## DETEKSI KANDUNGAN UNSUR HARA DAUN JAGUNG MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR
(KNN)
Johan wahyudi 1) , Ahmad Shalludin 2) , dan Yuslena Sari 3)
1) Teknik Informatika, STMIK Indonesia Banjarmasin
2) Manajemen Informatika, STMIK Indonesia Banjarmasin
3) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat Email : johan77@stmik.id 1) , roselani1976@gmail.com 2) , yuzlena@ulm.ac.id 3)

## ABSTRAK
Tanaman jagung memerlukan unsur hara untuk kelangsungan hidupnya. Dari unsur hara tanaman ada tiga unsur utama seperti Nitrogen(N), Fosfor(P), dan Kalium(K). Namun dalam prakteknya untuk mengetahui kekurangan unsur hara  tanaman jagung melalui  daunnya  memerlukan  beberapa  alat  yang  harganya  mahal  sehingga  tidak  efesien.  Dengan  adanya  cara  untuk mengetahui  kekurangan  unsur  hara  melalui  pengolahan  citra  digital  diharapkan  dapat  membantu  para  petani  dalam penangganan kekurangan unsur hara lebih mudah dan efesien. Pada penelitian ini penerapan sistem pengolahan citra digital menggunakan RGB metode ektraksi Hue, Saturation, Value (HSV) setelah di dapatkan nilai rata-rata RGB dan HSV, kemudian dilakukan proses pengklasifikasian dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Data sampel menggunakan 5 klasifikasi citra data training dengan masing-masing 5 data testing pada setiap citra data training dengan hasil akurasi sebesar 80% sistem dapat mendeteksi citra daun jagung.
Kata Kunci : Daun Jagung, Unsur Hara N, P, K, Citra Digital, RGB, HSV, K-Nearest Neighbor.

## ABSTRACT
Corn plants need nutrients for survival. Of the plant nutrients, there are three main elements such as Nitrogen (N), Phosphorus (P), and Potassium (K). However, in practice, to see the shortcomings of the maize plant through its leaves requires several expensive tools so that it is not efficient. In a simple way to see the shortcomings that cannot be done through digital image processing, it is hoped that it can help farmers in dealing with shortcomings that are no easier and more efficient. In the research on the application of digital image processing systems using the RGB extraction method Hue, Saturation, Value (HSV) after obtaining the average RGB and HSV values, then the classification process is carried out using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. The sample data uses 5 classifications of training data image data with 5 testing data for each training data image with an accuracy of 80%. The system can produce an image of corn leaves.
Keywords: Corn Leaves, N, P, K Nutrients, Digital Image, RGB, HSV, K-Nearest Neighbor.

## I. PENDAHULUAN
Tanaman  jagung  termasuk  dalam  keluarga  rumput dengan  spesies Zea  mays  L .  Morfologi  tanaman  jagung termasuk  tanaman  berakar  serat  dengan  batang  tidak bercabang, silindris dan terdiri dari beberapa segmen dan buku gabungan[1] Jagung merupakan tanaman pangan yang banyak di tanam oleh petani di Indonesia setelah tanaman padi. Berdasarkan data dari Kementerian Pertanian tahun 2010 sampai 2014, mengalami peningkatan produktivitas sekitar 2,67% pertahun, walaupun luas panen mengalami penerunan sekitar -1,77% pertahun[2].
Tanaman  jagung  memerlukan  unsur  hara  untuk kelangsungan hidupnya. Dari unsur hara tanaman ada tiga unsur  utama  Nitrogen(N),  Fosfor(P),  dan  Kalium(K). Untuk  memenuhi  unsur  P  sampai  stadia  lanjut,  tanaman jagung khusunya pada saat tanaman muda gejala defisiensi fosfor terlihat saat tanaman belum setinggi lutut dan tepi daun berubah menjadi gelap. Kalium pada tanaman jagumg diambil  sejak  tanaman  setinggi  lutut  sampai  selesai
pembungaan.  Gejala  saat  kekurangan  unsur  Kalium terlihat pada daun jagung terutama pada daun yang telah tua akan berbentuk keriting. Akhirnya akan menimbulkan bercak  merah  kecoklatan  dan  daunnya  menjafi  keriting dan mati[3][4].
