## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.1, Juli 2023, pp. 74~87 e-ISSN: 2548-6861

## Analisa Performa Arsitektur Transfer Learning Untuk Mengindentifikasi Penyakit Daun Pada Tanaman Pangan
Tawang Sahro Winanto 1 *, Chaerur Rozikin 2 *, Asep Jamaludin 3 * * Teknik Informatika, Universitas SingaPerbangsa Karawang
1910631170141@student.unsika.ac.id 1 , chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id 2 , asep.jamaludin@staff.unsika.ac.id 3 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2023-07-26 Revised 2023-07-30 Accepted 2023-07-31
Salah satu faktor gagal panen ialah serangan penyakit yang menyerang pada bagian daun  pada  tanaman.  Solusi  dari  permasalahan  ini  yaitu  dengan  melakukan identifikasi  dini  penyakit  tanaman  pangan  dengan  memanfaatkan image classification dan deep learning menggunakan objek citra daun untuk mempercepat proses  identifikasi  penyakit  pada  daun  tanaman  pangan  sehingga  tidak mempengaruhi  hasil  produksi  tanaman.  Banyak  penelitian  yang  sudah  membuat penelitian  memanfaatkan Image  classification untuk  klasifikasi  penyakit  tanaman berdasarkan  citra  daun  menggunakan  metode Transfer  Learning .  Namun  pada penelitian  terdahulu  hanya  menggunakan  satu  dua  atau  tiga  arsitetur  dan  hanya mengunakan  satu  dataset  saja  untuk  proses  pengujian  yang  membuat  tidak  terlalu memberikan  jawaban  arsitektur  mana  yang  mempunyai  performa  terbaik  untuk membuat model klasifikasi penyakit berdasarkan citra daun tanaman. oleh karena itu diperlukan  adanya  perbandingan  performa  dari  tiap  model  arsitektur  untuk mengetahu arsitektur mana yang terbaik. Maka dari itu penelitian ini, peneliti akan melakukan eksperimen menggunakan lima arsitektur dan tiga dataset yang berbeda dengan  enam  sekenario  pelatihan  model  dan  selanjutnya  kami  melakukan  anlisis perbandingan  kinerja  tiap  sekenario  pelatihan  model.  Hasilnya  Penelitian  ini dilakukan  analisa  hasil  pelatihan  dan  pengujian  yang  sudah  dilakukan  arsitektur VGG  16  memiliki  performa  yang  paling  baik  dibandingkan  dengan  arsitektur lainnya yang diujikan.
Keyword:
Transfer Learning,
CNN,
Deep Learning, Image Classification, Tanaman Pangan.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman  pangan  merupakan  makanan  pokok  sebagian besar  penduduk  Indonesia.  Walaupun  Indonesia  dikenal sebagai  dengan  julukan  negara  agraris  namun  faktanya Indonesia  masih  belum  bisa  memenuhi  kebutuhan  tanaman pangan  dalam  negeri  dan  masih  mengandalkan  impor  hasil tanaman pangan untuk memenuhi kebutuhan dalam negeri.
Menurut data dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2020 indonesia masih mengimpor hasil tanaman pangan sebanyak 20.228.713  ton  yang  terdiri  dari  beberapa  jenis  tanaman pangan,  3  diantaranya  tanaman  pangan  yang  memiliki  nilai impor  paling  besar  yaitu  gandum  10.522.991  ton,  kedelai 7.531.884 ton dan jagung 1.242.519 ton [1]. Faktor penyebab tingginya  impor gandum, kedelai dan jagung disebabkan oleh gagal  panen.  Faktor  gagal  panen  tersebut  umumnya  karena
serangan  penyakit  yang  menyerang  pada  bagian  daun  pada tanaman. Serangan patogen yang menyerang pada daun dapat mengakibatkan terganggunya proses fotosintesis tanaman [2]. Berdampak langsung pada hasil produksi pada tanaman. Oleh karena  itu  penulis  mempunyai  solusi  dari  permasalahan tersebut  yaitu  dengan  melakukan  identifikasi  dini  penyakit tanaman pangan dengan  memanfaatkan image classification dan deep learning dengan objek yang di gunakan pada proses ini  adalah  gambar  daun  dari  tanaman  pangan  untuk menentukan  proses  identifikasi  penyakit  yang  menyerang pada tanaman.
Salah satu  penelitian yang memanfaatkan Deep learning untuk mengidentifikasi penyakit tanaman berfokus pada  klasifikasi  penyakit  pada  tanaman  kentang  dengan menggunakan  citra  daun  tanaman  kentang  dan  menerapkan metode  deep  learning  serta  arsitektur  transfer  learning  [3].
Analisa Performa Arsitektur Transfer Learning Untuk Mengindentifikasi Penyakit Daun Pada Tanaman Pangan (Tawang Sahro Winanto, Chaerur Rozikin, Asep Jamaludin)
Arsitektur  yang  di  gunakan  pada  penelitian  ini  yaitu Inception-V3,  ResNet-50  dan  VGG-16,  hasil  yang  di dapatkan  pada  penelitian  ini  model  yang  menggunakan arsitektur  VGG-16  mendapatkan  hasil  terbaik  dengan  nilai akurasi sebesar 95%.
Penelitian  lainnya  menggunakan  metode Deep  learning dan transfer  learning yaitu  arsitektur  EfficientNetB0  untuk mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  jagung  dengan memanfaatkan  citra  daun  jagung,  hasil  yang  di  dapat  pada penelitian  ini  peneliti  mendapatkan  model  dengan  nilai akurasi sebesar 96% [4].
