## Klasifikasi Penyakit Daun Kentang dengan Metode CNN dan RNN

## JIHAN RIHADATUL AISYA, AGI PRASETIADI
Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email: 18102091@ittelkom-pwt.ac.id

## ABSTRAK
Banyak jenis penyakit dan hama yang menyerang tanaman ketang masih dijumpai oleh  para  petani  di  Indonesia.  Padahal  kentang  merupakan  jenis  sayuran  yang tergolong  familiar  dan  termasuk  makanan  pokok  utama.  Diperlukan  metode klasifikasi  untuk  menggambarkan  dan  membandingkan  hasil  akurasi  penyakit kentang.  Dalam  penelitian  ini  akan  melakukan image  processing  dengan  teknik transfer learning dan dilakukan augmentasi data, menggunakan metode klasifikasi Convolitonal  Neural  Network  (CNN)  dengan  jenis  VGG16  dan  ResNet50  dan Recurrent  Neural  Network  (RNN)  jenis  LSTM  untuk  mengklasifikasi  dan membandingkan hasil akurasi penyakit daun kentang seperti, Late blight (Busuk Daun), Early blight (Bercak Daun), Daun Berlubang, Daun Menggulung dan Daun sehat. Pada penelitian ini mencari model terbaik dengan arsitektur VGG16 dense layer  75  memperoleh  nilai  tertinggi  dengan  nilai  precision  0.87,  recall  0.86, accuracy 0.86 dan f1-score 0.86, sedangkan untuk model dengan arsitektur VGG16 dan LSTM dense layer 100 memperoleh hasil terendah dengan nilai precision 0.21, recall 0.24, accuracy 0.24 dan f1-score 0.21.
Kata  kunci : Deep  Learning,  LSTM,  Resnet50,  Tanaman  Kentang,  Transfer learning, VGG16

## ABSTRACT
Many  types  of  diseases  that  attack  potato  plants  are  still  found  by  farmers  in Indonesia. Whereas potato is a type of vegetable that is quite familiar and includes the main staple food. A classification method is needed to describe and compare the results of potato disease accuracy. In this study, image processing with transfer learning  techniques  and  data  augmentation  will  be  carried  out,  using  the  CNN classification  method  with  VGG16  and  ResNet50  types  and  RNN  LSTM types  to classify and compare the results of potato leaf disease accuracy in five category In this  study,  looking  for  the  best  model  with  VGG16  dense  layer  architecture  75 obtained the highest value with a precision value of 0.87, recall 0.86, Accuracy 0.86, and f1-score 0.86, while the model with VGG16 architecture and LSTM dense layer 100 obtained the lowest result with a precision value of 0.21, recall 0.24, Accuracy 0.24 and f1-score 0.21.
Keywords :  Deep  Learning,  LSTM,  Resnet50,  Potato  Plants,  Transfer  learning, VGG16

