## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d  Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 1 (2020) 09 - 16

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Aplikasi Pendeteksi Penyakit Pada Daun Tanaman Apel Dengan Metode Convolutional Neural Network
Guntur Wicaksono 1 , Septi Andryana 2 , Benrahman 3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional 1 gunturw79@gmail.com, 2 septi.andryana@civitas.unas.ac.id, 3 benrahman@civitas.unas.ac.id

## Abstract
According to 2017 statistical fruit and vegetable crops published by BPS, total apple production in 2017 amounted to 319004 tons. There are  many diseases that can attack apple plants, therefore  early detection and identification  of plant diseases are the  main factors to prevent and reduce the spread  of apple plant diseases. CNN  method  is used  in this study  with  LeNet-5 architecture which can process 3151 imagery data with a mini-mum accuracy level of 75%. This study uses a dataset derived from PlantVillage created by SP Mohanty CEO & Co-founder of CrowdAI with a total of 3151 leaf images that have been classified  according  to  their  respec-tive  classes.  CNN  stages  include  Convolution  Layer,  Rectified  Linear  Unit  (ReLU), Subsampling,  Flattening,  Fully  Connected  Layer.  The  test  results  are  evaluated  using  image  testing  data.  The  evaluation process is done using a confusion matrix. Based on the results of testing applications that are designed with 99,4% model ac- curacy and 97,8% validation accuracy, the application is useful for detecting apple disease using apple leaf images.
Keywords: apple leaf disease; convolutional neural networks; image classification; LeNet-5

## Abstrak
Menurut data statistik tanaman buah dan sayuran tahun 2017 yang dipublikasikan oleh BPS, jumlah total produksi apel pada tahun  2017  sebesar  319004  ton.  Terdapat  banyak  penyakit  yang  dapat  menyerang  tana-man  apel,  oleh  karena  itu pendeteksian  dini  serta  pengidentifikasian  penyakit  tanaman  menjadi  faktor  utama  untuk  mencegah  dan  mengurangi penyebaran  penyakit  tanaman  apel.  Metode  CNN  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  arsitektur  LeNet-5  yang  dapat mengolah  3151  data  citra  dengan  batas  tingkat  akurasi  minimum  sebesar  75%.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang berasal  dari  PlantVillage  yang  dibuat  oleh  SP  Mohanty  CEO  &  Co-founder  CrowdAI  dengan  jumlah  sebanyak  3151  citra daun yang telah diklasifikasi berdasarkan kelasnya masing-masing. Tahapan CNN diantaranya Convolution Layer, Rectified Linear Unit (ReLU), Subsampling, Flattening, Fully Connected Layer. Hasil pengujian dievaluasi dengan menggunakan data citra testing. Proses  evaluasi  dilakukan dengan  menggunakan  confusion  matrix. Berdasarkan hasil pen-gujian  aplikasi  yang dirancang dengan akurasi  model 99,4% dan akurasi validasi 97,8% maka aplikasi berguna untuk  mendeteksi  penyakit apel dengan menggunakan citra daun apel.
Kata kunci: penyakit daun apel; jaringan saraf convolutional; klasifikasi citra; LeNet-5
© 2020 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Industri  pertanian  menjadi  salah  satu  komoditas  untuk mendorong  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia.  Salah satu  tanaman  yang  menjadi  komoditas  perekonomian adalah  tanaman  apel.  Menurut  data  statistik  tanaman buah dan sayuran tahun 2017 yang dipublikasikan oleh
BPS,  jumlah  total  produksi  apel  pada  tahun  2017 sebesar  319004  ton  yang  merupakan  salah  satu produksi  tanaman  buah  terbesar  di  Indonesia[1]. Terdapat  banyak  penyakit  yang  dapat  menyerang tanaman  apel,  oleh  karena  itu  pendeteksian  dini  serta pengidentifikasian [2] penyakit tanaman mejadi faktor

## Gambar 1. Diagram Sistem
utama  untuk  mencegah  dan  mengurangi  penyebaran penyakit  tanaman  apel.  Dari  permasalahan  yang  ada, penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi penyakit apel dengan  menggunakan  citra  daun  apel  yang  pada prosesnya  data training dilatih  dengan  melakukan  3 kali  epoch  yaitu  50,  75  dan  100  untuk  menghasilkan tingkat akurasi yang maksimal.
