## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Agustus 2022

## Ekstraksi Fitur Daun dengan Penerapan Metode Compressive Sensing
Fellia Rizki Kusumowardani #1 , Gelar Budiman #2 , Sofia Saidah #3
# Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom Jalan Telekomunikasi No.1, Terusan Buah batu Bojongsoang 40257
1 felliarizki@student.telkomuniversity.ac.id
2 gelarbudiman@telkomuniversity.ac.id
3 sofiasaidahsfi@telkomuniversity.ac.id
Abstrak — Daun  menjadi  salah  satu  daya  tarik manusia  untuk  melakukan  kegiatan  berkebun  atau kegiatan  lain  seperti  penjualan  tanaman  karena  dari segi  bentuk  daun  yang  unik  dan  karakteristik  yang bermacam-macam.  Untuk  mengetahui  karakteristik pada  jenis  daun  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur. Tujuan  dari  ekstraksi  fitur  ini  untuk  mengetahui bentuk,  tekstur,  warna,ukuran,  dan  nilai  yang digunakan sebagai pembeda antara satu objek dengan objek  lain.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  32  citra daun.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu  Compressive  Sensing  (CS),  Gray  Level  Co- Occurrence Matrix (GLCM), dan K-Nearest Neighbour (K-NN).  Hasil  yang  diperoleh  menunjukan  kualitas dari  kompresi  ketika  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan  rasio  kompresi,  MSE,  PSNR,  dan akurasi. Didapatkan hasil terbaik ketika menggunakan data latih bernilai 20, data uji bernilai 4, block  bernilai  32,  baris  kompresi  bernilai  32,  dan resize  berukuran  512 512  menghasilkan  rasio kompresi  bernilai  3,1%,  PSNR  bernilai  22,1  dB,  dan akurasi bernilai 100%.
Kata kunci — Compressive Sensing (CS), Gray Level Co- Occurrence Matrix (GLCM), K-Nearest Neighbour (K- NN), Ekstraksi fitur daun, PSNR

## I. P ENDAHULUAN
Daun  adalah  bagian  dari  tanaman  yang  merupakan tumbuhan  hidup  yang  dapat  mengalami  peralihan  fungsi menjadi  organ  penyimpan  air  [1].  Daun  juga  menjadi daya  tarik  manusia  untuk  melakukan  kegiatan  berkebun atau  kegiatan  lain  seperti  penjualan  tanaman  karena  dari segi  bentuk  daun  yang  unik  dan  karakteristiknya  yang bermacam-macam.  Beberapa  jenis  daun  memiliki  bentuk dan karakteristik yang  hampir sama sehingga cukup sulit untuk membedakan satu jenis daun dengan daun lainnya. Untuk membantu manusia dalam membedakan jenis daun, maka pada penelitian ini dilakukan klasifikasi dari empat jenis  daun.  Pada  Penelitian  ini  dilakukan  ekstraksi  fitur
pada  daun  untuk  mengetahui  bentuk,  tekstur,  warna,  dan ukuran. Ekstraksi ciri digunakan untuk mendapatkan nilai yang dapat digunakan sebagai pembeda antara satu objek citra  dengan  objek  lainnya  sehingga  dapat  terlihat perbandingan  perbedaan  pada  objek  yang  digunakan. Proses Compressive Sensing (CS)  dengan mengumpulkan beberapa data lalu buang sebagian besar data dalam tahap kompresi  untuk  menghemat  penyimpanan  [2].    Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh CS pada sistem  yang  dirancang  dalam  melakukan  klasifikasi  jenis daun  ditinjau  dari  parameter  akurasi,  PSNR  nilai  rasio kompresi.  Pada  penelitian  [3]  dilakukan  klasifikasi  jenis daun  menggunakan  metode Gray  Level  Co-Occurance Matrix (GLCM)  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST). Performansi  sistem  yang  diperoleh  diantaranya  akurasi 98%,  presisi  86%  dan recall 86%.  Pada  penelitian  ini dilakukan  klasifikasi  jenis  daun  menggunakan  metode GLCM  dan K-Nearest  Neighbour (K-NN)  dengan menerapkan CS untuk mengetahui apakah CS mempengaruhi  hasil  klasifikasi  atau  tidak.  Metode  CS memungkinkan proses rekonstruksi sinyal asli dari sebuah transformasi  acak  melalui  proses  optimasi  [4].    GLCM mempunyai karakteristik tekstur yang diperoleh dari suatu citra  sebagai  pembeda  antara  citra  dengan  kelas  tertentu seperti  kontras,  korelasi,  homogenitas,  dan  energi. Kelebihan  metode  GLCM  terdapat  pada  ciri  statistiknya. GLCM  menggunakan  distribusi  derajat  keabuan  yang berfungsi untuk menghitung tingkat kekontrasan, granularitas,  dan  kekasaran  suatu  daerah  dari  hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra [5]. Pada GLCM terdapat jarak dan sudut arah dengan empat periode yaitu 0°, 45°, 90°, dan 135° dengan jarak antar piksel bernilai 1 [6]. Pada tahap terakhir terdapat proses klasifikasi dengan menggunakan  metode K-Nearest  Neighbour atau  K-NN . Metode  K-NN  dapat  melakukan  training  data  dengan jumlah  yang  besar  serta  tahan  terhadap  noise  [7].  Selain itu,  penelitian  [8]  membuktikan  bahwa  metode Gray Level  Co-occurance  Matrix (GLCM)  mampu  mendeteksi citra  melalui  ekstraksi  fitur  warna,  tekstur  dan  bentuk
dengan  nilai  performansi  sistem  yang  dihasilkan  berupa recall 1 dan precision 0,44.
II. K AJIAN P USTAKA
Citra Digital adalah proses pengenalan pola agar dapat mengetahui  tekstur  warna  pada  citra  sehingga  dapat melakukan identifikasi objek. Citra digital di implementasikan  pada  matriks  dengan  koordinat f ( x,y ) untuk  menunjukkan  tingkat  kecerahan  atau  abu-abu gambar.  Piksel  atau  bagian  terkecil  dari  gambar  adalah pembagian  terhadap  kolom  dan  baris.  Representasi gambar  digital  dengan  menggunakan  persamaan  sebagai berikut (1)  [7]:
(1)
f(x,y)  merupakan  fungsi  dua  variabel  dengan  matriks berukuran  M N.  M  menyatakan  jumlah  baris  dan  N menyatakan  jumlah  kolom.  Kemudian  ( x , y )  adalah koordinat bidang.

