Luban Abdi Susanto — Pemilihan Hyperparameter Pada AlexNet CNN Untuk Klafikasi Citra Penyakit Kedelai

## Luban Abdi Susanto
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember Jl. Karimata No.49, Jember, Jawa Timur e-mail: lubanabdi9@gmail.com 1)
(Naskah masuk : 12 April 2023 Diterima untuk diterbitkan : 16 Oktober 2023)

## ABSTRAK
Kedelai merupakan makanan yang populer. Estimasi hasil di Indonesia berkisar antara 1,2 dan 1,5 ton per hektar, masih jauh di bawah potensi hasil sebesar 2 hingga 2,5 ton per hektar. Gangguan penyakit pada tanaman kedelai merupakan  salah  satu  penyebab  rendahnya  hasil,  sehingga  petani  harus  mengenal  penyakit  yang  menyerang kedelai  agar  dapat  memilih  jenis  penyakit  dan  tindakan  pengobatan  yang  tepat.  Proses  laboratorium pendampingan  penyakit  masih  belum  efisien  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama. Computer  vision dan pembelajaran mendalam sekarang dapat digunakan untuk mengenali informasi prediktif pada objek, meskipun objek diposisikan di mana pun objek tersebut dimasukkan. Convolutional Neural Network (CNN) adalah teknik pembelajaran mendalam yang paling sering digunakan saat ini. Penelitian ini menggunakan arsitektur CNN yakni AlexNet dengan hyperparameter tuning untuk mengklasifikasikan citra penyakit kedelai. Hyperparameter tuning sangat berpengaruh terhadap performa model. Dataset yang digunakan berjumlah 1.500 citra penyakit pada daun kedelai,  terdiri  dari  3  kelas  yakni caterpillar , diabrotica  speciosa ,  dan healthy . Hyperparameter  tuning pada AlexNet CNN dengan ukuran bacth size 12, dropout 0.2, optimizer Adam menghasilkan hasil terbaik dari segi nilai akurasi 84%, presisi 81,95%, recall 80,66%, serta f1-score 80,96% .
Kata Kunci: AlexNet, Convolutional Neural Network, Hyperparameter, Kedelai, Klasifikasi.

## ABSTRACT
Soybeans are a popular food. Yield estimates in Indonesia range between 1.2 and 1.5 tons per hectare, still far below the yield potential of 2 to 2.5 tons per hectare. Disease disorders in soybean plants is one of the causes of low yields, so farmers must be familiar with diseases that attack soybeans so they can choose the type of disease and appropriate treatment measures. The laboratory process for disease assistance is still inefficient, so it takes a long time. Computer vision and deep learning can now be used to recognize predictive information on objects, even if the object states wherever it is entered. Convolutional Neural Networks (CNNs) are the most frequently used deep learning technique today. This study uses the CNN architecture, namely AlexNet with hyperparameter tuning to classify soybean disease images. Hyperparameter settings greatly affect the performance of the model. The dataset used amounted to 1,500 disease images on soybean leaves, consisting of 3 classes namely caterpillar, diabrotica speciosa, and healthy. Hyperparameter tuning on AlexNet CNN with batch size 12, dropout 0.2, Adam optimizer produces the best results in terms of accuracy values of 84%, precision of 81.95%, recall of 80.66%, and f1-score of 80.96%.
Keywords: AlexNet, Classification, Convolutional Neural Network, Hyperparameters, Soybean.

