## Analisis Penggunaan Pra-proses pada Metode Transfer Learning untuk Mendeteksi Penyakit Daun Singkong
Analysis of Pre-processing Use of Transfer Learning Methods for Cassava Leaves Diseases Detection
Amelia Devi Putri A 1 , Salsabiil Hasanah 2 , M. Bahrul Subkhi 3 , Nanik Suciati 4 1,2,3,4 Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
1 Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi, Fakultas Keperawatan, Bisnis dan Teknologi, Universitas Widya Husada, Semarang
E-mail: 1 ameliadev26@gmail.com, 2 salsabiilhasanah5@gmail.com, 3 bahruls27@gmail.com,
4 nanik@if.its.ac.id

## Abstrak
Singkong menjadi salah satu tanaman penting pada bidang agronomi dan banyak dikonsumsi oleh masyarakat.  Namun,  terdapat salah satu  kendala dalam menjaga  kelestarian tanaman  singkong yaitu pendeteksian penyakit. Jika penyakit pada tanaman singkong dapat terdeteksi lebih dahulu melalui  citra  daunnya,  maka  penyakit  tersebut  dapat  segera  diobati.  Proses  klasifikasi  dapat dilakukan untuk mendeteksi penyakit pada tanaman secara otomatis. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi tanaman singkong dengan menggunakan beberapa tahap pra-proses yaitu pra-proses dengan  augmentasi,  tanpa  augmentasi  dan  pra-proses  dengan  rotasi,  pada  beberapa  metode transfer  learning seperti  ResNet50  dan  MobileNetV2.  Penggunaan  beberapa  metode  tersebut bertujuan  untuk  mencari  metode  mana  yang  memiliki  hasil  akurasi  tertinggi.  Penelitian menunjukkan  bahwa  MobileNetV2  dengan  pra-proses  rotasi  memberikan  akurasi  tertinggi sebesar 92.50% dalam mendeteksi penyakit tanaman singkong. Hal ini dapat menjadi referensi bagi  peneliti  selanjutnya  dalam  menentukan  tahap  pra-proses  terbaik  dalam  metode  transfer learning.
Kata kunci: Transfer learning , Augmentasi, Rotasi, ResNet, MobileNet

## Abstract
Cassava becomes one of the important crops in the agronomy field and is widely consumed by the community. However, there is one obstacle in maintaining the sustainability of cassava plants, namely plant disease detection. If the disease in cassava plants can be detected first through the image of the leaves, then the disease can be treated immediately. The classification process can be carried out to detect diseases in plants automatically. In this study, the classification of cassava plants  was  carried  out  using  several  pre-processing  stages,  namely  pre-processing  with augmentation,  without  augmentation  and  pre-processing  with  rotation,  on  several  transfer learning methods such as ResNet50 and MobileNetV2. The use of several methods, aims to find which  method  has  the  highest  accuracy  results.  Research  shows  that  MobileNetV2  without augmentation provides the highest accuracy of 98.64% in detecting cassava plant diseases. This paper can be a reference for future researchers in determining the best pre-processing stage in the transfer learning method.
Keywords: Transfer learning, Augmentation, Rotation, ResNet, MobileNet

## 1. PENDAHULUAN
Singkong ( Manihotesculenta Crantz ) merupakan salah satu tanaman yang penting pada bidang argonomi. Singkong juga merupakan sumber utama pangan yang sering dikonsumsi. Di Afrika,  sebagian  besar  pertanian  di  Sub-Sahara  menanam  singkong.  Hal  tersebut  dikarenakan
singkong menjadi tanaman pangan sebagai penyedia karbohidrat terbesar kedua di Afrika yang ditanam  oleh  para  petani  dan  dapat  bertahan  dalam  berbagai  macam  kondisi  lingkungan  [1]. Namun,  adanya  penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus  menjadikan  hasil  panen  singkong  yang buruk. Metode deteksi penyakit yang ada mengharuskan petani meminta bantuan ahli pertanian untuk  memeriksa  dan  mendiagnosis  tanaman  secara  visual.  Permasalahan  tersebut  menjadi kendala bagi para petani karena membutuhkan tenaga tambahan dan biaya yang mahal [2]. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan otomatis untuk mengidentifikasi penyakit umum pada tanaman singkong dengan mudah sehingga dapat diobati. Dalam hal ini, proses klasifikasi daun singkong sangat diperlukan untuk mengenali jenis daun yang memiliki penyakit dan jenis daun yang sehat. Klasifikasi  tersebut  dilakukan  dengan  tujuan  agar  daun  yang  memiliki  penyakit  dapat  segera diobati dan tidak menimbulkan kerusakan lebih parah pada keseluruhan tanaman singkong yang dapat mempengaruhi hasil panen [3][4].
Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  daun  merupakan  topik  yang penting  untuk  dibahas.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sangbamrung  et  al.  [5]  melakukan klasifikasi  penyakit  tanaman  dengan  menggunakan  metode deep  learning  Faster R-CNN  dan memperoleh  akurasi  sebesar  91%.  Pada  penelitian  Islam  et  al.  [6]  menggunakan  proses  rotasi untuk menyamakan posisi arah dari citra daun yang digunakan sebagai input program, kemudian dilanjutkan ke proses HOG dan LBP yang digunakan sebagai metode untuk ekstraksi fitur pada proses  klasifikasi.  Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  SVM.  Hasil  akurasi  dari penelitian tersebut yaitu sebesar 91.25%. Kemudian, penelitian yang dilakukan oleh Francis dan Deisy  [7]  menggunakan  model Convolutional  Neural  Network untuk  memprediksi  apakah tanaman  apel  dan  tomat  terinfeksi  penyakit  atau  tidak  dengan  menggunakan  citra  daun  dari tanaman  tersebut  untuk  diidentifikasi.  Hasil  akurasi  dari  penelitian  tersebut  adalah  87%.  Pada penelitian Chen et al. [8] melakukan kombinasi metode transfer learning Inception dan DenseNet untuk mendeteksi penyakit tanaman padi dengan memperoleh akurasi sebesar 94.07%, sedangkan pada penelitian yang dilakukan oleh Ayu et al. [9] menggunakan MobileNetV2 untuk mendeteksi penyakit  tanaman  singkong  dan  diperoleh  akurasi  sebesar  65,6%.  Berdasarkan  beberapa penelitian  yang  sudah  ada  tersebut,  sejauh  ini  belum  ada  yang  membahas  mengenai  analisis performa penggunaan pra-proses pada metode transfer learning .
Oleh karena itu, penelitian ini akan membandingkan beberapa tahap pra-proses dengan menggunakan  metode transfer  learning yang  berbeda,  guna  mendeteksi  penyakit  yang menyerang  tanaman  singkong  dengan  menggunakan  citra  daun  untuk  diidentifikasi.  Beberapa tahap pra-proses yang akan dibandingkan adalah proses augmentasi, proses tanpa augmentasi dan proses  rotasi,  sedangkan  pada  tahap  klasifikasi  menggunakan  metode  ResNet50  dan MobileNetV2. Pada setiap tahap pra-proses yang berbeda, akan diproses menggunakan metode klasifikasi  yang  berbeda.  Proses  tersebut  bertujuan  untuk  membandingkan  hasil  akurasi  dari setiap  metode  yang  digunakan,  sehingga  mampu  membantu  para  peneliti  selanjutnya  dalam menentukan  tahap  pra-proses  yang  terbaik  pada  metode transfer  learning dalam  mendeteksi penyakit pada tanaman.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode untuk mendeteksi penyakit pada tanaman singkong terdiri dari beberapa tahap seperti yang terlihat pada Gambar 1. Tahap pertama adalah persiapan dataset yang menjelaskan bagaimana data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh. Kemudian, dari data yang sudah didapatkan,  dilanjutkan  ke  tahap  pra-proses.  Dikarenakan  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah memberikan analisis performa penggunaan pra-proses pada metode transfer learning, maka pada tahap  pra-proses  akan  digunakan  beberapa  pra-proses  yang  berbeda,  yaitu  pra-proses  dengan augmentasi,  pra-proses  tanpa  augmentasi  dan  pra-proses  dengan  rotasi.  Selanjutnya,  dari beberapa tahap pra-proses tersebut akan dilanjutkan pada ekstraksi fitur dan sekaligus klasifikasi menggunakan  metode transfer  learning ResNet50  dan  MobileNetV2.  Penjelasan  lebih  detail tentang metode penelitian akan disampaikan pada beberapa sub bab selanjutnya.
Gambar 1 Alur metode penelitian yang digunakan
(a) (b) (c) (d)
(e)
Gambar 2 Beberapa citra daun singkong dari masing-masing label dalam dataset: (a) CBB,
(b)CBSD, (c) CGM, (d) CMD dan (e) sehat / healthy

## 2.1 Persiapan Dataset
Dataset diambil dari kompetisi Kaggle yang dibuat oleh Makerere University Artificial Intelligence Lab . Dataset tersebut berjumlah 21.367 citra daun singkong yang sudah berlabel dan dikumpulkan pada survei reguler di Uganda. Label yang terdapat dalam dataset tersebut, yaitu daun singkong yang memiliki penyakit Cassava Bacterial Blight (CBB), Cassava Brown Streak Disease (CBSD), Cassava  Green  Mottle (CGM), Cassava  Mosaic  Disease (CMD)  dan  yang terakhir adalah daun singkong yang sehat / Healthy [10] .
