Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Metode Naive Bayes Mendeteksi Penyakit Citrus

## Vein Phloem Degeneration
Apira Nurul Putri Santoso 1,* , Rina Candra Noor Santi 2 1,2 Teknologi Informasi dan Industri, Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Email: 1 apiranurulputrisantoso@mhs.unisbank.ac.id, 2 r_candra_ns@edu.unisbank.ac.id
Abstract
On domestic and international markets, oranges are the largest commodity in the category of fruit imports and exports. In Indonesia alone,  almost all regions of Indonesia grow citrus fruits, but these  plants  can  be  affected  by  a  variety  of    other  diseases,  one  of  which  is  Citrus  Vein  Phloem Degeneration in citrus leaf veins. The disease is characterized by symptoms of yellow spots around the leaves,  but  Indonesia  itself  does  not  have  a  system  that  can  detect  the  severity  of  the  disease  and farmers  must  be  able  to  detect  it  manually  based  on  experience.  This  system  is  expected  to  help farmers  identify  the  severity  of  the  disease  from  leaf  images.  The  processing  steps  used  include trimming,  resizing,  preprocessing  with    RGB  to  grayscale  conversion,  edge  detection  with  Sobel, feature extraction with GLCM, and naive Bayes classification. In addition, the accuracy obtained from the test results is 67.58%.
Keywords : Disease Detection, CVPD, Naive Bayes, GLCM, Sobel
Abstrak
Di  pasar  domestik  dan  internasional,  jeruk  merupakan  komoditas  terbesar  pada  kategori impor dan ekspor buah. Di Indonesia sendiri hampir seluruh wilayah Indonesia menanam buah jeruk, namun  tanaman  ini  dapat  terkena  berbagai  penyakit  lain  salah  satunya  adalah  Citrus  Vein  Floem Degeneration  pada  urat  daun  jeruk.  Penyakit  ini  ditandai  dengan  gejala  bercak  kuning  di  sekitar daun,  namun  Indonesia  sendiri  belum  memiliki  sistem  yang  dapat  mendeteksi  tingkat  keparahan penyakit dan petani harus dapat mendeteksinya secara manual berdasarkan pengalaman. Sistem ini diharapkan  dapat  membantu  petani  mengidentifikasi  tingkat  keparahan  penyakit  dari  citra  daun. Langkah-langkah  pemrosesan  yang  digunakan  meliputi  trimming,  resizing,  preprocessing  dengan konversi RGB ke grayscale, deteksi tepi dengan Sobel, ekstraksi ciri dengan GLCM, dan klasifikasi naive bayes. Selain itu akurasi yang didapat dari hasil pengujian adalah 67,58%.
Kata Kunci : Deteksi Penyakit, CVPD, Naive Bayes, GLCM, Sobel

## 1. PENDAHULUAN
Jeruk pasar lokal dan internasional merupakan komoditas terbesar terutama dalam  permintaan  tinggi  di  Indonesia.  Buah  jeruk  terbesar  di  Indonesia  adalah jeruk  siam  yang    menghasilkan  837.370  ton  pada  tahun  2016  dan  985.455  ton pada tahun 2019 [1]. Buah jeruk mudah tumbuh dan tersebar hampir  di seluruh Indonesia,  namun  sulit  dibudidayakan  karena  terlalu  padat  dan  berjejal,  salah satunya  gagal panen [2].
Tiap  kali  produksi  jeruk  siam  mengalami  pemrosotan  disebabkan  penyakit yang  menyerang  tanaman  tersebut,  dimana  ditandai  dengan  gejala  yang menyerang  pada  daun  seperti  bercak  kekuningan  ataupun  gejala  lainnya  yaitu penyakit  CVPD  (Citrus  Vein  Phloem  Degeneration)  [3].  Dalam  mengidentifikasi gejala penyakit tertentu, diperlukan suatu sistem yang dapat diidentifikasi secara visual  menggunakan  pengolahan  citra  agar  tidak  terjadi  kesalahan  diagnosis penyakit  tersebut  [4].  Sistem  diagnosa  penyakit  tidak    berdasarkan  pengamatan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
optik  melalui  objek  daun  jeruk,  sehingga  pengobatan  yang  diterima  cukup memadai [5].
