MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Juni 2022

## Peningkatan Random Forest dengan menerapkan GLCM ( Gray Level Co-Occurence Matrix)  pada Klasifikasi Leaf Blast Tumbuhan Padi

## YUSUP MIFTAHUDDIN, SOFIA UMAROH, ADLEO MALIK YAMANI
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email: yusufm@itenas.ac.id
Received 16 Maret 2022 | Revised 17 April 2022 | Accepted 6 Juni 2022

## ABSTRAK
Penyakit  leaf  blast  disebabkan  oleh  jamur  yang  bernama Pyricularia Grisea yang dapat  menginfeksi  daun  padi    dan  menyebabkan  gejala  penyakit  seperti bercak yang berbentuk seperti belah ketupat yang berwarna coklat yang dapat mengakibatkan kematian pada tanaman. Tingkat  penyebaran  penyakit  leaf blast sudah    meluas    hingga  di  Indonesia  yakni  pada  sentra-sentra  produksi  padi. Penelitian dilakukan untuk mengidentifikasi Daun Padi dengan ekstraksi ciri GLCM dan klasifikasinya dengan menerapkan metode Random Forest. Jumlah data uji sebanyak 200 yang terdiri dari 100 data daun padi sehat dan 100 data daun padi berpenyakit  leaf  blast.  Penelitian  menguji  keberhasilan  identifikasi  penyakit  leaf blast dan tidak berpenyakit leaf blast. Pengujian dilakukan dengan berbagai skema yaitu 40 data uji, 80 data uji, 120 data uji, 160 data uji dan 200 data uji. Pengujian menghasilkan nilai akurasi optimal pada data uji 200 sebesar 65%, recall 65%, precision 64% dan F-measure 65% dengan rata – rata pengujian waktu klasifikasi Random Forest sebesar 0.3522s.

## Kata kunci: Leaf blast, Random Forest, Padi, GLCM

## ABSTRACT
Leaf blast is a disease caused by a fungus called Pyricularia Grisea which can infect rice  leaves  and  cause  disease  symptoms such  as  brown  rhombus-shaped  spots that can cause plant death. The level of spread of leaf blast disease has spread to Indonesia,  namely  in  rice  production  centers.  The  research  was  conducted  to identify Rice Leaf with GLCM feature extraction and classification by applying the Random Forest method. The number of test data was 200 consisting of 100 data of healthy rice leaves and 100 data of rice leaves with leaf blast disease. The study tested the success of identification of leaf blast disease and not leaf blast disease. The  tests  were  carried out  with various  schemes,  namely  40 test  data, 80  test data,  120  test  data,  160  test  data  and  200  test  data.  The  test  resulted  in  the optimal accuracy value on the 200 test data of 65%, recall 65%, precision 64% and F-measure 65% with an average testing time of Random Forest classification of 0.3522s
Keywords: Leaf blast, Random Forest, Gray-level Cooncurrence Matrix, GLCM

