## KOMPARASI PENGGUNAAN DATA LAB DAN FIELD CONDITION UNTUK MEMBANGUN MODEL KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN APEL
Oki Nurul Abada, Chaerur Rozikin, Riza Ibnu Adam Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kab. Karawang, Jawa Barat, Indonesia oki.abada18145@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Produksi  buah  apel  di  Indonesia  pada  tahun  2021  mengalami  penurunan  sebanyak  6.807  Ton  dibandingkan dengan  tahun  sebelumnya.  Salah  satu  faktor  yang  berkontribusi  dalam  penurunan  tersebut  adalah  penyakit  yang menyerang tanaman apel. Jika hal tersebut dibiarkan tanpa penanganan dan identifikasi yang tepat, maka dalam kasus terburuknya  potensi  kegagalan  panen  dapat  mencapai  60%.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  meng-implementasikan teknologi deep  learning dengan  menggunakan  arsitektur  Mobilenet  berbasis Transfer  Learning untuk  melakukan identifikasi penyakit terhadap daun tanaman apel berdasarkan citra gambar yang diolah dengan melakukan komparasi terhadap  dataset  yang  membangunnya.  Penelitian  ini  mengadopsi  metode Machine  Learning  Modelling  Life  Cycle yang berfokus kepada pengembangan model kecerdasan buatan. Tahapannya meliputi data collection, preprocessing, modelling, evaluation dan inference . Hasil skema uji silang dataset, menunjukkan kinerja lebih baik pada model field condition dibandingkan model lab condition , dengan akurasi 70,55% dan AUC 0,8872. Berdasarkan temuan tersebut dapat disimpulkan bahwa model yang dibangun menggunakan dataset field condition memiliki kinerja lebih unggul dalam menghadapi data baru untuk tugas klasifikasi penyakit pada daun apel.
Kata kunci : Klasifikasi, MobileNet, Transfer Learning , Penyakit Daun Apel

## 1. PENDAHULUAN
Tahun  2021,  Indonesia  mengalami  penurunan produksi  sebesar  6.807  Ton  dari  516.351  Ton  pada tahun  2020  menjadi  509.544  Ton,  hal  tersebut  menjadi kekhawatiran  sendiri  bagi  petani  dikarenakan  hama dan/atau  penyakit  yang  menyerang  tanaman  apel menjadi  salah  faktor  yang  mempengaruhi  kualitas  dan tingkat  produksi  pada  tanaman  tersebut  [1][2].  Studi terbarukan  menyatakan  bahwa  permukaan  daun memiliki  peran  penting  untuk  menilai  seberapa  parah tingkat serangan penyakit pada tanaman di tingkat daun dan  ekstrapolasi  karena  mempengaruhi  proses  penting pada  tanaman  yaitu  fotosintesis,  yang  akhirnya  dapat membahayakan  pertumbuhan  pada  tanaman  tersebut. Penyakit  yang  menyerang  apel  dapat  memberikan kerugian  yang  cukup  signifikasn  terhadap  hasil  panen tahunan,  diperkirakan  kerugian  yang  diterima  dapat mencapai  30%-40%  dan  dalam  skenario  terburuknya dapat mencapai hingga 60% [3][4].
Identifikasi  penyakit  yang  biasanya  dilakukan melalui  pengamatan  terhadap  perubahan  bentuk,  corak dan warna pada daun tanaman dapat berlangsung cukup lama  dan  dapat  meningkatkan  risiko  kesalahan identifikasi  [5][6].  Teknologi deep  learning dapat dimanfaatkan  dengan  mengolah  data  citra  digital  dan menjadi solusi alternatif yang efektif untuk memaksimalkan  identifikasi  dan  analisis  penyakit tanaman secara otomatis.
