## InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
InComTech: Jurnal vol.13, no.1, April 2023, 69-79 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Implementasi Metode CNN Computer Vision
Dalam Identifikasi Tipe Kerusakan Pohon Berbasis FHM
Zuhri Nopriyanto 1 , Rico Andrian 2 , Rahmat Safei 3* ,
Kurnia Muludi 4
124 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung,
3 Program Studi Magister Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Lampung, Jl. Prof. Dr. Ir. Soemantri Brojonegoro No.1, Bandar Lampung,
Provinsi Lampung,Indonesia 35145 *Email Penulis Koresponden: rahmat.safei@fp.unila.ac.id
Abstrak : Identifikasi  tipe  kerusakan  pohon  pada Forest  Health Monitoring hingga  saat  ini  masih  bersifat  manual,  yaitu menggunakan  penglihatan  manusia  dalam  penerapannya. Teknologi  Informasi  yang  kini  berkembang  pesat  dapat dirasakan  hingga  ke  berbagai  media  penerapan  ilmu pengetahuan, dengan demikian terciptalah salah satu solusi dalam  memecahkan  masalah  penelitian  kasus  identifikasi tipe  kerusakan  pohon  yaitu  dengan  penggunaan  metode computer vision dalam upaya memudahkan pekerjaan dalam ilmu  kehutanan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menerapkan computer  vision dalam  mengidentifikasi  tipe kerusakan  pohon  berbasis Forest  Health  Monitoring . Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah  pengumpulan dataset ,  proses preprocessing , pembagian dataset , pelatihan model, pengujian model dan terakhir adalah evaluasi model. Hasil penelitian ini berupa model ( prototype ) identifikasi tipe kerusakan pohon dalam 4 kategori yaitu, LeNet-5 Colab, LeNet-5 Tesla, MobileNet Colab, dan MobileNet Tesla . Persentase identifikasi model bervariasi,  dimana  pada  kelas  tertentu  model  dapat mengidentifikasi  dengan  benar  dan  dikelas  lainnya  masih ada  beberapa  identifikasi  model  yang  kurang  optimal, disebabkan oleh kemiripan beberapa bentuk dataset dalam segi visual komputer. Penelitian penerapan computer vision dalam identifikasi kerusakan pohon berbasis Forest Health Monitoring berhasil  dilakukan  dengan  menghasilkan  dua model ( prototype ) dalam identifikasi kerusakan pohon yang nilai akurasinya mencapai angka 89.99% pada model LeNet- 5 dan  99.06%  pada  model MobileNet dengan tools yang digunakan adalah Jupyter notebook pada Nvidia Tesla K20 (offline) dan Google Colab (online).
Keywords : Forest Health Monitoring ; Computer Vision ; Kerusakan Pohon; Convolutional Neural Network ;
Riwayat Artikel: Diserahkan Juli 16 2022 Direvisi 17 Agustus 2022 Diterima 07 September 2022 Dipublikasi 30 Arpil 2023
DOI : 10.22441/incomtech.v13i1.16022

## 1. PENDAHULUAN
Pohon merupakan tumbuhan menjulang keatas dengan tubuh utama berkayu dan menghasilkan  oksigen  yang  merupakan  bagian  dari  ekosistem.  Fungsi  pohon sendiri  beragam  selain  menghasilkan  oksigen  pohon  berperan  dalam menanggulangi  bencana  alam  seperti  banjir,  habitat  satwa  dan  lainnya.  Pohon dikatakan  penting  dikarenakan  keberadaannya  yang  menopang  dalam  penjagaan siklus  global,  dengan  demikian  kesehatan  pohon  perlu  dijaga  dan  kerusakannya pula penting untuk dipahami.
