p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Kombinasi Metode Fitur Ekstraksi untuk Indentifikasi Penyakit pada Daun Teh
Siti Khotimatul Wildah a1 , Abdul Latif a2
a1 Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
a2 Sistem Informasi Kampus Kota Pontianak, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Senen, Jakarta Pusat, Indonesia
1 siti.ska@bsi.ac.id
2 abdul.bll@bsi.ac.id

## Abstrak
Teh  merupakan  salah  satu  minuman  yang  paling  banyak  dikonsumsi  di  dunia,  namun  produksi  teh  seringkali terhambat  dan  mengalami  penurunan  oleh  berbagai  penyakit  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  dan  kualitas daun  teh.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  klasifikasi  penyakit  daun  teh  dengan memanfaatkan  teknologi Image  Classification dan  menerapkan  metode  kombinasi  analisis  tekstur Haralick, Color Histogram, Hu Moment dan pengklasifikasian objek menggunakan Random Forest classifier . Dataset yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dari perkebunan teh Johnstone Boiyon di Koiwa, Kabupaten Bomet, Kenya  dengan  jumlah  1510  citra  yang  terbagi  menjadi  8  kelas.  Pra  pemrosesan  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  menambahkan  tahapan  augmentasi  data  untuk  memperoleh  jumlah  citra  yang  lebih  besar  sehingga algoritma  dapat  mempejalari  pola  lebih  banyak.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kombinasi  dari  metode yang  diusulkan  mencapai  akurasi  99%  dengan  nilai  standard  deviasi  yang  rendah  sebesar  0.001055%  yang menunjukkan keefektifan kombinasi analisis tekstur Haralick, Color Histogram, dan Hu Moment serta Random Forest Classifier dalam mengklasifikasikan penyakit daun teh.
Kata kunci: Penyakit Daun Teh, Haralick, Color Histogram, Hu Moment, Augmentasi Data

## Combination of Feature Extraction for Identification Disease in Tea Leaves

## Abstract
Tea is one of the most consumed beverages in the world, but tea production is often hampered and decreased by various  diseases  that  affect  the  growth  and  quality  of  tea  leaves.  This  study  aims  to  develop  a  tea  leaf  disease classification system by utilizing Image Classification technology and applying a combination method of Haralick texture analysis, Color Histogram, Hu Moment and object classification using the Random Forest classifier. The dataset  used  in  this  study  was  collected  from  the  Johnstone  Boiyon  tea  plantation  in  Koiwa,  Bomet  District, Kenya with a total of 1510 images divided into 8 classes. Pre-processing in this study was carried out by adding data augmentation step to obtain a larger number of images so that the algorithm can study more patterns. The results  showed  that  the  combination  of  the  proposed  methods  achieved  99%  accuracy  with  a  low  standard deviation value of 0.001055% which showed the effectiveness  of the combination  of texture analysis Haralick, Color Histogram, and Hu Moment and the Random Forest Classifier in classifying tea leaf diseases.
Keywords: Tea Leaf Disease, Haralick, Color Histogram, Hu Moment, Data Augmentation

## I. P ENDAHULUAN
Teh  merupakan  salah  satu  minuman  yang  paling banyak dikonsumsi di dunia [1], dilihat dari meningkatnya permintaan  daun  teh  berkualitas  tinggi.  Namun  produksi daun teh seringkali terhambat oleh berbagai penyakit yang dapat mengganggu kesehatan tanaman dan mempengaruhi pertumbuhannya  [2].  Deteksi  dini  dan  diagnosis  penyakit daun teh sangat penting dalam mengendalikan penyebaran penyakit dan mengurangi dampak pada kualitas dan hasil daun  teh.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir, Computer
Vision dan  teknik Machine  Learning telah  digunakan dalam  klasifikasi  penyakit  tanaman,  sehingga  dapat mempercepat  proses  identifikasi  [3],  memberikan  solusi yang andal dan hemat biaya untuk deteksi penyakit.