Berdasarkan  dari  penelitian  diatas,  pendekatan  deep learning  dengan  menggunakan  transfer  learning  dapat digunakan  dalam  melakukan  deteksi  penyakit  tanaman menggunakan citra daun. Namun pada penelitian sebelumnya diatas hanya mengujikan satu dua atau tiga arsitektur saja dan hanya  menggunakan  satu  model  dataset  saja  yang  diujikan untuk  membuat  model  klasifikasi  penyakit  pada  tanaman yang  membuat  tidak  terlalu  memberikan  jawaban  arsitektur mana  yang  mempunyai  performa  terbaik  untuk  membuat model  klasifikasi  penyakit  jenis  tanaman  pangan.  Hal  ini dikarenakan  model  yang  menggunakan  metode  Transfer Learning memberikan hasil akurasi yang pasti tinggi. Selain itu juga penelitian sebelumnya tidak memberikan analisa dari hasil pelatihan dan pengujian model secara mendalam terkait perbedaan  hasil  pelatihan  dan  pengujian  tiap  sekenario pelatihan yang di ujikan.
Oleh  karena  itu,  penelitain  kami  akan  melakukan komparasi arsitektur pada deep learning yaitu menggunakan Inception  V3,  MobileNetV2,  VGG16,  ResNet50V2  dan NASNetMobile. Dengan melakukan perbandingan arsitektur deep  learning  ini,  diharapkan  peneliti  dapat  mendapatkan model  deteksi  penyakit  tanaman  pangan  dengan  performa terbaik  dan  dapat  memberikan  wawasan  tentang  performa dari  masing  masing  arsitektur  untuk  deteksi  penyakit  pada tanaman berdasarkan citra daun.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  perbandingan  arsitektur  Transfer  Learning  ini diawali  dengan  melakukan  pengumpulan  data.  Ada  tiga dataset  yang  digunakan.  Tiap  dataset  akan  diinput  dan melewati  tahap  preprocessing  dan  tahap  augmentasi. Kemudian  data  akan  dilatih  dengan  menambahkan  berbagai arsitektur  Transfer  Learning  secara  terpisah.  Arsitektur Transfer  Learning  yang  diuji  adalah  Inception  V3, MobileNetV2,  VGG  16,  ResNet50V2  dan  NasNetMobile. Tiap model dievaluasi dengan melihat training loss, training accuracy, validation loss, validation accuracy, dan confusion matrix.  Setelah  itu,  proses  yang  sama  akan  dilakukan  pada dataset kedua dan dataset ketiga. Hasil evaluasi seluruh model pada tiga dataset akan dibandingkan dan dianalisis. Hasil dari penelitian ini adalah penemuan arsitektur Transfer  Learning terbaik. Gambar 1 menunjukan metode yang diusulkan pada penelitian ini.
Gambar 1. Ilustrasi Pelatihan Model dan Pengujian Model
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  membandingkan kinerja berbagai arsitektur transfer learning untuk mendapatkan model Deep learning dengan performa terbaik untuk medeteksi penyakit tanaman pangan berdasarkan citra daun.  Untuk  mencapai  hal  ini,  tiga  dataset  dari  tiga  jenis tanaman pangan telah dipilih untuk tiga eksperimen terpisah. Semua  dataset  yang  digunakan  tersedia  secara  publik  di Kaggle,  yang  menjamin  aksesibilitas  dan  reproduktibilitas penelitian ini.
Dataset yang spesifik dipilih berdasarkan tanaman dengan jumlah  impor  paling  tinggi  di  Indonesia  yaitu  tanaman gandum,  kedelai  dan  jagung  berikut    Rincian  dari  masing- masing dataset adalah sebagai berikut.
Dataset  pertama  yaitu  dataset  tanaman  gandum  dalam dataset  ini  terdiri  dari  289  gambar  daun  tanaman  gandum yang terkena penyakit yang terdiri dari 3 kelas yaitu  Brown Rust,  Powdery  Mildew  dan  Healthy.  Contoh  gambar  pada dataset ini ditunjukan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Contoh Gambar Dataset Gandum
Dataset kedua yaitu dataset tanaman kedelai dalam dataset ini  terdiri  dari  303  gambar  daun  tanaman  gandum  yang terkena penyakit yang terdiri dari 5 kelas yaitu kelas Bacterial Blight, Powdery Mildew, Mosaik, Rust dan Healthy.  Contoh gambar pada dataset ini ditunjukan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Contoh Gambar Dataset Kedelai
Dataset ketiga yaitu dataset tanaman jagung dalam dataset ini  terdiri  dari  4188  gambar  daun  tanaman  gandum  yang terkena  penyakit  yang  terdiri  dari  4  kelas  yaitu  kelas Commont  Rust,  Blight,  Gray  Leaf  Spot,  Healthy.  Contoh gambar pada dataset ini ditunjukan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Contoh Gambar Dataset Jagung
A. Data Preprocessing
Data preprocesing merupakan langkah untuk mempersiapkan  data  gambar  yang  akan  digunakan  sebelum masuk ke dalam proses klasifikasi citra. Pada penelitian ini, tahap preprocessing yang dilakukan yaitu mengubah ukuran data  gambar  pada  tiap  dataset  menjadi  224x224,  kemudian tiap  dataset  dilakukan  augmentasi  data.  Teknik  augmentasi gambar  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  rescale dengan  nilai  sebesar  1/255,  rotation  range  dengan  nilai sebesar  5,  horizontal  flip  dengan  nilai  True,  zoom  range dengan  nilai  sebesar  0.1,  width  shift  range  dengan  nilai sebesar  0.1,  heigh  shift  range  dengan  nilai  sebesar  0.1, brightness  range  dengan  nilai  0.2  dan  1.5  dan  fill  mode dengan mode nearest.
T ABLE 1 I LUSTRASI PEMBAGIAN DATASET
Sekenario Dataset Perbandingan pembagian dataset Model A1 Gandum 80:10:10 Model A2 70:15:15 Model B1 Kedelai 80:10:10 Model B2 70:15:15 Model C1 Jagung 80:10:10 Model C2 70:15:15
Setiap dataset dibagi menjadi dua skema pembagian yaitu 80:10:10 dan 70:15:15. Rincian dari pembagian dataset untuk setiap dataset dapat dilihat pada Tabel 1.