Kerusakan  pada  pohon  adalah  tolak  ukur  untuk  mengetahui  pohon  dikatakan sehat atau rusak, selain menghilangkan fungsional penting pohon bagi kehidupan, kerusakan  pohon  dapat  merugikan  sektor  perekonomian [1] .  Pohon  yang  rusak biasanya  tergambarkan  oleh  kondisi  fisiknya  dan  dapat  diamati  secara  visual. Kondisi-kondisi ini dapat ditemukan sesuai lokasi yang ada di tubuh pohon dari akar hingga ke atas pada bagian tajuk [2]. Kondisi-kondisi tersebut menunjukkan bahwa  pohon  telah  dalam  kondisi  rusak  atau  tidak  sehat,  dengan  demikian diperlukan terapan dalam mengetahui kerusakan yang dialami pohon dalam tingkat akurasi  yang  tinggi  agar  hasil  deteksi  akurat  dan  tepat  yang  membuat computer vision cocok dalam penyelesaian masalah pada penelitian ini. Metode computer  vision membutuhkan  spesifikasi  dalam  mewujudkan pengidentifikasian  yaitu  perolehan  data,  proses  data,  analisis  serta  pemahaman gambar secara umum untuk menghasilkan angka dan simbol informasi dari dunia nyata.  Tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  identifikasi  merupakan  salah  satu keunggulan  metode computer  vision ,  selain  itu  didukung  dengan  luasnya  ruang lingkup dan harga yang terjangkau mendukung dalam mengenali dan mendeteksi objek.  Penelitian computer  vision ini  menggunakan  algoritma Convolutional Neural  Network (CNN),  karena  CNN  dikenal  sebagai  metode  yang  efisien  dan mengalami perkembangan yang pesat dalam beberapa dekade terakhir dalam hal pengenalan  pola [3] .  CNN  biasanya  terdiri  dari  beberapa  partisi  yaitu fully- connected layer , softmax layer , dan lapisan ekstraksi fitur yang terdiri dari lapisan convolutional dan lapisan pooling [4]. Arsitektur yang digunakan dalam penelitian ini adalah LeNet-5 dan MobileNet. Penelitian  terdahulu  bermetodekan Forest  Health  Monitoring (FHM)  yang diperkenalkan  oleh United  States  Department  of  Agriculture  (USDA)  Forest Service , dimana metode ini digunakan dalam memonitoring kesehatan hutan dan mengidentifikasinya [5] .  Penerapannya  metode  ini  sulit  pada  hutan  tropika,  dan membutuhkan  banyak  sumber  daya  manusia  untuk  mendapatkan  data  status keakuratan  yang  tinggi.  Permasalahan  tersebut  dapat  dipecahkan  oleh  metode computer vision dimana dalam mendapatkan tingkat keakuratan yang tinggi tidak diperlukan sumber daya manusia yang banyak, melainkan karakteristik data akan menentukan  data  status  keakuratan  dalam  penelitian,  selain  itu computer  vision sebagai  bagian  teknologi  dalam  pendeteksian  memiliki  beberapa  karakteristik penting yang diantaranya adalah presisi nya yang tinggi [6]. Penelitian terdahulu yang dilakukan adalah penggunaan metode computer vision dalam identifikasi jenis tanaman secara otomatis, telah dilakukan dan teruji serta mendapatkan hasil yang cukup baik. Hasil dari penelitian tersebut menggunakan
gambar yang berlabel serta dataset yang besar dalam pengoperasian sistem, pada tingkatan tersebut menunjukkan tingkat akurasi mencapai 85.1% dalam waktu 5.4 detik  per  spesies  tanaman.  Tahapan  penelitian  yang  terjadi  adalah classifying, Segmenting, Extracting, Comparing. Implementasi sistem sudah berbentuk aplikasi smartphone dan  telah  diuji  coba  pada  sistem  operasi  iOS  dan  dilengkapi  juga dengan koordinat GPS dan stempel waktu untuk setiap foto [7]. Penelitian tentang metode computer vision juga terjadi di Mexico dengan studi kasus  pendeteksi  kerusakan  pada  aspal  menggunakan  berbasiskan Deep  Neural Network . Performa deep learning telah teruji dan menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam hal pemrosesan gambar, dan perihal forensik digital pada gambar [8]. Dataset atau sampel yang diambil berasal dari dua negara yaitu Italia dan Mexico, meliputi  jalan-jalan  aspal  di  kedua  negara  tersebut.  Model  dilatih  agar  dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan kerusakan aspal tersebut dengan Digital Asset Management Tool , berdasarkan real-time video maupun data gambar. Tujuan dalam  penelitian  ini  adalah  dalam  membantu  Lembaga  Pemerintahan  dalam pemeliharaan infrastruktur yang lebih prediktif [9].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan Computer  vision dalam upaya mengidentifikasi tipe kerusakan pohon berbasis Forest Health Monitoring (FHM) dengan  menerapkan  metode Convolutional  Neural  Network  (CNN) menggunakan  dua  arsitektur  yang  berbeda  yaitu LeNet-5 dan MobileNet dengan bahasa pemrograman python .

