## IMPLEMENTASI SEBLOCK PADA KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT MATA MANUSIA DENGAN ARSITEKTUR MOBILENETV3-SMALL

## Raden Shalehuddin Albawani, Fetty Tri Anggraeny, Muhammad Muharrom Al Haromainy
Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No.1, Gunung Anyar, Surabaya, Jawa Timur, 60294 fanimaho1999@gmail.com

## ABSTRAK
Masyarakat  Indonesia  masih  belum  menyadari  secara  sepenuhnya  tentang  pentingnya  kesehatan  mata dimulai dengan adanya penyakit mata yang ringan seperti miopi, presbiopi, kelelahan mata, dan lain sebagainya dan juga penyakit mata yang berat seperti katarak, glaukoma, penyakit retina, dan lain sebagainya. Perkembangan teknologi  saat  ini  memungkinkan  manusia  untuk  dengan  cepat  dan  tepat  mengenali  penyakit  melalui  gambar dengan  memanfaatkan  teknologi  citra  digital.  Salah  satu  pendekatan  yang  digunakan  adalah  transfer  learning dengan  memakai  arsitektur  MobileNetV3-Small  SEBlock  yang  dimana  penggunaan  metode  tersebut  dapat digunakan  pada  perangkat  dengan  spesifikasi  yang  rendah  namun  dapat  menghasilkan  hasil  yag  maksimal. Tingkat akurasi yang berhasil dicapai oleh MobileNetV3-Small SEBlock sangat memuaskan setelah melalui tahap pelatihan  yang  dimana  pada  fase  tersebut  dapat menunjukkan  performa  yang  stabil  serta  hasil  pengujian  yang sangat baik dengan dapat membaca dan mengklasifikasi data sebanyak 3941 gambar dari 4000 gambar sehingga nilai akurasi yang didapatkan mencapai 90%.
Kata kunci : Penyakit Mata Manusia, Citra Digital, Transfer Learning, SEBlock, MobileNetV3-Small.

