## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 39~46 e-ISSN: 2548-6861

## Comparison of Deep Learning Architectures in Identifying Types of Medicinal Plant Leaf Images
Sarah Salsabila 1 *, Aries Suharso 2 *, Purwantoro 3 * * Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang 1910631170136@student.unsika.ac.id 1 , aries.suharso@unsika.ac.id 2 , purwantoro.masbro@staff.unsika.c.id 3
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2023-08-15 Revised 2024-04-03 Accepted 2024-05-15 This  study  focuses  on  the  identification  of  3500  images  of  medicinal  plant  leaves using Deep Learning CNN Transfer Learning models such as MobileNet, VGG16,
DenseNet121,  ResNet50V2,  and  NASNetMobile.  The  dataset  used  is  the "Indonesian Herb Leaf Dataset 3500," consisting of 10 classes of medicinal plants. This  research  has  the  potential  to  efficiently  and  accurately  recognize  medicinal plants using machine learning workflow methods. The objective of this study is to compare the performance of these five methods in conducting plant identification. The testing phase involves various data handling schemes, dividing the data into two scenarios:  80:10:10  and  70:20:10.  Performance  comparison  is  also  done  between augmented and non-augmented data. The research findings indicate that MobileNet exhibits  the  best  performance  with  an  accuracy,  precision,  recall,  and  f1-Score  of 98.86%. Accurate leaf identification supports further research on the properties and benefits  of  medicinal  plants  and  can  be  applied  in  the  development  of  decision support systems for plant recognition.
Keyword:
Deep Learning, Image Classification, Medicinal Plants, Performance Comparison, Transfer Learning
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Daun menjadi ciri khas yang mudah dibedakan pada setiap jenis  tumbuhan.  Bentuk,  warna,  dan  tekstur  daun  dapat digunakan  untuk  mengukur  daun  sebagai  data  kuantitatif untuk  mengidentifikasi  jenis  tanaman  herbal.  Karakteristik daun lainnya seperti ukuran, bentuk ujung, pangkal, dan tepi daun, serta jumlah urat daun juga dapat menjadi ciri khas bagi suatu jenis tumbuhan [1].
Namun dibalik mudahnya tumbuhan dikenali dari daunnya ,karena  ciri  ciri  nya  tersebut    selalu  ada  kasus  di  mana tumbuhan  memiliki  kesamaan,  terutama  di  tingkat  famili, membuat  proses  identifikasi  menjadi  sulit  bahkan  bagi  ahli botani  berpengalaman  sekalipun  [2].  Mengidentifikasi tanaman obat secara manual membutuhkan pengetahuan dan keterampilan manusia yang melibatkan banyak proses. Proses ini sering kali  memakan  waktu dan cukup  melelahkan. Saat melakukan  identifikasi  kesalahan  dalam  menentukan  jenis tanaman  obat  dapat  berakibat  fatal  bagi  penggunanya  salah satunya adalah keracunan [3].
Salah satu solusi permasalahan untuk dapat mengklasifikasikan berbagai jenis tanaman obat secara efektif dan akurat dengan tujuan membantu orang – orang yang tidak memiliki keahlian dalam mengidentifikasi jenis tanaman obat tersebut  adalah  dengan  melakukan  identifikasi  awal  yang memanfaatkan  teknologi image  classification menggunakan deep learning dengan objek citra daun tanaman obat sehinga dapat  membantu  mempercepat  proses  identifikasi  jenis tanaman obat berdasarkan citra tersebut [4].
Penelitian  mengenai  identifikasi  citra  menggunakan deep learning dengan  arsitektur  CNN  sudah  banyak  dilakukan, salah  satunya  penelitian  oleh  [5]  pada  4317  data  gambar terbagi menjadi 5 kelas, Dilakukan pengklasifikasian dengan 2  skenario.  Dimana  pada  skenario  1,  peneliti  menggunakan arsitektur  yang  dirancang  sendiri.  Didapatkan  akurasi mencapai  0.62%  dan loss akurasi  2.5 (overfitting ).  Lalu skenario  kedua  menggunakan Transfer  learning VGG16 dalam iterasi 50 epoch didapatkan hasil 0.8 untuk akurasinya dan  0.52  untuk  nilai loss nya.  Ini  menunjukan  bahwa arsitektur  pada  skenario  2  yang  menggunakan transfer
40
learning menghasilkan hasil klasifikasi yang lebih baik pada penelitian  ini.  Lalu  penelitian  berjudul  “ A  Combination  of Transfer  Learning  and  Deep  Learning  for  Medicinal  Plant Classification ”  Penelitian  ini  menggunakan  2300  sampel dataset  tanaman  obat  yang  dibagi  kedalam  10  kelas. Menggunakan arsitektur MobileNet, dengan rasio pembagian dataset  8:1:1,  akurasinya  adalah  98.7%  pada  data test dan memiliki akurasi rendah di angka 93.2%  [6].
Berdasarkan  pembahasan  tersebut,  diketahui  bahwa penggunaan transfer  learning memiliki  kinerja  yang  baik dalam  melakukan  klasifikasi  data citra. Untuk itu penelitian saat ini peneliti akan menerapkan transfer learning dengan 5 model yaitu MobileNet, VGG16, DenseNet121, Resnet50V2, dan NasNet  Mobile yang  dimana  nantinya  akan  dilakukan komparasi untuk melihat performa terbaik dari kelima model tersebut pada data citra daun tanaman obat.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi permasalahan  yang  akan  diselesaikan,  diikuti  oleh  tahap pengumpulan  data  menggunakan  teknik  pengumpulan  data sekunder.
Gambar 1 Rancangan Penelitian
Dataset  yang  digunakan  akan  melewati  serangkaian langkah  pre-processing  dan  augmentasi  sebelum  dilakukan tahap  pelatihan.  Dataset  akan  diperlakukan  dalam  proses pelatihan  dengan  berbagai  arsitektur  transfer  learning  yang beragam,  termasuk  MobileNet,  VGG16,  ResNet50V2, DenseNet121,  dan  NasNetMobile.  Setiap  model  akan dievaluasi berdasarkan hasil training loss, training accuracy, validation  loss,  validation  accuracy,  serta  confusion  matrix. Model  terbaik  yang  dihasilkan  akan  diuji  lebih  lanjut  untuk keperluan  identifikasi.  Analisis  mendalam  akan  dilakukan pada  hasil  evaluasi  semua  model  terhadap  dataset,  dengan tujuan untuk perbandingan dan analisis menyeluruh [7]. Hasil akhir  dari  penelitian  ini  akan  mengungkapkan  identifikasi terbaik  dalam  hal  arsitektur  Transfer  Learning.  Rancangan keseluruhan  proses  penelitian  ini  diilustrasikan  dalam Gambar 1.

