ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v9i2.9077
Pemanfaatan Metode Multiclass Support

## Vector Machine dalam Klasifikasi Penyakit Daun Kacang Tanah
Brahma Ratih Rahayu Fakhrunnia a,* , As’ad Shidqy Aziz b , Jendra Sesoca c a,b,c University of Wisnuwardhana Malang, Danau Sentani 99 Street, Malang, Indonesia * correspondence email : brahmarth@wisnuwardhana.ac.id
Abstract — Peanuts are one type of agricultural crop from commodity crops that can provide additional income opportunities for farmers in Indonesia. In addition, the benefits of peanuts are as a source of  protein  and vegetable fat  for human body, so they are also much needed by the food industry. However, in increasing soil productivity there is a decrease in quality and quantity caused by one of the factors, namely plant diseases. Efforts that can be made in maintaining peanut productivity are to prevent early by applying early detection technology. This study presents the application of digital image processing application-based technology using the Multiclass SVM One-Against-One (OAO) strategy to classify the types of leaf disease of peanut plants based on texture feature extraction on the diseased parts of peanut leaves using the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) method. In the classification process using the M-SVM method the OAO strategy will use three kernels, namely polynomial  kernel, linear  kernel  and RBF kernels.  Based on the experimental results, the best accuracy is obtained, namely by using GLCM texture feature extraction with a distance of d = 1 and angle 90 degree of and classified using the M-SVM method, the OAO strategy with polynomial kernels provides the highest accuracy results, namely  96.39% for  leaf spot class, 92.79% for leaf rust class, 96.39% for eye spot class and 100% for normal class.
Index Terms — Peanut ; GLCM ; Multiclass SVM ; One-Againts-One (OAO)
Abstrak –-  Kacang tanah merupakan salah satu jenis tanaman pertanian dari komoditas palawija yang dapat memberikan peluang pendapatan tambahan bagi petani di Indonesia. Selain itu manfaat kacang tanah adalah sebagai sumber lemak nabati dan protein bagi tubuh manusia, sehingga juga banyak dibutuhkan oleh industri makanan. Namun, dalam meningkatkan produktivitas kacang tanah terjadi penurunan kualitas dan kuantitas yang disebabkan oleh salah satu faktor, yaitu penyakit tanaman. Upaya yang dapat dilakukan dalam menjaga produktivitas kacang tanah adalah melakukan pencegahan lebih awal dengan menerapkan teknologi deteksi  dini. Penelitian  ini menyajikan  penerapan teknologi  berbasis aplikasi  pengolahan  citra digital   dengan   menggunakan   metode Multiclass SVM   strategi One-Against-One (OAO)   untuk mengklasifikasikan jenis penyakit daun tanaman kacang tanah berdasarkan ekstraksi fitur tekstur pada bagian daun kacang tanah yang  terkena penyakit menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Dalam proses klasifikasi menggunakan metode M-SVM strategi OAO akan digunakan tiga kernel, yaitu kernel polynomial , kernel linear , dan kernel RBF. Berdasarkan hasil percobaan diperoleh bahwa akurasi terbaik, yaitu dengan menggunakan ekstraksi fitur tekstur GLCM dengan jarak d = 1 dan sudut 90 derajat serta diklasifikasikan menggunakan metode M-SVM strategi OAO dengan kernel polynomial memberikan hasil akurasi tertinggi, yaitu 96.39% untuk kelas bercak daun, 92.79% untuk kelas karat daun, 96.39% untuk kelas bercak mata dan 100% untuk kelas normal.
Kata Kunci — Kacang Tanah; GLCM; Multiclass SVM; One-Against-One (OAO)

## I. PENDAHULUAN
Sektor pertanian sangat berperan penting dalam pertumbuhan ekonomi nasional Indonesia. Salah satu komoditas pertanian yang cukup populer di Indonesia adalah palawija. Palawija merupakan tanaman yang memberikan banyak manfaat dan kegunaan, seperti sebagai alternatif bahan makanan untuk manusia ataupun hewan ternak dan bahkan digunakan sebagai bahan baku industri [1]. Selain itu manfaat lain menanam palawija bagi petani adalah dapat menambah pendapatan dari hasil panen yang dilakukan. Contoh jenis palawija yang banyak dijumpai di Indonesia adalah ubi jalar, kacang tanah, kedelai, kentang, jagung, singkong, kacang hijau, dsb. Terdapat beberapa jenis palawija yang dikategorikan dalam tanaman
yang menguntungkan, baik dari segi harga maupun kecepatan panen dari tanaman tersebut. Salah satu jenis tanaman palawija yang menguntungkan adalah kacang tanah.
