p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Identifikasi Penyakit Daun pada Tanaman Padi Menggunakan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Metode K-Nearest Neighbour (KNN)
Diki Wahyudi Rustanto a1 , Febri Liantoni a2 , Nurcahya Pradana Taufik Prakisya a3 a Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Sebelas Maret Surakarta
1 dikiwahyudir40@student.uns.ac.id
2 febri.liantoni@gmail.com
3 nurcahya.pradana@gmail.com

## Abstrak
Negara  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  agrikultur,  di  mana  bidang  pertanian  berperan  penting  dalam menjaga keberlangsungan hidup. Hal ini dikarenakan, sebagian besar masyarakat Indonesia menggunakan beras sebagai bahan pangan pokok mereka. Sedangkan ketersedian bahan pangan pokok masyarakat sudah berkurang, karena adanya alih fungsi lahan-lahan pertanian menjadi perumahan, industry, dan lain-lain. Bukan hanya itu saja, permasalahan lain yang dapat menurunkan ketersediaan bahan pangan yaitu seperti, kondisi iklim atau cuaca, system pengairan, serangan hama dan masih banyak lagi permasalahan yang dapat mengakibatkan panen menjadi kurang maksimal. Penggunaan teknologi dalam bidang pertanian seharusnya menjadi lebih mudah dan membantu para petani dalam mendeteksi penyakit yang menyerang daun padi. Karena itu, deteksi dan klasifikasi hama pada daun  padi  perlu  dilakukan  untuk  mengevaluasi  akurasi,  presisi,  dan  recall  menggunakan  perhitungan  matriks kebingungan (confusion matrix) dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Dari hasil klasifikasi tersebut menghasilkan nilai akhir akurasi paling tinggi yaitu sebesar 73% pada jarak piksel (d) yaitu 5 dan nilai tetangga  (k)  yaitu  3  pada  offset  0°.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  KNN  cukup  baik  dalam  melakukan klasifikasi.
Kata kunci: Penyakit Daun Padi, K-Nearest Neighbor, Gray Level Co-occurrence Matrix, Image Classification
Identification of Leaf Diseases in Rice Using Feature Extraction of the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and the K- Nearest Neighbor (KNN) Method

## Abstract
Indonesia is an agrarian country, where the agricultural sector plays a crucial role in sustaining life. This is because the majority of Indonesians use rice as their staple food. However, the availability of staple food has decreased due to the conversion of agricultural lands into housing, industries, and other purposes. Not only that, other issues such as climate or weather conditions, irrigation systems, pest attacks, and many more can lead to suboptimal harvests.  The  use  of  technology  in  agriculture  should  be  made  easier  and  more  helpful  for  farmers  to  detect diseases  that  affect  rice  leaves.  Therefore,  the  detection  and  classification  of  pests  on  rice  leaves  need  to  be performed to evaluate accuracy, precision, and recall using the confusion matrix calculation by implementing the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm. From the classification results, the highest accuracy value obtained was 73% with a pixel distance (d) of 5 and a number of neighbors (k) of 3 at an offset of 0°. This indicates that the KNN algorithm performs reasonably well in the classification process.
Keywords: Rice Leaf Diseases, K-Nearest Neighbor, Gray Level Co-occurrence Matrix, Image Classification

