Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit

## Identifikasi  Jenis  Penyakit  Daun  Jagung  Menggunakan  Deep  Learning  Pre- Trained Model
Muhammad Imron Rosadi 1 , Moch. Lutfi 2
1 Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan, Pasuruan, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan, Pasuruan, Indonesia email: 1 imron.rosadi@yudharta.ac.id 1 moch.lutfi@yudharta.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 6 Agustus 2021 Direvisi - Disetujui 8 September 2021 Dipublikasi -- September 2021 Jagung  salah  satu  kebutuhan  pangan  utama  setelah  padi  dan  terigu  di  dunia  dan  termasuk kebutuhan yang penting di Indonesia setelah padi.   Identifikasi penyakit pada daun tanaman jagung dapat dilakukan secara manual dengan penglihatan mata manusia berdasarkan warna daun jagung. Namun  proses  ini  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  kurang  akurat  sehingga  mempengaruhi penambahan  biaya  perawatan.  Untuk  mendukung  proses  identifikasi  secara  cepat  dan  akurat dibutuhkan  sistem  pengolahan  citra  digital.  Pada  Penelitian  ini  mengusulkan  metode  Convolutional Neural Network (CNN) pre-trained model untuk mendeteksi jenis penyakit pada daun jagung. Deteksi yang dilakukan pada 5 jenis daun jagung yaitu 1 daun sehat dan 4 penyakit daun jagung yaitu  karat daun,  bercak  daun,  hawar  daun,  dan  bulai  daun.  Harapannya  metode  yang  diusulkan  mampu mendeteksi penyakit daun jagung secara akurat dan mengurangi waktu komputasi. Berdasarkan hasil ujicoba bahwa transfer learning mampu meningkatkan akurasi dan mengurasi waktu komputasi dengan tingkat akurasi data training 0.85% error rate 0.45%  dan data validasi 0.88% error rate 0.54
Katakunci:
Penyakit Daun Jagung Pengolahan Citra
Deep Learning Pre-Trained Model Convolutional Neural Network (CNN)

## ABSTRACT
Keyword: Corn Leaft Desease Image Processing
Deep Learning
Pre-Trained Model
Convolutional Neural Network
(CNN)
Corn is one of the main food needs after rice and wheat in the world and is one of the most important needs  in  Indonesia  after  rice.  Identification  of  diseases  on  corn  leaves  can  be  done manually  with  the human eye based on the color of corn leaves. However, this process takes a long time and is less accurate, thus affecting the additional maintenance costs. To support the process quickly and accurately, a digital image  processing  system  is  needed.  In  this  study,  a  pre-training  model  of  the  Convolutional  Neural Network (CNN) was proposed to detect disease in corn leaves. Detection was carried out on 5 types of corn leaves, 1 healthy leaf and 4 corn leaf diseases, namely leaf rust, leaf spot, leaf blight, and downy mildew.  It  is  hoped  that  the  proposed  method  can  detect  corn  leaf  disease  accurately  and  reduce computational time. Based on the test results that transfer learning is able to increase accuracy and drain computing time with a training data accuracy rate of 0.85% error rate 0.45% and data validation 0.88% error rate 0.54
DOI Artikel: @2021 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Jagung  salah  satu  kebutuhan  pangan  utama  setelah  padi  dan terigu  di  dunia  dan  termasuk  kebutuhan  yang  penting  di Indonesia setelah padi. Tanaman jagung tumbuh baik pada daerah yang panas dan dingin dengan curah hujan dan irigasi yang cukup tidak perlu banyak air untuk menanam jagung. (Sudjadi M.S. 1998). Berdasarkan organiasi pertanian dunia (FAO) Indonesia merupakan negara penghasil jagung terbesar dunia di akhiar tahun 2017. Namun, factor penyakit pada jagung mengakibabkan rendahnya produksi  jagung  Pada daun jagung ada 4 jenis penyakit utama yaitu penyakit karat daun, penyakit bercak daun, penyakit hawar daun, dan bulai daun. Tamanan jagung yang mempunyai penyakit karat daun memiliki  ciri  yaitu  bercak  noda  kuning  kemerahan  (seperti  warna  karat  pada  besi)  pada  bagian  daun.  penyakit  ini disebabkan oleh serangan jamur  puccinia polyspora. Tanaman jagung yang mempunyai penyakit bercak daun disebabkan oleh jamur helminthoporium maydis, penyakit ini mempunyai ciri yaitu adanya bercak kuning kecoklatan lonjong atau memanjang. Penyakit bulai daun (corn downey mildew) disebabkan oleh jamur peronosclerospora maydis, jenis penyakit ini termasuk momok bagi  petani, permukaan pada daun berwarna putih sampai kekuningan diikuti dengan garis-garis klorotik. Tamanan jagung yang memiliki penyakit hawar daun (Rhizoctonia Solani) mempunyai ciri yaitu muncul bercak kerdil yang berbentuk oval kemudian bercak semakin memanjang berbentuk elips dan berkembang berbentuk nekrotik yang disebut hawar (Farming.id).
