MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 8 | No. 1 | Halaman 1 - 13
Juni 2023
Klasifikasi Citra Bibit Tanaman Menggunakan Convolutional Neural Network dan Improved Feature Pyramid Network

## MUHAMMAD ICHWAN, RIZKIKA SITI SYIFA
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email: ichwan@itenas.ac.id
Received 4 Agustus 2022 | Revised 18 Agustus 2022 | Accepted 8 September 2022

## ABSTRAK
Klasifikasi  bibit  tanaman  bertujuan  untuk  membantu  mempermudah pengendalian  jenis  tanaman.  Tugas  klasifikasi  tanaman  menggunakan  metode manual  rentan  terhadap  kesalahan  manusia.  Pada  penelitian  ini,  CNN  dan Improved  FPN  diimplementasikan  untuk  meningkatkan  akurasi  pada  saat melakukan  tugas  klasifikasi.  Peningkatan  FPN  dilakukan  untuk  meningkatkan kualitas informasi yang didapatkan fitur, dengan menerapkan Channel Attention Module  dan  Augmented  Bottom-up  Pathway.  Arsitektur  ResNet50  digunakan sebagai  backbone  konvolusi  FPN  untuk  meningkatkan  kemampuan  FPN mengekstraksi fitur. CNN kemudian diterapkan pada setiap peta fitur FPN akhir untuk  mengklasifikasikan  data.  Hasil  pengujian  menunjukkan  model  memiliki kinerja lebih baik ketika FPN ditingkatkan dengan Channel Attention Module dan Augmented  Bottom-up  Pathway  dengan  rasio  pengurangan  Channel  Attention diatur ke nilai 4 dengan akurasi pengujian yaitu 93,11% dan skor F1 yaitu 93%.
Kata  kunci :  bibit  tanaman,  cnn,  fpn,  resnet50,  channel  attention  module, augmented bottom-up pathway, klasifikasi citra

## ABSTRACT
Plant  seedlings  classification  aims  to  help  facilitate  plant  species  control.  The plant classification task using manual methods is prone to human error. In this study,  CNN  and  Improved  FPN  were  implemented  to  increase  accuracy  when performing  the  classification  task. The  FPN improvement  was  done  to  improve the  quality  of  information  obtained  by  the  features,  by  implementing  Channel Attention  Module  and  Augmented  Bottom-up  Pathway.  ResNet50  architecture was  used  as  the  convolutional  backbone  in  FPN  to  enhance  the  feature extraction capabilities. CNN was then applied to each of FPN final feature maps to  classify  the  data.  The  test  results  showed  that  the  model  performed  better when the FPN was improved with the Channel Attention Module and Augmented Bottom-up  Pathway  where  the  Channel  Attention  reduction  ratio  was  set  to  4 with test accuracy of 93.11% and F1 score of 93%.
Keywords :  plant  seedlings,  cnn,  fpn,  resnet50,  channel  attention  module, augmented bottom-up pathway, image classification

