## PENGARUH ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN TOMAT (EFFECT OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ARCHITECTURE FOR TOMATO LEAF DISEASE CLASSIFICATION)
Rizky Arya Kurniawan 1) , Andi Sunyoto 2) , dan Asro Nasiri 3)
1, 2,3) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Yogyakarta, Indonesia e-mail: rizky.1281@students.amikom.ac.id 1) , andi@amikom.ac.id 2) , asro@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Penyakit tanaman menjadi salah satu factor yang krusial dalam keberlangsungan hidup tanaman. Pada tanaman tomat  juga  dibutuhkan  identifikasi  awal  untuk  dapat  menangani  masalah  penyakit.  Salah  satu  organ  tanaman tomat yang biasa diserang penyakit adalah daun. Dengan melakukan identifikasi sejak dini maka dapat mencegah terjadinya gagal panen. Tentu dengan adanya system yang terlatih dapat mengurangi biaya seorang petani dalam menangani penyakit tanpa bantuan ahli. Pada penelitian ini akan dilakukan uji kemampuan arsitektur CNN untuk mengklasifikasi  citra  penyakit  daun  tomat.  Dataset  yang  digunakan    berjumlah  4079  data  citra  yang  terbagi menjadi 3 kelas penyakit. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan arsitektur InceptionV3 mendapatkan hasil terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 99,67%, ResNet50 memiliki akurasi 97,36% dan MobileNet 85,81%.
Kata Kunci : Convolutional Neural Network, Klasifikasi, Penyakit Daun Tomat

## ABSTRACT
Plant disease is one of the crucial factors in plant survival. Tomato plants also need early help to be able to deal with disease problems. One of the organs of the tomato plant that is commonly attacked by diseases is the leaves. By providing assistance early on, it can prevent crop failure. Of course, having a trained system can reduce the cost of a farmer in dealing with diseases without expert assistance. In this research, we will test the ability of the CNN architecture to classify tomato leaf disease images. The dataset used is 4079 image data which are divided into 3 disease classes. From the results of experiments that have been carried out the InceptionV3 architecture gets the best results with an accuracy rate of 99,67%, ResNet50 has 97,36% accuracy and MobileNet 85,81%.
Keywords : Convolutional Neural Network, Classification, Tomato Leaf Disease.

## I. P ENDAHULUAN
anaman  tomat  merupakan  sayuran  yang paling  umum  dijumpai  di  Indonesia.  Tomat memiliki kandungan antioksidan yaitu vitamin E, vitamin C dan beta-carotene . Pada saat terjadi  perubahan  iklim  sering  muncul  berbagai penyakit  pada  daun  tomat.  Identifikasi  penyakit pada  daun  tomat  sangat  penting  dilakukan  untuk mencegah  kerugian  yang  besar  pada  hasil  dan kuantitas  produk  pertanian  [1].  Mengidentifikasi pen-yakit  tanaman  dengan  cara  manual  akan menggunakan  waktu  yang  lama  dan  tenaga  ahli yang mahal [2].
Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Penelitian  yang pernah dilakukan menggunakan algoritma Support Vector  Machine (SVM)  berhasil  mendapatkan akurasi  sebesar  80%  [3].  Peneliti  lain  juga melakukan ujicoba dengan menggunakan algoritma KNN mendapatkan akurasi sebesar 78%
[4], PNN 91,88% [4], Random Forest 95% [5] dan Decision Tree 78% [6].
