## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 701-710

## PERBANDINGAN ARSITEKTUR MOBILENET DAN NASNETMOBILE UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADA CITRA DAUN KENTANG
Anwar Fuadi 1) , Aries Suharso 2)
1, 2) Fakultas Ilmu Komputer – Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Kabupaten Karawang, e-mail: anwar.fuadi18185@student.unsika.ac.id 1) , aries.suharso@unsika.ac.id 2)

## ABSTRAK
Tanaman  kentang  adalah  tanaman  yang  dapat  berkembang  biak  secara  vegetatif  melalui  umbi.  Kentang  mempunyai peranan cukup penting untuk dimanfaatkan sebagai usaha. Penurunan produksi kentang 80% diakibatkan oleh penyakit yang dapat mengakibatkan penurunan produksi secara maksimal karena terjadi penghambatan pertumbuhan. Early blight dan late blight merupakan penyakit yang umum menyerang tanaman kentang. Penyakit tersebut dapat diidentifikasi melalui bercak dan warna pada daun tanaman kentang. Dengan majunya proses perkembangan teknologi komputasi maka proses identifikasi tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan deep learning. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan arsitektur Mo- bileNet  dan  NASNetMobile  dalam  melakukan  deteksi  penyakit  pada  daun  tanaman  kentang.  Kedua  arsitektur  tersebut digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi gambar pada perangkat mobile. Penelitian ini menggunakan beberapa skema pemisahan data latih dan data uji seperti 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, dan 50:50. Data yang digunakan pada penelitian ini  terbagi  menjadi  gambar  daun  kentang  sehat,  gambar  daun  kentang  terinfeksi  Early  Blight,  dan  gambar  daun  kentang terinfeksi Late Blight. Di akhir penelitian ditemukan bahwa pada skema pengujian menggunakan arsitektur NASNetMobile dengan  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  sebesar  90:10  menghasilkan  accuracy  sebesar  90.96%,  precision  sebesar 90.86%, recall sebesar 91.11%, dan f1 score sebesar 92.93%.

## Kata Kunci: Deep Learning, Klasifikasi Gambar, MobileNet, NASNetMobile

## ABSTRACT
Potato plants are plants that can reproduce vegetatively through tubers. Potatoes have an important role to be used as a business. The decline in potato production by 80% was caused by diseases that could result in a maximum decrease in pro- duction due to growth inhibition. Early blight and late blight are common diseases that attack potato plants. The disease can be identified by spotting and discoloration on the leaves of potato plants. With the advancement of the information technology development process, the identification process can be carried out using deep learning. This study aims to compare the archi- tecture of  MobileNet and  NASNetMobile in  detecting disease in potato leaves.  Both architectures are used  to  solve image classification problems on mobile devices. This study uses several schemes for separating training data and test data such as 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, and 50:50 to produce a good evaluation model. The data used in this study were divided into pictures of healthy potato leaves, pictures of potato leaves infected with early blight, and pictures of potato leaves infected with  late blight.  At the  end  of  the  study,  it  was  found  that the testing scheme using the NASNetMobile architecture with  a comparison of training data and test data of 90:10 resulted accuracy of 90.96%, a precision of 90.86%, a recall of 91.11%, and an f1 score of 92.93%.
Keywords: Deep Learning, Image Classification, MobileNet, NASNetMobile

## I. P ENDAHULUAN
ENTANG  merupakan  salah  satu  tanaman  dikotil  dari  keluarga Solanaceae .  Tanaman  kentang  adalah tanaman yang dapat berkembang biak secara vegetatif melalui umbi. Tanaman kentang akan tumbuh subur pada  daerah  yang  beriklim  dingin  [1].  Kentang  mempunyai  merupakan  salah  satu  sumber  karbohidrat untuk kebutuhan manusia [2]. Pada industri pangan, kentang merupakan salah satu bahan penting sehingga pada pertanian tanaman kentang perlu melakukan pengembangan, tetapi pada pengembangan pertanian tanaman kentang banyak  memiliki  permasalahan,  salah  satu  permasalahan  yang  sering  terjadi  ialah  adanya  penyakit  pada  daun tanaman kentang yang dapat memengaruhi hasil produksi.
Penurunan  produksi  kentang  80%  diakibatkan  oleh  penyakit  yang  dapat  mengakibatkan  penurunan  produksi secara maksimal karena terjadi penghambatan pertumbuhan [1]. Diduga jamur penyebab penyakit ini berasal dari umbi-umbi bibit. Tumbuhnya jamur pada umbi kentang dipengaruhi oleh suhu. Jamur tersebut dapat menghasilkan senyawa  bersifat  racun  yaitu  solanin.  Secara  umum  ada  dua  penyakit  akibat  jamur  yang  menyerang  tanaman kentang yaitu early bright dan late blight .
K