## 1. PENDAHULUAN
Seseorang  yang  mengalami  masalah  kesehatan pada mata menghadapi tantangan beragam, mulai dari gangguan  yang  ringan  hingga  kondisi  yang  serius, seperti  kehilangan  penglihatan.  Di  Indonesia,  masih ada  banyak  masyarakat  yang  belum  sepenuhnya menyadari akan pentingnya  menjaga kesehatan  mata. Terdapat  berbagai  jenis  penyakit  mata  seperti  miopi, hipermetropi,  astigmatisme,  presbiopi,  kelelahan mata, keringat mata, dan gangguan penglihatan warna, mengingat  jumlah  penderita  penyakit  mata  di Indonesia meningkat sebesar 1,2% setiap tahunnya [1]. Di  antara  masalah  kesehatan  mata  yang  memiliki tingkat  keparahan  yang  signifikan  termasuk  penyakit katarak, glaukoma, dan penyakit retina [2].
Berkembangnya  teknologi  yang  memudahkan manusia  dalam  mengakses  berbagai  informasi,  telah muncul  teknologi  klasifikasi  citra  yang  dapat mengidentifikasi jenis objek dalam gambar. Bidang ini menjadi  dasar  penting  dalam  pengembangan  visi komputer dan memiliki peran yang cukup besar dalam berbagai  aplikasi  [3].  Salah  satu  aspek  yang  sedang menarik  perhatian  dalam  bidang  Machine  Learning adalah  Deep  Learning,  yang  dikenal  karena kemampuannya dalam mengolah data yang kompleks, seperti  gambar  dan  suara.  Banyak  peneliti  telah mengadakan penelitian terkait dengan isu-isu kesehatan mata, termasuk penelitian tentang identifikasi  katarak  menggunakan  citra  digital.  Citra digital  dapat  diartikan  sebagai  representasi  yang bersifat  diskrit  dari  citra  analog,  yang  mencakup koordinat  dan  nilai  intensitas  cahaya  yang  terdapat dalam citra tersebut [4].
Dalam domain visi komputer, kemampuan yang luar biasa dari deep learning terlihat dari kecakapannya dalam mengklasifikasikan objek dalam
citra [5]. Pendekatan ini bertujuan untuk mengoptimalkan struktur hierarkis dalam pemahaman lingkungan, karena metodenya memungkinkan eksplorasi  informasi  dalam  data  secara  mendalam, menghilangkan  kebutuhan  untuk  membagi  data menjadi segmen-segmen yang lebih kecil [6].
Transfer Learning adalah salah satu teknik yang digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  citra.  Selain memiliki kemampuan merancang, metode ini mampu mengklasifikasikan  berbagai  jenis  citra  [7].  Transfer Learning  juga  terkait  erat  dengan  kecerdasan  buatan atau AI, suatu pendekatan yang bertujuan memberikan kemampuan  kecerdasan  pada  mesin,  terutama  dalam program  komputer  yang  sangat  canggih  [8].  Fokus utama di bidang kecerdasan buatan adalah memberikan  kemampuan  pada  mesin  untuk  meniru logika dan kecerdasan yang dimiliki oleh manusia [9].
Kemudian untuk penyelesaian di dalam transfer learning  ini  menggunakan  sebuah  arsitektur  yaitu MobileNetV3-Small dengan teknik SEBlock. MobileNet terdiri dari 2 jenis untuk implementasinya yaitu  MobileNetV3-Large  dan  MobileNetV3-Small yang dimana perbedaannya terletak pada layer, untuk MobileNetV3-Large  terdiri  dari  15  layer  dan MobileNetV3-Small terdiri dari 11 layer [10].
Penggunan SEBlock pada penelitian ini bertujuan  untuk  meningkatkan  kapabilitas  model dalam  menangkap  fitur-fitur  penting  dari  input. Awalnya,  mekanisme  ini  diperkenalkan  khususnya dalam  kerangka  Convolutional  Neural  Networks (CNNs)  dan  telah  terbukti  berhasil  meningkatkan kinerja  model  dalam  beragam  tugas  pengolahan gambar  [11].  Diharapkan  dengan  penggunaan MobileNetV3-Small dengan SEBlock pada penelitian ini dapat menghasilkan akurasi  yang  maksimal,  yang dimana  sudah  ada  pembuktian  jurnal  yang  telah
melakukan  penelitian  terkait  penggunaan  Mobilenet dengan SEBlock.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Untuk penelitian terdahulu penulis mendapatkan acuan dari artikel dengan judul “Peningkatan Performa MobilenetV3  dengan  Squeeze-and-Excitation  (Studi Kasus  Klasifikasi  Kesegaran  Ikan  Berdasarkan  Mata Ikan)”  yang  ditulis  oleh  Galih  Ashari  Rakhmat  dan Muhammad  Fikri  Haekal  pada  tahun  2023  [11]. Penelitian  tersebut  akan  dilakukan  pengelompokan kesegaran ikan berdasarkan mata ikan dengan metode klasifikasi.  Pada  penelitian  tersebut  menghasilkan model  dengan  kinerja  terbaik  diperoleh  pada hyperparameter learning rate 0.00001, batch size train 10  val  10,  optimizer  ADAM,  epochs  100  dengan model  arsitektur  MobileNetV3-Small.  berdasarkan hasil  evaluasi  performa  model  didapatkan  68% accuracy, 69% precision, 67% recall dan 68% f1-score pada  pengujian  876  data  uji  dengan  24  kelas  yaitu terdiri  dari  tingkat  kesegaran  dan  jenis  ikan  yang berbeda.

## 2.2. MobileNetV3-Small
MobileNetV3 adalah suatu struktur jaringan saraf tiruan  yang  didesain  khusus  untuk  aplikasi  dengan kebutuhan  pemrosesan  yang  ringan  pada  perangkat mobile atau perangkat tepi. Arsitektur ini  merupakan kelanjutan  dari  rangkaian  MobileNet  yang  telah terkenal  dalam  pengolahan  gambar  bergerak  (visi komputer mobile) karena kemampuannya menghasilkan  model  yang  ringan  dan  efisien  tanpa mengurangi kinerja. Terdapat dua varian MobileNetV3, yakni MobileNetV3-Large dan MobileNetV3-Small, yang difokuskan pada pengurangan ukuran model dan peningkatan kecepatan proses inferensi [12].