Dalam  penelitian  sebelumnya,  yang  dilakukan  oleh  I Wayan Astika dkk tentang pengukuran tingkat warna daun dengan  obyek  daun  padi  dengan  judul  “Pengukuran Tingkat Warna Daun Padi dan Dosis Pemupukan dengan telepon  seluler Android ”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memudahkan para petani mengetahui takaran penggunaan pupuk  urea  pada  padi  dengan  melihat  warna  daun  padi. Dari penelitian ini hasil akurasi yang didapatkan rata-rata 60%,  dan  dapat  mencapai  84%  pada  kondisi  iluminasi rendah  dengan  memakai  metode  K-NN( k-Nearest Neighbor ). Dari penelitian lainnya yang dilakukan Adi Chris D.P.P.  Bangun  dkk,  tentang  kalibrasi  warna  daun berdasarkan  BWD  dengan  judul  “Implementasi  metode kalibrasi  warna  relatif  dan K-Nearest  Neighbor pada
Smartphone untuk  akuisisi  warna  pada  bagan  warna daun” [5][6].
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi perpermaslahan  petani  dalam  mengevaluasi  keadaan tanaman  menggunakan Smartphone berdasarkan  foto daun.  Dari  penelitian  ini  akurasi  yang  didapatkan  diatas 83% dengan memakai metode yang sama dengan penelitan sebelumnya  yaitu  metode  kNN( k-Nearest  Neighbor ).
Penelitian  yang  dilakukan  Fungky  Arya  dengan  judul “Klasifikasi warna daun padi dan pemupukan urea dengan metode  warna hue  saturation  intensity dan  metode fuzzy logic ” dalam  penelitian  ini  yang  dibahas  adalah pengklasifikasian warna daun padi dan tingkat kebutuhan pupuk  urea  (Nitrogen).  Untuk  mengetahui  kebutuhan pupuk  pada  padi  petani  harus  melihat  warna  daun  padi. Dalam  melihat  warna  daun  dan  menentukan  kebutuhan pupuk,  ada  dua  alat  yang  dapat  digunakan  yaitu  Bagan Warna Daun (BWD) dan Chlorophyll meters [7] .
Berdasarkan  penelitian  tersebut,  maka  dengan  ini metode  ektraksi  warna  dan  metode  K-NN( K-Nearest Neighbor )  dapat  digunakan  pada    penelitian  klasifikasi warna daun jagung berdasarkan unsur hara menggunakan aplikasi mobile Smartphone Android dan dapat memudahkan petani untuk melakukan penangganan masalah kekurangan atau defisiensi unsur hara pada tanaman jagung.
II.   TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  dimulai  pada  kisaran  tahun 1920 yang berawal dari publikasi di media cetak, di mana sebuah citra dapat dikirim melalui kabel dibawah laut yang berada di London ke New York. Kemudian pada kisaran tahun  1960  diluncurkan  sebuah  komputer  yang  dapat melakukan  pengolahan  citra.  Komputer  tersebut  yang menjadi  pemacu  perkembangan  teknologi  dalam pengolahan citra digital jadi lebih cepat[8]. Gambar dapat dijelaskan  sebagai  fungsi  dua  dimensi  f(x,y),  dimana koordinat x dan y merupakan koordinat bidang datar dan fungsi f dalam setiap pasang koordinat (x, y) adalah tingkat abu-abu gambar dari gambar pada titik itu. misalkan x, y dan  f  semuanya  terbatas,  dan  nilainya  diskrit,  gambar tersebut  disebut  gambar  digital.  Gambar  citra  digital terbentuk dari beberapa komponen hingga tiap lokasi dan nilai  tertentu.  komponen  ini  disebut  sebagai picture element, image element , dan pixels [9].
2.2 Daun Jagung
Jagung mempunyai nama Zae mays L termasuk dalam famili  graminae .  Jagung  termasuk  tumbuhan  monokotil atau  berbiji  tunggal.  Bentuknya  menyerupai  rumput  dan tubuhnya lebih kuat. Jagung dapat tumbuh di tanah sawah pada  musim  kemarau  (bulan  April – September).  Jika ditanam di sawah tegalan/pekarangan, jagung ditanam pada musim  hujan  atau  labuh  (bulan  Oktober-Nopember). Yang  penting  tanah  harus  gembur  dengan  lapisan  tanah yang tebal dan mengandung banyak humus. Tempat yang digunakan  untuk  menenam  jagung  yang  baik  yaitu  yang memiliki  curah  hujan  tidak  terlalu  lebat.  Jagung  tumbuh pada suhu 21°C -30°C. Jagung juga bisa ditanam di daerah dataran tinggi yaitu antara 1000-1800 m diatas permukaan laut[10].

