Hal 558−565 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Komparasi Kinerja DenseNet 121 dan MobileNet untuk Klasifikasi Citra Penyakit Daun Kentang
Umi Khultsum 1,* , Ghofar Taufik 2
1 Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Pontianak, Indonesia 2 Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1,* umikhultsum.ukm@bsi.ac.id, 2 ghofar.gft@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: umikhultsum.ukm@bsi.ac.id Submitted 31-03-2023 ; Accepted 30-04-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Tanaman kentang merupakan salah satu tumbuhan yang termasuk kedalam komoditas holtikultura yang banyak dibudidayakan petani, Kentang merupakan bagian yang dihasilkan dari tanaman ini dan termasuk tanaman pangan pertanian terbesar keempat di dunia setelah jagung,  gandum,  dan  beras.  Tanaman  kentang  rentang  terhadap  serangan  berbagai  penyakit  pada  daerah  daunnya  sehingga mengakibatkan  terhambatnya  produksi  kentang.  Penyakit  ini  dapat  dikenali  oleh  petani  secara  visual,  karena  daun  yang  terserang penyakit  memiliki  warna dan tekstur  yang  berbeda dengan daun  sehat  atau  segar.  Namun ditemukan dimana pendektesian dengan menggunakan mata telanjang oleh petani membutuhkan waktu pemrosesan yang lebih dan sering kali memberikan hasil yang tidak sesuai. Metode pada bidang pengolahan citra dapat diterapkan yaitu dengan menggunakan pengenalan pola atau karakteristik dari citra daun kentang yang terserang penyakit. Melalui teknik tersebut diharapkan dapat mendeteksi penyakit pada daun kentang secara benar dan akurat. Berdasarkan uraian tersebut maka penelitian ini bertujuan untuk merancang model  Convolution Neural Network (CNN) dan mengevaluasi kinerja dari dua arsitektur yaitu DenseNet 121 dan MobileNet. Dari hasil penelitian yang dilakukan penulis pada citra penyakit daun kentang menunjukkan bahwa  algoritma MobileNet lebih baik dibandingkan algoritma DenseNet 12. Algoritma MobileNet menghasilkan akurasi 98.00%, maka dari itu algoritma MobileNet memiliki kinerja yang lebih baik untuk klasifikasi citra penyakit daun kentang.
Kata Kunci: Penyakit Daun Kentang; Convolution Neural Network ; Klasifikasi; DenseNet 121; Mobile-Net

## Abstract
Potato plants are one of the plants that are included in horticultural commodities that are widely cultivated by farmers. Potatoes are the part produced from this plant and are the fourth largest agricultural food crop in the world after corn, wheat and rice. Potato plants are susceptible to attacks by various diseases in the leaf area, resulting in delays in potato production. This disease can be recognized by farmers visually, because the infected leaves have a different color and texture from healthy or fresh leaves. However, it was found that detection using the naked eye by farmers required more processing time and often gave inappropriate results. Methods in the field of image processing can be applied, namely by using pattern recognition or characteristics from the image of diseased potato  leaves. Through this technique it is hoped that it can detect diseases on potato leaves correctly and accurately. Based on this description, this study aims to design a Convolution Neural Network (CNN) model and evaluate the performance of two architectures, namely DenseNet 121 and MobileNet. From the results of research conducted by the author on potato leaf disease images, it shows that the MobileNet algorithm is better than the DenseNet 12 algorithm. The MobileNet algorithm produces an accuracy of 98.00%, therefore the MobileNet algorithm has better performance for image classification of potato leaf disease.
Keywords : Potato Leaf Disease; Convolution Neural Networks ; Classification; DenseNet 121; Mobile-Net

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman kentang merupakan salah satu tumbuhan yang termasuk kedalam komoditas holtikultura, yang saat ini petani banyak membudidayakanya. Tanaman ini dapat tumbuh pada daerah dataran tinggi yang memiliki ketinggian sekitar lebih dari  700  meter  dari  permukaan  air  laut.  Bagian  dari  tanaman  ini  yang  dapat  di  konsumsi  dan  diperjual  belikan  yaitu dibagian umbinya atau sering disebut kentang [1].
