Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Perbandingan Metode Efficientnet-B3 dan Mobilenet-V2 Untuk Identifikasi Jenis Buah-buahan Menggunakan Fitur Daun
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Jl. Phh. Mustofa No. 23 Kota Bandung yusufm.itenas.ac.id, fiqryzaelani2323@gmail.com

## Abstrak
Teknologi  pada  zaman  sekarang  semakin berkembang  dengan  pesat  dalam  berbagai  bidang. Manfaat  dari  perkembangan  teknologi  ini  tentu  saja dapat  membantu  pekerjaan  manusia  di  berbagai bidang. Misalkan dalam bidang perkebunan, pengembangan  untuk  kualitas  pada  buah-buahan bahkan sampai pada bidang pendidikan. Salah satunya adalah pengidentifikasian jenis buah-buahan dibutuhkan  agar  masyarakat  umum  khususnya  anak- anak  dapat  membedakan  jenis  buah-buahan  dengan cara  melihat bentuk daun, sehingga dapat bermanfaat untuk  menambah  wawasan  mengenai  buah-buahan. Untuk  orang  awam  pasti  cukup  sulit  dalam mengetahui  jenis  buah  apa  dari  daun  tersebut.  Oleh karena  itu  penelitian  ini  mengusulkan  algoritma Convolution Neural Network dengan membandingkan arsitektur EfficientNet-B3 dan  MobileNet-V2 dengan cara  mengatur beberapa parameter pada setiap  model untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  terbaik  dalam mendeteksi  jenis  buah-buahan  menggunakan  fitur daun.  EfficientNet-B3  dan  MobileNet-V2  merupakan model Pre-trained dari  CNN  yang  telaj  dilatih  pada suatu dataset yang cukup besar yaitu ImageNet. Hasil yang dihasilkan dari penelitian ini dengan menerapkan  beberapa  parameter  seperti  penggunaan epoch, optimizer Adam, optimizer Adamax, optimizer sgd,  bathsize .  Untuk  EfficientNet-B3  epoch  20 optimizer sgd menghasilkan akurasi 0,2370 atau 23%, sedangkan  EfficientNet-B3  epoch  50 optimizer Adamax menghasilkan  akurasi  0,3051  atau  30%. Selain itu penelitian pada model MobileNet-V2 epoch 20 optimizer Adam menghasilkan akurasi 0,9914 atau 99%,  sedangkan  MobileNet-V2  epoch  50 optimizer Adamax menghasilkan akurasi 0,9860 atau 98%.
Kata  kunci:  Daun, Convolution  Neural  Network , EfficientNet-B3, MobileNet-V2

## Abstract
Today's technology is growing rapidly in various fields.  One  of  the  benefits  of  technological developments  are  helping  human  to  work  in  various fields,  for  instance,  in  the  field  of  plantations, development  for  the  quality  of  fruits  and  even  in  the field of education. One of them is identifying the types of fruits that are needed by citizen even children. They can easily distinguish the types of fruits by looking at the shape of the leaves, so that it can help to increase their  knowledge  about  fruits.  For  ordinary  people,  it must be quite difficult to know what kind of fruit on its leaf.  Therefore,  this  study  proposes  a  Convolution Neural  Network  proposal  by  comparing  the architecture  of  EfficientNet-B3  and  MobileNet-V2  by setting  several  parameters  to  get  the  best  accuracy value  in  detecting  fruit  types  using  leaf  features. EfficientNet-B3  and  MobileNet-V2  are  pre-trained models  from  CNN  that  tell  a  fairly  large  dataset, namely  ImageNet.  The  results  obtained  from  this study are applied several  parameters such as the use of  epoch,  optimizer  Adam,  optimizer  Adamax, optimizer sgd, bathsize. For EfficientNet-B3 epoch 20 optimizer  sgd  produces  an  accuracy  of  0.2370  or 23%,  while  EfficientNet-B3  epoch  50  optimizer Adamax  produces  an  accuracy  of  0.3051  or  30%.  In addition,  research  on  the  MobileNet-V2  epoch  20 optimizer Adam resulted in an accuracy of 0.9914 or 99%,  while  the  MobileNet-V2  epoch  50  optimizer Adamax resulted in an accuracy of 0.9860 or 98%.