## 2.3. Squeeze-and-Excitation
Squeeze-and-Excitation  (SE)  adalah  sebuah mekanisme atau blok  yang diimplementasikan dalam jaringan  saraf  tiruan  (neural  network)  dengan  tujuan meningkatkan  kemampuan  model  dalam  menangkap fitur-fitur penting dari  input. Mekanisme  ini awalnya diperkenalkan  dalam  kerangka  Convolutional  Neural Networks  (CNNs)  dan  telah  terbukti  berhasil meningkatkan  kinerja  model  dalam  berbagai  tugas pengolahan gambar [13]..

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Jenis dan Sumber Data
Pada  tahap  ini,  terdapat  berbagai  metode  yang dapat digunakan untuk mengumpulkan data. Jenis data yang diperoleh  memiliki keragaman  yang tinggi,  dan dalam  penelitian  ini,  digunakan  jenis  data  sekunder. Data sekunder adalah  informasi  yang diperoleh tidak langsung  dari  sumber  aslinya,  melalui  pendapat narasumber, wawancara individu atau kelompok, atau
hasil observasi suatu objek, peristiwa, atau eksperimen.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diambil  dari  Kaggle,  dimana  Guna  Venkat  Doddi merupakan  pemilik  data  tersebut.  Dataset  ini mencakup  empat  kelas  yang  berbeda,  yaitu  normal, katarak,  retinopati  diabetik,  dan  glaukoma,  dengan setiap  kelas  memiliki  1000  gambar.  Oleh  karena  itu, total dataset terdiri dari 4000 gambar. Untuk  melihat contoh data yang digunakan, dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Sampel Dataset yang digunakan.

## 3.2. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  membutuhkan  langkah  –  langkah untuk  menjalankan  proses  pengerjaan  dengan  baik, sehingga  pada  penelitian  ini  dapat  menemukan  serta menjawab  tujuan  dari  rumusan  masalah  yang  telah dijelaskan.  Langkah  –  langkah  penelitian  tersebut dapat dijelaskan melalui gambar 2.
Gambar 2. Flowchart (A) Pelatihan, (B) Pengujian
Dalam  gambar  flowchart  tersebut  dijelaskan bahwa  proses  untuk  menyelesaikan  penelitian  dibagi menjadi  dua  tahap,  yakni  pelatihan  dan  pengujian. Tahap  pelatihan  adalah  langkah  awal  dalam menyelesaikan  penelitian  yang  dimulai  dengan pengumpulan  data  yang  dibutuhkan,  diikuti  dengan memasukkan data pelatihan, melakukan preprocessing dengan  menambahkan  label  pada  setiap  data  dan mengubah ukuran citra, merancang Transfer Learning, dan  mengoptimalkan  bobot.  Sementara  itu,  tahap berikutnya  adalah  tahap  pengujian,  yang  melibatkan
proses memasukkan data uji, melakukan preprocessing,  menguji  Transfer  Learning,  dan menampilkan hasil klasifikasi menggunakan Transfer Learning  dengan  menggunakan  bobot  optimal  yang dihasilkan dari tahap pelatihan sebelumnya.

## 3.3. Pre-Processing
Tahap  pre-processing  merupakan  langkah  awal yang  dilakukan  sebelum  memulai  proses  klasifikasi. Pada tahap ini, tindakan melibatkan pelabelan data dan menyesuaikan  ukuran  citra  untuk  menjadikannya simetris.  Semakin  besar  ukuran  citra,  semakin meningkatkan  kompleksitas  dalam  proses  klasifikasi, tetapi pada saat yang sama, ukuran gambar yang lebih besar memiliki dampak signifikan pada tingkat akurasi yang dicapai. Dalam konteks penelitian ini, digunakan ukuran  gambar  yang  lebih  kecil,  yaitu  128  x  128 piksel,  untuk  mengevaluasi  kemampuan  gambar tersebut dalam dikenali atau tidak.