## 1. PENDAHULUAN
Tumbuhan merupakan salah satu sumber kehidupan yang memiliki peran penting di Bumi, karena berfungsi untuk mengatur keseimbangan ekologis maupun sebagai sumber makanan bagi  makhluk  hidup  lain (Mustafa  et  al.,  2020) .  Spesies  tanaman  yang  ada  pada  Bumi bervariasi,  maka  tugas  identifikasi  dan  klasifikasi  tanaman  dapat  membantu  dalam mengenali spesies tanaman yang berbeda (Alimboyong et al., 2018) . Klasifikasi tanaman dapat dilakukan berdasarkan keseragaman sifat dan ciri dari tumbuhan (Rai, 2018) .
Bibit tanaman adalah salah satu fase penting dalam kehidupan tanaman, di mana klasifikasi bibit ke dalam kategori yang berbeda sebelum ditanam dapat memungkinkan petani untuk mengontrol  kondisi  pertumbuhan  tanaman (Silva  et  al.,  2013) .  Namun,  metode  manual untuk  klasifikasi  spesies  tumbuhan  memerlukan  banyak  waktu  dan  rentan  terhadap kesalahan manusia (Pacifico et al., 2018) .
Pemrosesan citra dapat digunakan pada pengenalan dan klasifikasi spesies tanaman berbeda untuk mengatasi masalah metode manual dalam klasifikasi spesies tumbuhan (Dyrmann et al.,  2016) .  Klasifikasi  pada  teknik  pemrosesan  citra dapat  memanfaatkan  metode  deep learning  untuk  meniru  kerja  otak  manusia  dalam  mengolah  data  dan  melakukan pengambilan  keputusan (Ashqar  et  al.,  2019) .  Salah  satu  metode deep  learning  adalah Convolutional  Neural  Network  (CNN),  di mana  jaringan  dapat  melakukan  analisis fitur  dan dikategorikan dengan akurat melalui proses pelatihan yang umumnya tidak dapat dilihat oleh mata manusia (Patil, 2021) .
Feature  Pyramid  Network  (FPN)  adalah  fitur  ekstraktor  dengan  membantu  jaringan mempelajari  dan  mendeteksi  objek  pada  skala  berbeda  yang  ada  dalam  gambar  dengan menggunakan fitur yang disebut bottom-up pathway dan top-down pathway dengan koneksi lateral pada skala fitur yang berbeda (Lin et al., 2017) . Pada jalur bottom-up FPN biasanya menggunakan  arsitektur deep  learning  untuk  meningkatkan  kemampuan  ekstraksi  fitur, seperti Residual  Network  (ResNet),  di  mana  ResNet  dibedakan  berdasarkan  kedalaman lapisan jaringannya.
Fitur-fitur di lapisan bawah FPN melewati lapisan-lapisan jaringan untuk mencapai jaringan atas. Dari lapisan-lapisan itu memungkinkan adanya informasi tingkat bawah yang hilang, di mana  fitur  tingkat  yang  lebih  rendah  tersebut  penting  untuk  pemrosesan  gambar (Nie  et al., 2020) . Dengan demikian, maka pendekatan augmented bottom-up pathway dilakukan untuk memperpendek jalur informasi dan meningkatkan lokalisasi piramida fitur yang ada di tingkat rendah.
Selain augmented  bottom-up  pathway,  Channel  Attention  Module  diimplementasikan  pada FPN  untuk  meningkatkan  kontribusi channel  fitur  penting (Yan  et  al.,  2021) . Channel attention  module  bertujuan  untuk  meningkatkan  kekuatan  representasi  arsitektur,  dengan berfokus pada fitur channel yang penting (Woo et al., 2018) .
Pada  penelitian  ini  metode Convolutional  Neural  Netwok  dan  Improved  Feature  Pyramid Network dengan backbone ResNet50 akan digunakan untuk melakukan klasifikasi citra bibit tanaman,  di  mana channel  attention  dan  teknik  augmented  bottom-up  pathway  akan diimplementasikan terhadap FPN dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas informasi yang didapatkan dari fitur. Penelitian ini dilakukan untuk mengukur kinerja model pada klasifikasi citra bibit tanaman berdasarkan tingkat akurasi klasifikasi sistem.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  adalah  salah  satu  metode  deep  learning  yang  dapat digunakan untuk  melakukan  tugas  klasifikasi  citra.  CNN  terdiri  dari  tiga  lapisan,  yaitu  (i) lapisan konvolusi yang berfungsi seperti filter untuk mengekstrak fitur dari input; (ii) lapisan pooling untuk menurunkan sampel peta fitur dan mengurangi jumlah parameter; (iii) lapisan fully  connected  di  mana  setiap  neuron  terhubung  sepenuhnya  dengan  layer  sebelumnya. Lapisan fully  connected  menggabungkan  semua  input  untuk  membuat  output  berupa kategori klasifikasi (Duong et al., 2020) . Arsitektur CNN umum ditunjukkan pada Gambar 1, di mana terdapat proses ektraksi fitur dan klasifikasi.
Gambar 1. Arsitektur CNN (Phung & Rhee, 2018)

