## Klasifikasi Penyakit pada Citra Buah Jeruk Menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN) dengan Arsitektur

## Alexnet
Dwiretno Istiyadi Swasono*, Mohammad Abuemas Rizq Wijaya**, Muhamad Arief Hidayat*** * Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember ** Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember *** Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember *istiyadi@unej.ac.id, **mrizqwijaya@gmail.com, ***arief.hidayat@unej.ac.id

## ABSTRAK
Citrus fruit is a plant that is very susceptible to disease. Diseases that often attack citrus fruits are usually in the form of spots on the fruit. Diagnostics of citrus fruit diseases are usually carried out by experts manually which can cause the results to be subjective. Not all farmers are experts in diagnosing citrus fruit diseases. Therefore, this study proposes a system for diagnosing citrus fruit diseases using computer vision based on deep learning. So that the model can be used on computers with limited resources, this study  proposes  the  Alexnet  model,  which  is  relatively  light  but  has  proven  excellent  accuracy  in classifying  several  datasets.  The  dataset  used  is  citrus  fruit  disease  images  of  1790  images  which  are divided into 4 classes, namely blackspot, canker, grenning, and healthy fruit. The best results achieved with a scenario of 90% training data and 10% validation data are with an accuracy of 94,34%, a precision of 93,0%, a recall of 94,0%, and an F1-score of 95,0%. The best results are obtained with a combination of dropout, batch normalization, and fully-connected layer scenarios in the classifier layers section.
Keyword: citrus diseases, classification, convolutional neural networks, AlexNet

## 1. Pendahuluan
Jeruk  adalah  buah  tahunan  yang  berasal  dari  benua  Asia.  Jeruk  adalah  tumbuhan  berbunga  yang termasuk dalam genus Citrus dalam keluarga Rutaceae (suku Citrus ). Anggotanya berbentuk pohon, buahnya berdaging  dan  rasanya  asam  segar,  tetapi  banyak  yang  rasanya  manis.  Rasa asam  berasal  dari  jumlah  asam sitrat yang dikandung semua anggotanya.
Jeruk  termasuk  tanaman  yang sangat  rentan  terhadap serangan  penyakit  yang  dapat  dilihat  dengan beberapa tanda bercak pada buah. biasanya para petani bergantung pada ahli tanaman yang dapat melakukan pemeriksaan terhadap buah jeruk. Pemeriksaan dengan upaya tersebut memerlukan dana yang cukup mahal dan memiliki resiko kesalahan yang cukup besar [1]. Virus menjadi penyebab paling tinggi terhadap penyakit yang diterima oleh buah jeruk sehingga menjadi musuh bersama para petani. Salah satu penyakit buah jeruk yang sangat dikhawatirkan oleh para petani jeruk adalah Citrus Vein Floem Degeneration (CVPD) yang juga dikenal  sebagai silent  killer karena  membunuh  buah  jeruk  secara  perlahan  hingga  tanaman  tersebut  punah. Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  diagnosa  penyakit  buah  jeruk  masih  dilakukan  secara  manual,  hal  ini menyebabkan  akurasi  yang  kurang  seragam  dan  subjektif.  Perbedaan  persepsi  antar  ahli  tanaman  dapat menyebabkan  hasil  diagnosa  yang  berbeda  [2].  Sehingga  dibutuhkan  teknologi  yang  dapat  membantu  ahli tanaman untuk menganalisa foto penyakit buah jeruk dengan cepat dan akurat dengan penggunaan teknologi informasi berbasis komputer dan data seperti Kecerdasan Buatan atau Artifical Intelligence (AI). Implementasi  teknologi  di  bidang Artificial  Intelligence (AI)  telah  banyak  digunakan  di  berbagai bidang  seperti  peternakan  [3],  kedokteran  [4],  pertanian  [5],  dan  lainnya.  Salah  satu  teknologi  yang  paling memiliki  dampak  signifikan  adalah deep  learning ,  yang  saat  ini  mengalami  kemajuan  yang  sangat  pesat  di berbagai aspek seperti ekstraksi fitur, interaksi fitur, dan representasi data [6].
