Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 575-580 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Implementasi Arsitektural Resnet-34 Dalam Klasifikasi Gambar Penyakit Pada Daun Kentang
Made Doddy Adi Pranatha 1 , M Azman Maricar 2 , Gede Herdian Setiawan 3
1 Program Studi Bisnis Digital, Fakultas Bisnis dan Vokasi, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali
2,3 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Informatika dan Komputer, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali
1 doddy@stikom-bali.ac.id , 2 azman@stikom-bali.ac.id 3 herdian@stikom-bali.ac.id
Submitted: 09-06-2024, Reviewed: 15-06-2024, Accepted 04-07-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i3.1431

## Abstract
Potato  leaf  diseases  such  as  early  blight  and  late  blight  pose  significant  threats  to  crop  yields.  Early  and  accurate identification of these diseases can help farmers take appropriate actions to control their spread. This research developed a method for image classification using the Residual Network (ResNet) architecture to identify potato leaf diseases. The aim is to develop a model capable of classifying potato leaves into three categories: early blight, late blight, and healthy, with high accuracy. The method used is ResNet-34, a CNN architecture that addresses the vanishing gradient problem and allows training of very deep networks. The dataset consists of 2152 images of potato leaves. Data augmentation was performed to increase dataset diversity and prevent overfitting, along with hyperparameter optimization to maximize model performance. Model evaluation includes accuracy, precision, recall, and F1 score. The research results show that ResNet-34 achieved 97% accuracy on test data, with precision of 0.9629, recall of 0.9630, and F1 score of 0.9628 after 50 training epochs. In conclusion, the CNN architecture with ResNet-34 is effective in classifying potato leaf diseases and shows great potential in plant disease image classification applications. Future research can focus on improving the performance and application of this developed model.
Keywords: Deep Learning , Resnet-34, CNN , Potato Leaf Disease, Image Classification.

## Abstrak
Penyakit daun kentang seperti early blight dan late blight merupakan ancaman signifikan bagi hasil panen. Identifikasi dini dan akurat terhadap penyakit ini dapat membantu petani mengambil tindakan yang tepat untuk mengendalikan penyebaran penyakit.  Penelitian  ini  mengembangkan  metode klasifikasi gambar  menggunakan  arsitektur  Residual  Network  (ResNet) untuk mengidentifikasi penyakit daun kentang. Tujuannya adalah mengembangkan model yang mampu mengklasifikasikan daun kentang ke dalam tiga kelas: early blight, late blight, dan healthy dengan akurasi tinggi. Metode yang digunakan adalah ResNet-34, arsitektur CNN yang mengatasi masalah vanishing gradient dan memungkinkan pelatihan jaringan yang sangat dalam. Dataset terdiri dari 2152 gambar daun kentang. Augmentasi data dilakukan untuk meningkatkan keragaman dataset dan mencegah overfitting, serta optimisasi hyperparameter untuk memaksimalkan performa model. Evaluasi model meliputi akurasi, precision, recall, dan F1 score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ResNet-34 mencapai akurasi 97% pada data uji, dengan nilai precision 0.9629, recall 0.9630, dan F1 score 0.9628 setelah 50 epoch pelatihan. Kesimpulannya, arsitektur CNN dengan ResNet-34 efektif dalam mengklasifikasikan penyakit daun kentang dan memiliki potensi besar dalam aplikasi klasifikasi  gambar  penyakit  tanaman.  Penelitian  di  masa  depan  dapat  difokuskan  pada  peningkatan  kinerja  dan  aplikasi model ini.
Keywords: Deep Learning , Resnet-34 , CNN, Penyakit Daun Kentang, Klasifikasi Gambar.
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Klasifikasi  gambar  merupakan  salah  satu aplikasi  utama  dari  pembelajaran  mendalam  (deep learning)  yang  telah  menunjukkan  performa  luar biasa dalam berbagai bidang, termasuk pengenalan objek,  deteksi  wajah,  dan  diagnosis  medis.  Dalam konteks  pertanian,  klasifikasi  gambar  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  penyakit  tanaman secara  otomatis,  yang  sangat  penting  untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi manajemen  pertanian.  Salah  satu  penyakit  pada tanaman  yang  signifikan  adalah  penyakit  daun kentang.
