## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 397 − 406 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4063

## Klasifikasi Hama Serangga pada Pertanian Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Ar’rafi Akram 1 , Kun Fayakun 2 , Harry Ramza 3*
Fakultas Teknologi Industri & Informatika, Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 rafiakram54@gmail.com, 2 kun_fayakun@uhamka.ac.id, 3,* hramza@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: hramza@uhamka.ac.id Submitted: 10/08/2023 ; Accepted: 25/09/2023 ; Published : 27/09/2023
Abstrak− Serangan hama serangga merupakan ancaman serius yang berpotensi menyebabkan kerugian yang besar dalam produksi pertanian. Oleh karena itu, pengenalan dan pengendalian hama serangga dengan cara yang efektif sangat penting untuk menjaga produktivitas  dan  kualitas hasil pertanian.  Dalam  perkembangan teknologi komputer dan kecerdasan  buatan  saat  ini, teknologi komputer dapat digunakan untuk mengenali citra secara otomatis dalam pengenalan objek, khususnya untuk melakukan klasifikasi hama serangga menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Xception. CNN merupakan salah satu jenis jaringan saraf tiruan  deep feed-forward yang banyak digunakan dalam analisis citra digital dan dapat mengolah data dalam  bentuk  pola  grid.  CNN  terdiri  dari  tiga  jenis  layer,  yaitu  convolutional  layer,  pooling  layer,  dan  fully  connected  layer. Penggunaan CNN dalam penelitian ini bertujuan untuk memudahkan klasifikasi hama serangga. Proses CNN melibatkan tahapan training,  testing,  dan  validation  terhadap  hama  serangga  untuk  menentukan  klasifikasi  citra  dari berbagai  jenis  hama  serangga tersebut. Dalam penelitian ini, digunakan 1363 gambar citra dengan 13 kelas hama serangga. Proses  training CNN melibatkan beberapa parameter seperti batch size, jumlah epoch, learning rate, dan optimizer. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi terbaik pada model ini adalah 93,81% pada tahap pelatihan dan 81,75% pada tahap validasi. Hal ini menandakan bahwa model berhasil melakukan klasifikasi hama serangga dengan menggunakan metode CNN.
Kata Kunci: Convolutional Neural Network; Citra Digital; Deep Learning; Klasifikasi; Hama Serangga
Abstract− Insect pest attacks pose a serious threat that can potentially cause significant losses in agricultural production. Therefore, the effective recognition and control of insect pests are crucial for maintaining agricultural productivity and quality of yields. With the advancement of computer technology and artificial intelligence, computer technology can be utilized to automatically recognize images in object recognition, particularly for insect pest classification using the Convolutional Neural Network (CNN) method with the Xception architecture. CNN is one of the types of deep feed-forward artificial neural networks widely used in digital image analysis and can process data in the form of grid patterns. CNN consists of three types of layers: convolutional layer, pooling layer, and fully connected layer. The use of CNN in this research aims to facilitate the classification of insect pests. The CNN process involves stages of training, testing, and validation on insect pests to determine the classification of images of various ins ect pest species. This research utilizes 1363 image samples with 13 classes of insect pests. The training process of CNN involves several parameters  such  as  batch  size,  number  of  epochs,  learning  rate,  and  optimizer.  The  experiment's  results  indicate  that  the  best accuracy achieved by this model is 93.81% during the training phase and 81.75% during the validation phase. This demonstrates that the model successfully performs insect pest classification using the CNN method.
Keywords : Convolutional Neural Network; Image Processing; Deep Learning; Classification; Insect Pests

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian merupakan sektor yang sangat  penting dalam perekonomian dan memenuhi  kebutuhan pangan di tingkat global. Akan tetapi, serangan hama serangga merupakan ancaman serius yang berpotensi menyebabkan kerugian yang besar  dalam  produksi  pertanian.  Oleh  karena  itu,  pengenalan  dan  pengendalian  hama  serangga  dengan  cara  yang efektif sangatlah penting untuk mempertahankan produktivitas dan kualitas hasil pertanian[1].
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  perkembangan  teknologi  komputer  dan  kecerdasan  buatan,  khususnya Convolutional Neural Network (CNN), telah membuka potensi baru dalam pengenalan pola dan klasifikasi berbasis citra digital. CNN merupakan Salah satu jenis jaringan saraf tiruan deep feed-forward yang banyak digunakan dalam analisis citra digital dan data dapat diolah dalam bentuk pola grid dengan menggunakan tiga jenis layer: convolutional layer, pooling layer, dan fully connected layer . Setiap layer memiliki peran yang berbeda, convolutional layer dan pooling layer bertugas untuk mengekstraksi fitur, sementara fully connected layer bertanggung jawab memetakan fitur hasil ekstraksi untuk mendapatkan output klasifikasi. CNN memiliki keunggulan karena tidak memerlukan metode ekstraksi ciri khusus. Dalam proses ini, beberapa tahap digunakan untuk menghasilkan atribut yang diperlukan dalam klasifikasi. Namun, metode CNN memerlukan jumlah data pelatihan yang besar. Oleh karena itu, diperlukan biaya yang  signifikan  untuk  melatih  model.  Setelah  model  CNN  telah  dibuat,  penting  untuk  melakukan evaluasi  kinerja sistem klasifikasi. Evaluasi kinerja ini mencerminkan seberapa baik sistem dalam melakukan klasifikasi data[2]. CNN adalah bagian dari model deep learning yang dipilih untuk memudahkan klasifikasi hama serangga pada pertanian. Deep  Learning adalah  cabang  dari Machine  Learning yang  menggunakan  algoritma  berdasarkan  hukum matematika dan beroperasi  serupa dengan otak manusia. Salah satu  metode dalam Deep Learning yang digunakan dalam Image  Processing adalah Convolutional  Neural  Network (CNN).  CNN  merupakan  perkembangan  dari Multilayer  Perceptron (MLP)  yang  dirancang  untuk  memproses  data  seperti  gambar  atau  suara.  CNN  memiliki kemampuan  untuk  belajar  langsung  dari  citra,  sehingga  mengurangi  ketergantungan  pada  pemrograman  yang kompleks.  Dalam  bidang  ilmu Deep  Learning ,  metode  ini  sangat  efektif  dalam  klasifikasi  gambar  dan  mampu