Artificial  intelligence atau  kecerdasan  buatan  menjadi topik  yang  banyak  dibicarakan  dalam  beberapa  tahun terakhir. Industri pertanian merupakan salah satu sektor yang mampu mengimplementasikan kecerdasan buatan. Penggunaan  teknologi  [3]  ini  dapat  mengetahui penyakit  apel  dengan  membaginya  ke  dalam  kelas terntentu.  Untuk  melakukannya  dibutuhkan  metode dengan  kemampuan  mengolah  citra,  salah  satu  teknik yang  dapat  digunakan  adalah  teknik deep  learning dengan  metode Convolutional Neural  Network (CNN). Metode  ini  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang signifikan  karena  metode  ini  mampu  mempelajari sendiri fitur yang terdapat pada citra yang kompleks[4]. Penelitian  ini  memiliki  batasan  diantaranya  citra  tidak dapat diolah secara realtime, sebagai gantinya data citra diunggah kemudian diproses untuk diprediksi.
Metode CNN berhasil diterapkan pada bidang pertanian untuk mengidentifikasi penyakit tanaman apel
berdasarkan  daun  dengan    tingkat  akurasi  sebesar 98.54%[5]. Metode CNN juga mampu mengidentifikasi penyakit  apel  menggunakan  daun  dengan  tingkat akurasi  sebesar  97.62%[6].  Pada  kasus  lain,  metode CNN  dapat  mengidentifikasi  penyakit  tanaman  apel dengan tingkat akurasi sebesar 97.58%[7].
Tabel  1. Dataset Daun Apel Labels Apple Scab Black Rot Cedar Apple Rust Healthy Total Training Set 500 493 216 1312 2521 Testing Set 125 123 54 328 630
Metode  CNN  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan arsitektur LeNet-5 yang dapat mengolah 3151 data citra dengan batas tingkat akurasi minimum sebesar 75%.

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  berbagai  tahapan  yaitu pemilihan  dataset,  pembuatan  arsitektur  model, pengujian  model,  dan  mengukur  akurasi  model  seperti ditunjukkan pada Gambar 1.

## 2.1. Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  berasal  dari PlantVillage yang dibuat oleh SP Mohanty CEO & Co- founder  CrowdAI dengan  jumlah  sebanyak  3151  citra daun  yang  telah  diklasifikasi  berdasarkan  kelasnya masing-masing. Pada penelitian ini data yang diunggah ke  aplikasi  juga  menggunakan  spesifikasi  yang  sama dengan  dataset.  Dataset  ini  diambil  dengan  kamera beresolusi 8 MP yang memiliki ukuran citra 256 x 256 piksel  format  RGB  dan  memiliki  ekstensi  jpg.  Dataset ini  juga  diambil  dengan  pencahayaan  yang  baik  untuk menghindari noise pada citra daun.
Kelas  terdiri  dari  satu  kelas  daun  yang  sehat  dan  tiga kelas  daun  yang  terserang  penyakit.  Tabel  1  akan menjelaskan mengenai jenis penyakit yang akan diteliti beserta  contoh  citra  daun  apel  yang  telah  dideteksi penyakitnya  disertai  dengan  penyebab  dan  gejala  yang timbul pada citra apel.
Dataset kemudian dibagi menjadi data training dan data testing  dengan  rasio  80:20  seperti  ditunjukkan  pada Tabel 2.
2.2. Convolutional Neural Network
Penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional Neural Network [8] dengan memakai arsitektur LeNet- 5.  Pada  Gambar  2  merupakan  arsitektur  LeNet-5  yang dikembangkan  oleh  Yann  LeCun.  Arsitektur  ini  terdiri dari Convolution  Layer,  subsampling dan fully connected  layer [9]. CNN  terbagi  menjadi  beberapa layer sesuai dengan arsitektur LeNet-5.
