## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 176~185 e-ISSN: 2548-6861

## Comparison of EfficientNetB7 and MobileNetV2 in Herbal Plant Species Classification Using Convolutional Neural Networks
Seno Arnandito 1 *, Theopilus Bayu Sasongko 2 * * Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta senoarnandito@students.amikom.ac.id 1 , theopilus.27@amikom.ac.id 2
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2024-06-24 Revised 2024-07-03 Accepted 2024-07-04 This  study  compares  the  performance  of  EfficientNetB7  and  MobileNetV2  in classifying herbal plant species using Convolutional Neural Networks (CNNs). The primary  objective  was  to  automatically  identify  herbal  plant  species  with  high accuracy.  Based  on  the  evaluation  results,  both  EfficientNetB7  and  MobileNetV2 achieved  approximately  98%  accuracy  in  recognizing  herbal  plant  species.  While both models demonstrated excellent performance in precision, recall, and F1-score for  most  plant  species,  EfficientNetB7  showed  a  slight  edge  in  some  evaluation metrics. These findings provide valuable insights into the potential implementation of  CNN  architectures  in  automatic  plant  recognition  applications,  particularly  for developing widely applicable web-based systems for herbal plant identification.
Keyword:
Efficientnetb7, Mobilenetv2,
Convolutional Neural
Networks, Herbal Plant Classification, Automatic Plant Recognition.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  era  modern  saat  ini  perkembangan  teknologi  dalam bidang  kecerdasan  buatan  telah  menghadirkan  berbagai macam  inovasi  yang  signifikan  dalam  berbagai  aplikasi, seperti salah satunya adalah klasifikasi jenis tanaman herbal menggunakan  algoritma  Convolutional  Neural  Network (CNN).  Tanaman  herbal  merupakan  tanaman  yang  telah diidentifikasi oleh manusia dan diketahui memiliki senyawa senyawa yang bermanfaat dalam mencegah, menyembuhkan penyakit dan menjalankan fungsi fungsi biologis tertentu [1]. Mereka  dapat  ditemukan  dengan  mudah  baik  yang  ditanam secara  sengaja  ataupun  yang  tumbuh  secara  alami. Masyarakat  menggunakan  tanaman  herbal  untuk  membuat ramuan obat guna menyembuhkan berbagai macam penyakit [2].  Di  Indonesia  sendiri  terdapat  berbagai  macam  jenis tanaman herbal dengan khasiatnya yang berbeda beda seperti lidah  buaya,  daun  kemangi,  daun  kunyit,  daun  teh,  daun pepaya, daun sirih dll. Penggunaan obat tradisional dianggap lebih  aman  daripada  penggunaan  obat  modern  karena menggunakan tanaman herbal. Efek samping yang didapatkan oleh  pengguna  obat  tradisional  cenderung  lebih  rendah dibandingkan obat modern.
Identifikasi  tanaman  herbal  memiliki  kepentingan  yang sangat  besar  dalam  berbagai  aspek,  termasuk  medis  dan penelitian  botani.  Dalam  keperluan  medis,  tanaman  herbal
mengandung  berbagai  senyawa  aktif  yang  dapat  digunakan dalam  pengembangan  obat-obatan.  Identifikasi  yang  akurat membantu  memastikan  penggunaan  tanaman  yang  tepat untuk  tujuan  pengobatan,  mengurangi  risiko  kesalahan identifikasi  yang  dapat  menyebabkan  efek  samping  yang tidak  diinginkan.  Dalam  penelitian  botani,  identifikasi tanaman herbal membantu ilmuwan memahami keanekaragaman hayati, hubungan evolusi antar spesies, dan potensi  penggunaan  tanaman  dalam  berbagai  bidang. Penelitian ini juga penting untuk konservasi tanaman herbal yang mungkin terancam punah. Namun, meskipun dianggap lebih  aman,  pengguna  obat  tradisional  tetap  perlu memperhatikan  cara  penggunaannya,  ketepatan  waktu konsumsi,  dan  ketepatan  pemilihan  obat.  Mengidentifikasi tanaman herbal secara manual seringkali memakan waktu dan memerlukan  pengetahuan  botani  yang  mendalam.  Karena tingkat  penyimpanan  memori  manusia  yang  terbatas  [3], sebagian besar masyarakat modern tidak mengetahui manfaat tanaman  herbal.  Oleh  karena  itu,  dibuatlah  sebuah  program untuk mengidentifikasi jenis tanaman herbal secara otomatis dan cepat.
Penelitian  menggunakan  Neural  Network  Classification untuk  mengidentifikasi  jenis  tanaman  herbal  telah  menjadi topik  yang  menarik  dan  telah  banyak  dilakukan.  Misalnya, penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  melakukan  penelitian deteksi tanaman herbal di India dengan menggunakan dataset
Comparison of EfficientNetB7 and MobileNetV2 in Herbal Plant Species Classification Using Convolutional Neural Networks (Seno Arnandito, Theopilus Bayu Sasongko)
177
1835  citra  dan  arsitektur  VGG16,  Xception,  dan EfficientNetv2  berhasil  mencapai  akurasi  test  yang  sangat tinggi,  yaitu  99.55%,  99.99%,  dan  99.46%,  meskipun berpotensi mengalami overfitting. Kemudian penelitian yang dilakukan  [5]  juga  telah  melakukan  percobaan  untuk membuat  model  dalam  identifikasi  tanaman  herbal  dari bentuk  daunnya  menggunakan  model  VGG16  memperoleh akurasi  pelatihan  81.61%  dan  validasi  90.74%,  namun terdapat beberapa kesalahan identifikasi, Kemudian penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6]  menggunakan  CNN  dan framework  TensorFlow  untuk  mendeteksi  tanaman  herbal sebagai  obat  penyakit  kulit  dan  rambut  mencapai  akurasi 93%,  tetapi  terdapat  kekeliruan  dalam  identifikasi  daun tertentu. Selain itu, penelitian  yang telah dilakukan oleh  [7] telah  berhasil  membuat  sebuah  program  pada  platform android menggunakan metode waterfall dengan hasil akurasi sebesar  93%  pada  total  keseluruhan  datanya  adalah  100 dengan  masing  masing  tanaman  terdapat  10  gambar kemudian hasilnya diuji pada black box. Dan penelitian yang dilakukan [8] mengenai deteksi kelayakan ban menggunakan berbagai  arsitektur  CNN  menemukan  bahwa  DenseNet-121 memberikan performa terbaik dengan akurasi 92.62%, diikuti oleh  MobileNetV2,  InceptionV3,  dan  ResNet-50.  Dari penelitian-penelitian  tersebut,  masih  terdapat  celah  untuk melakukan penelitian lebih jauh. Misalnya, tantangan seperti overfitting  dan  kesalahan  identifikasi  masih  perlu  diatasi. Penggunaan  dataset  yang  lebih  besar  dan  lebih  bervariasi dapat membantu meningkatkan keandalan model. Selain itu, eksplorasi  arsitektur  CNN  yang  lebih  baru  atau  kombinasi berbagai  arsitektur  mungkin  dapat  memberikan  hasil  yang lebih baik.
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  yang memiliki pendekatan kuat dalam pengolahan citra, terutama dalam  klasifikasi.  Dua  arsitektur  CNN  yang  dipilih  adalah EfficientNetB7 dan MobileNetV2. EfficientNetB7 memprioritaskan  efisiensi  komputasi  dengan  meningkatkan skala secara proporsional untuk meningkatkan kinerja dengan jumlah parameter yang relatif sedikit, meskipun menghasilkan model dengan ukuran sangat besar. Sementara itu, MobileNetV2 dirancang untuk perangkat mobile sehingga menghasilkan  model  dengan  ukuran  kecil,  menggunakan separable  convolution  untuk  mengurangi  beban  komputasi tanpa  mengorbankan  kinerja.  Pemilihan  dua  arsitektur tersebut  didasarkan  pada  kecepatan,  akurasi,  ukuran  model, dan ketersediaan sumber daya.
Pemilihan  EfficientNetB7  dan  MobileNetV2  sebagai model  yang  dibandingkan  dalam  penelitian  ini  didasarkan pada beberapa alasan penting. Pertama, dari segi efisiensi dan kinerja,  EfficientNetB7  terkenal  karena  kemampuannya menggabungkan  efisiensi  komputasi  dan  kinerja  tinggi melalui  teknik  scaling  yang  baik,  menghasilkan  model dengan  jumlah  parameter  yang  relatif  sedikit  tetapi  dengan ukuran  besar.  Sementara  itu,  MobileNetV2,  yang  dirancang khusus untuk perangkat mobile, mengutamakan efisiensi dan kecepatan  komputasi  melalui  penggunaan  teknik  separable
convolution.  Kedua,  dari  segi  perbandingan  ukuran  model, EfficientNetB7 menawarkan kesempatan untuk mengeksplorasi  peningkatan  performa  melalui  peningkatan ukuran  model,  sedangkan  MobileNetV2  memungkinkan eksplorasi  performa  model  yang  lebih  ringan  dan  efisien dalam penggunaan sumber daya komputasi. Ketiga, dari segi kecepatan  dan  sumber  daya  komputasi,  EfficientNetB7 menawarkan  kinerja  tinggi  yang  mungkin  memerlukan sumber daya komputasi lebih besar, sementara MobileNetV2 menawarkan  kecepatan  dan  efisiensi  lebih  baik  dengan sumber daya yang lebih sedikit.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  program untuk mendeteksi jenis tanaman herbal dan membandingkan kinerja  arsitektur  EfficientNetB7  dan  MobileNetV2  pada dataset tanaman herbal di Indonesia, serta untuk menentukan arsitektur  yang  paling  baik  dalam  hal  akurasi  dan  efisiensi komputasi.  Hasil  penelitian  akan  diterapkan  ke  dalam program  pendeteksi  jenis  tanaman  herbal  berbasis  website lokal untuk identifikasi tanaman herbal. Penelitian juga akan membandingkan  kedua  arsitektur  dalam  hal  akurasi  dan kebutuhan  sumber  daya  komputasi,  serta  mengungkap kelebihan  dan  kelemahan  masing-masing  dalam  klasifikasi tanaman herbal.