Deep  learning adalah  salah  satu  bagian  dari machine  learning berdasarkan  jaringan  saraf  tiruan, dengan  banyak  lapisan  tersembunyi  yang  mampu  mempelajari  representasi  atau  fitur  data  secara  otomatis. Implementasi  algoritma Convolutional  Neural  Networks (CNN)  merupakan  salah  satu  fitur  canggih deep learning dalam computer vision . Tingkat popularitas algoritma CNN semakin meningkat dalam teknik deep learning karena beberapa faktor penting, seperti tidak perlu ekstraksi fitur secara manual, kemampuan untuk melatih ulang untuk tugas mengenali objek baru sehingga dapat dibangun di atas jaringan yang sudah ada, dan Algoritma CNN terdiri dari 3 jenis lapisan (atau blok penyusun): lapisan konvolusional ( convolutional layer ), lapisan pooling ( pooling layer ), dan diikuti lapisan terhubung penuh ( fully connected layer ) [7].
Penelitian yang menggunakan CNN terkait penyakit pada buah jeruk yang dilakukan oleh Dhiman, Kukreja,  dan  Kaur  pada  tahun  2021  [8].  Dalam  penelitian  tersebut,  sampel  buah  jeruk  yang  memiliki  citra normal dan cacat dikumpulkan dari sumber online. Total sampel citra berisi sampel dengan 1593 citra terinfeksi dan 1466 citra sehat yang digunakan pada penelitian ini. Dataset diperoleh dari website Kaggle. Penelitian ini melakukan final test accuracy dan didapatkan hasil training sebesar 93,75%. Penelitian tersebut membuktikan bahwa penyakit buah jeruk dapat diklasifikasi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN terdiri dari banyak arsitektur. Salah satu arsitektur CNN yang populer dalam penelitian adalah AlexNet [9]. AlexNet adalah salah satu dari arsitektur CNN yang tercipta dari penelitian yang dilakukan oleh Alex Krizhevsky dkk dari University of Toronto. Dalam kompetisi ILSVRC (I mageNet Large-Scale Visual Recognition Competition ) yang diselenggarakan oleh ImageNet pada tahun 2012, AlexNet memperoleh gelar kejuaraan  dengan  tingkat  kesalahan  16,4%.  Jaringan  dari  arsitektur  AlexNet  lebih  dalam  dari  standar  CNN yang terdiri atas 8 layer, dimana layer tersebut terbagi menjadi dua  bagian. Lima layer pertama merupakan lapisan operasi konvolusional diikuti oleh tiga lapisan fully-connected layer pada layer kedua. Pada penelitian sebelumnya  oleh  Rafhan  A.  R.  dan  Suhaili  B.K.  yang  dilakukan  pada  tahun  2021  [10],  arsitektur  AlexNet menghasilkan tingkat akurasi yang cukup tinggi yakni sebesar 91,43%. Sameer dkk [11] menggunakan Alexnet untuk mendeteksi hama dan penyakit pada tanaman menggunakan data citra daun tanaman. Data citra terdiri dari  32  kelas  dengan  total  citra  awal  sebanyak  1609  kemudian  ditingkatkan  dan  noise  dihilangkan  menjadi 7239 citra. Akurasi Alexnet yang didapatkan sebesar 90%. Irfansyah dkk [12] menggunakan aristektur Alexnet untuk klasifikasi hama pada citra daun tanaman kopi dan menghasilkan akurasi 81,6% pada data uji.  Hal ini menunjukkan kinerja Alexnet sangat bagus untuk beberapa kasus klasifikasi dan dataset tertentu.
Berdasarkan penjelasan sebelumnya, peneliti akan menggunakan deep learning dengan metode yang sedang dikembangkan yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur AlexNet yang diharapkan memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Penelitian  ini  akan  mengklasifikasi  penyakit  buah  jeruk  yaitu blackspot,  canker,  grenning,  dan  buah  yang  sehat  dengan  menggunakan  beberapa  skenario  pada  arsitektur Alexnet untuk mendapatkan hasil terbaik.

