## ANALISIS PERFORMA INCEPTIONV3 CONVOLUTIONAL NETWORK PADA KLASIFIKASI VARIETAS DAUN GRAPEVINE
Performance Analysis of InceptionV3 Convolutional Network Used for Grapevine Leaves Varieties Classification
Nurul Huda 1 , Adiyah Mahiruna 2 , Wellie Sulistijanti 3 , Rina Chandra Noor Santi 4
1,2,3 Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang Jl. Prof Dr.Hamka KM.1 Ngaliyan Kota Semarang Jawa Tengah, 4 Universitas Stikubank Semarang Jl. Tri Lomba Juang Mugassari Kota Semarang Jawa Tengah Nurul.huda@itesa.ac.id , adiyah.mahiruna@itesa.ac.id , wellie.sulistijanti@itesa.ac.id , r_chandra_ns@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRAK
Daun Grapevine digunakan dalam berbagai masakan tradisional di seluruh dunia. Mengenali berbagai jenis daun Grapevine menjadi semakin penting karena harga dan rasanya bervariasi. Akan tetapi, identifikasi jenis  daun  ini  secara  manual  akan  sulit  dan  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Sehingga,  beberapa penelitian  tentang  klasifikasi  daun  ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan  metode machine  learning . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  5  jenis  daun Grapevine menggunakan  arsitektur InceptionV3 yang  merupakan  salah  satu  arsitektur Convolutional  Neural  Network  (CNN) .  Dataset  yang digunakan adalah dataset publik yang terdiri dari 500 gambar, dimana untuk masing-masing kelas terdiri dari  100  gambar  yaitu  Ak  (100),  Ala  Idris  (100),  Buzgulu  (100),  Dimnit  (100),  Nazli  (100).  Tahapan pertama  dari  penelitian  ini  dengan  cara  membagi  dataset  menjadi  data  training  dan  data  testing. Prosentase  data  training  sebesar  80%  (400  gambar)  dan  data  testing  20%  (100  gambar).  Tahapan selanjutnya  dengan  melakukan preprocessing gambar,  dimulai  dengan  augmentasi  gambar  kemudian merubah ukuran gambar menjadi 300x300 pixel. Hasil dari preprocessing gambar inilah yang digunakan untuk  uji  coba  model.  Jika  peneliti  sebelumnya  mengusulkan  model  berbasis Densenet-30 dan menghasilkan akurasi 98%, peneltian ini dengan menggunakan model InceptionV3 Convolutional Network berhasil mencapai akurasi sebesar 99.5%.
Kata kunci: varietas daun grapevine, InceptionV3, Klasifikasi, Image Processing

## ABSTRACT
Grapevine leaves are used in various traditional dishes around the world. Recognizing the different types of grapevine leaves is becoming increasingly important as prices and tastes vary. However, identifying this type of leaf manually would be difficult and would take a long time. Thus, several studies on leaf classification were carried out by utilizing the machine learning method. This study aims to classify 5 types of grapevine leaves using the InceptionV3 architecture, which is one of the Convolutional Neural Network (CNN) architectures. The dataset used is a public dataset consisting of 500 images, where each class consists of 100 images namely Ak (100), Ala Idris (100), Buzgulu (100), Dimnit (100), Nazli (100). The first stage of this research is by dividing the dataset into training data and testing data. The percentage of training data is 80% (400 images) and 20% testing data (100 images). The next step is to do image pre-processing, starting with image augmentation and then resizing the image to 300x300 pixels. The results of this image pre-processing are used for model testing. If  the  previous  researcher  proposed  a  Densenet-30  based  model  and  produced  an  accuracy  of  98%,  this research using the InceptionV3 Convolutional Network model managed to achieve an accuracy of 99.5%. Keywords: grapevine leaves varieties, InceptionV3, Classification, Image Processing
Pendahuluan Karena keragaman spesiesnya, identifikasi daun merupakan  bidang  penelitian  yang  menarik.
Daun sering digunakan untuk mengidentifikasi tanaman  karena  menyediakan  berbagai  data yang  tersedia  dalam  koleksi  referensi  botani
dan paling mudah diperoleh dalam penyelidikan lapangan.