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  merupakan  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  identifikasi kerusakan pohon diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar r 1. Tahap Penelitian.

## 2.1. Dataset
Tahapan dalam pelaksanaan penelitian pertama kali ialah mendapatkan dataset , tujuannya agar membuat model dapat mengenal informasi yang ada pada gambar. Dataset berupa  foto  yang  diambil  dari  beberapa  sampel  pohon  yang  terindikasi mengalami kerusakan, foto untuk dataset diupayakan jelas dan jernih agar ciri-ciri
dari kerusakan pohon tersebut dapat ditemukan untuk pelatihan model. Penerapan computer vision selalu identik dengan adanya kamera, dikarenakan computer vision sendiri adalah algoritma untuk memperoleh pemahaman dari gambar dan cara ini telah  digunakan  selama  bertahun-tahun. [10] .  Pada  metode computer  vision , kualitas  keluaran (output) ditentukan  dari  masukkan (input)  dataset yang diterapkan [11] . Dataset yang  berhasil  terkumpul  berjumlah  1600  citra  gambar  dari  16  kelas berbeda yang tiap-tiap kelas terdiri dari 100 citra gambar. Over-fitting dapat terjadi apabila dataset yang  diolah  berukuran  besar  ataupun  banyak [12]. Pengambilan citra image untuk dijadikan dataset menggunakan kamera, dikarenakan computer vision dapat  menghasilkan  solusi  navigasi  yang  lebih  baik  apabila  digabungkan oleh  sensor  lain [13]. Kamera Canon  EOS  250D  with  CMOS berperan  penting dalam  pengambilan  dataset  yang  dilakukan  di  Taman  Hutan  Raya  Wan  Abdul Rachman (Tahura WAR).
Tabel 1. Jumlah Dataset Kode Tipe Kerusakan Jumlah Citra 01 Kanker 100 02 Konk 100 03 Luka Terbuka 100 04 Resinosis atau Gumosis 100 05 Batang Pecah 100 06 Sarang Rayap 100 11 Batang atau Akar Patah 100 12 Brum Akar atau Batang 100 13 Akar Patah atau Mati 100 20 Liana 100 21 Mati Pucuk 100 22 Cabang Patah 100 23 Brum Berlebihan 100 24 Daun Pucuk Tunas Rusak 100 25 Daun Berubah Warna 100 31 Dan Lain-lain 100 Total: 1600

## 2.2. Pengolahan Gambar
(Preprocessing)
Penelitian ini menerapkan pengolahan gambar terlebih dahulu sebelum dataset masuk  pada  fase processing ,  yaitu scaling .  Proses scaling merupakan  proses merubah ukuran citra dataset tanpa menghilangkan objek penting ke dalam resolusi yang  berbeda [14] .  Citra dataset yang  di- input- kan  diubah  resolusinya  menjadi 224x224 pixel tanpa  menghilangkan  ciri-ciri  dari  objek dataset dan  dapat memudahkan klasifikasi, proses scaling citra dataset diperlihatkan pada gambar 2.
Gambar 2. Scaling (Preprocessing)

## 2.3. Pembagian Dataset
Dataset dibagi menggunakan library scikit learn dengan fungsi train_test_split , hal  ini  diperlukan  untuk  membuat  porsi  masing-masing  dalam  data  latihan,  data validasi, dan data uji yang sesuai.
a) Variasi data latih ( Training dataset )
70% dataset dengan  jumlah  1120  citra  gambar  digunakan  dalam  proses training model. Training model sendiri merupakan proses melatih model agar dapat mengenali ciri-ciri pada citra gambar.
b) Variasi data validasi (Validation dataset)
10% dataset dengan  jumlah  160  citra  gambar  digunakan  dalam  proses validation model. Validation model  sendiri  merupakan  proses  validasi model dan dapat mencegah over-fitting .
c) Variasi data test (Testing dataset)
20% dataset dengan  jumlah  320  citra  gambar  digunakan  dalam  proses testing model. Testing model  sendiri  merupakan  proses  pengujian  model yang telah melalui training dan validasi.

