## DEEP PRE-TRAINED MODEL MENGGUNAKAN ARSITEKTUR DENSENET UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI
Arif Faizin, Arief Tri Arsanto, Moch. Lutfi, Abdur Rochim Musa Prodi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan arifusan@yudharta.ac.id, arief_inf@yudharta.ac.id, moch.lutfi@yudharta.ac.id, abdurrochimmusa@gmail.com

## ABSTRAK
Salah satu penyebab menurunnya produksi padi ialah serangan hama. hama padi meliputi hama busuk daun, hawar daun, dan  hawar  batang. Jenis penyakit  yang  berbeda  memerlukan perlakuan  yang  berbeda, akan tetapi tidak semua petani paham akan sifat hama yang dapat menyebabkan kesalahan penanganan. Untuk mempermudah menyelesaikan  masalah  yang  ada  pada  identifikasi  hama  penyakit  daun  padi  perlu  adanya  inovasi  sistem klasifikasi hama daun padi. Sistem  ini didasarkan pada metode Convolutional Neural Network (CNN), metode atau model deep learning yang dikembangkan untuk meng-cover kelemahan metode machine learning. Namun, deep learning juga memiliki kelemahan yaitu waktu komputasi pada proses training yang sangat lama dan ukuran data besar. Oleh sebab itu model pra-pelatihan dibutuhkan untuk memperbaiki tingkat akurasi dan performance deep-learning serta  mempermudah dalam pengembangan  struktur model tanpa  membangunnya dari awal. Dan pada ini sudah diimplementasikan model yang digunakan menghasilkan tingkat akurasi terbaik 98% dan validasi 93%  serta  error  yang  dihasilkan  training  dan  validasi  yaitu  0.07  dan  0.25  sedangkan  waktu  komputasi  yang dibutuhkan untuk training dan validasi adalah 31 detik.
Kata kunci: Deep Learning, Densenet, CNN, Pre-trained Model.

## 1. PENDAHULUAN
Daun  padi  merupakan  bagian  terpenting  pada tubuh  tanaman  dan  juga  yang  paling  mudah  untuk diidentifikasi  gejala  penyakit  yang  terjadi  pada tanaman padi. dalam hal ini dikarenakan penampakan daun  lebih  lebar  dibandingkan  dengan  bagian  tubuh lainnya, sehingga perubahan warna, bentuk dan bercak daun  terjadi  akibat  serangan  penyakit  dapat  terlihat lebih  jelas,  dan  penyakit  daun  pada  padi  telah terdeteksi terbagi menjadi tiga kategori, seperti Smut, Bacterial Blight, dan Brown Spot [1]. Oleh sebab itu, daun padi bisa dipakai sebagai langkah pertama untuk mendeteksi  penyakit  pada  daun  padi  [2].  Tujuan penelitian yang dilakukan untuk identifikasi morfologi gejala  penyakit  yang  muncul  pada  daun  padi  dengan memakai teknik pengolah citra sebagai  langkah awal untuk  mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  padi. Manfaat dari identifikasi diharapkan dapat membantu petani mengendalikan penyebaran penyakit padi.
Dengan perkembangan ilmu pengetahuan teknonologi dan komputer dapat memungkinkan untuk identifikasi  penyakit  padi  menggunakan  teknik kecerdasan  buatan,  salah  satunya  adalah  penggunaan metode  deep  learning  [3].  Deep  learning  dianggap lebih  baik  dari  metode  tradisional  seperti  pada umumnya machine-learning [4]. Metode dan algorima yang  paling  populer  pada  deep-learning  ialah  cnn (convolution neural network). Seperti yang kita bahas keuntungan  menggunakan  algoritma  CNN  pada metode  dee-learning  untuk  identifikasi  dan  deteksi penyakit  daun  padi  [5],  hasil  eksperimen  studi  [6] menunjukkan bahwa model tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan  penyakit  padi  hasil  akurasinya adalah 93,3% dan untuk validasinya adalah 92,68%.
