## IDENTIFIKASI GEJALA PENYAKIT TANAMAN JERUK MELALUI PENGOLAHAN CITRA
Maura Widyaningsih 1 , Agus Harjoko 2
1 STMIK Palangkaraya, Jl G. Obos No. 114 Palangka Raya
2 Prodi S2/S3 Ilmu Komputer dan Elektronika;Sekip Utara Bulaksumur, (0274)555133 Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika, FMIPA UGM, Yogyakarta e-mail: 1 maurawidya@gmail.com, 2 aharjoko@ugm.ac.id

## ABSTRAK
Pengolahan citra adalah trend terkini mendukung suatu pengenalan pola objek citra secara digital, dengan penerapan metode dan konsep dalam menginterprestasikan  informasi menjadi pendukung data secara visual. Gejala penyakit pada  tanaman  dapat  terlihat  adanya  noda  pada  area  objek,  sehingga  dalam  memudahkan  pengenalan  fitur  yang digunakan  adalah  dengan  tekstur,  karena tanda  penyakit  dapat  mengenai  sekitar  atau  seluruh  area  obyek.  Usulan yang  dibangun  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  untuk  melakukan  identifikasi  gejala  suatu  penyakit  melalui pengolahan  citra,  dengan  melibatkan  konsep  dan  metode.  Tahapan  yang  diterapkan  dalam  pengelolaan  adalah preprocessing,  feature  extraction,  dan  identification  Metode  preprocessing  dilakukan  dengan  resize,  clipping, penajaman  tekstur  dengan  usharp  mask  filter  dan  konversi  RGB  ke  gray.  Feature  extraction  dengan  metode  Fast Fourier Transform (FFT)  dan Local Binary Pattern (LBP). FFT merupakan ekstraksi cepat pada transformasi fourier, sedangkan LBP merupakan ekstraksi ciri dengan diskripsi pola pada citra gray. Proses  identifikasi dengan metode Probabilistic  Neural  Network  (PNN)  dalam  melakukan  klasifikasi  yang  mendukung  proses  identifikasi  terhadap penyakit tanaman, jumlah data yang digunakan 233, terbagi dalam 157 data latih dan 76 data uji. Hasil klasifikasi terhadap data  latih  menunjukan  hasil  maksimal untuk semua citra batang, daun, dan buah. Sedang untuk data  uji hasilnya  tertinggi  identifikasi  pada  penerapan  ekstraksi  ciri  dengan  FFT  dibandingkan  dengan  LBP  ataupun gabungan kedua ekstraksi ciri tersebut.
Kata kunci:  Penyakit Tanaman Jeruk , Pengolahan Citra, Fast Fourier Transform, Local Binary Pattern, Probabilistic Neural Network

## ABSTRACT
Image processing is the latest trend in supporting a digital image object pattern recognition, by applying methods and concepts in interpreting information to support data visually. Symptoms of disease in plants can be seen with stains on the object area, so that in facilitating the recognition of the features used is the texture, because signs of disease  can  affect the  surrounding  or the  entire  object  area.  The  proposal  that  was  built  is  expected to  provide  a solution to identify the symptoms of a disease through image processing, involving concepts and methods. The stages applied  in the  management are preprocessing, feature extraction, and  identification. The preprocessing  method  is carried  out  by  resizing,  clipping,  sharpening  the  texture  with  a  usharp  mask  filter  and  converting  RGB  to  gray. Feature extraction using the Fast Fourier Transform (FFT) and Local Binary Pattern (LBP) methods. FFT is a fast extraction in the Fourier transform, while LBP is a feature extraction with a description of the pattern in the gray image.  The  identification  process  using  the  Probabilistic  Neural  Network  (PNN)  method  in  conducting classifications that supports the identification process of plant diseases, the amount of data used is 233, divided into 157 training data and 76 test data. The classification results of the training data show the maximum results for all images of stems, leaves and fruit. As for the test data, the highest results were identified in the application of feature extraction with FFT compared to LBP or a combination of the two feature extractions.
Keywords:    Citrus diseases plant , Image Processing , Fast Fourier Transform, Local Binary Pattern, Probabilistic Neural Network

## Pendahuluan
Identifikasi yang dilakukan terhadap gejala penyakit tanaman  rentan  terhadap  kesalahan  saat  melakukan diagnosis.    Identifikasi  terhadap  gejala  penyakit masih  sulit  dibedakan  secara  langsung  dengan
pengamatan  mata  biasa,  karena  adanya  kemiripan penyakit  satu  dengan  yang  lain.  Terlebih  lagi,  jika harus mengamati banyak sampel data membutuhkan waktu  untuk  mengevaluasinya.  Oleh  karena  itu dibutuhkan sistem untuk menangani solusi
identifikasi  secara  visual  melalui  pengolahan  citra dengan  menerapkan  metode  dan  konsep  yang berkaitan, disamping itu juga penghematan terhadap waktu hasil evaluasi data citra yang banyak. Identifikasi  dapat  dilakukan  berdasarkan  fitur  atau penciri  dari  suatu  obyek  berupa  warna,  bentuk  dan tekstur.  Pada  penelitian  ini  fitur  atau  penciri  yang digunakan adalah fitur tekstur dengan mempertimbangkan  kemiripan  pada  noda  dan  spot antara gejala penyakit pada tanaman jeruk. Data yang digunakan akan terbagi dalam 70% sebagai data latih dan 30% sebagai data uji.
