Klasifikasi Penyakit pada Daun Anggur menggunakan Metode Convolutional Neural Network

## KEN RATRI RETNO WARDANI, LAURENTIUS LEONARDI
Institut Teknologi Harapan Bangsa,Indonesia Email: ken_ratri@ithb.ac.id

## ABSTRAK
Penyakit  pada  daun  dapat  mengurangi  kualitas  dan  produktivitas.  Deteksi  atau klasifikasi penyakit pada tanaman memiliki peran yang sangat menonjol di bidang pertanian modern. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui akurasi  klasifikasi objek penyakit pada daun dengan metode Convolutional Neural Network dengan menguji  ukuran  citra,  arsitektur,  nilai learning  rate,  dan  jumlah  epoh  untuk mendapatkan akurasi yang baik. Selain itu menerapkan regularisasi Dropout untuk menghindari overfitting dan algoritma optimisasi RMSProp agar laju pembelajaran beradaptasi  dengan  kondisi  data.  Dataset  yang  digunakan  berupa  citra  daun anggur  sehat  dan  berpenyakit,  berasal  dari  PlantVillage.  Berdasarkan  hasil pengujian, ukuran citra 128 × 128 piksel, arsitektur dengan 5 lapisan konvolusi, nilai learning rate 0.001 dan epoh sebanyak 30 menghasilkan nilai akurasi yaitu 98,5% untuk kelas Black Measles, 98,1% untuk kelas Black Rot dan 99,5% untuk kelas Healthy.
Kata  kunci : Convolutional  Neural  Network,  regularisasi,  Dropout,  optimizer, RMSProp, klasifikasi daun

## ABSTRACT
Leaf  diseases  can  reduce  quality  and  productivity.  Detection  or  classification  of diseases in plants has a very prominent role in modern agriculture. This study aims to  determine  the  classification  accuracy  of  disease  objects  on  leaves  using  the Convolutional Neural Network method by testing image size, architecture, learning rate, and number of epohs to obtain good accuracy. Besides that, it applies Dropout regularization to avoid overfitting and the RMSProp optimization algorithm so that the  learning  rate  adapts  to  data  conditions.  The  dataset  used  is  in  the  form  of images of healthy and diseased grape leaves, from PlantVillage. Based on the test results,  the  image  size  is  128  ×  128  pixels,  the  architecture  with  5  convolution layers, the learning rate is 0.001 and the epoh is 30, which results in an accuracy value of 98.5% for the Black Measles class, 98.1% for the Black Rot class and 99.5 % for Healthy class..
Keywords :  Convolutional  Neural  Network,  regularization,  Dropout,  optimizer, RMSProp, leaf classification,

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian modern telah melihat kemajuan besar dalam teknologi untuk mendeteksi penyakit pada tanaman. Kemajuan teknologi pengolahan citra dan kecerdasan buatan digunakan untuk mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  dalam  pertanian  kontemporer.  Jika  dilakukan identifikasi secara manual, banyak petani yang gagal mengamati pola penyakit pada daun, hal itu  menyebabkan  asumsi  yang  tidak  akurat  dan  merugikan  petani (Kanaka,  dkk,  2019) . Penerapan  metode  dan  teknologi  tujuannya  untuk  menemukan  penyakit  tanaman  dengan lebih  akurat  dan  cepat  sehingga  memungkinkan  pengendalian  dan  pencegahan  penyakit dilakukan lebih dini untuk mengurangi dampak negatif, misalnya hasil panen berkurang.
Banyak penelitian telah dilakukan untuk mengklasifikasi penyakit pada jenis-jenis daun. Salah satunya  adalah  klasifikasi  penyakit  pada  daun  anggur,  menggunakan  citra  daun  yang disegmentasi menggunakan thresholding, Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Radon Transform untuk mengekstraksi fitur citra, dan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mendeteksi penyakit. Hasilnya menunjukkan akurasi sebesar 89.90% (Shweta, dkk, 2018) . Kelemahan dari metode SVM yaitu memiliki beberapa parameter seperti C (yang mengatur tingkat  toleransi  terhadap  kesalahan)  dan  kernel    yang  perlu  diatur  dengan  benar  untuk mencapai klasifikasi terbaik dan tidak cocok untuk dataset yang besar.