Peneliti  lainnya  telah  membuktikan  efektivitas performance  cnn  dalam  mengidentifikasi  penyakit melalui  objek  gambar,  dan  eksperimen  hasil menunjukkan  91,83%  tingkat  akurasi  untuk  deteksi penyakit  daun  tanaman  pada  dataset  publik  [7]. Penelitian [8] mendeskripsikan deteksi dan klasifikasi penyakit  padi  menggunakan  tiga  jenis  kategori penyakit  daun  padi  yaitu  Bacterial  Leaf  Blight,  Leaf Smut,  dan  Brown  Spot,  kemudian  untuk  diekstraksi daun  padi  adalah  bentuk,  warna  serta  tekstur. Sedangkan  algoritma  yang  diimplementasikan  pada proses  klasifikasi  adalah  svm  (support  vector machine).  Hasil  akurasi  pada  data  latih  mencapai 93,33% dan pada data validasi adalah 73,33%.
Pada penelitian ini Kontribusi dan tujuan peneliti adalah  untuk  mengembangkan  framework  deep  pre- trained  model  arsitektur  CNN-Densenet  [9],  sebuah desain  yang  diusulkan  untuk  mengklasifikasikan penyakit  daun  berdasarkan  citra  daun  padi,  sehingga proses  input  yang  dilakukan  dengan  manual  pada klasifikasi penyakit daun padi tidak diperlukan. Hal ini untuk  mempersingkat  waktu  proses  klasifikasi  dan akurasi  yang  di  hasilkan  lebih  baik  dari  penelitian sebelumnya,  dan  diharapkan  bisa  meningkatkan efisiensi proses klasifikasi deteksi penyakit daun pada padi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Sebagai  alternatif  dari  metode  yang  ada, dilakukan  oleh  peneliti  [10]  melakukan  proses segmentasi pada daun padi berdasarkan statistik piksel citra  daun.  Statistik  segmentasi  nilai  piksel  yang dipakai  adalah  0,20  dari  maksimum  hue,  saturation, (HSV)dan  nilai  setiap  komponen  warna  (0,20  *
maksimum).  Metode  yang  diusulkan  diuji  dengan komponen  warna  hsv  dan  grayscale  menunjukkan hasil  pengujian  bahwa  komponen  warna  “hue” berhasil dipecah, tetapi komponen warna “saturation”, “lightness”  dan  “grayscale”  tidak  terbelah.  [11] membandingkan  teknik  algoritme  yang  berbeda seperti DC (Decision Tree), RF (Random Forest), NB (Naive Bayes), SVM dan JST. Dataset ini memiliki 3 kelas/penyakit:  hawar  daun,  coklat  bercak,  dan penyakit  busuk  daun,  tiap  kategori  berisi  40  data gambar  dengan  format  tipe  JPG.  Tiga  jenis  model dapat  dihasilkan  dari  perbandingan  lima  teknik algoritmik:  model  overfitting  (hutan  acak,  pohon keputusan,  naive  bayes),  model  underfitting  (SVM), dan model yang baik (ANN).  Dari beberapa algoritma model  terbaik  adalah  jst  dengan  nilai  akurasi  87%. Model jst sangat konsisten menggungguli di peringkat 2 dan algortima KNN juga konsisten kinerja baik pada data latih dan data uji akan tetapi masalah overfitting belum  terbukti.  Pada  penelitian  selanjutnya  [12], penyakit  padi  diklasifikasikan  menjadi  tiga  jenis berdasarkan  foto  penyakit  daun  padi.  Tiga  jenis penyakit  termasuk:  hawar  daun,  coklat  bercak,  dan penyakit  busuk  daun.  Model  yang  dikembangkan menggunakan metode transfer learning menggunakan model  pre-trained  dari  Resnet101,  berupa  lapisan padat,  lapisan  putus  sekolah,  dan  lapisan  normalisasi batch di atas lapisan yang terhubung penuh, ditambah beberapa  lapisan  arsitektur.  Metode  yang  diusulkan pada  data  validasi  klasifikasi  adalah  100%  dan  nilai loss funtion adalah 5,61%.
