## IMPLEMENTASI ARSITEKTUR ALEXNET DAN RESNET 34 PADA KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT DAUN KENTANG MENGGUNKAN TRANSFER LEARNING

## Mochammad Kevin Santosa, Made Hanindia Prami Swari, Anderas Nugroho Sihananto
Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
Jl Raya Rungkut Madya Gunung Anyar Surabaya, Indonesia santosakevin0@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini mengimplementasikan arsitektur Alexnet dan Resnet 34 dengan teknik transfer learning pada klasifikasi citra penyakit daun kentang. Kentang adalah komoditas penting dalam pertanian global, tetapi sering terkena penyakit seperti Late blight dan Early blight , yang mengancam hasil panen. Penelitian bertujuan untuk mengevaluasi akurasi transfer learning menggunakan Alexnet dan Resnet 34 dalam mengklasifikasikan penyakit daun  kentang.  Kami  juga  membandingkan  waktu  pelatihan  kedua  model.  Tujuan  penelitian  adalah  mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam identifikasi penyakit daun kentang untuk membantu petani mengambil tindakan pencegahan  yang  cepat  dan  efektif.  Kami  melatih  kedua  model  selama  16 Epoch dengan  batch  size  14  dan parameter  yang  telah  ditentukan. Learning rate dan  weight  decay  diatur  pada  nilai  tertentu.  Model Alexnet mencapai akurasi 98% dengan waktu pelatihan 82 menit, sedangkan model Resnet 34 mencapai akurasi 99% dalam waktu yang sama. Kedua model mampu memberikan hasil identifikasi yang sangat baik pada citra penyakit daun kentang. Penelitian ini penting untuk meningkatkan produktivitas pertanian dan memberikan solusi efisien dalam mengatasi masalah penyakit pada tanaman kentang.
Kata kunci : Alexnet, Resnet34, Transfer Learning, Daun Tanaman Kentang

## 1. PENDAHULUAN
Kentang  (Solanum  tuberosum)  merupakan komoditas yang telah ditanam di sekitar 19 juta hektar lahan pertanian di seluruh dunia dan hasil produksinya telah mencapai 378 ton. Di Indonesia, total area panen kentang  10  tahun  terakhir  berfluktuasi  antara  66.00 hingga 76.000 hektar [1]. Berdasarkan data dari Badan Pusat  Statistik  (BPS),  produksi  kentang  di  Indonesia pada  tahun  2021  mencapai  1,36  juta  ton,  mengalami kenaikan  sebesar  6,1%  dari  tahun  sebelumnya  yang sebesar  1,28  juta  ton.  Dalam  mengelola  pertanian kentang  tentu  saja  akan  menemui  beberapa  kendala. Penyakit busuk daun ( Late blight ) dan penyakit busuk daun  awal  ( Early  blight )  merupakan  penyakit  daun yang paling merusak tanaman kentang dan menyebabkan penurunan hasil panen  yang signifikan di sebagian besar wilayah pertanian kentang di seluruh dunia.
Banyak  upaya  dilakukan  untuk  mengatasi masalah  penyakit  pada  daun  kentang,  tidak  hanya  di bidang  pertanian  tetapi  juga  melalui  pemanfaatan teknologi.  Salah  satu  contohnya  adalah  penggunaan image  processing  atau  pengolahan  citra  digital  untuk mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  kentang. Dengan  menggunakan  teknologi  ini,  pengelola pertanian dapat memberikan penanganan yang efektif dan efisien pada tanaman yang tidak sehat [2].
Transfer learning merupakan  sebuah  teknik machine learning yang  dapat  meningkatkan  kinerja pada tugas tertentu dengan memanfaatkan pengetahuan  yang  telah  diperoleh  oleh  model  yang telah dilatih sebelumnya pada tugas atau domain yang berbeda.  Dalam  implementasi  transfer learning pada Convolutional  Neural  Network (CNN),  lapisan  fitur yang  telah  dipelajari  dari  satu  CNN  dapat  digunakan
kembali  pada  CNN  lainnya  untuk  menginisialisasi jaringan tersebut [3].
CNN  mempunyai  beragam  model  arsitektur seperti LeNet, Alexnet , Resnet , GoogleNet, SqueezeNet,  dan  lain-lain  yang  terus  berkembang seiring  kemajuan  teknologi.  Setiap  model  arsitektur memiliki  spesifikasi  yang  berbeda,  termasuk  proses komputasi dan hasil akurasi  yang berbeda. Misalnya, sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Setiawan (2020) menggunakan CNN untuk mengklasifikasikan Fundus  dengan  menggunakan  beberapa  parameter model  arsitektur  seperti Alexnet ,  VGG16,  VGG19, Resnet 50, Resnet 101, GoogleNet,  Inception-V3, Inception - Resnet V2,  dan SqueezeNet .  Penelitian  ini menggunakan dataset dengan 2 kategori, yaitu normal dan  neovaskularisasi.  Hasil  dari  penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  setiap  model  arsitektur  yang digunakan  memiliki  nilai akurasi  yang berbeda,  yang dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  komponen  seperti dataset,  proses  komputasi  arsitektur,  dan  Optimizer yang digunakan [4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  para  petani pengelola  pertanian  dalam  mengidentifikasi  penyakit pada daum kentang dengan menggunakan data berupa gambar daun kentang. Identifikasi daun pada tanaman kentang dibagi menjadi tiga kategori, yaitu daun sehat atau normal, Late blight , dan Early blight . Oleh karena itu,  pada  penelitian  ini  akan  mennggunakan  transfer learning dengan arsitektur Alexnet dan Resnet 34 untuk melakukan identifikasi tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Teori  dasar  yang  akan  dipakai  untuk  penelitian diperlukan untuk mendukung penelitian ini. Landasan
teori yang akan digunakan adalah Kecerdasan Buatan, Citra  Digital,  Machine Learning , Deep Learning , Alexnet , Resnet 34,  Adam  Optimizer,  Transfer Learning .

