## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
h ttp ://w w w . in feb . o rg 2022 Vol. 4 N o .   3 Hal:  72-77 e-ISSN: 2714-8491

## Klasifikasi Citra Kualitas Bibit dalam Meningkatkan Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Ego Oktafanda 1 
PT. Gatipura Mulya Kabupaten Kuantan Singingi

## egooktafanda1097@gmail.com

## Abstract
Palm  oil  is  one  of  the  plantation  commodities  that  has  a  strategic  role  in  Indonesia's  economic  development.  Lack  of employee knowledge about the types of diseases in oil palm seedlings resulted in errors in handling them. In the selection of seeds to be planted in plantations, sick will cause unstable palm growth and even die. This study aims to find the best solution according to experts when the emergence of pests or diseases is identified through the pattern and color of the leaves. The data used in this study comes from image data of PT.Gatipura Mulya which is conducting a nursery as many as 612 images of oil palm seedlings and can be divided into 4 classes. The method that can be used in this identification is Convolutional Neural Network (CNN) which can study objects in image patterns. The result of this research is that the accuracy of image recognition is very good. So that this research can be recommended in the introduction of oil palm image patterns.
Keywords: Palm Oil, Quality, Seeds, Image, Convolutional Neural Network (CNN).

## Abstrak
Kelapa  sawit  merupakan  salah  satu  komoditas  perkebunan  yang  memiliki  peran  strategis  dalam  pembangunan  ekonomi Indonesia.  Kurangnya  pengetahuan  karyawan  tentang  jenis  penyakit  pada  bibit  sawit  mengakibatkan  kesalahan  dalam penanganan  nya.    Dalam  seleksi  bibit  yang  akan  di  tanam  ke  perkebunan  dalam  keadaan  sakit  akan  menyebabkan pertumbuhan  sawit  tidak  stabil  bahkan  mati.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  solusi  terbaik  menurut  pakar  ketika munculnya hama atau penyakit yang di identifikasi melalui pola dan warna daun. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data citra PT.Gatipura Mulya yang sedang melakukan pembibitan sebanyak 612 citra bibit kelapa sawit dan dapat dibagi menjadi 4 kelas. Metode yang dapat digunakan dalam melakukan identifikasi ini yaitu Convolutional Neural Network ( CNN )  yang  dapat  memplajari    objek  pada  pola  citra.  Hasil  penelitian  ini  adalah  dengan  tingkat  akurasi  pengenalan  citra sangat baik. Sehingga penelitian ini dapat direkomendasikan dalam pengenalan pola citra kelapa sawit.
Kata kunci: Kelapa Sawit, Kualitas, Bibit, Citra, Convolutional Neural Network (CNN).
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kelapa  sawit  merupakan  salah  satu  tumbuhan perkebunan  yang  memiliki  prospek  industri  yang  baik dipasar  lokal  maupun  pasar  dunia.  Indonesia merupakan  negara  penghasil  sawit  terbesar  di  dunia [1].  Bibit  sawit  menjadi  kriteria  penting  yang  dapat menentukan  keberhasilan  produksi  sawit  oleh  petani. Bibit yang dijangkiti penyakit dan hama dapat menjadi faktor  pembatas,  terutama  terjadi  pada  petani  sawit rakyat [2].
Petani  konvensional  sulit  untuk  mengetahui  secara detail  hama  dan  penyakit  tanaman  sawit.  Keadaan  ini terjadi  karena  kekurangan  informasi  dan  masih mengandalkan pengalaman petani lain untuk mengatasi masalah hama dan penyakit yang ada dikebun mereka [3].  Jenis-jenis  hama  dan  penyakit  kelapa  sawit  di lapangan  membutuhkan  pengetahuan  seperti  para  ahli tentang  penyakit  kelapa  sawit.  Namun  keterbatasan fasilitas dan kemampuan menjadi kendala [4].
Hama  dapat  menyerang  tanaman  mulai  pembibitan, Tanaman Belum Menghasilkan (TBM) hingga
Tanaman  Menghasilkan  ( TM ).  Daya  rusak  masing- masing  hama  berbeda  satu  sama  lain[5].  Tanaman kelapa  sawit  yang  terinfeksi  penyakit  atau  hama biasanya  ditandai  dengan  berbagai  gejala  seperti bercak bercak atau berwarna-warni pada daun, batang, dan biji tanaman [6].
