I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   3 8 ,   No .   1 ,  A p r il   20 2 5 ,   p p .   303 ~ 311   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs .v 3 8 . i 1 . pp 303 - 3 1 1           303     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   Ens e m bl e learnin g   w eig hted  a v erag e  m e ta - cla ss ifier   for pa l m   disea ses  ident i fica tion       So f ia ne  Abden,  M o s t ef a   B en dji m a ,   So u m ia   B en k ra m a   D e p a r t me n t   o f   M a t h e mat i c s  a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   L a b o r a t o r y   o f   I n f o r mat i o n   P r o c e ssi n g   a n d   T e l e c o mm u n i c a t i o n s (L TI T) ,   T a h r i   M o h a me d   U n i v e r si t y   o f   B e c h a r ,   B e c h a r ,  A l g e r i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l   9 ,   2 0 2 4   R ev i s ed   Oct   18 ,   2 0 2 4   A cc ep ted   Oct   28 ,   2 0 2 4       Cro p   d ise a se s  lea d   to   sig n if ica n t  lo ss e s  f o r  fa r m e rs  a n d   th re a ten   th e   g lo b a l   f o o d   su p p ly .   T h e   d a te  p a l m ,   v a l u e d   f o r  it s  n u tri ti o n a l  b e n e f it s  a n d   d r o u g h t   re sista n c e   in   d e se rt  c li m a tes ,   is  a   v it a l  e x p o rt  c ro p   f o r  m a n y   c o u n tr ies   in   t h e   M id d le  Eas t  a n d   No r th   A f rica ,   se c o n d   o n ly   to   h y d ro c a rb o n s.   Ho w e v e r,   v a rio u s  d ise a se s  p o se   a   t h re a t  to   t h is  im p o rtan t   p lan t.   T h e re fo re ,   e a rly   d ise a se   p re d ictio n   u si n g   d e e p   lea rn in g   (DL )  is   e ss e n ti a l  to   p r e v e n t  th e   d e terio ra ti o n   o f   d a te  p a lm   c ro p s.   T h e   a i m   o f   th is  p a p e r  is  to   a p p l y   a   ro b u st  e n se m b le  m e th o d   (EL )  c o m b in in g   tree   tran sf e r  lea rn in g   ( TL )  m o d e ls  Re sn e t5 0 ,   De n se Ne t2 0 1 ,   a n d   I n c e p ti o n V3 ,   a n d   c o m p a re s  it s  p e rf o r m a n c e   w it h   th e   CNN - S V M   m o d e l  a n d   th e   tree   T L   m o d e ls  m e n ti o n e d   p re v io u sly .   T h e   m o d e ls  we re   a p p li e d   to   a   d a te  p a l m   d a tas e t  c o n tain in g   th re e   c las se s:  W h it e   sc a le ,  b ro w n   sp o t,   a n d   h e a lt h y   le a f .   T h e   train in g   a n d   v a li d a ti o n   se ts  w e r e   a p p li e d   to   a   p u b li c   d a tas e t,   w h il e   th e   tes ti n g   se t  wa s  a p p li e d   to   a   lo c a l  d a tas e t  c a p tu re d   m a n u a ll y   to   c h e c k   th e   m o d e l’s  p e rf o r m a n c e .   A s  a   re su lt ,   w e   c o n sid e re d   t h a t  t h e   e n se m b le   m e th o d   g a v e   v e r y   s a ti s f a c to ry   r e su lt s  c o m p a re d   to   o th e r  m e th o d s.   Ou r  h y b rid   m o d e l  re a c h e d   a   tes ti n g   a c c u ra c y   o f  9 8 %   w h il e   a c h iev in g   a n   a m a z in g   train in g   a n d   v a li d a ti o n   a c c u ra c y   o f   9 9 . 9 4 %   a n d   9 8 . 1 4 % ,   re sp e c ti v e ly .   K ey w o r d s :   A r ti f icial  i n tel lig e n ce   C las s i f icatio n   Ma ch i n e  lear n i n g   P alm   d is ea s es   S m ar t a g r icu lt u r e   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   So f ia n e  A b d en   Dep ar t m en t o f   Ma th e m at ics a n d   C o m p u ter   Scien ce ,   L ab o r ato r y   o f   I n f o r m atio n   P r o ce s s i n g   an d   T elec o m m u n icatio n s   ( L T I T ) ,   T ah r i M o h a m ed   Un i v er s it y   o f   B ec h ar   I n d ep en d en ce   R o ad   B . P   4 1 7 ,   B ec h ar ,   A l g er ia    E m ail:  ab d an . s o u f y a n e@ u n i v - b ec h ar . d z       1.   I NT RO D UCT I O N    P lan ts   ar e  a  p r im ar y   s o u r ce   o f   f o o d   f o r   th e  g lo b al  p o p u latio n   [ 1 ] .   A g r ic u lt u r e  is   r eg ar d ed   as  a  cr u cial  se cto r   w it h   s i g n i f ican t  e f f ec t s   o n   lif e  a n d   ec o n o m ic  i n   s e v er al  n atio n s .   D u e  to   th e  s u b s tan t ial  p o p u latio n   g r o w t h ,   m ee ti n g   p eo p le’ s   d i etar y   n ee d s   a n d   i m p r o v i n g   th e  q u alit y   a n d   q u an ti t y   o f   cr o p s   h as  g ai n ed   s ig n i f ica n t  i m p o r tan ce .   T h e  tr an s itio n   to   s m ar t  ag r ic u lt u r e   h as  b ec o m e  in e v itab le  to   ac h iev e  f o o d   s ec u r it y   g o als  [ 2 ] ,   w h ile  th e   u s e  o f   tr ad itio n al  m et h o d s   a n d   i m p r o p er   m an a g e m en t  lead s   to   t h e   lo s s   o f   a g r ic u lt u r al  p r o d u cts  [ 3 ] .   A cc o r d in g   to   a  r ep o r t  b y   th e  f o o d   an d   ag r ic u ltu r e  o r g a n izatio n   ( F A O) ,   it  i s   esti m ated   t h at  t h e   p o p u latio n   o f   th e   w h o le  w o r ld   w ill ap p r o x i m atel y   r is e   u p   to   9   b illi o n   i n   a   f e w   y ea r s .   Ho w e v er ,   th e   p r o d u ctio n   w it h i n   t h e  a g r ic u lt u r al  s ec to r   n ee d s   to   b e  i m p r o v ed   to   at  le ast  7 0 %  i n   o r d er   to   s atis f y   t h e  f o o d   d e m an d s   o f   h u m a n   b ein g s   [ 4 ] .   S w ee t  an d   p alata b le,   ea ten   a s   a  m ai n   co u r s e,   t h e  d ate  p al m   o r   P h o en ix   d ac t y li f er a  L ,   is   o n e  o f   t h e   ea r lies t  p lan t s   k n o w n   to   h u m a n s   i n   p r e - Sa h ar an   a n d   Sa h ar an   r eg io n s .   I t  b elo n g s   to   t h e  A r ecaceae  f a m il y   a n d   h as  b ee n   cu l tiv a ted   s i n ce   an c ien t  ti m e s   [ 5 ] .   Date   cu lti v ati o n   h a s   h ad   a  s ig n i f ica n t  i m p ac t  o n   t h is   r e g io n ' s  h is to r y .   I n   t h is   h ar s h   d eser t  cli m ate,   d ates  ar e  ess en tial  f o r   th e  s u r v i v al  o f   a  s izab le  h u m a n   p o p u latio n .   T h ey   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esia n   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 8 ,   No .   1 ,  A p r il   20 2 5 :   3 0 3 - 311   304   h o ld   s p ec ial  s ig n i f ica n ce   as  a  s y m b o l  o f   f ec u n d it y   a n d   f er tili t y ,   li n k ed   to   s o cieta l  v al u es,  tr ad itio n s ,   a n d   r itu als  [ 6 ]   t h at  h av e   b ee n   i n h er ited   b y   n u m er o u s   g e n er atio n s   [ 7 ] .   E x te n s i v el y ,   d ates  ar e   u s ed   i n   t h e  f o o d   p r o ce s s in g   in d u s tr y   f o r   m a k i n g   j u ice,   j am ,   j ell y ,   a n d   s y r u p ,   o r   b ein g   co n s u m ed   alo n e  as  s u ch   i n   t h eir   f r e s h   o r   d r ied   f o r m s .   B esid es,  lo ca l  citi ze n s   m a y   r el y   o n   th i s   f r u it,  th a t  is   r ich   in   n u tr ie n t s   lik e  ca r b o h y d r ates,  p r o tein s ,   v ita m i n s ,   lip id s   a n d   m in er al s   th at  ar e  es s en tial  f o r   h u m a n   h ea lth   [ 5 ] .   E v er y   co m p o n en t  is   u tili ze d ,   i n cl u d in g   th e  tr u n k   an d   lea v es,  w h ich   a r e  em p lo y ed   in   a n cien t  b u ild i n g   m et h o d s   an d   b as k etr y   [ 8 ] .   Date   p al m   i n   m a n y   n atio n s   i n   th e  M id d le  E ast  an d   No r th   Af r ica,   h a s   a  b ig   i m p ac t  o n   th e  e n v ir o n m e n t,  s o ci et y ,   an d   ec o n o m y .   T h is   cr o p   is   t h e  m o s t  i m p o r tan t  o n e   i n   A l g er ian   Sa h ar a  ag r i cu lt u r e,   af f ec ti n g   j o b s ,   s ed en t ar i z atio n   o f   p eo p le,   an d   p r o d u cts.  I t  is   p r o j ec te d   to   co n s is t  o f   ar o u n d   8 0 0   s p ec ies  an d   o v er   1 7   m illi o n   p al m   tr e es  [ 9 ] .   r an k s   f o u r th   g lo b all y   i n   d ate  p r o d u ctio n ,   y ield in g   1 , 1 3 1 , 6 0 5   m etr ic  to n s   an n u all y   ac r o s s   1 6 9 , 3 8 0   h ec tar es.  Date s   ar e  also   A l g er ia ’ s   m o s t  v alu ab le  a g r ic u lt u r al  p r o d u ct  ex p o r t,  w it h   1 5 , 0 0 0   to n n es e x p o r ted   an n u all y   [ 9 ] ,  [ 1 0 ] .    T h e  d ate  p alm   is   s e v er e l y   li m ited   b y   en v ir o n m e n tal  f ac to r s   s u c h   as   s ali n e  s o il,  lo n g - ter m   d r o u g h t s ,   h ig h   te m p er at u r es,  d eser ti f ic atio n   [ 8 ] .   