Tanaman kentang rentang terhadap serangan berbagai penyakit sehingga mengakibatkan terhambatnya produksi kentang. Penyakit ini biasanya menyerang pada bagian daun. Penyebab dari penyakit daun kentang yaitu mikroorganisme, kelainan genetik, dan agen infeksius seperti bakteri, jamur, dan virus. Jamur dan bakteri terutama merupakan factor dari penyakit daun kentang [2]. Ada dua jenis penyakit daun yang umum pada tanaman kentang, yaitu Early Blight dan Late Blight. Early Blight pada daun kentang disebabkan oleh jamur patogen Alternaria Solani sedangkan organisme penyebab dari Late Blight pada daun kentang yaitu Phytophthora Infestans . Keduanya merupakan penyakit jamur yang terjadi pada daun kentang yang menyebabkan kerugian yang cukup besar dan merugikan perekonomian [3]. Oleh karena itu, untuk untuk meminimalkan kehilangan hasil panen, pendektesian penyakit ini diperlukan.
Penyakit pada daun kentang dapat dikenali oleh petani secara visual, karena daun yang terserang penyakit memiliki warna  dan  tekstur  yang  berbeda  dengan  daun  sehat  atau  segar.  Namun  ditemukan  dimana  pendektesian  dengan menggunakan mata telanjang oleh petani membutuhkan waktu pemrosesan yang lebih dan sering kali memberikan hasil yang tidak sesuai. Produktivitas pertanian harus bergantung pada teknologi yang digunakan dalam pertanian. Teknologi modern membantu petani untuk meningkatkan produktivitas mereka. Sistem otomasi komputer dapat membantu petani untuk mengambil keputusan dalam pendektesian penyakit pada daun kentang [4].
Bidang  pengolahan  citra  saat  ini  sudah  banyak  diterapkan.  Beberapa  teknik  pemrosesan  citra  antara  lain peningkatan citra, pengkodean citra yang efisien dan pengenalan pola [5]. Metode pada bidang pengolahan citra dapat diterapkan yaitu dengan menggunakan pengenalan pola atau karakteristik dari citra daun kentang yang terserang penyakit.
Hal 558−565 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Melalui teknik tersebut diharapkan dapat mendeteksi penyakit pada daun kentang secara benar dan akurat. Deep learning merupakan pembelajaran terhadap data yang bertujuan untuk membuat representasi data secara bertingkat menggunakan sejumlah layer pada pengolahan data [6].
Wei  Wang,  dkk  [7]  pada  penelitiannya  menerapkan  algoritma  DenseNet  dan  MobileNet  untuk  dilakukan komparasi  kinerja  algoritma  terhadap  citra children’s  colonoscopy  polyp .  Pada  hasil  penelitian  yang  dilakukan menunjukkan bahwa algoritma MobileNe menghasilkan akurasi lebih tinggi dari pada DenseNet. Akurasi yang dihasilkan pada algoritma MobileNet yaitu 96.45%.
Md  Ashiqur  Rahaman,  dkk  [8]  melakukan  penelitian  yaitu  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  penyakit  daun kentang menggunakan algoritma deep learning. Algoritma yang dipilih model jaringan VGG16, VGG19, dan ResNet50. Hasil dari penelitian menunjukkan dengan menggunakan VGG16 menghasilkan akurasi 97%.
Gunjan Chugh, dkk [9] menerapkan algoritma CNN yaitu Inception V3 dan Adam Optimiser untuk mendiagnosa dan mengklasifikasikan penyakit tanaman kentang dimana mencapai akurasi 90% dari hasil proses klasifikasi.
Anushka Bangal, dkk [10] melakukan penelitian yaitu deteksi dan klasifikasi penyakit daun kentang menggunakan CNN. Dalam penelitiannya menggunakan  2000 citra penyakit daun kentang dengan pembagian data yaitu 30% data uji dan 70% data latih. Pada model yang digunakan memperoleh akurasi validasi sebesar 91,41%.