Daun teh merupakan tanaman penting yang memberikan  sumber  pendapatan  yang  signifikan  bagi banyak negara [4]. Deteksi penyakit daun teh yang akurat dan  tepat  waktu  sangat  penting  untuk  menjaga  kualitas dan hasil panen.
Secara  tradisional,  pendeteksian  penyakit  daun  teh dilakukan  dengan  pemeriksaan  manual,  yang  memakan waktu  dan  rentan  terhadap  kesalahan  manusia.  Dengan kemajuan  pengolahan  citra  dan  teknologi machine learning ,  telah  banyak  upaya  untuk  mengembangkan sistem otomatis untuk  identifikasi penyakit pada tanaman [5].
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  beberapa  penelitian telah mengusulkan penggunaan kombinasi tekstur, warna, dan teknik pembelajaran mesin untuk klasifikasi penyakit daun  teh.  Misalnya,  pada  [6],  kombinasi  filter  gabor, histogram warna, dan klasifikasi random forest digunakan untuk  mengklasifikasikan  penyakit  daun  teh.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan mencapai akurasi 98,67% pada dataset citra daun teh.
Dalam  [7],  pendekatan  berbasis  convolutional  neural network  (CNN)  digunakan  untuk  mengklasifikasikan penyakit  daun  teh.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  yang  diusulkan  mencapai  akurasi  97,33%  pada dataset citra daun teh.
Pada  [8],  kombinasi  fitur  tekstur  dan  pengklasifikasi support  vector  machine  (SVM)  digunakan  untuk mengklasifikasikan  penyakit  daun  teh.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  mencapai akurasi 94,33% pada dataset citra daun teh.
Pada  [9]  pendekatan  pembelajaran  mesin  digunakan untuk  mengklasifikasikan  penyakit  daun  teh.  Penyakit diklasifikasikan  dengan  back  propagation  (BP)  neural network,  random  forest,  dan  support  vector  machine (SVM).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma SVM  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  unggul dibandingkan  dengan  BP  neural  network  dan  random forest,  serta  kecepatan  operasi  yang  lebih  cepat  yaitu 87,3%.  Pada  penelitian  ini  juga  diterapkan  algoritma particle swarm optimization (PSO) untuk mengoptimalkan metode  yang  diusulkan,  hasil  akurasi  yang  diperoleh untuk algoritma SVM meningkat menjadi 91,7%.
Pada [10] Model ekstraksi fitur Haralick menggunakan Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  digunakan pada  penelitian  ini.  metode  Fuzzy  Rough  Nearest Neighbor  (FRNN)  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan penyakit  daun  teh.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa model  yang  diusulkan  memberikan  nilai  akurasi  yang lebih baik.
Pada [11] Perbandingan metode MobileNet dan Nasnet Mobile pada klasifikasi penyakit daun teh dilakukan. Dari hasil perbandingan tersebut, metode MobileNet memberikan hasil yang lebih unggul yaitu 95%.