Daun  singkong  yang  memiliki  penyakit  CBB  disebabkan  oleh  bakteri Xanthomonas manihotis dengan gejala  kematian  jaringan  di  tempat  infeksi  hingga  kematian  pada  tunas. Penyakit CBSD disebabkan oleh virus Bemisia tabaci, yang menimbulkan bercak pada klorosis dan perkembangan sepia kering menjadi coklat, berbusa dan luka nekrotik pada jaringan umbi. CGM disebabkan oleh hama Mononychellus tanajoa yang memakan bagian bawah daun muda dan mengakibatkan daun menjadi belang-belang atau mati. Penyakit CMD diakibatkan oleh virus yang termasuk ke dalam genus Begomovirus yang menyebabkan daun memiliki campuran bercak klorosis berwarna kuning dan putih sehingga mempengaruhi proses fotosintesis dan menghambat pertumbuhan  tanaman  [11].  Gambar  2  menampilkan  citra  daun  singkong  dari  berbagai  label dalam dataset yang digunakan dalam penelitian ini.
Persiapan Dataset
Pra-proses Citra Daun Singkong Dengan Augmentasi Ekstraksi Fitur dan Klasifikasi menggunakan Transfer Learning
Dengan Rotasi Tanpa Augmentasi
2.2 Pra-proses
Melalui  proses  konversi  citra  original  ke  bentuk  yang  sesuai  pada  tahap  pra-proses, klasifikasi  citra  dapat  dioptimalkan  dan  performanya  dapat  ditingkatkan  untuk  langkah selanjutnya  [12][13][14].  Dalam  hal  ini,  dilakukan  tiga  percobaan  pra-proses.  Percobaan  yang dilakukan pada penelitian ini yaitu pra-proses dengan augmentasi, pra-proses tanpa augmentasi dan pra-proses dengan rotasi.
2.2.1 Pra-proses dengan Augmentasi Tahap ini bertujuan meningkatkan jumlah citra dalam training set supaya terhindar dari masalah overfitting dan dapat menghasilkan pembelajaran model yang lebih baik. Augmentasi citra dilakukan dengan memperkenalkan berbagai variasi tertentu pada citra daun singkong seperti width shift, height shift, shear, zoom dan horizontal flip.

## 2.2.2 Pra-proses Tanpa Augmentasi
Setelah  dataset  citra  daun  singkong  didapatkan,  citra  langsung  digunakan  untuk klasifikasi penyakit tanaman singkong. Pada tahap ini, tidak dilakukan proses augmentasi, seperti width shift, height shift, shear, zoom dan horizontal flip, terlebih dahulu . Hal tersebut bertujuan untuk  mengetahui  bagaimana  performa  pra-proses  tanpa  maupun  dengan  augmentasi  citra terhadap  metode  klasifikasi  menggunakan transfer  learning. Selain  itu,  memungkinkan  tanpa adanya augmentasi dapat memberikan performa yang lebih baik, karena penambahan variasi atau augmentasi dapat memperlambat performa klasifikasi citra daun.
2.2.3 Pra-proses dengan Rotasi
Pra-proses  dengan  rotasi  dilakukan  tanpa  menambahkan  data  baru,  dimana  data  yang sudah ada langsung dilakukan rotasi. Tahapan rotasi ini bertujuan untuk menyamakan posisi dan arah  dari  citra  daun  yang  digunakan  sebagai input program.  Selain  itu,  sudut  rotasi  yang digunakan  juga  bergantung  pada  posisi  awal  dari  citra  daun.  Perhitungan  dilakukan  dengan mengukur  jarak  antara  daun  dan  bingkai  citra.  Rumus  yang  digunakan  dalam  proses  ini  dapat dilihat pada persamaan (1).
[𝑥 𝑦 ] = [𝑐𝑜𝑠𝜃  − 𝑠𝑖𝑛𝜃 𝑠𝑖𝑛𝜃 𝑐𝑜𝑠𝜃 ][𝑋 𝑌 ] + [𝑡 𝑥 𝑡 𝑦 ] (1)
Proses rotasi citra dilakukan tanpa perlu memberikan input sudut tertentu yang ditentukan sebelumnya.  Dengan  menggunakan  metode  yang  telah  ditentukan,  kita  dapat  memperkirakan sudut rotasi  daun  dengan tepat  pada  citra  yang  diambil [15] .  Terdapat  beberapa  tahapan  yang harus  dilakukan,  yang  pertama  adalah  mengubah input citra  original  ke  bentuk binary .  Proses tersebut dilakukan untuk mendeteksi keakuratan contour dari citra daun. Selanjutnya, masuk ke proses pendeteksian contour untuk mendapatkan perkiraan contour terbesar pada citra. Kemudian dilanjutkan  dengan  menghitung  perkiraan  sudut  yang  digunakan  untuk  merotasi  citra  daun. Penentuan  sudut  tersebut  dilakukan  dengan  menemukan  titik  batas  cembung  citra  dengan menggunakan convex hull ,  dimana terdapat sudut antara satu titik dengan dua titik disekitarnya dalam contour daun.  Dari  titik-titik  tersebut  akan  dicari  nilai  minimal,  yang  nantinya  akan digunakan sebagai nilai sudut dari rotasi citra daun yang digunakan.