Perbandingan metode SVM dan Artificial Neural Network (ANN) diterapkan untuk klasifikasi beragam penyakit pada daun tomat dan jagung. Tujuannya untuk memprediksi penyakit pada tahap  awal  sehingga  dapat  mengambil  tindakan  pencegahan.  Ekstraksi  fitur  menggunakan Histogram of Gradient (HOG). Akurasi terbaik yang diberikan metode SVM 75% sedangkan metode  ANN  memberikan  akurasi  terbaik  sebesar  85% (Kanaka,  dkk,  2019) .  Dapat disimpulkan  bahwa  arsitektur  ANN  yang  lebih  kompleks  dapat  menangkap  lebih  banyak informasi dari data yang rumit dan berstruktur kompleks.
Klasifikasi  lainnya  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network  (CNN),  dipadukan dengan teknik Transfer Learning. Metode ini memiliki keunggulan yaitu dilakukan pra-pelatihan dengan  menggunakan  informasi  yang  telah  dipelajari  dari  model  CNN  yang  telah  dilatih sebelumnya  kemudian  mengubah  informasi  ini  untuk  tugas klasifikasi  baru.  Pendekatan  ini dapat  mengurangi  waktu  pelatihan  dan  memerlukan  lebih  sedikit  data  untuk  mencapai performa yang baik. Kelemahan Transfer Learning yaitu negative transfer, perlu diingat bahwa transfer learning bekerja lebih baik ketika pola-pola data kelas baru sebanding dengan pola- pola yang ada di pra-pelatihan model. Jika pola-pola yang ada di antara kedua tugas sangat berbeda, transfer learning mungkin tidak bekerja dengan baik, dan model harus dilatih dari awal  menggunakan  dataset  kelas  baru.  Keunggulan  metode  CNN  tidak  memerlukan preprocessing, ekstraksi fitur dan klasifikasi dapat dilakukan sekaligus. Akurasi CNN mencapai 91% untuk mengenali penyakit (Gulavnai & Patil,2019) .
Penelitian lain juga membuktikan kemampuan metode CNN dalam klasifikasi berbagai penyakit pada  daun  tomat.  Penelitian  ini  hanya  melakukan scale  image  size  sebagai  preprocessing. Akurasi terbaik yaitu sebesar 94.66% (Sangeetha &  Mary , 2019) . Dapat disimpulkan dari beberapa penelitian bahwa metode CNN memiliki kinerja yang sangat baik dibandingkan ANN dan  SVM,  tidak  perlu  menggunakan preprocessing,  untuk  klasifikasi  data  citra.  Dengan demikian  penelitian  ini  akan  menerapkan  metode  CNN  dengan  menguji  3  arsitektur  yang berbeda,  menguji hyperparameter  learning  rate  dan  epoh  yang  optimal,  dan  mengetahui pengaruh  ukuran  citra terhadap  akurasi.  Selain  itu  menerapkan  regularisasi Dropout  untuk mengurangi overfitting dan algoritma optimisasi RMSProp agar laju pembelajaran beradaptasi dengan kondisi data.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang paling sering diterapkan untuk menganalisis citra visual. Karena kemampuan CNN secara otomatis mengekstraksi elemen penting dari data citra maka CNN sangat efektif dalam pengolahan citra dan computer  vision (Venkatesan,  dkk,  2017) .  Arsitektur  CNN  menggunakan  lapisan khusus  untuk  ekstraksi  fitur  secara  hierarkis  dari  data  citra.  Konsep  kerja  CNN  memiliki kesamaan dengan Multilayer Perceptron (MLP), namun setiap neuron direpresentasikan dalam bentuk dua dimensi.
CNN  memiliki  dua  proses  utama  yaitu  lapisan  deteksi  fitur  dan  lapisan  klasifikasi.  Lapisan deteksi  fitur  terdapat    operasi  konvolusi  (+ ReLU)  dan  pooling,    lihat  gambar  1.  Proses  ini dilakukan berulang kali pada puluhan atau ratusan lapisan, dan setiap lapisan belajar untuk mengidentifikasi  satu  atau  banyak  fitur.  Lapisan  klasifikasi Fully  connected  layer  (FC), menghasilkan vektor dimensi K, di mana K adalah jumlah kelas yang dapat diprediksi jaringan. Probabilitas untuk setiap kelas dari setiap citra yang diklasifikasikan disimpan ke dalam vektor ini.  Untuk  memberikan  keluaran  klasifikasi,  lapisan  terakhir  arsitektur  CNN  menggunakan fungsi Softmax (Salman, dkk, 2018).