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  padi  ( Oryza  sativa  L)  adalah  sumber  pangan  bagi  penduduk  dunia  terutama Indonesia  (Ayub,  2020).  Sebagai  sumber  pangan  setengah  penduduk  dunia,  padi  harus dipelihara  agar  dapat  menghasilkan  panen  beras  yang  maksimal.  Namun  karena  adanya serangan  penyakit  pada  daun padi  yakni  salah satunya  penyakit leaf blast dapat membuat panen tidak maksimal.
Penyakit leaf blast dapat mempengaruhi pertumbuhan tanaman padi yang disebabkan oleh jamur Pyricularia   grisea  (Ratnawati,  dkk,  2020).  Pada  tahapan  pembibitan  dan pertumbuhan  padi, jamur  ini   menginfeksi  daun  dan  mengakibatkan  gejala  penyakit  yang berupa  berbentuk  belah  ketupat  berwarna  kecoklat  coklatan  yang  dapat  mengakibatkan kematian. (Balai Besar Penelitian Tanaman Padi, 2015).
Penyakit leaf  blast  ditemukan  pada  tempat-tempat  produksi  padi  (Sudir,  dkk,  2015). Negara-negara  mengalami  penurunan  hasil  produksi  seperti  Negara  jepang  mengalami penurunan 20 % – 100 %, India maksimum 10 %, China sebesar 14 %, Filipina mencapai 85% dan Brasil sebesar 100%. Berdasarkan data penurunan produksi padi tersebut, produksi padi yang disebabkan oleh penyakit blast memiliki persentase yang cukup tinggi yaitu 90%. (Wang, dkk, 2004)
Penelitian telah banyak dilakukan dalam mengurangi pertumbuhan penyakit leaf blast salah satunya adalah mengidentifikasi awal mula penyakit sehingga tidak menyebar (Yohannes, dkk, 2019). Teknologi informasi dengan menggunakan citra daun dan mendeteksi penyakit berdasarkan  pada  citra  tersebut  adalah  salah  satu  cara  mengidentifikasi  awal  penyakit (Candra, dkk, 2017).
Dalam hal identifikasi objek berupa citra, proses ekstraksi ciri dapat mengetahui karakteristik pada citra tersebut (Jani, dkk, 2018). GLCM ( Gray Level Co-occurrence Matrix)  adalah salah satu  metode  yang  cikup  efektif  dalam  mengekstraksi  ciri  pada  citra  yang  memiliki  tekstur (Gonzale, dkk, 2004). Dengan mendapatkan nilai ciri suatu citra maka deteksi citra dapat dilakukan dengan metode klasifikasi.
Algoritma  Random  Forest  merupakan  algoritma  yang  menerapkan  proses  agregasi  phon keputusan yang berbasis klasifikasi dan regresi. (Dhawangkara, 2017). Pada tahun 2001, Breiman  menemukan  Random  Forest  dan  melakukan  penelitian  bahwa  tingkat  kesalahan Random Forest lebih rendah dan hasil klasifikasi yang baik dengan memiliki kehandalan dapat memproses data dalam jumlah yang sangat besar (Breiman, 2001).
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  bantuan  aplikasi  berbasis desktop  dengan  menggunakan dataset  yang  diperoleh  dari  Kaggle.com.  Data  yang  digunakan  berupa  citra  daun  padi berpenyakit leaf blast dan sehat.
Ruang lingkup permasalahan penelitian ini adalah:
1. Klasifikasi data sebanyak 1 citra untuk setiap pengujian.
2. Klasifikasi memiliki 2 kelas yaitu padi yang berpenyakit leaf blast dan padi yang sehat.
Penerapan GLCM ( Gray Level Co-Occurence Matrix ) Pada Random Forest Untuk Klasifikasi Leaf blast Tumbuhan Padi
Penelitian ini  menerapkan ekstraksi ciri GLCM dalam mengidentifikasi leaf blast daun padi dan mengimplementasikan  Random  Forest  untuk  klasifikasi  daun  padi  berdasarkan  hasil identifikasi.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Grayscaling Citra grayscale  merupakan  citra  dengan  range  0  –  255  yang  memiliki  warna  abu-abu. (Indraani, dkk, 2014).
Gambar 1. Grayscalling
Citra grayscale memiliki kanal yang memunculkan nilai intensitas (derajat keabuan). Proses grayscale mengubah citra yang mulanya format RGB menjadi citra grayscale dengan formula pada Persamaan (1).
GS(x y)   =  0.2989  ∗  R(x, y)   +  0.5870  ∗  G(x, y)   +  0.1141  ∗  B(x, y) (1) Dimana :
𝐺𝑆 ( 𝑥 , 𝑦 ) = Citra grayscale.
𝑅 ( 𝑥 , 𝑦 )   = Nilai piksel bewarna merah (Red).
𝐺 ( 𝑥 , 𝑦 )   = Nilai piksel bewarna hijau (Green).
𝐵 ( 𝑥 , 𝑦 )   = Nilai piksel bewarna biru (Blue).

