fluorescence spectroscopy combined with pre-trained convolutional neural network in the identification and quantification of vegetable oil,” Food Chem. , vol. 335, no. July 2020, p. 127640, 2021, doi: 10.1016/j.foodchem.2020.127640.
[10]  A. Irfansyah, D., Mustikasari, M., & Suroso, “Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) Alexnet Untuk Klasifikasi Hama Pada Citra Daun Tanaman Kopi,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 6, no. 2, pp. 87–92, 2021.
[11]  E.  I.  Haksoro  and  A.  Setiawan,  “Pengenalan  Jamur  Yang  Dapat  Dikonsumsi  Menggunakan  Metode  Transfer  Learning  Pada Convolutional Neural Network,” J. ELTIKOM , vol. 5, no. 2, pp. 81–91, 2021, doi: 10.31961/eltikom.v5i2.428.
[12]  D.  Husen,  K.  Kusrini,  and  K.  Kusnawi,  “Deteksi  Hama  Pada  Daun  Apel  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural Network,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, p. 2103, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4667.
[13]  M.  Megawaty  and  N.  Huda,  “Pembaharuan  Sistem  Penentuan  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Penyakit  pada  RSUD  Sekayu Menggunakan  Pendekatan  Extreme  Programming,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  1,  p.  66,  Jan.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2273.
[14]  H.  Fonda,  “KLASIFIKASI  BATIK  RIAU  DENGAN  MENGGUNAKAN  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORKS (CNN): KLASIFIKASI BATIK RIAU DENGAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN),” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1 SE-Articles, pp. 7–10, May 2020, doi: 10.33060/JIK/2020/Vol9.Iss1.144.
[15]  F. N. Cahya, N. Hardi, D. Riana, and S. Hadiyanti, “Klasifikasi Penyakit Mata Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” Sistemasi , vol. 10, no. 3, p. 618, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1248.
[16]  F.  F.  Maulana  and  N.  Rochmawati,  “Klasifikasi  Citra  Buah  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” J.  Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 02, pp. 104–108, 2020, doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p104-108.
[17]  F.  Mahardika,  M.  Khoiri,  and  M.  Al  ‘Amin,  “Implementasi  Extreme  Programing  pada  Sistem  Informasi  Penggajian  untuk Peningkatan  Pelayanan  kepada  Karyawan,” Hello  World  J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  74–84,  2023,  doi: 10.56211/helloworld.v2i2.274.
[18]  I.  Tarsini  and  R.  Anggraeni,  “Explore  flowchart  and  pseudocode  concepts  in  algorithms  and  programming,” Indones.  J. Multidiscip. Sci. , vol. 3, no. 5, 2024, doi: 10.55324/ijoms.v3i5.807.
[19]  R. Soekarta, S. Aras, and Ahmad Nur Aswad, “Hyperparameter Optimization of CNN Classifier for Music Genre Classification,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 7, no. 5, pp. 1205–1210, 2023, doi: 10.29207/resti.v7i5.5319.
[20]  P. S. Uttarwar, R. P. Tidke, D. S. Dandwate, and U. J. Tupe, “A Literature Review on Android -A Mobile Operating System,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 1–6, 2021