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara agrikultur, yang mana  bidang  pertanian  berperan  penting  dalam  menjaga keberlangsungan  hidup.  Hal  ini  dikarenakan,  sebagian besar  masyarakat  Indonesia  menggunakan  beras  sebagai bahan  pangan  pokok  mereka.  Oleh  karena  itu, meningkatnya  jumlah  penduduk  akan  menyebabkan peningkatan  dalam  konsumsi  pangan  [1],  [2].  Namun,
ketersedian  bahan  pangan  pokok  masyarakat  sudah berkurang, karena adanya alih fungsi lahan-lahan pertanian menjadi  perumahan,  industry  dan  lain-lain.  Hal  ini memberikan  gambaran  bahwa  semakin  besar  alih  fungsi lahan  sawah  yang  terjadi,  maka  akan  semakin  besar  nilai produksi padi yang hilang akibat kegiatan alih fungsi lahan sawah tersebut [3]. Bukan hanya itu saja, permasalahan lain yang  dapat  menurunkan  ketersediaan  bahan  pangan  yaitu
seperti,  kondisi  iklim  atau  cuaca,  system  pengairan, serangan hama dan masih banyak lagi permasalahan yang dapat mengakibatkan hasil panen menjadi tidak optimal.
Serangan  hama  salah  satu  dari  beberapa  beberapa penyebab  penurunan  ketersediaan  bahan  pangan  dan merupakan musuh utama para petani. Tanaman padi yang mengalami  serangan  penyakit  menunjukkan  tanda-tanda berupa  bercak  dan  pola  warna  khusus.  Gejala  penyakit tersebut  terlihat  hampir  di  seluruh  bagian  tanaman  padi. Bahkan akan sangat tampak jelas pada bagian daun. Karena bagian  daun  merupakan  bagian  yang  terpampang  dengan jelas bahkan dari jarak beberapa meter masih bisa terlihat gejala penyakit yang menyerang daun pada tanaman padi. Di samping itu, penampang daun padi memiliki lebar dan luas  yang  lebih  besar  daripada  bagian-bagian  lain  dari tanaman  padi.  Dengan  demikian,  daun  padi  bisa  dipakai sebagai titik awal penelitian  serta sebagai landasan untuk menerapkan  teknologi  pertanian  guna  meningkatkan kualitas hasil panen.
Pada saat ini, pemanfaatan teknologi telah menyebar ke berbagai  sektor,  termasuk  pendidikan,  ekonomi,  dan termasuk  juga  pertanian.  Teknologi  sendiri  diciptakan untuk membantu dan mempermudah tugas atau pekerjaan manusia. Sejalan dengan tujuan diciptakan teknologi, maka penggunaan teknologi dalam bidang pertanian seharusnya menjadi  lebih  mudah  dan  membantu  para  petani  dalam mendeteksi penyakit yang menyerang daun padi. Sehingga petani akan lebih cepat dalam mendapatkan data mengenai penyakit  yang  menyerang  tanaman  padi.  Hal  ini  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  data  mining  dengan berbagai  algoritma  untuk  mengetahui  keakuratan  proses pendeteksian  penyakit  tanaman.  Data  mining  atau penambangan data adalah suatu pendekatan yang berguna untuk mendapatkan informasi berharga dari kumpulan data melalui penerapan pengetahuan seperti statistik, matematika, dan pengenalan pola [4]. Data mining sendiri mempunyai  banyak  jenis  algoritma  metode  di  dalamnya, seperti SVM, KNN dan algoritma metode lainnya.
Menurut hasil penelitian yang dilakukan oleh Agustiani dan  rekannya,  mereka  melakukan  klasifikasi  dengan memanfaatkan citra yang telah melalui proses augmentasi, kemudian  menerapkan  metode  ekstraksi  fitur  Color Histogram, dan akhirnya menggunakan algoritma Random Forest untuk melakukan klasifikasi [2], [4]. Disamping itu, dalam  penelitian  ini  juga  dilakukan  perbandingan, termasuk perbandingan dalam ekstraksi fitur dan algoritma, untuk mencari solusi terbaik. Hasil tertinggi yang dicapai adalah  tingkat  akurasi  sekitar  99.65%  dari  metode  yang diajukan  [2],  [4].  Penelitian  berikutnya  mengintroduksi sistem  deteksi  yang  menggunakan  machine  learning dengan  beragam  algoritma,  termasuk  Decision  Tree, Random  Forest,  Naïve  Bayes,  SVM,  dan  KNN.  Dari perbandingan  kelima  jenis  algoritma  tersebut,  dapat ditemukan tiga jenis model: Model Overfit (Random Forest, Decision Tree, dan Naive Bayes), Model Underfit (SVM), dan  Model  Berkualitas  (KNN)  [5].  Jadi  metode  terbaik diantara  kelima  tersebut  yaitu  metode  KNN  dengan  nilai akurasi  87%,  karna  model  ini  konsisten  baik  pada  kedua evaluasi  [5].  KNN  tidak  terbukti  memiliki  masalah
overfitting  karena  secara  konsisten  berkinerja  baik  pada data train dan data test [5].
Selain  dari  beberapa  penelitian  diatas,  Huda  dkk.  [6], mengatakan bahwa secara penggunaan keseluruhan GLCM dan  KNN  dalam  sistem  identifikasi  penyakit  daun  padi menghasilkan  tingkat  akurasi  maksimum  sekitar  93,3%. Dalam penelitian ini, metode k-nearest neighbor digunakan untuk  melakukan  klasifikasi  pada  penyakit  tanaman  kopi arabika.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  k terbaik adalah k=11 dengan menggunakan jarak Euclidean, dan tingkat akurasi yang dicapai mencapai 94%[7].
Penelitian  ini  melibatkan  pengukuran  kinerja  metode KNN  dengan  berbagai  nilai  K  pada  1000  objek  data produksi jenis kaca yang berasal dari pusat dataset. Hasil pengujian menunjukkan bahwa performa terbaik ditemukan saat K=3, dengan tingkat akurasi mencapai 64%, presisi  sekitar  63%,  recall  sekitar  71%,  dan  F-Measure sekitar 67% [8].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan seperti  pada  pemaparan  diatas,  pada  penelitian  ini pengidentifikasan  penyakit  daun  pada  tanaman  padi  akan melalui  pengolahan  citra  gambar  dengan  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Hal  ini  dikarenakan menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  memiliki nilai  akurasi  yang  tinggi  dan  konsisten  dengan  tingkat kegagalan dan masalah yang sangat minimalis.

