p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Segmentasi K-Means Citra Daun Tin Dengan Klasifikasi Ciri Gray Level Co Occurance Matrix
Muhammad Qomaruddin a1 , Dwiza Riana a2 , Anton a3 a Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No.18, RT.5/RW.7, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat 10450
1 14002209@nusamandiri.ac.id
2 dwiza@nusamandiri.ac.id
3 anton@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Tanaman  Tin  dengan  nama  latin Ficus  Caric  adalah  sejenis  tanaman  buah  dari  sejenis  pohon  yang  banyak tumbuh  di  kawasan  daerah  tropis  dan  subtropis.  Tanaman  Tin  saat  ini  sudah  banyak  dibudidayakan  di Indonesia. Buah Tin memiliki buah yang berwarna kuning kecoklatan, dengan rasa yang manis. Cerotelium Fici adalah  jenis  penyakit  karat  daun  yang  menyerang  pada  daun  tin,  dan  menjadi  ancaman  terbesar  terhadap produksi  buah tin. Penyakit lain yang menyerang pada tanaman  tin  adalah kutu kebul dan  virus mosaik. Virus mosaik ini pertama kali muncul di California dan menyebar ke sebagaian besar wilayah Indonesia dan Amerika Serikat. Daun tin yang terinfeksi virus ini menjadi bintik-bintik cokelat menyebabkan pertumbuhan tanaman tin menjadi  lambat  dan  cacat  pada  buah  tin.  Dalam  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi,  cara  untuk mendeteksi penyakit pada tanaman tin seperti karat daun, virus mosaik dan kutu kebul dapat dilakukan dengan bantuan pengolahan citra . Untuk itu penelitian ini bertujuan melakukan pengolahan citra berupa segmentasi K- Means pada citra daun tin yang dianalisa dengan ekstrasi fitur GLCM dan mengklasifikasikan Naïve Bayes untuk mendapatkan  akurasi  terbaik  dalam  klasifikasi  penyakit  citra  daun  tin .  Setelah  itu,  dilakukan  analisis  tekstur menggunakan  metode Grey  Level  Co-Occurance  Matrix  (GLCM)  dan  segmentasi  K-Means  clustring  dalam pengolahan citra daun tin.
Kata kunci: K-Means, GLCM, Algoritma Naïve Bayes, Segmentasi, Confusion Matrix

## Segmentation of K-Means Image of Tin Leaves with Characteristic Classification of Gray Level Co Occurance Matrix

## Abstract
Tin plant with the Latin name Ficus Caric is a type of fruit plant from a type of tree that grows in many tropical and subtropical regions. Tin plants are currently widely cultivated in Indonesia. Tin fruit  has brownish-yellow fruit,  with  a  sweet  taste.  Cerothelium  fic is  a  type  of  leaf  rust  disease  that  attacks  the leaves  of  figs  and  is  the biggest threat to the production of figs. Other diseases that attack tin plants are whitefly and mosaic virus. This mosaic  virus  first  appeared  in  California  and  spread  to  most  parts  of  Indonesia  and  the  United  States.  Figs infected  with  this  virus  become  brown  spots  causing  slow  growth  of  figs  and  deformities  in  the  figs.  In  the development of science and technology, ways to detect diseases in tin plants such as leaf rust, mosaic virus, and whitefly  can  be  done  with  the  help  of  image  processing.  For  this  reason,  this  study  aims  to  perform  image processing in the form of K-Means segmentation on tin leaf images analyzed by GLCM feature extraction and to classify  Naïve  Bayes  to  get  the  best  accuracy  in  the  classification  of  tin  leaf  disease  images.  After  that,  texture analysis  was  carried  out  using  the  Gray  Level  Co-Occurance  Matrix  (GLCM)  method  and  K-Means  clustering segmentation in the image processing of tin leaves.
Keywords: K-Means, GLCM, Naïve Bayes Algorithm, Segmentation, Confusion Matrix

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman  Tin ( Ficus  Caric) merupakan  sejenis  tumbuhan penghasil  buah  yang  berasal  dari  Asia  Barat.  Nama  Tin diambil  dari  bahasa  Arab,  yang  berarti  buah  ara  atau pohon  ara.  Di  Indonesia,  Tanaman  Tin  mulai  banyak
digemari  dan  dikembangkan  dikarenakan  memiliki banyak  khasiat  dalam  tanaman  tersebut.  Berbagai penelitian  menyebutkan  bahwa  kandungan  senyawa polifenol  yang  terdapat  pada  daun  dan  buah  Tin  dapat digunakan  guna  menghambat  pertumbuhan  sel  kanker[1] dan antikanker payudara[2].
Permintaan  Tanaman  Tin  yang  melonjak  sering tidak  dapat  dipenuhi  membuat  Tanaman  Tin  menjadi langka di Indonesia. Kelangkaan tersebut disebabkan oleh penyakit  dan  virus  yang  menyerang  pada  Tanaman  Tin. Misalkan saja penyakit Cerotelium Fici yang muncul pada musim  hujan  membuat  daun  Tin  yang  telah  terinfeksi berubah  warna  menjadi  cokelat  kekuningan,  daun  rontok hingga  membuat  Tanaman  Tin  menjadi  lemah  yang mempengaruhi ke perkembangan buah[3].
Penyakit  lain  yang  menyerang  pada  tanaman  tin adalah  jenis  virus  mosaik,  penyakit  ini  pertama  kali muncul  di California dan  menyebar  ke  sebagaian  besar wilayah  Indonesia  dan  Amerika  Serikat.  Daun  tin  yang terinfeksi  virus  ini  menjadi  bintik-bintik  cokelat menyebabkan  pertumbuhan  menjadi  lambat  dan  cacat pada buah Seringkali  penyakit  yang menyerang Tanaman Tin  tidak segera  bisa diatasi  dikarenakan harus dilakukan pemeriksaan  dan  analisa  jenis  penyakitnya  terlebih dahulu.  Selain  virus  mosaik Hama  Bemisia  Tabaci  atau lebih dikenal dengan sebutan kutu kebul merupakan salah satu hama yang banyak menyerang tanaman. Bagian yang diserang dari  hama kutu  kebul  ini yaitu daun dan batang, sehingga  mengakibatkan  daun  menjadi  menguning  dan kering,  jika  dibiarkan  maka  daun-daun  dari  tanaman tersebut berguguran dan berakibat kematian pada tanaman tersebut[4].  Adapun  dalam  penanganannya  dapat  terjadi kesalahan  seperti  salah  mendeteksi  jenis  penyakit  dan salah melakukan pengobatannya[5] [3].
Segmentasi  Algoritma K-Means pada  Daun  Tin dapat  digunakan  untuk  menganalisa  penyakit  yang  ada pada  daun  Tin[6][7].  Melalui  fitur Gray  level  co- occurrence  metrices (GLCM)  akan  didapatkan  tekstur correlation , energy , homogeneity ,  dan contrast dari  daun Tin.    Kemudian  dengan  menggunakan  metode  algoritma C4.5  dan  Naïve  Bayes  dilakukan  pembagian  wilayah- wilayah  homogen  guna  mendapatkan  hasil  analisa penyakit daun Tin dengan akurat[8][9].
Hasil  citra  pelatihan  daun  tin  sakit  dan  sehat selanjutnya  dilakukan  pegujian  dengan  confusion  matrix dan  dilakukan  pengujian  dengan  cross  validation  dengan jumlah k-fold sebanyak 10 untuk mendapatkan keakuratan dari  metode  yang  diusulkan[10][11].  Pengukuran  dua metode  algoritma c4.5 dan naïve bayes dilakukan dengan confusion  matrix  sehingga  menghasilkan  metode  terbaik untuk memprediksi daun tin sakit[12].
Dengan  melakukan  Riset  Segmentasi  citra  daun tin sakit dan sehat  secara digitalisasi  ini diharapkan dapat mendeteksi  penyakit  yang  ada  pada  tanaman  Tin  dengan cepat  sehingga  mampu  dilakukan  penanganannya  dengan tepat, efektif dan efisien.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Bagian  ini  menguraikan  tentang  teori-teori  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  mulai  dari  teknik pengolahan  citra  hingga  metode-metode  yang  digunakan dalam  penelitian  segmentasi  citra  daun  tin.  Berikut beberapa teori dan metode yang digunakan :
Pre-processing Digitalisasi Citra Resize BW Image K-Means Algoritma Naïve Bayes Algoritma C4.5 Hasil Terbaik Konversi Citra Thresholding Roi Daun Tin Sakit Ekstrasi Ciri GLCM Klasfikasi

