## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)

## IMPLEMENTASI MODEL DEEP LEARNING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA CITRA PENYAKIT DAUN JAGUNG UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN
Andhika Bagas Prakosa a , Hendry b ,  dan Radius Tanone c
a,b,c Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, 50715
a 672017334@student.uksw.edu , b hendry@uksw.edu , c radius.tanone@uksw.edu

## ABSTRAK
Jagung  merupakan  bahan  pokok  selain  beras.  Dalam  pertanian,  muncul  penyakit  daun  yang menyebabkan pertumbuhan tanaman jagung menjadi terhambat dan terganggu. Penelitian ini bertujuan memberikan  jalan  keluar  untuk  mendeteksi  apakah  tanaman  jagung  terserang  penyakit  atau  tidak. Klasifikasi penyakit daun jagung ini menggunakan model deep learning Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan untuk pengujian ini sebanyak 3718 gambar untuk data dari daun jagung yang sehat, dan 3814 gambar untuk data dari daun jagung yang memiliki penyakit karatan (common rust). Dari hasil pengujian dengan perbandingan 40% data test 60% data training dan dengan training sebanyak 50 epoch, didapatkan nilai akurasi sebesar 0.9990, nilai precision sebesar 0.9981, nilai recall sebesar 1, dan nilai F1 Score sebesar 0.9990
Kata kunci : deep learning, convolutional neural network, deteksi penyakit, tanaman jagung, gambar.

## ABSTRACT
Corn is one of the main ingredients or staple besides rice. In agriculture’s world, leaf diseases appear that cause hampered and disturbed of corn plant growth. This research has a purpose to give a solution to detect whether the corn plant is diseased or not. Classification of leaf disease corn plants use a deep learning model Convolutional Neural Network (CNN). On this test, a numbered dataset is used: 3718 images for healthy corn leaf, and 3814 images for disease corn leaf in this case common rust. From this test result with data ratio 40% for data test, and 60% data train within training of 50 epochs obtained accuracy get a value of 0.9990, precision value get a value by 0.9981, recall get a value by 1, and F1 score get a value by 0,9990
Keywords: deep learning, convolutional neural network, disease detection, corn plant, image.

## 1. PENDAHULUAN
Di  dalam  dunia  pertanian,  penyakit  daun dapat  mengganggu  produktivitas  dan pertumbuhan  tanaman,  dalam  hal  ini tanaman  jagung.  Teknologi  deep  learning adalah  salah  satu  solusi  pencegahan penyakit daun dan meminimalisir kerugian
karena  gagal  panen  juga  meningkatkan kualitas  panen.  Convolutional  Neural Network merupakan salah satu model deep learning yang digunakan untuk mendeteksi dan  mengklasifikasikan  penyakit  dengan keakuratan yang tinggi.[1] Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan model deep

