Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 1-9
Received J
jurnal.algoritme@mdp.ac.id une1 st , 2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Klasifikasi Penyakit Daun Sawit Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Dengan Fitur Local Binary Pattern
1 Andreas Jeremy Obet Simanjuntak, 2 Daniel Udjulawa Universitas Multi Data Palembang, Jalan Rajawali No.14 Palembang, 0711-376400 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Multi Data Palembang, Palembang e-mail: 1 andreasjo.simanjuntak@gmail.com, 2 daniel@mdp.ac.id

## Abstrak
Penyakit  pada  daun  sawit  adalah  penyakit  yang  disebabakan  oleh  bakteri  maupun jamur. Salah satu cara untuk mengetahui penyakit pada daun sawit adalah dengan mengamati Pola pada permukaan daun sawit. Pola pada daun sawit akan dianalisis oleh orang yang ahli untuk  mengetahui  apakah  terdapat  penyakit  pada  daun  sawit  atau  tidak.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengklasifikasi  daun  sawit  apakah  terdapat  penyakit  atau  tidak  pada  pada daun  sawit  dengan  menggunakan  sebuah  program.  Diperlukan  metode  yang  tepat  untuk menghasilkan akurasi yang baik, peneliti menggunakan metode klasifikasi JST (Jaringan Saraf Tiruan) dan metode ekstraksi LBP (Local Binary Pattern). Tahapan yang dilakukan pada citra sebelum  di  Klasifikasi  yaitu  Grayscale,  selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  menggunakan  LBP (Local  Binary  Pattern)  dan  di  klasifikasi  menggunakan  JST  (Jaringan  Saraf  Tiruan)  dengan menggunakan  17  train  function  dengan  hasil  5  neuron  mendapatkan  rata-rata  akurasi  81%, presisi  95%,  dan  recall  94%.  Pada  neuron  10  mendapatkan  rata-rata  akurasi  95%,  presisi 97%, dan recall 96%. Dan pada neuron 20 mendapatkan rata-rata akurasi 97%, presisi 97%, dan recall 96%.
Kata kunci : Penyakit Daun Sawit, LBP, JST, Neuron

## Abstract
Diseases on palm leaves are diseases caused by bacteria or fungi. One way to find out diseases on palm leaves is to observe the pattern on the surface of the palm leaves. The pattern on the palm leaves will be analyzed by an expert to find out whether there is disease on the palm leaves or not. This study aims to classify oil palm leaves whether there is disease or not on oil palm  leaves  by  using  a  program.  The  right  method  is  needed  to  produce  good  accuracy,  the researcher uses the ANN (Artificial Neural Network) classification method and the LBP (Local Binary Pattern) extraction method. The steps carried out on the image before being classified are Grayscale, then extraction using LBP (Local Binary Pattern) and classification using ANN (Artificial  Neural  Network)  using  17  train  functions  with  the  result  that  5  neurons  get  an average  accuracy  of  81%,  precision  95  %,  and  94%  recall.  In  10  neurons  get  an  average  of 95%  accuracy,  97%  precision,  and  96%  recall.  And  the  20  neurons  get  an  average  of  97% accuracy, 97% precision, and 96% recall.
Keywords : Palm Leaf Disease , LBP, ANN, Neuron
IJCCS Vol. x, No. x, July201x:  first_page–end_page
1. PENDAHULUAN
aktor  yang  bisa  bisa  mengakibatkan  penurunan  output  produksi  dalam  tumbuhan  kelapa sawit antara lain penyakit. Jenis penyakit yang terdapat di daun kelapa sawit ini terkadang orang  awam  tidak  dapat  membedakannya  sehingga  berakibat  pada  kesalahan  dalam pengklasifikasian  penyakit  pada  daun  kelapa  sawit.  Akan  tetapi  itu  bisa  di  terhindar  dengan mengetahui  dengan  mengetahui  ciri  teksture  dari  daun  kelapa  sawit  yang  terkena  penyakit. Penelitian  ini  menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Bacpropagation  dengan  fitur ekstraksi Local Binary Pattern (LBP) untuk mengklasifikasikan penyakit daun kelapa sawit. Di Indonesia  tanaman  kelapa  sawit  ( Elaeis  guineensis  Jack )  dewasa  ini  merupakan  tanaman primadona, yang memiliki prospek cukup cerah bagi pembangunan perkebunan nasional. Selain mampu  menciptakan  kesempatan  kerja  yang  mengarah  kepada  kesejahteraan  masyarakat, juga merupakan sumber perolehan devisa non migas bagi negara. Tanaman penghasil minyak nabati ini pernah mendapat predikat ekspor, karena minyak kelapa sawit ( crude palm oil , CPO) dapat digunakan  untuk  berbagai  bahan  industri  penting.  Dalam  upaya  peningkatan  perkembangan dewasa ini daerah penghasil tanaman kelapa sawit tidak lagi terpusat pada Sumatera Utara dan Aceh,  tetapi  pengusahaan  areal  perkebunan  tanaman  kelapa  sawit  sudah  meliputi  beberapa provinsi  antara  lain,  Sumatra  Utara,  Sumatra  Selatan,  Jambi,  Bangkulu,  Riau,  Kalimantan Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Irian  Jaya,  Sulawesi Selatan,Sulawesi Tengah, Sulawesi Utara, dan Jawa Barat . (Risza, 1994).