2.2. Jenis Penyakit Padi dan Daun Padi
Beras merupakan makanan pokok dan produksinya  perlu  dijaga.  Budidaya  padi  tidak  akan terlepas  dari  ancaman  penyakit  maupun  hama  yang sering  menyerang.  Penggundulan  daun  merupakan salah  satu  penyakit  padi.  Penyakit  daun  padi diklasifikasikan  menjadi  hawar  daun,  bercak  coklat, penyakit busuk api dan penyakit normal.
(a) Leaf blight (b) Brown spot
(c) Leaf smut
(d) Normal
Gambar 1.  Jenis penyakit pada duan padi
Argumentasi untuk metode pada penelitian yang dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  data  dan informasi  yang  menguatkan  kebenaran  materi  yang dituangkan  dalam  argumen.  Ada  beberapa  langkah yang  perlu  dilakukan  selain  memperbaiki  masalah- masalah  yang  ada  pada  perancangan  sistem.  Bab  ini menjelaskan  bahan  dan  alat  yang  digunakan  untuk pengembangan sistem dan metode penelitian.
Gambar 2. Alur penelitian
1.  Studi literatur Proses  tahapan  penelitian  yang  harus  lakukan meliputi  metode  penelitian,  landasan  teori,  dan referensi  atau  acuan  penelitian  sejenisnya. Pengumpulan data merupakab bagian dari metode penelitian  namun  pada  penelitian  yang  dilakukan menggunakan studi literatur dan pustaka.
2.  Pengumpulan data Dataset  daun  padi  diperoleh  dari  seorang  petani padi  di  Kabupaten  Pasuruan.  Dataset  yang digunakan sebanyak 1000 dataset yang terdiri dari 250  Bacterial  leaf  blight,  250  daun  normal,  250 Brown  spot,  dan  250  Leaf  smut.  Ukuran  piksel daun yang digunakan 1024x1024 piksel.
3.  Data Analisis Proses  pengolahan  dataset  awal  dilakukan  untuk memotong  gambar  dan  memisahkan  dari  daun Brown  spot,  Leaf  smut,  Bacterial  leaf  blight,  dan normal.  Pengolahan  data  dapat  dilakukan  dengan para petani yang mengerti penyakit daun tanaman padi.
4.  Desain sistem Desain sistem merupakan tahap rencana, gambaran maupun  proses  membangun  sistem  akan  dibuat dengan metode penelitian yang diusulkan.
5.  Implementasi sistem Proses  implementasi  penelitian  adalah  proses coding di pemrog python pada google colab.
6.  Uji coba dan evaluasi Ujicoba  serta  evaluasi  yang  dilakukan  untuk melihat  hasil  performance  dari  metode  yang diusulkan  terdiri  dari  waktu  komputasi,  loss funtion serta akurasi hasil.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Deep Learning
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kecerdasan buatan telah berkembang pesat. Masalah  yang sangat sulit diselesaikan  manusia di  masa  lalu akan  menjadi lebih mudah diselesaikan dengan hadirnya kecerdasan buatan.  Kecerdasan  buatan  mengalami  kesulitan menerapkan  intuisi  pada  pengetahuan,  sehingga konsep  pembelajaran  yang  mendalam  digunakan untuk memecahkan masalah ini.
Pembelajaran  mendalam  [13],  bagian  dari kecerdasan  buatan  dan  pembelajaran  mesin,  adalah pengembangan  jaringan  saraf  multi-layer  yang menyediakan  tugas-tugas  presisi  seperti  pengenalan objek,  pengenalan  ucapan,  dan  terjemahan  ucapan. Representasi  sederhana  yang  digunakan  model  deep learning memungkinkan komputerisasidapat membuat konsep  ataupun  pola  yang  lebih  kompleks  seperti halnya ditunjukan pada gambar 2 berbeda dari teknik pembelajaran  mesin tradisional karena secara konsep otomatis  melakukan representasi data sebagai contoh video, gambar dan teks tanpa memperkenalkan aturan kode atau pengetahuan domain manusia.