Keywords: Leaf,  Convolution  Neural  Network, EfficientNet-B3, MobileNet-V2
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia adalah negara tropis yang memiliki  keanekaragaman  buah-buahan,  termasuk buah jeruk, tomat, jangung dan lain sebagainya, buah- buahan itu sendiri banyak tumbuh subur dan memiliki manfaat  yang  tidak  diketahui  oleh  banyak  orang. Definisi  buah-buahan  secara  umum  dapat  diartikan salah  satu  bagian  tanaman  yang  berdaging  dan  dapat dimakan  (Putra  et  al.,  2021).  Teknologi  pada  zaman sekarang  semakin  berkembang  dengan  pesat  dalam berbagai bidang. Manfaat dari perkembangan teknologi  ini  tentu  saja  dapat  membantu  pekerjaan manusia  di  berbagai  bidang.  Misalkan  dalam  bidang perkebunan, pengembangan untuk kualitas pada buah- buahan bahkan sampai pada bidang pendidikan. Salah satunya  adalah  pengidentifikasian  jenis  buah-buahan dibutuhkan  agar  masyarakat  umum  khususnya  anak- anak  dapat  membedakan  jenis  buah-buahan  dengan melihat  bentuk  daun,  sehingga  dapat  bermanfaat untuk menambah wawasan mengenai buah-buahan.
Penelitian  yang  akan  dilakukan  adalah mengukur  tingkat  akurasi  terbaik  pada  model EfficientNet-B3  dan  MobileNet-V2  dengan  cara mengukur parameter yang terdapat pada setiap model. Efficientnet-B3  merupakan  model  dari  CNN  yang dapat  memprediksi  dan  mengklasifikasi  objek  secara akurat  karena  memiliki  jaringan  yang  lebih  luas dengan  lebih  besar,  lebar,  kedalaman,  atau  resolusi cenderung  mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi (Anggiratih,  Endang,  et  al.,  2021).  Efficientnet-B3 juga  merupakan  model  CNN  yang  memanfaatkan spesifikasi  yang  terdiri  dari  2 convolution  layer ,  7 mobile bootleneck convolution layer , 1 pooling layer , dan  1 fully  connected  layer ,  menghasilkan  12M parameter.  Perbedaan  mendasar  antara  arsitektur MobileNetV2  dan  arsitektur  CNN  pada  umumnya adalah  penggunaan  lapisan  atau convolution  layer dengan ketebalan  filter  yang sesuai dengan ketebalan dari  input  image.  MobileNetV2  membagi  konvolusi menjadi depthwise convolution dan pointwise convolution (Budiman., et al., 2021).

## II. M ETODE P ENELITIAN
EfficientNet  adalah  arsitektur  CNN  dan memiliki  beberapa  varian.  Sistem  ini  menggunakan metode penskalaan yang menskalakan semua dimensi
secara  seragam  menggunakan  koefisien  gabungan. Arsitektur  Efficientnet  B3  mempunyai  spesifikasi yang  terdiri  dari  2 convolution  layer, 7 mobile bottleneck  convolution  layer ,  1 pooling  layer ,  dan  1 fully  connected  layer ,  menghasilkan  12M  parameter. Struktur  layer  Efficientnet  B3  pada  dasarnya menggunakan  struktur  layer  Efficientnet  B0  hanya saja yang berbeda adalah jumlah layer-nya.
Seperti  pada  gambar1  berikut  seluruh  lapisan konvolusi  diawali  proses  convolutional  dengan  nilai filter 24 kernel 3 x 3 dan diikuti dengan proses ReLU, selanjutnya  dilakukan  proses  Max  Pooling  dengan filter  32,  kemudian  proses  yang  dilakukan  adalah konvolusi  dengan  filter  32  dengan  kernel  3x3.  Yang diikuti proses fungsi aktivasi ReLU. Proses selanjutnya sama,  dilakukan  hingga  mencapai  lapisan  7  konvolusi dengan filter 384 dan Max Pooling 384. Setelah proses konvolusi,  fungsi  aktivasi  ReLU,  dan  Max  Pooling selesai akan dilakukan proses fully connected sebanyak 1  layer  dan  SoftMax.  Pada  proses  ini  berfungsi  untuk mengklasifikasikan  fitur  yang  telah  diperoleh  untuk menghasilkan output berupa kelas dari citra yang di uji.
Ga mba r 1 . Ars itektur Effici entNetB3
MobileNetV2 merupakan salah satu arsitektur  dari  metodologi convolutional  neural network atau  yang  biasa  dikenal  juga  dengan singkatan  CNN  yang  dapat  digunakan  untuk mengatasi  kebutuhan  akan  computing  resource berlebih  atau  yang  memerlukan  komputasi  tinggi.