## II. M ETODE

## A. Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan  metode  penelitian  terdapat  beberapa tahapan yang dilakukan seperti pengumpulan dataset tanaman herbal,  preprocessing  data,  split  dataset,  augmentasi  data, konfigurasi  arsitektur  EfficientNetB7  dan  MobileNetV2 untuk  dijadikan  perbandingan,  pelatihan  model,  evaluasi model  dan  model  deployment.  Rancangan  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## B. Dataset Tanaman Herbal
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data citra  yang  bersifat  publik.  Data  citra  yang  digunakan  bisa diperoleh dari website Kaggle [9] yang berisi 10 folder jenis tanaman  herbal  di  Indonesia  yang  masing  masingnya memiliki  100  citra  dengan  total  keseluruhan  terdapat  1000 citra data, untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada Tabel 1.
178 T ABEL I J ENIS J ENIS T ANAMAN H ERBAL No Nama Tanaman Herbal Jumlah Image 1 Daun Jambu Biji 100 2 Daun Kari 100 3 Daun Kemangi 100 4 Daun Kunyit 100 5 Daun Mint 100 6 Daun Pepaya 100 7 Daun Sirih 100 8 Daun Sirsak 100 9 Lidah Buaya 100 10 Teh Hijau 100 TOTAL 1000
Dataset ini disimpan di Google Drive dan akan diimpor ke dalam  Google  Colab  untuk  digunakan  dalam  penelitian. Setiap  citra  dalam  dataset  ini  memiliki  resolusi  yang bervariasi  dan  merupakan  representasi  dari  berbagai  jenis tanaman  herbal  yang  umum  ditemukan  di  Indonesia. Karakteristik  dataset  ini  mencakup  variasi  dalam  bentuk, warna,  dan  tekstur  daun  dari  setiap  jenis  tanaman  herbal, tetapi  variasi  background  gambar  yang  terbatas  menambah tantangan  dalam  pengembangan  model  yang  baik  dalam identifikasi  jenis  tanaman  herbal.  Oleh  karena  itu,  penting untuk melakukan augmentasi untuk meningkatkan generalisasi model dalam situasi nyata. Sample gambar jenis tanaman herbal bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Sample gambar jenis tanaman herbal

