Diterima 12 Mei 2023 Direvisi 28 Mei 2023 Diterima untuk publikasi 30 Mei 2023

## Klasifikasi Citra Penyakit Daun Cabai Rawit Dengan Menggunakan CNN Arsitektur AlexNet dan SqueezeNet
1, 2, 3 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
Jl. Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya Telp. (031) 8706369, Fax. (031) 8706372 Email: 1* fahmiad48@gmail.com, 2* fettyanggraeny.if@upnjatim.ac.id,
3* hendra.maulana.if@upnjatim.ac.id
Abstrak. Cabai rawit  merupakan  salah  satu  sektor  komoditas holtikultura  yang ada  di  Indonesia.  Salah  satu  penyebab  penurunan  produksi  cabai  rawit  adalah adanya penyakit yang terdapat pada bagian tanaman cabai rawit, salah satu bagian yang  terserang  adalah  bagian  daun.  Klasifikasi  jenis  penyakit  pada  daun  cabai rawit dalam skala besar diperlukan teknologi yang dapat membantu mengatasi hal tersebut  dengan mengunakan teknologi  pengolahan  citra  digital  yang  cepat dan akurat  dengan  menggunakan  CNN  serta  penggunaan  arsitektur  AlexNet  dan SqueezeNet sebagai salah satu contoh metode dalam teknologi tersebut. Tingkat akurasi  yang  didapat  dari  arsitektur  SqueezeNet  dan  AlexNet  memiliki  hasil akurasi  yang  berbeda  dimana  SqueezeNet  memiliki  nilai  85%  dan  AlexNet memiliki nilai 90% yang dimana AlexNet memiliki nilai yang sangat baik.
Kata  kunci: Penyakit  daun  cabai  rawit,  Pengolahan  Citra  Digital,  CNN,  AlexNet, SqueezeNet.

## 1 Pendahuluan
Cabai rawit atau disebut juga sebagai Capsicum frutescens L. merupakan salah satu sektor komoditas holtikultura yang ada di Indonesia[1]. Salah satu penyebab penurunan  produksi  cabai  rawit  adalah  adanya  penyakit  yang  terdapat  pada bagian  daun  tanaman  cabai  rawit.  Untuk  melakukan  klasifikasi  jenis  penyakit pada  daun  cabai  rawit  dalam  skala  besar  diperlukan  teknologi  yang  dapat membantu  mengatasi  hal  tersebut  dengan  melakukan  klasifikasi  jenis  penyakit pada  daun  cabai  rawit  dengan  menggunakan  citra  secara  cepat  dan  akurat. Teknologi  tersebut  merupakan  jenis Machine  Learning dengan  algoritma deep learning yang  mampu  merancang  data  citra  dua  dimensi  yaitu  metode Convolutional Neural Network (CNN)[2]. Metode ini selain mampu merancang juga dapat mengklasifikasikan jenis citra.
Salah satu jenis deep learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN), yang dikembangkan dari Multilayer Percepton (MLP) dan kemudian dirancang untuk memproses data dalam dua dimensi, seperti gambar atau suara[3]. CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena tingkat jaringan yang dalam dan banyak diimplementasikan  ke  dalam  data  citra.  Definisi  dari  konvolusi  yaitu  istilah
matematis yang bermakna mengaplikasikan suatu fungsi pada output fungsi lain secara berulang dan menghasilkan feature map [4]. Fungsi dari konvolusi adalah untuk  mengekstrak fitur citra[5]. Metode CNN terus mengalami perkembangan dari awal mulanya pada tahun 1998 dengan menggunakan arsitektur LeNet [6], kemudian  disusul  dengan  keberhasilan  dari  arsitektur  AlexNet  pada  tahun 2012[7], ResNet pada tahun 2015[8], GoogleNet[9], SqueezeNet[10], dan lain- lain di  mana di  masa yang akan  mendatang terdapat jenis arsitektur yang lebih baik lagi.
Hasil  dari  penelitian  ini  yang  diharapkan  adalah  untuk  memberikan  gambaran klasifikasi  citra  secara  digital  pada  penyakit  daun  cabai  dengan  menggunakan Convolutional Neural Network sehingga dapat bermanfaat bagi penulis dan juga bermanfaat bagi sektor pertanian khususnya pada komoditas holtikultura.