Identifikasi penyakit pada daun tanaman jagung dapat dilakukan secara manual dengan penglihatan mata manusia karena warna daun jagung akan berubah jika telah terkena penyakit pada daunnya (Syukur, M. 2013). Namun, untuk melakukan identifikasi  warna  daun  jagung  dengan  indera  penglihatan  manusia  memiliki  kelemahan  apabila  tanaman  yang  harus diidentifikasi dalam jumlah banyak dan butuh waktu yang panjang. Ditambah lagi setiap orang memiliki penilaian yang
berbeda-  beda  terhadap  warna.  Untuk  mendukung  proses  identifikasi  secara  cepat  dan  akurat  dibutuhkan  system pengolahan citra digital.
Ada  beberapa  penelitian  yang  berkaitan  dengan  penyakit  tanaman  daun  jagung.  (Ramadhan  &  Marpaung,  2019) melakukan identifikasi jenis penyakit daun jagung  menggunakan Jaringan syaraf tiruan berbasis backpropagation dengan memanfaatkan metode Color Moment. Metode ini mampu menghasilkan akurasi 90% dan error 10%. (Sari, Bambang, & Atmaja,  2016)  menggunakan  metode  color  moment  dan  GLCM  untuk  mendeteksi  penyakit  tanaman  jagung  berbasis pengolahan  citra  digital  dan  klasifikasi  menggunakan  KNN.  Hasil  akurasi  89,375%  dengan  menggunakan  ecludian distance nilai k=1. Metode glcm juga digunakan untuk ektraksi fitur pada penyakit diabetes retinopati (imron, dkk 2018). (Lihawa, Tupamahu, Zulzain, & Tayeb, 2018) mengusulkan metode SVM kernel RBF untuk deteksi penyakit daun jagung serta melakukan 5 kali percobaan dengan membagi  data latih  dan data uji menghasilkan akurasi  93,33%. (Tupamahu, Enggar Sukmana, & Christyowidiasmoro, n.d.) menggunakan Ekstraksi Connected Component dan Transformasi Ruang Warna CIELAB Untuk Segmentasi Citra Penyakit Pada Daun Tanaman Jagung namun belum melakukan pengelompokan dan  klasifikasi  jenis  penyakit  secara  otomatis.  (Rosiani,  Rahmad,  Rahmawati,  &  Tupamahu,  2020)  menggunakan segmentasi berbasis k-means pada deteksi citra penyakit daun tanaman jagung menghasilkan akurasi 90%. (Ferentinos, 2018)  menggunakan  model  Deep  Learning  VGG Convolutional  Neural  Network  untuk  mendiagnosis  dan  mendeteksi penyakit daun dengan menggunakan dataset 25 jenis tanaman mampu menghasilkan akurasi 99,53% error 0,47%. (Amara, Bouaziz, & Algergawy, 2017) menggunakan arsitektur LeNet Convolutional Neural Network untuk mengklasifikasi jenis penyakit  daun  pisang.  Metode  yang  diusulkan  mampu  menghasilkan  akurasi  92%  berdasarkan  fitur  warna  dan  85% berdasarkan  fitur  grayscale.  (Sibiya  &  Sumbwanyambe,  2019)  mengusulkan  metode  Convolutional  Neural  Network untuk deteksi dan Klasifikasi Penyakit Daun Jagung dari Daun Sehat. Model yang dikembangkan mampu mengenali tiga jenis penyakit daun jagung serta menghasilkan akurasi 92,85% secara keseluruhan.
