## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906

## Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan KNN dengan GLCM dan Canny Edge Detection
Ike Verawati * , Ridwan Al Akhyar Aunurrohim
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* ikeverawati@amikom.ac.id, 2 ridwan.1212@students.amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: ikeverawati@amikom.ac.id
Abstrak− Tanaman  padi  memiliki  peranan  penting  dalam  keberlangsungan  hidup  manusia,  terutama  di  Indonesia  dimana tanaman  padi  menjadi  sumber  makanan  pokok  sebagian  besar  masyarakatnya.  Badan  Pusat  Statistik  melaporkan  konsumsi beras di Indonesia mencapai 28,69 juta ton pada tahun 2019. Pada tahun yang sama, produksi beras di  Indonesia mencapai 31,31 juta ton. Akan tetapi, hasil produksi tersebut mengalami penurunan dibanding tahun sebelumnya yang berjumlah 33,94 juta ton. Salah satu faktor penyebab menurunnya kualitas bahkan kematian tanaman padi adalah hama dan penyakit. Menurut International Rice Research Institute, setiap tahun petani kehilangan rata-rata 37 persen hasil panen dikarenakan serangan hama dan  penyakit.  Hal  serupa  juga  dilaporkan  oleh  Food  and  Agriculture  Organization  dimana  20  hingga  40  persen  kegagalan produksi pangan dunia disebabkan oleh hama dan penyakit. Kurangnya pengetahuan petani dan terbatasnya jumlah tenaga ahli berakibat pada diagnosa penyakit menjadi tidak efektif. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah langkah atau metode agar proses deteksi  penyakit  pada  tanaman  padi  menjadi  lebih  efektif.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  klasifikasi  K-Nearest Neighbor dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Canny Edge Detection untuk melakukan klasifikasi penyakit pada tanaman padi. Hasilnya Canny Edge Detection memberikan pengaruh positif pada performa metode dengan accuracy mencapai 91,67%, precision 87,37% dan recall 87,50% pada k=7.
Kata Kunci: Canny Edge Detection; GLCM; Klasifikasi; KNN; Penyakit Padi
Abstract− Rice plants have an important role in human survival, especially in Indonesia where rice plants are the staple food source for most of the population. The Central Statistics Agency reported that rice consumption in Indonesia reached 28.69 million tons in 2019. In the same year, rice production in Indonesia reached 31.31 million tons. However, production results decreased  compared to the previous  year,  which amounted to 33.94 million tons. One  of the factors  causing  the  decline in quality and even death of rice plants is pests and disease. According to the International Rice Research Institute, every year farmers lose an average of 37 percent of their harvest due to pest and disease attacks. The Food and Agriculture Organization also reported a similar thing,  where 20 to 40 percent of  world food production failures  were  caused by pests and  diseases. Farmers'  lack  of  knowledge  and  the  limited  number  of  experts  result  in  ineffective  disease  diagnosis.  Therefore,  a  step  or method is needed so that the disease detection process in rice plants becomes more effective. This research uses the K-Nearest Neighbor classification algorithm with Gray Level Co-Occurrence Matrix and Canny Edge Detection to classify diseases in rice plants. The result is that Canny Edge Detection has a positive influence on method performance with accuracy reaching 91.67%, precision 87.37% and recall 87.50% at k=7.
Keywords : Canny Edge Detection; GLCM; Classification; KNN; Rice Disease

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  padi  atau  Oryza  sativa  memegang  peranan  penting  dalam  kelangsungan  hidup  manusia,  terutama  di Indonesia dimana tanaman padi menjadi sumber makanan pokok sebagian besar masyarakatnya [1]. Tanaman padi menghasilkan beras  yang berfungsi untuk memberikan energi  pada tubuh  manusia  karena  mengandung sumber kalori dan protein utama. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) konsumsi beras masyarakat Indonesia mencapai 28.692.107 ton pada tahun 2019. Hal ini membuat beras menjadi komoditi yang memiliki pengaruh yang cukup besar terhadap stabilitas ekonomi di Indonesia [2].
Dengan tingginya kebutuhan  masyarakat terhadap beras, maka  harus diimbangi dengan  jumlah  produksi yang memadai. Badan Pusat Statistik (BPS) melaporkan produksi padi pada tahun 2019 sebesar 31,31 juta ton. Meski terlihat lebih besar dari jumlah kebutuhan konsumsi beras pada tahun yang sama, nyatanya produksi beras menurun sebesar 2,63 juta ton (7,75 persen) dibandingkan tahun sebelumnya yang berjumlah 33,94 juta ton. Hal ini  berbanding  lurus  dengan  luas  panen  padi  seluas  10,68  juta  hektar  yang  juga  mengalami  penurunan  sebesar 700,05 ribu hektar (6,15 persen) dibanding tahun sebelumnya [3].
Penyakit pada tanaman padi termasuk faktor yang mempengaruhi kualitas tanaman padi dan bahkan bisa mengakibatkan  kematian  pada  tanaman  padi  [4].  Menurut  International  Rice  Research  Institute  (IRRI),  setiap tahunnya petani kehilangan rata-rata 37 persen hasil panen padi diakibatkan serangan hama dan penyakit [5]. Hal serupa  juga  dilaporkan  oleh  Food  and  Agriculture  Organization  (FAO)  bahwa  20  sampai  40  persen  kegagalan produksi pangan dunia disebabkan oleh hama dan penyakit [6]. Kurangnya pengetahuan petani tentang penyakit tanaman  padi  dan  terbatasnya  tenaga  ahli  berakibat  pada  diagnosa  penyakit  menjadi  tidak  efektif  [7].  Jika permasalahan  ini  tidak  segera  diatasi,  besar  kemungkinan  akan  menjadi  salah  satu  faktor  penyebab  dari kekurangan  pangan  global  pada  tahun  2050  seperti  yang  diperkirakan  oleh  Food  and  Agriculture  Organization (FAO) [8].