## 2.1. Kecerdasan Buatan
Pada  tahun  1955,  John  McCarthy,  pelopor kecerdasan buatan, pertama kali mendefinisikan istilah tersebut  sebagai  tujuan  mengembangkan  mesin  yang berperilaku  cerdas.  Definisi  Encyclopedia  Britannica menyebutkan kecerdasan buatan sebagai  kemampuan komputer  atau  robot  yang  dikendalikan  komputer untuk  pemecahan  masalah  dengan  kemampuan pemrosesan  intelektual  melebihi  manusia.  Namun, definisi  ini  rentan  pada  kelemahan  karena  bisa menganggap komputer dengan kapasitas memori besar dan  akses  teks  panjang  sebagai  cerdas.  Elaine  Rich mengusulkan  definisi  yang  lebih  tepat,  menyatakan bahwa  kecerdasan  buatan  adalah  studi  membuat komputer melakukan tugas yang lebih baik dikerjakan oleh manusia. [5] .

## 2.2. Citra Digital
Citra digital adalah representasi dua dimensi dari gambar  analog  melalui  proses  sampling,  yang menghasilkan  gambar  diskrit  dengan  N  baris  dan  M kolom. Pengolahan citra digital dilakukan menggunakan  komputer  dengan  nilai  intensitas  pada setiap  piksel  sebagai  datanya.  Ini  melibatkan perbaikan  kualitas  gambar,  transformasi  seperti translasi  dan  rotasi,  seleksi  citra  ciri,  penyimpanan data  tereduksi,  kompresi,  transmisi  data,  dan  proses waktu. Secara esensial, pengolahan citra digital adalah manipulasi  gambar  dua  dimensi  dengan  representasi array nilai real atau kompleks, terdiri dari piksel-piksel dengan koordinat dan intensitas/warna yang direpresentasikan sebagai f(x,y) pada titik (x,y) dalam matriks MxN. [6]

## 2.3. Machine Learning
Machine learning merupakan suatu teknik  yang memungkinkan mesin untuk mampu melakukan tugas- tugas yang kompleks, salah satunya adalah kemampuan  untuk  mengenali  objek  dalam  gambar. Cara  pembelajaran  mesin  dilakukan  melalui  proses trial  and  error,  di  mana  algoritme  diberikan  contoh- contoh  dan  kemudian  secara  otomatis  mengoreksi kesalahan-kesalahan yang terjadi, bukan melalui cara- cara  eksplisit  seperti  memprogramkan  serangkaian instruksi secara manual [7].
2.4. Deep Learning Deep learning adalah  sub-bidang  kecerdasan buatan yang fokus pada pengembangan model jaringan saraf besar untuk pengambilan keputusan berbasis data yang  akurat.  Metode  ini  cocok  untuk  situasi  dengan data kompleks dan besar. Dalam deep learning , model jaringan  saraf  mewakili  fungsi  yang  diekstraksi  dari data selama pelatihan, dan sebaliknya, model ini juga mewakili  fungsi  sebagai  program  komputer.  Proses
pelatian dimulai dengan inisialisasi parameter jaringan secara  acak,  dan  model  jaringan  saraf  cenderung overfitting,  bukan  underfitting,  terhadap  data  karena bias induktifnya yang lemah [8].

## 2.5. Alexnet
Salah  satu  struktur Convolutional  Neural Network (CNN)  yang paling terkenal  adalah Alexnet , yang  dikembangkan  oleh  Krizhevsky  dan  Sutskever. Alexnet mampu  mencapai  tingkat  akurasi  klasifikasi yang sangat tinggi dalam dataset ImageNet, sehingga dianggap  sebagai  suatu  terobosan  signifikan  dalam bidang  pembelajaran  mesin.  Sejak  pengembangan Alexnet ,  peneliti  mulai  memusatkan  perhatian  lebih dalam dan menginvestasikan lebih banyak waktu serta upaya dalam mengembangkan model-model pembelajaran mendalam [9].

