JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 58 – 65

## PENERAPAN METODE RESIDUAL NETWORK (RESNET) DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN GANDUM
Andreanov Ridhovan 1) , Aries Suharso 2)
1, 2) Fakultas Ilmu Komputer , Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Kabupaten Karawang, e-mail: andreanov.ridhovan18011@student.unsika.ac.id 1) , aries.suharso@staff.unsika.ac.id 2)

## ABSTRAK
Gandum adalah  jenis  tanaman  yang  kaya  karbohidrat. Permintaan gandum  di  Indonesia  selalu  meningkat  setiap  tahun tetapi berbanding terbalik dengan jumlah produksi gandum nasional. Salah satu faktor yang menghambat produksi gandum adalah kegagalan panen akibat penyakit atau hama. Penyakit yang umum pada tanaman gandum adalah Septoria dan Stripe Rust. Penyakit tersebut dapat diidentifikasi melalui warna dan bercak daun. Seiring perkembangan teknologi, petani dapat mengawasi tanaman secara otomatis menggunakan bantuan komputer. Dengan menggunakan  deep learning, penyakit pada tanaman gandum dapat diidentifikasi dengan mudah. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman gandum melalui daun menggunakan metode Residual Network (ResNet). ResNet adalah jenis arsitektur Convolution Neural Network (CNN) dengan menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya. Dengan ResNet tidak memerlukan untuk melatih data dari awal sehingga dapat mempersingkat waktu. Data yang digunakan terdiri dari 291 gambar yang terbagi menjadi normal, penyakit Septoria, dan penyakit Stripe Rust. Setelah pengujian didapatkan akurasi sebesar 98% dengan perbandingan data latih dan uji sebesar 90:10 dan nilai confusion matrix sebesar 0.35 sehingga dapat disimpulkan bahwa metode ResNet dapat mengidentifikasi penyakit pada tanaman gandum.
Kata Kunci: CNN, Deep learning, Klasifikasi Gambar, ResNet.

## ABSTRACT
Wheat is a type of plant that is rich in carbohydrates. The demand for wheat in Indonesia always increases every year but is inversely proportional to the amount of national wheat production. One of the factors that hinder wheat production is crop failure due to disease or pests. Common diseases in wheat plants are Septoria and Stripe Rust. The disease can be identified by color and leaf spot. As technology develops, farmers can monitor crops automatically using the help of computers. By using deep learning, diseases in wheat can be identified easily. This study aims to identify diseases in wheat plants through leaves using the Residual Network (ResNet) method. ResNet is a type of Convolution Neural Network (CNN) architecture using a pre-trained model. With ResNet there is no need to train data from scratch so it can save time. The data used consisted of 291 images which were divided into normal, Septoria disease, and Stripe Rust disease. After testing, it was obtained an accuracy of 98% with a comparison of training and testing data of 90:10 and a confusion matrix value of 0.35 so it can be concluded that the ResNet method can identify diseases in wheat plants.
Keywords: CNN, Deep learning, Image Classification, ResNet.