Obyek  citra  diakusisi  dan  dilakukan preprocessing dengan clipping ,  penajaman  citra  dengan unsharp mask filter ,  kemudian  konversi  dari  RGB  ke  citra gray . Citra gray akan diekstraksi ciri dengan metode Fast Fourier Transform (FFT)    dan Local Binary Pattern (LBP)  uniform  rotation  invarian.  Hasil ekstrak  ciri  diklasifikasikan  dengan  algoritma pelatihan Probabilistic Neural Network (PNN) untuk mendapat  hasil  identifikasi.  FFT  dan  LBP  toleran terhadap perubahan rotasi, translasi dan penskalaan. PNN mempunyai kemampuan untuk mengeneralisasi,  sehingga  jaringan  syaraf  ini merupakan  salah  satu  pilihan  yang  dapat  digunakan dalam pemecahan masalah klasifikasi dan mengenali pola yang komplek.
Sistem  yang  dibangun  dikondisikan  4  jenis  untuk identifikasi  pada  batang  yang  terkena  jamur  upas, embun jelaga, blendok dan normal. Pada daun 7 jenis yang  terkena  jamur  upas,  kudis,  embun  jelaga, CVPD,  kanker,  blendok  dan  normal.  Pada  buah  6 jenis  yang terkena  jamur upas, kudis, embun  jelaga, CVPD, kanker dan normal Banyak  metode  penelitian  yang  pernah  dilakukan dibidang  identifikasi  tanaman  yaitu  penelitian  oleh Kebapci  dengan  menggabungkan  ekstraksi  ciri warna, bentuk, dan tekstur.  Data yang digunakan 380 citra tanaman  hias  pada  daun  dan  bunga  dengan  78 perbedaan.  Metode  untuk  segmentasi  menggunakan Max-Flow Min-Cut (MFMC), hasilnya akan dihitung dengan Color  Co-Occurrence  Matrices (CCOM). Ekstraksi  ciri  warna  dengan Content-based    image retrieval (CCOM), ekstraksi ciri bentuk dengan Scale Invariant    Feature    Transform (SIFT),  ekstraksi tekstur  dengan  Gabor  wavelets.  Nilai  akurasi  73% diperoleh  dengan    retrieval  yang  dilakukan  15  kali pengujian  (Kebapci,  2014).  Penelitian  Kadir,  dkk.
mengenai    pengenalan    daun-daun  tanaman menggunakan    ciri    kombinasi Polar    Fourier Transform (PFT), Color Moment ,  dan Vein  Feature. Preprocessing merubah  citra  RGB  ke gray .    Hasil gray untuk  menentukan    treshold    dengan menggunakan  median.  Transformasi    citra  dengan fungsi    PFT,  untuk  menangkap  informasi  warna dengan  Color  Moment.  Struktur    ciri    vena    daun ditentukan    dengan    morfologi    opening,  dan similarity menggunakan Eucledian  Distance (ED). Data yang digunakan 50 jenis tanaman dengan variasi warna, hasil pengenalan nilai akurasi 90.80% (Kadir, 2011).  Penelitian  oleh  Arivazhagan,  dkk  mengenai deteksi  bagian  tidak  sehat  pada    daun.  Klasifikasi menggunakan  ekstrak  ciri  Co-Occurrence.  Obyek daun    adalah    tanaman    buah  jambu    biji,    pisang, lemon,    kentang,    tomat,    mangga,    nangka    dan buncis.  Akuisisi  citra  konversi  RGB  ke Hue Saturation Itensity (HIS). Ekstrak ciri  menggunakan metode  Color    Co-Occurrence  (CC)    yang  dihitung nilai contrast , energy ,  local homogenity , cluster shade dan prominence .  Klasifikasi  menggunakan Minimum  Distance  Criterion  (MDC)  dan Support Vector  Machines (SVMs).  Hasil  klasifikasi  MDC 86.77%,  dengan  SVM  94.74%  (Arivazhagan,  et  al, 2013).  Penelitian  oleh  Herdiyeni    dan    Santoni mengenai    kombinasi Morological , Local  Binary Pattern  Variance (LBPV)  dan Color  Moments Features (CMF)  untuk  identifikasi  tanaman  obat  di Indonesia  dengan  menggunakan  fitur  ciri  tekstur, bentuk dan warna. Ekstraksi ciri bentuk menggunakan  Morological,    ekstaksi  ciri  tekstur menggunakan  LBPV  dan  ekstraksi  ciri  warna menggunakan  CMF.  Pengujian  dengan  2.448  citra, dengan  51  spesies  masing-masing  48  sampel  dari tanaman obat di Indonesia. Kombinasi ciri dilakukan dengan  menggunakan Product  Dicision  Rule (PDR) dan  klasifikasi  menggunakan Probabilistic    Neural Network (PNN).    Nilai    akurasi    yang    dihasilkan identifikasi    LBPV  51,76%,    Morology  17,84%  , CMF  47,45%,  dan  LBPV+Morology  64,31%  , LBPV+CMF 70,78%, Morology+ CMF 51,18% , dan LBPV+ Morology+ CMF 72,16%  (Herdiyeni, 2012).