## A. Dataset
Penelitian ini memanfaatkan kumpulan data yang bersifat open source atau publik yang terdiri dari gambar-gambar citra daun  tanaman  obat.  Data  ini  diambil  dari  sumber  yang bernama Mendeley Data, yang dapat diakses melalui dataset berjudul "Indonesian Herb Leaf Dataset 3500." [7]Dataset ini resmi  diperkenalkan  pada  tanggal  27  Januari  2022,  dengan format  gambar  dalam  ekstensi  JPG.  Dataset  tersebut  terdiri dari  sebanyak  3500  gambar,  yang  telah  dikelompokkan  ke dalam  10  kelas  berbeda,  termasuk  kelas  Averrhoa  bilimbi (Belimbing  Wuluh),  Aloe  vera  (Lidah  Buaya),  Artocarpus heterophyllus (Nangka), Apium graveolens (Seledri), Carica papaya (Pepaya), Citrus Aurantiifolia (Jeruk Nipis), Ocimum Africanum  (Kemangi),  Psidium  guajava  (Jambu  Biji), Pandanus  Amaryllifolius  (Pandan),  dan  Piper  Betle  (Sirih). Contoh dari dataset dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Sample data dari dataset
Pemilihan  data  telah  melalui  proses  seleksi  data  untuk memastikan  kualitas  dan  relevansi  data  yang  digunakan dalam penelitian ini. Dataset yang terpilih merupakan dataset yang  memiliki  karakteristik  yang  sesuai  dengan  tujuan penelitian ini, seperti citra daun tanaman obat dengan variasi yang  cukup,  kualitas  gambar  yang  baik  dan  metadata  yang mencakup  informasi  penting  setiap  citra.  Data  yang digunakan adalah gambar daun tanaman obat tergantung dari jenisnya masing – masing. Informasi mengenai Dataset dapat dilihat pada Tabel 1.
Comparison of Deep Learning Architectures in Identifying Types of Medicinal Plant Leaf Images (Sarah Salsabila, Aries Suharso, Purwantoro)
T ABEL I I NFORMASI S EPUTAR DATASET No Nama Tanaman Nama Latin Dimensi Jumlah 1 Belimbing Wuluh Averrhoa bilimbi L 1600 x 1200 350 2 Jambu Biji Psidium Guajava 1600 x 1200 350 3 Jeruk Nipis Citrus Aurantiifolia 1600 x 1200 350 4 Kemangi Ocimum Africanum  1600 x 1200 350 5 Lidah Buaya Aloe vera 1600 x 1200 350 6 Nangka Artocarpus heterophyllus 1600 x 1200 350 7 Pandan Pandanus Amaryllifolius 1600 x 1200 350 8 Pepaya Carica papaya 1600 x 1200 350 9 Seledri Apium graveolens 1600 x 1200 350 10 Sirih Piper Betle 1600 x 1200 350