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 397 − 406 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4063
memberikan  prediksi  yang  akurat  dalam  pengenalan  gambar.  Tujuannya  adalah  untuk  meniru  sistem  pengenalan gambar manusia dalam memproses informasi pada gambar[3].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Susy Yuliany, dkk pada tahun 2022 menggunakan metode CNN untuk klasifikasi hama tanaman padi ditemukan Hasil evaluasi menunjukkan bahwa pembagian data dengan rasio 90%:10% adalah  pembagian  data  yang  paling  sesuai  untuk  dataset  ini.  Arsitektur  model  yang  digunakan  mencapai  akurasi training sebesar 83,02%, 78,30%, dan 81,13%. Sedangkan untuk pengujian, ketiga model tersebut mencapai akurasi sebesar 69,33%, 77,33%, dan 76% [4].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Derry  Alamsyah  dan  Dicky  Pratama  pada  tahun  2020  dilakukan eksperimen  tanpa dropout menggunakan  beberapa  optimizer,  namun  mengalami  masalah overfitting .  Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  akurasi  validasi  tertinggi  tercapai  saat  menggunakan  optimizer  Adam,  yakni mencapai 66%, sedangkan akurasi training mencapai 84%. Namun, saat model tersebut diuji, akurasi yang dihasilkan hanya mencapai 64%[5].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Mellynia Sanjaya & Eddy Nurraharjo pada tahun 2023 untuk deteksi pada rempah-rempah  menggunakan  dataset  berupa  1800  gambar  yang  terdiri  dari  12  jenis  rempah-rempah,  berhasil mencapai akurasi tertinggi 86% dengan rata-rata akurasi sebesar 60%[6].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rijal  Abdulhakim,  dkk  pada  tahun  2021  untuk  klasifikasi  kendaraan prioritas disimpulkan bahwa skenario terbaik terjadi pada skenario 2, di mana data pelatihan sebesar 60%, data validasi sebesar 20%, dan data pengujian sebesar 20%. Dalam skenario ini, diperoleh validation accuracy sebesar 66,15% dan testing accuracy sebesar 69,231%[7].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Samuel, dkk pada tahun 2019 Hasil pelatihan model menggunakan citra UAV perkebunan pada bulan November 2021 menyimpulkan bahwa model ini merupakan model terbaik dengan F1 Score sebesar 84% selama proses pelatihan. Sementara itu, rata-rata nilai F1 Score untuk data uji adalah sebesar 71%. Meskipun  demikian,  terdapat  kendala  yang  mempengaruhi  kurang  maksimalnya  akurasi  dalam  mendeteksi  pokok pohon sawit, yaitu perbedaan kualitas citra UAV yang digunakan dalam proses pengambilan data[8].
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  penelitian  ini  akan  menggunakan  dataset  publik  dari  Kaggle.  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk melakukan klasifikasi hama serangga pada pertanian menggunakan metode Convolutional Neural  Network (CNN)  dengan  menggunakan  arsitektur  CNN  Xception  yang  memiliki  dampak  signifikan  dalam memajukan  sektor  pertanian,  dengan  harapan  melalui  penggunaan  metode  CNN,  penelitian  ini  memungkinkan identifikasi  hama  serangga  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada  metode  tradisional.  Hal  ini  sangat penting karena membantu  petani dalam mengenali  jenis-jenis serangga yang dapat  merusak tanaman dengan cepat dan tepat, dan memungkinkan deteksi dini serangan hama serangga pada tahap awal. Hal ini memungkinkan tindakan respons yang lebih cepat, seperti penerapan pengendalian yang lebih efektif, sehingga mengurangi kerugian akibat serangan hama. Untuk mencapai tujuan ini, akan dilakukan beberapa percobaan yang telah ditentukan sebelumnya. Selain itu, akan diterapkan beberapa parameter untuk  meningkatkan akurasi  pada pelatihan dan  teknik  regularisasi yaitu dropout untuk mengurangi potensi terjadinya overfitting pada model CNN.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini, terdapat rangkaian tahapan penelitian yang dijalankan dalam prosesnya untuk mengumpulkan data,  menganalisis  informasi,  dan  mencapai  tujuan  penelitian.  Setiap  tahapan  tersebut  memiliki  kepentingannya masing-masing dalam memastikan bahwa penelitian dilaksanakan secara sistematis dan dapat diandalkan. sehingga sesuai dengan harapan dalam Klasifikasi Hama Serangga pada Pertanian Menggunakan Metode Convolutional Neural Network . Berikut adalah urutan tahapan penelitian tersebut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 397 − 406 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4063
a.   Pengumpulan Dataset
Pada  langkah  ini, dataset dikumpulkan  dari  situs  publik  Kaggle  sebagai  sumber  data  dan  bahan  untuk penelitian. Dataset ini mencakup data mentah yang akan digunakan dalam proses pengenalan citra.
b. Preprocessing Data
Preprocessing merupakan  langkah  yang  dilakukan  sebelum  melakukan  pelatihan  atau  pengujian  model[9]. Sebelum  melakukan  pembagian  dataset  menjadi  data  pelatihan,  data  pengujian,  dan  data  validasi,  terlebih  dahulu dilakukan praproses dataset. Tahapannya dimulai dengan seleksi dataset awal yang berjumlah 1591 citra menjadi 1363 citra. Hal ini dilakukan karena ada beberapa gambar yang sama dengan kelas yang berbeda, dan ada kekhawatiran bahwa  hal  ini  akan  mengganggu  proses  pembelajaran  model Convolutional  Neural  Network (CNN)  nantinya. Preprocessing dilakukan untuk meningkatkan kualitas citra, mengurangi noise , serta menyesuaikan karakteristik citra agar sesuai dengan persyaratan analisis atau pengolahan citra selanjutnya. Dalam penelitian ini, preprocessing yang dilakukan adalah resizing , yaitu proses untuk menyesuaikan ukuran gambar yang digunakan dalam dataset pelatihan, pengujian, atau klasifikasi gambar . Semua gambar diubah menjadi ukuran 224x224 pixel. Citra selanjutnya diubah menjadi  format  RGB  dan  dinormalisasi  dengan  pembagian  255  sehingga  setiap  pixel  akan  memiliki  nilai  antara  0 hingga 1, hal ini bertujuan untuk mempercepat waktu komputasi[10].
c.   Augmentasi Data
Augmentasi  data  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  menciptakan  variasi  baru  dari  data  latih  dengan melakukan  transformasi  pada  gambar-gambar  tersebut[11]. Proses  augmentasi  data  bertujuan  untuk  meningkatkan jumlah sampel data latih dan menciptakan variasi dalam data, sehingga model dapat lebih baik dalam menggeneralisasi dan  mengatasi overfitting .  Parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah zoom_range dengan  nilai  0.2, fill_mode dengan  nilai nearest , rotation_range dengan  nilai  30, width_shift_range dengan  nilai  0.2, height_shift_range dengan nilai 0.2, shear_range dengan nilai 0,2, dan horizontal_flip dengan nilai true.
d.   Training Model CNN
Data training terdiri dari dataset yang telah disesuaikan jumlahnya untuk diproses menggunakan Convolutional Neural  Network (CNN)[12]. Total  dataset yang digunakan berjumlah 1363 gambar dengan 13 kelas, dimana 1090 dataset  digunakan  untuk  pelatihan  ( training ),  136  dataset  digunakan  untuk  pengujian  ( testing ),  dan  137  dataset digunakan untuk validasi ( validation ). Sebelum digunakan, dataset tersebut telah melalui proses preprocessing dan augmentasi data[13]. Penelitian ini menggunakan arsitektur CNN yaitu Xception.
Gambar 2. Model yang digunakan