## 2.2 Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
GLCM  berupa  matriks  yang  menampilkan  jumlah  pixel  i  dengan  pixel  tetangga  pada  citra (Dian,  2016).  Matriks  kookurensi  adalah  matriks  berukuran  m  x  m  dimana    m  adalah banyaknya  tingkat  keabuan  dengan  elemen  P(  )  yang join  probability  distribution  pada pasangan  titik-titik  koordinat  dengan  tingkat keabuan  x 1 yang  terletak pada  koordinat  (j,k) dengan x 2 yang terletak pada koordinat (m,n). Koordinat pasangan titik-titik memiliki jarak dan  arah  dengan  sudut θ.  Arah  sudut  yang  digunakan  adalah  0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,  dan  135 0 yang terlihat pada Gambar 2.
Ekstrasi fitur pada GLCM menghasilkan fitur berupa nilai Contrast, nilai Correlation, nilai Energy dan nilai Homogenity (Junita, 2017).

## a. Contrast
Contrast  adalah  fitur  yang  menghitung  perbedaan  tingkat  keabuan  pada  citra.  Jika  piksel ketetanggaan memiliki nilai yang sama, maka Contrast bernilai 0.
𝐶𝑜𝑛 = ∑ ∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑝 (𝑖,𝑗) 𝑗 𝑖 (2) Dimana : Con : contrast i : koordinat baris pada matriks j
: koordinat kolom pada matriks
p
: banyaknya muncul pada matriks
b. Dissimilarity
Dissimilarity merepresentasikan ukuran jarak antara pasangan objek (piksel) di wilayah yang diinginkan.
𝐷𝑖𝑠𝑠 = ∑ ∑ 𝑝 (𝑖,𝑗)|𝑖−𝑗| 𝑗 𝑖 (3) Dimana : Diss  : Dissimilarty i : baris matriks j : coloum matriks p : kemunculan pada matriks

## c. Energy
Fitur energy  menghitung ukuran keberagaman citra. Semakin tinggi nilai energy, maka citra semakin mirip.
𝐸𝑛𝑔 = ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 𝑗 𝑖 (4)
Dimana : Eng   : Energy p (i,j)   : kemunculan
d. Homogenity
Homogenity  menghitung    ukuran kesamaan.  Jika  piksel bernilai  uniform  maka  Homogenity bernilai tinggi.
𝐻𝑜𝑚 = ∑ ∑ 𝑝(𝑖,𝑗) 1+|𝑖−𝑗| 𝑗 𝑖 (5)
Dimana :
Hom  : Homogeneity p : kemunculan
i
: baris matrix j
: kolom matrix
Penerapan GLCM ( Gray Level Co-Occurence Matrix ) Pada Random Forest Untuk Klasifikasi Leaf blast Tumbuhan Padi

## 2.3 Random Forest
Random  Forest  adalah  metode  klasifikasi  dengan  cara  menggabungkan  metode  klasifikasi dalam hal peningkatan akurasi (Han, 2012). Metode ini menggunakan decision tree dengan memasukan input pada bagian atas (root) dan melanjutkan ke bagian bawah yang dinamakan daun (Muna, 2020). Random forest berisi kumpulan pengklasifikasi pohon yang terstruktur (Breiman, 2001). Random Forest memiliki sekumpulan pohon keputusan yang digunakan untuk mengklasifikasikan data. (Yohannes, dkk, 2020)

## 2.4 Leaf blast
Leaf  blast  merupakan  penyakit  yang  menginfeksi  bagian  daun  padi  dengan  gejala  bercak berbentuk belah ketupat berwarna coklat yang  disebabkan oleh jamur Pyricularia  grisea i. (Balai Besar Penelitian Tanaman Padi, 2015). Contoh citra daun padi berpenyakit leaf blast terlihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Citra Daun Padi Leaf blast

## 2.5 Blok Diagram
Pada penelitian ini setiap dataset citra daun padi akan melalui proses sistem data latih dan uji, sistem tersebut digambarkan secara umum dengan blok diagram ditampilkan pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 4. Arsitektur Sistem Latih
Gambar 5. Arsitektur Sistem Uji
Gambar  4  dan  5  memiliki  masukan  citra  yang  kemudian  citra  tersebut  diresize  untuk mengurangi ukuran dan grayscale untuk mengambil nilai keabuannya. Langkah selanjutnya adalah ekstraksi ciri untuk mengambil nilai ciri setiap citra dan diberikan label.