## I. P ENDAHULUAN
ALAM  Memenuhi  sumber  energi  utama  pada  tubuh,  manusia  perlu  mengonsumsi  karbohidrat.  Selain mengonsumsi  nasi  untuk  memenuhi  kebutuhan  karbohidrat,  masyarakat  Indonesia  juga  mengonsumsi gandum  sebagai  bahan  pokok  atau  bahan  olah  lainnya.  Gandum  merupakan  tanaman  famili Graminae ( Poaceae ) yang mengandung lebih banyak protein dibandingkan dengan beras. Mayoritas masyarakat Indonesia mengonsumsi  gandum  sebagai  bahan  olahan  seperti  roti,  sereal,  dan  bahan  olahan  lainnya  sehingga  kebutuhan gandum  di  Indonesia  sangat  tinggi.  Penelitian  terbaru  terhadap  produksi  gandum  oleh  Organisasi  Pangan  dan Pertanian  Perserikatan  Bangsa-Bangsa  menunjukkan  bahwa  pasokan  gandum  saat  ini  cukup  untuk  permintaan global. Namun demikian, produksi di masa depan harus meningkat karena populasi global diperkirakan melebihi sembilan miliar orang pada tahun 2050 [1].
Pada tahun  2019,  Badan  Pusat  Statistik menyatakan bahwa  konsumsi  gandum penduduk  Indonesia mencapai 10,69 juta ton atau naik sekitar 5 juta ton dari tahun sebelumnya [2]. Permintaan yang tinggi terhadap gandum membuat pemerintah harus melakukan impor dari negara lain untuk memenuhi permintaan dalam negeri. Produksi gandum dalam negeri masih tergolong cukup minim sehingga tidak mampu memenuhi kebutuhan nasional. Selain faktor alam, penyakit atau hama yang menyerang tanaman gandum menjadi faktor penentu produksi gandum di Indonesia.
Penyakit yang menyerang tanaman gandum berasal dari berbagai faktor seperti kelembaban udara, perubahan
D

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 58 – 65
iklim, dan daya tahan yang dimiliki tanaman gandum tersebut. Secara garis besar terdapat dua penyakit atau hama yang terpapar pada tanaman gandum yaitu Septoria dan Stripe Rust . Septoria adalah penyakit jamur pada gandum ( Triticum aestivum ), tanaman utama yang menopang ketahanan pangan global. Gejalanya adalah klorosis dan nekrosis jaringan daun gandum serta perubahan warna dan nekrosis pada glume, yang disebut sebagai bercak daun dan noda glume [3]. Stripe Rust adalah salah satu penyakit gandum utama  di  seluruh  dunia,  yang  memiliki  efek  merugikan  yang  signifikan  pada  hasil  dan  kualitas  gandum,  yang merupakan  ancaman  serius  terhadap  ketahanan  pangan.  Tingkat  keparahan  penyakit  memainkan  peran  penting dalam manajemen penyakit Stripe Rust termasuk pemuliaan varietas gandum tahan penyakit [4]. Penyakit tersebut dapat diidentifikasi melalu perubahan warna dan corak pada daun tanaman gandum. Namun para petani gandum kesulitan  dalam  membedakan  kedua  penyakit  sehingga  dibutuhkan  bantuan  kecerdasan  buatan  untuk mendeteksinya.
Seiring  perkembangan  teknologi  yang  ada  saat  ini,  komputer  atau  mesin  dapat  dirancang  untuk  melakukan prediksi terhadap suatu objek atau yang lebih dikenal dengan deep learning . Deep learning adalah model komputasi dari beberapa lapisan pemrosesan untuk mempelajari dan mewakili data dengan berbagai tingkat abstraksi yang meniru  bagaimana  otak  memahami  dan  memahami  informasi  multimodal,  sehingga  secara  implisit  menangkap struktur rumit dari data skala besar [5]. Deep learning telah terbukti menjadi teknologi canggih untuk analisis data besar dengan sejumlah besar kasus yang berhasil dalam pemrosesan gambar, pengenalan ucapan, deteksi objek, dan sebagainya. Baru-baru ini, itu juga telah diperkenalkan dalam ilmu dan teknik pangan [6]. Teknik deep learning telah meningkatkan kemampuan untuk mengklasifikasikan, mengenali, mendeteksi, dan mendeskripsikan – dalam satu kata, memahami. Banyak daya komputasi diperlukan untuk memecahkan masalah machine learning karena sifat  iteratif  dari  algoritma deep  learning ,  kompleksitasnya  seiring  dengan  meningkatnya  jumlah  lapisan,  dan volume  data  yang  besar  yang  dibutuhkan  untuk  melatih  jaringan.  Sifat  dinamis  dari  metode  pembelajaran mendalam – kemampuannya untuk terus meningkatkan dan beradaptasi dengan perubahan dalam pola informasi yang mendasarinya  menghadirkan  peluang  besar  untuk  memperkenalkan  perilaku  yang lebih  dinamis  ke  dalam analitik.
Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi penyakit pada tanaman gandum melalui citra gambar daun secara jelas dan akurat menggunakan deep learning dengan model ResNet yang diharapkan dapat menghasilkan akurasi dan evaluasi model yang baik. ResNet merupakan pre trained model atau model yang telah dilatih sebelumnya sehingga tidak memerlukan konfigurasi khusus untuk mengatur layer di dalamnya. Prinsip kerja ResNet adalah membangun jaringan yang lebih dalam dibandingkan dengan jaringan biasa lainnya dan secara bersamaan menemukan jumlah lapisan  yang  dioptimalkan untuk meniadakan masalah  gradien  yang  hilang.  Adapun  manfaat  dari  penelitian  ini adalah mengetahui seberapa akurat metode ResNet dalam melakukan deteksi penyakit pada tanaman gandum dan menjadi  referensi  bagi  pembaca  untuk  melakukan  penelitian  yang  berkaitan  dengan  klasifikasi  gambar menggunakan metode ResNet.
Penelitian  sebelumnya  membahas  tentang  penggunaan deep  learning dapat  memberikan  akurasi  yang  tinggi dalam  klasifikasi  objek  [7].  Akurasi  dapat  ditingkatkan  dengan  menggunakan  teknik  augmentasi  data  yang berfungsi untuk memperbanyak dataset melalui perubahan pada gambar tersebut. Selain itu, proses pelatihan model akan semakin baik jika menerapkan learning rate yang tepat.
Penelitian [8] membahas tentang deteksi objek hewan kucing dengan menggunakan metode Mobilenetv1 dan ResNet. Hasil penelitian [8] adalah metode Mobilenetv1 memiliki akurasi rata – rata 99,6% dan ResNet memiliki akurasi 100%. Kedua metode tersebut sama – sama memiliki kesalahan tiga gambar.
Hasil penelitian [9] terhadap deteksi penyakit Covid-19 menggunakan Residual Network (ResNet) menghasilkan akurasi yang tinggi dan evaluasi matrik yang baik walaupun data yang digunakan sedikit. Dengan akurasi yang tinggi dan hasil evaluasi matrik yang baik maka model tersebut dapat dipertimbangkan untuk diverifikasi sehingga bisa digunakan untuk mendeteksi penyakit Covid-19 [9].