## 2 Metode Penelitian
Pada tahapan ini menggunakan dataset citra dari setiap penyakit pada daun cabai rawit yang berjumlah 1000 data yang didapat dari internet.
Dataset tersebut akan diproses  melalui tahap pelatihan dan pengujian.  Tahapan awal untuk menyelesaikan penelitian yang dilakukan dengan mengumpulkan data yang diperlukan yaitu dengan melakukan tahap pelatihan, lalu tahap berikutnya dilanjut dengan memasukkan  data latih, pra-proses dengan  menambahkan label pada setiap data dan merubah ukuran citra, perancangan CNN, dan bobot optimal. Tahap  selanjutnya  yaitu  tahap  pengujian  dengan  proses  memasukkan  data  uji, pra-proses,  pengujian  CNN,  yang  kemudian  hasil  klasifikasi  CNN  dengan menggunakan bobot optimal yang didapat dari hasil tahap pelatihan.

## 2.1 Pra-proses
Pra-proses  merupakan  langkah  pertama  sebelum  melakukan  proses  klasifikasi. Pada  tahap  ini  dilakukan  perubahan  ukuran  citra  dengan  ukuran  yang  simetris serta dilakukan proses pelabelan data. Semakin tinggi ukuran citra, maka semakin berat  dalam  melakukan  proses,  namun  data  yang  didapatkan  pada  gambar semakin  besar  dan  sangat  berpengaruh  terhadap  akurasi  yang  didapat.  Untuk penelitian ini menggunakan gambar dengan ukuran 128 x 128 piksel agar dapat mengetahui apakah hasil dari gambar tersebut dapat diketahui atau tidak.

## 52  Fahmi Anugrah Danendra, Fetty Tri Anggraeny, Hendra …

## 2.2 Perancangan Alur CNN
Mulai
Selesai
Proses memuat dataset
Proses memuat library Proses memuat model arsitektur Memasukkan Dataset ke dalam arsitektur Pre- processing Proses Validasi model Menampilkan grafik akurasi & loss dengan matpltlib Pengujian model dengan menggunakan data acak Menampilkan persentase akurasi arsitektur
Gambar 1. Alur Perancangan CNN
Gambar 1. menjelaskan bagaimana proses tahapan dari CNN, .  Langkah pertama dari  tahap  tersebut  adalah  memuat dataset lalu  memuat library yang  akan digunakan,  kemudian  berlanjut  pada  proses  memuat  model.  Untuk  model  yang digunakan  yaitu  SqueezeNet  dan  AlexNet  dengan  512  neuron  dan  5  kelas. Sebelum  melakukan proses training , diperlukan pre-processing atau tahap pra- proses yang kemudian dilanjutkan melakukan proses training model CNN setelah itu  melakukan proses  validasi  model, kemudian  menampilkan  grafik akurasi  & grafik loss dengan menggunakan matplotlib, proses selanjutnya yaitu melakukan proses pengujian model menggunakan data acak, lalu tahap akhir pada rancangan ini yaitu menampilkan persentase akurasi arsitektur dan selesai.

## 2.3 SqueezeNet

## Gambar 2. Arsitektur SqueezeNet
Gambar 2. merupakan struktur arsitektur dari Squeezenet yang merupakan salah satu jenis arsitektur jaringan syaraf tiruan yang menggunakan CNN. SqueezeNet sanggup  menggapai  akurasi  AlexNet  (pemenang  ImageNet  classification  task 2012) dengan parameter 50 kali lebih sedikit serta waktu pelatihan 2 kali lebih cepat[11].
SqueezeNet  banyak  mengubah  susunan  konvolusi  3x3  dengan  1x1  serta  filter yang lebih sedikit untuk mengecilkan ukuran activation map ( squeeze ). Metode reduksi  dimensi  ini  pertama  kali  dikenalkan  dalam  model Network  In  Network (NIN)[12].

