## Abstrak
Upaya  meningkatkan  produksi  tanaman  dari  petani sangat  diperlukan  untuk  menopang  kebutuhan  pangan dunia  di  tengah  krisis  pangan  global  saat  ini. Kegagalan panen yang dialami petani karena serangan penyakit  tanaman  harus  ditekan  dengan  cara memberikan  kemudahan  informasi  untuk  mengetahui jenis  penyakit  tanamannya  sehingga  upaya  lebih  dini untuk  pengendalian  dapat  lebih  dilakukan.  Penelitian ini  berupaya  membangun  suatu  model  klasifikasi  29 jenis  penyakit  tanaman  dengan  teknologi  Deep Learning  (DL)  menggunakan  salah  satu  arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu EfficeintNetB3.  Tahap  training  dengan  57.067  image data train dan 3.170 image data validasi menghasilkan model. Untuk pengujian model dilakukan tahap testing dengan  3.171  image  data  test,  hasil  pengujian  secara keseluruhan  menghasilkan  score  akurasi  dan  f1-score yang sangat baik yaitu 0.99% .
Kata kunci: Convolutional Neural Network, Deep Learning, EfficeintNetB3

## Abstract
To  supply  the  world's  food  needs  in  the  midst  of  the existing  food  crisis,  farmers  urgently  need  to  expand crop production. By establishing it simple to recognize the kind of plant disease so that earlier control efforts could be conducted, farmers' harvest failures driven on by disease attacks must be prevented. In this study, one of  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN) architectures  known  EfficeintNetB3  is  applied  to generate a classification model for 29 different types of
plant  diseases.  A  model  is  created  after  3,170  image data  are  used  for  validation  and  57,067  image  data were utilized for training. 3,171 image data tests were conducted  as  part  of  the  model  testing  phase,  and  the total test results were produced an extraordinarily high accuracy score of 0.99 percentage and an F1-score.
Keywords: Convolution  Neural  Network,  Deep Learning, EfficeintNetB3

## I. PENDAHULUAN
Ekonomi  global  yang  belum  pulih  akibat pandemi  covid-19,  ditambah  tekanan  karena adanya  invasi  rusia  ke  ukraina.  Sehingga mengakibatkan  terganggunya  rantai  pasok  telah menyulut naiknya krisis inflasi dan pangan global di  banyak  negara  [1].  Upaya  meningkatkan produksi  tanaman  sangat  diperlukan  sebagai upaya memenuhi kebutuhan pangan yang semakin menipis  [2].  Gagal  panen  yang  dialami  petani karena  serangan  penyakit  tanaman  harus  ditekan sebagai  upaya  memenuhi  kebutuhan  pangan  [3]. Kemampuan  petani  untuk  dapat  mengidentifikasi jenis  penyakit  pada  suatu  tanaman  sangat diperlukan [4], sehingga petani dapat mengetahui bagaimana mengidentifikasi jenis penyakit secara dini  dan  cara  pengendalian  yang  tepat  dari penyakit tanaman [5].
Kurangnya  informasi  dan  ketidak  tahuan  para petani  untuk  mendeteksi  dini  penyakit  tanaman
E-ISSN: 2775-4669 Volume 2, Nomor 2, Agustus 2022