Dalam mengidentifikasi penyakit, kita harus memiliki sistem tertentu dimana sistem  tersebut  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  untuk  menangani  gejala penyakit,  tahapan  pengolahan  identifikasi  citra  yang  dilakukan  adalah preprocessing (pemrosesan awal), edge detection (deteksi tepi), pengekstraksi fitur GLCM  ( gray  level  co-occurency  matrix )  dan  pengklasifikasian  naive  bayes. Preprocessing adalah tahapan awal pengolahan citra dalam perbaikan kualitas citra sebelum  dilakukan  proses  selanjutnya  [6].  Tahapan preprocessing dilakukan dengan resize yang  mana  guna  memperoleh  fokus  citra  daun  jeruk  dengan memanipulasi orientasi objek citra. Kemudian dengan grayscaling yang dilakukan dengan mengkonversi citra RGB ke citra keabuan ( grayscale ) [7]. Deteksi tepi adalah fase atau proses menghasilkan tepi untuk objek gambar, yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  detail  dan  meningkatkan  kualitas  gambar buram  [8].  Kemudian  dalam  ekstraksi  fitur  GLCM  adalah  dengan  dilakukan pengambilan feature dari  citra  yang  digambarkan  dengan  karakter  atau  ciri  khas dari  objek citra  penelitian  [3].  Tahapan  terakhir  yaitu  klasifikasi  digunakan  guna menentukan  citra  uji  yang  akan  dimasukan  ke  dalam beberapa  kelas  yang  sudah ditentukan [9].
Penelitian  tentang  deteksi  suatu  penyakit  sudah  pernah  dilakukan sebelumnya. Diantaranya adalah aplikasi deteksi penyakit tumbuhan jeruk manis berbasis  android  menggunakan  algoritma bayesian  belief  network .  Penelitian  ini mencoba  mengimplementasikan  gejala-gejala  penyakit  tanaman  jeruk  dalam sebuah  aplikasi  yang  diharapkan  aplikasi  tersebut  mampu  memberikan  cara penanggulangan yang tepat [10].
Studi  kedua  adalah  identifikasi  citra  daun  jeruk  menggunakan  pola  biner lokal  dan  invarian  momen.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  mendeskripsikan pengujian  daun  jeruk  berbasis  smartphone  Android  menggunakan  warna  latar belakang  yang  berbeda,  menghasilkan  skor  akurasi  100%  pada  gambar  uji menggunakan  smartphone,  dan  skor  akurasi  100%  pada  gambar  tes. Menghasilkan. Latar belakang merah, latar belakang hijau 85,71%, latar belakang biru 100%, latar belakang hitam 85,71%, atau gambar dari web [11].
Penelitian  berikutnya  yaitu  sistem  pakar  diagnosis  hama  dan  penyakit tanaman jeruk menggunakan metode euclidean distance. Penelitian ini membahas tentang  perancangan  sistem  yang  akan  ditentukan  untuk  mendiagnosis  penyakit jeruk  dengan  cara  mencari  nilai  jarak  terpendek  dari  setiap  penyakit  yang  ada [12].  Selanjutnya,  analisis  kinerja  algoritma  Naive  Bayes  dalam  pengenalan otomatis  citra  MRI  pada  penelitian  ini  menjelaskan    klasifikasi  citra  tumor  otak menggunakan  dua  kelas,  normal  dan  outlier,  dengan  indikasi  0,513  normal    dan 0,513 outlier. Kami mendapatkan 0,487 dengan nilai akurasi sekitar 84,17%.[13]. Selanjutnya  adalah  studi  deteksi  penyakit  jeruk  menggunakan  metode jaringan  syaraf  tiruan  dengan  backpropagation.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti mendeskripsikan pendeteksian penyakit jeruk yang dipartisi menjadi 23 variabel data input dengan 4 layer jaringan yang terdiri dari 1 layer input, 2 hidden layer dan 1 layer output yang mana menghasilkan tingkat akurasi 83,33% dari 24 data
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
uji [14]. Studi selanjutnya adalah studi sistem pakar deteksi penyakit bakteri jeruk dan penelitian ini akan mengarah pada implementasi sistem deteksi penyakit jeruk dengan tujuan untuk memahami gejala penyakit dan mencari solusi [15].