## 3.4. Pelatihan dan Pengujian Model
Pelatihan  model  dimulai  setelah  tahap  pre- processing  selesai  dilakukan  dan  metode  Transfer Learning  telah  dirancang  dengan  baik.  Untuk flowchart yang akan digunakan akan disajikan dalam Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Pelatihan Model
Dalam  gambar  flowchart  tersebut,  dijelaskan bahwa setelah tahap pre-processing, langkah selanjutnya adalah memasukkan data ke dalam model. Proses  ini dimulai dengan  inisialisasi  variabel  "train" dan  "accuracy".  Variabel  "train"  digunakan  untuk menginisialisasi  data  pelatihan,  sedangkan  variabel "accuracy"  digunakan  untuk  menginisialisasi  data akurasi.  Penggunaan  modul  "tqdm"  adalah  untuk menampilkan  tabel  proses  dengan  perulangan  yang sederhana  dalam  bahasa  pemrograman  Python. Perulangan  ini  akan  terus  berlanjut  hingga  nilai  "e" lebih  besar  dari  nilai  epoch  atau  iterasi  yang  telah ditentukan.  Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan validasi  dengan  parameter  yang  akan  disesuaikan adalah nilai epoch dan learning rate, serta penggunaan optimasi  pada  penelitian  ini  adalah  ADAM.  Kedua parameter  ini  akan  mempengaruhi persentase akurasi yang  diperoleh  dalam  penelitian ini  dengan menggunakan ADAM sebagai optimasi.
Untuk  pengujian  model  tahapan  awal  adalah menginisialisasi data uji. Langkah selanjutnya adalah menginisialisasi  fungsi  "predict"  yang  berguna untuk
menentukan  apakah  data  uji  memenuhi  kriteria klasifikasi  yang  sesuai.  Kriteria  ini  awalnya  diatur dengan  nilai  awal  yaitu  0,  1,  2  dan  3.  Nilai  0 merepresentasikan  penyakit  katarak,  nilai  1  untuk penyakit  retinopati  diabetik,  nilai  2  untuk  penyakit glaukoma,  dan  nilai  3  untuk  mata  yang  normal. Selanjutnya,  nilai-nilai  ini  akan  dihubungkan  dengan gambar yang sesuai. Hasil dari pengujian tersebut akan ditampilkan  pada  akhir  program.  Untuk  mengetahui alur  dari  pengujian  model  dapat  dijelaskan  melalui flowchart pada gambar 4.

