## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 21, No. 2, Maret 2022, pp. 477 ∼ 486 ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020
DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1572

## Klasifikasi Citra Daun dengan GLCM
( Gray Level Co-Occurence) dan K-NN ( K-Nearest Neighbor )
Leaf Image Clasification with GLCM (Gray Level Co-Occurence) and
K-NN (K-Nearest Neighbor)
Sri Ayu Rosiva Srg 1 , Muhammad Zarlis 2 , Wanayumini 3
1,3 Universitas Potensi Utama, Indonesia
2 Universitas Sumatra Utara, Indonesia

## Informasi Artikel
Genesis Artikel:
Diterima, 29 November 2021 Direvisi, 12 Januari 2022 Disetujui, 14 Maret 2022
Kata Kunci:
GLCM
Klasifikasi K-NN Pre-processing

## ABSTRAK
Banyaknya jenis tanaman yang bentuknya hampir mirip sangat menyulitkan masyarakat Indonesia dalam melakukan klasifikasi ataupun pengelompokkan dan banyaknya penelitian sistem klasifikasi daun tanaman yang menghasilkan akurasi yang rendah tidak mencapai 90%. Maka diperlukan sistem klasifikasi yang lebih akurat dan performance yang menghasilkan tingkat kesalahan kecil. Berdasarkan masalah tersebut maka tujuan penelitian ini akan membangun sistem klasifikasi jenis tanaman berdasarkan citra daun dengan sistem yang akurat dan tingkat kesalahan yang minimal ke- cil sehinga dapat digunakan untuk mempermudah masyarakat dalam melakukan pengenalan ataupun pengelompokkan jenis tanaman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah GLCM ( Gray Level Co-Occurence ) untuk ekstraksi ciri dan K-NN ( K-Nearest Neighbor ) untuk klasifikasi. Tahapan penelitian terdiri dari pre-processing , ektraksi ciri, dan klasifikasi. Tahap pre-processing melakukan resize citra RGB lalu dikonversi ke Grayscale . Tahap ektraksi ciri menggunakan metode GLCM di- ambil ciri dari empat fitur entrophy, homogeneity, energy dan contras dengan sudut 0 o , 45 o , 90 o dan 135 o . Tahap klasifikasi dengan K-NN. Sistem klasifikai dengan K-NN memperlihatkan bahwa akurasi terbaik dengan penggunaan nilai ketetanggan k =1 mencapai 98%. .

## Keywords:
GLCM Classification
K-NN
Pre-processing

## ABSTRACT
The many types of plants that are almost similar in shape make it very difficult for Indonesian people to classify or group together and many studies of plant leaf classification systems that produce low accuracy do not reach 90%. We need a classification system that is more accurate and performance that produces a small error rate. Based on these problems, the purpose of this research is to build a classification system of plant species based on leaf imagery with an accurate system and a minimal error rate so that it can be used to make it easier for the public to identify or classify plant species. Method used in this research is GLCM (Gray Level Co-Occurence) for feature extraction and K-NN (K-Nearest Neighbor) for classification. Research stages consist of pre-processing, feature extraction and classification. Pre-processing stage resizes the RGB image and then converts it to Grayscale. The feature extraction stage using the GLCM method is taken from four features of entrophy, homogeneity, energy and contrast with angles of 0 o , 45 o , 90 o and 135 o . Classification stage with K-NN. The classification system with K-NN shows that the best accuracy with the use of the neighborhood value of k = 1 reaches 98%.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Penulis Korespondensi:
Sri Ayu Rosiva Srg, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Indonesia Email: rosivasriayu@gmail.com
Journal homepage: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/matrik
478 r

