Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 61-70 E- ISSN 2503-2933 61

## Convolutional Neural Network Pada Identifikasi Varian Tanaman Anggur Menggunakan Resnet-50
Muhammad Ali Nur Hidayat 1 , Kusrini 2 , Hanafi 3 1,2,3 Program Magister Program Pendidikan jarak Jauh, Universitas AMIKOM,Yogyakarta e-mail: 1 1 m.ali.nur.hidayat@students.amikom.ac.id,
2 2 kusrini@amikom.ac.id,
3 3 hanafi@amikom.ac.id.

## Abstrak
Identifikasi varian tanaman anggur sangat penting dilakukan, sebagai tahap awal untuk mengetahui  kevalidan  bibit  anggur  yang  ditanam.  Varian  tanaman  anggur  dapat  dibedakan setelah pohon anggur berbuah, namun cara ini membutuhkan waktu 8 bulan sampai 2 tahun dari tanam  tergantung  perawatan  yang  dilakukan.  cara  kedua  yang  paling  cepat  adalah  dengan melihat dari bentuk daun anggur, namun cara ini hanya bisa dilakukan oleh orang  yang sudah ahli  dalam  mengenali  varian  /  jenis  anggur,  sedangkan  orang  awam  pasti  susah  untuk membedakanya varian anggur dari bentuk daun. Penelitian ini akan menggunakan metode CNN Restnet-50 untuk mengidentifikasi varian tanaman anggur berdasarkan citra daun anggur. Data citra daun anggur yang digunakan berjumlah 150 dengan 3 varian anggur yang  terdiri 50 daun Nizina,  50  daun  Jupiter dan  50  daun  Isabella. data citra daun anggur diubah ukuranya dalam piksel, menghapus background, augmentasi data. Sistem menghasilkan  tingkat akurasi training 86 % sedangkan  akurasi  validasi  terbaik adalah  91% .
Kata kunci : identifikasi varian anggur , CNN, Resnet-50 , RMSprop

## Abstract
Identification of grape plant variants is very important, as an initial step to determine the  validity  of  planted  grape  seeds.  Grape  variants  can  be  distinguished  after  the  vine  bears fruit, but this method takes 8 months to 2 years from planting depending on the care taken. the second fastest way is to look at the shape of the grape leaves, but this method can only be done by  people  who  are  experts  in  recognizing  the  variants/types  of  grapes,  while  ordinary  people will find it difficult to tell the variants of the grapes from the shape of the leaves. This study will use  the  CNN  Restnet-50  method  to  identify  grapevine  variants  based  on  grape  leaf  images. There are 150 grape leaf image data used with 3 grape variants consisting of 50 Nizina leaves, 50  Jupiter  leaves  and  50  Isabella  leaves.  grape  leaf  image  data  resized  in  pixels,  remove background, data augmentation. The system produces a training accuracy rate of 86% while the best validation accuracy is 91%..
Keywords : Grapes variant identification, CNN, Resnet-50, RMSprop