## A. Compressive Sensing
Compressive  Sensing  ( CS)  mengurangi  atau  kompresi sinyal agar dapat mengubah ukuran kapasitas pada sebuah gambar  yang  awalnya  nilai  ukurannya  besar  menjadi ukuran  yang  lebih  kecil  dari  gambar  aslinya.  CS meningkatkan tingkat efisiensi rekonstruksi sinyal dengan menggunakan  teori Nyquist kemudian  dikembalikan  ke sinyal  asli  dengan  menggunakan  proyeksi  linear  non- adaptif  [2].  Laju  data  ditentukan  dalam  teori Nyquist dimana,  frekuensi  yang  digunakan  untuk  melakukan pengambilan  sampel  harus  memiliki  nilai  dua  kali  lipat dari  frekuensi  maksimum  sinyal  pesan.  CS  efektif  saat keadaan Sparse-Signal atau  sinyal  jarang jika  terdapat sinyal non-Sparse dapat  dilakukan  proses  transformasi. Pemrosesan  pada  CS  ini  dilakukan  dengan  perkalian matrix menggunakan persamaan (2) dan (3) :
y = A (2) Rasio Kompresi = (3)
Ukuran  matriks  A  terdiri  dari  L B 2 dan  ukuran matriks x adalah  B 2 1.  Sehingga  ukuran  matriks y adalah  L 1.  Setelah  itu  CS  akan  menghasilkan  rasio kompresi  untuk  dapat  mengetahui  hasil  terbaik  sistem. Dengan L adalah Baris kompresi dan B adalah Block.
B. Discrete Cosine Transform (DCT)
Discrete Cosine Transform (DCT) merupakan transformasi bersifat lossy compression dengan mengubah sinyal  dari  keadaan  tidak sparse ke  bentuk sparse .  DCT melakukan  transformasi  dari  wilayah  (domain)  waktu  ke
wilayah  (domain)  frekuensi  kemudian  merubah  sinyal wilayah  (domain)  frekuensi  menjadi  sinyal sparse .  DCT melakukan  proses  pada  suatu  citra  dengan  penjumlahan sinusoida dengan magnitudo dan frekuensi yang berbeda- beda  dan  sebaliknya  dengan Inverse  Discrete  Cosine Transform (IDCT).  DCT  menggambarkan  citra  dengan menambahkan  gelombang  sinus  dan  frekuensi  yang berubah-ubah. Transformasi dilakukan dengan menggunakan  persamaan  (4)  dan  (5)  sebagai  berikut [9][10].
x ( k )  = e ( k ) cos ,  dengan nilai k adalah 0, 1, …, N-1                               (4) 1. x ( )  = ,  dengan nilai   adalah 0, 1, …, N-1                              (5) e( k ) =
Dengan N adalah ukuran matriks, x ( n ) adalah nilai ke-n, adalah jari-jari, e( k ) bernilai 1 jika nilai k lebih dari 0, dan           e( k ) bernilai    jika k bernilai 0.
C.  Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  adalah salah  satu  teknik  menentukan  hubungan  tekstur  antara piksel  secara  statistik  dengan  melakukan  perhitungan pada  jarak  dan  sudut  yang  telah  ditetapkan.  Probabilitas statis  pada  metode  GLCM  sesuai  dengan  nilai  abu-abu dari  baris  dan  kolom.  Jika  nilai  intensitasnya  lebar  dan ukuran matriksnya besar maka akan membutuhkan waktu proses  yang  lama  [11].  Karakteristik  statis  didapatkan dengan  menghitung Co-Occcurrence yang  digunakan untuk menghitung jarak dan sudut sehingga menghasilkan sebuah  matriks  dengan  nilai  pada  baris  dan  kolom  yang sama [5]. P merupakan probabilitas statis orde dua dengan i dan j skala  abu-abu,  jarak  perpindahan  (d),  dan  sudut tertentu  (ө).  Nilai  1  merupakan  nilai  untuk  menentukan jarak  perpindahan  dan  menggunakan  sudut  0 ,  45  ,  90 , dan 135  (lihat Gambar 1)[12].
Gambar. 1 Arah GLCM.
1)  Quantization: Proses Quantization bertujuan untuk mengurangi  rentang  sinyal  dengan  melakukan  konversi nilai  0-255  nilai  keabuan  atau  grayscale  ke  dalam  nilai tertentu [13].
f ( x,y ) = Jika nilai k lebih dari 0 Jika nilai k = 0 90 0 45 135
2)  Co-Occurrence: Ko-okurensi atau kejadian bersama bertujuan  untuk  menentukan  jarak  dan  sudut.  Untuk orientasi sudut dibuat terhadap empat arah yaitu sudut 0 , 45    ,  90  ,  dan  135  .  Kemudian  nilai  1  merupakan  nilai untuk menentukan jarak perpindahan.
3)  Symmetric: Proses  pada  simetris  atau  mirroring yaitu  dengan  menjumlahkan  nilai  matriks  dengan  nilai transposenya. Kemudian akan menghasilkan matriks yang simetris.  Proses  simetris  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan (6) sebagai berikut [14]:
simetris =
(6)
Dengan  I  adalah  hasil  matriks  kookurensi  dan adalah hasil matriks kookurensi yang telah di transpose.
4)  Normalisasi: Proses  pembatasan  nilai  matriks sehingga  hasilnya  menjadi  0  sampai  1.  okurensi  yang telah  di  transpose.  Proses  normalisasi  dilakukan  dengan menggunakan persamaan (7)  sebagai berikut [14]:
P I , J = (7)
Dengan, i adalah  nilai  pada  baris, j adalah  nilai  pada kolom, V adalah  nilai  dalam  matriks i,j ,  P I , J adalah probabilitas  pada  matriks i,j ,  dan N adalah  jumlah  baris atau kolom. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan GLCM adalah melakukan perhitungan ciri tekstur dengan Contrast , Correlation , Energy , dan Homogeneity [8] .
a) Contrast
Contrast merupakan  pengukuran  intensitas  derajat keabuan  antara  piksel  dengan  piksel  tetangganya. Perhitungan Contrast dengan menggunakan persamaan (8) [13]:
i, j ( i - j ) 2 ( i,j ) (8)
Dengan  i,j  merupakan  bilangan  baris  dan  kolom  lalu x (i,j) merupakan  probabilitas  atau  banyaknya  nilai    yang terdapat pada baris dan kolom.