Penyakit daun kentang seperti early blight dan late blight merupakan ancaman signifikan bagi hasil
panen.  Identifikasi  dini  dan  akurat  terhadap penyakit  ini  dapat  membantu  petani  mengambil tindakan yang tepat untuk mengendalikan penyebaran  penyakit  dan  mengurangi  kerugian. Teknik  tradisional  untuk  identifikasi  penyakit tanaman  seringkali  memerlukan  keahlian  khusus dan  dapat  memakan  waktu,  sehingga  penggunaan teknologi  pembelajaran  mendalam  dapat  menjadi solusi yang efektif, salah satunya adalah penggunaan arsitektur Residual Network (ResNet). Arsitektur  Residual  Network  (ResNet),  yang diperkenalkan oleh He et al. [1], telah menjadi salah satu  arsitektur  jaringan  saraf  konvolusional  yang paling  efektif  dan  banyak  digunakan.  ResNet mengatasi  masalah  vanishing  gradient  yang  sering
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 575-580 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
terjadi  pada  jaringan  yang  sangat  dalam  dengan memperkenalkan residual
blocks,
yang memungkinkan  pelatihan  jaringan  yang  jauh  lebih dalam  tanpa  kehilangan  akurasi  [1].  ResNet-34, salah  satu  varian  dari  ResNet,  telah  digunakan dalam  berbagai  aplikasi  klasifikasi  gambar  dan menunjukkan  hasil  yang  mengesankan  dalam  hal akurasi dan efisiensi [1].
Dalam  penelitian  ini,  dikembangkan  dan diimplementasikan  metode  klasifikasi  gambar menggunakan  ResNet-34  untuk  mengidentifikasi penyakit  daun  kentang  dengan  dataset  yang  terdiri dari 2152 gambar daun kentang yang dikategorikan ke  dalam  tiga  kelas:  early  blight,  late  blight,  dan healthy.  Model  dilatih  menggunakan  teknik augmentasi  data  dan  optimisasi  hyperparameter untuk  meningkatkan  performa  model.  Dengan dilakukannya  penelitian  ini  diharapkan  mampu menghasilkan  model  klasifikasi  yang  memiliki akurasi yang baik.
Beberapa penelitian sebelumnya telah menunjukkan  keberhasilan  penggunaan  ResNet dalam  klasifikasi  penyakit  tanaman.  Penelitian mengenai  klasifikasi  gambar  dan  deteksi  penyakit tanaman  menggunakan  pembelajaran  mendalam telah menunjukkan kemajuan yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Salah satu tonggak penting dalam bidang ini adalah pengembangan Convolutional  Neural  Networks  (CNNs)  yang berhasil  diterapkan  dalam  berbagai  aplikasi, termasuk  pengenalan  objek,  deteksi  wajah,  dan analisis  citra  medis.  CNNs  memiliki  kemampuan untuk secara otomatis mengekstraksi fitur dari data gambar tanpa memerlukan intervensi manual, yang menjadikannya alat yang sangat efektif untuk tugas- tugas klasifikasi gambar [2].
Dalam  konteks  penyakit  tanaman,  penelitian oleh  Mohanty  et  al.  [3]  menjadi  salah  satu  yang pertama  mengaplikasikan  CNNs  untuk  mendeteksi penyakit  tanaman.  Mereka  menggunakan  jaringan saraf  konvolusional  untuk  mengklasifikasikan gambar daun dari berbagai tanaman yang terinfeksi penyakit,  dan  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi yang  sangat  tinggi,  yaitu  sekitar  99.35%  [3].  Ini menunjukkan bahwa pembelajaran mendalam dapat secara  efektif  mengenali  pola-pola  penyakit  pada daun tanaman.
Selanjutnya,  Zhang  et  al.  [4]  menggunakan arsitektur ResNet, yang diperkenalkan oleh He et al.
[1], untuk mendeteksi penyakit pada daun sayuran. ResNet mengatasi masalah vanishing gradient yang sering  terjadi  pada  jaringan  yang  sangat  dalam dengan  memperkenalkan  residual  blocks,  yang memungkinkan  pelatihan  jaringan  yang  jauh  lebih dalam  tanpa  kehilangan  akurasi  [1].  Penelitian  ini menunjukkan  bahwa  ResNet-50  mampu  mencapai akurasi  sekitar  98.6%  dalam  klasifikasi  penyakit daun sayuran, yang lebih baik dibandingkan dengan
arsitektur CNN tradisional [4]. Hasil ini menegaskan bahwa  ResNet  dapat  meningkatkan  akurasi klasifikasi penyakit tanaman dengan lebih efektif.