## Gambar 1. Arsitektuk CNN
Lapisan konvolusi adalah lapisan yang melakukan operasi  konvolusi yaitu kalkulasi perkalian antara  citra  masukan  dan kernel/filter  yang  menghasilkan  matriks  baru berupa  peta  fitur  . Filter  berupa kisi angka diskrit, memiliki ukuran misalnya panjang 3 piksel dan tinggi 3 piksel, masing-masing elemen merupakan bobot yang diinisialisasi dengan berbagai aturan seperti Standard  Normal  Distibution,  Gaussian  Blur,  Box  Blur,  dan  lainnya (Rafael,  dkk,  2018) . Dalam penelitian ini penentuan kernel menggunakan Standard Normal Distibution, Persamaan (1).
𝑘 = 1 𝜎 𝑥 √2𝜋 𝑥 𝑒 − (𝑥−𝜇) 2 2𝜎 2 (1)
Keterangan k : nilai kernel x : variabel random normal µ : mean
σ : standard devia si π : nilai pi (3.14159265359) e : bilangan euler (2.718281828459)
Output  lapisan konvolusi menghasilkan peta fitur, lihat Persamaan (2), dan terdapat beberapa parameter yang diinisialisasi untuk menghasilkan fitur seperti ukuran kernel, Stride, padding, dan Output Depth (Aniruda, dkk, 2019).
𝑂 𝑖,𝑗 =   ∑ ∑ 𝐼 (𝑖+𝑚,𝑗+𝑛) 𝑛−1 𝑛=0 𝑀−1 𝑀=0 ∗   𝐾 (𝑚,𝑛) (2)

## Keterangan
O i, j : nilai matriks keluaran posisi (i, j) I (i+m, j+n) : nilai matriks masukan Symbol ∗ : proses convolution K (m,n) : nilai kernel i : koordinat x pada citra j : koordinat y pada citra M : lebar citra N : tinggi citra m : variabel iterasi untuk lebar citra n : variabel iterasi untuk tinggi citra
Ukuran citra hasil keluaran dari lapisan konvolusi dihitung menggunakan Persamaan 3.
𝑜𝑢𝑡 =   [ 𝑖𝑛+2𝑝−𝑘 𝑠 + 1]                                                        (3)
Keterangan :
out : ukuran matriks keluaran in : ukuran matriks masukan p : nilai padding
k : nilai kernel s : nilai stride
Rectified Linear Unit Layer (ReLU) adalah sebuah fungsi aktivasi untuk mengubah nilai linear menjadi  non-linear  dengan  mengaktifkan  dan  menonaktifkan  neuron (Le  Lu,  Zheng, Gustavo,  &  Lin  Yang,  2017) .  Pada  persamaan  (4), ReLU  akan  memetakan  nilai  negatif menjadi  nol  dan  mempertahankan  nilainya  jika  positif.  Hal  ini  memungkinkan  CNN  untuk memodelkan pola-pola yang lebih kompleks dan meningkatkan kemampuan representasi.
𝑓(𝑥) = 0    𝑓𝑜𝑟 𝑥 < 0                                                          (4)
𝑓(𝑥) = 𝑥    𝑓𝑜𝑟 𝑥  ≥ 0
Lapisan pooling  digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  dari  peta  fitur  dengan  mereduksi informasi yang tidak penting. Max pooling adalah jenis pooling yang umum digunakan, di mana nilai  maksimum  dari  area  tertentu  (2x2)  diambil  sebagai  representasi  yang  lebih  ringkas, Persamaan (5).
𝑓(𝑥) = max(0, 𝑥)                                                                (5)
Lapisan Fully Connected mengubah peta fitur menjadi vektor, biasanya ditempatkan di bagian akhir arsitektur. Lapisan ini bertanggung jawab untuk melakukan klasifikasi berdasarkan fitur- fitur yang  telah  dipelajari sebelumnya.  Vektor ini berisi probabilitas untuk  setiap  kelas dari setiap citra yang diklasifikasikan. Fully Connected Layer  tujuan untuk melakukan transformasi pada dimensi data yang dapat diklasifikasi secara linear [8]. Fully Connected Layer memiliki 1 parameter  yaitu output  depth  untuk  menentukan  panjang  keluaran,  mewakili  setiap  nilai kategori hasil  klasifikasi.  Berikut  adalah  Persamaan  (6)  untuk  melakukan  perhitungan pada Fully Connected Layer.