## b)   Correlation
Correlation berfungsi  sebagai  perhitungan  Kawasan linier  dari  derajat  keabuan  dalam  matriks  kookurensi. Korelasi  menunjukkan  piksel  yang  menjadi  referensi kemudian  dihubungkan  dengan  tetangganya.  Correlation bernilai  antara  -1  hingga  1.  Perhitungan Correlation dengan menggunakan persamaan (9)  [12].
i, j [
(9)
Dengan   = i,  j ix ( i,j )  adalah  rata-rata  indeks  kolom, = i,  j jx ( i,j )  adalah  rata-rata  indeks  baris, = adalah  jumlah  indeks  kolom, =
adalah  indeks  baris,  dan
adalah  probabilitas  atau  banyaknya  nilai  pada  baris  dan kolom.
c ) Energy Angular  Second  Moment (ASM)  atau Energy merupakan  nilai  tingkat  keabuan  citra  yang  memiliki bentuk  yang  sangat  mirip  dengan  piksel  citra.  Semakin tinggi  kemiripan  citra  maka  makin  besar  energy. Perhitungan Energy dilakukan  dengan  menggunakan persamaan (10)  [12].
i, j [x ( i, j ) ] 2 (10)
Dengan  [x ( i,j ) ] 2 merupakan  probabilitas  atau  kemunculan yang  terjadi  di  baris  dan  kolom  yang  dikuadratkan kemudian seluruh nilai dijumlahkan.
d)    Homogeneity
Homogeneity mempunyai fungsi menghitung homogenitas  lokal  pada  citra  digital.  Nilai  homogeneity akan menjadi maksimum Ketika semua elemen pada citra sama.  Perhitungan Homogeneity dengan  menggunakan persamaan (11)  [13].
i,j (11) Dengan  x ( i,j ) adalah nilai  probabilitas  atau  kemunculan  di baris  dan  kolom, merupakan  selisih  absolut  dari baris dan kolom.
D.  K-Nearest Neighbour (K-NN) K-  Nearest  Neighbour teknik  yang  digunakan  sebagai proses  klasifikasi  pada  suatu  objek  sesui  dengan  ciri-ciri pada  data  latih  yang  mendekati  objek.  Klasifikasinya dengan menggunakan fungsi jarak antara ciri latih dan ciri uji  [4].  Persamaan  (12)  merupakan  persamaan  yang digunakan  untuk  pengukuran  perhitungan  jarak  dengan Euclidean Distance [5][15]:
(12)
Dengan  D  merupakan  jarak  dari  gambar  uji  terhadap gambar latih, 1( K ) adalah data hasil ekstraksi fitur uji, dan 2( K ) adalah data hasil ekstraksi fitur latih.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  mengenai  pengaruh  CS  dalam  klasifikasi jenis  daun  terdiri  dari  beberapa  tahapan.  Berikut  adalah tahapan penelitian yang dilakukan.