Penelitian terkait penyakit daun kentang, seperti yang didokumentasikan oleh Jones [5] dan Fry [6], menunjukkan  bahwa  early  blight  dan  late  blight adalah  dua  penyakit  utama  yang  mempengaruhi produksi  kentang.  Early  blight,  disebabkan  oleh Alternaria  solani,  menyebabkan  bercak-bercak hitam  pada  daun,  batang,  dan  buah  kentang,  yang mengurangi kemampuan fotosintesis tanaman. Late blight,  disebabkan  oleh  Phytophthora  infestans, adalah  penyakit  yang  lebih  parah  yang  dapat menghancurkan  seluruh  tanaman  dalam  kondisi lembap.  Penelitian  ini  menekankan  pentingnya deteksi dini dan akurat untuk mengurangi kerugian panen dan meningkatkan produktivitas.
Penelitian  oleh  Too  et  al.  [7]  juga  menyoroti pentingnya  pembelajaran  mendalam  dalam  deteksi penyakit tanaman. Mereka membandingkan beberapa  arsitektur  CNN,  termasuk  VGG16, InceptionV3,  dan  ResNet50,  untuk  klasifikasi penyakit  daun  tanaman  dan  menemukan  bahwa ResNet50 mencapai akurasi terbaik dengan 97.13% [7].  Ini  menunjukkan  keunggulan  ResNet  dalam menangani  tugas-tugas  klasifikasi  gambar  yang kompleks.
Selain  itu,  augmentasi  data  dan  optimisasi hyperparameter  memainkan  peran  penting  dalam meningkatkan kinerja model pembelajaran mendalam. Shorten dan Khoshgoftaar [8] menekankan  bahwa  teknik  augmentasi  data  seperti rotasi,  flipping,  zooming,  dan  translasi  dapat membantu mencegah overfitting dan meningkatkan generalisasi  model.  Bergstra  dan  Bengio  [9] menunjukkan  bahwa  optimisasi  hyperparameter melalui  pencarian  acak  dan  pencarian  grid  dapat secara  signifikan  meningkatkan  kinerja  model pembelajaran mendalam.
Liu  et  al.  [10]  mengeksplorasi  penggunaan DenseNet  untuk  deteksi  penyakit  tanaman  dan menemukan  bahwa  DenseNet  dapat  mencapai akurasi yang tinggi dengan jumlah parameter yang lebih sedikit  dibandingkan dengan ResNet.
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  arsitektur  yang lebih dalam dan padat dapat memberikan hasil yang lebih baik dalam beberapa kasus.
Penelitian  oleh  Sladojevic  et  al.  [11] menggunakan CNN untuk deteksi penyakit tanaman dan  menunjukkan  bahwa  model  mereka  dapat mengenali  berbagai  penyakit  pada  daun  dengan akurasi  tinggi.  Mereka  menggunakan  dataset  besar yang  mencakup  berbagai  jenis  tanaman  dan penyakit, yang membantu meningkatkan generalisasi model.
Yu et al. [12] mengusulkan metode baru untuk segmentasi dan klasifikasi penyakit daun menggunakan  kombinasi  CNN  dan  Conditional
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 575-580 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Random  Fields  (CRF).  Metode  ini  menunjukkan peningkatan  dalam  deteksi  dan  klasifikasi  yang lebih  akurat  dibandingkan  dengan  metode  CNN saja.
Ferentinos  [13]  mengembangkan  model  CNN yang dilatih dengan gambar penyakit tanaman dari berbagai sumber dan menunjukkan bahwa model ini dapat  mencapai  akurasi  tinggi  dalam  mendeteksi berbagai  jenis  penyakit  tanaman.  Mereka  juga menekankan pentingnya data yang bervariasi untuk meningkatkan kinerja model.
Ghosal  et  al.  [14]  mengembangkan  sistem berbasis CNN untuk deteksi penyakit tanaman yang dapat diintegrasikan dengan aplikasi mobile. Sistem ini memungkinkan petani untuk mengambil gambar daun  dan  mendapatkan  diagnosis  penyakit  secara real-time.