## 2.2. Feature Pyramid Network
Feature Pyramid Network (FPN) adalah fitur ekstraktor yang mengambil citra sebagai input dan  menampilkan feature  map  di  berbagai  level,  dengan  menggunakan  konvolusi  dan pembangunan piramida yang melibatkan bottom-up pathway dan top-down pathway (Lin et al., 2017) . Gambar 2 menunjukkan arsitektur FPN dengan ResNet50.
Gambar 2. Arsitektur FPN Dengan ResNet50 (Lee et al., 2021)
Dari  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  FPN  menggunakan  arsitektur  ResNet50  sebagai backbone  konvolusi.  Residual  Network  (ResNet)  adalah  framework  pembelajaran  residual atau residual learning yang mendalam dan diusulkan oleh (He et al., 2016) . Citra input di- downsampling  dua  kali  dengan  konvolusi  7x7  dan  stride  2,  dan  3x3  max  pooling  dengan stride 2. Hasil konvolusi oleh Res2-Res5 dikonvolusikan dengan konvolusi 1x1. Selanjutnya di- upsampling  dengan  faktor  2  dan  digabungkan  dengan  peta  fitur  hasil  konvolusi  1x1  di bawahnya.  Hasil  penggabungan  dikonvolusikan  3x3  untuk  menghasilkan  peta  fitur  akhir. Gambar 3 menunjukkan arsitektur ResNet.

## Gambar 3. Arsitektur ResNet (He et al., 2016)

## 2.3. Channel Attention Module
Channel Attention Module digunakan untuk menekan fitur  channel yang tidak penting dan memperkuat  fitur channel  yang  penting.  Fitur  yang  diperoleh  dari  channel  yang  berbeda tidak semuanya memiliki kepentingan informasi yang sama; beberapa channel mungkin tidak berisi fitur target (Nie et al., 2020) . Arsitektur channel attention module ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Arsitektur Channel Attention Module
Pada  Gambar  4  ditunjukkan  bahwa  untuk  melakukan channel  attention  module,  dimensi spasial perlu dikompresi dari fitur input melalui average pooling dan max pooling, sehingga input menjadi vektor satu dimensi 1 x 1 x C. Selanjutnya dua fitur tersebut diteruskan ke dua lapisan fully connected untuk memodelkan korelasi antar channel. Kedua fitur max pool dan average  pool  yang  telah  melewati  lapisan  fully  connected  kemudian  ditambahkan  dengan element-wise  add.  Selanjutnya  melakukan  aktivasi  menggunakan  fungsi  Sigmoid  untuk mendapatkan  bobot  yang  mewakili  kontribusi  fitur input. Yang  terakhir  adalah  mengalikan fitur input dengan bobot untuk menghasilkan output peta fitur.

## 2.4. Augmented Bottom-up Pathway
Augmented  Bottom-up  Pathway  merupakan  teknik  fitur  ekstraksi  yang  berusaha memperpendek  jalur  informasi  dan  meningkatkan  piramida  fitur  dengan  lokalisasi  akurat yang ada  di level rendah, teknik fitur ekstraksi ini diusulkan oleh (Liu et al., 2018) pada metode Path Aggregation Network (PANet).

## Gambar 5. Struktur Augmented Bottom-up Pathway (Liu et al., 2018)
Setiap peta fitur Ni dikonvolusikan 3x3 dengan stride 2, kemudian peta fitur ini digabungkan menggunakan element-wise max dengan Pi+1. Lalu setiap peta fitur yang telah digabungkan diproses dengan konvolusi 3x3 untuk menghasilkan Ni+1. Fungsi aktivasi ReLU ditambahkan pada setiap proses konvolusi.