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 701-710
Early bright disebabkan oleh dua jamur yang berkerabat dekat yaitu Alternaria tomatophila dan Alternaria solani yang hidup di tanah dan sisa-sisa tanaman [3]. Gejala awal penyakit pertama kali muncul di pangkal tanaman yang terserang, dengan bintik-bintik coklat bulat kasar pada daun dan batang lalu menghasilkan lesi berwarna gelap yang dikenali oleh cincin konsentrisnya yang khas dengan diameter sekitar 3 hingga 12 mm [4]. Sedangkan late blight disebabkan oleh Phytophthora infestans yaitu suatu mikroorganisme yang menyukai lingkungan lembab dan sejuk [5].  Tanda  awal  penyakit  busuk  daun  yang  paling  jelas  adalah  bercak  coklat  atau  bercak  penyakit  pada  batang tanaman.
Mengklasifikasi  penyakit  yang  menyerang  daun  tanaman  kentang  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan pendekatan deep learning yaitu metode transfer learning . Metode ini lebih efektif, efisien dan obyektif serta aman dimana  semua  prosesnya  dilakukan  oleh  sistem  [6].  Deep  Learning  merupakan  sebuah  teknik  baru  dalam mempelajari representasi data. Deep learning mengacu pada teknik machine learning pada jaringan syaraf tiruan dengan  9 hidden  layers untuk  meningkatkan  performa  [7].  Pendekatan deep  learning sering diimplementasikan dalam  berbagai  aplikasi  kehidupan  nyata  dan  dapat  dilakukan  secara  otomatis  oleh  komputer  seperti  dalam pemrosesan gambar digital, biometrik, dan sebagainya.
Transfer  learning merupakan  teknik  yang  menggunakan  model  yang  terlatih  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan  kumpulan  dataset  baru  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  pelatihan  data  terlebih  dahulu  [8]. Tujuan  dari Transfer  learning adalah  untuk  meningkatkan  pembelajaran  pada  tugas  yang  baru  ditargetkan memanfaatkan pengetahuan dari tugas yang berasal dari sumber sebelumnya [9].
Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membandingkan kinerja arsitektur NASNetMobile dan MobileNet dalam melakukan deteksi penyakit pada daun kentang melalui gambar ( image classification ) berdasarkan hasil evaluasi model. NASNetMobile dan MobileNet merupakan arsitektur yang ringan dan memiliki kinerja yang cepat yang dapat diimplementasikan pada perangkat mobile [10]. NASNetMobile adalah arsitektur NASNet dengan parameter lebih sedikit daripada arsitektur MobileNet dan dikembangkan oleh Google Inc, NASNetMobile adalah salah satu varian  arsitektur  NASNet,  pengembangan  arsitektur  NASNetMobile  difokuskan  pada embedded  system dan perangkat  seluler  [11].  Sedangkan  MobileNet  adalah  model  arsitektur  CNN  yang  telah  dilatih  sebelumnya menggunakan  konvolusi  yang  dapat  dipisahkan  secara  mendalam  untuk  membangun  bobot  yang  ringan  pada jaringan saraf [12].
Penelitian sebelumnya tantang klasifikasi objek menggunanakan metode transfer learning sudah cukup banyak, salah satunya ialah pada penelitian yang berjudul Face Attribute Detection with MobileNetV2 and NasNet-Mobile . Pada  penelitian  tersebut  melakukan  percobaan  deteksi  atribut  wajah  menggunakan  metode transfer  learning dengan menggunakan pendekatan deep learning yaitu metode transfer learning arsitektur CNN. Pada penelitian ini melakukan percobaan dengan model MobileNet dan NASNetMobile menyimpulkan dari hasil percobaan bahwa NASNetMobile  mendapatkan  hasil  yang  terbaik  karena  memiliki  akurasi  sebesar  91.6%  dan  MobileNet mendapatkan hasil akurasi sebesar 91.5% [13].

