## Komparasi Algoritma MobileNet Dan Nasnet Mobile Pada Klasifikasi Penyakit Daun Teh
Nila Hardi 1
1 Universitas Bina Sarana Informatika Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 10450, Indonesia e-mail: 1 Nila.nad@bsi.ac.id
Abstrak - Daun teh tidak semuanya bisa dipanen dengan baik, karena ada beberapa penyakit daun yang dapat  menyerang  pertumbuhan  daun  teh  itu  sendiri.  Penelitian  dilakukan  guna  peningkatan  kualitas  daun  teh yaitu  melakukan  klasifikasi  terhadap  penyakit  dari  daun  teh.  Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu terdiri dari beberapa jenis penyakit daun teh yaitu algal spot, brown blight, gray blight, helopeltis, red spot dan juga  healthy  atau  daun  teh  yang  sehat.  Sedangkan  untuk  metodenya,    peneliti  akan  mengkomparasi    metode MobilNet  dan  Nasnet  Mobile  pada  klasifikasi  penyakit  daun  teh  tersebut.  Dari  hasil  Komparasi  antara  metode MobilNet  dan  NasNet  Mobile  dalam  klasifikasi  penyakit  daun  teh,  NasNet  Mobile  mendapatkan  hasil  akurasi sebesar 88% sedangkan MobileNet sebesar 95%
Kata Kunci: Klasifikasi, Penyakit, Daun teh, MobileNet, NasNet Mobile
Abstract - Not all of the tea leaves can be harvested properly, because there are several leaf diseases that can attack  the  tea  leaves  themselves.  The  research  was  conducted  to  improve  the  quality  of  tea  leaves,  namely  to classify diseases from tea leaves. The dataset used in this  study consisted of several types of tea leaf diseases, namely algae spot, brown blight, gray blight, helopeltis, red spot and also healthy or healthy tea leaves. As for the method, the researcher will compare the MobilNet and Nasnet Mobile methods on the classification of the tea leaf disease. From the results of the comparison between the  MobilNet and NasNet  Mobile methods in the classification of tea leaf diseases, NasNet Mobile gets an accuracy of 88% while MobileNet is 95%
Keywords: Classification, Disease, Tea Leaf, MobileNet, NasNet Mobile