## PEMILIHAN HYPERPARAMETER PADA ALEXNET CNN UNTUK KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT KEDELAI

## I. P ENDAHULUAN
Mengingat pangan merupakan kebutuhan dasar manusia dan seluruh rakyat Indonesia berhak untuk terpenuhi kebutuhannya, tanaman pangan merupakan komoditas strategis dan penting. Salah satu bahan pangan  yang  sangat  vital  bagi  gizi  manusia  adalah  kedelai.  [1].  Menurut  (Glycine  Max),  kedelai merupakan bahan pangan yang populer karena selain sebagai sumber protein nabati yang paling sehat, juga merupakan bahan pangan yang murah dan terjangkau bagi sebagian besar masyarakat Indonesia [2]. Kedelai diolah menjadi berbagai produk makanan seperti tempe, tahu, tauco, kecap, susu, dan lain- lain,  dengan  permintaan  yang  terus  meningkat  dari  tahun  ke  tahun  sebanding  dengan  pertambahan jumlah  penduduk  [2].  Menanggapi  meningkatnya  permintaan  produk  pertanian  dalam  negeri  dan pembatasan produksi dalam negeri, pemerintah meningkatkan impor pertanian [1]. Indonesia saat ini merupakan salah satu importir kedelai terbesar di dunia. Setiap tahun rata-rata volume ekspor kedelai melebihi satu juta ton dari total rata-rata permintaan di atas dua juta ton [3]. Sekitar 88% dari jumlah tersebut digunakan sebagai bahan baku pembuatan tempe dan tahu, 10% untuk makanan olahan lainnya seperti industri tepung dan pati, dan 2% sisanya untuk biji-bijian. Kedelai paling sering diimpor dari Amerika Serikat, Kanada, Argentina, dan Brasil [2]. Hasil panen kedelai Indonesia sekitar 1,2 ton/ha, masih  jauh  di  bawah  potensi  hasil  2-2,5  ton/ha  [4].  Gangguan  penyakit  pada  tanaman  kedelai merupakan salah satu penyebab rendahnya hasil [5]. Di Indonesia terdapat lebih dari 20 jenis penyakit tanaman  yang  disebabkan  oleh  cendawan,  bakteri,  virus,  dan  mikoplasma.  Akibatnya,  petani  harus mengetahui penyakit yang menyerang kedelai untuk memilih jenis penyakit dan tindakan pengobatan yang tepat [4].
Secara  umum,  pemeriksaan  laboratorium,  pemeriksaan  visual,  dan  penilaian  gejala  merupakan metode yang efektif untuk mendiagnosis penyakit kedelai [6]. Dengan adanya penggunaan bahan kimia dan proses yang panjang, diagnosis penyakit di laboratorium masih belum efektif [7]. Persepsi orang terhadap  hal-hal  visual  berbeda-beda,  sehingga  identifikasi  visual  merupakan  proses  subjektif  yang masih dianggap rawan kesalahan [8]. Kedua cara tradisional ini bergantung pada keterlibatan seorang ahli untuk dapat mengenali penyakitnya [6].
Computer vision dan pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk mengenali objek menggunakan kemajuan teknologi saat ini, seperti yang terlihat dalam pendeteksian Covid-19 [9], klasifikasi citra lesi kulit serupa virus monkeypox [6] dan identifikasi jenis tumbuhan [10]. Metode Convolutional Neural Network adalah teknik pembelajaran mendalam yang paling sering digunakan saat ini [11]. Saat objek dimasuki,  CNN  memiliki  kemampuan  dasar  untuk  mengenali  informasi  prediktif  tentang  hal-hal tersebut, termasuk foto, teks, audio, dan video, terlepas dari lokasi objek tersebut [8].
Arsitektur  LeNet  CNN  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  [12]  pada  pendeteksian  penyakit tanaman  kedelai,  dengan  total  dataset  sebanyak  12.673  citra  yang  terbagi  dalam  4  kelas.  Hasil  dari penelitian  tersebut  menghasilkan  nilai  akurasi  yakni,  sebesar  99,21%.  Penelitian  selanjutnya  juga pernah dilakukan [13] mengenai klasifikasi penyakit daun kedelai menggunakan 3 arsitektur canggih berbasis buatan tangan ditambah 6 arsitektur CNN yang populer yakni, VGG19, GoogleNet, Dense121, XceptionNet, LeNet dan ResNet50, dari 9 arsitektur gabungan tersebut diberi nama “SoyNet”. Jumlah dataset yang digunakan sebanyak 17.240 citra berupa citra augmentasi yang terdiri dari 16 kelas. Hasil penelitian tersebut menghasilkan nilai akurasi 98,14%, precision 97%, recall 97%, serta F1- Score 97%.
Pada  tahun  2012,  kompetisi ImageNet  Large  Scale  Visual  Recognition  Challenge (ILSVRC), tantangan  klasifikasi  gambar  berskala  besar,  dimenangkan  oleh  arsitek  AlexNet  CNN  [14].  Dengan memanfaatkan ConvNet bersama dengan pendekatan regularisasi dropout , menggunakan ReLu sebagai fungsi  aktivasi,  dan  augmentasi  data,  AlexNet  telah  muncul  sebagai  pengembangan  baru  dalam pembelajaran mendalam. AlexNet dibuat untuk dapat mengkategorikan dengan 1.000 kategori berbeda [15]. Struktur AlexNet terdiri dari terdiri dari 5 covnvolution layer, 3 pooling layer, 2 dropout layer , dan 3 fully connected layer [16]. Penelitian terdahulu yang menggunakan AlexNet pernah dilakukan [16]  dengan  mengklasifikasikan  hama  daun  tanaman  kopi  berbasis  citra  dengan  jumlah  dataset sebanyak 300 citra, menghasilkan akurasi sebesar 81,6%. Serta identifikasi jenis tumbuhan berdasarkan citra daun dilakukan [17] dengan jumlah dataset sebanyak 2.000 citra, menghasilkan akurasi sebesar 90%. Arsitektur CNN bekerja cukup baik, tetapi dengan menyempurnakan hyperparameter , kinerja ini dapat lebih ditingkatkan untuk menghasilkan arsitektur yang lebih optimal. Untuk mengoptimalkan dan
meningkatkan performa arsitektur CNN dilakukan dengan penyesuaian hyperparameter . Nilai e poch , ukuran batch size , optimizer , learning rate , dan hyperparameter lainnya mungkin perlu disetel [8] .
Berdasarkan  deskripsi  latar  belakang,  pada  penelitian  [12]  dan  [13]  belum  pernah  dilakukan penelitian menggunakan arsitektur AlexNet CNN. Pada penelitian ini, arsitektur AlexNet CNN akan dilakukan  pengujian  dengan hyperparameter yang  telah  ditentukan  dengan  mengukur  nilai  akurasi, presisi, recall dan f1-score .  Pengujian hyperparameter yang dilakukan  bertujuan  untuk mengoptimalkan  arsitektur  yang  telah  dirancang  sebelumnya.  Sehingga,  penelitian  ini  mengusulkan pemilihan hyperparameter pada arsitektur AlexNet CNN untuk klasifikasi citra penyakit kedelai [18].