## Gambar 3. Layer deep-learning

## 3.2. Pre-trained (Transfer learning)
Transfer  learning  merupakan  proses  pemakaian kembali  model  dan  pengetahuan  untuk  keterkaitan dengan  tugas-tugas  lain  [14][15][16].  Pembelajaran transfer  juga  dianggap  sebagai  pendalaman  dari algoritma  machine  learning  yang  ada.  Sudah  banyak peneliti  yang  mendalami  penelitian  terkait  dengan transfer learning dan bagaimana memahami pengetahuan yang ditransfer. Dimulai dari situ, istilah “learning  to  learn”,  “integrasi  pengetahuan”,  dan “transfer  induktif”  sudah  dipakai  secara  sinonim transfer-learning.  Berbagai  penelitian  serta  publikasi ilmiah memberikan definisi dari konteks yang berbeda [13].
TL  ingin  menggunakan  pengetahuan  dari  tugas T1  untuk  menyelesaikan  masalah  di  tugas  T2.  Kami
berasumsi bahwa T1 terkait dengan T2, jadi jika Anda fasih  di  T1  (atau  lebih  fasih  daripada  tidak  di  T1), Anda  dianggap  fasih  di  T2.  Dapat  dilihat  gambar  4, yang  menunjukkan  perbedaan  antara  menggunakan machine  learning  dan  menggunakan  TL.  ciri  khas machine  learnng  adalah  melatih  model  untuk  setiap tugas. TL menggunakan model yang ada, yang disebut model  pra-terlatih,  untuk  tugas-tugas  baru.  TL dimotivasi tidak hanya oleh kesamaan dua tugas, tetapi juga  oleh  ketersediaan  data.  Misalnya,  tugas  T1 memiliki kumpulan data besar dan tugas T2 memiliki kumpulan data kecil. Karena T1 dan T2 serupa, model yang  dipasang  ke  T2  lebih  cepat  menyatu  di  T1 daripada melatih model di T2 dari awal.
Gambar 4. Mesin tradisional vs transfer learning.
Proses  menyesuaikan  model  yang  telah  dilatih sebelumnya  disebut  penyetelan  dapat  dilihat  pada gambar  5.  Pertama,  ganti  lapisan  terakhir  (lapisan prediksi)  dari  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya dengan  lapisan  baru  secara  acak  yang  diinisialisasi. Kemudian  latih  kembali  model  yang  ada,  dengan menerapkan data dari T2. Secara garis besar ada tiga kategori metode fine tuning.
1.  Bekukan  beberapa  lapisan.  Bekukan  beberapa lapisan  (parameter  tidak  diperbarui  selama penyempurnaan) dan latih yang lain.
2.  Latih  hanya  layer  terakhir  yang  baru.  Bekukan semua kecuali lapisan terakhir tugas T2.
3.  Latih  semua  level.  Setelah  memodifikasi  layer terakhir, latih semua layer untuk tugas T2.
Gambar 5. Proses transfer learning

## 3.3. Densenet
Jaringan konvolusi padat (DenseNet) merupakan penghubungkan pada lapisan ke setiap lapisan lainnya dengan  cara  feedforward.  Dalam  jaringan  konvolusi lapisan-L  tradisional,  ada  koneksi  L-1  pada  setiap lapisan layer dan lapisan selanjutnya, akan tetapi pada jaringan  tersebut  mempunyai  koneksi  langsung L(L+1)2.  DenseNet  memiliki  beberapa  keunggulan yang  menarik.  Ini  mengurangi  masalah  gradien, meningkatkan  ekspansi  fungsi,  mempromosikan penggunaan  kembali  fungsi,  dan  sangat  mengurangi jumlah parameter [17].