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit dan hama yang menyerang pada tanaman ketang merupakan salah satu bencana bagi para petani kentang. Bagi petani Indonesia sendiri menanggulangi penyakit dan hama masih sangat berupaya agar tidak terjadi gagal panen dalam industri pertanian. Padahal di negara Indonesia komoditi sayuran jenis umbi-umbian terbesar adalah kentang dengan nama latin Solanum Tuberosum L. Tercatat dalam Badan Pusat Statistik Indonesia pada tahun 2020 mengalami  pertumbuhan  salah  satunya  dipengaruhi  oleh  komoditas  hortikultura  yang mengalami pertumbuhan sekitar 7,85% karena adanya kenaikan peminatan buah dan sayur selama  pandemi  Covid-19  dan  kentang  menjadi  salah  satu  komoditas  hortikultura  yang mengalami kenaikan pemintaan (Izudin, 2021) . Kabupaten Banjarnegara menjadi salah satu kabupaten yang ada di Jawa Tengah menyumbang komoditas pertanian kentang terbanyak di Jawa Tengah dengan luas panen selama 2020 mencapai 6.347 Ha dan total produksi sebanyak 1.149.576 Ton (BPS, 2020) .
Dari  data  produksi  yang  semakin  meningkat  namun  faktanya  banyak  kendala  dalam pengelolaannya.  Beberapa  penyakit  yang  sering  menyerang  dari  pada  tanaman  kentang seperti  penyakit  becak  coklat  atau  hawar dini  ( early  blight),  busuk  daun  (late  blight)  yang sering menyerang pada daun kentang (Asif, dkk, 2020) . Dibutuhkan metode yang mampu menggambarkan dan membandingkan hasil akurasi. Penelitian ini akan membagi menjadi 5 kategori  penyakit  yang  menyerang  daun  kentang  ialah,  Busuk  Daun,  Bercak  Daun,  Daun Berlubang,  Daun  sehat  dan  Daun  Sakit  yang  didapatkan  dari  pemotongan  gambar.  Dalam penelitian sebelumnya hanya membagi menjadi 3 kategori dan dataset yang diperoleh melalui situs Kaggle.
Oleh  karena  itu  untuk  memudahkan  klasifikasi  peneliti  menggunakan  metode  CNN  yang mampu mengenali objek gambar (Ilahiyah and Nilogiri 2018) dan metode RNN yang dapat menghemat memori ( feedback loop) sehingga dapat mendeteksi secara akurat (Cheng and Liu,  2017) .  Penelitian  ini  menggunakan  teknik transfer  learning  VGG16  dan  ResNet  serta ditambah  dengan  LSTM  yang  belum  ada  di  penelitian  sebelumnya  dalam  kasus  ini  dan pengambilan  dataset  secara  langsung  kemudian  dilakukan  pemotongan  gambar, mengklasifikasi menjadi 5 kelas dan augmentasi data.

## 2. METODE PENELTIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan CNN dan RNN dengan teknik  . Jenis transfer learning yang digunakan VGG16, ResNet50, VGG16-LSTM dan Resnet50-LSTM, serta dilakukan  pengujian  menggunakan confusion  matrix  agar  mengetahui  hasil  yang  terbaik. Untuk lebih akan dijelaskan pada berikut ini:

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil klasifikasi pada penyakit daun tanaman kentang menggunakan kecerdasan buatan yang sudah banyak dilakukan dan diterapkan pada berbagai bidang teknologi dan menunjukkan manfaat dari kecerdasan buatan yaitu mampu berpikir  layaknya  otak  manusia  untuk  menyelesaikan  masalah,  salah  satunya  untuk memprediksi  penyakit  pada  daun  kentang.  Adapun  beberapa  jurnal  rujukan  yang  menjadi referensi pada penelitian ini.
Pada yang dilakukan  oleh  Soojin  Lee,  Ramy  Hussein,  Martin  J.  McKeown  pada  tahun  2019 yang berjudul “A Deep Convolutional - Recurrent Neural Network Architecture for Parkinson’s Disease EEG Classification” menjelaskan bahwa masalah pada penerapan EGG dalam merekam
secara  non-invasif  sebagai  alat  diagnosa  penyakit  Parkinson  masih  sulit  digunakan  secara efektif  untuk  diagnosis  penyakit  tersebut  sehingga  dilakukan  perhitungan  akurasi menggunakan  metode  CNN,  RNN  dan  LSTM  sehingga  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi mencapai 96,9%, presisi 100%, dan recall 93,4% dibandingkan dengan rekaman EEG (Lee, Hussein, and McKeown 2019).
Penelitian berikutnya yang dilakukan oleh Md. Al-Amin, Tasfia Anika Bushra dan Md Nazmul Hoq pada tahun 2019 yang berjudul “Prediction of Potato Disease from Leaves using Deep Convolution Neural Network towards a Digital Agricultural System” penelitian ini menganalisis diagnosa penyakit daun kentang menggunakan metode CNN bertujuan agar petani kentang dapat  mendiagnosa  penyakit  kentang  secara  dini  dan  mengurangi  gagal  panen.  Hasil  dari penelitian ini menunjukkan akurasi sebesar 98,33% dalam mendeteksi penyakit daun kentang (Al-Amin, Bushra, and Hoq 2019).