Penelitian ini akan menerapkan arsitektur Mobilenet berbasis transfer learning untuk pembangunan  model.  Arsitektur  ini  diciptakan  untuk dapat membuat model kecerdasan buatan dengan ukuran yang  kecil,  kinerja  yang  cepat  dan  ringan  serta  dapat digunakan  pada  perangkat  dengan  beban  kerja  memori
atau  komputasi  yang  kecil  (ringan)[7].  Penerapan MobileNet  telah  dilakukan  oleh  beberapa  penelitian terdahulu.  [8]  melakukan  penelitian  terkait  klasifikasi penyakit  pada  citra  daun  menggunakan  beberapa arsitektur deep  learning dengan  objek  daun olive  oil . Menyatakan  bahwa  arsitektur  MobileNet  memiliki keunggulan  lebih  dibandingkan  arsitektur  populer lainnya yaitu model yang ringan, komputasi yang cepat dan  akurasi  yang  tinggi  dengan  nilai  akurasi  tertinggi sebesar  98,43%  menggunakan optimizer RMSprop. Penelitian lainnya [9] menerap-kan aristektur MobileNet untuk  mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  bunga mawar,  mengatur  konfigurasi dense  layer .  Hasil  yang diperoleh  adalah  dengan  menggunakan  teknik transfer learning , kinerja model dapat ditingkatkan sampai 9,8%. Berdasarkan  paparan  yang  telah  dikemukakan, diketahui  bahwa  penerapan deep  learning dengan arsitektur  MobileNet terbukti  dapat  menjadi  salah  satu solusi  yang efektif dalam  mengenali  suatu objek dalam masalah  klasifikasi  citra,  khususnya  dalam  identifikasi penyakit  pada  tanaman,  dengan  menggunakan  teknik transfer  learning kinerja  model  dapat  ditingkatkan dengan  cukup  baik.  Namun,  penelitian-penelitian tersebut  tidak  menguji  model  pada  dataset  dengan kondisi  yang  berbeda dengan dataset  yang  membangun model  tersebut.  Hal  itu  mengindikasikan  bahwa  model hanya  dapat  bekerja  secara  baik  terhadap  data  dengan lingkungan yang mirip dengan dataset yang membangunnya.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  akan menerapkan pengguna teknik transfer learning memakai arsitektur  MobileNet  sebagai  acuan  model,  dengan membandingkan kinerja model yang dibangun pada dua kondisi  data  yang  berbeda.  Harapannya  model  yang
dibangun  dapat  mengidentifikasi  penyakit  pada  daun tanaman apel secara baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Deep Learning
Deep  learning adalah  cabang  dari machine learning yang  sepenuhnya  didasarkan  pada artificial intelligence (AI),  sebagai neural  network yang meniru  cara  kerja  dari  otak  manusia,  jadi deep learning adalah  kamuflase  dari  otak  manusia  itu sendiri [10]. Deep learning dapat bekerja pada dataset yang terlampau  besar,  menyelesaikan  masalah secara end-to-end , dan dapat bekerja untuk  memetakan  pola yang  kompleks. Deep  learning sebagai  implementasi dari  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  kumpulan hidden layer ,  terdiri  dari  banyaknya neuron yang  dapat mengekstraksi fitur untuk klasifikasi gambar [11].

## 2.2. MobileNet
Isi  dan  fitur  yang  terdapat  pada pre-trained model  MobileNet  telah  dilatih  dengan  dataset  besar, ImageNet,  sebelumnya.  Lalu,  model  akan  dialihkan ke domain target [12], untuk klasifikasi penyakit pada daun  apel.  Salah  satu  keunggulan  dari  arsitektur  ini, adalah  dapat  mengatasi  kebutuhan  akan computing resource berlebih.  Perbedaan  mendasar  dengan arsitektur  lainnya,  ada  pada  penggunaan  lapisan  atau layer konvolusi  dengan  ketebalan  filter  yang  sesuai dengan  ketebalan  dari  input  gambar.  MobileNet membagi  konvolusi  menjadi depthwise  convolution dan pointwise  convolution [13] . Tujuan  dari pembagian  komputasi  ini  adalah  untuk  memangkas jumlah parameter secara signifikan, sehingga dibandingkan  teknik  lainnya  dengan  kedalaman jaringan  serupa,  MobileNet  menghasilkan  model yang lebih ringan dengan hasil yang sangat baik.