Kemajuan    teknologi    dan    informasi    saat    ini membuat    semakin    banyak    perangkat    lunak    yang dapat      membantu      dan      memudahkan      kehidupan manusia,    salah    satu  bentukn yaitu sistem pakar [7]. Sistem pakar Expert System biasa disebut juga dengan Knowledge  Based  System  yaitu  suatu  sistem  yang yang  dapat  membantu  pengambilan  keputusan  atau pemecahan  persoalan  dalam  bidang  yang  spesifik. Sistem pakar juga merupakan sebuah sistem komputer yang berfungsi menyamai atau menyerupai kemampuan dalam mengambil  keputusan dari seorang ahli atau pakar [8].
Data yang di gunakan dalam penelitian berjumlah 612 data citra bibit  sawit  yang diperoleh dari PT. Gatipura Mulya beralamat di Kabupaten Kuantan Singingi yang sedang melakukan pembibitan. Data citra yang di olah
menggunakan salah satu algoritma Artificial Intellegence  yaitu  Computer  Vision  pemrosesan  citra digital.  Pemrosesan  citra  digital  merupakan  teknik yang bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi  oleh manusia atau mesin  komputer  yang dapat berupa foto maupun gambar bergerak [9].
Salah  satu  metode  Artificial  Intellegence  untuk memprosesan  citra  digital  Convolutional  Neural Network  (CNN)  yaitu  jenis  khusus  dari  Neural Network satu  bidang dari Deep  Learning yang dapat digunakan   untuk    klasifikasi    citra   objek. Kinerja bidang  ini  telah  menunjukkan  kehandalan  yang  patut dicontoh  di  beberapa  bidang  yang  berkaitan  dengan Computer  Vision  dan  pemrosesan  citra  [10].  CNN merupakan  algoritma  Artificial  Intelligence  yang popular  pada  saat  ini  [11].  Model  arsitektur  pada metode  CNN  juga  dapat  dikembangkan  dengan transfer  learning. CNN  model  menggunakan pre- trained atau  sebelumnya  sudah  dilakukan  proses pelatihan  oleh  orang  lain  atau  peneliti  dengan menggunakan dataset yang sangat  besar salah satunya menggunakan dataset imagenet [12].
Penelitian  mengenai  klasifikasi  penyakit  daun  padi sebanyak  6000  data  citra  daun  padi  yang  dibagi menjadi data training 80%,  data  validasi  10%,  dan data  testing  10%.   Hasil  dari  penelitian ini  didapatkan untuk epoch 25, 50, 75 dan 100 memiliki akurasi yang beragam.    Hasil  akurasi  trainingterbaik  ada  di  epoch 100  dengan  akurasi    98%    dan    dilakukan  testing menggunakan    confusion    matrix    mendapatkan    nilai rata-rata    akurasi    sebesar  98%.  Algoritma  CNN menghasilkan  akurasi  yang  tinggi,  dalam  melakukan klasifikasi penyakit daun padi [13]

## 2. Metodologi Penelitian
Pada  tahap  metodologi  penelitian  akan  diuraikan tentang metode yang digunakan dalam penelitian yang tercakup dalam kerangka kerja penelitian. Tahap-tahap kerangka  kerja  penelitian  bertujuan  agar  penelitian menjadi  terarah  dan  sesuai  dengan  tujuan  pada penelitian  ini.  Tahap  kerangka  penelitian  dimulai  dari masalah  yang  ditemukan,  megumpulkan  data  gambar citra  bibit  sawit  sampai  dengan  sistem  dapat mengklasifikasi jenis penyakit tanaman, sehingga hasil penelitian ini nantinya sesuai dengan kebutuhan sistem yang  direncanakan  sebelumnya.  Kerangka  kerja penelitian disajikan pada Gamabr 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
2.1. Studi Literatur
Secara  Umum  Studi  Literatur  adalah  cara  untuk menyelesaikan  persoalan  dengan  menelusuri  sumber- sumber  tulisan  yang  pernah  dibuat  sebelumnya. Dengan kata lain, istilah Studi Literatur ini juga sangat familier  dengan  sebutan  studi  pustaka.  Dalam  sebuah penelitian  yang  hendak  dijalankan,  tentu  saja  seorang peneliti  harus  memiliki  wawasan  yang  luas  terkait objek  yang  akan  diteliti.  Jika  tidak,  maka  dapat dipastikan  dalam  persentasi  yang  besar  bahwa penelitian tersebut akan gagal [14].