## II. METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini merupakan tahapan dari penerapan arsitektur AlexNet CNN yang dilakukan pada dataset citra  penyakit tanaman kedelai dengan tujuan untuk klasifikasi penyakit pada tanaman kedelai.  Dataset  yang  digunakan  bersifat public  dataset yang  didapat  dari  website  Kaggle.  Berikut adalah diagram alur desain sistem yang ditunjukkan pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Diagram Alur Desain Sistem

## A. Dataset
Citra penyakit tanaman kedelai yang diambil dari website Kaggle digunakan sebagai dataset untuk penelitian ini. Dataset yang digunakan berjumlah 1.500 citra yang terdiri dari 3 kelas yakni Caterpillar berjumlah 500 citra , Diabrotica Speciosa berjumlah 500 citra , dan Healthy berjumlah 500 citra . Dataset penelitian  dapat  diakses  pada  situs https://www.kaggle.com/datasets/shuvoalok98/soybean-disease- dataset .
B. Pre-Processing Data dan Augmentasi Data
Pada proses pre-processing data akan dilakukan pembagian data dan resize citra. Pembagian dataset dilakukan dengan perbandingan 8:1:1. Perbadingan 8 untuk data latih, 1 untuk data uji, dan 1 untuk data validasi.  Selanjutnya,  dilakukan  proses resize citra  untuk  menetapkan  seluruh  ukuran  resolusi  citra menjadi 227x227 piksel.
Augmentasi data yang dilakukan pada penelitian ini bersifat on the fly . Beberapa teknik augmentasi data yang dilakukan seperti pad & crop, rotate, horizontal flip, zoom dan vertical flip.