## 2.3. Transfer Learning
Transfer Learning merupakan teknik yang dapat digunakan untuk  mendapatkan  atau  mentransfer insights dan  pengetahun  yang  terdapat  pada  model yang  telah  dilatih/ trained sebelumnya  untuk  dapat dimanfaatkan  pada  model  baru  yang  memiliki  tugas yang  mirip  dengan  ruang  lingkup  penelitian sebelumnya  [14].  Teknik  ini  dapat  menjadi  solusi ketika  dataset  baru  yang  digunakan  untuk  melatih model  jumlahnya  sedikit  (kecil),  juga  dapat mengurangi  biaya  komputasi  dan  mempercepat proses  pelatihan  pada  saat  melakukan  implementasi model deep  learning .  Menurut  Soria,  dkk.  (2009) keunggulan  dari  teknik transfer  learning adalah pembelajaran  model  yang  dapat  berjalan  lebih  cepat hal  itu  dapat  memangkas  waktu  komputasi,  inisiasi model  yang  lebih  baik  karena  diawali  dengan pengetahuan  yang  sudah  ada  sebelumnya  dan meningkatnya akurasi setelah proses pelatihan karena diawali  inisiasi  model  yang  lebih  baik  dengan learning rate yang lebih tinggi.

## 2.4. Penyakit Daun Apel
Apel merupakan tanaman buah yang berasal dari Asia barat dengan  iklim subtropis, dan  menjadi  buah yang  cukup  banyak  diminati  oleh  banyak  kalangan masyarakat,  karena  kaya  akan  manfaat  nutrisi  dan rasanya  yang  enak.  Namun  apel  dalam  produksinya, juga  tak  luput  dari  serangan  penyakit.  Terdapat  dua jenis  penyakit  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan penelitian  yaitu apple  scab dan apple  cedar rust/apple  rust .  Parasit  obligat Gymnosporangium juniperi  virginianae merupakan  penyebab  dari penyakit apple  rust ,  bertahan  hidup  pada  tanaman sebagai  inangnya dengan gejala  bercak-bercak coklat dan  membuat  daun  tanaman  menjadi  rapuh  [16]. Berdasarkan  sisi  ekonomi  penyakit apple  scab menjadi  perhatian  dunia  karena  serangannya  yang cukup  cepat  dan  dapat  mempengaruhi  siklus  hidup tanaman. Fungi Venturia inaequalis menjadi penyebab  dari  penyakit apple  scab ,  dengan  gejala yang  terjadi  adalah  terdapat  bercak  hijau  pada  kedua sisi  daun  dan  menjadi  hitam  keunguan  seiring berkembangnya penyakit tersebut [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mengadaptasi  metodologi Machine Learning  Modelling  Life  Cycle, yang  berfokus  pada pengembangan  model  kecerdasan  buatan  [18].  Alur penelitiannya dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur penelitian

## 3.1. Data Collection
Pada  tahap  ini  data  dikumpulkan  dan  dianalisis apakah data  telah sesuai dengan kebutuhan pengembangan  model  atau  belum.  Dataset  diperoleh dari situs Kaggle. Dataset yang digunakan sebagai lab condition adalah dataset PlantVillage [19]. Sedangkan  dataset  yang  digunakan  sebagai field condition adalah dataset Plant Pathology [20].

