## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## DETEKSI CITRA DAUN UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT PADI MENGGUNAKAN PENDEKATAN DEEP LEARNING DENGAN MODEL CNN
Muhammad Rijal 1 , Andi Muhammad Yani 2 , Abdul Rahman 3
1,3 Nautika, Akademi Maritim Indonesia AIPI
2 Teknika, Akademi Maritim Indonesia AIPI Makassar, Sulawesi Selatan, Indonesia 90211 muhammadrijal3598@gmail.com, amyani.aipi@gmail.com, abdulrahmandgmakuling@gmail.com

## Abstract
Agriculture is a vital sector related to food security. Rice is one of the productions that currently ranks third behind wheat and corn. However, in 2023, rice production in Indonesia will decrease 2022 by 1.12 million tons of GKG, and Diseases in plants are one of the causes of the reduced quantity of agricultural products. This research aims to detect disease in rice plants using leaf images with three classification classes and a test matrix to measure the model built. This research uses the Convolutional Neural Network (CNN) method to classify rice plants based on leaf images with 3 test scenarios using the Jupyter Notebook text editor tool for system coding. Research results with training show that the CNN model can classify diseases in rice based on leaf images. Of the 3 test scenarios carried out, scenario 2 shows the best results with Epoch 50 with training values from the last Epoch, namely training accuracy 0.9905 and training loss 0.0280 while validation accuracy 0.8000 and The validation loss is 0.9222 with the confusion matrix showing the suitability of predictions based on class with the classification report good recall, precision and f1-score values, namely 1.00 .
Keywords: Classification, CNN, Deep Learning, Diseases, Rice

## Abstrak
Pertanian  merupakan  sektor  yang  sangat  penting  yang  berhubungan  dengan  ketahanan  pangan,  Padi  merupakan  salah  satu produksi yang saat ini menempati urutan yang ketiga dari gandum dan jagung, tapi di tahun 2023 produksi padi di Indonesia mengalami penurunan dari tahun 2022 sebanyak 1,12 juta ton GKG dan penyakit pada tanaman merupakan salah satu penyebab berkurangnya  kuantitas  hasil  pertanian.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  padi  berdasarkan citra  daun  dengan  3  kelas  klasifikasi  dan matrix pengujian  untuk  mengukur  model  yang  dibangun.  Pada  penelitian  ini menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  klasifikasi  pada  tanaman  padi  berdasarkan  citra  daun dengan  3  skenario  pengujian  menggunakan tools teks  editor Jupyter  Notebook untuk  pengkodean  sistem.  Hasil  Penelitian dengan training menunjukkan  model  CNN  dapat  melakukan  klasifikasi  penyakit  pada  padi  berdasarkan  citra  daun,  dari  3 skenario pengujian yang dilakukan skenario 2 menunjukkan hasil terbaik dengan Epoch 50 dengan nilai training dari Epoch terakhir yaitu training accuracy 0.9905 dan training loss 0.0280 sedangkan validasi akurasi 0.8000 dan validasi lossnya 0.9222 dengan confusion  matrix menunjukkan  kesesuaian  prediksi  berdasarkan  kelas  dengan classification report nilai recall , precision dan f1-score yang bagus yaitu 1.00.
Kata kunci: CNN, Deep Learning, Klasifikasi, Padi, Penyakit

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  merupakan  sektor  yang  sangat  penting  yang berhubungan  dengan  ketahanan  pangan  dan  teknologi kecerdasan  banyak  dimanfaatkan  pada  sektor  tersebut[1]. Oryza sativa atau padi adalah salah satu produksi yang saat ini  menempati  urutan  yang  ketiga  dari  semua  jenis  biji- bijian setelah gandum dan jagung[2].
Produksi  padi  di  negara  Indonesia  dari  Januari-September 2023 diperkirakan sebesar 45,33 Juta ton GKG atau dapat disebut mengalami penurunan sekitar 105,09 ribu ton GKG (0,23 persen) dibandingkan  Januari-September  pada  tahun 2022  yang  sebesar  45,43  juta  ton  GKG.  Dan diperkirakan potensi  sepanjang  Oktober-Desember  2023  ialah  8,30  juta ton  GKG,  oleh  karena  itu  total  produksi  padi  pada  2023 diperkirakan  sebesar  53,63  juta  ton  GKG  atau  mengalami
penurunan  sebanyak  1,12  juta  ton  GKG  (2,05  persen) dibandingkan 2022 yang sebesar 54,75 juta ton GKG[3].