## Identifikasi 29 Jenis Penyakit Tanaman Menggunakan Deep Learning EfficientNetB3
Adhitio Satyo Bayangkari Karno 1 , Widi Hastomo 2 , Indra Sari Kusuma Wardhana 3 , Sutarno 4 dan Dodi Arif 5 Sistem Informasi, Universitas Gunadarma 1,5
Jl. Margonda Raya No. 100, Depok, Jawa Barat 16424, Indonesia 1,5
Teknologi Informasi, ITB Ahmad Dahlan Jakarta 2
Jl. Ir H. Juanda No.77, Cireundeu, Tangerang Selatan, Banten , 15419 Indonesia 2 Sistem Informasi, STMIK Jakarta STI&K 3,4
Jl. BRI No.17, Radio Dalam, Kebayoran Baru, Jakarta Selatan 12140, Indonesia 3,4 adh1t10.2@gmail.com 1 , Widie.has@gmail.com 2
Diterima: 08 Aug 2022 | Direvisi: 18 Aug 2022 Disetujui: 27 Aug 2022 | Dipublikasi: 31 Aug 2022
dapat  mengakibatkan  gagal  panen  serta  kerugian yang  besar  dari  biaya  yang  telah  dikeluarkan sebelumnya [6]. Banyaknya gagal panen dari para petani  dapat  berdampak  besar  akan  kebutuhan pangan suatu negara. Masih sedikitnya para pakar tanaman  dalam  memberikan  penyuluhan  kepada petani  menjadi  salah  satu  faktor  utama  petani untuk memperoleh informasi [7].
Penggunaa  teknologi  komputasi  mendorong ilmuwan data dan ahli agronomi untuk merancang alat  dan  teknik  analitis  untuk  mengatur manajemen lapangan secara akurat dan mengatasi masalah  baru,  tantangan  yang  dihadapi  (semisal deteksi  serangan  jamur,  prediksi  hasil  panen, penyemprotan lanjutan, dan lainnya)[8].
Kemajuan  terbaru  dalam  aplikasi  berbasis kecerdasan  buatan  (AI)  memiliki  dampak  yang kuat  dalam  hal  ini.  Mereka  telah  berkontribusi pada kemajuan yang signifikan dari visi komputer [9]–[12],  pembelajaran  mesin  [13],  dan  solusi pembelajaran  mendalam  dalam  pengembangan sistem  otomatis  dan  tangguh  [14].  Kemajuan teknologi terkini dalam visi komputer memungkinkan untuk membantu dalam diagnosis dini  menggunakan  gambar  daun  multispektral tanaman [15].
Penelitian  terkait  yang  telah  dilakukan  oleh [16]  menggunakan dataset dari  daun  tomat  dan anggur, dengan pendekatan algoritme CNN Visual Geometry  Group (VGG),  dengan  hasil  akurasi mencapai  98.40%  untuk  anggur  dan  95.71% untuk tomat. Penelitian yang telah dilakukan oleh [17] menggunakan dataset daun kopi, menggunakan  metode MobileNetV 2  dengan  hasil akurasi mencapai 96%. Penelitian yang dilakukan oleh  [18]  menggunakan  metode Trilinear CNN dengan hasil akurasi mencapai 84,11%.
Penelitian  terkait  deteksi  penyakit  pada  daun cabe,  menggunakan    metoe squeeze-and- excitation-based  convolutional  neural  network (SECNN)    yang  dilakukan  oleh  [18]  dengan capaian  akurasi  99,28%.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  [19]  menggunakan  metode  CNN dan bi-directional  long-short  term  memory (Bi- LSTM) dengan hasil akurasi mencapai 95,56%.
Berdasarkan  dari  paparan  latar  belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penyakit tanaman, dengan melakukan  proses training dan testing dari sejumlah  banyak  citra  daun  tanaman  dengan menggunakan  teknologi Deep  Learning (DL)
yaitu  metode Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan arsitektur EfficientNetB3.
Metode CNN adalah metode umum dan sangat optimal  digunakan  dalam  melakukan  klasifikasi image,  dengan  memilih  arsitektur EfficientNetB3 dan kombinasi lapisan CNN untuk proses training dan testing [20].  Hasil  dari  proses training dan testing adalah  model  bobot  matrik  akurasi  tinggi yang  diharapkan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  penyakit  melalui  gambar  daun tanaman.  Dengan  menanamkan  model  bobot matrik  ini  dalam  suatu  aplikasi web akan memudahkan  para  petani,  kapanpun  dan dimanapun  untuk  mengidentifikasi  jenis  penyakit tanaman  dengan  hanya  mengambil image dari daun tanaman.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Convolutional Neural Network (CNN) CNN  adalah  tipe  khusus  dari Deep  Neural Network (DNN), yang terinspirasi oleh ilmu saraf. Arsitektur CNN berbeda dari model DL yang lain. Alih-alih menggunakan pendekatan yang sepenuhnya  terhubung,  CNN  menggunakan koneksi lokal untuk mengekstrak fitur kontekstual informasi.  Selain  itu,  dalam  menetapkan  bobot untuk  masing-masing  masukan  secara  terpisah, CNN  menggunakan  bobot  bersama  untuk mengurangi  jumlah  parameter.  Berdasarkan karakteristik  ini,  CNN  cenderung  memberikan generalisasi  yang  lebih  baik  ketika  menghadapi masalah visualisasi pada proses komputasi.

