Abstrak— Tingkat keparahan penyakit pada tanaman merupakan salah faktor penting untuk diketahui sebagai upaya pengendalian  hama  dan  penyakit  yang  dapat  berpengaruh penting dalam perkembangan tanaman. Teknologi pengolahan citra  digital  ( Digital  Image  Processing )  saat  ini  berkembang semakin  pesat,  salah  satunya  dalam  bidang  pertanian.  Pada penelitian  tugas  akhir  ini,  dilakukan  pengukuran  tingkat keparahan  penyakit  pada  daun  apel  dengan  menggunakan metode  klasifikasi Random  Forest. Pengukuran  tingkat keparahan penyakit pada daun apel dilakukan dalam beberapa tahapan  proses  yaitu  pra-pengolahan  citra,  segmentasi  citra menggunakan K-means clustering ,  ekstraksi  fitur  ukuran, bentuk  dan  warna  pada  citra  dan  yang  terakhir  klasifikasi menggunakan  metode Random  Forest. Data  citra  yang digunakan  sejumlah  467  citra  daun  apel  dan  menghasilkan kinerja  klasifikasi Random  Forest dengan  akurasi  yang menunjukkan bahwa metode Random Forest mampu mengukur tingkat  keparahan  penyakit  pada  daun  apel  dengan  akurasi tertinggi pada proses pelatihan sebesar 100% dan nilai akurasi tertinggi pada proses pengujian sebesar 75.3191%.
Kata  Kunci —Penyakit  Tanaman,  Daun  Apel,  Tingkat Keparahan, Random Forest .

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA yang memiliki iklim tropis merupakan tempat yang  baik  untuk  tumbuh  beberapa  tanaman  subtropika. Salah  satu  tanaman  subtropika  yang  dapat  tumbuh  di Indoenesia selain jeruk, anggur dan stroberi adalah apel. Pada budidaya  tanaman  apel,  pengendalian  hama  dan  penyakit merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam  perkembangan tanaman apel karena dapat mempengaruhi  hasil panen  buah apel.  Seperti  yang  disebutkan  dalam  data  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Kota  Batu  pada  tahun  2017  bahwa  jumlah pohon menghasilkan dan produksi buah apel adalah 972.845 tanaman menghasilkan 145.927 Kg buah apel pada Triwulan I, 970.863 tanaman menghasilkan 145.633 Kg buah apel pada Triwulan II dan semakin menurun menjadi 886.850 tanaman menghasilkan  133.028  Kg  buah  apel  pada  Triwulan  III. Beberapa  kasus  yang  menyebabkan  penurunan  jumlah tanaman  yang  menghasilkan  dan  produksi  buah  apel  selain iklim  dan  semakin  banyaknya  tanaman  berumur  tua,  juga dikarenakan tanaman apel terserang hama dan penyakit. Oleh karena  itu,  diperlukan  identifikasi  serta  penanganan  sedini mungkin  agar  mengurangi  ancaman  semakin  menurunnya jumlah produksi buah apel.
Penanganan  terhadap  penyakit  pada  tanaman  apel  dapat dilakukan  dengan  beberapa  cara,  seperti  mengatur  jarak tanam  yang  tidak  terlalu  rapat,  pemusnahan  tanaman  atau bagian yang terinfeksi penyakit dan penyemprotan fungisida [1].  Penanganan  dan  pendeteksian  penyakit  tanaman  ini
tentunya  menghabiskan  biaya  yang  banyak  jika  dilakukan pada  lahan  perkebunan  yang  luas.  Penggunaan  fungisida yang  berlebihan  untuk  pengobatan  penyakit  tanaman  dapat meningkatkan  bahaya  tingkat  residu  racun  dan  dapat mengakibatkan pencemaran lingkugan. Oleh karena itu perlu diidentifikasi tingkat keparahan suatu penyakit pada tanaman agar  dapat  meminimalkan  biaya  yang  dikeluarkan  serta mengurangi  tingkat  pencemaran  lingkungan.  Identifikasi penyakit tanaman sendiri juga memerlukan kemampuan dan ketelitian  yang  tinggi  mengingat  metode  yang  digunakan masih  menggunakan  metode  manual,  yakni  dengan  mata telanjang. Metode ini sebenarnya juga bisa digunakan untuk menentukan  tingkat  keparahan  penyakit  pada  tanaman. Namun,  dalam  praktiknya  hasil  yang  diperoleh  masih subjektif  dan  kurang  tepat  serta  memakan  waktu  yang banyak.
Teknologi  pengolahan  citra  digital  ( Digital  Image Processing )  saat  ini  berkembang  semakin  pesat  dengan adanya  berbagai  aplikasi  dalam  berbagai  bidang,  seperti kedokteran,  industri,  pertanian,  geologi,  kelautan  dan  lain sebagainya. Penerapan yang semakin luas dari teknologi ini mendorong  penelitian  yang  bergerak  pada  bidang  pertanian dan perkebunan untuk juga memanfaatkannya sebagai upaya mempermudah beberapa hal di dalamnya, seperti pendeteksian penyakit pada tanaman.
Pengolahan citra digital mempunyai beberapa proses agar dapat diperoleh informasi yang diperlukan dari input berupa citra  tersebut.  Salah  satu  proses  penting  dalam  pengolahan citra  adalah  segmentasi  yang  bertujuan  untuk  memisahkan wilayah  objek  dengan  latar  belakang.  Metode  segmentasi yang  umum  digunakan  salah  satunya  adalah  dengan menerapkan algoritma K-means yang juga diterapkan dalam penelitian  oleh  K.  S.Archana  dan  Arun  Sahayadhas  yang berjudul “Automatic Rice Leaf Disease Segmentation Using Image Processing Techniques” pada tahun 2018 [2]. Selain itu,  proses  penting  lainnya  yang  dapat  membantu  dalam pengolahan citra adalah proses klasifikasi agar  lebih  mudah diambil kesimpulan dan informasi yang dibawa citra tersebut. Metode Random  Forest yang  merupakan  modifikasi  dari Decision  Pohon  keputusan juga  telah  banyak  diterapkan dalam  klasifikasi  citra.  Seperti  penelitian  pada  tahun  2015 yang  berjudul  “Random  Forest  Based  Classification  of Medical  X-Ray  Images  Using  a  Genetic  Algorithm  For Feature  Selection”  oleh  Imane  Nedjar,  Mostafa  El  Habib Daho dan Nesma Settouti [3].
Oleh karena itu penelitian ini diadakan untuk menerapkan metode Random  Forest untuk  mengukur  tingkat  keparahan penyakit pada daun apel. Dari hasil penelitian yang dilakukan nantinya diharapkan dapat membantu memperudah pekerjaan dalam penanganan dan identifikasi penyakit pada daun apel.