Ho w e v er ,   th e s e  s a m e  co n d itio n s   a ls o   en co u r ag e  th e  e x is ten ce   o f   m icr o o r g an i s m s   w h ich   co n tr i b u tes  to   th e  o cc u r r en ce   o f   p es ts   an d   d is ea s e s .   I n   g e n er al,   a  v ar iet y   o f   d is ea s es,   in cl u d in g   B a y o u d ,   lea f   s m u t,  r ed   p alm   w ee v il,  m ea l y   b u g s ,   an d   m i tes,  ca n   af f lic t  d ate  p al m   tr ee s   [ 1 0 ] ,  [ 1 1 ] .    I t  h as  a   d ev as tatin g   e f f ec t  o n   p al m   tr ee s ;   in   j u s t  o n e  ce n tu r y ,   a  d is ea s e  li k e  B a y o u d   ( Fu s ar iu m   o x y s p o r iu m   f .   alb ed in is )   h a s   k illed   t h r ee   m i llio n   tr ee s   in   s o u t h w e s ter n   Alg er ia  [ 1 2 ] .   T h e  n atu r e  an d   s y m p to m s   o f   t h ese   d is ea s es  v a r y   i n   t h eir   f o r m ,   o f ten   ap p ea r in g   o n   t h e  lea v es  [ 7 ] .   C o n v e n tio n al  ap p r o ac h es  f o r   id en tify i n g   p lan t   d is ea s es,  w h ic h   in v o l v e  o b s er v in g   th e   d is ea s e  w i th   t h e  u n a id ed   e y e  o r   u s i n g   s k il led   lab o r ato r y   p r o ce d u r es,   tak e  ti m e  a n d   n ec e s s itate  o n g o in g   p la n t  o b s er v atio n   [ 1 3 ] .   Far m er s   o f ten   g r ap p le  w it h   t h e  ch a llen g e  o f   n o t   s eizin g   t h e  o p p o r tu n it y   to   p r ev en t  th e s e  ill n ess e s .   W h ile  u s i n g   m o d er n   ap p r o ac h es  wo u ld   h elp   to   av o id   d is ea s es  i n   g e n er al  an d   in   ca s e  o f   p al m   tr ee s   in   p ar tic u lar   an d   tak e  n ec e s s ar y   m ea s u r e s   i n   ti m e  s av in g   co s ts   an d   lab o r er ’ s ,   th er e  is   s till   a  n ee d   to   w o r k   o n   a  p r ac tical  an d   ef f ic ien t  m et h o d   o f   ad d r ess in g   th e s e  is s u es.  E as y   to   u s e  a n d   co n v e n ie n t  v ia  a  m o b ile  ap p   w o u ld   m a k e  it  h e lp f u l  to   d ate  p al m   f ar m er s   [ 1 4 ] .   Sev er al  m ac h in e   lear n in g   ( ML )   an d   D L   tech n i q u es,  u s ed   b y   r esear ch er s   to   ca teg o r ize  an d   r ec o g n ize  p alm   i m a g es,  i n clu d i n g   d ate  p alm   d is ea s es a n d   d ate  f r u it,  ar e  p r esen ted   in   t h is   s ec tio n .   No u tf ia  an d   R o p ele w s k a   [ 5 ]   ai m s   to   ca teg o r ize  f iv e   d ate  p alm   f r u it  v ar ietie s   u s i n g   M L   alg o r ith m s   b y   ex tr ac ti n g   te x t u r e  f ea t u r es  f r o m   f r u it  i m a g es.  T h e  m o d els,  i n clu d i n g   co m b in ed   te x t u r es  s elec ted   f r o m   all  1 2   co lo r s   ch an n els,  ac h iev ed   a n   av er ag e  ac c u r ac y   o f   9 8 %.  I n   th e  s t u d y   f r o m   Al - Sh a lo u t  et  a l.   [ 7 ] ,   c o n v o lu tio n   n eu r al   n et w o r k   ( C NN)   a n d   s u p p o r t  v ec to r   m ac h i n e  ( SVM )   alg o r ith m s   ar e  s u g g ested   to   d etec t  d ate  p al m   d is ea s es.  T h e  r esu lts   s h o w   t h a t  C NN  i s   m o r e  e f f ec ti v e,   ac h i ev in g   a n   ac c u r ac y   o f   9 9 . 8 7 %  w h e n   th e  s ize  o f   th e   d ataset  in cr ea s e s .   E m p lo y i n g   i m a g e  au g m e n tatio n   tech n o lo g y .   T h e  s t u d y   w as  ap p lied   to   f o u r   co m m o n   d is ea s es  d atase t:  b ac ter ial  b lig h t,  b r o w n   s p o ts ,   lea f   s m u t,  a n d   w h ite  s ca les   [ 1 1 ] .   B u ilt  a  f r a m e w o r k   t h at  u s e s   ML   tec h n iq u es  ( SVM,   KNN )   an d   E L   m et h o d s   ( lig h t  g r a d ien t  b o o s tin g   m ac h in e,   r an d o m   f o r est  ( R F))   to   class i f y   t h e  s tag e s   o f   i n f estati o n   b y   w h i te  s ca le  d is ea s e  i n   d ate  p al m   tr ee s   b ased   o n   t h eir   l ea f let  i m a g es.   T h e   f r a m e w o r k   ex tr ac ts   t e x t u r e  f e atu r es  f r o m   i m a g es.  T h e  b est  p er f o r m a n ce   ac cu r ac y   o f   9 8 . 2 9 %  ac h iev ed   b y   SVM   [ 1 2 ] .  A p p lied   a   s u p er v i s ed   ML   tech n iq u es   ( KNN,   S V M,   Naiv e   B a y e s ,   a n d   A d aB o o s t)   to   r ec o g n ize  th e   g en d er   o f   d ate  p a l m s   at  t h e  s e ed lin g   s ta g e  u s i n g   a n   i m a g e  o f   i n f ec ted   d ate  p al m   leav e s   b y   d u b as  in s ec ts ,  t he   SVM  al g o r ith m   y ie ld ed   th e   m o s t  ac cu r ate   r es u lts   w it h   9 7 %   ac cu r ac y   [ 1 3 ] .   D e v elo p ed   a  f r a m e w o r k   f o r   d ate   r ec o g n itio n   b ased   o n   co lo r ,   s h ap e,   an d   s ize  f ea tu r es,  t h e y   e m p lo y ed   C NN  to   t h r ee   t y p es  o f   d ates:  Aseel,   Ku p r o ,   an d   Kar b alain ,   ac q u ir ed   9 7 . 2 %  ac cu r ac y .   Ah m ed   a n d   A h m ed   [ 1 5 ]   u s ed   T L   o f   in ce p tio n   an d   R e s Net   o n   a  2 , 6 3 1   to tal  v ar ied   s izes   i m ag e s ,   ac h iev in g   ac c u r ac y   o f   9 9 . 6 2 %  an d   1 0 0 %,  r esp ec tiv el y ,   to   clas s i f y   t h r ee   class es  o f   p al m   d i s ea s e.   Ma g s i  et  a l.   [ 1 6 ]   im p le m e n ted   a  C NN  to   r ec o g n ize  p al m   d is ea s e   at  d if f er e n t  s tag e s ,   in   1 , 2 0 0   d ate  p alm   leav e s   d is e ase  i m a g es  h a v e  b ee n   co llecte d   m a n u all y ,   ac h ie v ed   an   ac c u r ac y   o f   8 9 . 4 %.  T h e   ex p er i m e n tal  r es u lts   d i s c u s s e d   in   th e  p ap er   [ 1 7 ]   ar e  b ased   o n   f i v e  s ta g es  u s i n g   a  d atase t  o f   2 7   d ate  class es  w it h   3 , 2 2 8   im a g e s .   T h e   f ir s t  s tag e   ap p lied   ML   al g o r ith m s .   T h e  s ec o n d   s tag e,   a  De n s e N et  T L   w as   ap p lied ,   an d   in   t h e  s ta g e  tr ee   an d   f o u r ,   f in e - t u n ed   w a s   ap p lied   to   ac h iev e  t h e  b est  m o d el ’ s   cla s s i f icatio n .   I n   th e  f i f t h   s tag e,   r eg u lar izatio n   w as  i m p le m e n ted ,   ac h ie v in g   a  v a lid atio n   ac cu r ac y   o f   9 7 . 2 1 %,  an d   a  test   ac cu r ac y   o f   9 5 . 2 1 %.  A b u - za n o n a  et  a l.   [ 1 8 ]   s u g g ested   C NN  m o d el  ap p l ied   in   a  d ataset  co n tai n   tr ee   p al m   lea v es  d is ea s es   ac h iev e s   an   ac c u r ac y   o f   9 9 . 1 0 %,  th e  p er f o r m a n ce   o f   th e  p r o p o s ed   m o d el  is   ev al u ated   an d   co m p ar ed   ag ain s t   VGG - 1 6   an d   Mo b ileNet.   Kh r ij i  et  a l.  [ 1 9 ]   th r ee   d if f er en t  ML   tec h n iq u es,  SVM,   ar ti f ici al  n eu r al  n et w o r k s   ( A NN) ,   an d   K - Nea r est  n ei g h b o r   ( KNN)   h av e  b ee n   e m p lo y e d   f o r   class if icat io n   b ased   o n   co lo r ,   s h ap e  an d   s ize  f ea t u r es.  ap p lied   to   s ix   d ate  f r u it  v ar ieties   in   O m an ,   T h e  h i g h e s t  ac c u r ac y   o f   9 9 . 2 0 %  ac h iev ed   b y   t h e  A N N  class i f ier .   I n   [ 2 0 ]   th is   w o r k   t w o   clas s i f ier s   w er e  u tili ze d   to   class i f y   t h r ee   d is ea s e s .   VGG  to   d if f er e n tiate   b et w ee n   leaf   s p o ts   a n d   b lig h t  s p o ts ,   an d   SVM  f o r   r ed   p a l m   w ee v il  p est.  T h e  r esu lts   f o r   VGG  an d   SVM  s h o w ed   a  s u cc e s s   r ate   o f   ac cu r ac y   9 7 . 9 %  an d   9 2 . 8 %  r esp ec tiv el y .   T h e  r esear ch er s   p r ese n ted   in   [ 2 1 ]   a  h y b r id   m o d el  th at  co m b in e s   t h e  e f f i cien t  c h an n el   at ten t io n   n et w o r k   ( E C A - Net)   w it h   De n s e Net 2 0 1   an d   R esNet5 0   th o u g h   T L ,   ac h iev i n g   r e m ar k a b le  ac cu r ac y   r ates o f   9 9 . 5 4 % f o r   tr ain in g   a n d   9 8 . 