Tabel  2. Tipe Penyakit Penyakit Citra Penyebab Gejala Apple Scab Jamur Venturia inaequalis Bercak-bercak hijau di kedua sisi daun yang seiring berkembangnya penyakit, daun menjadi berwarna hitam keunguan Black Rot
Jamur Botryosphaeria obtusa
Bercak-bercak ungu di permukaan daun dengan diameter 0,2 sampai 0,125 inci Cedar-Apple Rust Jamur Gymnosporangium juniperi-virginianae
Bercak-bercak coklat dan membuat daun menjadi rapuh
Gambar 2. Contoh Proses Konvolusi Gambar 3. Rectified Linear Unit (ReLU)

## 2.3. Convolutional Layer
Konvolusi  adalah  proses  operasi  untuk  menghasilkan feature  map dengan  menggunakan  kernel  secara berulang.  Konvolusi  memiliki  kernel  (kotak  kuning) yang telah ditentukan sebelumnya dan mengaplikasikannya  pada  citra  secara offset .  Terdapat juga  feature  map  atau convolved  feature yang merupakan  hasil  dari  proses  konvolusi.  Kernel  akan bergerak  dari  kiri  atas  dan  diulang  terus  sampai  ke bagian  paling  kanan  bawah.  Proses  ini  juga menggunakan  stride  sebagai  jarak  pergerakan  kernel, semakin  kecil  stride  yang  didefinisikan,  semakin  lama proses  terjadinya  konvolusi  dan  menghasilkan  feature map yang lebih kecil[10].
Gambar  3  menunjukkan  proses  terjadinya  konvolusi, image  yang  digambarkan  dengan  warna  hijau  akan dikonvolusi dengan menggunakan kernel yang digambarkan  dengan  warna  kuning.  Kernel  akan bergerak  dari  kiri  atas  ke  kanan  bawah  untuk menghasilkan convolved feature [11].
ReLU  adalah  fungsi  aktivasi  untuk  memberikan kemampuan network agar dapat melakukan tugas-tugas yang non-linear[12]. Fungsi ReLU ditunjukan rumus 1.
( )      (    ) (1)
Jika Fungsi ReLU dijabarkan seperti rumus 2.
( )     { (2)
Keterangan :
• f(x) = fungsi ReLU
• Jika nilai x lebih besar 0, maka nilai x akan tetap
• Jika  nilai  x  lebih  kecil  atau  sama  dengan  0,  maka nilai x akan dinaikkan menjadi 0
Pada  rumus  1,  f(x)  merupakan  parameter  dari  fungsi ReLU  yang  membuat  pembatas  pada  bilangan  nol, yang  berarti  apabila  x  ≤  0  maka  x  =  0  dan  jika  x  >  0 maka x = x[13].
Gambar 4. Maxpooling Gambar 5. Flattening
Pada  Gambar  4  menunjukkan  fungsi  aktivasi  ReLU, apabila  nilai dibawah 0 atau  negatif,  maka  angka akan dinaikkan  menjadi  0,  dan  apabila  nilai  diatas  angka  0 atau  positif  maka  nilai  akan  tetap  sesuai  dengan  yang ditunjukkan pada garis biru[14].
Subsampling merupakan  proses  untuk  mengurangi ukuran feature  map dari  hasil  konvolusi.  Salah  satu operasi pooling yang  sering  digunakan  adalah maxpooling . Subsampling bertujuan mengurangi ukuran dari feature map agar proses komputasi menjadi lebih cepat[15].
Pada  Gambar 5  merupakan contoh maxpooling dengan ukuran filter 2x2. Maxpooling mengambil nilai terbesar dari feature  map dan  bertujuan  untuk  mengurangi ukuran dari feature map .
Flattening adalah  teknik  untuk  merubah  hasil  dari proses yang memiliki ukuran dua dimensi menjadi satu dimenssi  vektor. Flattening bertujuan  sebagai  langkah awal  inputan  untuk  masuk  ke  proses  selanjutnya  yaitu neural network [16] .
Pada  Gambar  6  menunjukkan  proses  flattening  yang pada  awalnya  layer  memiliki  dua  dimensi  kemudian dilakukan  proses  flattening  untuk  menghasilkan  satu dimensi vektor.
