Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 4 No. 1 (2022) 01 – 06 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Klasifikasi Penyakit Daun Pada Tanaman Jagung Menggunakan Algoritma Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors dan Multilayer Perceptron
Jaka Kusuma 1 , Rubianto 2 , Rika Rosnelly 3 , Hartono 4 , B. Herawan Hayadi 5 1,2,3,4,5 Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama
1 jakakusuma41@gmail.com*, 2 rubiantoditpi@gmail.com, 3 rikarosnelly@gmail.com, 4 hartonoibbi@gmail.com,
5 b.herawan.hayadi@gmail.com

## Abstract
Corn is one of the substitute staple foods in Indonesia after rice. Maize crops grown in Indonesia often experience considerable losses  due  to  maize  plant  diseases.  Generally,  plant  diseases  are  initially  caused  by  morphological  changes  in  the  leaves. Accurate detection and classification of diseases that appear on the leaves will prevent the widespread spread of the disease. This  study  will  compare  classification  algorithms,  namely  Support  Vector  Machine,  K-Nearest  Neighbors,  and  Multilayer Perceptron  to  find  the  best  algorithm  in  the  classification  of  leaf  disease  in  corn  plants,  namely,  cercospora  leaf  spot  gray, common rust, and northern leaf blight using the VGG-16 deep learning model used as image feature extraction. The results showed that the Multilayer Perceptron algorithm produced the best values with accuracy, precision, and recall of 97.4% each.
Keywords: Corn Leaf Disease, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Multilayer Perceptron, VGG-16.

## Abstrak
Jagung  merupakan  salah  satu  bahan  pangan  pokok  pengganti  di  Indonesia  setelah  beras.  Tanaman  jagung  yang  ditanam  di Indonesia sering mengalami kerugian yang cukup besar akibat penyakit tanaman jagung. Umumnya penyakit tanaman pada awalnya  disebabkan  oleh  perubahan  morfologi  pada  daun.  Deteksi  dan  klasifikasi  penyakit  yang  muncul  pada  daun  secara akurat akan mencegah penyebaran penyakit yang meluas. Pada penelitian ini akan melakukan komparasi algoritma klasifikasi yaitu  Support  Vector Machine,  K-Nearest  Neighbors  dan Multilayer  Perceptron  untuk menemukan  algoritma  terbaik  dalam klasifikasi  penyakit  daun  pada  tanaman  jagung  yaitu cercospora  leaf  spot  gray , common  rust dan northern  leaf  blight menggunakan model deep learning VGG-16 yang digunakan sebagai ekstraksi fitur citra. Hasil yang didapatkan menunjukan bahwa  algoritma  Multilayer  Perceptron  menghasilkan  nilai  terbaik  dengan accuracy,  precision  dan  recall masing-masing sebesar 97.4%.
Kata kunci: Penyakit Daun Jagung,  Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Multilayer Perceptron, VGG-16.

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  agraris  dan  mata pencaharian utama masyarakatnya adalah bertani. Letak geografis  Indonesia  yang  berada  di  daerah  tropis, sehingga kondisi iklim, tanah dan sumber daya lainnya di  berbagai  wilayah  Indonesia  memiliki  potensi  yang besar  untuk  pengembangan  pertanian.  Pemanfaatan sumber  daya  pertanian  merupakan  kunci  untuk meningkatkan produktivitas pertanian sehingga sumber daya yang terbatas harus dialokasikan seefisien mungkin [1].
Indonesia  memiliki  potensi  sumber  daya  alam  yang sangat kaya. Salah satu potensi tersebut adalah sumber daya kehutanan yang merupakan komoditas utama dan banyak  dimanfaatkan  di  sektor  industri.  Sumber  daya kehutanan  juga  dapat  dimanfaatkan  untuk  memenuhi kebutuhan masyarakat salah satunya yaitu jagung [2].
Jagung  merupakan  salah  satu  bahan  pangan  pokok pengganti  di  Indonesia  setelah  beras.  Jagung  juga ditanam  dan  diproses  sebagai  pakan  ternak,  minyak, tepung jagung dan bahan baku industri. Tanaman jagung yang  ditanam  di  Indonesia  sering  mengalami  kerugian yang  cukup  besar  akibat  penyakit  tanaman  jagung. Umumnya penyakit tanaman pada awalnya disebabkan oleh  perubahan  morfologi  pada  daun.  Deteksi  dan klasifikasi  penyakit  yang  muncul  pada  daun  secara akurat akan mencegah penyebaran penyakit yang meluas [3].