Teknologi artificial intelligence berkembang  sangat  pesat,  sehingga  pengenalan objek  dapat  dilakukan  oleh computer  vision dan deep  learning .  Salah  satu  metode  yang  sering digunakan  adalah convolutional  neural  network (CNN).  CNN  merupakan neural  network yang dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  data  citra  [7]. CNN juga memiliki beberapa arsitektur yang dapat membantu proses komputasi menjadi lebih efisien. Beberapa penelitian yang menggunakan arsitektur CNN  dengan  mengidentifikasi  10  kelas  penyakit daun  tomat  dengan  jumlah  18.159  gambar. Didapatkan  hasil  arsitektur  ResNet50  sebesar 57,31%,  VGG16  sebesar  86,19%,  inceptionV3 sebesar 94,22%, DenseNet121 sebesar 94.42% dan MobileNetV2 sebesar 98.59% [8]. Dari penelitian tersebut masih terdapat beberapa langkah yang bisa dioptimalkan  seperti  menggunakan optimizer Adamax. Beberapa  tahun  terakhir  juga  telah
T
dikembangkan  dan  dioptimalkan  arsitektur  CNN baru.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  evaluasi kinerja dari masing-masing arsitektur CNN untuk klasifikasi penyakit daun tomat.
Berdasarkan  uraian  diatas,  peneliti  akan melakukan  sebuah  penelitian  yang  difokuskan pada klasifikasi 3 (tiga) jenis penyakit daun tomat yaitu bacterial  spot,  early  blight dan leaf  mold . Algoritma  yang  digunakan  adalah  CNN  dengan arsitektur InceptionV3, ResNet50 dan MobileNet. Dengan  membandingkan  3  arsitektur  CNN,  akan dilakukan  evaluasi  kinerja  untuk  mendapatkan akurasi  terbaik  dalam  mengenali  penyakit  daun tomat.

## II. STUDI PUSTAKA
Beberapa penelitian terdahulu yang menjadi  referensi  dan  literature  review  untuk penelitian ini adalah:
Penelitian yang dilakukan oleh Gehlot dkk dengan  judul  “ Analysis  of  Different  CNN Architectures
For Tomato Leaf Disease
Classification ”  mengenai  klasifikasi  10  kelas penyakit  daun  tomat  menggunakan  metode  CNN. Pada  penelitian  ini  mengusulkan  model    CNN dengan  arsitektur  Vgg-16,  GoogleNet,  DenseNet- 121,  dan ResNet-101. Dari hasil percobaan yang dilakukan didapatkan hasil akurasi sebesar 99,68% pada arsitektur ResNet-101, 99,69 pada arsitektur DenseNet-121,  97,85%  pada  arsitektur  AlexNet, 99,19% pada arsitektur VGG-16 dan 98,52% pada arstitektur GoogleNet [9].
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh Chrisno  R.  Kotta  dkk  melakukan  klasifikasi  10 kelas  penyakit  daun  tomat  menggunakan  metode CNN. Image  processing yang  dilakukan  adalah mengkonversi citra menjadi 64x64 pixel. Hasil dari percobaan  yang  dilakukan  mendapatkan  hasil akurasi sebesar 94 % dan tingkat kesalahan sebesar 6%.  Kemudian  hasil  percobaan  dikonversi  ke TensorFlow  Lite model  lalu  dibuatkan  aplikasi untuk  percobaan.  Setelah  digunakan  aplikasi tersebut memiliki akurasi sebesar 80% [10].
Peneliti lain mencoba menggunakan metode SVM seperti yang dilakukan oleh Debasish dkk.  Dataset  yang  digunakan  adalah  data  daun tomat sehat dan data daun yang terkena penyakit. Terdapat 8 kelas citra daun tomat. Jumlah dataset yang  digunakan  adalah  14000  citra. Image processing yang  dulakukan  adalah  mengubah ukuran  gambar  dari  256x256  pixel  menjadi 128x128  pixel.Pada  penelitian  ini  menggunakan feature extraction yai-tu contour images .
Percobaan  tersebut  menghasilkan  akurasi  87,6% [11].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gaurav Langar  dkk  dengan  judul “Tomato  Leaf  Disease Detection  Using  Artificial  Intelligence  and Machine Learning” menggunakan 4 kelas penyakit daun tomat dengan jumlah data citra 520 gambar. Peneliti menggunakan CNN-based untuk melakukan  klasifikasi. Image  pre-processing menggunakan image  enhancement , RGB  to  Lab conversion,  filtering dan  lainnya.  Dari  hasil percobaan  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  95% [12].