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Perbedaan  mendasar  antara  arsitektur  MobileNetV2 dan arsitektur CNN pada umumnya adalah penggunaan  lapisan  atau  convolution  layer  dengan ketebalan  filter  yang  sesuai  dengan  ketebalan  dari input  image.  MobileNet  membagi  konvolusi  menjadi depthwise convolution dan pointwise convolution.
Sedangkan  MobileNetV2  menambahkan dua fitur  baru  yaitu linear  bottleneck , dan shortcut connections antar bottlenecks.  Selain  itu  hasil  studi menunjukkan  bahwa optimizer tipe  ADAM  pada arsitektur MobileNetV2 dengan menggunakan ukuran data augmentation menghasilkan  akurasi  yang  baik saat  proses  training  maupun  testing  (Wikarta.,  et  al., 2021). Seperti pada gambar2 arsitektur MobileNetv2
Gambar 2. Arsitektur MobileNet-V2
Pada  proses  pertama  dalam  penggunaan model  MobileNet-V2  citra  akan  di  inputkan,  lalu MobileNet-V2  ini  menggunakan  layer  2D,  dan  akan dilanjut  pada  proses  selanjutnya,  disana  terdapat  17 block jika dikelompokan terdapat block 0-16 atau bisa disebut  bottleneck  1-17.  Seperti  yang  kita  ketahu MobileNet-V2  ini  memiliki  fitur  tambahan  di  bagian bottleneck  layer  di  bagi  2,  kedua  block  tersebut memiliki perbedaan proses  yaitu bypass yang disebut residu .  Lalu  setelah  proses  tersebut  selesai  akan dilakukan pada layer Global Average pooling (GAP). Pada  intinya  model  MobileNet-V2  pada  setiap  block terdapat layer, jika ditotal kan  terdapat  ±150 layer.
Data  augmentation  adalah  tahapan  pre- processing dengan  melakukan  beberapa  proses  di dalamnya  seperti  rescale,  rotation,  flip  transformasi dan  sebagainya.  Augmentasi  data  juga  dilakukan untuk  meningkatkan  ukuran  set  pelatihan  agar mendapatkan banyak gambar yang berbeda.
- Scaling/Rescale
Scaling adalah  membuat  suatu  citra menjadi  lebih  besar  ( Scale  Up )  ataupun lebih  kecil  ( Scale  Down ), Scale  Up adalah  mengulang  satu  pixel  pada  citra sumber  kedalam  beberapa  pixel  pada citra  tujuan,  sedangkan Scale  Down adalah  pixel  pada  citra  sumber  akan dijadikan  satu  pixel,  maka  dari  itu  ada beberapa pixel yang hilang .

## - Rotation
Rotasi  merupakan  suatu  transformasi geometri  yang  memindahkan  nilai  piksel dari  posisi  awal  menuju  ke  posisi  aklhir yang  ditentukan  melalui  nilai  variabel rotasi  sebesar  terhadap  sudut  0  atau garis  horizontal  dari  citra.  Proses  rotasi dapat  dilakuakan  dengan  menggunakan persamaan sebagai berikut:
Dimana  x’ dan  y’ adalah citra output, x dan  y  adalah  citra  input,  x0  dan  y0  adalah titik  pusat  perputaran,  sedangkan  adalah sudut perputaran.
- Flip
Flip atau Fliping adalah salah satu proses geometri  yang  sederhana  dan  memili  3 jenis diantaranya flip horizontal. Vertical . Flip  Horizontal yaitu  pencerminan  pada sumbu  Y,  sedangkan Flip  Vertical pencerminan  pada  sumbu  X.    Berikut merupakan  contoh  citra  dan  perumusan proses Flip horizontal dan Vertical.
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
pooling layer adalah layer yang mengambil  nilai  terbesar  pada  citra  hasil  proses sebelumnya,  biasa  digunakan  2x2  filter  sehingga mengambil  nilai  tertinggi  pada  citra  yang  ada. Tujuan  dari  pooling  layer  adalah untuk menurunkan  sampel feature map  yang dihasilkan oleh  lapisan  konvolusi  ke  dalam  jumlah parameter  yang  lebih  kecil  untuk  mengurangi kompleksitas komputasi (Elgendy, 2019).