Pada penelitian ini menggunakan Deep Learning untuk mendeteksi penyakit daun kentang dan melakukan evaluasi terhadap  kinerja  algoritma  DenseNet121  dan  MobileNet.  Penelitian  yang  diusulkan  ini  bertujuan  untuk  menentukan performa kinerja  algoritma terbaik  dalam proses klasifikasi  citra penyakit daun kentang dan memberikan peningkatan akurasi terhadap penelitian sebelumnya yang telah dipaparkan diatas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini memaparkan metodologi yang akan digunakan pada penelitian ini. Dataset yang digunakan yaitu citra penyakit daun kentang yang diperoleh dari Kaggle. Kemudian dataset tersebut dilakukan preprocessing yaitu mengubah ukuran  citra,  selanjutnya  dilakukan split  dataset dan  yang  terakhir  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma DenseNet121 dan  Mobile-Net. Berikut alur metode penelitian yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Alur Metode Penelitian

## 2.1 Pengambilan Dataset
Dataset citra penyakit daun kentang diambil dari Kaggle. Terdapat 3 kelas dalam dateset tersebut dengan total citra 1.500, yaitu:
a. Kelas Early Blight
Pada kelas ini terdapat 500 citra dan memiliki ukuran 256 x 256 piksel. Gejala penyakit ini ditandai dengan tampak warna coklat atau hitam pada daun. Jamur Alternaria solani adalah penyebab Early Blight . Gejala ini awal muncul bercak coklat tua melingkar pada daun. Jika penyakit ini tidak dikendalikan, daun kentang cepat rusak hingga mati dalam waktu dua atau tiga hari [11].
b. Kelas Late Blight
Pada kelas ini  terdapat  500 citra dan memiliki ukuran 256 x 256 piksel. Gejala penyakit Late Blight dapat  terlihat melepuh seperti tersiram air panas dan akhirnya membusuk dan mengering. Late Blight disebabkan oleh perusakan Phytophthora  infestans ,  hal  ini  menyebabkan  penyakit  daun  kentang  serius  yang  berdampak  besar  pada  tanaman kentang [12].
c. Kelas Healthy
Pada kelas ini terdapat 500 citra dan memiliki ukuran 256 x 256 piksel.
Berikut sampel citra penyakit daun kentang pada setiap kelas, dapat dilihat pada tabel 1.
Hal 558−565 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 1. Sampel Dataset Citra Penyakit Daun Kentang
Kelas Sampel Citra Early Blight Late Blight Healthy 2.2 Preprocessing
Preprocessing merupakan proses yang digunakan untuk mengolah data citra asli sebelum diolah dengan menggunakan algoritma  yang  ada  pada Convolutional  Neural  Network  (CNN) [13] . Pada  proses  ini  menerapkan  fungsi resize citra. Resize merupakan  Langkah  meminimalkan  noise  dengan  cara  memotong  bagian  citra  yang  bukan  wilayah  yang diinginkan. Jika terdapat noise yang berlebihan pada citra, maka citra tersebut tidak akan digunakan. Proses ini bertujuan untuk mempercepat dan mempermudah pemrosesan data training [14].

## 2.3 Split Data
Pada tahap split data, dataset dibagi menjadi 3 bagian yaitu data training , data testing , dan data validasi. data training merupakan  data  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk  membangun  model  klasifikasi,  sedangkan  data testing merupakan data yang akan digunakan untuk mengetahui performa dari model algoritma klasifikasi  tersebut [15]. Data validasi merupakan proses yang digunakan untuk memvalidasi model untuk mencegah terjadinya kondisi dimana nilai akurasi pada data training tinggi dan nilai akurasi data testing rendah [16].
Pada penelitian ini dataset dibagi menjadi 80% data training , 10% data testing dan 10% data validasi atau 1.200 citra untuk data training , 150 citra untuk data testing , dan 159 citra untuk data validasi.

## 2.4 Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  menetapkan  objek-objek  ke  kelas-kelas  yang  berbeda  untuk  mempermudah  identifikasi,  usaha menggeneralisasikan struktur yang diketahui untuk diaplikasikan pada data-data baru [17].

## a. Densenet 121
DenseNet  121  adalah  organisasi  saraf  konvolusional  di  mana  setiap  lapisan  dikaitkan  dengan  lapisan  non- berikutnya yang lebih mendalam dalam organisasi, yaitu, lapisan utama dikaitkan dengan lapisan kedua, ketiga, keempat, dan seterusnya., lapisan berikutnya dikaitkan dengan lapisan ketiga. keempat, kelima, dan seterusnya. Hal ini dilakukan untuk memberdayakan arus data terbesar antar lapisan organisasi [18].