2.2 Pengumpulan Dataset
Pengumpulan  data  ( data  collection )  adalah  tahapan proses  riset  dimana  peneliti  menerapkan  cara  dan teknik  ilmiah  tertentu  dalam  rangka  mengumpulkan data  secara  sistematis  guna  keperluan  analisis. Pengumpulan  dataset  pada  penelitian  ini  ambil langsung dari  perkebunan PT. Gatipura Mulya  dengan menggunakan camera DLSR .
Data  berjumlah  612  data  citra  bibit  kelapa  sawit kemudian  di  bagai  menjadi  empat  kelas,  satu  kelas penyakit Bercak Daun ( Curvularia sp ) dua kelas hama yaitu  hama  Belalang  ( Valanga  nigricornis )  dan Kumbang  Malam  ( Apogonia  sp )  kelas  yang  terakhir adalah  bibit  yang  bagus  atau  tidak  berpenyakit  dan tidak  terkena  hama.  Untuk  menghindari Overfitting  & Underfitting dataset  yang  awal  nya  612  akan  di tingkatkan hingga menjadi total keseluruhan 1.749 data kemudian dibagi menjadi dua sub dengan perbandingan  70%  data  train  30% data  test .  Data  set dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel  1. Tabel  Penyakit dan Hama No Nama
Gambar 1 Bagus (Normal) 2 Bercak Daun (Curvularia sp.) 3 Kumbang Malam (Apogonia sp.)

## 4 Belalang (Valanga nigricornis. )
Data uji yang disjaikan dalam tulisan ini adalah 4 jenis data  temuan  dengan  1  penyakit  2  terkena  hama  dan  1 bibit sawit yang bagus.
a. Bagus (Normal)
Bibit  sawit  yang  bagus  akan  terlihat  hijau  bersih dengan pola daun yang bagus.
b. Bercak Daun (Curvularia sp.)
Penyakit  bercak  daun  yang  disebabkan  oleh Culvularia  sp .  berupa  bercak  kuning  yang menginfeksi  tajuk  dan  helai  daun  yang  lama kelamaan  menjadi  bercak  kering  berwarna  coklat abu-abu, sehingga mengkerut dan mati.
c. Kumbang Malam (Apogonia sp.)
Adoretus  sp. aktif  memakan  daun  di  malam  hari, sedangkan  pada  siang  hari  kumbang  bersembunyi di  dalam  tanah  atau  di  bawah  polibeg.  Daun  yang terserang  hama  ini  mengalami  kerusakan  berupa lubang-lubang kecil bekas gigitan.
d. Belalang (Valanga nigricornis.)
Valanga  nigricornis menyerang  bagian  tepi  daun muda  pada  masa  pembenihan  kelapa  sawit. Meskipun  kerusakan  yang  ditimbulkan  tergolong ringan  namun  bila  populasinya  tinggi  dapat menyebabkan  terhambatnya  pertumbuhan  tanaman bahkan dapat menyebabkan kematian tanaman.
2.3. Preprocessing Citra
Sebelum  data  dianalisis  perlu  dilakukan preprocesing data ,  yang  bertujuan  untuk  melihat  karakteristik  data. Karakteristik  data  merupakan  gambaran  umum bagaimana  komputer  membaca  sebuah  gambar menjadi array yang bermakna untuk proses selanjutnya seperti  adanya  efek  spasial  dalam  data  gambar. Preprocessing juga  membagi  data  ke  dalam  tiga  set
data  yaitu  training  data,  validasi  data,  serta  test  data yang bertujuan untuk pemodelan di langkah selanjutnya [15].