Fully  Connected  Layer mirip  dengan  cara  bahwa neuron  disusun  dalam  jaringan  saraf  tradisional. Tersusun  dari  input  layer  yang  berasal  dari  proses flattening , hidden layer , serta output layer . Oleh karena itu,  setiap  node  di  lapisan  sepenuhnya  terhubung langsung ke setiap node baik sebelumnya dan di lapisan berikutnya[17].
Pada  Gambar  7  menunjukkan  proses  dari fully connected  layer yang  terdiri  dari  input  layer,  hidden layer dan output layer.
2.4. Implementasi Model
Langkah  selanjutnya  adalah  mengimplemetasikan model  CNN  sesuai  dengan  arsitektur  LeNet-5. Penelitian  ini  menggunakan  model  arsitektur  LeNet-5
dengan  mengubah  parameter  agar  meningkatkan  hasil akurasi, yaitu menggunakan 32 maps yang berukuran 5 x  5  (C1)  dengan maxpooling 2  x  2  (S1).  Selanjutnya menggunakan  64  maps  yang  berukuran  5  x  5  (C2) dengan maxpooling 2  x  2  (S2).  Kemudian  dilanjutkan dengan  memakai 2 hidden layer , hidden layer pertama memiliki  280  neuron  dan  pada hidden  layer kedua memiliki 150 neuron.
Setelah model didapatkan, model akan dievaluasi untuk mengetahui tingkat keakurasian model dengan confusion matrix recall yang ditunjukan rumus 3.
(3)
Keterangan :
• True  positive =  output  kelas  positif  yang  berhasil ditebak sebagai kelas positif
• False  negative =  output  kelas  positif  yang  salah ditebak sebagai kelas negatif.
Pada  rumus  3,  Recall  memiliki  dua  parameter  untuk perhitungannya  yaitu true  positive yang  merupakan output  kelas  positif  yang  ditebak  sebagai  kelas  positif dan true negative yang merupakan output kelas positif yang  ditebak  sebagai  kelas  negatif.  True  positif  akan dibagi  dengan  semua  kelas  output  ( true  positive dan true  negative )  untuk  mendapatkan  hasil  evaluasi  pada model yang telah dibuat[18].
2.5. Implementasi Aplikasi
Pada penelitian ini, aplikasi dibuat dengan menggunakan  flask  sebagai backend dan react-native sebagai frontend dengan Aplication  Programming Interface (API)  yang  digunakan  sebagai  server  dari model deep  learning .  Tahapan  yang  dilakukan  adalah memilih dan mengunggah citra daun apel untuk menuju server deep learning .
Aplikasi  terdiri  dari  halaman  tampilan  utama  dan  juga halaman  untuk  memprediksi  penyakit  pada  daun tanaman apel. Aplikasi ini memprediksi nama penyakit, gejala  penyakit  dan  penanganan  pada  tanaman  apel.
Gambar 6. Fully Connected Layer
Gambar.7. Halaman Utama Aplikasi
Gambar.8. Halaman Prediks
Pada  Gambar  8  merupakan  tampilan  user  interface untuk aplikasi pendeteksi penyakit pada daun tanaman apel  yang  terdiri  dari  spesifikasi  citra,  file,  about  us, dan label penyakit Pada Gambar 9 merupakan halaman prediksi  yang  terdiri  dari  nama  penyakit  daun  apel, gejala dan penanganan.
Pada  proses  penginputan  citra,  citra  yang  dapat diterima oleh server adalah file yang memiliki ekstensi jpg.  Ukuran  file  yang  direkomendasikan  adalah  256  x 256 piksel dengan warna RGB, diambil dengan kamera beresolusi  minimum  8  MP  dengan  pencahayaan  yang baik dan memiliki fokus terhadap citra daun apel.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  memiliki  hasil tingkat akurasi  yang akan diuji mengunakan perangkat lunak dan perangkat keras yang akan ditunjukkan pada Tabel 3 dan Tabel 4. Pada penelitian ini, dilakukan 3 kali percobaan iterasi epoch untuk  mencari  akurasi  terbaik  yang  ditampilkan  pada Tabel  5.  Hasil  dari  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  hasil yang didapatkan untuk epoch 50, 75 dan 100 memiliki akurasi    yang  beragam  dengan  loss  model  yang
menurun  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  epoch, ini menandakan bahwa arsitektur yang telah digunakan cukup baik untuk dilakukan ke proses selanjutnya yaitu pengujian  data  atau  validasi.  Gambar  10  merupakan grafik  untuk  memvisualisasikan  akurasi  model  dan validasi pada epoch 100.