## C. Preprocessing Data
Dalam  penelitian  ini,  langkah  awal  adalah  melakukan instalasi library EfficientNet di Google Colab dan mengimpor model  EfficientNetB7  serta  MobileNetV2,  bersama  dengan library  lain  yang  dibutuhkan  seperti  TensorFlow  dan OpenCV.  Selanjutnya,  dibuat  sebuah  fungsi  yang  akan memberikan  label  pada  setiap  gambar  berdasarkan  nama folder  di  mana  gambar  tersebut  disimpan,  sehingga  setiap citra  dapat  diidentifikasi  dengan  jenis  tanaman  herbal  yang sesuai.  Proses  ini  melibatkan  penggunaan  looping  untuk memberikan label kepada setiap gambar berdasarkan struktur folder  yang  telah  ditentukan.  Setelah  itu,  dilakukan normalisasi data dengan mengubah nilai piksel citra menjadi
rentang  antara  0  hingga  1,  sehingga  memudahkan  proses pelatihan  model.  Selain  itu,  label  kategori  tanaman  herbal dienkoding  menggunakan  LabelEncoder()  dan  dikonversi menjadi  format  one-hot  encoded  vectors  menggunakan to_categorical(), yang penting untuk persiapan data sebelum diberikan ke dalam model untuk dilatih.

## D. Split Dataset
Membagi dataset menjadi data pelatihan, data validasi dan data  uji,  sebelum  itu  data  dimasukan  kedalam  variabel  data sementara  dengan  rasio  70:30.  Selanjutnya,  data  sementara tersebut  dibagi  kembali  menjadi  data  validasi  dan  data  uji dengan rasio 50:50, maka hasil akhirnya akan ada 70% data pada  data  pelatihan,  15%  pada  data  uji  dan  15%  pada  data validasi.

## E. Augmentasi Data
Terdapat  beberapa  teknik  penting  dalam  augmentasi  data yang digunakan untuk meningkatkan kualitas model Machine Learning, terutama dalam pengenalan citra seperti identifikasi jenis  tanaman  herbal  menggunakan  Convolutional  Neural Network (CNN). Pertama, rotasi digunakan untuk mengubah sudut pandang citra hingga 20 derajat, memungkinkan model mempelajari  variasi  posisi  objek  dalam  citra.  Selanjutnya, zoom  dengan  rentang  20%  digunakan  untuk  memperbesar atau memperkecil citra, mengajarkan model untuk mengenali objek dengan  ukuran  yang bervariasi. Pergeseran horizontal dan  vertikal  hingga  20%  dari  dimensi  aslinya  membantu dalam  memvariasikan  posisi  objek  dalam  citra.  Flip horizontal memungkinkan model untuk memahami objek dari sisi yang berbeda, sementara transformasi shear memperkenalkan  variasi  geometri.  Penggunaan  fill  mode diterapkan untuk menangani area kosong yang muncul setelah transformasi,  memastikan  citra  yang  dihasilkan  tetap  baik untuk  digunakan.  Dengan  menerapkan  augmentasi  data  ini, model CNN dapat belajar dari berbagai variasi citra tanaman herbal,  meningkatkan  kemampuan  untuk  menggeneralisasi dan  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat  ketika dihadapkan  pada  data  baru  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya. Selanjutnya hasil augmentasi di tampilkan agar bisa dilihat hasilnya.
Gambar 3. Hasil Augmentasi
e-ISSN: 2548-6861

## F. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) adalah metode yang umum digunakan dalam Deep Learning untuk mendeteksi dan mengenali  objek  dalam  gambar  digital.  CNN  menerima gambar sebagai input dan memprosesnya melalui serangkaian lapisan  konvolusi,  pooling,  dan  lapisan  tersembunyi,  yang memungkinkan CNN mempelajari representasi fitur signifikan  dalam  gambar.  Dengan  demikian,  CNN  dapat secara  efektif  mengekstraksi  informasi  penting  yang  ada dalam gambar [10].
CNN  terdiri  dari  lapisan-lapisan  dengan  susunan  neuron tiga dimensi. Lapisan-lapisan ini termasuk lapisan konvolusi, pooling,  normalisasi,  fully  connected,  dan  loss,  yang semuanya  digunakan  dalam  pemrosesan.  Lapisan  konvolusi mengekstraksi  fitur  lokal,  lapisan  pooling  mengurangi dimensi  spasial,  lapisan  normalisasi  memperkuat  respons penting,  lapisan  fully  connected  menghubungkan  neuron antar lapisan, dan lapisan loss menghitung kesalahan prediksi. Melalui  lapisan-lapisan  ini,  CNN  dapat  mempelajari  fitur- fitur penting dan melakukan pengenalan objek dengan akurasi tinggi. Setiap lapisan memiliki peran penting dalam ekstraksi fitur  dan  pembelajaran  pola  pada  data  gambar.  Dengan kombinasi  pemrosesan  berurutan,  CNN  mampu  mencapai performa  yang  baik  dalam  tugas  klasifikasi  dan  deteksi gambar [11].

## G. EfficientNetB7 dan MobileNetV2
Setelah  dilakukan  augmentasi,  pada  tahap  ini  dilakukan konfigurasi  model  serta  menjalankan  EfficientNetB7  dan MobileNetV2.