## 1.   Xception
Xception adalah suatu struktur Convolutional Neural Network yang mengadopsi pendekatan konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam. Arsitektur ini merupakan hasil pengembangan dari struktur Inception[16]. Arsitektur Xception menggabungkan depthwise convolution dan pointwise convolution untuk membentuk blok-blok residu yang memungkinkan informasi untuk mengalir melalui lapisan-lapisan secara lebih efisien. Salah satu keunggulan utama dari Xception terletak pada efisiensinya, di mana jumlah parameter dan komputasi yang diperlukan lebih sedikit  dibandingkan  dengan  arsitektur  CNN  lainnya.  Keefisienan  ini  membuat  Xception  menjadi pilihan  yang optimal untuk aplikasi yang memiliki keterbatasan sumber daya komputasi.
2. Convolution layer

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 397 − 406 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4063
Convolution Layer adalah langkah kunci yang menjadi dasar bagi metode CNN, yang melibatkan proses konvolusi terhadap  keluaran  dari  lapisan  sebelumnya.  Layer  Konvolusi  menggunakan  filter  yang  disebut  kernel  untuk mengekstraksi objek atau fitur dari gambar input. Kernel ini terdiri dari bobot yang berperan dalam mendeteksi karakteristik dari  objek. Selanjutnya, langkah konvolusi  dilakukan untuk  menghasilkan transformasi  linear dari gambar input yang mencerminkan informasi spasial pada data tersebut[21].
3. Pooling Layer
Pooling  Layer berfungsi  untuk  mempertahankan  dimensi  data  selama  proses  konvolusi,  melalui  pengurangan sampel atau pengurangan spasial input (pengurangan parameter). Melalui operasi pooling, kita dapat mengubah representasi  data  menjadi  lebih  ringkas,  lebih  mudah  dikelola,  dan  membantu  mengontrol  overfitting.  Dalam praktiknya, metode pooling yang paling umum digunakan adalah Max Pooling . Dalam metode ini, kita memilih nilai maksimum dari area tertentu. Selain itu, ada juga metode pooling lain yang disebut average pooling , di mana kita mencari nilai rata-rata dari area yang sama[17].
4. Dropout
Dropout adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengatasi overfitting pada  jaringan  saraf  dengan  menghalangi adaptasi  yang  terlalu  kompleks  saat  melatih  data.  Tambahan  lagi, dropout juga  bisa  mempercepat  proses pembelajaran dengan mengacak dan mengabaikan neuron yang tidak aktif selama pelatihan[21].
5. Flatten
Flattening melibatkan mengubah matriks yang terdapat di lapisan pooling menjadi satu baris atau vektor tunggal. Vektor ini kemudian digunakan sebagai bagian dari lapisan input pada jaringan saraf tiruan. Dari hasil pemetaan fitur yang telah di-pool  sebelumnya, kita hanya perlu  mengambil  setiap baris dan menggabungkannya menjadi satu baris dengan satu kolom[12].
6. Dense
Ini adalah lapisan fully connected (dense layer), yang digunakan untuk melakukan klasifikasi berdasarkan fitur- fitur yang diambil dari lapisan sebelumnya. Dalam langkah klasifikasi, metode softmax melakukan perhitungan peluang untuk  setiap kelas target relatif terhadap seluruh kelas yang ada dalam tujuan klasifikasi. Kisaran nilai probabilitas yang dihasilkan oleh softmax adalah antara 0 dan 1. Jika semua probabilitas kelas target dijumlahkan, hasilnya  akan  sama  dengan  satu.  Softmax  mengambil  nilai  eksponensial  dari  input  yang  diberikan  dan menjumlahkan nilai-nilai eksponensial tersebut untuk semua kelas dalam hasil keluaran[17].