Kacang tanah merupakan sumber protein nabati bagi tubuh manusia. Pemanfaatan kacang tanah dapat dilakukan baik dalam skala rumah tangga maupun industri. Dalam skala rumah tangga kacang tanah biasa disajikan dalam bentuk kacang goreng, kacang rebus, kacang garing, dsb. Sedangkan, apabila kacang tanah dimanfaatkan dalam skala industri, maka olahan kacang tanah akan memiliki nilai ekonomi yang jauh lebih tinggi. Contoh produk olahan kacang tanah dari hasil pengolahan industri adalah es krim, tepung protein tinggi, minyak nabati, susu nabati dan aneka kue. Fluktuasi terhadap kualitas dan kuantitas dalam   peningkatan   produktivitas   kacang   tanah   dipengaruhi   oleh   banyak   faktor,   salah   satunya   yaitu penyakit tanaman [2].
Penyakit pada tanaman merupakan salah satu elemen paling kritis yang bisa mempengaruhi hasil produksi kacang tanah. Dimana penyakit tanaman ini bertanggung jawab atas penurunan produktivitas ekonomi tanaman. Pada tanaman kacang tanah sebagian besar penyakit terdapat pada daerah daun, seperti bercak daun, karat daun dan bercak mata. Selama ini petani atau ahli biasanya mengenali penyakit tanaman   dan   mendiagnosisnya   dengan   mata   telanjang   dan   berdasarkan   pengalaman   petani.   Namun, dengan menggunakan pendekatan ini dapat memakan waktu, harganya mahal dan hasil yang kurang akurat. Oleh karena itu, dalam membantu para petani dibuatlah sistem dengan menggunakan computer vision untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan penyakit daun kacang tanah dengan lebih cepat dan akurat. Computer vision merupakan salah satu cabang ilmu dimana suatu sistem memanfaatkan teknik pengolahan citra digital yang kemudian dianalisis menggunakan kecerdasan buatan.
Teknik pengolahan citra yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi penyakit daun tanaman kacang tanah dengan tepat adalah ekstraksi dan klasifikasi. Teknik ekstraksi yang digunakan adalah ekstraksi fitur   tekstur   dengan   metode Gray   Level   Co-Occurrence   Matrix (GLCM).   Metode   GLCM   adalah deskriptor tekstur yang efektif, sederhana,  mudah diaplikasikan dan memiliki  waktu komputasi  dan akurasi yang baik [3]. Teknik klasifikasi yang bisa digunakan adalah metode Support Vector Machine (SVM).   Metode   SVM   dapat   bekerja   menyelesaikan   permasalahan non-linear dengan   memasukkan konsep   kernel   pada   ruang   berdimensi   tinggi.   Dalam   ruang   dimensi,   pencarian hyperplane terbaik dilakukan dengan memaksimalkan jarak atau margin antar kelas data. Hanya sekumpulan data terpilih yang berperan dalam pembentukan model klasifikasi. Fungsi kernel adalah untuk memetakan data dari dimensi   rendah   ke   dimensi   tinggi   [4].   Beberapa   fungsi   kernel   yang   dapat   dipakai,   yaitu   kernel polynomial , kernel linear dan kernel RBF. Penelitian sebelumnya melalui ekstraksi fitur tekstur GLCM dan klasifikasi dengan SVM untuk deteksi dini penyakit daun kelapa memberikan akurasi hingga 97.3% [5]. Metode klasifikasi SVM hanya bisa melakukan klasifikasi biner (dua kelas), maka dari itu dalam penelitian ini perlu dilakukan pengembangan, agar bisa mengklasifikasikan lebih dari dua kelas, yaitu dengan metode Multiclass SVM. Penelitian sebelumnya telah menerapkan metode Multiclass SVM untuk klasifikasi motif tekstil ke dalam tiga kelas dengan menggunakan pendekatan One-Against-All (OAA), One-Against-One (OAO) dan Directed Acyclic Graph Support Vector Machine (DAGSVM) dengan hasil akurasi mencapai kisaran 90-100% [6]. Studi lain, klasifikasi fase dan jenis berbagai parasit malaria mengggunakan   strategi One-Against-One (OAO)   memberikan   hasil   akurasi   mencapai   85%   hingga 95.55% [7].