## Metode
Dari beberapa sumber seperti menjelaskan gangguan penyakit  pada  tanaman  bisa  disebabkan  oleh  jamur, bakteri, dan virus (Pracaya, 2008). Dalam penelitian
ini  gejala  penyakit  tanaman  jeruk  yang  disebabkan oleh jamur dan bakteri, gejala-gejalanya penyerangan tidak  sama  antara  penyakit  satu  dengan  yang  lain. Ada yang menyerang dari daun, dari batang dan dari buah,  bahkan  ada  yang  ketiganya  (Anonymous, 2010).
Sistem identifikasi penyakit tanaman jeruk dibangun untuk  menangani  problem  dengan  pengolahan  citra dan pengenalan pola. Citra yang diambil akan diolah secara  komputerisasi  untuk  proses  identifikasi,  dan hasil  evaluasi  akhir  adalah nilai  akurasi  terhadap identifikasi  ekstraksi  ciri  yaitu  FFT  dan 𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 𝑟𝑖𝑢2
terhadap citra batang, daun, dan buah tanaman jeruk.
(Widyaningsih dan Harjoko, 2014). Untuk
menggambarkan keseluruhan dari pemrosesan sistem ditunjukkan pada Gambar 1.
Image Acquiction Preprocessing Feature Extraction Pattern Recognize and Interprestation Input Image Output result Image data
Stem,leaf, fruit data Stem feature, leaf feature, fruit feature result

## Gambar 1 Diagram blok pemrosesan sistem
Preprocessing adalah  proses  awal  citra  untuk meningkatkan  kualitasnya  melalui  peningkatan contrast , sharpness , warna, dan lainya. Preprocessing yang  dilakukan  melalui resize , clipping , unsharp  mask  filter ,  dan  konversi  citra  ke grayscale . Resize menentukan  perubahan  resolusi citra, clipping (pemotongan)  untuk  mengurangi ukuran piksel dan fokus pada area penyakit (Radikar, dkk,  2008).    Unsharp  mask  filter  dengan  kernel Gaussian, untuk mempertajam tektur citra, dan proses akhir konversi RGB ke gray .
Persamaan (1) merupakan persamaan Gaussian untuk proses  low-pass  filter  yang  memerlukan  variabel radius untuk pengontrolan tingkat kehalusan citra.
𝐺(𝑥) = 1 √2𝜋𝜎 𝑒 (𝑥2+𝑦2) 2𝜎2 , dengan  = deviasi standar
(1)
Gambar  2  menunjukkan  proses  Unsharp mask  filter,  sebuah  citra  asli f(x,y )  akan  dilakukan penghalusan  ( smooth )  dengan  fungsi  filter  lolos rendah,  kemudian  citra  asli f(x,y) dikurangi  dengan citra smooth menghasilkan citra mask g(x,y). Dari citra mask g(x,y) akan  dilakukan  penajaman  dengan mengalikan nilai konstanta k, kemudian ditambahkan
lagi  hasilnya  dengan  citra  asli f(x,y), sehingga menghasilkan  citra fsharp (x,y) .  Nilai  k merupakan skala  konstanta  untuk  meningkatkan  kuantitas penajaman citra (Spring, dkk., 2016). Ada 3 parameter yang digunakan pada unsharp mask filter yaitu radius untuk penghalusan citra, nilai amount merupakan nilai konstanta  k,  dan treshold pengontrolan  tingkat kecerahan pada citra.
f(x,y) smooth k g(x,y) f sharp (x,y) - + + +
Gambar 2  Pemrosesan Unsharp Mask Filter
Persamaan  (2)  menunjukan  konversi  citra  RGB  ke gray  dengan  memberi  bobot  (w)  pada  RGB,  karena mata  manusia  lebih  sensitif  pada  warna  hijau, kemudian merah, terakhir biru [10].

## Y   =  0.29900R + 0.58700G + 0.14400B
(2)
Gambar 3 menunjukan proses ekstraksi ciri terhadap citra hasil preprocessing. Proses ekstraksi ciri  akan dilakukan untuk semua data, baik data latih dan data uji  untuk  batang,  daun,  dan  buah.  Metode  yang digunakan  untuk  ekstraksi  ciri  adalah  FFT  dan LBP P,R riu2 .
Output of Preprocessing FFT LBP
Mean, varian, standard deviation, skewness, entropy, energy save 6 feature parameter Sampling tetangga 8, r=1, rotasi 45 0 , Sampling tetangga 8, r=2, rotasi 45 0 Sampling tetangga 16, r=2, rotasi 22,5 0 save 3 feature parameter Histogram

## Gambar 3 Diagram blok proses ekstraksi ciri
Fast  Fourier  Transform (FFT)  merupakan  metode yang  dibuat  untuk  mempercepat  komputasi  alih ragam  Fourier.  FFT  digunakan  untuk  mengurangi kompleksitas  dari Discrete  Fourier  Transform (DFT),  dimana  di  DFT  sebesar  O(N2)  sedangkan FFT sebesar O(N Log2N) [10].