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang Masalah
Buah  anggur  banyak  digemari  masyarakat  indonesia,  rasanya  yang  manis  dan mengandung  nutrisi  tinggi  membuat  buah  ini  banyak  disukai  oleh  anak  -  anak  sampai  orang dewasa.  Anggur  mempunyai  nilai  gizi  yang  baik  seperti  vitamin,  mineral,  karbohidrat  dan senyawa  fitokimia.  Polifenol  dari  buah  anggur  mempunyai  efek  yang  menguntungkan  yaitu
62 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933
Muhammad Ali Nur Hidayat, et., al [Convolutional Neural Network Pada Identifikasi Varian Tanaman Anggur Menggunakan Resnet-50]
dapat menghambat penyakit seperti penyakit jantung, kanker, mengurangi oksidasi plasma dan memperlambat  penuaan.  Selain  itu  anggur  juga  mempunyai  efek  antioksidan,  antikanker, antiinflamasi, anti aging dan antimikroba (Xia et al., 2010).
Berdasarkan  data  yang  bersumber  dari Vitis  International  Variety  Catalogue (VIVC) terdapat 15.000 data varietas anggur yang dikumpulkan (Maul et al., 2015). Anggur meja / table grape yang banyak kita jumpai di toko buah atau swalayan seperti Red Globe, Black Sapphire (Moondrop),  Timpson  Green  Seedless  dan  New  Shine  Muscat  adalah  varian  anggur  yang diimpor oleh negara indonesia untuk mencukupi kebutuhan buah dalam negeri. Komoditi buah anggur termasuk dalam 4 Jenis buah import penyumbang defisit perdagangan selain apel, jeruk dan  pir  (Liputan6.com,  2020).  Padahal  sudah  banyak  varian  anggur  impor  yang  sudah  dapat berbuah dan beradaptasi dengan baik di iklim indonesia, hal ini dapat menjadi peluang kedepan untuk  pengembangan  perkebunan  varian  anggur  impor  di  indonesia  agar  dapat  memenuhi kebutuhan konsumsi anggur meja dalam negeri (Putra, 2023).
Banyaknya  varian  tanaman  anggur  terkadang  membuat  penghobi  tanaman  anggur pemula / calon petani anggur yang masih awam belum dapat membedakan varian yang di tanam /  dibeli sampai  tanaman  anggur  berbuah  di  usia  8  bulan  -  2  tahun, padahal  mengetahui  varian tanaman anggur sejak awal tanam sangat penting untuk pengembangan tanaman buah anggur di Indonesia, karena masing-masing varian memiliki karakteristik dan ketahanan terhadap penyakit yang  berbeda  di  setiap  daerah  di  indonesia.  Pada  beberapa  spesies  anggur,  daun  anggur  lebih mahal daripada buahnya. Varietas anggur memiliki daun yang menunjukkan karakteristik yang sangat  berbeda  dalam  hal  kriteria  seperti  bentuk,  ketebalan,  kehalusan  (Koklu  et  al.,  2022). Amilografi  adalah  ilmu  (juga  disebut  seni)  identifikasi  dan  klasifikasi  varietas  atau  kultivar (varietas yang dibudidayakan) berdasarkan ciri morfologi daun, pucuk, dan buah (Nasiri et al., 2021). Namun ilmu amilografi hanya bisa dilakukan orang yang telah mahir dan membutuhkan bertahun-tahun  studi  dan  praktek.  Untuk  alasan  ini,  sangat  sulit  mengklasifikasikan  varian anggur  dari  daun  anggur  bagi  orang  awam,  maka  hal  yang  paling  mungkin  dilakukan  adalah dengan  memanfaatkan  teknologi  kecerdasan  buatan  dengan  model deep  learning guna membantu para petani untuk mengetahui varian tanaman anggur yang ditanam.
Convolutional Neural Network (CNN) adalah kelas khusus dalam deep learning , ini telah dikaitkan  dengan  efisiensi  yang  sangat  baik  dalam  deteksi  objek,  segmentasi  gambar,  dan pengenalan pola. Dengan metode Convolutional Neural Network ini para peneliti secara empiris telah  terbukti  mampu  mengklasifikasikan  varian  tanaman  menggunakan  citra  dengan  baik seperti  yang  dilakukan  Ilyas  Perlindungan  dkk  (Perlindungan  &  Risnawati,  2020),  dalam penelitiannya  dengan  menerapkan  model Deep CNN  untuk  mengklasifikasikan  jenis  tanaman cabai  menggunakan  daun  dengan  tingkat  akuras  deteksi  tertinggi  sebanyak  80%.  Penelitian serupa juga telah dilakukan oleh Arief Saputro dkk (Saputro et al., 2022), menggunakan metode Convolutional  Neural  Network  Transfer  learning VGG16  untuk  mengklasifikasikan  jenis tanaman kelengkeng  menggunakan daun  menghasilkan akurasi terbaik 79% dan validasi 82%. Pada penelitian sebelumnya Arsitektur RestNet-50 memiliki hasil akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan  arsitektur transfer  learning lainnya  seperti  penelitian  (Wonohadidjojo,  2021) mengklasifikasi sel darah putih dengan arsitektur RestNet50 memiliki hasil akurasi lebih tinggi dibandingkan VGG-16, GoogleNet dan AlexNet. Penelitian serupa lain oleh Bana Falahki  dkk. (Falahkhi et al., 2022) melakukan Klasifikasi Citra Bunga menggunakan arsitektur RestNet 50 dan AlexNet dengan hasil akurasi 87% untuk AlexNet dan 96% untuk RestNet.
Berdasarkan  studi  literatur yang  telah  dilakukan  pada beberapa  kasus  dan  permasalahan diatas  penulis  mengusulkan  sistem  identifikasi  varian  tanaman  anggur  berdasarkan  daun menggunakan metode transfer learning yaitu ResNet50.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 60-70 E- ISSN 2503-2933 63
Muhammad Ali Nur Hidayat, et., al [Convolutional Neural Network Pada Identifikasi Varian Tanaman Anggur Menggunakan Resnet-50] and clear, implies research results (First Author)

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam Penelitian ini dibagi menjadi 5 tahap utama, yaitu tahap pengumpulan data, tahap data  preprocessing,  tahap  pembuatan  program,  tahap  pelatihan  model  &  klasifikasi,  Hasil  dan kesimpulan.  Algoritma  yang  digunakan  adalah  CNN  dengan  arsitektur  ResNet-50  dengan algoritma fungsi optimasi menggunakan RMSprop.