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan dataset publik plant disease yang diunduh melalui situs  Kaggle.  Tahap  pertama  dilakukan pre- processing dan  augmentasi  data  .  Kemudian dilakukan data  training menggunakan  CNN  dan berbagai arsitekturnya. Alur Metodologi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian

## A. Dataset
Dataset yang digunakan oleh peneliti adlah dataset  penyakit  daun  tomat.  Dataset  memiliki 4079  gambar  penyakit  daun  tomat  terdiri  dari  3 kelas  penyakit  diantaranya bacterial  spot,  early blight dan leaf mold. Dataset dapat diakses melalui situs https://www.kaggle.com/datasets/emmarex/plantdiseas e .  Beberapa  contoh  gambar  data  penyakit  yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Citra Penyakit Daun Tomat (a) Bacterial Spot (b) Early Blight (c) Leaf Mold

## B. Pre-processing dan Augmentasi Data
Preprocessing  data  dilakukan  dengan melakukan  perubahan  ukuran  citra  pada  dataset yang  semula  256  x  256  pixel  menjadi  224  x  224 pixel.  Kemudian citra dirotasi dan digeser secara random lalu diberi tambahan background . Dengan menggunakan  fungsi numpy  squeeze maka  dapat menghapus  entri  satu  dimensi  dari  bentuk array . Kemudian  akan  dikembalikan  dengan  data  yang sama namun dengan dimensi yang berbeda. Hasil dari squeeze image dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Preprocessing
Setelah  proses pre-processing dilakukan augmentasi  data.  Jumlah  data  akan  disamakan menjadi  1000  gambar.  Kemudian  akan  dibagi untuk data training , validation dan testing. Berikut adalah rincian dari dataset yang akan digunakan.
Tabel 1. Detail Dataset Penyakit Daun Tomat.
Nama Penyakit Citra Asli Training Validation Testing Bacterial Spot 2127 2420 302 303 Early Blight 1000 2420 302 303 Leaf Mold 952 2420 302 303

## C. Arsitektur CNN
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa arsitektur CNN. Arsitektur yang digunakan adalah InceptionV3,  ResNet50  dan  MobileNet.  Berikut penjelasan secara singkat mengenai arsitektur yang digunakan.
InceptionV3 adalah model pengenalan citra yang dikembangkan oleh Google. Model inception menggunakan beberapa filter pada layer convolutional .  Hasil  dari  beberapa  filter  tersebut dijadikan satu menggunakan Concat Channel [13]. Arsitektur  ini  dibuat  untuk  memenuhi ImageNet Large  Scale  Visual  Recognition  Challenge (ILSVRC).  Kompetisi  ini  mengharuskan  model untuk dapat mengklasifikasikan gambar ke dalam salah  satu  dari  1000  kategori,  termasuk  hewan, objek  dan  pemandangan.  InceptionV3  berhasil mendapatkan hasil akurasi sebesar 78,1%.
ResNet50  adalah  arsitektur  CNN  yang digunakan untuk klasifikasi citra, deteksi objek dan
segmentasi. Pertama kali dikenalkan oleh Microsoft  Research pada  tahun  2015.  ResNet50 terdiri  dari  50  lapisan  konvolusional  dengan koneksi shortcut yang  melewati  beberapa  lapisan dalam jaringan [14]. Arsitektur ini memungkinkan jaringan  mempelajari  lebih  banyak  fitur  dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat sekaligus mengurangi jumlah parameter yang perlu dioptimalkan.