𝑂 (𝑚) =   ∑ 𝐾 𝑖 (𝑚) 𝑖𝑛 𝑖=0 ×   𝐼 𝑖 (6)
Keterangan O(m) : nilai matriks keluaran pada posisi ke-m K : kernel I : matriks masukan in : panjang matriks masukan
Lapisan Softmax adalah fungsi klasifikasi linier yang digunakan untuk mendapatkan nilai luaran klasifikasi. Berikut Persamaan (7) untuk mendapatkan nilai luaran probabilitas satu objek.
𝑓 𝑖 (𝑣⃑) = 𝑒 𝑥1 ∑ 𝑒 𝑥𝑗 𝑛 𝑗=1 (7)
Keterangan f i (v) : probabilitas objek ke-i e : bilangan euler bernilai 2.71828183 v : vektor nilai seluruh objek n : panjang v i : posisi nilai objek
Softmax merupakan lapisan terakhir dalam arsitektur CNN, berfungsi menghitung nilai loss. Nilai loss  ini  menunjukkan  seberapa  besar  hasil  perhitungan  menyimpang  dari  hasil  yang diinginkan dan hasil akhir. Berikut persamaan (8) untuk perhitungan nilai loss pada softmax.
𝐿 𝑖 =   −log(𝑓 𝑖 (𝑣⃑))                                                                (8)

## 2.2 Dropout
Lapisan Dropout  adalah teknik yang digunakan dalam jaringan saraf tiruan, terutama dalam CNN  dan Fully  Connected  Neural  Network    untuk  mencegah  overfitting  dan  meningkatkan generalisasi  model (Aghdam  &  Heravi,  2017)(Gangi,  dkk,  2021) . Overfitting  terjadi ketika  model  terlalu  baik  dalam  mempelajari  data  pelatihan,  tetapi  tidak  dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru yang tidak terlihat sebelumnya (data uji atau data  dunia  nyata),  hasilnya  akan  menjadi  buruk.  Lapisan Dropout  bekerja  dengan  cara menonaktifkan beberapa fitur secara random pada saat pelatihan sesuai dengan parameter nilai probabilitas tertentu yang diinisialisasi. Dengan kata lain, parameter atau koneksi yang menghubungkan neuron akan dihapus secara acak selama pelatihan. Jika nilai random lebih besar dari nilai probabilitas maka nilai keluaran diubah menjadi nol sedangkan jika nilai random
lebih  kecil  dari p  maka  nilai  masukan  akan  dikalikan  dengan  1/p.  Pada  penelitian  ini  akan menggunakan probabilitas p sebesar 0.5 (Sangeetha &  Mary , 2019), lihat persamaan (9).
𝑂 (𝑖) =  0    𝑓𝑜𝑟  𝑟𝑛 > 𝑝                                                                               (9)
𝑂 (𝑖) =   𝐼 (𝑖) 𝑥 1 𝑝 𝑓𝑜𝑟  𝑟𝑛  ≤ 𝑝
Keterangan O (i) : matriks keluaran posisi ke-i I (i) : matriks masukan posisi ke-i
p: nilai probabilitas (0.5) rn: nilai random dari 0 sampai 1

## 2.3 Optimizer RMSprop
RMSprop  adalah  algoritma  optimisasi  yang  digunakan  dalam  pembelajaran  mesin  untuk memperbarui bobot model jaringan saraf selama proses pelatihan berdasarkan gradien dari cost function . RMSprop adalah modifikasi dari Stochastic Gradient Descent (SGD), algoritma yang membantu mengatasi masalah laju pembelajaran yang mengecil terlalu cepat. RMSprop menggunakan  konsep "moving  average" dari  kuadrat  gradien  untuk  menyesuaikan  laju pembelajaran  untuk  setiap  parameter  model ( Dongpo  Xu,Shengdong  Zhang,Huisheng Zhang,& Danilo, P., Mandic., 2021) . Optimizer membantu algoritma beradaptasi secara adaptif sesuai kondisi data dan mencegah perubahan drastis dalam laju pembelajaran. Nilai yang  di  rekomendasikan  untuk  parameter moving  average  atau  beta  adalah  0.9 (Hinton, Srivastava, & Swersky, 2014). Persamaan (10), untuk menghitung eksponen dari gradien moving average.
𝑆 𝑡 =  β𝑆 (t−1) +   (1 − β) [ δL δWt ] 2 (10)
Keterangan St : Eksponensial moving average dari gradien kuadrat St−1 : Eksponensial moving average dari gradien kuadrat sebelumnya β : Parameter moving average
δL / δWt : Gradien terhadap bobot kernel
Kemudian Persamaan (11) untuk melakukan pembaruan bobot kernel.