Deteksi,  identifikasi  serta  penanggulangan  penyakit tanaman jagung dapat dilakukan oleh seorang pakar atau ahli  tanaman.  Tetapi  ini  sangat  memberatkan  petani karena biaya konsultasi yang tidak murah dan memakan waktu apalagi jika petani lokasinya jauh dari kota. Hal ini  dapat  mengakibatkan  produksi  jagung  menjadi menurun  karena  minimnya  informasi  terkait  penyakit
daun  pada  tanaman  jagung.  Penggunaan  sistem komputer  dapat  dimanfaatkan  oleh para  petani  sebagai pengganti peran seorang pakar atau ahli tanaman dalam identifikasi penyakit tanaman.
Perkembangan  teknologi  komputasi  saat  ini  dan kapasitas  proses  komputer  telah  semakin  meningkat sehingga  komputer  mampu  melakukan  pengenalan objek  secara  otomatis  dengan  cara  mengambil  dan mengolah informasi dari suatu citra [4]-[5]. Pengolahan citra  ini  dapat  menjadi  salah  satu  pilihan  dalam pengenalan,  identifikasi  serta  klasifikasi  jenis  penyakit daun  pada  tanaman  jagung.  Salah  satu  teknologi  yang dapat  digunakan  adalah data  mining yang  merupakan teknologi  untuk  pencarian  informasi  dengan  kapasitas data besar yang dapat mempermudah dan mempercepat pengenalan  serta  mengkategorikan  jenis  berdasarkan label dengan memanfaatkan metode-metode dalam data mining salah satunya yaitu klasifikasi [6].
Adapun  beberapa  kajian  penelitian  terdahulu  terkait klasifikasi  menggunakan  teknik data  mining dan pengolahan  citra.  Pada  penelitian  Putra,  dkk  [5] melakukan  penelitian  terkait  klasifikasi  menggunakan metode  CNN  terhadap  penyakit  daun  jagung  dengan hasil yang diberikan untuk arsitektur Resnet 50 dengan menggunakan  optimizer  Adam  didapatkan  tingkat akurasi  sebesar  98,4%.  Pada  penelitian  Hasan, dkk  [6] telah  melakukan  penelitian  terkait  klasifikasi  citra menggunakan model CNN VGG-16 untuk mendiagnosa penyakit  daun  pada  anggur  dengan  hasil  pengujian akurasi sebesar 97,25 %. Pada penelitian Kusuma, dkk [7]  juga  telah  melakukan  penelitian  terkait  komparasi algortima SVM dan NB untuk klasifikasi citra ras kucing dengan hasil algoritma yang terbaik adalah SVM dengan akurasi  sebesar  88.4%.  Pada  penelitian  Gunawan  dan Putra  [8]  melakukan  penelitian  terkait  perbandingan metode Multi-Class SVM, Backpropagation NN, K-NN dan  NB  dalam  identifikasi  penggunaan American  Sign Language dengan  hasil  Multi-Class  SVM  memiliki tingkat keberhasilan tertinggi mencapai 99.3% selanjutnya  Backpropagation  NN  sebesar  98.28%,  K- NN sebesar 97.7% dan NB sebesar 95.98%.
Penelitian  ini  akan  melakukan  komparasi  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM),  K-Nearest  Neighbors (KNN)  dan  Multilayer  Perceptron  (MLP)  dalam klasifikasi  penyakit  daun  pada  tanaman  jagung menggunakan  model deep  learning VGG-16  sebagai ekstraksi  fitur  citra  berdasarkan  penelitian  Veni  dan Manjula [9] model deep learning VGG-16 membuktikan dapat  meningkatkan  performa  akurasi.  Dari  beberapa arsitektur deep  learning seperti  Xception,  MobileNet V1, Resnet50, dan VGG-16 berdasarkan pada penelitian Prasetyo, dkk [10] membuktikan bahwa model VGG-16 memiliki akurasi terbaik.

## 2. Metode Penelitian
Alur penelitian dari perbandingan algoritma SVM, KNN dan MLP dapat dilihat pada Gambar 1. Adapun tahapan yang  dilakukan  untuk  klasifikasi  penyakit  daun  pada tanaman jagung yaitu:
Gambar 1. Tahapan klasifikasi penyakit daun pada tanaman jagung.