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 1) Digitalisasi Citra
Digitalisasi  citra  yaitu  suatu  metode  yang dilakukan  untuk  merubah  citra  dari  citra  analog  menjadi citra  digital,  dalam  bentuk  piksel  agar  komputer  dapat melakukan  proses  dalam  manipulasi  pada  citra  tersebut yang  menghasilkan  tampilan  lebih  baik  dan  indah. Digitalisasi  citra  sebagai  penciptaan  citra  digital,  seperti struktur  bagian  dari  suatu  objek.  Digitalisasi  citra diklasifikasikan berdasarkan jenis radiasi  elektromagnetik yang  disebut  sebagai  gelombang  lain  yang  melewati  atau memantulkan  objek,  sehingga  dapat mengirimkan informasi berupa citra. Proses digitalisasi citra yaitu  suatu teknologi  memanipulasi  bit-bit  atau  piksel  untuk  dapat meningkatkan kualitas citra atau membuat  sudut  pandang yang  berbeda  untuk  mengekstrak  nilai  informasi  dari suatu  citra secara digital, dengan menggunakan algoritma komputer[13]. Peralatan penunjang dalam proses digitalisasi  citra  daun  tin  yaitu  seperti camera  digital , Smartphone,  USB  Webcam,  Scanner dan mikroskop digital [14] .
Pada tahapan ini dimana citra analog daun tin sehat dan sakit sebanyak 120 citra daun tin yang terdiri dari  40 citra  daun  tin  sakit  dan  40  citra  daun  tin  sehat  dilakukan digitalisasi  citra  untuk  dapat  diolah  ke  tahapan selanjutnya.  Dari  80  citra  daun  tin  sehat  dan  sakit  dibagi menjadi 60% untuk dijadikan data latih dan 40% dijadikan data  uji  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  data  set  citra digital dari daun tin.
Gambar 2. Sampel citra digital citra daun tin sehat

## Gambar 3. Sampel citra digital daun tin sakit

## 2) Resize
Proses melakukan perubahan ukuran luas citra dari lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari  ukuran  aslinya merupakan proses resizing. Dalam tahapan preprocessing merubah  ukuran  citra  asli  atau  melakukan  resize,  hal  ini dilakukan  agar  semua  citra  yang  diinputkan  memiliki ukuran  citra  yang  sama,  sehingga  akan  memudahkan dalam proses mengolah citra ke tahapan berikutnya[15].
3) Konversi Citra
Pada  tahapan  konversi  Citra  terdapat  beberapa tahapan-tahapan  pemrosessan  yang  dilakukan.  Proses yang  pertama  melakukan  proses  resizing  yang  berfungsi untuk  menyamakan  ukuran  citra  input  agar  ukuraannya seragam.  Kemudian  dilakukan  konversi  citra  RGB  ke Grayscale dengan  melakukan  operasi  komplemen  agar objek  berwarna  putih  dan  background  berwarna  hitam. Selanjutnya dilakukan operasi morfologi untuk menyempurnakan hasil segmentasi[16].
4) Segmentasi Citra
Segmentasi  membagi  citra  ke  dalam  sejumlah region atau  obyek. Level untuk  pembagian  tergantung pada  masalah  yang  diselesaikan.  Maka,  Segmentasi seharusnya  berhenti  ketika  obyek  yang  diinginkan  dalam aplikasi  telah  terisolasi.  Misalnya,  pemeriksaan  otomatis pada  rakitan  produk  elektronik.  Yang  diinginkan  adalah analisis citra produk dengan tujuan untuk mengetahui ada atau  tidaknya  penyimpangan  tertentu  seperti  salah komponen, atau lintasan hubungan yang terputus[17].
Algoritma  segmentasi  citra  umumnya  didasarkan pada  satu  dari  dua  properti  nilai  intensitas  diskontinuitas dan  similaritas.  Dalam  kategori  pertama,  pendekatannya adalah  memecah  atau  memilah  citra  berdasarkan perubahan kasar dalam intensitas, seperti tepi dalam citra. Pendekatan  utama  kategori  kedua  didsarkan  pada pemecahan  citra  ke  dalam region yang  sama  menurut sejumlah kriteria  yang didefinisikan,  seperti thresholding, region growing, region splitting and merging [18].
a) Bw Image
Citra  yang  sudah  dikonversi  menjadi  citra Grayscale yang  hanya  mempunyai  nilai  derajat  keabuan. Selanjutnya  diubah ke citra biner menjadi citra hitam dan putih. Citra biner direpresentasikan dengan dua intensitas warna  pada  tiap  pikselnya  yaitu  0  dan  1,  dimana  nilai  1 mewakili  warna  hitam  dan  nilai  0  mewakili  warna  putih. Pada Citra biner, piksel–piksel objek bernilai 1 dan piksel- piksel latar belakang bernilai 0[19].