Daun tanaman lebih baik diklasifikasikan karena daun dapat mengidentifikasi  sifat  spesifik  tanaman.  Daun grapevine sering  digunakan  dalam  masakan tradisional, varietas dan harganya beragam dan sulit  dibedakan  secara  kasat  mata.  Sehingga identifikasi  menggunakan  metode machine learning ,  dianggap  dapat  menyelesaikan permasalahan tersebut. Untuk mengklasifikasikan  daun  anggur,  digunakan model  CNN  DenseNet-30  berdasarkan dataset  publik  yang  terdiri  dari  500  gambar dengan  5  kelas  berbeda.  Selain  itu  metode augmentasi seperti flip horizontal, flip vertical, pertajam kontras, kecerahan acak,dan pertajam gambar  dilakukan  untuk  menambah  data training.  Model  ini  mencapai  akurasi  98% (Ahmed et al., 2023). Daun anggur diduga kaya akan  senyawa  bioaktif  dan  protein,  sehingga penelitian  varietas  daun  anggur  perlu  lebih dikembangkan lagi (Banjanin et al., 2021). Klasifikasi  daun  tanaman  merupakan  langkah kunci  untuk  memecahkan  masalah  umum seperti klasifikasi jenis, estimasi pertumbuhan, dan prediksi kesehatan. Algoritma otomatisasi klasifikasi  tanaman  berdasarkan  daunnya merupakan cara untuk mepercepat identifikasi. Algoritma klasifikasi daun untuk membedakan tanaman  memiliki  tiga  tahap  yaitu  pra- pemrosesan,  ekstraksi  fitur,  dan  klasifikasi. Pada tahap pre-processing, daun disegmentasi dari  background  menggunakan  segmentasi warna  kemudian  dinormalisasi.  Fitur  yang diekstraksi meliputi morfologi, Fourier Descriptor (FD),  dan Shape  Defining  Features (SDF).  Fitur-fitur  tersebut  merupakan  input vektor dalam jaringan syarat tiruan (JST) pada tahap klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan akurasi 96% untuk klasifikasi 817 sampel daun dari  14  pohon  buah  yang  berbeda  (Aakif  & Khan, 2015). Penyajian pendekatan baru untuk mendeteksi  dan  mendiagnosis  daun  mangga pernah dilakukan, dengan menggunakan model klasifikasiVGGnet  dan  beberapa  fitur  seperti warna  daun,  venasi,  kondisi  tangkai  daun,
bentuk ujung, kondisi ujung, bentuk daun, tepi daun,  bercak  hitam  pada  helai  daun  dan pelepah,  tepi  luka  bakar  pada  daun,  helaian daun, pelepah, serta tangkai daun, menghasilkan  akurasi  klasifikasi  sebesar  92% (Venkatesh  et  al.,  2020).  Selain  itu,  metode deep  learning  juga  dilakukan  untuk  klasifikasi kultivar  daun  kedelai,  hasilnya  menunjukkan akurasi sebesar 69,2% untuk model ResNet34 (You, 2021).
Untuk  membantu  dalam  identifikasi  dan klasifikasi  penyakit  daun  anggur  menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN). Makalah  ini  bertujuan  untuk  memudahkan petani  dalam  mengidentifikasi  tanaman merambat  dan  mengatasi  penyakit  anggur dengan  lebih  cepat.  Implementasi  CNN  pada penelitian ini menggunakan library Keras yang menggunakan  bahasa  pemrograman  python. Proses  pelatihan  CNN  menggunakan  learning rate  0,0001  diperoleh  hasil  dengan  tingkat akurasi sebesar 91,37% (Hasan et al., 2020).
Pendekatan pembelajaran mendalam menggunakan pembelajaran ansambel berdasarkan  tiga  arsitektur  Convolutional Neural Network (CNN) yang terkenal (Visual Geometry  Group  (VGG16),  VGG19,  dan Extreme Inception (Xception)) untuk klasifikasi penyakit  daun  anggur.  Model  yang  diusulkan dilatih  sebelumnya  dengan  ImageNet  dan dianalisis  menggunakan  kumpulan  data  Plant Village  (PV)  dari  penyakit  daun  anggur  yang umum (Nader et al., 2022).
Penelitian  tentang  klasifikasi  varietas  daun anggur  menggunakan  model  DenseNet-30 menunjukkan  hasil  akurasi  terbaik  yaitu  98%, didalam  penelitian  ini  akan  menggunakan dataset  yang  sama  dengan  penelitian sebelumnya akan tetapi menggunakan metode yang  berbeda,  yaitu  InceptionV3  diharapkan mencapai akurasi yang lebih baik.

## Metode
CNN  model  dikenal  memberikan  akurasi terbaik    jika  digunakan  pada  dataset  berupa gambar.  Dikarenakan  penelitian  ini  juga
menggunakan  dataset  gambar,  maka  metode CNN dipilih dalam penelitian ini.
