INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019

## KLASIFIKASI UMUR LAHAN PERKEBUNAN KELAPA SAWIT PADA CITRA FOTO UDARA BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

## (Age Classification Of Palm Oil Plantation In Air Photo Image Based On Texture
Using Naïve Bayes Method)
Elin Rosalina 1 , Soffiana Agustin 2
Prodi. Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera No.101, Gn. Malang, Randuagung, Kec. Gresik, Kabupaten Gresik, Jawa Timur 61121
Email : Elinrosalina1@gmail.com 1 , soffianasoffi@gmail.com 2
Abstract Developments  and  advancements  in  the  field  of Technology and Information have a considerable influence in the world of image analysis. At present, the process of image manipulation  is  easier  to  do,  one  of  the  factors  in  the emergence of various methods in image segmentation. Image segmentation  is  the  first  step  in  doing  image  processing, pattern  recognition,  computer  vision,  because  most  image processing  processes  depend  on  the  results  of  the enhancement  operation  or  image  repair  process.  This  final project will be implemented in the process of determining the type  of  oil  palm  plantation  land  using  the  Naïve  Bayes method.  The  repair  process  starts  from  the  RGB  image  to Greyscale,  then  proceed  to  the  histogram  equalization process,  then  proceed  with  the  inverse  image  process.  The feature  extraction  process  is  carried  out  after  image  repair operations  using  the  co-occurrence  matrix  method.  The extraction  process  of  the  co-occurrence  matrix  features  6 features,  namely  angular  second  moment  value,  contrast, correlation, varience, inverse different moment, and entropy. The Naïve Bayes process is one process for classifying a class data. There are four classes used in this system test, namely Young Palm Oil, Mature Palm Oil, and Old Palm Oil. Class determination is based on the largest value as the appropriate class. Based on the above objectives, a system can be created using  the  Matlab  R2011b  application  program.  The computation is done by using image images of various types of  oil  palm  trees  on  plantations  in  Kalimantan  which  are taken from aerial photographs which are then cropped to be sampled with a pixel size of 60X60 in 400 images.
Key words:  Classification, Co-Occurrence,  and  Naïve Bayes.

## I. P ENDAHULUAN
Kelapa  sawit  adalah  tanaman  penghasil  minyak kelapa sawit (CPO- Crude  Palm Oil) dan inti kelapa sawit yang merupakan salah satu tanaman unggulan diperkebunan  yang  menjadi sektor penghasil devisa non- migas  terbesar  bagi  Indonesia.  Cemerlangnya  prospek investasi komoditi minyak kelapa sawit dalam perdagangan  minyak  nabati  dunia  telah  mendorong
pemerintah  Indonesia  untuk  lebih  mengembangkan  areal perkebunan kelapa sawit. Ada pun kebutuhan dunia yang terus meningkat akan minyak sawit.
Dewasa  ini  perkembangan  teknologi  informasi berkembang  sangat  pesat.  Hal  ini  diikuti  pula  dengan banyaknya  penelitian-penelitian  baru  dalam  bidang tersebut.  Dalam  beberapa  penelitian  telah  banyak menghasilkan berbagai macam program atau aplikasi yang didesain  khusus  untuk  mengiidentifikasi  tanaman,  buah, daun  maupun  yang  lainnya  berdasarkan  ciri-ciri  tertentu, misal  identifikasi  kualitas  buah  berdasarkan  warna, klasifikasi tumbuhan berdasarkan tekstur daun, dan masih banyak lagi yang lainnya.
Kendati Indonesia memiliki hutan tropis terluas ketiga di  dunia,  negeri  kita  juga  merupakan  salah  satu  emiter karbon  terbesar  di  dunia  akibat  begitu  lajunya  angka kehilangan  hutan  dan  lahan  gambut.  Jika  ditotal,  sejak 1990, perkembangan kebun kelapa sawit telah memusnahkan 16.000 kilometer persegi hutan primer dan hutan  tanaman  industri,  setara  dengan  luasnya  negara bagian  Hawaii  di  Amerika  Serikat.  Luasan  ini,  kira-kira sekitar  60%  dari  keseluruhan  hilangnya  hutan  tropis Indonesia saat itu.
Untuk mempermudah pemantauan dan perkembangan kelapa sawit salah satunya adalah dengan memperhatikan umurnya. Dengan mengetaui umur dari setiap lokasi kebun tersebut  dapat  mempermudah  dalam  perawatan  kebun pohon  kelapa  sawit,  diantaranya  dapat  mempermudah perkembangbiakan,  pemberian  suplemen  dari  pada tumbuhan.
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  permasalahan  tersebut, penulis  melakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk mempermudah  dalam  mengetahui  umur  kelapa  sawit dengan hanya memotret dari udara.
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
II. T INJAUAN P USTAKA
A. Sejarah perkembangan industry