Penyakit  pada  tanaman  adalah  salah  satu  dari  penyebab penurunan  kuantitas  dan  kualitas  pada  hasil  pertanian[4]. Penyakit  yang  menyerang  daun  tanaman  padi  dapat mengakibatkan  berkurangnya  jumlah  produksi  padi.  Jenis penyakit pada daun tanaman padi sangat beragam. Namun jenis  penyakit  pada  daun  diberikan  solusi  untuk mengatasinya.  Namun  jenis  penyakit  pada  daun  tanaman padi  ini  terkadang  tidak  teridentifikasi  oleh  orang  yang awam, sehingga akan berakibat kesalahan mengidentifikasi jenis  penyakit  dan  penanganannya.  Maka  dari  itu  untuk mengatasi  hal  tersebut  dapat  dilakukan  proses  identifikasi dengan Computer Vision [5].
Perkembangan komputer dan teknologi informasi memungkinkan  dapat  mengidentifikasi  suatu  penyakit dengan  memanfaatkan Artificial  Intelegence yang  salah satunya dengan menggunakan model pengenalan pola citra. Salah  satu  cabang Artificial  Intelegence yaitu Machine Learning telah mengalami perkembangan yang pesat yang kemudian  menuju  kepada  munculnya  pendalaman  ilmu Machine  Learning yaitu Deep  Learning [6].  Kemajuan teknologi  di  bidang  kecerdasan  buatan  seperti Deep Learning ,  sudah  menjadi  pendorong  transformasi  pada berbagai sektor[7]. Metode Deep Learning dianggap lebih unggul  kalau  dibandingkan  dengan  metode Machine Learning yang lain[8].
Metode Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu algoritma yang populer dalam Deep Learning dan dapat digunakan untuk Computer Vision [9]  atau memiliki kemampuan mengolah informasi citra[10]. CNN mempunyai  keunggulan  yang  tak  tertandingi  dalam mengekstraksi  fitur  gambar[11].  Model  CNN  banyak digunakan  untuk  tugas image processing karena  memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan lebih baik dalam pengenalan citra.  Terdapat  sejumlah  penelitian  yang  melakukan klasifikasi gambar citra menggunakan model CNN. Dalam penelitian  yang  berjudul  “Implementasi Convolutional Neural  Network (CNN)  untuk  Klasifikasi  Ekspresi  Citra Wajah  pada  Fer-2013 Dataset ”  menggunakan  beberapa optimizer dan  tanpa dropout .  Akurasi  pelatihan  untuk validasi  tertinggi  diraih  saat  menggunakan  beberapa optimizer Adam dengan nilai yang didapat 66% dan akurasi pelatihan  sebesar  84%  tapi  mengalami overfitting itu berdasarkan dari nilai akurasi validasi dan akurasi pelatihan yang  cukup  jauh[12].  Di  penelitian  selanjutnya  tentang deteksi  beberapa  penyakit  pada  apel  dengan  Model  CNN mendapatkan akurasi 94,9%[13].
Maka  dari  itu  pada  penelitian  ini  yang  berjudul  “Deteksi Citra Daun untuk Klasifikasi  Penyakit Padi  Menggunakan Pendekatan Deep  Learning Dengan  Model  CNN”  guna melakukan penelitian untuk  mendeteksi penyakit padi dan untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  model  CNN  dalam melakukan klasifikasi penyakit pada padi berdasarkan citra
daun untuk mengedukasi para petani untuk mengetahui dini penyakit padi yang dalam penelitian ini 3 jenis penyakit padi yang akan dilakukan klasifikasi adalah bacterial leaf blight, leaf smut dan brown spot, dan untuk menguji model CNN dengan  3  Skenario  Pengujian  yaitu  dengan  10 Epoch 50 Epoch dan 100 Epoch yang bertujuan mengetahui skenario pengujian yang terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Metode Pengumpulan Data dan Metode Pengujian
Penelitian  ini  menggunakan  data  berupa dataset yang digunakan  dalam  pelatihan  model  diambil  dari website penyedia dataset yaitu Kaggle.com Dataset berisi citra daun padi yang terdisi dari 3 kelas penyakit padi yaitu bacterial leaf blight, leaf smut dan brown spot.