## 2.6. Resnet 34
Jaringan  syaraf  terinspirasi  oleh  cara  berpikir manusia  mampu  menangani  masalah  kompleks dengan  solusi  mendalam.  Tantangan  utama  jaringan syaraf  adalah  masalah  gradien  yang  menghilang. Resnet ,  jenis  jaringan  khusus,  mengatasi  ini  dengan koneksi  lompatan,  memungkinkan "loncatan"  lapisan konvolusi  dalam  setiap  blok  dasar.  Ini  mempercepat dan mempermudah pelatihan jaringan. Persamaan y = F(x)  +  x  menggambarkan  koneksi  lompatan  yang menambahkan  output  blok  sebelumnya  ke  blok berikutnya. Resnet menggunakan  fungsi  residual  f(x) dengan  lapisan  konvolusi  ganda,  normalisasi  batch, dan  ReLU. Resnet telah  menghasilkan  kinerja  lebih baik  dalam  jaringan  syaraf,  dengan  kemampuan pembelajaran  yang  lebih  dalam. Resnet 34  dengan  34 lapisan termasuk konvolusi, max-pooling, dan average pooling, serta lapisan fully connected, menjadi contoh arsitektur  yang  sukses  dalam  penggunaan  tersebut. [10].

## 2.7. Adam Optimizer
Adam Optimizer merupakan pengembangan dari metode Stochastic Gradient Descent (SGD) yang lebih populer  digunakan  dalam deep learning untuk mengklasifikasikan  gambar.  Adam  Optimizer  efisien dalam  komputasi,  memerlukan  sedikit  memori,  dan mudah  diimplementasikan.  Dalam  penelitian  ini, Adam  Optimizer  digunakan  untuk  memodifikasi atribut neural network agar dapat meminimalkan loss [11]
2.8. Transfer Learning Transfer learning adalah  teknik  dalam  machine learning yang memperbaiki kinerja pada tugas tertentu dengan  memanfaatkan  pengetahuan  dari  model  yang telah dilatih di domain yang berbeda sebelumnya. Pada Convolutional  Neural  Network (CNN),  transfer learning dilakukan  dengan  memanfaatkan  kembali lapisan  fitur  dari  satu  CNN  untuk  menginisialisasi jaringan  lainnya.  Ini  berdampak  positif  pada peningkatan  kinerja  tugas  target  dan  telah  menjadi
penting  dalam  berbagai  aplikasi.  Transfer learning antar  CNN  dikenal  sebagai  fine-tuning,  di  mana lapisan  fitur  dari  CNN  sumber  disesuaikan  dengan data target untuk menyempurnakan adaptasinya. Fine- tuning dapat melibatkan lapisan fitur secara penuh atau sebagian,  disesuaikan  dengan  tugas  target.  Lalu, lapisan  tersebut  diperbarui  dengan  dataset  baru  pada tugas  klasifikasi  yang  berbeda.  Transfer learning memanfaatkan pengetahuan sebelumnya untuk meningkatkan  performa  pada  tugas target  pada  CNN yang baru. [3].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini memuat metode yang digunakan pada pembuatan skripsi.

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahap ini melibatkan berbagai metode pengumpulan  data  yang  beragam,  termasuk  data sekunder  yang  diperoleh  tidak  langsung  dari  sumber asli  melalui  jejak  pendapat  narasumber,  wawancara individu/kelompok,  dan  observasi  hasil  pengujian. Penelitian ini menggunakan sumber data dari website Kaggle. Data tersebut berfokus pada berbagai penyakit daun  kentang,  terdiri  dari  1.000  sampel  daun  sehat, 1.000  sampel  daun  terkena Early  blight ,  dan  1.000 sampel  daun  terkena Late  blight ,  dengan  total  3.000 sampel.  Sampel  data  ini  digunakan  dalam  penelitian sebagai contoh:
Gambar 1. Gambar sampel dataset daun kentang

## 3.2. Praproses Data
Gambar 2. Gambar diagram praroses data
Praproses data citra penyakit daun kentang pada Dataset  terdiri  dari  tiga  langkah,  seperti  dijelaskan pada  Gambar  3.3.  Pertama,  ukuran  citra  diubah menjadi  128x128  piksel.  Selanjutnya,  dilakukan
transformasi  citra  untuk  menyamakan  tipe  warna RGB. Setelah itu, dataset dibagi menjadi tiga bagian: data  latih  (2.167  citra),  data  validasi  (383  citra),  dan data uji (450 citra). Data uji digunakan untuk menguji performa model CNN yang telah dilatih.