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
learning  khususnya  Convolutional  Neural Network  (CNN)  yang  akan  digunakan untuk klasifikasi penyakit daun berdasarkan  dataset  yang  sudah  dibuat. Dataset  yang  digunakan  dalam  pengujian ini adalah data yang berisikan gambar dari daun jagung yang sehat (healthy), dan daun jagung  yang  terkena  penyakit  karatan (common  rust).  Ada  beberapa  tahapan dalam  pengujian  ini  seperti  pengumpulan data,  pre-process  dataset,  pembuatan  data test,  pembangunan  model  CNN,  pelatihan model,  dan  mengevaluasi  kinerja  model. Evaluasi  kinerja  model  dapat  diketahui melalui nilai-nilai pada classification report seperti  nilai  akurasi,  nilai  presisi,  nilai recall, dan nilai F1-score.
Melalui penelitian ini diharapkan penggunaan  model  deep  learning  CNN dapat  memberikan  manfaat  kepada  petani terutama dalam hal produktivitas dan hasil panen yang baik. Dengan studi kasus yang dipilih,  bahwa  teknologi  deep  learning dapat  diimplementasikan  sebagai  model untuk  klasifikasi  penyakit  daun  dengan baik  dan  akurat.  Di  lain  sisi  penelitian  ini memiliki  batasan  yang  perlu  diperhatikan seperti: pertama dataset yang terbatas dapat mempengaruhi kinerja model CNN, kedua penelitian  ini  hanya  terbatas  pada  satu tanaman  yakni  jagung.  Oleh  karena  itu, penelitian ini membutuhkan pengembangan lebih lanjut untuk mendapatkan  kinerja  model  yang  lebih baik.[2]
Penelitian yang berjudul “Klasifikasi Citra Digital  Bumbu  Dan  Rempah  Dengan Algoritma  Convolutional  Neural  Network (CNN)”  yang  dilakukan  oleh  Isna Wulandari,  dan  kawan-kawan  pada  tahun 2020.  Para  peneliti  menggunakan  dataset berupa  gambar  bumbu  dapur  dan  rempah
sebanyak 300 gambar yang dibagi menjadi 3 kelas yakni ginseng, jahe, dan lengkuas. Dari  pengujian  yang  dilakukan,  peneliti mendapatkan  beberapa  nilai  akurasi  dan nilai loss yakni untuk akurasi training data mendapatkan nilai sebesar 0.9875 dan nilai loss nya sebesar 0.0769. Sedangkan untuk nilai  akurasi  data testing sebesar 0.85 dan nilai  loss  nya  sebesar  0.4773.  Secara keseluruhan dari 3 jenis gambar menghasilkan nilai akurasi sebesar 88.99%. [3]
Selanjutnya penelitian dengan judul “Klasifikasi  Citra  Buah  Menggunakan Convolutional  Neural  Network”  yang dilakukan  oleh  Febian  Fitra  Maulana  dan Naim  Rochmawati  pada  tahun  2019. Peneliti tersebut menggunakan model CNN menggunakan  dataset  Fruit-360  yang terdiri  dari  111  kelas  buah  dan  sayur dengan  total  data  training  sebesar  56.781 citra  dan  total  data  testing  sebesar  56.781 citra. Data yang digunakan hanya 15 kelas. Dari  pengujian  yang  dilakukan,  nilai akurasi yang didapat sebesar 91.42%. [4] Penelitian selanjutnya dengan judul “Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Convolutional Neural  Network  (CNN)  yang  dilakukan oleh  Nur  Fadlia,  dan  Rifki  Kosasih  pada tahun 2019. Penelitian
tersebut menggunakan model CNN untuk mengklasifikasikan jenis kendaraan bermotor.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  sebanyak  120  citra  yang terdiri dari citra mobil,  motor dan sepeda. Hasil uji coba dan evaluasi model terhadap tiga jenis kendaraan menggunakan package Keras menunjukkan akurasi sebesar 94,4% pada tahap pelatihan dan 73,3% pada tahap pengujian. [5]

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Dataset  merupakan  sekumpulan  data berupa suara, gambar, teks maupun video. Dataset sendiri digunakan untuk keperluan testing dan training suatu model. Sebelum digunakan untuk penelitian, dataset tersebut dikumpulkan menggunakan metode  data  mining,  survey,  maupun secara lisan dengan wawancara.[6] Convolutional  Neural  Network  (CNN) merupakan salah satu  mode deep learning yang  sering  digunakan  dalam  penelitian. CNN  sendiri  memiliki  cara  kerja  dengan menggunakan  dataset  gambar  atau  video sebagai  masukannya (input). Dalam dunia deep  learning,  CNN  sering  digunakan untuk penelitian khususnya untuk mengklasifikasikan  suatu  studi  kasus dengan  objek  gambar  atau  citra  gambar.
CNN menggunakan Multi Layer Perceptron  (MLP)  untuk  memproses  dan mengklasifikasikan citra gambar.[7]
Confusion  Matrix  dalam  deep  learning merupakan sebuah metode untuk mengukur  akurat  atau  tidaknya  sebuah model.  Nilai  dalam  confusion  matrix digunakan untuk menampilkan data prediksi dari sebuah data yang terbagi dari beberapa  kelas.  Ada  empat  nilai  yang ditampilkan dalam confusion matrix antara lain:  True  Positive  (TP),  True  Negative (TN),  False  Positive  (FP),  dan  False Negative  (FN).  True  Positive  (TP) merupakan  hasil  prediksi  model  yang bernilai  benar  dan  positif.  True  Negative (TP) merupakan hasil prediksi model yang bernilai  benar  dan  negatif.  False  Positive (FP) merupakan hasil prediksi model yang bernilai  salah  dan  positif.  False  Negative (FN) merupakan hasil prediksi model yang bernilai  salah  dan  negatif.  Confusion matrix juga digunakan untuk mengevaluasi  kinerja  dan  kualitas  suatu
model  deep  learning  terutama  untuk klasifikasi  gambar  dari  suatu  studi  kasus. Selain  empat  nilai  sebelumnya,  confusion matrix  dapat  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  selanjutnya,  seperti  mencari nilai akurasi, presisi, recall, f1-score. [8]