## B. Data Preprocessing
Proses  pra-pemrosesan  data  berfungsi  sebagai  langkah awal  untuk  menyiapkan  gambar-gambar  yang  akan digunakan sebelum memasuki tahap klasifikasi citra. Dalam rangkaian  penelitian  ini,  langkah  preprocessing  melibatkan beberapa aspek. Pertama, ukuran gambar pada setiap dataset diubah  menjadi  224x224  piksel.  Kemudian,  pada  masing- masing  dataset,  dilakukan  augmentasi  data.  Teknik augmentasi  gambar  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini mencakup rescale dengan  faktor 1/255, shear_range  sebesar 0.3,  zoom_range  sebesar  0.3,  rotation_range  sebesar  30 derajat, horizontal_flip yang diatur sebagai benar, vertical_flip yang diatur sebagai benar, serta fill_mode yang disetel sebagai 'nearest'.
T ABEL 2 S KEMA P ELATIHAN MODEL Skema Split Data Train data Validation Data Test Data No Augmentasi 80:10:10 (A) 2800 350 350 Augmentasi 80:10:10 (A) 2800 350 350 No Augmentasi 70:20:10 (B) 2450 700 350 Augmentasi 70:20:10 (B) 2450 700 350
Langkah  berikutnya  adalah  membagi  data.  Dalam  tahap ini, data akan dibagi menjadi tiga bagian, yaitu data latih, data validasi, dan data pengujian. Dua skema pembagian data yang akan  digunakan  adalah  dengan  perbandingan  80:10:10  dan 70:20:10.  Pada  setiap  skema  pembagian  data,  dilakukan pelatihan dengan augmentasi dan tanpa augmentasi. Dengan demikian, total empat skema akan dijalankan. Skema pertama adalah  data  A  dengan  perbandingan  80:10:10  yang  akan melibatkan  pelatihan  dengan  augmentasi  dan  tanpa augmentasi.  Skema  kedua  adalah  data  B  dengan perbandingan  70:20:10,  juga  dengan  pelatihan  augmentasi dan tanpa augmentasi. Detail mengenai empat skema ini dapat dilihat pada Tabel 2.

## C. Model Architecture
Penelitian  ini  menerapkan  pendekatan  Transfer  Learning dalam  merancang  model  yang diusulkan. Struktur arsitektur model  yang  digunakan  mencakup  penggunaan  beberapa model  yang  telah  terlatih  sebelumnya,  yaitu  MobileNet, VGG16,  ResNet50V2,  DenseNet121,  dan  NasNetMobile. Dalam  kerangka  ini,  ditambahkan  langkah-langkah  tertentu seperti menambahkan layer GlobalAveragePooling2D diikuti oleh penggunaan layer Flatten dan lapisan Dense dengan 10 neuron,  serta  menggunakan  fungsi  aktivasi  softmax. Optimizer  yang  digunakan  adalah  Adam  dengan  batch  size sebanyak  8.  Untuk  evaluasi  kinerja,  metode  Loss  yang digunakan  adalah  "categorical_crossentropy"  dan  ukuran metrik  yang  dihitung  adalah  akurasi.  Pelatihan  dilakukan dalam  10  epoch.  Arsitektur  model  yang  diimplementasikan dalam  model  yang  diusulkan  ini  memiliki  tingkat kompleksitas  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  model yang digunakan dalam penelitian sebelumnya.

## D. Convolutional Neural Network
Convolutional  neural  network atau  biasa  disebut  CNN  , merupakan  salah  satu  deskriptur  fitur  gambar  terbaik  dalam bidang machine learning dan computer vision . Ekstraksi fitur menggunakan  CNN  terbukti  sangat  kuat,  beberapa  peneliti telah  memanfaatkan  CNN  sebagai  sebuah  ekstraksi  fitur dalam berbagai aplikasi. Metode deep learning yang memiliki hasil  kinerja  performa  yang  paling  signifikan  dalam pengenalan gambar adalah CNN.[8]

## E. Transfer Learning
Transfer learning bertujuan untuk meningkatkan performa pembelajaran  target  dengan  menggunakan  sumber  data  lain yang  terkait.  [9]  Merupakan  sebuah  proses  dimana menggunakan lagi atau ulang model pre-trained yang sudah pernah  digunakan  untuk  dilatih  sebelumnya.  Kejadian  ini biasa  terjadi  pada  saat  membuat  model  klasifikasi  namun memiliki kendala seperti jumlah dataset yang terbatas. Selain untuk  meningkatkan  performa, transfer  learning juga bertujuan untuk mempersingkat atau mengurangi ukuran data pelatihan, waktu yang digunakan untuk pelatihan juga biaya komputasi  pada  saat  mengimplementasikan model  deep learning . [10]

## F. MobileNet
MobileNet  adalah  sebuah  model efficient yang  dirancang untuk  dikembangkan  pada  aplikasi mobile .  Dimana  fokus utama  dalam  arsitektur  ini  adalah  latensi  dengan menggunakan jaringan yang kecil namun mampu menggunakan kecepatan yang optimal [11].

