## Klasifikasi Penyakit Daun Kopi Robusta Menggunakan Metode SVM dengan Ekstraksi Ciri GLCM
Agus Supriyanto 1 , R Rizal Isnanto 2 , Oky Dwi Nurhayati 3
1 Departemen  Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik,  Universitas  Diponegoro,  Jl.  Prof.  Soedarto,  Tembalang,  Kec.  Tembalang,  Semarang  50275  INDONESIA,  (tel.:  024-7460057;  email: agussupriyanto.elektro@gmail.com)
2,3 Departemen Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, Tembalang, Kec. Tembalang, Semarang 50275 INDONESIA (tel.: 024-76480609; email:
2 rizal_isnanto@yahoo.com, 3 okydwin@gmail.com) [Diterima: 20 Juli 2023, Direvisi: 12 September 2023] Corresponding Author : Agus Supriyanto
INTISARI — Tanaman kopi merupakan sumber pendapatan bagi beberapa petani di Indonesia dan berperan penting sebagai penghasil devisa negara. Produksi tanaman kopi dapat menurun akibat serangan hama dan penyakit. Beberapa penyakit yang sering terjadi pada tanaman kopi  adalah penyakit pada daun, berupa bercak daun ( Cercospora coffeicola ) dan karat daun ( Hemileia  vastatrix ).  Penelitian  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mengenali  jenis  penyakit  pada  daun  kopi  robusta  dan mengetahui  hasil  klasifikasi.  Penerapan  teknologi  pengolahan  citra  berbasis machine  learning menggunakan  metode klasifikasi support  vector  machine (SVM)  berdasarkan  ekstraksi  ciri gray  level  co-occurrence  matrix (GLCM)  menjadi solusi  yang  diusulkan.  Prapengolahan  diperlukan  sebelum  dilakukannya  pengolahan  untuk  meningkatkan  kualitas  citra supaya mudah dianalisis. Kemudian, dilakukan segmentasi menggunakan k-means clustering . Proses segmentasi k-means clustering dengan tiga cluster digunakan untuk membedakan bagian yang terdampak penyakit bercak daun atau karat daun dengan bagian yang tidak terdampak penyakit. Metode GLCM digunakan sebagai ekstraksi ciri, berdasarkan fitur angular second moment (ASM) atau energi, kontras, korelasi, inverse different moment (IDM) atau homogenitas, dan entropi dengan sudut 0°, 45°, 90°, dan 135°, serta jarak antar piksel 1 sampai 3 piksel. Metode SVM digunakan sebagai klasifikasi dengan kernel linear, polinomial, dan Radial Basis Function (RBF) Gaussian. Penelitian ini menggunakan citra bercak daun dan karat  daun,  dengan  jumlah  data  latih  320  citra  dan  data  uji  80  citra.  Hasil  pengujian  terbaik  diperoleh  pada  kernel  RBF Gaussian dengan tingkat akurasi terbaik sebesar 97,5%, presisi 95,24%, recall 100%, dan F 1- score 97,56%.
KATA KUNCI — Daun Kopi Robusta, Penyakit Karat Daun, Penyakit Bercak Daun, SVM, GLCM.