Hasil  perolehan  ciri  FFT  akan  diperoleh  histogram, yang  merupakan  suatu  fungsi  yang  menunjukkan jumlah  titik  dalam  suatu  citra.  Sumbu  x  (absis) menunjukkan  tingkat  warna,  sumbu  y  (ordinat) menunjukkan  frekuensi  kemunculan  titik  .  Definisi dari persamaan FFT, diberikan sinyal waktu dari f(x) , yang dapat diuraikan sebagai fungsi integral Fourier pasangan FFT [10] ditunjukkan oleh persamaan (3) :
𝐹(𝑢) =   ∫ 𝑓(𝑥) 𝑒𝑥𝑝[−𝑗2𝜋𝑢𝑥]𝑑𝑥 ∞ −∞ dan 𝑓(𝑥) =   ∫ 𝐹(𝑢) 𝑒𝑥𝑝[𝑗2𝜋𝑢𝑥]𝑑𝑢 ∞ −∞ (3) dengan 𝑗 =   √−1
Persamaan  (3)  merupakan  bilangan  kompleks  yang menentukan sudut fase dan power spektrum fourier. Untuk  menentukan  proposional  itensitas  dari spektrum fourier yang memiliki dinamic range sangat besar, maka persamaan (4) berfungsi  menormalisasi kondisi tersebut.
𝐷(𝑢, 𝑣) = 𝑐 𝑙𝑜𝑔[1 + |𝐹(𝑢, 𝑣)|] , c = konstanta (4)
Dari  nilai  D(u,v)  hasil  transformasi  fourier  dapat diperhitungkan histogramnya, yang akan menentukan  nilai  ciri  [10],  yang  dihitung  sebagai berikut :
1. Mean  (  ) ,  menunjukkan  ukuran  dispersi  dari suatu  citra  atau    rerata  kecerahan  obyek.  Untuk menghitung mean  digunakan persamaan (5).
𝜇 =   ∑ 𝑓𝑖 𝐿−1 𝑖=0 , (5)
dengan  fi  sebagai nilai itensitas keabuan dan Pi merupakan  probabilitas  kemunculan  itensitas tersebut pada citra.
2. Variance  (  2), untuk  menghitung  varian  yang berfungsi memberikan  ukuran  kekontrasan digunakan persamaan (6).
 2 =   ∑ (𝑓𝑖 − 𝜇𝑖) 2 𝐿−1 𝑖=0
𝑃𝑖 ,  : nilai mean (6)
3. Standard  Deviation  (  ), menunjukkan  tebing- tebing  tajam  ( strong edges )  ada  citra.  Untuk menghitung Standar Deviasi digunakan persamaan (7).
𝜎 =   √∑ (𝑓𝑖 − 𝜇) 2 𝐿−1 𝑖=0 𝑃𝑖 (7) 4. Skewness (α3 ), menunjukkan tingkat kemencengan relatif   kurva  histogram dari suatu citra.  Untuk  menghitung  Skewness  digunakan persamaan (8).
𝛼 3 = 1  3 ∑ (𝑓𝑖 −  𝜇) 3 𝐿−1 𝑖=0 𝑃𝑖 (8) 5. Entropy (H) , menunjukkan ukuran
ketidakteraturan (kompleksitas) bentuk dari suatu citra.  Untuk  menghitung  entropy  digunakan persamaan (9).
𝐻 =   − ∑ 𝑃𝑖 . 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃𝑖 𝐿−1 𝑖=0 (9) 6. Energy  (E) ,  ukuran  yang  menyatakan  distribusi intensitas  piksel  terhadap  jangkauan  aras keabuan.  Untuk  menghitung energy digunakan persamaan (10).
𝐸 =   ∑ 𝑃𝑖 2 𝐿−1 𝑖=0 (10)
Metode  dalam  mendeskripsikan  pola-pola  tekstur secara lokal pada citra dengan mode warna grayscale (Sahu  dan  Bhanodia,  2013) Local Binary Pattern (LBP)  menggunakan  delapan  ketetanggaan  yang tersebar  secara  melingkar  ( circular  neighborhoods ) dengan  pusat  piksel  berada  di  tengah  seperti ditunjukkan pada Gambar 4, notasi g merupakan nilai gray  level  piksel  ketetanggan.  Rataan  seluruh  level piksel  ketetanggaan.  Rataan  seluruh  piksel  (piksel ketetanggaan  dan  piksel  pusat)  digunakan  sebagai nilai  ambang  batas  (threshold)  untuk  memotong setiap nilai ketetanggaan (Pietikainen dkk.,2011).
Gambar 4 Circular neighborhood delapan sampling points
Tanpa  menghilangkan  informasi,  pola  transisi  yang dapat  dibentuk  untuk  proses  perhitungan  ke  bentuk bit  dengan  memperhatikan  bin-bin  ketetanggaan  , misalkan menggunakan 8 titik ketetanggaan : T  p ( s ( g1 – g0 ) s ( g2 – g0 ) s ( g3 – g0 ) s ( g4 – g0 ) ...  s ( g8 – g0 ))
Operator  LBP  mengalami  perkembangan  dengan dimodelkannya  operator  menggunakan  berbagai ukuran sampling points dan  radius.  Gambar  5 memperlihatkan  contoh circular neighborhood tiga operator  yaitu  ketetanggaan  8  jari-jari  1(8,1), ketetanggaan 16 jari-jari 2(16,2), dan ketetanggaan 8 jari-jari 2 (8,2).