Berdasarkan uraian masalah di atas, maka dalam mengidentifikasi penyakit daun tanaman kacang tanah digunakan ekstraksi fitur tekstur GLCM dan diklasifikasikan menggunakan metode Multiclass SVM strategi One Against One (OAO) dengan menggunakan kernel polynomial, kernel linear dan kernel RBF untuk mendapatkan hasil akurasi yang optimal.

## II. METODE
Pada penelitian ini, proses  ekstraksi  fitur tekstur pada  bagian daun kacang  tanah  yang terinfeksi penyakit menggunakan metode GLCM dan diklasifikasikan menggunakan metode Multiclass SVM (M- SVM). Proses yang dilakukan, yaitu input citra, preprocessing , segmentasi, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Metode penelitian yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 1.

## A. Preprocessing
Preprocessing yang   dilakukan   dalam   penelitian   adalah   proses resize dengan   tujuan   untuk mempermudah dalam proses perhitungan serta mengurangi kapasitas dan waktu proses. Citra RGB asli akan diatur ulang resolusinya menjadi 635x439 piksel.
Pemanfaatan Metode Multiclass Support Vector Machine dalam Klasifikasi Penyakit Daun Kacang Tanah (Brahma Ratih Rahayu Fakhrunnia)
Gambar 1. Metode Penelitian

## B. Segmentasi
Dalam penelitian ini dilakukan proses segmentasi untuk mendapatkan bagian Region Of Interest (ROI) pada citra daun tanaman kacang tanah dengan beberapa tahapan sebagai berikut :
1. Mengubah citra daun kacang tanah dari format RGB menjadi LAB.
2. Clustering menggunakan metode K-means pada komponen a* dan b* pada ruang warna LAB. Pada penelitian ini perhitungan jarak dari setiap data ke centroid dihitung menggunakan perhitungan Euclidean distance dengan menggunakan persamaan 1 [8].
d ( p, q ) = | p −q | = √ ∑ i = 1 n ( p i − q i ) 2
dimana d adalah jarak p dan q , p adalah data pusat cluster , q adalah data atribut, i adalah setiap data, n adalah jumlah data, p i adalah data yang berada di pusat cluster ke- i , q i adalah data pada setiap data ke- i . 3. Mengisi objek dengan citra hasil proses clustering K-means. Tujuan dari proses ini adalah untuk mengisi bagian objek yang berlubang.
4. Melakukan pengurangan citra dengan mereduksi citra hasil clustering K-means dan citra hasil filler objek.
5. Melakukan operasi bwareaopen untuk menghapus objek dengan sejumlah kecil piksel, sehingga akan diperoleh hasil segmentasi citra.

## C. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur bertujuan mengekstraksi informasi yang relevan yang merupakan fitur dari setiap kelas. Hasil dari ekstraksi fitur nantinya akan digunakan dalam mengklasifikasikan fitur yang dimiliki oleh suatu citra. Pada penelitian ini digunakan metode GLCM untuk mendapatkan fitur tekstur pada citra daun kacang  tanah yang tersegmentasi. Metode ini mengenali  fitur tekstur dengan menghitung hubungan spasial antar piksel pada citra. Matriks GLCM dibuat dengan menentukan hubungan piksel dari berbagai macam orientasi sudut dan jarak. Fitur tekstur yang diekstraksi adalah  ASM, IDM, entropy , contrast , variance , correlation , sum entropy , sum variance , sum average , difference  variance dan difference entropy [9]. Tahapan dalam proses perhitungan dengan metode GLCM sebagai berikut : 1. Mengubah citra RGB hasil segmentasi menjadi grayscale .
Pemanfaatan Metode Multiclass Support Vector Machine dalam Klasifikasi Penyakit Daun Kacang Tanah (Brahma Ratih Rahayu Fakhrunnia)
(1)
2. Menyusun   matriks   kookurensi,   yaitu graycomatrix dengan   4   sudut   orientasi,   yaitu 0 o , 45 o , 90 o dan 135 o dan jarak d = 1 , 2 , 3 .
3. Membuat matriks normalisasi.
4. Melakukan ekstraksi fitur GLCM dengan jumlah 11 fitur yang diekstraksi, antara lain :
Angular Second Moment (ASM) adalah keseragaman sebaran tingkat keabuan pada citra. ASM dihitung dengan menggunakan persamaan 2.