Berdaskan metode machine learning diatas yang dapat mempengaruhi meningkat dan menurunnya suatu akurasi adalah pemilihan jenis klasifikasi, pembagian jumlah dataset, ukuran citra, dan kualitas gambar. Convolutional Neural Network (CNN)  merupakan  salah  satu  metode  dalam  Deep  Learning  yang  dibuat  untuk  menutupi  kelemahan  dari  metode sebelumnya yaitu machine learning. Terdapat beberapa kelemahan dalam metode sebelumnya, tetapi dengan model ini sejumlah parameter bebas dapat dikurangi dan deformasi gambar input seperti translasi, rotasi dan skala dapat ditangani (LeCun, Y, dkk. 1998). Transfer learning sangat dibutuhkan untuk mengurangi waktu komputasi, menekan ukuran dari aplikasi  deep  learning,  meningkatkan  akurasi  dan  kinerja  dari  deep  learning  dan  mempercepat  pembuatan  model  itu sendiri  tanpa  membuatnya  dari  awal  (Yosinski,  Clune,  Bengio,  &  Lipson,  2014).  (Shu,  2019)  menggunakan  metode transfer learning untuk klasifikasi gambar pada dataset ImageNet yang sangat kecil tanpa mengakibatkan overfitting yang parah.  Overfitting adalah kondisi dimana hampir semua data yang telah melalui proses training mencapai persentase yang baik, tetapi terjadi ketidaksesuaian pada proses prediksi.
Oleh karena itu dalam penelitian ini penulis mengusulkan Deep Learning untuk Identifikasi Jenis Penyakit Daun Jagung menggunakan Pre-Trained Model.

## 2. Kajian Teori
2.1 Jagung dan Jenis Penyakit  Daun Jagung
Jagung  salah  satu  kebutuhan  pangan  utama  setelah  padi  dan terigu  di  dunia  dan  termasuk  kebutuhan  yang  penting  di Indonesia setelah padi. Tanaman jagung tumbuh baik pada daerah yang panas dan dingin dengan curah hujan dan irigasi yang cukup tidak perlu banyak air untuk menanam jagung. [12]. Berdasarkan organiasi pertanian dunia (FAO) Indonesia merupakan  negara  penghasil  jagung  terbesar  dunia  di  akhiar  tahun  2017.  Namun,  factor  penyakit  pada  jagung mengakibabkan rendahnya produksi jagung. Citra  merupakan  suatu  obejek yang direpresentasi  (gambaran),  kemiripan, atau  imitasi. Citra terbagi 2 antara lain citra bersifat analog dan ada citra bersifat digital. Citra  analog  merupakan  citra yang  bersifat  kontinu  seperti  gambar  pada  monitor  televisi, foto  sinar  X,  hasil  CT  Scan  dll.  Sedangkan  pada citra  digital  adalah citra  yang  dapat diolah oleh komputer [13].

## 2.2 Deep Learning
Beberapa  tahun  terakhir,  kecerdasan  artifisal  berkembang  sangat  pesat.  Masalah  –  masalah  yang  rumit  dipecahkan sebelumnya  oleh  manusia.  Oleh  karena  itu  dengan  adanya  kecerdasan  artifisial  masalah  tersebut  dapat  diselesaikan dengan  mudah.   Kecerdasan  artifisial  memiliki  masalah  dalam  menerapkan  beberapa  intuisi  dalam  pengetahuannya sehingga  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  digunakan  lah  konsep deep  learning . Deep  Learning menggunakan representasi yang sederhana tetapi dengan konsep tersebut komputer dapat membangun konsep yang kompleks seperti yang  di  tunjukkan  oleh  gambar  2.2.  Model Deep  Learning tumbuh  berkembangan  seiring  dengan  perkembangan komputer baik hardware maupun software . [14]
Gambar 1. Ilustrasi Deep Learning (Sumber: Yann)

## 2.3 Transfer Learning Pre-Traned Model
Transfer  learning  adalah  metode  penggunaan  kembali  model  atau  pengetahuan  untuk  tugas  terkait  lainnya.  Transfer learning  juga  dianggap  sebagai  perpanjangan  dari  algoritma  ML  yang  ada.  Penelitian  dan  pekerjaan  ekstensif  sedang dilakukan  dalam  konteks  pembelajaran  transfer  dan  pada  pemahaman  bagaimana  pengetahuan  dapat  ditransfer.  antar tugas  [15].  Sejak  itu,  istilah-istilah  seperti  learning  to  learn,  Konsolidasi  Pengetahuan,  dan  Transfer  Induktif  telah digunakan secara bergantian dengan pembelajaran transfer. Para peneliti dan teks akademik yang berbeda  memberikan definisi dari konteks yang berbeda. Dalam buku, Deep Learning,[16].