6 7 % f o r   v alid atio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         E n s emb le  lea r n in g   w eig h ted   a ve r a g e  meta - cla s s ifier   fo r   p a lm  d is ea s es   …  ( S o fia n e  A b d en )   305   T h e  g o al  o f   t h is   s t u d y   i s   to   le v er ag e  ar ti f icial   in telli g en ce   ( A I ) ,   p ar ticu lar l y   M L   a n d   D L ,   to   en h a n ce   ag r icu l tu r e  b y   u s in g   i m ag e s   o f   in f ec ted   p al m   lea v es  to   id en ti f y   t w o   co m m o n   d is ea s es  ( w h i te  s ca le  an d   b r o w n   s p o ts ) ,   w i th   a  th ir d   clas s   co n t ain i n g   h ea lt h y   lea v es.  U n li k e  p r ev io u s   w o r k ,   w h ic h   lar g el y   f o cu s ed   o n   M L   o r   T L   m o d els  i n d i v id u all y   w it h   p u b lic  d atasets ,   th i s   s t u d y   ad d r ess es  a  g ap   b y   in tr o d u c in g   E L   co m b i n i n g   p r etr ain ed   C NNs  o n   a  lo ca l  d ataset.   Sev er al  c h alle n g es  w er e  e n co u n ter ed   d u r in g   t h is   s tu d y ,   in c l u d i n g   a   s h o r tag e   o f   s p ec ialis t s   i n   p al m   tr ee   d i s ea s e  i n   th e   B ec h a r   r eg io n   o f   A l g er ia,   w h ic h   m ad e  it  d i f f ic u lt  to   d iag n o s i s   an d   co llect  i m a g es  f o r   a  lo ca l  p alm   tr ee   d ataset.   Mo r eo v er ,   th e  s ca r city   o f   i n f o r m atio n   o n   p al m   d is ea s es   co m p ar ed   to   o th er   p l an t  d i s e ases   is   li k el y   d u e  to   th eir   o cc u r r en ce   in   s p ec i f ic  g eo g r ap h ical   ar ea s .   T h e  m ai n   co n tr ib u tio n s   o f   t h is   p a p er   in clu d e  th e  ap p licatio n   o f   a  h y b r id   m et h o d   co m b in i n g   C NN -   SVM,   T L   o n   R es N et5 0 ,   Den s e N et2 0 1 ,   an d   in ce p tio n V3 .   ad d itio n all y ,   o u r   p r o p o s al  o f   E L   o n   t h e   s a m e  T L   m o d els.  T h e   p er f o r m a n ce   o f   t h e  p r o p o s ed   E L ,   b ased   o n   a  w ei g h ted   av e r ag e  m eta - clas s i f ier ,   w a s   co m p ar ed   w it h   th e  T L   an d   C NN - SV M  r esu l ts   u s i n g   a   lo ca l te s t d ataset  f r o m   t h e  B ec h ar   r eg io n .   T h e  p a p er ' s   r e m ain in g   s ec tio n   is   ar r an g ed   as  f o llo w s :  s ec tio n   2   d ea ls   w i th   t h e  d ataset,   th e   p r o p o s ed   m o d el  a n d   th e  m et h o d o lo g y   th at  h a s   b ee n   u s ed   to   s o lv e  th e  p r o b lem .   Sectio n   3   d ea ls   w it h   ex p er i m e n t s   p er f o r m ed   to   o n   th e  g iv e n   p r o b lem   a n d   r esu lt s   o b tain ed   f o r   th e  s a m e,   a n d   a  co m p ar is o n   b et w ee n   d i f f er e n t   m o d el s .   Fi n al l y ,   T h e  co n cl u s i o n   an d   th e  f u tu r e  s co p e  in   s ec t io n   4 .       2.   M E T H O D      Ou r   w o r k f lo w ,   s h o w n   in   Fi g u r e  1 ,   r ep r esen ts   a  r o b u s t  en s e m b le  m et h o d   w ith   a  w ei g h t ed   av er ag e   m eta - clas s i f ier ,   co m b in i n g   t h r ee   T L   m o d els,  R es Net5 0 ,   Den s eNe t2 0 1 ,   an d   I n ce p tio n V3   to   id en ti f y   lea f   p al m   d is ea s es,  an d   its   p er f o r m an ce   w as  co m p ar ed   w it h   C NN - S VM   an d   in d iv id u al  T L   m o d e ls   u s in g   a  lo ca l  test   d ataset  f r o m   t h e  B ec h ar   r eg io n   in   Alg er ia.           Fig u r e  1 .   P r o p o s ed   w o r k f lo w   d iag r a m       2 . 1 .     Da t a s et   des cr iptio n   T h e   p r e s e n t e d   m o d e l   is   t r a in ed   a n d   a s s ess e d   u s in g   a   p u b l i c  d a t e   p a lm   d a t as e t   f r o m   K ag g l e   [ 1 ] ,   T h e  d a t a s et   is   c o n ta in in g   a  t o t al   o f   2 , 6 3 1   l a b e l l e d   d a t e  p a lm   l e af le t s   f o r   3   c la s s e s   ( h e a lt h y ,   b r o w n   s p o ts ,   an d   w h i te  s c a l e ) .   F o r   th e   p u r p o s e   o f   im ag e - b as e d   i d e n t if i c at i o n   w h i ch   i n cl u d es ,   t r a in in g   an d   e v al u a t io n   p h as e   w h e r e   t h e  p e r f o r m an c e   o f   c la s s if ic a t i o n   a l g o r ith m s   is   e v a lu a t e d ,   i t   is   n e c ess a r y   t o   h av e   h u g e   d a t ase t s   t o   r e c e iv e   b e tt e r   r e s u l ts .   T o   e n h an c e   th e   d a t as et   an d   in c r e as e   th e  c r e d i b i li ty   o f   th e   p e r f o r m an c e  ev a lu a ti o n ,   a d d i t i o n a l   im ag es  w e r e   c a p tu r e d   l o c al ly   an d   c o m b i n e d   w ith   th e   p u b l ic   d a t as e t .   R es u l t in g   in   a   t o t a l   o f   4 3 0   s am p l es   f o r   t es t in g   th e  m o d e ls .   T h e   p u b l i c   d at a s e t ,   w h ic h   h a s   b e en   d iv i d e d   in t o   t r a in in g   an d   v a l i d a ti o n   im ag es   f o r   th e   s u g g es t e d   m o d e ls .   T h e   d is t r i b u t i o n   o f   th e  d a t e   p a lm   l e af   d is e as e   im ag e s   i s   p r e s e n t e d   in   T a b l e   1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esia n   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 8 ,   No .   1 ,  A p r il   20 2 5 :   3 0 3 - 311   306   T ab le  1 .   Dis tr ib u tio n   o f   d atase t c ateg o r ies   C a t e g o r i e s   N u mb e r   o f   sam p l e s   B r o w n   sp o t s   4 7 0   W h i t e   sca l e   9 5 8   H e a l t h y   1 2 0 3   T o t a l   2 6 3 1       T h e  v alid atio n   s et  co n tain s   2 0 %  o f   th e  to tal  p al m   leaf   p h o to s ,   w h er ea s   th e  tr ain in g   s et  h a s   8 0 %  o f   th e   en tire   leaf   d ataset  i m a g es  [ 2 1 ] .   E ac h   s et  in clu d e s   an   u n i n f e cted   class   an d   t w o   i n f ec ted   class es  o f   d ate  p al m   leaf   d i s ea s es.   Fi g u r e  2   p r esen t s   a  s elec tio n   o f   s a m p le  i m a g es   f r o m   t h e  d ataset s   u s ed   i n   th i s   s tu d y ,   s h o w ca s i n g   h ea lt h y   an d   d is ea s ed   lea v es  f r o m   b o th   p u b lic  an d   lo ca l  d atasets .   Sp ec i f icall y ,   Fig u r e  2 ( a)   d is p la y s   a   h ea lth y   leaf   s a m p le,   a n d   Fi g u r e  2 ( b )   s h o w s   a  s a m p le  i m a g e  o f   w h ite   s ca le  d is ea s e   f r o m   t h e  p u b lic  d ataset.   Fi g u r e  2 ( c)   illu s tr ates  a  s a m p le  o f   b r o w n   s p o t  d is ea s e  f r o m   t h e  p u b lic  d ataset,   w h ile  Fi g u r e  2 ( d )   d ep i cts  an o t h er   ex a m p le  o f   b r o w n   s p o t d is ea s e  ca p t u r e d   f r o m   o u r   lo ca l d ataset.           ( a)   ( b )           ( c)   ( d )     Fig u r e  2 .   Sa m p les  f o r   ea ch   p alm   clas s   in   o r d er : ( a)   h ea lth y   le af ,   ( b )   w h i te  s ca le  lea f   d is ea s e ,   ( c)   b r o w n   s p o ts   leaf   d is ea s e  f r o m   t h e  Ka g g le  d ataset ,   an d   ( d )   b r o w n   s p o ts   d is ea s e  ca p tu r ed   lo ca ll y       2 . 2 .   CNN - SV M   m o del   T h e  C NN - SVM  m o d el  is   a  h y b r id   ap p r o ac h   th at  co m b in es  th e   s tr e n g t h s   o f   C NN  w it h   SVM   to   i m p r o v e  class i f icat io n   ac cu r ac y .   SVM  is   a  s u p er v i s ed   lear n in g   alg o r it h m   t h at  atte m p ts   to   f in d   a  b est   s ep ar atin g   h y p er p la n e  th at  i s   e m b ed d ed   in to   t h e  g i v e n   f ea t u r e  s p ac es.  B y   m a x i m izin g   t h e  m ar g i n   b et w ee n   th e  d is s i m ilar   clas s es,  SVM  ai m s   to   r ed u ce   th e  n u m b er   o f   m i s cl ass i f icatio n s   [ 2 2 ] .   T h e  h y b r id   C NN - SVM   m o d el   ap p lies   th e  SVM  m o d el  i n   p lace   o f   th e  co n v e n tio n al  So f t M ax   ac tiv at io n   f u n ctio n   f o u n d   in   th e  la s t  la y er   o f   a   C NN.   T h is   k i n d   o f   ad j u s t m en ts   g i v es  a  ch a n ce   f o r   th e  C N N  to   au to m atica ll y   e x tr ac t  f ea tu r es  f r o m   th e  i n p u t   d ata,   w h ic h   ar e  f i n all y   clas s i f ied   b y   th e  S VM   [ 2 3 ] .   Du r in g   tr ain i n g   in   t h is   s tu d y ,   v ar i o u s   p r e - p r o ce s s in g   tech n iq u es   ar e  u s ed   to   en h an ce   m o d el  p er f o r m a n ce .   Fo r   i n s tan ce ,   r esca le  p ar a m eter   s e t  to   1 /2 5 5   n o r m alize   p ix el  v alu e s   i n to   [ 0 ,   1 ]   to   s p ee d   u p   co n v er g e n ce .   