## e.   Pengujian Model CNN
Pengujian model CNN merujuk pada proses evaluasi dan pengujian kinerja CNN setelah dilakukan pelatihan atau  training  menggunakan  data  pelatihan  ( training data).  Setelah  model  CNN  berhasil  dilatih  dengan  dataset pelatihan, langkah selanjutnya adalah menguji kinerjanya dengan menggunakan dataset uji ( testing data) dan dataset validasi  data  yang sebelumnya tidak pernah digunakan dalam proses pelatihan. Tujuan dari  pengujian model CNN adalah untuk  mengukur seberapa baik  model tersebut  dapat  menggeneralisasi  dan mampu mengklasifikasikan data baru  yang  tidak  pernah  dilihat  sebelumnya.  Pengujian  ini  juga  membantu  untuk  memastikan  bahwa  model  tidak mengalami overfitting , yaitu kondisi  ketika model terlalu  menghafal data pelatihan dan kinerjanya menurun ketika diberikan data baru.
f.   Klasifikasi Citra
Pada proses ini akan menggunakan model untuk melakukan klasifikasi pada dataset pengujian. Klasifikasi citra pada Convolutional  Neural Network (CNN)  merujuk  pada  kemampuan  model  CNN  untuk  mengidentifikasi  hama serangga  dalam  citra  berdasarkan  pembelajaran  yang  telah  dilakukannya  selama  proses  pelatihan  dengan menggunakan data pelatihan[15].
g. Confusion Matrix
Pada  tahap  ini,  dilakukan  perhitungan  performa  dari  model  arsitektur transfer  learning yang  digunakan. Performa diukur menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1 Score, yang dapat dilihat secara berurutan pada persamaan (1), (2), (3), dan (4). Variabel TP mewakili  jumlah prediksi  benar positif ( True Positive ), TN mewakili jumlah prediksi  benar negatif ( True Negative ), FP mewakili  jumlah prediksi  salah positif ( False Positive ),  dan FN mewakili  jumlah  prediksi  salah  negatif  ( False  Negative ) [14][20].  Berikut  ini  nilai  untuk  mengevaluasi  model klasifikasi :
1. Accuracy
Accuracy adalah matriks yang digunakan untuk mengukur perbandingan keseluruhan prediksi yang benar terhadap total nilai kelas[14].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
2. Precision
Precision adalah matriks yang dipergunakan untuk menghitung akurasi atau hasil prediksi yang positif dari keseluruhan hasil yang diprediksi sebagai positif[14].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(2)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 397 − 406 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4063
3. Recall
Recall adalah sebuah matriks yang digunakan untuk menghitung jumlah prediksi yang relevan dengan kelas yang sama[18].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
4. F1 Score
F1 Score adalah perbandingan rata-rata precision dan recall yang dibobotkan[18].
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4) Keterangan dari formula diatas adalah :
True Positive (TP) = Variabel TP mewakili jumlah prediksi benar positif
True Negative (TN) = Variabel TN mewakili jumlah prediksi benar negatif False Positive (FP) = Variabel FP mewakili jumlah prediksi salah positif False Negative (FN) = Variabel FN mewakili jumlah prediksi salah negatif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  hasil  dan  pembahasan,  disajikan  hasil  dan  analisis  dari  pengujian  klasifikasi  hama  serangga  pada pertanian menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan variasi beberapa parameter inisialisasi. Berdasarkan pada bagian pendahuluan, terdapat beberapa penelitian terkait yang belum mencapai akurasi maksimal. Ini  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  seperti  tidak  menggunakan  arsitektur  CNN  dan  tidak  memanfaatkan parameter dropout . Untuk itu pada penelitian ini akan menggunakan parameter-parameter yang diuji meliputi batch size , jumlah epoch , Dropout , learning rate , dan optimizer . Penentuan nilai  awal parameter-parameter ini bertujuan untuk  mencari  akurasi  terbaik  dan  tingkat  pembelajaran  yang  tidak  diketahui  sebelumnya.  Dalam  penelitian  ini, dilakukan pengujian dengan menggunakan nilai batch size sebesar 16, 32, dan 64. Selanjutnya, jumlah epoch yang digunakan  adalah  10,  25,  dan  50. Dropout yang  diterapkan  memiliki  nilai  0.3.  Sementara  itu, learning  rate yang digunakan adalah 0.0001 dengan penggunaan optimizer Adam. Hasil pengujian dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mendapatkan nilai akurasi, presisi, loss, recall, f-1 score[19], serta prediksi pengujian citra pada hama serangga. Diharapkan hasil dan analisis dari pengujian ini dapat memberikan wawasan lebih lanjut mengenai kinerja model CNN dalam mengatasi masalah klasifikasi hama serangga.