Singh  et  al.  [15]  membandingkan  beberapa arsitektur  CNN  untuk  deteksi  penyakit  daun  dan menemukan bahwa arsitektur InceptionV3 memberikan  kinerja  yang  sangat  baik  dalam  hal akurasi dan efisiensi komputasi.
Arsenovic  et  al.  [16]  menggunakan  transfer learning untuk meningkatkan kinerja model deteksi penyakit  tanaman.  Mereka  menunjukkan  bahwa menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya pada  dataset  besar  dapat  secara  signifikan meningkatkan akurasi deteksi penyakit.
Sun  et  al.  [17]  mengusulkan  penggunaan attention  mechanism  dalam  arsitektur  CNN  untuk meningkatkan  kinerja  deteksi  penyakit  tanaman. Penelitian mereka menunjukkan bahwa mekanisme perhatian dapat membantu model untuk fokus pada bagian gambar yang relevan dengan penyakit.
Nagaraju  dan  Chawla  [18]  menggunakan metode hybrid yang menggabungkan fitur dari CNN dan metode klasifikasi tradisional untuk mendeteksi penyakit  tanaman.  Mereka  menunjukkan  bahwa pendekatan  hybrid  ini  dapat  meningkatkan  kinerja dibandingkan dengan penggunaan CNN saja.
Wallelign  et  al.  [19]  mengembangkan  sistem berbasis  CNN  untuk  mendeteksi  penyakit  tanaman dan  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  dapat diimplementasikan  pada  perangkat  mobile  dengan akurasi tinggi.
Kamilaris dan Prenafeta-Boldú [20] melakukan survei komprehensif tentang penggunaan pembelajaran  mendalam  dalam  pertanian  dan menemukan  bahwa  teknologi  ini  memiliki  potensi besar  untuk  berbagai  aplikasi,  termasuk  deteksi penyakit tanaman.
Rizkya  dan  Ardiansyah[21]  menggunakan Random  Forest  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar  97.02%.  Sedangkan  metode  CNN  dengan menggunakan  ResNet50  menunjukkan  tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi,  yaitu  antara  98.75%  - 100%. Dengan demikian, penelitian ini mengkonfirmasi  keunggulan  CNN  dalam  proses
klasifikasi  ini,  dan  menunjukkan  potensi  untuk penggunaan  lebih  lanjut  dalam  pendeteksian  dini penyakit jantung.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Enggari  dan Ramadhanu[22]    mengeksplorasi  penerapan  teknik pengolahan  citra  digital,  termasuk  segmentasi warna,  deteksi  tepi,  dan  analisis  kontur,  untuk mendeskripsikan jamur dan menentukan kelayakan konsumsi  jamur  tersebut.  Dengan  menggunakan Back  Propagation  Neural  Network  (BPNN), penelitian ini mencapai akurasi sebesar 80% dalam mengklasifikasikan jamur yang dapat dimakan dan yang  tidak  dapat  dimakan.  Sistem  ini  bertujuan untuk mengurangi insiden keracunan jamur dengan menyediakan metode yang andal untuk membedakan antara jamur yang aman dan beracun.
Penelitian  ini  memperkenalkan  pendekatan baru dalam klasifikasi penyakit pada daun kentang menggunakan arsitektur ResNet-34, dengan memanfaatkan  dataset  terbaru  dari  Kaggle  yang mencakup  berbagai  jenis  penyakit  daun  kentang. Keunggulan  ResNet-34  dalam  mengatasi  masalah degradasi jaringan dalam memungkinkan pelatihan model  yang  lebih  dalam  dan  akurat.  Penelitian  ini juga menggunakan teknik augmentasi data dan fine- tuning  untuk  mengoptimalkan  kinerja  model. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat meningkatkan  akurasi  deteksi  penyakit  daun kentang,  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam pengembangan sistem deteksi dini berbasis AI yang dapat  diterapkan  dalam  industri  pertanian  untuk meningkatkan produktivitas dan mengurangi kerugian ekonomi akibat penyakit tanaman.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi gambar menggunakan ResNet-34 untuk  mendeteksi  penyakit  daun  kentang  dengan akurasi  tinggi.  Tahapan  penelitian  yang  akan dilakukan ditunjukkan pada gambar 1.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 575-580 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  menjelaskan  pendekatan, rancangan kegiatan, ruang lingkup atau objek, bahan dan  alat  utama,  tempat,  teknik  pengumpulan  data, definisi  operasional  variabel  penelitian,  dan  teknik analisis.