Model yang digunakan dalam penelitian yaitu menggunakan  pendekatan Deep  Learning yaitu  metode Convolutional  Neural  Network (CNN).  Model  ini digunakan  untuk  mengolah  citra  pada  daun  untuk melakukan klasifikasi jenis penyakit pada padi. Klasifikasi merupakan  teknik  dalam  membedakan  suatu  objek[14]. Kemudian hasil pelatihan metode yang dilakukan kemudian dilakukan  pengujian  berdasarkan  3  skenario  pengujian. Tools teks  editor  yang  digunakan  dalam  penelitian  untuk menguji  model  adalah Jupyter  Notebook dengan  bahasa pemrograman Python sebagai pengkodean sistem.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Peda  penelitian  ini  terdapat  beberapa  proses  tahapan  cara untuk  melakukan  pengklasifikasian  penyakit  pada  daun tanaman padi adalah sebagai berikut:
Gambar 1 menunjukkan gambaran dari alur penelitian mulai sampai  selesai  pada  penelitian  ini.  Proses-proses  alur penelitian ini dimulai dengan studi literatur , pengumpulan dataset , preprocessing data.  Kemudian  model  dirancang dengan  metode  atau  Model  CNN,  pelatihan  model,  serta hasil dan evaluasi model yang dibangun.

## 2.2.1 Studi Literatur
Studi literatur yang dilakukan didapat dari buku, jurnal dan website (Online  Research) yang  berkaitan  dengan Deep Learning , Model CNN, dan klasifikasi penyakit tanaman.
2.2.2 Pengumpulan Dataset
Pengumpulan  data  berupa dataset yang  digunakan  dalam pelatihan model diambil dari website penyedia dataset yaitu Kaggle.com Dataset berisi citra daun padi yang terdisi dari 3 kelas penyakit padi yaitu bacterial leaf blight, leaf smut dan brown spot dapat dilihat pada tabel 1 yaitu Dataset :
Tabel 1. Dataset No Kelas Leaf Smut Brown Spot Bacterial leaf blight 1 Jumlah data 40 40 40 2 Data Latih 35 35 35 3 Data Validasi 5 5 5 Gambar
2.2.3 Preprocessing Data
Proses Preprocessing data  adalah  suatu  proses  persiapan data  sebelum  diolah  dan  digunakan  untuk  klasifikasi[15] yang  dilakukan  dimulai  dari crop image atau  memotong gambar untuk menjadi rasio square , kemudian augmentasi image selanjutnya yaitu split dataset atau membagi dataset yang mau dilatih menjadi data training , data validation .
2.2.4 Perancangan Model CNN
Perancangan  Model  menggunakan  model Convolutional Neural  Network (CNN)  yaitu  salah  satu  jenis  model supervised  learning yang  bekerja  dengan  menerima  input berupa citra atau gambar. Perancangan Model CNN terdiri berbagai tahapan pengulangan antara lapisan Convolutional dan  lapisan pooling yang  diakhiri  dengan  lapisan fully connected .  Lebih  jelasnya  dimulai  dengan input dataset selanjutnya ada Convolutional Layer , RelU dan Maxpooling dengan beberapa layer . Selanjutnya proses klasifikasi pada tahapan fully connected layer yaitu flatten dan dense selanjutnya output dari Model CNN adalah hasil pelatihan yang terdiri dari data Akurasi, loss dan Confusion Matrix . Berikut Arsitektur CNN:
Gambar 2. Arsitektur CNN[16]

## 2.2.5 Pelatihan Model
Pada  tahapan  pelatihan  model  CNN  yang  dilakukan  akan dilakukan pelatihan atau train model dengan menggunakan data training dan  data  validasi.  Pada  tahapan  ini  model melakukan prediksi dan menghitung dengan menggunakan Confusion  Matrix .    Model  dalam dataset juga  diolah kemudian  dilatih  dengan  3  skenario  pengujian  yaitu menggunakan 10 Epoch , 50 Epoch dan 100 Epoch dengan masing-masing pembagian 35 data sebagai data training dan 5  data  sebagai  data validation untuk  mengetahui  skenario yang paling bagus dalam proses pelatihan yang dilakukan.