(8,1) (8,2) (16,2) Gambar 5 Beberapa ukuran Circular Neighborhood
Uniform pattern berfungsi  untuk  mengidentifikasi noda  (spot),  flat  area  atau  dark  spot,  sudut  dan  tepi (Pietikainen  dkk.,2011).  Hampir  semua  90  persen dari  tekstur  merupakan uniform pattern ,  seperti ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6 Tekstur uniform pattern
Untuk  mengidentifikasi  uniform  pattern  digunakan formulasi dengan persamaan (11)
𝑈(𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 ) = | 𝑠(𝑔 𝑝−1 − 𝑔 𝑐 ) −  𝑠(𝑔 0 − 𝑔 𝑐 )| + ∑ | 𝑝−1 𝑝=1 𝑠(𝑔 𝑝 − 𝑔 𝑐 ) −  𝑠(𝑔 𝑝−1 − 𝑔 𝑐 )| (11)
𝑈(𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 ) merupakan  uniform  pattern  dari  P banyaknya  sampling  points  dan  radius  R,  p  adalah circular sampling points, gp adalah nilai keabuan dari p, dan gc adalah nilai keabuan rata-rata seluruh piksel neighborhood (Pietikainen dkk.,2011).
Jumlah pola yang dihasilkan uniform patterns adalah P(P-1)  +  2  bins.  Ketika  uniform  pattern  di  rotasi sampai  ke  nilai  minimum  yang  dimilikinya,  jumlah pola  yang  dihasilkan  menjadi  P+1  bins.  Rotation invariant  uniform  patterns  diformulasikan  dengan persamaan (12).
𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 𝑟𝑖𝑢2 = { ∑ 𝑠(𝑔 𝑝 − 𝑔 𝑐 ) ,    𝑖𝑓    𝑈(𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 ) ≤ 2 𝑝−1 𝑝=1 𝑝 + 1               ,   𝑠𝑒𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
(12)
Jika  pola  yang  diidentifikasi  termasuk  uniform patterns, akan dihitung banyaknya bit satu pada pola tersebut yang menentukan letak bin uniform patterns berada.  Jika  bukan  uniform  patterns,  akan  masuk dalam bin terakhir yang telah dilabelkan (Pietikainen dkk.,2011).
Rotation invariance adalah  sesuatu  cara  yang  dibuat agar pola-pola LBP tidak sensitif terhadap perubahan rotasi. Rotation invariance didefinisikan sebagai nilai minimum  dari  rotasi  (ROR).  P-bit  biner  yang dilakukan sebanyak i kali, persamaan (13) merupakan proses untuk rotation invariance
𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 𝑟𝑖𝑢2 = 𝑚𝑖𝑛{𝑅𝑂𝑅 ( 𝐿𝐵𝑃 𝑃,𝑅 𝑖  )  |   𝑖 = 0,1 … , 𝑃 − 1}
(13)
dengan  ri  menunjukkan  rotation  invariance.  Fungsi ROR(x,  i)  merupakan  pergeseran  circular  P-bit  nilai biner xi sewaktu ke kanan ( | i | < P). Untuk nilai biner x ditunjukkan pada persamaan (14).
𝑥 =   ∑ 2 𝑘 𝑎 𝑘 ,      𝑎 𝑘 ∈ {0,1} 𝑝−1 𝑘=0 (14)
Pattern recognize merupakan  proses  temu  kembali terhadap  objek  yang  akan  dikenali  dengan  proses pelatihan dan pengujian data hasil ekstraksi ciri. Image Interpretation memberikan arti pada objek yang sudah berhasil  dikenali  dari  hasil  pelatihan  dan  pengujian data, keberhasilan pengujian ditentukan oleh parameter nilai akurasi.
Probabilistic Neural Network (PNN) merupakan salah satu  model  pembelajaran supervised (terbimbing) untuk  klasifikasi  pola  dengan  aturan  pengambilan keputusan yang meminimalkan suatu resiko (Suyanto dalam  Widyaningsih  dan  Harjoko,  2014).  PNN merupakan teorema probabilitas klasik (pengklasifikasian  Bayes),    model  yang  dibentuk berdasarkan  penaksir  fungsi  padat  peluang. Training data  PNN  mudah  dan  cepat,  karena  dilakukan  hanya dalam  satu  tahap  pelatihan.    Persamaan  (15) merupakan  persamaan  nilai  penaksir  fungsi  peluang dengan  metode Gaussian ,  dimana  tiap  kelas  dapat memiliki parameter penghalus (  k ) seperti ditunjukkan pada persamaan (16).
𝑝(𝑥|𝐶 𝑘 ) ≈ 1 (2𝜋) 𝑚/2 𝜎 𝑘 𝑚 |𝐶 𝑘 | ∑ 𝑒𝑥𝑝 [ −||𝑥−𝑤 𝑖 || 2 2𝜎 𝑘 2 ] 𝜌 𝑖 ∈𝐶 𝑘 (15)
 𝑘  =  𝑔. 𝑑𝑎𝑣𝑔[𝑘] , 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎   𝑑 𝑎𝑣𝑔 [𝑘] = 1 |𝐶 𝑘 | ∑ 𝑑 𝑖 𝜌 𝑖 ∈𝐶 𝑘 (16)
di mana |Ck| :  jumlah pola latih pada kelas Ck , dan m merupakan dimensi vektor pola masukan, wi adalah vektor bobot pada pola latih ke - i , 𝑑 𝑎𝑣𝑔 [𝑘] merupakan rata-rata  jarak  minimum  antar  vektor  pada  kelas Ck , dan g adalah  nilai  konstanta.  Nilai  penghalus  k menyebabkan  jaringan  bekerja  otomatis  membentuk parameter  setiap  kelas  pada  proses  tahap  kedua. Penentuan  pemilihan  peluang Pr(Ck|x) paling  besar yang  akan  terpilih  sebagai  hasil  akhir  pengambilan keputusan.