## II. M ETODE
Penelitian ini dimulai dengan studi literatur yang terkait kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan data yang akan digunakan untuk membuat model deep learning . Selanjutnya data tersebut akan dilakukan pembersihan data dan  pemisahan  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Setelah  itu  digunakan  augmentasi  citra  untuk  memperbanyak gambar. Tahapan selanjutnya adalah perancangan dan pelatihan model yang akan digunakan. Pada tahap terakhir dilakukan evaluasi terhadap model yang sudah dilatih. Tahapan penelitian ditunjukkan pada gambar 1.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 58 – 65
Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian.

## A. Pengumpulan Data
Gambar yang digunakan pada  penelitian ini bersifat publik dan diambil dari Kaggle dengan total 407 gambar yang terbagi menjadi kategori sehat, penyakit Septoria , dan penyakit Stripe Rust [10]. Persebaran data pada tiap kategori yaitu 102 gambar daun gandum sehat, 97 gambar daun gandum yang terinfeksi penyakit Septoria , dan 208 gambar daun gandum yang terinfeksi penyakit Stripe Rust . Kamera yang digunakan adalah Canon EOS 5D Mark III yang merupakan kamera digital beresolusi tinggi yang mampu menampilkan detail daun dan lokasi pengambilan data berada di Holeta wheat farm , Ethiopia [10]. Gambar daun yang sehat, terinfeksi Septoria , dan terinfeksi Stripe Rust ditunjukkan pada gambar 2.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Gambar Daun Gandum a) Sehat, b) Terinfeksi Septoria, c) Terinfeksi Stripe Rust