## B. Convolutional Neural Network
CNN  adalah  salah  satu  algoritma  Deep  Learning  yang sangat populer. CNN merupakan pengembangan metode dari Multilayer  Perceptron  (MLP)  dengan  jumlah  dimensi  yang lebih  besar  daripada  MLP.  CNN  dirancang  khusus  untuk melakukan  klasifikasi  langsung  pada  media  2D  seperti gambar, video, teks, dan  suara. Cara kerja CNN terinspirasi oleh  cara  kerja  otak  manusia.  Arsitektur  CNN  terdiri  dari lapisan ekstraksi fitur (convolutional layer dan pooling layer) serta  lapisan  terhubung  penuh  (fully  connected  layer)  yang bekerja secara hierarkis, sehingga output dari lapisan pertama dapat digunakan sebagai input pada lapisan berikutnya  [5].

## C. Transfer Learning
Transfer learning merupakan proses dimana menggunakan Kembali  model  pre-trained  yang  sudah  pernah  di  latih, biasanya  metode  ini  digunakan  pada  saat  ingin  membuat model  klasifikasi  namun  hanya  mempunyai  dataset  yang terbatas. Transfer learning merupakan metode yang bertujuan untuk  mengurangi  ukuran  data  pelatihan,  waktu  pelatihan, dan  biaya  komputasi  pada  saat  melakukan  implementasi model  deep  learning.  Metode  transfer  learning  dapat digunakan  untuk  mengurangi  sumber  daya  komputasi  pada algoritma  CNN  [6].  Penerapan  metode  ini  telah  banyak digunakan  dalam  berbagai  aplikasi,  seperti  aplikasi  untuk klasifikasi tanaman, memprediksi cacat pada perangkat lunak, pengenalan jenis aktivitas, dan klasifikasi sentiment [7].

## D. InceptionV3
Inception, awalnya diperkenalkan oleh Szegedy dkk. pada tahun 2014 dalam sebuah jurnal berjudul "Going Deeper with Convolutions".  Inception  merupakan  arsitektur  yang  umum digunakan untuk membuat model pengenalan gambar karena terbukti bisa mendapatkan akurasi sebesar 78,1% menggunakan  dataset  ImageNet  [8].  arsitektur  ini  memecah konvolusi dengan mengganti filter yang ada dengan filter 1- D.  Fitur  utama  dari  arsitektur  ini  adalah  menggabungkan beberapa  filter  konvolusi  dengan  ukuran  yang  berbeda menjadi  satu  filter.  Hal  ini  mengurangi  kompleksitas komputasi  karena  jumlah  parameter  yang  harus  dilatih menjadi lebih sedikit [9]. Arsitektur Inception V3 ditunjukan pada Gambar 5.
e-ISSN: 2548-6861
Analisa Performa Arsitektur Transfer Learning Untuk Mengindentifikasi Penyakit Daun Pada Tanaman Pangan (Tawang Sahro Winanto, Chaerur Rozikin, Asep Jamaludin)
77

## E. MobileNetV2
MobileNetV2adalah  salah  satu  arsitektur  Convolutional Neural  Network  (CNN)  yang  dikembangkan  untuk  aplikasi mobile  dan  embedded  devices  dengan  tujuan  untuk mempercepat proses inferensi dan mengurangi ukuran model, sehingga  dapat  dijalankan  pada  perangkat  dengan  sumber daya terbatas. Arsitektur MobileNetV2 dirancang berdasarkan struktur residual yang terbalik. Di sini, masukan dan  keluaran  blok  residual  adalah  lapisan  bottleneck  tipis, tidak seperti representasi yang diperluas pada masukan model residual  tradisional.  MobileNetV2  menggunakan  konvolusi depth-wise  yang  ringan  untuk  memfilter  fitur  pada  lapisan ekspansi  intermediate  [10].  Arsitektur  MobileNet  V2 ditunjukan pada Gambar 6.
Gambar 6 Struktur Arsitektur MobileNet V2

## F. VGG16
Arsitektur VGG 16 terdiri dari terdiri dari 13 convolutional layers yang  memiliki  bidang  reseptif  kecil  3x3,  selain  itu terdapat  juga  max  pooling  dengan  lapisan  ukuran  2x2  yang berjumlah  5  lapisan.  Ada  3  lapisan  yang  terhubung  penuh setelah  layer max  pooling terakhir  yaitu  lapisan fully connected  layers dan classifier  layers [11]. Kelebihan  dari VGG16  memiliki  jaringan  yang  cukup  besar  serta  memiliki sekitar  138  juta  parameter  [12].  Arsitektur  VGG  16 ditunjukan pada Gambar 7.
Gambar 7. Sturktur Arsitektur VGG 16
Residual  Network (ResNet)  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan (JST) dari jenis yang dibangun pada konstruksi yang dikenal dari sel piramidal dalam konteks arsitektur ini menggunakan dua  aturan  sederhana  yaitu  untuk  ukuran  peta  fitur  output yang  sama,  setiap  lapisannya  memiliki  jumlah  filter  yang sama.  Aturan  kedua  ialah  jika  ukuran  peta  fitur  output-nya terbagi  menjadi  dua,  jumlah  filter  untuk  setiap  lapisannya menjadi dua kali lipat [13]. Arsitektur ResNet50V2 memiliki jumlah  layer  sebanyak  50  layer.  Arsitketur  ResNet50V2 ditunjukan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Struktur Arsitektur ResNet50V2

## H. NasNetMobile
Arsitektur  NasNetMobile  merupakan  sebuah  arsitektur yang  memiliki  jumlah  parameter  yang  lebih  sedikit  jika dibandingkan  dengan  arsitektur  MobileNet.  Ide  awal arsitektur  ini  bermula  dari  penggunaan  framework  Neural Architecture  Search  (NAS)  sebagai  metode  search  untuk mencari  arsitektur  convolutional  terbaik  pada  dataset  kecil. Kemudian dengan adanya kontribusi desain search space baru yang  dinamakan  NAsNet  search  space,  arsitektur  tersebut ditransfer  ke  dataset  yang  lebih  besar.  Dari  NasNet  search space ditemukan arsitektur terbaik yang kemudian dinamakan NASNet. Pada arsitektur NASNet terdapat dua convolutional cell  yang  disebut  Normal  Cell  dan  Reduction  Cell.  Normal Cell  berfungsi  mengembalikan  feature  map  dengan  dimensi yang sama, sedangkan Reduction Cell berfungsi mengembalikan  feature  map  di  mana  tinggi  dan  lebar  peta fitur  dikurangi  dengan  faktor  dua  [14].  Arsitektur NasNetMobile ditunjukan pada Gambar 9.
Gambar 9. Sturktur Arsitektur NasNetMobile

## I. Model Evaluasi dan komparasi
Pada studi perbandingan ini, kami melihat hasil dari nilai training loss, training accuracy, validation loss, dan validation accuracy  dari  tiap  model  di  masing-masing  dataset.  Semua proses training dan validasi dilakukan pada jumlah epoch dan
78
batch  size  yang  sama.  Kami  mengamati  kinerja  masing- masing  arsitekur  transfer  learning  untuk  tiga  dataset  yang berbeda.  Selanjutnya,  kami  membandingkan  hasil  akurasi, precision, recall, dan f1-score dari semua model pada seluruh dataset  untuk  menyimpulkan  arsitektur  transfer  learning terbaik pada tiga dataset eksperimen yang dilakukan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  melakukan pelatihan  model dan pengujian  model pada  tahap  sebelumnya  dan  memperoleh  data  pelatihan  dan
pengujian dari setiap sekenario maka pada tahap ini data yang sudah  didapatkan  di  lakukan  visualisasi  data  dan  dilakukan analisa  untuk  menentukan  arsitektur  mana  yang  memiliki performa terbaik untuk klasifikasi data.