## 2.4 AlexNet
Gambar 3. Arsitektur AlexNet

## 54  Fahmi Anugrah Danendra, Fetty Tri Anggraeny, Hendra …
Pada  Gambar  3.  merupakan  struktur  arsitektur  dari  AlexNet.  AlexNet  adalah jaringan saraf kompleks dengan 60 juta parameter dan 650.000 neuron. AlexNet meningkatkan kapasitas pembelajaran dengan meningkatkan kedalaman jaringan dan  menerapkan  strategi  pengoptimalan  multi  -  parameter[13].  Secara  khusus, untuk  mengatasi  masalah  bahwa  fungsi  aktivasi  tradisional  (termasuk  fungsi logistik,  tanh,  dan  arctan)  sering  terjebak  dalam  penghilangan  gradien  jaringan dalam,  Krizhevsky  menggunakan Rectified  Linear  Unit (ReLU)  sebagai  fungsi aktivasi baru.

## 2.5 Skenario Uji Coba
Skenario  uji  coba  dilakukan  agar  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan  target yang akan dicapai, skenario uji coba yang dilakukan pada penelitian ini adalah :
1. Melakukan pengujian data latih, data validasi, dan  data uji berupa citra penyakit daun keriting, penyakit daun kuning, dan daun yang sehat pada daun cabai rawit yang berjumlah 722 gambar pada data latih, 128 gambar pada data validasi, dan 150 gambar pada data uji.
2. Memberikan  parameter  dengan  jumlah  objek  kelas  sebanyak  5,  ukuran dimensi citra latih sebesar 128x128 piksel dan jumlah convolution layer sebanyak 36. dan variabel uji coba pada CNN yang dijelaskan pada Tabel 1. untuk mendapatkan hasil yang optimal.
3. Memberikan  Arsitektur  SqueezeNet  dan  AlexNet  pada  CNN  dengan variabel  uji  coba  yang  terdiri  dari epoch sebesar  32, batch  size sebesar 16, learning rate & weight decay sebesar 0.0001. Untuk persentase data latih  dan  validasi  sebesar  85%  serta  data  uji  sebesar  15%.  Untuk optimizer  menggunakan  ADAM  serta  fungsi  aktivasi  menggunakan Softmax
4. Mendapatkan  tingkat  akurasi  dari  hasil  data  latih  dan  validasi.  Lalu menampilkan hasil data uji.
3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Implementasi SqueezeNet
Alur  kerja  SqueezeNet  adalah  menggunakan  satu convolution  layer dengan kernel 7x7, stride 2, dan aktivasi ReLU dan dikombinasikan dengan max pooling yang  lalu  diikuti 8 Fire Module yang  hanya  memiliki  stride 1x1. Pada tahapan akhir  model  ini  yaitu  saat  klasifikasi  hanya  menggunakan  1  layer  yang menggunakan convolution  layer dengan  aktivasi  ReLU  dan  ditutup  dengan Average  Pooling  (AdaptiveAvgPool2d).  Untuk  hasil  dari  model  arsitektur SqueezeNet dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Arsitektur CNN SqueezeNet
Kernel Size Stride Padding Dilation Aktivasi Input Channel In Out Conv2d 3 7, 7 2, 2 - - ReLU 96 Max Pooling - 3 2 0 1 - - Fire1 Conv2d 96 1, 1 1, 1 - - ReLU 16 Conv2d 16 1, 1 1, 1 - - ReLU 64 Conv2d 16 3, 1 1, 1 1, 1 - ReLU 64 Fire2 Conv2d 128 1, 1 1, 1 - - ReLU 16 Conv2d 16 1, 1 1, 1 - - ReLU 64 Conv2d 16 3, 1 1, 1 1, 1 - ReLU 64 Fire3 Conv2d 128 1, 1 1, 1 - - ReLU 32 Conv2d 32 1, 1 1, 1 - - ReLU 128 Conv2d 32 3, 1 1, 1 1, 1 - ReLU 128 Max Pooling - 3 2 0 1 - - Fire4 Conv2d 256 1, 1 1, 1 - - ReLU 32 Conv2d 32 1, 1 1, 1 - - ReLU 128 Conv2d 32 3, 1 1, 1 1, 1 - ReLU 128 Fire5 Conv2d 256 1, 1 1, 1 - - ReLU 48 Conv2d 48 1, 1 1, 1 - - ReLU 192 Conv2d 48 3, 1 1, 1 1, 1 - ReLU 192 Fire6 Conv2d 384 1, 1 1, 1 - - ReLU 48 Conv2d 48 1, 1 1, 1 - - ReLU 192
Conv2d 48 3, 1 1, 1 1, 1 - ReLU 192 Fire7 Conv2d 384 1, 1 1, 1 - - ReLU 64 Conv2d 64 1, 1 1, 1 - - ReLU 256 Conv2d 64 3, 1 1, 1 1, 1 - ReLU 256 Max Pooling - 3 2 0 1 - - Fire8 Conv2d 384 1, 1 1, 1 - - ReLU 64 Conv2d 64 1, 1 1, 1 - - ReLU 256 Conv2d 64 3, 1 1, 1 1, 1 - ReLU 256 Classifier Conv2d 512 1, 1 1, 1 - - ReLU 1000 Adaptive Average Pool2d (1,1) Trainable Parameter = 134.7M