## I. PENDAHULUAN
Kopi  merupakan  jenis  tanaman  berbentuk  pohon  yang termasuk dalam keluarga Rubiaceae dan genus Coffea [1], [2]. Genus kopi memiliki sekitar seratus jenis, tetapi hanya dua dari spesies tersebut yang bernilai komersial tinggi, terutama kopi robusta dan kopi arabika. Jenis kopi lainnya hanya digunakan sebagai campuran untuk meningkatkan aroma, seperti biji kopi excelsa dan biji kopi liberica [3]. Kopi merupakan salah satu minuman  yang  paling  banyak  dikonsumsi  di  dunia,  sehingga merupakan  bahan  pangan  yang  cukup  relevan  dari  segi ekonomi [4].
Kopi  merupakan  komoditas  unggulan  bagi  perkebunan penghasil devisa negara, sumber pendapatan petani, penghasil komoditas industri, penciptaan lapangan kerja, dan pengembangan  daerah.  Indonesia  adalah  negara  terbesar keenam  di  dunia  sebagai  penghasil  kopi  setelah  Brasil, Vietnam,  Kolombia,  Honduras,  dan  India;  serta  negara penghasil  kopi  terbesar  kedua  di  Asia  Tenggara.  Keenam negara tersebut mengekspor 73,7% kopi dunia, dengan rincian Brasil  29,1%,  Vietnam  20,5%,  Kolombia  10,5%,  Honduras 5,3%, India 4,7%, dan Indonesia 3,6% [5], [6]. Produksi kopi di  Indonesia  menurun  akibat  kurangnya  pengetahuan  petani terhadap berbagai penyakit dan hama yang menyerang tanaman kopi.
Penyakit  tanaman  adalah  suatu  kondisi  munculnya  gejala ketika  jaringan  dan  sel  tanaman  berhenti  berfungsi  secara normal  sebagai  akibat  gangguan  konstan  dari  patogen  atau lingkungan  [7].  Penyakit-penyakit  yang  menyerang  tanaman kopi  di  antaranya  adalah  penyakit  bercak  daun,  karat  daun, penyakit busuk kopi, dan penyakit jamur upas. Penyakit bercak daun  ( Cercospora  coffeicola )  dan  penyakit  karat  daun ( Hemileia  vastatrix )  merupakan  dua  penyakit  tanaman  yang
menyerang daun kopi. Penyakit ini menyebabkan produktivitas kopi menjadi rendah, gagal panen, dan mengakibatkan tanaman mati.  Kurangnya  pengetahuan  petani  terhadap  dampak penyakit  tanaman  kopi  mengakibatkan  kegagalan  panen, sehingga  merugikan  dan  membuat  petani  kopi  khawatir. Penyakit  bercak  daun  kopi  yang  disebabkan  oleh  jamur Corcospora  coffeicola dikenal  sebagai  bercak  mata  coklat, yang  tersebar  luas  di  Indonesia  dan  di  seluruh  dunia.  Bercak bulat, konsentris, coklat kemerahan atau coklat tua merupakan tanda  serangan  pada  daun.  Bercak  daun  dalam  cuaca  lembab dapat menjadi lebih besar dan dapat menyebabkan rontoknya daun  [6],  [8].  Jamur Hemileia  vastatrix ,  yang  menginfeksi genus Coffea ,  menyebabkan  penyakit  karat  daun,  yang  lebih parah terjadi pada kopi arabika dan robusta [9]. Gejala penyakit karat  daun  dapat  dilihat  dengan  adanya  bercak-bercak berwarna  jingga  di  kedua  sisi  daun.  Daun  yang  terdampak penyakit  menunjukkan  bintik-bintik  coklat  yang  kemudian menjadi bintik-bintik kuning [6].
Perkembangan bidang teknologi dapat memengaruhi segala aspek  kehidupan,  salah  satunya  dalam  bidang  pertanian. Penggunaan  teknologi  dalam  bidang  pertanian,  seperti pengolahan  citra  untuk  mendeteksi  penyakit  pada  daun  kopi, perlu dilakukan. Pengolahan citra mencakup berbagai bidang, seperti  matematika,  fisika,  elektronika,  fotografi,  seni,  dan teknologi komputer. Oleh karena itu, pengolahan citra berperan penting  dalam  penelitian  ini.  Visi  komputer  dan  pemrosesan citra saling terkait. Tugas utama visi komputer meliputi deteksi objek, segmentasi, dan klasifikasi [10].
Proses identifikasi dan klasifikasi penyakit pada daun kopi dilakukan petani secara manual, sehingga kurang efektif karena tidak  dapat  membedakan  karakteristik  morfologi,  seperti bentuk,  tekstur,  dan  warna  pada  penyakit  daun.  Penelitian
menggunakan  pengolahan  citra  dilakukan  untuk  mengatasi permasalahan tersebut. Metode fuzzy k-nearest neighbor (FK- NN) digunakan pada penelitian sebelumnya untuk mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman  kopi  arabika  dengan tingkat  akurasi  80%  [11].  Penelitian  lainnya  menerapkan metode breadth  first  search (BFS)  berbasis  web  untuk mendiagnosis hama dan penyakit pada tanaman kopi, dengan akurasi  sebesar  83,39%  [12].  Penerapan  metode Euclidean distance dan Hough  transform terhadap  pengenalan  penyakit brown  eye  spot pada  daun  kopi  menghasilkan  akurasi  55% untuk daun kopi Arabica dan 50% untuk daun kopi Robusta [2]. Pada  citra  daun  tanaman  kopi,  deteksi  tepi  menggunakan metode Laplacian  of  Gaussian menghasilkan  rata-rata  nilai mean  square  error sebesar  237,629  piksel  [13].  Penerapan sistem pakar dan layanan berbasis lokasi untuk deteksi penyakit pada tanaman kopi menggunakan klasifikasi decision tree juga telah diteliti, dengan tingkat akurasi 85% [14]. Kemudian, studi deteksi  penyakit daun kentang  menggunakan  metode support vector  machine (SVM)  berdasarkan  fitur  tekstur  dan  fitur warna memiliki tingkat akurasi rata-rata 80% [15]. Klasifikasi daun  cengkeh  menggunakan particle  swarm  optimization  – support  vector  machine (PSO-SVM)  dan gray  level  co- occurrence  matrix (GLCM)  untuk  menentukan  permukaan daun memiliki tingkat akurasi 90,5% [16]. Nilai akurasi 96,8% diperoleh  pada  penelitian  yang  menggunakan  metode  SVM untuk  klasifikasi  dan convolutional  neural  network (CNN) untuk ekstraksi ciri penyakit pada daun padi [17].
Akurasi  klasifikasi  yang  dicapai  menggunakan  metode GLCM dan SVM pada penelitian sebelumnya lebih besar dari 80%.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  SVM  untuk klasifikasi dan metode GLCM untuk ekstraksi ciri. Proses awal dalam  penelitian  ini  adalah  akuisisi  data  citra  untuk mendapatkan  citra  digital  berupa  daun  kopi  robusta. Prapengolahan  digunakan  untuk  meningkatkan  kontras  citra agar  didapatkan  nilai  RGB  baru  yang  lebih  baik.  Segmentasi digunakan untuk membedakan daun yang terkena penyakit dan bagian  yang  tidak  terkena  penyakit  menggunakan k-means clustering. Ekstraksi  ciri  tekstur  dilakukan menggunakan proses  GLCM,  yang  menghasilkan  nilai angular  second moment (ASM) atau energi, kontras, korelasi, inverse different
moment (IDM) atau homogenitas, dan entropi. Tahap terakhir klasifikasi  menggunakan  SVM  untuk  menentukan  penyakit daun  kopi  robusta.  Proses  ini  diolah  dengan  komputer menggunakan perangkat lunak MATLAB.

## II. METODOLOGI
Tahapan metode yang diusulkan ditunjukkan pada Gambar 1, yang meliputi akuisisi citra/mengambil citra, prapengolahan dengan  peregangan  kontras,  segmentasi k-means  clustering , ekstraksi ciri GLCM, dan klasifikasi SVM. Perancangan sistem, baik pelatihan dan pengujian, memiliki alur proses yang serupa. Diagram  alir  perancangan  sistem  berupa  pelatihan  dan pengujian  dapat  dituangkan  pada  Gambar  1,  yang menggambarkan alur dalam penelitian yang dilakukan.

## A. AKUISISI CITRA
Proses  akuisisi  citra  merupakan  tahap  awal  untuk mengambil  atau  memperoleh  citra  digital  menggunakan perangkat  atau  alat  tambahan  tertentu,  dalam  penelitian  ini menggunakan pemindai  digital. Citra daun kopi robusta yang digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki  ukuran  resolusi  300 dpi  dalam  format  JPEG  (ekstensi*.jpg).  Sampel  citra  diambil dari  perkebunan  kopi  robusta  di  daerah  Desa  Plaosan, Kecamatan  Cluwak,  Kabupaten  Pati,  Jawa  Tengah.  Citra  asli yang  diambil  berupa  bercak  daun  dan  karat  daun.  Data  yang diperoleh dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji, menggunakan metode splitting dengan perbandingan 80:20 [18]. Didapatkan keseluruhan data penelitian ini sebanyak 320 data  latih  dan  80  data  uji.  Sampel  data  berjumlah  200  daun, yang terdiri  atas daun kopi dengan penyakit bercak daun dan penyakit karat daun, dengan uraian masing-masing terdiri atas 160  data  latih  dan  40  data  uji.  Gambar  2  menunjukkan  dua sampel daun kopi.