ASM = ∑ i = 0 N g ∑ j = 0 N g P ( i, j ) 2
Inverse  Difference  Moment (IDM)   adalah   homogenitas   lokal   dari  citra  yang  diamati.  IDM dihitung menggunakan persamaan 3.
IDM = ∑ i = 0 N g ∑ j = 0 N g P ( i, j ) 1 +( i− j ) 2
Contrast merupakan   ukuran   dari   berbagai   intensitas   kehadiran   suatu   citra   atau   ukuran penyebaran elemen abu-abu dalam suatu citra. Contrast dihitung dengan menggunakan persamaan 4.
Contrast = ∑ i = 1 N g ∑ j = 1 N g ( i− j ) 2 P ( i , j )
Correlation merupakan   ukuran   ketergantungan   linier   atau   nilai   tingkat   keabuan   pada   citra. Correlation menghitung korelasi antara satu piksel dengan piksel lainnya. Correlation dihitung dengan menggunakan persamaan 5.
Correlation = ∑ i = 0 N g ∑ j = 0 N g ( i× j ) P ( i , j ) − μ x μ y σ x σ y Entropy digunakan untuk mengukur ketidakteraturan tingkat keabuan citra. Entropy dihitung dengan Persamaan 6.
Entropy = ∑ i = 1
N g ∑ j = 1
N g p ( i , j ) log [ p ( i, j ) ]
Variance digunakan untuk mengukur penyebaran (terkait dengan rata-rata) dari distribusi tingkat keabuan. Variance dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 7.
Variance = ∑ i = 1 N g ∑ j = 1 N g ( i− μ ) 2 P ( i, j )
Sum Entropy digunakan untuk mengukur noise yang terkait dengan distribusi tingkat keabuan pada citra. Sum Entropy dihitung dengan menggunakan persamaan 8.
∑ Entropy = − ∑ i = 2 2 N g p x + y ( i ) log { p x + y ( i ) }
Sum Variance digunakan untuk mengukur penyebaran (mengenai mean ) yaitu mendistribusikan jumlah grayscale pada citra. Sum Variance dihitung dengan menggunakan persamaan 9.
∑ Variance = ∑ i = 2 2 N g ( i− [ ∑ i = 2 2 N g ip x + y ( i ) ]) 2
Sum Average digunakan untuk mengukur distribusi rata-rata jumlah tingkat keabuan pada citra. Sum Average dihitung dengan menggunakan persamaan 10.
∑ Average = ∑ i = 2 2 N g ip x + y ( i )
Difference   Variance digunakan   untuk   mengukur spread (mengenai mean )   dalam mendistribusikan   perbedaan grayscale pada   citra. Difference   Variance dihitung   dengan menggunakan persamaan 11.
Difference Variance = ∑ i = 2 2 N g ( i− [ ∑ i = 2 2 N g ip x − y ( i ) ]) Difference Entropy digunakan untuk mengukur noise yang berkaitan dengan distribusi perbedaan tingkat keabuan pada citra. Difference Entropy dihitung dengan menggunakan persamaan 12.
Pemanfaatan Metode Multiclass Support Vector Machine dalam Klasifikasi Penyakit Daun Kacang Tanah (Brahma Ratih Rahayu Fakhrunnia)
(6) (7) (2) (3) (4)
(10) (11) (12) (5) (8) (9)
Difference Entropy = − ∑ i = 0 N g− 1 p x − y ( i ) log { p x − y ( i ) }
N g adalah jumlah tingkat keabuan, P ( i , j ) adalah distribusi probabilitas bersama dari pasangan piksel dengan tingkat keabuan i dan tingkat keabuan j , μ adalah mean dari nilai piksel, σ adalah standar deviasi.

## D. Klasifikasi
Klasifikasi ini bertujuan untuk mengenali citra penyakit daun kacang tanah dengan mengklasifikasikan ciri-ciri yang dimilikinya. Dalam proses klasifikasi terdapat fase pelatihan serta fase pengujian. Fase pelatihan   merupakan   tahapan   bahwa   data   yang   telah   dikenali   kelas   datanya   akan   dipakai   dalam membangun model perkiraan. Sedangkan fase pengujian adalah model yang telah terbentuk untuk diuji dengan sebagian data lain untuk mengetahui akurasi dari model tersebut.
Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Multiclass SVM (M-SVM), yaitu pengembangan dari metode SVM yang hanya mampu melakukan klasifikasi dua kelas. Strategi M-SVM yang digunakan adalah One-Against-One (OAO) . Prinsip dasar dari metode OAO adalah membangun k ( k − 1 )/ 2 model SVM biner ( k = jumlah kelas), dimana setiap fungsi pemisah model klasifikasi dilatih dengan sampel dari dua kelas. Dengan demikian, semua kemungkinan dua pengklasifikasi kelas dievaluasi dari set pelatihan n kelas,   setiap   pengklasifikasi   dilatih   hanya   pada   dua   dari n kelas,   memberikan   total k ( k − 1 )/ 2 pengklasifikasi. Metode voting adalah salah satu metode yang dapat digunakan dalam pengujian setelah semua k ( k − 1 )/ 2 pengklasifikasi   dibuat.   Pada   metode voting ,   pemisah p ij ,   apabila   tanda   positif mengatakan x merupakan kelas i , maka voting kelas i ditambah satu. Apabila tidak atau tanda positif mengatakan   data x merupakan   kelas j ,   maka voting kelas j ditambah   satu.   Selanjutnya   prediksi x ditempatkan pada kelas dengan nilai suara atau voting terbesar [10]. Tabel 1 menujukkan ilustrasi dari One-Againts-One (OAO).
Tabel 1. Ilustrasi Metode One-Against-One (OAO)
y i = 1 y i = − 1 Hipotesis Kelas 1 Kelas 2 f 12 ( x ) = ( w 12 ) x + b 12 Kelas 1 Kelas 3 f 13 ( x ) = ( w 13 ) x + b 13 Kelas 1 Kelas 4 f 14 ( x ) = ( w 14 ) x + b 14 Kelas 2 Kelas 3 f 23 ( x ) = ( w 23 ) x + b 23 Kelas 2 Kelas 4 f 24 ( x ) = ( w 24 ) x + b 24 Kelas 3 Kelas 4 f 34 ( x ) = ( w 34 ) x + b 34

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian klasifikasi penyakit daun tanaman kacang tanah ini, keseluruhan dataset citra yang digunakan sejumlah 372 citra. Citra ini didapatkan dari proses akuisisi citra dengan meletakkan daun kacang   tanah   ke   dalam lighting   box atau   studio   mini   dan   menggunakan   kamera handphone yang diletakkan pada bagian atas lighting box. Proses pengambilan citra dilakukan dengan menggunakan kamera utama handphone Samsung J8. Rincian dataset citra yang digunakan terdiri dari 100 citra untuk kelas bercak daun, 100 citra untuk kelas karat daun, 72 citra untuk kelas bercak mata dan 100 citra untuk daun kelas normal. Dataset citra ini akan di input ke dalam program dengan menggunakan software MATLAB. Citra yang sudah di input , kemudian akan dilakukan proses preprocessing , yaitu proses resize citra   menjadi   resolusi   635x439   piksel.   Citra   yang   sudah   di resize akan   digunakan   dalam   proses segmentasi untuk mendapatkan Region of Interest (ROI), yaitu bagian berpenyakit pada citra daun kacang tanah. Proses segmentasi dilakukan dengan metode k-means dengan menggunakan komponen a* dan b* pada ruang warna LAB . Gambar 2 menunjukkan hasil dari proses segmentasi.
Pemanfaatan Metode Multiclass Support Vector Machine dalam Klasifikasi Penyakit Daun Kacang Tanah (Brahma Ratih Rahayu Fakhrunnia) a b c
Gambar 2. Hasil Segmentasi
Setelah didapatkan bagian berpenyakit  pada citra daun kacang tanah, selanjutnya akan dilakukan ekstraksi   fitur   tekstur   menggunakan   metode   GLCM.  Citra   hasil   segmentasi   diubah   ke   dalam   citra grayscale untuk digunakan dalam proses ekstraksi fitur tekstur GLCM. Dalam proses perhitungan GLCM digunakan jarak, yaitu d = 1 , 2 , 3 dan sudut, yaitu 0 o , 45 o , 90 o dan 135 o . Terdapat 11 fitur yang diekstraksi, yaitu ASM, IDM, entropy , contrast , variance , correlation , sum entropy , sum variance , sum average , difference variance dan difference entropy . Tabel 2 menunjukkan contoh hasil ekstraksi fitur tekstur GLCM dengan jarak d = 1 dan sudut 0 o , 45 o , 90 o , 135 o .