## Gambar 4. Flowchart Pengujian Model

## 3.5. Skenario Uji Coba
Skenario Uji Coba dilakukan agar mendapatkan hasil  yang  sesuai  dengan  target  yang  akan  dicapai, Rincian pengujian yang dilakukan pada penelitian ini adalah :
a. Melakukan  pengujian  menggunakan  dataset yang  terdiri  dari  citra  penyakit  mata  seperti katarak,  glaukoma,  retinopati  diabetik,  dan mata  normal.  Jumlah  gambar  yang  digunakan dalam pengujian mencakup 2890 gambar untuk data latih, 510 gambar untuk data validasi, dan 600 gambar untuk data uji.
b. Menerapkan  model  Transfer  Learning  dengan menambahkan  SEBlock  ke  dalam  arsitektur MobileNetV3-Small,  dengan  parameter  uji yang  mencakup  20  epoch,  batch  size  16, learning rate dan weight decay sebesar 0.0001. Pembagian  data  latih  dan  validasi  dilakukan dengan  proporsi  85%,  sedangkan  data  uji sebesar 15%. Optimalisasi dilakukan menggunakan  algoritma  ADAM,  dan  fungsi aktivasi yang digunakan adalah Softmax.
c. Memberikan arsitektur dan melakukan perhitungan tingkat akurasi pada data latih dan data  validasi,  lalu  menampilkan  hasil  akhir pada data uji.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Arsitektur
Pada  penelitian  ini,  digunakan  model  arsitektur MobileNetV3-Small dengan penerapan teknik squeeze-and-excitation untuk membandingkan akurasi dalam  klasifikasi  citra  mata  manusia.  Proses pembelajaran  model  mencakup  tahap  training  dan testing  dengan  melibatkan  4000  data  gambar  hasil augmentasi.  Pembagian  data  dilakukan  dengan menggunakan  85%  dari  total  data  sebagai  data  train dan  validation,  sedangkan  15%  sisanya  sebagai  data test. Evaluasi model dilakukan dengan
mempertimbangkan  akurasi  hasil  klasifikasi  untuk setiap  kelas,  seperti  mata  normal,  mata  dengan penyakit  katarak,  mata  dengan  penyakit  retinopati
diabetik,  dan  mata  dengan  penyakit  glaukoma.  Hasil penelitian ini mencakup analisis akurasi dari masing- masing model untuk menilai tingkat keberhasilannya.
Tabel 1. Arsitektur MobileNetV3-Small dengan SEBlock Layer Kernel Size Stride Padding Dilation Activation Input Channel (In/Out) Conv2dNormActivation 3/16 3x3 (2,2) (1,1) - Hardwish InvertedResidual 16/16 3x3 (2,2) (1,1) - ReLU SqueezeExcitation 16/16 1x1 (1,1) 0 - ReLU Conv2dNormActivation 16/16 1x1 (1,1) 0 - ReLU InvertedResidual 16/72 1x1 (1,1) 0 - ReLU Conv2dNormActivation 72/72 3x3 (2,2) (1,1) - ReLU Conv2dNormActivation 72/24 1x1 (1,1) 0 - - InvertedResidual 24/88 1x1 (1,1) (1,1) - ReLU Conv2dNormActivation 88/88 1x1 (1,1) (1,1) - ReLU Conv2dNormActivation 88/24 1x1 (1,1) 0 - - InvertedResidual 24/96 1x1 (1,1) 0 - Hardwish Conv2dNormActivation 96/96 5x5 (2,2) (2,2) - Hardwish SqueezeExcitation 96/96 1x1 (1,1) 0 - ReLU Conv2dNormActivation 96/40 1x1 (1,1) 0 - - InvertedResidual 40/240 1x1 (1,1) (1,1) - Hardwish Conv2dNormActivation 240/240 5x5 (1,1) (2,2) - Hardwish SqueezeExcitation 240/240 1x1 (1,1) 0 - ReLU Conv2dNormActivation 240/40 1x1 (1,1) 0 - - InvertedResidual 40/240 1x1 (1,1) (1,1) - Hardwish Conv2dNormActivation 240/240 5x5 (1,1) (2,2) - Hardwish SqueezeExcitation 240/240 1x1 (1,1) 0 - ReLU Conv2dNormActivation 240/40 1x1 (1,1) 0 - - InvertedResidual 40/120 1x1 (1,1) (1,1) - Hardwish Conv2dNormActivation 120/120 5x5 (1,1) (2,2) - Hardwish SqueezeExcitation 120/120 1x1 (1,1) 0 - ReLU Conv2dNormActivation 120/48 1x1 (1,1) 0 - - InvertedResidual 48/144 1x1 (1,1) (1,1) - Hardwish Conv2dNormActivation 144/144 5x5 (1,1) (2,2) - Hardwish SqueezeExcitation 144/144 1x1 (1,1) 0 - ReLU Conv2dNormActivation 144/48 1x1 (1,1) 0 - - InvertedResidual 48/288 1x1 (1,1) (1,1) - Hardwish Conv2dNormActivation 288/288 5x5 (2,2) (2,2) - Hardwish SqueezeExcitation 288/288 1x1 (1,1) 0 - ReLU Conv2dNormActivation 288/96 1x1 (1,1) 0 - - InvertedResidual 96/576 1x1 (1,1) (1,1) - Hardwish Conv2dNormActivation 576/576 5x5 (1,1) (2,2) - Hardwish SqueezeExcitation 576/576 1x1 (1,1) 0 - ReLU Conv2dNormActivation 576/96 1x1 (1,1) 0 - - InvertedResidual 96/576 1x1 (1,1) (1,1) - Hardwish Conv2dNormActivation 576/576 5x5 (1,1) (2,2) - Hardwish SqueezeExcitation 576/576 1x1 (1,1) 0 - ReLU Conv2dNormActivation 576/96 1x1 (1,1) 0 - - Conv2dNormActivation 96/576 1x1 (1,1) 0 - Hardwish SEBlock 576/64 1x1 (1,1) 0 - ReLU Linear 576/1024 - - - - Hardwish Dropout 1024/1024 - - - - - Linear 1024/4 - - - - -