## II. METODE
Tahapan  awal  pada  penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan  pengumpulan  data  yang  akan  digunakan  untuk membuat  model deep  learning .  Kemudian  data  tersebut  melalui  proses  penanganan  data  tidak  seimbang ( imbalanced  data )  dan  pemisahan  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Selanjutnya  data  melalui  proses  augmentasi gambar guna memperkaya data. Setelah itu, penelitian ini akan masuk ke tahap perancangan dan pelatihan model. Diakhir penelitian dilakukan evaluasi model yang sudah dilatih sebelumnya. Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 701-710

## Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian

## A. Tahap Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data yang diambil dari situs Kaggle dan bersifat publik. Data tersebut berisi 4072 gambar  yang  dikumpulkan  dari  wilayah  Punjab  Tengah  di  Pakistan  dan  terbagi  menjadi  3  kategori  yaitu  daun kentang sehat ( heatlhy ), daun kentang yang terinfeksi virus Early Blight , dan daun kentang yang terinfeksi virus Late Blight [14]. Gambar daun kentang yang sehat, terinfeksi virus Early Blight , dan d terinfeksi virus Late Blight dapat dilihat pada gambar 2.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Gambar Daun Kentang a) Sehat, b) Terinfeksi Virus Early Blight , c) Terinfeksi Virus Late Blight
Selanjutnya karena data tersebut terbagi menjadi 3 bagian yaitu training , validation , dan testing maka data akan digabungkan berdasarkan kategori penyakitnya untuk mempermudah pada tahap selanjutnya. Oleh karena itu maka persebaran data pada masing – masing kategori menjadi 1020 gambar daun kentang sehat ( heatlhy ), 1628 gambar daun kentang yang terinfeksi virus Early Blight , dan 1424 gambar daun kentang yang terinfeksi virus Late Blight .

## B. Tahap Penanganan Data
Klasifikasi data tidak seimbang adalah masalah di mana ukuran kelas proporsional dari kumpulan data berbeda relatif dengan margin yang cukup besar. Dalam hal ini, satu kelas setidaknya digambarkan hanya dengan beberapa nomor sampel (disebut kelas minoritas) dan sisanya termasuk ke dalam kelas yang lain (disebut kelas mayoritas) [15]. Untuk mengatasi hal tersebut maka diperlukan penanganan data terhadap data yang tidak seimbang dan salah satunya  adalah  oversampling. Oversampling adalah  teknik  untuk  mengubah  kelas  data  yang  tidak  sama  untuk membuat set data yang seimbang. Teknik ini mencoba untuk menambah ukuran sampel langka untuk menciptakan keseimbangan ketika data tidak mencukupi. Proses oversampling pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel I.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 701-710
T ABEL I P ROSES OVER SAMPLING Kategori Jumlah Data Sebelum Proses Over Sampling Jumlah Data Sesudah Proses Over Sampling Sehat ( healthy ) 1020 1628 Early Blight 1628 1628 Late Blight 1424 1628

## C. Tahap Pemisahan Data
Pada tahap ini data akan dipisah menjadi data latih dan data uji. Data latih berfungsi untuk melatih model machine learning berdasarkan metode yang telah ditentukan sebelumnya. Lalu data uji berfungsi untuk memvalidasi kinerja model machine learning yang dihasilkan. Proses pemisahan data terbagi menjadi beberapa skema seperti 90:10, 80:20.  70:30,  60:40,  dan  50:50.  Hal  tersebut  dilakukan  untuk  membuktikan  hubungan  antara  pemisahan  data terhadap kinerja model machine learning yang dihasilkan. Proses pemisahan data menjadi data latih dan data uji dapat dilihat pada Tabel II.
T ABEL II
DISTRIBUSI DATA LATIH DAN DATA UJI
Skema Arsitektur Perbandingan Data Latih dan Data Uji Jumlah Data Latih Jumlah Data Uji 1 MobileNet 90:10 4395 489 2 MobileNet 80:20 3906 978 3 4 5 MobileNet MobileNet MobileNet 70:30 60:40 50:50 3420 2931 2442 1464 1953 2442 6 NASNetMobile 90:10 4395 489 7 NASNetMobile 80:20 3906 978 8 9 10 NASNetMobile NASNetMobile NASNetMobile 70:30 60:40 50:50 3420 2931 2442 1464 1953 2442