## 2.3 Unsur Hara
Tumbuhan membutuhkan makanan yang kerap disebut nutrisi  tanaman.  Tumbuhan  menggunakan  bahan anorganik  untuk  menperoleh  energi  dan  pertumbuhan. Unsur  yang  bisa  diresap  untuk  pertumbuhan  dan metabolisme  tanaman  disebut  nutrisi  tanaman.  Untuk mengubah  mekanisme  nutrisi  tanaman  sebagai  senyawa organik atau energi disebut dengan metabolisme. Nutrisi tanaman fungsinya tidak bisa diubah oleh elemen lain dan jika tidak ada nutrisi tanaman, metabolisme bisa terganggu atau berhenti sama sekali. Umumnya pada tanaman yang mengalami  kekurangan  atau  kekurangan  nutrisi  akan menunjukkan gejala pada bagian tertentu yang spesifik[11].
2.4 Hue, Saturation, Value (HSV)
Model HSV menunjukan bentuk tiga komponen ruang warna  yakni hue,  saturation ,  dan value ( brightness ). Hue merupakan  sudut  dari  0  hingga  360  derajat,  biasanya  0 berwarna merah, 60 derajat berwarna kuning, 120 derajat berwarna  hijau,  180  derajat  berarna cyan ,  240  derajat berwarna  biru,  dan  300  derajat  berwarna magenta. Hue menyatakan jenis warna ( merah, biru, atau kuning) atau rona  warna  di  mana  warna  tersebut  ditemukan  dalam spektrum  warna.  Merah,  kuning,  dan  Ungu  adalah  jenis warna yang menunjukan hue. Saturation merupakan kadar sejumlah besar kemurnian pada warna tersebut. Sebagai contoh  entitas  warna  yang  semuanya  berwarna  merah tanpa ada warna putih adalah saturation utuh. Value atau bisa  juga  disebut  intensitas  ( inten  sity )  yakni  seberapa banyak  kecerahan  dari  suatu  warna  atau  bisa  juga banyaknya  cahaya  yang  berasal  dari  suatu  warna. Value mempunyai nilai dari 0 hingga 100%[8].
2.5 K-Nearest Neighbor (KNN)
Metode KNN merupakan klasifikasi sekumpulan data yang  didasarkan  pada  data  pembelajaran  yang  telah
diklasifikasikan sebelumnya. Termasuk
dalam pembelajaran terawasi, di mana hasil kueri instance baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan kategori dalam  KNN.  Dalam  tahap training ,  metode  hanya menjalankan  mencadangkan  vektor-vektor  dari  fitur  dan klasifikasi  data traning  sample .  Dalam  tahap  klasifikasi, hitunglah  fitur-fitur  yang  sama  untuk testing data (klasifikasinya  tidak  diketahui).  Jarak  vektor  baru  ke seluruh vektor traning sample dihitung dan jumlah nilai k yang terdekat diambil. Poin-poin yang baru klasifikasinya diprediksi tertera dalam klasifikasi tertinggi dari poin-poin tersebut.  Untuk  menentukan  jarak  dari  dua  poin  yaitu poin dalam data traning (x) dan poin dalam data testing (y) maka  rumus  Euclidean  digunakan  sebagaimana  yang ditunjukan dalam persamaan 1 berikut:
𝐷(𝑥, 𝑦) =   √∑ −1 𝑘 𝑛 (𝑥 𝑘 − 𝑦 𝑘 ) 2
…………………….. (1)
Di mana D adalah  jarak antara poin-poin  dalam data training x dan poin data testing y untuk diklasifikasikan, di mana x = x1, x2, ..., xi dan y = y1, y2, ..., yi dan i mewakili nilai atribut dan n adalah dimensi atribut[12].