Solusi  dari  permasalahan  ini  salah  satunya  adalah  dengan  menerapkan  algoritma  klasifikasi  pada pengolahan citra digital. Pengolahan citra digital merupakan salah satu bidang ilmu yang mempelajari pemrosesan, analisis,  dan  pembentukan  citra  sehingga  menghasilkan  sebuah  informasi  demi  mencapai  suatu  tujuan  [9].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906
Sementara itu, klasifikasi citra merupakan salah satu penerapan dari pengolahan citra digital dimana citra digital dikelompokkan  ke  dalam  suatu  kelas  berdasarkan  ciri  masing-masing  [10].  Tujuan  dari  klasifikasi  citra  adalah untuk membuat komputer mampu mengenali dan memahami informasi dari suatu citra digital [11].
Pada  penelitian  sebelumnya,  A.  Purnamawati  et  al.  membandingkan  algoritma  Decision  Tree,  Random Forest,  Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine  dan  K-Nearest  Neighbor  untuk  mendeteksi  penyakit  daun  pada tanaman padi. Dengan menggunakan fitur dari hasil ekstraksi menggunakan Resnet50, kesimpulan yang diperoleh adalah  algoritma  K-Nearest  Neighbor  termasuk  dalam  kategori  Good  Models  yang  mana  algoritma  K-Nearest Neighbor  tidak  mengalami  kendala  overfitting  maupun  undefitting  dengan  akurasi  sebesar  87  persen  [12]. Penelitian yang dilakukan oleh Isman et al. juga membandingkan Algoritma K-Nearest Neighbor dengan algoritma lain,  yaitu  Local  Binary  Pattern  Histogram  dalam  klasifikasi  jenis  daun  herbal.  Hasil  yang  diperoleh  juga menujukkan bahwa kinerja dari algoritma  K-Nearest Neighbor  masih  lebih unggul dari algoritma  Local Binary Pattern Histogram dengan akurasi mencapai 97,5 persen [13].
Pada penelitian  lain yang dilakukan oleh B. Sandy et al., algoritma K-Nearest Neighbor dikombinasikan dengan algoritma  Gray  Level Co-occurrence Matrix  untuk klasifikasi  citra wayang. Algoritma  Gray Level  Co- occurrence  Matrix  disini  digunakan  sebagai  ekstraktor  fitur  dari  citra  wayang  sedangkan  algoritma  K-Nearest Neighbor digunakan untuk melakukan klasifikasi. Dari penelitian tersebut diperoleh kesimpulan bahwa algoritma K-Nearest  Neighbor  dengan  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  memiliki  tingkat  keberhasilan  rata-rata  dalam mendeteksi citra wayang sebesar 77,5 persen dan termasuk dalam kategori baik. Akan tetapi, terdapat satu kelas dengan tingkat akurasi cukup rendah yaitu 60 persen yang mungkin disebabkan oleh proses pengambilan sampel citra kelas tersebut yang kurang sempurna  [14]. Algoritma  K-Nearest Neighbor  dan Gray Level  Co-occurrence Matrix  juga  digunakan  oleh  D.  Pamungkas  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  jenis  anggrek.  Pengujian dilakukan dengan nilai parameter k yang bervariasi yaitu 1, 5, 9 dan 13. Tingkat keberhasilan klasifikasi mencapai 80 persen pada k bernilai 1 dan 5. Sedangkan k 9 dan 13 memperoleh 73 persen dan tingkat keberhasilan rata-rata secara keseluruhan mencapai 77 persen. Sehingga bisa diketahui bahwa nilai k pada K-Nearest Neighbor cukup mempengaruhi hasil klasifikasi [15].
Penelitian dari R. Andrian et al. menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Canny Edge Detection untuk  mengidentifikasi  jenis  kupu-kupu  dengan  fitur  yang  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  adalah area, perimeter dan eccentricity. Uji coba dilakukan dengan parameter k bernilai 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21 dan 23 dan  memperoleh akurasi 80% pada k 5. Terdapat satu kelas dengan  hasil terburuk, diduga karena pada saat proses  pengambilan  citra,  kondisi  pencahayaan  kurang  sehingga  pada  saat  diproses  menggunakan  Canny  Edge Detection, tepi kurang terdeteksi dengan jelas [16].
Berdasarkan  uraian  diatas,  penulis  mencoba  untuk  menerapkan  algoritma  Canny  Edge  Detection,  Gray Level Co-Occurrence Matrix dan K-Nearest Neighbor untuk melakukan klasifikasi penyakit pada daun padi. Pada penelitian sebelumnya, algoritma klasifikasi  K-Nearest Neighbor sering digunakan bersamaan dengan algoritma Gray Level Co-Occurrence Matrix untuk mendapatkan fitur dari dataset berupa citra grayscale. Sedangkan pada penelitian  lainnya,  ketika  algoritma  K-Nearest  Neighbor  digunakan  bersamaan  dengan  Canny  Edge  Detection, fitur  yang  digunakan  berupa  area,  perimeter  dan  eccentricity.  Oleh  sebab  itu,  pada  penelitian  ini  algoritma klasifikasi  K-Nearest Neighbor akan dipakai untuk menentukan kelas dari citra daun padi berdasarkan ekstraksi fitur  dari  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  yang  mana  citra  yang  diekstrak  merupakan  citra  hasil  dari  proses Canny Edge Detection.