Pada  Gambar  10  menunjukkan  grafik  dari  akurasi model  yang  terdiri  dari  model  training    dan  model testing  atau  validasi  untuk  100  epoch.  Pada  model training  ditunjukkan  oleh  garis  grafik  dengan  warna biru  yang  memiliki  akurasi  sebesar  99.4%  dan  pada model  testing  atau  validasi  ditunjukkan  oleh  garis grafik  dengan  warna  merah  yang  memiliki  akurasi sebesar  97.8%.  Hasil  pengujian  selanjutnya  akan dievaluasi dengan menggunakan data citra berjumlah
Dari  Tabel  6,  menunjukkan  tingkat  akurasi  tertinggi adalah  kelas  Black  Rot  dengan  tingkat  akurasi  100% dan  akurasi  terendah  berada  di  kelas  Apple  Scab dengan  tingkat  akurasi  sebesar  74,4%.  Sehingga didapatkan tingkat akurasi rata-rata untuk hasil evaluasi sebesar 89,62%.
Tabel  3. Perangkat Lunak Perangkat Lunak Keterangan Versi Sistem Operasi Windows 10 Text Editor Spyder 3.3.6 Visual Studio Code 1.40.2 Bahasa Pemrograman Python 3.7.4 Javascript 1.8.5 Library / Framework React Native 0.61 Tensorflow 1.14.0 Keras 2.2.4 Flask 1.1.1 Matplotlib 3.1.1 Numpy 1.17.3
Tabel  4. Perangkat Keras Perangkat Keras
Keterangan
Processor Intel i5-4200U 1.60GHZ RAM 12 GB Graphics NVIDIA GeForce GT 740M Gambar 9. Hasil Akurasi Model Pada 100 Epoch Tabel  5. Hasil Klasifikasi
Epoch Akurasi Model Loss Model Akurasi Validasi Loss Validasi Waktu 50 99% 0,09 91,2% 0,32 6 jam 15 menit 75 99,3% 0,06 95,6% 0,28 9 jam 30 menit 100 99,4% 0,04 97,8% 0,23
12 jam 10 menit Tabel  6. Hasil Evaluasi dengan Confusion Matrix
Aktual Prediksi Akurasi Apple Scab Black Rot Cedar Apple Rust Healthy Apple Scab 158 28 9 5 79% Black Rot 0 195 5 0 97.5% Cedar Apple Rust 0 2 197 1 98.5% Healthy 1 32 0 167 83.5% Total 89.62%

## 4. Kesimpulan
Pada  data  training  untuk  epoch  50,  75  dan  100 menghasilkan  rata-rata  akurasi  model  sebesar  99,2% dan  memiliki  rata-rata  loss  model  sebesar  0,063.  Dari data  testing  didapat  hasil  untuk  epoch  50,  75  dan  100 menghasilkan  rata-rata  akurasi  validasi  sebesar  94,9% dan  memiliki  rata-rata  loss  validasi  sebesar  0,277. Berdasarkan  aplikasi  yang  dirancang  dengan  akurasi model 99,4% dan akurasi validasi 97,8% maka aplikasi ini  berguna  untuk  mendeteksi  penyakit  apel  dengan menggunakan citra daun apel.

## Daftar Pustaka
[1]  Badan  Pusat  Statistik,  “Statistik  Tanaman  Buah- buahan  dan  Sayuran  Tahunan  Indonesia  2017,” BPS , 2018.
[2]  I.  Imanuddin,  F.  Alhadi,  R.  Oktafian,  and  A. Ihsan, “Deteksi Mata Mengantuk pada Pengemudi Mobil  Menggunakan  Metode  Viola  Jones,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan Rekayasa  Komput. ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  321–329, 2019.