𝑊 𝑡 + 1  =   𝑊 𝑡 − α √𝑆 𝑡 × δL δWt (11)
Keterangan :
W t : Bobot kernel asal W t+1 : Bobot kernel yang diperbaharui
α : Learning rate S t : Eksponensial moving average dari gradien kuadrat

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dimulai dengan analisis dataset daun anggur berasal dari PlantVillage (Ali, 2021) ,  pelatihan membuat  model  CNN,  dan  pengujian.  Kerangka  penelitian  lihat  gambar.2.  Evaluasi  kinerja
model  akan  menggunakan confusion  matrix  agar  dapat  mengidentifikasi  jenis  kesalahan spesifik yang dilakukan oleh model, seperti situasi di mana model cenderung salah klasifikasi, apakah  model  lebih  cenderung  mengabaikan  kasus  positif  atau  mengklasifikasikan  negatif sebagai positif.

## Gambar 2. Kerangka Penelitian
Dataset citra yang digunakan memiliki ukuran awal sebesar 256 × 256 piksel dengan format jpg. Dataset dibagi  2 untuk digunakan sebagai data latih dan data uji. Total data latih adalah 2333 citra dan untuk citra uji sebanyak 670 citra. Dataset dibagi ke dalam 3 kelas yang terdiri dari 2 penyakit daun yaitu Black Rot dan Black Measles, 1 kelas daun yang sehat atau Healthy, lihat gambar 3. Berikut, table 1 keterangan dari dataset tersebut.
Tabel 1. Penjelasan Dataset Daun Kelas Daun Deskripsi Total Citra Latih Citra Uji Black Rot ciri bercak coklat kemerahan dan bintik-bintik berbentuk bulat. Jumlah bintik atau lesi per daun bervariasi dari 2 hingga lebih dari 100 dengan diameter yang berbeda- beda  tergantung  pada  tingkat  penyebaran  penyakit. Bagian  tengah  titik  daun  berubah  menjadi  kecoklatan dan dikelilingi oleh pinggiran hitam 966 210 Black Measles atau Esca ditandai  oleh  pola ’tiger  stripes’ atau  strip  harimau berwarna coklat kemerahan 1154 240 Healthy ciri-ciri  daun  yang  keseluruhan  warnanya  rata-rata berwarna hijau dan tidak terdapat cacat, bintik maupun area rusak atau berwarna lain 213 220
Gambar 3. Citra Daun (a) Black Rot (b) Black Measles (c) Healthy
Pengukuran  akurasi  menggunakan  3  arsitektur  CNN,  pembeda  setiap  arsitektur  adalah banyaknya lapisan konvolusi. Arsitektur ke-1 memiliki lapisan konvolusi 4 lapis (gambar 4), kemudian arsitektur ke-2 memiliki lapisan konvolusi sebanyak 3 (gambar 5), dan arsitektur ke- 3 memiliki lapisan konvolusi sebanyak 5 (gambar 6), rincian  lihat tabel 2. Hyperparameter yang diuji adalah jumlah epoh, learning rate,  dan 3 ukuran citra yang berbeda  yaitu 256 × 256,  128 × 128, dan 96 × 96 piksel. Nilai uji learning rate berkisar 0.0005, 0.00075, dan 0.001. Nilai uji epoh 10,20,30, dan 40.