## A.  Preprocessing
Preprocessing terhadap  data  asli  dilakukan  setelah memperoleh citra daun. Pada penelitian ini, dilakukan dua tahap pre-processing diantaranya resizing citra daun dan konversi  RGB  ke  citra  grayscale. Tujuan dari  proses resizing adalah  untuk  menyeragamkan  ukuran  citra. Sementara  itu,  konversi  citra  dari  citra  RGB  ke  citra grayscale dilakukan dengan tujuan mengurangi kompleksitas  komputasi.  Tahap pre-processing yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar. 2 Blok diagram Pre-processing .

## B. Compressive Sensing
Setelah  mendapatkan  data  dari  proses Preprocessing kemudian tahapan selanjutnya melakukan proses kompresi  dengan  metode Compressive  Sensing (CS) . Tahapan CS yang dilakukan ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar. 3 Blok diagram Compressive Sensing
Citra  keluaran pre-processing selanjutnya  masuk  ke dalam  tahap  CS. Compressive  Sensing dapat  mengubah ukuran kapasitas pada sebuah gambar yang awalnya nilai ukurannya  besar  menjadi  ukuran  yang  lebih  kecil  dari gambar  aslinya  serta  meningkatkan  tingkat  efisiensi rekonstruksi  sinyal  dengan  menggunakan  teori Nyquist kemudian dikembalikan ke sinyal asli dengan menggunakan proyeksi linear non-adaptif.
Tahap  CS  dimulai  dengan  mendekomposisikan  citra dengan  metode  Discrete  Cosine  Transform  (DCT).  DCT melakukan  transformasi  dari  wilayah  (domain)  waktu  ke wilayah  (domain)  frekuensi  kemudian  mengubah  sinyal wilayah (domain) frekuensi menjadi sinyal sparse .
Selanjutnya  dilakukan  CS  dengan  berbagai  rasio kompresi.  Citra  hasil  CS  dikirim  ke  penerima  untuk selanjutnya  dilakukan  rekonstruksi  menggunakan  metode
Orthogonal  Matching  Pursuit  (OMP).  Hasil  rekonstruksi dengan OMP selanjutnya dilakukan proses Inverse DCT.
C. Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM)
Proses  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  tujuan  untuk memperoleh  ciri  pada  sampel  daun.  Ciri  yang  sudah didapatkan  akan  digunakan  sebagai  pembeda  jenis  dari setiap  sampel  daun.  Gambar  4  menunjukkan  proses ekstraksi ciri menggunakan metode GLCM.

## Gambar. 4 Blok diagram Ekstraksi Ciri dengan GLCM
Proses ekstraksi fitur diawali dengan melakukan proses Kuantisasi  terhadap  citra grayscale keluaran  proses  CS. Selanjutnya  dilakukan  tahap  ko-okurensi.  Ko-okurensi atau kejadian bersama bertujuan untuk menentukan jarak dan  sudut.  Untuk  orientasi  sudut  dibuat  terhadap  empat arah yaitu sudut 0 , 45  , 90 , dan 135 . Kemudian nilai 1 merupakan  nilai  untuk  menentukan  jarak  perpindahan. Tahap ketiga adalah proses simetris. Proses pada simetris atau  mirroring  yaitu  dengan  menjumlahkan  nilai  matriks dengan  nilai  transporsnya.  Kemudian  akan  menghasilkan matriks yang simetris.