## 2.2  Alur Penelitian

## Gambar 1. Alur Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  tahap  identifikasi,  tahap preprocessing,  tahap  perancangan  dan pengujian model, terakhir tahap dokumentasi.

## 2.3  CNN ( Convolutional Neural Network)
Convolutional Neural Network (CNN) salah satu arsitektur yang dapat mengenali suatu indikasi prediktif  suatu  objek  berupa  gambar,  teks,  potongan  suara,  dan  sebagainya.  Metode  ini bekerja untuk mengurangi kompleksitas perhitungan yang didasari dengan weight sharing dan sliding window (Bean n.d.)(Rozaqi, dkk, 2021) .

## Gambar 2. Arsitektur CNN

## 2.5 VGG16 ( Visual Geometry Group 16)
VGG dikembangkan oleh Simonyan dan Zisserman. VGG sendiri terdiri dari 16 lapisan konvolusi yang  arsitekturnya  seragam  atau  teratur.  Memiliki  konvolusi  3x3  dengan  banyak  filter. Kelebihan dari arsitektur VGG ini dalam mengekstraksi fitur dari gambar secara mendalam, topologi yang homogen dan sederhana. Namun terdapat kelemahan dari arsitektur ini adalah biaya komputasi yang terlalu tinggi karena penggunaan sekitar 140 juta parameter(Alzubaidi et al. 2021).

## Gambar 3. Arsitektur VGG16

## 2.6 ResNet50
Residual Network atau ResNet diperkenalkan oleh Kaiming He yang memenangkan ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) pada tahun 2015. Tujuan dari arsitektur ini merancang ultra-deep network yang bebas dari masalah gradien yang hilang. ResNet50 merupakan  jenis  yang  paling  umum  yang  digunakan  yang  terdiri dari  49  lapisan  konvolusi ditambah satu lapisan Fully-Connected Layer (Asif, dkk, 2020) .
Gambar 4. Arsitektur ResNet50

## 2.7 RNN ( Recurrent Neural Network)
Recurrent  Neural  Network  (RNN)  sebuah  metode  yang  mampu  merepresentasikan  atau memfokuskan  data  sekuensial.  RNN  memiliki  kemampuan  untuk  menyimpan  memori ( feedback  loop)  sehingga  memungkinkan  dapat  mengenali  pola  data  dengan  baik  dan membuat prediksi yang akurat (Aditya, 2018) . Tugas dari RNN sendiri adalah menemukan hubungan antara input saat ini dan input yang diterapkan sebelumnya. Pada penerapan RNN
biasanya  pada  konvolusi  2  dimensi  diubah  menjadi  3  dimensi  agar  mempermudah  proses dibagian base model.

## Gambar 5. Arsitektur RNN

## 2.8 LSTM ( Long Short-Term Memory)
Long Short-Term Memory salah satu modifikasi RNN dengan menambahkan memory-cell yang menyimpan  memori  dalam  jangka  panjang.  LSTM  diperkenalkan  oleh  Hochreiter  dan Schmidhuber  pada  tahun  1997,  dan  sekarang  sudah  banyak  orang  menyempurnakan  dan mempopulerkan metode ini (Lee, dkk, 2019) . LSTM dibuat untuk menghandle permasalahan pada RNN yaitu vanishing gradient saat data diproses secara sekuensial yang panjang yang menyebabkan RNN sulit menangkap long term dependencies (Hanifa, dkk, 2021) .