[3]  A. Nidomudin, A. P. Nugroho, and M. N. Cholis, “Sistem  Pakar  Deteksi  Tingkat  Kesuburan  Tanah Menggunakan Fuzzy Logic,” JOINTECS (Journal Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  79–
84, 2017.
[4]  M.  G.  Arizqia  and  A.  A.  Widodo,  “Rancang Bangun  Aplikasi  Dengan  Linear  Congruent Method  (LCM)  Sebagai  Pengacakan  Soal,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2017.
[5]  S. Baranwal, S. Khandelwal, and A. Arora, “Deep Learning  Convolutional  Neural  Network  for Apple  Leaves  Disease  Detection,” SUSCOM ,  pp. 260–267, 2019.
[6]  B.  Liu,  “Identification  of  Apple  Leaf  Diseases Based on Deep Convolutional Neural Networks,” Symmetry (Basel). , 2018.
[7]  T.  Fang,  P.  Chen,  J.  Zhang,  and  B.  Wang, “Identification  of  Apple  Leaf  Diseases  Based  on Convolutional Neural Network,” Springer , vol. 2, pp. 553–564, 2019.
[8]  M. Agarwal, “FCNN-LDA : A Faster Convolution Neural  Network  model  for  Leaf  Disease identification  on  Apple’s  Leaf  Dataset,” 2019 12th  Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Technol.  Syst. ,  pp. 246–251, 2019.
[9]  J.  Liu,  S.  Yang,  Y.  Cheng,  and  Z.  Song,  “Plant Leaf  Classification  Based  on  Deep  Learning,” 2018  Chinese  Autom.  Congr. ,  pp.  3165–3169, 2018.
[10]  A.  Mg,  J.  Hanson,  A.  Joy,  and  J.  Francis,  “Plant Leaf  Disease  Detection  using  Deep  Learning  and Convolutional  Neural  Network,” Int.  J.  Eng.  Sci. Comput. , vol. 7, no. 3, 2017.
[11]  V. Suma, R. A. Shetty, R. F. Tated, S. Rohan, and T.  S.  Pujar,  “CNN  based  Leaf  Disease Identification  and  Remedy  Recommendation System,” 2019  3rd  Int.  Conf.  Electron.  Commun. Aerosp. Technol. , pp. 395–399, 2019.
[12]  P.  Jiang,  Y.  Chen,  and  B.  I.  N.  Liu,  “Real-Time Detection  of  Apple  Leaf  Diseases  Using  Deep Learning Approach Based on Improved
Convolutional  Neural  Networks,” IEEE  Access , vol. 7, pp. 59069–59080, 2019.
[13]  H.  Ide,  “Improvement of  Learning  for  CNN  with ReLU  Activation  by  Sparse  Regularization,” IEEE Access , pp. 2684–2691, 2017.
[14]  Y.  Lu,  S.  Yi,  N.  Zeng,  Y.  Liu,  and  Y.  Zhang,
“Identification  of  Rice  Diseases  Using  Deep Convolutional Neural Networks,”
Neurocomputing , vol. 267, pp. 378–384, 2017.
[15]  L. G. Nachtigall and R. M. Araujo, “Classification of  Apple  Tree  Disorders  Using  Convolutional Neural  Networks,” IEEE  Access ,  pp.  472–476, 2016.
[16]  K. P. Ferentinos, “Deep learning models for plant disease  detection  and  diagnosis,” Comput. Electron.  Agric. ,  vol.  145,  no.  January,  pp.  311– 318, 2018.
[17]  M. Francis, “Disease Detection and Classification in Agricultural Plants Using Convolutional Neural Networks  –  A  Visual  Understanding,” 2019  6th Int.  Conf.  Signal  Process.  Integr.  Networks ,  pp. 1063–1068, 2019.
[18]  K.  Park  and  J.  Lee,  “Classification  of  apple  leaf conditions  in  hyper-spectral  images  for  diagnosis of  Marssonina  blotch  using  mRMR  and  deep neural  network,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol. 148, no. July 2017, pp. 179–187, 2018.
Halaman ini sengaja dikosongkan