## A. Analisa Hasil Pelatihan
Berikut  data  hasil  proses  pelatihan  dari  setiap  sekenario sebagai berikut :
1. Hasil Pelatihan Skenario A1
T ABLE 2 A KURASI D AN V AL A KURASI M ODEL A1 Model Accuracy Validation Accuracy Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 98,70% 96,96% 99,13% 97,83% 92,59% 92,59% 96,30% 100% MobileNetV2 96,96% 97,83% 98,26% 99,57% 96,30% 100% 96,30% 100% VGG16 93,91% 96,52% 97,39% 96,52% 96,30% 96,30% 96,30% 96,30% ResNet50V2 97,83% 98,26% 98,70% 98,26% 96,30% 96,30% 96,30% 100% NASNetMobile 98,26% 99,13% 98,26% 99,57% 96,30% 88,89% 100% 92,59%
Gambar 10. Diagram Akurasi Dan Val Akurasi Model A1
T ABLE 3
L OSS DAN V AL L OSS M ODEL A1 Model Loss Validation loss Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 0,1752 0,3039 0,0666 0,2186 0,6130 0,7879 0,2167 0,0053 MobileNetV2 0,0539 0,2417 0,2269 0,0350 0,7089 0,0149 0,3879 0,0005 VGG16 0,1648 0,0924 0,0751 0,0851 0,0901 0,0855 0,1834 0,1128 ResNet50V2 0,1649 0,2188 0,1952 0,1632 0,3266 0,5692 0,9605 0,0000 NASNetMobile 0,1291 0,0448 0,1287 0,0124 0,2991 0,4938 0,0243 1,6030
Gambar 11. Diagram Loss Dan Val Loss Model A1

## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.1, Juli 2023, pp. 74~87 e-ISSN: 2548-6861
Berdasarkan  data  pelatihan  sekenario  model  A1  dapat dilihat dari data di atas kelima arsitektur  mendapatkan hasil akurasi  dan  validasi  akurasi  mendapatkan  performa  yang sangat baik semuah arsitektur mendapatkan nilai diatas 90% dan nilai akurasi dan validasi akurasi yang tidak terlalu jauh beda.  Namun  untuk  nilai  pelatihan  loss  dan  validasi  loss arsitektur  InceptionV3,  MobileNetV2,  ResNet50V2  dan NasNetMobile mengalami overfitting dapat dilihat dari nilai
loss  dan  validasi  loss  memiliki  perbedaan  yang  cukup  jauh. Oleh karena itu model yang memiliki performa terbaik pada sekenario  pelatihan  A1  didapatkan  arsitektur  VGG  16 walaupun arsitektur VGG 16 tidak mendapatkan hasil terbaik di  akurasi  dan  validasi  akurasi  namun  mendapatkan  hasil terbaik  di  loss  dan  validasi  loss  dan  tidak  mengalami overfiting

## 2. Hasil Pelatihan Skenario A2
T ABLE 4 A KURASI D AN V AL A KURASI M ODEL A2 Model Accuracy Validation Accuracy Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 99% 96,50% 96,50% 99,50% 85,71% 97,62% 92,86% 97,62% MobileNetV2 96,50% 99,50% 99% 99,50% 97,62% 90,48% 95,24% 95,24% VGG16 95% 98,50% 96% 98,50% 97,62% 97,62% 97,62% 100% ResNet50V2 99,50% 97,50% 99,50% 99,50% 90,48% 90,48% 97,62% 97,62% NASNetMobile 96,50% 98,50% 96% 98% 95,24% 100% 97,62% 97,62%
Gambar 12. Diagram Akurasi Dan Val Akurasi Model A2
T ABLE 5
L OSS DAN V AL L OSS M ODEL A2 Model loss Validation loss Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 0,1446 0,3313 0,0329 0,0381 0,0122 0,2105 0,9880 0,7679 MobileNetV2 0,4062 0,0106 0,0882 0,0356 1,0730 2,4156 1,8909 1,7911 VGG16 0,1455 0,0619 0,0992 0,0447 0,1035 0,0577 0,0514 0,0142 ResNet50V2 0,0394 0,4016 0,0361 0,1075 0,6162 1,1294 0,4581 0,5144 NASNetMobile 0,2131 0,0766 0,4042 0,1237 0,3409 0,0001 0,2438 0,2753
Gambar 13. Diagram Loss Dan Val Loss Model A2
80
Berdasarkan  data  pelatihan  sekenario  model  A2  dapat dilihat dari data di atas kelima arsitektur  mendapatkan hasil akurasi  dan  validasi  akurasi  mendapatkan  performa  yang sangat baik semuah arsitektur mendapatkan nilai diatas 90% dan nilai akurasi dan validasi akurasi yang tidak terlalu jauh beda.  Namun  untuk  nilai  pelatihan  loss  dan  validasi  loss arsitektur  InceptionV3,  MobileNetV2,  ResNet50V2  dan NasNetMobile mengalami overfitting dapat dilihat dari nilai
loss  dan  validasi  loss  memiliki  perbedaan  yang  cukup  jauh. Oleh karena itu model yang memiliki performa terbaik pada sekenario  pelatihan  A2  didapatkan  arsitektur  VGG  16 dikarenakan  pada  sekenario  A2  nilai  akurasi  dan  validasi akurasi  didapatkan  arsitektur  VGG  16  dan  nilai  loss  dan validasi loss  arsitektur  mendapatkan  nilai  yang  sangat baik dan  tidak  mengalami  overfiting  seperti  ke  empat  arsitektur lainnya.