## D. K-Nearest Neighbor (K-NN)

## Gambar. 5 Blok diagram Klasifikasi dengan K-NN
Proses klasifikasi K- NN dilakukan menggunakan data keluaran  ekstraksi ciri berupa  ciri  statistik  orde  dua yang telah dihitung sebelumnya, yang terdiri dari nilai contrast, correlation,  energy  dan  homogeinity. Klasifikasi dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  ciri  yang  ada pada  database  ciri  latih,  untuk  kemudian  dibandingkan dengan  ciri  uji  yang  diperoleh.  Tahapan  dari  proses klasifikasi ditunjukkan pada Gambar 5.
Citra daun Resize RGB to Gray Citra Grayscale
Citra hasil preprocess ing Dekomposisi DCT CS Sinyal dikirim ke penerima. Rekonstruksi menggunakan OMP Rekonstru ksi IDCT
Citra
Citra hasil Kompresi Kuantisasi Co-Occurrence Matrix Symetric Matrix Normalization Matrix Ciri Fitur Tekstur Hasil citra dari proses
ekstraksi Menentukan parameter k Menentukan jenis perhitungan jarak untuk klasifikasi Proses Klasifikasi Jenis daun
Proses klasifikasi dimulai dengan menentukan parameter k ,  kemudian  menentukan  jenis  perhitungan jarak.  Klasifikasi  dilakukan  dengan  menghitung  jarak antara ciri uji dengan ciri latih untuk kemudian diketahui jenis daunnya.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menguji  beberapa parameter  seperti  rasio  jumlah  data  uji  dan  data  latih,, nilai Block, nilai  baris  kompresi, Resize , Compressive Sensing ,  dan  tanpa Compressive  Sensing. Jumlah  data latih  dan  data  uji  sebanyak  32  citra  dan  16  citra  dengan perbandingan data latih dan data uji yaitu 20:4, 32:4, 20:8, 32:8,  20:12,  32:12,  20:16,  dan  32:16.  Nilai resize yang digunakan  yaitu  128   128,  256   256,  dan  512   512 piksel.  Nilai  tersebut  diubah-ubah  sehingga  hasil  yang didapatkan  mempengaruhi  nilai  pada  rasio  kompresi, PSNR,  akurasi  saat  melakukan  pengujian.  Daun  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  daun  mangga,  daun jambu, daun jeruk, dan daun siri. Gambar 6 menunjukkan sampel  dari  citra  daun  yang  digunakan  pada  proses klasifikasi.

## Gambar. 6 Sampel Citra Daun.

## A. Hasil Pengujian Klasifikasi Jenis Daun Tanpa Menggunakan Compressive Sensing
Pengujian  pada  skenario  pertama  dilakukan  tahapan klasifikasi  jenis  daun  tanpa  dilakukan  penerapan  metode CS terlebih dahulu pada citra sebelum di klasifikasikan.
TABEL I H ASIL E KSTRAKSI F ITUR T ANPA CS No. Data Latih Data Uji Resize Akurasi 1 20 16 128 100 % 2 20 16 256 100 % 3 20 16 512 100 % 4 20 16 128 100 % 5 20 16 256 100 % 6 20 16 512 100 % Rata- Rata Nilai 100%
Dari Tabel 1 terlihat bahwa nilai rata-rata akurasi yang didapatkan  tanpa  menggunakan  CS  yaitu  bernilai  100%. Artinya  semua  jenis  daun  terklasifikasi  dengan  baik  di penerima.  Namun  demikian,  ukuran  file  citra  daun  yang dikirimkan  masih  cukup  besar  karena  tidak  dilakukan kompresi  terlebih  dahulu  terhadap  citra  daun  yang dikirimkan.

## B. Hasil Pengujian Klasifikasi Jenis Daun dengan
Compressive Sensing
Pengujian  pada  skenario  kedua  dilakukan  tahapan klasifikasi  jenis  daun  dengan  penerapan  metode  CS terlebih dahulu pada citra sebelum di klasifikasikan.
TABEL II H ASIL E KSTRAKSI F ITUR D ENGAN CS No. L Resize Hasil Analisis Rasio Kompresi (%) PSNR (dB) Akurasi (%) 1. 4 128 0,3 16 75 2. 4 256 0,3 14,5 100 3. 4 512 0,3 19,8 100 4. 8 128 0,7 15,1 75 5. 8 256 0,7 17,5 75 6. 8 512 0,7 18,5 75 7. 16 128 1,5 15,1 75 8. 16 256 1,5 17,2 75 9. 16 512 1,5 20,4 100 10. 32 128 3,1 16,9 75 11. 32 256 3,1 19,6 75 12. 32 512 3,1 22,1 100
Tabel  2  menunjukkan  hasil  pengujian  siste  klasifikasi jenis  daun  dengan  menggunakan Compressive  Sensing. Dengan  menggunakan  data  latih  bernilai  20,  data  uji bernilai  4, block yang  digunakan  bernilai  32,  L  (Baris Kompresi) yang digunakan bernilai 32, dan resize bernilai 512   512. Dapat disimpulkan bahwa dengan hasil paling optimum  yaitu    rasio  kompresi  bernilai  3,1%,  PSNR bernilai 22,1 dB, dan nilai Akurasi adalah 100%.