## PENDAHULUAN
Komoditas  teh  mempunyai  peran  sangat tinggi terhadap perekonomian Indonesia(Rizal et al., 2020) . Bahkan  hal  itu  membuat    Indonesia  dapat mengekspor teh dan menjadi salah satu negara besar yang  melakukan ekspor teh di dunia.(Ibrahim et al., 2022)
Permintaan  dan  juga  persaingan  di  pasar dunia  terhadap  teh  menjadi    tantangan  bagi Indonesia  untuk  meningkatkan  kualitas  tanaman  teh (Ramdan  et  al.,  2020),  salah  satu  cara  yang  dapat dilakukan  yaitu  dengan  mensortir  atau  melakukan pemilihan terhadap kualitas daun teh.
Daun  teh  tidak  semuanya  bisa  dipanen dengan  baik,  karena  ada  beberapa  penyakit  daun yang  dapat  menyerang  pertumbuhan  daun  teh  itu sendiri.  Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  guna peningkatan  kualitas  dan  kuantitas  dari  hasil  panen daun  teh  di  Indonesia,  sebagaimana  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Kusumadewa  &  Supatman,  2018) yaitu  mengidentifikasi  citra  daun  teh  menggunakan Metode  Histogram.  Penelitian  ini  dilakukan  guna mendeteksi  sedini  mungkin    serangan  awal  hama daun  teh  yaitu  Empoasca.  Penelitian  tersebut menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 95,45% .
Kemudian penelitian selanjutnya yaitu
penelitian yang dilakukan oleh (Ibrahim et al., 2022) yang  membahas  mengenai  pengklasifikasian  tingkat kematangan  dari  pucuk  daun  teh  menggunakan metode convolutional neural network . Penelitian ini bertuan untuk suatu sistem yang dapat mengklasifikasi tingkat kematangan dari pucuk daun teh. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi terbaik sebesar  97.5%  dengan  menggunakan  arsitektur VGGNET19.
Penelitian  lainnya  yaitu  telah  dilakukan  oleh (Effendi  et  al.,  2017),  penelitian  ini  membahas mengenai  pengidentifikasian  jenis  serta  mutu  daun teh  dengan  metode  jaringan  syaraf  tiruan    yang bertujuan untuk merancang suatu aplikasi pengolahan  citra  digital  yang  nantinya  akan digunakan  untuk  mengidentifikasi  jenis  dan  juga mutu daun teh , selain itu penelitian ini juga bertuan untuk  menentukan  hasil  pengidentifikasian  terbaik berdasarkan  akurasi  yang  diperoleh,  dan  hasil akurasi  yang  diperoleh  dalam  penilitian  ini  yaitu 62,7%.
Adapun Penelian selanjutnya yaitu penelitian yang  di  lakukan  oleh  (Auliasari  et  al.,  2020)  yang membahas mengenaipengidentifikasian dari kematangan  daun  teh  yang  berbasis  fitur  warna  hue saturation  intensity  (HSI)  dan  hue  saturation  value (HSV).  Penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  sebesar
83.33%
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang sudah  dibahas,  penelitian  ini  juga  dilakukan  guna peningkatan  kualitas  daun  teh  yaitu  melakukan klasifikasi  terhadap  penyakit  dari  daun  teh  itu sendiri.  Penelitian  ini  memiliki  perbedaan  utama terhadap penelitian terdahulu yang telah di sebutkan, perbedaan  tersebut  terletak  pada  dataset  serta metode dalam klasifikasinya. Dataset yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  terdiri  dari beberapa  jenis  penyakit  daun  teh  yaitu  algal  spot, brown  blight,  gray  blight,  helopeltis,  red  spot  dan juga  healthy  atau  daun  teh  yang  sehat.  Sedangkan untuk  metodenya,    peneliti  akan  mengkomparasi metode  MobilNet  dan  Nasnet  Mobile  pada klasifikasi penyakit daun teh tersebut.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui komparasi  antara  dua  metode  algoritma  klasifikasi untuk mengklasifikasikan penyakit daun teh, metode tersebut  yaitu  MobileNet  dan  Nasnet  Mobile. Adapun  alur  penelitian  yang  akan  digunakan  dalam penelitian dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1Alur Penelitian

## 1. Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  merupakan  dataset publik yang diambil dari kaggle (SAIKAT DATTA, 2022).  Dataset  terdiri  dari  6  kelas  yaitu  algal  spot, brown  blight,  gray  blight,  helopeltis,  red  spot  dan healthy.
(a)
(b)
(c)
(d) (e) (f) Gambar 2 contoh dataset (a)algal spot (b)brown blight (c)gray blight (d)helopeltis (e)red spot (f)healthy