## Gambar 6. Arsitektur LSTM

## 2.9 Transfer Learning
Transfer  learning  adalah  teknik  yang  memanfaatkan  training  yang  sudah  ada  sebelumnya ( pretrained model) yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi dataset baru tanpa melakukan training baru (Alzubaidi, dkk, 2021) . Jenis pembelajaran pretrained model ini paling sering digunakan pada deep learning. Transfer learning juga perlu dilakukan adaptasi pada bagian akhir  model (Junaedi,  2020) .  Keuntungan  menggunakan transfer  learning  adalah  dapat menghemat  waktu  pelatihan,  kinerja  jaringan  saraf  lebih  baik,  dan  tidak  memerlukan  data yang banyak.

## 2.10 Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  salah  satu  teknik  mengukur  kinerja  suatu  model  klasifikasi.  Asal metode ini terdapat ulasan yang digunkan untuk membandingkan hasil kinerja yang dilakukan oleh suatu model dengan hasil kinerja klasifikasi yang yang seharusnya (Fakhri, dkk, 2019) . Terdapat empat istilah pengukuran kinerja confusion matrix yang dapat merepresentasi hasil proses klasifikasi yaitu, True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN). Nilai True Negative (TN) adalah jumlah data negatif yang terdeteksi dengan benar, sedangkan False Positive (FP) adalah data negatif namun terdeteksi sebagai data positif (Mahmud, dkk, 2019) .
Gambar 7. Confusion Matrix

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Model dan Training Model
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  arsitektur  VGG16,  ResNet50,  VGG16-LSTM  dan Resnet50-LSTM. Semua arsitektur menggunakan aktivasi RelU pada Dense layer, kemudian menggunakan aktivasi Softmax pada Prediction Layer. Untuk model compile semua arsitektur menggunakan optimalisasi jenis ADAM.
Selama pengujian model berlangsung, hasil proses training atau pelatihan data agar terbentuk sebuah  model  yang  dapat  digunakan  pada  tahap  selanjutnya  yaitu  proses validation  atau testing. Dalam proses training ini terdapat dua parameter penilaian yakni nilai accuracy dan loss. Accuracy merupakan nilai model prediksi yang benar, sedangkan nilai loss merupakan nilai model yang memprediksi keliru. Apabila nilai prediksi dari model bisa dikatakan sempurna maka  nilai loss  yang  diperoleh  harus  mendekati  0  atau  bernilai  sama  dengan  0  dan  nilai accuracy yang diperoleh harus mendekati 1 atau bernilai sama dengan 1. Tujuan dari training model  dalam  penelitian  ini  untuk  mencari  nilai accuracy  yang  tinggi  dan  tidak  terjadi underfitting ataupun overfitting. Dalam penelitian ini semua pelatihan model dilakukan dengan memakai data  training  sebanyak  4800  gambar  dan  data  validation  sebanyak  600  gambar dengan base  model  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  dense  layer  25,  50,  75  dan  100, menggunakan 30 epoch, batch size 5 dan gambar berukuran 128x128 pixel. Dalam pencarian skema  model  hasil  grafik  performa  akurasi  train  dan  validasi  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 dibawah ini.