## C. Pengaruh Nilai Block dan Baris kompresi
Pengujian Block based dengan melakukan proses pada setiap  blok-bloknya  dengan  cara  melakukan looping kearah  kanan  dan  ke  bawah  atau  baris  dan  kolom. Didalam  proses looping dilakukan  proses  1  blok. Sehingga  rumus  untuk Block ( B )  adalah B 2 .  Baris kompresi merupakan nilai 0,5 dari nilai Block ( B ).
TABEL III H ASIL E KSTRAKSI F ITUR D AUN YANG D IPENGARUHI O LEH N ILAI B LOCK DAN B ARIS K OMPRESI No. Block L Hasil PSNR (dB) Akurasi (%) 1. 32 32 16,5 50 2. 32 32 18,3 41,6 3. 32 32 22,3 58,3 4. 32 32 16,5 50 5. 32 32 19,5 41,6 6. 32 32 22,1 58,3 7. 32 32 16,1 56,2 8. 32 32 17,6 62,5 9. 32 32 19,4 56,2 10. 32 32 17,1 50 11. 32 32 19,4 62,5 12. 32 32 21,4 75 13. 32 32 17,2 100 14. 32 32 19,6 75
No. Block L Hasil PSNR (dB) Akurasi (%) 15. 32 32 22,8 75 16. 32 32 16,9 75 17. 32 32 19,6 75 18. 32 32 22,1 100 19. 32 32 16,3 56,2 20. 32 32 19,1 62,5 21. 32 32 22,6 68,7 22. 32 32 16,3 50 23. 32 32 19,1 62,5 24. 32 32 21,4 50 Rata-Rata 19,1 dB 63,30%
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan ukuran  blok  32  dan  baris  kompresi  32  didapatkan  hasil rata-rata  PSNR  19,1  dB  dan  akurasi  63,3%  dari  24  citra daun yang diuji.