## 3.2. Data Preprocessing
Dataset  diolah  dengan  cara  membersihkan  dan menghapus data  yang  memiliki kualitas  buruk, objek tidak  jelas dan gambar  yang  memiliki noise berlebih. Selanjutnya  data  terbaik  akan  dipilih  satu  persatu sebagai  bentuk  dari  proses under  sampling dimana keseluruhan  jumlah  data  dari  setiap  kelas  akan disesuaikan  dengan  kelas  yang  memiliki  jumlah  data terkecil  [21],  tujuannya  agar  model  tidak  cenderung fokus mengenali kelas prediksi yang memiliki jumlah data  terbanyak,  sehingga  bias  pada  model  dapat dikurangi.  Setelah  itu  dilakukan  pembagian  dataset
menjadi training, validation dan testing dengan rasio pembagian data 70:10:20.  Diakhir data training akan melewati  proses  transformasi  agar  memperbanyak persebaran data hal yang dilakukan adalah penskalaan citra, normalisasi data, dan melakukan augmentasi.
Tabel 1. Hasil data preprocessing Nama Kelas Lab Condition Field Condition Healthy 275 275 Apple_rust 275 275 Apple_scab 275 275 Jumlah 825 825
3.3. Modelling Tahap ini berupa pembuatan model dimana pre- trained model MobileNet di import tanpa menyertakan layer klasifikasi, melakukan pembekuan hidden  layer ,  menambahkan  konfigurasi layer yang diatur oleh parameter tuning pada tabel 2.
Tabel 2. Parameter tuning Skenario Dense Layer Dropout Optimizer 1 512 0,5 Adam, RMSprop, SGD, Nadam, Adadelta, Adamax, Adagrad, Adabelief 2 256 0,5 3 128 0,5 4 512 0,25 5 256 0,25 6 128 0,25
Pelatihan  model  akan  dijalankan  dengan  100 epoch dan learning  rate sebesar  1e-4.  Dilanjutkan dengan  pengujian  menggunakan  data testing yang telah  disiapkan  dan  menentukan  model  dengan kinerja  terbaik  dari  masing-masing  skema  kondisi data.  Setelah  model  terbaik  diperoleh,  proses selanjutnya  akan  dilakukan  skema  uji  silang  dataset, dimana  model  terbaik lab  condition akan  diujikan pada dataset field condition begitupun sebaliknya.

## 3.4. Evaluation
Evaluasi dilakukan dengan cara menjabarkan serta melakukan  analisis  hasil  yang  diperoleh  dari  tahap pelatihan  dan  pengujian  model.  Diakhir  akan  ditarik kesimpulan  berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah dilakukan pada tahap evaluasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  membahas  tentang  implementasi model deep  learning menggunakan  arsitektur MobileNet berbasis transfer learning dalam mengklasifikasi  penyakit  pada  daun  tanaman  apel. Dengan menggunakan metodologi Machine Learning Modeling  Life  Cycle seluruh  tahapan  telah  selesai dilaksanakan  secara  baik  dimulai  dari  tahap data collection sampai  dengan  tahap evalution serta  telah berhasil memperoleh model klasifikasi yang memiliki kinerja terbaik dalam melakukan identifikasi terhadap penyakit daun apel yaitu apple rust dan apple scab .
Dataset yang digunakan dikelompokkan menjadi dua  kondisi,  yaitu  " Lab  Condition "  dan  " Field Condition ". Kategori " Lab Condition " mencakup citra daun  dengan  latar  belakang  yang  stabil,  sedangkan kategori " Field Condition " mencakup citra daun yang diambil  langsung  dari  kebun  apel,  dengan  latar belakang  yang  bervariasi  dan  masih  terhubung dengan  tangkai  daun.  Kedua  dataset  tersebut  telah diolah dengan cermat sehingga memiliki jumlah data, kelas,  dan  ukuran  gambar  yang  seragam.  Kedua dataset  digunakan  untuk  mengembangkan  model menggunakan
arsitektur MobileNet yang dikonfigurasi  sesuai  dengan  parameter tuning dari Tabel 2. Tujuan di balik pendekatan  ini adalah untuk membandingkan
performa model
dan mengidentifikasi  dataset  mana yang memiliki kemampuan  lebih  unggul  dalam  membangun  model untuk melakukan klasifikasi penyakit pada citra daun apel. Dengan demikian, penelitian ini akan memberikan  wawasan  tentang  apakah  performa model  lebih  baik  dengan  menggunakan  citra  daun yang  diambil  dalam  kondisi  laboratorium  atau  dalam kondisi  lapangan.  Langkah-langkah  ini  dilakukan dengan  tujuan  memastikan  bahwa  analisis  yang dilakukan  memiliki  dasar  yang  kuat  dan  dapat memberikan  hasil  yang  dapat  diandalkan  dalam mengevaluasi  efektivitas  model  klasifikasi  penyakit daun apel.