## 2.4. Pelatihan Model LeNet-5 & MobileNet
Nilai pada hyperparameter harus ditentukan terlebih dahulu sebelum digunakan pada pelatihan dalam menyusun model. Nilai pada batch size ditentukan dari nilai data  latih  yang  digunakan,  nilai batch atau  kelompok  terdiri  dari  beberapa  data sampel yang isinya merupakan data latih (training dataset). Dalam hal ini, terjadi proses iterasi akan membuat model mengingat data dan mempelajari data sampel. Proses iterasi sendiri adalah proses yang terjadi secara forward (input ke output) dan dari arah backward (output ke input) dalam hal pembelajaran model terhadap sampel.  Nilai  bobot  pada  kelas  tipe  kerusakan  pohon  ditentukan  oleh  proses pembelajaran  iterasi  ini,  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  yang  tepat  dilakukan proses  penentuan  bobot  berulang-ulang  dalam  menentukan  kelas  tipe  kerusakan pohon.
Arsitektur  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  adalah LeNet-5 dan MobileNet. LeNet-5 diperkenalkan oleh Yan LeCun untuk pertama kalinya, dimana
arsitektur  ini  berupa  jaringan  yang  mempunyai layer (lapisan)  berkonsep  pada Convolutional Neural Network (CNN). Model arsitektur LeNet-5 terkenal karena kemampuannya  untuk  melakukan  operasi  yang  lebih  cepat  daripada  model arsitektur lainnya [15] . MobileNet merupakan arsitektur model yang didesain untuk perangkat mobile , model ini dikembangkan secara kompleksitas dengan Depthwise Separable Convolution [16]. Dalam memisahkan konvolusi secara konvensional, arsitektur MobileNet menggunakan depthwise  separable konvolusi  sehingga menghasilkan konvolusi pointwise dan depthwise [17]. Model MobileNet mampu mempercepat  penelitian  berbagai  bidang,  dikarenakan  telah  mengalami peningkatan dalam beberapa variasi versinya dan telah teruji pada tensorflow [18]. Pelatihan model menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan dataset citra kerusakan pohon beresolusi 224x224 pixel dengan total 1600 gambar.  Metode  dan  penerapan  yang  dipergunakan  sama  tetapi  tools  yang digunakan  berbeda  yaitu  penggunaan tools yang  bersifat offline dan tools yang bersifat online .
Perbedaan  dalam  metode  berada  pada  penggunaan  arsitektur  yaitu LeNet-5 dan MobileNet. Model  dilatih  menggunakan Jupyter  Notebook dan Google  Colab sebagai tools serta hyperparameter dibuat sama. Berikut tabel penjelasan nama dan nilai hyperparameter pada model:
Tabel 2. Hyperparameter No Nama Parameter Nilai 1 Input sizes 224x224x3 2 Epoch 10,30,50,80 3 Batch size 32 4 Number of Classes 16 5 Optimizer Adam 6 Learning rate 0,001

## 2.5. Pengujian Model
Tahapan  ini  yaitu  melakukan  pengujian  dari  perolehan  data  uji  yang  ada terhadap model arsitektur LeNet-5 maupun MobileNet.

## 2.6. Evaluasi Hasil
Tahapan  ini  yaitu  menyajikan  hasil  dari  tahapan  sebelumnya  yaitu  pengujian model, hasil akan dicatat untuk menghitung keberhasilan model. Hasil pengujian model tersebut akan menampilkan persentase akurasi keberhasilan dari pengujian 2 model arsitektur yang berbeda dan menampilkan akurasi tertinggi per tiap model arsitektur.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Model
Penelitian  telah  berhasil  dilakukan,  dalam  hal  ini  algoritma  yang  digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN). Proses identifikasi tipe kerusakan pohon dilakukan dengan menggunakan dua arsitektur yaitu LeNet-5 dan MobileNet, dalam  percobaan  kedua  arsitektur  tersebut  menggunakan  dua tools  device yaitu Google  Colab  (online) dan Jupyter  Notebook  (offline) pada Nvidia  Tesla  K20. Proses  identifikasi  menghasilkan  4  kategori  data  yaitu, LeNet-5  Google  Colab, LeNet-5 Tesla, MobileNet Colab, dan MobileNet pada Tesla.