## D. Tahap Augmentasi Gambar
Augmentasi gambar adalah teknik yang sering digunakan dalam visi komputer dan telah melihat peningkatan minat  sejak  popularitas  pembelajaran  mendalam.  Kegunaannya  menjadi  semakin  dikenal  karena  jaringan  saraf membutuhkan  jumlah  data  yang  lebih  besar  untuk  dilati,  dan  karena  dalam  bidang  tertentu,  seperti  pencitraan biomedis  sejumlah  besar  data  berlabel  sulit  didapat  atau  mahal  untuk  diproduksi  [16].  Parameter  augmentasi gambar  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  antara  lain rescale , rotation  range , vertical  flip , shear  range , zoom range , dan fill mode untuk data latih.Sedangkan untuk data uji hanya menggunakan parameter rescale .

## E. Tahap Perancangan Model
MobileNet merupakan salah satu arsitektur yang dapat digunakan untuk mengatasi kebutuhan akan computing resource yang  berlebih.  MobileNet  memiliki  daya  komputasi  yang  sangat  sedikit  untuk  menjalankan  atau menerapkan transfer learning . Hal tersebut sangat cocok untuk perangkat seluler, embedded system , dan komputer tanpa GPU atau efisiensi komputasi yang rendah dengan mengorbankan akurasi hasil secara signifikan. Lapisan konvolusi MobileNet diklasifikasikan menjadi sepuluh blok, yang pertama menggunakan konvolusi standar yang menghasilkan 32 fitur, sedangkan blok berikutnya menggunakan DSC dan down-sampling dengan max-pooling . Feature map meningkat dengan perkalian biner hingga 1024 fitur di blok terakhir [17].

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 701-710

## Gambar 3. Rincian Arsitektur MobileNet
NASNetMobile adalah jaringan saraf konvolusional yang dilatih pada lebih dari satu juta gambar dari database ImageNet.  Jaringan  dapat  mengklasifikasikan  gambar  ke  dalam  1000  kategori  objek,  seperti  keyboard,  mouse, pensil, dan banyak binatang. Akibatnya, jaringan telah mempelajari representasi fitur yang kaya untuk berbagai gambar. NASNetMobile memiliki parameter lebih sedikit daripada arsitektur MobileNet. Arsitektur ini memiliki dua blok utama, sering disebut sel reguler dan sel tereduksi. Susunan layer yang benar dari kedua sel ini ditentukan menggunakan recurrent neural network .
Gambar 3. Arsitektur NASNetMobile

## F. Tahap Pelatihan Model
Pada tahap ini model akan masuk ke tahap fine tuning , model yang sudah dibuat akan  dibekukan atau freeze supaya  nilai  weights  tidak  berubah  dan  model  tidak  akan  dilatih  ulang.  Setelah  itu  model  akan  melalui  proses

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 701-710
compiling dengan optimizer Adam dan nilai learning rate yaitu 0.0001 supaya tingkat ketelitian model semakin tinggi.  Selain  itu  metrik  pengukuran  model machine  learning menggunakan  loss  yang  bernilai categorical_crossentropy  karena  pada  penelitian  ini  menggunakan  3  kategori  atau  label  pada  data.  Proses selanjutnya yaitu melatih model machine learning . Parameter yang digunakan untuk melatih model antara epochs atau banyak iterasi dalam melatih model sebanyak 50 supaya model mencapai akurasi dan loss secara maksimum. Selain itu verbose yang digunakan bernilai 1 supaya proses pelatihan model dapat terlihat.