Hal 558−565 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 2 . DenseNet 121
Berikut dijelaskan bahwa DenseNet121 merupakan 5 + (6 + 12 + 24 + 16) * 2 = 121, dengan penjelasan bahwa 5 merupakan Konvolusi dan Pooling Layer . 3 merupakan Lapisan Transisi (6,12,24). 1 merupakan Lapisan Klasifikasi(16). 2 merupakan DenseBlock (konvolusi. 1x1 dan 3x3) [19]. Dalam penelitian ini berikut arsitektur DenseNet121 yang digunakan:
Gambar 3 . Arsitektur DenseNet 121
Disini  dijelaskan  arsitektur  DenseNet121  bahwa convolution  layer pertama  setiap  citra  dilakukan  dengan menggunakan operasi konvolusi  7 ×7 dan stridenya 2. Selanjutnya dilanjutkan dengan operasi konvolusi 1 × 1 sebanyak 6,  3  ×  3  sebanyak  6  dan  seterusnya.  Dilanjutkan  dengan  ke  operasi average  pooling,  fully  connected  layer, dan menggunakan fungsi aktivasi softmax untuk menentukan kelas dari  hasil klasifikasi.
b. MobileNet
Model MobileNet terkenal karena ukurannya yang kecil, yang dicapai dengan menggunakan unit DSC ( Depthwise Separable  Convolution ).  Unit  ini  dibangun  oleh Depthwise  Convolution dan Pointwise  Convolution .  MobileNet menggunakan unit DSC untuk mengurangi biaya komputasi yang digunakan di jaringan hingga kira-kira seperdelapan dari konvolusi standar. Model baseline terdiri dari unit depthwise separable convolutions , full convolution layer , global average pooling layer , fully connected laye r dan lapisan klasifikasi yang menggunakan fungsi softmax [20].
Hal 558−565 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 4 . MobileNet
Dalam penelitian ini berikut arsitektur MobileNet yang digunakan:
Gambar 5 . Arsitektur MobileNet
Pada  arsitektur  ini  dimulai  dengan  Convolution  Layer  pertama  yang  diikuti  oleh  13  layer  dari layer depthwise convolution dan  setiap layer diikuti  oleh layer pointwise  convolution .  Fungsi  aktivasi Batch  normalization  (BN) dan Rectified Linear Unit (ReLU) digunakan setelah setiap layer depthwise convolution dan pointwise . Fungsi ini diterapkan untuk  membuat  jarigan  lebih  cepat  dan  stabil.  Setelah  fitur  citra  input  diekstraksi  oleh  semua layer convolutional , selanjutnya digunakan layer Global Average Pooling untuk mengurangi ukuran peta fitur yang diekstraksi. Setelah itu yang  terakhir  yaitu layer Dense yang  menggunakan  fungsi  aktivasi Softmax .  Proses  terakhir  yaitu  output,  proses  ini menghasilkan klasifikasi yang telah dilakukan berdasarkan kelas penyakit yaitu, kelas Early Blight , kelas Late Blight , dan kelas Healthy .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan 2 arsitektur CNN yang akan dilakukan komparasi kinerja terhadap algoritma DenseNet 121 dan MobileNet untuk klasifikasi citra penyakit daun kentang. Pengkodean yang dilakukan pada klasifikasi citra  penyakit  daun  kentang  dengan  DenseNet  121  dan  MobileNet  dilakukan  dengan  menggunakan  Jupyter  Notebook yang terdapat dalam aplikasi Python 3 Anaconda.

## 3.1 Penggunaan Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalan citra penyakit daun kentang dengan total 1.500 citra yang memiliki ukuran  256  x  256 pixel . Tahap  pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  preprocessing  dengan  menggunakan fungsi resize . Citra penyakit daun kentang yang awalnya memiliki ukuran 256 x 256 pixel diubah ukuranya menjadi 224
Hal 558−565 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
x224 pixel , untuk  mempercepat  dan mempermudah pada saat  proses data training dan mendapatkan hasil perhitungan model terbaik. Setelah proses resize citra, dilakukan split data atau pembagian dataset citra penyakit daun kentang dengan pembagian 80% data training , 10% data testing dan 10% data validasi. Berikut hasil dari resize citra dapat dilihat pada gambar 6.
(a) (b)
Gambar 6 . (a)Size 256x256 pixel (b) Size 224x224 pixel

## 3.2 Hasil Pengujian Model
Pada bagian ini akan dipaparkan hasil dari komparasi kinerja algoritma DenseNet 121 dan MobileNet terhadap dataset citra penyakit daun kentang. Peneliti melakukan pengujian terhadap model yang sudah dibuat dengan mengevaluasi hasil dari proses klasifikasi, dimana peneliti mengevaluasi hasil dari akurasi testing . Berikut hasil dari proses komparasi kinerja dua arsitektur CNN yaitu DenseNet121 dan MobileNet.