2.1 Pengumpulan Data Langkah  pertama  adalah  pengumpulan  data dimana  data  yang  diambil  berasal  dari  kaggle dengan jumlah 2152 gambar yabg terdiri dari 3 kelas data  antara  lain  kelas early  blight,late  blight dan healthy dimana  kemudian  data  tersebut  dibagi  ke dalam  3  kategori  data  antara  lain  data training , validation dan test ,  detail  jumlah  gambar  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Detail Jenis Data Yang Digunakan
Tipe Data Kelas Jumlah Training Early Blight 810 Late Blight 781 Healthy 130 Validation Early Blight 87 Late Blight 117 Healthy 11 Test Early Blight 103 Late Blight 102 Healthy 11
Dimana  data  gambar  memiliki  ukuran  256  X
256 pixels seperti disajikan dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Detail Data Gambar
2.2 Augmentasi Data
Tahapan augmentasi data adalah tahapan untuk memodifikasi  gambar  untuk  menambahkan  variasi dataset  menjadi  lebih  beragam  dimana  tahapan augmentasi  yang  dilakukan  antara  lain  adalah  me resize ke ukuran 224 X 224 dan random resize crop ke  ukuran  224  juga  dan  melakukan random horizontal flip .
2.3 Implementasi Pada  tahap  ini  dibangun  sebuah  arsitektur model dengan algoritma
CNN
dengan memanfaatkan model yang telah ada yaitu ResNet- 34  sebagai pre-trained model  dan  kemudian  hasil akhirnya  akan  mem flatten gambar  yang  awalnya dalam  bentuk  3  dimensi  kemudian  akan  diubah menjadi 1 dimensi sehingga dapa dilakukan training
menggunakan fully  connected  layer yang  hasil keluarannya berupa hasil klasifikasi gambar.
Pada arsitektural Resnet-34 menggunakan blok residual dimana sebuah blok residual terdiri dari dua atau  lebih  lapisan  konvolusi,  di  mana  output  dari blok tersebut diperoleh dengan menambahkan input dari  blok  tersebut  ke  output  dari  lapisan  terakhir dalam  blok.  Ini  memungkinkan  jaringan  untuk belajar representasi residual, yang berarti bahwa ia belajar  perbedaan  antara  input  dan  output  yang diinginkan
daripada
mencoba untuk mengaproksimasi output secara langsung. Penjelasan  mengenai  blok  residual  dapat  dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Blok Residual pada Arsitektur ResNet
Dimana  perhitungan  matematis  untuk  residual blok disajikan dalam persamaan 1.
𝐻(𝑥) = 𝐹(𝑥) +  𝑥 (1)
SoftMax  diperkenalkan  sebagai  aktivasi  untuk meramalkan tergantung pada likelihood maksimum sehingga  dapat  digunakan  dalam  mengklasifikasi gambar  multi  kelas  karena  dapat  menentukan probabilitas  prediksi  pada  masing-masing  kelas. Persamaan  untuk  fungsi  SoftMax  diberikan  pada persamaan 2.
𝑆 𝑒,𝑗 = 𝑒 𝑧𝑖,𝑗 ∑ 𝑒 𝑧𝑖,𝑙 𝐿 𝑙=1 (2)
Pada tahap training pada fully connected layer data  akan  menggunakan  data  training  akan menggunakan  data  training  yang  telah  dibagi  pada tahap  sebelumnya  dimana  proses  training  di jalankan  di  atas  mesin  GPU  CUDA  A100  dengan menggunakan hyperparameter seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hyperparameter Yang Digunakan Hyperparameter Value Epoch 50 Batch Size 32 Learning Rate 0.001
Proses  training  menggunakan  tools  Google  Colab, Google      Colab      adalah      sebuah      IDE      untuk
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 575-580 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
pemrograman   Python   dimana   pemrosesan   akan dilakukan   oleh   server   Google   yang   memiliki perangkat keras dengan performa yang tinggi[23]
2.4 Evaluasi Evaluasi  menggunakan metrics Accuracy,
Precision,  Recall dan F1  Score berdasarkan Confussion  Matrix setelah  diujikan  pada  data testing,  dari  hasil  evaluasi  ini  untuk  menentukan kelayakan metode yang digunakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  dari  implementasi  diatas  pada proses  training  didapatkan hasil accuracy 97.15  % pada data training dan  95.81% pada data validation pada epoch terakhir  yaitu epoch ke  50 dimana accuracy pada data training dan validation disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Accuracy
Pada grafik accuracy diatas dapat dilihat hasil prediksi  pada  data training dan validation pada masing-masing epoch, dapat dilihat pada grafik nilai akurasi bertambah di setiap epoch dan tidak terjadi overfit pada  hasil  data training dan  hasil  prediksi data validation.