## G. Tahap Evaluasi Model
Evaluasi model merupakan bagian dari proses pengembangan model. Ini membantu untuk menemukan model terbaik  yang  mewakili  data  yang  digunakan  dan  seberapa  baik  model  yang  dipilih  akan  bekerja  dengan baik  di masa depan. Mengevaluasi kinerja model dengan data yang digunakan untuk pelatihan tidak dapat diterima dalam ilmu data karena dapat dengan mudah menghasilkan model yang terlalu optimis dan terlalu cocok sehingga evaluasi digunakan untuk data uji. Pada penelitian ini digunakan empat parameter untuk mengevaluasi model antara lain accuracy , precision , recall , dan f1 score . Parameter tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut:
Accuracy = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 +𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 +𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (1)
Precision = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 +𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (2)
Recall = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (3)
F1 score = 2 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 (4)

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pelatihan Model
Pada  skema  1  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  sebesar  90:10  dan  menggunakan  arsitektur  MobileNet menghasilkan  model  yang underfitting . Hal  tersebut  ditandai  dengan  parameter training  loss dan test  loss yang memiliki  perbedaan  nilai  yang  cukup  jauh.  Sedangkan  pada  parameter train  accuracy dan test  accuracy tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.
(a) (b)
Gambar 3. Visualisasi a) Accuracy dan b) Loss pada skema 1
Pada  skema  2  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  sebesar  80:20  dan  menggunakan  arsitektur  MobileNet menghasilkan model yang baik (tidak mengalami overfitting ataupun underfitting ). Hal tersebut ditandai dengan parameter training loss dan test loss yang tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.  Kemudian pada parameter train accuracy dan test accuracy tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 701-710
(a) (b) Gambar 4. Visualisasi a) Accuracy dan b) Loss pada skema 2
Pada  skema  3  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  sebesar  70:30  dan  menggunakan  arsitektur  MobileNet menghasilkan  model  yang underfitting . Hal  tersebut  ditandai  dengan  parameter training  loss dan test  loss yang memiliki  perbedaan  nilai  yang  cukup  jauh.  Selanjutnya  pada  parameter train  accuracy dan test  accuracy tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.
(a) (b) Gambar 5. Visualisasi a) Accuracy dan b) Loss pada skema 3
Pada  skema  4  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  sebesar  60:40  dan  menggunakan  arsitektur  MobileNet menghasilkan model yang baik (tidak mengalami overfitting ataupun underfitting ). Hal tersebut ditandai dengan parameter training loss dan test loss yang tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh. Selanjutnya pada parameter train accuracy dan test accuracy juga tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.
(a) (b) Gambar 6. Visualisasi a) Accuracy dan b) Loss pada skema 4
Pada  skema  5  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  sebesar  50:50  dan  menggunakan  arsitektur  MobileNet menghasilkan model yang baik (tidak mengalami overfitting ataupun underfitting ). Hal tersebut ditandai dengan parameter training loss dan test loss yang tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.  Kemudian pada parameter train accuracy dan test accuracy tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 701-710
(a) (b) Gambar 7. Visualisasi a) Accuracy dan b) Loss pada skema 5
Pada skema 6 perbandingan data latih dan data uji sebesar 90:10 dan menggunakan arsitektur NASNetMobile menghasilkan model yang baik (tidak mengalami overfitting ataupun underfitting ). Hal tersebut ditandai dengan parameter training loss dan test loss yang tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.  Kemudian pada parameter train accuracy dan test accuracy tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.
(a) (b)
Gambar 8. Visualisasi a) Accuracy dan b) Loss pada skema 6
Pada skema 7 perbandingan data latih dan data uji sebesar 80:20 dan menggunakan arsitektur NASNetMobile menghasilkan model yang baik (tidak mengalami overfitting ataupun underfitting ). Hal tersebut ditandai dengan parameter training loss dan test loss yang tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.  Kemudian pada parameter train accuracy dan test accuracy tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.
(a) (b)
Gambar 9. Visualisasi a) Accuracy dan b) Loss pada skema 7
Pada skema 8 perbandingan data latih dan data uji sebesar 70:30 dan menggunakan arsitektur NASNetMobile menghasilkan model yang baik (tidak mengalami overfitting ataupun underfitting ). Hal tersebut ditandai dengan parameter training loss dan test loss yang tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.  Kemudian pada parameter train accuracy dan test accuracy tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 701-710
(a)
(b) Gambar 10. Visualisasi a) Accuracy dan b) Loss pada skema 8
Pada skema 9 perbandingan data latih dan data uji sebesar 60:40 dan menggunakan arsitektur NASNetMobile menghasilkan model yang underfitting pada parameter loss . Hal tersebut ditandai dengan parameter training loss dan test loss yang memiliki perbedaan nilai yang jauh di akhir epochs . Namun pada parameter train accuracy dan test accuracy tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.
(a) (b)
Gambar 11. Visualisasi a) Accuracy dan b) Loss pada skema 9
Pada skema 10 perbandingan data latih dan data uji sebesar 50:50 dan menggunakan arsitektur NASNetMobile menghasilkan model yang baik (tidak mengalami overfitting ataupun underfitting ). Hal tersebut ditandai dengan parameter training loss dan test loss yang tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.  Kemudian pada parameter train accuracy dan test accuracy tidak memiliki perbedaan nilai yang jauh.
(a) (b)
Gambar 12. Visualisasi a) Accuracy dan b) Loss pada skema 10