Gambar 7 . Hasil Akurasi DenseNet 121 Gambar 8 . Hasil Akurasi MobileNet
Pada proses klasifikasi dengan motode DenseNet 121 dan MobileNet epoch yang digunakan yaitu 10 epoch. Pada algoritma DenseNet 121 disetiap epoch mengalami kenaikan akurasi dengan hasil akhir akurasi 95.99%, sedangkan untuk algoritma MobileNet hasil akhir dari akurasi yaitu 98.00 %.
Gambar 9 . Hasil Nilai Loss DenseNet 121 Gambar 10 . Hasil Nilai Loss MobileNet
Hal 558−565 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada gambar grafik diatas dijelaskan mengenai hasil dari nilai loss kinerja algoritma DenseNet 121 dan MobileNet. Hasil dari nilai loss ini diambil dengan jumlah epoch yaitu 10 epoch . Dapat dilihat pada gambar grafik bahwa nilai loss terus  mengalami  penurunan  disetiap epoch nya  atau  nilai loss semakin  kecil  ini  dapat  diartikan  bahwa  performa  dari model algoritma yang digunakan memiliki kinerja yang bagus. Pada algoritma DenseNet 121 hasil nilai loss nya adalah 1.78 detik, sedangkan untuk MobileNet yaitu 1.02 detik.
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,menunjukkan  bahwa  dua  algoritma  memiliki  performa kinerja  model  yang baik, namun dalam penelitian ini algoritma MobileNet lebih baik dibandingkan algoritma DenseNet 121. Berikut hasil dari Klasifikasi dari algoritma MobileNet.
Gambar 11 . Hasil Klasifikasi Algoritma Mobile Net
Pada gambar 11 ini menampilkan hasil dari klasifikasi citra penyakit daun kentang berdasarkan citra. Pada citra yang terklasifikasi dengan benar pada kelas penyakit tersebut, maka pada bagian nama penyakit citra akan berwarna hijau. Jika citra terdeteksi  di kelas yang salah maka akan berwarna merah. Pada hasil ini terdapat citra yang terdeteksi  salah yaitu kelas Early Bligt dinyatakan salah karena terdeteksi sebagai cita kelas Late Blight.

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penelitian  ini  berhasil  membangun  model  Deep  Learning  untuk mengklasifikasi citra penyakit daun kentang. Metode yang terapkan adalah dari algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan membandingkan kinerja dua aristektur model yaitu DenseNet 121 dan MobileNet. Dataset yang digunakan yaitu citra penyakit daun kentang yang diperoleh dari Kaggle sebanyak 1.500 citra. Citra yang digunakan ada 3 kelas, yaitu kelas Early Blight, kelas Late Blight, dan kelas Healthy. Hasil dari pengujian yang telah dilakukan dalam penelitian ini  kedua  aritektur  memiliki  performa  kinerja  yang  baik,  namun  arsitektur  MobileNet  memiliki  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan DenseNet. Arsitektur DenseNet 121 memiliki hasil akurasi 95.99% dan nilai Loss 1.78 detik untuk setiap prosesnya. Sedangkan MobileNet dengan hasil akurasi akhir yaitu, 98.00 % dan memiliki hasil nilai Loss 1.02 detik setiap prosesnya. Hal ini membuktikan bahwa arisitektur MobileNet memiliki performa kinerja yang paling baik dalam proses klasifikasi  citra penyakit daun kentang. Dalam hal  pengembangan kedepan untuk penelitian mengenai  klasifikasi  citra penyakit daun kentang selanjutnya dapat menggunakan metode usulan baru yang dapat memberikan hasil yang lebih baik dalam proses pengklasifikasiannya.

## REFERENCES
[1] S. Nola, Budidaya Tanaman Kentang dan Peluang Bisnisnya. Elementa Media, 2021.
[2] D. Tiwari, A. Sharma, M. Ashish, S. Patel, and N. Gangwar, “Potato Leaf Diseases Detection Using Deep Learning,” Proc. Int. Conf. Intell. Comput. Control Syst. (ICICCS 2020), pp. 461–466, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-90321-3_18.
[3] M. A. Iqbal and K. H. Talukder, “Detection of Potato Disease Using Image Segmentation and Machine Learning,”  2020 Int.
Hal 558−565 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Conf. Wirel. Commun. Signal Process. Networking, WiSPNET 2020, pp. 43–47, 2020, doi:
10.1109/WiSPNET48689.2020.9198563.