## Gambar 4.Arsitektur EfficientNetB7 [13]
EfficientNet  sendiri  merupakan  salah  satu  arsitektur transfer  learning  pada  algoritma  CNN  yang  dikembangkan oleh Google pada tahun 2019 lalu [12], saat ini, EfficientNet terdiri  dari  8  model  yang  berbeda,  yaitu  EfficientNetB0 hingga EfficientNetB7, yang memiliki jumlah parameter yang bertambah  dari  5,3  juta  hingga  66  juta  parameter,  dengan
tingkat  akurasi  yang  meningkat  seiring  dengan  peningkatan jumlah  parameter,  pada  Gbr.  4.  adalah  arsitektur  dari EfficientNetB7.
Selanjutnya  MobileNetV2  merupakan  sebuah  jenis arsitektur  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang didesain  khusus  untuk  perangkat  mobile,  yang  bertujuan untuk  mengurangi  kebutuhan  akan  sumber  daya  komputasi. Arsitektur ini merupakan penyempurnaan dari pendahulunya, MobileNet. Perbedaan utama antara MobileNet dan arsitektur CNN  konvensional  terletak  pada  pendekatan  dalam penggunaan lapisan konvolusi atau convolution layer [14].
Gambar 5. Arsitektur MobileNetV2 [15]

## H. Pelatihan Model
Dua  model,  yakni  EfficientNetB7  dan  MobileNetV2, digunakan dalam pelatihan. Model dasar EfficientNetB7 dan MobileNetV2  diinisialisasi  dengan  bobot  dari  pre-trained model  ImageNet  dan  lapisan  paling  atasnya  dihilangkan (include_top=False).  Pada  awalnya,  sebagian  besar  lapisan tidak  dapat  dilatih  ulang  dengan  mengatur  trainable=False untuk  lapisan-lapisan  tersebut,  kecuali  20  lapisan  terakhir yang  tetap  dilatih.  Struktur  model  tambahan  terdiri  dari GlobalAveragePooling2D  untuk  mengurangi  dimensi  data, lapisan  Dense  yang  mengandung  256  neuron  dengan  fungsi aktivasi  ReLU,  dilanjutkan  dengan  BatchNormalization  dan Dropout  untuk  mengurangi  overfitting,  dan  lapisan  Dense terakhir yang mengeluarkan probabilitas kelas menggunakan softmax activation, sesuai dengan jumlah kelas (jumlah jenis tanaman  herbal  dalam  dataset).  Untuk  mengurangi overfitting,  regularisasi  L2  diterapkan  pada  lapisan-lapisan Conv2D  dan  Dense  dengan  weight_decay=1e-4.  Optimizer yang  digunakan  adalah  Adam  dengan  learning  rate  yang dijadwalkan secara eksponensial mengikuti jadwal ExponentialDecay.  Parameter  decay_steps  dan  decay_rate digunakan  untuk  mengatur  penurunan  learning  rate  secara bertahap selama pelatihan. Model dikompilasi dengan fungsi loss  categorical_crossentropy  untuk  tugas  klasifikasi multikelas dan menggunakan metrik akurasi untuk mengukur performa selama pelatihan.
180

## I. Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  dengan  beberapa  metode. Pertama,  model  dievaluasi  pada  data  validasi  untuk memantau kemajuan selama pelatihan. Callback EarlyStopping digunakan untuk menghentikan pelatihan jika tidak  ada  peningkatan  pada  metrik  validasi  (misalnya,  loss) setelah  beberapa  epoch  berturut-turut  (dalam  hal  ini,  diatur patience=10).  Callback  ReduceLROnPlateau  mengurangi learning  rate  secara  otomatis  ketika  tidak  ada  peningkatan pada  metrik  validasi  dalam  beberapa  epoch  (diatur  dengan faktor pengurangan dan nilai minimum learning rate). Setelah pelatihan selesai, model dievaluasi pada data uji yang belum pernah  dilihat  sebelumnya.  Evaluasi  mencakup  perhitungan metrik  seperti  akurasi,  precision,  recall,  dan  F1-score  untuk mengevaluasi  performa  klasifikasi  model  terhadap  setiap kelas tanaman herbal. Confusion matrix juga digunakan untuk visualisasi jumlah prediksi yang benar dan salah untuk setiap kelas.  Untuk  perhitungan  matematikanya  bisa  dilihat  pada persamaan berikut.
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (1) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3) F1 Score = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)
Di mana:
 TP: True Positives (benar positif)
 TN: True Negatives (benar negatif)
 FP: False Positives (positif salah)
 FN: False Negatives (negatif salah)
Grafik akurasi dan loss selama pelatihan juga ditampilkan untuk  memberikan  gambaran  visual  tentang  bagaimana model berkinerja seiring berjalannya epoch.

## J. Model Deployment
Tahapan  selanjutnya  model  model  yang  telah  berhasil dibuat akan digunakan dalam program berbasis website lokal menggunakan  library  flask  untuk  mendeteksi  jenis  tanaman herbal  dan  untuk  melihat  model  mana  dari  hasil  training kedua  arsitektur  EfficientNetB7  dan  MobileNetV2  yang memiliki  tingkat  akurasi  dalam  mengidentifikasi  jenis tanaman herbal yang paling tinggi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Model EfficientNetB7
Model  EfficientNetB7  digunakan  untuk  mendeteksi berbagai  jenis  tanaman  herbal  di  Indonesia.  Setelah  model dilatih, hasilnya disajikan melalui grafik training akurasi dan loss,  metrik  evaluasi    serta  confusion  matrix  yang  akan
digunakan sebagai perbandingan model mana yang memiliki kinerja dan hasil yang paling baik.