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  secara  bertahap  sehingga  untuk  menerima  hasil  yang  di inginkan. Adapun tahapan – tahapan penelitian yang akan dilakukan dapat dilihat pada gambar 1.
F
Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 1-9
is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1   Daun Sawit Sehat
Penyakit  –  penyakit  yang  termasuk  kedalam  kelompok  bercak  daun  adalah  yang  di sebabkan  oleh  jamur  –  jamur  patogenik  dari  genera Curvularia,  Cochiboulus,  Drechslera dan Pestalotiopis (Agrios,  1999). Bercak  daun  yang  disebabkan  oleh Culvularia lebih  dikenal sebagai hawar daun curvularia .
Sumber: (Hadjerhamaidi, 2018)
Gambar 2.  Daun Sehat
IJCCS Vol. x, No. x, July201x:  first_page–end_page

## 2. 2   Daun Sawit Brown Spot
Menurut  (Irawan  et  al.,  n.d.)  menyatakan  bahwa  penyakit  bercak  daun  merupakan penyakit yang disebabkan oleh fungsi yang menghambat dan mengurangi hasil fotosintesis dan selanjutnya akan menghambat pertumbuhan.
Sumber: (Hadjerhamaidi, 2018)
Gambar 3. Daun Brown Spot

## 2.3   Daun Sawit White Scale
Apabila terdapat banyak bercak pada daun, daun akan cepat menguning dan gugur, bahkan daun akan gugur juga tanpa menguning. Bercak juga dapat dijumpai pada batang, tangkai daun, maupun tangkai buah, tetapi jarang terdapat pada buah (Suwardani et al., 2014).
Sumber: (Hadjerhamaidi, 2018)
Gambar 4. Daun White Scale

## 2.4   Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu  pemrosesan  informasi  yang mempunyai  karakteristik  menyerupai  jaringan  syaraf  manusia  yang  dirancang  dengan menirukan cara kerja otak manusia dengan melakukan proses pembelajaran melalui perubahan bobot  sinapsisnya.  Sama  halnya  dengan  otak  manusia,  JST  terdiri  dari  beberapa neuron yang saling  terhubung  satu  sama  lain  meskipun  memiliki  lapisan  yang  berbeda.  Setiap neuron pada jaringan menerima dan mengirim sinyal dari atau ke neuron lain pada lapisan yang sama pula. Pengiriman sinyal disampaikan melalui penghubung dan kekuatan hubungan yang terjadi antara neuron yang saling berhubungan dinyatakan dengan bobot (Marita et al., 2014).

## 2.5   Fitur Ekstrasi Local Binary Pattern
Menurut Ojala et al. Local Binary Pattern merupakan metode yang digunakan sebagai ukuran  tekstur grayscale yang  terbukti  efektif  dan invariant terhadap  pencahayaan  yang berbeda.  Metode  ini  teruji  ampuh  untuk  mendeskripsikan  tekstur,  karena  memiliki  daya
is short and clear, implies research results (First Author)
pembeda yang akurat, serta mempunyai toleransi terhadap perubahan grayscale yang monotatic (Turiyanto, Purwanto dan Dikairono, 2014).