Tabel 3. Rataan nilai AUC tiap optimizer Optimizer AUC Adam 0.995610808 RMSprop 0.995119417 SGD 0.918832333 Nadam 0.995509167 Adadelta 0.529774417 Adagrad 0.941495 Adamax 0.99088135 Adabelief 0.993852667
Total  model  yang  dihasilkan  berdasarkan gabungan  skenario  pembagian  data  dengan  skenario parameter tuning berjumlah sebanyak 96 model. Dari keseluruhan  model tersebut, model  yang  menerapkan optimizer Adaldelta  mendapatkan  predikat failure berdasarkan  keseluruhan  nilai  AUC-nya  yang  berada di  bawah  nilai  0,60  dengan  akurasi  rendah  yang  tak dapat  mencapai  angka  50%  hal  tersebut  menyatakan bahwa optimizer Adadelta  tidak  memiliki  kecocokan dengan  model  yang  dibangun.  Begitu  pula  dengan optimizer SGD  dan  Adagrad  yang  keseluruhan modelnya  tergolong  sebagai fair  classification dan model tersebut mengindikasikan terjadinya underfitting ,  dimana  model  tidak  dapat  mempelajari karakteristik  dari  data  yang  dilatih.  Hasil  pelatihan model  tersebut  memiliki  selisih  yang  cukup  jauh antara  nilai training dan validation  accuracy ,  serta selisih antara nilai training dan validation loss .
Tabel 4. Akurasi tiap model dengan data lab condition Optimizer Dense Layer Rata-rata Akurasi Dropout = 0,5 Dropout = 0,25 512 256 128 512 256 128 Adam 0.9702 0.9405 0.9821 0.9405 0.9821 0.9167 0.9554 RMSprop 0.9702 0.9643 0.9583 0,9762 0.9583 0.9524 0.9633 SGD 0.869 0.8274 0.6964 0.744 0.7679 0.8036 0.7847 Nadam 0.9583 0.9643 0.9405 0.9464 0.9286 0.9702 0.9514 Adadelta 0.4702 0.3512 0.3155 0.3274 0.3571 0.3631 0.3641 Adagrad 0.8929 0.8452 0.7619 0.8988 0.8512 0.7857 0.8393 Adamax 0.9524 0.9345 0.9345 0.9702 0.9583 0.9286 0.9464 Adabelief 0.9226 0.9881 0.9702 0.9643 0.9583 0.9762 0.9633 Rata-rata Akurasi 0.8757 0.8519 0.8199 0.846 0.8452 0.8371 0.8459 Tabel 5. Akurasi tiap model dengan dataset field condition Optimizer Dense Layer Rata-rata Akurasi Dropout = 0,5 Dropout = 0,25 512 256 128 512 256 128 Adam 0.9405 0.9405 0.9405 0.9583 0.9048 0.9286 0.9355 RMSprop 0.9464 0.9167 0.9107 0.9583 0.9643 0.9464 0.9405 SGD 0.8155 0.7321 0.631 0.7738 0.6905 0.6786 0.7202 Nadam 0.9524 0.9167 0.9405 0.9524 0.9405 0.9345 0.9395 Adadelta 0.3333 0.3631 0.3988 0.4821 0.3214 0.3095 0.3681 Adagrad 0.8393 0.7857 0.7798 0.8333 0.7262 0.7381 0.7837 Adamax 0.9167 0.9167 0.8988 0.9345 0.9286 0.8929 0.9147 Adabelief 0.9464 0.875 0.9286 0.9286 0.9345 0.9107 0.9206 Rata-rata Akurasi 0.8363 0.8058 0.8036 0.8527 0.8013 0.7924 0.8154
Sedangkan  model  yang  dibangun  dengan optimizer Adam,  RMSprop,  Nadam,  Adamax  dan Adabelief menghasilkan rata-rata akurasi di atas 90% dan keseluruhan model tergolong excellent classification berdasarkan nilai AUC-nya yang berada di  atas  angka  0,9.  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa model yang dibangun sangat cocok menggunakan ke-5 optimizer tersebut. Dengan model terbaik  dari  masing-masing  skenario  dataset  adalah model yang menggunakan Adabelief dengan konfigurasi dropout 0,5  dan dense  layer 256  untuk dataset Lab  Condition dan  RMSprop  dengan konfigurasi dropout 0,25  dan dense  layer 256  untuk dataset Field Condition .