I n p u t  i m a g es  ar e  r esized   to   2 2 4 × 2 2 4   p ix els.  A   b atc h   s ize   o f   3 2   en s u r e s   a  b ala n ce   b et w ee n   co m p u tatio n al  e f f icie n c y   an d   p er f o r m a n ce .   T h e  m o d el  u s es  a  s q u ar ed   h i n g e   lo s s   f u n ctio n   f o r   m u l ti - clas s   cl ass i f icatio n   o n   an   S VM   o u tp u t   la y er .     2 . 3 .   T ra ns f er   lea rning   ( T L )   T L   is   a   M L   tec h n iq u e   t h at  e m p lo y s   k n o w led g e  f r o m   a  p r io r   m o d el  to   tack le   a  n e w   r e lated   p r o b lem .   A p p l y in g   s u c h   T L   m et h o d ,   d em o n s tr ate  o n e ’ s   k n o w led g e  f r o m   a  b ig - lab elled   d ataset   li k e  I m ag eNe t to   a  p lan t  d is ea s e  class i f icat io n   tas k .   I n f o   tr an s f er r i n g   i s   a  p ar t  o f   n ar r o w in g   d o w n   th e  g e n er aliza tio n   er r o r   an d   s h o r ten i n g   t h e  n et w o r k   tr ai n i n g   ti m e  b y   u tili zi n g   t h e  m o d e l  w h ich   is   alr ea d y   d e v elo p ed   as  a  n e w   to o l.  T h is   o u tco m e  is   a ttrib u tab l e  to   th e   f ac t   t h at  T L   h elp s   u s   tr ai n   DL   m o d els   f ir s tl y   w h e n   d o n e   m o r e  q u ick l y   an d   ac cu r atel y   b ec au s e  k n o w led g e   an d   p atter n s   in   a  p ar ticu lar   d o m a in   ar e  tr an s f er r ed   to   th e  o th er   o n e  [ 2 4 ] ,  [ 2 5 ] .  T h e  m u ltit u d e  o f   C NN  m o d el s   alr ea d y   p r e - tr ain ed   ar e  a  h u g e  n u m b er   av ailab le  f o r   u s e.   T o p   th r ee   p r e - tr ain ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         E n s emb le  lea r n in g   w eig h ted   a ve r a g e  meta - cla s s ifier   fo r   p a lm  d is ea s es   …  ( S o fia n e  A b d en )   307   C NNs   m o d el s :  I n ce p tio n V3 ,   R esNet5 0 ,   De n s eNe t2 0 1   h as   b ee n   s elec ted   d u e  to   t h eir   u n i q u e  ad v a n ta g es  a n d   co m p le m e n tar y   ca p ab ilit ie s   in   f ea tu r e  e x tr ac tio n   a n d   i m a g e  class i f icatio n .   E ac h   m o d el   w as   tr ain ed   f o r   te n   ep o ch s   w it h   co n s i s te n t  p ar a m eter s ,   in cl u d i n g   a  d en s e  la y e r   w i th   5 1 2   u n i ts ,   R e L U  ac ti v atio n ,   a n   i n p u t  s h ap e   o f   2 2 4 × 224 × 3 ,   an d   a  d r o p o u t  r ate  o f   0 . 3   to   av o id   o v er f itti n g .   T o   p r eser v e  lear n ed   f ea t u r es,  t h e  in itial   te n   la y er s   o f   ea ch   m o d el  w er e  f r o ze n .   A f ter   th e   tr ain in g   an d   v alid atio n   s tag e,   t h ese  T L   m o d els  w a s   te s ted   o n   o u r   lo ca l d ataset.   T h e  m o d el s   ar e  d ef in ed   i n   th e  f o llo w i n g   s ec tio n .     2 . 3 . 1 .   I ncept io nV3   P r o p o s ed   b y   Sze g ed y   e t  a l.,   is   a  d ee p   C NN  ar ch itect u r e  th at   d e m o n s tr ated   its   p er f o r m an ce   an d   w o n   th e  f ir s t  p lace   in   th e  2 0 1 4   L ar g e - s ca le  I m a g eNe t  v i s u al  r ec o g n i tio n   ch al len g e  ( I L SV R C ) .   I n ce p tio n - v 3   tak e s   in   i n p u t   S h ap e  o f   2 4 4   b y   2 4 4   p ix els,  Un iq u e  ele m e n ts   o f   t h is   m o d el  i n cl u d e  th e   f u ll y   co n n ec ted   ( F C )   la y er ,   b atch   n o r m a lizatio n ,   a n d   co n v o l u tio n a l  la y er s ,   w h ich   m ea n s   it   is   d i f f er en t  t h a n   it s   p r ed ec ess o r s   [ 2 6 ] .     2 . 3 . 2 .   Resnet 5 0   He  et  a l.   ( 2 0 1 6 )   in v en ted   th e   s h o r t  f o r m   r esid u al  n et w o r k   ( R esNet) ,   a  DL   ar ch itect u r e  f r eq u en tl y   u s ed   f o r   i m a g e  clas s i f icatio n   ap p licatio n s .   T h eir   ar ch itect u r e  u s e s   s k ip   co n n ec tio n s ,   allo w i n g   t h e  g r ad ie n t  to   s k ip   s o m e  la y er s   i n   b et w ee n   an d   f lo w   d ir ec tl y   f r o m   t h e  i n p u t  to   t h e  o u tp u t,  w h ic h   co n s is ts   o f   5 0   la y er s ,   to   ad d r ess   th e  is s u es  o f   v an i s h in g   g r ad ien t s   an d   n et w o r k   d eg r ad atio n   in   D L .   I n f o r m a tio n   is   p r o p ag ated   th r o u g h   th e  n et w o r k   u s i n g   r esid u al  b lo ck s ,   w h ich   i m p r o v es p r ed ictio n   ac cu r ac y   [ 2 7 ] .     2 . 3 . 3 .   Densenet 2 0 1   Den s e n et2 0 1   I s   a  s o p h i s ticate d   DL   ar ch itect u r e  d esig n ed   to   tack le s   th e   v a n i s h i n g   g r ad ie n t  p r o b lem   an d   is   a  p ar t  o f   t h e  De n s eN et  f a m il y .   W ith   2 0 1   la y er s ,   i t  s u r p as s es  t h e  o r ig i n al  s tr u c tu r e  in   co m p lex it y .   Den s e n et2 0 1   is   co m p o s ed   o f   s tiff   d en s e  b lo ck s   w it h   ti g h tl y   p ac k ed   lay er s .   E v er y   la y er   f o cu s es  o n   ta k i n g   i n   in f o r m atio n   f r o m   t h e  la y er s   b ef o r e  it,  m ap p in g   t h e  r es u lti n g   f ea tu r es.  T h is   m e th o d   p r o m o te s   f ea tu r e  r e u s e   an d   m ak e s   s m o o th   g r ad ien t p r o p ag atio n   ea s ier ,   w h ic h   ev e n t u all y   i m p r o v e s   th e  p er f o r m an ce   o f   th e  m o d el  [ 2 4 ] .       2 . 4 .     E ns e m ble  lea rn ing   ( E L )   W ith   t h e  h elp   o f   f u s io n   m et h o d s ,   d if f er e n t  m o d els  ar e  m er g ed   in   en s e m b le s   m o d ellin g   i n   o r d er   to   r ea ch   th e  h i g h er - le v el  p r ed ictio n   co n f id e n ce   an d   b etter   g en e r aliza tio n   in   M L   d o m ain .   No t w it h s tan d i n g ,   s in ce   s in g le  m o d el  er r o r s   n ex t  to   o t h er   m o d els  ca n   b e  co r r ec ted ,   t h e  tea m 's  s co r e  b ec o m es  m u c h   b etter   th an   th at  o f   a n y   g i v e n   m o d e l   a l o n e .   T h e   t h r e e   p r i m a r y   t y p e s   o f   E L   t e c h n i q u e s   a r e   b o o s t i n g ,   s t a c k i n g ,   a n d   b a g g i n g   [ 2 5 ] ,  [ 2 8 ] .     I n   th is   s tu d y   th r ee   T L   m o d els :  R esNet5 0 ,   I n ce p tio n V3 ,   an d   Den s eNe t2 0 1 ,   w er e  co m b in e d   to   d ev elo p ed   an   E L   m o d el.   T h e  f i n al  p r ed ictio n s   w er e  m ad e  u s i n g   a  w e i g h ted   a v er ag e  m eta - clas s i f ier .   P r e d ictio n s   w er e  co llected   f r o m   ea ch   o f   t h e  tr ain ed   b ase  m o d els  a n d   s to r ed   in   an   . h 5   f ile.   T h e  b ase  m o d el s   w er e  tr ain ed   o n   a   p u b licl y   av ailab le   p al m   d atas et.   A cc u r ac y ,   F1 - s co r e,   p r ec is io n ,   r ec all,   a n d   o t h er   p er f o r m an ce   m etr ics   w er e   u s ed   to   ass es s   ea ch   b ase  m o d el's  ef f ec ti v en e s s   u s i n g   a  lo ca l  test in g   d ataset  ca p tu r ed   in   B ac h ar   r eg io n .   E ac h   m o d el  w a s   g i v en   a  w ei g h t  ac c o r d in g   to   h o w   w ell  it  p er f o r m ed ;  m o d els  w it h   lar g er   w ei g h t s   p er f o r m ed   b etter .   T h e  f in al  p r ed ictio n s   a n d   p er f o r m a n ce   o f   t h e  w ei g h ted   a v er ag e  E L   w er e  o b tain ed   u s i n g   t h e  lo ca l d ataset.       3.     RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   3 . 1 .     E x peri m ent a l set up   T o   p e r f o r m   th e   n ec e s s ar y   ex p er im e n t s ,   t h e  s t u d y   w as   i m p le m en ted   th r o u g h   P y t h o n   s cr ip ts   an d   ex ec u ted   o n   Go o g le  C o lab o r ato r y   ( Go o g le   C o lab ) ,   lev er ag i n g   its   ac ce s s   to   g r ap h ics  p r o c ess i n g   u n it s   ( GP Us)   an d   T en s o r   P r o ce s s in g   U n it s   ( T P Us)  ca p ab ilit ies  u p   to   1 2   G B   o f   R AM .   T h e  d ate  p al m   d at aset  w a s   u p lo ad ed   to   Go o g le  Dr iv e  a n d   i m p o r ted   in to   t h e  C o lab   en v ir o n m en t   u s in g   a  la p to p   eq u ip p ed   w it h   a n   I n te l  i5   p r o ce s s o r   an d   r u n n in g   W in d o w s   1 0 .   T h e  al g o r ith m s   w er e  d e v elo p ed   u s i n g   s ev er al   lib r ar ies,  s u ch   a s   Sc ik it - lear n ,   Seab o r n ,   Nu m P y ,   P an d as,  an d   Ma tp lo tlib .   