## 2.1 Pengumpulan Data
Adapun data yang digunakan yaitu citra penyakit daun pada tanaman jagung dimana dalam pengumpulan citra tersebut  didapatkan  melalui  data  sekunder  yang bersumber dari website kaggle. Adapun alasan mengapa memilih data tersebut karena memiliki kategori penyakit daun  pada  tanaman  jagung  yang  sesuai  dengan karakteristik serta fokus penelitian [11].
Dataset citra tersebut berisi 8200 data dengan 4 katagori yang mana terdiri dari 2050 cercospora leaf spot gray , 2050 common rust , 2050 northern leaf blight dan 2050 healthy .  Setiap dataset dari  masing-masing  kelas  citra daun yang digunakan dibagi menjadi data training dan data testing dengan  pembagian  data  80%  (6560  data training )  dan  20%  (1640  data testing )  yang  mana disesuaikan dengan jumlah masing-masing 4 katagori.
Gambar 2. Dataset citra penyakit daun pada tanaman jagung.
2.2 Preprocessing Data
Kemudian akan melakukan perbaikan dataset agar dapat diproses  oleh  algoritma.  Langkah  pada preprocessing sendiri  meliputi  penyeragaman  ukuran  citra  yang  akan diinput, disini menggunakan ukuran 150x150 piksel dan selanjutnya menggunakan  model deep learning VGG- 16 sebagai proses ekstraksi  fitur  pada citra dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Arsitektur VGG-16 [12].
Gambar 4. Pengaplikasian model deep learning VGG-16.
2.3 Pengklasifikasian
Pada  Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  klasifikasi citra  penyakit  daun  pada  tanaman  jagung    dengan menggunakan  algoritma  SVM,  KNN  dan  MLP menggunakan  model deep  learning VGG-16  yang digunakan sebagai ekstraksi fitur citra.
2.3.1 Support Vector Machine
SVM  adalah  pengklasifikasi  diskriminatif  dengan hyperplane yang  memisahkan.  Algoritma  ini  akan menghasilkan hyperplane optimal yang mengkategorikan kasus baru berdasarkan data pelatihan berlabel. Dalam masalah ruang dua dimensi, hyperplane ini  adalah  garis  yang  membagi  bidang  menjadi  dua bagian, dengan setiap kelas di kedua sisi [13].
Gambar 5. Hyperplane optimal memiliki jarak maksimum antara titik data (kanan) [13].
Dari Gambar 5, untuk memisahkan dua kelas titik data, ada banyak kemungkinan hyperplane yang bisa dipilih. Tujuannya  adalah  untuk  menemukan  pesawat  yang memiliki margin maksimum antara titik data dari kedua
kelas.  Memaksimalkan  jarak  margin  memberikan beberapa  penguatan  sehingga  poin  data  masa  depan dapat  diklasifikasikan  dengan  lebih  percaya  diri. Hyperplane adalah batas-batas keputusan yang membantu mengklasifikasikan titik data. Titik data jatuh di  kedua  sisi hyperplane dapat  dikaitkan  dengan  kelas yang berbeda serta dimensi hyperplane tergantung pada jumlah fitur [13]. Adapun model SVM yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Pengaplikasian model SVM pada klasifikasi citra penyakit daun pada tanaman jagung.

## 2.3.2 K-Nearest Neighbours
KNN  bersifat non-parametrik dan  sederhana.  Struktur model  KNN  didasarkan  pada  himpunan  data  dan  tidak adanya asumsi tentang distribusi data yang mendasarinya.  Ini  akan  sangat  berguna  dalam praktiknya, karena sebagian besar kumpulan data dunia nyata  tidak  mematuhi  matematika  asumsi  teoretis. Model ini tidak memerlukan poin data pelatihan apa pun. Pada tahap pengujian, semua data pelatihan digunakan. Pendekatan ini mempercepat latihan sambil memperlambat  dan  meningkatkan  biaya  pengujian. Dalam  skenario  terburuk,  KNN  akan  membutuhkan lebih  banyak  waktu  untuk  memindai  semua  titik  data, serta  lebih  banyak  memori  untuk  menyimpan  data pelatihan.  Jarak  dihitung  menggunakan  metode Euclidean Distance (ED), seperti yang ditunjukkan pada Persamaan 1 [13]:
𝐷(𝑥 1 , 𝑥 2 ) = √∑(𝑥 1𝑖 − 𝑥 2𝑖 ) 2 (1)
Dimana D(x 1 , x 2 ) adalah jarak ED antara data x 1 dan x 2 , x 1i adalah nilai i dari data x 1 atribut, dan x 2i nilai atribut i dari data x 2 . Nilai k dalam KNN adalah angka tetangga terdekat yang digunakan untuk menyimpulkan label data pengujian.  Pertimbangkan  titik  data  baru,  sebagai ditunjukkan  pada  Gambar  7,  dengan  menghitung  ED antara  titik  data  baru  dan neighours -nya,  tiga  tetangga terdekat  berasal  dari  kategori  A  dibandingkan  dengan hanya dua dari kategori B. Oleh karena itu, titik data baru dapat  ditetapkan  ke  kategori  A  [13].  Adapun  model KNN yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 7. Ilustrasi menghitung ED antara titik data baru dan neighours -nya [13].