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
a. Data Gathering (Pengumpulan Data)
Pada  penelitian  ini,  tahap  pertama adalah  dibutuhkan sekumpulan data yang akan digunakan untuk eksperimen. Pengumpulan data menggunakan dataset terbuka (open dataset)  yang diambil dari platform
Kaggle  yakni  Bangladeshi  Crops
Disease Dataset (https://www.kaggle.com/datasets/n afishamoin/bangladeshi-crops- disease-dataset)  Dataset  tersebut berisikan  31.100  citra  gambar mengenai  berbagai  penyakit  daun (Crop Disease) dengan ukuran total sebesar  7  GB.  Dataset  yang  akan digunakan dalam penelitian ini akan hanya  mengambil  2  kelas  dari  15 kelas  yang  ada,  yaitu  dengan berfokus  pada  penyakit-penyakit pada daun jagung.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
b. Pre-processing Data
Dataset  yang  telah  diambil  dari Kaggle kemudian dilakukan Preprocessing  Data.  Preprocessing merupakan bagian dari deep learning di mana dataset berupa citra gambar  akan  diolah  dengan  model deep  learning,  yakni  dengan  model Convolutional  Neural  Network. Diharapkan  dengan  pre-processing data,  maka  model  CNN  dapat melakukan klasifikasi ataupun deteksi dengan nilai akurasi sebesar mungkin.  Seluruh  pembangunan model  deep  learning,  ditulis  dalam bahasa Python menggunakan platform Kaggle.
c. Testing Data Sebelum memasuki proses training, dibutuhkan  tahapan  testing  data. Testing  data  digunakan  untuk mengetahui  dan  menguji  performa dari  suatu  model  deep  learning, dalam hal ini Convolutional Neural Network.
d. Training Data Data yang telah melalui proses pre- processing dan data testing,
selanjutnya  akan  diuji  dengan training.  Tujuan  dari  testing  dan training  adalah  untuk  mendapatkan berbagai  nilai  seperti  classification report  (nilai  akurasi,  F1,  recall, precision),  nilai  confusion  matrix. Nilai-nilai  yang  merupakan  hasil dari  testing  dan  training  data  dapat digunakan juga untuk mengevaluasi model kembali, baik dari cara kerja. nilai yang didapat dengan melakukan  perbaikan  dan  tuning model.
e. Pengujian
Setelah melalui tahap preprocessing
data, membuat data testing, membuat  data  training,  pembuatan model,  dan  training  maka  model harus  diuji.  Pengujian  bertujuan agar  model  Convolutional  Neural
Network (CNN) mampu mengklasifikasikan  apakah  data daun jagung memiliki penyakit atau tidak.
f. Writing Report Sesudah melakukan penulisan kode, membangun  model  deep  learning, serta melakukan serangkaian training  dan  testing,  maka  langkah terakhir  adalah  menuliskan  hasil eksperimen. Penulisan hasil meliputi berbagai hal seperti kinerja model,  performansi  model,  hasil nilai  yang  didapatkan  saat  training dan  testing.  Ada  hasil  lain  dari pengujian  model  deep  learning seperti  nilai  confusion  matrix,  nilai akurasi, nilai accuracy dan loss yang akan digunakan untuk mengevaluasi kembali  model  apakah  model tersebut  bekerja  secara  baik  dan efisien atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  akan  menggunakan dataset  terbuka  yang  diambil  dari platform  Kaggle.  Sekumpulan  dataset terbuka dengan judul Bangladeshi Crop Disease Dataset. Dataset ini terdiri dari 31,053  gambar  yang  terdiri  dari  15 kelas.  Pada  pengujian  ini,  hanya  akan diambil dataset sebanyak 2 kelas dengan kelas daun jagung yang sehat dan daun yang  berpenyakit  karatan  (common rust)  Dari  proses  pembacaan  dataset,