## B. PRAPENGOLAHAN
Prapengolahan  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas citra  supaya  mudah  diproses  dan  dianalisis.  Proses meningkatkan  kontras  untuk  memperluas  perbedaan  citra dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  RGB  lain  dengan diferensiasi  yang  lebih  baik.  Perbedaan  citra  yang  signifikan dapat memperluas variasi ketajaman objek pada citra dan citra
Gambar 1. Diagram alir perancangan sistem.
Mulai
Mengambil Citra Latih Daun Kopi Prapengolahan Segmentasi K-Means Clustering Ekstraksi Ciri GLCM Klasifikasi SVM Selesai Penyimpanan Basis Data Hasil Pelatihan Ekstraksi Ciri GLCM
Klasifikasi SVM Hasil Pengujian Mengambil Citra Uji Daun Kopi Prapengolahan Segmentasi K-Means Clustering Pengujian Pelatihan Mulai
yang  terlihat  jelas  dapat  membantu  proses  segmentasi  citra. Selisih antara piksel citra dengan nilai intensitas tertinggi dan nilai  intensitas  terendah  dapat  digunakan  untuk  menentukan kontras.  Penelitian  ini  menggunakan  peregangan  kontras dengan menaikkan nilai intensitas supaya didapatkan citra yang lebih  jelas  [19],  [20].  Proses  peningkatan  kontras  dilakukan menggunakan  program  MATLAB.  Citra  asli  diekstrak  pada masing-masing  komponen  RGB,  kemudian dilakukan peregangan  kontras  untuk  mendapatkan  kualitas  citra  yang lebih  baik  menggunakan  fungsi imadjust .  Gambar  3 menunjukkan hasil peregangan kontras citra bercak daun.

## C. SEGMENTASI K-MEANS CLUSTERING
Segmentasi  digunakan  untuk  memisahkan  suatu  daerah menjadi beberapa bagian supaya mudah dianalisis. Citra dibagi menjadi tiga cluster menggunakan k-means clustering , dengan citra  yang  terletak  di  area  utama  daerah  yang  terpengaruh setidaknya  di  salah  satu cluster [21].  Gambar 4 memperlihatkan segmentasi menggunakan k-means clustering untuk memilih dari tiga cluster yang lebih terlihat penyakitnya. Gambar 4(a) merupakan citra asli setelah proses prapengolahan, sedangkan  Gambar  4(b)  sampai  Gambar  4(d)  adalah  hasil cluster 1 – 3 dari proses segmentasi k-means clustering.

## D. EKSTRAKSI CIRI GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX
Pada  proses  selanjutnya,  bagian  hasil  segmentasi diekstraksi untuk mendapatkan informasi tentang bagian yang terdampak penyakit. Metode GLCM digunakan untuk ekstraksi ciri. Dalam analisis tekstur, GLCM merupakan metode statistik untuk  ekstraksi  ciri.  Frekuensi  piksel  dengan  nilai  intensitas skala abu-abu yang berdekatan secara horizontal dengan piksel senilai j dihitung  dengan  GLCM [22].  Banyaknya  tingkatan nilai piksel berdekatan dengan tingkatan nilai piksel lain pada jarak  tertentu (d )  dan  arah  sudut  ( θ )  dikenal  sebagai co- occurrence . Piksel mewakili jarak, sedangkan derajat mewakili orientasi. Dengan interval 45°, orientasi terbentuk dalam empat
arah sudut, meliputi θ = 0°, θ = 45°, θ = 90°, dan θ = 135° [23], [24].  Ciri  tekstur  dalam  penelitian  ini  dapat  dihitung  dari GLCM  yang  dihasilkan,  seperti  energi,  kontras,  korelasi, homogenitas,  dan  entropi.  Fitur  ekstraksi  ciri  tekstur  adalah sebagai berikut [25]–[27].
1) ANGULAR SECOND MOMENT (ENERGY/UNIFORMITY)
ASM  atau  energi  berguna  untuk  mengukur  intensitas keabuan  suatu  citra  pada  matriks  GLCM  atau  keseragaman tekstur.  Saat  variasi  intensitas  citra  berkurang,  nilai  ASM meningkat.  Persamaan  (1)  digunakan  untuk  menghitung  nilai ASM.
𝑓 1 = ∑ ∑ {𝑝(𝑖, 𝑗)} 2 𝑗 𝑖 . (1)
2)  KONTRAS ( CONTRAST/INERTIA )
Kontras menggambarkan ukuran penyebaran matriks  citra atau momen inersia. Nilai kontras akan makin tinggi jika jauh dari  diagonal  utama.  Nilai  kontras  adalah  indikator  visual tentang  perbedaan  tingkat  keabuan  di  area  citra  satu  dengan lainnya.  Persamaan  (2)  digunakan  untuk  menentukan  nilai kontras, yaitu sebagai berikut.
𝑓 2 = ∑ 𝑛 2 { ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑁𝑔 𝑗=1 𝑁𝑔 𝑖=1 |𝑖 − 𝑗| = 𝑛 } 𝑁𝑔−1 𝑛=0 . (2)
3)  KORELASI ( CORRELATION )
Ukuran ketergantungan linear antara nilai derajat keabuan citra ditunjukkan oleh korelasi. Persamaan (3) digunakan untuk menentukan nilai korelasi.
𝑓 3 = ∑ ∑ (𝑖.𝑗)𝑝(𝑖,𝑗)−𝜇𝑥𝜇𝑦 𝑗 𝑖 𝜎𝑥𝜎𝑦 . (3)
4) INVERSE DIFFERENCE MOMENT (HOMOGENEITY ) Ciri yang menunjukkan homogenitas citra pada matriks co- occurrence dengan derajat keabuan yang sama adalah momen selisih terbalik. Pada beberapa koordinat, jika pasangan piksel memenuhi  persyaratan  dari  kemungkinan  matriks  kejadian bersama,  nilai  energi  akan  naik,  sedangkan  jika  letaknya menyebar, nilai energi akan turun. Hasilnya adalah citra yang homogen  dapat  dikatakan  memiliki  nilai  IDM  yang  tinggi.
(a)
(b)
Gambar 2. Citra daun kopi robusta, (a) penyakit bercak daun, (b) penyakit karat daun.
(a) (b)
Gambar 3. Hasil prapengolahan, (a) citra RGB karat daun, (b) citra karat daun setelah ditingkatkan kontrasnya.
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 4. Hasil segmentasi k-means clustering , (a) citra karat daun, (b) cluster 1, (c) cluster 2, (d) cluster 3.
Persamaan  yang  digunakan  untuk  menentukan  nilai  IDM ditunjukkan dalam (4).
𝑓 4 = ∑ ∑ 1 1+(𝑖−𝑗)2 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 . (4) 5)  ENTROPI ( ENTROPY )
Ketidakteraturan distribusi intensitas tingkat keabuan citra dalam matriks co-occurrence dapat diukur dengan menggunakan  entropi.  Tampilan  akan  lebih  tinggi  jika  nilai relatif  elemen  GLCM  sama.  Tampilan  akan  buruk  jika  nilai elemen GLCM mendekati 0 atau 1. Ini berarti transisi abu-abu kecil,  sedangkan  perubahannya  juga  kecil.  Nilai  entropi dihitung menggunakan (5).
𝑓 5 = − ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) log(𝑝( 𝑖, 𝑗)) 𝑗 𝑖 . (5)
Pada  (1)  sampai  (5), 𝑝(𝑖, 𝑗) merupakan (𝑖, 𝑗) masukan dalam  matriks  ketergantungan  spasial  aras  keabuan  yang dinormalisasi, 𝑃(𝑖,𝑗) 𝑅 . Dalam  nilai 𝑃 𝑥 (𝑖), (𝑖) dimasukkan  ke dalam  matriks  probabilitas  rendah  yang  diperoleh  dengan menjumlahkan  baris-baris  dari 𝑃(𝑖, 𝑗) =   ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗) 𝑁𝑔 𝑗=1 .  Nilai 𝑛 merupakan  jumlah  tingkat  keabuan  dalam  citra,  sedangkan 𝑁 𝑔 merupakan  jumlah  tingkat  keabuan  yang  berbeda  dalam masing-masing  citra  terkuantisasi ∑ , 𝑖 ∑ , 𝑗 ∑ , 𝑁𝑔 𝑖=1 dan ∑ . 𝑁𝑔 𝑗=1 Nilai 𝜇 𝑥 𝜇 𝑦 merupakan  rata-rata  elemen  kolom  pada  matriks citra, sedangkan nilai 𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 merupakan standar deviasi elemen kolom matriks.
Ciri tekstur dalam penelitian ini dapat dihitung dari GLCM yang  dihasilkan,  seperti  ASM/energi,  kontras,  korelasi, IDM/homogenitas, dan entropi. Empat arah pembentukan ciri tekstur adalah 0°, 45°, 90°, dan 135°, masing-masing dengan interval 45°. Nilai GLCM akan ditentukan dengan menghitung jarak antar piksel ( d ) = 1, 2, dan 3.