## C. Arsitektur AlexNet CNN
Arsitektur  AlexNet  CNN  adalah  model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yang  terdiri  dari  5 convolutional layer, 3 pooling layer, 2 dropout layer , dan 3 fully connected layer . Berikut merupakan penjelasan secara detail dari arsitektur AlexNet CNN yang ditunjukkan pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Arsitektur Alexnet CNN Layer Filter Size Kernel Size Stride Activation Input 1 227x227x3 - - - Convolution 1 96 55x55x96 11x11 4 ReLu Pooling 1 96 27x27x96 3x3 2 ReLu Convolution 2 256 27x27x256 5x5 1 ReLu Pooling 2 256 13x13x256 3x3 2 ReLu
Convolution 3 384 13x13x384 3x3 1 ReLu Convolution 4 384 13x13x384 3x3 1 ReLu Convolution 5 256 13x13x256 3x3 1 ReLu Pooling 3 256 6x6x256 3x3 2 ReLu Fully Connected 1 - 9216 - - ReLu Fully Connected 2 - 4096 - - ReLu Fully Connected 3 - 4096 - - ReLu Output - 1000 - - Softmax

## D. Hyperparameter Tuning
Performa algoritma pembelajaran mesin dapat ditingkatkan secara signifikan melalui penyesuaian hyperparameter [19].  Nilai hyperparameter tidak  dapat  ditentukan  dari  data  dan  kami  selalu menganggapnya  sebagai  nilai  yang  diberikan  saat  mendefinisikan  model,  dengan  kata  lain,  nilai hyperparameter harus  ditentukan  sebelum  model  dapat  ditentukan  proses  pembelajarannya  [20]. Hyperparameter adalah variabel yang mempengaruhi output dari sebuah model [21]. Pada penelitian ini, Hyperparameter  Tuning yang  dipilih  untuk  memberikan  parameter  terbaik  melalui  parameter perbandingan yang diusulkan. Hyperparameter Tuning diilustrasikan pada Tabel 2.2, sebagai berikut.
Tabel 2.2 Hyperparameter Tuning Parameter Nilai Perbandingan Dropout 0.2, 0.5 Batch Size 16, 32, 64 Optimizer Adam, Adamax, RMSProp, SGD

## E. Evaluasi Model
Pada penelitian ini, evaluasi model dari AlexNet CNN menggunakan confusion matrix . Pengertian c onfusion  matrix adalah  teknik  untuk  menilai  efektivitas  dari  hasil  proses  klasifikasi  [22].  Pada penilaian  menggunakan  c onfusion  matrix terdapat  beberapa  istilah  parameter  pengukuran  yang digunakan,  diantaranya True  Positive (TP) adalah proses  mengidentifikasi  data positif  dengan  benar [23], False Positive (FP) adalah proses mengidentifikasi data positif dengan salah [24], False Negative (FN) adalah proses mengidentifikasi data negatif dengan salah [25], dan True Negative (TN) adalah proses  mengidentifikasi  data  negatif  dengan  benaik  [6].  Berikut  adalah  persamaan  matematika  dari confusion matrix.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 𝑥 100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (3) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 100% (4)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengujian yang telah dilakukan akan dijelaskan pada bab ini. Penelitian ini memiliki 3 skenario pengujian dengan parameter yang berbeda, dan bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh hyperparameter tuning pada model AlexNet CNN yang telah dikembangkan. Berikut penjelasan dari beberapa skenario yang ditunjukkan pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Penjelasan berdasarkan Beberapa Skenario Skenario Penjelasan Skenario 1 Menggunakan parameter dari hasil hyperparameter tuning terbaik ke-1 Skenario 2 Menggunakan parameter dari hasil hyperparameter tuning terbaik ke-2 Skenario 3 Menggunakan parameter dari hasil hyperparameter tuning terbaik ke-3
Hyperparameter tuning yang tertera pada Tabel 3.1, akan dilakukan pelatihan terlebih dahulu dari beberapa parameter yang telah ditetapkan, dengan tujuan untuk mendapatkan hyperparameter tuning yang terbaik.  Setelah mendapatkan hyperparameter  tuning yang terbaik,  selanjutnya  akan  dilakukan pengambilan hyperparameter  tuning terbaik  sebanyak  3  sampel  yang  nantinya  akan  dilakukan pengujian  dan  evaluasi.  Pengujian  yang  akan  dilakukan  terbagi  3  skenario,  masing-masing  skenario menggunakan parameter yang termuat pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Hasil Hyperparameter Tuning Terbaik Skenario Batch Size Dropout Optimizer 1 64 0.5 Adamax 2 16 0.2 Adam 3 32 0.5 Adamax