## A.1. Pohon Kelapa Sawit
Kelapa sawit ( elaeis guineensis jacq ) merupakan  salah  satu  tanaman  penghasil  minyak nabati yang sangat penting. Dewasa ini, kelapa sawit tumbuh  sebagai  tanaman  liar  (hutan),  setengah  liar, dan  sebagai  tanaman  budi  daya  yang  tersebar  di berbagai  Negara  beriklim  tropis  bahkan  mendekati subtropis  di  Asia,  Amerika  Selatan,  dan  Afrika.  Di Indonesia penyebaranya di daerah Aceh, pantai timur Sumatera, Jawa, dan Sulawesi.

## B. Manfaat dan Keunggulan Tanaman

## B.1. Kelapa Sawit
Bagian  yang  paling  utama  untuk  diolah  dari kelapa  sawit  adalah  buahnya.  Bagian  daging  buah menghasilkan  minyak  kelapa  sawit  mentah  yang diolah  menjadi  bahan  baku  minyak  goreng. Kelebihan  minyak  nabati  dari  sawit  adalah  harga yang  murah,  rendah  kolesterol,  dan  memiliki kandungan  karoten  tinggi.  Minyak  sawit juga  dapat diolah  menjadi  bahan  baku  minyak  alkohol,  sabun, lilin, dan industri kosmetika.
[ http://koleksi-foto- gambar.blogspot.com/2010/11/koleksi-foto- pohon-kelapa-sawit.html. ]
Gambar 1 Pohon Buah Kelapa Sawit
A.1. Ciri-ciri Fisiologi Kelapa Sawit
1. Daun  :  Daun  kelapa  sawit  merupakan  daun majemuk. Daun berwarna hijau tua dan pelapah berwarna  sedikit  lebih  muda.  Penampilannya sangat mirip dengan tanaman salak, hanya saja dengan duri yang tidak terlalu keras dan tajam.
2. Batang  :  Batang  tanaman  kelapa  sawit diselimuti  bekas  pelapah  hingga  umur  12 tahun.  Setelah  umur  12  tahun  pelapah  yang mengering  akan  terlepas  sehingga  menjadi mirip dengan tanaman kelapa.
3. Akar : serabut tanaman kelapa sawit mengarah ke bawah dan samping. Selain itu juga terdapat
beberapa akar napas yang tumbuh mengarah ke samping  atas  untuk  mendapatkan  tambahan aerasi.
4. Bunga  : Bunga  jantan dan betina terpisah dan memiliki waktu pematangan berbeda sehingga sangat  jarang  terjadi  penyerbukan  sendiri. Bunga  jantan  memiliki  bentuk  lancip  dan panjang  sementara  bunga  betina  terlihat  lebih besar dan mekar.
5. Buah  :  Buah  sawit  mempunyai  warna bervariasi  dari  hitam,  ungu,  hingga  merah tergantung  bibit  yang  digunakan.  Buah bergerombol  dalam  tandan  yang  muncul  dari tiap pelapah.
Buah terdiri dari tiga lapisan:
a) Eksoskarp,  bagian  kulit  buah berwarna kemerahan dan licin.
b) Mesoskarp, serabut buah
c) Endoskarp,  cangkang  pelindung inti
Gambar 2. Pohon Kelapa Sawit