2.6 Android
Android adalah sistem operasi berdasarkan linux yang perancangan pembuatannya di khususkan untuk perangkat seluler  seperti  ponsel  cerdas  ( smartphone ).  Android merupakan  sistem  operasi  yang  bersifat open  source , sehingga  banyak  dari  programmer  beramai-ramai  untuk membikin  aplikasi  dan  sistem  dari  android  dapat  di modifikasi.  Sistem  operasi  Android  telah  dimulai  dari tahun 2009 hingga saat ini[13].
dan pengutipan menggunakan teknik rujukan berkurung (nama,  tahun).  Pencantuman  sumber  pada  kutipan langsung  hendaknya  disertai  keterangan  tentang  nomor halaman tepat asal kutipan. Contoh: (Davis, 2003: 47).
Gunakan  sistem  author-date  untuk  menulis  referensi, seperti  ‘(Kosko,  1999)‘  atau  ‘menurut  pendapat  Kosko (19 99)  ....  ‘.  Gunakan  nama  belakang  pengarang  diikuti tahun terbit. Jika Anda ingin menghemat energi, akan lebih baik  jika  Anda  menginstall  aplikasi  EndNote  pada komputer Anda.

## III. METODE PENELITIAN
3.1 Bahan dan Alat Penelitian
Alat-alat  yang  dipakai  untuk  penelitian  berupa hardware dan software . Dalam penelitian klasifikasi warna
daun  jagung  berdasarkan  kekurangan  kandungan  unsur hara ini, untuk perangkat keras yang digunakan, yaitu:
1. Komputer  atau  laptop,  spesifikasi  minimal  Core  i3, RAM 4 GB.
2. Kamera Smartphone, beresolusi minimal 13 MP .
Sedangkan  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk penelitian ini seperti:
1. Matlab R2018a
2. Android studio .
3.2 Perhitungan Sistem
Dalam  pembuatan  perhitungan  metode  K-Nearest Neighbor  ini  akan  digambarkan  dengan  menggunakan flowchart sebagai berikut :
Gambar 1 Alur metode K-Nearest Neighbor
3.3 Perancangan Aplikasi
Dalam merancang sistem ini, proses data terbagi dalam dua tahap yakni data latih (traning) dan pengujian data (testing). Prosesnya bisa dilihat di gambar 2 berikut.

## Gambar 2 Tahapan Perancangan Sistem
Gambar  2  diatas  adalah  perancangan  sistem,  dimulai dari  data  traning  dari  citra  atau  foto  daun  jagung dimasukkan  ke  dalam  sistem  yang  ada  di smartphone .
Kemudian tahap selanjutnya yakni melakukan proses pre- processing dengan melakukan cropping terlebih dahulu pada citra  daun  jagung  agar  menjadi  semakin  nampak/jelas, mengatur  kontras  warna,  menghilangkan noise ,  dan proses-proses  lainnya.  Setalah  selesai  melakukan  pre- processing,  dilakukanlah  proses  pengolahan  citra  digital dengan  mengkonversi  citra  RGB  ke  metode Hue, Saturation, Value (HSV). Setelah dilakukan konversi citra ke HSV,  kemudian  nilai  rata-rata  dari  masing-masing  piksel HSV  disimpan  ke  dalam database .  Tahap  selanjutnya melakukan perhitungan dengan menggunakan metode K- Nearest  Neighbor .  Kemudian  didapatkanlah  hasil  daun jagung  yang  mengalami  kekurangan  unsur  hara  maupun daun jagung yang normal.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengambilan Data
Pengambilan  data  citra  yang  telah  didapatkan merupakan  hasil  dari  studi  dilapangan.  Pengambilan  data citra bertempat di desa Padang Raya, Kecamatan Halong Kabupaten  Balangan,  Kalimantan  Selatan.  Dengan menggunakan  kamera  Ponsel Smartphone .  Data  yang diperoleh  berjumlah  sebanyak  117  gambar  yang  terdiri dari 20 gambar untuk data training daun normal, 19 gambar data  daun  kekurangan  Nitrogen,  18  gambar  data  daun kekurangan  Kalium,  15  gambar  data  daun  kekurangan Fosfor,  20  gambar  data  daun  kekeringan  dan  masing- masing  5  gambar  sebagai  data testing untuk  setiap kategorinya.  Untuk  jumlah  data  ditentukan  dengan membagi dua bagian, data training dan data testing .  Dengan data training berjumlah 92  dan  data testing berjumlah 25 data.