## Tabel 1. Skema Pencarian Arsitektur dan Hasil Training
Model Arsitektur Akurasi Val Akurasi Model 1 VGG16 dense layer 25 0,9812 0,95 Model 2 VGG16 dense layer 50 0,9819 0,9167 Model 3 VGG16 dense layer 75 0,997 0,9583 Model 4 VGG16 dense layer 100 1 0,9667 Model 5 ResNet50 dense layer 25 0,931 0,8792 Model 6 ResNet50 dense layer 50 0,9903 0,9646 Model 7 ResNet50 dense layer 75 0,9986 0,9708 Model 8 ResNet50 dense layer 100 0,994 0,9708 Model 9 VGG16 + LSTM dense layer 25 0,3727 0,3792 Model 10 VGG16 + LSTM dense layer 50 0,4833 0,4146 Model 11 VGG16 + LSTM dense layer 75 0,3903 0,3812 Model 12 VGG16 + LSTM dense layer 100 0,4262 0,3875 Model 13 ResNet50 + LSTM dense layer 25 0,3072 0,3396 Model 14 ResNet50 + LSTM dense layer 50 0,4178 0,3812 Model 15 ResNet50 + LSTM dense layer 75 0,415 0,4375 Model 16 ResNet50 + LSTM dense layer 100 0,3088 0,3042
Dari  Tabel  1  dapat  dilihat  untuk  hasil  pengujian  grafik  performa  skema  akurasi  tertinggi diperoleh  model  4  dengan  arsitektur  VGG dense  layer  100  dan  akurasi  terendah  diperoleh model 16 dengan arsitektur ResNet50 + LSTM dense layer 100.
Hasil dari pelatihan atau training setiap model disimpan menjadi file dengan format .h5 yang kemudian dapat dilanjutkan untuk pengujian model. Berikut adalah tabel rincian penggunaan memori pada setiap model. Diperoleh penggunaan memori yang paling sedikit adalah model 2 dengan arsitektur VGG16 dense layer 50 dan yang paling besar dalam penggunaan memori adalah model 8 dengan arsitektur ResNet50 dense layer 100.
Tabel 2. Penggunaan Memori Model Model Arsitektur Penggunaan Memori Model 1 VGG16 dense layer 25 61.4 MB Model 2 VGG16 dense layer 50 60.9 MB Model 3 VGG16 dense layer 75 66.3 MB Model 4 VGG16 dense layer 100 68.8 MB Model 5 ResNet50 dense layer 25 105 MB Model 6 ResNet50 dense layer 50 114 MB Model 7 ResNet50 dense layer 75 124 MB Model 8 ResNet50 dense layer 100 134 MB Model 9 VGG16 + LSTM dense layer 25 59 MB Model 10  VGG16 + LSTM dense layer 50 59.1 MB Model 11  VGG16 + LSTM dense layer 75 59.2 MB Model 12  VGG16 + LSTM dense layer 100 59.4 MB Model 13  ResNet50 + LSTM dense layer 25 94.7 MB Model 14  ResNet50 + LSTM dense layer 50 94.8 MB Model 15  ResNet50 + LSTM dense layer 75 95 MB Model 16  ResNet50 + LSTM dense layer 100 95.2 MB