Pada [2] penerapan metode CNN dengan model LeNet digunakan  untuk  mengklasifikasikan  penyakit  daun  teh. hasilnya  menunjukkan  bahwa  model  yang  diajukan memberikan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik.  Akurasi  94% diperoleh  dalam  mengklasifikasikan  penyakit  keropeng teh  merah  dan  semua  penyakit  lain  yang  tersisa diklasifikasikan sebagai 84-93%.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki  lebih  lanjut penggunaan  teknik  kombinasi  tekstur,  warna,  dan pembelajaran  mesin  untuk  klasifikasi  penyakit  daun  teh. Pertanyaan  penelitian  khusus  yang  dibahas  dalam penelitian  ini  adalah:  apa  dampak penggunaan  kombinasi
fitur  tekstur  Haralick,  fitur  histogram  warna,  dan  random forest classifier terhadap akurasi klasifikasi penyakit daun teh,  serta  bagaimana  metode  yang  diusulkan  bekerja dibandingkan  dengan  metode  lain  yang  sudah  dilakukan untuk klasifikasi penyakit daun teh.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  kombinasi  tekstur  analisis menggunakan Haralick,  Color  Histogram , Hu  Momen t dan Random Forest Classifier digunakan untuk mengekstrak  fitur  dan  mengklasifikasikan  penyakit  daun teh. Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri dari  1050  citra  daun  teh  yang  dikumpulkan  dari    dari pertanian  Johnstone  Boiyon,  lokasi  Koiwa,  kabupaten Bomet,  Kenya.  Gambar  telah  diproses  sebelumnya  untuk menghilangkan  noise  dan  meningkatkan  fitur  daun  teh. Analisis  tekstur  Haralick  kemudian  digunakan  untuk mengekstrak  fitur  tekstur  dari  citra,  sedangkan  Color Histogram digunakan untuk mengekstrak fitur warna. Dan Random Forest Classifier digunakan untuk mengklasifikasikan  daun  teh  menjadi  8  kelas  penyakit yang berbeda.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini menggunakan citra daun teh dengan berbagai macam jenis citra  daun  teh  sehat  sampai  dengan  daun  yang  terkena penyakit. Total data sebanyak 1510 citra yang terdiri dari 8  jenis  penyakit  pada  daun  teh  yaitu  sebanyak  100  citra Anthracnose,  113  citra  Algal  Leaf,  100  citra  Bird  Eye Spot,  113  Brown  Light,  100  citra  Gray  Light,  74  citra Healthy,  143  citra  Red  Leaf  Spot,  dan  142  citra  White Spot. Dataset dikumpulkan di pertanian Johnstone Boiyon, lokasi  Koiwa,  kabupaten  Bomet,  Kenya.  Dataset  tersebut
Metode Ekstraksi Fitur
(Color Histogram, Haralick dan Hu Moment)
Random Forest Classifier Dataset Penyakit Daun Teh Accuracy, Recall and Precision Pengukuran Model Confusion Matrix Pra Pemrosesan (Augmentasi Data)
tersedia  dan  dapat  diunduh  secara  umum  di Kaggle Repository . Adapun sampel citra daun teh tersebut sebagai berikut.
Anthracnose Algal Leaf Gray Light Healthy Bird Eye Spot Brown Light Red Leaf Spot White Spot Gambar 2. Dataset
B. Pra Pemrosesan
Melakukan pra  pemrosesan pada  citra  daun  teh,  seperti pengubahan  skala,  perubahan  ukuran,  dan  dan  penerapan teknik Augmentasi Data yang bertujuan untuk memperbanyak sampel citra penyakit pada daun teh yang akan  digunakan.  Pada  tahapan  ini  jumlah  citra  awalnya sebanyak  1510  citra  kemudian  setelah  dilakukan  tahap augmentasi  menjadi  17120  citra.  Augmentasi  data  ini bertujuan untuk menyiapkan data sebelum masuk kedalam tahap pemodelan dimana data yang digunakan akan lebih banyak  sehingga  algoritma  dapat  mempelajari  pola  dari citra tersebut lebih baik serta memungkinkan untuk dapat mengenali dari citra yang berbeda [12].