## E. KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE
Klasifikasi  setelah  ekstraksi  ciri  tekstur  dilakukan menggunakan  metode  SVM.  SVM  adalah  pembelajaran terawasi menggunakan algoritma yang dapat menganalisis data dan  mengidentifikasi  pola  untuk  memberikan  dukungan berkualitas tinggi untuk hyperplane dalam ruang dimensi [28]. SVM  digunakan  dalam  analisis  regresi  dan  klasifikasi  untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman kopi. Untuk masalah nonlinear,  ide kernel trick di  ruang  kerja  berdimensi  tinggi disertakan dalam pengembangan SVM di masa mendatang. Ide dasar  SVM  adalah  klasifikasi  linear.  Beberapa  fungsi kernel dapat  digunakan dalam kasus  nonlinear.  Proses  pembelajaran SVM  menjadi  lebih  mudah  dengan kernel trick .  Klasifikasi SVM memiliki beberapa fungsi kernel yang sering digunakan, di antaranya sebagai berikut [29]–[31].
1) KERNEL LINEAR
Dari semua fungsi kernel , kernel linear adalah yang paling sederhana.  Dalam  kasus  klasifikasi  teks, kernel ini  sering digunakan. Untuk menentukan kernel linear, digunakan (6).
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑥 𝑖 . 𝑥 𝑗 . (6)
2) KERNEL POLiNOMIAL
Kernel yang  sering  digunakan  untuk  mengklasifikasikan citra adalah kernel polinomial. Persamaan (7) digunakan untuk menentukan kernel polinomial.
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = (𝑥 𝑖 . 𝑥 𝑗 + 𝑐) 𝑑 . (7)
3) KERNEL RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) GAUSSIAN Kernel RBF,  yang  merupakan kernel standar  untuk  data yang  valid  (tersedia),  adalah  salah  satu tool yang  digunakan sebagai tool SVM  secara default. Persamaan  (8)  menentukan kernel RBF.
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = 𝑒𝑥𝑝 (− ‖𝑥𝑖−𝑥𝑗‖ 2 2𝜎2 ) . (8)
Pada  (6)  sampai  (8), 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) merupakan  fungsi kernel , sedangkan  nilai 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 merupakan  sepasang  dua  data  dari seluruh  kumpulan  data  pelatihan.  Nilai 𝑐, 𝑑, 𝜎 merupakan konstanta dan ‖𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 ‖ merupakan kuadrat jarak antara vektor 𝑥 𝑖 dan 𝑥 𝑗 . Penelitian  ini  memanfaatkan kernel pada  metode  SVM untuk  sistem  klasifikasinya. Kernel yang  digunakan  adalah kernel linear, polinomial, dan RBF Gaussian. Penyakit bercak daun atau karat daun kopi merupakan hasil klasifikasi.

## F. EVALUASI TINGKAT KEBERHASILAN KLASIFIKASI
Cara  mengetahui  tingkat  keberhasilan  klasifikasi  dari algoritma pembelajaran mesin adalah menggunakan confusion matrix yang  berisikan  informasi  aktual  dan  prediksi  hasil klasifikasi. Akurasi menyatakan jumlah kasus yang diklasifikasikan benar dibagi dengan jumlah keseluruhan data. Akurasi  dihitung  menggunakan  (9).  Makin  tinggi  akurasi klasifikasi,  makin  baik  kinerja  teknik  klasifikasi.  Presisi  dan recall digunakan  sebagai  ukuran  ketepatan  dan  kelengkapan hasil  klasifikasi,  yang  dihitung  menggunakan  (10)  dan  (11). F 1 -score merupakan  rata-rata  harmonik  presisi  dan recall , dihitung menggunakan (12) [32], [33].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑁+𝑇𝑃 𝑇𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃 (9) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (10) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (11) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 × 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 . (12)
Hasil  evaluasi  bergantung  dari  nilai true  positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false negative (FN) .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menguji  citra  yang sudah  diperoleh  sebelumnya.  Citra  diperoleh  menggunakan pemindai  digital  supaya  didapatkan  jarak  yang  sama  antara citra yang satu dengan lainnya. Pengujian dilakukan sebanyak 27  kali  dengan  tiga kernel klasifikasi  SVM.  Tabel  I menunjukkan  tiga cluster segmentasi k-means  clustering dan tiga jarak antara piksel ekstraksi ciri GLCM. Skenario 1 sampai 9  pengujian  klasifikasi  SVM  menggunakan kernel linear dengan  tiga cluster segmentasi k-means  clustering dan  tiga jarak antarpiksel ekstraksi ciri GLCM. Skenario 10 sampai 18 pengujian  klasifikasi  SVM  menggunakan kernel polinomial dengan  tiga cluster segmentasi k-means  clustering dan  tiga jarak antarpiksel ekstraksi ciri GLCM. Skenario 19 sampai 27 pengujian klasifikasi SVM menggunakan kernel RBF Gaussian dengan  tiga cluster segmentasi k-means  clustering dan  tiga jarak antarpiksel ekstraksi ciri GLCM.