Hasil  akurasi  model  percobaan  menggunakan  arsitektur LeNet-5 dengan MobileNet berbeda.  Perbedaan  ini  disebabkan  oleh  lapisan  atau (layer) yang dipergunakan pada masing-masing arsitektur . Layer pada percobaan LeNet-5 hanya menggunakan 7 lapis, hal ini membuat proses komputasi tidak banyak memakan waktu seperti proses komputasi yang ada pada MobileNet . Layer pada percobaan MobileNet menggunakan 13 lapisan, tetapi lapisan ini memiliki sub-sub lapisan lagi yang  membuat  proses  komputasi  berjalan  lebih  lama  dari  percobaan LeNet-5 . Keuntungan pada penggunaan lapisan yang banyak adalah hasil akhirnya berupa persentase akurasi yang lebih tinggi daripada tingkat akurasi dengan lapisan yang lebih sedikit
Tabel 3. Tingkat Akurasi 4 Kategori Model Model Epoch 10 Epoch 30 Epoch 50 Epoch 80 Train Valid Train Valid Train Valid Train Valid LeNet-5 Colab 1.0000 0.8531 1.0000 0.8813  1.0000  0.8844  1.0000  0.8999 LeNet-5 Tesla 1.0000 0.8125 1.0000 0.8999  1.0000  0.8969  1.0000  0.8969 MobileNet Colab 0.7232 0.6719 0.9098 0.8969  1.0000  0.9837  0.9714  0.9531 MobileNet Tesla 0.8821 0.8094 1.0000 0.9781  1.0000  0.9906  1.0000  0.9844 Tabel 4. Waktu Training 4 Kategori Model Model Epoch 10 Epoch 30 Epoch 50 Epoch 80 Waktu (s) Waktu (s) Waktu (s) Waktu (s) LeNet-5 Tesla 32 91 151 242 MobileNet Tesla 133 392 654 1042 LeNet-5 Colab 641 1924 3205 5122 MobileNet Colab 2209 7152 11570 18722
Berdasarkan  Tabel  3,  pemodelan  dengan  menggunakan  arsitektur MobileNet mempunyai hasil akurasi lebih tinggi dibandingkan model arsitektur LeNet-5 selain itu  berdasarkan  Tabel  4,  terdapat  perbandingan  waktu training atau  lamanya pelatihan model pada Tesla dan Google Colab yang dapat dilihat bahwa Google Colab membutuhkan proses pelatihan model yang lebih lama dibandingkan Tesla. Data yang tertera pada Tabel 3, menunjukkan bahwa pada percobaan MobileNet nilai  akurasi  pada epoch  50 lebih  besar  dibandingkan epoch 80.  Hal  tersebut membuktikan  bahwa  makin  tinggi  nilai epoch tidak  menjamin  model  yang dihasilkan  semakin  baik,  dalam  kasus  ini  dibuktikan  bahwa  nilai epoch tidak berbanding lurus dengan nilai tingkat akurasi yang dihasilkan. Proses komputasi
yang tidak sempurna menyebabkan hal dapat ini terjadi, salah satu solusinya yaitu dengan mengubah kombinasi hyperparameter yang dipergunakan dalam percobaan pelatihan model.
3.2. Pembahasan Model
Hasil penelitian ini berupa model pada 2 arsitektur yang digunakan beserta tools nya yaitu arsitektur LeNet-5 Google Colab dengan akurasi 89.99% dan arsitektur MobileNet Jupyter Notebook dengan akurasi 99.06%.
Tabel 5. Hasil Akurasi Tertinggi ( Testing) Model Epoch Akurasi LeNet-5 Colab 80 89.99% MobileNet Tesla 50 99.06%
Berdasarkan Tabel 6, diperlihatkan nilai precision, recall dan accuracy serta F1 score yang  ada  dalam  model  arsitektur LeNet-5  Google  Colab dengan  akurasi 89.99% di epoch 80 pada percobaan CNN, dimana data tabel diperlihatkan sebagai berikut.