## b)   Thresholding
Karena  properti  intuitif  dan  kesederhanaanya dalam  implementasi, Thresholding citra  menjadi  titik pusat  dalam  aplikasi  segmentasi  citra.  Di  sini  akan dibahas mengenai cara pemilihan nilai thresholding secara otomatis  dan  memperhatikan  metode  untuk  bermacam- macam thresholding menurut  properti  ketetanggan  citra lokal [20].
Andaikan  bahwa  histogram  intensitas  yang ditunjukan  pada  gambar  2.1  yang  berkaitan  dengan  citra f(x,y),  yang  terdiri  dari  obyek  terang  pada  background gelap,  maka  piksel  obyek  dan  backgorund  mempunyai level  intensitas  yang  dikelompokkan  ke  dalam  dua  mode dominan.  Satu  cara  yang  jelas  untuk  mengesktrak sembarang  titik  (x,y)  untuk  dimana  f(x,y)>T  disebut object  point.  Sedangkan  yang  lain  disebut  background point.  Dengan  kata  lain,  citra  yang  di-thresholding  g(x,y) didefinisikan sebagai [21] :
Piksel  yang  diberi  nilai  1  berkaitan  dengan  obyek sedangkan  piksel  yang  diberi  nilai  0  berkaitan  dengan backgorund .  Ketika  T  adalah  konstanta,  pendekatan  ini disebut global thresholding .
Gambar 4. Pemilihan thresholding secara analis visual histogram bimodal
c)   Region Growing Sebagaimana  implikasi  namanya, region  growing adalah  prosedur  yang  mengelompokan  piksel  atau  sub- region  kedalam  region  yang  lebih  besar  berdasakan  pada kriteria  yang  sudah  ditentukan  untuk  pertumbuhannya. Pedekatan dasarnya adalah memulai dengan titik seed dan dari  sini  menumbuhkan region oleh  penambahan  pada setiap  seed  piksel  tetangga  yang  memunya  properti  sama dengan  seed  (seperti  range  spesifik  dari gray  level atau warna)[17].
Pemilihan sejumlah satu atau lebih starting point sering  menjadi  dasar  masalah.  Satu  prosedur  untuk menghitung  pada  setiap  piksel  kesamaan  sekumpulan properti  yang  akhirnya  akan  digunakan  untuk  memberi nilai piksel pada region selama proses growing . Jika hasil dari  komputasi  ini  menunjukan  cluster  nilai,  piksel  yang tempat propertinya dekat cluster centroid dapat digunakan sebagai seed [21].
Pemilihan kesamaan kriteria tidak hanya tergantung  pada  masalah  tersebut,  tetapi  juga  pada  jenis data  citra  yang  tersedia.  Ketika  citranya  monokrom analisis  region  harus  dilakukan  dengan  sejumlah deskriptor  yang  didasarkan  pada  level  intensitas  (seperti momen atau tekstur yang dan properti spasial)[21].
Deskriptor  itu  sendiri  dapat  memberikan  hasil yang  tidak  benar  jika  informasi  konekvitas  ( adjacency) tidak  digunakan  dalam  proses region  growing .  Misalnya, visualisasi  susunan random piksel  dengan  hanya  tiga perbedaan  nilai  intensitas.  Pengelompokan  piksel  dengan level intensitas  yang  sama  untuk  membentuk  “ region ” tanpa  perhatian  konektivitas  akan  memberikan  hasil segmentasi yang kurang bermakna[17].
d) Region Splitting And Merging
Metode split-and-merge adalah  salah  satu metode  segmentasi  yang  banyak  digunakan. Split-and- merge dengan  struktur quadtree adalah  pemecahan populer  pada  segmentasi  citra  karena  sederhana  dan komputasinya  efisien.  Algoritma split-and-merge [22] dengan  struktur quadtree tidak  mampu  menyesuaikan dengan  semantik  citra.  Tepi-tepi  segmen  yang  dibentuk oleh  algoritma  ini  hanya  mempunyai  dua  arah  (vertikal dan  horisontal)  dan  posisinya  dibatasi  oleh  batas  node quadtreee .  Kesalahan  dalam  arah  dan  posisi  tepi  akan mengakibatkan kesalahan dalam segmentasi[22].
Metode  ini  dimulai  dengan  mengasumsikan bahwa keseluruhan citra (region R ) adalah homogen. Jika asumsi  ini  tidak  terpenuhi,  maka  citra  dibagi  ( split ) menjadi empat subregion ( R 1 , R 2 , R 3 , R 4 ) yang luasnya sama.  Prosedur  ini  dilaksanakan  secara  rekursif  terhadap subregion-subregion  yang  dihasilkan  sampai  didapatkan subregion-subregion  yang homogen. Subregion  subregion yang  bertetangga  akan  digabung  ( merge )  jika  memenuhi kriteria [22].
5) Segmentasi K-Means
Metode clustering non  hirarki  atau  disebut dengan K-means clustering ,    merupakan  pengelompokan suatu  data    menggunakan  metode K-Means yang  secara umum  dapat  dilakukan  dengan  algoritma  dasar  seperti menentukan  jumlah  cluster  awal,  menempatkan  centroid sesuai dengan jumlah cluster secara acak, mengalokasikan cluster yang  sesuai  dengan  centroid  dan  menggunakan perhitungan  jarak  terdekat.  Data  yang  digunakan  untuk dikluster diperoleh dengan membandingkan jarak (distance) untuk  menentukan  tingkat  kesamaan  atau ketidaksamaan dua vektor fitur [21].
Proses  segmentasi  menggunakan  metode K- Means dengan  menghitung  jarak  kemiripan  warna  dari hasil segmentasi menggunakan metode K-Means . Selanjutnya  pendekatan  warna  menggunakan Euclidean Distance untuk mendeteksi penyakit tanaman daun jagung yaitu  antara  penyakit  hawar  daun  dan  bercak  daun didapatkan presentase pengujian sistem sebesar 90%[23].
6) Region Of Interest
Region  of  Interest (ROI)  adalah  bagian  salah  satu proses  tekhnik  segmentasi  untuk  mengolah  citra digital sehingga  pengguna  mampu  mengolah  citra  yang mengandung  nilai  informasi  dari  data  citra  yang dikehendaki.  ROI  bekerja  dalam  pengkodean  secara berbeda  pada  bagian  wilayah  tertentu  dari  citra digital , sehingga  bagian  wilayah  citra  yang  lebih  penting  akan memiliki  kualitas  informasi  citra  yang  lebih  baik  dari
wilayah  citra  disekitarnya[7].  Untuk  mendapatkan region of interest (ROI) suatu citra, sebelumnya dilakukan region filling  terlebih  dahulu  guna  memisahkan  citra  dengan background-nya[24].
Algoritma sederhana untuk  region filling didasarkan  pada  sejumlah  dilasi,  komplementasi,  dan interseksi dinyatakan himpunan yang berisi subset dimana elemen-elemennya adalah boundary titik-titik 8- connected dari region .  Dimulai  dengan  sebuah  titik  p  didalam boundary , tujuannya adalah  untuk mengisi  semua region dengan nilai 1. Jika mengikuti konvensi bahwa semua titik non- boundary ( background )  diberi  nilai  0,  maka  p  harus diberi nilai 1 untuk memulai. Prosedur dibawah ini adalah untuk mengisi region dengan nilai 1[24]:
Dimana adalah  sterl  simetrik. Algoritma  berhenti  pada  iterasi  langkah  ke  k  jika himpunan  union  dari  Xdan  A  mengisi daerah isian dan boundary-nya[24].
Proses  dilasi  akan  mengisi  semua  daerah  jika belum  diperiksa.  Interseksi  pada  setiap  langkah  dengan membatasi  hasil  agar  selalu  didalam  region  yang ditentukan.  Hal  tersebut  adalah  proses  morfologi  yang dapat  diisyaratkan  untuk  mencapai  properti  yang diharapkan[24].
7) Data Set Pelatihan dan Pengujian
Klasifikasi  algoritma  C4.5  dan  algoritma Naïve Bayes pada  data  set  citra  pelatihan  dan  pengujian ditujukan  untuk  mencari  hasil  terbaik  dalam  tingkat akurasi  terbaik  dari  ekstrasi  fitur contrast,  correlation, energy, homogeneity . Akurasi terbaik yang didadapat dari pengklasifikasian  algoritma  C4.5  dan  algoritma Naïve Bayes seperti  jumlah  data  benar,  jumlah  data  salah,  dan nilai akurasi terbaik dari kedua algoritma seperti C4.5 dan algoritma  Naïve  dalam  mengklasifikasi  citra    pelatihan dan pengujian citra daun tin[25].