2.3.  Perancangan  Model  Convolutional  Neural Network (CNN)
Pada  penelitian  ini  model  yang  di  usulkan  yaitu  yaitu model transfer  learning ResNet50 . Transfer  learning bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  tugas  target dengan  mentransfer  pengetahuan  yang  dipelajari  dari tugas  sumber  ke  tugas  target. Residual  Network ( ResNet50 )  merupakan  network  buatan  pada CNN yang  melakukan  tugas  untuk  mengatasi vanish gradient pada  arsitektur Residual  Network . ResNet telah di melewati [16]
2.4. Pengujian Model
Pengujian  Model  ini  dilakukan  untuk  mengevaluasi model yang dihasilkan oleh CNN. Pengujian dilakukan dalam  dua  tahap,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  tahap pengujian.  Tahap  pelatihan  merupakan  tahap  dimana model  CNN  diuji  dengan  data  test  yang  telah disediakan.  Tahap  ini  merupakan  tahap  pengujian model yang telah dilakukan pada tahap test. Pada tahap ini  model  diuji  dengan  citra  yang  berbeda  dengan tujuan untuk menguji apakah model telah menghasilkan performansi yang baik dalam mengklasifikasikan penyakit dan hama tanaman sawit.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  akan  di  lakukan  analisis  dan perancangan model terhadap data, Adapun tahap-tahap yang akan dilakukan ada pada Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart CNN

## 3.1. Dataset Citra
Tahap ini adalah tahap awal yaitu import data train dan data  test  dengan  empat  kelas.  Klaster  data  disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel  Klaster Dataset Bibit Kelapa Sawit
No Nama Train Test 1 Bercak Daun (Curvularia sp.) 424 164 2 Kumbang Malam Apogonia sp. 508 196
3 Belalang (Valanga nigricornis). 111 43 4 Bagus Normal
218 85
3.2. Preprocessing
Adapun   metode   yang dilakukan adalah   melakukan augmentasi untuk menghasilkan data training baru dari data        aslinya,  untuk  menormalkan  gambar  dengan mean  dan  standar  deviasi  maka  akan  di  lakukan Transformasi  Normalize.Data  train  dan  data  test memiliki perbedaan augmentasi yaitu.
a. Augmentasi Data Train
Proses  Augmentasi  dilakukan  dengan  3  langkah, yaitu  Resize  (224  x  224),  Random  Affine,  dan Random  Horizontal  Flip.  Hasil  citra  augmentasi disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Augmentasi Data Train
b. Augmentasi Data Test
Data  test  menjadi  pembanding  saat  training  maka data  test  hanya  melakukan  Resize  (224  x  224) dengan hasil disajikan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Augmentasi Data Test
Hasil  dari  augmentasi  data  train  terlihat  beberapa gambar di rotasi dan Horizontal Flip.
3.3. Pemodelan CNN
Pada tahap ini adalah tahap membangun model dengan menggunakan  Residual  Network  (ResNet50).  ResNet memperkenalkan  konsep  shortcut  connections  dan dalam konsep ini fitur yang merupakan input dari layer sebelumnya  juga  dijadikan  sebagai  input  terhadap output  dari layer tersebut.  Ini  di  lakukan  agar meminimalisir  hilangnya  fitur-fitur  penting  pada  saat proses konvolusi. Secara keseluruhan ResNet-50 terdiri dari  5 stage proses  konvolusi  yang  kemudian dilanjutkan average  pooling dan  diakhiri  dengan fully connected  layer sebagai  layer  prediks  yang  disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Proses pada Model ResNet50
Pada  arsitektur  asli  nya ResNet menghasilkan  1000 kelas  pada  fully  connected  dengan  fungsi  aktivasi defaut softmax .  pada penelitian ini akan memodif pada bagian fully  connected sesuai  dengan  kebutuhan penelitian,  arsitektur  modifikasi  terlihat  pada  Gambar 6.
Gambar 6. Proses Pada Model ResNet50 Modifikasi
Fully  connected dari  1000  kelas  menjadi  4  kelas akan tetapi  bobot  yang telah ada pada ResNet50  tidak akan di hilangkan agar dapat membantu dalam prediksi data yang mini.
3.4. Training Model
Training  dilakukan  untuk  membuat  model  dari ResNet-50 yang akan di implementasi kan pada sistem klasifikasi.  Sebelum  training  dijalankan,  terdapat beberapa  konfigurasi  parameter  yang  harus  diatur tertera pada Tabel 3.