## 3.2 Implementasi AlexNet
Alur kerja pada AlexNet adalah ekstrasi fitur dengan menggunakan Conv2d yang kemudian  diaktivasi  melalui  ReLU  dan  dikombinasikan  dengan max  pooling . Pada  bagian classifier bertujuan  untuk  mengklasifikasi  dengan  menggunakan fully connected dengan aktivasi ReLU. Setelah melewati lapisan ini, maka akan memasuki  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  aktivasi softmax .  Proses keseluruhan dengan menggunakan arsitektur ini menggunakan lebih dari 61 juta parameter  yang  digunakan  untuk  proses  pelatihan.  Untuk  hasil  dari  model arsitektur AlexNet dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 2. Arsitektur CNN AlexNet
Kernel Size Stride Padding Dilation Aktivasi Input Channel In Out Conv2d 3 11, 11 4, 4 2, 2 - ReLU 64 Max Pooling - 3 2 0 1 - - Conv2d 64 5, 5 1, 1 2, 2 - ReLU 192 Max Pooling - 3 2 0 1 - - Conv2d 192 3, 3 1, 1 1, 1 1, 1 ReLU 384
Conv2d 384 3, 3 1, 1 1, 1 1, 1 ReLU 256 Conv2d 256 3, 3 1, 1 1, 1 1, 1 ReLU 256 Max Pooling - 3 2 0 1 - - Classifier FC 9216 Dropout p = 0.5 ReLU 4096 FC 9216 Dropout p = 0.5 ReLU 4096 Linear 4096 - ReLU 1000 Linear 512 - - 3 Trainable Parameter = 61M

## 3.3 Pelatihan Model
Untuk tahap pelatihan model akan menunjukkan jumlah epoch yang digunakan. Hasil dari pelatihan tersebut berupa grafik akurasi ( train dan val ) dan grafik loss ( train dan val ) dan waktu yang dibutuhkan pada setiap pemrosesan epoch . Untuk setiap  model  arsitektur  memiliki  waktu  eksekusi epoch dengan  durasi  yang berbeda meskipun jumlah epoch dan batch size yang sama yaitu dengan jumlah epoch sebanyak 32 dan jumlah batch size sebanyak 16.

## Gambar 4. Waktu tempuh iterasi arsitektur SqueezeNet
Untuk  model SqueezeNet seperti pada Gambar 4.  membutuhkan  waktu dengan durasi rata – rata 24 menit yang ditunjukkan pada gambar 4. dengan jumlah epoch sebanyak 32 dan jumlah batch size sebanyak 16.