Gambar 2. Confusion matrix model lab condition
Setelah  diperoleh  model  terbaik  selanjutnya kedua  model  tersebut  dilakukan  skema  uji  silang dataset,  dimana  model  yang  dibangun  menggunakan dataset Lab  Condition yaitu  A2  Adabelief  diujikan terhadap  dataset Field  Condition sedangkan  model
yang dibangun menggunakan dataset Field Condition yaitu  B5  RMSprop  diujikan  terhadap  dataset Lab Condition .
Model  A2  Adabelief  memiliki  akurasi  66,67% dan  AUC  sebesar  0,9068  meskipun  begitu  model tersebut  memiliki false  positive yang  tinggi  pada kelas apple scab.
Gambar 3. Confusion matrix model field condition Hasil  uji  silang  dataset  menunjukkan  bahwa model  B5  RMSprop  memiliki  kinerja  lebih  unggul dibandingkan  A2  Adabelief,  dengan  akurasi  sebesar 70,55%  dan  AUC  sebesar  0,8872  dengan false positive disetiap  kelasnya  tidak  terlalu  berbeda  jauh. Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  diketahui  bahwa model  yang  dibangun  menggunakan  dataset field condition memiliki  kinerja  yang  lebih  unggul dibandingkan  model  yang  dibangun  menggunakan dataset lab  condition dalam  mengklasifikasi  jenis penyakit pada daun apel dan menghadapi data baru.
Gambar 4. Rataan besar ukuran model yang diperoleh
Temuan  lainnya  yang  telah  diperoleh  adalah ukuran  model  berbanding  lurus  dengan  banyaknya parameter  latih  yang  didapat  dengan  mengatur banyaknya dense layer .
Gambar 5. Rataan waktu pelatihan model
Berdasarkan  grafik  di  atas,  lamanya  waktu pelatihan  juga  dapat  dipengaruhi  oleh  jenis  dataset yang  digunakan  untuk  melatih  model  tersebut,  disini dapat diketahui bahwa model yang dilatih menggunakan  dataset field  condition memerlukan waktu pelatihan yang lebih lama dibandingkan model yang dilatih oleh dataset lab condition .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah selesai dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang dibangun menggunakan dataset field condition memiliki kinerja  yang  lebih  optimal  dibandingkan  model  yang dibangun  menggunakan  dataset lab  condition .  Pada skema  uji  silang  dataset  model field  condition dengan konfigurasi dense layer 256, dropout 0,25 dan optimizer RMSprop  mendapat  akurasi  sebesar  70,55%  dan  AUC sebesar 0,8872. Sedangkan model lab condition dengan konfigurasi dense layer 256, dropout 0,5 dan optimizer Adabelief  mendapatkan  akurasi  sebesar  66,67%  dan AUC sebesar 0,9068, model tersebut mendapatkan false positive yang tinggi pada kelas apple_scab . Konfigurasi parameter tuning juga  berperan  penting  dalam pembangunan  model,  berdasarkan  rata-rata  akurasinya model  dengan  pengaturan dense  layer 512  memiiliki tingkat  kinerja  lebih  unggul  dibandingkan  pengaturan lainnya,  yang  mengartikan  bahwa  semakin  besar  nilai