## 2.3 Ekstraksi Fitur dan Klasifikasi
Untuk memecahkan permasalahan klasifikasi yang sedang dihadapi, diperlukan ekstraksi fitur  yang  relevan  terlebih  dahulu,  seperti  fitur  pada  citra  yang  berupa  warna,  bentuk  maupun tekstur. Sebagian besar penelitian untuk mendeteksi penyakit tanaman yang menggunakan citra daun untuk diidentifikasi, cenderung fokus pada penggunaan fitur tekstur seperti metode Grey- Level  Co-occurrence  Matrix ataupun  Transformasi  Gabor  [16].  Namun,  dikarenakan transfer learning mampu  menangani  ekstraksi  fitur  secara  otomatis,  maka  tidak  perlu  menggunakan metode  ekstraksi  fitur  yang  terpisah  saat  akan  melakukan  klasifikasi  citra.  Pada  penelitian  ini
digunakan  metode transfer  learning ResNet50  dan  MobileNetV2  untuk  ekstraksi  fitur. Penggunaan kedua metode tersebut juga sekaligus dapat digunakan dalam proses klasifikasi citra daun singkong untuk mendeteksi penyakit yang menyerang pada tanaman singkong tersebut.
2.3.1 ResNet50
Residual Networks atau ResNet termasuk ke dalam deep convolution networks yang ide dasarnya  adalah  melewati  blok  pada convolutional  layers dengan  menggunakan shortcut connections [17] . Jadi, jaringan arsitektur pada ResNet50 bekerja berdasarkan pada banyaknya unit  residu  yang tertumpuk  [18].  Unit tersebut  terdiri dari convolution layer .  Kemudian, down sampling dilakukan oleh convolutional layers yang memiliki stride 2  dan batch  normalization dilakukan  tepat  setelah  setiap convolution dan  sebelum Rectified  Linears  Units (ReLU) activation .  Ketika input dan output memiliki  dimensi  yang  sama  maka identity  shortcut digunakan.  Namun,  saat  dimensi  bertambah  maka projection  shortcut digunakan  untuk mencocokkan  dimensi  melalui  1x1 convolution atau  disebut  dengan pointwise convolution. Selanjutnya,  jaringan/ network pada  ResNet  berakhir  pada  1000 fully  connected  layers dengan softmax  activation .  Jumlah  total  dari weighted  layers adalah  50  dengan  23.534.592  parameter yang dapat dilatih ( trainable parameter) .

## 2.3.2 MobileNetV2
MobileNetV2  merupakan convolution  neural  network yang  dikembangkan  sebagai peningkatan dari MobileNetV1. Tujuan dari dilakukannya pengembangan tersebut adalah untuk menghindari  hilangnya  informasi  dan  meningkatkan  kemampuan  model  [19].  Gambar  3 menunjukkan perubahan struktural dari MobileNetV1 ke MobileNetV2. Baik pada MobileNetV1 maupun  MobileNetV2  masih  mempertahankan  convolution  yang  dapat  dipisahkan  sebagai lapisan inti dan parameter yang digunakan juga lebih sedikit daripada full convolutional [4]. Arsitektur  jaringan  MobileNetV2  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari contracting path (sisi kiri) dan classifier head (sisi kanan), seperti yang terlihat pada Gambar 4. Contracting path menggunakan convolutional network secara berulang yang terdiri dari dua 3x3 convolution, diikuti dengan Rectified Linear Unit (ReLU), dan operasi 2x2 max pooling dengan stride 2 untuk down sampling. Convolution layers akan mendapatkan jumlah bobot lokal (biasa disebut  dengan feature  map) disetiap layers dengan  menghitung  filter  yang  digunakan  secara berulang kali, diseluruh kumpulan dataset citra daun singkong . Proses 3x3 convolution , ReLu dan operasi  2x2 max  pooling biasa  disebut  dengan  “ blocks ”  akan  dilakukan  berulang  kali  hingga membuat suatu jaringan yang dalam dan menghasilkan satu set fully connected layers untuk tahap klasifikasi  [20].  Block  terakhir  dari  tahap  MobileNetV2,  berupa feature  map  matrix, akan dilakukan flattened (diratakan) menjadi bentuk vektor dan dimasukkan ke dalam fully connected layers. Selanjutnya, activation function berupa softmax digunakan untuk mengklasifikasikan citra daun  singkong  menjadi  5  label,  yaitu  penyakit  CBB,  CBSD,  CGM,  CMD  atau  kategori  daun singkong yang sehat.
