Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 117
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Perangkat Lunak Mobile Untuk Mendeteksi Daun Pada Tanaman Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor (K-NN)

## Ari Muzakir
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia arimuzakir@binadarma.ac.id
Abstrak
Penelitian yang berkaitan dengan deteksi dan identifikasi dalam bidang machine learning menjadi sebuah tren saat ini. Machine learning menjadi metode baik dalam menciptakan sistem deteksi yang terotomatisasi, khususnya dalam bidang deteksi jenis maupun bentuk dari tanaman. Dengan adanya sistem deteksi yang otomatis memungkinkan setiap benda dapat  dengan  mudah  diketahui  atau  di  identifikasi  secara  cepat.  Di  Indonesia,  jenis tanaman tumbuh subur dan terdapat ratusan bahkan ribuan jenis. Untuk membedakan jenis tanaman tidak semua orang memiliki kemampuan ini. Untuk itu, dibutuhkan sebuah alat  bantu dalam proses  deteksi  dan  identifikasi  tanaman  ini.  Penelitian  ini fokus  pada bagaimana  membangun  perangkat  lunak  berbasis  mobile  yang  dapat  dengan  mudah digunakan  dalam  percepatan  identifikasi  jenis  daun  pada  tanaman.  Dataset  yang digunakan  sebanyak  15  jenis  daun  tanaman  dengan  jumlah  sampel  dari  setiap  daun sebanyak 30 jenis. Algoritma yang digunakan dalam proses klasifikasi menggunakan K- NN.  Hasil  pengujian menggunakan  platform pada Android Mobile  menunjukkan  proses deteksi  berjalan  sesuai  harapan.  Akan  tetapi,  perlu  peningkatan  performa  dengan penambahan jumlah dataset jenis daun tanaman untuk cakupan yang lebih luas.
Kata Kunci: Perangkat Lunak Deteksi, Aplikasi Deteksi Daun, Algoritma K-NN, Aplikasi Mobile Deteksi
1. PENDAHULUAN
Indonesia  tercatat  sebagai  negara  dengan  kekayaan  tumbuhan  yang  tinggi, tingginya  kekayaan  keanekaragaman  tumbuhan  tersebut  ditunjukkan  oleh kekayaan di hutan Kalimantan. Indonesia adalah salah satu negara yang termasuk ke dalam 10 negara di dunia yang kaya akan keanekaragaman hayati. Indonesia memiliki 75% kekayaan tumbuhan di Indonesia meliputi 30.000 jenis tumbuhan dari  40.000  jenis  tumbuhan  di  dunia  [1].  Dari  jumlah  tersebut,  940  jenis tumbuhan diantaranya berkhasiat sebagai obat [2]. Meskipun demikian, ciri fisik berupa warna dianggap tidak begitu signifikan dalam menentukan jenis daun. Hal ini disebabkan karena hampir seluruh jenis daun memiliki warna dominan hijau. Sedangkan untuk memperoleh fitur bentuk, terkadang ditemukan kesulitan dalam
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
118 | Perangkat Lunak Mobile Untuk Mendeteksi Daun Pada Tanaman .....
pengambilan data daun secara utuh, terutama untuk daun yang memiliki skala besar, sehingga tekstur daun merupakan fitur yang paling tepat digunakan dalam identifikasi daun tanaman obat tradisional [3].
Tanaman herbal merupakan salah satu jenis tanaman yang banyak tumbuh dan sering kita jumpai di kehidupan sehari-hari Namun masyarakat tidak mengetahui ciri dan manfaat dari tanaman tersebut, kurangnya pemahaman masyarakat dalam mengenali  tanaman  baik  dari  bentuk,  ukuran,  maupun  warna  membuat masyarakat tidak mengetahui manfaat sepenuhnya dari tanaman yang terdapat di sekitar mereka. Masyarakat memerlukan informasi mengenai tanaman dari bentuk daun supaya dapat mengidentifikasi jenis dan manfaat tanaman yang terdapat di lingkuangan  sekitar.  Ciri  yang  paling  dominan  dalam  mengidentifikasi  tanaman yaitu dari tekstur daun [4].