Dari paparan yang telah dijelaskan, penelitian ini bertujuan untuk menguji algoritma K-Nearest Neighbor dengan ekstraksi fitur Gray Level Co-occurrence Matrix dan algoritma Canny Edge Detection untuk klasifikasi penyakit daun padi serta membandingkan akurasinya saat Canny Edge Detection digunakan maupun ketika Canny Edge Detection tidak digunakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian bisa dilihat pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906
Tahapan yang dilakukan yaitu pengumpulan data, membagi dataset menjadi data training dan data testing, melakukan  preprocessing,  merubah  citra  RGB  menjadi  citra  grayscale,  menerapkan  Canny  Edge  Detection, ekstraksi  fitur  menggunakan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix,  klasifikasi  menggunakan  K-Nearest  Neighbor dan evaluasi pengujian dengan Confusion Matrix. Pada percobaan pertama, algoritma Canny Edge Detection tidak diterapkan, akan tetapi diterapkan pada percobaan kedua. Hal tersebut dilakukan untuk mengetahui seberapa besar akurasi yang diperoleh jika menggunakan Canny Edge Detection dan tanpa Canny Edge Detection.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dataset berupa 120 citra daun padi dengan format JPG. Dataset terbagi menjadi 3 kelas, yaitu bacterial leaf blight, brown spot, dan leaf smut. Dataset citra diperoleh dari website UCI Machine Learning Repository (diakses pada 1 Oktober 2023) [17]. Citra dari dataset penelitian ini terlihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Sampel citra daun padi
Gambar 2 menampilkan 3 sampel citra penyakit tanaman padi. Untuk rincian dari dataset ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Jumlah citra penyakit daun padi Kelas Jumlah Citra Bacterial Leaf Blight 40 Brown Spot 40 Leaf Smut 40
Tabel 1 menampilkan nama-nama kelas beserta jumlah citra pada setiap kelas yang mana masing-masing kelas terdapat 40 citra.

## 2.3 Split Dataset
Dataset dibagi menjadi data latih (training) dan data uji (testing). Data latih adalah data yang digunakan algoritma klasifikasi untuk memahami pola dan karakteristik data untuk melakukan klasifikasi yang akurat pada data baru. Sedangkan data uji adalah data yang digunakan untuk mengukur model yang sudah dilatih pada proses  training [18]. Pembagian data pada penelitian ini menggunakan perbandingan 80:20 dengan detail ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Pembagian data latih dan data uji Kelas Jumlah Citra Data Latih (80%)  Data Uji (20%) Bacterial Leaf Blight 32 8 Brown Spot 32 8 Leaf Smut 32 8
Pada tabel 2, pembagian data latih dan data uji dilakukan dengan data latih berjumlah 32 citra pada setiap kelas dan data uji dengan jumlah 8 citra untuk setiap kelasnya. Dengan demikian, secara keseluruhan terdapat 96 citra data latih dan 24 citra data uji.

## 2.4 Preprocessing
Tahap preprocessing  bertujuan untuk memastikan agar citra yang digunakan sudah memiliki kualitas yang baik dan sesuai dengan tujuan penelitian [19]. Pada penelitian ini, penulis menggunakan crop, resize dan rotate. a. Rotate
Citra daun dengan posisi selain horizontal diputar ke posisi yang dimaksud. Hal ini bertujuan agar arah posisi daun seragam. Proses ini dilakukan menggunakan perangkat lunak Adobe Photoshop.
b. Crop
Proses  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan  bagian  yang  tidak  dibutuhkan  serta  mempersempit  batasan  agar fokus  pada  bagian  gambar  yang  ingin  dideteksi  [20][21].  Penulis  menggunakan  aplikasi  Adobe  Photoshop untuk memotong citra dengan rasio 3 : 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906
c. Resize
Citra yang dihasilkan dari proses rotate dan crop memiliki ukuran yang bervariasi. Oleh sebab itu ukuran citra diubah  menjadi  600  x  200  pixel.  Selain  agar  seragam,  tujuan  dari  mengubah  ukuran  citra  adalah  untuk mempercepat proses komputasi [22]. Proses ini menggunakan library OpenCV pada Google Colab.

## 2.5 RGB to Grayscale
Pada  tahap  ini,  citra  daun  padi  diubah  menjadi  grayscale  atau  keabu-abuan.  Hal  ini  bertujuan  agar  citra  dapat diproses menggunakan Canny Edge Detection dan Gray Level Co-Occurrence Matrix. Selain itu, proses grayscale bertujuan agar model citra lebih sederhana [14]. Penulis menggunakan library OpenCV untuk melakukan proses ini.

## 2.6 Canny Edge Detection
Operator  Canny  adalah  metode  deteksi  tepi  yang  optimal  yang  menggunakan  kernel  turunan  Gaussian  untuk mengurangi noise pada citra awal dan menghasilkan tepi yang halus. Dibandingkan dengan metode Laplacian Of Gaussian, Canny menghasilkan tepi yang lebih jelas, memungkinkan perbedaan yang lebih nyata antara tepi dan latar belakang citra [23]. Dalam penelitian ini, Penulis menggunakan library Sci-kit Image dan diimplementasikan menggunakan Google Colab.