## D. Pengaruh Resize dan Baris kompresi
Resize pada  citra  adalah  proses  pengubahan  ukuran atau  resolusi  secara  horizontal  dan  vertikal.  Ukuran  citra yang  diujikan  yaitu  128   128, 256       256, 512     512. Kemudian  dilakukan  pengujian  sistem  sesuai  dengan parameter yang digunakan.
TABEL IV H ASIL E KSTRAKSI F ITUR D AUN DENGAN U KURAN C ITRA 128 X 128
No Block Baris Kompresi Hasil Data Latih : Data Uji PSNR  Akurasi 1. 32 4
0,6 91,6 20:12 2. 32 8 8,2 75 3. 32 16 15,4 50 4. 32 32 16,5 58,3 5. 32 4 5,7 91,6 32:12 6. 32 8 13,3 58,3 7. 32 16 15 41,6 8. 32 32 16,5 50 9. 32 4 0,9 75
32:16 10. 32 8 14,1 81,2 11. 32 16 15,2 37,5 12. 32 32 16,1 56,2 13. 32 4 10,5 75
32:8 14. 32 8 12,8 62,5 15. 32 16 15,2 50 16. 32 32 17,1 50 17. 32 4 10,6 50
32:4 18. 32 8 14,6 75 19. 32 16 14,9 75 20. 32 32 17,2 100 21. 32 4 16 75 20:4 22. 32 8 15,1 75 23. 32 16 15,1 75 24. 32 32 16,9 75 25. 32 4 9,9 93,7 20:16 26. 32 8 9,8 56,2 27. 32 16 14,5 81,2 28. 32 32 16,3 56,2
No Block Baris Kompresi Hasil Data Latih : Data Uji PSNR  Akurasi 29. 32 4 15,6 50
20:8 30. 32 8 15 87,5 31. 32 16 14,9 50 32. 32 32 16,3 50 Rata-Rata 13,3 dB 66,5%
TABEL V
H ASIL E KSTRAKSI F ITUR D AUN DENGAN U KURAN C ITRA 256 X 256 No Block Baris Kompresi Hasil Data Latih : Data Uji PSNR  Akurasi 1. 32 4 8,3 91,6 20:12 2. 32 8 16,8 58,3 3. 32 16 16 50 4. 32 32 18,3 41,6 5. 32 4 16,2 83,3 32:12 6. 32 8 9,8 66,6 7. 32 16 19,5 50 8. 32 32 19,5 41,6 9. 32 4 0,8 87,5 32:16 10. 32 8 16,7 50 11. 32 16 16,7 50 12. 32 32 17,6 62,5 13. 32 4 16,1 62,5
32:8 14. 32 8 17,1 62,5 15. 32 16 17 50 16. 32 32 19,4 62,5 17. 32 4 5,2 75
32:4 18. 32 8 16,1 50 19. 32 16 17,9 50 20. 32 32 19,6 75 21. 32 4 14,5 100
20:4 22. 32 8 17,5 75 23. 32 16 17,2 75 24. 32 32 19,6 75 25. 32 4 11,2 56,2 20:16 26. 32 8 17,5 68,7 27. 32 16 17,9 62,5 28. 32 32 19,1 62,5 29. 32 4 18,3 87,5 20:8 30. 32 8 17,4 62,5 31. 32 16 16,7 62,5 32. 32 32 19,1 62,5 Rata-Rata 15,9 dB 64,7%
Tabel  4,  5  dan  6  merupakan  hasil  pengukuran  PSNR dan  akurasi  rata-rata  dengan  menggunakan  berbagai ukuran citra. Dari ketiga tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa  hasil  rata-rata  nilai  PSNR  tertinggi  diperoleh ketika  digunakan  citra  dengan  ukuran  512   512  yaitu bernilai  18,8  dB.  Hal  ini  terjadi  karena  nilai  PSNR menjadi  perkiraan  persepsi  visual  manusia  terhadap  citra hasil  rekonstruksi  sehingga  nilai  PSNR  semakin  baik ketika  digunakan  ukuran  citra  yang  semakin  besar.
Sementara  itu  untuk  hasil  Akurasi  tertinggi  diperoleh ketika  digunakan  citra  dengan  ukuran 128 128  yaitu bernilai  66,5%.  Hal  ini  terjadi  karena  ukuran  citra  yang kecil  akan  memberikan  detail  yang  lebih  baik,  karena setiap piksel mewakili informasi dari citra tersebut.
TABEL V H ASIL E KSTRAKSI F ITUR D AUN DENGAN U KURAN C ITRA 512 X 512 No Block Baris Kompresi Hasil Data Latih : Data Uji PSNR  Akurasi 1. 32 4 0,8 75 20:12 2. 32 8 20 58,3 3. 32 16 18,7 75 4. 32 32 22,3 58,3 5. 32 4 11,1 41,6 32:12 6. 32 8 20,2 41,6 7. 32 16 19,9 50 8. 32 32 22,1 58,3 9. 32 4 18,7 75 32:16 10. 32 8 20 56,2 11. 32 16 19,9 50 12. 32 32 19,4 56,2 13. 32 4 16,9 87,5 32:8 14. 32 8 15,6 75 15. 32 16 20,1 75 16. 32 32 21,4 75 17. 32 4 11,1 50 32:4 18. 32 8 19,9 25 19. 32 16 21,3 75 20. 32 32 22,8 75 21. 32 4 19,8 100 20:4 22. 32 8 18,5 75 23. 32 16 20,4 100 24. 32 32 22,1 100 25. 32 4 15,2 75 20:16 26. 32 8 18,7 68,7 27. 32 16 21 62,5 28. 32 32 22,6 68,7 29. 32 4 21,1 62,5 20:8 30. 32 8 20,2 62,5 31. 32 16 18,5 50 32. 32 32 21,4 50 Rata-Rata 18,8 dB 65,8%

## V. K ESIMPULAN
Penelitian ini melakukan pengujian terhadap klasifikasi jenis  daun  menggunakan  metode Gray  Level  Co- Occurance  Matrix (GLCM)  dan  metode  klasifikasi  k- Nearest  Neighbor (k-NN).  Namun  sebelum  dilakukan klasifikasi  di  penerima,  terlebih  dahulu  dilakukan kompresi  terhadap  citra  daun  yang  akan  dikirimkan menggunakan Compressive  Sensing. Pengujian  terhadap sistem ini dilakukan ketika dilakukan kompresi dan ketika tidak  dilakukan  kompresi . Kedua  skenario  ini  digunakan untuk  mengetahui  nilai  rasio  kompresi,  nilai  PSNR,  dan nilai Akurasi paling optimal. Akurasi terbaik ketika tidak dilakukan  kompresi  menggunakan  CS  adalah  100%.
Sementara  itu,  ketika  dilakukan  kompresi  menggunakan CS, hasil terbaik yang diperoleh diantaranya adalah rasio kompresi 3,1%, PSNR 22,1 dB dan akurasi terbaik 100%.