## II. M ETODOLOGI
Pada  tahapan  metodologi  penelitian  ini  dilakukan beberapa  alur  atau  tahapan  penelitian.Alur  penelitian tersebut  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi dengan  nilai  performa  dari  metode  yang  baik.  Tahapan- tahapan  tersebut  terdapat  dalam  penelitian  yang ditunjukkan Gambar 1.
Dataset Penyakit Daun Padi
Pra Pemrosesan Resize Citra Membagi Data latih dan Uji Konversi ke Citra L*a*b Segmentasi K- Means Ekstraksi Fitur GLCM Klasifikasi Penyakit Perhitunagn Confusion Matrix

## A. Dataset Penelitian
Dataset penelitian ini diperoleh dari Kaggle Repository . Pada  tahapan  pengumpulan  dataset  penelitian,  bisa diperoleh  dengan  mengunjungi  dan  mengunduh  dataset pada laman kaggle yang telah disumbangkan para peneliti lain dengan kata kunci leaf disease .
Dataset  tersebut  berupa  citra  daun  berpenyakit.  Daun adalah  salah  satu  karakteristik  yang  khas  dari  tumbuhan, dapat  diamati  dengan  mudah,  dan  cukup  mewakili sehingga dapat digunakan sebagai objek untuk mengekstraksi  fitur  tumbuhan  [9].  Citra  daun  tersebut terbagi  menjadi  tiga  kategori,  yaitu bacterial  leaf  blight (hawar  daun  bakteri), leaf  smut ,  dan brown  spot (bercak coklat).
Setiap kelas tersebut mempunyai ciri-ciri masing. Hawar daun bakteri mempunyai perkembangan penyakit mengakibatkan  keringnya  tanaman  dan  lipatan  pada helaian  daun  sepanjang  tulang  daun  utama  [10],  [11]. Bercak  coklat  ( brown  spot )  memiliki  ciri-ciri  pada  daun dikenali  dari  adanya  tanda-tanda  seperti  bercak  kecil berwarna coklat tua, perkembangan bercak menjadi coklat di pinggiran dan warna kuning pucat, putih kotor, coklat, atau kelabu di bagian tengahnya [10]. Leaf smut memiliki ciri-ciri  adanya  bercak-bercak  kecil  berwarna  hitam  pada daun.  Lesi  berbentuk  lingkaran  hingga  oval  atau  tidak seragam berbentuk dengan tekstur kasar [12].

## B. Pra Pemprosessan
Tahapan pra pemrosesan ini, fitur dari dataset dilakukan proses resize ukuran pixel menjadi ukuran 400 × 400 pixel . Proses resize dilakukan dengan menggunakan code matlab. Format yang dihasilkan dari proses tersebut berbentuk .jpg. Kemudian  setelah  melakukan  proses resize ukuran piksel  citra  sebanyak  dataset  yang  diambil,  membagi dataset menjadi data latih dan data uji.

## C. Konversi ke Citra L*a*b
Setelah melakukan resize citra dengan ukuran piksel 400 × 400, kemudian mengkonversikan citra tersebut ke dalam citra  L*a*  b.  Citra  L*a*b*  terdiri  dari  tiga  komponen utama,  yaitu  Luminance  (kecerahan)  dan  dua  komponen berwarna,  A  dan  B.  Tahap  ini  perlu  dilaksanakan  karena langkah segmentasi menggunakan metode K-Means harus diterapkan pada gambar yang berada dalam format skema warna L*a*b.

## D. Segmentasi
Tahap berikutnya adalah segmentasi. Tujuan dari proses pemisahan  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  dan memisahkan  wilayah  objek  dari  latar  belakangnya  agar mempermudah analisis lebih lanjut. Segmentasi dilakukan melalui  code  yang  dibuat  di  software  Matlab.  Metode segmentasi ini adalah k-means clustering .
Lalu  citra  yang  sudah  melakukan  proses  segmentasi kemudian  diubah ke  citra grayscale .  Tujuan  dari  langkah ini adalah untuk memfasilitasi proses ekstraksi fitur GLCM selanjutnya.  Proses  ekstraksi  tersebut  hanya  dapat dilakukan  apabila  citra  telah  dikonversi  ke  dalam  format grayscale.

