## TRANSFER LEARNING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR EFFICIENTNET UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN CABAI
Mohammad Gugus Azhari, Muhammad Ajid Husain, Moch. Lutfi Prodi Teknik Informatika, Universitas Darul Ulum Jombang Prodi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan gugusbijok@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit  cabai  dapat  menghantui  petani  karena  menyebabkan  gagalnya  hasil  produksi  panen,  Agar mendapatkan hasil panen cabai yang baik hal paling utama dalam masa tanam adalah perawatan yang baik agar tanaman  cabai  tidak  mudah  terjangkit  oleh  serangan  hama.  hama  merupakan  penyakit  pada  tanaman  cabai menyebabkan resiko yang cukup besar jika tidak ditanggulani secara  cepat dapat merugikan hasil panen dalam budidaya  tanaman  cabai.  Identifikasi  penyakit  pada tanaman  cabai  bisa  dilihat  secara  fisik  dari  daun  tanaman. Penelitian  ini  merujuk  pada  penelitian  sebelumnya  mendeteksi  penyakit  daun  dengan  mengimplementasikan algoritma convolutional  neural  network dengan  arsitektur  Efficientnet  untuk  melakukan  klasisifikasi  atau identifikasi  pada  objek  daun  yang  sudah  diberi  label.  Class  atau  label  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  pada penelitian  ini  adalah  class  daun  sehat,  virus  kuning,  keriting,  dan  bercak  daun.  Hasil  akurasi  implementasi arsitektur  EfficientNet  yang  diusulkan  adalah  97%  dan  validasi  100%,  loss  training  0.1094  dan  loss  validasi 0.0326. Sedangkan waktu komputasi proses training adalah 5 detik.
Kata kunci: Transfer Learning, CNN, EfficientNet.

## 1. PENDAHULUAN
Cabai  merupakan  tanaman  komoditas  petani indonesia  dan  cabai  bukan  termasuk  bahan  pangan pokok  namun  perannya  sangat  dibutuhkan  untuk bahan pelengkap  bumbu  makanan. Harga cabai tidak menentuk pada setiap musim panen atau bisa disebut fluktuatif,  oleh  karena  itu  jarang  sekali  cabai  bisa mendongkrak  perekonomian  nasional.  Namun  pada musim  tertentu  cabai  harganya  bisa  melonjak  akan tetapi  biasanya  diimbangi  oleh  kerusakan  tanaman cabai  akibat  terserang  oleh  hama  penyakit  dan  bisa juga  mungkin  akibat  faktor  kurang  bagus  dari  segi perawatannya,  hal  ini  mengakibatkan  petani  cabai mengalami gagal panen(1).
Agar  mendapatkan  hasil  panen  cabai  yang  baik hal paling utama dalam masa tanam adalah perawatan yang  baik  agar  tanaman  cabai  tidak  mudah  teserang hama  dan  penyakit.  Mencegah  hama  sejak  dini  pada tanaman  cabai  merupakan  kewajiban  khusus  bagi petani  agar  tidak  mengalami  kerugian  yang  cukup besar dalam budidaya cabai, jika terlambat menanggani serangan hama maka solusi pertama yaitu identifikasi  pada  daun  dengan  tujuan  untuk mengetahui  secara  fisik  penyakit  pada  tanaman cabai(2).
Petani  pada  umumnya  mengidentifikasi  jenis hama  dan  penyakit  pada  daun  cabai  dilihat berdasarkan  bentuk,  ukuran,  dan  warna  pada  daun cabai. Hal itu dipakai karena yang paling mudah untuk dilakukan, meskipun mudah dilakukan pada kenyataannya  memiliki  kesulitan  yang  terkadang proses  identifikasinya  kurang  maksimal,  terlebih dilakukan  dengan  cara  manual  salah  satunya  dengan kasat mata. Adapun penyakit yang bisa dilihat dengan
kasat  mata  atau  visualiasi  antara  lain  virus  daun kuning, daun kriting dan daun. Akan tetapi ciri bentuk dan  ciri  warna  pada  daun  tanaman  cabai  memiliki kesamaan dan kemiripan satu sama lain (3).