Tabel 3. Ukuran Parameter Parameter Value Batch size 32 Epoch 50 Optimizer Adam learning rate 0,001
Batch Size adalah jumlah sampel data yang disebarkan ke Neural  Network .  Kemudian Epoch adalah  ketika seluruh dataset sudah  melalui  proses training pada Neural  Netwok sampai  dikembalikan  ke  awal  untuk sekali  putaran. Optimaze adam  adalah  Optimasi adamdigunakan    untuk    meningkatkan  akurasi    dari model    yang    telah    dibuat.  Adam  adalah    algoritma
optimisasi  tingkat pembelajaran adaptif lain [17]. Hasil dari traing pada data train dapat dilihat Table 4 dan Tabel 5.
Tabel  4. Hasil Training Data Train Epoch Loss Akurasi 1 0.1599 0.9492 2 0.1423 0.9492 3 0.1806 0.9326 4 0.1642 0.9405 5 0.1971 0.1971 6 0.1742 0.9421 7 0.1618 0.9001 8 0.1810 0.9334 9 0.1414 0.9461 10 0.1366 0.9564 Tabel  5. Hasil Training Data Test Epoch Loss Akurasi 1 0.1731 0.9447 2 0.3595 0.8730 3 0.2397 0.9160 4 0.2462 0.9119 5 0.2350 0.9139 6 0.2030 0.9283 7 0.1419 0.9508 8 0.1942 0.9303 9 0.1390 0.9570 10 0.1371 0.9467
Accuracy train digunakan untuk mengukur keakuratan model pada  data  yang  dibuat  atau  data  yang  sudah  diketahui sebelumnya. Accuracy test digunakan  untuk  mengukur akurasi  model  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya atau terpisah dari training data [18]. Grafik hasil akurasi  yang    dihasilkan  pada  tahap  penelitian  terlihat  pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik pelatihan dan validasi
Dari  gambar  7  dapat  dilihat  akurasi  meningkat  dan  loss menurun, Loss adalah  sebuah  fungsi  untuk  mengukur seberapa  baik  sebuah  prediksi  dengan  cara  mengukur  jarak hasil output prediksi dengan nilai target. Loss menghasilkan nilai  kesalahan  atau eror antara output pelatihan  dan  target, pengukuran  jarak  biasanya  menggunakan  jarak Euclidean atau Cross-Entropy . Akurasi merupakan perbandingan antara data  yang  diprediksi  benar  sesuai  kelas  target  dengan keseluruhan  data  oleh  model  klasifikasi[19].  Biasanya pelatihan akurasi terus meningkat k untuk menemukan paling cocok untuk data pelatihan cenderung overfit [20]
3.2. Pengujian Model
Dataset yang sudah di training dapat  akan menghasilkan  sebuah  model,  model  ini  akan  di gunakan  untuk  klasifikasi.  Pada  penelitian  ini  model yang sudah di training di simpan dengan format .h .
Hasil  dari  model  diujikan  terhadap  data  yang  belum pernah di  lihat oleh  CNN hasil uji Gambar 8, Gambar 9 dan Gamabar 10.

## Gambar 8. deteksi hama belalang
Pada  belalang  memiliki  prediksi  terbesar  dari  kelas yang lain yaitu 86%.
Gambar 9. Deteksi Daun Bagus
Pada  Gambar  9  terdapat  daun  bagus  dengan  prediksi sangat besar, yaitu 95%.

## Gambar 10. Deteksi Penyakit Curvularia
Prediksi pada Curvularia sp pada Gamabr 10 sangat bagus yaitu  100%.  Prediksi  ini  didukung  dengan  dataset  pada
Curvularia  sp sangat  banyak.  Semakain  banyak  data  set, maka akurasi data seleksi kualitas bibit lebih baik, sehingga bibit  yang  memiliki  kualitas  kurang  dengan  terdapatnya hama penyakit dapat dihindari. Bibit yang  terseleksi dengan baik ini akan meningkatkan hasil produksi.