## 2. Metode Penelitian
Program  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  secara  umum  dibagi  menjadi  6  langkah.  Langkah pertama adalah meng-input atau menambahkan dataset gambar atau citra ke dalam program. Langkah kedua adalah augmentasi yaitu untuk memodifikasi atau memanipulasi citra, sehingga citra asli dalam bentuk standar akan diubah bentuk dan posisinya. Pada penelitian ini menggunakan 4 (empat) jenis augmentasi yaitu Resize. Rotation, Rescale dan Horizontal Flip . Yang pertama yaitu resize untuk mengubah ukuran citra menjadi 227 x 227 pixel. Kemudian yang kedua rotation yaitu untuk melakukan rotasi pada citra sebesar 0.3 atau 30 derajat. Kemudian rescale yaitu untuk mengubah nilai pixel dari yang semula bernilai antara 1 hingga 255 menjadi 0 hingga  1.  Berikutnya  horizontal flip yaitu  untuk  membalik  posisi  suatu  citra  secara  horizontal.  Proses augmentasi  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan  banyak  citra  baru  dengan  posisi  yang  beragam  sehingga memudahkan model dalam mengenali citra.
Langkah ketiga adalah splitting data yaitu untuk melakukan beberapa pembagian antara data training (latih) dan data validation (validasi). Pada penelitian ini menggunakan 3 (tiga) perbandingan yaitu 90% data training dan 10% data validation (90:10), 80% data training dan 20% data validation (80:20), 70% data training dan 30% data validation (70:30). Langkah keempat adalah Pemodelan CNN yaitu untuk menyusun arsitektur model CNN. Penelitan ini menggunakan total 6 (enam) skenario, yaitu 3 skenario tanpa batch normalization dengan pembagian 90:10, 80:20, 70:30 dan 3 skenario berikutnya menggunakan batch normalization dengan pembagian  90:10,  80:20,  70:30.  Skenario  tanpa batch  normalization terdiri  dari  Conv2D  sebanyak  5  layer, MaxPooling2D sebanyak 3 layer, Flatten sebanyak 1 layer, Dense sebanyak 3 layer dan Dropout sebanyak 2 layer. Kemudian pada skenario menggunakan batch normalization terdiri dari batch normalization sebanyak 9 layer, Conv2D sebanyak 5 layer, MaxPooling2D sebanyak 3 layer, Flatten sebanyak 1 layer, Dense sebanyak 3  layer,  dan Dropout sebanyak  2  layer.  Langkah  kelima  adalah  melakukan  training  pada  model  yang  telah disusun sebelumnya.
Kemudian langkah terakhir yaitu melakukan evaluasi terhadap model yang sudah di training untuk menguji keakuratan model dalam mendeteksi dan mengklasifikasi citra. Flowchart program dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Implementasi arsitektur AlexNet.

## 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  melakukan  pengumpulan  dataset  berupa  citra  buah  jeruk  yang  berasal  dari  website Kaggle.  Dataset  ini  [13]  dapat  diakses  pada:  https://www.kaggle.com/datasets/jonathansilva2020/orange- diseases-dataset.  Dataset  yang  diperoleh  merupakan  gambar  penyakit  buah  jeruk  sebanyak  1790  citra  yang dibagi  menjadi  4  kelas,  setiap  kelasnya  terdiri  dari  sebagai  berikut: fresh , blackspot , canker dan grenning . Gambar  pelatihan  data  juga  telah  diubah  ukurannya  menjadi 227x227  pixel  agar  sesuai  dengan  persyaratan Alexnet CNN. Gambar yang telah diubah ukurannya dikumpulkan dan disatukan dalam folder untuk dipelajari oleh Alexnet nanti. Contoh gambar dari keempat dataset dapat diliat pada Gambar 2.