## E. Ekstraksi Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Dalam  penelitian  ini,  fitur  ekstraksi  dilakukan  dengan menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), suatu  metode  yang  memiliki  tujuan  yaitu  untuk mengungkap  informasi  tekstur  dari  gambar  tersebut. Konstruksi GLCM sangat mudah diimplementasikan untuk kuantifikasi  pola  permukaan    heterogen    dan    kekasaran yang    ditunjukkan    dalam  citra  digital  [13].  GLCM merupakan  sebuah  matriks  ko-okurensi  di  mana  elemen- elemennya  mewakili  jumlah  kemunculan  piksel-piksel dengan tingkat keabuan tertentu, yang terletak pada jarak (d) dan sudut (Ɵ) tertentu satu sama lain[14]. GLCM sering digunakan  karena  mampu  memberikan  tingkat  kognisi yang  tinggi  dengan  mempertimbangkan  aspek-aspek seperti kontras, korelasi, homogenitas, dan energi [13], [15]. Mengenai  sifat  tekstur  menggunakan  metode  GLCM dengan parameter kontras, korelasi, energi dan homogenitas. Contrast =   ∑ 𝑃 𝑖,𝑗 (𝑖 − 𝑗) 2 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 (1)
Correlation =   ∑ 𝑃𝑖, 𝑗 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 [ (𝑖 −   𝜇 𝑖 )(𝑖 −   𝜇 𝑖 ) √(𝜎 𝑖 2 )(𝜎 𝑗 2 ) ] (2)
Energy =   ∑ 𝑃 𝑖,𝑗 2 𝑁−1 𝑖,𝑗=0
(3)
Homogenity =   ∑ 𝑃 𝑖,𝑗 1 +   (𝑖 +   (𝑖 − 𝑗) 2 ) 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 (4)
GLCM  dibentuk  dengan  menghitung  intensitas  pada satu  garis  warna  abu-abu  yang  berada  di  dalam  gambar, dengan memperbandingkan hubungan spasial linier antara dua piksel [13], [16]. Pasangan parameter (0, d) digunakan untuk  menyatakan  hubungan  spasial,  dimana  0  mengacu pada orientasi dan d menyatakan jarak diantara dua piksel. Dalam  ekstraksi  fitur  tekstur  ini  memiliki  sudut  –  sudut yang  digunakan  dalam  menghitung  jarak  pikselnya  atau biasa  dilambangkan  dengan  notasi  ( d ).  Sudut  dalam ekstraksi ini meliputi 0°, 45°, 90°, dan seterusnya.

## Gambar 2. Sudut dalam GLCM

## F. Klasifikasi
Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi K- Nearest Neighbor (K-NN). K-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode yang melakukan klasifikasi terhadap  objek  dengan  jarak  terdekat.  K-NN  merupakan suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan objek berdasarkan data pembelajaran yang memiliki jarak
terdekat  dengan  objek  tersebut  [17].  Berdasarkan  jarak Euclidean, biasanya dekat atau jauhnya neighbor dihitung.
𝑑𝑖𝑠 =   √∑(𝑥 1𝑖 − 𝑥 2𝑖 ) 2 + (𝑦 1𝑖 − 𝑦 2𝑖 ) 2 + ⋯ 𝑛 𝑖=0 (5)
Dalam  metode  KNN  ini  terdapat  dua  buah  fase didalamnya. Proses KNN terbagi menjadi dua tahap, yaitu tahap  pelatihan  (training)  dan  tahap  klasifikasi  atau pengujian  (testing) [5].  Fase  pertama  yaitu  pembelajaran, algoritma hanya menyimpan data vektor – vektor fitur dan klasifikasi.  Fase  kedua  yaitu  pengujian,  fitur  yang  sama akan  dilakukan  penghitungan  untuk  melakukan  uji  coba. Dalam proses ini, kami menghitung jarak dari vektor yang baru  terhadap  seluruh  vektor  data  pembelajaran,  dan kemudian kita memilih sejumlah k tetangga yang memiliki jarak terdekat [5].