## 2.6 Identifikasi Masalah
Pada tahap  ini  adalah  melakukan  identifikasi  masalah  penelitian  mengenai  identifikasi penyakit daun sawit menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan dengan ekstrasi Local Binary Pattern yang belum pernah diteliti oleh siapapun sebelumnya.

## 2.7 Studi Literatur
Tahapan  ini  melakukan  pencarian  beberapa  jurnal  yang  berkaitan  dengan  klasifikasi penyakit  daun  sawit  dengan  berbagai  macam  metode  yang  telah  digunakan  untuk  klasifikasi penyakit  daun  sawit,  dilanjutkan  dengan  mencari  jurnal  mengenai  metode Jaringan  Saraf Tiruan &  ekstraksi  fitur Local  Binary  Pattern .  Pada  tahap  ini  bertujuan  buat  mengumpulkan refernsi, sebagai akibatnya penelitian ini bisa menaruh  sebuah kontribusi penelitian yang baru.

## 2.8     Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data,  pengumpulan  data  menggunakan  dataset  yang  didapat dari
kaggle dengan nama “ date-palm-data ” dan
alamat https://www.kaggle.com/hadjerhamaidi/date-palm-data  berjumlah  2.631  citra  penyakit  daun sawit, yang diambil pada penelitian ini sebanyak 320 citra penyakit daun sawit. Gambar-gambar yang digunakan dibagi menjadi 3 jenis citra penyakit daun sawit yaitu health, brown spot, white scale .

## 2.9    Hasil Pengujian
Pada  tahap  ini  penulis  akan  memperoleh  hasil  pengujian.  Pengujian  berfokus  untuk mencari  performa  terbaik  dalam  perbandingan  rasio  70:30.  Pengujian  juga  dilakukan menggunakan 17 function trainning dengan jumlah neuron di hidden layer 5, 10, 20. Kemudian penulis  akan  melakukan  perhitungan  terhadap  hasil  pengujian  untuk  mengetahui  tingkat keberhasilan  pengenalan  akan  dihitung  nilai Accuracy , Precision ,  dan Recall menggunakan Confusion Matrix . Rumus yang digunakan yaitu:
ܲݎ݁ݏ݅ݏ݅݋݊ = ்௉ ்௉ାி௉ × 100% (1) ܴ݈݈݁ܿܽ = ்௉ ்௉ାிே × 100% (2) ܣܿܿݑݎܽܿݕ = ்௉ା்ே ்௉ା்ேାி௉ାிே × 100% (3)
Keterangan:
TP    =  Jumlah  data  positif  citra  jenis  penyakit  daun  sawit  yang  terklasifikasikan  dengan  benar oleh sistem
TN  =  Jumlah  data  negatif citra jenis  penyakit  daun  sawit  yang  terklasifikasikan  dengan  benar oleh sistem
FN  =  Jumlah  data  negatif  citra  jenis  penyakit  daun  sawit  namun  terklasifikasikan  salah  oleh sistem
FP  =  Jumlah  data  positif  citra  jenis  penyakit  daun  sawit  namun  terklasifikasikan  salah  oleh sistem
IJCCS Vol. x, No. x, July201x:  first_page–end_page
Tabel 1. Penentuan Hidden Layer pada Trainning Function