Gambar 3. Max pooling dan strides
Average pooling dilakukan untuk mendapatkan nilai rata-rata. Dimana ini dilakukan  untuk  mengurangi  dimensi  feature map.  Dimana  hasil  feature  map  yang  dihasilkan hanya  akan  menjadi  satu  keluaran  output (Redmon & Farhadi, 2018).

## Gambar 4. Average Pooling
Dalam  proses  klasifikasi  melalui  proses seperti flatten, fully-connected, dan softmax
1.  Flatten  Feature  map  yang  dihasilkan masih  berbentuk  multidimensional  array,  maka akan  dilakukan  flatten  yaitu  reshape  feature  map menjadi  sebuah  vektor  agar  bisa  digunakan sebagai inputan dari fully-connected layer.
1. Fully-connected Lapisan  ini  dimana  semua  neuron aktivasi pada layer sebelumnya terhubung  dengan  semua  neuron  di  layer berikutnya  sama  seperti  halnya  jaringan syaraf  tiruan  biasa  dan  akan  menghitung tiap nilai kelasnya.
2. Softmax
Softmax  berfungsi  untuk  menghitung probabilitas  setiap  kelas  target  untuk input  yang  diberikan  rentang  nilai probabilitasnya adalah antara 0 hingga 1.
Gambar 5. Blok Diagram
Dataset yang digunakan Corn Leaf Infection,  Tomato  Leaf  Disease, dan Leaf  Orange,
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Banana  Leaf  Dataset,  Mango  Leaf  Species yang diperoleh dari kaggle dan tersedia untuk umum. Pada penelitian  ini  mendeteksi  7  jenis  buah-buahan menggunakan fitur daun.
Dengan  jumlah  gambar  sebanyak  4312, yaitu gambar daun jagung, daun mangga, daun tomat, daun  mulberry,  daun  pisang,  daun  jeruk,  dan  daun jambu.  Berikut  gambar  6  kelas  dataset  yang  akan  di uji .

## Gambar 6. Dataset
Tahap  pertama  adalah  mempersiapkan dataset  dari  citra  yang  akan  dijadikan  sebagai objek  penelitian.  Dalam  penelitian  ini  objek yang  digunakan  adalah  citra  daun  buah-buahan dari 7 kelas jenis yang berbeda. Dataset tersebut dibagi  menjadi  data  training,  validation  dan testing  dengan  perbandingan  80:10:10  untuk melakukan pengujian model. Sehingga dari total 4.312  total  data  yang  akan  di  training  3232. Dalam  kasus  ini  model  yang  digunakan  untuk perbandingan  adalah  arsitektur  EfficientNetB3 dan  MobileNetV2.  Data  yang  telah  dibagi menjadi  data training dan  data validation tersebut  kemudian  dilakukan pre-processing seperti pada gambar berikut.
Gambar 7. Pre- processing
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses Data Augmentation. Data  Augmentation yaitu  proses meningkatkan ukuran set pelatihan agar mendapatkan  banyak  gambar  yang  berbeda. Tahap  ini  juga  merupakan  cara  lain  untuk mengurangi overfitting sebuah model dengan cara meningkatkan jumlah data pelatihan menggunakan  informasi  suatu  data.  Data  yang berupa  citra  akan  dilakukan  proses  seperti rescale, rotation, flip transformasi.
Kemudian  masuk  pada  tahap  pengujian dengan  model  EfficientNetB3  dan  MobileNetB3, tahapan  proses  training  model  seperti  yang dijelaskan pada gambar berikut:
Pada tahap ini diawali dengan proses convolutional  dengan  nilai  filter  24  kernel  3  x  3 dan  diikuti  dengan  proses  ReLU,  selanjutnya dilakukan  proses  Max  Pooling  dengan  filter  32, kemudian proses yang dilakukan adalah konvolusi  dengan  filter  32  dengan  kernel  3x3. Yang diikuti proses fungsi aktivasi ReLU. Proses selanjutnya  sama,  dilakukan  hingga  mencapai lapisan  7  konvolusi  dengan  filter  384  dan  Max Pooling  384.  Setelah  proses  konvolusi,  fungsi aktivasi  ReLU,  dan  Max  Pooling  selesai  akan dilakukan  proses  fully  connected  sebanyak  1 layer dan SoftMax.