## 2.5. Arsitektur CNN dan Improved FPN
(Rahimzadeh  et  al.,  2021) mengimplementasikan  FPN  untuk  mengklasifikasi  citra  CT- SCAN  dengan  ResNet50V2  dan  Grad-CAM.  Dengan  pendekatan  yang  sama,  arsitektur metode CNN dan Improved FPN sebagai fitur ekstraktor untuk klasifikasi citra bibit tanaman dibangun  dan  ditunjukkan  pada  Gambar  6  yang  memperlihatkan  bahwa  pada  citra input dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  dengan Improved  FPN  yang  hasil  peta  fiturnya  kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan lapisan fully connected CNN.
Gambar 6. Arsitektur CNN dan Improved FPN
Dari Gambar 6 maka langkah pertama dalam arsitektur CNN dan Improved FPN yaitu input citra dimasukkan ke ResNet50 untuk mendapatkan hasil berupa peta fitur C1-C5. Kedua, C2- C5 dikonvolusikan dengan kernel konvolusi berukuran 1x1 sehingga menghasilkan peta fitur F2 hingga F5. Peta fitur C1 tidak dikonvolusikan ke piramida karena jejak memorinya yang besar.  Selanjutnya,  pada  peta  fitur  F2-F5  diterapkan  metode channel  attention  untuk
meningkatkan kontribusi channel peta fitur sehingga menghasilkan peta fitur CA2-CA5. Peta fitur  CA5  kemudian  masuk  ke  jalur top-down  untuk  di-upsample  dengan  faktor  2  sebagai CC5  dan  digabungkan  dengan  peta  fitur  CA  di  tingkat  bawahnya,  dan  dilakukan  berulang hingga berhenti setelah mencapai CC2. Kemudian, peta fitur CC2-CC5 dikonvolusikan dengan kernel konvolusi berukuran 3x3 sehingga menghasilkan peta fitur P2-P5.
Setelah  itu,  fitur  masuk  ke  jalur augmented  bottom-up,  di  mana  N2  merupakan  P2  yang tidak  dilakukan  operasi  apapun.  N2  kemudian  di- downsample  menggunakan  konvolusi dengan kernel berukuran 3x3 dan stride 2. Kemudian, dilakukan operasi element-wise max dengan  P3  untuk  penggabungan  fitur.  Hasil  fusi  fitur  kemudian  dikonvolusikan  kembali dengan kernel  konvolusi  berukuran  3x3  untuk  menghasilkan  N3.  Proses  ini  dilakukan berulang hingga mencapai fitur N5.
Pada  peta  fitur  N2-N5  kemudian  diterapkan  operasi flattening,  untuk mengubah  peta  fitur menjadi array  1  dimensi  yang  kemudian  dimasukkan  ke  lapisan  berikutnya.  Selanjutnya, dilakukan klasifikasi kelas menggunakan lapisan dense, di mana jumlah lapisan dense sesuai dengan  jumlah  kelas, yaitu  12.  Hasil  klasifikasi  setiap level kemudian digabungkan dengan menggunakan concatenation  dan  melalui  fungsi  aktivasi  softmax  untuk  mendapatkan klasifikasi akhir.

## 2.6.  Arsitektur Sistem
Arsitektur  sistem  klasifikasi  citra  bibit  tanaman  yang  dilakukan  dengan  set  pelatihan,  set validasi, dan set pengujian ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Arsitektur Sistem
Dari  Gambar  7 dapat  dilihat  bahwa  sistem  dimulai  dengan  membagi dataset ke dalam set pelatihan, set validasi, dan set pengujian. Selanjutnya dilakukan preprocessing pada setiap set. Preprocessing  pertama  adalah  melakukan  resize  pada  seluruh  data  sehingga  data masukan  berukuran  224 x  224. Selanjutnya pada  set  pelatihan  dilakukan  augmentasi  data yaitu flip  horizontal  dan  vertikal,  serta  rotasi.  Set  pelatihan  dan  set  validasi  kemudian digunakan  untuk  proses  pelatihan  dan  validasi  model  menggunakan  metode  CNN  dan Improved FPN. Bobot model hasil proses pelatihan dan validasi kemudian dilakukan evaluasi dengan  mengukur  akurasi  dan loss  lalu  melakukan  pelatihan  dan  validasi  ulang  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  dan loss  terbaik  hingga  seluruh  epochs  selesai.  Hasil  proses pelatihan dan validasi berupa bobot model yang digunakan untuk melakukan prediksi pada set pengujian.
Pada  set  pengujian  yang  telah  dilakukan preprocessing,  sistem  akan  melakukan  prediksi menggunakan bobot model yang telah dilatih dan divalidasi untuk menghasilkan klasifikasi.
Hasil klasifikasi kemudian akan dievaluasi dan menampilkan report klasifikasi berupa akurasi, presisi, recall, dan skor F1.