Gambar 6. Arsitektur densenet
Pada  Gambar  6,  tiap  kombinasi  lapisan  layer memakai  batch  normalisasi,  aktif  ReLU  serta konvolusi  menggunakan  filter  3x3.  disetiap  blok terdapat input berupa bentuk matriks piksel dari citra, selanjutnya  masuk  ke  tahap  normalisasi  batch  untuk dapat mengurangi overfitting pada proses pembelajaran,  aktivasi  ReLU  dipakai  untuk  merubah nilai variabel x menjadi nilai 0 jika variabel x nilainya negatif,  begitu  juga  sebaliknya  jika  nilai  variabel  x tetap digunakan jika nilainya sama dengan 0 atau tidak kurang dari 0, konvolusi  filter 3x3 untuk proses citra raster  yang  telah  dilgunakan  sebagai  operasi  aktivasi ReLU akan dikalikan dengan  nilai  matriks konvolusi filter 3x3 dan outputnya adalah nilai matriks yang telah diproses sebelumnya.

## 3.4. Preprocessing
Tahapan  preprocesing  dilakukan  untuk  resize untuk  mengubah  ukuran  citra  serta  memperkecil ukuran citra pada arah horizontal dan vertikal. Hal ini bertujuan untuk menyeragamkan ukuran dari masing- masing  citra  yang  digunakan  selama  proses  training dan  testing  dikarenakan  terjadinya  perbedaan  ukuran akan  mengakibatkan  proses  training  yang  lama  dan tingkat akurasi akan mempengaruhi. Normalisasi data merupakan  proses  menormalisasikan  piksel  mulai  0 sampai dengan 1.
𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 𝑖𝑚𝑔 255

## 3.5. Convolution
Lapisan  konvolusi  adalah  blok  utama  CNN  dan terdiri  dari  berbagai  filter  yang  diinisialisasi  secara acak  untuk  melakukan  operasi  konvolusi  yang bertindak  sebagai  ekstraktor  fitur  untuk  memeriksa representasi  fitur  dari  gambar  input.  Pada  lapisan convolutional,  neuron  diatur  dalam  peta  fitur.  Setiap neuron  dalam  peta  fitur  terhubung  sebagai  bidang reseptif  ke  neuron  di  lapisan  konvolusi  sebelumnya melalui  serangkaian  bobot  terlatih,  juga  dikenal sebagai bank filter[3].
ℎ(𝑥, 𝑦) = 𝑓(𝑥, 𝑦) × 𝑔(𝑥, 𝑦)

## 3.6. Max Pooling
Max pooling bertujuan untuk mencapai invariansi  spasial  dengan  mengurangi  resolusi  peta fitur,  peta  fitur  yang  dikumpulkan  sesaui  dengan lapisan  layer  sebelumnya.  Metode  pengambilan sampel  yang  dikurangi  yang  digunakan  di  sebagian besar  CNN  adalah  agregasi  maksimal.  Agregasi maksimum  membagi  nilai  output  dari  convolutional lapisan layer membentuk grid kecil yang banyak serta mendapatkan  nilai  terbesar  pada  tiap  mesh  untuk membangun nilai matriks gambar reduksi. Di sisi lain, rata-rata  pooling  dibagi  nilai  luaran  menjadi  banyak level yang lebih kecil kemudian diambil nilai rata-rata pada  setiap  level  dalam  gambar  untuk  membangun matriks  reduksi  [18].  Gambar  7.  mengilustrasikan proses maxpooling.
Gambar 7. Ilustrasi max pooling

## 3.7. Normalisasi Batch
Operasi  normalisasi  batch  digunakan  untuk mempercepat  proses  pelatihan  dan  meningkatkan kecepatan  pembelajaran  selama  pembuatan  model. Normalisasi  batch  bekerja  dengan  menghaluskan distribusi setiap nilai input. Distribusi ini terus berubah selama  proses  pelatihan  karena  perubahan  parameter lapisan sebelumnya[19].