C. Ekstraksi fitur Ekstraksi  fitur  dari  citra  daun  teh  dengan  menggunakan tiga  metode,  yaitu  Haralick,  Hu-Moment,  dan  Color Histogram.  Tahapan  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan tujuan  untuk  pencarian  ciri  atau  pola  dari  citra  sehingga dapat  ditemukan  karakteristik  atau  ciri  unik  dari  citra tersebut  [13].  Pada  penelitian  ini  ekstraksi  ciri  yang digunakan yaitu:
1)    Fitur  tekstur  haralick  merupakan  deskriptor  tekstur yang  umum  digunakan  dalam  analisis  citra,  perhitungan fitur  haralick  disebut  pula  sebagai  kuantisasi  yaitu menghitung  pengurangan  tingkat  keabuan  dari  sebuah citra [14]. Deskriptor dihitung dengan mempertimbangkan bahwa  setiap  elemen  matriks  mewakili  frekuensi  satu tingkat  keabuan  dan  tingkat  keabuan  lain  yang  terjadi pada  citra  [15].  Proses  fitur  tekstur  haralick  terlebih dahulu dilakukan pengurangan dari ruang warna asli citra menjadi grayscale [16].
Haralick  memiliki  mekanisme  menghitung  24  fitur statistik  yang  berbeda  dari  matriks  GLCM  yang dinormalisasi. Fitur-fitur ini mengukur bagian penting dari
informasi  lokal  dan  fitur  spasial  di  dalam  citra.  Dari  24 fitur yang berbeda terdapat 5 dari fitur yang menonjol atau berpengaruh [17] diantaranya:
2)    Color  Histogram  merupakan  fitur  ekstraksi  pada  citra yang  menggambarkan  penyebaran  warna.  Prosesnya melambangkan  jumlah  kemunculan  warna  tertentu. Histogram warna dapat dibangun di ruang warna apa pun. Secara  umum,  ruang  warna  dipisahkan  menjadi  beberapa rentang  yang  sesuai,  masing-masing  terdiri  dari  nilai warna yang sama [18].
Color  Histogram  merepresentasikan  nilai  pixel  yang berbeda untuk setiap komponen warna RGB yang disusun berdasarkan  48  bin  warna  [19].  Penelitian  identifikasi penyakit  pada  daun  teh  ini  menggunakan  8  bin  warna yang bertujuan untuk meminimalisir penggunaan memori. Color  Histogram  menunjukkan  probabilitas  bersama  dari intensitas  tiga  saluran  warna  yang  dapat  didefinisikan sebagai berikut:
Keterangan: R, G, B  = Saluran Warna N = Jumlah piksel dalam gambar
3)  Hu  Moment  merupakan  fitur  deskriptor  yang  bertugas untuk  mendapatkan  karakter  atau  ciri  dari  suatu  objek dalam citra. Citra Biner yang disegmentasi atau batas tepi objek merupakan bentuk yang di deskripsikan dalam fitur ini.  Fitur  ekstraksi  ini  mendapatkan  kembali  fitur  vektor yang  memiliki  nilai  nyata  dari  7  nilai  [20].  Fitur  ini diperkenalkan  oleh  Hu  pada  tahun  1961,  dengan menggunakan persamaan sebagai berikut [21].

## 4) Random Forest
Random  forest  merupakan  metode  supervised  learning yang dibangun berdasarkan beberapa metode decision tree atau  kombinasi  pohon  keputusan  [22].  Metode  Random Forest  memiliki  keunggulan  yaitu  relative  kuat  terhadapt noise,  cepat  dalam  proses  klasifikasi,  sederhana  dan mudah  diparalelkan  [23].  Konsep  pada  metode  ini  dapat
dihitung  melalui  persamaan  nilai  entropy  dan  nilai information gain:
Keterangan: Y
= Himpunan kasus
P(c|Y)  = Proporsi nilai Y terhadap kelas c
Keterangan:
Values (a) = Nilai yang mungkin dalam himpunan kasus a Y ᵥ =Subkelas  dari  Y  dengan  kelas  v  yang  berhubungan dengan kelas a.
Y ₐ = Semua nilai yang sesuai dengan a

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pelatihan  dan  pengujian  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  Software Jupyter  Notebook  dengan  bantuan  Bahasa  pemrograman python.  Pelatihan  dilakukan  untuk  menguji  dataset  dan memperoleh  model,  hasil  pengukuran  serta  identifikasi penyakit  pada  daun  teh  dengan  menggunakan  beberapa metode  fitur  ekstraksi  yang  di  kombinasikan  yaitu Haralick,  Hu  Moment dan  Color  Histogram  serta  metode klasifikasi Random Forest.