## 3.3. Perancangan Arsitektur
Pembangunan  arsitektur Convolutional  Neural Network (CNN) dimulai dengan pemilihan arsitektur dasar  yang  sesuai  dengan  karakteristik  dataset  dan masalah  yang  ingin  diselesaikan.  Selanjutnya, dilakukan  tuning  hyperparameter  seperti learning rate dan  momentum  untuk  meningkatkan  performa model.
Gambar 3. Gambar arsitektur Alexnet
Alexnet ,  dikembangkan  oleh  Alex  Krizhevsky, Ilya Sutskever, dan Geoffrey Hinton pada 2012, adalah model Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang meraih  kemenangan  dalam  ImageNet  Large  Scale Visual  Recognition  Challenge.  Dengan  8  lapisan, termasuk  5  lapisan  konvolusi  dan  3  lapisan  fully connected, arsitektur ini memanfaatkan 96 filter 11x11 pada lapisan pertama, diikuti oleh filter 256, 384, dan 384 pada lapisan berikutnya, serta 256 filter 3x3 pada lapisan  terakhir.  ReLU  dan  pooling  maksimum diterapkan  setelah  setiap  lapisan  konvolusi.  Dropout digunakan  pada  lapisan  fully  connected  untuk mencegah  overfitting,  dan  optimasi  hyperparameter dilakukan untuk meningkatkan kinerja model. Alexnet telah menginspirasi model CNN lebih canggih di masa depan.
Gambar 4 . Gambar arsitektur Resnet 34
Resnet -34,  dikembangkan  oleh  Kaiming  He, Xiangyu  Zhang,  Shaoqing  Ren,  dan  Jian  Sun  pada 2015,  adalah  model Convolutional  Neural  Network
(CNN)  yang  memenangkan  kompetisi  ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Dengan 34 lapisan  neural,  termasuk  32  lapisan  konvolusi  dan  2 lapisan  fully  connected, Resnet -34  memiliki  lapisan konvolusi  pertama  dengan  64  filter  7x7  dan  stride  2, diikuti  oleh  blok  residual.  Setiap  blok  residual  berisi lapisan  konvolusi  dengan  ReLU  dan  dua  konvolusi 3x3  dengan  skip  connection  untuk  mengurangi vanishing  gradient.  Regularisasi  dropout  digunakan pada  lapisan  fully  connected  untuk  menghindari overfitting,  dan  optimasi  hyperparameter  dilakukan. Resnet -34  adalah  model  CNN  sukses  yang  menjadi dasar  untuk  pengembangan  model  CNN  lebih kompleks dan akurat.

## 3.4.  Pelatihan Model
Gambar 5. Gambar diagram pelatihan model
Setelah merancang  arsitektur  model  dan mengkonfigurasi hyperparameter pada model Alexnet dan Resnet 34,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan pelatihan pada dataset. Pelatihan dilakukan menggunakan Google Colaboratory dengan memanfaatkan akselerator GPU yang disediakan oleh Google  Colaboratory  untuk  mempercepat  waktu proses pelatihan dataset.

## 3.5. Pengujian Model
Model diuji dengan menggunakan 450 citra dari data  uji  yang  telah  melalui  proses  prapemrosesan. Setelah  proses  pengujian,  nilai  prediksi  akan dibandingkan  dengan  nilai  label  asli  pada  data  uji untuk  menghitung  jumlah  prediksi  yang  benar. Selanjutnya, Confusion matrix dapat digunakan untuk mengevaluasi  kinerja  model.  Berikut  ini  adalah diagram blok yang menunjukkan fungsi Adam.

## Gambar 6. Gambar Pengujian Model

## 3.6.  Evaluasi Model
Setelah  selesai  melakukan  pelatihan  model, langkah berikutnya adalah  mengevaluasi performansi dari  model  tersebut.  Evaluasi  ini  bertujuan  untuk mengetahui  sejauh  mana  model  yang  telah  dibuat dapat  berfungsi  dengan  baik.  Dalam  penelitian  ini, evaluasi dilakukan dengan menggunakan model yang dievaluasi pada data uji dengan menggunakan metode confusion  matrix  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi, presisi,  recall,  dan  f1  score.  Hasil  dari  confusion matrix akan menjadi dasar untuk melakukan pelatihan model  kembali  jika  hasil  evaluasi  tidak  memuaskan. Berikut rumus precision, recall dan f1- score:
Precision = 𝑇 𝑝 𝑇 𝑝+𝐹𝑝 (1)
Recall = 𝑇 𝑝 𝑇 𝑝+𝑇𝑛 (2)
F 1 =2. 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 . 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  hasil  dan  pembahasan  yang  akan dijelaskan menjadi beberapa sub bab.

## 4.1. Penyiapan Dataset
Data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal  dari  Kaggle.  Data  tersebut  merupakan  data publik  yang  terdiri  dari  tiga  jenis,  yaitu  daun  yang sehat, Early blight , dan Late blight . Setiap  jenis  data terdiri  dari  1000  gambar,  sehingga  totalnya  terdapat 3000  gambar  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian ini.  Data  tersebut  akan  digunakan  untuk  pengujian dalam penelitian ini.

## 4.2. Menyiapkan Data Dan Label
Untuk  melakukan  proses  klasifikasi  dalam penelitian ini, diperlukan data berupa citra digital yang menampilkan  daun  kentang  sebagai  objeknya.  Objek penelitian dibatasi menjadi tiga kelas, yaitu daun yang sehat, Early blight , dan Late blight . Jumlah data yang terkumpul  sebanyak  3000  data,  seperti  yang ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan keseluruhan data
Data  penelitian  ini  terdiri  dari  3000  data  yang terbagi dalam tiga folder, yang masing-masing folder sesuai dengan objek daun kentang  yang akan diteliti. Klasifikasi  objek  daun  kentang  ini  mencakup  tiga kondisi,  yaitu  daun  yang  sehat,  daun  yang  terkena Early blight , dan daun yang terkena Late blight . Setiap folder  berisi  data  yang  representatif  untuk  masing- masing  kondisi,  sehingga  memungkinkan  analisis yang  lebih  rinci  dan  akurat  dalam  penelitian  ini. Melalui  penggunaan  dataset  yang  kaya  dan  beragam ini, diharapkan penelitian dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai pengklasifikasian daun kentang berdasarkan kondisinya.
Gambar 8. Grafik presentase dataset
Dataset  terdiri  dari  tiga  kelas  yang  masing- masing  memiliki  pembagian  data  sebesar  33%  dari total dataset. Pembagian tersebut mencakup 33% data yang  merupakan  daun  kentang  yang  sehat,  33% data yang merupakan daun kentang yang terkena penyakit Early blight , 33% data yang merupakan daun kentang yang terkena penyakit Late blight .