## C. Computer Vision
Computer  Vision sering  didefinisikan  sebagai salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari  bagaimana  komputer  dapat  mengenali obyek  yang  diamati  atau  diobservasi.  Arti  dari Computer  Vision  adalah  ilmu  dan  teknologi  mesin yang  melihat,  di  mana  mesin  mampu  mengekstrak informasi  dari  gambar  yang  diperlukan  untuk menyelesaikan tugas tertentu. Sebagai suatu disiplin ilmu,  visi  komputer  berkaitan  dengan  teori  di  balik sistem buatan bahwa ekstrak informasi dari gambar.
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019

## D. Jenis Citra
Nilai  suatu pixel memiliki  nilai  dalam  rentang tertentu, dari nilai minimum sampai nilai maksimum. Jangkauan  yang  berbeda-beda  tergantung  dari  jenis warnanya. Namun secara umum jangkaunnya adalah 0  –  255.  Citra  dengan  penggambaran  seperti  ini digolongkan  kedalam  citra  integer.  Berikut  adalah jenis-jenis citra berdasarkan nilai pixel nya. [PDP10].

## D.1. Citra RGB
RGB  sering  disebut  sebagai  warna  additive.  Hal  ini karena warna dihasilkan oleh cahaya yang ada. Beberapa alat  yang  menggunakan  color  model  RGB  antara  lain; mata  manusia,  projector,  TV,  kamera  video,  kamera digital,  dan  alat-alat  yang  menghasilkan  cahaya.  Proses pembentukan cahayanya adalah dengan mencampur ketiga warna  tadi.  Skala  intensitas  tiap  warnanya  dinyatakan dalam rentang 0 sampai 255.

## Gambar 4. Citra biner dan representasinya dalam citra digital

## D.2. Citra Biner
Citra biner adalah ciitra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai pixel yaitu hitam dan putih. Citra biner  juga  disebut  sebagai  citra  B&W  (black  dan  white) atau  citra  monokrom.  Hanya  dibutuhkan  1  bit  untuk mewakili nilai setiap pixel dari citra biner.

## Gambar 5. Citra Biner

## D.3. Citra Gray
Citra  grayscale  merupakan  citra  digital  yang  hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap pixelnya, dengan kata lain  nilai  bagian  RED=GREEN=BLUE.  Nilai  tersebut digunakan  untuk  menunjukkan  tingkat  intensitas.  Warna yang dimiliki adalah warna dari hitam, keabuan dan putih. Tingkat  keabuan  disini  merupakan  warna  abu  dengan berbagai  tingkatan  dari  hitam  hingga  mendekati  putih. Citra  grayscale  berikut  memiliki  kedalaman  warna  8  bit (256 kombinasi warna keabuan) [PDP10].

## Gambar 2.6 Citra Grayscale

## E. Pemrosesan Data Awal

## E.1. Koversi Gambar Array ke Grayscale
Merubah  citra  menjadi  citra  grayscale  adalah  salah satu contoh proses pengolahan citra menggunakan operasi titik. Untuk mengubah citra RGB menjadi citra grayscale adalah  dengan  menghitung  rata-rata  nilai  intensitas  RGB setiap pixel penyusun tersebut. Rumusan matematis yang digunakan adalah sebagai berikut :
Citra Abu-Abu = 0,2989 * R + 0,587 * G + 0,114 B (1)
Dimana : R  : Nilai warna merah G  : Nilai warna hijau B  : Nilai warna biru

## E.2. Ekualisasi Histrogram
Ekualiasi  histogram  adalah  suatu  tehnik  perbaikan citra yang cara memanipulasi masing-masing piksel citra. Oleh  karena  itu  histeq  (histogram  Equalisasi)  disebut bekerja dibidang spasial.