## 8) Metode Analisis Tekstur GLCM
Gray  level  Co-occurrance  Matrix (GLCM)  adalah metodologi  pemrosesan  gambar  yang  digunakan  untuk menggambarkan  hubungan  spasial  antara  nilai-nilai  abu- abu  dalam  citra  2  dimensi.  Sejak  itu,  GLCM  telah digunakan  secara  luas  dalam  berbagai  aplikasi.  Dari semua  teknik  analisis  tekstur,  saat  ini  mungkin  yang paling  banyak  digunakan  adalah  yang  didasarkan  pada algoritma GLCM[26].  Metode GLCM sebagai cara untuk mengklasifikasikan citra menggunakan pengukuran statistik urutan kedua[27].
Matrik intensitas co-occurrence merupakan suatu matrik  yang  menggambarkan  frekuensi  munculnya pasangan dua piksel dengan intensitas tertentu dalam jarak dan  arah  tertentu  dalam  citra.  Matriks  intensitas co - occurrence didefinisikan  dengan  dua langkah  sederhana  sebagai  berikut.  Langkah  pertama adalah menentukan lebih dulu jarak antara dua titik dalam arah  vertikal  dan  horizontal  (vektor  d=(dx,dy)),  dimana besaran  dx  dan  dy  dinyatakan  dalam  piksel  sebagai  unit terkecil  dalam  citra  digital.  Langkah  kedua  adalah
menghitung pasangan piksel-piksel yang mempunyai nilai intensitas dan dan  berjarak  di  piksel  dalam  citra. Kemudian hasil setiap pasangan nilai intensitas diletakkan pada  matriks  sesuai  dengan  koordinatnya,  dimana  absis untuk  nilai  intesitas dan  kordinat  untuk  nilai  intensitas . Sebagai contoh misalnya citra berukran 5x5 piksel dan mempunyai  intensitas  0,1  dan  2  seperti  terlihat  pada gambar  2.2,  akan  dianilisis  teksturnya.  Karena  hanya  ada tiga  nilai  intensitas  (0,1  dan  2)  maka  matriks akan  berukuran  3x3.  Bila  jarak  antar  piksel  ditentukan (1,1), yang berarti satu piksel ke kanan dan satu piksel ke bawah  maka  pasangan  piksel  hang  harus  dihitung  adalah berjarak  satu  piksel  dengan  arah  sudut  135 0 dari  sumbu vertikal. Dalam citra berukuran 5x5 ada 16 pasangan yang memenuhi syarat ini[17].
Kemudian  pasangan  piksel,  dimana  piksel pertama mempunyai nilai intensitas dan pasangan yang berjarak  d  mempunyai  nilai  intesitas ,  dihitung  dan dimasukan  kedalam  kolom  ke- dan  baris  ke ,  pada matriks , menggunakan contoh pada gambar 2.2, ada  tiga  pasangan  pisel  yang  mempunyai  nilai  intensitas (2,1)  dan  terpisah  dengan  jarak  d  seperti  yang  ditetapkan semula,  maka  nilai  kordinat  yang  bersangkutan  pada matriks )  adalah  3.  Matriks  yang  sudah  lengkap diisi terlihat pada gambar 2.3[28].
Selanjutnya  tiap  elemen  matriks perlu dinormalisasikan  dengan  cara  membaginya  dengan bilangan  yang  merupakan  jumlah  total  dari  pasangan piksel. Pada contoh, tiap elemen dibagi dengan 16 karena jumlah tiap pasangan dalam gambar 2.3 adalah 16. Nilai- nilai elemen matriks setelah dinormalisasi kemudian dapat diperlakukan  sebagai  fungsi  probabilitas  karena  jumlah seluruh elemen sekarang bernilai 1[28].
Gambar 5. Citra Berukuran 5x5 Dengan Intensias 0,1 Dan 2
Gambar 6.  Matriks Intensitas Co-Occurance Untuk D=(1,1)
Salah  satu  sifat  tekstur  dapat  diambil  dari  statistik  nilai intensitas  abu-abu  dalam  citra,  yaitu  rata-rata  ( mean ). Nilai mean dari suatu sebaran nilai intensitas citra abu-abu dapat  dicari  tanpa  bantuan  matriks co-occurance ,  karena sifatnya  sederhana.  Tetapi  untuk  mengesktrak  sifat-sifat
lain  dalam  analisis  tekstur,  matriks co-occuorece sangat diperlukan  untuk  membantu  perhitungan  sifat-sifat  yang akan diekstrak dari citra tersebut.
Sebuah  fitur  untuk  mengukur  keteracakan  dari distribusi  intensitas  disebut  entropi  dan  didefinisikan sebagai berikut[28]:
……(1) Nilai entropi maksimum  jika  semua  elemen sama,  yaitu  matriks  yang  berhubungan  dengan citra  dimana  tidak  terdapat  susunan  tertentu  dalam pasangan  intensitas  dengan  jarak  vektor  tertentu  (daerah konstan).
Fitur yang lain adalah energi, yaitu fitur untuk  mengukur konsentrasi  pasangan  intensitas  pada  matriks  co- occurance, dan didefinisikan dengan :
……………………...(2) Nilai energi makin membesar  jika pasangan piksel yang  memenuhi  syarat  matriks  intensitas  co-occurance terkonsentrasi  pada beberapa  koordinat dan mengecil jika letaknya  menyebar.  Fitur  lainnya  yaitu  kontras  yang digunakan mengukur kekuatan perbedaan intensitas dalam citra dan dinyatakan dengan :
……………(3) Nilai  kontras  membesar  jika  variasi  intensitas dalam  citra  tinggi,  dan  menurun  jika  variansinya  rendah. Kebalikan  dari  kontras  adalah  homogenitas,  yaitu  untuk mengukur  kehomogenan  variasi  intensitas  dalam  citra, dan didefinisikan dengan :
……………...(4)
Nilai homogenitas membesar jika variansi intesitas dalam citra  mengecil  dan  sebaliknya  mengecil  jika  variansi dalam citra membesar.