## 4.3. Pembagian Data
Setelah mendapatkan informasi mengenai jumlah dataset  dan  kelas  yang  akan  digunakan,  langkah selanjutnya adalah membagi data menjadi tiga bagian, yaitu data train, data validasi train, dan data test.
Dalam  penelitian  ini  terdapat  2.167  data  latih. Selanjutnya,  data  validasi  akan  digunakan  untuk melakukan  validasi  model  guna  menentukan  bobot agar  terhindar  dari  overfitting  atau  underfitting. Jumlah  data  validasi  dalam  penelitian  ini  adalah  383 data.  Terakhir,  data  test  akan  digunakan  untuk melakukan  prediksi  menggunakan  model  yang  telah dilatih. Pada penelitian ini, terdapat 450 data test.

## 4.4. Praproses
Langkah  ini  dijalankan  setelah  dataset  dibagi untuk digunakan. Tahapan  ini  hanya diterapkan pada sejumlah  citra  sebelum  masuk  ke  dalam  model  yang akan  digunakan.  Citra-citra  awal  yang  terlibat mencakup  citra  daun  yang  sehat,  citra  daun  yang terkena Early blight , dan citra daun yang terkena Late blight .
Dua set data dibentuk untuk keperluan pelatihan dan  validasi.  Transformasi  yang  diterapkan  pada kedua set ini berbeda. Data pelatihan dan validasi  ini selanjutnya dimuat dalam DataLoader. Pada DataLoader,  data  pelatihan  diacak  dalam  proses pengambilan  batch  untuk  menjaga  variasi,  sementara data  validasi  tidak  diacak.  Kode  ini  memiliki  tujuan untuk  mengorganisir  dan  mempersiapkan  data  sesuai dengan  standar  yang  diharapkan,  memungkinkan penggunaan yang efisien dalam pelatihan dan evaluasi model.

## 4.5. Implementasi Alexnet
Pada  riset  ini,  terdapat  dua  variasi  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  akan dimanfaatkan. Arsitektur tersebut mencakup Resnet 34 dan Alexnet .  Proses  pembelajaran  model  dilakukan melalui  tahapan  pelatihan  dan  pengujian.  Dalam konteks  penggunaan  data  augmented  sebanyak  3000, proporsi penggunaan data tersebut adalah 85% untuk tahap pelatihan dan 15% untuk tahap pengujian model. Setelah  penerapan  kedua  model  ini,  dilakukan perbandingan  terhadap  hasil  terbaik  dari  masing- masing model, untuk mengetahui arsitektur mana yang memiliki  akurasi  paling  tinggi.  Klasifikasi  yang dihasilkan  dari  penelitian  ini  terdiri  dari  tiga  kelas, yakni kondisi daun kentang yang sehat, daun kentang yang  terkena Early  blight dan  daun  kentang  yang terkena Late blight .
4.6. Implementasi Resnet 34
Dijelaskan mengenai proses kerja dari arsitektur Resnet 34.  Pendekatan  ini  melibatkan  pembangunan jaringan  yang  lebih  mendalam  daripada  model konvensional lainnya,  sambil  secara  simultan menangani  masalah  gradien  yang  menghilang. Resnet 34 terdiri dari total 34 lapisan dan menggunakan struktur  Basic  Block.  Pada  setiap  tahap  konvolusi,
setiap  lapisan  akan  mempelajari  filter  untuk mengidentifikasi  fitur  fitur  yang  relevan.  Hasil  dari proses  pelatihan  ini  akan  melewati  tahap  average pooling (dengan AdaptiveAvgPool2d) sebelum masuk ke  jaringan  fully  connected.  Pada  akhirnya,  keluaran dari  jaringan  akan  melalui  fungsi  aktivasi  softmax untuk menghasilkan hasil klasifikasi yang akhir.