Proses identifikasi jenis tanaman yang paling ideal adalah melalui daun. Walaupun pada akhirnya, daun akan mengalami perubahan bentuk warna. Warna daun dapat berubah dalam beberapa skenario seperti perubahan cuaca, perubahan tingkat kecahayaan, dan  akibat  penyakit daun  [5].  Pengolahan  citra  merupakan  salah satu  bentuk  solusi  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengatasi  masalah  dalam identifikasi jenis dan bentuk daun dari tanaman. Waliyansyah dalam penelitiannya mengatakan bahwa masalah yang sering dialami oleh manusia adalah kelelahan dan  keterbatasan  dalam  penglihatan,  khususnya  dalam  hal  ini  adalah  untuk membedakan bentuk daun dari jenis tanaman yang ada [6].
Pemilihan  fitur  dan  bentuk  dari  daun  yang  sesuai  dianggap  sebagai  aspek terpenting dari proses identifikasi tanaman secara otomatis. Pengenalan bentuk visual  dari  jenis  tanamanan  merupakan  pekerjaan  yang  mudah  bagi  seorang botani,  akan  tetapi  jika  dilakukan  oleh  sebuah  mesin  merupakan  proses  yang sangat  kompleks dan  mahal  secara  komputasi  [5].  Selanjutnya  Wu  [7] dalam penelitiannya menggunakan metode image processing untuk merumuskan sistem otomatis dalam pengenalan tanaman melalui daun. Pada awalnya, terdapat 12 fitur daun yang dilakukan proses ekstrasi dan kemudian dikurangi menjadi hanya 5 variabel untuk membentuk fitur masukkan data training dan uji kelas. Teknik yang dilakukan ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90,3%.
Pada penelitian ini, fokus identifikasi dilakukan pada bagian daun dari tanaman dengan tujuan untuk dapat mengidentifikasi serta melakukan prediksi pola dari bentuk daun  dari tanaman  agar dapat dikenali  secara  tepat.  Untuk melakukan pengenalan  pola  tersebut  dilakukan  dengan  mengekstraksi  ciri  tektur menggunakan algoritma GLCM, kemudian proses klasifikasi dilakukan algoritma K-NN  [8].  Untuk  pengumpulan  dataset,  setiap  objek  daun  dari  tanaman  akan
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
diambil gambar dari beberapa sisi yang berbeda serta tingkat pencahayaan yang berbeda juga  sebanyak  30  sampel.  Selanjutnya  dengan  algoritma  GLCM  akan dilakukan proses ekstraksi dengan merubah gambar menjadi grayscale. Hasil akhir dari  proses  ekstraksi  digunakan  sebagai data  training  dan  data  testing  pada penerapan di aplikasi berbasis mobile.
2. METODE
Proses analisis dan perancangan tahapan dalam pengembangan rekayasa sistem menggunakan pendekatan Mobile-D (Gambar 2). Adapun tahapan dalam metode ini  yaitu Explor,  Initialize,  Productionize,  Stabilize,  System  Test  and  Fix  (lihat Gambar 1).
Gambar 1. Tahapan pengembangan sistem dengan metode Mobile-D [9]
Gambar 2. Alur Penelitian
2.1. Analisis
Pada tahap awal dilakukan dengan pendataan jenis tanaman untuk diambil sampel daun yang akan digunakan sebagai proses identifikasi. Adapun jenis daun yang
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
120 | Perangkat Lunak Mobile Untuk Mendeteksi Daun Pada Tanaman .....
digunakan antara lain Bayam Merah, Binahong Merah, Insulin, Jambu Biji, Jarak, Katuk, Tapak Dara, Ceri, Kembang Sepatu, Kumis Kucing, Mangkok, Salam, Sirih, Sirsak, dan Urang Aring. Jumlah sampel sebanyak 15 jenis daun yang digunakan pada ujicoba ini (Gambar 3). Dari 15 data sampel, maka dilakukan pengambilan gambar objek daun masing-masing 30 gambar dari sisi dan kondisi yang berbeda agar tingkat deteksi akurasi semakin besar. Total dataset dari 15 jenis tanaman tersebut adalah 450 data gambar.