Peneliti  sebelumnya  (4)  melakukan  klasifikasi daun  cabai  menggunakan gray  level  co-occurance matrix (glcm)  dan  (svm) support  vector  machine metode  ini  digunakan  untuk  identifikasi  dau  sehat, daun kuning, daun keriting, dan bercak daun parameter yang digunakan  antarai  lain:  kontras, korelasi, energi dan  ekstraksi  lain  adalah  kontras,  korelasi,  energi, homogeniti dan waktu komputasi hasil proses training adalah 3 detik.
Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh(5) menggunakan  metode  convolutional  neural  network yang  dideteksi  adalah  daun  berlubang.  Hasil  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  deteksi  dua  class  pada daun  cacat  dan  daun  normal,  hasil  akurasi  metode convolutional  neural  network yang  diusulkan mencapai 86,67%.
Metode deep  learning termasuk  dalam  jenis Convolutional  Neural  Network merupakan  metode pembelajaran mandiri yang digunakan untuk pengenalan objek berupa data gambar yang digunakan sebagai  klasifikasi  pada  ukuran  citra  resolusi  tinggi dan memiliki bentuk distribusi nonparametric (6)(7).
Efficientnet merupakan  arsitektur convolutional neural  network yang  digunakan  sebagai  model klasifikasi  maupun  prediksi  pada  objek,  model  CNN sering  digunakan  oleh  peneliti  karena  hasil  akurasi sangat  akurat,  model  CNN  memiliki  jaringan  layer yang  lebih  luas  dan  resolusi  cenderung  mencapai akurasi  lebih  tinggi(8).  Arsitektur Efficientnet merupakan  bagian  dari  CNN  yang  terdiri  dari  dua
convolution layer , tujuh mobile bootleneck convolution layer ,  satu pooling  layer ,  dan  satu fully connected layer . Penelitian ini merujuk pada penelitian sebelumnya  mendeteksi  penyakit  daun  dengan mengimplementasikan algoritma convolutional neural network dengan arsitektur EfficientNet untuk melakukan  klasisifikasi  dan  membentuk  label  atau class pada  daun  tanaman  cabai. Penelitian  ini menggunakan  4 class yang  digunakan  sebagai klasifikasi  daun  cabai  yang  terangkit  oleh  serangan hama  meliputi class daun  sehat, class virus  kuning, class keriting,  dan class bercak  daun  yang  diperoleh menggunakan kamera hp, analisis hasil dan performa kinerja  metode  yang  diterapkan  terdiri  dari  waktu komputasi, loss function dan akurasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Penelitian terkait digunakan sebagai rujukan atau perbanding hasil maupun metode yang digunakan oleh peneliti  lain dalam  hal  ini rujuan  merupakan  literatur pendalaman untuk peneliti selanjutnya dan maka pada penelitian  ini  diusulkan  metode  pemecahan  masalah sebagai identifikasi penyakit pada daun cabai dengan mengusulkan deep  pre-trained model convolutional neural network dengan arsitektur EfficientNet melalui sistem cerdas.  Dibawah ini dijelaskan penelitian yang menjadi state of the art dari penelitian ini yaitu tentang perkembangan algoritma dan metode yang diusulkan. Penelitian yang dilakukan oleh(4) mengusulkan model Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (glcm)  berbasis
multiclass pada Support  Vector  Machine (svm) penelitian ini menggunakan parameter uji berdasarkan 3 parameter korelasi, energi dan kontras dan parameter lainnya meliputi kontras, parameter energi, homogeniti  dan  korelasi  hasil  evaluasi  akurasi  dari metode  yang  diusulkan  sebesar  95%  dan  waktu komputasi  hasil  proses training data  sebesar  3  detik. (3)  mengusulkan  identifikasi  jenis  penyakit  tanaman cabai  menggunakan  probabilistic  neural  network dan GLCM  untuk  ekstraksi  fitur  (9)  dalam  identifikasi bercak  daun,  Sedangkan  (10)Mengusulkan  algoritma k-means clustering dan svm untuk membedakan daun sehat dan tidak sehat.