Gambar 8. Pengaplikasian model KNN pada klasifikasi citra penyakit daun pada tanaman jagung.

## 2.3.3 Multilayer Perceptron
Jaringan  saraf  tiruan  yang  disebut  MLP  adalah  jenis feedforward jaringan saraf tiruan. Lapisan input, lapisan tersembunyi,  dan  lapisan  keluaran  adalah  tiga  lapisan node yang membentuk MLP, seperti yang digambarkan pada Gambar 8. Setiap node, dengan pengecualian node input, adalah neuron dengan fungsi aktivasi non-linier . Backpropagation  adalah  teknik  pembelajaran  diawasi yang  digunakan  oleh  MLP  selama  pelatihan.  MLP dibedakan dari perceptron linier dengan banyak lapisan dan  aktivasi non-linier .  Ini  dapat  digunakan  untuk membedakan  data  yang  tidak  dapat  dipisahkan  secara linier .  Karena  input  digabungkan  dengan  bobot  awal dalam  jumlah  tertimbang  dan  diterapkan  pada  fungsi aktivasi,  MLP  termasuk  dalam  kategori  algoritma feedforward .  Dalam  MLP,  setiap  kombinasi linier diperbanyak ke lapisan berikutnya [13].
Gambar 9. MLP terdiri dari tiga layer: input layer , hidden layer, dan output layer [13].
Arsitektur  MLP  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu menggunakan fungsi aktivasi ReLU dan optimisasi
Adam dengan hidden layer 100 adapun model terlampir pada Gambar 10.
Gambar 10. Pengaplikasian model MLP pada klasifikasi citra penyakit daun pada tanaman jagung.

## 2.3.4 Pengujian dan Evaluasi Hasil
Selanjutnya akan dilakukan evaluasi untuk mengetahui hasil akurasi terbaik dari klasifikasi citra penyakit daun pada  tanaman  jagung.  Dimana  akan  disajikan menggunakan Confusion Matrix dan akan menampilkan hasil  prediksi  dan  nilai  aktualuntuk  menentukan keakuratan dari setiap metode [14].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Proses  klasifikasi  dilakukan  menggunakan  aplikasi Orange  Data  Mining  dengan  pembagian  data training 80%  dan  data testing 20%    yang  mana  jumlahnya disesuaikan dengan setiap katagori. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma SVM, KNN dan MLP dimana sebelumnya  data  yang  digunakan  sudah  dilakukan proses preprocessing .  Adapun  bentuk  desain  terlihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Desain klasifikasi penyakit daun pada tanaman jagung.
Klasifikasi  dengan  algoritma  SVM  menggunakan  data training ,  pada  Gambar  12  terdapat  total  6033  prediksi dengan  nilai  benar  (1375 cercospora  leaf  spot  gray , 1639 common  rust ,  1637 healthy ,  1382 northern  leaf blight )  dan  total  527  prediksi  dengan  nilai  salah  (253 cercospora  leaf  spot  gray ,  3 common  rust ,  10 healthy , 261 northern leaf blight )  dari total 6560 data training .
Gambar 12. Confusion Matrix algoritma SVM menggunakan data training .
Klasifikasi  dengan  algoritma  KNN  menggunakan  data training ,  pada  Gambar  13  terdapat  total  6273  prediksi dengan  nilai  benar  (1430 cercospora  leaf  spot  gray , 1621 common  rust ,  1637 healthy ,  1585 northern  leaf blight )  dan  total  287  prediksi  dengan  nilai  salah  (37 cercospora leaf spot gray , 11 common rust , 35 healthy , 204 northern leaf blight ) dari total 6560 data training .