## G. Confusion Matrix
Metode ini merepresentasikan hasil klasifikasi menggunakan matriks [8].  Berikut adalah tabel confusion matrix pada Tabel I.
TABEL I
T ABEL C ONFUSION M ATRIX Positive Negative Positive True Positive False Positive Negative False Negative True Negative
True  Positive adalah  jumlah  data  positif  yang  benar- benar  diklasifikasikan  sebagai  positif,  sementara False Positive ialah  banyaknya  data  negatif  yang  salah diklasifikasikan  sebagai  positif. False  Negative adalah jumlah  data  positif  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai negatif, dan True Negative adalah jumlah data negatif yang benar-benar  diklasifikasikan  sebagai  negative.  Metode pengujian confusion matrix dapat menghasilkan perhitungan dengan 4 output, di antaranya yaitu:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100% (6) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (7) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (8)
Presisi  ( Precision )  mengukur  sejauh  mana  klasifikasi yang  positif  (positif  secara  prediksi)  benar-benar  adalah positif.  Di  sini,  TP  ( True  Positive )  adalah  jumlah  sampel yang diklasifikasikan dengan benar sebagai positif, dan FP ( False  Positive )  adalah  jumlah  sampel  yang  salah diklasifikasikan  sebagai  positif.  Dalam  kata  lain,  presisi menghitung  berapa  banyak  hasil  positif  yang  benar  dari semua hasil positif yang diklasifikasikan oleh model.
Recall  ( Recall )  juga  dikenal  sebagai  sensitivitas  atau true  positive  rate mengukur  sejauh  mana  model  mampu mengidentifikasi semua sampel positif yang sebenarnya. Di sini,  TP  (True  Positive)  adalah  jumlah  sampel  yang diklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  positif,  dan  FN (False  Negative)  adalah  jumlah  sampel  yang  salah diklasifikasikan sebagai negatif. Recall menghitung berapa banyak  sampel  positif  yang  berhasil  diidentifikasi  oleh model dari semua sampel positif yang ada.
Akurasi  ( Accuracy )  mengukur  persentase  keseluruhan klasifikasi yang benar dari semua sampel. Di sini, TP (True Positive)  adalah  jumlah  sampel  yang  diklasifikasikan dengan  benar  sebagai  positif,  TN  (True  Negative)  adalah jumlah sampel yang diklasifikasikan dengan benar sebagai negatif,  FP  (False  Positive)  adalah  jumlah  sampel  yang salah  diklasifikasikan  sebagai  positif,  dan  FN  (False Negative) adalah jumlah sampel yang salah diklasifikasikan  sebagai  negatif.  Akurasi  menghitung berapa banyak sampel yang diklasifikasikan dengan benar (positif dan negatif) dari semua sampel yang ada.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  yang  dilakukan  berfokus  pada  cara mengidentifikasi  dan  membedakan  citra  penyakit  pada daun tanaman padi dengan melakukan penerapan algoritma K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  untuk  mengklasifikasikan citra-citra tersebut ke dalam tiga kelas klasifikasi. Selain itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  ketepatan akurasi dari algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam mengidentifikasi  citra  penyakit  pada  daun  tanaman  padi (Hawar  Bakteri,  Bercak  coklat,  dan  Jamur  daun),  yang setiap jenis penyakit daunnya terdiri dari 40 citra..

## A. Dataset Penelitian
Dataset penelitian ini mempunyai jumlah sebanyak 120 citra. Citra-citra tersebut terbagi menjadi tiga kategori yaitu, Bacterial  leaf  blight atau  Hawar  daun, Brown  spot ,  dan Leaf smut yang setiap kelasnya terdiri dari 40 citra. Berikut adalah contoh citra berpenyakit pada Tabel II.
TABEL II C ITRA D AUN B ERPENYAKIT
Bacterial leaf blight
Brown spot Leaf smut

## B. Pra Pemprosessan
Sesuai  dengan  alur  penelitian  tadi  citra  yang  telah dikelompokkan tersebut, semua citra dilakukan resize pixel dengan ukuran 400 × 400 piksel. Berikut tampilan gambar yang telah melakukan proses resize pada Gambar 3.

## Gambar 3. Gambar Citra Ukuran 400 × 400
Persentase pembagian data latih dan data uji yaitu 75% : 25%. Jadi data latih yang di dapat dengan banyak 90 citra, Sementara  itu,  terdapat  30  citra  sebagai  data  uji  yang digunakan dalam pengujian.