Persamaan rata-rata batch mini:
𝜇𝐵 = 1 𝑚 ∑ 𝑥 𝑖 𝑚 𝑖=1
Persamaan MBV (Mini Batch Variance) :
𝜎 2 𝐵 = 1 𝑚 ∑(𝑥 𝑖 − 𝜇𝐵) 2 𝑚 𝑖=1
Persamaan normalisasi:
𝑥 𝑖 = 𝑥 𝑖 − 𝜇𝐵 √𝜎 2 𝐵 + 𝜖

## 3.8. Aktivasi ReLU
Diperkenalkan oleh Geoffrey Hinton dan Vinod Nair  dan  digunakan  dalam  jaringan  syaraf  tiruan, fungsi  aktivasi  Rectified  Linear  Units  (ReLU) digunakan untuk mengubah nilai x menjadi 0 jika nilai x  negatif.  Jika  nilainya  tidak  kurang  dari  0,  berlaku sebaliknya[20].
𝑓(𝑥𝑖) = max (0, 𝑥𝑖)

## 3.9. Aktivasi Softmax
Aktivsi  softmax  merupkan  penerapan  pada lapisan layer terakhir dari jaringan saraf tiruan. Nama softmax  lebih  umum  digunakan  dari  pada  Sigmoid, ReLU,  ataupun  Tanh.  Distribusi  probabilitas  dipakai untuk menjumlah dari vektor bilangan real. Sedangkan fungsi softmax mengembalikan output berupa rentang nilai  0  sampai  1  dengan  probabilitas  jumlah  sama dengan 1[21].
𝑓(𝑥𝑖) = exp (𝑥𝑖) ∑ 𝑒𝑥𝑝 (𝑥𝑖) 𝑗

## 3.10. Cross Entropi
Cross  entropy  adalah  fungsi  loss  dan  gradient yang digunakan dalam klasifikasi ganda. pengukuran dua  distribusi  probabilitas  dan  entropi  relatif  pada dataset  yang  sama.  Fungsi  cross  entropy  loss digunakan  untuk  learning  metode  NN.  Prinsip kerjanya  adalah  dengan  mereduksi  logaritma  negatif dari dataset[22].
𝐿 𝑐𝑟𝑜𝑠𝑠−𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = − ∑ 𝑦 𝑖 𝑗 log (𝑦)

## 3.11. Confusion Matriks
Confusion  matrix  adalah  matriks  perbandingan antara  hasil  prediksi  dan  nilai  aktual,  serta  dapat dengan jelas menampilkan prediksi dan detail prediksi untuk setiap kategori klasifikasi[16][23]. Pengukuran data  dievaluasi  dengan  akurasi,  presisi,  dan  recall. Hasil pengukuran ditampilkan dalam tabel klasifikasi yang mudah dibaca. Berikut perhitungannya:
Tabel 1. Confusion Matrix Confusion matrix Prediksi Positive Negative Actual Positive A B Negative C D sensitivity specificity A/(A+C) D/(B+D) Accuracy (A+D)/(A+B+C+D)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  dilakukan  penelitian  perlu  adanya kebutuhan perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak  (software)  yang  dapat  digunakan  dalam implementasi penelitian di bawah ini tabel kebutuhan software dan hardware adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Kebutuhan software dan hardware
No Hardware Spesifikasi 1 Laptop Dell E7270 2 Procesor Core i7-6600U@2.60GHz 3 Ram 16GB 4 SSD NVMe 512GB No Sofware 1 Windows 10
2 Chrome + Google Colab
Pada tahap implementasi source code di program python  dengan  memanfaatkan  Google  Colab  pada
implementasi  metode  yang  diusulkan  paramater transfer  learning  yang  di  gunakan  adalah  optimation menggunakan  Adam,  Batch  Size  32,  Learning  rate 0.0001, Activation Softmax, Epoch 30 dan Shape input menggunakan  80,80,3.  Sedangkan  hasil  akurasi  yang didapatkan  dengan  menggunakan  parameter  yang  di jabarkan  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  cukup baik,  berikut  tabel  hasil  akurasi  dengan  arsitektur Densenet.
Tabel 2. Hasil Akurasi Densenet Learning_rate 0.0001 Data Train Valid Waktu komputasi Accuracy 98% 93% 31 detik Error_rate 0.05 0.12
Setelah  dilakukan  proses  traning  dan  validasi terhadap  dataset  yang  dipakai  tahap  selanjutnya dilakukan proses visualisasi grafik, di bawah ini adalah grafik hasil akurasi dan loss funtion.