## E.3. Inversi Citra
Inverse  citra  adalah  proses  negative  pada  citra, misalkan  citra,  dimana  setiap  nilai  citra  dibalik  dengan acuan  threshold  yang  diberikan.  Proses  ini  banyak digunakan  pada  citra-citra  medis  seperti  usg  dan  X-Ray. Untuk  citra  dengan  derajat  keabuan  256,  proses  inverse citra didefinisikan dengan :
Xn = 255 – x (2)

## F. Analisi Tekstur
Tekstur  merupakan  karakteristik  intrinsik  dari  suatu citra  yang  terkait  dengan  tingkat  kekasaran  (roughness), granularitas  (granulation),  dan  keteraturan  (regularity) susunan struktural piksel. Aspek tekstural dari sebuah citra dapat  dimanfaatkan  sebagai  dasar  dari  segmentasi, klasifikasi, maupun interpretasi citra.

## F.1. Co-occurrence Matrix
1. Angular Second Moment (ASM) Menunjukkan ukuran sifat homogenitas citra.
𝐴𝑆𝑀 =   ∑ ∑ {𝑝(𝑖, 𝑗)} 2 𝑗 𝑖 (3) dimana p(i,j) merupakan  menyatakan  nilai  pada baris i dan  kolom j pada  matriks  kookurensi. Berikut adalah perhitungan nilai ASM
2. Contrast
Menunjukkan ukuran penyebaran (momen inersia)  elemen-elemen  matriks  citra.  Jika letaknya  jauh  dari  diagonal  utama,  nilai kekontrasan besar. Secara visual, nilai kekontrasan  adalah  ukuran  variasi  antar  derajat keabuan suatu daerah citra. Berikut adalah adalah perhitungan nilai CON
𝐶𝑂𝑁 =   ∑ 𝑘 2 [∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 ] 𝑖 (4)
3. Correlation
Menunjukkan ukuran ketergantungan linear derajat keabuan citra sehingga dapat memberikan petunjuk  adanya  struktur  linear  dalam  citra. Berikut adalah perhitungan nilai COR
𝐶𝑂𝑅 = ∑ ∑ (𝑖𝑗).𝑝(𝑖,𝑗)−𝜇𝑥𝜇𝑦 𝑖 𝑖 𝜎𝑥𝜎𝑦 (5) Dimana:
𝜇 𝑥 : adalah nilai rata-rata elemen kolom pada matriks p(i,j) 𝜇 𝑦 :  adalah  nilai  rata-rata  elemen  baris  pada matriks p(i,j)
𝜎 𝑥 :  adalah  nilai  standar  deviasi  elemen  pada kolom p(i,j) 𝜎 𝑦 :  adalah  nilai  standar  deviasi  elemen  pada kolom p(i,j)
4. Variance
Menunjukkan variasi elemen-elemen matriks kookurensi. Citra dengan transisi derajat keabuan kecil akan memiliki variansi yang kecil pula. Berikut adalah perhitungan nilai VAR
𝑉𝐴𝑅 =   ∑ ∑(𝑖 − 𝜇 𝑥 )(𝑗 − 𝜇 𝑦 )𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖
(6)
5. Inverse Difference Moment
Menunjukkan  kehomogenan  citra  yang berderajat keabuan sejenis. Citra homogen akan memiliki harga IDM yang besar. Berikut adalah perhitungan nilai IDM
𝐼𝐷𝑀 =   ∑ ∑ 1 1+(𝑖−𝑗)2 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (7)
6. Entropy 𝐸𝑁𝑇 2 =   − ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗). log 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 𝑗 𝑖 (8)
Menunjukkan  ukuran  ketidakteraturan  bentuk. Harga ENT besar untuk citra dengan transisi derajat keabuan merata dan bernilai kecil jika struktur citra tidak teratur (bervariasi). Berikut adalah perhitungan nilai ENT.
Proses  kemudian  beralih  pada  pendekatan menggunakan  metode Co-occurrence  Matrix yang menghasilkan nilai ASM (Anguler Second Moment), Contrast,  Corellation,  Variance,  IDM  (Invers Different Moment), dan Entropy ,