Go o g le  C o lab   w a s   s elec ted   f o r   its   e f f icie n c y   an d   ea s e  o f   u s e,   o f f er i n g   a  r eliab le  an d   s p ee d y   p latf o r m   f o r   DL   m o d els tr ai n i n g   a n d   an al y s i s .     3 . 2 .     E v a lua t i o n  m et rics   A cc u r ac y ,   r ec all,   p r ec is io n ,   F 1 - s co r e,   an d   co n f u s io n   m atr i x   ar e  th e  p er f o r m a n ce   e v al u ati o n   m etr ic s   u s ed   f o r   an al y zin g   th e  M L   m o d els.  Fo r   a   g iv en   cla s s ,   ac cu r ac y   i s   d ef in ed   as  th e  r ate  o f   co r r ec tly   id en ti f ie d   s a m p les o u t o f   t h e  to tal  n u m b er   o f   s a m p les i n   t h at  clas s .   T h is   m etr ic  i s   d ef i n ed   w i th   t h e  ( 1 ) .     A c c ura c y    =  +   +  +  +    ( 1 )     tp : tr u e  p o s itiv e s ,   tn : tr u e  n e g a tiv es,  fp :  f alse p o s iti v es,  fn :  f al s e  n e g ati v es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esia n   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 8 ,   No .   1 ,  A p r il   20 2 5 :   3 0 3 - 311   308   P r ec is io n ,  r ec all,   an d   F1 - s co r e  ar e  esti m ated   u t ilizi n g   t h e  m a th e m atica l ( 2 ) – ( 4 )   r esp ec tiv ely .       =   +    ( 2 )       =     +    ( 3 )     1 −  = 2 ( p r e cis i o n ∗ r ecal l ) p r e cis i o n + r ecal l   ( 4 )     Hig h   p r ec is io n   i n d icate s   th a t  ev er y   p r ed icted   i m a g e  i s   a  p al m   lea f   clas s ,   r eg ar d les s   o f   t h e  n u m b er   o f   m is c lass if ied   p al m   d is ea s es.  On   th e  o th er   h a n d ,   g o o d   r ec all  o r   ( s en s itiv i t y )   r ep r esen t  t h e  m ea s u r e  o f   th e   p r o p o r tio n   o f   th e  ac tu al  p o s iti v e  p al m   lea f   clas s   t h at  w er e  cl ass i f ied   co r r ec tly ,   r eg ar d les s   o f   h o w   m an y   t h in g s   w er e  i n co r r ec tl y   c lass if ied .   T h e  F1 - s co r e  is   t h e  h ar m o n ic  m ea s u r e  o f   p r ec is io n   a n d   r ec all.   Ulti m atel y ,   t h e   p er f o r m a n ce   o f   t h e  v ar io u s   M L   m o d els  u n d er   in v e s ti g atio n   w a s   in ter p r eted   u s i n g   co n f u s io n   m atr ice s .     3 . 3 .     Resul t s   a na ly s is   a nd   dis cus s io n   T h is   s tu d y   u ti lized   v ar io u s   o f   M L   m o d els  to   ca teg o r ize  d ate  p al m   leaf   i m a g es.  F u r th e r m o r e,   th e   b en ef it  o f   th e  s u g g e s ted   ap p r o ac h   is   th at  p al m   p lan t  ill n es s es  ca n   b e  r ec o g n ized   at  an   e ar l y   s ta g e.   Fo r   th i s   p u r p o s e,   E L ,   C NN - SVM  a n d   th r ee   T L   m o d els,  r u n   o n   p alm   d ataset  co n tai n i n g   2 , 6 3 1   i m ag e s   d iv id ed   o n   3   class es   test ed   in   o u r   lo ca l  d at aset  co n tai n i n g   4 3 0   i m a g es.   Mo r eo v er ,   th er e  is   a   lack   o f   s tu d ie s   f o cu s i n g   o n   ap p ly i n g   E L   to   lo ca l  p al m   d atasets ,   w h ic h   ar e  es s en t ial  f o r   en h a n ci n g   ac cu r ac y   i n   r ea l - wo r ld   s ce n ar io s   w it h   E L .   B y   co m b in in g   s e v er al  T L   m o d els  to   i m p r o v e  p al m   d is e ase  ca teg o r izatio n ,   t h is   w o r k   clo s es  th e  g ap .   T h e  f o llo w in g   d is c u s s io n   p r o v id es  a  co m p r eh e n s iv e  e v al u atio n   o f   th ese  m o d el s ’   p er f o r m an ce .   T r a i n i n g   a   C N N   u s in g   a   SV M   c l ass if i e r   d em o n s t r a te d   s ig n if i c an t   ef f i ci en cy   in   p a lm   d is e ase  c l a s s if ic a t i o n .   T h is   a p p r o a ch   y i e l d e d   a   c o m m en d a b l e  t r a in i n g   a c cu r a cy   o f   9 5 . 8 3 %   an d   a   v ali d a t i o n   a c cu r a cy   o f   9 4 . 1 7   % .   H o w ev e r ,   w h en   t e s te d   o n   th e   l o c a l   d at a s e t ,   T h e   C N N - S VM   a ch ie v e d   th e   l o w e r   t e s tin g   a c cu r a cy   o f   9 4 % ,   w h ic h   w a s   th e   l o w est  am o n g   al l   m o d el s   ev a lu at ed .   T L   em p l o y in g   p r e - t r ai n e d   m o d e l s   s u ch   a s   I n c e p ti o n V 3 ,   D en s e N et 2 0 1 ,   an d   R es N e t 5 0 ,   w a s   a ls o   as s e s s e d .   V e r y   a c ce p t a b l e   r e s u lt s   w e r e   y i e l d e d   b y   th e   I n c e p ti o n V 3   m o d e l :  th e  t r a in i n g   a n d   v a l i d at i o n   a cc u r a cy   w e r e   9 9 . 8 6 % ,   9 7 . 3 5 % ,   r es p ec t iv e ly .   T h e  t es ti n g   a c c u r ac y   c o m p r is e d   9 7 % .   T h e   D e s n e N et 2 0 1   a n d   R es - N e t5 0   a r c h i t e ct u r e s   s h o w e d   n o t   b a d   o u t c o m e s   t o o :  9 9 . 8 2 %   a n d   9 9 . 0 1 % ,   9 6 . 6 1 %   a n d   9 7 . 4 4 % ,   9 6 %   a n d   9 7 %   f o r   t r a in in g ,   v al i d a ti o n   an d   t e s t in g   a c cu r a cy ,   r e s p e c t iv ely .   T h e   E L   t e ch n i q u e   w as   th e   m o s t   im p r e s s iv e   in   t h is   s es s i o n ,   u t il i z in g   a   w e ig h t e d   av e r ag e   m e t a - c l a s s if ie r ,   c o m b in e d   p r e d i ct i o n s   f r o m   th e   p r ev i o u s ly   m en tio n e d   T L   m e th o d s .   B y   ass ig n in g   w e ig h ts   b a s e d   o n   e a c h   m o d e l’ s   p e r f o r m an ce ,   E L   a ch i ev e d   t h e   h ig h es t   p e r f o r m a n c e  am o n g   a ll   m o d e ls .   th e  p er f o r m an c e   a n aly s i s ,   i n   t e r m s   o f   t r a i n i n g   a n d   v a l i d a t i o n   a c c u r a c y ,   p r e c i s i o n ,   r e c a l l   a n d   F 1   s c o r e   o f   a l l   m o d e l s ,   i s   i l l u s t r a t e d   i n   T a b l e   2 .  E L   a ch i e v e d   a   t r a in in g   a c cu r ac y   o f   9 9 . 9 4 %   a n d   a   v a li d a t i o n   a c c u r a cy   o f   9 8 . 1 4 %   af t e r   t en   e p o c h s ,   as   s h o w n   in   F ig u r e   3 ,   w i th   a   t es t in g   a c cu r a cy   o f   9 8 % ,   in d ic a t in g   it s   r o b u s tn es s   in   c la s s if y in g   l o c a l   s am p le s ,   a l l   E L   p r e d i ct i o n   r e s u l ts   o n   th e   t e s t   d a t as e t  h a v e   b e e n   il lu s t r a t e d   in   Fi g u r es   4 .   Sp e c i f i c a lly ,   Fi g u r e   4 ( a )   r e p r e s en ts   th e   c l as s i f i c a ti o n   t e s t   r e p o r t ,   w h i l e   F ig u r e   4 ( b )   s h o w s   th e   E L   c o n f u s i o n   m at r ix   w ith   d is e a s e   l a b e ls .       T ab le  2 .   Mo d el’ s   p er f o r m a n ce   in   ter m s   o f   ev a lu at io n   m etr ics   M o d e l s   Ev a l u a t i o n   me t r i c s   B r o w n   sp o t s   H e a l t h y   W h i t e   sca l e   T r a i n i n g   a c c u r a c y   V a l i d a t i o n   a c c u r a c y   C N N - S V M   P r e c i si o n   0 . 9 8   0 . 9 2   0 . 9 2   0 . 9 5 8 3     0 . 9 4 1 7   R e c a l l   0 . 9 7   0 . 9 3   0 . 9 3   F1 - S c o r e   0 . 9 7   0 . 9 2   0 . 9 2   TL   I n c e p t i o n V 3   P r e c i si o n   1 . 0 0   0 . 9 5   0 . 9 5   0 . 9 9 8 6     0 . 9 7 3 5   R e c a l l   0 . 9 6   1 . 0 0   1 . 0 0   F1 - S c o r e   0 . 9 8   0 . 9 7   0 . 9 7   TL   D e n se N e t 2 0 1   P r e c i si o n   0 . 9 7   0 . 9 6   0 . 9 6   0 . 9 9 8 2     0 . 9 6 6 1   R e c a l l   0 . 9 6   0 . 9 7   0 . 9 7   F1 - S c o r e   0 . 9 7   0 . 9 7   0 . 9 7   TL   R e sN e t 5 0   P r e c i si o n   1 . 0 0   0 . 9 5   0 . 9 5   0 . 9 9 0 1     0 . 9 7 4 4   R e c a l l   0 . 9 5   0 . 9 9   0 . 9 9   F1 - S c o r e   0 . 9 7   0 . 9 7   0 . 9 7   En se mb l e   l e a r n i n g   P r e c i si o n   0 . 9 7   0 . 9 9   0 . 9 9   0 . 9 9 9 4     0 . 9 8 1 4   R e c a l l   1 . 0 0   0 . 9 6   0 . 9 6   F1 - S c o r e   0 . 9 9   0 . 9 8   0 . 9 8       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         E n s emb le  lea r n in g   w eig h ted   a ve r a g e  meta - cla s s ifier   fo r   p a lm  d is ea s es   …  ( S o fia n e  A b d en )   309       Fig u r e  3 .   T r ain in g   an d   v a lid ati o n   ac cu r ac y   u s i n g   en s e m b le  m eth o d           ( a)   ( b )     Fig u r e  4 .   