## 2. Pre-Processing Data
Tahap  preprocessing  pada  penelitian  ini  proses resize  terhadap  seluruh    citra.  Ukuran  citra disesuaikan  dengan  model  yang  digunakan  yaitu 224x224px. Kemudian dilakukan pembagian dataset.  Keseluruhan  dataset  yang  di  gunakan  yaitu 5857 citra, data tersebut terbagi menjadi 3 yaitu data training,  data  validasi  dan  data  testing.  Pembagian data tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 Pembagian Dataset No Dataset Jumlah Data 1 Data Tersting 3519 2 Data Training 1174 3 Data Validasi 1174 Total 5867 3. Klasifikasi
A. Klasifikasi Dengan Metode MobileNet MobileNetmerupakan  salah  satu  arsitektur
Convolutional      Neural      Network(CNN)      yang dapat digunakan  untuk  mengatasi  kebutuhan  akan computingdata    dalam    jumlah    yang    besar. Perbedaan    mendasar  antara    arsitektur  MobileNet dan    arsitektur    CNN    pada  umumnya        adalah penggunaan        lapisan        atau        layer  konvolusi dengan    ketebalan    filter    yang    sesuai    dengan ketebalan   dari   input   image. MobileNetmembagi konvolusi  menjadi  depthwise  convolution  dan pointwise convolution((Hendriyana & Yazid Hilman Maulana, 2020).
Gambar 3 Arsitektur MobileNet Dalam implementasi metode MobileNet, terdapat beberapa tahapan yang dilakukan :
a) Mengubah ukuran citra.
Ukuran citra yang dibutuhkan pada implementasi metode MobilNet adalah 224x224px dengan  batch size 32.
b) Memasuki proses training dan validasi Proses  training  dan  validasi  di  lakukan  dengan 10 epoch
c) Menampilkan grafik hasil training Grafik  hasil  training  menampilkan  hasil  dari akurasi
d) Memasuki proses testing Menunjukan nilai akurasi dari proses testing

## B. Klasifikasi Dengan Metode NasNet Mobile
Nasnet  merupakan    arsitektur  CNN  scalable (dibangun  oleh  pencarian  arsitektur  saraf)  yang terdiri  dari  blok  bangunan  dasar  (sel)  yang dioptimalkan menggunakan
pembelajaran penguatan(Saxen et al., 2019)
Sumber: (Hill et al., 2020) Gambar 4 Arsitektur NasNet Mobile
Dalam implementasi metode MobileNet, terdapat beberapa tahapan yang dilakukan :
a) Mengubah ukuran citra.
Ukuran citra yang dibutuhkan pada
implementasi metode MobilNet adalah
224x224px dengan  batch size 32.
b) Memasuki proses training dan validasi Proses  training  dan  validasi  di  lakukan  dengan 10 epoch
c) Menampilkan grafik hasil training Grafik  hasil  training  menampilkan  hasil  dari akurasi
d) Memasuki proses testing

## Menunjukan nilai akurasi dari proses testing

## 4. Komparasi Hasil
Pada  tahap  ini,  hasil  akurasi  dari  kedua  metode yaitu  MobilNet  dan  NasNetMobile  akan  di komparasikan sehingga dapat diketahui metode yang menghasilkan nilai akurasi tertinggi diantara keduanya dalam klasifikasi penyakit daun teh.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  Pada  Penelitian  ini  di  bagi  menjadi  3 bagian  yaitu,  hasil  klasifikasi  dengan  metode MobileNet,  Hasil  Klasifikasi  dengan  metode  NasNet Mobile  dan  Hasil  komparasi  dari  kedua  metode tersebut.
1. Hasil Klasifikasi Dengan Metode MobileNet
Klasifikasi  dengan  metode  MobileNet  proses training  dan  validasi  dilakukan  dengan  menerapkan 10  epoch  dengan  step  per  epoch  110  step.  Hasil  dari proses  training  dan  validasi  dapat  di  lihat  pada gambar 5
(a)
(b)
Gambar 5 Grafik hasil training dan validasi metode MobilNet  (a) grafik loss (b) grafik akurasi
Dapat  dilihat  dari  gambar  5  grafik  hasil  umumnya mengalami  kenaikan  pada  setiap  epoch.  Untuk  data per epoch dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2 Hasil Per Epoch Epoch Loss Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 1 0.8705 0.6857 0.6515 0.7819 2 0.3641 0.8878 0.3456 0.8918 3 0.2405 0.9344 0.3030 0.9089 4 0.1683 0.9656 0.2851 0.9020 5 0.1279 0.9756 0.2763 0.9123 6 0.1014 0.9864 0.2402 0.9259 7 0.0803 0.9906 0.2757 0.9097 8 0.0637 0.9952 0.2380 0.9242 9 0.0516 0.9969 0.2244 0.9284 10 0.0465 0.9963 0.2237 0.9267
Setelah tahap training, kemudian dilakukan tahap testing yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 95 %.
Melihat dari hasil akurasi pada tahap testing yang berarti  masih  ada  kesalahan  klasifikasi  kurang  lebih 0.5%,  untuk  hasil  klasifikasi  dapat  dilihat  pada gambar 6
Gambar 6 Hasil klasifikasi dengan metode MobilNet
Terlihat pada gambar 6 ada kesalahan klasifikasi, kesalahan  tersebut  terdapat  pada  klasifikasi  healthy terbaca sebagai  brown blight.
Pada  Gambar  7  dapat  di  lihat  hasil  confusion matrix  pada  klasifikasi  penyakit  daun  teh  dengan metode MobileNet.
Gambar 7 Confusion matrix metode MobileNet.