Kajian  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  dan  hama  tanaman  jeruk  nipis menggunakan  metode  forward  dan  backward  chaining  berbasis  Visual  Basic  6.0. Menjelaskan perancangan aplikasi dengan mendemonstrasikan identifikasi gejala penyakit  untuk  mengatasi  masalah  penyakit  dan  hama  jeruk  [16].  Selanjutnya adalah  studi  tentang  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  tanaman  jeruk  (lemon) dengan  menggunakan  metode  Certainty  Factor.  Ini  menjelaskan  akurasi  dan akurasi  dalam  mendiagnosis  gejala  penyakit  daun  kuning  pada  tanaman  jeruk nipis [17].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu petani mengklasifikasikan derajat  keparahan  CVPD  urat  daun  jeruk  menjadi  penyakit  sehat,  sedang  dan parah.  Indonesia  sendiri  belum  memiliki  sistem  yang  dapat  mendeteksi  tingkat keparahan  penyakit tertentu, kebanyakan  sistem yang mendeteksi gejala penyakit tanaman tersebut, dan belum ada sistem terpadu yang dikembangkan selama ini. Untuk  memastikan  bahwa  petani  hanya  mengandalkan  sistem  manual  dengan pengetahuan,  wawasan  dan  pengalaman  dalam  mengelola  kebun  jeruk,  daripada mengandalkan  sistem  komputerisasi  untuk  melakukan  ini,  melawan  penyakit memiliki keunggulan untuk dapat lebih cepat mengidentifikasi gejala penyakit dan mudah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  kajian  penelitian  ini  menggunakan  penelitian  deskriptif  dengan pendekatan  penelitian  menggunakan  penelitian  kuantitatif  dalam  mendapatkan deskripsi yang jelas terkait penelitian deteksi penyakit ini. Dimana menggunakan objek penelitian berupa citra daun jeruk siam yang terbagi dengan citra daun sehat dan citra daun berpenyakit citrus vein phloem degeneration yang dimana citra daun sehat  dan  citra  daun  berpenyakit  termasuk  populasi  homogen.  Data  primer  ini menggunakan citra dataset daun jeruk siam yang diambil dari berbagai penelitian pihak  lain  seperti  penelitian  ni  putu  swari,  gusti  putu  dintya,  muhammad  taufik dan  juga  balai  penelitian  balitjestro,  serta  menggunakan  data  sekunder  berupa artikel  ilmiah,  buku-buku  dan  sumber  lainnya  yang  mendukung.  Dalam menentukan sampel menggunakan teknik sampling acak atau probability sampling . Skala  pengukuran  menggunakan  skala  nominal,  yang  mana  teknik  pengumpulan menggunakan  dataset  serta  studi  literatur,  dalam  menentukan  keabsahan  data dengan melakukan pengujian koefisien determinasi yang menghasilkan nilai skala antara  0  sampai  1.  Setelah  menentukan  sampel  citra  yang  akan  digunakan selanjutnya  melakukan  analisis  citra.  Tahapan  dalam  metode  analisis  citra ditampilkan dalam Gambar 1 dibawah ini.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Metode Analisis Citra

## 2.1. Pengumpulan Sampel Citra
Seperti  penjabaran  sebelumnya,  pengumpulan  data  dilakukan  dengan sampling acak atau probability sampling yang dimana dataset sampel dipilih secara acak,  Citra  tersebut  yang  telah  menjadi  70  citra  daun  jeruk  siam  yang  dibagi dengan  menggunakan cross  validation dengan  perbandingan  ratio  80:20  dimana terbagi  menjadi  data  training  sebanyak  56  sampel  citra  daun  dan  data  testing sebanyak  14  sampel  citra  daun  jeruk  siam.  Dataset  tersebut  terlihat  seperti Gambar 2 dan Gambar 3 dibawah.
Gambar 2. Sampel Data Training
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 3. Sampel Data Testing

## 2.2. Preprocessing Sampel Data
Preprocessing dilakukan  sebelum  mengolah  sampel  data  menjadi  data  yang akan  digunakan  selanjutnya  guna  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan penelitian  ini.  Proses  yang  dilakukan  meliputi cropping atau  pemotongan  citra, resize atau  mengubah  ukuran  citra  sesuai  dengan  ukuran  yang  diinginkan, kemudian  mengkonversi  citra  dari  RGB  ( Red,  Green  and  Blue )  ke grayscale yang dimana menghasilkan citra seperti dibawah ini:
Gambar 4. Kiri: Citra Asli, Kanan: Grayscale
Seperti  yang  terlihat  diatas,  citra  daun  sebelah  kiri  adalah  citra  asli  daun jeruk  siam  dan  gambar  sebelah  kanan  adalah  citra  yang  sudah  diubah  dari  RGB ( Red,  Green  and  Blue )  ke  grayscale  sebelumnya.  Setelah  melakukan  pengolahan citra maka akan dilakukan pengolahan menggunakan deteksi tepi dengan metode sobel,  dimana  dimaksudkan  untuk  mencari  tepian  objek  serta  melihat  tingkat keparahan citra daun yang berpenyakit. Sobel menggunakan filter HPF yang diberi angka nol penyangga, dengan operator kernel seperti dibawah [8]:
Tabel 1. Operator Sobel Horizontal 1  2  1 0  0  0
-1  -2  -1 Tabel 2. Operator Sobel Vertikal 1  0  -1 2 0  -2 1 0  -1
Dari  hasil  pemrosesan  program  didapatkan  hasil  seperti  salah  satu  contoh sampel citra yang diambil dibawah.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Gambar 5. Citra Yang Diubah Dari Grayscale Ke Sobel
Dalam  penelitian  ini,  data  training  dan  data  testing  yang  akan  digunakan dilakukan pengolahan menggunakan deteksi tepi sobel. Hal itu dikarenakan hasil yang  akan  digunakan  berasal  dari  data  yang  telah  dibagi  menggunakan  cross validation yang tebagi dengan ratio 80:20 data training dan data testing.