## 2.2.6 Hasil dan Evaluasi Model
Hasil  dan  evaluasi  model  merupakan  tahap  terakhir  dari pemeriksaan  ini.  Keakuratan dan  presentasi loss dari  hasil model  CNN  yang  dibuat  akan  ditentukan  pada  tahap  ini. Evaluasi  dan  hasil  tersebut  kemudian  menjadi  landasan untuk  mengambil  kesimpulan  dari  penelitian  yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  merupakan  hasil  dari  arsitektur  model CNN yang telah dibangun tentang penerapan Deteksi Citra Daun  untuk  klasifikasi  penyakit  pada  padi  menggunakan pendekatan Deep  Learning dengan  Mode  CNN.  Pada penelitian  ini  metode  CNN  yang  dibangun  dapat memprediksi  padi  dan  mengklasifikasikan  berdasarkan kelas  penyakit  dibuktikan  dengan  data training dan  data validasi.  Adapun layer convolution , layer pooling , layer flatten serta layer  dense untuk  klasifikasi  penyakit  pada tanaman  padi  menggunakan  CNN.  Dalam  proses training yang  dilakukan  ada  3  skenario  pengujian  yang  dilakukan yaitu  skenario  1  menggunakan Epoch 10,  skenario  2 menggunakan  50 Epoch dan  skenario  3  menggunakan  10 Epoch dan  masing  proses  pengujian  akan  berhenti  ketika memenuhi kondisi dari setiap Epoch yang ditentukan.

## 3.1 Skenario 1 Epoch 10
Dari  pengujian  model  yang  dilakukan  pada  skenario  1 dengan menggunakan 10 Epoch , dapat diketahui hasil yang didapatkan  terhadap  data training dan data  validation sebagai berikut:
Gambar 3. Epoch 10 Train dan Valid Acc
Gambar 3 Epoch 10 Training dan validasi accuracy pada skenario 1 dengan Epoch 10 memperlihatkan grafik akurasi model yang dilatih. Dari Epoch terakhir diperoleh nilai pada training accuracy 0.8571 dan nilai pada validasi accuracy 0.6000.
Gambar 4. Epoch 10 Train dan Valid Loss
Gambar  4 Epoch 10 Training dan  Validasi Loss menunjukkan grafik yang dihasilkan. Pada nilai Epoch yang terakhir memperlihatkan Training loss 0.9306 dan Validasi Loss 20.8793.
Selanjutnya dapat dilihat hasil dari pengujian menggunakan Confusion Matrix di gambar berikut:
Di  gambar  5  hasil Confusion Matrix Epoch 10 Confusion Matrix terdapat  ketidakcocokan  pada  leaf  blight  1  dan  di leaf smut 2,  kemudian  menghasilkan  sebuah classification report dengan  hasil  yang  diperoleh  dari matrix pengujian sebagai berikut:
Gambar 6 . Epoch 10 Classification Report
Dari gambar 6 Epoch 10 Classification Report , didapatkan hasil pada pengujian model di skenario 1 dengan Epoch 10 menggunakan confusion matrix dalam  mendapatkan klasifikasi pada tanaman padi itu menghasilkan nilai dengan akurasi 80% karena terdapat ketidaksesuaian 1 di leaf blight dan 2 leaf smut .

## 3.2 Skenario 2 Epoch 50
Dari  pengujian  model  yang  dilakukan  pada  skenario  2 dengan menggunakan 50 Epoch , dapat diketahui hasil yang didapatkan  terhadap  data training dan  data  validation sebagai berikut:
Gambar 7. Epoch 50 Train dan Valid Acc
Gambar 7 Epoch 50 Training dan validasi accuracy pada skenario 2 dengan Epoch 50 memperlihatkan grafik akurasi model yang dilatih. Dari Epoch terakhir diperoleh nilai pada training accuracy 0.9905 dan nilai pada validasi accuracy 0.8000.
Gambar 8 . Epoch 50 Train dan Valid Loss
Sedangkan untuk gambar 8 Epoch 50 Training dan validasi loss pada  skenario  2  dengan Epoch 50  memperlihatkan grafik  akurasi  model  yang  dilatih.  Dari Epoch terakhir diperoleh  nilai  pada training loss  0.0280  dan  nilai  pada validasi 0.9222.
Gambar 9 . Epoch 50 Confusion Matrix
Dari  hasil Confusion Matrix di  gambar  9 Epoch 50 Confusion Matrix didapatkan bahwa dari masing-masing 5 data  validasi  dengan  masing-masing  kelas  semua memberikan hasil prediksi klasifikasi dengan benar sesuai dengan  kelas  asli  dari  data  yang  diuji,  kemudian menghasilkan  sebuah Classification report  dengan  hasil yang diperoleh dari matrix pengujian sebagai berikut:
Gambar 10. Epoch 50 Classification Report
Dalam  Gambar  10 Epoch 50 Classification Report dapat dilihat  pada  kelas Brown  Spot,  Bacterial  Leaf  Blight dan Leaf  smut didapatkan  nilai recall,  precision dan f1 - score yang bagus yaitu 1.00.