## 2. Hasil Klasifikasi Dengan Metode NasNet Mobile
Klasifikasi dengan metode NasNet Mobile proses training  dan  validasi  dilakukan  dengan  menerapkan 10  epoch  dengan  step  per  epoch  110  step.  Hasil  dari proses  training  dan  validasi  dapat  di  lihat  pada gambar 7
(a)
(b)
Gambar 8 Grafik hasil training dan validasi metode NasNet Mobile  (a) grafik loss (b) grafik akurasi
Dapat  dilihat  dari  gambar  6  grafik  hasil  umumnya mengalami  kenaikan  pada  setiap  epoch.  Untuk  data per epoch dapat dilihat pada tabel 3
Tabel 3 Hasil Per Epoch Epoch Loss Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 1 1.0323 0.6431 0.7137 0.7624 2 0.5707 0.8065 0.4976 0.8356 3 0.4096 0.8784 0.438 0.8595
4 0.3216 0.9111 0.4846 0.8458 5 0.2683 0.9369 0.4083 0.8612 6 0.2221 0.9548 0.4057 0.8629 7 0.1801 0.9682 0.4522 0.845 8 0.1583 0.9727 0.4297 0.8654 9 0.1296 0.9821 0.3586 0.8799 10 0.1141 0.9849 0.3822 0.8671
Setelah tahap training, kemudian dilakukan tahap testing yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 88 %. Melihat  dari  hasil  akurasi  pada  tahap  testing  yang berarti  masih  ada  kesalahan  klasifikasi  sebesar  12%, untuk hasil klasifikasi dapat dilihat pada gambar 9
Gambar 9 Hasil klasifikasi dengan metode NasNet

## Mobile
Terlihat pada gambar 9 ada kesalahan klasifikasi, kesalahan  tersebut  terdapat  pada  klasifikasi  terbaca gray blight sebagai alga spot dan pada klasifikasi red spot terbaca helopeltis.
Pada  Gambar  10  dapat  di  lihat  hasil  confusion matrix  pada  klasifikasi  penyakit  daun  teh  dengan metode NasNet Mobile.
Gambar 7 Confusion matrix metode NasNet Mobile

## KESIMPULAN
Daun  teh  tidak  semuanya  bisa  dipanen dengan  baik,  karena  ada  beberapa  penyakit  daun yang  dapat  menyerang  pertumbuhan  daun  teh  itu sendiri.  Penelitian  dilakukan  guna  peningkatan kualitas  daun  teh  yaitu  melakukan  klasifikasi
terhadap  penyakit  dari  daun  teh  itu  sendiri.  Dataset yang digunakan pada penelitian ini yaitu terdiri dari beberapa  jenis  penyakit  daun  teh  yaitu  algal  spot, brown  blight,  gray  blight,  helopeltis,  red  spot  dan juga  healthy  atau  daun  teh  yang  sehat.  Sedangkan untuk  metodenya,    peneliti  akan  mengkomparasi metode  MobilNet  dan  Nasnet  Mobile  pada klasifikasi penyakit daun teh tersebut Dari hasil Komparasi antara metode MobilNet  dan  NasNet  Mobile  dalam  klasifikasi penyakit  daun  teh,  NasNet  Mobile  mendapatkan hasil  akurasi  sebesar  88%  sedangkan  MobileNet sebesar  95%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  MobileNet menghasilkan  kurasi  yang  lebih  tinggi  dalam klasifikasi penyakit daun teh.