## Gambar 6. Grafik Akurasi EfficientNetB7
Gambar 7. Grafik Loss EfficientNetB7
1) Model Accuracy
 Train:  Kurva  akurasi  pada  data  pelatihan  meningkat tajam pada beberapa epoch pertama dan  mencapai nilai yang mendekati 1.0 pada sekitar epoch ke-10, kemudian stabil di sekitar nilai tersebut hingga akhir pelatihan.
 Validation:  Kurva  akurasi  pada  data  validasi  juga meningkat tajam pada awal pelatihan dan mencapai nilai yang mendekati 1.0 pada sekitar epoch ke-10. Kurva ini
Comparison of EfficientNetB7 and MobileNetV2 in Herbal Plant Species Classification Using Convolutional Neural Networks (Seno Arnandito, Theopilus Bayu Sasongko)
181
kemudian  stabil  dengan  sedikit  fluktuasi,  tetapi  tetap tinggi dan konsisten dengan kurva akurasi pelatihan.
2) Model Loss
 Train:  Kurva  loss  pada  data  pelatihan  menunjukkan penurunan  tajam  pada  beberapa  epoch  pertama  dan kemudian  stabil  pada  nilai  yang  sangat  rendah,  hampir mendekati  0,  dari  sekitar  epoch  ke-5  hingga  akhir pelatihan.
 Validation:  Kurva  loss  pada  data  validasi  juga menunjukkan  penurunan  tajam  pada  beberapa  epoch pertama,  kemudian  stabil  pada  nilai  yang  rendah  tetapi sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan  kurva  loss  pelatihan. Kurva ini tetap stabil hingga akhir pelatihan dengan nilai yang sangat rendah.
Grafik  berhenti  secara  otomatis  menggunakan  callbacks karena  pada  epoch  ke  28  tidak  ada  perubahan  performa kemudian  pada  grafik  juga  ditunjukkan  bahwa  model EfficientNetB7  memiliki performa  yang sangat baik  dengan akurasi  tinggi  dan  loss  rendah  baik  pada  data  pelatihan maupun  validasi.  Kurva  yang  stabil  dan  konsisten menunjukkan bahwa model ini tidak overfitting dan memiliki generalisasi yang baik.
TABEL II H ASIL E VALUASI M ODEL E FFICIENTNETB 7 Metriks Nilai Akurasi 98.00% Precision 98.11% Recall 98.00% F1 Score 98.00%
Pada  Tabel  II,  akurasi  model  EfficientNetB7  mencapai 98.00%,  dengan  precision  sebesar  98.11%,  recall  sebesar 98.00%, dan F1 score sebesar 98.00%. Hasil ini menunjukkan bahwa model EfficientNetB7 memiliki performa yang sangat baik  dalam  mendeteksi  berbagai  jenis  daun.  Untuk  lebih detailnya  pada  masing  masing  jenis  tanaman  herbal  bisa dilihat pada Tabel III.
TABEL III D ETAIL P ERFORMA M ASING M ASING K ELAS Kelas Precision Recall F1 Score Support Daun Jambu Biji 1.00 1.00 1.00 16 Daun Kari 1.00 1.00 1.00 12 Daun Kemangi 0.96 0.92 0.94 24 Daun Kunyit 0.94 1.00 0.97 17 Daun Mint 1.00 1.00 1.00 9 Daun Pepaya 1.00 1.00 1.00 17 Daun Sirih 1.00 1.00 1.00 14 Daun Sirsak 1.00 1.00 1.00 8 Lidah Buaya 1.00 1.00 1.00 18 Teh Hijau 0.93 0.93 0.93 15
Berdasarkan hasil evaluasi, model menunjukkan performa yang  sangat  baik  dalam  mengklasifikasikan  berbagai  jenis daun. Untuk daun jambu biji dan daun kari, model mencapai precision,  recall,  dan  f1-score  sempurna  sebesar  1.00,
menunjukkan  bahwa  semua  sampel  untuk  kedua  jenis  daun ini diklasifikasikan dengan benar tanpa kesalahan. Pada daun kemangi,  precision  tercatat  sebesar  0.96  dan  recall  0.92, menghasilkan  f1-score  0.94,  yang  menunjukkan  beberapa kesalahan  dalam  klasifikasi  namun  tetap  dalam  batas  yang dapat  diterima.  Daun  kunyit  juga  menunjukkan  performa yang  baik  dengan  precision  0.94  dan  recall  1.00, menghasilkan  f1-score  0.97. Daun  mint,  daun  pepaya,  daun sirih,  dan  daun  sirsak  semuanya  memiliki  metrik  evaluasi sempurna  dengan  nilai  1.00,  menandakan  bahwa  model  ini sangat  efektif  dalam  mengklasifikasikan  sampel-sampel tersebut.  Sementara  itu,  daun  lidah  buaya  dan  teh  hijau menunjukkan performa yang sedikit lebih rendah tetapi masih tinggi, dengan f1-score masing-masing 1.00 dan 0.93. Secara keseluruhan,  model  menunjukkan  kemampuan  klasifikasi yang sangat baik dengan hanya beberapa kesalahan kecil pada beberapa jenis daun.
Gambar 8. Confusion Matrix EfficientNetB7
Confusion  Matrix  yang  ditunjukkan  diatas  memberikan gambaran mengenai performa model dalam mengklasifikasikan  berbagai  jenis  tanaman  herbal  dengan tingkat akurasi yang tinggi. Matriks ini menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan semua instance dari Daun Jambu Biji, Daun Kari, Daun Mint, Daun Pepaya, Daun Sirih, Daun Sirsak dan Lidah buaya dengan benar tanpa kesalahan. Ini ditunjukkan oleh angka yang tinggi pada diagonal utama pada  matriks.  Namun,  terdapat  sedikit  kesalahan  klasifikasi pada  Daun  Kemangi,  Daun  Kunyit  dan  Teh  Hijau,  dimana satu Daun Kunyit diklasifikasikan sebagai Daun Kemangi dan satu  instance  Teh  Hijau  diklasifikasikan  sebagai  Daun Kemangi. Kesalahan ini menunjukkan bahwa model mungkin mengalami  sedikit  kebingungan  dalam  membedakan  antara ketiga jenis daun tersebut.
182

## B. Model MobileNetV2
Selanjutnya  pada  model MobileNetV2 juga digunakan untuk mendeteksi berbagai jenis tanaman herbal di Indonesia. Setelah  model  dilatih,  hasilnya  disajikan  melalui  grafik training  akurasi  dan  loss,  metrik  evaluasi    serta  confusion matrix  yang  akan  digunakan  sebagai  perbandingan  model mana yang memiliki kinerja dan hasil yang paling baik
Gambar 9. Grafik Akurasi MobileNetV2