Tabel 2. Hasil Ekstraksi Fitur Tekstur GLCM Citra Fitur Tekstur Sudut 0 o 45 o 90 o 135 o ASM 0.9081 0.9029 0.9094 0.9024 IDM 0.9879 0.9853 0.9885 0.9849 Entropy 0.2405 0.2536 0.2373 0.2550 Contrast 0.0241 0.0294 0.0229 0.0301 Variance 1.074 1.0743 1.074 1.0745 Correlation 0.6469 0.5695 0.6634 0.5600 Sum Entropy 0.2238 0.2332 0.2214 0.2341 Sum Variance 3.5237 3.4849 3.533 3.4806 Sum Average 2.0708 2.0709 2.0707 2.0709 Difference Variance 0.0241 0.0295 0.0229 0.0301 Difference Entropy 0.1136 0.1329 0.1092 0.1351
Selanjutnya adalah proses klasifikasi, kelas yang diklasifikasikan terdapat 4 kelas kondisi penyakit daun kacang tanah, yaitu bercak daun, karat daun, bercak mata dan normal. Hasil dari ekstraksi fitur tekstur menggunakan GLCM, berupa 11 ciri akan digunakan sebagai input dalam proses klasifikasi. Pembagian dataset citra yaitu 70% sebagai data latih dan 30% sebagai data uji dari setiap kelas penyakit, dengan total 261 citra sebagai data pelatihan dan 111 citra sebagai data uji. Metode yang dipakai untuk klasifikasi, yaitu metode Multiclass SVM dengan pendekatan One-Against-One (OAO). Dalam penelitian ini juga membandingkan penggunaan kernel dalam proses klasifikasi menggunakan metode OAO, yaitu kernel polynomial , kernel linear dan kernel RBF. Dalam mengukur evaluasi kinerja model klasifikasi, parameter yang dihitung adalah akurasi. Akurasi dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 13.
Akurasi = TP + TN TP + TN + FP + FN × 100 %
dimana TP adalah True Positive , TN adalah True Negative , FP adalah False Positive dan FN adalah False Negative . Grafik  hasil  performansi  klasifikasi  menggunakan  metode Multiclass SVM  strategi  OAO  dengan kernel polynomial dengan jarak d = 1 , 2 , 3 dan sudut 0 o , 45 o , 90 o , 135 o ditampilkan pada Gambar 3.
Pemanfaatan Metode Multiclass Support Vector Machine dalam Klasifikasi Penyakit Daun Kacang Tanah (Brahma Ratih Rahayu Fakhrunnia)
(13)
Gambar 3. Grafik Hasil Performansi Klasifikasi dengan Kernel Polynomial , d = 1 , 2 , 3 dan Sudut 0 o , 45 o , 90 o , 135 o
Berdasarkan Gambar 3 hasil klasifikasi menggunakan kernel polynomial pada metode M-SVM strategi OAO berdasarkan ekstraksi fitur tekstur GLCM dengan d = 1 , 2 , 3 dan sudut 0 o , 45 o , 90 o , 135 o didapatkan hasil   terbaik,   yaitu   dengan   menggunakan   jarak d = 1 dan   sudut 90 o .   Hasil   performansi   klasifikasi menggunakan strategi OAO kernel polynomial dengan d = 1 dan sudut 90 o ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi untuk Kernel Polynomial dengan Jarak d = 1 dan Sudut 90 o
Penyakit TP TN FP FN Akurasi (%) Bercak Daun 29 78 3 1 96.39 Karat Daun 27 76 5 3 92.79 Bercak Mata 17 90 0 4 96.39 Normal 30 81 0 0 100
Performansi hasil klasifikasi dengan metode M-SVM menggunakan strategi OAO pada kernel linear dengan jarak d = 1 , 2 , 3 dan sudut 0 o , 45 o , 90 o , 135 o ditampilkan dengan grafik pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Hasil Performansi Klasifikasi dengan Kernel Linear , d = 1 , 2 , 3 dan Sudut 0 o , 45 o , 90 o , 135 o
Berdasarkan Gambar 4 dengan menggunakan kernel linear pada metode OAO berdasarkan ekstraksi fitur tekstur GLCM dengan d = 1 , 2 , 3 dan sudut 0 o , 45 o , 90 o , 135 o , maka  diperoleh hasil terbaik dengan d = 1 dan sudut 90 o . Hasil performansi klasifikasi penyakit daun kacang tanah menggunakan metode OAO dengan kernel linear dengan d = 1 dan sudut 90 o ditampilkan dalam Tabel 4.