## 3.1 Hasil Pengumpulan Dataset
Pada tahap pengumpulan data, penulis melakukan eksplorasi data dari berbagai sumber dataset, termasuk di antaranya adalah situs dataset publik Kaggle, di mana penulis berhasil mendapatkan dataset hama serangga. Setelah dataset uji terkumpul, langkah berikutnya adalah melakukan pengolahan citra uji ( image preprocessing ), di mana dataset uji akan diubah ukurannya menjadi 224x224 piksel untuk mempercepat proses komputasi citra [17]. Pada tahap ini, dilakukan konfigurasi  data  augmentasi  pada  model  yang  akan  dibangun,  dengan  tujuan  untuk  menghindari overfitting dan meningkatkan akurasi model[18]. Dataset hama serangga telah dikelompokkan ke dalam 13 kelas, yaitu Africanized Honey Bees (Killer Bees), Aphids, Armyworms, Brown Marmorated Stink Bugs, Cabbage Loopers, Citrus Canker, Colorado Potato Beetles, Corn Earworms, Fruit Flies, Spider Mites, Thrips, Tomato Hornworms, dan Western Corn Rootworms. Berikut ini adalah contoh gambar dari 13 kelas hama serangga tersebut :

## Gambar 3. Contoh dataset citra hama serangga

## 3.2 Hardware dan Software
Dalam penelitian ini, penulis memanfaatkan perangkat lunak dan perangkat keras yang ada. Proses pelatihan model dilakukan secara eksklusif menggunakan beberapa perangkat keras. Untuk informasi lebih rinci mengenai spesifikasi, dapat dilihat pada Tabel 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 397 − 406 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4063
Tabel 1. Perangkat yang digunakan
Hardware Software CPU : Intel i5-7200U 2.5Ghz Python 3.11 Nvidia GeForce 920MX 2GB Jupyter Notebook RAM : 8GB Tensorflow & Keras Framework Harddisk : 1TB Command Prompt SSD : 256GB OS : Windows 10

## 3.3 Hasil Pelatihan Model CNN
Hasil  pelatihan  model Convolutional  Neural  Network (CNN)  merujuk  pada  performa  dan  kualitas  model  setelah proses pelatihan menggunakan data pelatihan yang ada. Proses pelatihan melibatkan penyesuaian parameter model (misalnya, bobot  dan bias pada lapisan-lapisan CNN) berdasarkan data pelatihan, dengan tujuan agar model dapat belajar untuk memahami pola dan fitur pada data tersebut. Hasil pelatihan model CNN dapat dievaluasi berdasarkan berbagai metrik dan indikator untuk mengukur sejauh mana model dapat menggeneralisasi data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hasil dari proses pelatihan dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini :

## Tabel 2. Hasil dari Pelatihan Model CNN
Berdasarkan  Tabel  2,  hasil  pelatihan  model Convolutional  Neural  Network (CNN)  dari  9  percobaan  ini merupakan  upaya  untuk  mencari  nilai  akurasi  yang  optimal  pada  model  yang  sedang  dikembangkan.  Proses  ini melibatkan variasi beberapa parameter yang dapat mempengaruhi performa model, seperti ukuran batch dan jumlah epoch. Dengan melakukan percobaan yang berbeda menggunakan berbagai kombinasi nilai-nilai parameter, penulis dapat memahami bagaimana model merespons perubahan tersebut. Pada setiap percobaan, model CNN dilatih dengan menggunakan konfigurasi parameter yang berbeda. Setelah proses pelatihan selesai, nilai akurasi pada tahap pelatihan dan tahap validasi diukur dan dicatat. Selanjutnya, hasil-hasil dari setiap percobaan dievaluasi dan dibandingkan untuk menentukan  konfigurasi  parameter  yang  menghasilkan  akurasi  yang  baik.  Dalam  penjelasan  hasil  pelatihan  ini, biasanya  akan  disertakan  analisis  dari  setiap  percobaan,  termasuk  grafik  akurasi  dan  loss  selama  pelatihan,  serta perbandingan performa model pada setiap konfigurasi parameter. Analisis ini membantu dalam memahami bagaimana perubahan  nilai  parameter  dapat  mempengaruhi  kinerja  model,  mengidentifikasi  apakah  terdapat overfitting atau underfitting , dan menemukan nilai parameter yang dapat menghasilkan akurasi yang tinggi dan stabil pada data yang tidak digunakan dalam pelatihan (data validasi). Dengan demikian, dari hasil pelatihan model CNN pada 9 percobaan ini, ditemukan bahwa hasil akurasi terbaik diperoleh pada percobaan pelatihan ke-3. Grafik di bawah ini menunjukkan hasil dari percobaan pelatihan ke-3.
No.  Ukuran Citra (Pixel)  Batch Size  Epoch  Training Accuracy  Validation Accuracy
1. 224x224 16 10 0.7699 0.8029 2. 224x224 16 25 0.8891 0.7956 3. 224x224 16 50 0.9381 0.8175 4. 224x224 32 10 0.7311 0.7810 5. 224x224 32 25 0.8484 0.8029 6. 224x224 32 50 0.9251 0.8175 7. 224x224 64 10 0.6913 0.7372 8. 224x224 64 25 0.8124 0.7956 9. 224x224 64 50 0.9113 0.8175