## G. Naive Baiyes
Algoritma  naive  baiyes  merupakan  algoritma klasifikasi  paling  sederhana  dengan  mengunakan peluang  yang  ada,  di  mana  setiap  variabel  di asumsikan bebas dan tidak terikat.
Bayes  merupakan  teknik  prediksi  berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan  aturan  baiyes  dengan  asumsi  ketidak tergantungan  yang  kuat.  Dalam  naive  baiyes indepedensi yang kuat pada fitur adalah sebuah fitur pada  sebuah  data  tidak  berkaitan  dengan  ada  atau tidaknya fitur lain dalam data yang sama
Kaitan  antara  naive  baiyes  dengan  klasifikasi, korelasi  hipotesis,  dan  bukti  dengan  klasifikasi adalah  bahwa  hipotesis  dalam  teorema  bayes merupakan label kelas yang menjadi target pemetaan dalam  klasifikasi.  Untuk  data  kontinyu  dapat  di selesaikan dengan langkah  sebagai berikut :
1. Hitung probabilitas (prio) tiap kelas yang ada
2. Lalu hitung rata-rata(mean)  tiap fitur
…………................ (9) K= banyak data N= nilai data 3. Kemudian  hitung  nilai  standar  deviasi  dari fitur ………….………...... (10) 4. Selanjutnya hitung nilai densitas probabilitasnya ……........…................ (11)
5. Setelah didapat densitas probalitasnya, nilai
probabilitas terbesar adalah kelas yang sesuai
…...........      (12)
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019

## III.M ETODE P ENELITIAN
Analisis dan perancangan system ini ditujukan untuk memberikan  gambaran  secara  umum  mengenai  aplikasi yang  akan  dibuat.  Hal  ini  berguna  untuk  menunjang pembuatan  aplikasi  sehingga  kebutuhan  akan  aplikasi tersebut dapatdiketahui.

## A. Analisis Sistem
Dalam aplikasi ini, sistem akan dibagi dalam 2 tahapan utama,  pertama  adalah  tahapan  pengambilan  gambar pohon  kelapa  sawit,  dan  yang  kedua  adalah  penapisan tekstur.  Adapun  dalam  perencanaan  dan  perancangan pembuatan  perangkat  lunak  memanfaatkan  bahasa pemrograman MATLAB  Versi  7.13.0.291  (R2011b) sebagai perangkat lunak yang dapat membantu menyelesaikan masalah pada penelitian ini.

## B. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  dimaksudkan  untuk  memberikan gambaran secara umum tentang software yang dibuat dan juga hardware yang  dibutuhkan.  Hal  ini  berguna  untuk menunjang software yang  akan  dibuat,  sehingga kebutuhan  akan software tersebut  dapat  diketahui sebelumnya.

## C. Gambaran Umum Sistem
Didalam  pembuatan  suatu  sistem,  diperlukan  adanya perancangan sistem. Perancangan sistem ini dimaksudkan untuk  memberikan  gambaran  secara  umum  tentang bagaimana proses dimulai hingga  mampu  menyelesaikan permasalahan yang dibuat.

## D. Image RGB
Image yang  digunakan  dalam  skripsi  ini  adalah  data image pohon  kelapa  sawit  yang  telah  di capture menggunakan  kamera  digital,  seperti  yang  terlihat  pada gambar 5.
Gambar 5 Citra RGB Pohon Kelapa Sawit
Model RGB menempatkan nilai intensitasnya kepada masing-masing pixel dengan range 0 (hitam) sampai 255 (putih)  untuk  tiap-tiap  komponen  RGB  didalam  sebuah image .