## 4. Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  diambil  kesimpulan, bahawa  data  yang  tidak  terlalu  banyak  metode  CNN dapat  mengklasifikasi  dengan  cukup  baik  dengan tingkat  akurasi  0,95%  dengan  menerapkan  transfer learning ResNet50 .  Metode  CNN  sangat  bagus  di terapkan  di  citra  namun  jika  membuat  model  baru, harus  memiliki dataset yang  besar,  agar  mendapatkan model yang bagus. Metode ini dapat mengimplementasikan Transfer Learning Model ResNet50 sehingga  tingkatkan  akurasi  penentuan kualitas terjamin dalam meningkatkan produksi.

## Daftar Rujukan
[1] Siahaan,  M.  Y.  R.,  &  Darianto,  D.  (2020).  Karakteristik Koefisien Serap Suara Material Concrete Foam Dicampur Serat Tandan  Kosong  Kelapa  Sawit  (TKKS)  Dengan  Metode Impedance Tube. Journal of mechanical engineering manufactures  materials  and  energy,  4 (1),  85-93.    Doi  : https://doi.org/10.31289/jmemme.v4i1.3823
[2] Solehudin,  D.,  &  Suswanto,  I.  (2012).  Status  Penyakit  Bercak Coklat  Pada  Pembibitan  Kelapa  Sawit  Di  Kabupaten  Sanggau.
Perkebunan  dan  Lahan  Tropika,  2 (1),  1-6.  Doi  : http://dx.doi.org/10.26418/plt.v2i1.1955
[3] Dani,  D.  R.,  Purba,  W.,  Solin,  S.  D.,  &  Wulandari,  P.  (2020). Penerapan  Algoritma  Certainty  Faktor  dalam  Mendiagnosa Penyakit  Tanaman  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Fordward Chaining  Berbasis  Web .  REMIK:  Riset  dan  E-Jurnal Manajemen  Informatika  Komputer,  5 (1),  60-65.  Doi  : 10.33395/remik.v5i1.10642
[4] Rasywir,  E.,  Sinaga,  R.,  &  Pratama,  Y.  (2020).  Evaluasi Pembangunan  Sistem  Pakar  Penyakit  Tanaman  Sawit  Dengan Metode Deep Neural Network (DNN). Jurnal media informatika budidarma, 4 (4), 1206-1215. Doi :
http://dx.doi.org/10.30865/mib.v4i4.2518
[5] Widians,  J.  A.,  Puspitasari,  N.,  &  Putri,  A.  A.  M.  (2020). Penerapan Teorema Bayes Dalam Sistem Pakar Anggrek Hitam. Inform. Mulawarman  J.  Ilm.  Ilmu  Komput,  15 (2),  75.  Doi  : http://dx.doi.org/10.30872/jim.v15i2.4604
[6] Khairani, Y. C., & Nurcahyo, G. W. (2021). Sistem Pakar dalam Mengidentifikasi  Tingkat  Keparahan  Penyakit  pada  Tanaman Kelapa  Sawit  Menggunakan  Framework  Codeigniter. Jurnal Informasi dan Teknologi, 3 (1), 53-57. Doi : https://doi.org/10.37034/jidt.v3i1.113
[7] Afandi,  A.,  Rustam, R.,  &  Supriyanto,  S.  (2020).  Sistem  Pakar Identifikasi  Penyakit  Kelapa  Sawit  Dengan  Metode  Fuzzy Mamdani  Dan  Certainty  Factor  Studi  Kasus:“Kelompok  Tani Desa  Banjar  Kertarahayu”. Jurnal  Informasi  dan  Komputer,
8 (2), 1-12. Doi : https://doi.org/10.35959/jik.v8i2.179
[8] Meniati, L., Gaol, N. Y. L., & Santoso, I. (2022). Sistem Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Kakao  Menggunakan  Metode
Certainty Factor. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD, 5(1), 83-94. Doi
: https://doi.org/10.33365/jdmsi.v1i1.798
[9] Pambudi,  A.  R.  (2020).  Deteksi  Keaslian  Uang  Kertas Berdasarkan  Watermark  Dengan  Pengolahan  Citra  Digital . Jurnal Informatika Polinema, 6 (4), 69-74. Doi : https://doi.org/10.33795/jip.v6i4.407
[10] Naufal,  M.  F.,  Huda,  S.,  Budilaksono,  A.,  Yustisia,  W.  A., Arius,  A.  A.,  Miranti,  F.  A.,  &  Prayoga,  F.  A.  T.  (2021). Klasifikasi  Citra  Game  Batu  Kertas  Gunting  Menggunakan Convolutional Neural Network. Techno. Com: Jurnal Teknologi Informasi, 20 (1), 166-174. Doi : https://doi.org/10.33633/tc.v20i1.4273
[11] Khan,  A.,  Sohail,  A.,  Zahoora,  U.,  &  Qureshi,  A.  S.  (2020).  A Survey  Of  The  Recent  Architectures  Of  Deep  Convolutional Neural  Networks. Artificial  Intelligence  Review,  53 (8),  5455- 5516. Doi : https://doi.org/10.1007/s10462-020-09825-6
[12] Gogul,  I.  &  Kumar,  V.  S.  (2017).  Flower  species  recognition system using convolution neural networks and transfer learning. 2017  4th  Int.  Conf.  Signal  Process.  Commun.  Networking,
ICSCN 2017 , no. March, 2017,
doi:
10.1109/ICSCN.2017.8085675.