Tabel 2. Pengujian 3 Arsitektur CNN Tahap Arsitektur 1 Arsitektur 2 Arsitektur 3 Lapisan Parameter Lapisan Parameter Lapisan Parameter 1 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Same Stride: 1 Output Depth: 32 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Same Stride: 1 Output Depth: 32 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Same Stride: 1 Output Depth: 32 2 ReLU - ReLU - ReLU - 3 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Valid Stride: 1 Output Depth: 32 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Valid Stride: 1 Output Depth: 32 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Valid Stride: 1 Output Depth: 32 4 ReLU - ReLU - ReLU - 5 Maxpooling  Kernel Size: 8 Stride: 8 Maxpooling  Kernel Size: 8 Stride: 8 Maxpooling  Kernel Size: 8 Stride: 8 6 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Same Stride: 1 Output Depth: 32 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Valid Stride: 1 Output Depth: 32 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Same Stride: 1 Output Depth: 32 7 ReLU - ReLU - ReLU - 8 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Valid Stride: 1 Output Depth: 32 Maxpooling  Kernel Size: 8 Stride: 8 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Same Stride: 1 Output Depth: 32 9 ReLU - Flatten ReLU 10 Maxpooling  Kernel Size: 8 Stride: 8 Fully Connected Output Depth: 256 Konvolusi Kernel Size: 3 Padding: Valid Stride: 1 Output Depth: 32 11 Flatten - ReLU - ReLU - 12 Fully Connected  Output Depth: 256  Dropout Probabilty: 0.5 Maxpooling Kernel Size: 8 Stride: 8
Tahap Arsitektur 1 Arsitektur 2 Arsitektur 3 Lapisan Parameter Lapisan Parameter Lapisan Parameter 13 ReLU - Softmax Output Depth: 3 Flatten - 14 Dropout Probability: 0.5 Fully Connected Output Depth: 256 15 Softmax Output Depth: 3 ReLU 16 Dropout Probability: 0.5 17 Softmax Output Depth: 3
Urutan  arsitektur  ke  1  lihat  Gambar  4,  citra  masuk  melakukan  proses  konvolusi  dengan inisialisasi  parameter  seperti  tabel  2,  kemudian  diikuti  oleh  ReLU,  proses  konvolusi  akan diulangi sesuai arsitektur dan diikuti Maxpooling. Hasil dari konvolusi akan melalui lapisan  Fully Connected  (dense),  Dropout,  dan  dilanjutkan  dengan  Softmax  untuk  menghasilkan  nilai probabilitas. Hasil tersebut diteruskan ke proses backward menggunakan optimizer RMSprop untuk memperbaharui bobot kernel. Method yang digunakan dari pustaka Tensorflow adalah tf.keras. optimizers.RMSprop(), parameter tuning yaitu learning rate atau alpha dengan nilai 0.001 dan rho atau beta dengan nilai 0.9 . Nilai learning rate yang optimal akan diuji karena nilai tersebut akan berbeda-beda pada setiap kasus dataset. Penggunaan nilai learning rate yang  terlalu  rendah  menyebabkan  lambatnya  proses  pembelajaran  untuk  mencapai  hasil optimal.
Gambar 4. Arsitektur CNN ke-1
Klasifikasi Penyakit pada Daun Anggur Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

## Gambar 5. Arsitektur CNN ke-2

## Gambar 6. Arsitektur CNN ke-3
Antarmuka digunakan agar memudahkan pengguna melakukan penyeteman parameter untuk proses  latih  dan  uji,  memilih  arsitektur,  dan  melakukan  inisialisasi  untuk hyperparameter, Gambar 7.
Gambar 7. Antarmuka latih dan uji.
Berikut tabel 3 hasil Confusion Matrix, hasil pengujian multiclass untuk ke 3 arsitektur, dengan parameter tuning terbaik.
Tabel 3. Pengujian 3 Arsitektur CNN
Gambar 8, 9 dan 10 menunjukkan grafik pergerakan nilai akurasi validasi dan nilai loss ketika pelatihan yang dihasilkan oleh setiap epoh. Pada gambar, garis berwarna biru menunjukkan pergerakan nilai akurasi dan nilai loss untuk data pelatihan sedangkan garis berwarna oranye menunjukkan  pergerakan  untuk  data  validasi.  Gambar  8,  9  dan  10  menunjukkan  ketiga
Kelas Arsitektur   Akurasi Recall Precision F-Measure Parameter tuning size , epoh, Learning Rate Black Measles 1 0.99 0.97 0.99 0.98 192,30,  0.001. 2 0.99 0.97 0.99 0.98 256, 10, 0.0005 3 0.993 0.99 0.98 0.99 256,40, 0.0005 Black Rot 1 0.98 0.99 0.94 0.96 192,20, 0.00075 2 0.98 0.99 0.96 0.98 256,40, 0.001 3 0.98 0.98 0.98 0.98 256,10, 0.001 Healthy 1 0.99 0.99 1.00 0.99 256,20, 0.001 2 0.96 0.88 0.99 0.93 256,30,  0.001 3 0.98 0.97 1.00 0.98 256,20,  0.001
arsitektur mengalami overfitting yaitu di mana model menjadi terlalu fokus pada data latih yang digunakan sehingga menangkap data noise yang seharusnya diabaikan.