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 397 − 406 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4063
Pada Gambar 4 diatas menunjukkan grafik hasil pelatihan model Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan  arsitektur  Xception  menunjukkan  akurasi  yang  sangat  baik.  Pada  tahap training ,  model  mencapai akurasi sebesar 0.9381, yang menunjukkan bahwa model mampu dengan sangat baik dalam memprediksi data yang telah  digunakan  selama  proses  pelatihan.  Akurasi  training  yang  tinggi  ini  menandakan  bahwa  model  mampu mengenali pola dan fitur pada data pelatihan dengan baik. Selain itu, pada tahap validasi, model mencapai  akurasi sebesar 0.8175. Akurasi validasi mengukur performa model pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya (data validasi). Akurasi validasi yang cukup baik ini menunjukkan bahwa model juga mampu menggeneralisasi dengan baik pada data baru yang tidak ada dalam dataset pelatihan. Model memiliki kemampuan untuk melakukan prediksi yang akurat pada data yang tidak terlibat dalam proses pelatihan.
Model  tersebut  dilatih  dengan  menggunakan  parameter batch  size sebesar  16  dan  jumlah epoch sebanyak 50[22]. Batch  size mengontrol  seberapa  banyak  sampel  yang  diproses  oleh  model  sebelum  bobotnya  diperbarui berdasarkan hasil pelatihan pada setiap iterasi. Dalam kasus ini, penggunaan batch size sebesar 16 memberikan hasil yang baik dalam mencapai akurasi yang tinggi. Jumlah epoch , yaitu 50, menandakan bahwa model CNN dilatih selama 50 iterasi  atau putaran penuh dari  seluruh dataset  pelatihan. Epoch berperan dalam menentukan berapa kali model akan melihat dataset  pelatihan dalam proses pembelajaran. Dalam hal ini, 50 epoch memberikan kesempatan yang cukup bagi model untuk mengenali dan menyesuaikan diri terhadap pola dan fitur pada data pelatihan. Ukuran citra yang digunakan adalah 224x224 dengan 3 channel RGB, yang menunjukkan bahwa citra memiliki resolusi tinggi dan memiliki  tiga  saluran  warna  (merah,  hijau,  dan  biru).  Dengan  menggunakan  citra  dalam  format  ini,  model  dapat mengambil keuntungan dari informasi warna dan fitur yang lebih kaya untuk proses klasifikasi.

## 3.4 Hasil Klasifikasi Citra
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, terlihat bahwa pada pelatihan model CNN Xception dengan menggunakan citra  berukuran  224x224,  parameter batch  size 16  dan epoch 50  menunjukkan  performa  kinerja  yang  cukup  baik. Pada tahap klasifikasi citra ini dilakukan untuk melakukan analisis menyeluruh terhadap gambar dalam setiap kelas dataset. Proses ini menggunakan prediksi secara acak, yang merupakan salah satu subclass dari perpustakaan Keras. Tujuannya  adalah  untuk  meningkatkan  efisiensi  analisis  gambar[23].  Berikut  ini  adalah  hasil  klasifikasi  yang diperoleh dari arsitektur CNN Xception tersebut.

## Gambar 5. Hasil Klasifikasi pada percobaan pelatihan 3
Pada Gambar 5 ini menampilkan hasil klasifikasi hama serangga yang diambil beberapa sampel secara acak menggunakan  model  CNN  Xception.  Pada  citra  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  kelas hama  serangga, bagian nama hama serangga akan ditampilkan dalam  warna hijau. Namun, jika citra terdeteksi  sebagai  kelas yang salah, bagian nama hama serangga akan ditampilkan dalam warna merah. Hasil ini menunjukkan terdapat 2 citra yang terdeteksi salah, yaitu citra kelas Africanized Honey Bees (Killer Bees) yang seharusnya diklasifikasikan sebagai citra kelas Fruit  Flies ,  dan  citra  kelas Colorado  Potato  Beetles yang  seharusnya  diklasifikasikan  sebagai  citra  kelas Africanized Honey Bees (Killer Bees) .

## 3.5 Evaluasi Model
Pengujian dalam penelitian ini menggunakan Confusion Matrix , suatu pendekatan untuk mengukur performa dalam masalah  klasifikasi  yang  sangat  berguna  untuk  menghitung  precision,  recall,  f1-score,  akurasi,  dan  informasi mengenai  jumlah kelas prediksi  yang benar atau salah[21][24]. Pengujian ini dilakukan berdasarkan model terbaik yang dihasilkan selama proses pelatihan. Model yang diuji adalah hasil dari proses pelatihan dengan menggunakan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 397 − 406 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4063
batch size 16 dan epoch 50, dengan akurasi training mencapai 93,81% dan akurasi validasi mencapai 81,75%. Hasil pengujian dari penelitian ini berdasarkan model yang cukup baik dapat dilihat pada Gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Hasil dari confusion matrix
Pada  Gambar  6  menunjukkan  hasil  dari  pengujian confusion  matrix yang  berhasil  dilakukan  untuk mengklasifikasi hama serangga menggunakan model CNN Xception. Model yang telah dibuat berhasil memprediksi dengan tepat 109 data dari total 136 data uji. Dengan demikian, diperoleh tingkat akurasi rata-rata sebesar 80%. Dari hasil ini dapat disimpulkan bahwa model pelatihan yang telah diterapkan berfungsi dengan baik.
Tabel 3. Hasil Classification Report Hama Serangga No. Hama Serangga Precision Recall F1 Score 1. Africanized Honey Bees (Killer Bees) 0.83 0.91 0.87 2. Aphids, 1.00 0.44 0.62 3. Armyworms 0.73 0.89 0.80 4. Brown Marmorated Stink Bugs 0.86 0.86 0.86 5. Cabbage Loopers 0.50 0.83 0.62 6. Citrus Canker 0.92 0.92 0.92 7. Colorado Potato Beetles 0.88 1.00 0.93 8. Corn Earworms 0.88 0.50 0.64 9. Fruit Flies 1.00 0.82 0.90 10. Spider Mites 0.75 0.69 0.72 11. Thrips 0.91 0.83 0.87 12. Tomato Hornworms 0.71 1.00 0.83 13. Western Corn Rootworms 0.60 0.75 0.67
Berdasarkan tabel 3 diatas dari hasil classification report hama serangga bahwa classification report adalah laporan yang menyajikan metrik evaluasi performa model klasifikasi. Precision adalah rasio dari jumlah benar positif ( true  positive )  terhadap  total  prediksi  positif  ( true  positive  +  false  positive ). Precision mengukur  seberapa  akurat model  dalam  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kelas  positif. Precision yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  model cenderung  tidak  memberikan  banyak false  positive ,  yaitu  kasus-kasus  di  mana  model  memprediksi  positif  tetapi sebenarnya  negatif. Precision tertinggi  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam mengidentifikasi  hama  serangga  dengan  sedikit false  positive . Precision tertinggi  pada  tabel  3  diatas  yaitu  hama serangga  dengan  jenis Aphids dan Fruit  Flies .  Ini  berarti  model  cenderung  memberikan  sedikit  kesalahan  dalam mengklasifikasikan  data  yang  sebenarnya  bukan  hama  serangga  sebagai  hama  serangga. Precision terendah menunjukkan bahwa model memiliki masalah dalam mengklasifikasikan hama serangga dengan banyak false positive . Precision terendah pada tabel  3 tersebut  yaitu Cabbage Loopers . Ini berarti model cenderung memberikan banyak kesalahan dalam mengklasifikasikan data yang sebenarnya bukan hama serangga sebagai hama serangga.
Recall ,  juga  dikenal  sebagai sensitivity atau true  positive  rate ,  adalah  rasio  dari  jumlah  benar  positif  ( true positive ) terhadap total kasus positif sebenarnya ( true positive + false negative ). Recall mengukur seberapa baik model