Penelitian  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  yaitu persiapan  dataset  citra  daun  teh,  prapemrosesan  citra, melakukan pengambilan ciri atau pola dengan menggunakan  fitur  ekstraksi  Haralick,  Hu  Moment  dan Color  Histogram.  Penentuan  kombinasi  fitur  ekstraksi tersebut dilakukan berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan  sebelumnya.  Hasil  pengujian  menunjukan bahwa  kombinasi  dari  beberapa  metode  ekstraksi  fitur tersebut  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  penerapan  metode  ekstraksi  fitur  lainnya. Pengujian dilakukan dengan menerapkan metode klasifikasi Random Forest. Hasil pengujian tersebut dapat dilihat melalui tabel percobaan berikut.
TABEL I
PENERAPAN METODE EKSTRAKSI FITUR No Metode Fitur Ekstraksi Nilai Akurasi 1 Color Histogram 0.847505 2 Haralick 0.696419 3 Hu-Moment 0.484427 4 Zernike 0.679387 5 Color Histogram dan Haralick 0.862998 6 Haralick dan Hu-Moment 0.734527 7 Color Histogram dan Hu-Moment 0.855915 8 Color Histogram dan Zernike 0.862837 9 Color Histogram, Hu-Moment dan Haralick 0.862958
Berdasarkan  tabel  I  tersebut  menunjukan  bahwa kombinasi  metode  Color  Histogram,  Hu-Moment  dan Haralick memberikan hasil yang paling baik dibandingkan dengan  metode  lainnya.  Akan  tetapi  hasil  tersebut  masih dapat dikembangkan, maka pada penelitian ini diterapkan tahap augmentasi data.
Tahap augmentasi data ini bertujuan untuk memperbanyak  citra  daun  teh  yang  digunakan  sehingga algoritma dapat mempelajari pola dari citra tersebut lebih baik  serta  memungkinkan  untuk  dapat  mengenali  dari citra  yang  berbeda.  Augmentasi  data  pada  penelitian  ini dengan  memperbanyak  jumlah  citra  dan  bentuk  dengan membalik,  memotong,  memutar,  meregangkan,  dan memperbesar  citra  secara  acak.  Setelah  dilakukan  tahap augmentasi  data  kemudian  diterapkan  kembali  metode ekstraksi fitur yang paling unggul yaitu Color Histogram, Hu-Moment  dan  Haralick  dengan  tetap  menggunakan metode  klasifikasi  yang  sama  yaitu  Random  Forest. Penerapan  Teknik  Augmentasi  Data  pada  penelitian  ini memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dimana  nilai  akurasi yang didapatkan sebesar 0.998613.
Metode  Klasifikasi  Random Forest  dipilih berdasarkan beberapa  pengujian  yang  dilakukan  dengan  berbagai metode  klasifikasi.  Metode  Random  Forest  memberikan hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode lainnya. Hasil pengujian metode klasifikasi tersebut dapat dilihat melalui Tabel 2 percobaan berikut
TABEL III PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI No Metode Klasifikasi Akurasi Error Rate 1 Linear Discriminant Analysis 0.951153 0.006845 2 Logistic Regression 0.961230 0.005377 3 Classifcation and Regression Tree 0.992115 0.002349 4 Naïve Bayes 0.672969 0.011894 5 K-Nearest Neighbors 0.998613 0.001283 6 Support Vector Machine 0.969991 0.004360 7 Random Forest 0.998613 0.001055
Pada  tabel  perbandingan  metode  klasifikasi  tersebut, metode  Random  Forest  dan  K-Nearest  Neighbors menghasilkan  nilai  akurasi  yang  sama  dan  lebih  unggul dari metode lainnya, namun nilai  error rate untuk metode Random  Forest  lebih  rendah  yang  berarti  lebih  baik  dari Metode  K-Nearest  Neighbors.  Berkaitan  dengan  hal tersebut,  dalam  penelitian  ini  dipilih  metode  klasifikasi Random Forest.