## 3. Hasil Pelatihan Skenario B1
T ABLE 6 A KURASI D AN V AL A KURASI M ODEL B1 Model Accuracy Validation Accuracy Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 91,14% 91,56% 93,67% 100% 100% 92,86% 89,29% 100% MobileNetV2 94,94% 94,94% 94,51% 98,31% 96,43% 89,29% 96,43% 100% VGG16 84,39% 86,92% 92,41% 94,51% 100% 92,86% 100% 100% ResNet50V2 90,72% 96,62% 96,20% 94,09% 89,29% 96,43% 100% 100% NASNetMobile 94,09% 95,78% 97,89% 93,25% 96,43% 100% 89,29% 85,71%
Gambar 14. Diagram Akurasi Dan Val Akurasi Model B1
T ABLE 7
L OSS DAN V AL L OSS M ODEL B1 Model loss Validation loss Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 1,7407 1,2249 1,0301 0,0019 0,0001 0,2836 1,5336 0,0000 MobileNetV2 1,1989 0,4778 0,6950 0,2498 1,6581 0,7336 0,2083 0,0000 VGG16 0,3867 0,3183 0,2222 0,1243 0,0652 0,1653 0,0441 0,0370 ResNet50V2 0,9046 0,3125 0,5408 1,6275 1,2294 0,0942 0,0003 0,0000 NASNetMobile 0,4540 0,3530 0,1385 1,2043 0,0367 0,0001 1,4739 2,1441

## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.1, Juli 2023, pp. 74~87 e-ISSN: 2548-6861
Berdasarkan  data  pelatihan  sekenario  model  B1  dapat dilihat dari data di atas kelima arsitektur  mendapatkan hasil akurasi  dan  validasi  akurasi  mendapatkan  performa  yang sangat baik semuah arsitektur mendapatkan nilai diatas 90% untuk nilai akurasi dan validasi akurasi dan nilai akurasi dan validasi  akurasi  tidak  terlalu  jauh  beda.  Namun  untuk  nilai pelatihan  loss  dan  validasi  loss  arsitektur  InceptionV3, MobileNetV2,  ResNet50V2  dan  NasNetMobile  mengalami overfitting  dapat  dilihat  dari  nilai  loss  dan  validasi  loss
memiliki perbedaan yang cukup jauh. Oleh karena itu model yang memiliki performa terbaik pada sekenario pelatihan B1 didapatkan arsitektur VGG 16 dikarenakan pada sekenario B1 arsitektur  VGG  16  memiliki  performa  akurasi  dan  validasi akurasi yang sangat baik dan pada nilai loss dan validasi loss arsitektur  VGG  16  tidak  mengalami  perbedaan  nilai  terlalu tinggi antara nilai loss dan validasi loss dan memiliki nilai loss yang cukup rendah pada setiap epoch nya.

## 4. Hasil Pelatihan Skenario B2
T ABLE 8 A KURASI D AN V AL A KURASI M ODEL B2 Model Accuracy Validation Accuracy Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 91,75% 93,20% 94,17% 96,60% 97,67% 86,05% 93,02% 93,02% MobileNetV2 92,23% 94,17% 96,60% 98,06% 95,35% 95,53% 95,35% 100% VGG16 86,89% 92,72% 93,69% 92,72% 93,02% 97,67% 100% 95,35% ResNet50V2 92,72% 96,12% 97,09% 97,57% 93,02% 97,67% 97,67% 97,67% NASNetMobile 91,75% 95,63% 94,17% 94,17% 95,35% 95,35% 95,35% 95,35%
Gambar 16. Diagram Akurasi Dan Val Akurasi Model B2
T ABLE 9 L OSS DAN V AL L OSS M ODEL B2 Model loss Validation loss Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 0,8983 1,3765 0,4815 0,7332 0,1293 0,0003 0,2003 0,3635 MobileNetV2 1,4576 1,4799 0,4903 0,3127 0,4178 0,6298 1,4351 0,00002 VGG16 0,3015 0,2116 0,1503 0,1724 0,1844 0,0659 0,0343 0,0911 ResNet50V2 1,040 0,5248 0,4538 0,4346 0,7065 0,9168 0,0744 0,6747 NASNetMobile 0,7737 0,4655 0,8769 0,6458 0,3651 0,3756 0,1631 0,7701
Gambar 17. Diagram Loss Dan Val Loss Model B2

## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.1, Juli 2023, pp. 74~87 e-ISSN: 2548-6861
Berdasarkan  data  pelatihan  sekenario  model  B2  dapat dilihat dari data di atas kelima arsitektur  mendapatkan hasil akurasi  dan  validasi  akurasi  mendapatkan  performa  yang sangat baik semuah arsitektur mendapatkan nilai diatas 90% dan nilai akurasi dan validasi akurasi yang tidak terlalu jauh beda.  Namun  untuk  nilai  pelatihan  loss  dan  validasi  loss arsitektur  InceptionV3,  MobileNetV2,  ResNet50V2  dan NasNetMobile mengalami overfitting dapat dilihat dari nilai
loss  dan  validasi  loss  memiliki  perbedaan  yang  cukup  jauh. Oleh karena itu model yang memiliki performa terbaik pada sekenario  pelatihan  B2  didapatkan  arsitektur  VGG  16 dikarenakan  pada  sekenario  B2  arsitektur  VGG  16 mendapatkan  performa  akurasi  dan  validasi  akurasi  yang cukup baik walaupun tidak terbaik namun pada pada nilai loss dan  validasi  loss    akurasi  VGG  16  mendapatkan  nilai  yang paling rendah dibandingkan arsitektur lainnya.