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
kelas  daun  jagung  yang  sehat  terdapat data sebanyak 7532 gambar, sedangkan dataset  daun  jagung  dengan  penyakit karatan  terdapat  data  sebanyak  3814 gambar.
Gambar 2. Tampilan halaman Dataset untuk kebutuhan pengujian
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan tahap pembangunan model deep learning Convolutional Neural Network. Seluruh model yang digunakan  dalam  penelitian  ini  ditulis menggunakan  bahasa  pemrograman Python dan ditulis menggunakan Kaggle. Penulisan kode dalam pemngujian ini juga dibutuhkan beberapa package library untuk memudahkan  proses  komputasi  yakni dengan Tensorflow, dan package library yang  dibutuhkan  untuk  visualisasi  data yakni dengan Matplotlib.
Sebelum memasuki tahap model training,  dibutuhkan  suatu  data  testing. Data  testing  sendiri  merupakan  bagian dataset  yang  dibagi  beberapa  persen yang kemudian digunakan untuk pengujian  suatu  model  deep  learning. Data  testing  ini  juga  digunakan  untuk mengecek  apakah  suatu  model  deep learning dapat bekerja secara efisien dan benar  atau  tidak.  Pada  pengujian  ini,
dataset  yang  digunakan  untuk  testing banyaknya sebesar 40% dari keseluruhan  isi  dataset  per  kelas.
Pembagian data testing dan data training akan disajikan dalam tabel di bawah ini:
Tabel 1. Pembagian data untuk testing dan
training Kelas Dataset Test Data Train Data Common Rust 1526 2288 Healthy 1488 2230 Total 3014 4518 Tahap selanjutnya adalah
mengumpulkan  data  latih  (training data). Data training dalam deep learning merupakan  sekumpulan  data  yang kemudian  digunakan  untuk  melakukan pelatihan  atau  pembangunan  model. Data  yang  digunakan  untuk  training menggunakan parameter ukuran gambar  sebanyak  50  piksel.  Untuk memudahkan  visualisasi  data  training, digunakan  library  package  matplotlib, sehingga data training yang ditampilkan juga diberikan label untuk
mempermudah identifikasi.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Gambar 3. Sampel data untuk training
Tahap  selanjutnya  adalah  membangun model  untuk  klasifikasi  citra  penyakit daun. Secara umum model CNN sendiri terbagi  beberapa  langkah  untuk  proses modeling  di  antaranya:  convolution, pooling, flattening, dan fully connected. Untuk proses filtering model dijelaskan dengan kode di bawah:
Kode Program 1. Model data CNN untuk sequential tabel atau summary data.
model = Sequential() model.add(Conv2D(filters = 32, kernel_size = (17,17),padding = 'Same',activation ='relu', input_shape = (IMG_SIZE,IMG_SIZE,3))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2 )))
model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3,3),padding =
'Same',activation ='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2 ), strides=(2,2))) model.add(Conv2D(filters =96, kernel_size = (3,3),padding = 'Same',activation ='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2 ), strides=(2,2))) model.add(Conv2D(filters = 96, kernel_size = (3,3),padding = 'Same',activation ='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2 ), strides=(2,2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(2, activation =
"softmax"))
Dari  kode  1  dibuatlah  suatu  object sequential  class  dengan  nama  model. Pada baris kode kedua, dibuatlah suatu parameter  filtering  dengan  nilai  =  32. Selanjutnya  pada  parameter  kedua kernel  filter  dibuat  dengan  ukuran 17x17.  Pada  parameter  ketiga  dibuat bentuk  input  RGB  atau  B/W.  Terakhir parameter  keempat  digunakan  fungsi aktivasi  Rectified  Linear  Unit  (ReLU). Langkah  selanjutnya  adalah  tahap pooling. Pooling adalah sebuah parameter yang digunakan untuk mengurangi  ukuran  piksel  gambar sekecil-kecilnya.
Pada  baris-baris  kode  selanjutnya, terdapat parameter-parameter yang bernilai  sama.  Untuk  parameter  filter