## G. VGG16
Visual Geometry  Group atau  VGG  mengeksplorasi  efek dari peningkatan kedalaman jaringan konvolusi pada tingkat akurasinya di tahun 2015 lalu. Dimana mereka menggunakan arsitektur dengan ukuran konvolusi yang kecil yaitu 3x3 yang ternyata  menghasilkan  hasil  peningkatan  yang significant dibandingkan  dengan  penemuan  yang  terdahulu.  Hasil
42 penemuan ini diajukan pada ImageNet Challenge pada tahun 2014. Dengan sebuah arsitektur yang memiliki total 16 layer. Dimana 13 layer terdiri dari layer convolutional , lalu terdapat max pooling layer dengan lapisan berukuran 2x2 sebanyak 5 lapisan. Dan juga  terdapat 3 lapisan  yang terhubung setelah max pooling terakhir yaitu lapisan fully connected layer dan juga classifier  layer .  Oleh  sebab  itu  model  arsitektur  ini disebut VGG16.[12]

## H. DenseNet121
DenseNet  atau Densely  Connected  Convolutional Network adalah sebuah arsitektur yang sudah dilatih pada data besar  sebelumnya,  seperti  data imagenet, data  CIFAR  dan lain-lain. DenseNet memiliki  beberapa  keunggulan  yaitu dapat  mengurangi  masalah  penurunan  gradien  pada  saat pelatihan, mendorong kembali penggunaan fitur, memperkuat propagasi fitur serta parameter yang digunakan lebih sedikit dibandingkan dengan pre trained model lainnya. [13]
Gambar 3. Arsitektur DenseNet121

## I. ResNet 50 V2
ResNet  adalah  salah  satu  arsitektur  klasifikasi  gambar paling  popular  [14].  Diluncurkan  oleh microsoft pada  tahun 2015  silam.  Memiliki  kepanjangan yaitu  Residual  Neural Network. Menggunakan  pendekatan  jaringan  syaraf  tiruan yang lebih dalam supaya proses train model berjalan secara
efektif. Di dalam kompetisi ImageNet yang diselenggarakan pada tahun 2015, arsitektur ResNet berhasil menempati juara 1. Kelebihan utama dari ResNet adalah meningkatnya akurasi klasifikasi tanpa menambah kompleksitas model.

## J. NasNet Mobile
NasNet merupakan sebuah arsitektur yang di kembangkan oleh  google  pada  2017  lalu.  Dimana  pendekatan  yang dilakukan  adalah  menggunakan reinforce  learning . NasNet Mobile memiliki  jumlah  parameter  yang  lebih  sedikit  yaitu 53,26,716  parameters  dibandingkan  dengan NasNet  Large [15]  .Awal  mula  ide  arsitektur  ini  adalah  dari  penggunaan framework neural architecture search (NAS) sebagai sebuah metode search yang  digunakan  untuk  mencari  kontribusi desain  search  space  baru  yang  dinamakan NasNet  search space ,  lalu  arsitektur  itu  di transfer ke  dataset  yang  lebih besar.  Nah dari  nasnet  space  search itulah  ditemukan arsitektur terbaik yang kemudian dinamai NASNet. Terdapat dua convolutional  cell dalam NASNet  Mobile yaitu Normal Cell dan Reduction  Cell.    Normal  cell memiliki  fungsi mengembalikan feature  map dimana  tinggi  dan  lebar  peta fitur dikurangi dengan faktor dua [16].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  menyelesaikan  proses  pelatihan  dan  pengujian model  pada  langkah  sebelumnya  serta  memperoleh  data latihan dan pengujian dari masing-masing skenario, langkah selanjutnya adalah melakukan visualisasi data dan melakukan analisis guna menentukan arsitektur mana yang menunjukkan kinerja terbaik dalam klasifikasi data.

## A. Analisa Hasil Pelatihan
Berikut  data  hasil  proses  pelatihan  dari  setiap  skema sebagai berikut.

## 1) Hasil Pelatihan Skema 1
TABEL 3
H ASIL P ELATIHAN S KEMA 1 BERDASARKAN  EPOCH
Skema 1 Metode Accuracy Validation Accuracy Epoch Epoch 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 Mobile Net 0.9650 0.9886 0.9946 0.9989 0.9993 0.97143 0.98857 0.9886 0.9886 0.9886 VGG16 0.8071 0.8675 0.8950 0.9075 0.9239 0.7857 0.8800 0.8914 0.9057 0.9171 ResNet50V2 0.9682 0.9900 0.9989 1.000 1.000 0.9600 0.9714 0.9743 0.9714 0.9771 DenseNet121 0.9493 0.9743 0.9836 0.9914 0.9950 0.9657 0.9743 0.9800 0.9857 0.9886 NASNetMobile 0.9229 0.9596 0.9750 0.9818 0.9879 0.9400 0.9400 0.9571 0.9486 0.9657 Metode Loss Validation loss Epoch Epoch 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 Mobile Net 0.1387 0.0570 0.0327 0.0198 0.0133 0.1018 0.0606 0.0535 0.0425 0.0412 VGG16 1.1538 0.7341 0.5564 0.4562 0.3878 0.9979 0.6755 0.5436 0.4466 0.3916 ResNet50V2 0.1181 0.0426 0.0186 0.0102 0.0063 0.1068 0.0988 0.0950 0.0919 0.0839 DenseNet121 0.2210 0.1106 0.0738 0.0491 0.0369 0.1803 0.1154 0.0845 0.0742 0.0633 NASNetMobile 0.2968 0.1594 0.1093 0.0802 0.0623 0.2524 0.1884 0.1589 0.1433 0.1092
Comparison of Deep Learning Architectures in Identifying Types of Medicinal Plant Leaf Images (Sarah Salsabila, Aries Suharso, Purwantoro)
43
Berdasarkan  analisis  table  3  hasil  pelatihan  data berdasarkan epoch -nya pun dari ketiga metode yang memiliki akurasi  tertinggi  dan  hasil  yang  berselisih  sedikit  terlihat bahwa MobileNet memiliki  perkembangan  performa  yang paling  stabil  baik  dari  perubahan  akurasi  dan  juga loss nya. Untuk VGG16 terlihat  bahwa  model  mengalami overfitting
dikarenakan  perbandingan  hasil training untuk  akurasi  dan val akurasi yang cukup tidak seimbang. Proses training pada model mobilenet di  skenario  ini  diperoleh  nilai  val_akurasi tertinggi  di  99%  pada epoch ke-5  dari  total  10 epoch pada proses training .