## 2.6 Flowchart Sistem Klasifikasi Citra Padi
Flowchart ini menggambarkan alur keseluruhan sistem dimana terbagi menjadi latih dan uji untuk menentukan identifikasi dan klasifikasi leaf blast tumbuhan padi. Sistem dimulai dari tahap training data hingga proses pengujian data, pada setiap tahapan memiliki proses input citra, p reprocessing, tahap ekstraksi ciri dan proses klasifikasi. Preprocessing yang digunakan untuk pengolahan citra input adalah resize dan grayscale, lalu ekstraksi ciri yang digunakan adalah  ekstraksi  ciri  GLCM  dan  untuk  klasifikasi  yang  digunakan  adalah Random  Forest. diagram alir sistem latih dan uji ditampilkan pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 8. Flowchart Akuisisi Citra
Gambar 7. Flowchart Data Uji
Gambar 6. Flowchart Data
Latih
Penerapan GLCM ( Gray Level Co-Occurence Matrix ) Pada Random Forest Untuk Klasifikasi Leaf blast Tumbuhan Padi
Untuk tahapan sub proses akuisisi citra digambarkan pada Gambar 8 yang merupakan diagram alir akusisi citra, diagram alir ini merupakan sub program dari diagram alir latih dan uji.
Untuk tahapan sub proses preprocessing yang diilustrasikan seperti Gambar 9 dan Gambar 10 citra  yang  dimasukan  akan  dilakukan preprocessing  dimana  mengubah  ukuran  menjadi 500x500  piksel  kemudian  tahapan grayscale  untuk  mengubah  nilai  RGB  menjadi  grayscale sehingga nilai matriks pada citra tersebut menjadi 1 ruang bit menjadi nilai grayscale.
Untuk tahapan sub proses Ekstraksi ciri yang diilustrasikan seperti Gambar 11 sesudah citra dimasukan ke tahap preprocessing yang berupa tahap resize 500x500 piksel dan grayscale, citra menjadi 1 bit ruang yang dapat diproses pada tahap ekstraksi ciri GLCM.
Untuk  tahapan  sub  proses Klasifikasi  yang  diilustrasikan  pada  Gambar  12  setelah  citra mendapatkan  nilai  ekstraksi  ciri,  selanjutnya  masuk  pada  tahap  klasifikasi  Random  Forest, tahapan ini merupakan proses penentuan kelas dari citra daun padi berpenyakit leaf blast atau sehat (Sujaini, 2019). Prediksi kelas Random Forest menggunakan decision tree yang dibuat dari beberapa subdata dari data training.
Gambar 9. Flowchart Resize
Gambar 10. Flowchart Grayscale

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Penggunaan Dataset
Data citra pada penelitian ini sebanyak 800 data yang dijadikan data training dan 200 citra yang diuji yang terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Dalam Penelitian Data yang digunakan Positive Leaf blast Negative Leaf blast Pelatihan 800 400 400 Pengujian 200 100 100
Tabel 1 menampilkan bahwa data penelitian sebanyak 800 data latih yang terdiri dari 400 data citra positif leaf blast (daun yang berpenyakit leaf blast) dan 400 data citra negative leaf blast (daun yang tidak berpenyakit leaf blast). Untuk data uji yang digunakan sebanyak 200 data uji dengan 100 data citra leaf blast dan 100 data citra yang tidak memiliki leaf blast.
Gambar 11. FLowchart GLCM Gambar 12. Flowchart Klasifikasi RF
Penerapan GLCM ( Gray Level Co-Occurence Matrix ) Pada Random Forest Untuk Klasifikasi Leaf blast Tumbuhan Padi