• Dataset
Dalam  penelitian  ini,  daun  grapevine  yang digunakan  merupakan  dataset  publik (Ahmed et al., 2023). Dataset terdiri dari 5 jenis  varietas  daun  grapevine  yaitu  “Ak”, “Ala  Idris”,  “Buzgulu”,  “Dimnit”,  dan “Nazli”. Masing -masing varietas terdiri dari 100 gambar dengan resolusi 512x512 pixel. Sehingga  jumlah  keseluruhan  gambar menjadi  500  gambar.  Gambar  1  adalah sampel gambar dari masing-masing varietas.
• InceptionV3 Convolutional Network Inception  architecture  adalah  model jaringan  terlatih  yang  dikenal  sebagai GoogleNet  pada  tahun  2014  (He  et  al., 2016). InceptionV3 adalah arsitektur deep learning generasi ke-3 yang dikembangkan oleh google (Szegedy et al., 2016). Metode faktorisasi  digunakan  dalam  Inception  V3.
Strategi ini meminimalkan jumlah parameter dan koneksi untuk meningkatkan kinerja jaringan pembelajaran  yang  mendalam.  Jaringan deep learning V3 awal terdiri dari berbagai struktur seperti pooling rata-rata, pooling maksimum, dropout,
concats,
convolutions,  dan  lapisan  FC  (Çakmak,
2023).
• Model Augmentasi  data  dapat  digunakan  untuk memecahkan  masalah  overfitting  pada tahap  pelatihan  CNN.  Masalah  overfitting dalam  model  deep  leaning  terjadi  ketika random noise banyak terjadi dalam dataset yang  digunakan.  Dengan  lebih  banyak gambar  setelah  augmentasi  data,  model dapat mempelajari sebanyak munngkin pola yang  tidak  relevan  selama  fase  pelatihan, mengurangi  overfitting,  dan  meningkatkan kemampuan anti-interferensi dalam pengaturan yang komplek (Liu et al., 2020). Untuk  memperkuat  kumpulan  data, augmentasi mungkin
melibatkan penyesuaian  kecil  pada  data  atau penggunaan  model  pembelajaran  mesin
untuk menghasilkan titik data baru di ruang laten dari data asli (Binnar & Sharma, 2023).
Dalam  penelitian  ini,  augmentasi  gambar dilakukan menggunakan tools ImageDataGenerator  Class dari Keras  Deep Learning Package (V2.4.3). Augmentasi data meliputi: horizontal dan vertical flip, rotasi, shear, width dan heigth shift, zoom, dan fill mode  (Alessandrini  et  al.,  2021).  langkah- langkah penelitian adalah sebagai berikut: 1. Download  dataset  dari  Kaggle:  pada Langkah ini data langsung di download dari repository Kaggle yaitu
“Grapevine  Leaves  Image  Dataset” , kemudian disimpan di lokal path.
2. Original Dataset berisi 5 kelas gambar dengan ukuran 512x512 pixel sebanyak 500 gambar.
3. ResNet50  CNN  arsitektur  sebagai jaringan  backbone,  banyak  digunakan dan berkinerja baik di bidang klasifikasi gambar  (Li  et  al.,  2022).  Akan  tetapi penelitian  ini  memimilih  arsitektur InceptionV3. CNN model
membutuhkan  data  training  yang banyak  untuk  hasil  yang  maksimal, sehingga pre-processing data dilakukan. Tahapan  pre-processing  data  dapat dilihat pada tabel 1.
4. Hasil  dari  pre-processing  data  akan menjadi file input untuk proses training dan testing model.
5. Model machine learning yang digunakan pada penelitian ini adalah “InceptionV3 Convolutional  Network”.  Arsitektur model  konvolusi  ditunjukkan  pada gambar 2.
Secara  garis  besar  tahapan  penelitian ditunjukkan pada gambar 3.