## 4.7. Pelatihan Model
Pada  tahap  implementasi,  akurasi  dihitung dengan  membandingkan  prediksi  yang  benar  dengan total sampel dalam batch menggunakan fungsi softmax untuk mengambil indeks kelas tertinggi. Hyperparameter  seperti  jumlah Epoch (16),  laju pembelajaran  (lr),  dan  kriteria  loss  (criterion) ditentukan  dengan  CrossEntropyLoss.  Optimizer Adam  dengan  weight  decay  1e-4  digunakan. Scheduler  OneCycleLR  mengatur  laju  pembelajaran berdasarkan  langkah  per Epoch .  Setiap Epoch ,  loss, akurasi  pelatihan  dan  validasi,  serta  waktu  eksekusi dicatat  dan  dicetak.  Grafik  akurasi  dan  loss  direkam, menunjukkan variasi waktu eksekusi per Epoch untuk Alexnet (82 menit) dan Resnet 34 (199 menit) dalam 16 Epoch dan batch size 14. Alexnet membutuhkan waktu sedikit  lebih  lama  dibanding Resnet 34  dalam pelatihan.
Gambar 9. Grafik accuracy dan loss pada model

## Alexnet
Pada Gambar  9, hasil dari skenario penggunaan model Alexnet dengan  laju  pembelajaran  0.0001 terlihat.  Grafik  pelatihan  menunjukkan  peningkatan drastis pada akurasi, dengan sedikit perbedaan antara akurasi  pelatihan  dan  validasi.  Hal  ini  menandakan model tidak mengalami overfitting.
Hasil  akhir  pelatihan  menunjukkan  akurasi pelatihan  0.988  dan  validasi  0.980.  Penggunaan  laju pembelajaran  0.0001  pada Alexnet memberikan  hasil yang  baik,  dengan  kemampuan  mengenali  pola  data pelatihan dan mampu generalisasi pada data baru.
Gambar 10. Grafik accuracy dan loss pada model Resnet 34
Pada Gambar 4.4, hasil eksperimen menggunakan  model Resnet 34  dengan learning rate 0.0001  ditampilkan.  Grafik  pelatihan  menunjukkan peningkatan  akurasi  yang  signifikan  dan  minimalnya perbedaan  antara  akurasi  pelatihan  dan  validasi, menunjukkan penghindaran overfitting.
Hasil  akhir  pelatihan  menunjukkan  akurasi pelatihan  0.998  dan  validasi  0.997.  Penggunaan learning rate 0.0001 pada Resnet 34 memberikan hasil sangat  memuaskan,  dengan  akurasi  tinggi  pada  data pelatihan  dan  kemampuan  yang  kuat  dalam menggeneralisasi pada data validasi.

## 4.8. Pengujian Model
Tahap pengujian dimulai dengan mempersiapkan dataset pengujian menggunakan objek ‘test_set’, yang mengambil  citra  dan  label  dari  kumpulan  data pengujian dengan menerapkan transformasi yang telah ditentukan sebelumnya.
Fungsi  predict  kemudian  digunakan  untuk memprediksi  label  kelas  dari  citra  yang  diberikan. Prediksi  akhir  diperoleh  dengan  mengekstrak  indeks dari kelas dengan probabilitas terbesar menggunakan’ torch.argmax’  pada  hasil  fungsi  softmax.  Hasil prediksi  ini  kemudian  dikembalikan  dalam  bentuk angka integer.
Pada  tahap  pengujian,  iterasi  dilakukan  untuk setiap  citra  dalam  dataset  pengujian.  Hasil  prediksi dari  setiap  citra  disimpan  dalam  ‘test_predict’, sementara  label  asli  disimpan  dalam  ‘true_label’. Dengan ini, kita dapat membandingkan prediksi model dengan  label  asli  untuk  mengukur  akurasi  dan melakukan  analisis  lebih  lanjut  terhadap  performa model.  Keseluruhan  proses  ini  berguna  untuk mengevaluasi sejauh mana model mampu melakukan prediksi  yang  akurat  pada  data  yang  belum  pernah dilihat sebelumnya, yakni data pengujian.

## 4.9. Analisa Hasil Pengujian
Analisis hasil pengujian meliputi tiga komponen utama:  hasil  klasifikasi,  Confusion  matrix,  dan evaluasi metrik performa. Dalam penelitian ini, model arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN) berhasil  mengklasifikasikan  objek  dengan  akurat. Hasil klasifikasi menghasilkan citra 128 x 128 piksel yang  telah  diberi  label,  dengan  hasil  yang  tepat ditandai oleh label berwarna hijau dan hasil yang salah diklasifikasikan ditandai oleh label merah.
Klasifikasi benar terjadi saat prediksi hasil cocok dengan  nilai  sebenarnya  pada  citra  pengujian  (true). Sebaliknya, klasifikasi salah terjadi saat prediksi tidak sesuai  dengan  nilai  sebenarnya.  Label  merah menunjukkan  hasil  klasifikasi  yang  salah,  sedangkan label  hijau  menunjukkan  hasil  klasifikasi  yang  benar. Detil  hasil  klasifikasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  11. dan 12.
Gambar 11. Gambar hasil klasifikasi pada