2.4 Evaluasi Performa
Perhitungan  akurasi  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  dari  setiap  metode  yang digunakan. Hasil akhir yang akan ditampilkan yaitu berupa nilai akurasi dan nilai loss . Rumus yang digunakan untuk perhitungan akurasi dapat dilihat pada persamaan (2) dan perhitungan loss dapat dilihat pada persamaan (3). Loss function yang digunakan adalah sparse categorial cross entropy karena  penelitian  ini  melakukan  klasifikasi multi-class pada  citra  daun  singkong  [21] . Dari  persamaan  tersebut,  nilai  n  merepresentasikan  jumlah  citra  yang  diklasifikasikan  dengan benar dan N adalah jumlah total citra daun singkong. Nilai y i adalah label yang benar, ^y i sebagai label  prediksi,  dan  w  adalah  model  parameter.  Dari  perhitungan  akurasi  ini,  akan  diketahui metode mana yang terbaik dalam proses klasifikasi daun singkong .
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑛 𝑁 (2)
𝐿𝑜𝑠𝑠(𝑤) =   − 1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖=1 [𝑦 𝑖 𝑙𝑜𝑔(𝑦 𝑖 ) + (1 − 𝑦 𝑖 ) 𝑙𝑜𝑔(^𝑦 𝑖 )] (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil seluruh percobaan yang telah dilakukan akan dijelaskan pada bagian ini. Hasil uji coba proses klasifikasi digambarkan dalam bentuk grafik, dengan menunjukkan hasil akurasi dan hasil loss yang  didapatkan.  Jumlah  dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  sebanyak 21.367 citra daun singkong. Dari seluruh dataset tersebut, citra akan dibagi menjadi 80% untuk training set dan 20% untuk validation set. Pembagian tersebut berguna untuk menggeneralisasi model yang sudah dibuat selama fase training berlangsung. 3.1 Hasil Penggunaan Pra-proses
Pada percobaan dalam penelitian ini, citra daun singkong tersebut dinormalisasi terlebih dahulu  untuk  didapatkan  citra  daun  berukuran  sama  semua  pada  keseluruhan  dataset.  Setelah didapatkan  citra  daun  yang  memiliki  ukuran  sama,  kemudian  diteruskan  ke  tahap  pra-proses sesuai dengan skenario yang sudah dijelaskan pada metode penelitian. Beberapa tahap pra-proses yang dilakukan yaitu pra-proses dengan augmentasi, pra-proses tanpa augmentasi dan pra-proses dengan rotasi.  Gambar 5 menunjukkan  hasil  percobaan  dari  pra-proses dengan  rotasi.  Gambar 5(a) merupakan citra original dari daun singkong, sedangkan Gambar 5(b) merupakan hasil dari pra-proses dengan rotasi. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan, dapat terlihat bahwa posisi dari citra daun mengalami rotasi. Besarnya sudut rotasi pada citra daun tersebut didapatkan dari posisi awal dari daun singkong. Dengan adanya pra-proses tersebut, posisi seluruh data citra daun singkong  yang  digunakan  menjadi  sama.  Gambar  6  menunjukkan  hasil  pra-proses  dengan augmentasi maupun hasil pra-proses tanpa augmentasi.
Gambar 3 Perubahan struktural dari MobileNetV1 ke MobileNetV2
Gambar 4 Arsitektur jaringan MobileNetV2 yang digunakan
(a)
(b)
Gambar 5 Percobaan pra-proses dengan rotasi: (a) Gambar asli (b) Hasil pra-proses dengan rotasi
(a)
(b)
Gambar 6 Hasil percobaan: (a) Pra-proses tanpa augmentasi (b) Pra-proses dengan augmentasi
3.2 Hasil Transfer Learning
Proses  selanjutnya  yaitu  melakukan training pada convolutional  neural  network menggunakan metode transfer learning ResNet50 dan MobileNetV2. Batch size dengan ukuran 16, epoch sebanyak 10, softmax activation dan Adam optimizer digunakan dalam penelitian ini. Kemudian, nilai akurasi dan loss rate yang didapatkan dicatat. Hasil nilai akurasi training , akurasi validation ,  waktu  yang  dibutuhkan  per step selama  fase training dan loss  rate untuk  setiap kombinasi metode pra-proses dan transfer learning ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Perbandingan Performa Penggunaan Pra-Proses Berbeda Pada Beberapa Metode
Transfer Learning Pra-proses Transfer Learning Model Akurasi Training Akurasi Validation Waktu yang dibutuhkan loss Dengan Augmentasi ResNet50 0.7710 0.7856 699s 653ms/ step 0.6515 MobileNetV2 0.8641 0.8590 644s 602ms/ step 0.3977 Tanpa Augmentasi ResNet50 0.7871 0.7756 271s 253ms/ step 0.5868 MobileNetV2 0.9864 0.8403 292s 273ms/ step 0.0595 Dengan Rotasi ResNet50 0.8250 0.8000 767s 722ms / step 0.2032 MobileNetV2 0.9750 0.9250 686s 622ms / step 0.4955
Berdasarkan  Tabel  1  terlihat  bahwa  penggunaan  metode  MobileNetV2  pada  beberapa
tahap pra-proses yang berbeda mampu menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan  menggunakan  metode  ResNet50.  Pada  percobaan  yang  telah  dilakukan,  pra-proses dengan rotasi mampu menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  97.5%.  Namun,  hasil tersebut  bukan hasil tertinggi yang didapatkan pada fase training . Dengan menggunakan metode MobileNetV2 tanpa  augmentasi  mampu  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi  diantara  metode ResNet50 maupun  metode  MobileNetV2  dengan  augmentasi  atau  dengan  rotasi.  Hasil  akurasi yang  didapatkan  yaitu  sebesar  98.64%.  Selain  itu,  dengan  menggunakan  MobileNetV2  tanpa augmentasi juga mampu memperoleh loss rate yang kecil yaitu 0.0595. Waktu yang dibutuhkan per step selama fase training juga lebih sedikit daripada MobileNetV2 dengan augmentasi, yang mana hanya memakan waktu 292s. Hal ini disebabkan pada tahap pra-proses tanpa augmentasi tidak  terjadi  penambahan  jumlah  citra  daun singkong  dalam training  set akibat adanya  variasi tertentu  pada  citra  tersebut  oleh  proses  augmentasi  itu  sendiri  seperti width  shift,  height  shift, shear, zoom dan horizontal flip.