E L   m o d el  p er f o r m a n ce   o n   test   d ataset  ( a)   E L   c las s i f icatio n   r ep o r t   an d   ( b )   E L   c o n f u s io n   m atr i x       C o m p ar ed   to   p r io r   s tu d ies  as  s h o w n   i n   T ab le  3 ,   o u r   ap p r o ac h   n o t  o n l y   d e m o n s tr ates  s u p er io r   ac cu r ac y   b u t  al s o   ad d r ess es   t h e  c h alle n g e s   o f   w o r k i n g   w i t h   a  lo ca ll y   co llected   d ataset,   u n l ik e   s t u d ies   [ 1 5 ] ,  [ 1 8 ] ,   an d   [ 2 0 ] ,   w h ich   p r i m ar il y   r el y   o n   p u b lic   d atas et.   M o r eo v er ,   o n l y   a   f e w   s t u d ies,   s u c h   a s   [ 1 1 ] ,   h av e   e m p lo y ed   E L ,   b u t  t h e y   to o   w er e  r estricte d   to   p u b lic  d atasets .   T h e  w ei g h ted   av er ag e  m et a - clas s i f ier   an d   th e   b ase  p r etr ain ed   m o d els  u s ed   in   o u r   E L   d i s ti n g u is h e s   o u r   w o r k   f r o m   o th er s ,   o f f er in g   a   n o v el   m et h o d   f o r   lev er ag i n g   th e  s tr en g t h s   o f   m u ltip le  c h o s en   m o d els  to   ac h i ev e  b etter   r esu lt s .   A n d   p r o v i d es  a  m o r e  r o b u s t   s o lu tio n ,   en h a n ci n g   o v er all  p e r f o r m an ce   a n d   r ed u cin g   t h e  r is k   o f   m is cla s s i f icatio n .   T h is   f i n d in g   s u p p o r ts   o u r   h y p o t h esi s   th at  E L   w o u ld   o u tp er f o r m   i n d iv id u al  m o d el s ,   p ar ticu lar l y   w h en   ap p lied   to   lo ca l  d atasets ,   as   d em o n s tr ated   i n   s tu d ie s   [ 7 ]   an d   [ 1 6 ] .   A d d itio n all y ,   th e  r e s u lts   in d icate   th at  in te g r ati n g   d iv er s e  m o d el s   f o r   f ea t u r e  ex tr ac tio n   ca n   s i g n if ic an tl y   i m p r o v e  cla s s i f icatio n   o u tco m e s .       T ab le  3 .   A cc u r ac y   co m p ar is o n   o f   o u r   p r o p o s ed   s tu d y   w it h   s i m ilar   liter at u r e  s t u d ies   R e f   / Y e a r   A p p r o a c h   P a l m l e a f   d a t a se t   c l a sse s   D a t a se t   so u r c e   B e st   a c c u r a c y   [ 7 ] /   2 0 2 0   C N N ,   S V M   B r o w n   sp o t s,  W h i t e   sc a l e ,   B a c t e r i a l   b l i g h t ,   L e a f   smu t ,   H e a l t h y   K a g g l e ,   Jo r d a n   v a l l e y   9 9 %.   [ 1 1 ] /   2 0 2 0   S V M ,   K N N ,   a n d   EL :   R F ,   L i g h t G B M .     H e a l t h y ,   W h i t e   sca l e     K a g g l e     9 8 . 2 9 %     [ 1 5 ] /   2 0 2 3   R e sn e t   a n d   TL :   I n c e p t i o n   B r o w n   sp o t s,  H e a l t h y ,   W h i t e   sca l e   K a g g l e   9 9 . 6 2 %   [ 1 6 ] /   2 0 2 0   C N N     S u d d e n   d e c l i n e   sy n d r o me   C o l l e c t e d   man u a l l y   8 9 . 4 0 %   [ 1 8 ] /   2 0 2 2   C N N ,   V G G - 1 6   a n d   M o b i l e N e t .   B r o w n   sp o t s,  W h i t e   sc a l e ,   B a c t e r i a l   b l i g h t ,   L e a f   smu t ,   H e a l t h y   K a g g l e   9 9 . 1 0 %   [ 2 0 ] /   2 0 2 0   V G G ,   S V M     B l i g h t   S p o t s ,   L e a f   S p o t s,  R e d   p a l m  w e e v i l   K a g g l e   9 7 . 9 0 %   [ 2 1 ] /   2 0 2 4   TL :   R e sN e t 5 0 ,   D e n se N e t 2 0 1   D u b a s,  B u g ,   H e a l t h y ,   H o n e y   K a g g l e   9 8 . 6 7 % -   9 9 . 5 4 %   O u r   mo d e l   EL :   TL   ( R e sN e t 5 0 ,   I n c e p t i o n V 3 ,   D e n sn e t 2 0 1 )   B r o w n   sp o t s,  H e a l t h y ,   W h i t e   sca l e   K a g g l e ,   L o c a l -   c a p t u r e d   d a t a se t   9 8 . 1 4 % -   9 9 . 9 4 %       T h e  im p lica tio n s   o f   t h is   r esea r ch   ex te n d   b e y o n d   t h e  s p ec if i c  ca s e  o f   p al m   d is ea s e  clas s i f icatio n .   T h e  s u cc ess   o f   th e  E L   m o d el  s u g g est s   th at  s i m ilar   E L   co u ld   b e  ap p lied   to   o th er   ag r icu lt u r al  ch alle n g es,   p o ten tiall y   tr an s f o r m i n g   d is e ase  m an a g e m e n t  p r ac tices.   F u tu r e   r esear ch   m a y   ex p lo r e  t h e  d ev e lo p m en t  o f   m o b ile  ap p licatio n s   an d   w eb - b ased   p latf o r m s   t h at  lev er a g e  th ese  m o d els  f o r   r ea l - ti m e   d etec tio n ,   m a k i n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esia n   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 8 ,   No .   1 ,  A p r il   20 2 5 :   3 0 3 - 311   310   th ese  ad v a n ce d   tech n iq u e s   ea s y   to   u s e  b y   f ar m er s .   A d d itio n all y ,   e x p an d i n g   t h e  r esear ch   to   in clu d e  a  w id er   v ar iet y   o f   p lan t  d i s ea s e s   an d   en v ir o n m e n tal  co n d itio n s   co u ld   f u r th er   e n h a n ce   t h e  m o d el ’ s   u ti lit y   an d   r o b u s tn es s .   Giv e n   t h at  p al m   tr ee s   ta k e   m an y   y ea r s   to   b ea r   f r u it,   n e g lecti n g   to   i m p le m en t  e f f ec ti v e  d is ea s e  d etec tio n   m e th o d s ,   s u c h   as   th o s e  p r o p o s ed   in   t h is   s t u d y ,   co u ld   lead   to   s ig n i f ica n t   ag r icu ltu r al  lo s s e s ,   p ar ticu lar l y   in   d eser t  r eg io n s   w h er e  p al m   c u lti v atio n   is   ec o n o m ical l y   v i tal.   T h e  i n teg r at i o n   o f   ad v an ce d   ML   m o d el s ,   esp ec iall y   t h r o u g h   E L ,   o f f er s   a  p r o m is i n g   ap p r o a ch   to   i m p r o v in g   t h e  ac c u r ac y   an d   e f f icie n c y   o f   d is ea s e  d etec tio n   i n   a g r icu l tu r e,   p r o v id in g   s u b s ta n tial  b e n e f its   f o r   b o th   f ar m er s   an d   t h e  b r o ad er   ag r icu ltu r al  in d u s tr y .   A d o p tin g   th e s e  m e th o d s   is   cr u cial  f o r   en s u r i n g   s u s t ain ab le  ag r ic u lt u r al  p r ac tices.       4.   C O N C L U SIO N   T h is   s t u d y   ex p lo r ed   th r ee   M L   tech n iq u es   to   cla s s i f y   p al m   le af   d is ea s e  d atase t:  C NN - SV M ,   T L   u s in g   ( Den s eNe t2 0 1 ,   I n ce p tio n V3   a n d   R es Net5 0 ) ,   an d   E L .   T h e  o u tco m e s   ill u s tr ate  th e  p o ten tia l  o f   th e s e  m o d el s   to   ass is t  f ar m er s   i n   p r ed ictin g   an d   m a n ag i n g   p al m   d is ea s es,  th er eb y   co n tr ib u ti n g   to   m o r e  e f f ec ti v e  an d   s u s tai n ab le  ag r ic u lt u r al  p r ac ti ce s .   C N N - SVM   ac h ie v ed   a   d ec en t  te s ti n g   ac c u r ac y   o f   9 4 %,  in   co m p ar i s o n ,   T L   m o d el s   s h o w ed   h ig h er   test i n g   ac cu r ac ies,  w it h   De n s eNe t 2 0 1 ,   I n ce p tio n V3   an d   R esNe t5 0   r ea ch in g   9 6 %,   9 7 %,  an d   9 7 %,  r esp ec tiv el y .   No tab l y ,   o u r   E L   m o d el,   e m p lo y i n g   a  W eig h ted   A v er a g e  m eta - c lass if ier ,   ac h iev ed   th e  h i g h est   test i n g   ac cu r ac y   o f   9 8 %.  S h o w ca s i n g   it s   ab ilit y   to   e n h an ce   ac cu r ac y   b y   co m b in i n g   m u ltip le  h i g h - p er f o r m in g   c las s if ier s .   T h is   r esu lt  ali g n s   w it h   an d   e x te n d s   p r ev io u s   r esear c h ,   h ig h li g h ti n g   t h e  b en ef it s   o f   e n s e m b le  tec h n iq u es  i n   a g r icu lt u r al  ap p licatio n s .   I m p o r tan tl y ,   o u r   s t u d y ’ s   E l  m o d el,   ap p lied   to   a   lo ca ll y   ca p tu r ed   p al m   d ataset,   r ep r esen ts   a  s ig n i f ica n t  ad v a n ce m e n t  i n   p al m   d is ea s e  clas s if icatio n ,   esp ec iall y   g iv e n   t h e  ch all e n g es  o f   li m ite d   lo ca l  d ata   an d   co m p lex   d is e ases   id en ti f icat io n .   Fu tu r e  r es ea r ch   s h o u ld   f o cu s   o n   r ef in i n g   th e s e  m o d els  an d   d ev elo p in g   p r ac tical  to o ls ,   s u ch   as  a  m o b ile  ap p s ,   f o r   r ea l - ti m e  p al m   d is ea s e   id en ti f icatio n .   A d d itio n a ll y ,   e x ten d i n g   th is   ap p r o ac h   t o   o th er   p lan t  d is ea s es  a n d   en v ir o n m en t  co u ld   f u r t h er   i m p r o v e  its   ap p licab ilit y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   E .   H .   