## Alexnet
Gambar 12. Gambar hasil klasifikasi pada Resnet 34
Evaluasi  performa  klasifikasi  dari  setiap  model arsitektur  disajikan  melalui  Confusion  matrix,  yang terlihat pada Gambar 13 dan Gambar 14. Dalam rangka mengevaluasi  hasil  klasifikasi  ini,  digunakan  empat metrik  performa  utama  yaitu  Akurasi  (Accuracy), Presisi (Precision), Recall, dan Ukuran F (F-measure).
Gambar 13. Gambar confusion matrix Alexnet
Tabel  Confusion  matrix  yang  terdapat  pada model  arsitektur Alexnet ,  sebagaimana  terlihat  pada Gambar 4.7, mampu berhasil mengklasifikasikan 440 gambar dari total 450 gambar yang diuji, sementara 10 gambar mengalami kegagalan dalam proses klasifikasinya.  Proses  ini  memberikan  gambaran visual tentang sejauh mana model mampu mengidentifikasi  kelas-kelas  objek  dengan  benar  dan bagaimana  distribusi  hasil  prediksinya  terhadap  data pengujian secara keseluruhan.
Gambar 14. Gambar confusion matrix Resnet 34
Tabel  Confusion  matrix  yang  terkait  dengan model  arsitektur Resnet 34,  sesuai  dengan  yang diilustrasikan pada Gambar 4.12, berhasil mengklasifikasikan 447 gambar dari total 450 gambar yang  telah  diujikan.  Meskipun  demikian,  terdapat ketidakmampuan  dalam  mengklasifikasikan  dengan benar  pada  3  gambar  yang  termasuk  dalam  dataset pengujian.  Hasil  dari  tabel  Confusion  matrix  ini memberikan pandangan yang jelas tentang kemampuan  model  dalam  mengidentifikasi  kelas objek  secara  akurat,  serta  memberikan  gambaran tentang  sejauh  mana  distribusi  hasil  prediksi  model pada seluruh data pengujian.
Tabel 1 . Tabel hasil performa pelatihan
Dalam iterasi Alexnet , setiap iterasi memerlukan waktu sekitar 1.55 detik. Parameter-parameter tertentu menunjukkan  bahwa Resnet 34  memiliki  train  loss terendah,  0.014  (1.4%),  menunjukkan  kerugian pelatihan yang rendah. Akurasi pelatihan tertinggi juga dimiliki  oleh Resnet 34,  mencapai  0.998  (99.8%), menandakan  kemampuan  klasifikasi  yang  sangat akurat pada data pelatihan.
Evaluasi parameter validasi menunjukkan Resnet 34  memiliki  performa  yang  baik.  Validation loss  terendah  adalah  0.009  (0.09%),  menunjukkan kerugian  validasi  minimal.  Akurasi  validasi  tertinggi juga dimiliki oleh Resnet 34, mencapai 0.997 (99.7%), menunjukkan  kemampuan  klasifikasi  yang  akurat pada  data  validasi.  Hal  ini  menegaskan  kinerja konsisten  dan  efektif Resnet 34  dalam  pelatihan  dan evaluasi pada data pelatihan dan validasi.
Tabel 2 . Tabel hasil confusion matrix Arsitektur Akurasi (%) Precision (%) Recall (%) Waktu Alexnet 0.98 0.98 0.98 4932.276 s Resnet34 0.99 0.99 0.99 11952.114 s
Dari  Tabel  2, Resnet 34  mencapai  akurasi tertinggi  99%,  1%  lebih  tinggi  dari Alexnet .  Ini menandakan Resnet 34 memiliki kemampuan mengklasifikasikan  data  dengan  akurasi  tinggi  dan memahami pola-pola data kompleks.
Secara  waktu, Alexnet menjadi  yang  tercepat dengan  pelatihan  4932.276  detik.  Ini  menunjukkan meskipun  efisien  dalam  waktu, Alexnet tetap memberikan akurasi tinggi pada pengujian. Perbandingan antara akurasi dan waktu ini mengilustrasikan  trade-off  antara  prediksi  berkualitas dan efisiensi waktu. Ini membantu memilih model yang sesuai dengan aplikasi dan sumber daya yang ada.
Tabel 3. Tabel hasil fi score Kelas Alexnet (%) Resnet34 (%) 0 ( Early blight ) 0.97 0.99 1 ( Late blight ) 0.98 0.99 2 (Sehat) 0.98 0.99