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 397 − 406 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4063
dapat menemukan dan mengidentifikasi semua kasus positif. Recall tertinggi terdapat pada hama serangga Colorado Potato  Beetles dan Tomato  Hornworms yang  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam menemukan dan mengidentifikasi hama serangga dengan sedikit false negative . Recall terendah terdapat pada hama serangga Aphids dan Corn  Earworms yang  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  masalah  dalam  menemukan  dan mengidentifikasi hama serangga dengan banyak false negative . F1 score adalah rata-rata harmonis dari precision dan recall . F1 score menggabungkan kedua metrik ini menjadi satu angka, dan sangat berguna ketika kita ingin mencari keseimbangan antara precision dan recall . F1 score tertinggi terdapat pada hama serangga Colorado Potato Beetles yang menunjukkan bahwa model memiliki keseimbangan yang baik antara precision dan recall . Model ini memiliki performa  yang  baik  dalam  mengklasifikasikan  hama  serangga  dengan  sedikit  kesalahan false  positive dan false negative . F1 score terendah terdapat pada hama serangga Aphids dan Cabbage Loopers yang menunjukkan bahwa model  tidak  memiliki  keseimbangan  yang  baik  antara precision dan recall .  Model  ini  mungkin  memiliki  masalah dalam mengklasifikasikan hama serangga, baik dengan banyak false positive atau false negative .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijelaskan bahwa Klasifikasi  Hama Serangga  menggunakan metode CNN digunakan 1363 gambar citra dengan 13 kelas hama serangga. Data tersebut terbagi menjadi 1090 dataset untuk pelatihan  ( training ),  136  dataset  untuk  pengujian  ( testing ),  dan  137  dataset  untuk  validasi  ( validation ).  Proses preprocessing dilakukan dengan resizing semua gambar diubah menjadi ukuran 224x224 pixel dengan input ukuran citra  yaitu  224x224  pixel  dengan  3  channel  RGB.  Data  dilatih  dengan  menggunakan  beberapa  parameter,  dan parameter terbaik yang ditemukan dengan Jumlah epoch sebanyak 50 menandakan bahwa model dilatih selama 50 iterasi atau putaran penuh dari seluruh dataset pelatihan, dengan menggunakan batch size 16, dropout dengan nilai 0.3 digunakan  sebagai  teknik  regulasi  untuk  mengurangi overfitting . Learning  rate sebesar  0.0001  adalah  tingkat pembelajaran yang digunakan untuk mengoptimasi bobot model. Dan optimizer yang digunakan adalah Adam, yaitu salah  satu  algoritma  optimasi  yang  efisien  dalam mencari  bobot  yang  optimal.  Dengan  demikian,  kesimpulan  dari hasil pembahasan klasifikasi hama serangga menggunakan metode CNN ini adalah model berhasil mencapai tingkat akurasi training sebesar 93,81% dan akurasi  validasi  sebesar 81,75%.  Sedangkan pada  tahap  pengujian, model ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 80%. Model yang telah dibuat berhasil memprediksi dengan benar sebanyak 109  data testing dari  total  136  data testing .  Model  ini  memiliki  performa  yang  baik  dalam  mengenali  dan mengklasifikasikan  hama  serangga  yang  berpotensi  berguna  dalam  upaya  pengendalian  hama  pada  pertanian. Meskipun demikian, penelitian ini masih memiliki kekurangan yang perlu diperbaiki pada penelitian berikutnya. Salah satu saran perbaikan adalah mempertimbangkan penggunaan dataset lain dengan jumlah kelas yang lebih banyak dan citra gambar yang lebih baik juga diharapkan dapat meningkatkan akurasi pengujian.