## 2.7 Ekstraksi Fitur GLCM
GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) adalah metode ekstraksi tekstur citra yang menggunakan perhitungan statistik  untuk  memeriksa  bagaimana  piksel  dalam  citra  berhubungan  spasial.  Ini  melibatkan  langkah-langkah seperti mengurangi level abu-abu dalam citra, memindai intensitas piksel dan tetangga dengan dislokasi dan sudut tertentu, serta membentuk matriks GLCM yang mencerminkan hubungan antara piksel dalam citra [24]. Penulis menggunakan bantuan  library Sci-kit Image dan Sklearn pada proses ini dengan parameter distances bernilai 5, angles bernilai 0 dan levels bernilai 256. Fitur yang diekstraksi pada penelitian ini adalah sebagai berikut [25].
a. Contrast
Kontras dalam fitur GLCM mencerminkan ukuran penyebaran (moment of inertia) elemen matriks suatu citra. Semakin  jauh  jarak  dari  diagonal  utama,  nilai  kontrasnya  akan  tinggi  [25].  Perhitungan  nilai  kontras ditunjukkan pada persamaan 1.
∑ ∑ P(i, j)(i − j) 2 j=1 i=1
(1)
b. Homogeneity
Homogenitas GLCM  merujuk pada keseragaman intensitas abu-abu dalam citra,  yang  merupakan kebalikan dari kontras GLCM [25]. Nilai homogenitas dapat dihitung menggunakan persamaan 2.
∑ ∑ {p(i,j)} 1+(i,j) 2 j=1 i=1
(2)
c. Energy
Energi  juga  dapat  disebut  sebagai  keseragaman  atau  Angular  Second  Moment  (ASM).  ASM  ini  mengukur sejauh mana keseragaman dalam citra. Nilai ASM akan tinggi ketika citra memiliki tingkat keseragaman yang baik  atau  ketika  piksel-pikselnya  sangat  mirip  satu  sama  lain  [25].  Persamaan  3  menunjukan  perhitungan energy.
∑ ∑ (P) 2 (i, j) j=1 i=1 (3)
d. Correlation
Korelasi mengindikasikan sejauh mana terdapat ketergantungan linear antara tingkat keabuan dari piksel-piksel yang berdekatan [25]. Perhitungan korelasi ditampilkan pada persamaan 4.
∑ [ (i−μi)(j−μj)Pi,j
√(σi 2 )(σj 2 ) ] N−1 i,j=0
(4)
e. Entropy
Entropi mencerminkan sejauh mana ketidakteraturan tingkat keabuan dalam citra dan nilai entropi akan tinggi jika elemen-elemen dalam GLCM memiliki tingkat keabuan yang serupa secara relative [26]. Entropi dapat dihitung dengan persamaan 5.
− ∑ ∑ P(i, j) log P(i, j) j=1 i=1 (5)

## 2.8 K-Nearest Neighbor
Salah satu algoritma yang biasa digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi adalah algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Algoritma ini bekerja dengan cara menghitung jarak terdekat antara data uji dengan tetangga terdekat pada data latih [27]. Langkah-langkah algoritma KNN adalah sebagai berikut [28].
a. Tentukan berapa banyak jumlah tetangga terdekat sebagai parameter k.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906
b. Hitung  jarak  data  uji  dengan  semua  data  latih  menggunakan  Euclidean  Distance  yang  ditunjukkan  pada persamaan 6.
d i = √∑ (X 2i − X 1i ) 2 p i=1 (6)
Dimana d merupakan jarak, p adalah dimensi data, X 1 data latih, X 2 data uji dan i sebagai variabel data. c. Urutkan data latih berdasarkan jarak minimum dan tetapkan tetangga terdekat sebanyak k.
d. Cek kategori atau kelas yang dimiliki oleh tetangga terdekat.
e. Hitung kelas mayoritas dari tetangga terdekat sebagai prediksi kelas data uji.
2.9 Evaluasi
Evaluasi pada penelitian ini menggunakan  Confusion Matrix. Confusion Matrix digunakan untuk mengevaluasi kinerja  model algoritma klasifikasi.  Nilai  yang ada di  Confusion Matrix  meliputi TP (True Positive), TN (True Negative), FP (False Positive) dan FN (False Negative). Pengujian dilakukan pada tiap kelas (X) dimana TP adalah jumlah data uji yang terklasifikasi dengan benar ke dalam kelas (X), TN merupakan jumlah uji kelas selain (X) yang  terklasifikasikan  dengan  benar,  FP  adalah  jumlah  data  uji  yang  bukan  kelas  (X) terklasifikasikan  sebagai kelas (X) dan FN adalah jumlah data uji dari kelas (X) yang terklasifikasikan ke dalam kelas lain [16]. Confusion matrix menggunakan table matriks seperti yang ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix Prediksi : TRUE  Prediksi : FALSE Aktual : TRUE TP FN Aktual : FALSE FP TN
Dari  tabel  3,  hasil  evaluasi  dihitung  dan  menghasilkan  nilai  accuracy,  precision  dan  recall.  Nilai  dari accuracy, precision dan recall dihitung menggunakan persamaan 7, 8 dan 9.