## 9) Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve  Bayes merupakan  suatu  metode yang  tidak  memiliki  aturan.  Algoritma Naïve  Bayes merupakan  suatu  cabang  algoritma  matematika  yang dikenal  dengan  teori  probabilitas  untuk  mencari  peluang terbesar  dari  kemungkinan  klasifikasi,  dengan  cara melihat  frekuensi  tiap  klasifikasi  pada  data  training. Algoritma Naïve Bayes termasuk merupakan suatu metode klasifikasi  yang  popoler,  dan  masuk  dalam  10  algoritma terbaik  dalam data  mining .  Algoritma  ini  dikenal  dengan nama Idiot’s  Bayes,  Simple  Bayes  dan  Independece Bayes [25].
Klasifikasi  algoritma Naive  Bayes merupakan pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu  class. Klasifikasi  Bayesian  didasarkan  pada  teorema Bayes , yang  diambil  dari  nama  seorang  ahli  matematika  yang juga  menteri Prebysterian Inggris, Thomas  Bayes (1702- 1761). Klasifikasi bayesian memiliki kemampuan klasifikasi  serupa  dengan decision  tree dan neural network . Bayes  rule digunakan  untuk  menghitung probabilitas  suatu class .  Algoritma Naive  Bayes memberikan  suatu  cara  mengkombinasikan  peluang terdahulu  dengan  syarat  kemungkinan  menjadi  sebuah
formula yang dapat digunakan untuk menghitung peluang dari tiap kemungkinan yang terjadi[25].
10)  Algoritma Decision Tree (C4.5)
Perkembangan dari Algoritma ID3, adalah Algoritma  C4.5  yang  diperkenalkan  oleh  J.  Ros Quinlan, yang  diperuntukan  untuk  membentuk  pohon  keputusan atau  biasa  dikenal  dengan decision  tree. Dan  dianggap sebagai  salah  satu  pendekatan yang paling populer dalam pengklasifikasian.  Dalam  klasifikasi decision  tree atau pohon  keputusan  terdiri  dari  sebuah  node  yang membentuk  akar.  Node  akar  tidak  memiliki  input,  node lain  yang  bukan  sebagai  akar  tetapi  tepat  satu  input disebut  sebagai  node  internal  atu  test  node,  sedangkan node lainnya dinamakan daun. Daun mewakili nilai target yang paling tepat dari satu class [25] . Pohon keputusan dapat dibuat dengan melakukan pembagian  nilai-nilai  pada  atribut  menjadi  cabang  untuk setiap  kemungkinan.  Pohon  keputusan  bekerja  dengan melakukan  penelusuran  dari  akar  hingga  ke  cabang sampai class suatu objek ditemukan. Instance diklasifikasikan  dengan  mengarahkan  dari  akar  pohon sampai    ke  daun  sesuai  dengan  hasil  tes  melalui  node internal[25].
Konsep  dasar  dari  algoritma  C4.5  yaitu  mengubah  data menjadi  pohon  keputusan  ( decision  tree )  dan  aturan- aturan  keputusan  ( rule ).  C4.5  adalah  algoritma  yang cocok  untuk  masalah  klasifikasi  dan data  mining .  C4.5 memetakan  nilai  atribut  menjadi class yang  dapat diterapkan untuk klasifikasi baru[25].
III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
1) Bw Image
Pada  tahap  bw image ,  citra  daun  tin  diubah  ke dalam citra bw image . Hasil konversi citra bw image dapat dilihat pada tabel I sebagai berikut:

## TABEL I
HASIL KONVERSI CITRA BW IMAGE
No Nama File Citra RGB Bw Image
1 Sehat01.jpg
2 Sehat02.jpg
3 Sehat03.jpg
4 Sehat04.jpg
5 Sehat05.jpg
6 Sakit01.jpg
7 Sakit02.jpg
8 Sakit07.jpg
9 Sakit39.jpg
10 Sakit27.jpg

## 2) Segmentasi Thresholding
Pada  tahap  Segmentasi Thresholding citra  daun tin  yang  sebelumnya  sudah  dilakukan  perubahan menjadi citra  bw image kemudian  dilakukan  pemisahan  antara objek  dengan background .  Dapat  dilihat  pada  Tabel  II citra hasil Thresolding lebih dominan hitam. Berikut hasil segmentasi Thresholding :
TABEL II

## HASIL SEGMENTASI THRESHOLDING
No Nama File Citra RGB Bw Image Thresholding
1 Sehat01.jpg
2 Sehat02.jpg 3 Sehat03.jpg
4 Sehat04.jpg
5 Sehat05.jpg 6 Sakit01.jpg
7 Sakit02.jpg 8 Sakit07.jpg 9 Sakit39.jpg 10
Sakit27.jpg