Gambar 3. Sampel Data Daun
Setelah data diperoleh, maka dilakukan pre-processing yang merupakan tahapan yang  penting  untuk  sistem  pengenalan  dari  objek  daun. Pre-processing  yang diterapkan pada objek gambar adalah dalam bentuk grayscale dan resize. Objek gambar yang menjadi input mungkin memiliki nilai parameter yang berbeda-beda tergantung dari tingkat kecukupan cahaya dan warna daun tersebut sehingga bisa jadi propertis dari setiap objek gambar menghasilkan kontras dan kebisingan yang bervariasi [10]. Setiap gambar yang akan diproses dalam penelitian ini disimpan dalam RGB color profile dalam format PNG.
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Gambar 4. Tahap Pre-Processing Data
Setelah tahap data pre-processing, langkah selanjutnya adalah proses ekstraksi dari  data objek gambar  daun  yang diperoleh.  Fitur  ekstraksi  merupakan  suatu proses  pengambilan  konten  atau  isi  dengan  tujuan  untuk  menyederhanakan jumlah sumber daya yang dibutuhkan [11]. Ekstraksi ciri yang digunakan pada penelitian ini menggunakan ekstraksi ciri tekstur dengan menggunakan algoritma Gray Level Coocurrence Matrix (GLCM)[12]. Ekstraksi ciri tekstur berisi informasi tentang susunan struktural permukaan dan hubungan dengan sekitarnya [13]. Sebanyak lima parameter fitur berbasis tekstur yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu contrast,  correlation,  energy  atau  angular  second  moment  (ASM), homogeneity, dissimilarity.
2.2. Desain Aplikasi
Pada activity diagram, antara pengguna dan sistem mempunyai tujuh activity alur proses  (lihat  Gambar  5)  yaitu  dari  membuka  aplikasi  sampai  pada  aktivitas menampilkan hasil dari proses identifikasi.
Gambar 5. Activity Diagram Sistem
Pengumpulan Gambar Proses Cropping Proses Konversi ke Grayscale Proses Resize Hasil Ekstrasi GLCM
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
122 | Perangkat Lunak Mobile Untuk Mendeteksi Daun Pada Tanaman .....
Fokus dalam penelitian ini adalah ujicoba pada aplikasi deteksi dan identifikasi jenis daun berbasis mobile Android [14], [15]. Untuk itu, perlu dilakukan desain interface  agar  proses  pada  tahap  Production  dapat  sesuai  dengan  harapan (Gambar 6 dan Gambar 7).
Gambar 6. Desain Workflow Deteksi dan Identifikasi Daun
Gambar 7. Desain Interface Aplikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini yaitu aplikasi yang dapat mendeteksi dan mengidentifikasi jenis  daun  pada  tanaman  berdasarkan  algoritma  GLCM  berbasis  mobile  yang dapat  digunakan  oleh  pengguna  mobile.  Setelah  melakukan  analisa  sistem, perancangan  sistem  dan  berakhir  dengan  pembuatan  program  yang sesungguhnya,  maka  hasil  yang  dicapai  oleh  penulis  adalah  sebuah  aplikasi identifikasi jenis daun berdasarkan algoritma GLCM berbasis mobile.
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Pada tahapan ini, data training digunakan dalam proses identifikasi berjumlah 15 jenis daun Dalam 1 jenis daun terdapat 30 objek yang dapat digunakan sebagai sampel  untuk  proses  pencocokan.  Hasil  dari  tahapan  ini  digunakan  untuk menganalisis  proses  algoritma  GLCM  dengan  mencari  nilai  piksel  matrik  yang mempunyai  nilai  dan  proses  sebagai  ciri  tertentu  (Tabel  1).  Proses  analisis algortima tersebut mengunakan software Microsoft Excel untuk dataset yang akan dipergunakan  di  dalam  identifikasi  jenis  tanaman  berdasarkan  citra  daun menggunakan algoritma K-NN berbasis mobile.