## B. Hasil Evaluasi Model
Selanjutnya untuk membandingkan kinerja model machine learning yang menggunakan arsitektur MobileNet dan model yang menggunakan arsitektur NASNetMobile pada seluruh skema akan digunakan nilai rata - rata dari nilai  parameter akurasi , precision , recall ,  dan f1  score .  Untuk  mempermudah  perbandingan  antar  skema  maka seluruh nilai yang dihasilkan ditampilkan dalam bentuk persentase. Hasil nilai rata - rata confusion matrix dengan arsitektur MobileNet dan arsitektur NASNetMobile seluruh skema dapat dilihat pada Tabel V.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 701-710
T ABEL V
HASIL CONFUSION MATRIX PADA SELURUH SKEMA PENGUJIAN Skema Accuracy Precision Recall F1 Score 1 81.60% 81.64% 81.64% 81.50% 2 79.14% 79.35% 77.13% 77.89% 3 4 5 77.46% 75.88% 74.82% 77.33% 75.87% 74.81% 77.47% 76.07% 74.99% 77.37% 75.74% 74.78% 6 90.96% 90.86% 91.11% 92.93% 7 88.82% 88.98% 88.82% 88.84% 8 9 10 86.48% 84.49% 81.82% 86.65% 84.75% 81.83% 86.47% 84.65% 81.87% 86.50% 84.66% 81.85%