## Tabel 1. Konsistensi Dataset
Class Size Resize  Jumlah Jumlah Augmentasi Ak 512x512  300x300  100 900 Ali Idris  512x512  300x300  100 900
Buzgulu  512x512  300x300  100 900 Dimnit  512x512  300x300  100 900 Nazli 512x512  300x300  100 900 Total 500 4500 Gambar 1. Varietas Daun Grapevine Gambar 2. InceptionV3 Arsitektur
Model
Gambar 3. Proposed Method Hasil Dan Pembahasan Hasil implementasi metode yang diusulkan akan dibahas pada bagian ini. Terdapat beberapa cara untuk evaluasi model, diantaranya performance accuracy,  F1-Score,  Precision,  Recall,  Training Loss,  dan  waktu  yang  dibutuhkan  per  epoch (Hassan  et  al.,  2021).    Selain  itu  untuk memudahkan  membaca  hasil  penelitian umumnya  peneliti  akan  akan  menggambarkan kurva  ROC  yang  merupakan  visualisasi  dari training  dan  validasi  loss  (Binnar  &  Sharma, 2023). Selain itu performa hasil penelitian juga perlu  disajikan  dalam  bentuk  tabel  komparasi antara peneliti sebelumnya dengan menggunakan  metode  yang  berbeda,  seperti misalnya  membandingkan  peneliti  sebelumnya, metode  saat  ini  A,  dan  metode  saat  ini  B (Bharate & Shirdhonkar, 2020).
Hasil  penelitian  ini  disajikan  pada  tabel  2. Didalam  tabel  dijelaskan  bahwa  penelitian
sebelumnya  menghasilkan  akurasi  98%, sedangkan penelitian baseline model mencapai akurasi  hanya  25,99  %,  dan  metode  yang diusulkan dalam penelitian ini yaitu InceptionV3 Convolutional Network meraih akurasi 99,5%.
Tabel 2. Perbandingan Hasil Penelitian
Parameter Earlier (Ahmed et al., 2023) Baseline Model InceptionV3 Models Dataset 500 Grapevine Leaves 500 Grapevine Leaves 500 Grapevine Leaves Classifier CNN DenseNet-30 Sequential CNN No Augmentation InceptionV3 Convolutionnal Network with Augmentation Number of Sample After Augmentation 2800 image No augmentation: 500 dataset After Augmentation 4500 dataset Parameters  Not described After konvolusi (300x300x3) : 362.629 After konvolusi (300x300x3): 23,117,093 Akurasi 98% 25,99% 99,5%
dari  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  jumlah dataset dan parameter yang digunakan sebagai input  data  dalam  machine  learning  sangat mempengaruhi  performa  akurasi.  Semakin banyak  data  dan  parameter  yang  digunakan maka  akurasi  akan  semakin  tinggi.  Selain  itu didalam  CNN  semakin  banyak  epoch,  maka akurasi  akan  semakin  baik,  akan  tetapi  hal  ini harus  didukung  dengan  adanya  spesifikasi komputer yang memadai. Menjalankan program dari GPU dibandingkan CPU akan mempengaruhi lamanya waktu proses komputasi  per  epoch.  Spesifikasi  komputer yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  disajikan pada tabel3.
Tabel 3. Spesifikasi Komputer yang
digunakan Type Detail Type Laptop  Asus TUF Gaming F15 Processor Core™ i7 -12700H Memory 16GB 4800MHz DDR5 RAM GPU Up to NVIDIA® GeForce RTX™ 3070 SSD Up to 1TB SSD NVMe® PCIe® OS

## Windows 11 Home
Sedangkan  software  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  jupyter  notebook  dan python 3.11.
Dengan spesifikasi tersebut diatas, grafik ROC training  loss  dan  validation  loss  dari  baseline model  dan  proposed  model  ditunjukkan  pada gambar 4.

## Baseline Model
Proposed Models (InceptionV3) Gambar 4. Grafik Baseline dan Proposed Model
Dalam  tahapan  training  baseline  model, digunakan  5  epoch  dimana  step  per  epoch adalah  3,  akurasi  tertinggi  terjadi  pada  epoch ke-5  (22%)  dengan  uji  parameter  sebanyak 362.629.  Sedangkan  model  InceptionV3 menggunakan input shape 300x300x3 sehingga dihasilkan  23.117.093  parameter  sebagai  data input.  Saat  validasi  digunakan  150  epoch  dan tiap step terdiri dari 4 epoch. Akurasi tertinggi terjadi pada epoch ke-110 (99,5%). Sedangkan rata-rata waktu komputasi adalah 29 detik per epoch.

## Simpulan dan Saran
Model  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini berhasil  mencapai  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  model  sebelumnya.  Akan  tetapi penelitian  ini  hanya  menggunakan  1  macam
dataset saja, sehingga performa akurasi terbatas dan  belum  tentu  menghasilkan  akurasi  yang sama  jika digunakan  pada  dataset  daun  anggur yang  laiinya.  Selain  itu  penelitian  ini  hanya mengusulkan  1  model  arsitektur  CNN  yaitu InceptionV3,  belum  membandingkan  performa machine  learning  dengan  arsitektur  CNN lainnya. Kedepan, penelitian dapat dikembangkan lebih lanjut menggunakan dataset yang  lebih  variatif  dan  beberapa  arsitektur model diterapkan untuk evaluasi hasil.