## 2.1 Alur Penelitian
Pada  penelitian  ini,  terdiri  dari  lima  tahap  utama,  alur  penelitian  digambarkan  pada gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Alur Penelitian
64 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933
Muhammad Ali Nur Hidayat, et., al [Convolutional Neural Network Pada Identifikasi Varian Tanaman Anggur Menggunakan Resnet-50]
Berikut ini penjelasan gambar 1. Flowchart Alur Penelitian
1. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  bertujuan  mendapatkan  dataset  untuk  penelitian,  tahap pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi lapangan.
2. Data Preprocessing
Data  preprocessing  adalah  tahap  pengolahan  data  citra  daun  anggur  yang  telah  didapatkan dari tahap pertama yang bertujuan meningkatkan kualitas dataset & pengelompokan kelas.
3. Pembuatan Program
Tahap  pembuatan  program  bertujuan  membuat  model  algoritma  yang  digunakan  dalam penelitian,  tahap  ini  dilakukan  augmentasi  data,  memanggil  library  model  arsitektur algoritma, melakukan setting parameter dataset & skenario pengujian.
4. Pelatihan model & klasifikasi
Tahap  ini  dilakukan  proses  training  dataset  dan  klasifikasi  objek  sesuai  dengan  kelasnya sehingga didapatkan hasil dari pengujian dan model learning baru
5. Hasil dan Kesimpulan
Setelah  semua  skenario  pengujian  pada  tahap  4  selesai  dilaksanakan,  kemudian  didapatkan hasil dan penarikan kesimpulan penelitian.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Metode Pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode observasi karena  harus  mengambil  dataset  langsung  dari  lapangan.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  citra  daun  anggur,  dalam  penelitian  ini  akan  diidentifikasi  3  varian tanaman anggur yaitu varian nizina, jupiter & isabella dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset penelitian No Kelas Gambar 1 Gambar 2 Gambar 3 Jumlah 1 Nizina 50 Daun 2 Jupiter 50 Daun
3 Isabella 50 Daun
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 60-70 E- ISSN 2503-2933 65
Muhammad Ali Nur Hidayat, et., al [Convolutional Neural Network Pada Identifikasi Varian Tanaman Anggur Menggunakan Resnet-50] and clear, implies research results (First Author)

## 2.3 Metode Analisis Data
Sebelum  melakukan  analisis  data,  pada  tahap  awal  data  citra  ber-ektensi  (.jpg)  yang didapatkan  dari  lapangan  yang  berukuran  besar  diperkecil  ( resize )  menjadi  ukuran  400  x  400 pixel, data citra tersebut kemudian di edit untuk menghilangkan background dan dikelompokan berdasarkan kategori / kelas.
Data yang telah dilakukan preprocessing kemudian dipisah 80 % untuk data training dan 20  %  untuk  data testing  setiap  kategori  /  kelas. Dataset  kemudian  diklasifikasi  menggunakan algoritma  transfer  learning  ResNet-50  untuk  mendapatkan  hasil  performa  Algoritma  CNN Transfer  Learning  Resnet-50  terhadap  identifikasi  varian  anggur  menggunakan  citra  daun anggur,  dalam  pengujian  digunakan  metode  fungsi  optimasi  RMSProp  untuk  meningkatkan proses pembelajaran pada sistem.