Penelitian  yang  juga  melakukan  identifikasi penyakit daun cabai dengan menggunakan dataset 619 citra,  metode  yang  digunakan  adalah  cnn  sebagai ektrasi citra(11),lbp(12)   dan svm  (11), knn,svm,ann, rf(12)  sebagai  proses  klasifikasi,  hasil  akurasi mencapai 93,70%.

## 2.2. Cabai dan jenis penyakit daun cabai
Tanaman cabai merupakan tanaman holtikultura berbentuk  tegak  dan  seperti  batang  kayu(4).  Cabai mudah  di  budi  dayakan  dan  juga  rawan  terhadap serangan  hama  penyakit  terutama  pada  cuaca  hujan, selain  itu  hama  pada  tanaman  cabai  juga  sebabkan bakteri oleh karena itu budidaya tanaman cabai perlu perawatan  inten  untuk  menjaga  kesehatan  dan kesuburan tanah maupun tanaman agar tanaman tidak mudah terserang oleh hama penyakit.
a. Daun sehat b. Daun kuning c. Bercak daun d. Daun kriting

## 2.3. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  (13)(14)  adalah salah satu metode yang mampu melakukan klasifikasi maupun  prediksi  pada  objek  gambar,  teks  dan  suara. Pada  model convolutional  neural  network memiliki tiga tipe lapisan layer inti antara lain: conovolutional layer , pooling  layer dan full  connect  layer . Convolutional  layer dan pooling  layer umumnya digunakan  untuk  mengekstraksi  informasi  yang terdapat  pada  gambar.  Sedangkan fully  connected layer akan  melakukan  prediksi  dengan  memberikan label  yang  paling  tepat  sebagai  hasil  deteksi  dan klasifikasi.

## 2.4. Transfer learning
Transfer  Learning(13)(15)merupakan  teknik yang  memanfaatkan    model    yang    sudah  ditraining sebelumnya  (pretrained    model)  untuk    digunakan mengklasifikasikan dataset yang  baru  sehingga  tidak perlu    untuk    melakukan  training  data    dari    awal. Secara   umum arsitektur  CNN  terdiri  dari  beberapa layer, layer ini yang  melakukan  ekstraksi fitur yang ada pada dataset.

## Gambar 1. Model yang diusulkan

## 2.5. EfficientNet
Arsitektur  efficientNet  adalah  salah  satu arsitektur convolutional  neural  network (cnn)  yang ciptakan  untuk  melakukan scaling pada  tiga  unsur antara  lain  resolusi,  kelebaran  dan  kedalaman.  Tiga tambahan unsur tersebut digunakan sebagai keteraturan  tahap  sehingga  jumlah  parameter  yang didapatkan  lebih  sedikit  dan  menjadi  proses  waktu training lebih baik dan tidak kalah pentingnya adalah akurasi hasil yang lebih baik dari pada model lainnya.
Gambar 2. Arsitektur EfficientNet(16)

## 2.6. Confusion Matrix
Matriks  merupakan  hasil  perbandingan  antara nilai data prediksi dan nilai data actual , dan nilai hasil prediksi  menunjukan  rincian  pada  setiap  kategori klasifikasi maupun prediksi (17)(18). Pengukuran data di  evaluasi  melalui  akurasi, presisi dan recall .  Hasil pengukuran  direpresentasikan  ke  dalam  sebuah  table klasifikasi untuk memudahkan pembacaan.
Tabel 1. Confusion Matrix Confusion matrix Prediksi Positif Negatif Actual Positif a b Positif a/(a+b) Negatif c d Negatif d/(d+c) Accuracy = (a+d)/(a+b+c+d)
Mengingat  nilai-nilai True  Negative , False Positive , False Negative , dan True Positive , ketepatan, akurasi,  dan recall .  Nilai  presisi  mendeskripsikan seberapa tepat kerangka kerja dapat klasifikasi secara efektif.