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  mengenai  hasil  training  /  pelatihan,  hasil  testing  /  pengujian,  dan  proses pendektesian penyakit daun sawit menggunakan  metode Local Binary Pattern sebagai ekstrasi fitur  dan  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  sebagai  klasifikasi  data.  Proses  pengujian  ini dilakukan  pada  bagian  testing  untuk  melihat confusion  matrix berupa precission , recall ,  dan accuracy , setelah dilakukan pengujian di dapatkan nilai confusion matrix yang terdiri dari TP, FP, FN, dan TN. Dapat dilihat hasil confusion matrix yang di dapatkan pada gambar 5.
Gambar 5.  Hasil Confusion Matrix
No Training Function Jumlah Neuron Hidden Layer 1 Trainbr 5, 10,dan 20 2 Trainlm 5, 10,dan 20 3 Trainbfg 5, 10,dan 20 4 Traincgb 5, 10,dan 20 5 Traincgf 5, 10,dan 20 6 Traincgp 5, 10,dan 20 7 Traingd 5, 10,dan 20 8 Traingda 5, 10,dan 20 9 Traingdm 5, 10,dan 20 10  Traingdx 5, 10,dan 20 11  Trainoss 5, 10,dan 20 12  Trainrp 5, 10,dan 20 13  Trainscg 5, 10,dan 20 14  Trainb 5, 10,dan 20 15  Trainc 5, 10,dan 20 16  Trainr 5, 10,dan 20 17  Trains 5, 10,dan 20
is short and clear, implies research results (First Author)
Pada  tahap  ini  merupakan  pengujian  menggunakan Jaringan  Saraf  Tiruan terhadap variabel data uji yang diperoleh dari hasil proses ekstrasi Local Binary Pattern pada citra daun sawit  untuk  mendapatkan  hasil  pengenalan  jenis  penyakit  daun  sawit.  Pada  tahap  penentuan hasil  pengujian  JST  menggunakan function  training sebanyak  17  kemudian  dilakukan perhitungan secara confusion matrix dengan rumus yang digunakan adalah accuracy , precision , dan recall .Berikut  pengujian  JST  menggunakan function  training  trainbr dan  jumlah neuron yang  digunakan  adalah  5 neuron ,  10 neuron ,  dan  20 neuron .  Berikut  pengujian  dengan  5 neuron akan dilakukan sebanyak 5 kali train:
Tabel 2. Hasil Pengujian JST pada Function Trainbr 5 Neuron No.  Training ke Kelas Akurasi Presisi Recall 1 1 Brown Spot 100% 100% 100% 2 100% 100% 100% 3 100% 100% 100% 4 100% 100% 100% 5 100% 100% 100%
2
1 Normal 100% 100% 100% 2 100% 100% 100% 3 100% 100% 100% 4 100% 100% 100% 5 100% 100% 100%
3
1 White Scale 100% 100% 100% 2 100% 100% 100% 3 100% 100% 100% 4 100% 100% 100% 5 100% 100% 100%
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  3  pengujian  menggunakan  17  training  function  dengan menggunakan 5 neuron mendapatkan rata – rata akurasi 81%, presisi 95% dan recall 94%. Pada neuron 10 mendapatkan rata – rata akurasi 95%, presisi 97% dan recall 94%. Dan pada neuron 20 mendapatkan rata-rata akurasi 97%, presisi 97%, dan recall 96%.
Tabel 3.  Hasil Rata – rata Pengujian Menggunakan 17 Training Function
No Training Function Neuron 5 Neuron 10 Neuron 20 Akurasi Presisi Recall Akurasi Presisi Recall Akurasi Presisi Recall 1 Trainbr 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 100% 2 Trainlm 99% 99% 99% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 3 Trainbfg 92% 90% 93% 95% 93% 90% 99% 98% 98% 4 Traincgb 96% 95% 96% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 5 Trancgf 93% 91% 90% 99% 98% 98% 100% 100% 100% 6 Traincgp 97% 97% 98% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 7 Traingd 90% 88% 89% 92% 90% 91% 96% 95% 95% 8 Traingda 95% 95% 95% 97% 97% 97% 95% 95% 95% 9 Traingdm 83% 78% 84% 90% 88% 90% 81% 80% 83% 10 Traingdx 100% 100% 100% 99% 99% 99% 100% 99% 99% 11 Trainoss 98% 98% 98% 99% 99% 99% 99% 99% 99%
IJCCS Vol. x, No. x, July201x:  first_page–end_page 12 Trainrp 99% 98% 99% 97% 96% 97% 98% 97% 97% 13 Trainscg 96% 97% 97% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 14 Trainb 86% 82% 87% 92% 90% 92% 88% 86% 88% 15 Trainc 99% 99% 99% 99% 99% 99% 100% 100% 100% 16 Trainr 97% 96% 97% 97% 97% 97% 100% 99% 99% 17 Trains 90% 89% 90% 93% 93% 93% 94% 94% 94% RATA-RATA 81% 95% 94% 95% 97% 96% 97% 97% 96%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan dari penelitian ini bahwa klasifikasi jenis penyakit pada daun sawit menggunakan  metode JST dengan fitur LBP dapat  melakukan  pengklasifikasian  jenis  penyakit  daun  sawit  dengan  sangat  baik,  hal  ini terbukti  dengan  didapatkannya  akurasi  tertinggi  sebesar  97%  pada  saat  penelitian  dilakukan. Dan function latih terbaik menggunakan function trainbr dengan hasil menggunakan 5 neuron dengan akurasi 100%, untuk 10 neuron dengan presisi 100%, dan recall 100%