MobileNet merupakan salah satu arsitektur yang dapat digunakan untuk proses komputasi data yang berlebih. MobileNet memiliki daya komputasi yang sedikit untuk menjalankan transfer learning.  MobileNet  dirancang  agar  ringan  dan efisien,  membuatnya  ideal  untuk  digunakan  pada perangkat  seluler  dengan  daya  komputasi  dan memori  terbatas.  Arsitektur  tersebut  terbagi menjadi  2  jenis convolution yaitu depthwise convolution dan pointwise convolution [15].

## D. Evaluasi Model
Untuk mengetahui kinerja dari model yang digunakan  maka  perlu  dilakukan  evaluasi  model. Confusion matrix dapat digunakan untuk menguji nilai accuracy, precision, recall dan f1-score dari arsitektur  yang  diujikan.  Contoh  dari confusion matrix multi class dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix Multi Class.
Prediction Class Class 1 Class 2 … Class n Actual Class Class 1 X 11 X 12 … X 1n Class 2 X 21 X 22 … X 2n … … … … … Class n X n1 X n2 … X nn
Dapat dilihat pada tabel 2, akan menghasilkan  jumlah true  positive (TTP)  untuk semua  kelas, true  negative (TTN), false  positive (TFP) dan false negative (TFN) untuk setiap kelas i  yang  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan (1), (2), (3) dan (4) [16].
∑ 1 (1) ∑ 1 ∑ (2)
∑ (3)
∑ (4)
Setalah mengetahui hasil TPP, TTN, TFP dan TFN, maka  dapat  dilakukan  perhitungan accuracy (A), Precision (P), recall (R), f-measure score (F) dari
setiap kelas i dapat dihitungan dengan persamaan (5), (6), (7) dan (8) [16].
!"#$  % & $ #'( (5)
( )  * ( (6)
+ (
)  * ( (7)
, ( - ( ) - (8)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  kami  menjelaskan  hasil eksperimen  dengan  melakukan  data training dan data validation menggunakan  arsitektur  CNN
InceptionV3,
ResNet50
dan
MobileNet.
Eksperimen  ini  bertujuan  untuk  mengetahui accuracy , loss ,  dan  waktu  komputasi  yang dibutuhkan dari masing-masing model arsitektur.
Eksperimen ini dilakukan dengan menggunakan  50  epoch  pelatihan.  Hasil  akurasi, loss,  dan  waktu  komputasi training dari  masing- masing arsitektur CNN dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3.Akurasi dan Waktu Komputasi
Arsitektur CNN Train Acc(%) Val Acc(%) Train Loss Val Loss Time (Second) InceptionV3 99,95 99,00 0,3890 0,4054 19,67 ResNet50 99,91 98,01 0,5260 0,5481 27,64 MobileNet 96,61 88,41 0,6800 0,8828 13,53
Dari  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan, arsitektur  InceptionV3  mendapatkan  hasil  akurasi terbaik  dari  semua  arsitektur  CNN  yang  diuji dengan  nilai  akurasi  sebesar  99,95%.  Kemudian arsitektur  selanjutnya  adalah  ResNet50  dengan akurasu sebesar 99,51% dan arsitektur MobileNet dengan  akurasi  96,61%.  Meskipun  mendapatkan tingkat akurasi yang terbaik, arsitektur InceptionV3  bukanlah  arsitektur  yang  waktu komputasinya  paling  cepat.  Waktu  komputasi tercepat  yaitu  MobileNet  dengan  waktu  13,53 detik.  Kemudian  arsitektur  InceptionV3  dengan waktu 19,67 detik dan terakhir arsitektur ResNet50 dengan waktu 27,64 detik.
Training  loss pada  tiap  arsitektur  juga berbeda.  Arsitektur  yang  memiliki training  loss paling  rendah  yaitu  InceptionV3  dengan  nilai 0,3890.  Kemudian  arsitektur  selanjutnya  adalah ResNet50  dengan  nilai  0,5260  dan  terakhir
MobileNet  dengan  nilai  0,6800.  Grafik accuracy dan loss dalam  proses training dapat  dilihat  pada gambar 3-5.