C h o w d h u r y   e t   a l . ,   “ A u t o mat i c   a n d   r e l i a b l e   l e a f   d i se a se   d e t e c t i o n   u si n g   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s ,”  A g ri E n g i n e e r i n g ,   v o l .   3 ,   n o .   2 ,   p p .   2 9 4 – 3 1 2 ,   M a y   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a g r i e n g i n e e r i n g 3 0 2 0 0 2 0 .   [ 2 ]   M .   A l t a l a k ,   M .   A mm a d   u d d i n ,   A .   A l a j mi ,   a n d   A .   R i z g ,   “ S mart  a g r i c u l t u r e   a p p l i c a t i o n s  u s i n g   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n o l o g i e s:   a   su r v e y ,”  Ap p l .   S c i . ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 2 ,   p .   5 9 1 9 ,   J u n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 2 1 2 5 9 1 9 .   [ 3 ]   M .   I .   H o ssai n ,   S .   Ja h a n ,   M .   R .   A l   A si f ,   M .   S a msu d d o h a ,   a n d   K .   A h me d ,   “ D e t e c t i n g   t o ma t o   l e a f   d i se a se s  b y   i mag e   p r o c e ssi n g   t h r o u g h   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s,”   S m a rt   A g r i c u l t u r a l   T e c h n o l o g y ,   v o l .   5 ,   n o .   4 ,   p .   1 0 0 3 0 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a t e c h . 2 0 2 3 . 1 0 0 3 0 1 .   [ 4 ]   T .   D a sz k i e w i c z ,   “ F o o d   p r o d u c t i o n   i n   t h e   c o n t e x t   o f   g l o b a l   d e v e l o p me n t a l   c h a l l e n g e s ,”  Ag r i c u l t u r e ,   v o l .   1 2 ,   n o .   6 ,   p .   8 3 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a g r i c u l t u r e 1 2 0 6 0 8 3 2 .   [ 5 ]   Y .   N o u t f i a   a n d   E.   R o p e l e w sk a ,   “ I n n o v a t i v e   mo d e l s  b u i l t   b a se d   o n   i mag e   t e x t u r e s  u si n g   t r a d i t i o n a l   m a c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms   f o r   d i st i n g u i s h i n g   d i f f e r e n t   v a r i e t i e s o f   mo r o c c a n   d a t e   p a l m fr u i t   ( P h o e n i x   d a c t y l i f e r a   L . ) , ”   Ag ri c u l t u r e ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p .   2 6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a g r i c u l t u r e 1 3 0 1 0 0 2 6 .   [ 6 ]   C .   T .   C h a o   a n d   R .   R .   K r u e g e r ,   “ T h e   da t e   p a l m  ( P h o e n i x   d a c t y l i f e r a   L . ) :   O v e r v i e w   o f   b i o l o g y ,   u se s,  a n d   c u l t i v a t i o n ,”  H o rt S c i e n c e ,  v o l .   4 2 ,   n o .   5 ,   p p .   1 0 7 7 – 1 0 8 2 ,   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 2 1 2 7 3 / H O R T S C I . 4 2 . 5 . 1 0 7 7 .   [ 7 ]   M .   A l - S h a l o u t ,   K .   M a n so u r ,   K .   E.   A l - Q a w a smi,   a n d   M .   R a sm i ,   “ C l a ss i f y i n g   d a t e   p a l m  t r e e   d i s e a se s  u si n g   mac h i n e   l e a r n i n g , ”   i n   2 0 2 2   I n t e rn a t i o n a l   E n g i n e e r i n g   C o n f e re n c e   o n   El e c t r i c a l ,   En e rg y ,   a n d   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   ( EI C E EAI) ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 – 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / EI C EEA I 5 6 3 7 8 . 2 0 2 2 . 1 0 0 5 0 4 2 6 .   [ 8 ]   J.  M .   A l - K h a y r i ,   S .   M .   Jai n ,   a n d   D .   V .   Jo h n so n ,   D a t e   Pa l m   G e n e t i c   Re s o u r c e s a n d   U t i l i za t i o n ,   Ja n u a r y   2 0 1 6 .   D o r d r e c h t :   S p r i n g e r   N e t h e r l a n d s,   2 0 1 5 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 94 - 0 1 7 - 9 6 9 4 - 1.   [ 9 ]   S .   K h i r a n i ,   H .   B o u t a j ,   C .   El   M o d a f a r ,   a n d   A .   O .   E.   K h e l i l ,   “ A r b u scu l a r   m y c o r r h i z a l   f u n g i   a sso c i a t e d   w i t h   d a t e   p a l m  i n   O u a r g l a   r e g i o n   ( S o u t h e a s t e r n   A l g e r i a ) , ”   Pl a n t   C e l l   B i o t e c h n o l o g y   An d   M o l e c u l a r B i o l o g y ,   v o l .   2 1 ,   n o .   4 5 – 4 6 ,   p p .   1 5 – 2 8 ,   2 0 2 0 .   [ 1 0 ]   H .   R h i n a n e ,   A .   B a n n a r i ,   M .   M a a n a n ,   a n d   N .   A d e r d o u r ,   “ P a l m  t r e e s  c r o w n   d e t e c t i o n   a n d   d e l i n e a t i o n   f r o m  v e r y   h i g h   sp a t i a l   r e so l u t i o n   i mag e s  u si n g   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k   (U - N e t ) , ”   2 0 2 1   I EEE  I n t e r n a t i o n a l   G e o s c i e n c e   a n d   Re m o t e   S e n si n g   S y m p o si u m   I G ARS S ,   2 0 2 1 ,   p p .   6 5 1 6 – 6 5 1 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I G A R S S 4 7 7 2 0 . 2 0 2 1 . 9 5 5 4 4 7 0 .   [ 1 1 ]   A .   H e ssan e ,   A .   El   Y o u sse f i ,   Y .   F a r h a o u i ,   B .   A g h o u t a n e   a n d   F .   A mo u n a s ,   " A   mac h i n e   l e a r n i n g   b a se d   f r a me w o r k   f o r   a   st a g e - w i se  c l a ssi f i c a t i o n   o f   d a t e   p a l m  w h i t e   sc a l e   d i se a se , "   i n   B i g   D a t a   Mi n i n g   a n d   An a l y t i c s ,   v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   2 6 3 - 2 7 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 6 5 9 9 / B D M A . 2 0 2 2 . 9 0 2 0 0 2 2 .     [ 1 2 ]   A .   B i n   N a e e m  e t   a l . ,   “ Ea r l y   g e n d e r   i d e n t i f i c a t i o n   o f   d a t e   p a l m  u si n g   ma c h i n e   l e a r n i n g , ”  J o u r n a l   o f   C o m p u t i n g   &   Bi o m e d i c a l   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   4 ,   n o .   2 ,   2 0 2 3.   [ 1 3 ]   A .   M a g si ,   J .   A h me d   M a h a r ,   a n d   S .   H .   D a n w a r ,   “ D a t e   f r u i t   r e c o g n i t i o n   u s i n g   f e a t u r e   e x t r a c t i o n   t e c h n i q u e s  a n d   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k ,”  I n d i a n   J o u r n a l   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 2 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 7 4 8 5 / i j st / 2 0 1 9 / v 1 2 i 3 2 / 1 4 6 4 4 1 .   [ 1 4 ]   M .   L i ,   G .   Z h o u ,   A .   C h e n ,   L .   L i ,   a n d   Y .   H u ,   “ I d e n t i f i c a t i o n   o f   t o mat o   l e a f   d i se a se s  b a se d   o n   L M B R N e t , ”   En g i n e e r i n g   Ap p l i c a t i o n s  o f   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 2 3 ,   p .   1 0 6 1 9 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 3 . 1 0 6 1 9 5 .   [ 1 5 ]   M .   A h me d   a n d   A .   A h me d ,   “ P a l m  t r e e   d i se a se   d e t e c t i o n   a n d   c l a ss i f i c a t i o n   u si n g   r e si d u a l   n e t w o r k   a n d   t r a n sf e r   l e a r n i n g   o f   i n c e p t i o n   R e sN e t , ”   PL o S   O n e ,   v o l .   1 8 ,   n o .   3 ,   p .   e 0 2 8 2 2 5 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 3 7 1 / j o u r n a l . p o n e . 0 2 8 2 2 5 0 .   [ 1 6 ]   A .   M a g si ,   J.  A .   M a h a r ,   M .   A .   R a z z a q ,   a n d   S .   H .   G i l l ,   “ D a t e   p a l m  d i se a se   i d e n t i f i c a t i o n   u s i n g   f e a t u r e s  e x t r a c t i o n   a n d   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h , ”   2 0 2 0   I EEE   2 3 r d   I n t e rn a t i o n a l   M u l t i t o p i c   C o n f e re n c e   ( I N MI C ) ,   2 0 2 0 ,   v o l .   1 ,   p p .   1 – 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I N M I C 5 0 4 8 6 . 2 0 2 0 . 9 3 1 8 1 5 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52         E n s emb le  lea r n in g   w eig h ted   a ve r a g e  meta - cla s s ifier   fo r   p a lm  d is ea s es   …  ( S o fia n e  A b d en )   311   [ 1 7 ]   A .   A l si r h a n i ,   M .   H .   S i d d i q i ,   A .   M .   M o st a f a ,   M .   Ez z ,   a n d   A .   A .   M a h mo u d ,   “ A   n o v e l   c l a ssi f i c a t i o n   mo d e l   o f   d a t e   f r u i t   d a t a se t   u si n g   d e e p   t r a n sf e r   l e a r n i n g , ”   El e c t ro n i c s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p .   6 6 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 2 0 3 0 6 6 5 .   [ 1 8 ]   M .   A b u - z a n o n a ,   S .   El a i w a t ,   S .   Y o u n i s,  N .   I n n a b ,   a n d   M .   M .   