## 4.2. Pelatihan dan Pengujian Model
Pada  tahap  ini,  model  melakukan  eksperimen dengan  berbagai  pengaturan,  termasuk  jumlah  iterasi (epoch) sebanyak 20. Selain itu, komponen-komponen lain  dalam  training  melibatkan  pemanfaatan  learning rate  sebesar  0.0001,  weight  decay  sebesar  0.0001,
batch  size  sebesar  16,  penggunaan  fungsi  aktivasi softmax, dan optimasi menggunakan ADAM.
Gambar 5. Waktu Tempuh Epoch
Dengan  merujuk  pada  gambar  5,  dapat  dilihat bahwa arsitektur MobileNetV3-Small dalam penelitian ini membutuhkan waktu rata-rata sekitar 45 menit.
Gambar 6. Grafik Akurasi (atas) dan Grafik Loss (bawah)
Pada  Gambar  6  menjelaskan  bahwa  grafik training model menggunakan arsitektur MobileNetV3- Small dengan penambahan modul SEBlock menunjukkan  performa  yang  baik  dan  stabil  selama proses pelatihan. Untuk pengujian model nilai akurasi dapat dicapai dengan cara nilai data yang benar dibagi dengan  nilai total data uji  lalu dikali 100%, sehingga nilai  akurasi  dapat  ditampilkan  dari  sebuah  model yang dilakukan dalam tahap pengujian.