Gambar 13. Confusion Matrix algoritma KNN menggunakan data training .
Klasifikasi  dengan  algoritma  MLP  menggunakan  data training ,  pada  Gambar  14  terdapat  total  6391  prediksi dengan  nilai  benar  (1544 cercospora  leaf  spot  gray , 1633 common  rust ,  1635 healthy ,  1579 northern  leaf blight )  dan  total  169  prediksi  dengan  nilai  salah  (60 cercospora  leaf  spot  gray ,  4 common  rust ,  11 healthy , 94 northern leaf blight ) dari total 6560 data training .
Gambar 14. Confusion Matrix algoritma MLP menggunakan data training .
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan data training maka didapatkan hasil seperti terlihat pada Tabel  1.  Dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  MLP menghasilkan  nilai  terbaik  dengan accuracy , precision dan recall masing-masing sebesar 97.4%.
Tabel 1. Hasil pengujian klasifikasi menggunakan data training.
Algoritma Accuracy Precision Recall SVM 92.0% 91.9% 92.0% KKN 95.6% 95.8% 95.6% MLP 97.4% 97.4% 97.4%
Klasifikasi  dengan  algoritma  SVM  menggunakan  data testing ,  pada  Gambar  15  terdapat  total  1539  prediksi dengan nilai benar (363 cercospora leaf spot gray , 407 common rust , 406 healthy , 363 northern leaf blight ) dan total 101 prediksi dengan nilai salah (45 cercospora leaf spot  gray ,  3 common  rust ,  2 healthy ,  51 northern  leaf blight ) dari total 1640 data testing .
Gambar 15. Confusion Matrix algoritma SVM menggunakan data testing .
Klasifikasi  dengan  algoritma  KNN  menggunakan  data testing ,  pada  Gambar  16  terdapat  total  1511  prediksi dengan nilai benar (328 cercospora leaf spot gray , 396 common rust , 408 healthy , 379 northern leaf blight )  dan total 129 prediksi dengan nilai salah (17 cercospora leaf spot gray , 8 common rust , 14 healthy , 90 northern leaf blight )  dari total 1640 data testing .
Gambar 16. Confusion Matrix algoritma KNN menggunakan data testing .
Klasifikasi  dengan  algoritma  MLP  menggunakan  data testing ,  pada  Gambar  17  terdapat  total  1549  prediksi dengan nilai benar (365 cercospora leaf spot gray , 405 common rust , 408 healthy , 371 northern leaf blight )  dan total 91 prediksi dengan nilai salah (31 cercospora leaf spot gray , 9 common rust , 11 healthy , 40 northern leaf blight )  dari total 1640 data testing .
Gambar 17. Confusion Matrix algoritma MLP menggunakan data testing .
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan data testing maka didapatkan hasil seperti terlihat pada Tabel  2.  Dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  MLP menghasilkan  nilai  terbaik  dengan accuracy 94.5%, precision 94.4%,  dan recall 94.5%.
Tabel 2. Hasil pengujian klasifikasi menggunakan data testing .
Algoritma Accuracy Precision Recall SVM 93.8% 93.9% 93.8% KKN 92.1% 92.6% 92.1% MLP 94.5% 94.4% 94.5%

## 4.   Kesimpulan
Dalam  melakukan  pengujian algoritma  Support  Vector Machine, K-Nearest Neighbors dan Multilayer Perceptron menggunakan aplikasi Orange Data Mining. Adapun dataset yang  digunakan  yaitu  citra  penyakit daun pada tanaman jagung dimana dalam pengumpulan citra  tersebut  didapatkan  melalui  data  sekunder  yang
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
bersumber  dari  website  kaggle. Dataset citra  tersebut berisi 8200 data dengan 4 katagori yang mana terdiri dari 2050 cercospora  leaf  spot  gray ,  2050 common  rust , 2050 northern leaf blight dan 2050 healthy yang mana sebelum dilakukan proses klasifikasi dilakukan tahapan preprocessing meliputi penyeragaman ukuran citra yang akan  diinput  dengan  ukuran  150x150  pixel  dan selanjutnya menggunakan  model deep learning VGG- 16 sebagai proses ekstraksi  fitur  pada  citra. Hasil yang didapatkan  menunjukan  bahwa  algoritma  Multilayer Perceptron menghasilkan nilai terbaik dengan accuracy , precision dan recall masing-masing sebesar 97.4%.