Metode  pengukuran  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dapat  dilihat  dari  tabel  matriks  konfusi,  untuk menggambarkan  dan  menentukan  tingkat  keberhasilan dan tingkat kegagalan dalam percobaan yang dilakukan.
TABEL IIIII
CONFUSION MATRIX Pr ed ic te d V a lu es 0 350 0 0 0 0 0 0 0
1 0 336 0 0 0 0 0 0 2 0 0 308 0 0 0 0 0 3 0 0 0 357 0 0 0 0 4 0 0 0 0 353 0 0 0 5 0 0 0 0 0 209 0 0 6 0 0 0 0 0 0 419 0 7 0 0 0 0 0 0 0 402 0 1 2 3 4 5 6 7

## Actual Values
Keterangan: 0  (Anthracnose);  1  (Algal  Leaf);  2  (Gray  Light);  3 (Healthy);  4  (Bird  Eye  Spot);  5  (Brown  Light);  6  (Red Leaf Spot); 7 (White Spot)
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  diuraikan  dalam tabel  Confusion  Matrix  dapat  disimpulkan  bahwa  setiap kelas  pada  dataset  penyakit  daun  teh  dapat  diprediksi dengan  tepat  sehingga  penerapan  metode  yang  digunakan dalam penelitian ini dikategorikan sangat baik.
TABEL IVV
HASIL PENGUKURAN MODEL Class Precision  Recall F1- Score Support 0 1.00 1.00 1.00 559 1 1.00 0.99 0.99 551 2 0.99 1.00 0.99 511 3 1.00 1.00 1.00 584 4 1.00 1.00 1.00 569 5 1.00 1.00 1.00 351 6 1.00 1.00 1.00 710 7 1.00 1.00 1.00 685 accuracy 1.00 4520 macro avg 1.00 1.00 1.00 4520 weighted avg 1.00 1.00 1.00 4520
Tabel  4  menunjukkan  hasil  pengukuran,  validasi  dan analisis  model  berbahaya  dalam  penelitian  ini.  Hasilnya dapat diukur berdasarkan nilai presisi, recall, f1-score dan support dan nilai akurasi yang diperoleh adalah 99,86%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  metode  kombinasi  analisis  tekstur Haralick,  Color  Histogram,  Hu  Moment  dan  metode Random  Forest  Classifier  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan  kombinasi  metode  tersebut  memberikan  hasil yang  baik  dengan  nilai  akurasi  yang  didapat  sebesar 86.29%. Eksperimen penambahan pra pemrosesan dengan menambahkan  tahap  Augmentasi  Data  memberikan pengaruh  terhadap  kinerja  dari  metode  yang  diterapkan dikarenakan  dapat  mempelajari  pola  dari  subjek  lebih banyak.  Hasil  uji  coba  dengan  penambahan  tahap Augmentasi  Data  tersebut  mengalami  kenaikan  secara signifikan  dimana  nilai  akurasi  yang  diperoleh  sebesar 99,86%  dengan  nilai  standar  deviasi  yang  cukup  rendah
yaitu  sebesar  0.001055%  yang  menunjukkan  keefektifan kombinasi analisis tekstur Haralick, Color Histogram, dan Hu  Moment  serta  Random  Forest  Classifier  dalam mengklasifikasikan  penyakit  daun  teh.  Impelementasi algoritma  Random  Forest  Classifier  tersebut  dapat memprediksi citra penyakit daun teh secara benar.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Martina  and  F.  Abdillah,  “Pola  Komersialisasi  Teh  Hijau Pada  Industri  Hospitality :  Pandangan  Pelaku  Usaha,” Sadar Wisata  J.  Pariwisata ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–12,  2020,  doi: 10.32528/sw.v3i1.3368.