Selanjutnya, hasil metode MobileNetV2 tanpa augmentasi ini dibandingkan dengan hasil percobaan dari penelitian lain, seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Ayu et al. [11] dan Ramcharan  et  al.  [22].  Pada  penelitian  oleh  Ayu  et  al.  [11]  melakukan  deteksi  penyakit  pada tanaman  singkong  menggunakan  metode transfer  learning MobileNetV2.  Dalam  penelitian tersebut, menghasilkan akurasi sebesar 65.6%. Kemudian, pada penelitian yang dilakukan oleh Ramcharan  et  al.  [22]  menggunakan  model Convolutional  Neural  Network untuk  mendeteksi penyakit tanaman singkong. Pada penelitian tersebut, juga digunakan citra daun singkong dengan tingkat  keparahan  penyakit  yang  ringan,  namun  hanya  mendapatkan  akurasi  43.2%  saja.  Dari beberapa penelitian  yang sudah  ada tersebut,  dapat membuktikan bahwa hasil percobaan yang telah  dilakukan,  dengan  menggunakan  metode  MobileNetV2  tanpa  augmentasi  mampu memperoleh akurasi yang lebih tinggi yaitu sebesar 98.64%. Namun, terlihat bahwa nilai akurasi training yang diperoleh lebih tinggi daripada nilai akurasi validation sehingga terjadi perbedaan antara  nilai  akurasi training dengan  nilai  akurasi validation yang  sangat  jauh.  Hal  tersebut dikarenakan adanya kecenderungan overfitting . Berbeda dengan menggunakan tahap pra-proses augmentasi pada MobileNetV2, yang menunjukkan bahwa perbedaan antara nilai akurasi training dengan  nilai  akurasi validation menjadi  cukup  dekat,  meskipun  masih  ada  kecenderungan overfitting. Selain  itu, dengan  menggunakan  pra-proses  rotasi  pada  MobileNetV2  mampu memberikan  nilai  akurasi yang  tinggi  namun  tetap  masih  ada  kecenderungan overfitting .  Oleh karena  itu,  akan  lebih  baik  jika  menambah  jumlah  epoch  untuk  mengatasi  permasalahan overfitting tersebut pada pekerjaan selanjutnya.
ResNet50
(b)

## (c)
Gambar 7 Grafik perubahan akurasi dan loss rate dari ResNet50 menggunakan: (a)Pra-proses dengan augmentasi, (b) Pra-proses tanpa augmentasi, (c) Pra-proses dengan rotasi
Gambar 7 dan Gambar 8 menunjukkan perubahan akurasi dan loss rate dari ResNet50 dan  MobileNetV2  selama  fase training .  Pada  Gambar  8  terlihat  bahwa  metode  MobileNetV2 tanpa  augmentasi  mampu  mencapai  tingkat  keberhasilan  tertinggi. Loss  rate dan  waktu konvergensi  yang  didapatkan  juga  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  metode transfer learning maupun metode MobileNetV2 dengan tahap pra-proses lainnya. Pada percobaan dengan menggunakan ResNet50 menghasilkan nilai loss rate dan waktu konvengensi yang lebih tinggi. Namun,  pada  percobaan  menggunakan  metode  ResNet50  dengan  pra-proses  augmentasi  tidak terjadi overfitting karena  terjadi  peningkatan  antara  nilai  akurasi training dengan  nilai  akurasi validation .  Dengan  demikian,  berdasarkan  uji  coba  dan  analisis  yang  telah  dilakukan,  dapat memberikan kesimpulan dan pertimbangan, bahwa dengan menggunakan pra-proses augmentasi dan metode RestNet50 dapat mengurangi kecenderungan overfitting. Namun, hal tersebut juga memberikan loss  rate yang  tinggi  dan  membutuhkan  waktu  kovergensi  yang  cukup  lama, sehingga perlu menjadi bahan pertimbangan untuk penelitian selanjutnya.