S S X m-1 X 0 P r ( C 0 |x ) P r ( C n |x )
Unit-unit Masukan Unit-unit Pola Unit-unit Hasil
Penjumlahan Lapisan Keputusan
Kelas Keputusan
Gambar 7  Arsitektur JST Probabilistik (PNN)
Gambar 8 menunjukkan skema pemrosesan citra yang diawali  dengan  pengumpulan  kebutuhan  data  yang dibutuhkan seperti citra daun, batang dan buah hingga proses akhir dari pengujian .
Training Image Citrus Plants Preprocessing Resize, Clipping, Unsharp mask filter, grayscale PNN Testing Image Citrus Plants Preprocessing Resize, Clipping, Unsharp mask filter, grayscale Identification Result Image Query FFT Image Query Feature Extraction Mean, Variant, standar Deviasi, Skewness, Entropy, Energy N = tetangga, r = jari-jari, q = rotasi (N=8,r =1, q = 45 0 ),(N=8,r =2, q = 45 0 ), (N=16,r =2, q 22,5 0 ) riu2 R P, LBP FFT Feature Extraction Mean, Variant, standar Deviasi, Skewness, Entropy, Energy N = tetangga, r = jari-jari, q = rotasi (N=8,r =1, q = 45 0 ),(N=8,r =2, q = 45 0 ), (N=16,r =2, q 22,5 0 ) riu2 R P, LBP Fruit Image Leaf Image Stem Image Gambar 8 Skema identifikasi pemrosesan penyakit

## tanaman jeruk

## Hasil Dan Pembahasan
Citra yang digunakan dalam penelitian berjumlah 233 citra, 70%  akan digunakan untuk data latih, dan 30% untuk data uji. Citra penyakit yang akan diteliti adalah Jamur  Upas,  Kudis,  Embun  Jelaga,  CVPD,  Kanker, Blendok  dan  normal.  Batang  diklasifikasi  menjadi  4 kelas, daun 7 kelas, dan buah 5 kelas. Jumlah data latih batang 38 buah dan data uji 17 buah, jumlah data latih daun 70 buah  dan data uji 35 buah, jumlah data latih buah 49 buah dan data uji 24 buah.
Sistem dibangun dengan melalui tahapan proses awal terlebih  dahulu  terhadap  semua  citra  sebelum dilakukan  ekstraksi  ciri,  manajemen  awal  dilakukan agar  semua  citra  tersimpan  dengan  baik,  sehingga memudahkan proses selanjutnya. Gambar 9 merupakan sebagian gambaran sistem yang dibangun dalam  penelitian  ini,  dalam  menu  utama  tersedia tahapan pemrosesan citra dari preprocessing , feature extraction , dan identification .
Pada langkah awal semua citra baik batang , daun dan buah akan dilakukan manajemen awal preprocessing , hasilnya  akan  tersimpan  sebagai  citra  queri  untuk tahapan  proses feature extraction .  Hasil feature extraction akan  tersimpan  sebagai  data  ciri  berupa nilai  diskrit,  yang  akan  digunakan  untuk  tahapan proses pelatihan.
Tabel 1 menunjukkan parameter nilai yang digunakan pada proses clipping dan unsharp mask filter pada data citra.
Tabel 1 Rincian parameter nilai pemrosesan awal citra Data Ukuran cliping Unsharp Mask Filter Batang Lebar = 350, Tinggi = 460, X = 90 ,Y = 80 Amount  =  150  ,Radius = 150, Treshold = 40 Daun Lebar  =  320,  Tinggi =250, X = 70, Y = 110 Amount  =  150,  Radius = 150, Treshold = 40 Buah Lebar  =  325,  Tinggi =300, X = 100, Y = 90 Amount  =  140,  Radius = 3, Treshold = 5

## Gambar 9 Sistem identifikasi gejala penyakit tanaman jeruk
Proses  akuisisi  citra  merupakan  proses  pengambilan objek dari kamera digital, dan disimpan dalam format “.jpg”. Citra hasil akusisi yang telah tersimpan dalam database akan dilakukan proses awal  meliputi resize , clipping ,  penajaman  tekstur  citra  dengan unsharp mask  filter ,  dan  konversi  RGB  ke grayscale .  Hasil preprocessing adalah citra gray dengan dengan tekstur tajam berukuran 500x500 piksel, kemudian dilakukan ekstraksi ciri dengan FFT dan LBP terhadap data latih dan data uji. untuk batang, daun, dan buah.