## 3.2 Hasil Pengujian Model
Setelah proses pelatihan atau training dilakukan kemudian dilakukan pengujian model atau testing  dengan  menggunakan Confusion  matrix  pada  masing-masing  model.  Pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset baru yang tidak di training. Data testing sendiri terdiri dari 5 kategori yaitu Bukan Daun, Daun Bercak, Daun Berlubang, Daun Busuk dan Daun Sehat yang  masing-masing  kategori  terdiri  120  gambar  dengan  ukuran  128x128 pixel  sehingga jumlah total data test sebanyak 600 gambar.
Perolehan  nilai confusion matrix dari masing-masing model yang terdiri dari nilai  precision, recall, accuracy dan f1-score. dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Model Confusion Matrix Model Arsitektur Precision Recall Accuracy F1- Score Model 1 VGG16 dense layer 25 0.82 0.82 0.82 0.81 Model 2 VGG16 dense layer 50 0.82 0.80 0.80 0.80 Model 3 VGG16 dense layer 75 0.87 0.86 0.86 0.86 Model 4 VGG16 dense layer 100 0.86 0.85 0.85 0.85 Model 5 ResNet50 dense layer 25 0.77 0.70 0.70 0.68
Model 6 ResNet50 dense layer 50 0.83 0.81 0.81 0.81 Model 7 ResNet50 dense layer 75 0.80 0.74 0.74 0.73 Model 8 ResNet50 dense layer 100 0.84 0.81 0.81 0.81 Model 9 VGG16 + LSTM dense layer 25 0.33 0.32 0.32 0.31 Model 10 VGG16 + LSTM dense layer 50 0.34 0.34 0.34 0.34 Model 11 VGG16 + LSTM dense layer 75 0.34 0.34 0.34 0.33 Model 12 VGG16 + LSTM dense layer 100 0.21 0.24 0.24 0.21 Model 13 ResNet50 + LSTM dense layer 25 0.34 0.32 0.32 0.30 Model 14 ResNet50 + LSTM dense layer 50 0.32 0.32 0.32 0.32 Model 15 ResNet50 + LSTM dense layer 75 0.31 0.31 0.31 0.30 Model 16 ResNet50 + LSTM dense layer 100 0.32 0.29 0.28 0.23
Dari tabel 3 menunjukkan hasil dari confusion matrix dari 16 model yang telah dicoba. Diantara 16 model tersebut memiliki nilai precision, recall, accuracy dan f1-score yang berbeda-beda berdasarkan arsitekturnya. Model 3 dengan arsitektur VGG16 dense layer 75 memperoleh nilai tertinggi dengan nilai precision 0.87, recall 0.86, accuracy 0.86 dan f1-score 0.86, kemudian model 4 dengan arsitektur VGG16 dense layer 100 berada di urutan kedua setelah model 3 dengan  nilai precision  0.86,  recall  0.85,  accuracy  0.  85  dan  f1-score  0.  85.  Untuk  hasil confusion matrix terendah adalah model 12 dengan arsitektur VGG16 + LSTM dense layer 100 dengan nilai precision 0.21, recall 0.24, accuracy 0.24 dan f1-score 0.21.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini berhasil mengklasifikasikan penyakit daun kentang yang terdiri dari 5 kategori yaitu Bukan Daun, Daun Bercak, Daun Berlubang, Daun Busuk dan Daun Sehat menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dan  metode  Recurrent  Neural Network (RNN). Penerapan model yang digunakan arsitektur VGG16, ResNet50, VGG16-LSTM dan Resnet50-LSTM. Semua arsitektur menggunakan aktivasi RelU pada Dense layer 25, 50, 75 dan 100, kemudian menggunakan aktivasi Softmax pada Prediction Layer. Untuk model compile semua arsitektur menggunakan optimalisasi jenis ADAM. Hasil kinerja model terbaik diperoleh model 3 dengan arsitektur VGG16 dense layer 75 memperoleh nilai tertinggi dengan nilai precision 0.87, recall 0.86, accuracy 0.86 dan f1-score 0.86 dengan penggunaan memori sebesar  66.3  MB.  Sedangkan  untuk  kinerja  model  terendah  diperoleh  model  12  dengan arsitektur VGG16 + LSTM dense layer 100 dengan nilai precision 0.21, recall 0.24, accuracy 0.24 dan f1-score 0.21 dengan penggunaan memori sebanyak 59.4 MB. Nilai confusion matrix rendah  disebabkan  karena  model  yang  menggunakan  LSTM  perlu  adanya  penambahan dataset yang bervariasi dan lebih banyak sehingga terjadi underfitting.