## 2) Hasil Pelatihan Skema 2
TABEL 4 H ASIL P ELATIHAN S KEMA 2 BERDASARKAN  EPOCH
Skema 2 Metode Accuracy Validation Accuracy Epoch Epoch 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 Mobile Net 0.9494 0.9686 0.9729 0.9771 0.9818 0.9400 0.9600 0.9657 0.9714 0.9800 VGG16 0.7300 0.8075 0.8411 0.8621 0.8714 0.7943 0.8229 0.8114 0.8571 0.8800 ResNet50V2 0.9361 0.9532 0.9650 0.9736 0.9761 0.9457 0.9486 0.9571 0.9400 0.9657 DenseNet121 0.9286 0.9561 0.9625 0.9729 0.9732 0.9457 0.9571 0.9486 0.9571 0.9686 NASNetMobile 0.8896 0.9254 0.9386 0.9479 0.9529 0.9057 0.9229 0.9200 0.9457 0.9400 Metode Loss Validation loss Epoch Epoch 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 Mobile Net 0.2071 0.1202 0.0875 0.0730 0.0609 0.1831 0.1001 0.1058 0.0940 0.0762 VGG16 1.2654 0.8835 0.7051 0.5969 0.5288 1.0900 0.8098 0.6821 0.5902 0.5099 ResNet50V2 0.2048 0.1403 0.1131 0.0853 0.0740 0.1928 0.1453 0.1199 0.1375 0.1146 DenseNet121 0.2916 0.1750 0.1341 0.1037 0.0932 0.2440 0.1769 0.1705 0.1180 0.1052 NASNetMobile 0.3833 0.2461 0.2016 0.1674 0.1491 0.3011 0.2380 0.2159 0.1707 0.1699 Pada table 4 bahwa performa MobileNet memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode lainnya pada setiap epoch .  VGG16  memiliki  akurasi  yang  paling  rendah sementara ResNet50v2,  DenseNet121 dan NASNet  Mobile memiliki performa yang hampir serupa. Dan dari berjalannya
pelatihan pada setiap epoch sampai epoch ke-10 menunjukan hasil  bahwa  beberapa  metode  telah  mencapai  tingkat konvergensi  yang  baik,  kecuali  VGG16  dan DenseNet121 yang mungkin belum sepenuhnya mengalami konvergen.

## 3) Hasil Pelatihan Skema 3
TABEL 5
H ASIL P ELATIHAN S KEMA 3 BERDASARKAN  EPOCH
Skema 3 Metode Accuracy Validation Accuracy Epoch Epoch 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 Mobile Net 0.9633 0.9886 0.9959 0.9971 0.9996 0.9743 0.9771 0.9886 0.9857 0.9914 VGG16 0.7971 0.8686 0.8992 0.9037 0.9155 0.8557 0.8943 0.9000 0.9129 0.9200 ResNet50V2 0.9649 0.9902 0.9996 1.0000 1.0000 0.9686 0.9729 0.9729 0.9814 0,9814 DenseNet121 0.9539 0.9739 0.9845 0.9935 0.9918 0.9586 0.9757 0.9829 0.9786 0.9871 NASNetMobile 0.9180 0.9571 0.9747 0.9816 0.9861 0.9257 0.9486 0.9514 0.9557 0.9557 Metode Loss Validation loss Epoch Epoch 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 Mobile Net 0.1583 0.0670 0.0374 0.0237 0.0150 0.1083 0.0776 0.0511 0.0462 0.0350 VGG16 1.2214 0.7893 0.6026 0.4967 0.4255 1.0307 0.7095 0.5512 0.4654 0.4089 ResNet50V2 0.1297 0.0513 0.0217 0.0127 0.0082 0.1088 0.0861 0.0719 0.0646 0.0594 DenseNet121 0.2269 0.1208 0.0785 0.0533 0.0410 0.1745 0.1022 0.0849 0.0737 0.0577 NASNetMobile 0.3172 0.1731 0.1184 0.0881 0.0668 0.2792 0.2211 0.1646 0.1397 0.1356