## 2.7.  Metrik Evaluasi
Metrik  evaluasi  digunakan  untuk  mengukur  efektivitas  hasil  pengklasifikasi  yang  dihasilkan pada tahap pengujian (Sahli, 2020). Pada perhitungan metrik evaluasi, terdapat true positive (tp)  dan true  negative  (tn)  yang menunjukkan instans  yang  diprediksi oleh  pengklasifikasi dengan  benar.  Selain  itu,  terdapat false  positive  (fp)  dan  false  negative  (fn)  yang menunjukkan instans yang salah diklasifikasikan (Shobha & Rangaswamy, 2018) .
Akurasi: Akurasi  (acc)  mengukur  rasio  prediksi  yang  benar  dengan  jumlah  total  instans yang dievaluasi. Representasi matematis akurasi ditunjukkan pada Persamaan (1).
(1)
Presisi  dan recall: Presisi  dan recall  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  akurat  hasil untuk  setiap  kategori.  Presisi  (p)  digunakan  untuk  mengukur  pola  positif  yang  diprediksi dengan benar dari total pola prediksi di kelas positif. Sedangkan recall (p) digunakan untuk mengukur  pecahan  dari  pola  positif  yang  diklasifikasikan  dengan  benar.  Representasi matematis presisi dan recall ditunjukkan pada Persamaan (2) dan Persamaan (3).
(2)
(3)
F-Score: F-Score  (F1)  merupakan  rata-rata  harmonik  antara  nilai  presisi  dan recall. Representasi matematis F-score ditunjukkan pada Persamaan (4).
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Deskripsi Dataset
Dataset  yang  digunakan  merupakan  hasil  pengumpulan  data  yang  dilakukan  oleh (Giselsson  et  al.,  2017) dengan  tujuan  untuk  mendukung  peneliti  dan  mendorong pengembangan teknik pengenalan spesies tanaman pada industri pertanian. Kumpulan data ini  terdiri  dari  total  5.539  citra  tanaman  RGB  yang  terbagi  ke  dalam  12  kelas  spesies tanaman dengan resolusi fisik sekitar 10 piksel per mm. Seluruh kelas spesies pada dataset ini  dipilih  untuk  melakukan  klasifikasi  karena  memiliki  kemiripan  bentuk  fisik  daunnya, mengingat klasifikasi tanaman dapat dilakukan berdasarkan keseragaman sifat dan ciri fisik tumbuhan (Rai, 2018) . Gambar 8 menunjukkan sampel citra dataset per kelas spesies.

## Gambar 8. Sampel Citra Dataset Per Kelas Spesies

## 3.2.  Pemrosesan Awal Dataset
Pada  seluruh  citra dataset  dilakukan  pemrosesan  awal  (preprocessing)  yang  dimulai  dari pembagian data ke dalam tiga set, yaitu data pelatihan, validasi, dan pengujian dengan rasio masing-masing  sebesar  70%,  15%,  dan  15%.  Seluruh  data  kemudian  di- resize  menjadi berukuran 224 x 224. Pada data latih kemudian dilakukan teknik augmentasi yang meliputi flip  horizontal  dan  vertikal,  dan  rotasi  untuk  meningkatkan  variasi  data.  Tabel  1 menunjukkan jumlah pembagian data ke dalam set pelatihan, validasi, dan pengujian.
Tabel 1. Pembagian Data ke Dalam Set Pelatihan, Validasi, dan Pengujian
Nama Spesies Pelatihan (70%) Validasi (15%) Pengujian (15%) Jumlah Black-grass 216 46 47 309 Charlock 316 67 69 452 Cleavers 234 50 51 335 Common Chickweed 499 106 108 713 Common wheat 177 37 39 253 Fat Hen 376 80 82 538 Loose Silky-bent 533 114 115 762 Maize 179 38 40 257 Scentless Mayweed 424 91 92 607 Shepherd’s Purse 191 41 42 274 Small-flowered Cranesbill 403 86 87 576 Sugar Beet 324 69 70 463 TOTAL 3872 825 842 5539