Gambar 4. Accuracy dan loss training InceptionV3
Gambar 5. Accuracy dan loss training ResNet50
Gambar 6. Accuracy dan loss training MobileNet
Tabel  4  menampilkan  hasil  dari  evaluasi matrix antara  model  yang  dilatih  dan  data pengujian.  Hasil  dari  percobaan  yang  dilakukan, Inception V3 mendapatkan hasil terbaik dari semua arsitektur  yang  diuji  dengan  akurasi  100%. Kemudian  arsitektur  dengan  peringkat  kedua adalah  ResNet50  dengan  akurasi  98,45%  dan terakhir  arsitektur  MobileNet  dengan  akurasi 97,85%.

## Tabel 4.Evaluasi Model dengan data Testing
Arsitektur CNN Test Acc(%) Precision (%) Recall (%) F1-score (%) InceptionV3 99,67 99,67 99,50 99,55 ResNet50 97,36 97,50 97,36 97,45 MobileNet 85,81 85,95 86,00 85,85
Gambar  7  adalah  hasil  dari confusion matrix arsitektur Inception V3. Dari 303 data yang diuji, terdapat 1 data yang salah dalam melakukan klasifikasi. Terjadi kesalahan pada 1 data kelas leaf
mold .    Nilai accuracy,  precision,  recall dan F1- score dapat dilihat pada tabel 4.
Gambar  8  adalah  hasil  dari confusion matrix arsitektur  ResNet50.  Dari  303  data  yang diuji, terdapat 8 data yang salah dalam melakukan klasifikasi.  Terjadi  kesalahan  pada  2  data  kelas bacterial spot , 4 data pada kelas early blight dan 2 data  pada  kelas leaf  mold .  Nilai accuracy, precision,  recall dan F1-score dapat  dilihat  pada tabel 4.
Gambar  9  adalah  hasil  dari confusion matrix arsitektur  MobileNet.  Dari  303  data  yang diuji, terdapat 43 data yang salah dalam melakukan klasifikasi.  Terjadi  kesalahan  pada  9  data  kelas bacterial spot , 25 data pada kelas early blight dan 9  data  pada  kelas leaf  mold .  Nilai accuracy, precision,  recall dan F1-score dapat  dilihat  pada tabel 4.
Gambar 7. Hasil Confusion Matrix InceptionV3
Gambar 8. Hasil Confusion Matrix ResNet50
Gambar 9. Hasil Confusion Matrix MobileNet Selanjutnya setelah dilakukan
perbandingan  hasil  eksperimen  ini  dengan beberapa penelitian/penelitian sebelumnya. Dengan  menggunakan  arsitektur  CNN,  kinerja terbaik  dapat  diperoleh  dari  percobaan  ini  untuk mengklasifikasikan penyakit pada daun tomat.

## V. K ESIMPULAN
Setelah dilakukan pengujian pada masing- masing  arsitektur  CNN,  arsitektur  yang  memiliki akurasi  terbaik  adalah  arsitektur  InceptionV3 dengan  akurasi  99,67%.  Kemudian  peringkat  se- lanjutnya  adalah  arsitektur  ResNet50  dengan akurasi 97,36% dan terakhir arsitektur MobileNet dengan  akurasi  85,81%.  Hasil  menunjukkan  bah- wa  model  CNN  konvensional  perlu  digabungkan dengan  arsitektur  yang  sudah  diuji  untuk  dapat menghasilkan  akurasi  yang  maksimal.  Penelitian selanjutnya  harus  mengembangkan  model  CNN supaya  mendapatkan  waktu  pelatihan  dan  akurasi yang  lebih  baik.  Perlu  juga  untuk  menambahkan kelas penyakit dan jumlah data citra penyakit pada daun tomat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Karthik, M. Hariharan, S. Anand, P. Mathikshara, A. Johnson, and R. Menaka, “Attention embedded residual CNN for disease detection in tomato leaves,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 86, p. 105933,
2020, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105933.