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Berdasarkan
blok penyusun MobileNetV2, dicantumkan detail arsitektur yang memiliki 32 filter pada fully  convolutional layer, diikuti  dengan  19layer  residual  bottleneck. Kemudian  digunakan  ReLU6  sebagai  variabel non-linear karena keunggulannya pada komputasi rendah. Standar kernel 3×3 digunakan, juga batch normalization  pada  tahap  training.  Expansion factor t digunakan pada nilai ukuran input.
Parameter  lain  yang  diperhitungkan seperti  pada  pembuatan  model  ini  yaitu  nilai batch  size  =  64,  optimizer  Adam,  tujuan  untuk memperbaharui  bobot  secara  interaktif  dan mengatur  jumlah  sampel  data  yang  disebarkan yang  didasarkan  pada  data  training.    Setelah melakukan  pelatihan  terhadap  model  yang  sudah dilatih kemudian model di uji untuk menghasilkan  model  yang  terbaik.  Ketika melakukan  pengujian,  model  yang  di  ambil adalah model yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan model akan disimpan untuk melakukan pengujian pada data testing .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  proses  pengujian  pada  model EfficientNetB3  dan  MobileNetV2  terdapat menjadi  7  kelas  dan  dibagi  kedalam  dataset training  dan  testing.  Berikut  tabel  pembagian dataset.
Jumlah  total  dataset  pada  model EfficientNetB3  yaitu  daset  training  3.232  dan Testing  844.  Sedangkan  jumlah  total  pada dataset  model  MobileNetV2  yaitu  dataset training 3.833 dan testing 698.
Akurasi  yang  diperoleh  EfficientNet-B3 epoch  20 optimizer  sgd menghasilkan  akurasi 0,2370  atau  23%  dan  jumlah  loss1,8818. Pengukuran  akurasi  pada  pengidentifikasian jenis  daun  buah-buahan  ini  dilihat  dari  nilai probabilitas  yang  diperoleh  dari  tiap  kelas. Akurasi  model  terhadap  citra  yang  diuji  akan baik  apabila  nilai  probabilitas  mendekati  nilai  1 dimana  nilai  probabilitas  ini  terdiri  dari  rentang 0 hingga 1.
Gambar 8. Grafik akurasi data training dan validasi
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Ga mba r  9 . Gra fik l os s  da ta  tr ai ni ng da n v a lidas i
Gambar  diatas  merupakan  grafik  dari hasil  akurasi  dan  loss  data  training  dan  validasi pada saat pembuatan model. Akurasi merupakan rasio  prediksi  benar  baik  itu  positif  ataupun negatif  dari  seluruh  data  tiap  kelas  yang  ada. Sedangkan  dari loss  function model  dapat mengetahui  apakah  prediksi  sudah  tepat  atau belum.  Dalam  pembuatan  sebuah  model dilakukan  dengan  tujuan  agar  nilai loss nya rendah
Akurasi  yang  diperoleh  EfficientNet-B3 epoch  50 optimizer  Adamax menghasilkan akurasi 0,3051 atau 30% dan jumlah loss 1,6613. Pengukuran akurasi pada pengidentifikasian jenis daun buah-buahan ini dilihat dari nilai probabilitas  yang  diperoleh  dari  tiap  kelas. Akurasi  model  terhadap  citra  yang  diuji  akan baik  apabila  nilai  probabilitas  mendekati  nilai  1 dimana nilai probabilitas ini terdiri dari rentang 0 hingga 1.
Ga mba r 10 . Gra fik a kura s i da ta  tra ining da n va lidas i
Ga mba r 11 . Gra fik l o ss da ta  tra ining da n v a lidas i
Gambar  diatas  merupakan  grafik  dari  hasil akurasi  dan  loss  data  training  dan  validasi  pada  saat pembuatan  model.  Akurasi  merupakan rasio prediksi benar  baik  itu  positif  ataupun  negatif  dari  seluruh data tiap kelas yang ada. Sedangkan dari loss function model dapat mengetahui apakah prediksi sudah tepat atau  belum.  Dalam  pembuatan  sebuah  model dilakukan dengan tujuan agar nilai loss nya rendah.
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Selain  itu  penelitian  pada  model MobileNet-V2  epoch  20 optimizer  Adam menghasilkan  akurasi  0,9914  atau  99%  dan jumlah loss 0,1046.  Pengukuran  akurasi  pada pengidentifikasian  jenis  daun  buah-buahan  ini dilihat dari nilai probabilitas yang diperoleh dari tiap  kelas.  Akurasi  model  terhadap  citra  yang diuji  akan  baik  apabila  nilai  probabilitas mendekati  nilai  1  dimana  nilai  probabilitas  ini terdiri dari rentang 0 hingga 1.