## B. EfficeintNetB3
EfficientNetB3 merupakan  jaringan  saraf convolutional yang dilatih pada lebih dari satu juta gambar  dari database  ImageNet [21].  Jaringan dapat  mengklasifikasikan  gambar  ke  dalam  1000 kategori  objek,  seperti keyboard, pensil, mouse dan  banyak  objek  lainnya.  Akibatnya,  jaringan telah  mempelajari  representasi  fitur  yang  kaya untuk berbagai gambar. Jaringan memiliki ukuran input gambar 224x224.

## III. METODE PENELITIAN
Secara  garis  besar  penelitian  ini  terdiri  dari  4 tahap,  yaitu: preprocessing  dataset,  training, testing dan  hasil  untuk  dievaluasi.  Tahap preprocessing  dataset  teridiri  dari  beberapa subproses  yang  bertujuan  untuk  mempersiapkan agar data dapat dipergunakan dengan format sesuai dengan  aristektur  CNN  dalam  tahap training. Training adalah  tahap  dimana  mesin  akan melakukan
proses pembelajaran dengan

## E-ISSN: 2775-4669
menggunakan data  train dan  mengevaluasi  hasil pembelajaran  menggunakan  data  validasi  untuk memperbaharui  nilai  bobot  (bobot update ) sebelumnya.
Nilai  bobot update ini  akan  dipergunakan dalam  proses  iterasi  selanjutnya,  hingga  tercapai nilai  prosentase  akurasi  tinggi  dan loss yang
rendah.  Nilai  bobot  terakhir  dengan  nilai  akurasi maksimum  dan loss yang  minimum  disebut sebagai  model  hasil training .  Selanjutnya  model hasil training akan  dipergunakan  dalam  proses testing dengan  menggunakan data  test ,  hingga diperoleh  hasil  akhir  berupa confussion  matrix (gambar 1).
Gambar 1. Tahap penelitian
A. Pre-processing Dataset
Dataset berisi image daun  dari  berbagai tanaman  (gambar  2)  yang  dikelompokan  dalam folder sesuai  dengan  jenis  penyakit  tanaman. Preprocessing  dataset merupakan  proses  awal untuk mempersiapkan data agar dapat dipergunakan dengan baik dan sesuai untuk tahap salanjutnya  (tahap training dan testing ). Dataset mentah  ( raw dataset )  penelitian  ini  diperoleh  dari Kaggle [22], terdiri dari 66.556 image yang berada dalam  58 folder jenis  penyakit  tanaman  (gambar 3). Dataset mentah  ini  terlihat  memiliki  jumlah image yang  tidak  seimbang  di  setiap folder nya. Untuk mengatasi ketidak imbangan data dilakukan proses selecting  folder [23],  hanya folder yang memiliki  jumlah  lebih  dari  500 image .  Data mentah  yang  semula  66.556 image dalam  58 folder karena  proses selecting berkurang  menjadi
63.408 image dalam  29 folder jenis  penyakit. Kemudian  data  63.408 image dilakukan  proses splitting (pemisahan) menjadi data training 57.067 (90%),  data  validasi  3.170  (5%)  dan data testing 3171 (5%) (gambar 3).
Gambar 2. Image dataset [22]
Gambar 3. Row dataset (kiri) dan hasil pre-processing untuk data training (kanan)
B. Training dan Testing
Dalam  tahap training dilakukan  proses pelatihan  dengan  menggunakan  data train dan proses validasi menggunakan data validasi. Dalam tiap epoch proses validasi dilakukan setelah proses pelatihan,  membandingkan  dengan  nilai  target untuk  memperoleh  nilai  deviasi  sebagai  dasar ukuran  untuk  melakukan update bobot  matrik. Matrik  bobot  terbaru  (setelah update )  akan dipergunakan  untuk  proses  pelatihan  untuk epoch selanjutnya.  Proses  ini  dilakukan  terus  berulang hingga  mencapai  nilai epoch yang  diinginkan. Proses  pelatihan  dan  validasi  ini  menggunakan base  model  arsitektur EfficientNetB3 yang  ada pada library tensorflow-keras dan  arsitektur lapisan custom .