Gambar 3 (a) Daun Normal, (b) Daun kekurangan N, (c) Daun Kekurangan K, (d) Daun Kekurangan Fosfor, (e)
Daun Kering.
4.2 Pembahasan
Berdasarkan data yang telah diperoleh tersebut, maka data nantinya akan diolah ke dalam sistem. Kemudian data akan melalui proses tahapan yakni Pre-processing. Tahapan proses ini dilakukan dengan mengcrop untuk mengambil bagian  daun  citra  kemudian resize citra  dengan  ukuran 30x70  piksel.  Dalam  pengolahan  data  daun  jagung  ini terbagi menjadi dua bagian, yakni pertama mengolah data training terlebih dahulu kemudian lakukan pengolahan data terhadap data testing .
Data Testing yang digunakan terdiri dari 5 jenis daun yakni daun normal, Kekurangan Nitrogen, Kekurangan Kalium, Kekurangan  Fosfor  dan  Kering  dengan  masing-masing berjumlah  1  data training .  Pada  data testing ini  untuk labelnya sudah diketahui karena untuk memastikan bahwa perhitungan yang dilakukan sudah benar dan  data testing ini  juga  telah  diketahui  jenis  atau  kekurangan  unsur haranya  sehingga  dapat  diketahui  kesimpulan  atau  hasil perhitungan dengan data training.
Tabel 1 Data testing R G B H S V Label 165,407  165,548  113,191  60 31,6 64,9 2 192,661  204,399  133,817  70 34,5 80,2 3 102,459  147,548  113,76  135  30,6 57,9 1 163,844  151,272  157,985  328 7,7 64,3 4 172,131  161,81  158,493  15 7,9 67,5 5
Data dari Tabel 1 adalah data training dari keseluruhan daun. Kemudian Tabel 4.2 adalah data testing . Dari kedua tabel  yang  berisikan  data  RGB  dan  HSV  perhitungan
(e) (d) (c) (b) (a)
Euclidean distance pada fitur dengan cara membandingkan masing-masing fitur.
Tabel 2 Data testing label 2 R G B H S V Label 165,407  165,548  113,191 60 31,6 64,9 2
Kemudian  cari euclidean  distance dengan  rumus  dari persamaan  1.  Data  testing  pada  Tabel  1  diatas dibandingkan  dengan  data training .  Hasilnya  didapatkan nilai dari euclidean distance seperti dibawah ini.
𝐷(𝑥, 𝑦)
= √ (125.638 − 165.407) 2 + (164.648 − 165.548) 2 + (148.981 − 113.191) 2 + (156 − 60) 2 + (23.7 − 31.6) 2 + (64.6 − 64.9) 2

## 𝐷(𝑥, 𝑦) = 110.18987
Lakukan  perhitungan  ini  ke  seluruh  data training dan data testing pada  Tabel  2  Hasil  perhitungan euclidean distance seluruh data bisa dilihat di Tabel 3 berikut.
Tabel 3 Hasil perhitungan euclidean distance data testing
label 2 DISTANCE k1 k3 94,82424339 20,47207378 2 22,87837007 2 29,99157234 19,45507846 3 3
Pada data testing label 2 nilai k=1 ada pada label 3 tetapi karena  hasilnya  label  3  yakni  kalium  dan  data  yang seharusnya label 2 adalah Nitrogen maka kemudian di lihat di  K=3  karena  ada  tiga  nilai  pilih  nilai  yang  terbanyak keluar, di sini ada dua nilai 2, jadi pada data testing label 2 ini  hasilnya BENAR untuk  data testing label  2  adalah Nitrogen.