Nilai probabilitas  frekuensi  yang diperoleh dari  hasil histogram  FFT,  untuk  menentukan  penciri mean , variance , standard deviation , skewness , entropy , dan energy . Ekstraksi LBP P,R riu2 , di-sampling  dalam ukuran 3x3 untuk (8, r=1, ror = 450), dan 5x5 untuk (8, r= 2, ror = 450), dan 5x5 untuk (16, r=2, ror= 22,50). Setiap blok sampling akan  diproses  ke  dalam  bentuk  biner berdasarkan batas treshold piksel tengah. Pola setiap blok yang uniform diproses lanjut dan dihitung bobot
biner  pada  setiap  rotasi  ,  nilai  minimal  bobot  biner setiap rotasi menentukan nilai blok tersebut. Rata-rata seluruh  nilai  minimal  blok  merupakan  penciri  dari citra.  Hasil  ekstraksi  ciri  akan  disimpan  dalam database untuk  dilakukan  proses  pelatihan  dan pengujian.  Untuk  contoh preprocessing hingga ekstraksi ciri citra dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 Contoh pemrosesan awal  citra dan ekstraksi ciri dengan FFT dan LBP
Pelatihan  dilakukan  dengan  memberi  batasan konstanta g, batas bawah 0.01 dan batas atas 1 dengan interval  step  0.005  pada    setiap  pengujian  terhadap batang,  daun  dan  buah  dengan  FFT  dan  LBP  baik untuk data latih maupun data uji.
Gambar  10  menunjukaan  pengujian  PNN  hasil ekstrasi FFT pada batang, yang dapat dilihat hasilnya yang  digambarkan  dalam  bentuk  grafik  batang  dan plot pengujian data latih dan data uji, konstanta g pada plot data latih digunakan dalam pengujian data.

## Gambar 10 Pelatihan  data  batang
Gambar  11  menunjukkan  pengujian  PNN  hasil ekstrasi FFT pada daun, seperti halnya pada pengujian batang,  untuk  plot  training  konstanta  g  digunakan untuk  pengujian  data  daun.  Gambar  12  menunjukan pengujian PNN hasil ekstrasi FFT pada buah.
0 2 4 6 8 10 Jamur Upas Embun Jelaga Blendok Normal J.DataLatih 0 5 10 15 J.DataUji 0 5 10 15 J.DataUji
Gambar 11 Pelatihan  data  daun

## Gambar 12 Pelatihan  data  buah
Hasil  pengujian  pada  batang  menunjukkan  dengan ekstraksi FFT  bahwa embun jelaga sulit diidentifikasi, pada LBP jamur upas mengalami hal yang sama sulit diidentifikasi  dan  kecenderungan  dikenali  sebagai kelas  lain.  Kelas  normal  mendominasi  identifikasi ekstraksi  dengan  FFT,  sedangkan  kelas  blendok mendominasi pada proses identifikasi LBP P,R riu2 .
Hasil  pengujian  pada  daun  menunjukkan  dengan ekstraksi  FFT  pada  kelas  kudis  sulit  diidentifikasi, sementara dengan LBP P,R riu2 ada sebagian kelas dikenali sebagai  kelas  lain.  Kelas  CVPD  dan  normal mendominasi identifikasi ekstraksi dengan FFT, kelas kudis dan embun jelaga mendominasi proses LBP P,R riu2 .
Hasil  pengujian  pada  buah  menunjukkan  dengan ekstraksi  FFT  ada  sebagian  kelas  dikenali  sebagai kelas  lain,  sementara  dengan  LBP  kelas  jamur  upas, kudis  dan  kanker  sulit  diidentifikasi  dan  dikenali sebagai  kelas  lain    Kelas  jamur  upas,  kudis,  dan CVPD  mendominasi  identifikasi  ekstraksi  dengan FFT,  kelas  embun  jelaga,  CVPD  dan  normal mendominasi proses LBP P,R riu2 .
Kompleksitas  pengenalan  kelas  masih  terjadi  saat pengujian data uji, sehingga masih sulit dibedakan, hal ini  karena  adanya  kemiripan  nilai  ciri  tiap  kelas dengan kelas yang lain.
0 5 10 J.DaunUji 0 2 4 6 8 10 J.DataUji 0 2 4 6 8 10 12 J.DataUji
Akurasi yang rendah pada data uji dapat menyebabkan hasil identifikasi kurang optimal, dengan melihat hasil yang ditunjukan pada grafik bahwa ada beberapa kelas kurang dikenali, cenderung dikenali sebagai kelas lain. Hasil  nilai  ciri  citra  yang  dekat  dengan  kelas  lain, menyebabkan  sulit  untuk  membedakan    dan mengenali  kelasnya  sendiri,  pada  akhirnya    akan mempengaruhi hasil identifikasi. Penanganan akuisisi dan proses awal citra input berpengaruh terhadap hasil nilai  ciri  yang  diperoleh,  dan  menentukan  hasil identifikasi yang sesuai atau tidak.

## Simpulan dan Saran Simpulan
1. Pengujian terhadap data uji pada batang dengan ekstraksi  FFT  dan  LBP  terhadap  data  latih dikenali untuk semua data, namun saat pengujian data mengalami  pergeseran  kelas  dikenali sebagai  kelas  lain  pada  kasus  embun  jelaga dengan  FFT  sehingga  masih  dianggap  kelas normal,  sedangkan  Jamur  upas  dengan  LBP cenderung dikenali kelas blendok.
2. Pengujian  terhadap  data  uji  pada  daun  dengan ekstraksi FFT dengan LBP dikenali semua kelas, sementara FFT pada kelas kudis sulit diidentifikasi  namun  CVPD  dan  normal mendominasi  identifikasi,  sementara  dengan LBP kelas kudis dan embun jelaga mendominasi identifikasi.