## IV. K ESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  ini  maka  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  model  yang  menggunakan  arsitektur NASNetMobile pada skema 6 menghasilkan hasil evaluasi model yang lebih baik diantara arsitektur dan skema lainnya. Skema 6 menghasilkan accuracy sebesar 90.96%, precision sebesar 90.86%, recall sebesar 91.11%, dan f1 score sebesar 92.93%.
Untuk penelitian selanjutnya disarankan menggunakan teknik penanganan data berbeda dari penelitian ini seperti under  sampling ataupun  tanpa  penangangan  data.  Selain  itu  dapat  dilakukan  konfigurasi fine  tuning dengan parameter yang berbeda sehingga dapat mengetahui pengaruhnya terhadap model yang dihasilkan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Cucu Oktaviana and Dini Destiani Siti Fatimah, “Rancang Bangun Sistem Pakar Penanganan Penyakit dan Hama Tanaman Kentang”, Jurnal Algo- ritma, vol. 14, no. 1, pp. 51 - 60, Aug. 2017.
[2] D. Mulyono, M. J. A. Syah, A. L. Sayekti, and Y. Hilman, “Kelas Benih Kentang (Solanum tuberosum L.) Berdasarkan Pertumbuhan, Produksi, dan Mutu Produk,” Jurnal Hortikultura, vol. 27, no. 2, p. 209, Feb. 2018, doi: 10.21082/jhort.v27n2.2017.p209-216.
[3] L. Meno, O. Escuredo, M. S. Rodríguez-Flores, and M. C. Seijo, “Modification of the TOMCAST Model with Aerobiological Data for Management of Potato Early Blight,” Agronomy, vol. 10, no. 12, p. 1872, Nov. 2020, doi: 10.3390/agronomy10121872.
[4] J. E. Van der Waals, L. Korsten, and T. A. S. Aveling, “A review of early b light of potato,” African Plant Prot., vol. 7, no. 2, pp. 91–102, 2001, [Online]. Available: http://content.ajarchive.org/cgi -
bin/showfile.exe?CISOROOT=/10233121&CISOPTR=67%5Cnhttp://hdl.handle.net/10499/AJ4913.
[5] A. Majeed, Z. Muhammad, Z. Ullah, R. Ullah, and H. Ahmad, “Late Blight of Potato (Phytophthora infestans) I: Fungicides Application and Associ- ated Challenges,” Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology, vol. 5, no. 3, p. 261, Mar. 2017, doi: 10.24925/turjaf.v5i3.261- 266.1038.
[6] C. Su and W. Wang, “Concrete Cracks Detection Using Convolutional NeuralNetwork Based on Transfer Learning,” Mathematical Problems in Engi- neering, vol. 2020, pp. 1–10, Oct. 2020, doi: 10.1155/2020/7240129.
[7] B. Kim and S. Cho, “Automated Vision-Based Detection of Cracks on Concrete Surfaces Using a Deep Learning Technique,” Sensors, vol. 18, no. 10, p. 3452, Oct. 2018, doi: 10.3390/s18103452.
[8] C. Tan, F. Sun, T. Kong, W. Zhang, C. Yang, and C. Liu, “A Survey on Deep Transfer Learning,” Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018, pp. 270–279, 2018, doi: 10.1007/978-3-030-01424-7_27.
[9] E. S. Olivas, J. D. M. Guerrero, M. Martinez-Sober, J. R. Magdalena-Benedito, and A. J. Serrano López, Eds., “Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends,” 2010, doi: 10.4018/978-1-60566-766-9.
[10] F. Saxen, P. Werner, S. Handrich, E. Othman, L. Dinges, and A. Al-Hamadi, “Face Attribute Detection with MobileNetV2 and NasNet-Mobile,” 2019 11th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA), Sep. 2019, doi: 10.1109/ispa.2019.8868585.
[11] B. P. Amiruddin and R. E. Abdul Kadir, “CNN Architectures Performance Evaluation for Image Classification of Mosquito in Indonesia,” IEEE Xplore, Jul. 01, 2020. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9163732 (accessed Dec. 02, 2021).
[12] A. G. Howard et al., “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,” 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1704.04861.
[13] F. Saxen, P. Werner, S. Handrich, E. Othman, L. Dinges, and A. Al-Hamadi, “Face Attribute Detection with MobileNetV2 and NasNet-Mobile,” 2019 11th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA), Sep. 2019, doi: 10.1109/ispa.2019.8868585.
[14] Saeed, R., 2022. Potato Disease Leaf Dataset(PLD). [online] www.kaggle.com. Tersedia: https://www.kaggle.com/datasets/rizwan123456789/potato- disease-leaf-datasetpld [Diakses pada 12 Juni 2022].
[15] H. Kaur, H. S. Pannu, and A. K. Malhi, “A Systematic Review on Imbalanced Data Challenges in Machine Learning,” ACM Computing Surveys, vol. 52, no. 4, pp. 1–36, Sep. 2019, doi: 10.1145/3343440.
[16] M. D. Bloice, P. M. Roth, and A. Holzinger, “Biomedical image augmentation using Augmentor,” Bioinformatics, vol. 35, no. 21, pp. 4522–4524, Apr. 2019, doi: 10.1093/bioinformatics/btz259.
[17] E. Prasetyo, R. Purbaningtyas, R. D. Adityo, N. Suciati, and C. Fatichah, “Combining MobileNetV1 and Depthwise Separable convolution bottleneck with Expansion for classifying the freshness of fish eyes,” Information Processing in Agriculture, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.inpa.2022.01.002.