K a mr u z z a man ,   “ C l a ssi f i c a t i o n   o f   p a l m  t r e e s  d i se a se s  u si n g   c o n v o l u t i o n   n e u r a l   n e t w o r k ,”  In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Ad v a n c e d   C o m p u t e r S c i e n c e   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   6 ,   p p .   9 4 3 – 9 4 9 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / I J A C S A . 2 0 2 2 . 0 1 3 0 6 1 1 1 .   [ 1 9 ]   L .   K h r i j i ,   A .   C h i h e b ,   a n d   M .   A w a d a l l a ,   “ A r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n t   t e c h n i q u e s   f o r   p a l m  d a t e   v a r i e t i e s  c l a ss i f i c a t i o n ,”  I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Ad v a n c e d   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   9 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / I J A C S A . 2 0 2 0 . 0 1 1 0 9 5 8 .   [ 2 0 ]   H .   A l a a ,   K .   W a l e e d ,   M .   S a m i r ,   M .   T a r e k ,   H .   S o b e a h ,   a n d   M .   A .   S a l a m ,   “ A n   i n t e l l i g e n t   a p p r o a c h   f o r   d e t e c t i n g   p a l m  t r e e s  d i se a se s  u si n g   i mag e   p r o c e ssi n g   a n d   ma c h i n e   l e a r n i n g , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   A d v a n c e d   C o m p u t e r  S c i e n c e   a n d   Ap p l i c a t i o n s( I J AC S A) ,  v o l .   1 1 ,   n o .   7 ,   p p .   4 3 4 – 4 4 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / I J A C S A . 2 0 2 0 . 0 1 1 0 7 5 7 .   [ 2 1 ]   S .   M .   N .   N o b e l   e t   a l . ,   “ P a l m  l e a f   h e a l t h   ma n a g e me n t :   a   h y b r i d   a p p r o a c h   f o r   a u t o ma t e d   d i se a se   d e t e c t i o n   a n d   t h e r a p y   e n h a n c e me n t , ”   i n   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   9 0 9 7 - 9 1 1 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 5 1 9 1 2 .   [ 2 2 ]   Z .   L i ,   S .   D e n g ,   Y .   H o n g ,   Z .   W e i ,   a n d   L .   C a i ,   “ A   n o v e l   h y b r i d   C N N – S V M   me t h o d   f o r   l i t h o l o g y   i d e n t i f i c a t i o n   i n   sh a l e   r e se r v o i r s  b a se d   o n   l o g g i n g   me a su r e me n t s , ”   J o u rn a l   o f   A p p l i e d   G e o p h y s i c s ,   p .   1 0 5 3 4 6 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j a p p g e o . 2 0 2 4 . 1 0 5 3 4 6 .   [ 2 3 ]   K .   S .   V a i d y a ,   P .   M .   P a t i l ,   a n d   M .   A l a g i r i s a my ,   “ H y b r i d   C N N - S V M   c l a s s i f i e r   f o r   h u m a n   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   u s i n g   R O I   e x t r a c t i o n   a n d   f e a t u r e   f u s i o n ,”  W i r e l e s s   P e r s o n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 9 9 – 1 1 3 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 7 - 023 - 1 0 6 5 0 - 7.   [ 2 4 ]   A .   N .   S e t t y ,   R .   T .   M a t h a d ,   K .   S h e n t h a r ,   a n d   L i k h i t h ,   “ Ev a l u a t i o n   o f   f i l t e r i n g   a n d   c o n t r a st   i n   X - r a y   a n d   c o mp u t e r i z e d   t o mo g r a p h y   sca n   l u n g   c l a ss i f i c a t i o n , ”   I n d o n e si a n   J o u rn a l   o f   El e c t ri c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e   ( I J EE C S ) ,   v o l .   3 3 ,   n o .   3 ,   p p .   1 7 1 5 – 1 7 2 5 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s.v 3 3 . i 3 . p p 1 7 1 5 - 1 7 2 5 .   [ 2 5 ]   W .   P r a st i w i n a r t i ,   M .   K .   D e l i may a n t i ,   H .   K u r n i a w a n ,   Y .   P .   P r a t a ma,   H .   W e n d h o ,   a n d   R .   A d i ,   “ Ef f i c i e n t   p a c k a g i n g   d e f e c t   d e t e c t i o n :   l e v e r a g i n g   p r e - t r a i n e d   v i si o n   mo d e l s  t h r o u g h   t r a n sf e r   l e a r n i n g , ”   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   En g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e   ( I J EEC S ) ,   v o l .   3 4 ,   n o .   3 ,   p p .   2 0 9 6 – 2 1 0 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s.v 3 4 . i 3 . p p 2 0 9 6 - 2 1 0 6 .   [ 2 6 ]   S .   B .   G o t t i p a t i   a n d   G .   T h u mb u r ,   “ M u l t i - mo d a l   f u si o n   d e e p   t r a n sf e r   l e a r n i n g   f o r   a c c u r a t e   b r a i n   t u mo r   c l a ssi f i c a t i o n   u s i n g   mag n e t i c   r e so n a n c e   i mag i n g   i mag e s,”   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   El e c t r i c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e   ( I J EE C S ) ,   v o l .   3 4 ,   n o .   2 ,   p p .   8 2 5 – 8 3 4 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s.v 3 4 . i 2 . p p 8 2 5 - 8 3 4 .   [ 2 7 ]   Z .   T .   O m e r   a n d   A .   H .   A b b a s,  “ I mag e   a n o mal i e s  d e t e c t i o n   u s i n g   t r a n sf e r   l e a r n i n g   o f   r e sn e t - 5 0   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k , ”   I n d o n e si a n   J o u rn a l   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r  S c i e n c e   ( I J EEC S ) ,   v o l .   2 7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 9 8 – 2 0 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s.v 2 7 . i 1 . p p 1 9 8 - 2 0 5 .   [ 2 8 ]   H .   L i ,   Y .   Ji n ,   J.  Z h o n g ,   a n d   R .   Z h a o ,   “ A   f r u i t   t r e e   d i se a se   d i a g n o si s mo d e l   b a se d   o n   st a c k i n g   e n se mb l e   l e a r n i n g , ”   C o m p l e x i t y ,   v o l .   2 0 2 1 ,   p p .   1 – 1 2 ,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 1 / 6 8 6 8 5 9 2 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS          M r .   S o fia n e   Abd e n           H e   stu d ied   c o m p u ter  sc ien c e   a t  t h e   T a h ri  M o h a m m e d   u n iv e rsity   o f   Be c h a r,   A l g e ria.  H e   e a rn e d   a   m a ste r  d e g r e e   in   a d v a n c e d   in f o rm a ti o n   sy ste m   in   2 0 1 2 .   He   is  a   P h . D.  st u d e n t  i n   T a h ri  M o h a m e d   u n iv e rsity   o f   Be c h a r.   Lab o ra to ry   o f  In f o rm a ti o n   P ro c e ss in g   a n d   T e le c o m m u n ica ti o n s  (LT I T ).   His  re s e a rc h   in tere sts  a r e   s m a rt  a g ricu lt u re ,   m a c h in e   lea rn in g ,   c o m p u ter v isio n   a n d   ima g e   p ro c e ss i n g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  a b d a n . so u fy a n e @u n iv - b e c h a r. d z ;  a b d e n so f ian e 0 8 @g m a il . c o m .         Dr .   M o ste fa   B e n d ji m a           i s a n   a ss o c iate   p ro f e ss o r  a t  th e   f a c u lt y   o f   e x a c t  s c ien c e s ,   c o m p u ter  sc ien c e   d e p a rtm e n t.   T a h ri  M o h a m e d   Un iv e rsity   o f   Be c h a r.   He   re c e iv e d   a   P h . D .   d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   a t  th e   Un iv e rsity   o f   T le m c e n ,   A l g e ria.  He   h a s  p u b li s h e d   re se a rc h   p a p e rs  in   v a rio u s  c o n f e r e n c e s  a n d   j o u r n a ls.  His  m a in   re se a rc h   in tere st  is  W irele ss   S e n so r  Ne tw o rk s  (W S N),  s m a rt  a g ricu lt u re ,   d a ta  sc ien c e s  a n d   c o m p u ter  n e tw o rk in g ,   m o b il e   a g e n ts,  s m a rt  s y ste m s  a n d   c o m m u n ica ti o n .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  b e n d j im a . m o ste f a @u n iv - b e c h a r. d z .         Dr .   S o u m ia   B e n k r a m a           i s  c u rre n tl y   a n   a ss o c iate   p ro f e ss o r  a t  th e   f a c u lt y   o f  e x a c t  s c ien c e s,  c o m p u ter sc ien c e   d e p a rtm e n t,   Un iv e rsit y   Tah ri  M o h a m e d   o f   Be c h a r,   A l g e ria.   S h e   re c e iv e d   a   m a ste r ' s  a n d   P h . D .   d e g re e s  in   c o m p u ter  sc ien c e   a t  th e   Un iv e rsity   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o lo g y   M o h a m e d   Bo u d i a f ,   Or a n ,   A l g e ria.  He r   re se a rc h   a r e a s  a r e   i m a g e   p ro c e ss in g ,   m a c h in e   lea rn in g ,   p a tt e r n   re c o g n i ti o n ,   a n d   c o m p u tatio n a l  in telli g e n c e .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  b e n k ra m a . so u m ia@ u n iv - b e c h a r. d z .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.