3. Masih  ada  beberapa  kelas  sulit  teridentifikasi, kelas  jamur  upas,  kudis,  dan    CVPD mendominasi identifikasi ekstraksi dengan FFT. Kelas  embun  jelaga,  CVPD  dan  normal mendominasi  proses  LBP,  namun  kelas  jamur upas, kudis dan kanker sulit diidentifikasi
4. Nilai konstanta g pelatihan terhadap pengujian batang latih diperoleh pada interval  kurang lebih pada 0.01 sampai 0.06.  Nilai konstanta pelatihan terhadap pengujian batang uji  dari hasil akurasi maksimal adalah g = 0.39 dengan menggunakan ekstraksi  ciri  FFT.  Pengujian  pada  daun  hasil akurasi sama antara FFT dan LBP, dengan FFT diperoleh g =  0.39,  LBP  diperoleh g =  0.04.
Pengujian terhadap buah  hasil akurasi maksimal diperoleh  nilai g =  0.10  dengan  ekstraksi  ciri FFT.
5. Identifikasi  masih  belum  menunjukkan  akurasi yang  baik,  secara  keseluruhan  belum  optimal untuk  proses  identifikasi  data  uji,  masih  ada
sebagian data tidak  mengenali kelasnya, karena adanya kemiripan dengan kelas lain
Saran 1. Pengembangan pada preprocessing khususnya di enhancement pada  pemrosesan  latar  belakang dengan  area  spot,  sehingga  dominasi  warna dapat  direduksi  sehingga  dapat  membantu perbedaan kelas.
2. Pengembangan metode untuk feature extraction tekstur  lain,  misalnya  dengan  domain  spasial ataupun frekuensi lain, dan LBP dengan metode lain  sehingga  memberikan  informasi  yang  baik pada hasil identifikasi.
3. Perlu  dikembangkan  metode  pelatihan  lain  dari Neural Network misalnya  secara unsupervised learning atau supervised  learning ,  sehingga identifikasi lebih memberikan nilai akurasi yang baik.

## Pustaka Acuan
Arivazhagan,  S.,  Shebiah,  R.N.,  Ananthi,  S.,  dan Varthini  S.V.  (2013)  Maret.  Detection  of Unhealthy  Region  of  Plant  Leaves  and Classification  of  plant  Leaf  Diseases  using Texture Feature. Department of Electronics and Communication Engineering.
Anonymous. (2010). Penyakit Penting Pada Tanaman Jeruk - Agricultur Product, www.agriculturproduct. blogspot.com/2010/11/penyakit-penting- pada-tanaman-jeruk, diakses 18 Februari 2014
Spring, KR., Russ, JC., Parry-Hill, MJ., Fellers, TJ., Davidson,  MW.  (2016). Unsharp Mask Filterimg , https://micro.magnet.fsu.edu/primer/java/di gitalimaging/processing/unsharpmask/inde
x.html.
Gonzales,  R.,  Woods,  R.E.  (2008).  Digital  Image
Processing. Third Edition. eurson Education. Prentice-Hall. Inc.
Herdiyeni, Y., Santoni, M.M. (2012). Combination of Morological, Local Binary Pattern Variance and Color Moments Features for Indonesian Medicinal  Plants  Identification,  dalam jurnal ICACSIS. ISBN : 978-979-1421-15- 7. Jurusan Ilmu Komputer. Fakultas MIPA. Universitas Pertanian. Bogor.
Kadir,  A.,  Nugroho,  L.E,  Susanto,  A.,  dan  Santosa,
P.I. (2011). 3 Sptember 2011. Folliage Plant
Retrieval  Using  Polar  Fourier  Transform. Color  Moments  And  Vein  Features.  dalam jurnal  Signal  dan  Image  Processing  An International  (SIPIJ), Vol.2, Jurusan Teknik Elektro  .  Universitas  Gadjah  Mada,
Yogyakarta.
Kadir, A., dan Susanto, A. (2012). Teori dan Aplikasi Pengolahan  Citra,  penerbit  Andi  Offset.
Yogyakarta.
Kebapci,  H.,  Yanikoglu  B.,  dan  Unal  G.  (2010)  9
April.  Plant  Image  Retrieval  Using  Color,
Shape,  and  Texture  Features.  Faculty  of Engineering  and  Natural  Sciences  Sanbaci University. Istanbul.Turkey.
Pracaya  (2008).  Hama  dan  Penyakit  Tanaman, Penebar  Swadaya.  ISBN  979-489-098-7, Jakarta. www.books.google.com, diakses 11 September 2013.
Sahu,  H.  dan  Bhanodia,  P.,  (2013),  An  Analysis  of texture classification : Local Binary Pattern,
Journal  of  Global  Research  in  Computer
Science (JGRCS),  Volume  4,  No.  5,  May 2013, www.jgrcs.info.
Pietikainen, M.,  Zhao G., Hadid A., dan Ahonen T.,
(2011).  Computer  Vision  Using  Local Binary Patterns. Springer London Dordrecht Heidelberg. New York.
Radikar,  S.,  dan  Sil,J.  (2008).  Rice  Disease
Identificastion  using  Pattern  Recoqnition Techniques,  Internastional  Conference  on Computer  and  Information  Technology  2. West  Bengal  University  of  Technology.
India.
Widyaningsih,  M.  dan  Harjoko,  A.  (2014).
Identifikasi Gejala Penyakit Tanaman Jeruk Menggunakan  Fast  Fourier  Transform  dan Local  Binary  Pattern  dengan  Probabilistic
Neural Network. Tesis. http://etd.repository.ugm.ac.id/index.php/h ome/detail_pencarian/73454