[2] S.  Gayathri,  D.  C.  J.  W.  Wise,  P.  B.  Shamini,  and  N. Muthukumaran,  “Image  Analysis  and  Detection  of  Tea  Leaf Disease  using  Deep  Learning,” Proc.  Int.  Conf.  Electron. Sustain.  Commun.  Syst.  ICESC  2020 ,  no.  Icesc,  pp.  398–403,
2020, doi: 10.1109/ICESC48915.2020.9155850.
[3] S.  K.  Wildah,  A.  Latif,  A.  Mustopa,  and  M.  S.  Maulana, “Klasifikasi  Penyakit  Daun  Kopi  Menggunakan  Kombinasi Haralick  , Color  Histogram dan Random  Forest Classification of  Coffee  Leaf  Disease  Using  a  Combination  of  Haralick  , Color Histogram and Random Forest,” vol. 11, no. 1, 2023, doi: 10.26418/justin.v11i1.60985.
[4] A.  Brilliantina et  al. ,  “SISTEM  DINAMIS  PENILAIAN KINERJA  PRODUKSI  TEH  KEBUN  BANTARAN  PT PERKEBUNAN  NUSANTARA  XII  Dynamic  System Performance Measurement of Tea Production at The Bantaran Plantation Area PT Perkebunan Nusantara XII,” vol. 12, no. 01, 2018.
[5] G.  Hu,  H.  Wu,  Y.  Zhang,  and  M.  Wan,  “A  low  shot learning method for tea leaf’s disease identification,” Comput. Electron. Agric. , vol. 163,
no. June, 2019, doi: 10.1016/j.compag.2019.104852.
[6] R. S. Latha et al. , “Automatic Detection of Tea Leaf Diseases using  Deep  Convolution  Neural  Network,” 2021  Int.  Conf. Comput.  Commun.  Informatics,  ICCCI  2021 ,  no.  December, 2021, doi: 10.1109/ICCCI50826.2021.9402225.
[7] Y.  Wang,  Y.  Li,  X.  Li,  and  S.  Liu,  “Convolutional  Neural Network  Based  Tea  Leaf  Disease  Identification,” Proc.  2019 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. , pp. 131–136, 2019.
[8] X.  Liu,  Y.  Zhang,  and  J.  Zhang,  “A  Tea  Leaf  Disease Recognition  Method  Based  on  Texture  Features  and  SVM Classifier,” Proc.  2016  Int.  Conf.  Comput.  Commun.  Control Technol. , pp. 205–209, 2016.
[9] X.  Zou,  J.  Zhang,  S.  Huang,  J.  Wang,  H.  Yao,  and  Y.  Song, “Recognition  of  Tea  Diseases  under  Natural  Background Based  on  Particle  Swarm  Optimization  Algorithm  Optimized
Support  Vector  Machine,” IEEE  Int.  Conf.  Ind.  Informatics , vol. 2020-July, pp. 547–552, 2020, doi: 10.1109/INDIN45582.2020.9442092.
[10] J.  S.  Krishnan  and  P.  Sivakumar,  “An  integrated  fuzzy-rough set  model  for  identification  of  tea  leaf  diseases,”  no.  January, 2023, doi: 10.21162/PAKJAS/22.1403.
[11] N.  Hardi,  “Komparasi  Algoritma  MobileNet  Dan  Nasnet Mobile  Pada  Klasifikasi  Penyakit  Daun  Teh,” Reputasi  J. Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 3, no. 1, pp. 50–55, 2022, doi: 10.31294/reputasi.v3i1.1313.