## 2.3. Ekstraksi Fitur Tekstur
Setelah  melakukan  proses preprocessing diatas  maka  selanjutnya  akan dilakukan proses ekstraksi fitur tekstur yang menggunakan GLCM ( Gray Level Co- occurency Matrix ), ekstraksi fitur sendiri digunakan guna mendapatkan hasil dari nilai  citra  untuk  selanjutnya  dikelompokkan  berdasarkan  klasifikasi  yang  akan ditentukan.  Hasil  ekstraksi  ciri  ini  berupa  nilai  kontras,  korelasi,  energi,  dan keseragaman,  masing-masing  nilai  ditentukan  oleh  sudut  0°,  45°,  90°  serta  135° dengan pixel  spacing 5  untuk  setiap  nilai.  Rumus  untuk  nilai  kontras  yang merupakan  penyebaran  momen  inersia  pada  matriks  citra  dijelaskan  dengan indeks persamaan berikut ini [9]:
Kontras
  2 | 1| . , k i k k i j P i j       
     (1)
dengan    adalah jumlah  perhitungan i dan j , k adalah kontras  (px), i adalah nilai baris yang digunakan, dan j adalah nilai kolom yang digunakan.
Untuk nilai korelasi yang dimana korelasi merupakan derajat keabuan yang diukur  dengan  memberi  struktur  linier  pada  citra  ini  menggunakan  rumus persamaan berikut:
Korelasi        1 1 , n j i i i j i j GLCM i j           (2)
dengan    adalah  jumlah  perhitungan i dan j ,    adalah  nilai  rata-rata  atau mean ,   adalah standar deviasi i dan   adalah standar deviasi j , yang dimana nilai mean dan standar deviasi dirumuskan seperti dibawah ini :
Nilai rata-rata     , P i j I    
(3)
dengan adalah  jumlah  nilai  baris  ( i )  dan  kolom  ( j ),  serta I adalah  jumlah matriks i dan j . Untuk  menghitung  standar  deviasi  dibagi  menjadi  perhitungan  baris  dan kolom sehingga perhitungan baris dirumuskan seperti dibawah ini :
Standar deviasi   
 2 1 i i X      (4)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dengan    adalah  nilai  rata-rata i dan X adalah  jumlah  nilai i pada  matriks, kemudian untuk perhitungan kolom dirumuskan sebagai berikut :
  2 1 j j Y      (5)
dengan   adalah nilai rata-rata j dan Y adalah nilai rata-rata j dan Y adalah jumlah nilai j pada matriks.
Nilai  energi  merupakan  nilai  intensitas  piksel  yang  diukur  dari  jangkauan keabuan dalam citra yang akan dirumuskan sebagai berikut ini :
Energi   2 1 1 , i j GLCM i j    
(6)
dengan adalah jumlah nilai i yang sama dengan 1 dan adalah jumlah nilai j yang sama dengan 1.
Kemudian  untuk  nilai  homogenitas  yang  mana  merupakan  kesamaan varietas dari matriks kookurensi memiliki rumus persamaan seperti ini :
Homogenitas
  2 1 1 , i j GLCM i j    
(7)
dengan adalah jumlah nilai i yang sama dengan 1 dan adalah jumlah nilai j yang sama dengan 1.
Contoh  dari  hasil  ekstraksi  fitur  menggunakan  GLCM  ( Gray  Level  Co occurancy Matrix ) dapat dilihat dalam gambar dibawah :

## Gambar 6. Hasil Ekstraksi Fitur GLCM
2.4. Klasifikasi Citra Daun Jeruk
Tahapan  klasifikasi  digunakan  untuk  menentukan  citra  data  training  dan citra  data  testing  kedalam  kelas  citra  daun  sehat,  citra  daun  berpenyakit  sedang dan  citra  daun  berpenyakit  parah.  Pada  tahapan  ini  menggunakan  metode klasifikasi Naive Bayes. Naive Bayes adalah metode klasifikasi yang berguna untuk memprediksi  kemungkinan  (probabilitas)  sesuatu  yang  akan  terjadi  berdasarkan teorema  bayes  sederhana  [9].  Persamaan  Naive  Bayes  dirumuskan  seperti dibawah ini :
 
| c p i j n m
P a v n m    (8)
dengan   adalah jumlah pada data, dimana
dan
,   adalah 1 / tingkat keparahan jenis penyakit,   adalah jumlah parameter gejala, dan   adalah jumlah pada data, dimana tiap kelas.