## A. PEMBAHASAN DAN EVALUASI HASIL PENGUJIAN SVM KERNEL LINEAR
Terdapat  sejumlah  faktor  yang  memengaruhi  akurasi, presisi, recall ,  dan F 1 -score dari  pengujian  klasifikasi  SVM
dengan kernel linear.  Beberapa  faktor  yang  memengaruhi  di antaranya cluster pada  proses  segmentasi k-means  clustering dan  jarak  antarpiksel  pada  ekstraksi  ciri  GLCM.  Pada penelitian ini digunakan tiga cluster dan tiga jarak antarpiksel. Hasil pengujian didapatkan dari nilai ekstraksi ciri GLCM yang dihasilkan, seperti energi, kontras, korelasi, homogenitas, dan entropi  dengan  sudut  0°,  45°,  90°,  135°,  dan  rata-rata  sudut. Tabel  II  menunjukkan  hasil  pengujian  dari  evaluasi menggunakan dua jenis daun, yaitu penyakit bercak daun dan karat daun dengan kernel linear .
Pada  skenario  1  sampai  skenario  9,  pengujian  klasifikasi SVM  menggunakan kernel linear ditunjukkan  pada  Tabel  II dan  Gambar  5.  Akurasi  tertinggi  diperoleh  pada  skenario  4, yaitu  sebesar  70%,  presisi  tertinggi  pada  skenario  9  sebesar 100%, recall tertinggi pada  skenario  8  sebesar  95%,  dan F 1- score tertinggi  pada  skenario  8  sebesar  75,25%.  Diagram pengujian pada Gambar 5 menunjukkan nilai akurasi naik saat jarak  antarpiksel  makin  tinggi,  yang  terjadi  pada cluster 1. Akan tetapi, pada cluster 2 dan 3 nilai akurasi tidak stabil saat jarak  antarpiksel  dinaikkan.  Tidak  stabilnya  nilai  akurasi disebabkan  oleh  acaknya  hasil  segmentasi,  sehingga  tiga cluster citra  dengan  area  terdeteksi  dan  tidak  terdeteksi penyakit  akan  tampil  secara  acak.  Nilai  presisi  dan recall bergantung pada hasil klasifikasi pertama, yaitu bercak daun. Makin  banyak  klasifikasi  yang  benar,  makin  baik  nilainya. Hasil presisi dan recall menentukan nilai F 1 -score . Makin baik nilai presisi dan recall , makin baik pula nilai F 1 -score .

## B. PEMBAHASAN  DAN  EVALUASI  HASIL  PENGUJIAN SVM KERNEL POLINOMIAL
Terdapat  sejumlah  faktor  yang  memengaruhi  akurasi, presisi, recall ,  dan F 1- score dari  pengujian  klasifikasi  SVM dengan kernel polinomial. Beberapa faktor yang memengaruhi
tersebut di antaranya adalah cluster pada proses segmentasi k- means  clustering dan  jarak  antarpiksel  pada  ekstraksi  ciri GLCM. Penelitian ini menggunakan tiga cluster dan tiga jarak antarpiksel.  Hasil  pengujian  diperoleh  dari  nilai  ekstraksi  ciri GLCM  yang  dihasilkan,  seperti  energi,  kontras,  korelasi, homogenitas, dan entropi dengan sudut 0°, 45°, 90°, 135°, dan rata-rata  sudut.  Tabel  III  menunjukkan  hasil  pengujian  dari evaluasi  menggunakan  dua  jenis  daun,  yaitu  penyakit  bercak daun dan karat daun dengan kernel polinomial.
Pengujian klasifikasi SVM dengan skenario 10 sampai 18 menggunakan kernel polinomial,  seperti  ditunjukkan  pada Tabel III dan Gambar 6. Hasil tertinggi akurasi didapatkan pada skenario  15,  yaitu  sebesar  86,25%,  presisi  tertinggi  pada skenario  10  sebesar  100%, recall tertinggi  pada  skenario  15 sebesar 75%, dan F 1- score tertinggi pada skenario 15 sebesar 84,51%.  Diagram  pengujian  pada  Gambar  6  menunjukkan bahwa  akurasi  naik  saat  jarak  antarpiksel  makin  tinggi,  yang terjadi pada cluster 1 dan 2. Akan tetapi, pada cluster 3 nilai akurasi  stabil  saat  nilai  jarak  antarpiksel  dinaikkan.  Tidak stabilnya  nilai  akurasi  disebabkan  oleh  acaknya  hasil segmentasi,  sehingga  tiga cluster citra  dengan  area  terdeteksi dan  tidak  terdeteksi  penyakit  akan  tampil  secara  acak.  Nilai presisi  dan recall bergantung  pada  hasil  klasifikasi  pertama, yaitu  bercak  daun.  Pada cluster 3  nilainya  nol  karena  hasil klasifikasi pada karat daun salah semua. Hasil dari presisi dan
T ABEL I
S KENARIO P ENELITIAN Skenario K-Means Clustering GLCM Cluster Jarak (piksel) 1, 10, 19 1 1 2, 11, 20 1 2 3, 12, 21 1 3 4, 13, 22 2 1 5, 14, 23 2 2 6, 15, 24 2 3 7, 16, 25 3 1 8, 17, 26 3 2 9, 18, 27 3 3
T ABEL II
H ASIL E VALUASI P ENGUJIAN SVM L INEAR Skenario Hasil Pengujian SVM Linear Akurasi Presisi Recall F1-Score 1 52,50% 52,94% 45,00% 48,65% 2 53,75% 56,00% 35,00% 43,08% 3 65,00% 71,43% 50,00% 58,82% 4 70,00% 66,67% 80,00% 72,73% 5 41,25% 40,54% 37,50% 38,96% 6 52,50% 52,38% 55,00% 53,66% 7 68,75% 63,64% 87,50% 73,68% 8 68,75% 62,30% 95,00% 75,25% 9 58,75% 100,00% 17,50% 29,79% Gambar 5. Grafik hasil evaluasi pengujian SVM kernel linear. T ABEL III
H ASIL E VALUASI P ENGUJIAN SVM P OLINOMIAL Skenario