[12] A.  Akbar  and  D.  I.  Mulyana,  “Optimasi  Klasifikasi  Batik Betawi Menggunakan Data Augmentasi Dengan Metode KNN Dan GLCM,” J. Apl. Teknol. Inf. dan Manaj. , vol. 3, no. 2, pp. 92–101, 2022, doi: 10.31102/jatim.v3i2.1577.
[13] L.  Hakim,  S.  P.  Kristanto,  D.  Yusuf,  and  F.  N.  Afia, “Pengenalan Motif Batik Banyuwangi Berdasarkan Fitur Grey Level Co-Occurrence Matrix,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1320.
[14] T.  Löfstedt,  P.  Brynolfsson,  T.  Asklund,  T.  Nyholm,  and  A. Garpebring,  “Gray-level  invariant  Haralick  texture  features,” PLoS  One ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  1–18,  2019,  doi: 10.1371/journal.pone.0212110.
[15] D.  Candelero,  G.  F.  Roberto,  M.  Z.  Do  Nascimento,  G.  B. Rozendo,  and  L.  A.  Neves,  “Selection  of  CNN,  Haralick  and Fractal  Features  Based  on  Evolutionary  Algorithms  for Classification of Histological Images,” Proc. - 2020 IEEE Int. Conf. Bioinforma. Biomed. BIBM 2020 , pp. 2709–2716, 2020,
doi: 10.1109/BIBM49941.2020.9313328.
[16] D.  Hernando,  A.  W.  Widodo,  and  C.  Dewi,  “Pemanfaatan Fitur  Warna  dan  Fitur  Tekstur  untuk  Klasifikasi  Jenis Penggunaan Lahan pada Citra Drone,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 614–621, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[17] A. M. Ashir, S. Ibrahim, M. Abdulghani, A. A. Ibrahim, and M. S.  Anwar,  “Diabetic  Retinopathy  Detection  Using  Local Extrema  Quantized  Haralick  Features  with  Long  Short-Term Memory  Network,” Int.  J.  Biomed.  Imaging , vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/6618666.
[18] J.  Basavaiah  and  A.  Arlene  Anthony,  “Tomato  Leaf  Disease Classification  using  Multiple  Feature  Extraction  Techniques,”
Wirel. Pers. Commun. , vol. 115, no. 1, pp. 633–651, 2020, doi: 10.1007/s11277-020-07590-x.
[19] S.  Y.  E.  Simarmata,  Y.  A.  Sari,  and  S.  Adinugroho, “Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan Algoritme Learning
Vector  Quantization  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Color Histogram  dan  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  3,  pp. 2369–2378, 2019.
[20] M. Widyaningsih and S. Hendartie, “Image Processing Bentuk Jarimatika dengan deteksi Canny dan Ektraksi Momen Hu,” J. Sains Komput. dan  Teknol.  Inf. , vol. 4,  no. 2,  pp. 1–10, 2022, doi: 10.33084/jsakti.v4i2.2546.
[21] M.  Widyaningsih  and  S.  Hendartie,  “IMAGE  PROCESSING BENTUK  JARIMATIKA  DENGAN  DETEKSI  CANNY DAN  EKTRAKSI  MOMEN  HU  Image  Processing  of Jarimatic  shape  With  Canny  Detection  and  Moment  Hu Extraction,” pp. 17–26, 2021.
[22] M.  R.  Givari,  M.  R.  Sulaeman,  and  Y.  Umaidah, “Perbandingan Algoritma SVM, Random Forest Dan XGBoost
Untuk  Penentuan  Persetujuan  Pengajuan  Kredit,” Nuansa Inform. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  141–149,  2022,  doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5406.
[23] L. Ratnawati and D. R. Sulistyaningrum,  “Penerapan Random Forest  untuk  Mengukur  Tingkat  Keparahan  Penyakit  pada
Daun  Apel,” J.  Sains  dan  Seni  ITS ,  vol.  8,  no.  2,  2020,  doi: 10.12962/j23373520.v8i2.48517.