Metode ini dievaluasi dengan menggunakan matriks konfusi yang terdiri dari tiga kelas: citra dari daun yang sehat, citra dari daun yang sakit sedang, dan citra
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dari  daun  yang  sakit  parah.  Evaluasi  mode  menggunakan  tiga  parameter  yaitu precision , recall dan  akurasi  ( accuration ).  Evaluasi  metode  dapat    dilihat  pada Tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Confussion Matrix Kelas Citra Daun Jeruk Siam Eksperimen Nilai Real True False Nilai Prediksi True TP ( True Positive) Correct result FP ( False Positive ) Unexpected result False FN (False Negative) Missing result TN (True Negative) Correct absence of result
Cara  membaca  Tabel  3  diatas  yaitu  dari  baris  kemudian  kolom,  untuk menentukan  nilai  akurasi  citra  daun  jeruk  menggunakan  matriks  konfusi  diatas maka persamaan evaluasi mode dirumuskan seperti dibawah ini:
(9)
dengan TP adalah True Positive, TN adalah True Negative, FP adalah False Positive dan FN adalah False Negative.
Sedangkan  untuk  menghitung  nilai  presisi  dari  citra  daun  jeruk  siam menggunakan persamaan rumus sebagai berikut:
TP = TP+FP
Precision
(10)
dengan TP adalah True Positive dan FP adalah False Positive.
Dan untuk menghitung nilai recall dari citra daun jeruk siam dengan matriks konfusi seperti Tabel 3 maka menggunakan rumus sebagai berikut:
= TP
TP+FN
Recall
(11)
dengan TP adalah True Positive dan FN adalah False Negative Nilai  precision,  recall  dan  akurasi  menghasilkan  nilai  antara  0  sampai  1. Kinerja dikatakan baik jika nilai yang dihasilkan ketiga parameter mendekati 1.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  ini  menunjukkan  hasil  serta  pembahasan  mengenai  langkah- langkah  yang  dijabarkan  sebelumnya,  dimana  proses  yang  dilakukan  meliputi preprocessing ,  deteksi  tepi,  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  yang  disertai  evaluasi metode.  Tahapan preprocessing ,  deteksi  tepi  dan  ekstraksi  fitur  menggunakan Matlab  2015a  dan  klasifikasi  menggunakan  Rapidminer  Studio  Hasil  setiap langkah-langkah pada penjabaran sebelumnya dijelaskan sebagai berikut :
3.1. Resize , Konversi Grayscale dan Deteksi Tepi
Pada  tahap  awal  dilakukan  proses  preprocessing  dengan  melakukan resize yang  mengubah  ukuran  citra  daun  jeruk  dengan  ukuran  piksel  vertikal  sebesar 250x400  piksel,  kemudian  citra  daun  jeruk  dilakukan  pengkonversian  ke  dalam
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
citra  keabuan  dan  kemudian  diubah  menggunakan  metode  deteksi  tepi  sobel. Beberapa  gambar  skala  abu-abu  dan  sobel  yang  diubah  ukurannya  ditunjukkan pada Tabel 4 di bawah ini.

## Tabel 4. Citra Hasil Preprocessing
No.  Citra Resize  Citra Grayscale  Citra Sobel 1.
2.
3. 4.

## 3.2. Ekstraksi GLCM (Gray Level Co-occurency Matrix)
Ekstraksi  GLCM  ini  menghasilkan  nilai  citra  daun  jeruk  dari  masing-masing nilai fitur. Nilai ciri terdiri dari nilai ciri kontras, korelasi, energi, dan keseragaman yang  masing-masing  memiliki  arah  sudut  , , dan serta  nilai average yang akan digunakan dalam proses klasifikasi. Hasil ekstraksi GLCM dapat dilihat pada gambar-gambar dibawah ini.