[2] A. Darwish, D. Ezzat, and A. E. Hassanien, “An optimized model based on convolutional neural networks and orthogonal learning particle swarm optimization algorithm for plant diseases diagnosis,” Swarm Evol. Comput. , vol. 52, p. 100616, 2020, doi:
10.1016/j.swevo.2019.100616.
[3] J. Trivedi, Y. Shamnani, and R. Gajjar, “Plant Leaf Disease Detection Using Machine Learning,” Commun. Comput. Inf. Sci. , vol. 1214 CCIS, no. September, pp. 267–276, 2020, doi: 10.1007/978- 981-15-7219-7_23.
[4] Balakrishna K. and M. Rao, “Tomato Plant Leaves Disease Classification Using KNN and PNN,” Int. J. Comput. Vis. Image Process. , vol. 9, no. 1, pp. 51– 63, 2019, doi: 10.4018/ijcvip.2019010104.
[5] M. Govardhan and M. B. Veena, “Diagnosis of
Tomato Plant Diseases using Random Forest,” 2019 Glob. Conf. Adv. Technol. GCAT 2019 , pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/GCAT47503.2019.8978431.
[6] H. Sabrol and S. Kumar, “Intensity based feature extraction for tomato plant disease recognition by classification using decision tree,” Int. J. Comput.
Sci. Inf. Secur. , vol. 14, no. 9, pp. 622–626, 2016.
[7] D. Hubel and T. Wiesel, “Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat’s visual cortex,” J. Physiol. , vol. 195, no. 1,
pp. 215–243, 1968.
[8] J. Thomkaew and S. Intakosum, “Improvement
Classification Approach in Tomato Leaf Disease using Modified Visual Geometry Group (VGG)-
InceptionV3,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol.
13, no. 12, pp. 362–370, 2022, doi:
10.14569/IJACSA.2022.0131244.
[9] M. Gehlot and M. L. Saini, “Analysis of Different CNN Architectures for Tomato Leaf Disease
Classification,” 2020 5th IEEE Int. Conf. Recent
Adv. Innov. Eng. ICRAIE 2020 - Proceeding , vol. 2020, 2020, doi:
10.1109/ICRAIE51050.2020.9358279.
[10] C. R. Kotta, D. Paseru, M. Sumampouw, T.
Informatika, U. Katolik De La Salle Manado, and K. I. Kombos Manado -, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network untuk Mendeteksi Penyakit pada Citra Daun Tomat,” Jurnal_Pekommas_Vol._7_No , vol. 2, pp. 123–132, 2022.
[11] D. Das, M. Singh, S. S. Mohanty, and S. Chakravarty, “Leaf Disease Detection using Support
Vector Machine,” Proc. 2020 IEEE Int. Conf. Commun. Signal Process. ICCSP 2020 , pp. 1036– 1040, 2020, doi:
10.1109/ICCSP48568.2020.9182128.
[12] G. Langar, P. Jain, N. Panchal, and C. Science, “and Engineering Trends Tomato Leaf Disease Detection Using Artificial,” vol. 5, no. 7, pp. 1–5, 2020.
[13] C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna, “Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , vol. 2016- Decem, pp. 2818–2826, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.308.
[14] V. Sangeetha and K. J. R. Prasad, “Deep Residual
Learning for Image Recognition,” Indian J. Chem. - Sect. B Org. Med. Chem. , vol. 45, no. 8, pp. 1951– 1954, 2016, doi: 10.1002/chin.200650130.
[15] A. Fuadi and A. Suharso, “Perbandingan Arsitektur Mobilenet Dan Nasnetmobile Untuk Klasifikasi
Penyakit Pada Citra Daun Kentang,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no.
3, pp. 701–710, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i3.3026.
[16] P. Machart and L. Ralaivola, “Confusion Matrix Stability Bounds for Multiclass Classification,”
2012, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/1202.6221.