Tabel 1. Contoh Hasil Ekstraksi Daun Jambu Biji dengan Algoritma GLCM
Berdasarkan Derajat Keabuan Derajat Parameter GLCM 0 45 90 135 Contrast 3.993.377.557 4.126.724.361 3.198.491.108 3.663.198.395 Energy 0.514846019 0.512931615 0.518713389 0.513496657 Correlation 0.960331342 0.959037191 0.968212115 0.963638256 Homogeneity 0.56486454 0.563284384 0.57337698 0.564946244 Dissimilarity 7.635.684.399 7.749.328.027 7.683.683.421 7.404.729.906
Data  contoh  hasil  ekstrasi  dari  salah  satu  daun  diatas  (Tabel  1),  kemudian digunakan sebagai data testing pada penerapan di aplikasi mobile. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 8. Pada Gambar tersebut terlihat bahwa dari sampel daun jambu biji dapat diidentifikasi dengan benar.
Gambar 8. Hasil identifikasi dan deteksi menggunakan aplikasi berbasis mobile
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
124 | Perangkat Lunak Mobile Untuk Mendeteksi Daun Pada Tanaman .....
Selanjutnya,  untuk  melihat  pengujian  setiap  daun  dari  tanaman,  dilakukan klasifikasi  untuk  melihat  keberhasilan  dari  proses  identifikasi  daun.  Tabel  2 menunjukkan  bahwa  hampir  dari  jenis  sampel  yang  digunakan  dalam  proses identifikasi  daun  berhasil  di  deteksi  dengan  baik  dengan  kondisi  pencahayaan yang baik juga, akan tetapi ketika dalam kondisi pencahayaan yang kuran baik (kondisi gambar lebih gelap), maka proses deteksi semakin sulit dikenali (lihat pada Tabel 2).
Tabel 2. Pengujian Deteksi Daun Tanaman Hasil Tanaman Hasil Binahong berhasil Kembang Sepatu berhasil Bayam Merah berhasil Kumis Kucing berhasil Insulin berhasil Mangkok berhasil Jarak tidak berhasil Salam berhasil Jambu Biji berhasil Sirih berhasil Katuk berhasil Sirsak berhasil Tapak Dara berhasil Urang Aring tidak berhasil Ceri tidak berhasil

## Tabel 3. Pengujian Deteksi Berdasarkan Tingkat Kecerahan Objek Gambar
Nama Objek Kondisi Kecerahan Objek Hasil
Cukup Kurang Daun Sirsak Berhasil dikenali Daun Mangkok Tidak berhasil dikenali Jarak Berhasil dikenali Daun Kumis Kucing Berhasil dikenali
Dari  hasil pengujian  pada Tabel  3,  terdapat  objek gambar  yang  gagal dikenali karena beberapa faktor yaitu kondisi pengambilan objek yang tidak tepat dan jarak terlalu  jauh  dan  kurangnya  jumlah  kelas  pengenalan  yang  tersedia  di dataset. Untuk  itu,  perlu  dilakukan  pengambilan  objek  untuk dataset  yang  benar  dan peningkatan jumlah kelas objek deteksi secara lebih baik dengan memperhatikan parameter  yang  tepat  seperti  komposisi  pencahayaan  dan  kontras  dari  objek pengambilan.  Proses  pengujian  identifikasi  pola  daun  juga  dilakukan  melalui kondisi hasil gambar yang didapatkan berdasarkan parameter energy dan contrast dari objek yaitu kondisi cukup cahaya dan kurang cahaya [7]. Dari pengujian ini
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
dilakukan  menggunakan  empat  sampel  daun,  dimana  setiap  jenis  data  daun terdapat tiga sampel atau kelas yang digunakan yaitu tiga sampel cukup cahaya dan tiga sampel kurang cahaya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  tujuan  dari  penelitian  ini  yang  telah  dikemukanan  dipembahasan sebelumnya,  maka  proses  identifikasi  dan  prediksi  pola  daun  tanaman  dapat diterapkan menggunakan algoritma klasifikasi K-NN yang dikombinasikan dengan GLCM. Dari data sampel sebanyak 15 jenis daun, hal ini tentunya masih sangat sedikit  untuk  populasi  tanaman  yang  ada  di  Indonesia.  Untuk  penelitian selanjutnya,  kami  akan  mengembangkan  aplikasi  berbasis  mobile  untuk  dapat lebih mudah membantu proses identifikasi dan deteksi tanaman. Selain itu juga, jumlah sampel dataset tanaman yang digunakan akan kami perbaiki kembali untuk dapat meningkatkan akurasi proses deteksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Susilo, “Inventarisasi Jenis Tumbuhan Asing Berpotensi Invasif di Taman Nasional Meru Betiri,” in Seminar Nasional Pendidikan Biologi dan Saintek,
2018, vol. 3, pp. 260 – 270.