Selama  proses  iterasi  berlangsung  akan direkam  nilai  akurasi  dan loss dalam  bentuk history .  Proses  ini  berjalan  dalam epoch yang diinginkan dan mencapai nilai akurasi yang tinggi dan loss yang  rendah.  Hasil  dalam  bentuk  matrik bobot ini dinyatakan sebagai model hasil training .
Model  ini  dipergunakan  untuk  proses  selanjutnya yaitu  proses  pengujian  atau testing dengan menggunakan data test .
Banyak  arsitektur  CNN  dirancang  untuk menaikan skor akurasi tinggi dengan penambahan lapisan  tebal  yang  memerlukan  kebutuhan komputasi  yang  semakin  tinggi  pula.  Dengan
mempertimbangkan  kemampuan  komputer  yang ada maka dalam penelitian ini dipilih EfficeintNet- B3. Selain  itu EfficeintNet-B3 telah  menunjukan kemampuan  kuat  dalam  klasifikasi image untuk remote  sensing [24].  Dalam study yang  telah dilakukan  oleh  Mingxing  Tan  [21], EfficientNet- B3 dengan  menggunakan  data  latih ImageNet mampu  mencapai  akurasi  81.7%  dengan  jumlah parameter komputasi 12 juta (Gambar 4)
Gambar 4. Model Size vs ImageNet Accuracy
[21]
Dengan  melihat  arsitektur EfficeintNet-B3 dapat  diketahui  bahwa    arsitektur  ini  merupakan tumpukan tebal lapisan modul MobileNet (gambar 5).  Data train dan  data  validasi  akan  diumpankan
ke  aristektur EfficeintNet-B3 .  Aplikasi library keras tensorflow dipergunakan untuk memudahkan penyederhanaan pemakaian
EfficeintNet-B3 dan ImageNet menjadi  lebih effisien.
Penambahan lapisan custom setelah EfficeintNet-B3 dilakukan  untuk  memperoleh output  yang  sesuai  dengan  harapan.  Rancangan lapisan custom berisi 4 lapisan convolutional , dan
3  lapisan  FC (fully  connected ).  Dengan menggunakan library plot model dapat ditampilkan  bagan  model  lapisan custom dalam format png (gambar 6).
Gambar 5. Ilustrasi arsitektur EfficientNetB3 [21]
Gambar 6. Model lapisan custom
Lapisan custom terdiri  dari: input , conv2D, max_pooling,  flatten dan dense .  Setiap  lapisan tersebut  mempunyai  fungsi  masing-masing  dalam klasifikasi citra
A. Conv2D
Output lapisan  sebelumnya  dengan  ukuran pixel  256  x  256  x  3,  akan  menjadi input untuk lapisan berikutnya yaitu Conv2D (convolusi untuk 2  dimensi).  Dalam Conv2D ini  (lapisan  ke  2), diletakkan 16 node dengan mask size 3x3, stride = 1,  menggunakan activation jenis ReLU, yang diterapkan  ke  setiap pixel untuk  menggantikan semua  nilai negative  pixel menjadi  nol.  Untuk memudahkan  pemahaman  teknik convolution, image dengan  matrik  6x6  dilakukan  perkalian dengan  matrik  filter  3x3    sehingga  diperoleh matrik luaran 3x3 (gambar 6).
Gambar 6. Convolution [25]

## B. Max pooling
Bertujuan  mengurangi  ukuran  dimensi (down sampling), sehingga  proses  perhitungan  menjadi lebih cepat dan dapat meningkatkan kinerja model [26].  Lapisan pooling ini umumnya berada setelah lapisan conv . Di lapisan 3 ini, pooling mengurangi dimensi  dari  256x256x16  menjadi  128x128x16.
Dalam  dimensi  lebih  kecil  4x4  menjadi  dimensi 2x2, max  pooling dapat  diilustrasikan  dalam gambar 6.
Gambar 6. Max pooling [21]