Gambar 8.  Akurasi dan nilai Loss pelatihan arsitektur ke-1
Gambar 9.  Akurasi dan nilai Loss pelatihan arsitektur ke-2
Gambar 10. Akurasi dan nilai Loss pelatihan arsitektur ke-3
Fluktuasi akurasi pada kurva validasi dan nilai loss disebabkan oleh kompleksitas arsitektur yang  digunakan.  Semakin  banyak  lapisan  yang  digunakan  maka  akan  meningkatkan  efek fluktuasi. Terbukti pada gambar 10 arsitektur ke-3 yang menggunakan lapisan konvolusi paling
banyak. Secara keseluruhan performa arsitektur ke - 1, 2 dan 3 sudah cukup baik karena kurva validasi akurasi hingga epoh terakhir cenderung mendekati angka 1 hampir sejajar dengan kurva pelatihan dan kurva validasi loss terus mendekati angka 0.
Tabel 4 hasil pengujian ukuran citra 128 × 128, 192 × 192 dan 256 × 256 piksel dengan  yang optimal learning rate 0.001.  Ukuran citra tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap akurasi  jika  menggunakan  nilai learning  rate  yang  paling  optimal  tetapi  jika  menggunakan learning rate 0.0005, 0.005, 0.0025, dan 0.0075 akurasi yang diberikan akan tidak konsisten. Pengaruh  paling  signifikan  semakin  besar  ukuran  citra,  waktu  pengujian  akan  jauh  lebih lambat.

## Tabel 4. Pengujian
Learning Rate 0.001 dan Epoh 10
Arsitektur ke-3 untuk semua learning rate dan epoh menghasilkan akurasi yang paling tinggi karena dipengaruhi oleh jumlah lapisan konvolusi yang lebih banyak yaitu 5 lapisan konvolusi. Semakin  banyak  jumlah  lapisan  konvolusi,  dapat  meningkatkan  kemampuan  ekstraksi  fitur yang  lebih  banyak  sehingga  berpotensi  menghasilkan  nilai  akurasi  lebih  tinggi.  Tentunya penggunaan arsitektur dengan lapisan konvolusi yang lebih banyak akan menambah waktu pelatihan.
Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut,  nilai learning  rate  yang  optimal  adalah  0.001  dan memberikan  hasil  paling  konsisten  di  semua  epoh.  Nilai learning  rate  tersebut  tergolong rendah  sehingga  memiliki  keunggulan  yaitu  kemampuan  belajar  menjadi  lebih  detail. Penggunaan jumlah epoh yang semakin banyak akan memberikan pengaruh yang cukup besar pada waktu pelatihan, tetapi dapat memberikan hasil yang optimal jika nilai learning rate lebih kecil.
Hasil pengujian, ukuran citra sebesar 128 × 128 dengan arsitektur ke-3 menghasilkan nilai akurasi yang tinggi dengan waktu pelatihan yang relatif singkat. Nilai learning rate sebesar 0.001 dan jumlah epoh sebanyak 30 menghasilkan nilai akurasi yang sangat tinggi yaitu 98,5% untuk kelas Black Measles, 98,1% untuk kelas Black Rot dan 99,5% untuk kelas Healthy.