## Hasil Pengujian SVM Polinomial
Akurasi Presisi Recall F1-Score 10 72,50% 100,00% 45,00% 62,07% 11 76,25% 95,65% 55,00% 69,84% 12 82,50% 93,33% 70,00% 80,00% 13 46,25% 0,00% 0,00% 0,00% 14 50,00% 0,00% 0,00% 0,00% 15 86,25% 96,77% 75,00% 84,51% 16 50,00% 0,00% 0,00% 0,00% 17 50,00% 0,00% 0,00% 0,00% 18 50,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Hasil Pengujian SVM Kernel Linear Akurasi Presisi Recall F1-Score
recall berpengaruh  terhadap  nilai F 1- score .  Makin  baik  nilai presisi  dan recall ,  makin  baik  pula  nilai F 1- score ,  dan sebaliknya.

## C. PEMBAHASAN  DAN  EVALUASI  HASIL  PENGUJIAN SVM KERNEL RBF GAUSSIAN
Hasil pengujian klasifikasi SVM menggunakan kernel RBF Gaussian, berupa tingkat akurasi, presisi, recall , dan F 1- score , dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  di  antaranya cluster pada proses  segmentasi k-means  clustering dan  jarak  antarpiksel pada  ekstraksi  ciri  GLCM.  Penelitian  ini  dilakukan menggunakan  tiga clust dan  tiga  jarak  antarpiksel.  Hasil pengujian  diperoleh  dari  nilai  ekstraksi  ciri  GLCM  yang dihasilkan, seperti energi, kontras, korelasi, homogenitas, dan entropi  dengan  sudut  0°,  45°,  90°,  135°,  dan  rata-rata  sudut. Tabel  IV  menunjukkan  hasil  pengujian  dari  evaluasi menggunakan dua jenis daun, yaitu penyakit bercak daun dan karat daun dengan kernel RBF Gaussian.
Pengujian  klasifikasi  SVM  menggunakan kernel RBF Gaussian dengan skenario 19 sampai skenario 27 ditunjukkan pada  Tabel  IV  dan Gambar  7.  Hasil  tertinggi  akurasi didapatkan  pada  skenario  24  sebesar  97,5%,  presisi  tertinggi pada skenario 24 sebesar 95,24%, recall tertinggi pada skenario 24  sebesar  100%,  dan F 1- score tertinggi  pada  skenario  24 sebesar  97,56%.  Diagram  pengujian  pada  Gambar  7 menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  naik  saat  jarak  antarpiksel makin  tinggi,  yang  terjadi  pada cluster 1  dan  2.  Akan  tetapi,
pada cluster 3 nilai akurasi menurun saat nilai jarak antarpiksel dinaikkan.  Tidak  stabilnya  nilai  akurasi  disebabkan  oleh acaknya  hasil  segmentasi,  sehingga  tiga cluster citra  dengan area terdeteksi dan tidak terdeteksi penyakit akan tampil secara acak. Nilai presisi dan recall bergantung pada hasil klasifikasi pertama,  yaitu  bercak  daun.  Makin  banyak  klasifikasi  yang benar, makin baik nilai presisi dan recall . Hasil dari presisi dan recall berpengaruh  terhadap  nilai F 1- score .  Makin  baik  nilai presisi dan recall , makin baik pula nilai F 1- score , begitu pula sebaliknya.

## D. HASIL KINERJA KERNEL SVM
Hasil  kinerja  klasifikasi  jenis  penyakit  daun  kopi  robusta berupa bercak daun dan karat daun dengan segmentasi k-means clustering dibagi menjadi tiga cluster, yaitu dapat mendeteksi bagian  yang  terdapat  penyakit  bercak  daun  dan  karat  daun. energi,  kontras,  korelasi,  homogenitas,  dan  entropi  adalah parameter  GLCM  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Keempat sudut 0°, 45°, 90°, dan 135°, dengan jarak antarpiksel 1, 2, dan 3, digunakan untuk membentuk parameter-parameter tersebut.  Metode  SVM  digunakan  untuk  sistem  klasifikasi dengan kernel linear, polinomial, dan RBF Gaussian. Tabel V menunjukkan hasil pengujian dengan kinerja terbaik dari  tiga kernel .
Gambar  8  menunjukkan  hasil  pengujian  nilai  akurasi dengan  kombinasi cluster dari k-means clustering, parameter GLCM, dan kernel SVM yang diajukan. Kernel RBF Gaussian memberikan kinerja yang terbaik di antara kernel yang lainnya. Pengujian  nilai  presisi  terbaik  berdasarkan  akurasi  diperoleh pada kernel polinomial, sedangkan recall dan F 1- score terbaik pada kernel RBF Gaussian. Kernel pada klasifikasi SVM juga
Gambar 6. Grafik hasil evaluasi pengujian SVM kernel polinomial.
T ABEL IV H ASIL E VALUASI P ENGUJIAN SVM RBF G AUSSIAN
Skenario

## Hasil Pengujian SVM RBF Gaussian
Akurasi Presisi Recall F1-Score 19 65,00% 75,00% 45,00% 56,25% 20 75,00% 85,71% 60,00% 70,59% 21 77,50% 82,35% 70,00% 75,68% 22 87,50% 91,67% 82,50% 86,84% 23 92,50% 92,50% 92,50% 92,50% 24 97,50% 95,24% 100,00% 97,56% 25 81,25% 82,05% 80,00% 81,01% 26 81,25% 80,49% 82,50% 81,48% 27 77,50% 76,19% 80,00% 78,05% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Hasil Pengujian SVM Kernel Polinomial Akurasi Presisi Recall F1-Score
Gambar 7. Grafik hasil evaluasi pengujian SVM kernel RBF Gaussian.
T ABEL V H ASIL K INERJA SVM T ERBAIK No. Kernel Akurasi Presisi Recall F1- Score 1 Linear 70,00% 66,67% 80,00% 72,73% 2 Polinomial 86,25% 96,77% 75,00% 84,51% 3 RBF Gaussian 97,50% 95,24% 100,00% 97,56% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Hasil Pengujian SVM Kernel RBF Gaussian Akurasi
Presisi Recall F1-Score
berpengaruh  terhadap  tingkat  akurasi  yang  didapatkan  saat penelitian.