## A. Pengujian Skenario 1
Pada pengujian skenario 1, arsitektur AlexNet CNN akan dilakukan pelatihan dengan menggunakan parameter  terbaik  dari  hasil hyperparameter  tuning sebelumnya.  Parameter  yang  digunakan  yakni batch_size =  64, dropout =  0.5,  dan optimizer =  Adamax.  Hasil  pengujian  skenario  1  termuat  pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Hasil Pengujian Skenario 1
Pada  skenario  1,  proses  pelatihan  model  menghasilkan  akurasi  78,67%  dalam  waktu  34  menit. Kemudian,  model  skenario  1  dilakukan  evaluasi  menggunakan confusion  matrix dengan  persamaan matematika (1), (2), (3), dan (4). Sehingga, didapatkan nilai recall 76,66%, presisi 77,50%, dan fi-score 76,84%. Berikut adalah visualisasi dari confusion matrix yang ditunjukkan pada Gambar 3.2.
75,50% 76,00% 76,50% 77,00% 77,50% 78,00% 78,50% 79,00% Akurasi Presisi Recall
F1-Score Skenario 1

## Gambar 3.2 Confusion Matrix Skenario 1
Gambar  3.2  menampilkan  evaluasi  model  dari  pengujian  menggunakan  skenario  1.  Data  yang diprediksi benar ditandai dengan warna biru, ungu, dan biru tua yang berjumlah 110 citra. Sedangkan, data yang diprediksi salah ditandai dengan warna biru muda, dan biru agak keputihan yang berjumlah 40 citra.

## B. Pengujian Skenario 2
Pada  pengujian  skenario  2,  arsitektur  AlexNet  CNN  akan  dilakukan  pelatihan  menggunakan parameter yang berbeda dari parameter skenario 1. Parameter yang digunakan sudah tertera pada Tabel 4., diantaranya batch_size = 16, dropout = 0.2, dan optimizer = Adam. Berikut adalah Chart 2., hasil pengujian dari skenario 2.
Gambar 3.3 Hasil Pengujian Skenario 2
Pada skenario 2, proses pelatihan model menghasilkan nilai akurasi 84,00% dalam waktu 31 menit. Kemudian,  model  skenario  2  dilakukan  evaluasi  menggunakan confusion  matrix dengan  persamaan matematika  (1),  (2),  (3),  dan  (4)..  Sehingga, didapatkan  nilai fi-score 80,96%.,  presisi  81,95%,  dan recall 80,66%. Berikut adalah visualisasi dari confusion matrix yang ditunjukkan pada Gambar 3.4.
72,00% 74,00% 76,00% 78,00% 80,00% 82,00% 84,00% 86,00% Akurasi Presisi Recall
F1-Score Skenario 2
Gambar 3.4 Confusion Matrix Skenario 2
Gambar  3.4  menampilkan  evaluasi  model  dari  pengujian  skenario  2.  Data  yang  diprediksi  benar ditandai  dengan  warna  biru,  ungu,  dan  biru  tua  yang  berjumlah  121  citra.  Sedangkan,  data  yang diprediksi salah ditandai dengan warna biru muda, dan biru agak keputihan yang berjumlah 29 citra.

## C. Pengujian Skenario 3
Pada  pengujian  skenario  3,  arsitektur  AlexNet  CNN  akan  dilakukan  pelatihan  menggunakan parameter yang berbeda dari parameter skenario 1 dan skenario 2. Parameter yang digunakan sudah tertera  pada  Tabel  4.,  diantaranya batch_size =  16, dropout =  0.2,  dan optimizer =  Adam.  Hasil pengujian skenario 1 termuat pada Gambar 3.5.
Gambar 3.5 Hasil Pengujian Skenario 3
Pada skenario 3, proses pelatihan model menghasilkan nilai akurasi 78,67% dalam waktu 33 menit. Kemudian,  model  skenario  3  dilakukan  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  dengan  persamaan matematika (1), (2), (3), dan (4). Sehingga, didapatkan nilai presisi 76,72%, recall 76,66%, dan fi-score 76,67%. Berikut adalah visualisasi dari confusion matrix yang ditunjukkan pada Gambar 3.6.
75,50% 76,00% 76,50% 77,00% 77,50% 78,00% 78,50% 79,00% Akurasi Presisi Recall
F1-Score Skenario 3
Gambar 3.6 Confusion Matrix Skenario 3
Gambar  3.6  menampilkan  evaluasi  model  dari  pengujian  skenario  3.  Data  yang  diprediksi  benar ditandai  dengan  warna  biru,  ungu,  dan  biru  tua  yang  berjumlah  115  citra.  Sedangkan,  data  yang diprediksi salah ditandai dengan warna biru muda, dan biru agak keputihan yang berjumlah 35 citra.