## 3) Segmentasi Algoritma K-Means
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  klustering  citra daun  tin  dengan  cara  mengkonversi  ruang  warna  citra
menjadi ruang warna L*a*b. Selanjutnya komponen a dan b dari citra L*a*b digunakan sebagai nilai masukan dalam Algoritma K-Means. Hasil segmentasi algoritma K-Means dapat dilihat pada tabel 4.4 sebagai berikut:

## TABEL III
HASIL SEGMENTASI K-MEANS
No Nama File Citra RGB Bw Image Thresholdin g 1 Sehat01.jpg
2 Sehat02.jpg
3 Sehat03.jpg
4 Sehat04.jpg
5 Sehat05.jpg
6 Sakit01.jpg
7 Sakit02.jpg
8 Sakit07.jpg
9 Sakit39.jpg
10 Sakit27.jpg

## 4) Region Of Interest
Setelah  segmentasi  dengan  Algoritma K-Means, untuk  menandai  area  citra  daun  tin  sehat  dan  sakit  maka dilakukan Region  Of  Interest .  Hasil  dari Region  Of Interest seperti  terlihat  pada  tabel  4.5  dibawah  ini selanjutnya  akan  dihitung  nilai  ekstrasi  cirinya  dengan menggunakan  GLCM  ( Gray  Level  Co-Occurrence Matrix ).
TABEL IV HASIL REGION OF INTEREST
No Nama File Threshold ing Segmen tasi K- Means Region Of Interest 1 Sehat01.jpg
2 Sehat02.jpg
4 Sehat04.jpg
5 Sehat05.jpg
6 Sakit01.jpg 7 Sakit02.jpg 8 Sakit07.jpg 9 Sakit39.jpg

## 10 Sakit27.jpg
5) Ekstraksi Fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix Nilai dari ekstrasi fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix merupakan           nilai-nilai yang didapatkan dari metode  yang  dilatihkan  dan  diujikan  pada  120  citra  daun tin sehat dan sakit. Dengan komposisi data citra pelatihan daun  tin  sehat  dan  sakit  sebesar  60%,  sedangkan  untuk citra daun tin sehat  dan  sakit data  citra pengujian sebesar 40%.    Pada  penelitian  ini  digunakan  analisis  ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix seperti : contrast, correlation, energy dan homogeneity . Selanjutnya hasil dari ekstrasi fitur Gray Level Co- Occurrence  Matrix pada  data  pelatihan  dan  penggujian dari  citra  daun  tin  sehat  dan  sakit  diklasifikasikan menggunakan Algoritma C4.5 dan Algoritma Naïve Bayes guna  mendapatkan  hasil  akurasi  pelatihan  dan  pengujian untuk kedua algoritma tersebut.

## 6) Hasil Pelatihan Citra Daun Tin
Pada  tahapan  ini  merupakan  hasil  dari  pelatihan citra  daun  tin  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma pengujian. Berikut hasil pelatihan:
7) Hasil Pelatihan Klasifikasi Algoritma C4.5
Hasil pelatihan 80 citra daun tin pada ekstrasi ciri Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix dengan  klasifikasi Algoritma  C4.5  ditemukan  data  benar  sejumlah  73  citra dan  data  salah  sejumlah  7  citra  dengan  akurasi  sebesar 90%. Hasil akurasi pelatihan dengan klasifikasi Algoritma C4.5 citra daun tin dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7.  Hasil Klasifikasi Agoritma C4.5

## 8) Hasil Klasifikasi Decision Tree

## Gambar 8.  Klasifikasi Decision Tree
Pada  Gambar  8  diatas  menggambarkan  alur  dari pemprosesan classification tree.  Jika  nilai homogeneity kurang  dari  0.939633  dan  nilai contrast kurang  dari 0.526281  maka  citra  daun  tin  akan  dikatakan  sakit.  Jika nilai homogeneity kurang dari 0.939633 dan nilai contrast lebih  besar  atau  sama  dengan  0.526281  maka  citra  daun tin  akan  dikatakan  sehat.  Jika homogeneity lebih  besar sama  dengan  0.939633  dan  nilai energy kurang  dari 0.391693  maka  citra  daun  tin  akan  dikatakan  sehat.  Jika homogeneity lebih besar sama  dengan 0.939633 dan nilai energy lebih lebih besar sama dengan 0.391693 maka citra daun  tin  akan  dikatakan  sehat.  Jika homogeneity lebih besar  sama  dengan  0.939633  dan  nilai contrast kurang dari  0.293224  maka  citra  daun  tin  akan  dikatakan  sakit. Dan  jika homogeneity lebih  besar  sama  dengan  0.939633 dan nilai contrast lebih besar sama dengan 0.293224 maka citra daun tin dikatakan sehat.
9) Hasil Pelatihan Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
Hasil  pelatihan  80  citra  daun  tin  pada  ekstrasi  ciri Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix dengan  klasifikasi Algoritma Naïve Bayes ditemukan data benar sejumlah 67 citra dan data salah  sejumlah 13 citra.  Akurasi  klasifikasi dengan  Algoritma Naïve  Bayes didapatkan  sebesar 83.75%.  pada  menu  hasil  confusion  matrix  didapatkan hasil  prediksi  hasil  daun  tin  sakit  terdeteksi  sehat sebanyak  5  citra  daun  dan  pada  daun  tin  sehat  terdeksi sakit  sebanyak  8  citra  daun.  Hasil  yang  didapatkan  pada cross  validation  dengan  pengujian  jumlah  K-fold  10
didapatkan  hasil  tingkat  error  sebesar  0,1875.  Berikut hasil  pelatihan  dengan  klasifikasi  Algoritma Naïve  Bayes pada Gambar 4.5 dibawah. Berikut hasil pelatihan dengan klasifikasi Algoritma Naïve Bayes pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
10) Hasil Pengujian Citra Daun Tin Sehat Dan Sakit
Pada tahapan ini merupakan hasil dari  pengujian citra  daun  tin  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma pengujian. Berikut hasil pengujian:
11) Hasil Pengujian Klasifikasi Algoritma C4.5
Hasil  pengujian  40  citra  daun  tin  pada  ekstrasi ciri Gray Level  Co-Occurrence  Matrix dengan klasifikasi Algoritma  C4.5  ditemukan  data  benar  sejumlah  35  citra dan data salah sejumlah 5 citra. Akurasi klasifikasi dengan Algoritma  C4.5  didapatkan  sebesar  87.5%.  Hasil  akurasi pengujian dengan klasifikasi Algoritma C4.5 dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Pengujian Klasifikasi Algoritma C4.5