## C. Konversi ke Citra L*a*b
Tahapan  pertama  pada  pengolahan  citra.  Sebelumnya, dilakukan transformasi warna dari citra dalam format RGB dilakukan  untuk  mengubahnya  menjadi  gambar  dengan menggunakan  skema  warna  L*a*b.  Proses  tersebut menjadi  penting  karena  tahap  segmentasi  menggunakan algoritma  K-Means  diterapkan  dalam  citra  yang menggunakan skema warna L*a*b sebagai dasar. Di bawah ini  adalah  hasil  dari  citra  daun  berpenyakit  setelah dikonversi dari skema warna RGB menjadi format gambar L*a*b terdapat pada Tabel III.
TABEL III C ITRA L* A * B
Bacterial leaf blight Brown spot Leaf smut

## D. Segmentasi
Tahap berikutnya adalah segmentasi. Tujuan dari proses segmentasi ini adalah untuk memisahkan area atau bagian objek  dengan  area  latar  belakang  pada  gambar  agar memudahkan  dalam  melakukan  analisis  lebih  lanjut. Segmentasi  dilakukan  melalui  code  yang  dibuat  di perangkat  lunak  yaitu Matlab.  Pada  proses  segmentasi, algoritma  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  ialah segmentasi k-means  clustering .  Nilai  parameter  yang dipakai dalam clustering ini ialah 5. Hasil tahap segmentasi terdapat pada Tabel IV.
TABEL IV
C ITRA S EGMENTASI Bacterial leaf blight Brown spot Leaf smut
Setelah mendapatkan objek bercak dari hasil segmentasi, tindakan  selanjutnya  adalah  mengonversi  citra  objek setelah  melalui  proses  segmentasi  diubah  menjadi  citra dalam  format  grayscale.  Tindakan  ini  menjadi  penting karena ketika melakukan ekstraksi fitur tekstur menggunakan  GLCM,  proses  tersebut  hanya  bisa dilakukan ketika gambar sudah dikonversi menjadi skema grayscale.  Berikut  contoh  dari  proses  konversi RGB ke Grayscale terdapat pada Tabel V.
TABEL V
C ITRA G RAYSCALE
Bacterial leaf blight Brown spot Leaf smut

## E. Ekstraksi GLCM
Tujuan  utama  dari  ekstraksi  fitur  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  dan  mendeskripsikan  karakteristik  atau fitur dari objek yang ingin Anda deteksi pada gambar. Fitur yang  membedakan  adalah  fitur  tekstur  daun.  Mengenai sifat  tekstur  menggunakan  metode  GLCM  dengan parameter  kontras,  korelasi,  energi  dan  homogenitas. Materi  visual  yang  akan  dipakai  dalam  proses  pelatihan akan disiapkan kemudian, diikuti oleh pembuatan database gambar  pelatihan  yang  akan  digunakan  dalam  proses pengujian.  Berikut  adalah  hasil  dari  ekstraksi  fitur  pada data pelatihan menggunakan offset 0° terdapat pada Tabel VI.
TABEL VI H ASIL E KSTRAKSI D ATA L ATIH Citra  Kontras Korelasi Energi Homogeneity 1 0.44839 0.94708 0.54652 0.98511 2 0.28765 0.96702 0.56928 0.99201 … … … … … 45 0.18825 0.98682 0.56873 0.98854 46 0.63328 0.92614 0.36973 0.96736 … … … … … 89 1.15211 0.90179 0.30776 0.97191 90 0.61814 0.92587 0.43300 0.97161
Pada  Tabel  VI  tersebut  untuk  citra  1  –  30  termasuk dalam kelas Bacterial leaf blight , kemudian citra 31  – 60 termasuk dalam citra Brown spot , dan terakhir yaitu citra
61 – 90 merupakan kelas Leaf smut.
Kemudian hasil  ekstraksi  pada  data  uji dengan offset 0° terdapat pada Tabel VII.
TABEL VII H ASIL E KSTRAKSI D ATA U JI Citra  Kontras Korelasi Energi Homogeneity 1 0.53377 0.95496 0.38732 0.98137 2 0.08624 0.99164 0.37124 0.99521 … … … … … 15 0.35579 0.96881 0.24947 0.97625 16 0.68503 0.96145 0.33173 0.97499 … … … … … 29 0.32075 0.94438 0.58889 0.98873 30 0.47531 0.97162 0.48510 0.98318