## D. Evaluasi Pengujian Skenario
Hasil pengujian untuk setiap skenario menunjukkan bahwa ada perubahan yang cukup signifikan dari penerapan hyperparameter tuning , dalam menentukan parameter terbaik untuk arsitektur AlexNet CNN.  Hasil  pengujian  tersebut  berupa  akurasi, recall,  f1-score ,  dan  presisi  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4.1

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengamatan  selama  perancangan,  pengujian,  dan  implementasi  bahwasanya penelitian  ini  melakukan  penerapan hyperparameter  tuning pada  arsitektur  AlexNet  CNN  untuk klasifikasi citra penyakit kedelai. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan hyperparameter optimal  yang  bekerja  dengan  baik  pada  model  AlexNet  CNN.  Evaluasi  model  pada  penelitian  ini menggunakan confusion  matrix dengan  menghitung  nilai  akurasi,  presisi, recall ,  dan f1-score .  Pada penelitian ini melakukan 3 kali skenario pengujian dengan tujuan untuk membandingkan hasil terbaik hyperparameter tuning dari 3 skenario, sehingga didapatkan hasil terbaik pada skenario 2 dengan nilai akurasi 84,00%, presisi 81,95%, recall 80,66%, serta f1-score 80,96%. 72,00% 74,00% 76,00% 78,00% 80,00% 82,00% 84,00% 86,00% Akurasi Presisi Recall F1-Score
Perbandingan Hasil Pengujian
Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3