## 4.2. Training sistem
Training dilakukan dengan menggunakan citra daun padi leaf blast dan padi sehat dengan menggunakan 800 citra data latih yang diambil dari www.kaggle.com.
Pada Gambar 13 ditampilkan mengenai hasil training 800 citra yang terbagi menjadi citra daun padi leaf blast dan healty yang telah mendapatkan nilai ekstraksi ciri GLCM dan labelnya. Hasil tersebut  disimpan  dalam  bentuk  file  csv  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  proses identifikasi.
:
Gambar 13. Hasil Training Data

## 4.3. Skema Pengujian sistem
Skema pengujian adalah menggunakan citra daun padi dengan menguji sebanyak 200 citra. Untuk  mengukur  kinerja  klasifikasi  Random  Forest  menggunakan confusion  matrix  yang menghitung  nilai  akurasi,  nilai  presisi,  nilai  dan  nilai  f-measure.  Nilai  presisi  menghitung ketepatan/relevansi.  R ecall  menghitung  bagian  citra  yang  tepat/relevan. Akurasi  mengukur tingkat kedekatan antara nilai actual dan nilai prediksi. F-Measure mengukur akurasi uji yang didapatkan  pada  nilai  presisi  dan recall  (Pardede,  dkk,  2016).  Tabel  2  dan  Gambar  14 menampilkan hasil dari kinerja random forest dalam megklasifikasi citra daun padi berdasarkan ekstraksi  ciri  GLCM.  Berikut  perhitungan Recall,  presisi,  F-Measure  dan  akurasi  yang ditampilkan pada Persamaan 5 sampai dengan Persamaan 8.
𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑵 (6)
𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑷 (7) 𝑭 − 𝑴𝒆𝒂𝒔𝒖𝒓𝒆 = 𝟐 ∗ 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏∗𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏+𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 (8) 𝑨𝒄𝒄𝒖𝒓𝒂𝒄𝒚 = 𝑻𝑷+𝑻𝑵 𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑵+𝑭𝑷 (9)
Keterangan :
TP = perkiraan banyaknya citra padi yang benar TN = perkiraan banyaknya citra yang bukan citra padi yang tidak berpenyakit. FP = perkiraan banyaknya citra yang salah.
FN = perkiraan banyaknya citra yang salah pada saat proses klasifikasi.
Pengujian kinerja sistem dilakukan pada data uji sebanyak 40, 80, 120 dan 160 dan 200 data yang diambil dari 200 data uji. Data tersebut diuji dengan dibantu aplikasi yang menerapkan random  forest  dengan  menghasilkan Precission,  Recall,  F-Measure  dan  Accuracy    sesuai dengan Persamaan 6 sampai dengan 9 yang ditampilkan pada Tabel 2 – Tabel 6.
Tabel 2. Hasil Kinerja Klasifikasi Random Forest 40 Data Uji Random Forest value Kelas Precision Recall F-Measure Accuracy 1 Leaf blast 50% 40% 44% 50% 0 Healty 50% 50% 55% Rata - Rata 50% 50% 49% Tabel 3. Hasil Kinerja Klasifikasi Random Forest 80 Data Uji Random Forest value Kelas Precision Recall F-Measure Accuracy 1 Leaf blast 56% 60% 57% 55% 0 Healty 55% 50% 53% Rata - Rata 55% 55% 55% Tabel 4. Hasil Kinerja Klasifikasi Random Forest 120 Data Uji Random Forest value Kelas Precision Recall F-Measure Accuracy 1 Leaf blast 65% 70% 65% 62.5% 0 Healty 61% 55% 59% Rata - Rata 63% 62% 62%
Penerapan GLCM ( Gray Level Co-Occurence Matrix ) Pada Random Forest Untuk Klasifikasi Leaf blast Tumbuhan Padi
Tabel 5. Hasil Kinerja Klasifikasi Random Forest 160 Data Uji Random Forest value Kelas Precision Recall F-Measure Accuracy 1 Leaf blast 64% 69% 65% 63% 0 Healty 61% 56% 65% Rata - Rata 63% 62% 65% Tabel 6. Hasil Kinerja Klasifikasi Random Forest 120 Data Uji Random Forest value Kelas Precision  Recall  F-Measure Accuracy 1 Leaf blast 65% 66% 65% 65% 0 Healty 64% 63% 64% Rata - Rata 65% 65% 64%
Tabel 2 sampai dengan Tabel 6 menampilkan value 1  sebagai kelas leaf blast dan value 0 sebagai kelas padi sehat. Akurasi diperoleh sebanyak 50 % pada jumlah data uji 40, 55 % pada jumlah data uji 80, 62.5 % pada jumlah data uji 120, 63% pada jumlah data uji 160 dan 65%  pada  jumlah  data  uji  200.    Semakin  banyak  jumlah  data  uji,  Random  Forest  dapat meningkatkan  tingkat  akurasi.  Hal  ini  dikarenakan  pengambilan  sampel  secara  acak  yang dibandingkan  kepada  dataset,  sehingga  semakin  banyak  dataset  yang  diuji  maka  semakin meningkat akurasinya.
Gambar 14. Grafik Kinerja Random Forest
Gambar 14 menampilkan rata-rata pengujian dengan skema pengambilan data uji sebanyak 80, 120, 160 dan 200 dengan akurasi 65 % pada data uji sebanyak 200. Hal ini dapat dilihat bahwa nilai recall yang diperoleh yakni 65% dengan nilai persentase teridentifikasi leafblast
50% 52% 54% 56% 58% 60% 62% 64% 66% 80 120 160 200
Grafik rata-rata pengujian
Precision
Recall
F-Measure
Akurasi
sebanyak 66% dan daun yang sehat sebanyak 63%, begitupun dengan nilai F-measure yang diperoleh yakni 64% dengan nilai persentase teridentifikasi leafblast sebanyak 65% dan daun yang sehat sebanyak 64%