accuracy = ∑ TPi + TNi
TPi + TNi + FPi + FNi n i=1 n x 100% (7)
precision =
∑ TPi ( TPi + FPi ) n i=1 n x 100% (8)
recall = ∑ TPi ( TPi + FNi ) n i=1 n x 100% (9)
Dimana n adalah jumlah kelas, TP i adalah TP pada kelas ke-i, TN i adalah TN pada kelas ke-i, FP i adalah FP pada kelas ke-I dan FN i adalah FN pada kelas ke-i.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Persiapan Dataset
Sebelum di load ke Google Colab, seluruh dataset terlebih dahulu melalui proses crop dan rotate dengan bantuan aplikasi  Adobe  Photoshop  hingga  memperoleh  citra  dengan  rasio  3  :  1.  Hasil  pemotongan  dan  rotasi  citra ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Sampel citra (a) asli, (b) setelah proses crop dan rotate
Pada gambar 3, citra sebelah kiri (a) merupakan citra asli dari daun padi dengan  penyakit masing-masing dari atas adalah bacterial leaf blight, brown spot dan leaf smut. Sedangkan citra sebelah kanan (b) merupakan hasil crop dan rotate dari citra asli sesuai dengan rasio yang sudah ditentukan.  Selanjutnya seluruh citra di  import ke dalam  Google  Colab  dengan  bantuan  library  Matplotlib  dan  kemudian  masing-masing  citra  di  resize  menjadi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906
ukuran 600 x 200 piksel. Tahap selanjutnya adalah  merubah citra menjadi citra  grayscale. Hasil dari proses  ini ditunjukkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Sampel citra grayscale
Gambar 4 menampilkan citra grayscale atau abu-abu yang sudah di crop dan rotate pada tahap sebelumnya. Kelas dari masing-masing citra berurutan dari kiri  yaitu  bacterial leaf blight, brown spot  dan  leaf smut. Setelah menjadi citra grayscale, langkah selanjutnya adalah mendeteksi tepi objek pada citra menggunakan Canny Edge Detection. Proses ini dilakukan di Google Colab menggunakan library Sci-kit Image. Citra dari hasil deteksi tepi ditampilkan pada gambar 5.
Gambar 5. Sampel citra setelah diolah dengan Canny Edge Detection
Dari gambar 5 bisa dilihat citra hasil dari tahap pengolahan Canny Edge Detection dimana latar belakang citra menjadi gelap dan hanya menampilkan bagian tepi dari objek atau pola yang terdeteksi.  Proses selanjutnya adalah  melakukan  ekstraksi  fitur  menggunakan  GLCM.  Karena  tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan perbandingan hasil dengan Canny Edge Detection dan tanpa Canny Edge Detection, maka tahap ini dilakukan dua kali ekstraksi fitur. Label dari masing-masing kelas yang ditampilkan adalah bacterial leaf blight (blb), leaf smut (ls) dan brown spot (bs). Hasil dari ekstraksi fitur GLCM tanpa deteksi tepi ditampilkan pada tabel 4 dan tabel 5.
Tabel 4. Fitur GLCM data latih tanpa deteksi tepi
Nama File Fitur GLCM Label Contrast Homogeneity Energy Correlation Entropy bs_33.jpg 9,726185 0,353980 0,057616 0,961518 3,703873 bs blb_31.jpg  16,286303 0,307249 0,049620 0,975100 4,025791 blb bs_10.jpg 27,333134 0,289995 0,028061 0,988070 4,774944 bs bs_37.jpg 52,986261 0,191811 0,036168 0,798441 3,822405 bs ls_13.jpg 20,288445 0,266929 0,059429 0,769650 3,280799 ls … … … … … … …
Tabel 4 menampilkan sebagian hasil ekstraksi fitur GLCM dari data latih yang berjumlah 96 citra grayscale (yang  mana  Canny Edge Detection  tidak diterapkan)  beserta nama  file  dan kelas atau labelnya. Demikian  juga seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  5,  yang  mana  menampilkan  hasil  ekstraksi  fitur  GLCM  dari  citra  data  uji berjumlah 24 citra dan merupakan hasil dari proses grayscale, bukan citra dari hasil Canny Edge Detection.
Tabel 5. Fitur GLCM data uji tanpa deteksi tepi
Nama File Fitur GLCM Label Contrast Homogeneity Energy Correlation Entropy bs_32.jpg 11,024126 0,339729 0,065994 0,977055 3,640854 bs ls_21.jpg 21,108765 0,260152 0,051438 0,896832 3,598327 ls blb_16.jpg  19,780445 0,269050 0,038367 0,984514 4,303483 blb bs_35.jpg 11,465218 0,351963 0,074787 0,909379 3,251845 bs ls_10.jpg 31,045395 0,257789 0,055910 0,836961 3,480639 ls … … … … … … …
Tabel 5 menampilkan sebagian hasil ekstraksi fitur GLCM dari data uji yang berjumlah 24 citra hasil dari tahap grayscale (tanpa Canny Edge Detection) beserta nama file dan kelas atau labelnya. Sedangkan untuk hasil ekstraksi fitur GLCM dengan menggunakan deteksi tepi dapat dilihat pada tabel 6 dan tabel 7.
Tabel 6. Fitur GLCM data latih dengan deteksi tepi
Nama File Fitur GLCM Label Contrast  Homogeneity Energy Correlation Entropy bs_33.jpg 0,001076 0,999462 0,998370 0,507214 0,008593 bs blb_31.jpg  0,027958 0,986021 0,947202 0,630343 0,165500 blb bs_10.jpg 0,044571 0,977714 0,910205 0,654341 0,251521 bs bs_37.jpg 0,062899 0,968550 0,895529 0,547768 0,266217 bs

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906
Nama File Fitur GLCM Label Contrast  Homogeneity Energy Correlation Entropy ls_13.jpg 0,003395 0,998303 0,996255 0,170430 0,014634 ls … … … … … … …
Tabel 6 menunjukkan sebagian hasil ekstraksi fitur GLCM dari data latih yang berjumlah 96 citra hasil dari tahap  Canny Edge Detection  beserta nama  file dan kelas atau  labelnya. Sama halnya dengan  yang ditunjukkan pada tabel 7, dimana tabel 7 menampilkan hasil ekstraksi fitur GLCM dari citra data uji berjumlah 24 citra dan merupakan hasil dari proses citra menggunakan Canny Edge Detection.