## E. Perancangan Sistem
Fungsi  dari flowchart ialah  memberikan  gambaran tentang program yang akan dibuat pada penelitian ini, pada bagian  ini  akan  dijelaskan  bagaimana  proses  pengolahan data yang berupa citra dapat diolah  menggunakan proses
pengolahan citra hingga dapat menghasilkan kemampuan mengidentifikasikan  suatu  objek.  Berikut  ini  adalah gambaran flowchart dari masing-masing tahapan:
a. Proses Data Awal Citra RGB RGB ke Grayscale Normalisasi Histogram Citra Inverse Mulai Selesai Citra Gray Gambar 6. Flowchart Pemrosesan Data  Awal
b. Proses Penentuan cuan tekstur proses  terakhri  dari  proses  penentuan  acuan tekstur yakni penentuan range ciri tekstur, sehingga didapatkan  hasil  yang  bisa  dijadikan  sebagai  data acuan  untuk  proses  penapisan  tekstur. Flowchart penentuan acuan tekstur dapat dilihat pada gambar 7.
INDEXIA, Vol. 1, No. 1, Februari 2019
MULAI Citra Gray Selesai Ekstrasi ciri Tekstur (ASM,COR,CON,VAR, IDM,ENT) Cooccurren Matrik
Gambar 7 Flowchart Penentuan Acuan Tekstur IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Citra  digital  dalam  bentuk  true  color  small  format tersebut  tersimpan    dalam  ruang  warna  RGB  sehingga perlu  dilakukan  pengkonversian  ke  dalam    ruang  warna abu-abu  untuk  menyederhanakan  perhitungan.  Citra  asli dalam  bentuk  RGB  sebagai  masukan,  mempunyai  tiga nilai untuk tiap pikselnya yaitu nilai intensitas merah, nilai intensitas  hijau  dan  nilai  intensitas  biru  dan  akan dikonversi untuk menghasilkan citra abu-abu yang hanya memiliki satu nilai intensitas pada tiap pikselnya. Hal ini akan  mempermudah  proses-proses  berikutnya  karena hanya  menghitung  untuk  satu  nilai  intensitas  sehingga perhitungan dapat selesai lebih cepat.
Pengkonversian citra RGB ke citra abu-abu mengikuti standart NTSC dengan formula:
0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B
(a) (b)
Gambar 8. (a) Hasil proses citra Grayscale (b) adalah Gray dari hasil citra     Grayscale

## A. Uji Ekualisasi Histogram
Teknik  pemodelan  histogram  mengubah  citra  hingga memiliki  histogram  sesuai  keinginan.  Teknik  pemodelan yang  sering  dipakai  adalah  ekualisasi  histogram. Ekualisasi  histogram  bertujuan  untuk  mendapatkan histogram  citra  dengan  distribusi  seragam.  Perentangan kontras dilakukan untuk meningkatkan nilai interpretabilitas visual dengan pembedaan obyek dan latar yang  lebih  jelas.  Sehingga  pada  proses  perbaikan  citra langkah  kedua  yang  dilakukan  adalah  memperbaiki  citra dengan  cara  merentangkan  kontras  atau  meratakan distribusi batangan histogram. Proses ini dilakukan dengan
menggunakan  metode  CLAHE    (Contrast-Limited Adaptive  Histogram  Equalization).  Metode  ini  akan membagi  citra  menjadi  beberapa  daerah.  Untuk  masing- masing  daerah  tersebut  akan  dilakukan  pendistribusian grafik intensitas piksel kemudian akan dibulatkan ke nilai terdekat.
Pada  matlab,  hal  ini  dilakukan  dengan  menggunakan perintah:
C = histeq (b);
(a)                              (d)
Gambar 9. (a) Citra Hasil Proses Equalisasi Histrogram gambar 8 (a) (b) adalah Histrogram dari   gambar 9 (a)