## Penerapan Random Forest untuk Mengukur Tingkat Keparahan Penyakit pada Daun Apel
Luthfiana Ratnawati dan Dwi Ratna Sulistyaningrum Departemen Matematika, Fakultas Matematika Komputasi dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : dwratna@gmail.com
I
Sehingga, dapat dilakukan tindakan lanjutan untuk mencegah penyakit  semakin  bertambah  parah  dan  tidak  menyebar  ke tanaman  apel  lainnya,  yang  kemudian  dapat  mempengaruhi penurunan produksi buah apel.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  Citra  Digital  adalah  ilmu  yang  mempelajari hal-hal  yang  berkaitan  dengan  perbaikan  kualitas  gambar (peningkatan  kontras,  transformasi  warna,  restorasi  citra), transformasi  gambar  (rotasi,  translasi,  skala,  tranformasi goemetrik), melakukan pemilihan citra ciri ( feature images ) yang  optimal  untuk  tujuan  analisis,  melakukan  proses penarikan  informasi  atau  deskripsi  obyek  yang  terkandung pada  citra,  melakukan  kompresi  atau  reduksi  data  untuk tujuan  penyimpanan  data,  transmisi  data,  dan  waktu  proses data. Masukan dari pengolahan citra adalah citra, sedangkan outputnya  adalah  citra  hasil  pengolahan.  Pengolahan  citra adalah pemrosesan citra, dengan maksud untuk mendapatkan kualitas citra yang diinginkan [4].
Pengolahan  citra  dikelompokkan  menjadi  dua  yaitu memperbaiki  citra  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  mengolah informasi yang terdapat di dalam citra. Mengolah informasi dalam  citra  umumnya  untuk  mengolah  objek  citra  dengan cara mengekstraksi informasi penting yang ada di dalamnya. Dengan  pengolahan  citra  diharapkan  citra  yang  diproses dapat diambil cirinya [5].