## 2.4 Model ResNet -50
Arsitektur Artificial  Deep  Neural  Network (DNN)  yang  sangat  sukses  adalah Residual Network (ResNet)  dan  keluarganya  (ResNet-18,  ResNet-50,  ResNet-152  juga  ResNext).  Fitur utama dari arsitektur ResNet adalah untuk menghindari masalah gradien menghilang. Masalah ini terjadi di jaringan yang sangat dalam karena fungsi kerugian diturunkan untuk menemukan bobot  yang  sesuai.  Dalam  pembelajaran  mendalam,  perkalian  berulang  menyebabkan  gradien menurun hingga menghilang seiring bertambahnya jumlah lapisan. Selain itu, melatih jaringan syaraf  dalam  dengan  banyak  parameter  membutuhkan  tingkat  pembelajaran  yang  signifikan (Wu et al., 2016). ResNet menawarkan koneksi instan identitas yang  melewati banyak lapisan dan menggunakan fungsi aktivasi dari lapisan sebelumnya. Gagasan seperti itu memungkinkan kita merancang DNN buatan dengan banyak lapisan dan tidak khawatir tentang masalah gradien yang  hilang.  Untuk  tujuan  ini,  arsitektur  modular  dikembangkan  yang  menumpuk  blok  residu dengan pemetaan identitas.  Persamaan 4 dihitung di blok yang tersisa:
ݔ݈ +1 = ݔ݈ + ( ݔ݈ · ܹ݈ )       (1)
ݔ݈ dan ݔ݈ 1  adalah  masukan  dan  keluaran  dari  blok  sisa  ke-l. ܹ݈ adalah  himpunan  bobot  dan ܨ ( ݔ݈ · ܹ݈ ) adalah fungsi sisa. Persamaan 5 dapat diterapkan dengan "koneksi langsung" dengan pemetaan  identitas  dan  melewatkan  satu  atau  lebih  lapisan.  masalah  ini  diulang  untuk  setiap blok  L yang tersisa untuk mendapatkan:
ݔܮ = ݔ݈ + ∑ ܮ −1 ݅ =1 ( ݔ݅ · ܹ݅ )    (2)
Dari  gradien  fungsi loss, lapisan  gradien  tidak  hilang  jika  bobotnya  sangat  kecil.  Namun  oleh karena itu, masih belum ada informasi tentang letak bagian-bagian objek tersebut.

## 2.5 Fungsi Optimasi
Fungsi optimisasi adalah fungsi yang digunakan untuk meningkatkan  pembelajaran suatu sistem.  Setiap  algoritma  pengoptimalan  menggunakan  nilai  learning  rate  tertentu  yang menentukan  kemampuan  sistem  untuk  belajar dengan cepat  atau lambat.  Optimasi  Root Mean Square  Propagation  (RMSprop)  digunakan  dalam  penelitian  ini.  RMSprop  adalah  varian AdaGrad  yang  bekerja  lebih  baik  dalam  pengaturan  non-convex  dengan  mengonversi  gradien berkerumun menjadi rata-rata pergerakan berbobot eksponensial. Tingkat pembelajaran normal SGD adalah 0,001. Berikut perhitungan update RMSprop pada Persamaan (3), (4) dan (5)
ݎ = ߩݎ + (1 − ߩ ) ⊙ ݃ (3)
66 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933
Muhammad Ali Nur Hidayat, et., al [Convolutional Neural Network Pada Identifikasi Varian Tanaman Anggur Menggunakan Resnet-50]
(4)
ߠ = ߠ + ∆ ߠ (5)
di  mana ݎ adalah  gradien  kuadrat  terakumulasi, ߩ adalah  laju  peluruhan, ∆ ߠ adalah pembaruan perhitungan, ߙ adalah laju pembelajaran, ߜ adalah konstanta dengan nilai 10−7  dan ߠ adalah parameter awal.