## Gambar 10. Grafik Loss MobileNetV2
1) Model Accuracy
 Train:  Kurva  akurasi  pada  data  pelatihan  meningkat tajam pada beberapa epoch pertama dan  mencapai nilai yang mendekati 1.0 pada sekitar epoch ke-10, kemudian stabil di sekitar nilai tersebut hingga akhir pelatihan.
 Validation:  Kurva  akurasi  pada  data  validasi  juga meningkat tajam pada awal pelatihan dan mencapai nilai yang mendekati 1.0 pada sekitar epoch ke-10. Kurva ini kemudian  stabil  dengan  sedikit  fluktuasi,  tetapi  tetap tinggi dan konsisten dengan kurva akurasi pelatihan.
2) Model Loss
 Train:  Kurva  loss  pada  data  pelatihan  menunjukkan penurunan  tajam  pada  beberapa  epoch  pertama  dan kemudian  stabil  pada  nilai  yang  sangat  rendah,  hampir mendekati  0,  dari  sekitar  epoch  ke-10  hingga  akhir pelatihan.
 Validation: Kurva loss pada  data validasi  menunjukkan penurunan  tajam  pada  beberapa  epoch  pertama, kemudian  stabil  pada  nilai  yang  rendah  tetapi  sedikit lebih tinggi dan lebih fluktuatif dibandingkan kurva loss pelatihan.  Kurva  ini  tetap  stabil  hingga  akhir  pelatihan dengan nilai yang cukup rendah.
Grafik menunjukkan bahwa model MobileNetV2 memiliki performa  yang  sangat  baik  dengan  akurasi  tinggi  dan  loss rendah baik pada data pelatihan maupun validasi. Meskipun kurva  akurasi  dan  loss  sedikit  lebih  fluktuatif  dibandingkan dengan  EfficientNetB7,  model  ini  tetap  menunjukkan performa yang baik dan tidak overfitting secara signifikan.
TABEL IV H ASIL E VALUASI M ODEL M OBILENETV 2 Metriks Nilai Akurasi 98.00% Precision 98.14% Recall 98.00% F1 Score 97.92%
Model  klasifikasi  daun  yang  dihasilkan  menunjukkan performa  yang  sangat  baik  dengan  nilai  metrik  yang  tinggi. Akurasi  model  mencapai  98%,  yang  berarti  model  dapat mengklasifikasikan 98% dari data uji dengan benar. Precision sebesar  98.14%  menunjukkan  bahwa  dari  semua  prediksi positif  yang dibuat oleh  model, 98.14% di antaranya adalah benar-benar positif. Recall sebesar 98% menunjukkan bahwa dari  semua  sampel  positif  yang  ada  dalam  data  uji,  model berhasil  menemukan  98%  di  antaranya.  F1  Score  sebesar 97.92%,  yang  merupakan  rata-rata  harmonis  dari  precision dan recall, mengindikasikan keseimbangan yang baik antara kedua  metrik tersebut.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  model memiliki kinerja yang sangat baik dalam mengklasifikasikan berbagai jenis daun, dengan kesalahan yang minimal. Untuk lebih detailnya pada masing masing jenis tanaman herbal bisa dilihat pada Tabel V.
Model klasifikasi daun menunjukkan performa yang sangat baik  dengan  rata-rata  precision,  recall,  dan  f1-score  yang hampir  sempurna  pada  sebagian  besar  kategori  daun. Kategori seperti Daun Jambu Biji, Daun Kari, Daun Kunyit, Daun  Mint,  Daun  Pepaya,  Daun  Sirih,  dan  Daun  Sirsak memiliki  nilai  precision,  recall,  dan  f1-score  sebesar  1.00, menunjukkan  klasifikasi  yang  sempurna.  Daun  Kemangi
Comparison of EfficientNetB7 and MobileNetV2 in Herbal Plant Species Classification Using Convolutional Neural Networks (Seno Arnandito, Theopilus Bayu Sasongko)
memiliki f1-score 0.96, sementara Lidah Buaya memiliki f1- score 0.97, menunjukkan performa yang sangat baik dengan sedikit kesalahan. Kategori Teh Hijau memiliki f1-score 0.89, menunjukkan beberapa kesalahan dalam  mendeteksi sampel positif.  Secara  keseluruhan,  model  ini  sangat  efektif  dalam mengklasifikasikan sebagian besar jenis daun dengan akurasi tinggi.
TABEL V D ETAIL P ERFORMA M ASING M ASING K ELAS Kelas Precision Recall F1 Score Support Daun Jambu Biji 1.00 1.00 1.00 16 Daun Kari 1.00 1.00 1.00 12 Daun Kemangi 0.92 1.00 0.96 24 Daun Kunyit 1.00 1.00 1.00 17 Daun Mint 1.00 1.00 1.00 9 Daun Pepaya 1.00 1.00 1.00 17 Daun Sirih 1.00 1.00 1.00 14 Daun Sirsak 1.00 1.00 1.00 8 Lidah Buaya 0.95 0.80 0.89 18 Teh Hijau 1.00 0.80 0.89 15

## Gambar 11. Confusion Matrix MobileNetV2
Confusion  Matrix  menunjukkan  performa  model  dalam mengklasifikasikan  berbagai  jenis  daun.  Model  berhasil mengklasifikasikan  sebagian  besar  sampel  dengan  benar, seperti  yang terlihat pada diagonal  utama dengan nilai  yang tinggi. Semua kategori daun, kecuali Teh Hijau, menunjukkan hasil  klasifikasi  yang  sempurna  tanpa  kesalahan.  Teh  Hijau mengalami  beberapa  kesalahan,  dengan  2  sampel  salah diklasifikasikan  sebagai  Lidah  Buaya.  Secara  keseluruhan, matriks ini menunjukkan bahwa model sangat efektif dalam mengklasifikasikan sebagian  besar jenis daun dengan  hanya sedikit kesalahan pada beberapa kategori.

## C. Perbandingan Hasil

## 1) Perbandingan Performa Model
Perbandingan  hasil  dari  kedua  model  ini  memberikan beberapa  insight  penting  mengenai  keunggulan  dan kelemahan  masing-masing  model  dan  hasil  prediksi  model. Tabel  VI  menunjukkan  perbandingan  performa  antara EfficientNetB7  dan  MobileNetV2  dalam  beberapa  metrik evaluasi.

