## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Vol. 4 No. 1 (2023)
Received 21 st Jun 2023, revision 1 st Jul 2023, accepted 2 nd Sept 2023, published 31 st Dec 2023
13 | Doi : 10.46510/jami.v4i1.141 | ISSN 2722-4406 (p)/2722-4414(e) | https://journal.akb.ac.id/

## Segmentasi Citra Penyakit Daun Bawang Merah Menggunakan K- Means dan Otsu

## Muhammad Muhibbul Watoni
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri e-mail : muhibbulwatoni6@gmail.com Penulis Korespondensi: Muhammad Muhibbul Watoni, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri e-mail : muhibbulwatoni6@gmail.com

## A B S T R A K
Objektif. Penelitian  ini  dilatarbelakangi  hasil  pengamatan  dan  pengalaman  peneliti,  bahwa penyakit  daun  merupakan  salah  satu  faktor  yang  menurunkan  kualitas  daun  bawang  merah. Kemajuan  teknologi  informasi  di  bidang  pengolahan  citra  digital  telah  memungkinkan  untuk identifikasi pada daun bawang secara otomatis.
Material  and Metode. Tulisan ini merupakan tinjauan pustaka yang dilakukan dengan mengacu pada berbagai sumber literatur yang diperoleh dari Science Direct dan Google Scholar. Penelusuran literatur dilakukan dengan menggunakan kata kunci yang relevan, seperti citra, digital, segmentasi, inovasi,  dan  multimedia.  Setelah  melalui  proses  skrining  berdasarkan  judul,  abstrak,  dan  isi  teks secara keseluruhan, ditemukan sejumlah 9 jurnal yang relevan dengan topik yang diteliti. Hasil. Metode  K-Means  dan  Otsu  terbukti  efektif  dalam  segmentasi  citra  digital  daun  bawang merah. Evaluasi menggunakan MSE dan PSNR dengan metode Otsu menghasilkan hasil di atas rata- rata, menunjukkan tingkat akurasi segmentasi yang baik. Kesimpulan. Terdapat potensi untuk mengembangkan sistem ini dalam platform berbasis lain yang sesuai dengan perkembangan teknologi terkini. Kata kunci :
Pengolahan    Citra,    Daun    Tanaman    Bawang  merah,    Segmentasi  Berbasis K-Means , Segmentasi Otsu

## A B S T R A C T
Objective This research is motivated by the observations and experiences of researchers, that leaf disease  is  one  of  the  factors  that  reduce  the  quality  of  shallot  leaves.  Advances  in  information technology in the field of digital image processing have made it possible to identify spring onions automatically.
Materials  and  Methods. This  paper  is  a  literature  review  conducted  by  referring  to  various literature sources obtained from Science Direct and Google Scholar. A literature search is carried out using relevant keywords, such as image, digital, segmentation, innovation, and multimedia. After going  through  a  screening  process  based  on  the  title,  abstract,  and  overall  content  of  the  text,  a number of 9 journals were found that were relevant to the topic under study. Results. The K-Means and Otsu methods proved effective in digital image segmentation of shallots. Evaluation using MSE and PSNR with the Otsu method yielded above average results, indicating a good level of segmentation accuracy.
Conclusion. There  is  potential  to  develop  this  system  on  other  platforms  based  on  the  latest technological developments.
Keywords : Image Processing, Onion Leaves , K-Means Based Segmentation, Otsu Segmentation