Tabel 7. Fitur GLCM data uji dengan deteksi tepi
Nama File Fitur GLCM Label Contrast  Homogeneity Energy Correlation Entropy bs_32.jpg 0,005731 0,997134 0,992875 0,325862 0,027359 bs ls_21.jpg 0,008672 0,995664 0,989072 0,339981 0,039715 ls blb_16.jpg  0,038479 0,980761 0,938558 0,531373 0,176536 blb bs_35.jpg 0,004891 0,997555 0,993092 0,450564 0,028626 bs ls_10.jpg 0,016966 0,991517 0,980003 0,259633 0,063268 ls … … … … … … …
Pada tabel 7 disajikan sebagian hasil ekstraksi fitur GLCM dari data uji yang berjumlah 24 citra hasil dari tahap Canny Edge Detection beserta nama file dan kelas atau labelnya.

## 3.2 Klasifikasi dan Evaluasi
Pada pengujian pertama, penulis menggunakan data ekstraksi fitur GLCM tanpa Canny Edge Detection. Data yang digunakan  adalah  data  ekstraksi  GLCM  yang  ditunjukkan  pada  tabel  4  untuk  data  latih,  sedangkan  data  uji ditampilkan pada tabel 5. Percobaan dilakukan menggunakan parameter k pada KNN dengan nilai 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 dan 10. Kemudian hasil dari klasifikasi KNN dievaluasi menggunakan Confusion Matrix. Tabel Confusion Matrix untuk setiap nilai k ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix tanpa deteksi tepi
Gambar  6  menunjukan  hasil  dari  klasifikasi  data  uji  tanpa  Canny  Edge  Detection  untuk  masing-masing nilai k dan terlihat untuk setiap nilai k memiliki hasil yang berbeda. Sebagai contoh pada nilai k=9, dimana terdapat 3 citra yang sebenarnya masuk dalam kelas (bs) tapi diprediksi sebagai anggota kelas (blb). Terdapat pula 1 citra

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906
yang merupakan kelas (bs) akan tetapi diklasifikasikan sebagai (ls). Sedangkan prediksi yang sesuai untuk kelas (bs) ada 4 citra. Hal berbeda ditunjukkan pada nilai k=10, dimana ada 6 citra yang merupakan kelas (bs) diprediksi dengan benar. Sedangkan ada 1 citra kelas (bs) diprediksi sebagai kelas (blb) dan 1 citra sebagai kelas (ls). Setelah tabel confusion matrix diperoleh, kemudian dapat dihitung nilai accuracy, precision dan recall. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil evaluasi pengujian tanpa deteksi tepi Nilai K  Accuracy (%)  Precision (%)  Recall (%) 1 75,00 65,19 62,50 2 66,67 61,39 50,00 3 72,22 64,27 58,33 4 72,22 67,62 58,33 5 72,22 67,06 58,33 6 66,67 58,57 50,00 7 61,11 49,44 41,67 8 55,56 40,48 33,33 9 66,67 53,39 50,00 10 63,89 45,56 45,83
Dari  tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  untuk  setiap  k  dari  pengujian  tanpa  Canny  Edge  Detection,  accuracy tertinggi diperoleh pada k=1 dengan nilai 75 persen, sedangkan accuracy terendah terjadi pada k=8 dengan 55,56 persen. Nilai precision tertinggi ada pada k=4 dengan 67,62 persen dan terendah pada k=8 dengan angka 40,48 persen. Untuk nilai recall,  nilai tertinggi diperoleh pada pengujian dengan k=1 dengan 62,50 persen, sedangkan nilai terendah pada k=8 senilai 33,33 persen.
Pengujian selanjutnya menggunakan data ekstraksi fitur GLCM dengan Canny Edge Detection. Data latih ditunjukkan pada tabel 6 dan data uji ditampilkan pada tabel 7. Pengujian menggunakan nilai k yang sama seperti pada pengujian pertama, yaitu 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 dan 10. Hasil dari pengujian dengan  Canny Edge Detection ditunjukkan dengan tabel Confusion Matrix pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil confusion matrix dengan deteksi tepi
Gambar 7 menampilkan  confusion  matrix  dari pengujian  menggunakan  Canny Edge Detection. Berbeda dari pengujian tanpa menggunakan Canny Edge Detection yang ditunjukkan pada gambar 6 dimana untuk setiap nilai k tidak ada tabel confusion matrix yang serupa, pada pengujian kali ini terdapat tabel confusion matrix yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906
identik, yaitu pada nilai k=9 dengan k=10 dan k=4 dengan k=6. Dari gambar 7, kemudian accuracy, precision dan recall bisa dihitung. Hasil dari perhitungan tersebut bisa dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil evaluasi pengujian dengan deteksi tepi Nilai K  Accuracy (%)  Precision (%)  Recall (%) 1 80,56 72,38 70,83 2 80,56 72,22 70,83 3 80,56 71,85 70,83 4 88,89 83,81 83,33 5 86,11 79,44 79,17 6 88,89 83,81 83,33 7 91,67 87,37 87,50 8 86,11 79,05 79,17 9 83,33 75,91 75,00 10 83,33 75,91 75,00
Pengujian  dengan  menggunakan  Canny  Edge  Detection  menghasilkan  nilai  accuracy  tertinggi  pada  k=7 dengan nilai 91,67 persen, sedangkan untuk nilai terendah yaitu 80,56 persen ada pada k=1, k=2 dan k=3. Untuk precision, hasil tertinggi ada pada k=7 dengan 87,37 persen dan nilai terendah sebesar 71,85 persen ada di k=3. Nilai recall pada pengujian ini mencapai nilai tertinggi pada k=7 dengan 87,50 persen dan terendah ada di k=1, k=2 dan k=3 dengan nilai 70,83 persen.