Computer  vision,  seperti  identification  dan  object  recognation,  menggunakan  arsitektur  CNN  yang  berbeda.  Dalam makalahnya,  How  transferable  are  features  in  deep  neural  networks,  Yosinski  dan  rekan  penelitinya  [17] mempresentasikan  temuan  mereka  tentang  bagaimana  lapisan  bawah  bertindak  sebagai  ekstraktor  fitur  visi  komputer konvensional, seperti sebagai pendeteksi tepi, sedangkan lapisan terakhir bekerja ke arah fitur spesifik tugas.
Pada TL, kita ingin menggunakan suatu pengetahun (knowledge) pada suatu task T 1 , untuk menyelesaikan permasalahan task T 2 . Kita memilikiasumsi bahwa T 1 memiliki kaitan dengan T 2 , sedemikian sehingga fasih padaT 1 akan menyebabkan kita  fasih  pada  T 2 (atau  lebih  fasih  dibandingan  tidak  menguasai  T 1 sama  sekali).  Perhatikan  Gambar  2.5  yang mengilustrasikan perbedaan pembelajaran mesin biasa dan penggunaan TL. Pada pembelajaran mesin biasa, kita melatih model untuk masing-masing  task. Pada TL,kita menggunakan model yang sudah ada, disebut  pretrained model, untuk task baru. Selain dimotivasi oleh kemiripan kedua tasks, TL juga dimotivasi oleh ketersediaan data. Misal dataset untuk task  T 1 banyak,  sedangkan  untuk  task  T 2 sedikit.  Berhubung  T 1 dan  T 2 memiliki  kemiripan,  model  untuk  T 1 yang diadaptasi untuk T 2 akan konvergen lebih cepat dibanding melatih model dari awal untukT 2 .
Gambar 2. Pembelajaran mesin tradisional vs. menggunakantransferlearning.
Proses  mengadaptasi  suatu  pretrained  model  disebut  finetuning  (gambar  3).  Pertama-tama  kita  ganti  layer  terakhir (prediction layer) pada pretrained model menggunakan layer baru yang diinisialisasi secara random. Kemudian, kita latih kembali model yang sudah ada menggunakan data untuk T 2 . Secara umum, ada tiga cara untuk melakukan finetuning.
1. Freeze some layers. Kita freeze beberapa layer (parameternya tidak diperbaharui saat finetuning), kemudian latih layer lainnya.
2. Train only new last layer. Kita freeze semua layer, kecuali layer terakhir untuk task T 2 .
3. Train all layers. Setelah menggantu layer terakhir, kita latih semua layer untuk taskT 2 .
Gambar 3. Prosestransfer learning.

## 3. Metodologi Penelitian
3.1 Studi Literatur
Studi literatur dimaksudkan untuk mencari dan mengumpulkan data/sumber yang terkait dengan penelitian seperti dasar teori, metodologi penelitian, metodologi proses, dan acuan penelitian sejenis. Dalam penelitian ini, metode pengumpulan data yang dilakukan adalah studi pustaka, dan studi literatur.
3.2 Pengumpulan Dataset Dataset daun jagung diambil dari para petani jagung se-kabupaten pasuruan.
Tabel 1 Dataset Gambar Penyakit Daun Jagung Kelas Total Gambar Total gambar training Total gambar validasi Hawar Daun 985 489 103 Karat Daun 1192 602 211 Bercak Daun 508 244 233 Normal 1162 588 223 Total Dataset 3847 1923 770
3.3. Analisis Data (Pengolahan Data Awal)
Analisis data digunakan untuk memisahkan antara daun normal dan daun tidak normal serta melakukan cropping gambar. Analisis data ini dilakukan bersama pakar pertanian yang ahli dalam penyakit daun tanaman. Ukuran gambar asli 258x258 piksel kemudian diresize menjadi ukuran 150x150 piksel.