## 12) Hasil Pengujian Klasifikasi Naïve Bayes
Hasil  pengujian  40  citra  daun  tin  pada  ekstrasi ciri Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix ditemukan  data benar  sejumlah  36  citra  dan  data  salah  sejumlah  4  citra. Untuk    hasil  akurasi  klasifikasi  dengan  Algoritma  C4.5 pada citra daun tin didapatkan sebesar 90%. Hasil akurasi pengujian dengan klasifikasi  Algoritma Naïve Bayes citra daun tin dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil Pengujian Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
13) Hasil Komparasi Algoritma C4.5 Dan Algoritma Naïve Bayes
TABEL V HASIL PELATIHAN ALGORITMA C4.5 DAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Gambar 12 Grafik Pelatihan Algoritma C4.5 dan Algoritma Naïve Bayes
Hasil  pelatihan  citra  daun  tin  pada  klasifikasi Algoritma  C4.5  dan  Algoritma Naïve  Bayes ,  didapatkan nilai  akurasi  tertinggi  pada  algoritma  C4.5  sebesar 91.25%.  Sedangkan  pada  pelatihan  Algoritma Naïve Bayes citra akurasi yang didapatkan 83.75%.

## TABEL VI HASIL PENGUJIAN ALGORITMA C4.5 DAN ALGORITMA NAÏVE
BAYES
Gambar 14 Grafik Pengujian Algoritma C4.5 dan Algoritma Naïve
Bayes
Hasil  pengujian  citra  daun  tin  pada  klasifikasi algoritma  C4.5  dan  algoritma Naïve  Bayes didapatkan nilai akurasi tertinggi pada algoritma Naïve Bayes sebesar 90%,  sedangkan  pada  pengujian  algoritma  C4.5  citra akurasi yang didapatkan 87.5%.
14) Implementasi Dan Hasil
Berikut  merupakan hasil implementasi  penelitian yang telah dibuat dalam bentuk GUI Matlab.
Gambar 15.  Menu dari Algoritma C4.5 Dan Algoritma Naïve Bayes
Pada  Gambar  15  merupakan  tampilan  menu  dari Algoritma  C4.5  dan  Algoritma Naïve  Bayes .  Menu pelatihan  dan  pengujian  digunakan  untuk  mengekstrasi ciri Gray Level  Co-Occurrence Matrix dengan klasifikasi Algoritma  C4.5  dan  Algoritma Naïve Bayes .  Pada    menu pengolahan citra digunakan untuk  melakukan pengolahan citra daun tin.
Pada  Gambar  16  merupakan  tampilan  menu  pelatihan algoritma  Naïve  Bayes  yang  digunakan  untuk  melakukan pelatihan citra daun tin.
Gambar 17.  Pengujian Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
Pada Gambar 17 tampilan menu pengujian terdapat menu  masukan  folder  citra  daun  tin,  lalu  pada  menu proses  terdapat load model  digunakan  untuk  memasukan hasil pelatihan untuk dilakukan pengujian citra daun tin.
Gambar 18. Hasil Identifikasi Citra Daun Tin Sakit
Salah  satu  contoh  hasil  identifikasi  citra  daun  tin yang  teridentifikasi  sakit  dapat  dilihat  pada  gambar  18 diatas  dimana  hasil  dari  ekstrasi  ciri  nilai homogeneity sebesar  0.90559  mengacu  pada  hasil classification  tree viewer  (decision) jika  kurang  dari  0.939633  maka  citra dinyatakan sakit.
Dalam bagian ini kesimpulan yang diambil berdasarkan  hasil  dari  penelitian  disajikan  dengan  padat dan  singkat,  serta  pada  bagian  akhir  akan  dikemukakan saran  yang  dapat  dijadikan  masukkan  untuk  penelitian selanjutnya