Dari  dua  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  pengujian  dengan  menggunakan  Canny  Edge  Detection cenderung mempunyai hasil yang lebih baik daripada pengujian tanpa menggunakan Canny Edge Detection. Salah satu  parameter  pembandingnya  adalah  nilai  accuracy.  Pengujian  dengan  Canny  Edge  Detection  memiliki  nilai accuracy  lebih  besar  dibanding  pengujian  tanpa  menggunakan  Canny  Edge  Detection.  Perbandingan  hasil accuracy dari kedua pengujian bisa dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Perbandingan nilai accuracy
Pada gambar 8 terlihat bahwa nilai accuracy pada pengujian dengan Canny Edge Detection cenderung naik saat  nilai  k  semakin  besar.  Berbanding  terbalik  dengan  pengujian  tanpa  Canny  Edge  Detection  dimana  nilai accuracy nya cenderung menurun. Hal serupa juga terjadi pada precision dimana pengujian dengan Canny Edge Detection selalu lebih baik pada setiap parameter k yang diuji. Grafik perbandingan  precision ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9. Perbandingan nilai precision
Pada gambar 9, bisa dilihat bahwa pengujian dengan Canny Edge Detection menghasilkan nilai precision yang  cenderung  meningkat  sesuai  dengan  kenaikan  nilai  k.  Sedangkan  untuk  pengujian  tanpa  Canny  Edge Detection,  nilai  precision  justru  mengalami  penurunan  untuk  setiap  kenaikan  nilai  k.  Untuk  recall,  hasil  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906
diperoleh cukup serupa dengan dua nilai evaluasi sebelumnya. Berikut grafik perbandingan nilai recall ditampilkan pada gambar 10.

## Gambar 10. Perbandingan nilai recall
Gambar  10  menampilkan  nilai  recall  untuk  kedua  pengujian  yang  dilakukan.  Ketika  pengujian menggunakan Canny Egde Detection, ada kecenderungan peningkatan nilai recall saat nilai k semakin bertambah. Sedangkan  pada  pengujian  tanpa  Canny  Edge  Detection,  nilai  recall  justru  mengalami  penurunan  yang  cukup signifikan ketika nilai k ditingkatkan.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, percobaan klasifikasi penyakit daun padi menggunakan metode  K-Nearest Neighbor (KNN) dengan  ekstraksi  fitur  menggunakan  Gray-Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  Canny  Edge  Detection memperoleh hasil yang cukup baik. Hasil terbaik tercatat saat menggunakan nilai K=7, dengan tingkat  accuracy mencapai 91,67%, precision sebesar 87,37% dan recall sebesar 87,50%. Hal ini menunjukkan baiknya kemampuan model dalam mengidentifikasi penyakit daun padi. Pentingnya pemilihan nilai K yang optimal juga terbukti, di mana K=7 menghasilkan performa tertinggi. Terlebih lagi, terdapat peningkatan pada hasil evaluasi ketika Canny Edge  Detection  diterapkan  dibanding  tanpa  menerapkan  Canny  Edge  Detection.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  kombinasi  KNN,  GLCM,  dan  Canny  Edge  Detection  merupakan  pendekatan  yang  efektif dalam klasifikasi penyakit daun padi, dan memiliki potensi dalam mendukung pemantauan dan diagnosis penyakit pada tanaman padi. Penelitian ini menggunakan Google Colab dan masih berupa kode program untuk pengujian metode saja sehingga kurang efektif untuk dipakai secara langsung di lapangan. Oleh sebab itu disarankan untuk penelitian berikutnya untuk melakukan implementasi metode menggunakan teknologi yang tersedia dan pengujian dilakukan menggunakan data real secara langsung. Selain itu, dapat dipertimbangkan pengembangan antarmuka pengguna yang ramah dan mudah digunakan untuk para petani atau pemangku kepentingan di bidang pertanian. Hal ini akan membuat metode ini lebih dapat diakses dan berguna dalam konteks yang lebih luas.

## REFERENCES
[1] S. Sopialena, S. Suyadi, S. Sofian, D. Tantiani, and A. N. Fauzi, “EFEKTIVITAS CENDAWAN ENDOFIT SEBAGAI PENGENDALI PENYAKIT BLAST PADA TANAMAN PADI (Oryza sativa),” Agrifor, vol. 19, no. 2, p. 355, 2020.
[2] BPS,  “Kajian  Konsumsi  Bahan  Pokok  2019,”  Badan  Pusat  Statistik,  2019.  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/publication/2021/11/25/68b1b04ce68c7d6a1c564165/konsumsi-bahan-pokok-2019.html. [Accessed: 02-Oct-2023].
[3] BPS, “Luas Panen dan Produksi Padi di Indonesia 2019 (Hasil Survei Kerangka Sampel Area),” BPS, Statistics Indonesia, 2020. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/. [Accessed: 02-Oct-2023].
[4] S. A. M. Harun, M. I. Pradhipta, and U. Achmad, “Perubahan Sosial Masyarakat Akibat Penurunan Kualitas Padi Di Desa Wonojati Kecamatan Jenggawah Kabupaten Jember,” SOCA J. Sos. Ekon. Pertan., vol. 13, no. 1, p. 38, 2019.
[5] E. L. Mique and T. D. Palaoag, “Rice pest and disease detection using convolutional neural network,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser., pp. 147–151, 2018.
[6] J. Boulent, S. Foucher, J. Théau, and P. L. St-Charles, “Convolutional Neural Networks for the Automatic Identification of Plant Diseases,” Front. Plant Sci., vol. 10, no. July, 2019.