Gambar 7. Hasil Ekstraksi GLCM Sampel 12
Gambar 8. Hasil Ekstraksi GLCM Sampel 25
Gambar 9. Hasil Ekstraksi GLCM Sampel 13
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 10. Hasil Ekstraksi GLCM Sampel 26
Gambar 11. Hasil Ekstraksi GLCM Sampel 8
Gambar 12. Hasil Ekstraksi GLCM Sampel 7
Dari Gambar 7 sampai Gambar 12 terlihat bahwa hasil ekstraksi fitur GLCM menunjukkan  nilai  fitur  yang  bermacam-macam.  Untuk  dapat  diklasifikasikan hanya akan menggunakan nilai average dari setiap sampel citra data uji. Hasil rata- rata yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Average Sampel Cn Cr E H A P 12. 0,60617  0,54922  0,30357  0,87517  0,2211221  SEHAT 25. 0,53615  0,76504  0,32119  0,87715  0,2888992  SEHAT 13. 1,2489  0,85291  0,18476  0,84291  0,4147248  SEDANG 26. 0,59868  0,7826  0,34339  0,8693  0,3496487  SEDANG 8. 0,40459  0,91223  0,16518  0,90643  0,1381501  PARAH 7. 0,33678  0,88342  0,28505  0,93466  0,1981656  PARAH
Terlihat bahwa dari Tabel 5 diatas nilai setiap citra berbeda-beda, dimana Cn adalah kontras, Cr adalah korelasi, E adalah energi, H adalah nilai homogenitas, A adalah average atau nilai rata-rata, serta P adalah tingkat keparahan penyakit citra daun  jeruk.  Dari  nilai  average  yang  didapatkan  dalam  ekstraksi  fitur  GLCM sebelumnya  maka  dalam  Tabel  5  diatas  ditentukan  nilai average untuk  rata-rata kontras, korelasi, energi dan homogenitas yang dimana keempat nilai itu dihitung dengan rumus seperti dibawah ini :
Cn×Cr×E×H
Average= ×10
(12)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Setelah  penentuan  nilai average maka  untuk  menentukan  jenis  keparahan penyakit  maka  sebelumnya  dibuat  sebuat  penentuan  skor  yang  akan  digunakan dalam  penentuan  nilai average itu  sendiri,  untuk  melihat  skor  penentuan  dapat dilihat dibawah ini:
Tabel 6. Skor Klasifikasi Skor Persentase Tingkat Gejala CVPD Tingkat Keparahan 0,2 ≥ X ≥ 0,3  Tidak terdapat gejala Sehat X ≥ 0,3 Gejala timbul lebih dari 10% sampai 25% luas tanaman Sedang X ≤ 0,2 Gejala timbul lebih dari 25% sampai 50% tanaman Parah
Dari  Tabel  6  diatas  maka  dapat  dilihat  bahwa  nilai average yang  sudah ditentukan  sebelumnya  akan  diklasifikasikan  sehat  jika  nilai average yang didapatkan  berkisar  antara  0,2  sampai  0,3,  kemudian  akan  diklasifikasikan berpenyakit  sedang  jika  nilai average lebih  dari  sama  dengan  0,3  dan  akan diklasifikasikan berpenyakit parah jika nilai average kurang dari atau sama dengan 0,2.

## Gambar 13. Grafik Tingkat Keparahan Penyakit
Terlihat  dari  gambar  13  diatas  menjelaskan  tentang  tingkat  keparahan penyakit  dari  citra  daun  jeruk  siam,  dijelaskan  bahwa  warna  biru  adalah  citra parah, warna hijau adalah citra sehat dan warna merah adalah citra sedang. Dalam rentang skor 0,2>X>0,3 terlihat bahwa citra daun sehat menjadi yang paling tinggi density-nya disusul kedua dengan citra daun sedang dan terakhir citra daun parah, kemudian untung rentang skor X≤0,2 terlihat bahwa citra parah memiliki density yang  paling  tinggi  dan  posisi  kedua  ditempati  oleh  citra  daun  sehat  kemudian terakhir citra daun sedang, selanjutnya dalam rentang skor kisaran X≥0,3 terlihat dengan sangat jelas bahwa citra daun sedang memiliki density yang paling tinggi daripada citra lainnya dan disusul dengan citra daun parah kemudian terakhir ada citra daun sehat.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.3. Klasifikasi Naive Bayes
Nilai dataset uji yang sudah dilakukan ekstraksi fitur sebelumnya maka akan dimasukkan  untuk  proses  klasifikasi  menggunakan  metode  naive  bayes  guna menentukan  apakah  citra  tersebut  sehat,  sedang  atau  parah  serta  guna menentukan nilai akurasi data tersebut. Naive bayes berguna memunculkan nilai probabilitias  terbaru  dalam  setiap  kelas.  Proses  tahapan  klasifikasi  serta  akurasi dapat dilihat dibawah ini.

## Gambar 14. Proses Klasifikasi Naive Bayes
Dalam  Gambar  14  diatas  terlihat  bahwa  data  latih  serta  data  uji  dilakukan pemilihan  atribut  subset  yang  kemudian  dihubungkan  dengan  set  role  untuk menentukan jenis kolomnya, dimana parah penyakit di set dengan label, sampel di set dengan id dan average di set dengan weight. Setelah melakukan set role pada beberapa  kolom  kemudian  dihubungkan  dengan cross  validation untuk  membagi data  menjadi  data  training  dan  data  testing  yang  dimana  dalam  data  training dihubungkan dengan klasifikasi naive bayes yang selanjutnya dihubungkan dengan model  evaluation  yang  kemudian  dilakukan  perhitungan performance ( classification )  guna  menghitung  akurasi  dengan  cermat  menggunkan laplace correction yang  menangani  nilai  peluang  0.  Dimana  menghasilkan  nilai  seperti Gambar 15 hingga Gambar 19 dibawah ini.