## B. Segmentasi K-Means
Segmentasi  citra  adalah  proses  pengolahan  citra  yang bertujuan  memisahkan  wilayah (region) objek  dengan wilayah  latar  belakang  agar  objek  mudah  dianalisis  dalam rangka  mengenali  objek  yang  banyak  melibatkan  persepsi visual.
Proses segmentasi citra didasarkan pada perbedaan derajat keabuan  citra.  Untuk  mengubah  citra  berwarna  yang mempunyai  nilai  matrik  masing-masing  r,  g  dan  b  menjadi citra grayscale dengan  nilai  s,  maka  dilakukan  konversi dengan mengambil rata-rata dari nilai r, g dan b [6].
𝑠 = 𝑟+𝑔+𝑏 3 (1)
Secara  sederhana K-means adalah  algoritma  untuk melakukan klasifikasi  berdasarkan atribut ke dalam K grup. Dimana K adalah  bilangan  bulat  positif.  Pengelompokan dilakukan  dengan  meminimalisir  jarak  antar  data  dan berdasarkan  pengelompokan  terpusat  [7].  Jarak  yang digunakan dalam K-means clustering adalah jarak Euclidean (Euclidean Distance). Jarak Eiclidean adalah jarak antara dua titik yang terdapat dalam ruang dimensi n dengan menghitung akar perbedaan antara dua titik atau objek yang berpasangan.
𝐷(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
dengan 𝑥 = titik data pertama 𝑦 = titik data kedua 𝑛 = ruang dimensi 𝑖 = 1,2, … , 𝑛
Algoritme K-means pada dasarnya terdiri dari tiga tahap, yaitu :
1. Inisialisasi  :  Pilih K ,  yang  merupakan  set  awal centroid ,  yaitu  titik  virtual  pada  ruang  data  yang dibuat acak.
2. Setiap  titik  dari  dataset  ditetapkan  pada centroid terdekatnya.
3. Posisi  dari centroid diperbarui  berdasarkan  rata-rata dari  titik  data  yang  telah  ditetapkan  ke  kelompok tersebut. Dengan kata lain, centroid tersebut bergerak menuju tengah dari titik yang telah ditetapkan. Algoritma K-means akan  menemukan K kelompok  dari data  yang  ditunjukkan  pada  fungsi  objektif  sebagai  berikut [7]:
𝐹 = ∑ ∑ 𝑎 𝑗𝑖 𝐷(𝑥 𝑗 , 𝐶 𝑖 ) 𝐾 𝑖=1 𝑁 𝑗=1 (3)
dengan 𝐶 𝑖 dan 𝑎 𝑗𝑖 diperoleh  melalui  persamaan  sebagai berikut:
𝐶 𝑖 = 1 𝑁 ∑ 𝑥 𝑗 𝑁 𝑗=1 (4)
𝑎 𝑗𝑖 = { 1, 𝑑 = min⁡(𝐷(𝑥 𝑗 , 𝐶 𝑖 )) 0, 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (5)
dimana 𝑁 = jumlah data 𝐾 = jumlah cluster 𝑎 𝑗𝑖 =⁡ alokasi keanggotaan titik 𝐷 = jarak Euclidean (2) 𝐶 𝑖 = centroid 𝑥 𝑗 =⁡ nilai data 𝑖 = 1,2, … , 𝐾 ⁡𝑗 = 1,2, … , 𝑁 Dalam penggunaan algoritme K-means dalam segmentasi citra, untuk setiap piksel dari suatu gambar dikaitkan dengan warna  yang  dijelaskan  dalam  RGB.  Gambar  yang  akan disegmentasi  kemudian  dapat  direpresentasikan  sebagai seperangkaat titik dalam ruang data 3D.

## C. Ekstraksi Fitur
Tujuan  utama  ekstraksi  fitur  adalah  untuk  memperoleh informasi  yang  paling  relevan  dari  data  asli  dan merepresentasikan  informasi  tersebut  dalam  ruang  dimensi yang lebih rendah [8]. Fitur yang sering diekstrak antara lain fitur bentuk, fitur geometri, fitur ukuran, fitur tekstur dan fitur warna.  Dimana  setiap  fitur  yang  diekstrak  mempunyai perbedaan parameter untuk mendapatkan fitur tersebut.
Fitur ukuran mempunyai beberapa parameter seperti area atau luas yang merupakan banyaknya piksel yang menyusun suatu  objek.  Sedangkan perimeter atau  keliling  adalah banyaknya piksel yang berada pada boundary objek.

## (a)                     (b)
Gambar 1. Ilustrasi Parameter fitur bentuk (a) Eccentricity (b) Perimeter.
Fitur  Bentuk  bertujuan  untuk  membedakan  bentuk  objek satu  dengan  objek  lainnya,  dapat  menggunakan  parameter yang  disebut  dengan ‘eccentricity’ . Eccentricity merupakan nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor dengan foci ellips mayor suatu objek . Eccentricity memiliki rentang nilai antara  0  hingga  1.  Terdapat  pula  parameter  lainnya  yang dapat  digunakan  untuk  membedakan  bentuk  suatu  objek yaitu ‘metric’ . Metric merupakan  nilai  perbandingan  antara
luas dan keliling objek. Metric memiliki rentang nilai antara 0  hingga  1.  Ilustrasi eccentricity dan metric diilustrasikan pada Gambar 1.
Sedangkan fungsi yang digunakan untuk menghitung nilai eccentricity dan metric adalah sebagai berikut :
a. Eccentricity
𝑒 = √1 − 𝑏 2 𝑎 2 (6)
b. Metric
𝑀 = 4𝜋⁡x⁡𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 2 (7)
dengan 𝑎 = axis minor 𝑏 = axis mayor 𝐴𝑟𝑒𝑎 = luas objek 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 = keliling objek Fitur  lain  dari  citra  adalah  fitur  warna  yang  terdiri  dari mean ,  standart  deviasi, kurtosis dan skewness dengan penjelasan serta fungsi perhitungannya sebagai berikut [9]:
a. Mean Mean merupakan  rata-rata  nilai  piksel (P ij ) pada masing-masing chanel warna pada citra.
𝜇 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ 𝑃 𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 (8)
b. Standart Deviasi
𝜎 = √ 1 𝑀𝑁−1 ∑ ∑ |𝑃 𝑖𝑗 − 𝜇| 2 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 (9)
dengan  M  dan  N  secara  berturut-turut  adalah  nilai panjang dan lebar piksel pada citra dan 𝑃 𝑖𝑗 adalah nilai piksel pada citra.
c. Skewness dan Kurtosis
Skewness adalah  derajat  ketidaksimetrisan  suatu distribusi.  Apabila skewness =  0  maka  dikatakan simetris. Kurtosis adalah  derajat  keruncingan  suatu distribusi  (biasanya  diukur  relatif  terhadap  distribusi normal).  Distribusi  yang  dimaksud  adalah  warna. Secara  perhitungan ,  skewness adalah  momen  ketiga terhadap  mean  dan kurtosis adalah  momen  keempat terhadap mean. Skewness dan kurtosis merupakan rata- rata  nilai  piksel  ( 𝑃 𝑖𝑗 )  dikurangi  mean  ( μ )  kemudian dipangkatkan  dengan n pada  masing-masing channel dari citra.
𝜃 = ∑ ∑ (𝑃 𝑖𝑗 −𝜇) 𝑛 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 𝑀𝑁𝜎 𝑛 (10)
Dimana untuk skewness nilai n adalah 3, dan untuk kurtosis nilai n adalah 4.