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia kaya akan sumber daya alam hayati ( mega diversity ) dan memiliki keanekaragaman yang terbesar di seluruh wilayah indonesia. Salah satu keanekaragaman hayati yang dimiliki Indonesia adalah keberagaman jenis tanaman, di hutan Indonesia di temukan kurang lebih 30.000 jenis tanaman [ 1 ]. Proses klasifikasi tanaman dilakukan masyarakat dengan berbagai cara di antaranya melalui taksonominya seperti bunga, biji, daun, akar, dan lain-lain. Daun merupakan salah satu bagian tanaman yang sering digu- nakan untuk mengenali ataupun mengelompokkan jenis tanaman [ 2 ]. Daun digunakan untuk mengenali dan mengklasikasi tanaman, karena setiap jenis tanaman memiliki ciri daun berbeda [ 3 ]. Selain itu, daun lebih mudah diperoleh karena tidak tergatung pada musim.
Perkembangan teknologi yang semakin canggih seperti lahirnya aplikasi yang dapat membantu masyarakat sudah tak terben- dung. Salah satu nya sistem klasifikasi. Sistem klasifikasi dapat dibangun dengan memanfaatkan teknologi melalui teknik kecerdasan buatan ( Artificial Inteligence ) [ 4 ][ 5 ]. Klasifikasi dengan memanfaatkan kecerdasan buatan ( Artificial Inteligence ) dibangun dengan teknik pengenalan pola ( pattern recognition ) untuk mengambil karakteristik ciri kemudian melalui tahap image processing atau teknik pengolahan citra digital untuk meningkatkan kualitas citra agar diperoleh hasil klasifikasi yang baik [ 6 ][ 7 ]. Penelitian untuk pengembangan sistem klasifikasi melalui teknik kecerdasan buatan ( Artificial Inteligence ) dan tahapan image processing telah banyak dilakukan dan dikembangkan dengan memanfaatkan teknologi hal tersebut sangat berguna untuk membantu pekerjaan masyarakat [ 8 ][ 9 ].
Salah satu metode yang baik dan sering digunakan untuk klasifikasi adalah metode GLCM dan K-NN. K-NN adalah salah satu metode klasifikasi yang digunakan untuk membangun sistem klasifkasi sedangkan GLCM adalah metode ektraksi ciri tekstur yang sering digunakan dalam mengambil ciri fitur dalam tahap image processing [ 10 ]. Penggunaan metode K-NN dan GLCM menghasilkan tingkat performance akurasi sistem hingga 80%. Hal ini dibuktikan dari penelitian yang telah dilakukan menggunakan K-NN dan GLCM menghasilkan akurasi sampai 84% [ 11 ]. Kemudian penelitian yang membandingkan antara metode klasifikasi backpropagation dengan klasifikasi K-NN membuktikan bahwa K-NN menghasilkan akurasi 100 % sedangkan Backpropagation hanya menghasilkan akurasi 90% [ 12 ]. Penelitian lain yang menggunakan metode GLCM dan K-NN adalah penelitian kualitas daun bayam menghasilkan akurasi sebesar 86,6% [ 13 ]. Beberapa penelitian terkait lain membangun sistem klasifikasi berdasarkan citra dengan metode GLCM dan K-NN diantaranya dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Penelitian Terkait
Judul Metode Data Hasil Pengenalan ciri garis telapak tangan menggunakan ektraksi fitur GLCM dan K-NN [14] Resize Citra Telapak tangan Akurasi terbesar 92,3% dengan nilai k=7 dan sudut GLCM 90o Konversi grayscale
Cropping Citra Ektraksi Ciri GLCM Identifikasi K-NN
Butterfly Identification Using gray level co- occurrence matrix (glcm) extraction feature and k-nearest neighbor (knn) classification [15] Resize 7 spesies setiap spesies diambil 100 gambar
Nilai k=5 akurasi sebesar 91,1% Scalling Segmentation
Konversi grayscale Ektraksi ciri GLCM
Identifikasi K-NN Identifikasi tumbuhan obat herbal berdasarkan citra daun menggunkan algoritma GLCM dan K-NN [16] Konversi latar ke putih 10 Spesies Daun (90 Data Citra). Akurasi mencapai 83,33 % Resize, Konversi grayscale 80 Data Training Peningkatan kualitas citra 10 Data Testing Ektraksi Ciri dengan GLCM Pengenalan K-NN Plant Classsification Based on Extraction Feture Gray Level Co-Occurrence Matrix Using K- Nearest Neighbor [17] Prepocessing (Resize dan Grayscale) 10 Jenis tanaman, tiap jenis 20 data diambil untuk training daan 5 data diambil untuk testing K=3 maka akurasi sebesar 83.3 % Ekstrksi ciri dengan GLCM