[2] A.  Muzakir,  “Prototyping  Aplikasi  E -Health  sebagai  Bagian  Pengenalan
Obat-Obatan  Dengan  Teknologi  Cross- Platform,”  2018,  doi:
10.30591/jpit.v3i1.653.
[3] M. E. I. Lestari, “Penerapan algoritma Klasifikasi Nearest Neighbor (K -NN) untuk mendeteksi penyakit jantung,” Fakt. Exacta, vol. 7, no. 4, pp. 366 –
371, 2015.
[4] M. A. Agmalaro, A. Kustiyo, and A. R. Akbar, “Identifikasi Tanaman Buah Tropika  Berdasarkan  Tekstur  Permukaan  Daun  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Ilmu Komput. dan Agri-Informatika, vol. 2, no. 2, pp. 73 – 82, 2013.
[5] G. Saleem, M. Akhta r, N. Ahmed, and W. S. Qureshi, “Automated analysis of  visual  leaf  shape  features  for  plant  classification,” Comput.  Electron.
Agric., vol. 157, pp. 270 – 280, 2019.
[6] R.  R.  Waliyansyah,  “Identifikasi  Jenis  Biji  Kedelai  (Glycine  Max  L)
Menggunakan  Gray  Level  Coocurance  Matrix  (GLCM)  dan  K-Means Clustering,” J. Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  17 – 26, 2020. [7] S. G. Wu, F. S. Bao, E. Y. Xu, Y.-X. Wang, Y.-F. Chang, and Q.- L. Xiang, “A leaf recognition algorithm for plant classification using probabilistic neural network,” in 2007 IEEE international symposium on signal processing and
Vol. 2, No. 1, 2021  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
information technology, 2007, pp. 11 – 16. [8]
A.  Budianto,  R.  Ariyuana,  and  D.  Maryono,  “Perbandingan  K -Nearest
Neighbor (KNN) Dan Support Vector Machine (SVM) Dalam Pengenalan Karakter Plat Kendaraan Bermotor,” J. Ilm. Pendidik. Tek. dan Kejuru., vol.
11, no. 1, pp. 27 – 35, 2018.
[9] P. Abrahamsson et al. , “Mobile -D: an agile approach for mobile application development,”  in Companion  to  the  19th  annual  ACM  SIGPLAN conference  on  Object-oriented  programming  systems,  languages,  and applications, 2004, pp. 174 – 175.
[10] A. Kumar and N. Sachdeva, “Multi -input integrative learning using deep neural networks and transfer learning for cyberbullying detection in real- time code- mix data,” Multimed. Syst., 2020, doi: 10.1007/s00530-020- 00672-7.
[11]  P.  Mohanaiah,  P.  Sathyanaraya na,  and  L.  GuruKumar,  “Image  texture feature extraction using GLCM approach,” Int. J. Sci. Res. Publ., vol. 3, no. 5, pp. 1 – 5, 2013.
[12] D. Kumar, “Feature extraction and selection of kidney ultrasound images using GLCM and PCA,” Procedia Comput. Sci., vol. 167, pp. 1722 – 1731,
2020.
[13] R. M. Haralick, K. Shanmugam, and I. H. Dinstein, “Textural features for image classification,” IEEE Trans. Syst. Man. Cybern., no. 6, pp. 610 – 621, 1973.
[14] A.  Muzakir,  “Algoritma  Floyd  Warshall  Dan  Collaborative  Filteri ng  Untuk Penentuan  Rekomendasi  Dan  Rute  Terpendek  Pencarian  Apotek:  Studi Eksperimen,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 5, no. 1, pp.
9 – 13, 2020.
[15] A. Muzakir and H. Hutrianto, “Bellman -Ford Algorithm for Completion of Route Determinati on: An Experimental Study,” 2020.