(a) Bercak daun
(b) Hawar daun
(c) Karat Daun (d) Normal Gambar 4 jenis penyakit daun jagung
3.4 Desain Sistem
Tahap  analisis  dalam  penelitian  ini  meliputi  perumusan  masalah, batasan-batasan masalah,  dan  penyelesaiannya. Permasalahan  yang  akan diselesaikan adalah bagaimana mengetahui keakuratan data setelah di klasifikasikan dengan Transfer Learning Pre-Trained Model.  Metode yang di usulkan dalam penelitian ini adalah metode Deep Learning Pre- Trained Model dengan menggunakan Parameter gambar dan Parameter Transfer Learning.
3.5. Implementasi Sistem
Pada tahapan ini dilakukan implementasi system yaitu peng-codean menggunakan bahasa pemrograman python dengan memanfaatkan google colab.
3.6. Ujicoba dan Evaluasi
Melakukan pengujian dan analisis terhadap hasil dan performa metode yang diimplementasikan yang terdiri dari akurasi, loss function, waktu komputasi.
Tabel 2. Parameter gambar Nama parameter Rescale 1./255 Shear range 0.2 Zoom range 0.2 Rotation range 20 Horizontal flip true Fill mode neares Tabel 3. Parameter Transfer learning Nama parameter Solver type SGD Base learning rate 0.0001 Momentum Policy Weight decay Batch size 4 Shape input 150,150,3 Dropout 0.5 Activation softmax Tabel 4 Spesifikasi Hardware dan Software Nama parameter Memori 8GB Prosesor Intel Core i5 gen8 Graphics Radeon HD4850 Sistem Operasi Windows 10 64bit
Development Google Colab Bahasa Python, C++
Tabel 5. Konfusion Matrix
Hasil  pengukuran  direpresentasikan  ke  dalam  sebuah  table  klasifikasi  untuk  memudahkan  pembacaan  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 5.
3.7 Alur Penelitian
Gambar 5. Alur Penelitian

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
4.1 Deskripsi Data
Bagian ini memuat data-data hasil penelitian yang disajikan dalam bentuk tabel, gambar dan grafik setelah melakukan ujicoba dan testing mendeteksi penyakit daun jagung menggunakan Deep Learning Pre-Trained Model.
Tabel 6 Hasil ujicoba Rata-rata akurasi dan error Rate 0.0001 Data Training Validasi Akurasi 85% 88% Error 0.45 0.54
Gambar 6. Hasil Akurasi Pengujian data training dan validasi
Gambar 7. Hasil Error rate Pengujian data training dan validasi

## 3.2 Pembahasan
.
Berdasarkan  gambar  6  dan  7,  dapat  diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  epoch  30  dan  steps  per  epoch  5  maka menghasilkan tingkat akurasi 84%. Selain itu juga, dari gambar 6dapat diketahui bahwa dengan epoch yang rendah tanpa menggunakan steps per epoch maka akan menghasilkan nilai akurasi yang rendah. Namun jika tanpa menggunakan steps per epoch tapi dengan jumlah epoch yang banyak maka akan menghasilkan nilai akurasi yang cukup baik. Berdasarkan  tabel  hasil    pengujian,  dapat  diketahui  bahwa  dataset  yang  berjumlah  1923  data  training  gambar  dengan ukuran 150x150 pixel menggunakan epoch 100 dan tanpa steps per epoch pada saat proses training menghasilkan tingkat akurasi  84%  dan  data  validasi  sebanyak  770  dengan  ukuran  150x150  piksel  menghasilkan  akurasi  88%.  Dari perbandingan tersebut dapat diketahui bahwa jumlah epoch dan steps per epoch berpengaruh terhadap tingkat akurasi. Semakin banyak jumlah epoch dan steps per epoch yang digunakan maka semakin tinggi tingkat akurasi yang didapatkan. Selain itu juga, penggunaan steps per epoch juga dapat meningkatkanakurasi yang didapatkan pada saat proses training.

## 5. Kesimpulan
Penelitian ini berhasil mengimplementasikan deep learning dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan library Tensorflow menghasilkan tingkat akurasi pelatihan (training) yang baik, yaitu 84 % error 0.45 data validasi 88% error rate 0.54. Proses training yang dilakukan menggunakan Pre Trained model menghasilkan tingkat akurasi 88%.