## B. Pembersihan Data
Persebaran  data  yang  tidak  merata  pada  setiap  kategori  dapat  menimbulkan  terjadinya  kesalahan  dalam melakukan  klasifikasi  objek.  Hal  tersebut  dapat  diatasi  dengan  mengurangi  data  yang  berlebih  hingga  setiap kategori memiliki jumlah yang sama atau yang under sampling . Under sampling melibatkan penghapusan beberapa kelas mayoritas untuk menghasilkan distribusi yang seimbang dari semua kelas [13]. Dalam hal ini kategori daun gandum sehat dan daun gandum yang terinfeksi penyakit Stripe Rust dikurangi hingga memiliki jumlah yang sama pada masing – masing kategori seperti ditunjukkan pada Tabel 1.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 58 – 65
T ABEL I P ROSES UNDER SAMPLING
Kategori Jumlah Data Sebelum Proses Under Sampling Jumlah Data Sesudah Proses Under Sampling Sehat 102 97 Septoria 97 97 Stripe Rust 208 97

## C. Pemisahan Data
Dalam  membuat  model deep  learning diperlukan  data  untuk  melatih  model  tersebut.  Pertimbangan  pertama dalam pembangunan dataset adalah untuk menentukan ukuran untuk setiap set [15]. Data akan dibagi menjadi data latih untuk dilakukan pelatihan oleh model dan data uji untuk menguji model yang telah dibuat sebelumnya. Dalam menemukan model deep learning yang baik perlu dilakukan berbagai pengujian, salah satunya adalah melakukan pengujian dengan perbandingan data latih dan data uji yang berbeda seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
T ABEL II
D ISTRIBUSI DATA Skenario Perbandingan Data Latih dan Data Uji Jumlah Data Latih Jumlah Data Uji 1 90:10 261 30 2 80:20 233 59 3 4 5 70:30 60:40 50:50 203 174 145
88 117 146

## D. Augmentasi Citra
Pelatihan jaringan saraf dengan data terbatas mungkin dapat dikurangi dengan pengambilan sampel kebisingan yang ada dalam data pelatihan tetapi tidak dalam data uji yang diambil dari distribusi yang sama. Namun ada solusi lain untuk permasalahan tersebut yaitu augmentasi citra yang merupakan penerapan satu atau lebih deformasi pada kumpulan  sampel  pelatihan  beranotasi  yang  menghasilkan  data  pelatihan  baru,  tambahan,  dan  berpotensi  non- redundan  [11].  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  augmentasi  citra  merupakan  sebuah  teknik  yang  digunakan untuk memperbanyak jumlah citra melalui proses modifikasi pada citra dan dapat meningkatkan kualitas model yang dihasilkan.

## E. Perancangan Model
Penelitian ini menggunakan deep learning dengan model ResNet152V2 yang diharapkan dapat menghasilkan akurasi dan evaluasi model yang baik. ResNet152V2 merupakan pre trained model atau model yang telah dilatih sebelumnya sehingga tidak memerlukan konfigurasi khusus untuk mengatur layer di dalamnya. ResNet merupakan kepanjangan dari Residual Network yang merupakan jenis jaringan saraf tertentu yang diperkenalkan pada tahun 2015  oleh  Kaiming  He,  Xiangyu  Zhang,  Shaoqing  Ren  dan  Jian  Sun.  Selain  ResNet152V2,  ada  beberapa  tipe arsitektur ResNet lainnya yaitu ResNet50, ResNet101, ResNet152, ResNet50V2, dan ResNet101V2. Perbedaannya hanya  terletak  pada  banyaknya layer yang  digunakan  dan  pada  ResNetV2  dibandingkan  denga  ResNet  yaitu terdapat  lapisan batch  normalization sebelum  lapisan  bobot di  setiap  lapisannya.  Dasar  dari  arsitektur  ResNet adalah  CNN  terdiri  dari convolutional  layer , pooling  layer ,  dan fully  connected  layer serta  penambahan skip connection pada setiap beberapa convolution layer .