## 3.3.  Pelatihan Model
Pelatihan  dan  pemrograman  dilakukan menggunakan  GPU  Tesla  P100-PCIE  16  GB  dari Google  Colaboratory  dengan  library  Keras  dan  backend  Tensorflow.  Model  yang  telah dibangun  kemudian  dilatih  dengan  100 epochs  dan  dikelompokkan  dengan  batch  size sebesar 32. Perhitungan loss function dilakukan menggunakan categorical cross-entropy, dan Adam  Optimizer  dengan  learning  rate  sebesar  0,00005  diterapkan  untuk  melakukan optimisasi.  Grafik  hasil  pelatihan  dan  validasi  seluruh epochs  pada  setiap  model  terhadap akurasi ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Grafik Pelatihan dan Validasi Terhadap Akurasi
Dari Gambar 9 dapat dilihat bahwa grafik akurasi validasi pada model CNN + Improved FPN (CA  +  ABP)  dengan  rasio  pengurangan  4  lebih  stabil  dibandingkan  dengan  rasio pengurangan  yang  lain.  Dari  hasil  pelatihan  model,  didapatkan  akurasi  pelatihan  tertinggi ada  pada  model  CNN  + Improved  FPN  (CA)  dengan  rasio  pengurangan  16  yaitu  sebesar 98,17% dan akurasi pelatihan terendah ada pada model CNN + Improved FPN (CA + ABP) dengan  rasio  pengurangan  2  yaitu  sebesar  96,90%.  Akurasi  validasi  tertinggi  ada  pada model CNN + Improved FPN (CA) dengan rasio pengurangan 16 yaitu sebesar 93,94% dan akurasi  validasi  terendah  ada  pada  model  CNN  + Improved  FPN  (ABP)  yaitu  sebesar 92,61%.