Klasifikasi K-NN
Berdasarkan penelitian yang telah disebutkan diatas, sistem klasifikasi tanaman yang sebelumnya penggunaan metode GLCM dan K-NN untuk citra daun tanaman masih menghasilkan akurasi yang rendah tidak mencapai 90%. Hal ini sangat mempengaruhi keakuratan dalam sistem klasifikasi untuk menghasilkan klasifikasi terbaik. Sistem klasifikasi yang akurat dan performance yang bagus dan akurasi yang tinggi mencapai 100% sangat dibutuhkan. Maka tujuan penelitian ini akan membuat sistem klasifikasi tanaman yang menghasilkan performance yang baik dan akurasi tinggi dan tingkat kesalahan yang minimal kecil dengan metode K-NN dari setiap percobaan nilai k dan ektraksi ciri GLCM dimana proses pengolahan citra sebelum ekstraksi ciri GLCM dan ke tahap klasifikasi berbeda dari sebelumnya kemudiaan data citra daun diambil dengan pengambilan citra yang berbeda dari penelitian sebelumnya. Jenis tanaman untuk penelitian ini juga berbeda dari sebelumnya, tanaman yang ada pada penelitian ini tanaman yang sering digunakan untuk obat-obatan. Sehingga hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan.
Untuk memudahkan masyarakat dalam melakukan klasifikasi dan taksonomi tanaman dengan akurat. Penelitian ini juga akan melihat performance penggunaan metode K-NN dan GLCM terhadap klasifikai dari berbagai jenis citra daun tanaman dengan metode
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer,
Vol. 21, No. 2, Maret 2022: 477 – 486
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
GLCM dan K-NN. Proses klasifikasi dalam penelitian ini dengan melihat pola citra daun tanaman dengan metode ektraksi ciri tekstur yaitu GLCM kemudian diklasifikasi dengan K-NN untuk proses pengelompokkan dari setiap kelas tanaman.
Pada penelitian ini seluruh data citra daun tanaman yang telah diambil menggunakan kamera digital akan di pre-pocessing untuk menjadi data masukan pada proses pengambilan ciri. Proses ciri citra didapat dari proses ekstraksi ciri dengan metode GLCM yang mengambil empat fitur yaitu entrophy , homogeneity , energy dan contras . Setelah ekstraksi ciri beberapa ciri akan disimpan didalam database . Hal ini berguna untuk menjadi pembanding terhadap citra testing . Citra testing juga akan melalui proses pre- pocessing dan ektraksi ciri dengan metode GLCM dan kemudian akan diklasifikasi dengan metode K-NN untuk proses pengenalan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang diusulkan peneliti terdiri dari tahapan pre-processing , ektraksi ciri, dan identifikasi. Sedangkan untuk melihat performance sistem klasifikasi akan dilakukan analisis dan perhitungan akurasi sistem yang dihasilkan. Sistem klasifikasi dibangun dan dirancang melalui aplikasi MATLAB 2018 melalui menu user interface (GUI). Adapun tahapan metode dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.1. Data Set
Data jenis tanaman dalam penelitian ini diambil melalui kamera digital dipotret dengan intensitas cahaya dan jarak yang sama. Jenis tanaman berjumlah 8 jenis yaitu daun bangun-bangun, daun belimbing, daun binahong, daun jambu biji, daun jarak, daun katu, daun kemangi, dan daun kemuning. Setiap jenis diambil 60 citra daun kemudian dipotret satu persatu sehingga total data yang digunakan sebanyak 480 citra. Dataset dibagi menjadi dua bagian yaitu Data Training dan Data Testing . Data Training sebanyak 400 citra sedangkan data testing sebanyak 80 citra. Adapun rincian sebaran dataset yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Sebaran data jenis tanaman
No Jenis Tanaman Data Citra Training Data Citra Testing 1 Daun bangun-bangun 50 10 2 Daun Belimbing 50 10 3 Daun Binahong 50 10 4 Daun Jambu biji 50 10 5 Daun jarak 50 10 6 Daun katu 50 10 7 Daun kemangi 50 10 8 Daun kemuning 50 10
480 r