## 5. Hasil Pelatihan Skenario C1
T ABLE 10 A KURASI D AN V AL A KURASI M ODEL C1 Model Accuracy Validation Accuracy Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 89,25% 91,43% 93,10% 93,79% 86,33% 90,41% 88,25% 88,97% MobileNetV2 91,58% 94,50% 93,73% 95,25% 90,65% 90,89% 89,21% 90,89% VGG16 86,77% 88,62% 90,86% 90,86% 86,33% 89,21% 89,45% 90,65% ResNet50V2 94,03% 94,56% 95,49% 96,39% 91,85% 91,85% 92,57% 91,61% NASNetMobile 89,46% 90,74% 92,35% 92,53% 88,49% 89,21% 87,53% 88,25%
Gambar 18. Diagram Akurasi Dan Val Akurasi Model C1
T ABLE 11 L OSS DAN V AL L OSS M ODEL C1 Model loss Validation loss Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 2,4297 2,0934 2,0934 1,8638 3,4670 3,2296 4,0291 4,0690 MobileNetV2 2,7706 2,1066 2,4026 1,7877 3,2716 4,9120 6,8803 6,4332 VGG16 0,4383 0,3451 0,3192 0,3485 0,5372 0,4610 0,5480 0,5839 ResNet50V2 2,1615 1,9181 1,9438 1,6902 4,1778 4,7881 5,4990 6,6613 NASNetMobile 2,0786 1,8541 1,6275 1,9525 3,5798 2,7413 3,6733 4,3864
Gambar 19. Diagram Loss Dan Val Loss Model C1
Analisa Performa Arsitektur Transfer Learning Untuk Mengindentifikasi Penyakit Daun Pada Tanaman Pangan (Tawang Sahro Winanto, Chaerur Rozikin, Asep Jamaludin)
Berdasarkan  data  pelatihan  sekenario  model  C1  dapat dilihat dari data di atas kelima arsitektur  mendapatkan hasil akurasi  dan  validasi  akurasi  mendapatkan  performa  yang sangat baik semuah arsitektur mendapatkan nilai diatas 90% dan nilai akurasi dan validasi akurasi yang tidak terlalu jauh beda.  Namun  untuk  nilai  pelatihan  loss  dan  validasi  loss arsitektur  InceptionV3,  MobileNetV2,  ResNet50V2  dan NasNetMobile mengalami overfitting dapat dilihat dari nilai
loss  dan  validasi  loss  memiliki  perbedaan  yang  cukup  jauh. Oleh karena itu model yang memiliki performa terbaik pada sekenario  pelatihan  C1  didapatkan  arsitektur  VGG  16 dikarenakan  pada  sekenario  C1  arsitektur  VGG  16 mendapatkan  performa  akurasi  dan  validasi  akurasi  yang cukup baik walaupun tidak terbaik namun pada pada nilai loss dan  validasi  loss    akurasi  VGG  16  mendapatkan  nilai  yang paling rendah dibandingkan arsitektur lainnya.

## 6. Hasil Pelatihan Skenario C2
T ABLE 12 A KURASI D AN V AL A KURASI M ODEL C2 Model Accuracy Validation Accuracy Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 89,73% 90,68% 93,11% 93,24% 88,82% 88,82% 88,50% 88,66% MobileNetV2 91,74% 93,89% 94,47% 95,02% 90,58% 91,69% 89,78% 92,49% VGG16 87,27% 88,84% 90,10% 92,87% 89,30% 90,10% 90,89% 93,13% ResNet50V2 93,38% 95,36% 96,08% 96,35% 89,46% 92,33% 91,85% 94,25% NASNetMobile 89,15% 91,06% 93,41% 93% 89,94% 91,21% 90,58% 90,42%
Gambar 20. Diagram Akurasi Dan Val Akurasi Model C2
T ABLE 13 L OSS DAN V AL L OSS M ODEL C2 Model loss Validation loss Epoch Epoch 5 10 15 20 5 10 15 20 Inception V3 1,9582 2,4507 1,8700 1,8670 1,9526 3,6049 3,8340 5,0454 MobileNetV2 2,335 2,3091 2,1057 2,1215 3,5791 4,6319 6,5621 4,5622 VGG16 0,4189 0,3542 0,3371 0,2502 0,4246 0,5753 0,4933 0,4841 ResNet50V2 2,1052 1,7805 1,8245 1,7456 4,2080 3,7057 5,4001 4,7458 NASNetMobile 2,0384 1,7835 1,4046 1,7080 2,3507 2,0350 1,9216 2,7633

## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.1, Juli 2023, pp. 74~87 e-ISSN: 2548-6861
Berdasarkan  data  pelatihan  sekenario  model  C2  dapat dilihat dari data di atas kelima arsitektur  mendapatkan hasil akurasi  dan  validasi  akurasi  mendapatkan  performa  yang sangat baik semuah arsitektur mendapatkan nilai diatas 90% dan nilai akurasi dan validasi akurasi yang tidak terlalu jauh beda.  Namun  untuk  nilai  pelatihan  loss  dan  validasi  loss arsitektur  InceptionV3,  MobileNetV2,  ResNet50V2  dan NasNetMobile mengalami overfitting dapat dilihat dari nilai loss  dan  validasi  loss  memiliki  perbedaan  yang  cukup  jauh. Oleh karena itu model yang memiliki performa terbaik pada sekenario  pelatihan  C2  didapatkan  arsitektur  VGG  16 dikarenakan  pada  sekenario  C2  arsitektur  VGG  16
mendapatkan  performa  akurasi  dan  validasi  akurasi  yang cukup baik walaupun tidak terbaik namun pada pada nilai loss dan  validasi  loss    akurasi  VGG  16  mendapatkan  nilai  yang paling rendah dibandingkan arsitektur lainnya.