## C. Flatten
Lapisan flatten ini  umumnya  diletakan  setelah lapisan pooling dalam  CNN.  Lapisan  ini  adalah proses  merubah  matrik  menjadi  bentuk vector tunggal.  Dengan  terbentuknya vector tunggal  ini berguna  sebagai  input  proses  selanjutnya  yaitu classification (dense).
Gambar 7. Flattening
D. Dense
Dense atau fully  connected merupakan  bagian dari proses classification , lapisan dense diletakkan setelah flattening dengan  format output  vector
menjadi  mungkin  untuk  dilakukan  proses neural network biasa  dengan  sejumlah node di  setiap hidden layer nya.
Gambar 8. Dense [21]

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  kami  menyajikan  hasil klasifikasi  yang  diikuti  dengan  diskusi  singkat tentang  hasil  yang  diberikan  oleh  model.  Akurasi diperoleh dengan menggunakan tensorflow library dengan python dan  simulasi  telah  dilakukan menggunakan editor Jupyter Notebook .
Lingkungan  operasi  yang  digunakan  dalam eksperimen  ini  yaitu;  (a)  Intel  Core  i5  12400 6Core  12Thread  2.5Ghz,  (b)  Graphics  processing unit  (GPU)  Gtx  1650  4GB  DDR6,  (c)  Ram  8GB DDR4 3200Mhz Team.

## A. Accuracy and Loss
Dari  model  yang  telah  terbentuk  dilakukan training dengan epoch 200,  diperoleh  hasil  nilai loss :  0.1144, accuracy :  0.9917, val_loss :  0.7196, val_accuracy :  0.8375.  Nilai val_loss terendah: 0.4589  terjadi  pada epoch 100  ( best  epoch untuk val_loss ).  Nilai val_accuracy tertinggi:  0.9967 terjadi  di  epoch  155  ( best  epoch untuk val_accuracy )  (gambar  9).  Untuk  pembacaan history secara  keseluruhan  dapat  ditampilkan dalam bentuk grafik (gambar 10).
Gambar 9. History trainning (Lampiran)
Gambar 10. Grafik accuracy dan loss
B. Confusion Matrix dan Classification Report
Untuk  menghitung  nilai accuracy dari  proses training  deep  learning dalam  mengklasifikasikan data kedalam label yang diinginkan, maka di buat
program menggunakan library seaborn heatmap di python dari  hasil  nilai  prediksi  dan  nilai sebenarnya,  sehingga  menghasilkan confusion matrix (gambar 11).
Gambar 11. Confusion matrix (Lampiran)
Dari confussion  matrix dapat  dilakukan komputasi  untuk  menentukan  nilai precision, recall, f1-score dan accuracy , dengan menggunakan formula berikut:
Gambar 12. Komputasi untuk classification report
!"#$%&%'(
= !"
!" + !" (1)
!"#$%%
= !" !" + !" (2)
! 1 − !"#$%
= 2 ∗ !"#$%&%'( ∗ !"#$%% !"#$%&%'( + !"#$%% (3)
!""#$%"&
= ! ! + !" !" + !" + !" + !" (4)
Hasil pemrograman yang telah dilakukan untuk menentukan  nilai precision,  recall,  f1-score  dan accuracy ,  dirangkum  dalam  bentuk classificasion report untuk  untuk  29  penyakit  tanaman  (gambar 13)
Gambar 13. Classification report

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan Confusion Matrix dan
Classification Report , diperoleh informasi sebagai berikut:
1.  Hasil testing menggunakan data  test menghasilkan  prediksi  paling  banyak  salah yaitu pada jenis penyakit tanaman “ Blight in corn  leaf ”.  Total  dari  57 image  “Blight  in corn  leaf ”,  dengan  prediksi  benar  tertinggi adalah  51  dan  salah  terbanyak  adalah  6 dengan  prediksi  jenis  penyakit  “ Gray  leaf Spot in corn Leaf “.
2.  Prediksi  paling  banyak  selanjutnya  adalah pada  jenis  penyakit  tanaman  “ Tomato Spider mites Two spotted spider mite ”. Total dari  84 image  “Tomato  Spider  mites  Two spotted spider mite ”,  dengan  prediksi  benar tertinggi  adalah  80  dan  salah  terbanyak adalah  4  dengan  prediksi  jenis  penyakit “ Tomato Target Spot “.
3.  Setelah  melakukan testing dengan  3.171 image data test , menggunakan model matrik hasil  dari  proses training dengan  57.067 image data  train  dan  3.170 image data validasi,  secara  keseluruhan  menghasilkan score akurasi dan f1-score yang sangat baik yaitu 0.99%.
4.  Kesalahan prediksi yang terjadi dikarenakan terdapat 2 image daun dengan jenis penyakit tertentu  yang  memiliki  kemiripan  bentuk atau  warna  hampir  serupa  (“ Blight  in  corn leaf ”  mirip  dengan  “ Gray leaf Spot in corn Leaf “  dan  “ Tomato  Spider  mites  Two spotted spider mite ”  mirip  dengan  “ Tomato Target Spot “).
Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan kombinasi  algoritme  CNN  yang  lain  untuk membandingkan hasil agar lebih optimal.