## IV. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  klasifikasi  SVM  pada penyakit daun kopi robusta berdasarkan ekstraksi ciri GLCM. Proses  segmentasi dilakukan menggunakan k-means clustering dengan  tiga cluster .  Ekstraksi  ciri  GLCM  menggunakan  fitur energi,  kontras,  korelasi,  homogenitas,  dan  entropi  dengan sudut 0°, 45°, 90°, 135°, dan rata-rata sudut, serta 1 sampai 3 jarak  antarpiksel.  Klasifikasi  metode  SVM  menggunakan kernel linear, polinomial, dan RBF Gaussian. Hasil pengujian terbaik  klasifikasi  penyakit  bercak  daun  dan  karat  daun  kopi robusta diperoleh dengan kernel RBF Gaussian. Hasil akurasi tertinggi sebesar 97,5%, presisi sebesar 95,24%, recall sebesar 100%, dan F 1- score sebesar 97,56%. Penggunaan kernel pada metode  SVM  sangat  berpengaruh  dalam  proses  klasifikasi. Dari  tiga kernel yang  digunakan  saat  penelitian,  yaitu  linear, polinomial,  dan  RBF  Gaussian,  didapatkan  nilai  akurasi tertinggi pada pengujian menggunakan kernel RBF Gaussian. Namun,  penelitian  ini  masih  memiliki  kekurangan,  salah satunya pada  prapengolahan citra. Perlu dilakukan penelitian lanjutan  untuk  mendapatkan  model  prapengolahan  dan mengenali ciri spesifik dari bercak daun dan karat daun yang lebih tepat, sehingga hasil klasifikasi memiliki akurasi tinggi. Perlu dilakukan pengujian penyakit daun kopi robusta dengan metode  yang  lainnya,  misalnya deep  learning .  Kemudian, penelitian  tersebut  dibandingkan  dengan  penelitian  ini  untuk mendapatkan metode terbaik.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Agus  Supriyanto;  metodologi,  Agus Supriyanto; perangkat lunak, Agus Supriyanto; validasi, Agus Supriyanto;  formal  analysis,  R  Rizal  Isnanto  and  Oky  Dwi Nurhayati;  sumber  daya,  Agus  Supriyanto;  data  curation,  R Rizal  Isnanto  and  Oky  Dwi  Nurhayati;  penulisan,  Agus Supriyanto; akuisisi pendanaan, R Rizal Isnanto and Oky Dwi Nurhayati.