Gambar 2. Dataset penyakit buah jeruk.

## 2.2. Arsitektur AlexNet
Arsitektur  Alexnet  memiliki  8  layer  ekstraksi  fitur  yang  terdiri  atas  5  convolution  layer,  3 fully- connected  layer .  Konvolusi  merupakan  sebuah  istilah  yang  menggambarkan  proses  berulang  kali  untuk menerapkan suatu fungsi ke output fungsi lain, dan menghasilkan feature map. Tujuan dari konvolusi adalah untuk  mengekstrak  fitur  citra.  (Suartika,  dkk,  2016)  [14].  Lapisan  yang  terhubung  sepenuhnya  atau  fully connected layer adalah lapisan yang digunakan untuk mengubah dimensi data untuk mengklasifikasikannya secara  linier.  Arsitektur  AlexNet  mempunyai  5  jenis  lapisan  atau  layer  yang  digunakan  pads  penelitian  ini, yaitu 5 (lima) Conv2d, 3 (tiga) MaxPooling2d, 3 (tiga) Dropout, Flatten dan 4 (empat) Dense.
Gambar 3. Pemodelan CNN AlexNet
Citra penyakit buah jeruk akan diubah agar sesuai dengan ukuran citra atau gambar, yaitu 227 x 227 piksel. Kemudian mengikuti proses 2D convolution 5 kali dan max pooling 3 kali dengan nilai filter 96, 256, 256, 384 dan 384. Setelah melewati proses 2D convolution dan max pooling , langkah berikutnya yaitu proses flatten , yaitu mengubah array multidimensi menjadi satu dimensi. Lalu dilanjutkan pada proses lapisan dense sebanyak 3 (tiga) kali dengan nilai filter dense yaitu 4096, 1000 dan 4. Tahap selanjutnya adalah proses dropout dengan nilai 0,4.
3. Hasil dan Analisis
3.1. Hasil Akurasi
Bagian  ini  memuat  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  dan  menginterpretasikan hasilnya.  Interpretasi  hasil  penelitian  ini  merupakan  hasil  evaluasi transfer  learning dengan  menerapkan arsitektur  CNN.  Penelitian  ini  dijalankan  dengan  arsitektur  AlexNet  dan  dua  jenis  perlakuan  yaitu  tanpa normalisasi  dan  menggunakan  normalisasi  dengan  pemisahan  data  yaitu  90:10,  80:20,  dan  70:30.  Setiap pemrosesan mengeksekusi 300 epoch , dan steps per epoch dan validation steps ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Pembagian steps per epoch
Hasil akurasi untuk arsitektur AlexNet ditampilkan di Gambar 5, Pada tabel tersebut ditunjukkan hasil dari uji akurasi diperoleh dari perhitungan skor pada evaluasi model.

## Gambar 5. Hasil akurasi arsitektur CNN
Dari  Gambar  5  yang  ditampilkan sebelumnya  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  pembagian  dataset training (latih) dan testing (uji) tidak pasti memberikan nilai akurasi yang paling baik jika data training (latih) nya lebih besar dibandingkan data testing (uji) nya, seperti pada penelitian ini pemisahan data dibagi menjadi 3  (tiga)  yaitu  90:10,  80:20  dan  70:30.  Dari  pemisahan  data  tersebut  arsitektur  AlexNet  yang  menghasilkan akurasi paling tinggi yaitu dari pembagian data 90:10 sebesar 94,34%. Sedangkan pada pembagian data 80:20
menghasilkan akurasi sebesar 91,87% dan pembagian data 70:30 menghasilkan akurasi paling rendah sebesar 89,21%. Sedangkan arsitektur transfer learning AlexNet + batch normalization pada pembagian data 90:10 menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  sebesar  81,13%,  dan  pada  pembagian  data  80:20  menghasilkan  akurasi sebesar 78,12% sedangkan pada pembagian data 70:30 menghasilkan akurasi paling rendah sebesar 37,55%. Kemudian  untuk  grafik loss  training dan  validasi  tanpa  menggunakan  normalisasi  untuk  pembagian  90:10 ditunjukkan pada Gambar 6, dapat dilihat bahwa nilai loss dari training dan validasi cukup stabil walaupun pada epoch ke-70 dan pada epoch ke-200 terjadi sedikit overfitting .