## 3.4.  Pengujian Model
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  set  pengujian  dan  bobot  model  hasil  pelatihan dan validasi. Hasil pengujian rasio diukur berdasarkan tingkat akurasi, presisi, recall, F1 dan total parameter yang ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Pengujian Model
Model Rasio Akurasi Presisi Recall F1 Total Parameter CNN + FPN - 91,81% 92% 91% 91% 39.386.620 CNN + Improved FPN (ABP) - 92,76% 92% 92% 92% 42.927.100 CNN + Improved FPN (CA) 2 90,50% 90% 90% 90% 39.913.980 CNN + Improved FPN (CA) 4 92,16% 92% 92% 91% 39.651.324 CNN + Improved FPN (CA) 8 92,28% 92% 92% 92% 39.519.996
Model Rasio Akurasi Presisi Recall F1 Total Parameter CNN + Improved FPN (CA) 16 91,57% 91% 92% 91% 39.454.332 CNN + Improved FPN (CA) 32 91,09% 91% 91% 91% 39.421.500 CNN + Improved FPN (CA + ABP) 2 92,64% 90% 91% 90% 43.454.460 CNN + Improved FPN (CA + ABP) 4 93,11% 93% 92% 93% 43.191.804 CNN + Improved FPN (CA + ABP) 8 92,76% 93% 92% 92% 43.060.476 CNN + Improved FPN (CA + ABP) 16 92,4% 92% 92% 92% 42.994.812 CNN + Improved FPN (CA + ABP) 32 91,33% 91% 89% 90% 42.961.980
Dari Tabel 2 diketahui bahwa hasil pengujian terbaik adalah pada model CNN + Improved FPN  (CA  +  ABP)  dengan  rasio  pengurangan Channel Attention  bernilai 4, di mana akurasi mencapai  sebesar  93,11%  dan  skor  F1 mencapai  93%.  Sedangkan  akurasi  terendah  pada model CNN + Improved FPN (CA) dengan rasio 2 yaitu sebesar 90,5% dan skor F1 terendah pada CNN + Improved FPN (CA + ABP) dengan rasio 2 dan 32, dan CNN + Improved FPN (CA)  dengan  rasio  2  yaitu  sebesar  90%.  Selain model  CNN  + Improved FPN (CA) dengan rasio 2, seluruh model mendapatkan akurasi pengujian lebih tinggi daripada model CNN + FPN.
Nilai  presisi  terbaik  adalah  pada  model  CNN  + Improved  FPN  (CA  +  ABP)  dengan  rasio pengurangan bernilai 4 dan 8, yaitu sebesar 93%. Sedangkan nilai presisi terendah adalah pada CNN + Improved FPN (CA + ABP) rasio 2 dan CNN + Improved FPN (CA) rasio 2 yaitu 90%.  Nilai recall  tertinggi  adalah  pada  model  CNN  +  Improved  FPN (ABP),  model CNN  + Improved FPN (CA + ABP) dengan rasio pengurangan bernilai 4, 8, dan 16, dan model CNN + Improved FPN (CA) rasio 4, 8, dan 16 yaitu sebesar 92%. Sedangkan nilai recall terendah adalah  ketika rasio  pengurangan  bernilai  32  yaitu  89%.  Dengan  demikian,  hasil  pengujian keseluruhan  terbaik  adalah  pada  model  CNN  + Improved  FPN  (CA  +  ABP)  dengan  rasio pengurangan bernilai 4. Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian model CNN + Improved FPN (CA + ABP) dengan rasio pengurangan 4 berdasarkan kelas spesies.
Tabel 3. Hasil Pengujian Model Berdasarkan Kelas Spesies Nama Spesies Presisi Recall F1 Black-grass 0,60 0,64 0,62 Charlock 0,99 0,96 0,97 Cleavers 0,96 0,96 0,96 Common Chickweed 0,98 0,98 0,98 Common wheat 0,95 0,90 0,92 Fat Hen 0,99 0,95 0,97 Loose Silky-bent 0,85 0,86 0,85 Maize 0,95 1,00 0,98 Scentless Mayweed 0,94 0,97 0,95 Shepherd’s Purse 0,95 0,93 0,94 Small-flowered Cranesbill 1,00 0,95 0,98
Nama Spesies Presisi Recall F1 Sugar Beet 0,97 1,00 0,99 Rata-rata 0,93 0,92 0,93
Dari Tabel 3 diketahui bahwa presisi terendah ada pada kategori ‘Black - grass’ sebesar 0,60 dan  presisi  tertinggi  ada  pada  kategori  ‘Small - flowered  Cranesbill’  se besar  1,00. Recall terendah ada pada kategori ‘Black - grass’ sebesar 0,64 dan recall tertinggi ada pada kategori ‘Maize’ dan ‘Sugar Beet’ sebesar 1,00. Dengan demikian, skor F1 terendah ada pada kategori ‘Black - grass’ sebesar 0,62 dan skor F1 tertinggi ada pad a kategori ‘Sugar Beet’ sebesar 0,99.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  pada  citra  bibit  tanaman  dengan  metode  CNN  dan Improved  FPN,  di  mana  peningkatan  FPN  dilakukan  dengan  menambahkan  Channel Attention  Module  dan  Augmented  Bottom-up  Pathway.  Percobaan  dilakukan  dengan menggunakan  12  model  dengan  pengaturan  berbeda,  dan  dari  7  model  dengan Improved FPN  memiliki  akurasi  lebih  tinggi  dari  model  tanpa Improved  FPN.  Dari  grafik  akurasi pelatihan  dan  validasi,  grafik yang  paling  stabil didapatkan  oleh  model CNN  dan Improved FPN  dengan Channel  Attention  Module  dan  Augmented  Bottom-up  Pathway  dan  rasio pengurangan  4.  Pada  hasil  pengujian  didapatkan  akurasi  terbaik  pada  CNN  dan Improved FPN  dengan Channel  Attention  Module  dan  Augmented  Bottom-up  Pathway  dan  rasio pengurangan 4 yaitu sebesar 93,11%, model ini mendapatkan skor F1 tertinggi yaitu sebesar 93%. Dari hasil pengujian model tersebut berdasarkan kelas spesies data, didapatkan rata- rata skor F1 tertinggi pada kelas ‘Sugar Beet’ yaitu 0,99 dan rata-rata skor F1 terendah pada kelas ‘Black - grass’ yaitu 0,62.