## Pustaka Acuan
Aakif, A., & Khan, M. F. (2015). Automatic classification of plants based on their leaves. Biosystems Engineering , 139 , 66 – 75. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.20 15.08.003 Ahmed, H. A., Hama, H. M., Jalal, S. I., & Ahmed, M. H. (2023). Deep Learning in Grapevine Leaves Varieties Classification Based on Dense Convolutional Network. Journal of Image and Graphics , 11 (1), 98 –
103. https://doi.org/10.18178/joig.11.1.98-
103 Alessandrini, M., Calero Fuentes Rivera, R., Falaschetti, L., Pau, D., Tomaselli, V., & Turchetti, C. (2021). A grapevine leaves dataset for early detection and classification of esca disease in vineyards through machine learning. Data in Brief , 35 , 106809. https://doi.org/10.1016/j.dib.2021.106809 Banjanin, T., Uslu, N., Vasic, Z. R., & Özcan, M. M. (2021). Effect of grape varieties on bioactive properties, phenolic composition, and mineral contents of different grape-vine leaves. Journal of Food Processing and Preservation , 45 (2), 0 – 2. https://doi.org/10.1111/jfpp.15159 Bharate, A. A., & Shirdhonkar, M. S. (2020). Classification of Grape Leaves using KNN and SVM Classifiers. Proceedings of the 4th International Conference on Computing Methodologies and Communication, ICCMC 2020 , Iccmc , 745 – 749.
https://doi.org/10.1109/ICCMC48092.202 0.ICCMC-000139
Binnar, V., & Sharma, S. (2023). Plant Leaf Diseases Detection Using Deep Learning Algorithms. Lecture Notes in Electrical Engineering , 946 (1), 217 – 228. https://doi.org/10.1007/978-981-19-5868- 7_17 Çakmak, M. (2023). Grapevine Leaves Classification using Transfer Learning and Fine Tuning . Hasan, M. A., Riana, D., Swasono, S., Priyatna, A., Pudjiarti, E., & Prahartiwi, L. I. (2020). Identification of Grape Leaf Diseases Using Convolutional Neural Network.
Journal of Physics: Conference Series ,
1641 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1641/1/012007
Hassan, S. M., Maji, A. K., Jasiński, M., Leonowicz, Z., & Jasińska, E. (2021). Identification of plant-leaf diseas[1] S. M. Hassan, A. K. Maji, M. Jasiński, Z . Leonowicz, and E. Jasińska, “Identification of plant-leaf diseases using cnn and transfer- learning approach,” Electron., vol. 10, no. 12, 2021, doi: 10.3390/electronics101213. Electronics (Switzerland) , 10 (12).
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2016 - Decem ,
770 – 778.
https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Li, H., Wei, Y., Zhang, H., Chen, H., & Meng, J.
(2022). Fine-grained classification of grape leaves via a pyramid residual convolution neural network. International Journal of Agricultural and Biological Engineering , 15 (2),
197 – 203.
https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20221502.6
894
Liu, B., Ding, Z., Tian, L., He, D., Li, S., & Wang,
H. (2020). Grape Leaf Disease Identification Using Improved Deep
Convolutional Neural Networks. Frontiers in Plant Science , 11 (July), 1 – 14. https://doi.org/10.3389/fpls.2020.01082 Nader, A., Khafagy, M. H., & Hussien, S. A. (2022). Grape Leaves Diseases Classification using Ensemble Learning and Transfer Learning. International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 13 (7), 563 – 571. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2022.013 0767 Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., & Wojna, Z. (2016). Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2016 - Decem , 2818 – 2826. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.308 Venkatesh, Nagaraju, Y., Sahana, T. S., Swetha, S., & Hegde, S. U. (2020). Transfer Learning based Convolutional Neural Network Model for Classification of Mango Leaves Infected by Anthracnose.
2020 IEEE International Conference for Innovation in Technology, INOCON 2020 . https://doi.org/10.1109/INOCON50539.2 020.9298269 You, J. (2021). Leaf Image Classification Using Deep Learning Network. Academic Journal of Computing & Information Science , 4 (3), 109 – 115. https://doi.org/10.25236/ajcis.2021.040317