Pada proses pengujian menggunakan data testing didapatkan hasil akurasi sekitar 97% yang disajikan dalam confussion matrix pada Gambar 5.
Gambar 5. Confussion Matrix
Pada confussion matrix tersebut nilai 0, 1 dan 2 melambangkan  jenis  kelas  dimana  0  merupakan healthy ,  1  adalah early  blight dan  2  adalah late blight, pada  matrix  tersebut  terlihat  pada  data healthy berhasil  memprediksi  9  data  dan  gagal memprediksi  2  buah  data,  pada  kelas early  blight berhasil  memprediksi  100  data  dan  gagal memprediksi  3  data,  begitu  pula  pada  kelas late blight berhasil  memprediksi  99  data  dan  gagal memprediksi 3 buah data, hasil prediksi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Penelitian
Dari confussion matrix didapatkan  nilai precission adalah 0.9629, recall adalah 0.9630 dan F1 score 0.9628

## SIMPULAN
Pada  implementasi  metode  yang  telah  dilakukan sebelumnya  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa arsitektur  CNN  yang  dikembangkan  dengan menggunakan ResNet-34 sebagai pre-trained model didapatkan  bahwa  arsitektur  tersebut  sudah dikatakan  mampu  dalam  mengklasifikasikan  jenis penyakit pada daun tanaman kentang dengan tingkat akurasi 97% dengan nilai precission adalah 0.9629, recall adalah 0.9630 dan F1 score 0.9628 dimana menggunakan  sekitar  50  kali  pengulangan epoch dalam  pelatihannya  untuk  mencapai  nilai  akurasi tersebut. Penelitian di masa depan dapat difokuskan pada  beberapa  aspek  untuk  meningkatkan  kinerja dan  aplikasi  dari  model  yang  telah  dikembangkan. Eksplorasi  arsitektur  CNN  yang  lebih  dalam  atau penggunaan teknik ensembel dapat dilakukan untuk mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Implementasi model pada aplikasi mobile atau sistem berbasis IoT juga merupakan langkah penting untuk memberikan solusi yang praktis dan mudah diakses bagi petani di lapangan.  Terakhir,  pengujian  dan  validasi  model dengan  data  real-time  di  lapangan  perlu  dilakukan untuk memastikan kehandalan dan robustitas model dalam kondisi nyata.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 575-580 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.  Sun,  "Deep  Residual Learning  for  Image  Recognition,"  in  Proc.  IEEE  Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., 2016, pp. 770-778.
[2] Y.  LeCun,  Y.  Bengio,  and  G.  Hinton,  "Deep  learning," Nature, vol. 521, pp. 436-444, 2015.
[3] S. P. Mohanty, D. P. Hughes, and M. Salathé, "Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection," Front. Plant Sci., vol. 7, p. 1419, 2016.
[4] S. Zhang, W. Huang, and C. Zhang, "Deep Learning Based on ResNet for Plant Disease Detection," IEEE Access, vol. 7, pp. 167019-167029, 2019.
[5] J. B. Jones, "Diseases caused by bacteria," in Compendium of Tomato Diseases, St. Paul, MN: APS Press, 1991, pp. 27- 28.
[6] W. E. Fry, Phytophthora infestans: The Plant (and R Gene) Destroyer, New York, NY: Springer, 2008.
[7] E.  C.  Too,  L.  Yujian,  S.  Njuki,  and  L.  Yingchun,  "A comparative study of fine-tuning deep learning models for plant disease identification," Comput. Electron. Agric., vol.