## Daftar Rujukan
[1] U. Mawaddah, A. L. Virganta, N. Adinda, D. Z. Br Ginting, C. F.  Aulia,  and  I.  Hasugian,  “Eskalasi  Nilai  Ekonomi  Jagung Melalui  Kreasi  Olahan  Makanan  di  Desa  Kolam  Kecamatan Percut  Sei  Tuan  Kabupaten  Deli  Serdang,” Bunga  Rampai Usia Emas , vol. 7, no. 2, pp. 56–62, Dec. 2021.
[2] S.  Rahmawati and Y.  Widayanti, “Pengembangan Formulasi Biomassa Limbah Pohon Sengon Dan Bonggol Jagung Dalam Inovasi  Senggol-  Char  (Biochar  Limbah  Pohon  Sengon  Dan Bonggol Jagung) Melalui Proses Pirolisis,” p. 7, 2022.
[3] E. H. Rachmawanto and H. P. Hadi, “Optimasi Ekstraksi Fitur Pada Knn Dalam Klasifikasi Penyakit Daun Jagung,” vol. 22, no. 2, p. 10, 2021.
[4] T.  F.  Kusumaningrum,  “Implementasi  convolution  neural network (CNN) untuk klasifikasi jamur konsumsi di Indonesia menggunakan  Keras,”  Universitas  Islam  Indonesia, Yogyakarta, 2018.
[5] I.  P.  Putra,  R.  Rusbandi,  and  D.  Alamsyah,  “Klasifikasi
Penyakit  Daun  Jagung  Menggunakan  Metode  Convolutional Neural Network,” J. Algoritme , vol. 2, no. 2, pp. 102–112, Apr. 2022, doi: 10.35957/algoritme.v2i2.2360.
[6] Moh. A. Hasan, Y. Riyanto, and D. Riana, “Grape leaf image disease classification using CNN-VGG16 model,” J.  Teknol. Dan Sist. Komput. , vol. 9, no. 4, pp. 218–223, Oct. 2021, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.14013.
[7] J. Kusuma, J. Abwabul, M. Zulkarnain Lubis, Rubianto, and R. Rosnelly, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naive Bayes Pada Klasifikasi Ras Kucing,” J. Generic , vol. 14, no. 2, pp. 8–12, Jan. 2022.
[8] V. A. Gunawan and L. S. A. Putra, “Comparison of American Sign  Language  Use  Identification  using  Multi-Class  SVM Classification, Backpropagation Neural Network, K - Nearest Neighbor and Naive Bayes,” Teknik , vol. 42, no. 2, pp. 137– 148, Aug. 2021, doi: 10.14710/teknik.v42i2.36929.
[9] N. Veni and J. Manjula, “High-performance visual geometric group  deep  learning  architectures  for  MRI  brain  tumor classification,” J. Supercomput. , Mar. 2022, doi: 10.1007/S11227-022-04384-9.
[10] E. Prasetyo, R. Purbaningtyas, R. D. Adityo, E. T.  Prabowo, and  A.  I.  Ferdiansyah,  “Perbandingan  Convolution  Neural Network  Untuk  Klasifikasi  Kesegaran  Ikan  Bandeng  Pada Citra Mata,” J. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 3, p. 601, Jun. 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021834369.
[11] S.  BHATTARAI,  “New  Plant  Diseases  Dataset,”  Nov.  18, 2018.  https://www.kaggle.com/datasets/vipoooool/new-plant- diseases-dataset
[12] R.  Rismiyati  and  A.  Luthfiarta,  “VGG16  Transfer  Learning Architecture  for  Salak  Fruit  Quality  Classification,” Telematika ,  vol.  18,  no.  1,  p.  37,  Mar.  2021,  doi: 10.31315/telematika.v18i1.4025.
[13] A. Saudi, S. H. Tanalol, and M. Musa, “Comparative Study of Ensemble  Method  vs  Deep  Learning  on  Human  Activity Recognition for Elderly Care,” vol. 10, no. 1, p. 12, 2022, doi: https://doi.org/10.37134/jsml.vol10.1.4.202.
[14] J. Kusuma, A. Jinan, and Z. Situmorang, “Penerapan Decision Tree  Algoritma  C4.5  Dalam  Penentuan  Izin  Pembongkaran Muatan Kapal,” vol. 7, no. 1, p. 5, 2022.