## R EFERENSI
[1] M. Rojanamontien, P. Sihanatkathakul, N. Piemkaroonwong, and S.  Kamales,  “Leaf  Identification  Using  Apical  and  Basal Features,” 2016  8th  Int.  Conf.  Knowl.  Smart  Technol.  IEEE ,  pp. 234–238, 2016, doi: 10.1109/KST.2016.7440521.
[2] Emmanuel J. Candès and Michael B. Wakin, An Introduction To Compressive Sampling , vol. 25, no. 2. 2008.
[3] L.  Yan,  J.  S.  Pan,  and  X.  Zhu,  “Feature  extraction  based  on nearest  feature  line  and  compressive  sensing,” 2013  Ninth  Int. Conf.  Intell.  Inf.  Hiding  Multimed.  Signal  Process.  IEEE ,  pp. 354–357, 2013, doi: 10.1109/IIH-MSP.2013.95.
[4] O. R. Indriani, E. J. Kusuma, C. A. Sari, E. H. Rachmawanto, and D.  R.  I.  M. Setiadi,  “Tomatoes classification  using  K-NN  based on GLCM and HSV color space,” Proc. - 2017 Int. Conf. Innov. Creat. Inf. Technol. Comput. Intell. IoT, ICITech IEEE , pp. 1–6,
2018, doi: 10.1109/INNOCIT.2017.8319133.
[5] G. M. A. K.Usman, dan R. Y. Nur’fuadah, “Classification of Tea Leaves Using Method Gray Level Co- Occurance Matrix (GLCM) and  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),” Univ.  Telkom,  S1  Tek. Telekomun. , p. 5, 2019, [Online].
[6] L.  Safira,  B.  Irawan,  and  C.  Setianingsih,  “K-nearest  neighbour classification  and  feature  extraction  GLCM  for  identification  of terry’s nail,” 2019 IEEE Int. Conf. Ind. 4.0, Artif. Intell. Commun.
Technol. K-Nearest , pp. 98–104, 2019,
doi:
10.1109/ICIAICT.2019.8784856.
[7] S.  R.  Regina,  K.  Usman,  N.  Kumalasari,  dan  C.  Pratiwi, “Identifikasi  Jenis  Bawang  Merah  Berdasarkan  Tekstur  dan Warna Dengan Ekstraksi Ciri GLCM dan Klasifikasi K-NN,” pp. 1–7, 2019.
[8] I.  G.  R.  A.  Sugiartha,  M.  Sudarma,  dan  I.  M.  O.  Widyantara, “Ekstraksi  Fitur  Warna,  Tekstur  dan  Bentuk  untuk  Clustered- Based  Retrieval  of  Images  (CLUE),” Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro , vol. 16, no. 1, p. 86, 2016, doi: 10.24843/mite.1601.12.
[9] R.  PURNAMASARI  dan  A.  B.  SUKSMONO,  “Compressive Sampling  untuk  Sinyal  Beat  Radar  Cuaca  via  Discrete  Cosine Transform  (DCT),” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek. Telekomun.  Tek.  Elektron. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  238,  2019,  doi: 10.26760/elkomika.v7i2.238.
[10]  I.  Naomi,  C.  Sinaga,  I.  I.  T.  S.  T,  N.  Caeccar,  dan  S.  T. Kumalasari,  “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Kakao Menggunakan  Metode  Discrete  Cosine  Transform  Dan  K- Nearerst  Neighbor  Classification  of  Cacao  Pods  Ripeness  Level Using Discrete Cosine Transform and K-Nearest Neighbor,” vol. 7, no. 1, pp. 776–783, 2020.
[11]  Ş.  Öztürk  and  B.  Akdemir,  “Application  of  Feature  Extraction and  Classification  Methods  for  Histopathological  Image  using GLCM, LBP, LBGLCM, GLRLM and SFTA,” Procedia Comput. Sci. , vol. 132, no. Iccids, p. 42, 2018, doi:
10.1016/j.procs.2018.05.057.
[12]  P.  Mohanaiah,  P.  Sathyanarayana,  and  L.  Gurukumar,  “Image Texture Feature Extraction Using GLCM Approach,” Int.  J.  Sci. Res. Publ. , vol. 3, no. 5, p. 1, 2013.
[13]  Y.  Rullist,  B.  Irawan,  dan  A.  B.  Osmond,  “Batik’S  Pattern Identification  Through  Feature  Extraction  Method,  Gray  Level Co  –  Occurrence  Matrix  (Glcm),  Based  on  Android,” e- Proceeding Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 3684–3692, 2015.
[14]  P. D. Mryka Hall-Beyer, GLCM TEXTURE: A TUTORIAL , vol. 2, no. March. 2017.
[15]  Saidah,  S.,  Adinegara,  M.  B.,  Magdalena,  R.,  Kumalasari,  N., Pratiwi,  C.,  &  Elektro,  F.  T.  (2019).  Identifikasi  Kualitas  Beras Menggunakan  Metode  k-Nearest  Neighbor  dan  Support  Vector Machine  Rice  Quality  Identification  using  k-Nearest  Neighbor and Support Vector Machine Method. Telka, 5(2), 114–121..