## IV. K ESIMPULAN
Bertitik tolak dari pembahasan yang telah dijelaskan pada bab  sebelumnya,  dapat  ditarik  kesimpulan  beberapa  poin sebagai berikut:
1. Dengan Region  Of Interest dapat  digunakan  untuk mengoptimalisasi  area  pada  citra  daun  tin menggunakan segmentasi K-Means clustering . 2. Perbandingan antara algoritma C4.5 dan al g oritma Naïve  Bayes dengan  cara  mencari  akurasi  terbaik
berhasil  didapatkan  melalui  metode  dari  nilai GLCM  dan  didapatkan  akurasi  terbaik  pada pengujian  citra  daun  Tin  adalah  algoritma Naïve
Bayes dengan nilai akurasi sebesar 90% dibandingkan algoritma C4.5 hanya 87.5% saja.
3. Rule  dari  pohon  keputusan decision  tree  classifier berhasil diimplementasikan pada GUI Matlab guna mencari  klaster  citra  daun  tin  sehat  dan  sakit dengan tepat.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. Purnamasari, D. Winarni, A. A. Permanasari, E. Agustina,  S.  Hayaza,  and  W.  Darmanto, “Anticancer Activity of Methanol Extract of Ficus carica  Leaves  and  Fruits  Against  Proliferation, Apoptosis, and Necrosis in Huh7it Cells,” Cancer Inform. , vol. 18, pp. 0–6, 2019, doi: 10.1177/1176935119842576.
[2] Y. Zhang, Y.  Wan, B.  Huo, B. Li, Y. Jin, and X. Hu,  “Extracts  and  components  of  ficus  carica leaves suppress survival, cell cycle, and migration of  triple-negative  breast  cancer  MDA-MB-231 cells,” Onco.  Targets.  Ther. ,  vol.  11,  pp.  4377– 4386, 2018, doi: 10.2147/OTT.S171601.
[3] J. Kamas, M. Nesbitt, and L. Stein, “Te x a s F r u i t a n d N u t P r o d u c t i o n,” pp. 1–7.
[4] S.  Hadianti  and  D.  Riana,  “Segmentasi  Citra Bemisia Tabaci Menggunakan Metode K-Means,”
Semin. Nas. Inov. dan Tren , p. 2018, 2018.
[5] P.  A.  Tumbuhan, TUMBUHAN  I  Disusun  oleh
Pusat  Penerbitan  dan  Publikasi  Universitas Kristen  Indonesia  Jl  .  Mayjen  Sutoyo  No  .  2  .
Cawang Jakarta Timur , no. July. Pusat Penerbitan dan  Publikasi  Universitas  Kristen  Indonesia  Jl. Mayjen  Sutoyo  No.  2.  Cawang  Jakarta  Timur, 2020.
[6] R.  R.  Waliyansyah,  “Identifikasi  Jenis  Biji Kedelai  (  Glycine  Max  L  )  Menggunakan  Gray Identification  of  Glycine  Max  L  Seeds  Using Gray  Level  Coocurance  Matrix  (  Glcm  )  and  K- Means  Clustering,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  17–26,  2020,  doi: 10.25126/jtiik202071066.
[7] J.  P.  Gaikwad,  “Region  of  Interest  of  Diseased Leaf using Overlapping Window Technique,” vol. 10, no. 1, pp. 865–868, 2017.
[8] D.  Mondal,  D.  K.  Kole,  and  K.  Roy,  “Gradation of  yellow  mosaic  virus  disease  of  okra  and  bitter gourd  based  on  entropy  based  binning  and  Naive Bayes  classifier  after  identification  of  leaves,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  142,  no.  October,
pp. 485–493, 2017, doi: 10.1016/j.compag.2017.11.024.
[9] F. R. F. Padao and E. A. Maravillas, “Using Naïve Bayesian  method  for  plant  leaf  classification based on shape and texture features,” 8th Int. Conf. Humanoid, Nanotechnology, Inf. Technol. Commun.  Control.  Environ.  Manag.  HNICEM 2015 , no. December, 2016, doi:
10.1109/HNICEM.2015.7393179.
[10] M.  Turkoglu  and  D.  Hanbay,  “Recognition  of plant  leaves:  An  approach  with  hybrid  features produced  by  dividing  leaf  images  into  two  and four parts,” Appl. Math. Comput. , vol. 352, pp. 1– 14, 2019, doi: 10.1016/j.amc.2019.01.054.
[11] J. Sun, X. Zhou, Y. Hu, X. Wu, X. Zhang, and P. Wang,  “Visualizing  distribution  of  moisture content  in  tea  leaves  using  optimization algorithms  and  NIR  hyperspectral  imaging,” Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  160,  no.  August 2018, pp. 153–159, 2019, doi:
10.1016/j.compag.2019.03.004.
[12] W.  D.  Septiani,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi Data  Mining  Algoritma  C4.5  Dan  Naive  Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis,” None , vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017, doi:
10.33480/pilar.v13i1.149.
[13] S.  Hadianti  and  D.  Riana,  “Segmentation  and Image  Analysis  for  Image  Microscopic  Pap Smear,” vol. xx, no. x, 2017.
[14] V.  K.  Mishra,  S.  Kumar,  and  N.  Shukla,  “Image Acquisition  and  Techniques  to  Perform  Image Acquisition,” SAMRIDDHI    A  J.  Phys.  Sci.  Eng. Technol. ,  vol.  9,  no.  01,  pp.  3–6,  2017,  doi: 10.18090/samriddhi.v9i01.8333.
[15] F. R. Lestari, J. Y. Sari, Sutardi, and I. Purwanti, “Deteksi Penyakit Tanaman Jeruk Siam
Berdasarkan Citra Daun,” no. December, pp. 276–
283, 2018.
[16] F.  G.  Febrinanto,  C.  Dewi,  and  A.  T.  Wiratno, “Implementasi  Algoritme  K-Means  Sebagai Metode  Segmentasi  Citra  Dalam  Identifikasi Penyakit  Daun  Jeruk,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 5375–5383, 2018.
[17] Eko  Prasetyo,  “Pengolahan  Citra  Digital  dan Aplikasinya Menggunakan Matlab,” F. S. Suyantoro,  Ed.  Yogyakarta:  Andi  Yogyakarta, 2011, p. 404.
[18] S. Informasi, U. B. Insani, P. Diplodia, E. Fitur, N. Network,  and  D.  Tree,  “Deteksi  Penyakit  Pada Tanaman Mangga Dengan Citra Digital : Tinjauan Literatur  Sistematis  (  SLR  ),”  vol.  7,  no.  1,  pp. 63–72, 2020.
[19] S.  Zahrah,  R.  Saptono,  and  E.  Suryani, “Identifikasi  Gejala  Penyakit  Padi  Menggunakan Operasi  Morfologi  Citra,”  no. Snik,  pp.  100–106, 2016.
[20] R.  V.  Nahari et  al. ,  “Cow  Weight  Estimation Using  Local  Adaptive  Thresholding  Method  And Connected Component Labelling,” vol. 1, no. Icst, pp. 148–152, 2018, doi: 10.2991/icst-18.2018.32.
[21] E.  Prasetyo  and  A.  M.  Matlab,  “Bab  8 SEGMENTASI  E.  Prasetyo,  Pengolahan  Citra digital  dan  Aplikasinya  Menggunakan  Matlab, Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2011,” 2011.
[22] W.  F.  Mahmudy,  M.  A.  Rahman,  J.  Matematika, and  U.  Brawijaya,  “Segmentasi  Citra  Digital Menggunakan  Metode  Adaptive  Split-and-Merge
yang Dimodifikasi,” no. 2, pp. 127–137.
[23] Ulla  Delfana  Rosiani,  Cahya  Rahmad,  Marcelina Alifia  Rahmawati,  and  Frangky  Tupamahu, “Segmentasi  Berbasis  K-Means  Pada  Deteksi Citra Penyakit Daun Tanaman Jagung,” J. Inform. Polinema ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  37–42,  2020,  doi: 10.33795/jip.v6i3.331.
[24] S. S. FI, Ed., “BAB 6 Pengolahan Citra digital dan Aplikasinya  Menggunakan  Matlab,”  Yogyakarta: CV.Andi Offset, 2011, p. 155.
[25] A.  Mukminin  and  D.  Riana,  “Komparasi Algoritma  C4  .  5  ,  Naïve  Bayes  Dan  Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 21–31, 2017.
[26] E.  Kamilah,  R.  Venantius,  H.  Ginardi,  and  C. Fatichah,  “Klasifikasi  penyakit  noda  pada  citra daun  tebu  berdasarkan  ciri  tekstur  dan  warna menggunakan  segmentation-based  gray  level cooccurrence  matrix  dan  LAB  color  moments,” vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[27] S.  C.  Madiwalar  and  M.  V.  Wyawahare,  “Plant disease identification: A comparative study,” 2017 Int.  Conf.  Data  Manag.  Anal.  Innov.  ICDMAI
2017 , pp. 13–18, 2017, doi: 10.1109/ICDMAI.2017.8073478.
[28] E. Prasetyo and A. M. Matlab, “BAB 9Pengolahan  Citra  Digital  dan  Aplikasinya Menggunakan  Matlab,”  Pengolahan.,  vol.  26,  FI. Sigit Suyantoro, Ed. Yogyakarta: CV.Andi Offset, 2011, pp. 283–284.