## 2.6 Pengujian Sistem
Untuk mendapatkan model sistem yang terbaik, diperlukan parameter eksperimen sebagai tolak  ukur  dari  masing-masing  model.  Parameter  kinerja  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah akurasi dan loss.
1. Akurasi
Akurasi  merupakan  salah  satu  parameter  uji  yang  menentukan  kelayakan    sistem  dalam identifikasi varian anggur. Akurasi (A) dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (6).
(6)
di mana A adalah persentase yang benar, b adalah jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar, dan n adalah jumlah total data.
2. Loss
Loss  adalah  parameter  uji  yang  digunakan  untuk  memperhitungkan  data  yang  tidak teramati (loss) selama proses pelatihan dan pengujian. Kerugian lintas entropi kategorikal jarang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Secara  matematis,  perhitungan  loss  dapat  dituliskan  dalam persamaan (7).
(7)
di mana ܮ ( ߆ ) adalah loss, ݕ݅ adalah jumlah data yang terdeteksi dengan benar, dan ݕ ^ ݅ adalah jumlah data yang terdeteksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pengujian  penelitian  ini  digunakan  laptop Lenovo dengan spesifikasi core i5 gen 11, ram 16gb, ssd  512gb dan sistem  operasi  Windows  11 Home  serta menggunakan    tools bantu        google       colab       untuk  implementasi  dari  program.  Berikut  tabel implementasi   dan hasil    penelitian    setelah    dilakukan  training    dan    validasi    dengan    menggunakan  arsitektur model Transfer Learning ResNet 50. Skenario pengujian dan hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 2 dan 3.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 60-70 E- ISSN 2503-2933 67
Muhammad Ali Nur Hidayat, et., al [Convolutional Neural Network Pada Identifikasi Varian Tanaman Anggur Menggunakan Resnet-50]
and clear, implies research results (First Author)
Tabel 2. Parameter Skenario Pengujian Nama Parameter Optimation RMSprop Batch size 32 Shape input 224,224,3 Learning rate 0.001 Activation Softmax Epoch 25 Steps_per_epoch 5 Tabel 3. Hasil Pengujian Akurasi dan Error Rate 0.001 Data Training Validasi Akurasi 86 % 91 % Error 0.26 0.17
Gambar 2. Grafik Hasil Akurasi
68 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933
Muhammad Ali Nur Hidayat, et., al [Convolutional Neural Network Pada Identifikasi Varian Tanaman Anggur Menggunakan Resnet-50]
Gambar 3. Grafik Hasil Error Rate
Berdasarkan    hasil    gambar  2  dan  3  serta    tabel    3  dapat      simpulkan      bahwa menggunakan transfer  learning model  ResNet  50    dengan  epoch  25,  fungsi  optimasi  yang digunakan  adalah    RMSprop  dengan  learning  rate  0.001  serta      aktivasi  parameter    adalah softmax.  Dataset traning berjumlah 150  data  citra  daun  anggur  yang  terdiri 50 daun Nizina, 50  daun  Jupiter dan  50  daun  Isabella sedangkan dataset testing berjumlah 33 data citra daun anggur    terdiri  11  daun  Nizina,    11    daun    Jupiter  dan    11  daun    Isabella.  target    size    yang digunakan      adalah      224x224x3      menghasilkan      tingkat  akurasi  training  86  %  sedangkan akurasi  validasi  terbaik adalah  91%.  Dari  perbandingan  tersebut  dapat disimpulkan    bahwa jumlah    epoch    berpengaruh terhadap   tingkat   akurasi,   selain   itu   juga   semakin banyak epoch  yang  digunakan  maka  semakin  tinggi tingkat akurasi yang didapatkan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  sistem  deteksi  varian  anggur  menggunakan  metode  CNN dengan  arsitektur  ResNet-50  berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  Platform  google  colab menghasilkan  tingkat  akurasi  terbaik  86%  dan  validasi  91%  serta  error  dari  masing-masing proses training dan validasi yaitu 0.26 dan 0.17.