## B. Uji Inversi Citra
Seperti ditunjukkan oleh hasil histogram pada gambar 9.,  bahwa  citra  hasil  perentangan  kontras  tersebut  akan memiliki  warna  keabuan  rendah  pada  objek  pohon  dan bernilai  tinggi  pada  latar,  hal  ditunjukkan  dengan  warna yang  lebih  gelap  (aras  hitam)  pada  tiap  objek  dan  warna yang lebih terang (aras putih) pada latar. Hasil inversi citra ini ditunjukkan pada gambar 10
(a)                                      (b)
(c)                                       (d)
Gambar 10. (a) Citra Hasil Proses Equalisasi Histrogram (b) adalah Histrogram dari  hasil citra Equalisasi (c) Citra Setelah dilakukan proses Invers
(d) adalah Histrogram dari  hasil citra yang sudah Invers

## C. Hasil Analisis
Hasil  akurasi  dari  uji  deteksi  atau  identifikasi kualitas  pohon Pohon  kelapa  sawit yang  berjumlah 200  sampel  uji  dan  200  sampel  latih  berdasarkan
warna  dan  tekstur  menggunakan  analisis Co- occurrence  Matrix ,  data  tersebut  meliputi  50  jenis kelapa sawit muda, 50 jenis kelapa sawit dewasa, 50 jenis  kelapa  sawit  tua,  dan  50  jenis  bukan  sawit (meliputi campuran antara rumput-rumputan, pohon- pohonan, jalan, tanah). Sedangkan Hasil akurasi dari setiap  kelas  dapat  diperoleh  dari  perhitungan dibawah ini:
TABLE II. H ASIL U JI a) Akurasi Kelapa Sawit Muda (𝑓 𝑠𝑚 ) 𝑓 00 𝑓 𝑠𝑚 = 𝑓 00 𝑓 00 +  𝑓 01 + 𝑓 02 +  𝑓 03 = 40 40 + 2 + 0 + 8 = 40 50 = 0,8
b) Akurasi Kelapa Sawit Dewasa (𝑓 𝑠𝑑 ) 𝑓 11 𝑓 𝑠𝑑 = 𝑓 11 𝑓 10 +   𝑓 11 + 𝑓 12 +  𝑓 13 = 41 1 + 41 + 5 + 3 = 41 50 = 0,82 c) Akurasi Kelapa Sawit Tua (𝑓 𝑠𝑡 ) 𝑓 22 𝑓 𝑠𝑡 = 𝑓 22 𝑓 20 + 𝑓 21 + 𝑓 22 +  𝑓 23 = 49 0 + 1 + 49 + 0 = 49 50 = 0,98 d) Akurasi Bukan Sawit (𝑓 𝑏𝑘 ) 𝑓 33 𝑓 𝑏𝑘 = 𝑓 33 𝑓 30 +  𝑓 31 + 𝑓 32 +  𝑓 33 = 16 12 + 12 + 10 + 16 = 16 50 = 0,32
e) Akurasi Total
= 𝑓 00 +  𝑓 11 +  𝑓 22 +  𝑓 33 𝑓 𝑠𝑚 +  𝑓 𝑠𝑑 +  𝑓 𝑠𝑡 +  𝑓 𝑏𝑘 ×  100% = 40+41+49+16 50+50+50+50 × 100% = 146 200 ×
100% = 73%
Berdasarkan  hasil  akurasi  diatas,  dapat  diketahui bahwa  citra    yang    telah  di  uji  memiliki  tingkat  Akurasi
sebesar 73%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kinerja sistem  dengan  metode  ini  kurang  baik  dibandingkan dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Soffiana  Agustin  ,  S.Kom,.  M.Kom,.  dengan  tingkat keakurasian  sebesar  94,7%.  Dan  penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Hilmy  dengan  tingkat keakurasian  sebesar  85.21%.    Sedangkan  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  Fitrotul  Millah  dengan  tingkat  akurasi 64%.
V. P ENUTUP