## 2.2. Pre Processing
Pada tahap pre-processing citra yang ditangkap diolah terlebih dahulu untuk disamakan ukurannya dan diubah kedalam bentuk skala keabuan baik data training maupun data testing [ 14 ]. Dengan menggunakan pra-processing yang tepat dapat meningkatkan akurasi pengenalan serta mempercepat proses selanjut- nya yaitu proses ekstraksi ciri [ 15 ]. Adapun tahapan pada proses prapengolahan pada Penelitian ini adalah mengubah ukuran citra, konversi citra RGB menjadi citra aras keabuan ( grayscale ) [ 16 ][ 17 ]. Pada Gambar 2 dapat dilihat perbedaan citra RGB dengan citra Grayscale [ 17 ].

## Gambar 2. Perbedaan Citra RGB dan Citra Grayscale

## 2.3. Feature Extraction
Tahap kedua dalam penelitian ini yaitu melakukan ekstraksi ciri mennggunakan GLCM. GLCM adalah analisis tekstur yang sudah banyak digunakan dan hasil yang diperoleh dari matriks co-occurrence lebih baik dari metode diskriminasi tekstur lainnya. GLCM menghitung fitur statistic berdasarkan tingkat keabuan ( grayscale ) gambar [ 11 ].
GLCM adalah matriks dimana jumlah baris dan kolom sama dengan jumlah tingkat keabuan, G dalam image . Elemen matriks P ( i, j | 4 x, 4 y ) adalah frekuensi relative yang dipisahkan oleh jarak jarak piksel ( 4 x, 4 y ) Elemen matriks juga direpresentasikan sebagai P ( i, j | d, θ ) yang berisi nilai probabilitas orde kedua untuk perubahan antara tingkat keabuan i dan j pada jarak d dan sudut θ tertentu.Berbagai fitur diekstraksi GLCM, G adalah jumlah tingkat keabuan yang digunakan dan µ adalah rata-rata dari P, µ x , µ y , δ x dan δ y adalah rata-rata dan simpangan baku dari P x dan P y [ 18 ]. Adapun matrik dari GLCM dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. GLCM Matrix (a) Matrix citra asli (b) GLCM index (c) Co-Occurrence Matrix (d) Probability [24]
P x ( i ) = Σ G − 1 i =0 P ( i, j ) dan P y ( j ) = Σ G − 1 i =0 P ( i, j ) (1)
µ x = Σ G − 1 i =0 iP x ( i ) dan Σ G − 1 j =0 jP y j (2)
σ 2 x = σ G − 1 i =0 (( P x ( i )) − µ x ( i )) 2 (3)
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: 477 – 486
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
σ 2 y = σ G − 1 j =0 (( P y ( j )) − µ y ( j )) 2 (4)
GLCM memiliki fitur sebanyak 12 fitur. Pada penelitian ini hanya mengambil 4 fitur yaitu entrophy , homogeneity , energy dan contrast dengan persamaan ( 5 ), ( 6 ), ( 7 ), dan ( 8 ). a. Entropy
Entropy = −
G − 1 X i =0 G − 1 X j =0 P ( i, j ) × log ( P ( i, j )) (5)
b. Homogeneity
G − 1 X i =0 G − 1 X j =0 1 1 + ( i − j ) 2 P ( i, j ) (6)
c. Energy
ASM = G − 1 X i =0 G − 1 X j =0 P ( i, j ) 2 (7)
d. Contrast
Contrast = G − 1 X n =0 n 2 { G X i =1 G X j =1 P ( i, j ) } , | i − j k = n (8)

## 2.4. Classifiaction
Klasifikasi dalam penelitian ini menggunakan K-NN. K-NN adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dimana hasil dari query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada K-NN. Nilai k dapat mempen- garuhi hasil klasifikasi secara signifikan. Namun, tidak ada konsensus umum yang telah dicapai mengenai nilai k mana yang dapat memberikan kinerja klasifikasi optimal seperti terlihat pada Gambar 4 [ 19 ].

## Gambar 4. Pengaruh Nilai K Pada Klasifikasi K-NN
K-NN bekerja berdasarkan jarak minimum dari data baru ke data training untuk menentukan tetangga k terdekat maka akan didapat nilai mayoritas sebagai hasil prediksi dari data baru. Perhitungan jarak dari metode K-NN dapat menggunakan formula jarak Euclidean , Cityblock , Chebychev dan Minkowski . Adapun pada penelitian ini yang akan digunakan adalah jarak Euclidean dengan persamaan ( 9 ).
j ( v 1 , v 2 ) = q Σ N k =1 ( v 2 ( k ) − v 1 ( k )) 2 (9)
482 r
Dimana j adalah jarak data testing ke data training , v 1 ( k ) adalah fitur data testing ke data training, dengan k = 1 , 2 , 3 . . . N v 2 ( k ) adalah fitur data training k dengan k = 1 , 2 , 3 . . . N
Adapun algoritma perhitungan metode K-NN adalah sebagai berikut [ 20 ]:
1. Tentukan jumlah k (jumlah tetangga terdekat yang hendak dipilih)
2. Hitung jarak antara data yang akan diklasifikasi dengan seluruh data pelatihan menggunakan jarak Euclidean dengan formula persamaan ( 9 ).
3. Urutkan secara menaik jarak yang telah terbentuk
4. Tentukan jarak terdekat sejumlah dengan k yang telah ditentukan 5. Pasangkan kelas yang bersesuaian
6. Cari jumlah kelas dari tetangga yang terbanyak dan tetapkan kelas tersebut sebagai kelas data yang akan dievaluasi selanjutnya