IV. PENGUJIAN
Dari proses pengolahan data hingga klasifikasi citra daun jagung  mengalami  defisiensi  unsur  hara  tersebut  dengan total  data training yang  digunakan  adalah  sebanyak  117 buah  data training sedangkan  total  data testing yang digunakan  adalah  sebanyak  25  buah  data testing ,  hasil antara  masing-masing  kategori  daun  jagung  yaitu  sebagai berikut:
1) Daun Normal
Dari  20  buah  data training dan  dari  5  data testing mendapatkan  5  buah  data  hasil.  Adapun  perbandingan ground truth dengan hasil sistem bisa dilihat pada Tabel 4 berikut:

## Tabel 4 Pengujian hasil daun normal
Data Citra Daun Ground Truth Hasil 1 Daun Normal Daun Normal 2 Daun Normal Daun Normal 3 Daun Normal Daun Normal 4 Daun Normal Daun Normal 5 Daun Normal Daun Normal
2) Daun Jagung kekurangan N
Dari  19  buah  data training dan  dari  5  data testing mendapatkan  5  buah  data  hasil.  Adapun  perbandingan ground  truth dengan  hasilnya  bisa  dilihat  pada  Tabel  5 berikut:

## Tabel 5 Pengujian hasil daun jagung kekurangan nitrogen
Data Citra Daun Ground Truth Hasil 1 Daun Jagung kekurangan N Daun Jagung kekurangan N 2 Daun Jagung kekurangan N Daun Jagung kekurangan N 3 Daun Jagung kekurangan N Daun Jagung kekurangan N 4 Daun Jagung kekurangan N Daun Jagung kekurangan K 5 Daun Jagung kekurangan N Daun Jagung kekurangan K

## 3) Daun Jagung Kekurangan K
Dari  18  buah  data training dan  dari  5  data testing mendapatkan  5  buah  data  hasil.  Adapun  perbandingan ground truth dengan hasil bisa dilihat pada Tabel 6 berikut:
Tabel 6 Pengujian hasil daun jagung kekurangan Kalium
Data
Citra Daun Ground Truth Hasil
1 Daun Jagung kekurangan K Daun Jagung Normal 2 Daun Jagung kekurangan K Daun Jagung kekurangan K 3 Daun Jagung kekurangan K Daun Jagung kekurangan K 4 Daun Jagung kekurangan K Daun Jagung kekurangan N 5 Daun Jagung kekurangan K Daun Jagung kekurangan K 4) Daun Jagung Kekurangan F
Dari  15  buah  data training dan  dari  5  data testing mendapatkan  5  buah  data  hasil.  Adapun  perbandingan ground truth dengan hasil sistem bisa dilihat pada Tabel 7 berikut:

## Tabel 7 Pengujian hasil daun jagung kekurangan Fosfor
Data Citra Daun Ground Truth Hasil 1 Daun Jagung kekurangan F Daun Jagung kekurangan F 2 Daun Jagung kekurangan F Daun Jagung kekurangan F 3 Daun Jagung kekurangan F Daun Jagung kekurangan F 4 Daun Jagung kekurangan F Daun Jagung kekurangan F 5 Daun Jagung kekurangan F Daun Jagung kekurangan F 5) Daun Jagung Kering Dari  20  buah  data training dan  dari  5  data testing mendapatkan  5  buah  data  hasil.  Adapun  perbandingan ground truth dengan hasil bisa dilihat pada Tabel 8 berikut:
Tabel 8 Pengujian hasil daun jagung kering
Data Citra Daun Ground Truth Hasil 1 Daun Jagung kering Daun Jagung kekurangan K 2 Daun Jagung kering Daun Jagung kering 3 Daun Jagung kering Daun Jagung kering
4 Daun Jagung kering Daun Jagung kering 5 Daun Jagung kering Daun Jagung kering
Dari  seluruh  hasil  pada  pengujian  sistem  maka klasifikasi yang didapatkan untuk proses pengujian akurasi dengan tiap-tiap jenis defisiensi unsur hara tanaman jagung yang dirincikan bisa dilihat pada Tabel 9 berikut
Tabel 9 Hasil Seluruh Pengujian Sistem Nrml N K F Krg Nrml 5 0 0 0 0 N 0 3 2 0 0 K 1 1 3 0 0 F 0 0 0 5 0 Krg 0 0 1 0 4 Keterangan: Nmrl = Daun Normal N = Daun Kekurangan Nitrogen K = Daun Kekurangan Kalium F = Daun Kekurangan Fosfor Krg = Daun Kering
Pada  Tabel  9  dapat  dilihat  perbandingan  hasil  seluruh pengujian sistem dapat dilanjutkan untuk proses pengujian akurasi,  sehingga  tingkat  keakuratan  dari  sistem  bisa dihitung sebagai berikut:
Classification Accuracy = TP Total Dataset x 100 %
= 20 25 x 100 % = 80%
Jadi  dari  perhitungan  di  atas  didapat  tingkat  keakuratan hasil sistem adalah 80%.