## A. Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Naïve  Bayes  dapat  mengklasifikasikan  pohon kelapa  sawit  berdasarkan  ciri  tekstur,  dengan masing  –  masing  nilai  akurasinya.  Untuk  sawit muda  sebesar73%,  sawit  dewasa  sebesar  73%, sawit tua sebesar 73%  dan bukan sawit sebesar 73%.
2. Dari  200  citra  yang  telah  di  identifikasi  untuk menentukan  kelompok lahan perkebunan kelapa sawit dengan menggunakan metode Naïve Bayes yang memiliki tingkat akurasi sebesar 73%
3. Untuk  hasil  klasifikasi  lahan  perkebunan  kelapa sawit  berdasarkan  tekstur  menggunakan  Naïve Bayes  dinilai  kurang  baik  jika  dibandingkan dengan  penelitian  sebelumnya  menggunakan metode  KNN  dengan  tingkat  keakuransian sebesar 85,21% [Hilmi,2013]. Dan lebih baik jika dibandingkan  dengan  penelitian      sebelumnya menggunakan  metode  fcm          dengan  tingkat keakuransian sebesar 64% [Millah,2014].

## B. Saran
1.  Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  citra Pohon  Kelapa  Sawit,  untuk  pengembangan penelitian ini diharapkan bisa menggunakan citra yang  lebih  bervariasi  dan  memiliki  hasil keakuratan yang lebih maksimal.
2.  Pada  penelitian  ini  penulis,  menggunakan  analisi Co-occurrence  Matrix untuk  menghasilkan perbedaan  pohon  kelapa  sawit  berdasarkan  ciri teksturnya.
3. Untuk mengatasi permasalahan range yang terlalu jauh  bisa  dibatasi  pada  nilai random yang digunakan
4. 4.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan metode pengelompokan Fuzzy C-Means, Diharapkan penelitian selanjutnya bisa menggunakan  metode  pengelompokan  fuzzy lainya,  yaitu  dengan  algoritma  Gustrafson- Kessel, Fuzzy Substractive,dan sebagainya.

## D AFTAR P USTAKA
[12] Agustin, Soffiana.2010. “Master Tesis ITS”, hlm, 68.
[13] Novi, Diani E. 2012. “Pengolahan Citra   Untuk Pengenalan Jenis  Rempah  Berdasarkan  Tekstur Menggunakan  Metode Co-Occurence Matrix ”, Tugas Akhir, hlm 14-1.
[14] Putra, Darma. 2010. “Pengolahan CitraDigital”. Yogyakarta: Penerbit Andi, hlm 13 – 15.
[15] Sakinah,  Tanfaus.  2011.  “Pengolahan  Citra  Pada  Sistem Perekomendasi Tata Rias  Berdasarkan Klasifikasi Bentuk Mata  Dengan  Metode  Template  Matching”.  Tugas  Akhir, hlm 20 – 25.
[16] Perkembangan kelapa sawit, cirri-ciri kelapa sawit. Admin, http://www.ideelok.com/budidaya-tanaman/kelapa-sawit , diakses 28 juli 2014.
[17] Computer Vision , Julius Betanto         Apristandi, http://juliocaesarz.blogspot.com/2010/11/computer- vision.html , diakses 5 Agustus 2014 .
Klasifikasi  Buah  Ciri  Warna  dan  Bentuk,  Admin, http://www.scribd.com/doc/44637507/Klasifikasi-Buah- Ciri-Warna-Dan-Bentuk-MakulPengenalanPola-Satryo,  2 Oktober 2014.
[18] Analisis  Tekstur  dengan  Metode  GLCM  (Gray  Level  Co- occurrence
Matrix),
Admin,
http://utekqu.wordpress.com/2011/01/23/analisis-tekstur- dengan-metode-glcm/, 27 juni 2011