## 1. PENDAHULUAN
Segmentasi citra merupakan salah satu tahap penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk memisahkan objek dalam citra berdasarkan karakteristik atau fitur yang serupa. Segmentasi citra  memiliki  berbagai  aplikasi yang  luas,  termasuk dalam bidang pertanian untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman. Salah satu tanaman  yang  penting  dalam  konteks  ini  adalah  bawang  merah,  yang  merupakan komoditas sayuran rempah yang memiliki banyak manfaat.
Bawang  merah  merupakan  tanaman  semusim  yang  berumur  pendek  dan berbentuk  rumpun.  Namun,  tanaman  ini  rentan  terhadap  serangan  hama  dan penyakit, yang dapat menghambat pertumbuhan dan mengurangi hasil panen. Oleh karena  itu,  penting  untuk  dapat  mengidentifikasi  jenis  penyakit  pada  tanaman bawang merah secara akurat dan efisien.
Dalam proses identifikasi penyakit pada bawang merah, segmentasi citra dapat menjadi solusi yang efektif. Dengan menggunakan metode segmentasi, daun bawang merah yang terinfeksi penyakit dapat dipisahkan dari daun yang sehat berdasarkan bentuk bercak atau bintik pada daun tersebut. Hal ini memungkinkan petani atau ahli pertanian  untuk  melakukan  analisis  lebih  lanjut  pada  setiap  objek  secara  terpisah, seperti analisis isi atau ekstraksi informasi.
Namun,  hingga  saat  ini,  proses  identifikasi  penyakit  pada  tanaman  bawang merah masih dilakukan secara konvensional dan menerka langsung. Kurangnya suatu sistem  yang  dapat  mengidentifikasi  jenis  penyakit  secara  otomatis  dan  akurat merupakan kendala yang perlu diatasi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan  metode  K-Means  dan  Otsu  dalam  segmentasi  citra  daun bawang merah sebagai upaya untuk mengatasi masalah tersebut. Dalam penelitian ini,  evaluasi  dilakukan  menggunakan  metrik  Mean  Square  Error  (MSE)  dan  Peak Signal  to  Noise Ratio (PSNR) dengan metode Otsu. Diharapkan hasil evaluasi dapat memberikan gambaran yang lebih jelas tentang tingkat akurasi segmentasi citra yang diperoleh menggunakan metode K-Means dan Otsu.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  membahas  potensi  pengembangan  sistem  ini dalam  platform  berbasis  lain  yang  sesuai  dengan  perkembangan  teknologi  terkini. Dengan adanya sistem yang dapat melakukan segmentasi citra secara otomatis dan akurat,  diharapkan  dapat  membantu  petani  atau  ahli  pertanian  dalam mengidentifikasi jenis penyakit pada tanaman bawang merah dengan lebih efisien, sehingga dapat mengurangi kerugian yang disebabkan oleh penyakit tersebut.
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  memberikan kontribusi  pada  pengembangan  metode  segmentasi  citra  untuk  aplikasi  pertanian, khususnya pada identifikasi penyakit pada tanaman bawang merah.

## 2. MATERIAL DAN METODE
Tulisan ini merupakan tinjauan pustaka yang dilakukan dengan mengacu pada berbagai  sumber  literatur  yang  diperoleh  dari  Science  Direct  dan  Google  Scholar. Penelusuran  literatur  dilakukan  dengan  menggunakan  kata  kunci  yang  relevan, seperti  citra,  digital,  segmentasi,  inovasi,  dan  multimedia.  Setelah  melalui  proses skrining  berdasarkan  judul,  abstrak,  dan  isi  teks  secara  keseluruhan,  ditemukan sejumlah 9 jurnal yang relevan dengan topik yang diteliti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Tahap Uji Coba metode K-Means Pada bagian ini dilakukan ujicoba segmentasi K-Means dengan input citra daun  bawang  merah  proses  ini  dilakukan  pada  10  citra    daun  bawang merah tapi yang saya tampilkan hanya 1 citra daun bawang merah.
No Input citra Metode k- means 1
Gambar 1. input citra daun bawang merah (kiri) hasil metode K-Means (kanan).

## 3.2 Tahap Uji Coba metode Otsu
Pada bagian ini dilakukan ujicoba segmentasi otsu dengan input citra daun bawang merah proses ini dilakukan pada 10 citra  daun bawang merah tapi yang saya tampilkan hanya 1 citra daun bawang merah.
No Input citra Metode otsu 1
Gambar 2. input citra daun bawang merah (kiri) hasil metode otsu (kanan).

## 3.3 Perhitungan akurasi menggunakan MSE dan PSNR
Dari hasil uji coba mulai input citra pada gambar 1 sampai hasil akhir segmentasi menggunakan metode adaptive k-means dan otsu, selanjutnya dilakukan proses
perhitungan  akurasi  menggunakan  MSE  dan  PSNR  dimana  Setelah  didapatkan hasil akhir citra segmentasi.
Tabel 1. Hasil Nilai Rata- Rata Secara Umum