Ga mba r 12 . Gra fik da ta  tra ining  da n va lidas i
Ga mba r 13 . Gra fik l o ss da ta  tra ining  da n v a lidas i
Gambar  di  atas  merupakan  grafik  dari  hasil akurasi  dan  loss  data  training  dan  validasi  pada  saat pembuatan  model.  Akurasi  merupakan  rasio  prediksi benar baik itu positif ataupun negatif dari seluruh data tiap  kelas  yang  ada.  Sedangkan  dari loss  function
model  dapat  mengetahui  apakah  prediksi  sudah  tepat atau  belum.  Dalam  pembuatan  sebuah  model dilakukan dengan tujuan agar nilai loss nya rendah.
Setelah melakukan proses training selanjutnya  model  diuji  atau  dievaluasi  terhadap data  testing.  Proses  evaluasi  ini  mengukur beberapa nilai seperti nilai Precision, Recall, dan F-Score .  Perhitungan  nilai  tersebut  menerapkan konsep weighted  metric dimana weighted  metric biasa  digunakan  dalam  klasifikasi multiclass [15]. Precision merepresentasikan  pengukuran prediksi  positif  dengan  seluruh  nilai  atau  hasil yang  diprediksi  benar  atau  positif. Recall atau sensitivitas  merupakan  rasio  yang  diprediksi benar  (positif)  dengan  seluruh  data  yang  benar dari  tiap  kelas.  Sedangkan F-Score adalah perbandingan nilai rata-rata antara Precision dan Recall .  Tabel  berikut  merupakan  hasil  evaluasi model yang telah dilatih dengan data testing.
Ta bel 1 . Has il eva lua s i mo del Kelas Precision Recall F-Score daun jagung 0.990099 1.000000 0.995025 daun jambu 1.000000 1.000000 1.000000 daun jeruk 0.982456 1.000000 0.991150 daun mangga 1.000000 0.958333 1.000000 daun mulbery 1.000000 1.000000 0.903226 daun pisang 0.958615 1.000000 1.000000 daun tomat 1.000000 0.916667 1.000000
Confusion  matrix merupakan  metode  dalam bentuk  visualisasi  yang  digunakan  untuk  mengukur tingkat keberhasilan atau performa model dalam proses klasifikasi  dalam  machine  learning.  Confusion  matrix juga  sering  disebut  dengan error  matrix yang
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
memberikan  informasi  mengenai  keberhasilan  dan kesalahan  prediksi  mengenai  data  yang  di  uji  [16]. Gambar  berikut  merupakan  representasi  confusion matrix  dari  performa  model  yang  di  lakukan  evaluasi terhadap data uji dengan menampilkan data aktual dan data prediksi yang di lakukan oleh model.
Ga mba r 1 4 . Has il co nfuti on ma trix
Pada gambar gambar di atas dapat dilihat bahwa hasil  prediksi  yang  diperoleh  model  dengan  akurasi terbaik  yaitu  epoch  20  pada  model  MobileNet-V2 kemudian  dievaluasi  terhadap  setiap  kelas  yang  ada pada data uji mendapat hasil yang cukup baik. Untuk kelas  pertama  yaitu  kelas  daun  buah  jagung memperoleh prediksi benar sebanyak 200 data. Tidak ada  kesalahan  prediksi  yang  dilakukan  oleh  model, lalu  prediksi  pada  buah  jambu  memperoleh  prediksi benar sebanyak 56 data. Tidak ada kesalahan prediksi yang  dilakukan  oleh  model,  lalu  prediksi  pada  buah jeruk  memperoleh prediksi  benar sebanyak 174 data. Tidak  ada  kesalahan  prediksi  yang  dilakukan  oleh model,  lalu  prediksi  pada  buah  mangga  memperoleh prediksi benar sebanyak 72 data. Tidak ada kesalahan prediksi  yang  dilakukan  oleh  model,  lalu  prediksi pada  buah  mulberry  memperoleh  prediksi  benar sebanyak 53 data. Tidak ada kesalahan prediksi yang dilakukan oleh model, lalu prediksi pada buah pisang memperoleh  prediksi  benar  sebanyak  54  data.  Tidak ada  kesalahan  prediksi  yang  dilakukan  oleh  model, lalu  prediksi  pada  buah  tomat  memperoleh  prediksi benar  sebanyak  100  data.  Tidak  ada  kesalahan prediksi yang dilakukan oleh model.