## D. Random Forest
Random  forest merupakan  metode  klasifikasi  yang dilakukan  dengan  mengembangkan  metode Decision  Tree berdasarkan  pemilihan  atribut  acak  pada  setiap node untuk menentukan klasifikasi. Pada proses klasifikasinya didasarkan pada suara terbanyak dari pohon keputusan yang dikembalikan.
Random  forest dapat  dibangun  dengan  menggunakan bagging dengan  pemilihan  atribut  acak.  Metode  CART (Clasdification  and  Regresion  Tree) digunakan  untuk menumbuhkan  pohon  keputusan . Pohon  keputusan tersebut tumbuh hingga ukuran maksimum dan tidak akan dipangkas. Sehingga  dihasilkanlah  kumpulan  pohon  yang  kemudian disebut hutan ( forest) [10].
Random  Forest adalah  suatu  metode  klasifikasi  yang terdiri  dari  kumpulan  terstruktur  pohon  keputusan  dimana vektor  acak  independen  didistribusikan  secara  identik  dan setiap  pohon  keputusan  memberikan  suara  unit  untuk  kelas paling populer pada masukan x, seperti pada Gambar 2 [11].
Gambar 2. Algoritma sederhana Random Forest.
Random Forest memliki kelebihan sebagai berikut [11]:
1. Akurasi bagus.
2. Relatif kuat tehadap outliers dan noise.
3. Lebih cepat dari pada Bagging dan Boosting.
4. Sederhana dan mudah diparalelkan.
Proses untuk membangun Random Forest adalah sebagai berikut [11]:
1. Ketika sampel bootstrap dibangun dengan mengambil sampel  data  dengan  penggantian  setiap  pohon keputusan , maka sepertiga dari contoh ditinggalkan.
2. Contoh yang ditinggalkan dikenal sebagai data OOB ( Out of Bag).
3. Setiap  pohon  keputusan pada forest memiliki  data OOB  sendiri  yang  digunakan  untuk  estimasi kesalahan  masing-masing  pohon  keputusan  yang dikenal sebagai estimasi kesalahan OOB.
4. Random  Forest juga  dapat  menghitung  tingkat kepentingan  dan  perkiraan  variabel.  Perkiraan digunakan untuk menghapus dan mengganti nilai-nilai dan outlier yang hilang.

## E. Pengukuran Performa
Pengukuran performa klasifikasi dapat dilihat berdasarkan nilai recall, precision dan akurasi. Precision berfungsi untuk mengukur ketepatan pengklasifikasi. Sedangkan recall untuk mengukur  kelengkapan  pengklasifikasi.  Akurasi  berfungsi untuk mengukur keseluruhan performa pengklasifikasi [12].
Nilai  akurasi, recall dan precision diperoleh  melalui perhitungan  berdasarkan matriks  confusion seperti  pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel matrix confusion Matrix Confussion Prediksi 0 1 2 3 Aktual 0 TP FN FN FN 1 FP TN FN FN 2 FP FN TN FN 3 FP FN FN TN
Sebagai  contoh  untuk  klasifikasi  ke  dalam  empat  kelas pada  Tabel  1.,  terdapat matrix  confusion dengan  kelas  0 sebagai  patokan,  maka  TP (True  Positive) adalah  pada pemetaan  kelas  aktual  0  ke  kelas  prediksi  0.  FP (False Positive) adalah  pemetaan  kelas  aktual  non  0  ke  kelas prediksi 0, TN (True Negative) adalah pemetaan kelas aktual non  0  yang  benar  diprediksikan  sedangkan  FN (False
Negative) adalah  pemetaan  kelas  aktual  non  0  ke  kelas prediksi non 0 yang salah.
Perhitungan nilai recall, precision dan akurasi berdasarkan pada formula sebagai berikut [12]:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ⁡ 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = ⁡ 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (9)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ⁡ 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (10)
Begitu  pula  berlaku  untuk  kelas  ke  1,  2  dan  3  dengan penetapan TP, TN, FP dan FN sesuai definisi dan perhitungan recall,  precision dan  akurasi  berturut-turut  menggunakan persamaan 8, 9 dan 10.