Gambar 15. Hasil Klasifikasi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 16. Hasil Klasifikasi
Gambar 17. Hasil Klasifikasi
Gambar 18. Hasil Klasifikasi
Gambar 19. Hasil Klasifikasi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar  15  hingga  gambar  19  diatas  dapat  terlihat  bahwa  sampel  4 diklasifikasikan kedalam citra daun berpenyakit parah dengan nilai aveage 0,146 yang  diperoleh  dari  penentuan  skor  X≤0,2.  Dalam  gambar  15  hingga  gambar  19 klasifikasi yang berbeda-beda tersebut mengacu pada kriteria nilai skor yang telah ditentukan.  Guna  mengamati  confusion  matrix  hasil  klasifikasi  dengan  mudah dapat terlihat dalam Tabel 6 di bawah.
Gambar 20. Hasil Confusion Matrix Citra Daun Jeruk Siam
Dalam gambar 20 diatas maka confusion matrix dapat dijelaskan bahwa true parah  parah  memiliki  nilai  3,945,  true  parah  sehat  memiliki  nilai  sekitar  1,253, true parah sedang adalah 0,445, kemudian untuk true sehat parah bernilai 1,545, true sehat sehat memiliki nilai 3,842, dan true sehat sedang adalah 1,775, adapun true sedang parah adalah 0,230, true sedang sehat bernilai 0,458 dan true sedang sedang adalah 4,907. Untuk melihat hasil pengukuran akurasi dari klasifikasi naive bayes sebagai berikut :

## Gambar 21. Hasil Akurasi Data
Pada Gambar 21 di atas dapat kita lihat bahwa data memiliki nilai akurasi sebesar  67.58%  dengan  micro  average  68.99%  yang  mana  terbagi  menjadi class recall dan class precision . Pada prediksi sehat menghasilkan nilai true sehat 3,842 dan true sedang  1,775  serta true parah  adalah  1,545,  pada  prediksi  sedang, true sedang menghasilkan nilai 4,907 sedangkan nilai true sehat 0,458 dan true parah 0,230, untuk prediksi parah memiliki nilai 1,253 true sehat, 3,945 true parah dan 0,445 true sedang. Sehingga menghasilkan nilai class precision pada prediksi sehat sebesar 53,64%, nilai class precision pada prediksi sedang sekitar 87,71% dan nilai class  precision prediksi  parah sebesar  69,92%.  Sedangkan  untuk  nilai class  recall pada true sehat  sebesar  69,20%, class  recall pada true sedang  68,85%  dan class recall pada true parah sebesar 68,97%.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan dan menghasilkan hasil yang dibahas pada penjabaran sebelumnya maka didapatkan hasil kesimpulan yaitu bahwa citra
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
daun  jeruk  dapat  dibuat  dengan  3  kelas  klasifikasi  yaitu  kelas  daun  sehat,  kelas daun sedang dan kelas daun parah. Penelitian tersebut berhasil dilakukan dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 67.58% dan nilai class recall pada setiap kelas adalah 68.97%, 69.20% dan 68.85% sedangkan  nilai  class  precision  pada  setiap  kelas  adalag  69.92%,  53.64%  dan 87.71%.  Penelitian  ini masih  harus dikembangkan  lagi,  dikarenakan sampel  citra data hanya menggunakan 70 citra yang terbagi menjadi dua data serta klasifikasi kelas  tidak  terdapat  kelas  ringan.  Sehingga  diharapkan  dengan  berkembangnya sistem  dari  banyak  data  yang  dikumpulkan  mampu  meningkatkan  nilai  akurasi serta  pemrograman  yang  digunakan  menjadi  lebih  baik,  dengan  begitu  dapat membantu para petani perkebunan dalam mengatasi gejala penyakit berdasarkan tingkat keparahannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  H.  Ariesdianto,  Z.  E.  Fitri,  A.  Madjid,  and  A.  M.  N.  Imron,  “Identifikasi  Penyakit Daun  Jeruk  Siam  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Informatika , vol. 1, no. 2, pp. 133–140, Dec. 2021, doi: 10.54082/jiki.14.
[2]  Setyaningsih  F,  Rahmawati,  and  Mukarlina,  “Analisis  Sistem  Pakar  Untuk Mengidentifikasi  Penyakit  Pada  Tanaman  Jeruk  Siam  (Citrus  Nobilis  Var. Microcarpa)  Dari  Perkebunan  Desa  Setapok,  Kota  Singkawang,” Kumpulan  JurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 08, no. 2, pp. 162–171, Jun. 2021.