## Gambar 5. Waktu tempuh iterasi arsitektur AlexNet
Untuk model AlexNet seperti pada Gambar 5.membutuhkan waktu dengan durasi rata  –  rata  38  menit  yang  ditunjukkan  pada  gambar  5.  dengan  jumlah epoch sebanyak 32 dan jumlah batch size sebanyak 16.

## 58  Fahmi Anugrah Danendra, Fetty Tri Anggraeny, Hendra …
Gambar 6. Grafik akurasi dan loss pada arsitektur SqueezeNet Pada  Gambar  6.  dijelaskan  bahwa  hasil  grafik  dari  pelatihan  model  dengan menggunakan  arsitektur  SqueezeNet  dan  menggunakan learning  rate sebesar 0.0001 yang terdiri  dari grafik akurasi dan  grafik loss menunjukkan  hasil  yang bagus dan stabil untuk sistem pembelajarannya.
Gambar 7. Grafik akurasi dan loss pada arsitektur AlexNet Pada  Gambar  7.  dijelaskan  bahwa  hasil  grafik  dari  pelatihan  model  dengan menggunakan model arsitektur AlexNet dan menggunakan learning rate sebesar 0.0001 yang terdiri  dari grafik akurasi dan  grafik loss menunjukkan  hasil  yang bagus dan stabil untuk sistem pembelajarannya.
Tahapan selanjutnya yang dilakukan setelah dilakukan tahapan pelatihan model yaitu tahapan pengujian model. Pada proses tahap ini, model menghasilkan nilai akurasi.  Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi,  maka  nilai  data  yang  benar  dibagi dengan nilai total data uji lalu dikali 100%. Maka nilai akurasi dapat ditampilkan dari sebuah model CNN yang dilakukan dalam tahap pengujian.

## 3.4 Evaluasi Model
Pada penelitian ini, hasil implementasi dari arsitektur SqueezeNet dan  AlexNet yang  kemudian  dapat  mengklasifikasikan  objek.  Hasil  dari  klasifikasi  tersebut berupa citra yang berukuran 128 x 128 piksel yang kemudian diberi label. Untuk hasil yang benar akan diberi label dengan tulisan berwana hijau dan  untuk hasil yang salah akan diberi label dengan tulisan berwarna merah. Hasil tersebut dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil klasifikasi
Untuk hasil akurasi pada model arsitektur SqueezeNet yang sesuai pada Gambar 9.  tersebut  berhasil  mengklasifikasikan  127  gambar  dari  150  gambar  yang diujikan  dan  gagal  mengklasifikasikan pada 23 gambar sehingga  menghasilkan akurasi  sebesar  85%.  Sedangkan  untuk  hasil  akurasi  pada  model  arsitektur AlexNet yang sesuai pada Gambar 10. tersebut berhasil mengklasifikasikan 135 gambar  dari  150  gambar  yang  diujikan  dan  gagal  mengklasifikasikan  pada  15 gambar sehingga menghasilkan akurasi sebesar 90%.
Gambar 9. Hasil performance metrics SqueezeNet
Gambar 10. Hasil performance metrics AlexNet

## 60  Fahmi Anugrah Danendra, Fetty Tri Anggraeny, Hendra …

## 4 Kesimpulan
Kesimpulan  yang  berdasarkan  dari  percobaan  dalam  tahap  pelatihan  dan pengujian pada penelitian ini menggunakan dataset sejumlah 1000 gambar yang diambil  dari  internet  yang  kemudian  dapat  disimpulkan  bahwa Dataset yang dilatih  dan  diuji  dengan  menggunakan  arsitektur  AlexNet  dengan  nilai epoch sebanyak 32, batch size sebanyak 16, learning rate & weight decay dengan nilai 0.0001  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  90%  yang  dimana  nilai  akurasi  tersebut lebih  baik  daripada  arsitektur  SqueezeNet  yang  memiliki  nilai  akurasi  sebesar 85% dengan nilai parameter dan variabel yang sama.