## F. Penyakit Busuk Hitam (Black Rot) Daun Apel
Penyakit  busuk  hitam  pada  apel  mempunyai  berbagai sebutan  atau  penamaan  yang  tergantung  pula  pada  bagian tanaman yang terserang, yakni [13]:
a. Pada  buah: black  rot,  ring  spot,  brown  rot,  blossom end rot.
b. Pada daun: frog-eye, brown spot, leaf spot .
c. Pada cabang: cancer apel, cancer black rot .
Penyakit ini pertama kali ditemukan adalah di New York, Amerika  Serikat oleh  Peck  pada  tahun  1879  sebagai  busuk buah; dan pada tahun 1892 oleh Alwood sebagai bercak daun.
Gejala  pada  daun  diawali  dengan  adanya  bintik  kecil berwarna ungu, kemudian segera meluas, dengan garis tengah bercak  sekitar  2-10  mm  atau  rata-rata  4  mm.  Bercak berbentuk  bulat  mempunyai  garis  batas  yang  jelas,  lama kelamaan  bagian  tengahnya  menjadi  berwarna  coklat kekuningan. Apabila terjadi serangan sekunder bentuk bercak menjadi tidak teratur. Pada pusat bercak dapat dilihat adanya bintik-bintik  hitam  yang  merupakan  kumpulan  piknidium patogen (Gambar 3) [13].
Gambar 3. Gejala penyakit busuk hitam pada daun berupa bercak
Penyebab  penyakit  ini  adalah  jamur Physalospora obtusa (Schw.) Cooke, dengan sinonimnya adalah Physalospora  cydoniae Arnaud.  Patogen  masuk  dalam kerajaan:  Fungi,  filum:  Ascomyca, kelas :  Sardariomycetes, ordo  :  Xylariales,  famili  :  Hyponectriaceae,  genus  : Physalospora.  Stadium  imperfectnya  adalah:  Sphaeria, Diplodia, Sphaeropsis. Akan tetapi setelah tahun 1884 Peck menyebutnya  sebagai Sphaeropsis  malorum,  yang  sampai saat ini nama tersebut masih sering digunakan. Travis, et.al. menyebutnya  dengan  nama  Botryosphaeria obtusa (Schwein.) Shoemaker 1962 [13].
Adapun  untuk  parameter  tingkat  keparahan penyakit  busuk  hitam  ( black  rot )  pada  daun  apel,  menurut pendapat  para  ahli  yang  disebutkan  dalam  penelitian  oleh
Guan  Wang,  Yu  Sun,  dan  Jianxing  Wang  yang  berjudul “Automatic Image-Based Plant Disease Severity Estimation Using  Deep  Learning”  pada  tahun  2017  adalah  tingkat keparahan  di  bagi  menjadi  empat  kategori  yang  akan dijelaskan dalam Tabel 2 [14].
Tabel 2. Tingkat keparahan penyakit bercak hitam ( Black Rot ) pada daun apel Tingkat Keparahan Penyakit Bercak Hitam ( Black Rot ) pada
Daun Apel
Healthy stage
Tidak terdapat bagian daun yang terdapat bercak tanda terinfeksi Early stage Daun memiliki bagian yang berupa lingkaran kecil dengan diameter kurang dari 5 mm Middle stage Daun memiliki lebih dari 3 bagian yang terinfeksi dan memiliki minimal satu frog-eye End stage Daun memiliki bagian frog-eye dan bagian yang terinfeksi membesar menjadi bentuk yang tidak beraturan.

## IV.  PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
Perancangan sistem secara umum dijelaskan secara singkat pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram blok algoritma sistem
Gambaran proses secara umum dalam sistem ini terdiri dari 4 proses utama, yaitu:
a. Proses pra-pengolahan merupakan serangkaian proses untuk mempersiapkan citra daun apel sebelum proses segmentasi.  Proses  pra-pengolahan  meliputi  proses cropping dan proses konversi ruang warna L*a*b. b. Proses  segmentasi  citra  menggunakan K-Means merupakan  tahapan  untuk  membedakan  bagian  yang terinfeksi  penyakit  dan  bagian  yang  tidak  terinfeksi penyakit  pada  citra  daun  apel.  Pada  tahap  ini,  citra daun apel yang telah dirubah ruang warna pada tahap sebelumnya  akan  dilabeli  menggunakan K-Means dengan nilai k=4.
c. Proses  ekstraksi  fitur  dilakukan  proses  pengambilan ciri dari citra daun yang menggambarkan karakteristik citra daun apel tersebut. Fitur yang diambil dari citra
daun apel yang telah tersegmentasi adalah fitur warna, fitur luas dan fitur bentuk.
d. Proses  klasifikasi  tingkat  keparahan  dilakukan menggunakan klasifikasi Random Forest.