## F. Pelatihan Model
Penelitian  ini  menggunakan  arsitekur  ResNet152V2  yang  memiliki  152  lapisan  konvolusi.  Arsitektur ResNet152V2 lebih dalam 8x dibanding arsitektur VGG19 tetapi masih memiliki kompleksitas yang lebih rendah [12]. Selanjutnya model dilatih dengan 10 epochs atau iterasi dan dengan masukan lapisan sebesar 150x150 supaya tidak membutuhkan waktu yang terlalu lama dalam melakukan pelatihan. Model Resnet152V2 yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 3.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 58 – 65
T ABEL III R INCIAN MODEL RESNET 152 V 2 Layer (type) Output Shape Parameter Resnet152V2 (None, 5, 5, 2048) 58331648 flatten (None, 51200) 0 dense dense1 dense2 (None, 512) (None, 256) (None, 3) 26214912 131328 771

## G. Evaluasi Metrik
Evaluasi  metrik  perlu  dilakukan  untuk  menemukan  kombinasi  model  yang  terbaik.  Evaluasi  metrik  dapat dilakukan  dengan  mempertimbangkan  beberapa  hal  yaitu  hasil  akurasi  dan confusion  matrix . Confusion  matrix adalah alat evaluasi visual yang digunakan dalam machine learning . Kolom confusion matrix mewakili hasil kelas prediksi dan baris mewakili hasil kelas sebenarnya sehingga dapat menghitung semua kemungkinan kasus masalah klasifikasi [14]. Dalam confusion matrix terdapat beberapa jenis yaitu presisi, recall , dan f1 score . Akurasi adalah rasio  prediksi  benar  terhadap  keseluruhan  data.  Presisi  adalah  perbandingan  nilai  prediksi  benar  positif dibandingkan dengan total hasil dengan prediksi positif. Recall adalah perbandingan nilai prediksi benar positif dengan seluruh data yang benar positif. F1 score merupakan perbandingan rata-rata nilai presisi dan recall yang dibebankan. Akurasi dan confusion matrix dapat dibentuk seperti pada Persamaan (1), (2), (3), dan (4).
Akurasi =
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 +𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 +𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (1)
Presisi = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 +𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (2)
Recall = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (3)
F1 score = 2 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 (4)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian Skenario
Skenario 1 menggunakan perbandingan data latih dan data uji sebesar 90:10 dengan jumlah 261 data latih dan 30 data uji. Pelatihan model membutuhkan waktu 30 menit. Setelah melakukan pelatihan model didapatkan hasil akurasi uji terbaik sebesar 96%. Selanjutnya pada tahap evaluasi model menggunakan confusion matrix didapatkan presisi  sebesar  0,28, recall sebesar  0.27,  dan f1  score sebesar  0.27.  Visualisasi  akurasi  dan confusion  matrix ditunjukkan pada Gambar 3.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 58 – 65
Pada skenario 2 dengan perbandingan data latih dan data uji sebesar 80:20 dengan jumlah 232 data latih dan 59 data uji. Pelatihan model membutuhkan waktu selama 28 menit dan menghasilkan akurasi uji terbaik sebesar 98%. Selanjutnya pada tahap evaluasi model menggunakan confusion matrix menghasilkan presisi, recall , dan f1 score sebesar 0,35.  Visualisasi akurasi dan confusion matrix ditunjukkan pada Gambar 4.
(a) (b) Gambar 4. Visualisasi a) Akurasi dan b) Confusion matrix
Skenario 3 menggunakan perbandingan data latih dan data uji sebesar 70:30 dengan jumlah 203 data latih dan 88 data uji. Pelatihan model membutuhkan waktu 30 menit dan menghasilkan akurasi uji terbaik sebesar 97%. Selanjutnya untuk mengevaluasi model maka digunakan confusion matrix dan dihasilkan presisi, recall , dan f1 score sebesar 0,35. Visualisasi akurasi dan confusion matrix ditunjukkan pada Gambar 5.
(a) (b) Gambar 5. Visualisasi a) Akurasi dan b) Confusion matrix