Tabel 6. Precision, Recall, Accuracy, dan F1 Score Kode Tipe Kerusakan Precision Recall F1 Score Support 01 Kanker 94% 94% 94% 18 02 Konk 89% 89% 89% 19 03 Luka Terbuka 83% 83% 83% 24 04 Resinosis atau Gumosis 100% 85% 92% 26 05 Batang Pecah 83% 83% 83% 18 06 Sarang Rayap 82% 82% 82% 22 11 Batang atau Akar Patah 92% 96% 94% 23 12 Brum Akar atau Batang 71% 94% 81% 16 13 Akar Patah atau Mati 100% 100% 100% 21 20 Liana 75% 64% 69% 14 21 Mati Pucuk 100% 95% 97% 19 22 Cabang Patah 100% 100% 100% 15 23 Brum Berlebihan 95% 83% 88% 23 24 Daun Pucuk Tunas Rusak 88% 100% 94% 23 25 Daun Berubah Warna 87% 91% 89% 22 31 Dan Lain-lain 100% 100% 100% 17 Accuracy 90% 320
Berdasarkan Tabel 7, diperlihatkan nilai precision, recall dan accuracy serta F1 score yang ada dalam model arsitektur MobileNet Nvidia Tesla K20 dengan akurasi 99.06% di epoch 50 pada percobaan CNN, dimana data tabel diperlihatkan sebagai berikut.
Tabel 7. Precision, Recall, Accuracy, dan F1 Score Kode Tipe Kerusakan Precision Recall F1 Score Support 01 Kanker 100% 100% 100% 18 02 Konk 100% 100% 100% 19 03 Luka Terbuka 100% 100% 100% 24 04 Resinosis atau Gumosis 100% 100% 100% 26 05 Batang Pecah 100% 100% 100% 18 06 Sarang Rayap 96% 100% 98% 22 11 Batang atau Akar Patah 100% 96% 98% 23 12 Brum Akar atau Batang 100% 100% 100% 16 13 Akar Patah atau Mati 100% 100% 100% 21 20 Liana 100% 95% 97% 14 21 Mati Pucuk 100% 100% 100% 19 22 Cabang Patah 96% 96% 96% 15 23 Brum Berlebihan 96% 100% 98% 23 24 Daun Pucuk Tunas Rusak 100% 100% 100% 23 25 Daun Berubah Warna 100% 100% 100% 22 31 Dan Lain-lain 100% 100% 100% 17 Accuracy 99% 320
Berdasarkan  Gambar  3,  diperlihatkan  perbandingan  kinerja  model  antara arsitektur LeNet-5  Google  Colab dengan  akurasi  89.99%  (kiri)  dan  arsitektur MobileNet dengan  akurasi  99.06%  (kanan),  dimana  data  gambar  diperlihatkan sebagai berikut.
Gambar 3. Perbandingan Kinerja Model

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  berhasil  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  mampu  sebagai  bagian computer  vision untuk mengidentifikasi tipe kerusakan pohon. Persentase tingkat akurasi MobileNet mencapai 99.06% diikuti dengan persentase tingkat akurasi LeNet-5 yang mencapai 89.99%.  Waktu  yang  dibutuhkan  dalam training  dataset pada Nvidia  Tesla  K20 (offline) lebih  efisien  dibandingkan  penggunaan Google  Colab  (online) yang dijabarkan  urutannya  sebagai  berikut: LeNet-5  Tesla,  MobileNet  Tesla,  LeNet-5 Google Colab, dan MobileNet Google Colab.

## ACKNOWLEDGEMENTS
The  experiment  in  this  research  used  the  NVIDIA  Tesla  K80  and  Tesla  K20 provided by Department of Computer Science, University of Lampung.

## REFERENSI
[1] B  Abimanyu,  R.  S,  “Application  of  Forest  Health  Monitoring  Method  in  Assessing  Tree Damage in Metro Urban Forests ” , Bandar Lampung: Jurnal Sylvia Lestari , 2019.
[2] Safe'i, R, “Kajian Kesehatan Hutan dalam Pengelolaan Hutan Rakyat di Provinsi Lampung”, Bogor: Institut Pertanian Bogor, 2015.