## TABEL IV
H ASIL E VALUASI M ODEL Metriks EfficientNetB7 MobileNetV2 Akurasi 98.00% 98.00% Precision 98.11% 98.14% Recall 98.00% 98.00% F1 Score 98.00% 97.92% 2) Keunggulan dan Kelemahan
 EfficientNetB7 :
Keunggulan : EfficientNetB7  menunjukkan  keunggulan dalam  beberapa  metrik  evaluasi  karena  arsitektur  yang  unik dan disesuaikan secara optimal. Arsitektur ini mengintegrasikan konsep Compound Scaling yang memungkinkan untuk pencarian ukuran model (width, depth, resolution)  yang  optimal,  sesuai  dengan  kompleksitas  dan variasi  dalam  data  tanaman  herbal  yang  kompleks. Dibandingkan  dengan  MobileNetV2  yang  lebih  ringan, EfficientNetB7  memiliki  kapasitas  yang  lebih  besar  dan jumlah  parameter  yang  lebih  tinggi,  memungkinkan  untuk representasi  fitur  yang  lebih  baik  dari  gambar-gambar tanaman  herbal  dengan  variasi  signifikan  dalam  tekstur, warna,  dan  ukuran.  Hal  ini  menghasilkan  performa  yang superior  dalam  akurasi,  precision,  recall,  dan  F1-score, menunjukkan  kemampuan  model  untuk  mengenali  dan mengklasifikasikan jenis-jenis daun dengan tingkat kesalahan yang minimal.
Kelemahan : Meskipun  memiliki  performa  yang  unggul, EfficientNetB7  membutuhkan  waktu  pelatihan  yang  lebih lama  dan  memerlukan  sumber  daya  komputasi  yang  lebih besar.  Hal  ini  bisa  menjadi  hambatan  dalam  aplikasi  yang memerlukan kecepatan dan efisiensi komputasi.
 MobileNetV2:
Keunggulan : MobileNetV2  lebih  cepat  dalam  proses pelatihan  dan  lebih  efisien  dalam  penggunaan  sumber  daya komputasi.  Precision  MobileNetV2  sedikit  lebih  tinggi dibandingkan dengan EfficientNetB7. Model ini cocok untuk aplikasi yang memerlukan solusi cepat dan efisien, serta dapat berjalan  pada  perangkat  dengan  kemampuan  komputasi terbatas.
Kelemahan : Meskipun  performa  akurasi  dan  recall  sama dengan  EfficientNetB7,  MobileNetV2  memiliki  F1  Score yang sedikit lebih rendah. Hal ini menunjukkan bahwa model ini  mungkin  sedikit  kurang  andal  dalam  beberapa  kasus klasifikasi  yang  kompleks,  meskipun  tetap  memiliki  kinerja yang cukup baik secara keseluruhan.
184
3) Hasil Prediksi Model
 EfficientNetB7 :
Gambar 12. Hasil Prediksi EfficientNetB7
Gambar di atas menunjukkan daun tanaman herbal dengan hasil  prediksi  model  menggunakan  hasil  training  pada variabel  train  dengan  test  yang  sudah  dibuat  sebelumnya. Setiap  kotak  berisi  gambar  daun  dengan  label  asli  ("True") dan prediksi model ("Pred"). Dari gambar-gambar ini, terlihat bahwa  model  melakukan  beberapa  prediksi  dengan  benar, seperti "Daun Pepaya" dan "Daun Sirsak". Namun, ada juga kesalahan,  misalnya,  "Daun  Kunyit"  diprediksi  sebagai "Daun Kemangi" dan "Daun Sirih" diprediksi sebagai "Daun Kari".  Kesalahan  ini  menunjukkan  bahwa  meskipun  model sudah  cukup  baik,  masih  ada  ruang  untuk  perbaikan  dalam mengidentifikasi  beberapa jenis  daun  yang  memiliki  bentuk dan warna yang mirip.
 MobileNetV2 :

## Gambar 13. Hasil Prediksi MobileNetV2
Gambar di atas menunjukkan daun tanaman herbal dengan hasil  prediksi  model  menggunakan  hasil  training  pada variabel  train  dengan  test  yang  sudah  dibuat  sebelumnya. Setiap  kotak  berisi  gambar  daun  dengan  label  asli  ("True") dan  prediksi  model  ("Pred").  Model  menunjukkan  kinerja yang baik dengan beberapa prediksi yang benar seperti "Daun Pepaya",  "Daun  Sirsak",  "Teh  Hijau",  "Daun  Kari",  dan "Daun  Sirih".  Kesalahan  prediksi  tidak  ditemukan  pada contoh-contoh  di  gambar  ini,  menunjukkan  bahwa  model tersebut  bekerja  dengan  sangat  baik  dalam  mengenali  jenis- jenis daun yang berbeda yang ditampilkan.

## D. Deployment Model
Setelah model dibuat dan di evaluasi hasil akhirnya antara arsitektur  EfficientNetB7  dan  MobileNetV2  untuk  dilihat model  mana  yang  memiliki  hasil  paling  baik.  Peneliti memutuskan untuk menggunakan model yang dihasilkan dari arsitektur  EfficientNetB7  untuk  digunakan  dalam  program deployment  pendeteksi  jenis  tanaman  herbal  menggunakan library  flask  berbasis  website  lokal.  Berikut  merupakan tampilan dan hasil programnya.

## Gambar 14. Tampilan Homepage
Pada  Homepage  user  bisa  meng  upload  gambarnya  yang telah tersedia di perangkatnya. Untuk gambar yang digunakan harus  gambar  yang  jelas  tanpa  background  atau  latar  putih agar  program  bisa  mendeteksi  dengan  lebih  akurat.  Untuk contoh  hasil  jalannya  program  bisa  dilihat  pada  gambar gambar dibawah.
Gambar 15. Lidah Buaya
e-ISSN: 2548-6861
Comparison of EfficientNetB7 and MobileNetV2 in Herbal Plant Species Classification Using Convolutional Neural Networks (Seno Arnandito, Theopilus Bayu Sasongko)