Pemanfaatan Metode Multiclass Support Vector Machine dalam Klasifikasi Penyakit Daun Kacang Tanah (Brahma Ratih Rahayu Fakhrunnia)
Tabel 4. Hasil Klasifikasi untuk Kernel Linear dengan Jarak d = 1 dan Sudut 90 o
Penyakit TP TN FP FN Akurasi (%) Bercak Daun 25 79 2 5 93.69 Karat Daun 28 72 9 2 90.09 Bercak Mata 17 90 0 4 96.39 Normal 30 81 0 0 100
Grafik hasil performansi klasifikasi menggunakan metode M-SVM strategi OAO dengan kernel RBF dengan jarak d = 1 , 2 , 3 dan sudut 0 o , 45 o , 90 o , 135 o ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Hasil Performansi Klasifikasi dengan Kernel RBF, d = 1 , 2 , 3 dan Sudut 0 o , 45 o , 90 o , 135 o
Berdasarkan Gambar 5 hasil performansi klasifikasi dengan menggunakan metode OAO dengan kernel RBF didapatkan hasil terbaik, yaitu dengan jarak d = 1 dan sudut 90 o . Hasil klasifikasi menggunakan metode OAO dengan kernel RBF dengan d = 1 dan sudut 90 o ditampilkan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Klasifikasi untuk Kernel RBF dengan Jarak d = 1 dan Sudut 90 o
Penyakit TP TN FP FN Akurasi (%) Bercak Daun 26 78 3 4 93.69 Karat Daun 27 73 8 3 90.09 Bercak Mata 17 90 0 4 96.39 Normal 30 81 0 0 100
Berdasarkan analisis hasil akurasi yang sudah didapatkan, bahwa ekstraksi fitur tekstur menggunakan metode GLCM dengan penggunaan variasi jarak dan sudut akan mempengaruhi identifikasi tekstur dari citra. Setiap penggunaan sudut serta jarak yang berbeda, maka menghasilkan nilai matriks serta nilai fitur tekstur yang berbeda juga, yang akan mempengaruhi dalam identifikasi penyakit daun tanaman kacang tanah. Selain itu penggunaan beberapa fungsi kernel, yaitu kernel polynomial , kernel linear dan kernel RBF dalam metode M-SVM strategi OAO untuk proses klasifikasi dapat digunakan untuk mendapatkan hasil klasifikasi terbaik.

## IV. KESIMPULAN
Metode ekstraksi fitur tekstur menggunakan GLCM serta klasifikasi dengan metode Multiclass SVM strategi OAO telah terbukti berhasil untuk mengenali dan mengklasifikasikan penyakit daun tanaman kacang  tanah.   Berdasarkan   hasil  penelitian,   sistem  klasifikasi  penyakit  daun   tanaman   kacang   tanah menggunakan kernel polynomial memberikan hasil akurasi terbaik dengan menggunakan jarak d = 1 dan sudut 90 o pada metode GLCM dengan nilai akurasi 96.39% untuk kelas bercak daun, 92.79% untuk kelas
Pemanfaatan Metode Multiclass Support Vector Machine dalam Klasifikasi Penyakit Daun Kacang Tanah (Brahma Ratih Rahayu Fakhrunnia)
karat   daun,  96.39%  untuk  kelas   bercak  mata   dan  100%  untuk  kelas   normal.  Pada  hasil  pengujian klasifikasi menggunakan kernel linear memberikan hasil akurasi tertinggi dengan GLCM jarak d = 1 dan sudut 90 o , yaitu 93.69% untuk kelas bercak daun, 90.09% untuk kelas karat daun, 96.39% untuk kelas bercak mata dan 100% untuk kelas normal. Sedangkan dengan menggunakan kernel RBF didapatkan hasil terbaik berdasarkan ekstraksi fitur tekstur GLCM dengan jarak d = 1 dan sudut 90 o , yaitu 93.69% untuk kelas bercak daun, 90.09% untuk kelas karat daun, 96.39% untuk kelas bercak mata dan 100% untuk kelas normal. Berdasarkan hasil akurasi yang telah diperoleh, model klasifikasi dengan strategi One-Against-One (OAO)   menggunakan   kernel polynomial memberikan   hasil   akurasi   terbaik   bila dibandingkan dengan penggunaan kernel linear dan kernel RBF.