Setelah  tahapan  implementasi  hingga  evaluasi model  terhadap  data  uji  telah  selesai,  pada  penelitian ini juga mengimplementasikan model kedalam sebuah
website berbasis Flask sebagai media agar memudahkan  user  melakukan  pengujian  untuk mengetahui  jenis  dari  daun  buah-buahan  yang  ingin diketahui.  Berikut  merupakan  salah  satu  contoh gambarannya.

## Ga mba r 15 . Ha s il prediks i
Pada gambar diatas menghasilkan tujuan dari penelitian  ini  yaitu  menampilkan output berupa  jenis dari  daun  buah-buahan  yang  ingin  diketahui  jenisnya dan  terdapat  beberapa  deskripsi  dari  jenis  atau  nama buah-buahan  itu  sendiri.  Apabila  ingin  mengetahui jenis  lainnya  pengguna  hanya  perlu  memilih  gambar lain dengan  menekan tombol pilih gambar setelah  itu sistem  akan  memprediksi  termasuk  ke  dalam  jenis apakah  gambar  daun  tersebut  yang  di  uji.  Terdapat 7 jenis  daun  buah-buahan  yang  dapat  di  uji  sesuai dataset  yang  digunakan  diantaranya  daun  buah jagung,  tomat,  pisang,  jeruk,  mulberry,  jambu,  dan daun buah mangga.

## IV. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah di implementasikan algoritma Convolutional Neural  Network dengan  arsitektur  EfficientNet- B3  dan  MobileNet-V2.  Pengimplementasian salah  satu  pada  model  tersebut  telah  berhasil memberikan  hasil  yang  cukup  baik  yaitu  model MobileNet-V2 dengan tujuan untuk mengidentifikasi ataupun memprediksi berupa 7 kelas  citra  daun  dengan  jenis  yang  berbeda dengan  menghasilkan output berupa  nama  jenis buah-buahan.  Lalu  Dari  hasil  penelitian  yang
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
telah  di  lakukan  penerapan  model  EfficientNet- B3  dan  MobileNet-V2  dengan  pengaturan beberapa  parameter  seperti  epoch  20  dan  50, batch  size  32  dan  64, optimizer Adam,  Adamax dan Stochastic gradient descent (SGD) mendapatkan  hasil  dengan  akurasi  masing- masing  model  yaitu  EfficientNet-B3  dengan epoch 20 mendapat akurasi 23% dan jumlah loss 1,8818,  lalu  pada  epoch  50  mendapat  akurasi 30%  dan  jumlah  loss  1,6613.  Sedangkan  model MobileNet-V2  dengan  epoch  20  mendapat akurasi  99%  dan  jumlah  loss  0,1046,  lalu  pada epoch 50 mendapatkan  akurasi 98% dan jumlah loss  0,0497,  waktu  yang  digunakan  dalam membuat model EfficientNet-B3 dan MobileNet-V2  dengan  epoch  20  ini  adalah  600 Menit atau sekitar 10 Jam, dan dengan epoch 50 waktu  yang  digunakan  adalah  900  Menit  atau sekitar 15jam.

## REFERENSI
Astiningrum, M., Arhandi, P. P., & Ariditya, N. A.  (2019).  Identifikasi  Penyakit  pada Daun  Tomat  Berdasarkan  Fitur  Warna dan  Tekstur.  In Seminar  Informatika Aplikatif Polinema (pp. 227-230).
Atila,  Ü.,  Uçar,  M.,  Akyol,  K.,  &  Uçar,  E. (2021).  Plant  leaf  disease  classification using EfficientNet deep learning model. Ecological Informatics , 61 , 101182.
Anggiratih,  Endang,  et  al.  "Klasifikasi  Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Model Deep
Learning Efficientnet B3 dengan Transfer
Learning." Jurnal Ilmiah SINUS 19.1 (2021): 75-83.
Alhichri, Haikel, et al. "Classification of remote sensing  images  using  EfficientNet-B3 CNN model with attention." IEEE Access 9 (2021): 14078-14094.
Bhatt, Anant, Amit Ganatra, and Ketan Kotecha.
"COVID-19  pulmonary  consolidations detection in chest X-ray using progressive
resizing and transfer learning techniques." Heliyon (2021): e07211.