## B. Analisa Hasil Pengujian
Pengujian model pada penelitian menggunakan confusion matrix. Berikut data hasil proses pengujian model dari setiap sekenario sebagai berikut :
T ABLE 14 P RECISION Precision Skenario A1 Skenario A2 Skenario B1 Skenario B2 Skenario C1 Skenario C2 Inception V3 96,97% 91,74% 100% 98% 86,93% 87,98% MobileNetV2 94,87% 93,33% 97,50% 96% 90,43% 90,90% VGG16 94,19% 92,36% 95% 98,57% 92,82% 89,08% ResNet50V2 100% 100% 95% 98% 93,06% 92,32% NASNetMobile 90,74% 100% 98% 94,70% 88,35% 89,74%
Penjelasan Tabel Precision sebagai berikut :
 Pada skenario A1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50V2  dengan  nilai  100%  dan  untuk  nilai terendah didapatkan arsitektur NasNetMobile dengan nilai 90,74%.
 Pada skenario A2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50 dan NasNetMobile dengan nilai 100% dan untuk nilai terendah didapatkan arsitektur InceptionV3 dengan nilai 91,74%.
 Pada skenario B1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur InceptionV3  dengan  nilai  100%  dan  untuk  nilai terendah didapatkan arsitektur
VGG16 dan ResNet50V2 dengan nilai 95%.
 Pada skenario B2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur VGG 16 dengan nilai 98.57% dan untuk nilai terendah didapatkan  arsitektur  NasNetMobile  dengan  nilai 94,70%.
 Pada skenario C1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50V2  dengan  nilai  93,06%  dan  untuk  nilai terendah  didapatkan  arsitektur  InceptionV3  dengan nilai 86,93%.
 Pada skenario C2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50V2  dengan  nilai  92,32%  dan  untuk  nilai terendah  didapatkan  arsitektur  InceptionV3  dengan nilai 87,98%.
T ABLE 15 T ABLE R ECALL Recall Skenario A1 Skenario A2 Skenario B1 Skenario B2 Skenario C1 Skenario C2 Inception V3 96,97% 91,53% 100% 95% 86,08% 84,20% MobileNetV2 99,33% 91,39% 96,67% 98,46% 89,98% 90,89% VGG16 93,64% 91,53% 95,56% 97,78% 87,98% 87,78% ResNet50V2 100% 100% 96,67% 98,46% 91,89% 89,40% NASNetMobile 90,32% 100% 96,67% 95,10% 88,07% 88,69% Penjelasan Tabel Recall sebagai berikut :  Pada skenario A1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur
ResNet50V2  dengan  nilai  100%  dan  untuk  nilai
Analisa Performa Arsitektur Transfer Learning Untuk Mengindentifikasi Penyakit Daun Pada Tanaman Pangan (Tawang Sahro Winanto, Chaerur Rozikin, Asep Jamaludin)
terendah didapatkan arsitektur NasNetMobile dengan nilai 90,32%.
 Pada skenario A2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50 dan NasNetMobile dengan nilai 100% dan untuk nilai terendah didapatkan arsitektur MobileNetV2 dengan nilai 91,39%.
 Pada skenario B1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur InceptionV3  dengan  nilai  100%  dan  untuk  nilai terendah  didapatkan  arsitektur  VGG16  dengan  nilai 95,56%.
 Pada skenario B2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur MobileNetV2 dan ResNet50V2 dengan  nilai 98,46%
dan  untuk  nilai  terendah  didapatkan  arsitektur InceptionV3 dengan nilai 95%.
 Pada skenario C1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50V2  dengan  nilai  93,06%  dan  untuk  nilai terendah  didapatkan  arsitektur  InceptionV3  dengan nilai 86,08%.
 Pada skenario C2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur MobileNetV2  dengan  nilai  90,89%  dan  untuk  nilai terendah  didapatkan  arsitektur  InceptionV3  dengan nilai 84,20%.
T ABLE 16 F1-S CORE F1-Score Skenario A1 Skenario A2 Skenario B1 Skenario B2 Skenario C1 Skenario C2 Inception V3 96,83% 91,39% 100% 96,09% 86,35% 85,34% MobileNetV2 93,52% 91,69% 96,85% 96,98% 90,19% 90,89% VGG16 93,77% 91,55% 94,64% 98,08% 89,29% 88,33% ResNet50V2 100% 100% 95,32% 98,15% 92,41% 90,35% NASNetMobile 90,39% 100% 97,13% 94,65% 87,87% 89,12%
Penjelasan Tabel F1-score sebagai berikut :
 Pada skenario A1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50V2  dengan  nilai  100%  dan  untuk  nilai terendah didapatkan arsitektur NasNetMobile dengan nilai 90,39%.
 Pada skenario A2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50 dan NasNetMobile dengan nilai 100% dan untuk nilai terendah didapatkan arsitektur InceptionV3 dengan nilai 91,39%.
 Pada skenario B1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur InceptionV3  dengan  nilai  100%  dan  untuk  nilai terendah  didapatkan  arsitektur  VGG16  dengan  nilai 94,64%.
 Pada skenario B2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50V2  dengan  nilai  98.15%  dan  untuk  nilai terendah didapatkan arsitektur NasNetMobile dengan nilai 94,65%
 Pada skenario C1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50V2  dengan  nilai  92,41%  dan  untuk  nilai terendah didapatkan arsitektur NasNetMobile dengan nilai 86,35%.
 Pada skenario C2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur MobileNetV2  dengan  nilai  90,89%  dan  untuk  nilai terendah  didapatkan  arsitektur  InceptionV3  dengan nilai 85,34%.
T ABLE 17 A CCUARCY Accuracy Skenario A1 Skenario A2 Skenario B1 Skenario B2 Skenario C1 Skenario C2 Inception V3 96,88% 91,49% 100% 97,96% 88,65% 88,45% MobileNetV2 93,75% 91,49% 96,97% 97,96% 91,73% 92,56% VGG16 93,75% 91,49% 93,94% 97,96% 91,73% 90,35% ResNet50V2 100% 100% 96,97% 97,96% 93,85% 92,56% NASNetMobile 90,62% 100% 96,97% 93,88% 89,60% 91,30%
Penjelasan Tabel Accuarcy sebagai berikut :
 Pada skenario A1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50V2  dengan  nilai  100%  dan  untuk  nilai terendah didapatkan arsitektur NasNetMobile dengan nilai 90,62%.
 Pada skenario A2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50 dan NasNetMobile dengan nilai 100% dan untuk nilai terendah didapatkan arsitektur
InceptionV3,MobileNetV2 dan VGG 16 dengan nilai 91,49%.
 Pada skenario B1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur InceptionV3  dengan  nilai  100%  dan  untuk  nilai terendah  didapatkan  arsitektur  VGG16  dan  dengan nilai 93,94%.
 Pada skenario B2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur InceptionV3, MobileNetV2, VGG16 dan ResNet50V2 dengan  nilai  97,96%  dan  untuk  nilai  terendah didapatkan  arsitektur  NasNetMobile  dengan  nilai 93,88%.
86
 Pada skenario C1 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50V2  dengan  nilai  93,85%  dan  untuk  nilai terendah didapatkan arsitektur 88,65%.