## V. UJI COBA DAN PEMBAHASAN

## A. Akusisi Data
Pada penelitian ini data input citra yang digunakan adalah citra  daun  apel.  Contoh  citra  daun  apel  yang  digunakan sebagai data masukan ditunjukkan pada Gambar 5.
(a) (c) (b) (d)
Gambar  5.  Citra  hasil  akuisisi  dari  empat  jenis  tingkat  keparahan  yang berbeda.  (a) Healthy  Stage (b) Early  Stage (c) Middle  Stage dan  (d) End Stage.

## B. Tahap Pra-pengolahan
Pada  tahap  ini  terdapat  dua  proses  yaitu cropping dan konversi warna.
a. Proses Cropping Proses cropping yaitu proses menghilangkan background dan  menghilangkan shadow (bayangan)  sebelum dilakukan proses selanjutnya. Proses ini dilakukan untuk mempermudah proses-proses selanjutnya.
b. Proses Konversi Warna
Proses konversi warna yaitu proses merubah ruang warna citra  dari  RGB  menjadi  ruang  warna  L*a*b.  Proses  ini bertujuan  untuk  mempermudah  pelabelan  pada  saat segmentasi berdasarkan warna dengan K-Means .
Hasil  citra  setelah  melalui  segmentasi  ditunjukkan  pada Gambar 6.
(a) (b)
Gambar 6. Citra hasil pra-pengolahan. (a) Citra hasil cropping (b) Citra hasil konversi warna L*a*b.

## C. Segmentasi Citra
Pada  tahap  ini  citra  daun  apel  yang  telah  melalui  proses pra-prosessing, yaitu cropping dan konversi warna ke L*a*b kemudian di segmentasi menggunakan metode clustering K- means .  Dari  uji  coba  yang  dilakukan  nilai  k  terbaik  yang digunakan  adalah  4.  Sehingga,  nantinya  diperoleh  4  citra hasil  segmentasi  yang  selanjutnya  akan  diseleksi  untuk
memperoleh  satu  citra  hasil  segmentasi  yang  diinginkan. Hasil  citra  setelah  melalui  segmentasi  ditunjukkan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Citra hasil segmentasi.

## D. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  menggunakan  data  citra  hasil  tahap segmentasi citra. Tahap ekstraksi fitur ini menggunakan fitur warna,  luas  dan  bentuk  yaitu metric,  eccentricity,  area, perimeter, mean, standart deviation, kurtosis dan skewness.