## 44
Berdasarkan tabel dapat terlihat jelas bahwasannya metode ResNet50V2  mampu  mencapai  akurasi  1.0000  pada epoch ke-6  ini  berarti  mampu  mencapai epoch tertinggi  dengan waktu tercepat dibanding metode lain pada skema 3. Mobile Net dan DenseNet121 juga  mengalami  akurasi  yang  tinggi sedangkan NASNet  Mobile dan  VGG16  memiliki  akurasi
yang lebih rendah. Pada beberapa metode seperti MobileNet, VGG16 dan DenseNet121 ,  akurasi  cenderung  meningkat secara  stabil  dan  konvergen.  Sementara  untuk  metode ResNet50V2 dan NASNet  Mobile karena  pada epoch awal  – awal  sudah  mencapai  akurasi  yang  tinggi  sehingga  tidak terlalu banyak perubahan pada epoch terakhir.

## 4) Hasil Pelatihan Skema 4
TABEL 6 H ASIL P ELATIHAN S KEMA 4 BERDASARKAN  EPOCH
Skema 4 Metode Accuracy Validation Accuracy Epoch Epoch 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 Mobile Net 0.9408 0.9637 0.9678 0.9771 0.9771 0.9543 0.9743 0.9829 0.9729 0.9800 VGG16 0.7012 0.8000 0.8306 0.8482 0.8664 0.7143 0.8200 0.8457 0.8543 0.8600 ResNet50V2 0.9294 0.9531 0.9624 0.9645 0.9702 0.9614 0.9486 0.9529 0.9714 0.9729 DenseNet121 0.9163 0.9429 0.9555 0.9698 0.9690 0.9357 0.9557 0.9600 0.9700 0.9629 NASNetMobile 0.8906 0.9245 0.9347 0.9380 0.9531 0.9114 0.9129 0.9414 0.9286 0.9471 Metode Loss Validation loss Epoch Epoch 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 Mobile Net 0.2378 0.1330 0.1034 0.0753 0.0690 0.1780 0.1209 0.0770 0.0861 0.0676 VGG16 1.3170 0.9341 0.7568 0.6469 0.5819 1.1624 0.8423 0.6950 0.6158 0.5451 ResNet50V2 0.2264 0.1516 0.1126 0.1049 0.0917 0.1638 0.1364 0.1407 0.1014 0.0768 DenseNet121 0.3268 0.1971 0.1553 0.1122 0.1055 0.2545 0.1707 0.1425 0.1380 0.1089 NASNetMobile 0.4035 0.2638 0.2121 0.1823 0.1520 0.3216 0.2641 0.1991 0.1840 0.1757
Pada  tabel  skema  4  terlihat  bahwasannya MobileNet dan ResNet50V2 memiliki  validasi  akurasi  yang  tinggi  seiring dengan  peningkatan epoch ,  dimana  ini  menunjukan kemampuan untuk melakukan generalisasi dengan baik pada data  validasi. NASNet  Mobile juga  mengalami  peningkatan yang  cukup  baik  namun  lebih  lambat  dibandingkan  dengan MobileNet  ,ResNet50V2 dan DenseNet121 .  Pada  tabel  juga terlihat bahwa VGG16 merupakan metode yang masih terus mengalami  peningkatan  di  akurasinya  pada epoch terakhir
dan  penurunan  loss  pada epoch-epoch terakhirnya  namun perubahannya  lebih  lambat  dibanding  metode-  metode lainnya.

## B. Analisa Hasil Pengujian
Evaluasi  model  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan memanfaatkan  matriks  kebingungan  (confusion  matrix).  Di bawah  ini  terdapat  data  hasil  pengujian  model  dari  masing- masing skema.