Dewi,  R.  K.,  &  Ginardi,  R.  H.  (2014). Identifikasi  Penyakit  pada  Daun  Tebu dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix dan  Color  Moments. Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 1 (2),  70- 77.
Duong, L. T., Nguyen, P. T., Di Sipio, C., & Di Ruscio,  D.  (2020).  Automated  fruit recognition using EfficientNet and MixNet. Computers  and  Electronics  in Agriculture , 171 , 105326.
Fan,  A.,  Stock,  P.,  Graham,  B.,  Grave,  E., Gribonval,  R.,  Jegou,  H.,  &  Joulin,  A. (2020).  Training  with  quantization  noise for  extreme  model  compression. arXiv preprint arXiv:2004.07320 .
Ha,  Q.,  Liu,  B.,  &  Liu,  F.  (2020).  Identifying melanoma images using efficientnet ensemble:  Winning  solution  to  the  siim- isic melanoma classification challenge. arXiv preprint
arXiv:2010.05351 .
Hu,  F.,  Xia,  G.  S.,  Hu,  J.,  &  Zhang,  L.  (2015).
Transferring  deep  convolutional  neural networks  for  the  scene  classification  of high-resolution remote sensing imagery. Remote  Sensing , 7 (11),  14680- 14707.
Ilahiyah, Sarirotul, and Agung Nilogiri.
"Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan
Citra  Daun  Menggunakan  Convolutional
Neural Network." JUSTINDO (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi Indonesia) 3.2 (2018): 49-56. Kurniawan, E. (2015). PERANCANGAN SISTEM  SORTING  BUAH  JERUK MANIS BERBASIS PERBEDAAN WARNA KULIT BUAH. Heuristic , 12 (02).
Yusup Miftahuddin, Fiqry Zaelani S Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 9, No 1, 15 Desember 2022

## E-ISSN : 2407 – 3911
P-ISSN : 2686 - 0333
Nguyen,  T.  T.,  Vien,  Q.  T.,  &  Sellahewa,  H. (2021).  An  efficient  pest  classification  in smart agriculture using transfer learning. EAI  Endorsed  Transactions  on Industrial Networks and Intelligent Systems . Purwandari,  E.  P.,  Hasibuan,  R.  U.,  & Andreswari,  D.  (2018).  Identifikasi  Jenis Bambu Berdasarkan Tekstur Daun dengan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix  dan  Gray  Level  Run  Length
Matrix. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer , 6 (4), 146-151.
Putra,  Ilham  Rizaldy  Widy. LKP:  Deteksi  Jenis Buah-buahan Menggunakan
Deep
Leaning .  Diss.  Universitas  Dinamika,
2021.
Soegeng,  Michael  Kurniawan,  Liliana  Liliana, and  Agustinus  Noertjahyana.  "Penerapan Convolutional  Neural  Network  Untuk Klasifikasi  Kanker  Kulit  Melanoma  Pada Dataset  Gambar  Kulit." Jurnal  Infra 9.1 (2021): 47-51.
Tan,  M.,  &  Le,  Q.  (2019,  May).  Efficientnet:
Rethinking model scaling for convolutional neural networks.
In International  Conference  on  Machine Learning (pp. 6105-6114). PMLR.
Tan,  M.,  Pang,  R.,  &  Le,  Q.  V.  (2020). Efficientdet:  Scalable  and  efficient  object detection. In Proceedings of the
IEEE/CVF conference on computer vision and  pattern  recognition (pp.  10781- 10790).
Widyaningsih,  W.,  Tritoasmoro,  I.  I.,  & Kumalasari,  N.  C.  (2020).  Perbandingan
Klasifikasi Kematangan Buah Kopi Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic  Dan K-Nearest  Neighbor  Dengan  Ekstraksi Ciri Gray Level Co-Occurrrence
Matrix. eProceedingsofEngineering , 7 (2).
Xie, C., Tan, M., Gong, B., Wang, J., Yuille, A. L.,  &  Le,  Q.  V.  (2020).  Adversarial examples  improve  image  recognition.
In Proceedings of the IEEE/CVF Conference  on  Computer  Vision  and Pattern Recognition (pp. 819-828).
Zakariya, M.  A., Astiningrum, M., & Syulistyo, A.  R.  (2020).  Identifikasi  Kualitas  Biji Jagung Manis  Layak Jual dari Warna dan Tekstur  Menggunakan  HSV  dan  Gray Level Run Length Matrix (GLRLM). Jurnal Informatika Polinema , 7 (1), 37-44.