## 2.5. Analisis
Pada penelitian ini akan dilakukan analis performance sistem klasifikasi yang dibangun. Performance sistem dilihat berdasarkan hasil tingkat akurasi sebuah sistem. Tingkat akurasi adalah tingkat keakuratan jaringan yang telah dibuat dalam mengenali inputan citra yang diberikan sehingga menghasilkan output yang benar. Secara matematis akurasi dapat dihitung dengan persamaan ( 10 ) dibawah ini [ 21 ].
akurasi = J umlahDataBenar J umlahDataKeseluruhan × 100% (10)

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Berdasarkan tahapan penelitian didapat hasil setiap tahapannya yaitu pre-processing, ekstraksi ciri, identifikasi dan akurasi, Tahapan penelitian pada Gambar 1 akan dianalisis untuk melihat keakuratan metode dari GLCM dan K-NN.

## 3.1. Pre Processing
Pada tahapan prepocessing mengikuti tahapan yang dilakukan oleh [ 16 ]. Pre-processing yang dilakukan diantaranya pemba- caan citra daun, resize citra lalu citra akan dikonversi ke grayscale . Hasil dari tahapan pre-processing akan menjadi inputan untuk ke proses selanjutnya yaitu ektraksi ciri. Seluruh data training maupun data testing akan di pre-processing Adapun hasil pre-pocessing dari salah satu data set dapat dilihat pada Gambar 4 .
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: 477 – 486
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Tabel 3. Langkah- Langkah Pre-processing [20]
Citra RGB Citra RGB merupakan citra asli hasil dari potretan kamera digital. Citra asli atau RGB yang telah dipotret memiliki ukuran 4608 x 3456. Setelah citra RGB diinput maka akan melalui proses resize citra. Citra Resize
Resize citra berguna untuk mengubah ukuran citra menjadi lebih kecil. Citra RGB asli dengan ukuran 4608 x 3456 akan diresize ukurannya menjadi 64 x 86 hal ini berguna untuk mempermudah proses komputasi. Resize dilakukan dengan menggunakan matlab dengan coding RGB=imresize(RGB,[64 NaN]); Citra Grayscale Citra yang telah diresize akan diubah backgroundnya menjadi grayscale. Citra grayscale ini akan memasuki proses ektraksi ciri GLCM

## 3.2. Eksraksi Ciri
Ektraksi ciri penelitian ini menggunakan metode GLCM. Inputan citra yang telah melalui proses pre-processing akan diekstrak fitur-fiturnya. Ektraksi fitur diawali dengan membentuk matriks co-occurrence dari setiap citra kemudian matriks ini akan dihitung fitur ektraksi GLCM yaitu Entrophy, Energy , Homogeneity , dan Kontras dengan masing-masing sudut yang digunakan 0 o , 45 o , 90 o , 135 o . Hasil ekstraksi fitur GLCM dari Tabel 3 dihitung dengan menggunakan persamaan entrophy , homogeneity , energy dan contrast yang ditunjukkan pada Tabel 4 .