## F. Klasifikasi K-NN
Setelah  menerima  database  citra  dari  hasil  training, proses  pengelompokan  data  dapat  dijalankan  dengan memanfaatkan  algoritma K-nearest  neighbor . K-Nearest Neighbor ialah  teknik  algoritma  yang  dipakai  untuk memperoleh  informasi  dengan  melakukan  perhitungan jarak atau kedekatan.
Berdasarkan  prinsip  ini,  data  yang  baru  dapat ditempatkan dalam kelompok yang paling banyak muncul di  antara  sejumlah  tetangga  terdekat  yang  ditentukan.
Biasanya, nilai k ini merupakan bilangan bulat positif dan cenderung  memiliki  nilai  yang  kecil.  Setelah  itu,  hasil klasifikasi  dapat  ditentukan.  Perhitungan  dilakukan menggunakan algoritma K-NN, di mana jarak antara data uji  dan  data  pelatihan  dihitung  untuk  mencari  tetangga terdekat. Pada penelitian ini, parameter k memiliki nilai 1, 3, 5, dan 7. Kemudian jarak piksel atau nilai d yang dipakai pada penelitian ini ialah 1, 3, 5, 7, dan 9 dengan nilai sudut yang berbeda-beda. Berikut merupakan hasil nilai akurasi dari klasifikasi citra uji menggunakan ekstraksi fitur GLCM dan K-NN :.
1. Pada Offset 0°
Gambar 4. Hasil Akurasi pada Offset 0°
2. Pada Offset 45°
Gambar 5. Hasil Akurasi pada Offset 45°
3. Pada O ffset 90°
Gambar 6. Hasil Akurasi pada Offset 90°
4. Pada Offset 135°

## Gambar 7. Hasil Akurasi pada Offset 135°
Dari  beberapa  data  gambar  hasil  akurasi  diatas  mulai dari  perhitungan  offset  0°  sampai  dengan  offset  135° didapatkan nilai akurasi maksimal, terdapat pada k = 3 dan d = 5 dengan nilai sebesar 73%.

## G. Confusion Matrix
Hasil pengujian pada proses klasifikasi daun berpenyakit menggunakan algoritma KNN menunjukkan bahwa tingkat akurasi  tertinggi  diperoleh  berdasarkan  analisis  tekstur pada k = 3 dengan jarak piksel (d) sebesar 5 pada offset 0° dengan hasil sebesar 73%. Oleh karena itu, algoritma KNN telah  terbukti  efektif  untuk  dimanfaatkan  dalam  tahap klasifikasi.  Di  bawah  ini  merupakan  tabel  matriks kebingungan (confusion matrix) dari hasil percobaan yang dilakukan dengan menggunakan k sebagai parameter yaitu 3 dan jarak piksel dengan nilai 5.
TABEL VIII P ERHITUNGAN C ONFUSION M ATRIX Prediksi Bacterial leaf blight Brown spot Leaf smut Bacterial leaf blight 10 0 0 Brown spot 2 6 2 Leaf smut 3 1 6
Tabel  VIII  menampilkan  hasil  dari  proses  klasifikasi yang menggunakan algoritma KNN dengan nilai parameter k = 3. Nilai k = 3 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 73%.
Kemudian setelah diperoleh tabel perhitungan confusion matrix , dilanjutkan dengan melakukan perhitungan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi,  presisi,  dan recall. Untuk nilai akurasi sudah kita dapatkan dari proses klasifikasi  dengan  nilai  akurasi  sebesar  73%.  Berikut adalah hasil perhitungan presisi dan recall setiap kelas pada Tabel IX.
TABEL IX P ERHITUNGAN P RESISI DAN R ECALL Kelas Presisi Recall Bacterial leaf blight 67% 100% Brown spot 85% 60% Leaf smut 75% 60% IV. K