## E-ISSN: 2775-4669

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  ditujukan  kepada  [22] yang telah menyediakan dataset dalam mendukung eksperimen ini.

## REFERENSI
[1]   M. P. Dario Caldara, Sarah Conlisk, Matteo Iacoviello, “The Effect of the War in Ukraine on Global Activity and  Inflation,” https://www.federalreserve.gov/ ,  2022.
https://www.federalreserve.gov/econres/notes/feds- notes/the-effect-of-the-war-in-ukraine-on-global- activity-and-inflation-20220527.htm
[2]  John  Ciempa,  “The  benefits  of  sustainable  agriculture and  how  we  get  there,” https://www.ibm.com/ ,  2021. https://www.ibm.com/blogs/internet-of-things/the- benefits-of-sustainable-agriculture-and-how-we-get- there/
[3]  M.  R.  Timaeus,  J.,  Ruigrok,  T.,  Siegmeier,  T.,  & Finckh,  “Adoption  of  Food  Species  Mixtures  from Farmers’  Perspectives  in  Germany:  Managing Complexity  and  Harnessing  Advantages.,” Agric. Ecosyst. Environ. , vol. 12, no. 5, p. 697, 2022.
[4]  H. Y. PAN, S. Q., QIAO, J. F., Rui, W. A. N. G., YU, H.  L.,  Cheng,  W.  A.  N.  G.,  TAYLOR,  K.,  &  PAN, “Intelligent diagnosis of northern corn leaf blight with deep  learning  model,” J. Integr. Agric. ,  vol.  21,  no.  4, pp. 1094–1105, 2022.
[5]  S. Nagpal, P., Chaudhary, S., & Kumar, “Detection of Disease  in  Plants  with  Android  Integration  Using Machine  Learning,” Int.  Conf.  Comput.  Eng.  Technol. Springer, Singapore. , pp. 144–151, 2022.
[6]  S. Collinge, D. B., & Sarrocco, “Transgenic approaches for  plant  disease  control:  Status  and  prospects  2021,” Plant Pathol. , vol. 71, no. 1, pp. 207–225, 2022.
[7]  T.  Hasanaliyeva,  G.,  Si  Ammour,  M.,  Yaseen,  T., Rossi,  V.,  &  Caffi,  “Innovations  in  Disease  Detection and  Forecasting:  A  Digital  Roadmap  for  Sustainable Management  of  Fruit  and  Foliar  Disease,” Agronomy , vol. 12, no. 7, p. 1707, 2022.
[8]  D.  Couliably,  S.,  Kamsu-Foguem,  B.,  Kamissoko,  D., &  Traore,  “Deep  learning  for  precision  agriculture:  a bibliometric analysis,” Intell. Syst. with Appl. , 2022.
[9]  W.  Hastomo,  “Klasifikasi  Covid-19  Chest  X-Ray Dengan Tiga Arsitektur Cnn (Resnet-152, Inceptionresnet-V2,  Mobilenet-V2),”  vol.  5,  no.  Dl, 2021.
[10]  W. Hastomo, “Convolution Neural Network Arsitektur Mobilenet-V2 Untuk Mendeteksi Tumor Otak,” vol. 5, no. Gambar 1, 2021.
[11]  W.  Hastomo  and  S.  Bayangkari,  “Diagnosa  Covid-19 Chest  X-Ray  Dengan  Convolution  Neural  Network
Arsitektur Resnet-152,” vol. 2, no. 1, pp. 26–33, 2021.
[12]  A.  Satyo,  B.  Karno,  W.  Hastomo,  Y.  Efendi,  and  R. Irawati,  “Arsitektur  Alexnet  Convolution  Neural Network  (  CNN  )  Untuk  Mendeteksi  Covid-19  Image Chest-Xray,” pp. 482–485, 2021.
[13]  W. Hastomo, N. Aini, A. Satyo, B. Karno, and L. M. R. Rere, “Metode Pembelajaran Mesin untuk Memprediksi Emisi Manure Management,” vol. 11, no. 2, pp. 131–139, 2022.