## TABEL 7
R ATA -R ATA P RESISI PADA SELURUH S KEMA Precision Skema 1 Skema 2 Skema 3 Skema 4 Mobile Net 98.86% 97.49% 98.30% 98.30% VGG16 91.23% 89.62% 91% 87.66% ResNet50V2 97.50% 96.53% 98.33% 98.34% DenseNet121 96.97% 97.79% 97.46% 97.81% NASNetMobile 96.71% 97.01% 96.49% 95.06% TABEL 8
R ATA -R ATA R ECALL PADA SELURUH S KEMA Recall Skema 1 Skema 2 Skema 3 Skema 4 Mobile Net 98.86% 97.43% 98.29% 98.29% VGG16 90.86% 88% 90.29% 85.43% ResNet50V2 97.43% 96.29% 98.29% 98.29% DenseNet121 96.86% 97.71% 97.43% 97.71% NASNetMobile 96.57% 96.86% 96.29% 94.57%
Comparison of Deep Learning Architectures in Identifying Types of Medicinal Plant Leaf Images (Sarah Salsabila, Aries Suharso, Purwantoro)
TABEL 9 R ATA -R ATA F1-S COREPADA SELURUH S KEMA F1-Score Skema 1 Skema 2 Skema 3 Skema 4 Mobile Net 98.86% 97.41% 98.28% 98.28% VGG16 90.86% 87.99% 90.35% 85.36% ResNet50V2 97.44% 96.29% 98.29% 98.27% DenseNet121 96.85% 97.69% 97.41% 97.70% NASNetMobile 96.56% 96.85% 96.28% 94.56% TABEL 10 R ATA -R ATA A KURASI PADA SELURUH S KEMA Accuracy Skema 1 Skema 2 Skema 3 Skema 4 Mobile Net 98.86% 97.43% 98.29% 98.29% VGG16 90.86% 88% 90.29% 85.43% ResNet50V2 97.43% 96.29% 98.29% 98.29% DenseNet121 96.86% 97.71% 97.43% 97.71% NASNetMobile 96.57% 96.86% 96.29% 94.57%
Dari  tabel  –  tabel  tersebut  didapatkan  informasi  sebagai berikut :
1) Presisi,  menunjukan  persentase  dari  prediksi  positif yang  benar.  Dilihat  dari  tabel  Mobile  Net  memiliki tingkat presisi tertinggi pada seluruh skema dibandingkan  metode  lainnya.  Skema  1  mobile  net mampu mendapatkan persentase keberhasilan 98.86%.
2) Recall,  menunjukan  persentase  dari  keseluruhan  data positif  yang  berhasil  diprediksi  dengan  benar.  Dilihat dari  tabel  recall,  Mobile  Net  memiliki  tingkat  recall tertinggi  pada  semua  skema.  Dengan  persentase tertinggi 98,86%.
3) F1-Score, menunjukan keseimbangan yang baik antara presisi  dan  recall.  Dimana  F1-Score  tertinggi  juga ditempati  oleh  metode  MobileNet  dengan  persentase sebesar 98,86%
Berdasarkan informasi – informasi dari confusion matriks yang  dihasilkan  oleh  model  dan  presisi ,  recall ,  akurasi,  dan F1-Score . Terdapat 2 model yang memiliki kinerja baik dan tinggi yaitu MobileNet dan ResNet50V2 . Dan dilihat dari tabel rata  –  rata  presisi, recall,  F1-Score ,  dan  akurasi  dapat dikatakan pada data evaluasi ini MobileNet merupakan model yang memiliki kinerja terbaik.
Selanjutnya  dilakukanlah  Testing  dengan  menggunakan data  testing  untuk  seluruh  skema  yang  menggunakan MobileNet.  Didapatkan  hasil  seperti  yang  ada  pada  tabel berikut ini.
TABEL 11 H ASIL T ESTING PADA DATA TESTING Mobile Net Test Akurasi Waktu Test Akurasi Validasi Waktu Skema 1 0.982857 11 detik 0.985714 10 detik Skema 2 0.980000 11 detik 0.988571 21 detik Skema 3 0.980000 11 detik 0.991428 21 detik Skema 4 0.985714 10 detik 0.982857 32 detik
Dari tabel 11 tersebut didapatkan informasi bahwa seluruh model MobileNet mampu  mendapatkan  akurasi  diatas  98% pada  data  test.  Dari  keempat  skema.  Skema  1  memiliki performa  terbaik  dilihat  dari  kecepatan  waktu  yang dibutuhkan  dan  hasil  yang  seimbang  antara  akurasi  dan akurasi  validasi.  Maka best  model metode MobileNet pada Skema  1  akan  digunakan  sebagai  model  untuk  melakukan Identifikasi.
TABEL 12
H ASIL I DENTIFIKASI PADA DATA TEST
Skema 1 Nama Tanaman Berhasil Tidak berhasil Tingkat keberhasilan 1 Belimbing Wuluh ✔ 97% 2 Jambu Biji ✔ 99% 3 Jeruk Nipis ✔ 93% 4 Kemangi ✔ 90% 5 Lidah Buaya ✔ 96% 6 Nangka ✔ 99% 7 Pandan ✔ 99% 8 Pepaya ✔ 99% 9 Seledri ✔ 99% 10 Sirih ✔ 99%
Proses identifikasi dilakukan kepada 10 jenis tanaman obat citra  daun  dengan  menggunakan  salah  satu  gambar  yang berada di dalam data test yang diambil secara acak.