[7] M. J. Hasan, S. Mahbub, M. S. Alom, and M. Abu Nasim, “Rice Disease Identification and Classification by Integrating Support Vector Machine with Deep Convolutional Neural Network,” 1st Int. Conf. Adv. Sci. Eng. Robot. Technol. 2019, ICASERT 2019, no. December 2020, 2019.
[8] A.  Rahmawati  and  D.  Fitrianingsih,  “Aplikasi  Bioteknologi  pada  Tanaman  sebagai  Alternatif  Pencegahan  Krisis Pangan,” Agritechpedia J. Agric. Technol., vol. 1, no. 01 SE-Articles, pp. 57–63, Jun. 2023.
[9] R. Silvia, “Pengolahan citra digital dan histogram dengan phyton dan text editor phycharm,” Technol. J. Ilm., vol. 11, no. 3, pp. 181–186, 2020.
[10]  R.  I.  Borman,  I.  Ahmad,  and  Y.  Rahmanto,  “Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar  Berkhasiat  Obat  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2022.
[11]  I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T.  Widiharih,  “Klasifikasi  Citra  Digital  Bumbu  Dan  Rempah  Dengan  Algoritma

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6906
Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020.
[12]  A. Purnamawati, W. Nugroho, D. Putri, and W. F. Hidayat, “Deteksi Penyakit Daun pada Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, SVMdan KNN,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 5, no. 1, pp. 212–215, 2020.
[13]  Isman, Andani Ahmad, and Abdul Latief, “Perbandingan Metode KNN Dan LBPH Pada Klasifikasi Daun Herbal,”  J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 3, pp. 557–564, 2021.
[14]  B. Sandy, J. K. Siahaan, P. Permana, and M. Muhathir, “Klasifikasi Citra Wayang Dengan Menggunakan Metode k-NN & GLCM,” in Semantika (Seminar Nasional Teknik Informatika), 2019, vol. 2, no. November, pp. 71–77.
[15]  D.  P.  Pamungkas,  “Ekstraksi  Citra  menggunakan  Metode  GLCM  dan  KNN  untuk  Identifikasi  Jenis  Anggrek (Orchidaceae),” Innov. Res. Informatics, vol. 1, no. 2, 2019.
[16]  R. Andrian, S. Anwar, M. A. Muhammad, and A. Junaidi, “Identifikasi Kupu-Kupu Menggunakan Ekstraksi Fitur Deteksi Tepi (Edge Detection) dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 2, 2019.
[17]  J. Shah, H. Prajapati, and V. Dabhi, “Rice Leaf Diseases,” UCI Machine Learning Repository, 2019. [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/dataset/486/rice+leaf+diseases. [Accessed: 01-Oct-2023].
[18]  D. Luthfy, C. Setianingsih, and M. W. Paryasto, “Indonesian Sign Language Classification Using You Only Look Once,” vol. 10, no. 1, pp. 454–459, 2023.
[19]  A.  N.  Zulfa,  Jasril,  M.  Irsyad,  F.  Yanto,  and  S.  Sanjaya,  “Optimasi  Convolutional  Neural  Network  NASNetLarge Menggunakan Augmentasi Data untuk Klasifikasi Citra Penyakit Daun Padi,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. April, pp. 696–706, 2023.
[20]  K. Azmi, S. Defit, and S. Sumijan, “Implementasi Convolutional Neural Network ( CNN ) Untuk Klasifikasi Batik Tanah Liat Sumatera Barat,” J. UNITEK, vol. 16, no. 1, pp. 28–40, 2023.
[21]  D.  Efendi,  Jasril,  S.  Sanjaya,  F.  Syafria,  and  E.  Budianita,  “Penerapan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network Arsitektur ResNet-50 untuk Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 3, pp. 607–614, 2022.
[22]  R. Prabowo, A. Afifah, and A. Roudhoh, “Klasifikasi Image Tumbuhan Obat Sirih dan Binahong Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” J. Komputasi, vol. 10, no. 2, pp. 48–54, Oct. 2022.
[23]  N. B. Tsani and H. Harliana, “Implementasi Deteksi Tepi Canny  Dengan Transformasi Powerlaw  Dalam Mendeteksi Stadium Kanker Serviks,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS, vol. 1, no. 01, pp. 22–33, 2019.
[24]  Johan Wahyudi and Ihdahubbi Maulida, “PENGENALAN POLA CITRA KAIN TRADISIONAL MENGGUNAKAN GLCM DAN KNN,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat, vol. 4, no. 2, pp. 43–48, Oct. 2019.
[25]  L.  Safira,  B.  Irawan,  and  C.  Setianingsih,  “K-Nearest  Neighbour  Classification  and  Feature  Extraction  GLCM  for Identification  of  Terry’s  Nail,”  in  2019  IEEE  International  Conference  on  Industry  4.0,  Artificial  Intelligence,  and Communications Technology (IAICT), 2019, pp. 98–104.
[26]  M. Ramadhani, S. Suprayogi, and H. B. Dyah, “Klasifikasi Jenis Jerawat Berdasarkan Tekstur Dengan Menggunakan Metode Glcm,” eProceedings Eng., vol. 5, no. 1, 2018.
[27]  I.  A.  Nikmatun  and  I.  Waspada,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  KLASIFIKASI  MASA  STUDI MAHASISWA  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR,”  Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan Ilmu Komput., vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[28]  P. Putra, A. M.  H. Pardede, and S. Syahputra, “ANALISIS METODE  K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) DALAM KLASIFIKASI DATA IRIS BUNGA,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama), vol. 6, no. 1, pp. 297–305, 2022.