[14]  R. Razfar, N., True, J., Bassiouny, R., Venkatesh, V., & Kashef,  “Weed  detection  in  soybean  crops  using custom  lightweight  deep  learning  models,” J.  Agric. Food Res. , vol. 8, 2022.
[15]  H.  Peng,  Y.,  Dallas,  M.  M.,  Ascencio-Ibáñez,  J.  T., Hoyer,  J.  S.,  Legg,  J.,  Hanley-Bowdoin,  L.,  ...  &  Yin, “Early  detection  of  plant  virus  infection  using multispectral  imaging  and  spatial–spectral  machine learning,” Sci.  Reports  Nat. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  1–14, 2022.
[16]  V.  B.  Paymode,  A.  S.,  &  Malode,  “Transfer  Learning for Multi-Crop Leaf Disease Image Classification using Convolutional  Neural  Network  VGG,” Artif.  Intell. Agric. , vol. 6, pp. 23–33, 2022.
[17]  L.  M.  Tassis  and  R.  A.  Krohling,  “Few-shot  learning for  biotic  stress  classification  of  coffee  leaves,” Artif. Intell.  Agric. ,  vol.  6,  pp.  55–67,  2022,  doi: https://doi.org/10.1016/j.aiia.2022.04.001.
[18]  D.  Wang,  J.  Wang,  W.  Li,  and  P.  Guan,  “T-CNN: Trilinear  convolutional  neural  networks  model  for visual  detection  of  plant  diseases,” Comput.  Electron. Agric. , vol. 190, p. 106468, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106468.
[19]  X. Tang et al. , “Deep6mAPred: A CNN and Bi-LSTM- based  deep  learning  method  for  predicting  DNA  N6- methyladenosine  sites  across  plant  species,” Methods , vol. 204, pp. 142–150, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2022.04.011.
[20]  B. Ahmad, A., Saraswat, D., Aggarwal, V., Etienne, A., & Hancock, “Performance of deep learning models for classifying  and  detecting  common  weeds  in  corn  and soybean  production  systems,” Comput.  Electron. Agric. , vol. 184, p. 106081, 2021.
[21]  Q.  Tan,  M.,  &  Le,  “Efficientnet:  Rethinking  model scaling  for  convolutional  neural  networks,” Int.  Conf. Mach. Learn. , pp. 6105–6114, 2019.
[22]  S. M. Sakib, “Plant Disease Expert,” kaggle.com , 2022. https://www.kaggle.com/datasets/sadmansakibmahi/pla nt-disease-expert
[23]  W.  Hastomo,  A.  S.  Karno,  S.  Sutarno,  D.  Arif,  & Moreta,  E.,  and  S.  Sudjiran,  “Mengatasi  Ketimpangan Data Deep Neural Network dengan Pelipatan Fitur Data
Klasifikasi  Spektroskopi  Darah,” J. Ilm. ,  vol.  8,  no.  2, pp.
579–591, 2022, doi:
https://doi.org/10.35326/pencerah.v8i2.2251.
[24]  N.  A.  Alhichri,  H.,  Alswayed,  A.  S.,  Bazi,  Y., Ammour,  N.,  &  Alajlan,  “Classification  of  remote sensing images using EfficientNet-B3 CNN model with attention,” IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.  14078–14094, 2021.
[25]  Vardan Agarwal, “Complete Architectural Details of all EfficientNet  Models,” Medium  Toward  Data  Science , 2020. https://medium.com/towards-data- science/complete-architectural-details-of-all- efficientnet-models-5fd5b736142
[26]  C.  O.  Lee,  Y.,  Park,  J.,  &  Lee,  “Two-level  group convolution.,” Neural Networks , 2022.