## IV. K ESIMPULAN
Penerapan Deep  Learning CNN  dengan  menggunakan  5 metode Transfer  learning, yaitu MobileNet,  VGG16, DenseNet121,  Resnet50V2, dan NasNet  Mobile ternyata mampu  untuk  melakukan  identifikasi  citra  pada  jenis  daun tanaman obat, khususnya pada dataset “ Indonesian Herb Leaf Dataset 3500”. Berdasarkan hasil evaluasi dari 4 skema yang
46
telah  diatur  sedemikian  rupa.  Dapatkanlah  informasi bahwasannya  metode MobileNet  merupakan  metode terbaik yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  identifikasi  citra tanaman  obat  pada  dataset  ”  Indonesian Herb  Leaf  Dataset 3500”dan model  1( Mobile  Net) pada  skema  1  memiliki performa terbaik.  Model menghasilkan akurasi sebesar 98% yang  artinya  model  dapat  mengidentifikasi  dengan  benar sebanyak 98% dari total data testing. Selain itu nilai rata – rata presisi  yang didapatkan sebesar 98,86% yang artinya  model mampu mengidentifikasi dengan benar keseluruhan data yang teridentifikasi sebagai true positif.
D AFTAR P USTAKA [1] H.-M.  Siregar,  S.  Wahyuni,  dan  I.  M.  Ardaka, “Karakterisasi Morfologi Daun Begonia Alam (Begoniaceae):  Prospek  Pengembangan  Koleksi  Tanaman Hias Daun di Kebun Raya Indonesia,” 2019.
[2] K.  Saputra  S  dan  M.  I.  Perangin-Angin,  “Klasifikasi Tanaman  Obat  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Morfologi Daun  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” Jurnal Informatika ,  vol.  5,  no.  2,  hlm.  169–174,  Sep  2018,  doi: 10.31311/ji.v5i2.3770.
[3] R.  Pujiati  dan  N.  Rochmawati,  “Identifikasi  Citra  Daun Tanaman  Herbal  Menggunakan  Metode  Convolutional Neural  Network  (CNN),” Journal  of  Informatics  and Computer Science , vol. 03, 2022.
[4] Bella  Dwi  Mardiana,  Wahyu  Budi  Utomo,  Ulfah  Nur Oktaviana,  Galih  Wasis  Wicaksono,  dan  Agus  Eko Minarno,  “Herbal  Leaves  Classification  Based  on  Leaf Image  Using  CNN  Architecture  Model  VGG16,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 7, no. 1, hlm. 20–26, Feb 2023, doi: 10.29207/resti.v7i1.4550.
[5] G.  Wega  Intyanto,  “Klasifikasi  Citra  Bunga  dengan Menggunakan  Deep  Learning:  CNN  (Convolution  Neural Network),”
2021. doi: https://doi.org/10.19184/jaei.v7i3.28141.
[6] N. Duong-Trung, L. Da Quach, M. H. Nguyen, dan C. N. Nguyen,  “A  combination  of  transfer  learning  and  deep learning  for  medicinal  plant  classification,”  dalam ACM International  Conference  Proceeding  Series ,  Association for  Computing  Machinery,  2019,  hlm.  83–90.  doi: 10.1145/3321454.3321464.
[7] A.  E.  Minarno,  G.  W.  Wicaksono,  Y.  Azhar,  dan  M.  Y. Hasanuddin,  “Indonesian  Herb  Leaf  Dataset  3500,” Mendeley Data , Version 1 , 27 Januari 2022.
[8] J.  Pardede,  B.  Sitohang,  S.  Akbar,  dan  M.  L.  Khodra, “Implementation  of  Transfer  Learning  Using  VGG16  on Fruit  Ripeness  Detection,” International  Journal  of Intelligent  Systems  and  Applications ,  vol.  13,  no.  2,  hlm. 52–61, Apr 2021, doi: 10.5815/ijisa.2021.02.04.
[9] A. Farahani, B. Pourshojae, K. Rasheed, dan H. R. Arabnia, “A  Concise  Review  of  Transfer  Learning,”  Apr  2021, [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/2104.02144
[10] L. D. Nguyen, D. Lin, Z. Lin, dan J. Cao, “Deep CNNs for microscopic  image  classification  by  exploiting  transfer learning  and  feature  concatenation,”  dalam Proceedings  - IEEE  International  Symposium  on  Circuits  and  Systems , Institute of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Apr 2018. doi: 10.1109/ISCAS.2018.8351550.
[11] Hendriyana  dan  Y.  Hilman  Maulana,  “Identifikasi  Jenis Kayu menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur Mobilenet,” Jurnal Rest , vol. 4, no. 1, hlm. 70– 76, 2020.
[12] D.  Theckedath  dan  R.  R.  Sedamkar,  “Detecting  Affect States  Using  VGG16,  ResNet50  and  SE-ResNet50 Networks,” SN  Comput  Sci ,  vol.  1,  no.  2,  Mar  2020,  doi: 10.1007/s42979-020-0114-9.
[13] A. Abbas, S. Jain, M. Gour, dan S. Vankudothu, “Tomato plant disease detection using transfer learning with C-GAN synthetic images,” Comput  Electron  Agric ,  vol.  187,  Agu 2021, doi: 10.1016/j.compag.2021.106279.
[14] R. Wightman, H. Touvron, dan H. Jégou, “ResNet strikes back: An improved training procedure in timm,” Okt 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/2110.00476
[15] K.  Radhika,  K.  Devika,  T.  Aswathi,  P.  Sreevidya,  V. Sowmya,  dan  K.  P.  Soman,  “Performance  analysis  of NASNet on unconstrained ear recognition,” dalam Studies in Computational Intelligence , Springer, 2020, hlm. 57–82. doi: 10.1007/978-3-030-33820-6_3.
[16] S.  K.  Addagarla,  “Real  Time  Multi-Scale  Facial  Mask Detection and Classification Using Deep Transfer Learning Techniques,” International Journal of Advanced Trends in Computer  Science  and  Engineering ,  vol.  9,  no.  4,  hlm.
4402–4408, Agu 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/33942020.