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
bernilai 96, kernel_size memiliki ukuran  2x2,  nilai  padding  =  same,  dan menggunakan  aktifasi  ReLU.  Yang membedakan  pooling  terdapat  variabel stride yaitu  jumlah piksel yang bergeser di atas matriks input dengan ukuran 2x2. Tahap terakhir pembuatan model adalah penambahan  flatten,  dense,  activation, dan dense.
Setelah membuat model CNN, selanjutnya  adalah  tahap  training  data. Proses training data dilakukan sebanyak 50  epoch.  Training  data  sendiri digunakan  untuk  melatih  model  agar dapat membuat klasifikasi citra gambar dengan  baik.  Untuk  hasil  training  data seperti gambar di bawah:
Gambar 4. Proses training data
Berdasarkan  hasil  data  training  yang dilakukan  sebanyak  50  epoch,  dapat diketahui  hasil  training  dan  hasil validasi hampir mendekat nilai 1. Pada epoch  yang  ke  50,  nilai  akurasi (accuracy) dalam training yang didapat sebesar 0.9985, sedangkan nilai akurasi validasi  (val_accuracy)  mendapatkan nilai  sebesar  0.9990.  Pada  hasil  epoch ini,  juga  didapatkan  nilai  kesalahan (loss) sebesar 0.0043, sedangkan untuk validasi  nilai  kesalahan  (val_loss) 0.0052.
Pada hasil pelatihan dan pengujian pada penelitian  ini,  didapatkan  hasil    kurva
akurasi  dan  kesalahan  seperti  grafik  di bawah ini:
Gambar 5. Kurva grafik nilai akurasi (accuracy) model
Gambar 6. Kurva grafik nilai kesalahan (loss) model
Tahap  selanjutnya  adalah  mencari  nilai akurasi,  nilai  presisi,  nilai  recall,  dan  nilai F-1.  Nilai-nilai  tersebut  didapatkan  dari tabel  confusion  matrix.  Confusion  matrix merupakan  sebuah  tabel  yang  berisi informasi  hasil  prediksi  dan  nilai  aktual dengan 4 kombinasi yang berbesa. Confusion  matrix  merepresentasikan  hasil klasifikasi  dengan  4  nilai  seperti  True Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False Positive  (FP),  dan  False  Negative  (FN).

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Untuk confusion matrix hasil dari pengujian training,  didapatkan  hasilnya  seperti  di dalam gambar di bawah :
Gambar 7. Nilai confusion matrix
Dari  tabel  confusion  matrix  di  atas  ada beberapa nilai hasil dari pengujian training antara lain nilai True Positive (TP) sebesar 1542, nilai False Negative (FN) sebesar 0, nilai False Positive (FP) sebesar 3, dan nilai True Negative (TN) = 1468. Dari beberapa nilai  confussion  matrix  tersebut,  dapat dihitung  nilai  accuracy,  precision,  recall dan F-1 score dengan perhitungan matematika seperti berikut.
a. Nilai
akurasi ( Accuracy ) merepresentasikan  seberapa  akurat suatu model dalam mengklasifikasikan dengan benar Accuracy = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁) = (1542+1468) (1542+3+1468+0) = (3010)
(3013) = 0.99900431463 = 0.9990
Jadi  nilai  akurasi  yang  didapat  dari model tersebut sebesar 0.9990
b. Precision merepesentasikan  nilai akurasi  antara data  yang digunakan dengan hasil prediksi yang
diberikan oleh model. Precision = (𝑇𝑃)
(𝑇𝑃+𝐹𝑃)
= (1542) (1542+3)
= (1542) (1545) = 0.9980582524 = 0.9981 Jadi  nilai precision yang  didapat dari model tersebut sebesar 0.9981 c. Recall atau sensitivity : menggambarkan keberhasilan model  dalam  menemukan  kembali sebuah informasi. Recall = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃+𝐹𝑁)
= (1542) (1542+0) = (1542) (1542)
= 1
Jadi nilai recall atau sensitivity yang didapat dari model tersebut sebesar
1
d. F-1 score merepresentasikan
pembobotan  perbandingan  nilai rata-rata antara nilai recall dan nilai precision.
F-1 score = (2⋅𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙⋅Pr 𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+Pr 𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) = (2⋅1⋅0.9981) (1+0.9981) = (1.9962) (1.9981) = 0.9990490966
= 0.9990
Jadi  nilai  F-1  score  yang  didapat  dari model tersebut sebesar 0.9990
Pada  pengujian  terakhir  adalah  klasifikasi dataset yang disajikan. Pengujian beberapa sampel  data  merupakan  hasil  dari  seluruh training  dan  testing.  Untuk  beberapa  hasil klasifikasi  dengan  data  secara  acak  dapat dilihat dari gambar di bawah ini:

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Gambar 7. Hasil klasifikasi
Dari  sampel  yang  di-generate  secara random,  model  menujukan  klasifikasi citra  gambar.  Dari  hasil  klasifikasi, model mengklasifikasikan data tersebut mendeteksi adanya penyakit pada daun jagung yakni Common Rust .

## 4. KESIMPULAN
Klasifikasi  citra  gambar  dengan  studi kasus  penyakit  pada  daun  jagung menggunakan  model deep  learning Convolutional  Neural  Network (CNN) menunjukan  nilai  akurasi  yang  baik dengan  nilai  0.9990  dengan  epoch sebanyak  50.  Dataset  yang  digunakan untuk  pengujian  ini  dapat  dikatakan sudah  cukup  untuk  pembuatan  data testing dan training.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah dapat dibuat model deep learning dengan  dataset  yang  sama  akan  tetapi menggunakan  model  yang  berbeda seperti  Vision  Transformer  (ViT), model  Recurrent  Neural  Network (RNN),  Long  Short  Term  Memory Network (LTSN) menggunakan dataset yang  sama  dengan  harapan  akan  ada improvisasi baik dari nilai-nilai training
maupun  hasil  klasifikasi  yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pangestu, R. A., dkk (2020), “IMPLEMENTASI ALGORITMA CNN  UNTUK  KLASIFIKASI  CITRA LAHAN DAN PERHITUNGAN LUAS”, Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1, No. 1. Maret 2020, hal. 166-174 [2] Saputra, R. A., dkk. (2021), “Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network  Dan  Arsitektur  MobileNet Pada  Aplikasi  Deteksi  Penyakit  Daun Padi”,  JURNAL  SWABUMI,  Vol.  9
No. 2 September 2021, hal. 184~188
[3] Wulandari, I., dkk. (2020), “Klasifikasi Citra  Digital  Bumbu  Dan  Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural  Network  (CNN)”,  JURNAL GAUSSIAN,  Volume  9,  Nomor  3, Tahun 2020, hal. 273 - 282 [4] Maulana,  F.F.,  &  Rochmawati,  N. (2019). “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan  Convolutional  Neural Network”, JINACS: Volume 01 Nomor 02, Tahun 2019, Halaman 104 - 108
[5] Fadlia, N., Kosasih, R. (2019).
“Klasifikasi Jenis
Kendaraan Menggunakan  Metode  Convolutional
Neural Network (CNN)”, Jurnal Ilmiah Teknologi  dan  Rekayasa  Volume  24 No.  3  Desember  2019,  Halaman  208  - 215
[6] Imantyar,  R.,  Fudholi,  D.H.  (2021). “Kajian  Pengaruh  Dataset  dan  Bias Dataset  terhadap  Performa  Akurasi
Deteksi Objek”,
PETIR:Jurnal Pengkajian  dan  Penerapan  Teknik Informatika  Vol.  14,  No.  2,  September 2021, halaman 258-268
[7] Hawari,  F.H.,  dkk  (2022).  “Klasifikasi Penyakit Padi Menggunakan Algoritma CNN (Convolutional
Neural
Network)”,  JURNAL  RESPONSIF,

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI)
Vol.  4  No.2  Agustus  2022,  halaman 184~189 [8] Rokhim, A.,
dkk (2019). “Convolutional  Neural  Network  untuk Pengklasifikasian Citra Makanan Tradisional”,  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi
dan Ilmu
Komputer, Vol. 3, No. 7, Juli 2019, hlm.
7037-7042