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 58 – 65
Pada skenario 4 menggunakan perbandingan data latih dan data uji sebesar 60:40 dengan 174 data latih dan 117 data uji. Pelatihan model membutuhkan waktu 25 menit dan menghasilkan akurasi uji terbaik sebesar 98%. Selanjutnya pada tahap evaluasi model menggunakan confusion matrix didapatkan presisi, recall , dan f1 score sebesar 0,34. Visualisasi akurasi dan confusion matrix ditunjukkan pada Gambar 6.
(a) (b)
Gambar 6. Visualisasi a) Akurasi dan b) Confusion matrix
Pada skenario 5 menggunakan perbandingan data latih dan data uji sebesar 50:50 dengan 145 data latih dan 146 data uji. Pelatihan model membutuhkan waktu selama 27 menit dan menghasilkan akurasi terbaik sebesar 97%. Selanjutnya pada tahap evaluasi model menggunakan confusion matrix didapatkan presisi, recall , dan f1 score sebesar 0,32. Visualisasi akurasi dan confusion matrix ditunjukkan pada Gambar 7.
(a) (b)
Gambar 7. Visualisasi a) Akurasi dan b) Confusion matrix

## B. Hasil Keseluruhan Skenario
Setelah melakukan seluruh skenario pengujian, selanjutnya hasil dari setiap skenario dibentuk visualisasi untuk menentukan  skenario  dengan  model  yang  terbaik.  Akurasi  dan  Model  yang  terbaik  memiliki  akurasi  dan  nilai confusion matrix yang tinggi dibanding dengan lainnya sehingga dapat mendeteksi penyakit lebih akurat. Skenario 2 dan skenario 4 memiliki akurasi tertinggi dibandingkan dengan yang lain. Sedangkan pada nilai confusion matrix , skenario 2 dan 3 memiliki nilai yang tertinggi dibandingkan dengan yang lain. Sehingga dapat disimpulkan bahwa skenario  2  menjadi  model  yang  terbaik  karena  memiliki    nilai  akurasi  dan confusion  matrix yang  tertinggi

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 58 – 65
dibandingkan dengan lainnya. Visualisasi akurasi dan confusion matrix ditunjukkan pada Gambar 8. Model yang terbaik adalah model yang memiliki akurasi tinggi dan confusion matrix yang memiliki nilai tinggi. Pada skenario yang telah dilakukan maka skenario 2 menjadi yang terbaik dengan akurasi dan confusion matrix yang tinggi.
(a) (b)
Gambar 7. Visualisasi Seluruh Skenario a) Akurasi dan b) Confusion matrix