## 3.3 Skenario 3 Epoch 100
Dari  pengujian  model  yang  dilakukan  pada  skenario  3 dengan  menggunakan  100 Epoch ,  dapat  diketahui  hasil yang didapatkan terhadap data training dan data validation sebagai berikut:
Gambar 11. Epoch 100 Train dan Valid Acc
Gambar 11 Epoch 100 Training dan validasi accuracy pada skenario  3  dengan Epoch 100  memperlihatkan  grafik akurasi  model  yang  dilatih.  Dari Epoch terakhir  diperoleh nilai pada training accuracy 0.9905 dan nilai pada validasi accuracy 0.7333.
Gambar 12. Epoch 100 Train dan Valid Loss
Sedangkan  untuk  gambar  12 Epoch 100 Training dan validasi loss pada  skenario  3  dengan Epoch 100 memperlihatkan  grafik  akurasi  model  yang  dilatih.  Dari Epoch terakhir diperoleh nilai pada training loss 0.0245 dan nilai pada validasi 0.7333.
Gambar 13. Epoch 100 Confusion Matrix
Dari  hasil Confusion Matrix di  gambar  13 Epoch 100 Confusion Matrix terdapat ketidakcocokan pada leaf smut 1 dan  untuk  2  kelas  lainnya  sudah  terdapat  kecocokan  pada masing-masing  kelas,  kemudian  menghasilkan  sebuah Classification  report dengan  hasil  yang  diperoleh  dari matrix pengujian sebagai berikut:
Gambar 14. Epoch 100 Classification Report
Dalam  Gambar  14 Epoch 100 Classification  Rep ort  dapat dilihat bahwa kelas brown spot dengan precision 0.83 dan f1-score 0.91 dan leaf smut dengan nilai recall 0.8 dan f1- score 0.89 ini menunjukkan terdapat ketidaksesuaian kelas yaitu antara leaf smut dan brown spot . Dari proses pelatihan yang dilakukan dapat dievaluasi bahwasanya jumlah Epoch berpengaruh terhadap hasil dari training , dan dari evaluasi matrix yang dilakukan skenario 2 menunjukkan hasil terbaik dari  pada  skenario  yang  lainnya.  Serta  diharapkan  dengan penerapan  model  CNN  dalam  mendeteksi  penyakit  padi petani bisa mengetahui dini penyakit padi untuk mengurangi risiko penurunan produksi padi akibat penyakit.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada penelitian dengan  menggunakan  Model  CNN,  dapat  ditarik kesimpulan yaitu Pengujian berdasarkan beberapa skenario dengan  menggunakan Epoch yang  berbeda  dapat mempengaruhi  nilai  dari  akurasi  dan confusion  matrix pengujian,  model  CNN  untuk  klasifikasi  penyakit  pada tanaman  padi  berdasarkan  citra  daun  terdapat  perbedaan hasil dari 3 skenario pengujian yang dilakukan.
Hasil  dari  pelatihan  model  dari  pengujian  3  skenario didapatkan pada skenario 2 dengan menggunakan Epoch 50 dengan  nilai  dari Epoch terakhir  yaitu training akurasi
0.9905  dan  nilai training loss 0.0280  sedangkan  untuk validasi  akurasi  0.8000  dan  validasi lossnya 0.9222. Kemudian  dilakukan  evaluasi matrix menggunakan confusion matrix yang  dapat  memberikan  hasil  prediksi klasifikasi dengan benar sesuai dengan kelas asli dari data yang diuji. Selanjutnya Classification Report menunjukkan kelas Brown  Spot,  Bacterial  Leaf  Blight dan leaf  smut didapatkan nilai recall, precision dan f1 - score yang bagus yaitu 1.00 ini menunjukkan jumlah Epoch berpengaruh pada hasil  dari  proses training yang  dilakukan  sehingga  di dapatkan bahwasanya jumlah Epoch berpengaruh terhadap hasil training berdasarkan  hasil training yang  dilakukan skenario  2  menunjukkan  hasil  yang  lebih  bagus  dari skenario  1  dan  3.    Untuk  penelitian  yang  akan  datang diharapkan  dapat  melakukan  pengujian  dengan  jumlah dataset dan kelas penyakit padi yang lebih banyak lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  F.  Maulana  and  N.  Rochmawati,  “Klasifikasi Citra  Buah  Menggunakan  Convolutional  Neural Network,” J.  Informatics  Comput.  Sci. ,  vol. 1,  no. 02, pp.
104–108, 2020, doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p104-108.