[3] S. Hershey, S. Chaudhuri, D. P. W. Ellis, J. F. Gemmeke, A. Jansen,R. C. Moore, M. Plakal, D.  Platt,  R.  A.  Saurous,  B.  Seybold,  M.  Slaney,R.  J.  Weiss,  and  W.  Wilson,  ‘‘CNN architectures for large-scale audio classification,” in Proc. Int. Conf. Acoust. Speech Signal Process ., Mar. 2017, pp.131–135.
[4] Y. Wang, J. Yan, Q. Sun, Z. Yang “A MobileNets Convolutional Neural Network for GIS Partial Discharge Pattern Recognition in the Ubiquitous Power Internet of Things Context: Optimization, Comparison, and Application” in IEEE Digital Object Identifier, Vol 7, Oct 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2946662.
[5] S.  A.  Alexander,  “Forest  Health  Monitoring:  Field  Methods  Guide”,  Las  Vegas  (US): Environmental Monitoring Systems, 1995.
[6] Y.  Feng,  T.  Yang  and  Y.  Niu,  “Subpixel  Computer  Vision  Detection  Based  on  Wavelet Transform,”  in  IEEE  Digital  Object  Identifier,  Vol  8,  May  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.2991846.
[7] K.  Neeraj,  P.  N.,  “Leafsnap:  A  Computer  Vision  System  for  Automatic  Plant  Species Identification ” , Berlin: Springer-Verlag, 2012.
[8] K. B. Meena and V. Tyagi, ‘‘A deep learning-based method for image splicing detection,’’ in Proc. J. Phys., Conf ., vol. 1714, no. 1, Art. no. 012038, 2021.
[9] A.  Angulo,  V.  F.,  “Road  Damage  Detection  Acquisition  System  Based  on  Deep  Neural Network for Physical Asset Management”, Mexico: MICAI, 2019.
[10] L. Ruotsalainen, A. M. M. Makela, J. Rantanen, and N. Sokolova, “Improving Computer Vision-Based  Perception  for  Collaborative  Indoor  Navigation,”  in IEEE  SENSORS JOURNAL VOL 22 NO 6, 15 March, 2022.
[11] Babatunde, Hezekiah, O., Armstrong, L., Leng, J., & Diepeveen, D., ”A Survey of Computer- Based Vision Systems for Automatic Identification of Plant Species”. Journal of Agricultural Informatics , 61-71. 2015
[12] Md. R. Islam, A. Matin, “Detection of COVID 19 from CT image by the novel Lenet-5 CNN Architecture”, 23rd  ICCIT  (International  Conference  on  Computer  and  Information Technology) , pp-19-21, Dec 2020.
[13] N. Kronenwett and G. F. Trommer, “Multi sensor pedestrian navigation system for indoor and outdoor environments,” in Proc. DGON Inertial Sensors Syst. (ISS) , pp. 1–21, Sep. 2019, doi:10.1109/ISS46986.2019.8943692.]
[14] Z. Arham, & W, N. I. “Pembangunan Virtual Mirror Eyeglasses Menggunakan Teknologi
Augmented  Reality”. Komputa:  Jurnal  Ilmiah  Komputer  Dan  Informatika ,  1(2),  79–84, 2012.
[15] R.A. Hazarika, A. Abraham, D. Kandar and A.K. Maji, “An Improved LeNet-Deep Neural Network Model for Alzheimer’s Disease Classification Using Brain Magnetic Resonance Images,”  in IEEE  Digital  Object  Identifier ,  Vol  8,  Nov  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3131741.
[16] M. Alwanda, R. Ramadhan, and D. Alamsyah, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur LeNet-5 untuk Pengenalan Doodle, Algoritme vol 1, 2020.
[17] K. Kadam, S. Ahirrao, K.Kotecha, S. Sahu “Detection and Localization of Multiple Image Splicing Using MobileNet V1”, in IEEE Digital Object Identifier , Vol 9, Nov 2021.
[18] El Fatimi E,Eryigit R, Elfatimi L, “Beans Leaf Diseases Classification Using MobileNets Models”, IEEE Digital Object Identifier, Vol 10, Jan 2022.