## 5. SARAN
1. Penelitian ini menggunaan dataset publik, belum diketahui hasil akurasi yang diperoleh jika dataset yang digunakan diambil secara langsung oleh peneliti.
2. Menambahkan jumlah data latih dan data uji yang akan digunakan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang  utama  kepada  keluarga  yang  sudah mensupport, dosen pembimbing yang selalu membimbing dan memberikan pembelajaran, serta teman – teman seperjuangan yang saling membantu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A  Elisabet;  M,  R.  R.  2020. Deteksi  Kolestrol  Melalui  Citra  Iris  Mata  Menggunakan Metode  Local  Binary  Pattern  dan  Klasifikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan . Malaysian  Palm Oil Council (MPOC) , 21 (1), 1–9.
[2] Al  Rivan,  M.  E.,  Rachmat,  N.,  &  Ayustin,  M.  R.  2020. Klasifikasi  Jenis  Kacang- Kacangan Berdasarkan Tekstur Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan . Jurnal Komputer Terapan , 6 (1), 89–98.
[3] Al Rivan, M. E., & Devella, S. 2020. Pengenalan Iris Menggunakan Fitur Local Binary Pattern dan Rbf Classifier. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 11 (1), 97–106.
[4] Arthana,  R.  2019. Mengenal  Accuracy,  Precision,  Recall  dan  Specificity  serta  yang  di
Prioritaskan Dalam Machine Learning . Rey1024.Medium.Com.
is short and clear, implies research results (First Author)
https://rey1024.medium.com/mengenal-accuracy-precission-recall-dan-specificity-serta- yang-diprioritaskan-b79ff4d77de8
[5] Hadjerhamaidi. 2018. Date Palm Data . Kaggle.Com.
https://www.kaggle.com/hadjerhamaidi/date-palm-data
[6] Irawan,  A.,  Anggraeni,  I.,  Margaretta  Christita,    dan,  Penelitian  Kehutanan  Manado  Jl Tugu  Adipura  Raya  Kel  Kima  Atas  Kec  Mapanget  Kota  Manado,  B.,  Litbang Peningkatan Produktivitas Hutan Kampus Balitbang Kahutanan, P., & Gunung Batu No, J.  (n.d.). Identifikasi  Penyebab  Penyakit  Bercak  Daun  pada  Bibit  Cempaka  (Magnolia elegans  (Blume.)  H.Keng) dan  Teknik  Pengendaliannya  Identification  Causes  Leaf  Spot Disease  In  Cempaka  (Magnolia  Elegans  (Blume.)  H.Keng)  Seedling  and  ITS  Control Techniques .
[7] Leonardo,  L.,  Yohannes,  Y.,  &  Hartati,  E.  2020. Klasifikasi  Sampah  Daur  Ulang Menggunakan  Support  Vector  Machine  Dengan  Fitur  Local  Binary  Pattern . Jurnal Algoritme , 1 (1), 78–90. https://doi.org/10.35957/algoritme.v1i1.440
[8] Marita,  V.,  Nurhasanah,  &  Sanubaya,  I.  2014. Identifikasi  Tumor  Otak  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik pada Citra CT-Scan Otak . Prisma Fisika , V (3), 117–122.
[9] Suwardani,  N.  W.,  Purnomowati,  P.,  &  Sucianto,  E.  T.  2014. Kajian  Penyakit  yang Disebabkan  Oleh  Cendawan  pada  Tanaman  Cabai  Merah  (Capsicum  Annum  L.)  di Pertanaman Rakyat Kabupaten Brebes. Scripta Biologica , 1 (3), 223. https://doi.org/10.20884/1.sb.2014.1.3.554
[10]  Zahrah,  S.,  Saptono,  R.,  &  Suryani,  E.  2016. Identifikasi  Gejala  Penyakit  Padi Menggunakan Operasi Morfologi Citra . Snik , Snik , 100–106.