[2] G. Zhou, W. Zhang, A. Chen, M. He, and X. Ma, “Rapid Detection of Rice Disease Based on FCM-
KM and Faster R-CNN Fusion,” IEEE Access , vol. 7, pp. 143190–143206, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2943454. [3] Badan  Pusat  Statistik,  “Luas  Panen  dan  Produksi Padi di Indonesia 2023 (Angka Sementara),” Badan Pus.  Stat. ,  vol.  2023,  no.  68,  pp.  1–8,  2023,
[Online]. Available: https://www.bps.go.id/pressrelease/2023/10/16/203 7/luas-panen-dan-produksi-padi-di-indonesia- 2023--angka-sementara-.html#:~:text=Produksi beras pada 2023 untuk,sebesar 31%2C54 juta ton.
[4] H.  B.  Prajapati,  J.  P.  Shah,  and  V.  K.  Dabhi, “Detection and classification of rice plant diseases,” Intell. Decis. Technol. , vol. 11, no. 3, pp. 357–373, 2017, doi: 10.3233/IDT-170301.
[5] A. Jinan, B. H. Hayadi, and U. P. Utama, “Journal of  Computer  and  Engineering  Science  Volume  1, Nomor 2, April 2022 Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi  Mengunakan  Metode  Convolutional  Neural Network Melalui Citra Daun (Multilayer Perceptron),” vol. 1, no. April, pp. 37–44, 2022.
[6] Y.  Lecun,  Y.  Bengio,  and  G.  Hinton,  “Deep learning,” Nature , vol. 521, no. 7553, pp. 436–444, 2015, doi: 10.1038/nature14539.
[7] K.  Marlin,  E.  Tantrisna,  B.  Mardikawati,  R. Anggraini,  and  E.  Susilawati,  “Manfaat  dan Tantangan Penggunaan Artificial Intelligences (AI) Chat  GPT  Terhadap  Proses  Pendidikan  Etika  dan Kompetensi  Mahasiswa  Di  Perguruan  Tinggi,” Innov. J. Soc. Sci. Res. , vol. 3, no. 6, pp. 5192–5201, 2023,
[Online]. Available: https://j-
innovative.org/index.php/Innovative/article/view/7 119.
[8] M.  Z.  Alom et  al. ,  “A  state-of-the-art  survey  on deep learning theory and architectures,” Electron. ,
vol. 8, no. 3, 2019, doi:
10.3390/electronics8030292.
[9] W. jie Liang, H. Zhang, G. feng Zhang, and H. xin Cao, “Rice Blast Disease Recognition Using a Deep Convolutional  Neural  Network,” Sci.  Rep. ,  vol.  9, no.  1,  pp.  1–10,  2019,  doi:  10.1038/s41598-019- 38966-0.
[10] P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto, “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Pada Ekspresi Manusia,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[11] I.  Hermawan,  D.  Arnaldy,  M.  Agustin,  M.  F. Widyono,  D.  Nathanael,  and  M.  T.  Mulyani, “Sistem  Pengenalan  Benih  Padi  menggunakan Metode Light Convolutional Neural Network pada Raspberry PI 4 B,” J. Teknol. Terpadu , vol. 7, no. 2, pp. 120–126, 2021, doi: 10.54914/jtt.v7i2.443.
[12] D.  Alamsyah  and  D.  Pratama,  “Implementasi Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  untuk
Klasifikasi  Ekspresi  Citra  Wajah  pada  FER-2013 Dataset,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 350–355,
2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1714.
[13] G.  Wicaksono,  S.  Andryana,  and  B.  -,  “Aplikasi Pendeteksi  Penyakit  Pada  Daun  Tanaman  Apel Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 1,
p. 9, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i1.1221.
[14] A. Pratiwi and A. Fauzi, “Implementation of Deep
Learning on Flower Classification Using Implementasi Deep Learning Pada
Pengklasifikasian  Bunga,”  vol.  5,  no.  2,  pp.  487– 495, 2024.
[15] T. Arifin and A. Herliana, “Optimizing decision tree using  particle  swarm  optimization  to  identify  eye diseases based on texture analysis,” J. Teknol. dan Sist.  Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  59–63,  2020,  doi: 10.14710/jtsiskom.8.1.2020.59-63.
[16] V.  H.  Phung  and  E.  J.  Rhee,  “A  High-accuracy model  average  ensemble  of  convolutional  neural networks for classification of cloud image patches on small datasets,” Appl. Sci. , vol. 9, no. 21, 2019, doi: 10.3390/app9214500.