## Gambar 15. Grafik Pengujian Waktu
Dalam penelitian ini dilakukan pengujian waktu untuk mengukur durasi Random Forest dalam mengklasifikasi  data  uji  didapatkan  rata  –  rata  hasil  yang  ditunjukkan  pada  grafik  yang ditunjukkan pada Gambar 15. Hasil yang didapatkan adalah jumlah data tidak berpengaruh secara signifikan terhadap waktu pemrosesan.

## 5. KESIMPULAN
Pengujian dengan skema  jumlah data uji sebanyak 200 data uji yang terdiri dari 100 data daun padi sehat dan 100 data daun padi berpenyakit leaf blast. GLCM dapat mengidentifikasi setiap data latih dan data uji yang dimasukkan dengan mendapatkan nilai cirinya. Pengujian dilakukan pada jumlah data uji sebanyak 80, 120, 160 dan 200 data uji,Random Forest dapat mengklasifikasi dan mengidentifikasi data uji ke dalam daun berpenyakit leaf blast atau daun padi yang sehat. Berdasarkan hasil tersebut, diperoleh nilai optimal pada data uji 200 dengan nilai akurasi 65%, recall 65%, precision 64% dan F-measure 65%. Pengujian juga dilakukan pada  sistem  dalam  memproses  klasifikasi  dengan  rata  –  rata  pengujian  waktu  klasifikasi Random Forest sebesar 0.3522s.  Penelitian ini menyimpulkan bahwa dapat digunakan untuk mengidentifikasi citra daun padi dan Random Forest dapat digunakan untuk mengklasifikasi citra daun padi berdasarkan hasil identifikasi GLCM.