[13] Khoiruddin,  M.,  Junaidi,  A.,  &  Saputra,  W.  A.  (2022). Klasifikasi  Penyakit  Daun  Padi  Menggunakan  Convolutional Neural  Network.  Journal  Of  Dinda:  Data  Science,  Information Technology,  And  Data  Analytics,  2(1),  37-45.  Doi  : https://doi.org/10.20895/dinda.v2i1.341
[14] Nuryana,  A.,  Pawito,  P.,  &  Utari,  P.  (2019).  Pengantar  Metode Penelitian Kepada Suatu Pengertian Yang Mendalam Mengenai Konsep  Fenomenologi. Ensains  Journal,  2 (1),  19-24.  Doi  : https://doi.org/10.31848/ensains.v2i1.148
[15] Andika,  L.  A.,  Pratiwi,  H.,  &  Handajani,  S.  S.  (2019). Klasifikasi penyakit pneumonia menggunakan metode convolutional  neural  network  dengan  optimasi  adaptive momentum. Indonesian  Journal  of  Statistics  and  Its
Applications, 3 (3), 331-340. Doi: https://doi.org/10.29244/ijsa.v3i3.560
[16] Falakhi, B., Achmal, E. F., Rizaldi, M., Rafi'Athallah, R. R., & Yudistira, N. (2022). Perbandingan Model AlexNet dan ResNet dalam  Klasifikasi  Citra  Bunga  Memanfaatkan  Transfer Learning. Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika, 9 (1), 70- 78. Doi : https://doi.org/10.29244/jika.9.1.70-78
[17] Andika,  L.  A.,  Pratiwi,  H.,  &  Handajani,  S.  S.  (2019). Klasifikasi penyakit pneumonia menggunakan metode convolutional  neural  network  dengan  optimasi  adaptive momentum. Indonesian  Journal  of  Statistics  and  Its Applications, 3 (3), 331-340. Doi :
https://doi.org/10.29244/ijsa.v3i3.560
[18] Kurniawan,  A.  A.,  &  Mustikasari,  M.  (2021).  Implementasi Deep  Learning  Menggunakan  Metode  CNN  dan  LSTM  untuk Menentukan  Berita  Palsu  dalam  Bahasa  Indonesia. Jurnal Informatika  Universitas  Pamulang,  5 (4),  544-552.  Doi  : http://dx.doi.org/10.32493/informatika.v5i4.6760
[19] Prastowo,  E.  Y.  (2021).  Pengenalan  Jenis  Kayu  Berdasarkan Citra Makroskopik Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 7 (2). Doi : https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i2.3706
[20] Latha,  R.  S.,  Sreekanth,  G.  R.,  Suganthe,  R.  C.,  Rajadevi,  R., Karthikeyan,  S.,  Kanivel,  S.,  &  Inbaraj,  B.  (2021,  January). Automatic detection of tea leaf diseases using deep convolution neural network. In 2021 International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI) (pp. 1-6). IEEE. Doi : 10.1109/ICCCI50826.2021.9402225