## REFERENCES
[1] Z. C. J. Kristiaga, Sutoyo, dan I. M. I. Agastya, “Kelimpahan Serangga Musuh Alami dan Serangga Hama pada Ekosistem Tanaman Cabai Merah (Capsicum Annum L.) pada Fase Vegetatif di Kecamatan Dau Kabupaten Malang,” J. Penelit. Pertan. Terap. , vol. 20, no. 3, hal. 230–236, 2020.
[2] M.  F.  N.  Syahbani  dan  N.  G.  Ramadhan,  “Klasifikasi  Gerakan  Yoga  dengan  Model  Convolutional  Neural  Network Menggunakan  Framework  Streamlit,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  no.  1,  hal.  509–519,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5520.
[3] U. S. Rahmadhani dan N. L. Marpaung, “Klasifikasi Jamur Berdasarkan Genus dengan Menggunakan Metode CNN,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 8, no. 2, hal. 169–173, 2023.
[4] S.  Yuliany,  Aradea,  dan  A.  N.  Rachman,  “Implementasi  Deep  Learning  pada  Sistem  Klasifikasi  Hama  Tanaman  Padi Menggunakan  Metode  Convolutional Neural  Network (CNN),” J.  Buana  Inform. ,  vol.  13,  no.  1,  hal.  54–65,  2022,  doi: 10.24002/jbi.v13i1.5022.
[5] D. Alamsyah dan D. Pratama, “Implementasi Convolutional Neural Networks (CNN) untuk Klasifikasi Ekspresi Citra Wajah pada FER-2013 Dataset,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, hal. 350–355, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1714.
[6] M. Sanjaya dan E. Nurraharjo, “Deteksi Jenis Rempah-Rempah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Secara Real Time,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 7, no. 1, hal. 22–31, 2023.
[7] R. Abdulhakim, Carudin, dan B. Arif Dermawan, “Analisis dan Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Kendaraan Prioritas,” J. Sains dan Inform. , vol. 7, no. 2, hal. 135–144, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.335.
[8] Samuel,  K.  R.  Prilianti,  H.  Setiawan,  P.  Mimboro,  dan  P.  Korespondensi,  “Perkebunan  Sawit  Menggunakan  Model Convolutional Neural Network ( CNN ) pada Perangkat Lunak Sistem Informasi the Method of Automatic Tree Detection on Oil Palm Plantation Images Using Convolutional Neural Network ( Cnn ) Model Using,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 7, hal. 1689–1698, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202296772.
[9] A. E. Putra, M. F. Naufal, dan V. R. Prasetyo, “Klasifikasi Jenis Rempah Menggunakan Convolutional Neural Network dan Transfer Learning,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 9, no. 1, hal. 12–18, 2023.
[10]  A. Jakaria, S. Mu’minah, D. Riana, dan S. Hadianti, “Klasifikasi Varietas Buah Kiwi dengan Metode Convolutional Neural Networks Menggunakan Keras,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, hal. 1309, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3166.
[11]  H. Kurniawan dan K. Kusrini, “Klasifikasi Pengenalan Wajah Siswa pada Sistem Kehadiran dengan Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  no.  2,  hal.  846–856,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i2.5958.
[12]  A. H. Nasrullah dan H. Annur, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Citra Digital Daun,”

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 397 − 406 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4063
J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, hal. 726–736, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5962.
[13]  T. Bariyah, M. Arif Rasyidi, dan Ngatini, “Convolutional Neural Network Untuk Metode Klasifikasi Multi-Label pada Motif Batik,” Techno.COM , vol. 20, no. 1, hal. 155–165, 2021.
[14]  M.  F.  Naufal,  J.  Siswantoro,  dan  M.  G.  K.  Wicaksono,  “Klasifikasi  Tulisan  Tangan  pada  Resep  Obat  Menggunakan Convolutional Neural Network,” Techno.Com , vol. 22, no. 2, hal. 508–526, 2023, doi: 10.33633/tc.v22i2.8075.
[15]  U.  Khultsum  dan  G.  Taufik,  “Komparasi  Kinerja  DenseNet  121  dan  MobileNet  untuk  Klasifikasi  Citra  Penyakit  Daun Kentang,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 2, hal. 558−565, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.6047.
[16]  R. Kurniawan, P. B. Wintoro, Y. Mulyani, dan M. Komarudin, “Implementasi Arsitektur Xception Pada Model Machine Learning Klasifikasi Sampah Anorganik,” JITET (Jurnal Inform. dan Tek. Elektro Ter. , vol. 11, no. 2, hal. 233–236, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i2.3034.
[17]  D. Husen, K. Kusrini, dan K. Kusnawi, “Deteksi Hama pada Daun Apel Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, hal. 2103–2110, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4667.
[18]  R. Shinta, Jasril, M. Irsyad, F. Yanto, dan S. Sanjaya, “Klasifikasi Citra Penyakit Daun Tanaman Padi Menggunakan CNN dengan Arsitektur VGG-19,” J. Sains dan Inform. , vol. 9, no. 1, hal. 37–45, 2023, doi: 10.22216/jsi.v9i1.2175.
[19]  D. Irfansyah, M. Mustikasari, dan A. Suroso, “Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) Alexnet untuk Klasifikasi Hama pada Citra Daun Tanaman Kopi,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 6, no. 2, hal. 87–92, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/2802
[20]  M. A. Hasan, Y. Riyanto, dan D. Riana, “Grape Leaf Image Disease Classification Using CNN-VGG16 Model,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 9, no. 4, hal. 218–223, 2021, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.14013.
[21]  R. Magdalena, S. Saidah, N. K. C. Pratiwi, dan A. T. Putra, “Klasifikasi Tutupan Lahan Melalui Citra Satelit SPOT-6 dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” J.  Edukasi  dan Penelit.  Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  hal.  335–339,  2021,  doi: 10.26418/jp.v7i3.48195.
[22]  J. Gatc dan F. Maspiyanti, “Prediksi Parasit Plasmodium pada Citra Mikroskopis Sel Darah Merahdengan Convolutional Neural  Networks,” J.  Buana  Inform. ,  vol.  13,  no.  1,  hal.  31–41,  2022,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ojs.uajy.ac.id/index.php/jbi/article/view/5007%0Ahttps://ojs.uajy.ac.id/index.php/jbi/article/view/5007/2603
[23]  L.  Arisandi  dan  B.  Satya,  “Sistem  Klarifikasi  Bahasa  Isyarat  Indonesia  (Bisindo)  dengan  Menggunakan  Algoritma Convolutional Neural Network,” J. Sist. Cerdas , vol. 5, no. 3, hal. 135–146, 2022, doi: 10.37396/jsc.v5i3.262.
[24]  F. N. Cahya, N. Hardi, D. Riana, dan S. Hadiyanti, “Klasifikasi Penyakit Mata Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 3, hal. 618–626, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1248.