[3]  F. Lestari, I. Purnama, A. Sajiah, and L. Aksara, “Identifikasi Penyakit Tanaman Jeruk Siam   Menggunakan  Metode  M-SVM,”  in Seminar  Nasional  APTIKOM  (SEMNASTIK) , 2019, pp. 441–448.
[4]  M.  Widyaningsih  and  A.  Harjoko,  “Identifikasi  Gejala  Penyakit  Tanaman  Jeruk Melalui Pengolahan Citra,” Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 3, no. 2, pp. 104–113, Apr. 2021.
[5]  F. Lestari, J. Sari, Sutardi, I. Purwanti, and N. Purnama, “Deteksi Penyakit Tanaman Jeruk Siam Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Segmentasi Warna RGB-HSV,” in Seminar Nasional Teknologi Terapan Berbasis Kearifan Lokal (SNT2BKL) , 2018,  pp. 276–283.
[6]  M. Widyaningsih, “Segmentasi Canny Dan Otsu Pada Citra  Daun Jeruk Tidak Sehat,” in SEMNASKIT , 2015, pp. 43–48.
[7]  S. Wahyuni, E. Hariyanto, and S. Batubara, “Deteksi Penyakit Tanaman Jeruk Dengan Algoritma  Radial  Basis  Function  Network,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Inovasi Teknologi dan Ilmu Komputer (SNITIK) , Apr. 2018, pp. 358–363.
[8]  A.  Anas  and  A.  Rizal,  “Deteksi  Tepi  Dalam  Pengolahan  Citra  Digital,”  in Seminar Nasional TIK dan Ilmu Sosial (SocioTech) , Oct. 2017, pp. 1–6.
[9]  A.  Septiarini,  R.  Saputra,  A.  Tejawati,  and  M.  Wati,  “Deteksi  Sarung  Samarinda Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Pengolahan  Citra,” Jurnal  Rekayasa Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (RESTI) ,  vol.  5,  no.  5,  pp.  927–935,  Oct.  2021,
Accessed: Jun. 21, 2022. [Online]. Available: http://jurnal.iaii.or.id.
[10]  I.  Ginting,  “Aplikasi  Deteksi  Penyakit  Tumbuhan  Jeruk  Manis  Berbasis  Android Dengan Menggunakan Algoritma Bayesian Beliefnetwork,” Jurnal Pelita Informatika , vol. 8, no. 1, pp. 133–137, Jul. 2019.
[11]  A.  Novitasari,  E.  Purwandari,  and  F.  Coastera,  “Identifikasi  Citra  Daun  Tanaman Jeruk Dengan Local Binary Pattern Dan Moment Invariant,” Jurnal Informatika dan Komputer (JIKO) , vol. 3, no. 2, pp. 76–83, Sep. 2018.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 126-141 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[12]  S.  Zayin  and  H.  Rakhmad,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Tanaman Jeruk   Menggunakan  Metode  Euclidean  Distance,” Jurnal  Sistem  &  Teknologi Informasi Indonesia (JUSTINDO) , vol. 1, no. 2, pp. 123–131, Aug. 2016.
[13]  F. Akbar, A. Rais, I. Sobari, R. Zuama, and B. Rudiarto, “Analisis Performa Algoritma Naive  Bayes  Pada   Deteksi  Otomatis  Citra  MRI,” Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan Teknologi Komputer , vol. 5, no. 1, pp. 37–42, Aug. 2019.
[14]  F.  Nugraha,  B.  Irawan,  and  D.  Midyanti,  “Deteksi  Penyakit  Pada  Tanaman  Jeruk Pontianak  Dengan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation,” Jurnal  Coding, Sistem Komputer Untan , vol. 4, no. 2, pp. 76–85, 2016.
[15]  L.  Elfianty  and  J.  Wahyudi,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit  Tanaman  Jeruk  Yang Disebabkan Oleh Bakteri,” Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST) , vol. 6, no. 2, pp. 316–324, Dec. 2021.
[16]  Suyono, R. Wati, and T. Susilowati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dan Hama Pada Tanaman  Jeruk  Nipis  Menggunakan  Metode  Forward  Dan  Backward  Chainning Berbasis  Visual  Basic  6.0,” Jurnal  Management  Sistem  Informasi  Dan  Teknologi (EXPERT) , vol. 10, no. 1, pp. 23–28, Jun. 2020.
[17]  N.  Gaol,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Buah  Citrus  (Lemon) Mengggunakan  Metode  Certainty  Factor,” Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains Manajemen Informatika dan Komputer) , vol. 19, no. 1, pp. 1–7, Feb. 2020.