[4] U. Barman, D. Sahu, G. G. Barman, and J. Das, “Comparative Assessment of Deep Learning to Detect the Leaf Diseases of Potato  based  on  Data  Augmentation,”  2020  Int.  Conf.  Comput.  Perform.  Eval.  ComPE  2020,  pp.  682–687,  2020,  doi: 10.1109/ComPE49325.2020.9200015.
[5] S. Birchfield, Imag Processing and Analysis. Boston: Cengage Learning, 2018.
[6] Y. Heryadi and E. Irwansyah, Deep Learning Aplikasinya di Bidang Geos. Jawa Barat: PT Artifisia Wahana Informa Teknologi, 2020.
[7] W. Wang, Y. Li, T. Zou, X. Wang, J. You, and Y. Luo, “A novel image classification approach via dense-mobilenet models,” Mob. Inf. Syst., vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/7602384.
[8] M. A. R. Nishad, M. A. Mitu, and N. Jahan, “Predicting and Classifying Potato Leaf Disease using K-means Segmentation Techniques  and  Deep  Learning  Networks,”  Procedia  Comput.  Sci.,  vol.  212,  no.  C,  pp.  220–229,  2022,  doi: 10.1016/j.procs.2022.11.006.
[9] G. Chugh, A. Sharma, P. Choudhary, and R. Khanna, “POTATO LEAF DISEASE DETECTION USING INCEPTION V3,” Int. Res. J. Eng. Technol., vol.
07, no. 11, pp. 1363–1366, 2020, [Online]. Available:
http://www.internetworkingindonesia.org/Issues/Vol12-No2-2020/iij-vol12-no2-2020.html.
[10]  A. Bangal, D. Pagar, H. Patil, and N. Pande, “Potato Leaf Disease Detection and Classification Using CNN,” Int. J. Res. Publ. Rev. J. homepage www.ijrpr.com, vol. 3, no. 5, pp. 1510–1515, 2022, [Online]. Available: www.ijrpr.com.
[11]  U. Suttapakti and A. Bunpeng, “Potato Leaf Disease Classification Based on Distinct Color and Texture Feature Extraction,” Proc. - 2019 19th Int. Symp. Commun. Inf. Technol. Isc. 2019, pp. 82–85, 2019, doi: 10.1109/ISCIT.2019.8905128.
[12]  M. K. R. Asif, M. A. Rahman, and M. H. Hena, “CNN based disease detection approach on potato leaves,” Proc. 3rd Int. Conf. Intell. Sustain. Syst. ICISS 2020, pp. 428–432, 2020, doi: 10.1109/ICISS49785.2020.9316021.
[13]  M. Arsal, B. Agus Wardijono, and D. Anggraini, “Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning Dengan Metode CNN,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 55–63, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i1.2020.55-63.
[14]  R. A. Sholihati, I. A. Sulistijono, A. Risnumawan, and E. Kusumawati, “Potato Leaf Disease Classification Using Deep Learning Approach,”  IES  2020  -  Int.  Electron.  Symp.  Role  Auton.  Intell.  Syst.  Hum.  Life  Comf.,  pp.  392–397,  2020,  doi: 10.1109/IES50839.2020.9231784.
[15]  D.  Darwis, N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[16]  Mulaab, Data Mining Konsep dan Apikasi. Malang: Media Nusa Kreatif, 2017.
[17]  Suyanto, Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut. Bandung: Informatika, 2018.
[18]  A.  S.  Vellaichamy,  A.  Swaminathan,  C.  Varun,  and  K.  S,  “Multiple  Plant  Leaf  Disease  Classification  Using  Densenet-121 Architecture,” Int. J. Electr. Eng. Technol., vol. 12, no. 5, pp. 38–57, 2021, doi: 10.34218/ijeet.12.5.2021.005.
[19]  A.  D.  Saputra,  D.  Hindarto,  and  H.  Santoso,  “Disease  Classification  on  Rice  Leaves  using  DenseNet121,  DenseNet169, DenseNet201,” Sinkron, vol. 8, no. 1, pp. 48–55, 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i1.11906.
[20]  S. Bouguezzi, H. Ben Fredj, T. Belabed, C. Valderrama, H. Faiedh, and C. Souani, “An efficient fpga-based convolutional neural network for classification: Ad-mobilenet,” Electron., vol. 10, no. 18, pp. 1–22, 2021, doi: 10.3390/electronics10182272.