## REFERENSI
[1]  M.  Rizwan, Budidaya  Kopi .  Pasaman  Barat,  Indonesia:  CV.  Azka Pustaka, 2022.
[2]  Y.  Defitri, “Pengamatan  Beberapa  Penyakit yang  Menyerang  Tanaman Kopi  (Coffea  Sp)  di  Desa  Mekar  Jaya  Kecamatan  Betara  Kabupaten Tanjung Jabung Barat,” J. Media Pertan. , Vol. 1, No. 2, hal. 78–84, Okt. 2016, doi: 10.33087/jagro.v1i2.19.
[3]  I. Fibriani, Widjonarko, C.S. Sarwono, dan F. Dwika, “Deteksi Penyakit Brown  Eye  Spot  pada  Daun  Kopi  Menggunakan  Metode  Euclidean Distance dan Hough Transform,” J. JEETech , Vol. 1, No. 1, hal. 44–49, Mei 2020, doi: 10.48056/jeetech.v1i2.120.
[4]  A.S.  Franca  dan  L.S.  Oliveira,  “Coffee,”  dalam Integrated  Processing Technologies for Food and Agricultural By-Products , Z. Pan, R. Zhang, dan S. Zicari, Eds., Cambridge, AS: Academic Press, 2019, hal. 413–438, doi: 10.1016/B978-0-12-814138-0.00017-4
[5]  International  Coffee  Organization,  “Total  Production  by  All  Exporting Countries.”  Didistribusikan  oleh  International  Coffee  Organization, https://www.ico.org/historical/1990%20onwards/PDF/1a-total- production.pdf
[6]  R.  Harni  dkk., Teknologi  Pengendalian  Hama  dan  Penyakit  Tanaman Kopi , ed. 2. Jakarta, Indonesia: IAARD Press, 2018.
[7]  U.D.  Rosiani,  C.  Rahmad,  M.A.  Rahmawati,  dan  F.  Tupamahu, “Segmentasi  Berbasis  K-Means  pada  Deteksi  Citra  Penyakit  Daun Tanaman Jagung,” J. Inform. Polinema , Vol. 6, No. 3, hal. 37–42, Mei 2020, doi: 10.33795/jip.v6i3.331.
[8]  E.P.  Ramdan  dkk., Penyakit  Tanaman  dan  Pengendaliannya .  Medan, Sumatera Utara: Yayasan Kita Menulis, 2021.
[9]  N.E.T. Castillo dkk., “Impact of Climate Change and Early Development of Coffee Rust – An Overview of Control Strategies to Preserve Organic Cultivars in Mexico,” Sci. Total Environ. , Vol. 738, hal. 1–14, Okt. 2020, doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.140225.
[10]  W. Li dkk . , “Intelligent Metasurface System for Automatic Tracking of Moving  Targets  and  Wireless  Communications  Based  on  Computer Vision,” Nat.  Commun. ,  Vol.  14,  hal.  1–10,  Feb.  2023,  doi: 10.1038/s41467-023-36645-3.
[11]  A.Y.P.  Putri,  “Pemodelan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman Kopi  Arabika  Dengan  Metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FK-NN),” Skripsi, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia, 2015.
[12]  F.R.  Lumbanraja,  S.  Rosdiana,  H.  Sudarsono,  dan  A.  Junaidi,  “Sistem Pakar  Diagnosis  Hama  dan  Penyakit  Tanaman  Kopi  Menggunkan Metode Breadth First Search (Bfs) Berbasis Web,” Explore J. Sist. Inf., Telemat. , Vol. 11, No. 1, hal. 1–9, Jun. 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i1.1452.
[13]  T.S. Prihartini dan P.N. Andono, “Deteksi Tepi dengan Metode Laplacian of Gaussian pada Citra Daun Tanaman Kopi,” Skripsi, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia, 2015.
[14]  W.A.  Nugraha, M.  Lestari, M.  Yasin,  dan  D.  Suhartono,  “Perancangan Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit pada Tanaman Kopi dengan Layanan Berbasis Lokasi,” tanggal akses: 20-Jun-2023, [Online], https://socs.binus.ac.id/2014/07/18/perancangan-sistem-pakar- pendeteksi-penyakit-pada-tanaman-kopi-dengan-layanan-berbasis- lokasi/
[15]  P.U.  Rakhmawati,  Y.M.  Pranoto,  dan  E.  Setyati,  “Klasifikasi  Penyakit Daun Kentang Berdasarkan Fitur Tekstur dan Fitur Warna Menggunakan Support  Vector  Machine,” Seminar  Nas.  Teknol.,  Rekayasa  (SENTRA) 2018 , 2018, hal. 1–8, doi: 10.22219/sentra.v0i4.2127.
[16]  S.I. Novichasari dan Y.S. Sipayung, “PSO-SVM untuk Klasifikasi Daun Cengkeh Berdasarkan Morfologi Bentuk Ciri, Warna dan Tekstur GLCM Permukaan Daun,” J. Multimatrix , Vol. 1, No. 1, hal. 18–21, Des. 2018.
[17]  F. Jiang dkk., “Image Recognition of Four Rice Leaf Diseases Based on Deep  Learning  and  Support  Vector  Machine,” Comput.,  Electron. Agriculture , Vol. 179, hal. 1–9, Des. 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105824.
[18]  Trivusi (2022) “Data Splitting: Pengertian, Metode, dan Kegunaannya,” [Online], https://www.trivusi.web.id/2022/08/data-splitting.html, tanggal akses: 20-Jun-2023.
[19]  L.  Hussain  dkk.,  “Lung  Cancer  Prediction  Using  Robust  Machine Learning and Image Enhancement Methods on Extracted Gray‐Level Co‐ occurrence Matrix Features,” Appl. Sci. , Vol. 12, No. 13, hal. 1–20, Jun. 2022, doi: 10.3390/app12136517.
[20]  I.M.O Widyantara, N.M.A.E.D Wirastuti, dan I.B.P. Adnyana, “Metode Contrast  Stretching  untuk  Perbaikan  Kualitas  Citra  pada  Proses Segmentasi Video,” Maj.  Ilm.  Teknol.  Elekt., Vol.  16,  No.  2,  hal.  1–6, Mei–Agu. 2017, doi: 10.24843/MITE.2017.vl6i02p01.
[21]  H.  Armagan,  “K-Means  Kümeleme  Algoritması  ile  Renk  Tabanlı Segmantasyon  ve  Renk  Uzaylarının  Görüntü  Niceliklerine  Etkisinin Sayısal Analizi,” El-Cezerî J. Sci., Eng. , Vol. 9, No. 4, hal. 1506–1517,
Gambar 8. Grafik hasil evaluasi terbaik pengujian SVM.
Des. 2022, doi: 10.31202/ecjse.1141148.
[22]  N.  Mourya,  Vidyashanakara,  dan  G.H.  Kumar,  “Leaf  Classification Based on GLCM Texture and SVM,” Int. J. Comput. Appl. , Vol. 4, No. 3, hal. 156–159, Mar. 2018, doi: 10.5120/ijca2020919846.
[23]  E.  Alvansga,  “Pengenalan  Tekstur  Menggunakan  Metode  GLCM  serta Modul  Nirkabel,”  Skripsi,  Universitas  Sanata  Dharma,  Yogyakarta, Indonesia, 2019.
[24]  M.  Furqan,  S.  Sriani,  dan  L.S.  Harahap,  “Klasifikasi  Daun  Bugenvil Menggunakan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  dan  K-Nearest Neighbor,” J.  CoreIT ,  Vol.  6,  No.  1,  hal.  22–29,  Jun.  2020,  doi: 10.24014/coreit.v6i1.9296.
[25]  R. Suganya, S. Rajaram, dan A.S. Abdullah, Big Data in Medical Image Processing , ed. 1. Florida, AS: CRC Press, 2018, doi: 10.1201/b22456.
[26]  M.F.T.  Putra,  “Penerapan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) dan  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  untuk  Klasifikasi  Penyakit Retina  Mata,”  Tugas  Akhir,  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia, 2021.
[27]  J. Webel, J. Gola, D. Britz, dan F. Mücklich, “A New Analysis Approach Based  on  Haralick  Texture  Features  for  the  Characterization  of Microstructure on the Example of Low-Alloy Steels,” Mater. Charact. , Vol. 144, hal. 584–596, Okt. 2018, doi: 10.1016/j.matchar.2018.08.009.
[28]  Y.M. Oo dan N.C. Htun, “Plant Leaf Disease Detection and Classification Using Image Processing,” Int. J. Res., Eng. , Vol. 5, No. 9, hal. 516–523, Sep.–Okt. 2018, doi: 10.21276/ijre.2018.5.9.4.
[29]  E.  Prasetyo, Data  Minning:  Mengolah  Data  Menjadi  Informasi Menggunakan Matlab , ed. 1. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2014.
[30]  F. Hilmiyah, “Prediksi Kinerja Mahasiswa Menggunakan Support Vector Machine  untuk  Pengelola  Program  Studi  di  Perguruan  Tinggi  (Studi Kasus: Program Studi Magister Statistika ITS),” Tesis,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia, 2017.
[31]  Y.F. Khan, B. Kaushik, C.L. Chowdhary, dan G. Srivastava, “Ensemble Model  for  Diagnostic  Classification  of  Alzheimer’s  Disease  Based  on Brain Anatomical Magnetic Resonance Imaging,” Diagnostics , Vol. 12, No. 12, hal. 1–27, Des. 2022, doi: 10.3390/diagnostics12123193.
[32]  S. Adinugroho dan Y.A. Sari, Implementasi Data Mining Menggunakan Weka , ed. 1. Malang, Indonesia: UB Press, 2018.
[33]  A.N.  Rais,  W.  Warjiono,  W.  Kurniawan,  dan  R.  Ardianto  “Analisa Akurasi  dan  F1  Score  pada  Algoritma  Smote  dan  Naïve  Bayes  pada Dataset  Bank  Direct  Marketing,” Speed-Sentra  Penelit.  Eng.,  Edukasi ,
Vol. 11, No. 4, hal. 1–7, Okt. 2019, doi: 10.55181/speed.v11i4.620.