Gambar 6. Akurasi training dan validasi serta loss training dan validasi tanpa menggunakan batch normalization dengan rasio 90:10
Untuk grafik loss training dan validasi dengan menggunakan normalisasi dapat dilihat pada Gambar 7, dapat dilihat bahwa nilai loss dari training dan validasi sangat stabil.
Gambar 7. Akurasi training dan validasi serta loss training dan validasi dengan menggunakan batch normalization dengan rasio 90:10

## 3.2. Evaluasi Model
Evaluasi  model  merupakan  sebuah  proses  untuk  menguji  sebuah  model  atau  arsitektur  CNN  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Setelah  arsitektur  CNN  atau  model  menyelesaikan training (pelatihan)  dan testing (pengujian) pada dataset penyakit buah jeruk maka langkah paling akhir yang dapat dilakukan yaitu menguji  model  yang  digunakan.  Terdapat  berbagai  parameter  yang  dapat  digunakan  untuk  menguji  model, salah satunya pada penelitian ini yaitu confusion matrix yang digunakan untuk mengetahui sebaran data testing (uji) dengan nilai true (benar) dan data testing (uji) dengan nilai false (salah). Selain itu, ada beberapa parameter seperti recall , precision , dan F1-score yang akan dijelaskan dalam hasil penelitian ini.

## 3.3. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  persebaran  dari  data testing (uji)  ke  dalam  bentuk  tabel  matriks.  Pada penelitian  ini,  confusion  matrix  ditampilkan  sebagai  4  kelas  dengan  label  prediksi  pada sumbu  X  dan  label yang benar pada sumbu Y. Sebuah gambar atau citra dapat disebut memprediksi dengan benar jika sumbu X dan Y bertemu pada tempat yang sama. Jika semakin tinggi dari nilai hasil prediksi maka ditandai warnanya akan semakin gelap (biru tua), dan apabila semakin rendah nilai dari hasil prediksi maka ditandai warnanya semakin terang (biru muda sampai putih).
Gambar 8. Confusion matrix arsitektur AlexNet tanpa batch normalization menggunakan rasio pembagian data 90:10
Dari Gambar 8 yang ditampilkan sebelumnya, dapat diambil kesimpulan bahwa model atau arsitektur AlexNet yang tidak menggunakan batch normalization dapat melakukan prediksi kelas dengan benar, terutama untuk kelas fresh dan grenning . Akan tetapi, beberapa kelas memiliki prediksi yang kurang tepat dalam model ini,  contohnya  dataset  yang  seharusnya  merupakan  kelas blackspot diprediksi  sebagai  citra  kelas canker sebanyak 2 gambar atau citra dan dataset yang seharusnya merupakan kelas canker diprediksi sebagai kelas blackspot sebanyak 6 gambar atau citra.
3.4. Precision, Recall, dan F1-Score
Setelah  mendeskripsikan  data  testing  (uji)  dalam  bentuk  tabel  confusion  matrix,  pada  poin  2  ini parameter recall , precision , dan F1-score dapat dihitung dari tabel confusion matrix sesuai dengan masing- masing kelas klasifikasinya. Semakin tinggi dari nilai precision dan recall maka semakin tinggi pula hasil pada parameter F1-score . Akan tetapi, semakin rendah hasil dari nilai precision dan recall atau keduanya, maka hal tersebut dapat memberikan efek nilai F1-score tersebut menjadi rendah.