## DAFTAR RUJUKAN
Balai Besar Penelitian Tanaman Padi. (2015, april 11). Balai Besar Penelitian Tanaman Padi.
Diambil kembali dari http://bbpadi.litbang.pertanian.go.id/:
http://bbpadi.litbang.pertanian.go.id/index.php/info-berita/info-teknologi/penyakit- blas-pada-tanaman-padi-dan-cara-
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Pengujian Waktu 40 data Pengujian
Waktu 80 data Pengujian Waktu 120 data Pengujian Waktu 160 data Pengujian Waktu 200 data Rata - Rata Waktu Rata - Rata Waktu
Penerapan GLCM ( Gray Level Co-Occurence Matrix ) Pada Random Forest Untuk Klasifikasi Leaf blast Tumbuhan Padi
pengendaliannya#:~:text=Penyakit%20Blas%20Pada%20Tanaman%20Padi%20Dan %20Cara%20Pengendaliannya,-04.11.2015&text=Penyakit%20blas%20disebabka BREIMAN, L. (2001). Random Forests. Kluwer Academic Publishers.
Dhawangkara, M., & Riksakomara, E. (2017). Prediksi Intensitas Hujan Kota Surabaya dengan Matlab Menggunakan Teknik Random Forest dan CART. Jurnal Teknik ITS.
Desrialdi, A. (2020). Pengolahan Benih Padi (Oryza sativa L.) Inbrida di CV Patria Seed
Indonesia Blitar Jawa Timur.
Dewi, C., Anjarwati, E. F., & Cholissodin, I. (2017). Implementasi citra digital untuk identifikasi penyakit pada daun padi menggunakan ANFIS. In PROCEEDINGS OF NATIONAL COLLOQUIUM RESEARCH AND COMMUNITY SERVICE (Vol. 1).
Dian Saktian Tobias, A. R. (2016). Deteksi Glaukoma pada Citra Fundus Retina dengan Metode K-Nearst Neighbor. Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIK 2016), 92.
Gonzale, R., & Wood R, E. (2004). Digital Image Processing Second. Prentice Hall.
Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  &.  J.  (2012).  Data  Mining  Concepts  and  Techniques. Morgan Kaufman Publisher.
Indraani, S. E., Jumaddina, I. D., & Sinaga, S. R. (2014). Implementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel. Majalah Ilmiah Inti.
Jani, & Kusanti, N. A. (2018). Klasifikasi Penyakit Daun Padi Berdasarkan Hasil Ekstraksi Fitur
GLCM Interval 4 Sudut. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT).
Junita, B. D. (2017). Ekstraksi fitur dan klasifikasi menggunakan metode glcm dan svm pada citra  mammogram  untuk  identifikasi  kanker  Payudara. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan Rekayasa, 22(1).
Muna, N., Afriansyah, F. L., & Suprayogy, A. B. (2020). Penerapan Algoritma Random Forest Untuk  Identifikasi  Dehidrasi  Berbasis  Citra  Urine. Jurnal  Informatika  Polinema, 6(3), 49-54.
Pardede,  J.,  &  Husada,  M.  G.  (2016).  Comparison  of  VSM,  GVSM,  and  LSI  in  information retrieval for indonesian text. Jurnal Teknologi, 78(5-6).
Ratnawati, L., & Sulistyaningrum, D. R. (2020). Penerapan Random Forest untuk Mengukur Tingkat Keparahan Penyakit pada Daun Apel. Jurnal Sains dan Seni ITS, 8(2), A71- A77.
Sudir, S., Nasution, A., Santoso, S., & Nuryanto, B. (2015). Penyakit blas Pyricularia grisea pada tanaman padi dan strategi pengendaliannya. Iptek Tanam. Pangan, vol. 9, no. 2.
Sujaini,  H.  (2019).  Sistem  Analis  Citra  Alat  Musik  Tradisional  dengan  Metode  k-Nearest Neighbor, Random Forest, dan Support Vector Machine. Jurnal Sistem Informasi Bisnis. Wang, X., Lee, S., Wang, J., Ma, J., Bianco, T., & Jia, Y. (t.thn.). Xi, Z. (2004). Comparison between American and Chinese Community Building. Dipetik May 10, 2007, dari COMM- ORG:  The  On-Line  Conference  on  Community  Organizing  and  Development: http://comm-org.wisc.edu/papers2004/zhangxi.htm
Yohannes,  Siska  Devella,  &  Ade  Hendri  Pandrean.  (2019).  Penerapan  Speeded-Up  Robust Feature pada Random Forest Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, Volume 5 Nomor 3.
Yohannes, Siska Devella, & Ade Hendri Pandrean. (2020). Implementasi Random Forest Untuk Klasifikasi Motif. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, Vol. 7 No. 2.