## Tabel 4. Hasil ektraksi ciri GLCM citra
Kelas Jenis Tanaman Entrophy Energy Homogeneity Contrast 0o 45o 90o 135o 0o 45o 90o 135o 0o 45o 90o 135o 0o 45o 90o 135o 1 Daun Bangun-Bangun 3.4526 2.7463 2.6882 2.7888 0.0006 0.0035 0.0041 0.0036 0.0969 0.5436 0.5845 0.4510 4292.926 131.966 81.850 150.315 2 Daun Belimbing 2.9776 2.4131 2.3717 2.4124 0.0019 0.0082 0.0095 0.0089 0.1393 0.5959 0.6429 0.6157 2287.591 195.700 164.819 178.020 3 Daun Binahong 3.4073 2.7992 2.7568 2.8828 0.0007 0.0028 0.0032 0.0026 0.1087 0.5131 0.5666 0.4572 3625.771 126.685 95.105 129.621 4 Daun Jambu Biji 3.4302 2.7705 2.7307 2.8020 0.0006 0.0029 0.0033 0.0028 0.1019 0.5323 0.5856 0.4587 3895.925 131.798 100.644 136.844 5 Daun Jarak 3.5388 2.9199 2.8578 2.9688 0.0005 0.0021 0.0024 0.0020 0.1025 0.4938 0.5384 0.4029 7880.899 192.931 114.533 207.912 6 Daun Katu 2.7867 2.2191 2.1667 2.2018 0.0037 0.0120 0.0138 0.0129 0.1776 0.6306 0.6900 0.6711 1481.657 191.762 167.472 170.907 7 Daun Kemangi 3.0106 2.3194 2.2737 2.3125 0.0016 0.0089 0.0104 0.0095 0.1602 0.6151 0.6697 0.6436 828.370 76.554 59.801 67.013 8 Daun Kemuning 2.8408 2.1314 2.0761 2.0938 0.0034 0.0140 0.0164 0.0162 0.1634 0.6614 0.7242 0.7226 683.164 88.454 70.190 83.785
Seluruh dataset citra training sebanyak 400 citra dan citra testing sebanyak 80 citra diekstaksi ciri fitur GLCM. Adapun fitur yang digunakan adalah ( Entrophy , Energy , Homogeneity dan Contrast ). Hasil dari ektraksi ciri citra training di simpan didalam database untuk digunakan dalam proses pengenalan (identifikasi).
484 r

## 3.3. Klasifikasi
Tahapan klasifikasi adalah tahap dimana data akan melalui proses pengelompokkan. Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk klasifikasi ialah metode K-NN. Ciri citra testing yang sudah melalui proses pre-pocessing , ekstraksi ciri akan dibandingkan dengan citra database dengan metode K-NN berdasarkan jarak Euclidean . Total data testing yang digunakan dalam pengujian sistem sebanyak 80. Gambar 5 Diperlihatkan tampilan aplikasi dari sistem klasifikasi tanaman yang berhasil. 8 Jenis tanaman yaitu daun bangun-bangun, daun belimbing, daun binahong, daun jambu biji, daun jarak, daun katu, daun kemangi dan daun kemuning akan klasifikasi.
Gambar 5. Tampilan Aplikasi Sistem Klasifikasi Tanaman

## 3.4. Akurasi
Sistem yang berhasil dibangun akan diuji performance dengan menghitung akurasi sistem. Hasil perhitungan akurasi dilakukan dengan membagi jumlah data testing yang benar dengan total seluruh data testing . Seperti pada persamaan 10. Klasifikasi menggu- nakan K-NN dengan nilai parameter k = 1,3,5,9. Hasil klasifikasi dari setiap kelas daun tanaman yaitu daun bangun-bangun adalah kelas 1, daun belimbing adalah kelas 2, daun binahong adalah kelas 3, daun jambu biji adalah kelas 4, daun jarak adalah kelas 5, daun katu adalah kelas 6, daun kemangi adalah kelas 7, daun kemuning adalah kelas 8. Tabel 4 memperlihatkan hasil pengelompokkan kelas setiap percobaan nilai ketetanggaan klasifikasi K-NN yang dilakukan pada penelitian ini.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: 477 – 486
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Tabel 5. Tingkat akurasi klasifikasi citra daun berdasarkan nilai k dengan metode K-NN
Nilai Ketetanggaan Kelas Jenis Tanaman Hasil
Akurasi (%) Benar Salah K=1 1 Daun Bangun-Bangun 10 0 98 2
Daun Belimbing 10 0 3 Daun Binahong 10 0 4 Daun Jambu Biji 10 1 5 Daun Jarak 9 1 6 Daun Katu 9 1 7 Daun Kemangi 10 0 8 Daun Kemuning 10 0
K=3 1 Daun Bangun-Bangun 10 0 90 2 Daun Belimbing 10 0 3 Daun Binahong 8 2 4 Daun Jambu Biji 9 1 5 Daun Jarak 8 2 6 Daun Katu 7 3 7 Daun Kemangi 10 0 8 Daun Kemuning 10 0
K=5 1 Daun Bangun-Bangun 10 0 90 2 Daun Belimbing 10 0
3 Daun Binahong 8 2 4 Daun Jambu Biji 9 1 5 Daun Jarak 8 2 6 Daun Katu 7 3 7 Daun Kemangi 10 0 8 Daun Kemuning 10 0
K=7 1 Daun Bangun-Bangun 10 0 89 2
Daun Belimbing
10 0
3 Daun Binahong 8 2 4 Daun Jambu Biji 9 1 5 Daun Jarak 8 2 6 Daun Katu 7 3 7 Daun Kemangi 10 0 8 Daun Kemuning 10 0
K=9 1 Daun Bangun-Bangun 10 0 91 2 Daun Belimbing 10 0
3 Daun Binahong 8 2 4 Daun Jambu Biji 9 1 5 Daun Jarak 8 2 6 Daun Katu 8 2 7 Daun Kemangi 10 0 8 Daun Kemuning 10 0
Berdasarkan tabel 3 . Diketahui bahwa percobaan untuk nilai ketetanggan k=1 menghasilkan akurasi untuk setiap kelas sebesar 98% percobaan nilai k=3 sebesar 90%, k=5 sebesar 90%, k=7 sebesar 89% dan k=9 sebesar 91%. Hal tersebut membuktikan semakin kecil nilai ketetanggan (k) digunakan maka akan semakin besar akurasi atau kesalahan dari setiap kelas yang diperoleh. Sebaliknya semakin besar nilai ketetanggaan (k) maka akan semakin menurun akurasi yang didapat dari setiap kelas. Pada penelitian sebelumnya menghasilkan tingkat akurasi tertinggi pada nilai k=3 sebesar 85% dari percobaan nilai ketetanggan k=3,5,7 sehingga penelitian sebelumnya hanya mampu menghasilkan akurasi tertinggi sampai 85%. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi rata- rata mencapai keatas 90% maka penelitian ini lebih akurat dalam sistem klasifikasi [ 22 ][ 16 ].