161, pp. 272-279, 2019.
[8] C.  Shorten  and  T.  M.  Khoshgoftaar,  "A  survey  on  Image Data Augmentation for Deep Learning," J. Big Data, vol. 6, no. 60, 2019.
[9] J.  Bergstra  and  Y.  Bengio,  "Random  Search  for  Hyper- Parameter Optimization," J. Mach. Learn. Res., vol. 13, pp.
281-305, 2012.
[10] B. Liu, Y. Zhang, D. He, and Y. Li, "Identification of Apple Leaf  Diseases  Based  on  Deep  Convolutional  Neural Networks," Symmetry, vol. 10, no. 11, p. 272, 2018.
[11] S. Sladojevic, M. Arsenovic, A. Anderla, D. Culibrk, and D. Stefanovic, "Deep Neural Networks Based Recognition of Plant  Diseases  by  Leaf  Image  Classification,"  Comput.
Intell. Neurosci., vol. 2016, Article ID 3289801, 2016.
[12] X.  Yu,  Y.  Zhang,  Y.  Yang,  and  S.  Zhang,  "Leaf  Disease Detection  and  Classification  Based  on  Improved Convolutional  Neural  Network,"  IEEE  Access, vol. 8, pp. 189162-189174, 2020.
[13] K.  P.  Ferentinos,  "Deep  learning models  for plant disease detection  and  diagnosis,"  Comput.  Electron.  Agric.,  vol. 145, pp. 311-318, 2018.
[14] S.  Ghosal,  A.  Blystone,  A.  Singh,  S.  K.  Sarkar,  L. Ganapathysubramanian, A.
Singh,
and B.
Ganapathysubramanian,  "An  explainable  deep  machine vision framework for plant stress phenotyping," Proc. Natl.
Acad. Sci. U.S.A., vol. 115, no. 18, pp. 4613-4618, 2018.
[15] D. Singh, M. Singh, A. K. Singh, and S. S. Gill, "PlantDoc: A Dataset for Visual Plant Disease Detection," in Proc. 6th ACM  Intl.  Conf.  on  Multimedia  Systems,  2019,  pp.  214- 218.
[16] M.  Arsenovic,  S.  Sladojevic,  A.  Anderla, and  D. Culibrk, "Solving  Current  Limitations  of  Deep  Learning  Based Approaches  for  Plant  Disease  Detection,"  Symmetry,  vol.
11, no. 7, p. 939, 2019.
[17] Y.  Sun,  Y.  Liu,  G.  Wang, and  H. Zhang,  "Deep Learning for Plant Identification in Natural Environment," Comput.
Intell. Neurosci., vol. 2017, Article ID 7361042, 2017.
[18] J.  Nagaraju  and  P.  Chawla,  "Systematic  Review  of  Deep Learning  Techniques  in  Plant  Disease  Detection,"  Int.  J. Eng. Adv. Technol., vol. 9, no. 2, pp. 349-352, 2019.
[19] W. Wallelign, S. Ali, and D. Habte, "Tomato Plant Disease Identification  Using  Convolutional  Neural  Networks,"  J. Adv. Res. Dyn. Control Syst., vol. 11, no. 2, pp. 71-79, 2019.
[20] A. Kamilaris and F. X. Prenafeta-Boldú, "Deep learning in agriculture: A survey," Comput. Electron. Agric., vol. 147, pp. 70-90, 2018.
[21] M.  Rizkya  and  R.  Andarsyah,  "Klasifikasi  MIT-BIH Arrhythmia  Database  Metode  Random  Forest  dan  CNN dengan  Model  ResNet-50:  A  Systematic  Literature Review," JTEKSIS, vol. 5, no. 3, Jun. 2023.
[22] S. Enggari, A. Ramadhanu, dan H. Marfalino, "Peningkatan Digital Image Processing dalam Mendeskripsikan Tumbuhan Jamur dengan Segmentasi Warna, Deteksi Tepi dan Kontur," Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 4, no. 1, hal. 70-75, Jan. 2022.
[23] R. G. Guntara, "Pemanfaatan Google Colab Untuk Aplikasi Pendeteksian  Masker  Wajah  Menggunakan  Algoritma Deep  Learning  YOLOv7," Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi Bisnis , vol. 5, no. 1, pp. 55-60, Jan. 2023.