Gambar 9. Classification Report arsitektur AlexNet tanpa batch normalization menggunakan Rasio pembagian Data (90:10)
Berdasarkan  Gambar  9  yang  ditampilkan  sebelumnya,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  nilai precision paling tinggi atau nilai 100% yaitu kelas fresh dan grenning , sedangkan untuk nilai precision paling rendah yaitu untuk kelas blackspot dengan nilai 0,84. Parameter recall paling tinggi atau nilai 100% terjadi pada kelas fresh dan grenning , sedangkan nilai recall paling rendah terjadi pada kelas canker yaitu 0,82 dan nilai F1-score paling tinggi terjadi pada kelas fresh dan grenning yaitu 1,00 atau 100%. sedangkan nilai F1- score paling rendah yaitu pada kelas canker senilai 0,87. Seperti yang dapat dilihat pada tabel confusion matrix pada Gambar 8, terdapat 34 gambar atau citra kelas blackspot , dimana 32 di antaranya telah diprediksi dengan benar  sebagai  kelas blackspot .  Namun  2  citra  lainnya  diprediksi  dengan  tidak  akurat,  yaitu  kelas kanker . Gambar 10 menunjukkan citra penyakit bercak hitam ( blackspot ) dan kanker ( canker ) pada buah jeruk. Pada gambar 10 tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa untuk perbedaan ciri-ciri penyakit mengakibatkan model atau arsitektur CNN kurang tepat untuk memprediksi gambar atau citra, hal tersebut disebabkan oleh kedua citra yang memiliki tingkat kemiripan yang tinggi.
Gambar  10. Citra blackspot (kiri), citra canker (kanan) (Sumber: kaggle.com)

## 3.5. Sistem Inferensi
Pada bagian ini akan diuraikan hasil prediksi citra penyakit buah jeruk. Citra yang digunakan yaitu berasal dari website kaggle. Pada percobaan penelitian ini citra yang digunakan adalah 4 kelas yaitu blackspot , canker , fresh dan grenning terdapat masing-masing perlakuan dalam percobaan sistem ini, Pada  Gambar 11 akan diuraikan citra yang digunakan dalam menguji sistem ini.
Tabel 1. Penjelasan citra yang digunakan dalam menguji sistem inferensi
Nama kelas Gambar Penjelasan Hasil Prediksi Kesimpulan Blackspot Buah jeruk berwarna kekuningan dengan bintik hitam yang cukup banyak blackspot Benar, model dapat memprediksi citra blackspot dengan sangat baik Canker Buah jeruk berwarna kehijauan dengan dimensi kerusakan kulit buah yang cukup besar canker Benar, model dapat memprediksi citra canker dengan sangat baik Fresh Buah jeruk berwarna kuning/oranye dengan keadaan sehat dan segar fresh Benar, model dapat memprediksi citra fresh dengan sangat baik Grenning Buah jeruk berwarna kehijauan dengan sedikit bintik hitam grenning Benar, model dapat memprediksi citra grenning dengan sangat baik
Setelah dataset untuk menguji sistem disiapkan, kemudian menuju proses preprocessing untuk resize ukuran citra menjadi 227 x 227. Kemudian citra dimasukkan satu per satu kedalam sistem, sistem akan memprediksi citra tersebut dengan menampilkan output berupa kelas.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  implementasi  algoritma  CNN  dengan menggunakan arsitektur AlexNet pada klasifikasi citra buah jeruk dengan empat kelas yaitu blackspot , canker , fresh , dan grenning dapat bekerja dengan sangat baik. Arsitektur AlexNet tanpa batch normalization dengan pemisahan dataset 90% data training (latih) dan 10% data validasi memberikan kinerja yang paling baik dengan akurasi sebesar 94,34% dan rata-rata nilai precision sebesar 93,0%, nilai recall sebesar 94,0%, dan F1-score sebesar 95,0%. Beberapa skenario yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan hasil yang terbaik, semakin besar perbandingan data training dibandingkan data validasi cenderung memberikan hasil akurasi yang lebih tinggi, semakin sedikit data training membuat hasil yang berfluktuasi atau tidak stabil.