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan dari tahapan pre-processing, ektraksi ciri dan klasifikasi disimpulkan penggunaan metode GLCM dengan mengambil fitur entrophy , homogeneity , energy dan contrast telah berhasil dilakukan untuk mendapatkan ciri tekstur citra. Sistem klasifikasi dengan metode K-NN juga berhasil dibuat dan menghasilkan akurasi rata-rata 90%. Dan hasil akurasi tertinggi mencapai 98% dengan menggunakan nilai ketetanggan k = 1 sedangkan akurasi terendah pada penggunaan nilai ketetanggan k = 7 mencapai 89% maka disarankan untuk menggunakan nilai ketetanggan k = 1 . Hal ini membuktikan bahwa penggunan nilai ketetanggan k sangat mempengaruhi tingkat akurasi dari sistem klasifikasi menggunakan metode K-NN. Kesalahan klasifikasi untuk beberapa jenis citra daun tanaman disebabkan beberapa hasil fitur GLCM yang mirip dan proses akuisisi citra yang belum sempurna. Untuk penelitian selanjutnya penulis menyarankan menggunakan metode ektraksi ciri tidak hanya texture yaitu GLCM tetapi juga ektraksi ciri berdasarkan bentuk dengan menggabungkan dua ektraksi tersebut atau menggunakan ektraksi ciri yang lain. Untuk metode disarankan menggunakan metode seperti CNN ( Convolutional Neural Network ), Backpropogation , dan
Klasifikasi Citra Daun... (Sri Ayu Rosiva Srg)
486 r
SVM ( Support Vektor Mesin).