## DAFTAR RUJUKAN
Alimboyong, C. R., Hernandez, A. A., & Medina, R. P. (2018). Classification of Plant Seedling Images Using Deep Learning. TENCON 2018 - 2018 IEEE Region 10 Conference, 1839 – 1844. https://doi.org/10.1109/TENCON.2018.8650178
Ashqar, B. A. M., Abu-Nasser, B. S., & Abu-Naser, S. S. (2019). Plant seedlings classification using  deep  learning. International Journal of Academic Information Systems Research (IJAISR), 7 – 14.
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. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105326
Dyrmann,  M.,  Karstoft,  H.,  &  Midtiby,  H.  S.  (2016).  Plant  species  classification  using  deep convolutional neural network. Biosystems Engineering, 151, 72 – 80. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2016.08.024
Giselsson, T. M., Jørgensen, R. N., Jensen, P. K., Dyrmann, M., & Midtiby, H. S. (2017). A public image database for benchmark of plant seedling classification algorithms. ArXiv Preprint ArXiv:1711.05458.
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 770 – 778. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Lee, I., Kim, D., Wee, D., & Lee, S. (2021). An Efficient Human Instance-Guided Framework
for Video Action Recognition. Sensors, 21(24), 8309.
https://doi.org/10.3390/s21248309
Lin,  T.-Y.,  Dollár,  P.,  Girshick,  R.,  He,  K.,  Hariharan,  B.,  &  Belongie,  S.  (2017).  Feature pyramid  networks  for  object  detection. Proceedings  of  the  IEEE  Conference  on Computer Vision and Pattern Recognition, 2117 – 2125.
Liu,  S.,  Qi,  L.,  Qin,  H.,  Shi,  J.,  &  Jia,  J.  (2018).  Path  Aggregation  Network  for  Instance Segmentation. 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,
8759 – 8768. https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00913
Mustafa, M. S., Husin, Z., Tan, W. K., Mavi, M. F., & Farook, R. S. M. (2020). Development of automated hybrid intelligent system for herbs plant classification and early herbs plant disease  detection. Neural  Computing  and  Applications,  32(15),  11419 – 11441. https://doi.org/10.1007/s00521-019-04634-7
Nie, X., Duan, M., Ding, H., Hu, B., & Wong, E. K. (2020). Attention Mask R-CNN for Ship Detection and Segmentation From Remote Sensing Images. IEEE Access, 8, 9325 – 9334. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2964540
Pacifico, L. D. S., Macario, V., & Oliveira, J. F. L. (2018). Plant Classification Using Artificial Neural Networks. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 1 – 6. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489701
Patil,  A.  (2021).  Image  Recognition  using  Machine  Learning. SSRN  Electronic  Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3835625
Phung,  V.  H.,  &  Rhee,  E.  J.  (2018).  A  deep  learning  approach  for  classification  of  cloud image  patches  on  small  datasets. Journal  of  Information  and  Communication Convergence Engineering, 16(3), 173 – 178. https://doi.org/10.6109/jicce.2018.16.3.173
Rahimzadeh, M., Attar, A., & Sakhaei, S. M. (2021). A fully automated deep learning-based network for detecting COVID-19 from a new and large lung CT scan dataset. Biomedical Signal Processing and Control, 68, 102588. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102588
Rai, I. N. (2018). Dasar-Dasar Agronomi. Percetakan Pelawa Sari.
Sahli,  H.  (2020).  An  Introduction  to  Machine  Learning.  In TORUS  1 – Toward  an  Open Resource Using Services (pp. 61 – 74). Wiley.
https://doi.org/10.1002/9781119720492.ch7
Shobha,  G.,  &  Rangaswamy,  S.  (2018). Machine  Learning  (pp.  197 – 228). https://doi.org/10.1016/bs.host.2018.07.004
Silva,  L.  O.  L.  A.,  Koga,  M.  L.,  Cugnasca,  C.  E.,  &  Costa,  A.  H.  R.  (2013).  Comparative assessment of feature selection and classification techniques for visual inspection of pot plant  seedlings. Computers  and  Electronics  in  Agriculture,  97,  47 – 55. https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.07.001
Woo,  S.,  Park,  J.,  Lee,  J.-Y.,  &  Kweon,  I.  S.  (2018). CBAM:  Convolutional  Block  Attention Module (pp. 3 – 19). https://doi.org/10.1007/978-3-030-01234-2_1
Yan, D., Li, G., Li, X., Zhang, H., Lei, H., Lu, K., Cheng, M., & Zhu, F. (2021). An Improved Faster  R-CNN  Method  to  Detect  Tailings  Ponds  from  High-Resolution  Remote  Sensing Images. Remote Sensing, 13(11), 2052. https://doi.org/10.3390/rs13112052