## 4.3. Evaluasi Hasil
Pada  penelitian  ini,  penerapan  arsitektur MobileNetV3-Small  dengan  SEBlock  menghasilkan kemampuan dalam mengklasifikasikan objek. Keluaran klasifikasi  ini  berupa citra berukuran 128 x 128  piksel  yang  telah  dilabeli.  Citra  yang diklasifikasikan  dengan  benar  ditandai  dengan  label berwarna hijau, sementara citra yang diklasifikasikan secara  salah  ditandai  dengan  label  berwarna  merah, seperti yang tampak pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Klasifikasi
Pada  model  arsitektur  MobileNetV3-Small dengan  SEBlock,  untuk  hasil  pengujian  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 8, arsitektur dapat membaca 3941  gambar  yang  terklasifikasi  dengan  benar  dari total 4000 gambar yang diuji. Hanya 59 gambar yang tidak  terklasifikasi  dengan  benar  melalui  tabel confusion matrix.
Gambar 8. Tabel Confusion Matrix
Kemudian  dari  hasil  tabel  confusion  matrix tersebut,  menghasilkan  performance  metrics  yang terdiri  dari  presisi,  akurasi,  dan  f1-score  yang  sesuai pada gambar 9, sehingga menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90%.
Gambar 9. Hasil Performance Metrics
F1-Score pada penelitian  ini  adalah akurasi dari setiap  kelas  yang  dimana  pada  pelabelan  nama  kelas terdiri dari 0 yaitu katarak, 1 yaitu retinopati diabetik, 2  yaitu  glaukoma,  dan  3  adalah  mata  normal.  Untuk nilai  akurasi  adalah  jumlah  total  dari  f1-score  yang kemudian  dibuat  menjadi  rata-rata  yang  kemudian menghasilkan akurasi sebesar 90% pada penelitian ini.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  pada  penelitian  ini  berdasarkan dalam tahap penelitian  yang  melibatkan 4000 dataset gambar  penyakit  mata  dengan  4  kelas,  dapat disimpulkan  bahwa  arsitektur  MobileNetV3-Small dengan  SEBlock,  menggunakan  parameter  uji  coba seperti  20  epoch,  batch  size  16,  learning  rate  dan weight  decay  setinggi  0.0001,  serta  optimasi  dengan ADAM  dan  fungsi  aktivasi  Softmax,  berhasil mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  90%  yang  didapat melalui  pelatihan  komputasi  dengan  waktu  45  menit dengan  hasil  grafik  akurasi  dan  loss  yang  stabil sehingga tidak terjadi overfitting ataupun underfitting. Kemudian hasil evaluasi dari pelatihan dan pengujian yang terdiri atas tabel confusion matrix yang membaca dan mencocokan dataset dengan hasil 3941 data dapat terklasifikasi  dan  59  tidak  dapat  terklasifikasi, kemudian  jumlah  akurasi  sebesar  90%  didapat  dari perhitungan  total  f1-score  yang  kemudian  dibuat menjadi  rata-rata.  Serta  saran  untuk  penelitian  ini adalah  dengan  menambahkan  arsitektur  lain  yang kemudian ditambahkan dengan teknik SEBlock.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Oktaviansyah,  R.  Tamara,  dan  I.  Fitri, “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Mata  Menerapkan  Metode  Certainty  Factor  dan Forward Chaining,” J. Media Inform. Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  hal.  645,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3542.
[2]  F.  N.  Cahya,  N.  Hardi,  D.  Riana,  dan  S. Hadiyanti, “Klasifikasi Penyakit Mata
Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN),” Sistemasi , vol. 10, no. 3, hal. 618, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1248.
[3]  N.  F.  Adilah  dan  S.  H.  Hidayat,  “Keparahan penyakit daun keriting kuning dan pertumbuhan populasi  kutukebul  pada  beberapa  genotipe cabai,” J. Fitopatol. Indones. , 2014.
[4]  Gonzalez, R. C. and  Woods, dan R. E, “Digital image  processing,  prentice  hall,” Up.  Saddle River, NJ , 2008.
[5]  L. Marifatul Azizah, S. Fadillah Umayah, dan F.
Fajar,  “Deteksi  Kecacatan  Permukaan  Buah Manggis  Menggunakan  Metode  Deep  Learning dengan  Konvolusi  Multilayer,” Semesta  Tek. , vol.  21,  no.  2,  hal.  230–236,  2018,  doi: 10.18196/st.212229.
[6]  A. N. Sihananto, M. Muharrom, A. Haromainy, A.  P. Sari,  A.  H.  Mubarrok,  dan  D.  Ramadhan, “Pemilahan  Jenis  Sampah  Menggunakan Algoritma  Cnn,” SCAN  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , vol. 17, no. 3, 2022.
[7]  F.  A.  Danendra,  F.  T.  Anggraeny,  dan  H. Maulana, “Klasifikasi Citra Penyakit Daun Cabai Rawit  Dengan  Menggunakan  CNN  Arsitektur AlexNet dan SqueezeNet,” vol. 12, no. 01, hal. 50–61, 2023.
[8]  J.  McCarthy,  “What  Is  Artificial  Intelligence?,” Am. Sci. , vol. 73, no. 3, hal. 258, 2007.
[9]  S.  Berhil,  H.  Benlahmar,  dan  N.  Labani,  “A review  paper  on  artificial  intelligence  at  the service  of  human  resources  management,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 18, no.
1, hal. 32–40, 2019, doi:
10.11591/ijeecs.v18.i1.pp32-40.
[10]  K.  Zhang,  Y.  Yamamoto,  dan  Schuller  Björn, “Artificial Intelligence Internet of Things for the Elderly,” hal. 78–88, 2021.
[11]  G.  Ashari  Rakhmat  dan  M.  Fikri  Haekal, “Peningkatan  Performa  MobilenetV3  dengan Squeeze-and-Excitation (Studi Kasus Klasifikasi Kesegaran  Ikan  Berdasarkan  Mata  Ikan),” J. MIND J. | ISSN , vol. 8, no. 1, hal. 27–41, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://doi.org/10.26760/mindjournal.v8i1.27-41
[12]  A. Howard, W. Wang, G. Chu, L. Chen, B. Chen, dan  M.  Tan,  “Searching  for  MobileNetV3 Accuracy vs MADDs vs model size,” Int. Conf. Comput. Vis. , hal. 1314–1324, 2019.
[13]  J. Hu, L. Shen, S. Albanie, G. Sun, dan E. Wu, “Squeeze-and-Excitation Networks,” IEEE
Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 42, no. 8, hal. 2011–2023, 2020, doi: 10.1109/TPAMI.2019.2913372.