## ESIMPULAN
Algoritma  K-NN  terbukti  cukup  efektif  dalam mengidentifikasi penyakit daun pada tanaman padi. Dalam penelitian ini, K-NN digunakan untuk mengklasifikasikan
penyakit  daun  tanaman  padi  menjadi  beberapa  kategori penyakit  berdasarkan  fitur-fitur  yang  diambil  dari  daun tersebut. Hasil dari klasifikasi mempunyai tingkat akurasi sebesar 73% yang didapat dari k = 3 dengan d (jarak piksel) = 5.
kinerja  model  klasifikasi  bervariasi  untuk  setiap  kelas. Model mencapai recall yang sempurna (100%) untuk kelas Bacterial leaf blight , tetapi recall yang lebih rendah (60%) untuk  kelas Brown  spot dan Leaf  smut .  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  cenderung  memiliki  tingkat kepekaan  yang  lebih  rendah  dalam  mendeteksi  sampel- sampel Brown spot dan Leaf smut yang sebenarnya.
Namun, presisi secara relatif cukup tinggi untuk semua kelas,  dengan  tingkat  tertinggi  terlihat  pada  kelas Brown spot (85%).  Ini  menunjukkan  bahwa  model  cenderung memberikan  hasil  positif  yang  benar  untuk  kelas-kelas tersebut,  tetapi  ada  kemungkinan  adanya  beberapa false positive . Dalam keseluruhan, model mungkin memberikan hasil  yang  lebih  akurat  untuk  kelas Bacterial  leaf  blight dibandingkan dengan kelas Brown spot dan kelas Leaf smut .
D AFTAR P USTAKA
[1] T. Purwa, “Perbandingan Metode Regresi Logistik dan Random Forest untuk Klasifikasi Data Imbalanced (Studi Kasus: Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem, Bali Tahun 2017),” Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi, vol. 16, no. 1, p. 58, Jun. 2019, doi:
10.20956/jmsk.v16i1.6494.
[2] S. Agustiani, Y. Tajul Arifin, A. Junaidi, S. Khotimatul Wildah, and A. Mustopa, “Klasifikasi Penyakit Daun Padi menggunakan Random Forest dan Color Histogram 1,*).”
[Online]. Available: https://www.kaggle.com/vbookshelf/rice- leaf-
[3] J. Sosial and E. Pertanian, “The Impact Of Wetland
Conversion On Food Security In Daerah Istimewa Yogyakarta,” 2018.
[4] A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes
Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,”
Jurnal Riset Komputer), vol. 8, no. 6, pp. 2407–389, 2021, doi:
10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[5] A. Purnamawati, W. Nugroho, D. Putri, and W. F. Hidayat, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi
Jaringan Attribution-NonCommercial 4.0 International. Some rights reserved Deteksi Penyakit Daun pada Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, SVM dan KNN,” vol. 5, no. 1, 2020, doi: 10.30743/infotekjar.v5i1.2934.
[6] A. A. Huda, B. Setiaji, and F. R. Hidayat, “Implementasi Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk Klasifikasi Penyakit Daun Padi,” 2022. [Online]. Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode
[7] J. Khatib Sulaiman, G. A. Pongdatu, J. Rusman, and I. Artikel Abstrak, “Klasifikasi Penyakit pada Tanaman Kopi Arabika
Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Berbasis Citra,” Indonesian Journal of Computer Science, vol. 12, Apr. 2023.
[8] M. M. Baharuddin, H. Azis, and T. Hasanuddin, “Analisis
Performa Metode K-Nearest Neighbor untuk Identifikasi Jenis Kaca,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 11, no. 3, pp. 269–274,
Dec. 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.489.269-274.
[9] F. Liantoni, “Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” ULTIMATICS, vol. VII, no. 2, 2015.
[10] V. Susanti, S. Dwi Nurcahyanti, and D. R. Masnilah, “Perkembangan Penyakit dan Pertumbuhan Lima Varietas
Padi (Oryza sativa L.) dengan Sistem Tanam Blok The Development of a Disease and Growth Five Varieties of Rice (Oryza sativa L. ) with a System of Planting Block,” 2018.
[11] R. Masnilah, W. Sri Wahyuni, S. Dwi N, A. Majid, H. Susilo, and A. Wafa, “Insiden dan Keparahan Penyakit Penting Tanaman Padi di Kabupaten Jember,” Agritrop, vol. 18, Jul. 2020.
[12] M. A. Azim, M. K. Islam, M. M. Rahman, and F. Jahan, “An effective feature extraction method for rice leaf disease classification,” Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), vol. 19, no. 2, pp. 463–470, Apr. 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i2.16488.
[13] M. Muhathir, M. H. Santoso, and D. A. Larasati, “Wayang Image Classification Using SVM Method and GLCM Feature Extraction,” JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING, vol. 4, no. 2, pp. 373–382, Jan. 2021, doi: 10.31289/jite.v4i2.4524.
[14] D. P. Pamungkas, “Ekstraksi Citra menggunakan Metode GLCM dan KNN untuk Indentifikasi Jenis Anggrek (Orchidaceae),” Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS), vol. 1, no. 2, pp. 51–56, 2019.
[15] A. Pariyandani, E. P. Wanti, and Muhathir, “Analysis of the Naïve Bayes Method in Classifying Formalized Fish Images Using GLCM Feature Extraction,” Journal of Computer Science, Information Technologi and Telecommunication Engineering, Sep. 2020, doi: 10.30596/jcositte.v1i2.5171.
[16] K. Lloyd, P. L. Rosin, D. Marshall, and S. C. Moore, “Detecting violent and abnormal crowd activity using temporal analysis of grey level co-occurrence matrix (GLCM)-based texture measures,” Mach Vis Appl, vol. 28, no. 3–4, pp. 361– 371, May 2017, doi: 10.1007/s00138-017-0830-x.
[17] F. Liantoni and H. Nugroho, “Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” vol. 5, no. 1, 2015.