Gambar 8. Grafik akurasi

## Gambar 9. Grafik error rate
Berdasarkan  hasil  gambar  8  dan  9  serta  tabel  2 dapat  simpulkan  bahwa  menggunakan  deep  pre- trained  model  densenet  dengan  epoch  30,  batch_size 32, learning rate 0.0001 dan dataset training berjumlah 1000 data citra daun padi dengan menggunakan target size  80x80x30  menghasilkan  tingkat  akurasi  training 98%  sedangkan  validasi  menggunakan  400  data  dan akurasi  validasi  terbaik  adalah  93%  dan  waktu komputasi  yang  di  butuhkan  adalah  31  detik.  Dari perbandingan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa
jumlah  epoch  berpengaruh  terhadap  tingkat  akurasi, selain itu juga semakin banyak epoch yang digunakan maka semakin tinggi tingkat akurasi yang didapatkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan dengan  menggunakan  pre-trained  model  densenet dengan  memanfaatkan  tools  bantu  google  colab menghasilkan tingkat akurasi terbaik 98% dan validasi 93%  serta  error  dari  masing-masing  proses  training dan  validasi  yaitu  0.07  dan  0.25  sedangkan  waktu komputasi  yang  dibutuhkan  untuk  training  dan validasi  adalah  31  detik  maka  kesimpulan  dari  hasil penelitian  bahwa  metode  ini  sangat  baik  jika diimplementasikan  terhadap  data  penelitian  yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  F.  H.  Purnamawati,  Annida,  Wawan Nugroho,  Destiana  Putri,  “Deteksi  Penyakit Daun  pada  Tanaman  Padi  Menggunakan Algoritma Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, SVM dan KNN,” InfoTekJar , vol. 5, no. 1,  pp.  212–215,  2020,  [Online].  Available: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2934.
[2]  S. Saidah, M. B. Adinegara, R. Magdalena, and N. K. Caecar, “Identifikasi Gejala Penyakit Padi Menggunakan Operasi Morfologi Citra,” TELKA - Telekomun. Elektron. Komputasi  dan Kontrol , vol.  5,  no.  2,  pp.  114–121,  2019,  doi: 10.15575/telka.v5n2.114-121.
[3]  Y.  Lecun,  Y.  Bengio,  and  G.  Hinton,  “Deep learning,” Nature ,  vol.  521,  no.  7553,  pp.  436– 444, doi: 10.1038/nature14539.
[4]  M. Z. Alom et al. , “A state of the art survey on deep learning theory and architectures,” Electronics ,  vol.  8,  no.  3,  2019,  doi: 10.3390/electronics8030292.
[5]  C.  R.  Rahman et  al. ,  “Identification  and recognition  of  rice  diseases  and  pests  using convolutional
neural networks,” BiosystemsEngineering ,  vol.  194,  pp.  112–120,
2020, doi: 10.1016/j.biosystemseng.2020.03.020.
[6]  A. Islam, N. Rahman Shuvo, M. Shamsojjaman, S.  Hasan,  S.  Hossain,  and  T.  Khatun,  “An Automated  Convolutional  Neural  Network Based  Approach  for  Paddy  Leaf  Disease Detection,” (IJACSA)International  J.  Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 12, no. 1, pp. 280–288, 2021, doi: 10.14569/IJACSA.2021.0120134.
[7]  J.  Chen,  J.  Chen,  D.  Zhang,  Y.  Sun,  and  Y.  A. Nanehkaran,  “Using  deep  transfer  learning  for image  based  plant  disease  identification,” Comput. Electron. Agric. , vol. 173, no. March, p. 105393, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105393.
[8]  H.  B.  Prajapati,  J.  P.  Shah,  and  V.  K.  Dabhi, “Detection  and  classification  of  rice  plant diseases,” Intell.  Decis.  Technol.  (IOS  Press. ,
vol.  11,  no.  3,  pp.  357–373,  2017,  doi: 10.3233/IDT-170301.