dense  layer maka  kinerja  juga  dapat  ditingkatkan. Ukuran model juga berbanding lurus dengan pengaturan dense  layer ,  semakin  besar  parameter  latih  yang  diatur dari dense layer semakin besar juga ukuran model yang dihasilkan. Temuan selanjutnya dari penelitian ini adalah model yang dilatih menggunakan dataset field condition berlangsung lebih lama dengan rata-rata waktu pelatihan adalah  62  menit  9  detik  sedangkan  rata-rata  waktu pelatihan model lab condition adalah 24 menit 59 detik. Diharpkan  untuk  penelitian  selanjutnya  agar  dapat menganalisis  pengaruh  penggunaan optimizer terhadap perbedaan  akurasi  dan  ukuran  model  yang  dihasilkan beserta alasannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan  Pusat  Statistik,  “Produksi  Tanaman Buah-buahan  1997  -  2021,” Badan  Pusat Statistik ,  2021.  https://www.bps.go.id/  (diakses Nov 19, 2022).
[2]  D.  Husen,  Kusrini,  dan  Kusnawi,  “Deteksi Hama Pada Daun Apel Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  hal.  2103–2110, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4667.
[3]  J.  Köhl et  al. ,  “Dynamics  of  post-harvest pathogens  Neofabraea  spp.  and  Cadophora  spp. in  plant  residues  in  Dutch  apple  and  pear orchards,” Plant  Pathol. ,  vol.  67,  hal.  1264– 1277, 2018, doi: 10.1111/ppa.12854.
[4]  M. Naets et al. , “To disinfect or not to disinfect in  postharvest  research  on  the  fungal  decay  of apple?,” Int.  J.  Food  Microbiol. ,  vol.  266,  hal. 190–199, 2018, doi: 10.1016/j.ijfoodmicro.2017.12.003.
[5]  C. Bi, J. Wang, Y. Duan, B. Fu, J. R. Kang, dan Y. Shi, “MobileNet Based Apple Leaf Diseases Identification,” Mob. Networks Appl. , 2020, doi: 10.1007/s11036-020-01640-1.
[6]  M.  Sardogan,  A.  Tuncer,  dan  Y.  Ozen,  “Plant Leaf Disease Detection and Classification Based on CNN with LVQ Algorithm,” IEEE 2018 3rd Int.  Conf.  Comput.  Sci.  Eng. ,  hal.  382–385, 2018, doi: 10.1109/UBMK.2018.8566635.
[7]  A.  G.  Howard et  al. ,  “MobileNets:  Efficient Convolutional  Neural  Networks  for  Mobile Vision  Applications,” arXiv ,  vol.  1704.04861,
2017, [Daring]. Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publication/31618 4205.
[8]  H. Younis, M. Z. Khan, M. U. G. Khan, dan H. Mukhtar,  “Robust  Optimization  of  MobileNet for Plant Disease Classification with Fine Tuned Parameters,” 2021  Int.  Conf.  Artif.  Intell.  ICAI
2021 , hal. 146–151, 2021, doi:
10.1109/ICAI52203.2021.9445261.
[9]  A.  Rajbongshi,  T.  Sarker,  M.  M.  Ahamad,  dan M.  M.  Rahman,  “Rose  Diseases  Recognition using  MobileNet,” 4th  Int.  Symp.  Multidiscip. Stud.  Innov.  Technol.  ISMSIT  2020  -  Proc. , 2020,
doi:
17.76 15.13 13.8 0 5 10 15 20 526.339 263.171 131.587 U ku ra n M o d e l ( M B ) Jumlah Bobot (Parameter) Pengaruh Jumlah Bobot Pelatihan (Parameter) Terhadap Ukuran Model Ukuran (MB) 1499 3729 0 1000 2000 3000 4000 Lab Condition Field Condition W ak tu ( d e ti k) Jenis Dataset Visualisasi Rata-rata Waktu Training Waktu Training (detik)
10.1109/ISMSIT50672.2020.9254420.