## V. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  dan  analisis  dalam  penelitian Klasifikasi  Warna  Daun  Jagung  Berdasarkan  Kekurangan Kandungan Unsur Hara Menggunakan HSV dan K-Nearest
Neighbor (KNN)  mendapatkan  kesimpulan-kesimpulan sebagai berikut.
1. Aplikasi untuk klasifikasi kekurangan unsur hara telah berhasil  dibuat  dengan  menggunakan  metode K- Nearest  Neighbors aplikasi  tersebut  dibuat  berbasis android .
2. Sistem  berhasil  menerapkan  metode K-Nearest Neighbors sebagai  metode  klasifikasi  dengan  hasil tingkat akurasi sebesar 80%.
3. Waktu  dan  proses  yang  dibutuhkan  dalam melakukan  klasifikasi  kekurangan  unsur  hara  tidak memakan waktu yang lama.
4. Citra  daun  yang  difoto  dengan  tidak  benar  dapat mengakibatkan  citra  daun  jagung  tidak  terlihat dengan jelas hal ini dapat mempengaruhi hasil akhir pada sistem.
5. Faktor cahaya dapat mempengaruhi hasil citra.
berbagai kesimpulan yang diambil berdasarkan penelitian yang  telah  dilakukan.  Berisi  pernyataan  singkat  tentang hasil  yang  disarikan  dari  pembahasan.  Saran  dapat dituliskan pada bagian paling akhir.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Purwono and R. Hartono, Bertanam Jagung Unggul . Jakarta: Penebar Swadaya, 2014.
[2]. Kementerian  Pertanian,  “Renstra  Kementrian Pertanian  Tahun  2015  - 2019,” 2014 ,  pp.  1 – 339,
2014, doi: 351.077 Ind r..
[3]. Suprapto and A. M. Rasyid, Bertanam Jagung . Jakarta: Penebar Swadaya, 2005.
[4]. Belajartani.com, “Cara muda h mengukur kekurangan unsur  hara  plant  deficiency  guide  dari  daun tanaman,” 2016.
[Online].
Available:
https://belajartani.com/cara-mudah-mengukur- kekurangan-unsur-hara-plant-deficiency-guide-dari- daun-tanaman/. [Accessed: 21-Nov-2019].
[5]. I.  W.  Astika,  Sugiyanta,  and  M.  M.  Cibro, “Pengukuran Tingkat Warna Daun  Padi Dan Dosis Pemupukan Dengan Telepon Seluler Android,” Pros.
InSINas , pp. 43 – 49, 2012.
[6]. A. C. D. P. P. Bangun, H. Ginardi, and C. Fatichah, “Implementasi Metode Kalibrasi Warna Relatif,” vol.
2, no. 1, 2013.
[7]. F.  Arya,  “Klasifikasi  Warna  Daun  Padi  Untuk Menentukan  Dosis  Pemupukan  Urea  Dengan Metode  Warna  Hue  Saturation  Value  dan  Fuzzy Logic,” 2018.
[8]. D.  Putra, Pengolahan  Citra  Digital .  Yogyakarta:  C.V Andi Offset, 2010.
[9]. Hermawati  and  F.  Astuti, Pengolahan  Citra  Digital konsep dan teori . Yogyakarta: C.V Andi Offset, 2013. [10]. Mashudi, Bercocok Tanam Palawija . Azka Press, 2007. [11]. A.  Rosmarkam  and  N.  Widya  Yuwono, Ilmu Kesuburan  Tanah .  Yogyakarta:  Penerbit  Kanisius, 2002.
[12]. A.  M.  Siregar  and  A.  Pusphabuana, Data  mining : pengolahan  informasi  data  dengan  rapid  miner . Surakarta: Kekata Grup, 2017.
[13]. A.  A.  Huda, Livecoding!  9  Aplikasi  Android  buatan sendiri . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2013.