Untuk  meningkatkan  dan  mengembangkan  penelitian  selanjutnya,  peneliti  menyarankan  untuk menggunakan  lebih  dari  1  (satu)  macam  model  arsitektur,  sehingga  nantinya  dapat  membandingkan  hasil akurasi pada setiap arsitektur. Citra penyakit buah jeruk dalam penelitian ini dapat dikembangkan dengan cara pengambilan  citra  dari  website  Kaggle  dan  ditambah  dengan pengambilan  citra  penyakit  buah  jeruk  secara langsung. Model arsitektur CNN terutama pada arsitektur AlexNet perlu dilakukan pengembangan, sehingga hasil  dari  nilai  akurasi semakin  lebih  baik  dan  estimasi  waktu  yang  digunakan  untuk training data  menjadi lebih cepat.[14]

## DaftarPustaka
[1] Xie X, Ma Y, Liu B, He J, Li S, & Wang H. "A deep-learningbased real-time detector for grape leaf diseases using improved convolutional neural networks". Frontiers in plant science, 11, 751. 2020.
[2] Weizheng  S,  Yachun  W,  Zhanliang  C,  and  Hongda  W.  “Grading  method  of  leaf  spot  disease  based  on  image processing,” Proc. - Int. Conf. Comput. Sci. Softw. Eng. CSSE 2008, vol. 6, pp. 491–494, 2008.
[3] Tassinari P., Bovo M., Benni S., Franzoni S., Poggi M., Mammi L. M. E., Mattoccia S., Di Stefano L., Bonora F., Barbaresi A., Santolini E., & Torreggiani D.  “A computer vision approach based on deep learning for the detection of  dairy  cows  in  free  stall  barn”.  Computers  and  Electronics  in  Agriculture,  182,  106030. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106030. 2021.
[4] Tsuneki  M.  “Deep  learning  models  in  medical  image  analysis.  Journal  of  Oral  Biosciences”,  64(3),  312–320. https://doi.org/10.1016/j.job.2022.03.003. 2022.
[5] Unal Z., "Smart Farming Becomes Even Smarter With Deep Learning—A Bibliographical Analysis," in IEEE Access, vol. 8, pp. 105587-105609, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3000175. 2020.
[6] Chen L. "Deep Learning and Practice with MindSpore". Springer Nature. 2021
[7] Lecun Y, Bengio Y, and Hinton G. ‘Deep learning’. doi: 10.1038/nature14539. 2015.
[8] Dhiman  P,  Kukreja  V,  Kaur  A.  "Citrus  Fruits  Classification  and  Evaluation  using  Deep  Convolution  Neural Networks: An Input Layer Resizing Approach". 9th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO). 2021
[9] Krizhevsky A, Sutskever I, and Hinton G.E. “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” Adv. Neur. Inf. Process. Syst. 1097C1105. 2012
[10] Rahmat RA, dan Kutty SB. "Malaysian Food Recognition using Alexnet CNN and Transfer Learning". 11th IEEE Symposium on Computer Applications & Industrial Electronics (ISCAIE) | 978-1. 2021
[11] Sameer S, Niharika BD, Vasavi S, Rohith M. "Pest and Disease Detection from Plant Leaves using Enhanced AlexNet Model". International Conference on Electronics, Computing and Communication Technologies (CONECCT) | 978- 1-6654-2849-1. 2021.
[12] Irfansyah  D.,  Mustikasari,  M.  and  Suroso,  A.  ‘Arsitektur  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Alexnet  Untuk Klasifikasi Hama Pada Citra Daun Tanaman Kopi’, Jurnal Informatika: Jurnal pengembangan IT (JPIT), 6(2), pp. 87–92. Available at: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/2802. 2021.
[13] Jonathan C, “Orange diseases dataset multiclass dataset for orange diseases”, [cited 2023 March 10]. Available from: https://www.kaggle.com/datasets/jonathansilva2020/orange-diseases-dataset. 2020
[14] Suartika IW, Wijaya AY, dan Soelaiman R. “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” Jurnal Teknik ITS. Vol. 5, No. 1. 2016