## E. Klasifikasi Random Forest
Klasifikasi Random  Forest, terbagi  menjadi  dua  tahap, yaitu proses pelatihan dan proses pengujian. 1. Proses Pelatihan Klasifikasi Random  Forest meggunakan  data  hasil ekstraksi  fitur.  Kombinasi  proporsi  data  juga  digunakan untuk  pelatihan  dan  pengujian,  serta  dilakukan  pengujian klasifikasi Random  Forest berdasarkan  perbedaan  jumlah pohon keputusan yang dibangun.
Pada  klasifikasi Random  Forest setiap  pohon  keputusan yang  ditumbuhkan  berdasarkan resampling data  akan membawa error tersendiri  pada  setiap  pohon  keputusan. Perhitungan error yang  diperoleh  pada  setiap  pohon keputusan yang dibangun merupakan hasil dari misclassified observations. Keseluruhan error dari  percobaan yang  telah dihitung,  pada  tahap  pelatihan  klasifikasi Random  Forest dengan kombinasi proporsi data dan kombinasi jumlah pohon keputusan,  maka  keseluruhan  rata-rata  hasil  perhitungan error pada proses pelatihan ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Tabel rata-rata hasil perhitungan error Kombinasi Proporsi Data Jumlah Pohon 10 50 100 250 500 60 : 40 0,4151 0,3443 0,3280 0,3159 0,3097 70 : 30 0,4040 0,3530 0,3383 0,3340 0,3319 75 : 25 0,4137 0,3419 0,3221 0,3045 0,2978 80 : 20 0,4279 0,3539 0,3352 0,3250 0,3198 85 : 15 0,4226 0,3468 0,3302 0,3178 0,3099 90 : 10 0,4167 0,3484 0,3314 0,3186 0,3144
Setiap  model klasifikasi  hasil  pelatihan  data memuat informasi Variable  Importance. Keseluruhan Variable Importance yang  dihasilkan  dari  semua  hasil  pelatihan ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel variable importance
Kombinasi Proporsi Data Jumlah Pohon 10 50 100 250 500
60:40 Perimeter Area Metric Metric Metric 70:30 Area Metric Metric Metric Metric 75:25 Metric Metric Metric Metric Metric 80:20
Std. Dev Metric Metric Metric Metric 85:15 Metric Metric Metric Metric Metric 90:10 Metric Metric Metric Metric Metric
Berdasarkan  Tabel  4.  dapat  dilihat  bahwa  mayoritas variabel  yang  terpilih  menjadi Variable  Importance adalah variabel Metric .  Terkecuali  pada  beberapa  kombinasi proporsi data dan jumlah pohon keputusan terdapat variabel Perimeter , Area dan Standart  Deviation yang  terpilih menjadi Variable Importance.
Pada  proses  pelatihan,  pengukuran  performa  hanya didasarkan  pada  nilai  akurasi  dari  model  klasifikasi  yang diperoleh dengan data pelatihan itu sendiri. Hasil perhitungan akurasi proses pelatihan ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel akurasi proses pelatihan Kombinasi Proporsi Data Jumlah Pohon 10 50 100 250 500
60 : 40 98,5714 100 100 100 100 70 : 30 98,7156 100 100 100 100 75 : 25 98,5143 100 100 100 100 80 : 20 98,1818 100 100 100 100 85 : 15 98,2368 99,9496 100 100 100 90 : 10 98,7619 100 100 100 100
Berdasarkan Tabel 5 nilai akurasi tertinggi diperoleh nilai 100%. Namun, pada kolom jumlah 10 pohon keputusan yang dibangun  keseluruhan  proporsi  data  belum  menunjukkan akurasi sempurna dan hanya diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 99,3884% untuk proporsi data 70:30. 2. Proses Pengujian
Dari kombinasi proporsi data pengujian dan pelatihan serta perbedaan  jumlah  pohon  keputusan  seperti  yang  telah dijelaskan  pada  bagian  sebelumnya, tahap  pengujian  proses pengujian  memperoleh  hasil recall,  precision dan  akurasi yang ditampilkan pada Tabel 6, Tabel 7 dan Tabel 8.
Tabel 6. Tabel hasil recall proses pengujian Kombinasi Proporsi Data Jumlah Pohon 10 50 100 250 500 60 : 40 0,5929 0,6201 0,6227 0,6212 0,6125 70 : 30 0,5980 0,5962 0,5942 0,5874 0,5858 75 : 25 0,5985 0,6191 0,6097 0,6215 0,6144 80 : 20 0,6209 0,6471 0,6617 0,6612 0,6507 85 : 15 0,5928 0,6320 0,6111 0,6003 0,6075 90 : 10 0,6016 0,6503 0,6671 0,6502 0,6315 Tabel 7. Tabel hasil precision proses pengujian Kombinasi Proporsi Data Jumlah Pohon 10 50 100 250 500 60 : 40 0,5878 0,6248 0,6393 0,6320 0,6257 70 : 30 0,5832 0,5841 0,5837 0,5752 0,5751 75 : 25 0,6119 0,6437 0,6207 0,6334 0,6365 80 : 20 0,6233 0,6640 0,6702 0,6685 0,6493 85 : 15 0,5853 0,6312 0,6273 0,6078 0,6133 90 : 10 0,6209 0,6541 0,6690 0,6613 0,6462 Tabel 8. Tabel hasil akurasi proses pengujian Kombinasi Proporsi Data Jumlah Pohon 10 50 100 250 500
60 : 40 66,5241 69,0909 69,7326 69,5187 69,5187 70 : 30 67,8572 69,5714 69,7143 69,5714 69,4286 75 : 25 69,4017 71,2821 71,2821 72,3077 71,7949 80 : 20 69,2473 70,7527 72,0430 72,0430 71,3978 85 : 15 68 70,5714 69,1429 68,8571 69,7143 90 : 10 68,5106 73,6170 75,3191 74,8936 72,7659
Dari  data  Tabel  6,  7  dan  8  di  atas,  untuk  nilai recall tertinggi diperoleh dari proporsi data latih dan data uji 90:10 dengan  100  pohon  keputusan  dengan  nilai recall sebesar 0,6671. Selanjutnya, untuk nilai precision tertinggi diperoleh nilai  0,6702 pada  proporsi  data  latih  dan  data  uji  80:20 dengan  100  pohon  keputusan.  Sedangkan  nilai  akurasi tertinggi diperoleh dari proporsi data latih dan data uji 90:10 dengan  100  pohon  keputusan  serta  nilai  akurasi  pengujian sebesar 75,3191%.