## 5. SARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  ditambahkan  dataset  kelas  varian  anggur  yang  lebih banyak  agar  sistem  identifikasi  varian  anggur  dapat  lebih  banyak  mengenali  varian  anggur, skenario  pengujian  juga  bisa  ditambahkan  untuk  menambah  gambaran  pengujian  yang  lebih lengkap seperti menggunakan algoritma transfer learning lainya dan penggunaan fungsi optimasi yang berbeda.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 60-70 E- ISSN 2503-2933 69
Muhammad Ali Nur Hidayat, et., al [Convolutional Neural Network Pada Identifikasi Varian Tanaman Anggur Menggunakan Resnet-50]
and clear, implies research results (First Author)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Xia,  E.  Q.,  Deng,  G.  F.,  Guo,  Y.  J.,  &  Li,  H.  Bin.  (2010). Biological  Activities  of
Polyphenols From Grapes . International Journal of Molecular Sciences , 11 (2), 622–646. https://doi.org/10.3390/ijms11020622
[2] Maul,  E.,  Töpfer,  R.,  Institut,  J.  K.,  &  Geilweilerhof,  R.  (2015). Vitis  International Variety  Catalogue  (  V  IVC  ):  A  Cultivar  Database  Referenced  by  Genetic  Profiles  and Morphology . 01009 , 0–5. https://doi.org/10.1051/bioconf/20150501009
[3] Liputan6.com. (2020). Anggur hingga Jeruk Jadi Penyumbang Defisit Dagang Indonesia Terbesar. In liputan6.com. https://www.liputan6.com/bisnis/read/4327331/anggur- hingga-jeruk-jadi-penyumbang-defisit-dagang-indonesia-terbesar
[4] Putra,  W.  (2023). Sukses  Budi  Daya  Bibit  Anggur  Impor  di  Lahan  Sempit  ala  Warga Bandung. In detikjabar . https://www.detik.com/jabar/berita/d-6187217/sukses-budi-daya- bibit-anggur-impor-di-lahan-sempit-ala-warga-bandung
[5] Koklu, M., Unlersen, M. F., Ozkan,  I. A., Aslan, M. F., & Sabanci, K. (2022). A CNN- SVM  Study  Based  On  Selected  Deep  Features  for  Grapevine  Leaves  Classification. Measurement, 188, 110425. https://doi.org/10.1016/J.MEASUREMENT.2021.110425
[6] Nasiri,  A.,  Taheri-Garavand,  A.,  Fanourakis,  D.,  Zhang,  Y.-D.,  &  Nikoloudakis,  N. (2021). Automated  Grapevine  Cultivar  Identification  via  Leaf  Imaging  and  Deep Convolutional  Neural  Networks:  A  Proof-of-Concept  Study  Employing  Primary  Iranian Varieties. Plants, 10(8), 1628. https://doi.org/10.3390/plants10081628
[7] Perlindungan,  I.,  &  Risnawati.  (2020). Pengenalan  Tanaman  Cabai  Dengan  Teknik Klasifikasi  Menggunakan  Metode  CNN .  Seminar  Nasional  Mahasiswa  Ilmu  Komputer Dan Aplikasinya (SENAMIKA), 15–22.
[8] Saputro, A., Mu’min, S., Lutfi, M., & Putri, H. (2022). Deep Transfer Learning Dengan Model  Arsitektur  VGG16  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Varietas  Tanaman  Lengkeng Berdasarkan  Citra  Daun . Jati  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) , 6 (2),  609–614. https://doi.org/10.36040/jati.v6i2.5456
[9] Wonohadidjojo,  D.  M.  (2021). Perbandingan  Convolutional  Neural  Network  pada Transfer  Learning  Method  Untuk  Mengklasifikasikan  Sel  Darah  Putih. Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika , 13 (1), 51–57. https://doi.org/10.31937/ti.v13i1.2040
[10] Falahkhi,  B.,  Achmal,  E.  F.,  Rizaldi,  M.,  &  Rizki,  R.  (2022). Perbandingan  Model AlexNet  dan  ResNet  Dalam  Klasifikasi  Citra  Bunga  Memanfaatkan  Transfer  Learning Comparison  of  AlexNet  and  ResNet  Models  in  Flower  Image  Classification  Utilizing Transfer Learning . Jurnal Ilmu Komputer Agri Informatika, 9(Kew 2016), 70–78.
[11] Wu,  Z.,  Shen,  C.,  &  Hengel,  A. (2016). Wider  or  Deeper:  Revisiting  the  ResNet  Model for Visual Recognition. Pattern Recognition, 90. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.01.006
70 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 3, September 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933
Muhammad Ali Nur Hidayat, et., al [Convolutional Neural Network Pada Identifikasi Varian Tanaman Anggur Menggunakan Resnet-50]
[12] D.  Hidayat, “Klasifikasi  Jenis  Mangga  Berdasarkan  Bentuk  dan  Tekstur  Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” INTECOMS, Vol. 5, No. 1, pp. 98–103, Jun. 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3401.
[13] A.,  T.,  M.,  R.,  V.,  S.,  &  B.,  S.  (2019). Grapes  Leaf  Disease  Detection  Using Convolutional Neural Network. International Journal of Computer Applications, 178(20), 7–11. https://doi.org/10.5120/ijca2019918982
[14] Hakiky,  R.  M.,  Hikmah,  N.,  &  Ariyanti,  D.  (2021). Klasifikasi  Jenis  Pohon  Mangga Berdasarkan  Bentuk  dan  Tekstur  Daun  Menggunakan  Metode  Backpropagation .  Jurnal Informatika Upgris, 6(2). https://doi.org/10.26877/jiu.v6i2.6645
[15] Hidayat,  D.  (2022). Klasifikasi  Jenis  Mangga  Berdasarkan  Bentuk  dan  Tekstur  Daun Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN). INTECOMS:  Journal  of Information Technology and Computer Science, 5(1), 98–103. https://doi.org/10.31539/intecoms.v5i1.3401
[16] Setiawan,  W.  (2020). Perbandingan  Arsitektur  Convolutional  Neural  Network  Untuk Klasifikasi Fundus. Jurnal Simantec, 7(2), 48–53. https://doi.org/10.21107/simantec.v7i2.6551