## 5 Referensi
[1] Mukarlina,  S.  K.,  &  Rianti,  R.  (2010).  Uji  Antagonis  Trichoderma  harzianum Terhadap Fusarium spp. Penyebab Penyakit Layu pada Tanaman Cabai (Capsicum annum) Secara In Vitro. Jurnal Fitomedika.
[2] Ridho  Aji  Pangestu,  Basuki  Rahmat,  &  Fetty  Tri  Anggraeny.  (2020). Implementasi  Algoritma  CNN  Untuk  Klasifikasi  Citra  Lahan  Dan  Perhitungan Luas. Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi (JIFoSI) , 1(1), 166–174.
[3] Ilahiyah, S., & Nilogiri, A. (2000). Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan  Citra  Daun  Menggunakan  Convolutional  Neural Network. 49–56.
[4] Irfansyah,  D.,  Mustikasari,  M.,  &  Suroso,  A.  (2021).  Arsitektur  Convolutional Neural  Network  (CNN)  Alexnet  Untuk  Klasifikasi  Hama  Pada  Citra  Daun Tanaman Kopi. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT), 6(2), 87–92.
http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/2802
[5] Putra, E., & Suartika, W. (2016). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural  Network  (CNN)  pada  Caltech  101.  Jurnal  Teknik  ITS,  5(1).
https://doi.org/10.12962/j23373539.v5i1.15696
[6] Setiawan,  W.  (2020).  Perbandingan  Arsitektur  Convolutional  Neural  Network Untuk Klasifikasi Fundus. Jurnal Simantec, 7(2), 48–53. https://doi.org/10.21107/simantec.v7i2.6551
[7] Krizhevsky,  A.,  Sutskever,  I.,  &  Hinton,  G. E.  (2012).  ImageNet  Classification with Deep Convolutional Neural Networks. 1–9.
[8] He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition  Kaiming.  Indian  Journal  of  Chemistry  -  Section  B  Organic  and Medicinal Chemistry, 45(8), 1951–1954. https://doi.org/10.1002/chin.200650130
[9] Szegedy,  C.,  Vanhoucke,  V.,  &  Ioffe,  S.  (2015).  Rethinking  the  Inception Architecture for Computer Vision Christian.
[10] Iandola, F. N., Han, S., Moskewicz, M. W., Ashraf, K., Dally, W. J., & Keutzer, K.  (2016).  SqueezeNet:  AlexNet-level  accuracy  with  50x  fewer  parameters and <0.5MB model size. 1–13. http://arxiv.org/abs/1602.07360
[11] Wu, Z., Shen, C., & van den Hengel, A. (2019). Wider or Deeper: Revisiting the ResNet  Model  for  Visual  Recognition.  Pattern  Recognition,  90,  119–133. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.01.006
[12] Amin,  A.,  Sari,  Y.  A.,  &  Adinugroho,  S.  (2019).  Klon  Perilaku  Menggunakan Jaringan  Saraf  Tiruan  Konvolusional  Dalam  Game  SuperTuxKart.  Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas Brawijaya,  3(1),  866–875.  https://www.researchgate.net/profile/Yuita-Arum- Sari/publication/327822325_Klon_Perilaku_Menggunakan_Jaringan_Saraf_Tiru an_Konvolusional_Dalam_Game_SuperTuxKart/links/5ba6622aa6fdccd3cb6c50 c1/Klon-Perilaku-Menggunakan-Jaringan-Saraf-Tiruan-Konvolusional-D
[13] Khan,  A.,  Jamil,  M.,  Naz,  R.,  Humayun,  A.,  Ullah,  S.,  &  Jelani,  G.  (2020).
Investigation  of  Treatment  Regimen  of  the  Genital  Warts  Using  Various Chemotherapeutic Agents. Biomedical Sciences, 6(1), 1.
https://doi.org/10.11648/j.bs.20200601.11