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  segmentasi  citra,  dapat  disimpulkan  bahwa  perbedaan antara citra asli dan citra hasil steganografi hampir tidak terlihat oleh mata manusia. Meskipun secara kasat mata kedua citra tersebut tampak serupa, perhitungan MSE dan PSNR dapat digunakan untuk mengevaluasi perbandingan kualitas citra sebelum dan setelah disisipkan pesan. Dalam evaluasi tersebut, perbandingan antara gambar hasil rekonstruksi dengan gambar asli sangat penting. Untuk tujuan ini, ukuran umum yang digunakan adalah Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Semakin tinggi nilai PSNR, semakin erat kemiripan antara hasil rekonstruksi dan gambar asli.
Untuk menghitung nilai PSNR, langkah pertama adalah menentukan nilai MSE (Mean Square Error). MSE merupakan nilai error kuadrat rata-rata antara citra asli dan citra  hasil  manipulasi.  Dalam  konteks  steganografi,  MSE  merupakan  nilai  error kuadrat  rata-rata  antara  citra  asli  (cover-image)  dan  citra  hasil  penyisipan  (stego- image).  Setelah mendapatkan  nilai MSE,  hasil  error  tersebut dimasukkan ke dalam persamaan  PSNR  dengan  menggunakan  fungsi  logaritma.  Hasil  PSNR  dinyatakan dalam satuan desibel (dB), dan nilai terbaik adalah di atas 40 dB. Secara keseluruhan, meskipun  mata  manusia  sulit  membedakan  citra  asli  dan  citra  hasil  steganografi, perhitungan  MSE  dan  PSNR  membantu  dalam  mengevaluasi  kualitas  citra  cover sebelum  dan  setelah  disisipkan  pesan.  Nilai  PSNR  yang  tinggi  menunjukkan kemiripan yang lebih erat antara hasil rekonstruksi dan gambar asli, dan nilai terbaik PSNR berada di atas 40 dB.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldo,  D.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer. Komputika :  Jurnal  Sistem  Komputer, 9(2), 85 – 93. https://doi.org/10.34010/komputika.v9i2.2884
Andika, T. H., & Anisa, N. S. (n.d.). Sistem Identifikasi Citra Daun Berbasis Segmentasi Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering. 9 – 17.
Eskicioglu, A.M., dan Fisher, P.S. 1995. Image Quality Measures and TheirPerformance. IEEE Transactions on Communications. Vol.43,No.12:2959-2965.
Data Nilai Rata-Rata Akurasi Metode K- Means Nilai Rata-Rata Akurasi Metode Otsu MSE PSNR MSE PSNR Data BG Pasir Hitam 0.50652 51.08496 0.78098 49.2046 Data BG Pasir Hitam Gelap 0.50684 51.08344 0.74526  50.59102 Data BG Putih 0.50944 51.06260 0.88162  48.69932 Data BG Putih Gelap 0.4999 51.14222 0.58636 53.2955
Hakim, L., Kristanto,  S. P., Shodiq, M.  N., Yusuf, D., Setiawan, W. A.,  Informatika, T., Banyuwangi, N., Raya, J., & Km, J. (2020). Segmentasi Citra Penyakit Pada Batang Buah  Naga  Menggunakan  Metode  Ruang  Warna  L*a*B*. Seminar  Nasional Terapan Riset Inovatif (SENTRINOV) Ke-6 ISAS Publishing Series: Engineering and Science, 6(1), 728 – 736.
Hamdani, M., Sarjana, P., Studi, P., & Elektro, T. (2017). Pengamanan Pengiriman Citra Terkompresi menggunakan Metode Modulasi Direct Sequence Spread Spectrum ( DS-SS ). XIX(2), 48 – 59.
Nugrahini,  T.  (2013).  Respon  Tanaman  Bawang  Merah  (Allium  Ascolonicum  L.  ) Varietas  Tuk  Tuk  Terhadap  Pengaturan  Jarak  Tanam  Dan  Konsentrasi  Pupuk Organik Cair Nasa. Ziraa ’ Ah Majalah Ilmiah Pertanian, 36(1), hal.60-65.
Prasetyo, E. (2011). Pengolahan Citra digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Penerbit ANDI.
Tri Utami, A. (2017). Implementasi Metode Otsu Thresholding untuk Segmentasi Citra Daun. Fakultas  Komunikasi  Dan  Informatika  Universitas  Muhammadiyah Surakarta.
Tumpang, S., Melalui, S., Bokashi, P., & Kambing, K. (n.d.). Takim Mulyanto adalah Staf Pengajar Fakultas Pertania Unmer Ponorogo 70. 70 – 86.