1. Precision
Precision merupakan suatu informasi yang diambil  pada  salah  satu  dari  bagian  data  [23]. Rumus precision adalah
Precision = ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ) × 100 % (1) 2. Recall Recall merupakan  pengambilan  dan perhitungan data  yang relevan dari keseluruhan data  yang  berada  didalam  sistem  dengan menggunakan query .  Selain  itu recall juga disebut  dengan sensitifity .  Dimana  peluang munculnya  data  relevan  dapat  disesuaikan dengan query .  Rumus  Recall  adalah  sebagai berikut :
Recall = ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ) × 100% (2) 3. Accuracy Accuracy adalah    hasil  prediksi  benar  dari semua dataset. akurasi juga dapat di persentasekan  dari  total e-mail yang  benar dengan  mengidentifikasinya  kedalam  rasio prediksi  positif  atau  negatif.    Rumus Accuracy adalah :
Accuracy = ( 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃 ) × 100% (3)
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  penelitian  ini  digunakan  laptop dell  e7270  dengan  spesifikasi  core  i7  gen  6,  ram 16gb,  ssd  512gb,  dan  sistem  operasi  windows  10 pro  serta  menggunakan tools bantu google  colab untuk  implementasi  dari program .  Spesifikasi tersebut diperlukan adanya ruang lingkup sebagai media  untuk  mengimplementasikan  kebutuhan program  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras. Pada  bagian  ini  juga  dijelaskan  hasil  dari implementasi metode yang diusulkan peneliti dan tahap  selanjutkan  dilakukan  evaluasi  hasil  untuk melihat  seberapa  akurat  dari  metode  yang digunakan  sehingga  hasil  penelitian  dapat dijadikan  perbandingan  dengan  metode  lain. Berikut  tabel  implementasi  dan  hasil  penelitian setelah  dilakukan training dan  validasi  dengan
menggunakan deep  pre-trained model  arsitektur EfficientNet .
Tabel 2. Parameter transfer learning Nama Parameter Optimation Adam Shape input 224,224 Learning rate 0.0001 Epoch 10 Activation Softmax Tabel 3. Hasil akurasi dan error Rate 0.0005 Data Training Validasi Waktu Akurasi 97% 100% 5 detik Error 0.1094 0.0326
Gambar 3.  Grafik akurasi dan error
Berdasarkan  hasil  gambar  3  serta  tabel  2  dapat simpulkan  bahwa  menggunakan deep  pre-trained model EfficientNet dengan epoch 10,  learning  rate 0.0001  adalah  sebagai  optimasi  terbaik  dalam  proses training sedangkan parameter optimasi yang digunakan adam dan  parameter  aktifasi  adalah softmax .  Jumlah  dataset  554  yang  digunakan  sebagai data training dan testing terdiri dari 74 daun sehat, 160 daun  kriting,  160  daun  kuning  dan  160  bercak  daun. Target  size  yang  digunakan  adalah  224,224  dari dataset penelitian, hasil proses training pada data daun cabai  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  97%  dan akurasi  terbaik  pada  proses epoch ke-7  sedangkan hasil  validasi akurasi sebesar 100%. Hasil pencobaan penelitian  ini  menunjukan  bahwa  metode  yang diusulkan  sangat  bagus  digunakan  pada  dataset penyakit daun cabai dan juga penambah jumlah epoch dapat  mempengaruhi  terhadap  tingkat  akurasi, semakin banyak epoch yang digunakan maka semakin baik akurasi yang dihasilkan oleh metode.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian yang diusulkan dengan arsitektur EfficientNet  untuk  identifikasi  penyakit  daun  pada tanaman cabai dapat disimpulkan penambahan proses epoch pada  proses training yang  digunakan  maka semaking  meningkat  pula  akurasi  yang  didapatkan. Namun  pada  penelitian  ini  menggunakan epoch 10 pada proses training dihasil akurasi terbaik 97% pada dan validasi terbaik 100% pada epoch ke-7. Sedangkan masing-masing loss training terbaik  0.1094  dan validasi 0.0326 pada epoch ke-9. lama proses training atau waktu komputasi yang dibutuhkan adalah 5 detik. Dalam  hal  ini  metode  yang  diusulkan  sudah  bagus untuk identifiksi jenis penyakit pada daun cabai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ricka  Afriani,  Riri  Syafitri  Lubis  HC. PENDUGA HARGA CABAI DENGAN MODEL REGRESI SPLINE DI KOTA MEDAN. J Marit Educ. 2022;4(1):4–7.