## F. Pembahasan Hasil
Dari  hasil  yang  telah  diperoleh,  diketahui  bahwa  akurasi yang  diperoleh  setelah  proses  pengujian  klasifikasi menunjukkan  hasil  yang  berbeda-beda.  Performa  dari klasifikasi Random  Forest yang  telah  dihitung  berdasarkan recall, precision dan akurasi dipengaruhi oleh beberapa hal, antara lain sebagai berikut :
1. Tingkat  akurasi  yang  beragam  dari  hasil  uji  coba klasifikasi  dipengaruhi  oleh  kombinasi  proporsi  data latih  dan  data  uji,  serta  perbedaan  jumlah  pohon keputusan yang digunakan.
2. Pada  tahap  pelatihan,  mayoritas  nilai  akurasi  yang diperoleh mencapai 100%, terkecuali pada penggunaan 10 pohon keputusan yang dibangun menunjukkan nilai akurasi  berkisar  98%  dan  pada  penggunaan  proporsi data latih dan data uji  sebesar 85:15  dengan 50 pohon keputusan  yang  dibangun  menunjukkan  nilai  akurasi sebesar  99,9496%.  Sedangkan  pada  tahap  pengujian, nilai  akurasi  66-76%.  Penggunaan  pohon  keputusan yang semakin banyak juga akan meningkatkan performa klasifikasi Random Forest.
3. Kombinasi  proporsi  data  latih  dan  data  uji  serta  hasil akurasi  pada  masing-masingnya  juga  menunjukkan bahwa  besarnya  data  latih  juga  mempengaruhi  tingkat performa  klasifikasi Random  Forest. Semakin  banyak data yang dipelatihan, maka performa model klasifikasi tersebut juga akan semakin baik karena informasi yang tersimpan  pada  saat  proses  pelatihaan  akan  semakin banyak.  Sehingga  pada  saat  pengujian  akan  lebih banyak  prediksi  kelas  yang  sesuai  dengan  kelas kenyataannya.

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji coba dan pembahasan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  telah  berhasil  melakukan  pengukuran tingkat  keparahan  penyakit  pada  daun  apel  dengan menerapkan Random Forest melalui beberapa proses, antara  lain  akuisisi  citra,  pra-pengolahan  citra  yang terdiri dari cropping dan konversi ruang warna L*a*b pada  citra,  segmentasi  citra  menggunakan K-means clustering , ekstraksi fitur warna, luas dan bentuk serta klasifikasi menggunakan Random Forest.
2. Kinerja  metode Random  Forest untuk  mengukur tingkat  keparahan  penyakit  pada  daun  apel  dengan nilai  akurasi  tertinggi  pada  proses  pelatihan  sebesar 100% dan nilai akurasi tertinggi pada proses pengujian sebesar 75.3191%. Tingkat performa metode Random Forest untuk  mengukur  tingkat  keparahan  penyakit pada  daun  apel  yaitu  dipengaruhi  oleh  kurangnya proses pra-pengolahan citra yang mengakibatkan hasil segmentasi  citra  menjadi  tidak  sesuai,  sehingga menghasilkan nilai ekstraksi  fitur  yang kurang tepat.
Selain  itu,  proporsi  data  yang  digunakan  untuk pelatihan  dan  pengujian,  serta  penggunaan  jumlah pohon keputusan dalam  proses  pelatihan  klasifikasi Random Forest.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, “Apel dalam Tentang
Budidaya Pertanian,” 2000.
[2] D. Putra, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi, 2010.
[3] S.  Archana  and  A.  Sahayadhas,  “Automatic  Rice  Leaf  Disease Segmentation Using  Image Processing  Techniques,” Int.  J.  Eng. Technol. , vol. 7, pp. 182–185, 2018.
[4] I. Nedjar, M. E. H. Daho, and N. Settouti, “Random Forest Based Classification of Medical X-Ray Images Using a Medical Genetic Algoritm for Feature Selection,” J. Mech. Medician Biol. , vol. 15, no. 2, pp. 1–8, 2015.
[5] R.  Nunir, Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Pendekatan Algoritmik . Bandung: Informatika, 2004.
[6] U.  Ahmad, Pengolahan  Citra  Digital .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu,
2005.
[7] E.  Urnaud,  “Image  Segmentation  Using  K-Means,” J.  UJF UFRIMA , pp. 1–2, 2015.
[8] K.  Gaurav  and  B.  P.  Kumar,  “A  Detailed  Review  of  Feature Extraction in Image Processing System,” in Fourth International Conference  on  Advanced  Computing  &  Communication Technologies , 2014.
[9] Y.  A.  Sari,  R.  K.  Dewi,  and  C.  Fatichah,  “Seleksi  Fitur Menggunakan Ekstraksi Fitur Bentuk, WArna dan Tekstur dalam Sistem Temu Kembali Citra Daun,” J. Ilm. Teknol. Informasi-ITS , vol. 12, no. 1, pp. 1–8, 2014.
[10] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining  Concepts  and Techniques . Morgan Kaufman Publisher, 2012.
[11] E. Goel and E. Abhilasha, “Random Forest: A Review,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng. , vol. 7, no. 1, pp. 251–257, 2017.
[12] M. Dhawangkhara and E. Riksakomara, “Prediksi Intensitas Hujan Kota  Surabaya  dengan  Matlab  Menggunakan  Teknik  Random Forest dan CART (Study Kasus Kota Surabaya),” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 1, pp. 94–99, 2017.
[13] R. Sastrahidayat and S. Djauhari, “Penyakit Dan Hama Apel Serta Cara Pengendaliannya,” Malang, 2013.