## DAFTAR RUJUKAN
Aditya, Yanuar R.. (2018). Recurrent Neural Network (RNN). Universitas Gadjah Mada Menara Ilmu Machine Learning. Retrieved February 20, 2022
(https://machinelearning.mipa.ugm.ac.id/2018/07/01/recurrent-neural-network-rnn/).
Al-Amin, Md, Tasfia Anika Bushra, and Md Nazmul Hoq. (2019). Prediction of Potato Disease from  Leaves  Using  Deep  Convolution  Neural  Network  towards  a  Digital  Agricultural System. 1st International Conference on Advances in Science, Engineering and Robotics Technology 2019, ICASERT 2019 2019(Icasert), (pp. 1 – 5). doi: 10.1109/ICASERT.2019.8934933.
Alzubaidi,  Laith,  Jinglan  Zhang,  Amjad  J.  Humaidi,  Ayad  Al-Dujaili,  Ye  Duan,  Omran  Al- Shamma, J. Santamaría, Mohammed A. Fadhel, Muthana Al-Amidie, and Laith Farhan. (2021). Review of Deep Learning: Concepts, CNN Architectures, Challenges, Applications, Future Directions. Vol. 8. Springer International Publishing.
Asif,  Md  Khalid  Rayhan,  Md  Asfaqur  Rahman,  and  Most  Hasna  Hena.  (2020).  CNN  Based Disease  Detection  Approach  on  Potato  Leaves. Proceedings  of  the  3rd  International Conference  on  Intelligent  Sustainable  Systems,  ICISS  2020,  (pp.  428 – 32).  doi: 10.1109/ICISS49785.2020.9316021.
Bean, John C. (n.d.) “Arsitektur Neural Network.” Book Architectural Neural Network.
BPS. (2020). Luas Panen Dan Produksi Kentang 2018-2020.
Cheng,  Danni,  and  Manhua  Liu.  (2017) .  “Combining  Convolutional  and  Recurrent  Neural Networks  for  Alzheimer’s  Disease  Diagnosis  Using  PET  Images. IST  2017  -  IEEE International  Conference  on  Imaging  Systems  and  Techniques,  Proceedings  2018- Janua(Mci), (pp. 1 – 5). doi: 10.1109/IST.2017.8261461.
Fakhri, Iman Nur, Jondri, and Rian Febrian Umbara. (2019). Analisis Sentimen Pada Kuisioner Kepuasan  Terhadap  Layanan  Dan  Fasilitas  Kampus  Universitas  Dengan  Menggunakan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM). E-Proceeding of Engineering, 6(2), 8682 – 91.
Hanifa, Aini, Sugih Ahmad Fauzan, Muhammad Hikal, and Muhammad Bahrul Ashfiya. (2021).
Perbandingan  Metode  LSTM  Dan  GRU  (RNN)  Untuk  Klasifikasi  Berita  Palsu  Berbahasa Indonesia. Dinamika Rekayasa, 17(1), 33. doi: 10.20884/1.dr.2021.17.1.436.
Ilahiyah, Sarirotul, and Agung Nilogiri. (2018). Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network. JUSTINDO (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi Indonesia), 3(2), 49 – 56.
Izudin,  Azam.  (2021).  Potensi  Ekpor  Dan  Produksi  Kentang  Indonesia  Menuju  Modern.
Retizen.Republika.Co.Id. Retrieved January 4, 2022
(https://retizen.republika.co.id/posts/14518/potensi-ekpor-dan-produksi-kentang- indonesia-menuju-modern).
Junaedi,  Fadlur  dan  Rochmandan  Hartarto.  (2020).  Implementasi  Transfer  Learning  Untuk Identifikasi Ordo Tumbuhan Melalui Daun. 1(6), 672 – 79.
Lee, Soojin, Ramy Hussein, and Martin J. McKeown. (2019). A Deep Convolutional-Recurrent Neural Network Arc hitecture for Parkinson’s Disease EEG Classification. GlobalSIP 2019 - 7th IEEE Global Conference on Signal and Information Processing, Proceedings, (pp. 14 – 17). doi: 10.1109/GlobalSIP45357.2019.8969309.
Mahmud, Kamal Hasan, Adiwijaya, and Said Al Faraby. (2019). Prosiding Klasifikasi Citra Multi- Kelas Menggunakan  Convolutional Neural Network. E-Proceeding of Engineering, 6(1), 2127 – 36.
Rozaqi, Abdul Jalil, Andi Sunyoto, and M. rudyanto Arief. (2021). Deteksi Penyakit Pada Daun Kentang Menggunakan Pengolahan Citra Dengan Metode Convolutional Neural Network. Creative Information Technology Journal, 8(1), 22. doi: 10.24076/citec.2021v8i1.263.