## Gambar 16. Daun Kemangi
Program  dapat  mengidentifikasi  jenis  tanaman  herbal melalui  gambar  yang  di  upload  ke  website,  disini  peneliti melakukan  pengambilan  gambar  secara  manual  dengan menfoto  tanaman  lidah  buaya  secara  langsung  serta mengambil  gambar  di  internet  pada  gambar  tanaman  daun kemangi.  Pada  gambar  lidah  buaya  dan  daun  kemangi program  berhasil  mengidentifikasi  jenis  tanaman  herbal dengan benar dan probabilitas yang tinggi.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  kinerja EfficientNetB7  dan  MobileNetV2  dalam  klasifikasi  jenis tanaman herbal menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),  dengan  fokus  utama  untuk  mencapai  pengenalan otomatis tanaman herbal dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  baik  EfficientNetB7 maupun  MobileNetV2  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi sekitar  98%  dalam  mengidentifikasi  jenis  tanaman  herbal. Meskipun keduanya menunjukkan performa yang sangat baik dalam  precision,  recall,  dan  F1-score  untuk  sebagian  besar jenis  tanaman,  EfficientNetB7  menonjol  dengan  performa yang  lebih  tinggi  dalam  beberapa  metrik  evaluasi. EfficientNetB7  menunjukkan  keunggulan  dalam  akurasi, precision,  recall,  dan  F1-score,  dibandingkan  dengan MobileNetV2.  Performa  yang  lebih  tinggi  ini  terutama disebabkan oleh kemampuan EfficientNetB7 untuk mengelola  kompleksitas  dan  variasi  yang  ada  dalam  data tanaman  herbal  yang  beragam.  Temuan  ini  memberikan wawasan  yang  berharga  tentang  potensi  implementasi arsitektur CNN, seperti EfficientNetB7, dalam pengembangan  sistem  pengenalan  tanaman  herbal  secara otomatis. Hal ini mendukung pengembangan sistem berbasis web yang dapat digunakan secara luas dalam pengidentifikasi tanaman  herbal,  dengan  keunggulan  dalam  akurasi  dan kemampuan klasifikasi yang superior.

## D AFTAR P USTAKA
[1]
Grenvilco  et  al,  “Vol.  16  No.  3  /  Juli  -  September  2023,” Pemanfaat.  Tanam.  Herb.  Sebagai  Obat  Tradis.  Untuk  Kesehat. Masy.  Di  Desa  Guaan  Kec.  Mooat  Kabupaten  Bolaang Mongondow Timur , vol. 16, no. 3, pp. 1–20, 2023.
[2]
M.  I.  Rahayu,  R.  Jaenal,  and  M.  H.  Risyandi,  “Identifikasi Tanaman  Obat  Herbal  Berbasis  Citra,” J.  Teknol.  Inf.  dan
Komunikas ,  vol.  12,  no. 2, pp.  57–63, 2023, [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/377158403
[3] B. Setiyono et al. , “Identifikasi Tanaman Obat Indonesia Melalui Citra Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 385– 392, 2023, doi: 10.25126/jtiik.20231026809.
[4] K. U. S. D. Reddy, A. Shaik, A. Balasundaram, M. S. Nithin, L. S. R.  Kakarla,  and  S.  Noor  Mahammad,  “Classification  of  Indian Medicinal  Leaves  using  Transfer  Learning  based  Convolutional Neural Networks,” in 2022 3rd International Conference on Smart Electronics and Communication (ICOSEC) , 2022, pp. 1050–1058. doi: 10.1109/ICOSEC54921.2022.9952074.
[5] S.  A.  E.  ALBAKIA  and R.  A.  Saputra,  “Identifikasi  Jenis  Daun Tanaman  Obat  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Network  (CNN)  Dengan  Model  VGG16,” J.  Inform.  Polinema , vol. 9, no. 4, pp. 451–460, 2023, doi: 10.33795/jip.v9i4.1420.
[6] A.  M.  Atha  and  E.  Zuliarso,  “Deteksi  Tanaman  Herbal  Khusus Untuk  Penyakit  Kulit  Dan  Penyakit  Rambut  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Dan  Tensorflow,” J. JUPITER , vol. 4 (2), pp. 1–10, 2022.
[7] R. Inggi, M. Mardin, M. Siregar, and A. Asmira, “Sistem Informasi Pemanfaatan  Tanaman  Herbal  Untuk  Pengobatan  Berbasis Android,” Simkom ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  39–54,  2023,  doi: 10.51717/simkom.v8i1.101.
[8] L.  Listyalina,  I.  Buyung,  A.  Q.  Munir,  I.  Mustiadi,  and  D.  A. Dharmawan,  “Conv-Tire:  Tire  Feasibility  Assessment  using Convolutional  Neural  Networks  Conv-Tire:  Asesmen  Kelayakan Ban  berbasis  Convolutional  Neural  Network,” J.  Inform.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  19,  no.  3,  pp.  323–336,  2022,  doi: 10.31515/telematika.v19i3.7697.
[9] A.  M.  ATHA,  “Dataset  Tanaman  Herbal,”  www.kaggle.com.
Accessed: May 02, 2024. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/anefiamutiaraatha/dataset- tanaman-herbal/data
[10] P. Purwanto and S. Sumardi, “Perancangan Klasifikasi Tanaman Herbal  Menggunakan  Transfer  Learning  Pada  Algoritma Convolutional Neural Network (CNN),” J. Ilm. Infokam , vol. 18, no. 2, pp. 105–118, 2022, doi: 10.53845/infokam.v18i2.328.
[11] A.  Primajaya  and  B.  N.  Sari,  “Random  Forest  Algorithm  for Prediction  of  Precipitation,” Indones.  J.  Artif.  Intell.  Data  Min. , vol. 1, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i1.4903.
[12] M.  F.  Atthaariq,  “RANCANGAN  MODEL  BINARY CLASSIFICATION  GAMBAR  PRODUK  ZIPPER  DENGAN MOBILENETV2,” vol. 2, no. 10, pp. 1–6, 2024.
[13] N. Yehia and A. Samy, “An Enhancement Technique to Diagnose Colon  and  Lung  Cancer  by  using  Double  CLAHE  and  Deep Learning An Enhancement Technique to Diagnose Colon and Lung Cancer by using Double CLAHE and Deep Learning,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, p. 2022, Aug. 2022.
[14] F. A. A. Harahap, A. N. Nafisa, E. N. D. B. Purba, and N. A. Putri, “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural  Network Arsitektur Model Mobilenetv2 Dalam Klasifikasi Penyakit Tumor Otak  Glioma,  Pituitary  Dan  Meningioma,” J.  Teknol.  Informasi, Komputer, dan Apl. (JTIKA ) , vol. 5, no. 1, pp. 53–61, 2023, doi: 10.29303/jtika.v5i1.234.
[15] M.  Sandler,  A.  Howard,  M.  Zhu,  and  A.  Zhmoginov, “Sandler_MobileNetV2_Inverted_Residuals_CVPR_2018_paper. pdf,” arXiv , pp. 4510–4520, 2018.