MobileNetV2 (a)
(b)
(c)
Gambar 8 Grafik perubahan akurasi dan loss rate dari MobileNetV2 menggunakan: (a)Pra- proses dengan augmentasi, (b) Pra-proses tanpa augmentasi, (c) Pra-proses dengan rotasi
4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini berhasil membandingkan beberapa tahap pra-proses dengan menggunakan metode transfer  learning yang  berbeda  guna  mendeteksi  penyakit  yang  menyerang  tanaman singkong dengan menggunakan citra daun untuk diidentifikasi. Beberapa tahap pra-proses yang telah dilakukan adalah proses augmentasi, proses tanpa augmentasi dan proses rotasi. Kemudian dilanjutkan dengan tahap klasifikasi yang menggunakan dua metode yang berbeda yaitu metode ResNet50  dan  MobileNetV2.  Pada  tahap  pra-proses  dengan  augmentasi,  diterapkan  berbagai variasi tertentu pada citra seperti width shift, height shift, shear, zoom dan horizontal flip . Selain itu,  pada  pra-proses  dengan  rotasi  telah  dilakukan  pengubahan  arah  citra  daun  agar  memiliki
posisi yang sama. Nilai sudut yang digunakan untuk mengubah arah akan berbeda-beda pada tiap citra, tergantung bagaimana posisi asli dari citra tersebut diambil. Selanjutnya, hasil dari beberapa pra-proses  tersebut  juga  telah  diteruskan  ke  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode ResNet50 dan MobileNetV2, serta sudah dibandingkan hasil akurasi, waktu yang dibutuhkan per step selama fase training dan loss rate .
Berdasarkan  hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  selama  fase validation, metode MobileNetV2 dengan pra-proses rotasi memiliki performa terbaik dengan memperoleh akurasi tertinggi  yaitu  sebesar  92.50%.  Selama  fase training ,  metode  MobileNetV2  tanpa  augmentasi menghasilkan loss  rate yang  kecil  sebesar  0.0595  dan  waktu  konvergensi  yang  rendah  juga didapatkan pada percobaan dalam penelitian ini. Loss rate dan waktu konvergensi yang rendah didapatkan karena pada tahap pra-proses tanpa augmentasi tidak terjadi penambahan jumlah citra daun singkong dalam training set akibat adanya variasi tertentu pada citra oleh proses augmentasi itu  sendiri.  Walaupun  nilai  akurasi  dengan  menggunakan  pra-proses  augmentasi  dan  metode ResNet50  lebih  rendah,  namun  metode  tersebut  dapat  mengurangi  kecenderungan overfitting. Untuk  lebih  meningkatkan  perfoma  dari  tugas  klasifikasi  citra,  dapat  dilakukan  dengan menganalisis  penggunaan hybrid  deep  transfer  learning menggunakan ensemble  learning. Percobaan tersebut dapat dilakukan pada penelitian yang akan dilakukan selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Sambasivam  and  G.  D.  Opiyo,  “A  predictive  machine  learning  application  in  agriculture: Cassava disease detection and classification with imbalanced dataset using convolutional neural networks,” Egyptian  Informatics  Journal ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  27–34,  2021,  doi: 10.1016/j.eij.2020.02.007.
[2] K.  P.  Ferentinos,  “Deep  learning  models  for  plant  disease  detection  and  diagnosis,” Comput Electron Agric , vol. 145, no. January, pp. 311–318, 2018, doi: 10.1016/j.compag.2018.01.009.
[3] A.  Ramcharan,  K.  Baranowski,  P.  McCloskey,  B.  Ahmed,  J.  Legg,  and  D.  P.  Hughes,  “Deep learning for image-based cassava disease detection,” Front Plant Sci , vol. 8, no. October, pp. 1– 7, 2017, doi: 10.3389/fpls.2017.01852.
[4] Ü. Atila, M. Uçar, K. Akyol, and E. Uçar, “Plant leaf disease classification using EfficientNet deep learning model,” Ecol Inform , vol. 61, p. 101182, 2021, doi: 10.1016/j.ecoinf.2020.101182.
[5] I. Sangbamrung, P. Praneetpholkrang, and S. Kanjanawattana, “A novel automatic method for cassava  disease  classification  using  deep  learning,” Journal  of  Advances  in  Information Technology , vol. 11, no. 4, pp. 241–248, 2020, doi: 10.12720/jait.11.4.241-248.
[6] M.  A.  Islam,  M.  Billah,  and  S.  I.  Yousuf,  “Automatic  Plant  Detection  Using  HOG  and  LBP Features With SVM,” International Journal of Computer (IJC) , vol. 33, no. 1, pp. 26–38, 2019.
[7] M.  Francis  and  C.  Deisy,  “Disease  Detection  and  Classification  in  Agricultural  Plants  Using Convolutional Neural Networks - A Visual Understanding,” 2019 6th International Conference on  Signal  Processing  and  Integrated  Networks,  SPIN  2019 ,  pp.  1063–1068,  2019,  doi: 10.1109/SPIN.2019.8711701.