Pada  pengujian  ini  dilakukan  analisis  kesalahan  menggunakan  model  pelatihan  dengan skenario  terbaik  yaitu  arsitektur layer  ke-3,  nilai  learning  rate  sebesar  0.001,  jumlah  epoh sebanyak  30  dan  ukuran  citra  sebesar  128  ×  128  piksel.  Klasifikasi  yang  dilakukan menggunakan  citra  pengujian  sebanyak  90  citra  yang  terdiri  dari  3  kelas  dengan  masing- masing  jumlah  30  citra.  Analisis  ini  menunjukkan  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi
Kelas Arsitektur   Ukuran citra Akurasi Recall Precision F-Measure Time (detik) Black Measles 1 128 0.96 0.94 0.96 0.95 28.8 2 192 0.96 0.91 0.99 0.95 52.10 3 256 0.97 0.95 0.98 0.96 96.32 Black Rot 1 128 0.95 0.93 0.91 0.92 28.87 2 192 0.94 0.99 0.85 0.92 52.10 3 256 0.95 0.97 0.87 0.92 96.32 Healthy 1 128 0.98 0.97 0.973 0.97 28.87 2 192 0.97 0.93 0.99 0.96 52.10 3 256 0.97 0.92 0.99 0.95 96.32
kesalahan  klasifikasi  misalnya  disebabkan  terdapat  pantulan  cahaya  pada  citra  sehingga mengakibatkan kesalahan dalam pengambilan fitur. Kondisi citra yang memiliki kontras yang tidak normal dapat menyebabkan kesalahan klasifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian, dapat ditarik kesimpulan bahwa ukuran citra kurang berpengaruh secara signifikan terhadap akurasi jika menerapkan parameter learning rate yang paling optimal yaitu 0.001. Ukuran citra yang besar 256x256 piksel memberikan akurasi yang lebih stabil untuk semua epoh (10, 20, 30, 40) dengan learning rate 0.0005, 0.001, dan 0.0075.  Arsitektur ke 3 memberikan nilai akurasi yang lebih konsisten untuk semua ukuran citra karena penggunaan jumlah  lapisan  konvolusi  yang  lebih  banyak  pada  arsitektur  CNN  akan  meningkatkan kemampuan  ekstraksi  fitur.  Bisa  disimpulkan  bahwa  pada  penelitian  ini  diperlukan  model dengan kemampuan belajar yang lebih detail agar dapat melakukan klasifikasi dengan baik sehingga mencapai nilai akurasi yang tinggi. Penggunaan learning rate yang semakin rendah perlu  diimbangi  dengan  jumlah  epoh  yang  lebih  besar,  akan  tetapi  menyebabkan  waktu pelatihan bertambah lama.

## DAFTAR RUJUKAN
Aghdam,  H.  Habibi,  &  E.,Jahani,  Heravi.  (2017). Guide  to  Convolutional  Neural  Networks.
Switzerland: Springer.
Ali, Abdalah. (2021, Februari). PlantVillage Dataset. Retrieved from https://www.kaggle.com .
Dongpo Xu,Shengdong Zhang,Huisheng Zhang,& Danilo, P., Mandic. (2021). Convergence of the RMSProp Deep Learning Method with Penalty for Nonconvex Optimization. Journal Neural Networks Elsevier,  139 ,  17-23.
Gulavnai, Sampada, & Patil, Rajashri. Deep Learning for Image Based Mango Leaf Disease Detection”. (2019). International Journal of Recent Technology and Engineering, 8, 54 – 56.
Goodfellow, I. , Bengio, I. , & A. Courville. (2016) . Deep Learning.  1st ed., England: The MIT Press Cambridge.
Ghosh,  Aniruda  ,et  al.  (2019). Fundamental  Concepts  of  Convolutional  Neural  Network,  in book:  Recent  Trends  and  Advances  in  Artificial  Intelligence  and  Internet  of  Things. Switzerland: Springer. 519-567,.
Hinton,G.,  N., Srivastava, & K., Swersky. (2012). Rmsprop: Divide the gradient by a running average of its recent magnitude.  University of Toronto: Department of Computer Science. Canada.
Gangi, Siva Nandini,Siva Kumar, A.P., & Chidananda, K. (2021).  Dropout technique for image classification based on extreme learning machine. Global Transitions Proceedings Elsevier,
(pp 111 – 116).
Kanaka,  N.,  Durga,  &  Anuradha.  (2019).  Plant  Disease  Identification  Using  SVM  and  ANN Algorithms. International Journal of Recent Technology and Engineering, 7(554), 471-
473
Rafael  ,C.,  Gonzalez,  &  Richard,  E.,  Woods.  (2018).    Digital  Image  Processing.  Pearson Education Limited 2018.
Sangeetha,  R.,  &  Mary,  Shanthi,  Rani,  R.  (2019).  Tomato  Leaf  Disease  Prediction  Using Convolutional  Neural  Network. International  Journal  of  Innovative  Technology  and Exploring Engineering, 9(1), 1348 -1352.
Shalman, Khan., etAll. (2018). A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision. Morgan & Claypool Publishers .
Le Lu, Yefeng Zheng, Gustavo Carneiro, & Lin Yang. (2017). Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Image Computing. Switzerland: Springer.
Shweta, S., Kothawale, S.R., Barbade, & Pradnya, P., Mirajkar. (2018). Grape Leaf Disease Detection Using SVM Classifier. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering,  6(4), 3288 - 3295.
Stanford University. CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.  CS231n [Online], Available: cs231n.github.io/convolutional-networks/, [Accessed: 3- May-2020].
Venkatesan, Ragav, & Baoxin Li. (2017). Convolutional Neural Networks in Visual Computing.
London: Taylor & Francis Group, CRC Press.