## REFERENSI
Auliasari,  R.  N.,  Novamizanti,  L.,  &  Ibrahim,  N.
(2020).  Identifikasi  Kematangan  Daun  Teh Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (HSI)  dan  Hue  Saturation  Value  (HSV).
JUITA: Jurnal Informatika , 8 (2), 217. https://doi.org/10.30595/juita.v8i2.7387
Daun,  K.,  Seri,  T.  E.  H.,  Menggunakan,  G.  M.  B.,
Network,  C.  N.,  Leaves,  T.  E.  A.,  Series,  G. M.  B.,  Using,  C.,  &  Network,  C.  N.  (2020). Tea  Leaves  Gmb  Series  Clasiffication  Using Convolutional Neural Network . 3 (2), 0–5.
Dewi,  I.  A.  (2019).  Deteksi  Manusia  menggunakan Pre-Trained  MobileNet  untuk  Segmentasi Citra  Menentukan  Bentuk  Tubuh. MIND
Journal , 1 (2), 65–79. https://doi.org/10.26760/mindjournal.v4i1.65-
79
Effendi,  M.,  Fitriyah,  F.,  &  Effendi,  U.  (2017).
Identifikasi Jenis dan Mutu Teh Menggunakan Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Metode
Jaringan  Syaraf  Tiruan. Jurnal  Teknotan , 11 (2), 67. https://doi.org/10.24198/jt.vol11n2.7 Hendriyana,  H.,  &  Yazid  Hilman  Maulana.  (2020). Identification  of  Types  of  Wood  using Convolutional Neural Network with Mobilenet
Architecture. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem
Dan  Teknologi  Informasi) , 4 (1),  70–76.
https://doi.org/10.29207/resti.v4i1.1445
Hill,  P.  R.,  Kumar,  A.,  Temimi,  M.,  &  Bull,  D.  R. (2020).  HABNet:  Machine  Learning,  Remote Sensing-Based  Detection  of  Harmful  Algal Blooms. IEEE  Journal  of  Selected  Topics  in
Applied  Earth  Observations  and  Remote Sensing , 13 , 3229–3239. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.300144 5
Ibrahim, N. U. R., Lestary, G. A. Y. U., & Hanafi, F.
S.  (2022).  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan
Pucuk  Daun  Teh  menggunakan  Metode Convolutional Neural Network. Jurnal Energi Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi  &  Teknik Elektronika. , 10 (1), 162–176.
Kusumadewa,  C.  C.,  &  Supatman,  S.  (2018). Identifikasi  Citra  Daun  Teh  Menggunakan Metode  Histogram  untuk  Deteksi  Dini
Serangan  Awal  Hama  Empoasca. JMAI
(Jurnal  Multimedia  &  Artificial  Intelligence) , 2 (1),
27–36. https://doi.org/10.26486/jmai.v2i1.71 Ramdan,  A.,  Zilvan,  V.,  Suryawati,  E.,  Pardede,  H. F.,  &  Rahadi,  V.  P.  (2020).  Tea  clone classification  using  deep  CNN  with  residual and  densely  connections. Jurnal  Teknologi
Dan Sistem Komputer , 8 (4),  289–296. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2020.13768 SAIKAT  DATTA.  (2022). Tea_Leaf_Disease . https://www.kaggle.com/datasets/saikatdatta19
94/tea-leaf-disease
Saxen,  F.,  Werner,  P.,  Handrich,  S.,  Othman,  E., Dinges,  L.,  &  Al-Hamadi,  A.  (2019).  Face attribute  detection  with  mobilenetv2  and nasnet-mobile. International  Symposium  on Image  and  Signal  Processing  and  Analysis, ISPA , 2019 - September (September),  176–180. https://doi.org/10.1109/ISPA.2019.8868585