[2] Wibowo  APW.  Penerapan    Teknik  Computer Vision  Pada  Bidang  Fitopatologi  Untuk  Diteksi Penyakit  dan Hama Tanaman Cabai. J Inform J
Pengemb IT Poltek Tegal [Internet].
2017;2(2):102–8. Available from: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/infor matika/article/view/528
[3] Permadi  J,  Harjoko  A.  Identifikasi  Penyakit
Cabai  Berdasarkan  Gejala  Bercak  Daun  dan Penampakan Conidia Menggunakan Probabilistic Neural Network. Semnaskit 20152.
2015;49–53.
[4] Zikra F, Usman K, Patmasari R. Deteksi Penyakit Cabai  Berdasarkan  Citra  Daun  Menggunakan Metode  Gray  Level  Co-Occurence  Matrix  Dan Support Vector Machine. Semin Nas Has Penelit dan  Pengabdi  Masy.  2021;ISSN:  2598(E-ISSN: 2598-0238):105.
[5] MF Susila, B Irawan CS. Deteksi Penyakit Pada Daun Pakcoy Dengan Pengolahan Citra Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network. e-Proceeding Eng. 2020;
[6] Zhang Q shi, Zhu S chun. Visual interpretability for  deep  learning:  a  survey.  Front  Inf  Technol Electron Eng. 2018;19(1):27–39.
[7] Huang G, Liu Z, Van Der Maaten L, Weinberger KQ. Densely connected convolutional networks. Proc  -  30th  IEEE  Conf  Comput  Vis  Pattern Recognition, CVPR 2017. 2017;2017- Janua:2261–9.
[8] Anggiratih E, Siswanti S, Octaviani SK, Sari A.
Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Model Deep Learning Efficientnet
B3  dengan  Transfer  Learning.  J  Ilm  SINUS. 2021;19(1):75.
[9] Patil A, Lad K. Review of Dieases Detection and Classification  for  Chilli  Leaf  using  Various Algorithams. Proc 2019 3rd IEEE Int Conf Electr Comput  Commun  Technol  ICECCT  2019. 2019;1–4.
[10] Bin  Abdul  Wahab  AH,  Zahari  R,  Lim  TH. Detecting  diseases  in  Chilli  Plants  Using  K- Means  Segmented  Support  Vector  Machine. 2019  3rd  Int  Conf  Imaging,  Signal  Process
Commun ICISPC 2019. 2019;57–61.
[11] Shrivastava VK, Pradhan MK. Rice plant disease classification  using  color  features:  a  machine learning paradigm. J Plant Pathol. 2021;103(1):17–26.
[12] Hou C, Zhuang J, Tang Y, He Y, Miao A, Huang H,  et  al.  Recognition  of  early  blight  and  late blight  diseases  on  potato  leaves  based  on  graph cut  segmentation.  J  Agric  Food  Res  [Internet].
2021;5:100154. Available from: https://doi.org/10.1016/j.jafr.2021.100154
[13] Aggarwal  CC.  Neural  Networks  and  Deep Learning. Neural Networks and Deep Learning. 2018.
[14] Courville IG and YB and A. Deep learning. Vol. 29, Nature. 2016. 1–73 p.
[15] Sarkar  D,  Bali  R,  Ghosh  T.  Hands-On  Transfer Learning  with  Python  Implement  Advanced Deep  Learning  and  Neural  Network  Models Using  TensorFlow  and  Keras  [Internet].  2018. 438 p. Available from: https://proquest- safaribooksonline- com.proxybz.lib.montana.edu:3443/9781788831 307
[16] Zaelani F, Miftahuddin Y. Perbandingan Metode EfficientNetB3 dan MobileNetV2 Untuk Identifikasi  Jenis  Buah-buahan  Menggunakan Fitur  Daun.  J  Ilm  Teknol  Infomasi  Terap. 2022;9(1):1–11.
[17] Jiang Z, Dong Z, Jiang W, Yang Y. Recognition of rice leaf diseases and wheat leaf diseases based on  multi-task  deep  transfer  learning.  Comput
Electron Agric [Internet]. 2021;186(April):106184. Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106184
[18] Sokolova M, Lapalme G. A systematic analysis of performance measures for classification tasks. Inf  Process  Manag  [Internet].  2009;45(4):427– 37. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ipm.2009.03.002