## REFERENCES
[1] Afrizal Malik, Ekonomi Kacang Tanah . Jakarta: IAARD Press, 2016.
[2] Hardaningsih,S   dan   Sumartini,   “Penyakit-penyakit   yang   disebabkan   oleh   Jamur   pada   Kacang   Tanah   dan   Cara Pengendaliannya,” Monograf Balitkabi Malang.
[3] Siqueira, F.R.D, Schwortz, W.R. dan Pedrini, H, “Multiscale Gray Level Co-occurrence Matrices for Texture Description,” Neurocomputing, vol. 120, pp. 226-345.
[4] Mase, J., Furqon, M.T dan Rahayudi, B, “Penerapan Algoritme Support Vector Machine (SVM) Pada Pengklasifikasian Penyakit Kucing,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 2, No.10, hlm. 3648-3654, Oktober 2018.
[5] Bharathi, S dan Harini, P, “Early Detection of Diseases in Coconut Tree Leaves,” Internatioal Conference on Advanced Computing & Communication Systems (ICACCS), IEEE: 1265-1268, 2020.
[6] Ramadhani, Arnia, F dan Muharar, R, “Klasifikasi otomatis motif tekstil menggunakan Support Vector Machine Multi Kelas,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 7, hlm. 99-108, Februari 2020.
[7] Permata, E., Purnama, I.K.E dan Purnomo, M.H, “Klasifikasi Jenis dan Fase Parasit Malaria Plasmodium Falciparum dan Plasmodium   Vivax   dalam   Sel   Darah   Merah   menggunakan   Support   Vector   Machine One-Againts-One ,” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE.
[8] Nishom. M, “Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance dan Manhattan Distance pada Algorotma K- Means   Clustering   berbasis   Chi-Square,”Jurnal   Informatika   :   Jurnal   Pengembangan   IT   (JPIT),   vol.   04,   No.   01,   DOI: 10.3059/jpit.v4i1.1253, Januari 2019.
[9] Prastyaningsih, Yunita dan Fatichah, C, “Kombinasi fitur Multiscale Gray Level Co-Iccurrence Matrices dan warna untuk sistem temu kembali citra gerabah di museum majapahit trowulan,” Institut Teknologi Surabaya. Thesis.
[10] Nur  Silviyah  Rahmi,  “Ensemble  Support  Vector Machine   dengan Random  Undersampling   pada  Klasifikasi Data   DNA Microarray untuk menangani kasus Multiclass Imbalance,” Institut Teknologi Surabaya. Thesis.
Brahma Ratih Rahayu Fakhrunnia, meraih gelar Sarjana Sains Terapan (S.ST) dari Teknik Elektronika Politeknik Negeri Malang pada tahun 2016. Kemudian melanjutkan pendidikan pascasarjana (S2) di Departemen Teknik Elektro Universitas Brawijaya dan meraih gelar Magister Teknik (M.T.) pada tahun 2021. Penulis aktif sebagai dosen pada program studi Teknik Elektro Universitas Wisnuwardhana. As'ad Shidqy Aziz, meraih gelar sarjana teknik (S.T.) dari Teknik Elektro Universitas Brawijaya pada tahun 2014. Kemudian melanjutkan pendidikan pascasarjana (S2) di Departemen Teknik Elektro Universitas Brawijaya Malang pada tahun 2016 dengan minat pada Sistem Kontrol dan Elektronika dan meraih gelar Magister Teknik (M.T.) pada tahun 2019. Penulis aktif sebagai dosen pada program studi Teknik Elektro di Universitas Wisnuwardhana. Jendra   Sesoca, meraih   gelar   sarjana   teknik   (S.T.)   dari   Teknik   Elektro   Universitas   Brawijaya   pada   tahun   2015.   Kemudian melanjutkan pendidikan pascasarjana (S2) di Departemen Teknik Elektro Universitas Brawijaya Malang pada tahun 2016 dengan minat pada Sistem Kontrol dan Elektronika dan meraih gelar Magister Teknik (M.T.) pada tahun 2021. Penulis aktif sebagai dosen pada program studi Teknik Elektro di Universitas Wisnuwardhana.