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukakan, maka  didapatkan  kesimpulan  sebagai  berikut  :  Hasil pengujian  terhadap  dataset  yang  telah  melalui  proses pelatihan  dan  evaluasi  menggunakan  dua  model arsitektur  berbeda  menunjukkan  pencapaian  akurasi yang bagus. Pertama, model arsitektur Alexnet berhasil mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  98%  setelah  dilatih
selama  16 Epoch dengan  batch  size  14.  Penentuan parameter  seperti learning rate sebesar  0,0001  dan weight decay sebesar 0,0001 juga turut  berkontribusi pada  kesuksesan  model  ini  dalam  mencapai  akurasi yang tinggi. Sementara itu, hasil pengujian pada model arsitektur Resnet 34  juga  mengesankan  dengan mencapai akurasi sebesar 99%. Model ini mengalami pelatihan  selama  16 Epoch dengan  menggunakan batch size 14, dan parameter learning rate serta weight decay  yang  sama  juga  diterapkan  untuk  mencapai tingkat  akurasi  yang  signifikan.  Kesimpulan  dari kedua pengujian ini menegaskan bahwa kedua model arsitektur tersebut mampu memberikan performa yang sangat  baik  dalam  mengklasifikasikan  citra  penyakit daun  kentang  menggunakan  teknik  transfer learning . Dari kedua model arsitektur dijelaskan bahwa akurasi tertinggi  pada  penilitian  ini  adalah  model Resnet 34 dengan nilai akurasi 99%, akan tetapi waktu pelatihan model dengan waktu tercepat dimiliki Alexnet dengan total waktu 4932.276 s atau 82 menit.
Berdasarkan hasil implementasi arsitektur Alexnet dan Resnet 34  pada  klasifikasi  citra  penyakit daun  kentang,  terdapat  beberapa  saran  yang  perlu diperhatikan  untuk  mengembangkan  pada  penelitian berikutnya, diantaranya : Disarankan untuk memastikan  bahwa  dataset  yang  digunakan  memiliki jumlah  yang  cukup  besar  dan  distribusi  data  yang seimbang  di  setiap  kelas.  Hal  ini  penting  agar  tidak terjadi  ketidakseimbangan  antar  kelas  selama  proses pelatihan  model,  sehingga  model  dapat  mengenali setiap  kelas  dengan  baik.  Selain  itu,  untuk mendapatkan  dataset  yang  lebih  representatif, disarankan  untuk  mengambil  gambar  daun  kentang secara  langsung,  sehingga  dataset  yang  digunakan lebih  mewakili kondisi  nyata dan  variasi  yang ada di lapangan.  Perlu  diingat  bahwa  pemilihan  arsitektur model  harus  disesuaikan  secara  hati-hati,  mengingat tidak  semua  model  akan  menghasilkan  performa terbaik. Selain itu, disarankan untuk menjelajahi opsi lain  dengan  mempertimbangkan  variasi  arsitektur model  seperti  VggNet,  LeNet,  ZFNet,  GoogLeNet, dan  lainnya  yang dapat memberikan beragam pilihan untuk meningkatkan performa model dan hasil secara keseluruhan. Dalam penelitian mendatang, disarankan untuk  melakukan  kustomisasi  pada  hyperparameter seperti learning rate ,  jumlah Epoch ,  dan  batch  size. Hal  ini  bertujuan  untuk  lebih  lanjut  meningkatkan kinerja dan performa tiap model yang dievaluasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Campos, H., & Ortiz, O. (2019). The potato crop: Its agricultural, nutritional and social contribution to humankind. In The Potato Crop: Its Agricultural, Nutritional and Social
Contribution to Humankind. Springer
International
Publishing.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-28683-5
[2] Rozaqi,  A.  J.,  Sunyoto,  A.,  &  Arief,  R.  (2021). Deteksi Penyakit pada Daun Kentang Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode
Parameter Alexnet Resnet34 Waktu/Iterasi 1.55 s 2.34 s Train Accuracy 0.988 0.998 Train Loss 0.035 0.014 Validation Accuracy 0.980 0.997 Validation Loss 0.054 0.009
Convolutional  Neural  Network Detection  of Potato  Leaves  Disease  Using  Image  Processing with Convolutional Neural Network Methods.
[3] Afridi, M. J., Ross, A., & Shapiro, E. M. (2018). On  automated  source  selection  for  transfer learning in Convolutional  Neural  Network s. Pattern Recognition, 73, 65–75. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.07.019
[4] Setiawan, W. (2019). PERBANDINGAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI FUNDUS. 7(2).
[5] Ertel,  W.  (n.d.-a).  Undergraduate  Topics  in Computer  Science  Introduction  to  Artificial Intelligence. http://www.springer.com/series/7592
[6] Zaid  Munantri,  N.,  Sofyan,  H.,  &  Yanu,  M. (2019).  APLIKASI  PENGOLAHAN  CITRA DIGITAL  UNTUK  IDENTIFIKASI  UMUR POHON. In TELEMATIKA (Vol. 16, Issue 2)
[7] LeCun, Y. (2018). The Power and Limits of Deep Learning : In his IRI Medal address, Yann LeCun maps  the  development  of  machine learning techniques  and  suggests  what  the  future  may
hold. Research Technology Management, 61(6), 22–27. https://doi.org/10.1080/08956308.2018.1516928 [8] Kelleher, J. D. (2019). Deep learning . MIT Press.
[9] Lu,  S.,  Wang,  S.  H.,  &  Zhang,  Y.  D.  (2021). Detection  of  abnormal  brain  in  MRI  via improved Alexnet and ELM optimized by chaotic bat  algorithm.  In  Neural  Computing  and Applications  (Vol.  33,  Issue  17,  pp.  10799– 10811).  Springer  Science  and  Business  Media Deutschland
GmbH.
https://doi.org/10.1007/s00521-020-05082-4
[10] Al-Moosawi, N. M., & Khudeyer, R. S. (2021). Resnet -34/DR: A Residual Convolutional Neural Network for  the  Diagnosis  of  Diabetic Retinopathy. Informatica (Slovenia), 45(7), 115– 124. https://doi.org/10.31449/inf.v45i7.3774
[11] M. F. Naufal & S. F. Kusuma. (2019) "Software defect  detection  based  on  selected  complexity metrics using fuzzy association rule  mining and defective  module  oversampling,"  2019  16th International  Joint  Conference  on  Computer Science  and  Software  Engineering  (JCSSE), Chonburi, Thailand, pp. 330-335, doi: 10.1
[12] 109/JCSSE.2019.8864165.