## 6. Daftar Pustaka
[1] A.  Muis,  Suriani,  S.  H.  Kalqutny,  dan  N.  Nonci, Penyakit  Bulai  Pada  Tanaman  Jagung  dan  Upaya Pencegahannya . Sleman: DEEPUBLISH, 2018.
[2] Khairiyah, S. K, M. I, S. E, Norlian, dan Mahdiannoor, “Pertumbuhan dan hasil tiga varietas jagung manis (Zea mays saccharata sturt) terhadap berbagai dosis pupuk organik hayati pada lahan rawa lebak,” vol. 42, no. 3, hal. 230–240, 2017.
[3] Semangun, Penyakit-penyakit Tanaman Pangan di Indonesia . Yogyakarta: Gadjah Mada University Press, 2004.
[4] Syukur M dan Dkk, Jagung Manis , Pertama. Jakarta: Penebar Swadaya, 2013.
[5] R. P. Ramadhan dan N. L. Marpaung, “Identifikasi jenis penyakit daun tanaman jagung menggunakan jaringan saraf tiruan berbasis backpropagation [1],” Jom FTEKNIK , vol. 6, no. 1, hal. 1–5, 2019.
[6] I. P. Sari, H. Bambang, dan  ratri  dwi Atmaja, “Perancangan dan Simulasi  Deteksi  Penyakit Tanaman Jagung Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Color Moments dan GLCM,” dalam Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri (SENIATI) , 2016, hal. 215–220.
[7] M. Lihawa, F. Tupamahu, I. Zulzain, dan R. A. Tayeb, PENYAKIT TANAMAN JAGUNG ( DESKTOP VERSION ) , 1 ed. Ideas Publishing, 2018.
[8] U. D. Rosiani, C. Rahmad, M. A. Rahmawati, dan F. Tupamahu, “Segmentasi berbasis k-means pada deteksi citra penyakit daun tanaman jagung,” JIP (Jurnal Inform. Polinema) , vol. 6, no. 3, hal. 37–42, 2020.
[9] K. P. Ferentinos, “Deep learning models for plant disease detection and diagnosis,” Comput. Electron. Agric. , vol. 145, no. September 2017, hal. 311–318, 2018.
[10] J.  Amara,  B.  Bouaziz,  dan  A.  Algergawy,  “A  Deep  Learning-based  Approach  for  Banana  Leaf  Diseases Classification,” hal. 79–88, 2017.
[11] M.  Sibiya  dan  M.  Sumbwanyambe,  “Computational  Procedure  for  the  Recognition  and  A  Computational Procedure for the Recognition and Classification of Maize Leaf Diseases Out of Healthy Classification of Maize Leaf Diseases Out of Healthy Leaves Using Convolutional Neural Networks Leaves U,” hal. 119–131, 2019.
[12] Subandi,  I.  G.  Ismail,  dan  Hermanto, Jagung.  Teknologi  Produksi  dan  Pascapanen. Pusat  Penelitian  dan Pengembangan Tanaman Pangan. Badan Litbang Pertanian, 1998.
[13] T. Sutoyo, Teori Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi Publisher, 2009.
[14] Y. LeCun, Y. Bengio, dan G. Hinton, Deep Learning . Canada: Macmillan Publishers Limited, 2015.
[15] D. Sarkar, R. Bali, dan T. Ghosh, Hands-On Transfer Learning with Python: Implement advanced deep learning and neural network models using TensorFlow and Keras , 1 ed. Mumbai: Packt Publishing, 2018.
[16] I. Goodfellow, Y. Bengio, dan A. Courville, Deep Learning . Cambridge: MIT Press, 2016.
[17] J. Yosinski, J. Clune, Y. Bengio, dan H. Lipson, “How transferable are features in deep neural networks?,” Adv. Neural Inf. Process. Syst. , vol. 4, no. January, hal. 3320–3328, 2014.
[18] M.  Sokolova  dan  G.  Lapalme,  “A  systematic  analysis  of  performance  measures  for  classification  tasks,” Inf. Process. Manag , vol. 45, no. 4, hal. 427–437, 2009.