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  metode Residual  Network (ResNet)  dapat melakukan klasifikasi penyakit dengan nilai akurasi lebih dari 95% dengan pemisahan data yang berbeda. Hasil akurasi  terbaik  terdapat  pada  skenario  2  karena  memiliki  nilai  akurasi  dan confusion  matrix yang  lebih  tinggi dibandingkan skenario lainnya. Skenario 2 menghasilkan akurasi sebesar 98% dan confusion matrix sebesar 0,35. Untuk penelitian lebih lanjut disarankan menggunakan data yang lebih banyak supaya hasil akurasi dan confusion matrix dapat meningkat. Selain itu dapat melakukan percobaan dengan parameter masukan lapisan yang berbeda supaya mengetahui tingkat akurasinya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. Figueroa, K. E. Hammond-Kosack, and P. S. Solomon, “A review of wheat diseases—a field perspective,” Mol. Plant Pathol., vol. 19, no. 6, pp. 1523–1536, 2018, doi: 10.1111/mpp.12618.
[2] S.  Tira,  “Tekan  Ketergantungan  Impor,  Masyarakat  Diminta  Gunakan  Tepung  Lokal”,  Merdeka,  19  Maret  2021,  [Online].  Tersedia: https://www.merdeka.com/uang/tekan-ketergantungan-impor-masyarakat-diminta-gunakan-tepung-lokal.html [Diakses: 6 September 2021].
[3] R. C. Downie et al., “Septoria Nodorum Blotch of Wheat: Disease Management and Resistance Breeding in the Face of Shifting Disease Dynamics and a Changing Environment,” Phytopathology®, p. PHYTO-07-20-028, 2021, doi: 10.1094/phyto-07-20-0280-rvw.
[4] Z. Mi, X. Zhang, J. Su, D. Han, and B. Su, “Wheat Stripe Rust Grading by Deep Learning With Attention Mechanism and Images From Mobile Devices,” Front. Plant Sci., vol. 11, no. September, pp. 1–11, 2020, doi: 10.3389/fpls.2020.558126.
[5] A. Voulodimos, N. Doulamis, A. Doulamis, and E. Protopapadakis, “Deep Learning for Computer Vision: A Brief Review,” Comput. Intell. Neurosci., vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/7068349.
[6] L. Zhou, C. Zhang, F. Liu, Z. Qiu, and Y. He, “Application of Deep Learning in Food: A Review,” Compr. Rev. Food Sci. Food Saf., vol. 18, no. 6, pp. 1793–1811, 2019, doi: 10.1111/1541-4337.12492.
[7] A. Tsany and R. Dzaky, “Deteksi Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” vol. 8, no. 2, pp. 3039–3055, 2021.
[8] M. Metode, F. Multiple, C. Decision, M. Fmcdm, and D. Yogyakarta, “Indonesian Journal of Business Intelligence,” vol. 3, no. 2, pp. 54–60, 2020.
[9] Y. S. HARIYANI, S. HADIYOSO, and T. S. SIADARI, “Deteksi Penyakit Covid-19 Berdasarkan Citra X-Ray Menggunakan Deep Residual Network,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron., vol. 8, no. 2, p. 443, 2020, doi: 10.26760/elkomika.v8i2.443.
[10] O. Getch, “Wheat Leaf dataset”, Kaggle, 2021, [online]. Tersedia: https://www.kaggle.com/olyadgetch/wheat-leaf-dataset [Diakses: 25 Agustus 2021].
[11] H.  Salehinejad,  S.  Valaee,  T.  Dowdell,  and  J.  Barfett,  “IMAGE  AUGMENTATION  USING  RADIAL  TRANSFORM  FOR  TRAINING  DEEP NEURAL NETWORKS Department of Electrical & Computer Engineering , University of Toronto , Toronto , Canada Department of Medical Imaging , St . Michael ’ s Hospital , University of Toronto , Toro,” 2018 IEEE Int. Conf. Acoust. Speech Signal Process., pp. 3016–3020, 2018.
[12] S. S. Han et al., “Deep neural networks show an equivalent and often superior performance to dermatologists in onychomycosis diagnosis: Automatic construction  of  onychomycosis  datasets  by  region-based  convolutional  deep  neural  network,”  PLoS  One,  vol.  13,  no.  1,  pp.  1–14,  2018,  doi: 10.1371/journal.pone.0191493.
[13] F. Rayhan, S. Ahmed, A. Mahbub, R. Jani, S. Shatabda, and D. M. Farid, “CUSBoost: Cluster-Based Under-Sampling with Boosting for Imbalanced Classification,” 2nd Int. Conf. Comput. Syst. Inf. Technol. Sustain. Solut. CSITSS 2017, pp. 1–5, 2018, doi: 10.1109/CSITSS.2017.8447534.
[14] J. Xu, Y. Zhang, and D. Miao, “Three-way confusion matrix for classification: A measure driven view,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 507, pp. 772–794, 2020, doi: 10.1016/j.ins.2019.06.064.
[15] B. Eagan, M. Misfeldt, and A. Siebert-Evenstone, Advances in Quantitative Ethnography, vol. 1. 2019.
95,0% 95,5% 96,0% 96,5% 97,0% 97,5% 98,0% 98,5% Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 Skenario 5 Visualisasi Akurasi 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 Skenario 1 Skenario
2 Skenario 3 Skenario 4 Skenario 5
Visualisasi Confusion matrix
Presisi Recall f1 Score