[9]  P. K. Sethy, N. K. Barpanda, A. K. Rath, and S. K. Behera, “Deep feature based rice leaf disease identification  using  support  vector  machine,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  175,  no. December  2019,  p.  105527,  2020,  doi: 10.1016/j.compag.2020.105527.
[10]  K.  Anwar  and  S.  Setyowibowo,  “Segmentasi Kerusakan  Daun  Padi  pada  Citra  Digital,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 1, p. 39, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i1.42331.
[11]  A.  Purnamawati,  W.  Nugroho,  D. Putri,  and  ..., “Deteksi  Penyakit  Daun  pada  Tanaman  Padi Menggunakan Algoritma Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, SVM dan KNN,” InfoTekJar , 2020, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/arti cle/view/2934.
[12]  Ulfah Nur Oktaviana, Ricky Hendrawan, Alfian Dwi Khoirul Annas, and Galih Wasis Wicaksono, “Klasifikasi Penyakit Padi berdasarkan  Citra  Daun  Menggunakan  Model Terlatih  Resnet101,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 6, pp. 1216– 1222, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3607.
[13]  I. G. and Y. B. and A. Courville, Deep learning , vol. 29, no. 7553. 2016.
[14]  B. Pardamean, T. W. Cenggoro, R. Rahutomo, A. Budiarto,  and  E.  K.  Karuppiah,  “Transfer Learning from Chest X-Ray Pre-trained Convolutional  Neural  Network  for  Learning Mammogram Data,” Procedia Comput. Sci. , vol.
135, pp. 400–407, 2018, doi:
10.1016/j.procs.2018.08.190.
[15]  D.  Sarkar,  R.  Bali,  and  T.  Ghosh, Hands-On Transfer  Learning  with  Python  Implement Advanced  Deep  Learning  and  Neural  Network Models Using TensorFlow and Keras . 2018.
[16]  Z.  Jiang,  Z.  Dong,  W.  Jiang,  and  Y.  Yang, “Recognition of rice leaf diseases and wheat leaf diseases  based  on  multi-task  deep  transfer learning,” Comput. Electron. Agric. , vol. 186, no. April, p. 106184,
2021, doi: 10.1016/j.compag.2021.106184.
[17]  G. Huang, Z. Liu, L. Van Der Maaten, and K. Q. Weinberger,  “Densely  connected  convolutional networks,” Proc. - 30th IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern  Recognition,  CVPR  2017 ,  vol.  2017- Janua, pp. 2261–2269, 2017, doi: 10.1109/CVPR.2017.243.
[18]  V.  Suárez-Paniagua  and  I.  Segura-Bedmar, “Evaluation of pooling operations in convolutional architectures for drug-drug interaction  extraction,” BMC  Bioinformatics , vol.  19,  pp.  92–93,  2018,  doi:  10.1186/s12859- 018-2195-1.
[19]  S.  Ioffe  and  C.  Szegedy,  “Batch  normalization: Accelerating deep  network training  by reducing internal  covariate  shift,” 32nd  Int.  Conf.  Mach.
Learn. ICML 2015 , vol. 1, pp. 448–456, 2015.
[20]  A.  F.  Agarap,  “Deep  Learning  using  Rectified Linear  Units  (ReLU),”  no.  1,  pp.  2–8,  2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1803.08375.
[21]  C.  Nwankpa,  W.  Ijomah,  A.  Gachagan,  and  S. Marshall, “Activation Functions: Comparison of trends  in  Practice  and  Research  for  Deep Learning,” pp. 1–20, 2018, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/1811.03378.
[22]  K. P.murphy, Machine learning : A Probabilistic Perspective , vol. 5, no. 2. The MIT Press, 2012.
[23]  M.  Sokolova  and  G.  Lapalme,  “A  systematic analysis of performance measures for classification  tasks,” Inf.  Process.  Manag. ,  vol.
45, no. 4, pp. 427–437, 2009, doi:
10.1016/j.ipm.2009.03.002.