[8] J. Chen, D. Zhang, Y. A. Nanehkaran, and D. Li, “Detection of rice plant diseases based on deep transfer  learning,” J  Sci  Food  Agric ,  vol.  100,  no.  7,  pp.  3246–3256,  2020,  doi: 10.1002/jsfa.10365.
[9] H. R. Ayu, A. Surtono, and D. K. Apriyanto, “Deep learning for detection cassava leaf disease,” J Phys Conf Ser , vol. 1751, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1751/1/012072.
[10] Makerere  University  AI  Lab,  “Cassava  Leaf  Disease  Classification,” Kaggle ,  2021. https://www.kaggle.com/c/cassava-leaf-disease-classification (accessed Apr. 27, 2023).
[11] H. R. Ayu, A. Surtono, and D. K. Apriyanto, “Deep learning for detection cassava leaf disease,” J Phys Conf Ser , vol. 1751, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1751/1/012072.
[12] I. Z. Mukti and D. Biswas, “Transfer Learning Based Plant Diseases Detection Using ResNet50,” 2019 4th International Conference on Electrical Information and Communication Technology, EICT 2019 , no. December, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/EICT48899.2019.9068805.
[13] V.  Kumar,  H.  Arora,  Harsh,  and  J.  Sisodia,  “ResNet-based  approach  for  Detection  and Classification  of  Plant  Leaf  Diseases,” Proceedings  of  the  International  Conference  on Electronics and Sustainable Communication Systems, ICESC 2020 , no. Icesc, pp. 495–502, 2020, doi: 10.1109/ICESC48915.2020.9155585.
[14] K. P. Panigrahi, H. Das, A. K. Sahoo, and S. C. Moharana, “Maize Leaf Disease Detection and Classification Using Machine Learning Algorithms BT  - Progress in Computing, Analytics and Networking,” H. Das, P. K. Pattnaik, S. S. Rautaray, and K.-C. Li, Eds., Singapore: Springer Singapore, 2020, pp. 659–669.
[15] X.  Yin,  X.  Liu,  J.  Chen,  and  D.  M.  Kramer,  “Multi-leaf  alignment  from  fluorescence  plant images,” in 2014  IEEE  Winter  Conference  on  Applications  of  Computer  Vision,  WACV  2014 , 2014. doi: 10.1109/WACV.2014.6836067.
[16] V.  Kumar,  H.  Arora,  Harsh,  and  J.  Sisodia,  “ResNet-based  approach  for  Detection  and Classification  of  Plant  Leaf  Diseases,” Proceedings  of  the  International  Conference  on Electronics and Sustainable Communication Systems, ICESC 2020 , no. Icesc, pp. 495–502, 2020, doi: 10.1109/ICESC48915.2020.9155585.
[17] E.  Rezende,  G.  Ruppert,  T.  Carvalho,  F.  Ramos,  and  P.  De  Geus,  “Malicious  software classification  using  transfer  learning  of  ResNet-50  deep  neural  network,” Proceedings  -  16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2017 , vol. 2017- Decem, pp. 1011–1014, 2017, doi: 10.1109/ICMLA.2017.00-19.
[18] S.  Z.  M.  Zaki,  M.  A.  Zulkifley,  M.  Mohd  Stofa,  N.  A.  M.  Kamari,  and  N.  A.  Mohamed, “Classification  of  tomato  leaf  diseases  using  mobilenet  v2,” IAES  International  Journal  of Artificial Intelligence , 2020, doi: 10.11591/ijai.v9.i2.pp290-296.
[19] X.  Liu,  Z.  Jia,  X.  Hou,  M.  Fu,  L.  Ma,  and  Q.  Sun,  “Real-time  Marine  Animal  Images Classification by Embedded System Based on Mobilenet and Transfer Learning,” OCEANS 2019 -  Marseille,  OCEANS  Marseille  2019 ,  vol.  2019-June,  no.  61401244,  2019,  doi: 10.1109/OCEANSE.2019.8867190.
[20] M. Akay et al. , “Deep Learning Classification of Systemic Sclerosis Skin Using the MobileNetV2
Model,” IEEE Open J Eng Med Biol , vol. 2, pp. 104–110, 2021, doi:
10.1109/OJEMB.2021.3066097.
[21] M.  K.  Bayu,  A.  L.  Prasasti,  and  D.  Maryopi,  “Analisis  Performa  Federated  Learning  Untuk Klasifikasi Gambar Yang Sensitif Terhadap Privasi Data,” e-Proceeding of Engineering , vol. 9, 2022.
[22] A. Ramcharan et al. , “A mobile-based deep learning model for cassava disease diagnosis,” Front Plant Sci , vol. 10, no. March, pp. 1–8, 2019, doi: 10.3389/fpls.2019.00272.