 Pada skenario C2 nilai tertinggi didapatkan arsitektur ResNet50V2  dengan  nilai  92,56%  dan  untuk  nilai terendah  didapatkan  arsitektur  InceptionV3  dengan nilai 88,45%.
Gambar 22. Diagram Nilai Precison, Recall, F1-score dan Accuarcy
Berdasarkan analisa hasil pengujian model 6 sekenario diatas    terdapat  2  model  yang  memiliki  performa  cukup baik yaitu MobileNetV2 berdasarkan data di atas arsitektur tersebut  memiliki  performa  precision,recall,f1-score  dan accuracy terbaik dan di ikutin arsitektur VGG16 yang juga memiliki  performa  precision,recall,f1-score  dan  accuracy cukup  baik  tidak  terlalu  besar  perbedaan  kedua  performa arsitektur tersebut sedangkan pada arsitektur ResNet50V2 walaupun mendapatkan nilai terbaik di beberapa sekenario namun arsitektur ResNet50V2 terindentifikasi mengalami overfiting  pada  sekenario  A1  dan  A2  dimana  pada sekenario  tersebut  arsitektur  ResNet50V2  mendapatkan nilai  100%  disemua  pengujian  precision,  recall,  f1-score dan akurasi.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan perbandingan  kinerja  performa  dari  masing  masing arsitektur  yang  diujikan    untuk  mengklasifikasi  penyakit tanaman  berdasarkan  citra  daun.  Penelitian  sebelumnya yang  membuat  model  klasifikasi  penyakit  tanaman berdasarkan citra daun hanya menggunakan satu dua atau tiga  arsitektur  dan  satu  jenis  dataset  tanaman  saja  untuk perbandingan  performa  arsitektur  untuk  klasifikasi penyakit  tanaman.  kemudian  pada  penelitian  ini  kami melakukan  ekspreimen  menggunakan  lima  arsitektur  dan tiga  dataset  tanaman  yang  berbeda.  Lalu  kami membandingkan  hasil  kinerja  dari  masing  masing arsitektur  pada  setiap  sekenario  pengujian  secara
menyeluruh.  Hasilnya  berdasarkan  hasil  analisa  data pelatihan  dan  pengujian  model  dari  keseluruhan  model yang  sudah  dilakukan  dapat  dilihat  arsitektur  VGG  16 memiliki  performa  terbaik  dikarenakan  dari  6  kali sekenario pelatihan dan pengujian model arsitektur  VGG 16  memiliki performa yang cukup stabil dan tidak pernah mengalami  overfitting  dan  underfitting  dari  6  kali sekenario  yang  dijalankan  dan  pada  hasil  analisa  hasil pengujian  model  VGG  16  mendapatkan  performa  yang cukup  stabil  walaupun  tidak  mendapatkan  hasil  yang terbaik  tetapi  model  VGG  16  tidak  mengalami  overfiting dari 6 sekenario pengujian.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. Darmawan.M.Eng., M. S. Dr. Ir. A. A. Susanti, and S. M. M. A.  Supriyatna,  “STATISTIK  PERTANIAN,”  jakarta,  Nov. 2021.  Accessed:  Mar.  14,  2023.  [Online].  Available: http://repository.pertanian.go.id/handle/123456789/16127
[2] A. Walascha, A. Febriana, D. Saputri, D. Sri Nur Haryanti, R. Tsania,  and  Y.  Sanjaya,  “Prosiding  SEMNAS  BIO  2021 Review  Artikel:  Inventarisasi  Jenis  Penyakit  yang  Menyerang Daun  Tanaman  Padi  (Oryza  sativa  L.),” Prosiding  Seminar Nasional Biologi , 2021.
[3] Abdul  Jalil  Rozaqi,  M.  R.  Arief,  and  A.  Sunyoto, “Implementation  of  Transfer  Learning  in  the  Convolutional Neural  Network  Algorithm  for  Identification  of  Potato  Leaf Disease,” Procedia of Engineering and Life Science , vol. 1, no. 1, Apr. 2021, doi: 10.21070/pels.v1i1.820.
[4] F. Sarasati, F. Septia Nugraha, U. Radiyah, and U. N. Mandiri, “Pemanfaatan  Metode  Deep  Learning  untuk  Klasifikasi Penyakit pada Tanaman Jagung,” Jurnal Infortech , vol. 4, no. 2,
p. 6, 2022, [Online]. Available:
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/infortech
87
[5] Y. Altuntaş, Z. Cömert, and A. F. Kocamaz, “Identification of haploid  and  diploid  maize  seeds  using  convolutional  neural networks and a transfer learning approach,” Comput  Electron
Agric , vol. 163, p. 104874, Aug. 2019, doi:
10.1016/j.compag.2019.104874.
[6] L.  D.  Nguyen,  D.  Lin,  Z.  Lin,  and  J.  Cao,  “Deep  CNNs  for microscopic image classification by exploiting transfer learning and  feature  concatenation,”  in 2018  IEEE  International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) , IEEE, 2018, pp. 1–5. doi: 10.1109/ISCAS.2018.8351550.
[7] G. G. and A. P. J., “Identification of plant leaf diseases using a nine-layer  deep  convolutional  neural  network,” Computers  & Electrical  Engineering ,  vol.  76,  pp.  323–338,  Jun.  2019,  doi: 10.1016/j.compeleceng.2019.04.011.
[8] A.  Demir,  F.  Yilmaz,  and  O.  Kose,  “Early  detection  of  skin cancer  using  deep  learning  architectures:  resnet-101  and inception-v3,”  in 2019  Medical  Technologies  Congress (TIPTEKNO) , IEEE, Oct. 2019, pp. 1–4. doi: 10.1109/TIPTEKNO47231.2019.8972045.
[9] P.  Dandwate,  C.  Shahane,  V.  Jagtap,  and  S.  C.  Karande, “Comparative study of Transformer and LSTM Network with attention  mechanism  on  Image  Captioning,”  Mar.  2023, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2303.02648
[10] S.  Saha,  T.  Chakraborty,  R.  Bin  Sulaiman,  and  T.  Paul,  “A Comparative Analysis of CNN-Based Pretrained Models for the Detection and Prediction of Monkeypox,” 2023.
[11] M.  Manoj  krishna,  M.  Neelima,  M.  Harshali,  and  M.  Venu Gopala  Rao,  “Image  classification  using  Deep  learning,” International Journal of Engineering & Technology , vol. 7, no. 2.7, p. 614, Mar. 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i2.7.10892.
[12] S.  Tammina,  “Transfer  learning  using  VGG-16  with  Deep Convolutional  Neural  Network  for  Classifying  Images,” International  Journal  of  Scientific  and  Research  Publications (IJSRP) ,  vol.  9,  no.  10,  p.  p9420,  Oct.  2019,  doi: 10.29322/IJSRP.9.10.2019.p9420.
[13] M. Harahap, Em Manuel Laia, Lilis Suryani Sitanggang, Melda Sinaga, Daniel Franci Sihombing, and Amir Mahmud Husein, “Deteksi  Penyakit  Covid-19  Pada  Citra  X-Ray  Dengan Pendekatan  Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 70–77, Feb. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3373.
[14] S.  K.  Addagarla,  “Real  Time  Multi-Scale  Facial  Mask Detection  and  Classification  Using  Deep  Transfer  Learning Techniques,” International  Journal  of  Advanced  Trends  in Computer  Science  and  Engineering ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  4402– 4408, Aug. 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/33942020.