## REFERENSI
[1] T. Wulandari, T. Susanti, and N. Nuraida, “Keanekaragaman Jenis Tanaman Obat Tradisional di Desa Pelawan Kecamatan Pelawan Kabupaten Sarolangun,” 2020.
[2] M. F. Ab Jabal, S. Hamid, S. Shuib, and I. Ahmad, “Leaf Features Extraction and Recognition Approaches to Classify Plant,” Journal of Computer Science , vol. 9, no. 10, p. 1295, 2013.
[3] H. Fu and Z. Chi, “Combined Thresholding and Neural Network Approach for Vein Pattern Extraction From Leaf Images,” IEE Proceedings-Vision, Image and Signal Processing , vol. 153, no. 6, pp. 881–892, 2006.
[4] R. Rosnelly, “Identification of Malaria Disease and Its Stadium Based on Digital Image Processing,” 2016.
[5] A. Devaraj, K. Rathan, S. Jaahnavi, and K. Indira, “Identification of Plant Disease Using Image Processing Technique,” in 2019 International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP) . IEEE, 2019, pp. 749–753.
[6] W. Wanayumini, O. S. Sitompul, M. Zarlis, S. Suwilo, and A. M. H. Pardede, “A Research Framework for Supervised Image Classification for Tornado Chaos Phenomena,” Int. J. Eng. Technol , vol. 7, no. 4.15, p. 447, 2018.
[7] N. V. Shree and T. N. R. Kumar, “Identification and classification of Brain Tumor MRI Images with Feature Extraction Using DWT and Probabilistic Neural Network,” Brain informatics , vol. 5, no. 1, pp. 23–30, 2018.
[8] X. Zhang, Y. Qiao, F. Meng, C. Fan, and M. Zhang, “Identification of Maize Leaf Diseases Using Improved Deep Convolutional Neural Networks,” IEEE Access , vol. 6, pp. 30 370–30 377, 2018.
[9] Y. Lu, S. Yi, N. Zeng, Y. Liu, and Y. Zhang, “Identification of Rice Diseases Using Deep Convolutional Neural Networks,” Neurocomputing , vol. 267, pp. 378–384, 2017.
[10] N. Nafisah, R. I. Adam, and C. Carudin, “Klasifikasi K-NN dalam Identifikasi Penyakit COVID-19 Menggunakan Ekstraksi Fitur GLCM,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC) , vol. 5, no. 2, pp. 128–132, 2021.
[11] I. K. A. Adiputra, R. Patmasari, and R. Magdalena, “Face Recognition Using The Direct GLCM and K-NN Methods,” in Symposium of Future Telecommunication and Technologies (SOFTT) , no. 2, 2018.
[12] S. Redjeki, “Perbandingan Algoritma Backpropagation dan K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Identifikasi Penyakit,” in Semi- nar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , vol. 1, no. 1, 2013.
[13] W. Eldayosa, M. Astiningrum, and A. N. Rahmanto, “Identifikasi Kualitas Daun Bayam dengan Gray Level Co-Occurrence MATRIX (GLCM) dan YUV COLOR MOMENTS.” in Seminar Informatika Aplikatif Polinema , 2020, pp. 265–269.
[14] M. H. Purnomo and A. Muntasa, “Konsep Pengolahan Citra Digital dan Ekstraksi Fitur,” Yogyakarta: Graha Ilmu , 2010.
[15] M. A. Siddiq, I. Santoso, and A. A. Zahra, “Identifikasi Wajah Manusia dengan Analisis Komponen Bebas,” Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro , vol. 6, no. 2, pp. 254–259, 2017.
[16] W. T. R. I. Utami, “Identifikasi Jenis Daun Tanaman Obat Tradisional dengan Metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) dan KNN (K-Nearest Neighbors).”
[17] A. Abualola, T. S. Gunawan, M. Kartiwi, E. Ambikairajah, and M. H. Habaebi, “Development of Colorization of Grayscale Images Using CNN-SVM,” Advances in Robotics, Automation and Data Analytics: Selected Papers from ICITES 2020 , vol. 1350, p. 50, 2021.
[18] N. Zulpe and V. Pawar, “GLCM Textural Features for Brain Tumor Classification,” International Journal of Computer Science Issues (IJCSI) , vol. 9, no. 3, p. 354, 2012.
[19] M. Kang and N. J. Jameson, “Machine Learning: Fundamentals,” Prognostics and Health Management of Electronics: Funda- mentals, Machine Learning, and The Internet of Things , pp. 85–109, 2018.
[20] H. binti Jaafar, N. binti Mukahar, and D. A. B. Ramli, “A Methodology of Nearest Neighbor: Design and Comparison of Biometric Image Database,” in 2016 IEEE Student Conference on Research and Development (SCOReD) . IEEE, 2016, pp.
1–6.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: 477 – 486
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
[21] I. Purnamasari and T. Sutojo, “Pengenalan Ciri Garis Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Fitur (Glcm) Dan Metode K-nn,” Jurnal VOI (Voice Of Informatics) , vol. 6, no. 1, 2017.
[22] F. S. Ni’mah and T. Sutojo, “Identifikasi Tumbuhan Obat Herbal Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Algoritma Gray Level Co-occurence Matrix dan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , vol. 6, no. 2, pp. 51–56, 2018.
488 r
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 2, Maret 2022: 477 – 486