[10]  R.  M.  Cichy  dan  D.  Kaiser,  “Deep  Neural Networks  as  Scientific  Models,” Trends  Cogn. Sci. ,  vol.  23,  no.  4,  hal.  305–317,  2019,  doi: 10.1016/j.tics.2019.01.009.
[11]  R.  Chauhan,  K.  K.  Ghanshala,  dan  R.  C.  Joshi, “Convolutional  Neural  Network  (CNN)  for Image  Detection  and  Recognition,” ICSCCC 2018  -  1st  Int.  Conf.  Secur.  Cyber  Comput. Commun. , hal. 278–282, 2018, doi: 10.1109/ICSCCC.2018.8703316.
[12]  H.  Pan,  Z.  Pang,  Y.  Wang,  Y.  Wang,  dan  L. Chen,  “A  New  Image  Recognition  and Classification  Method  Combining  Transfer Learning  Algorithm  and  MobileNet  Model  for Welding  Defects,” IEEE  Access ,  vol.  8,  hal. 119951–119960,
2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3005450.
[13]  A. Pujara, “Image Classification with MobileNet,” Analytics Vidhya , 2020. https://medium.com/analytics-vidhya/image- classification-with-mobilenet-cc6fbb2cd470# (diakses Des 03, 2022).
[14]  C. Dilmegani, “Transfer Learning in 2022: What it  is  &  How  it  works,” AI  Multiple ,  2022. https://research.aimultiple.com/transfer- learning/ (diakses Des 06, 2022).
[15]  E.  Soria,  J.  D.  M.  Guerrero,  M.  Martinez,  R. Magdalena,  dan  A.  J.  Serrano, Handbook  Of Research  On  Machine  Learning  Applications and Trends: Algorithms, Methods and Techniques ,  1st  ed.  Information  Science
Reference, 2009.
[16]  I.  R.  Sastrahidayat, Penyakit  Tumbuhan  oleh Parasit  Obligat .  Universitas  Brawijaya  Press, 2016.
[17]  J. K. Bowen, C. H. Mewsarich, V. G. M. Bus, R. M.  Beresford,  K.  M.  Plummer,  dan  M.  D. Templeton,  “Venturia  Inaequalis:  The  Causal Agent  of  Apple  Scab,” Mol.  Plant  Pathalogy , vol.  12,  no.  2,  hal.  105–122,  2011,  doi: 10.1111/J.1364-3703.2010.00656.X.
[18]  O.  Spjuth,  J.  Frid,  dan  A.  Hellander,  “The machine  learning  life  cycle  and  the  cloud: implications  for  drug  discovery,” Expert  Opin. Drug  Discov. ,  vol.  16,  no.  9,  hal.  1071–1079, 2021, doi: 10.1080/17460441.2021.1932812.
[19]  D.  P.  Hughes  dan  M.  Salathe,  “An  open  access repository  of  images  on  plant  health  to  enable the development of mobile disease diagnostics,” 2015, [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/1511.08060.
[20]  R.  Thapa,  K.  Zhang,  N.  Snavely,  S.  Belongie, dan  A.  Khan,  “The  Plant  Pathology  Challenge 2020  data  set  to  classify  foliar  disease  of apples,” Appl. Plant Sci. , vol. 8, no. 9, hal. 1–8, 2020, doi: 10.1002/aps3.11390.
[21]  M.  O.  Ojo  dan  A.  Zahid,  “Improving  Deep Learning Classifiers Performance via Preprocessing  and  Class  Imbalance  Approaches in  a  Plant  Disease  Detection  Pipeline,” Agronomy ,  vol.  13,  no.  3,  2023,  doi: 10.3390/agronomy13030887.