## D AFTAR P USTAKA
[1] T. Sundari and A. Taufiq, “Respons Tanaman Kedelai Terhadap Lingkungan Tumbuh,” Bul. Palawija , vol. 26, no. 23, pp. 13–26, 2012.
[2] N. Saleh, “Strategi Pengendalian Penyakit Tanaman Kedelai,” Bul. Palawija , vol. 0, no. 7–8, pp. 51–60, 2004.
[3] Nur  Lalily  Abidah,  “Klasifikasi  Hama  dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Jagung  Menggunakan Metode Random Forest Berdasarkan Repeated K-Fold Cross Validation,” 2022.
[4] Badan Pusat Statistik, “Impor Kedelai Menurut Negara Asal Utama, 2017-2021,” p. 2021, 2022.
[5] Z. Zhang, S. Khanal, A. Raudenbush, K. Tilmon, and C. Stewart, “Assessing the efficacy of machine  learning  techniques  to  characterize  soybean  defoliation  from  unmanned  aerial vehicles,” Comput. Electron. Agric. , vol. 193, 2022, doi: 10.1016/j.compag.2021.106682.
[6] L.  A.  Susanto,  A.  Nilogiri,  and  L.  Handayani,  “Klasifikasi  Citra  Lesi  Kulit  Serupa  Virus Monkeypox Menggunakan VGG-19 Convolutional Neural Network,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 1–9, 2023, doi: https://doi.org/10.32528/justindo.v8i1.168 Klasifikasi.
[7] W.  Setiawan,  “Perbandingan  Arsitektur  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi Fundus,” J. Simantec , vol. 7, no. 2, pp. 48–53, 2020, doi: 10.21107/simantec.v7i2.6551.
[8] A. Julianto, A. Sunyoto, D. Ferry, and W. Wibowo, “Optimasi Hyperparameter Convolutional Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Padi  (Optimization  of  Convolutional Neural Network Hyperparameters for Classification of Rice Plant Diseases),” TEKNIMEDIA , vol. 3, no. 2, pp. 98–105, 2022.
[9] J. Xiao, J. Wang, S. Cao, and B. Li, “Application of a Novel and Improved VGG-19 Network in the Detection of Workers Wearing Masks,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1518, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1518/1/012041.
[10] R. Setyawan, “Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan 19 Layers Deep Convolutional Neural Network (Vgg-19),” no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
[11] V. S. Babu and N. V. Ram, “Deep Residual CNN with Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization for Weed Detection in Soybean Crops,” Trait. du Signal , vol. 39, no. 2, pp. 717– 722, 2022, doi: 10.18280/ts.390236.
[12] S.  Wallelign,  M.  Polceanu,  and  C.  Buche,  “Soybean  plant  disease  identification  using convolutional  neural  network,” Proc.  31st  Int.  Florida  Artif.  Intell.  Res.  Soc.  Conf.  FLAIRS 2018 , pp. 146–151, 2018.
[13] A.  Karlekar  and  A.  Seal,  “SoyNet:  Soybean  leaf  diseases  classification,” Comput.  Electron. Agric. , vol. 172, no. November 2019, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105342.
[14] D.  K.  Agarwal,  S.  D.  Billore,  A.  N.  Sharma,  B.  U.  Dupare,  and  S.  K.  Srivastava,  “Soybean: Introduction, Improvement, and Utilization in India-Problems and Prospects,” Agric. Res. , vol. 2, no. 4, pp. 293–300, 2013, doi: 10.1007/s40003-013-0088-0.
[15] A.  Krizhevsky,  I.  Sustkever,  and  G.  E.  Hinton,  “ImageNet  Classification  with  Deep Convolutional  Neural  Netwroks,” Handb.  Approx.  Algorithms  Metaheuristics ,  pp.  1–1432, 2007, doi: 10.1201/9781420010749.
[16] D. Irfansyah, M. Mustikasari, and A. Suroso, “Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) Alexnet Untuk Klasifikasi Hama Pada Citra Daun Tanaman Kopi,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 6, no. 2, pp. 87–92, 2021.
[17] S. Ilahiyah and A. Nilogiri, “Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” JUSTINDO  (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 3, no. 2, pp. 49–56, 2018.
[18] Y. Li et al. , “Soybean seed counting based on pod image using two-column convolution neural network,” IEEE Access , vol. 7, pp. 64177–64185, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2916931.
[19] W.  Nugraha  and  A.  Sasongko,  “Hyperparameter  Tuning  pada  Algoritma  Klasifikasi  dengan Grid Search,” Sist.  J. Sist. Inf. , vol. 11, no. 2, pp. 391–401, 2022.
[20] X.  Zhang,  X.  Chen,  L.  Yao,  C.  Ge,  and  M.  Dong,  “Deep  neural  network  hyperparameter optimization with orthogonal array tuning,” Commun. Comput. Inf. Sci. , vol. 1142 CCIS, pp. 287–295, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-36808-1_31.
[21] S. Lasniari, S. Sanjaya, F. Yanto, and M. Affandes, “Pengaruh Hyperparameter Convolutional Neural Network Arsitektur ResNet-50 Pada Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi,” vol. 5, no. 3, pp. 474–481, 2022.
[22] Karsito  and  S.  Susanti,  “Klasifikasi  Kelayakan  Peserta  Pengajuan  Kredit  Rumah  Dengan Algoritma Naïve Bayes Di Perumahan Azzura Residencia,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 9, pp. 43–48, 2019.
[23] L.  A.  da  Silva,  P.  O.  Bressan,  D.  N.  Gonçalves,  D.  M.  Freitas,  B.  B.  Machado,  and  W.  N. Gonçalves,  “Estimating  soybean  leaf  defoliation  using  convolutional  neural  networks  and synthetic images,” Comput. Electron. Agric. , vol. 156, no. September 2018, pp. 360–368, 2019, doi: 10.1016/j.compag.2018.11.040.
[24] X. Zhang et al. , “Weed Identification in Soybean Seedling Stage Based on Optimized Faster R- CNN Algorithm,” Agric. , vol. 13, no. 1, pp. 1–16, 2023, doi: 10.3390/agriculture13010175.
[25] R. Kamal, S. Tiwari, S. Kolhe, and M. V. Deshpande, “A Design Approach for Identifying, Diagnosing  and  Controlling  Soybean  Diseases  using  CNN  Based  Computer  Vision  of  the Leaves for Optimizing the Production,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1099, no. 1, p. 012037, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1099/1/012037.