Vol. 7 No. 1 (April 2023)

## KLASIFIKASI PENYAKIT BAWANG MERAH MELALUI CITRA DAUN DENGAN METODE K-MEANS
Darwis Robinson Manalu * , Jeremia Sebayang, Harlen Gilbert Manullang Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia Email: manaludarwis@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No1.pp150-157

## ABSTRACT
Shallot production is threatened by a number of diseases resulting in quite large losses and causing a decrease in shallot quality. One of the main diseases that attack shallots is purple spot disease and another common disease on shallots is lanas. Therefore, it is necessary to classify the diseases of shallots in order to know the type of disease that attacks shallots. Shallot disease can be seen from the shape of the leaves and the texture of the leaves is the most appropriate feature used in the identification of shallot disease. However, the various forms of shallots are not easy for humans to detect, especially for ordinary farming communities. Therefore, technology can help detect shallot disease through leaf texture with the K-Means method using matlab. Based on the results of the identification test with test data as many as 20 images managed to get an accuracy value of 80%, where this accuracy value can be said to be good.
Keywords: Classification, Disease on Shallots, K-Meansa.

## ABSTRAK
Produksi bawang merah terancam oleh beberapa penyakit sehingga menghasilkan kerugian yang cukup besar dan menyebabkan penurunan kualitas bawang merah. Salah satu penyakit utama yang menyerang bawang merah adalah penyakit bercak ungu dan penyakit lain pada tanaman bawang merah yang sering dijumpai adalah lanas. Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  klasifikasi  penyakit  pada  bawang  merah  agar  diketahui  jenis  penyakit  yang menyerang tanaman bawang merah. Penyakit bawang merah dapat dilihat dari bentuk daun dan tekstur daunnya merupakan fitur yang paling tepat digunakan dalam identifikasi penyakit bawang merah. Namun bentuk daun bawang merah yang beragam tidak mudah bagi manusia untuk mendeteksinya terutama bagi masyarakat petani yang awam. Oleh karena itu, teknologi dapat membantu mendeteksi penyakit bawang merah melalui tekstur daun dengan metode K-Means menggunakan matlab. Berdasarkan dari hasil pengujian identifikasi dengan data uji sebanyak 20 citra berhasil mendapatkan nilai akurasi sebesar 80 %, dimana nilai akurasi ini dapat dikatakan baik.
Kata Kunci: Klasifikasi, Penyakit Bawang Merah, K-Means.

## PENDAHULUAN
Klasifikasi  penyakit  tanaman  sangat  penting dilakukan  untuk  memudahkan  dalam  pemeliharaan ataupun  pengkategorian  (Sutrisno  Nurul;  Arrahman, Mohamad Yusuf, 2019). Sehingga melalui klasifikasi tersebut  pada  salah  satu  jenis  tanaman  yaitu  bawang merah dapat diketahui jenis penyakit yang terjadi pada tanaman  bawang  merah.    Ttanaman  ini  kini  menjadi bumbu  masakan  yang  awalnya  berawal  dari  wilayah timur tengah dan selanjutnya dilakukan pembudidayaan di wilayah subtropis dan tropis. Hal ini dilakukan  karena  dapat  memiliki  nilai  ekonomi  yang tinggi, sehingga banyak pengusahaan budidaya bawang merah yang telah menyebar dihampir semua provinsi di seluruh  Indonesia.  Namun  tantangan  yang  sering ditemui  adalah  gagal  panen.  Dalam  kenyataanya
kegagagalan  tersebut  tidak  dapat  diprediksi  dan membuat  petani  menjadi  rugi  (Ley  Kharismatara  & Maruf,  2020).  Penyeban  kegagaran  tersebut  adalah karena adanya beberapa penyakit sehingga menghasilkan  kerugian  yang  cukup  besar  dan menyebabkan penurunan kualitas bawang merah. Salah satu  penyakit  utama  yang  menyerang  bawang  merah adalah  penyakit  bercak  ungu  dan  penyakit  lain  pada tanaman  bawang  merah  yang  sering  dijumpai  adalah lanas  (Suniti,  2018).  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan klasifikasi penyakit pada bawang merah agar diketahui jenis  penyakit  yang  menyerang  tanaman  bawang merah.
Dalam  proses  pembudidayaan  pada  tanaman bawang merah terdapat beberapa penyakit yang sering menyerang tanaman ini (Suniti, 2018). Bawang merah
sangat rentan untuk terkena infeksi bakteri dan jamur, penyakit  utama  pada  tanaman  bawang  merah  di antaranya  Bercak  Ungu,  Moler,  Busuk  Daun,  dan Antraknosa  (Aldo,  2020;  Sari,  2021).  Dengan penggunaan  teknologi  dalam  diagnosis  penyakit bawang telah diteliti dengan methode certainty factor (Ley Kharismatara & Maruf, 2020), Dempster Shafea (Aldo,  2020).  Penyakit  bawang  merah  dapat diidentifikasi dari berbagai cara yang menyangkut pada tumbuhan  bawang  merah  itu  sendiri.  Namun  bentuk daun  bawang merah yang beragam tidak mudah bagi manusia  untuk  mendeteksinya  terutama  bagi masyarakat  petani  yang  awam.  Sehingga  diperlukan suatu  penelitian  lebih  lanjut  agar  dapat  mendeteksi maupun  identifikasi  jenis  penyakit  Bawang  Merah melalui Citra Daun (Pamungkas, 2020). Metode yang akan  digunakan  adalah  Metode  K-Means  dengan mendeteksi  mendeteksi  penyakit  bawang  merah melalui tekstur daun.
Dengan  melakukan  penelitian  ini  diharapkan dapat  mengidentifikasi  penyakit  tanaman  bawang merah berdasarkan nilai probabilitas serta mengetahui penerapan  metode  Gabor  Filter  dalam  mengekstraksi citra penyakit tanaman bawang merah.

## METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  adalah  dengan mengumpulkan  beberapa  referensi  dari  internet  yang terkait penelitian kemudian untuk membandingkan dan mengembangkan  permasalahan  (Hartono,  Sitompul, Tulus,  &  Nababan,  2018;  Wira  &  Putra,  2014). Selanjutnya membuat analisa perancangan pada sistem pemograman  yang  telah  di  implementasikan  dengan aplikasi matlab. Tahap selanjutnya melakukan ujicoba dan  evaluasi  serta  pengujian  program  tersebut  untuk mengetahui  apakah  sistem  tersebut  bekerja  dengan benar sesuai dengan tujuan penelitiaan.
Penerapan  sistem  dilakukan  dengan  beberapa tahap,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  tahap  pengujian dengan  menerapkan  metode  K-Means  untuk mengidentifikasi  penyakit  pada  bawang  merah. Diagram analisa pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Blok Pelatihan dan Pengujian
Dari  gambar  1.  Diagram  diatas  maka  tahapan awal  yang  dilakukan  adalah  proses  pelatihan  dengan sample  citra  penyakit  tanaman  bawang  merah, kemudian  dirubah  kedalam  bentuk  grayscale. Selanjutnya  sampel  citra  penyakit  tanaman  bawang merah  diekstraski  menggunakan  gabor  filter  untuk mendapatkan  nilai  magnitude  (Pamungkas,  2020; Suniti,  2018).  Hasil  gabor  filter  diklasifikasi  untuk mendapatkan    kelas-kelas  penyakit  tanaman  bawang merah  menggunakan  metode  K-Means  (Sari,  2021). Pada tahap pengujian dilakukan dengan cara yang sama dengan pelatihan, setelah hasil pengujian didapat maka selanjutnya  adalah  melakukan  identifikasi  penyakit bawang merah dengan mencari nilai terdekat dari data pelatihan[9].  Tahapan  yang  terakhir  dilakukan  adalah menghitung nilai akurasi untuk mengetahui akurasi dari hasil identifikasi penyakit pada bawang merah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Manual
Pengujian  manual  pada  pembahasan  ini  hanya membahas  2  data  yaitu  penyakit  bercak  unggu  dan penyakit daun busuk sesuai dengan dataset pada proses sebelumnya.  Dimana  tahapan  proses  yang  harus dilakukan  untuk  mendapatkan  dataset  adalah mengumpulkan  terlebih  dahulu  sampel  yang  berupa citra  penyakit  bawang  merah,  kemudian  sampel tersebut  dikonversi  dari  nilai  RGB  ke  Grayscale (Pamungkas,  2020),  lalu  diekstarksi  dengan  Gabor Filter  (Shah,  2018),  dan  yang  terakhir  yaitu mengklasifikasi  kedalam  kelas  dengan  metode  K- Means.  Berikut  adalah  dataset  saat  proses  pelatihan seperti pada Tabel 1.
Vol. 7 No. 1 (April 2023) ISSN: 2620-4339 (media online)
Tabel 1. Dataset Citra No Nama Penyakit Nilai K- Means Kelas 1  Busuk Daun 0.797 0 2  Bercak Ungu 0.99 1

## Pengujian Citra Busuk Daun
Berdasarkan  pada  citra  daun  bawang,  tahapan grayscale dilakukan dengan nilai RGB dari setiap pixel yang  diambil  dari  aplikasi  matlab.  Berikut  adalah tahapan konversi citra RGB kedalam bentuk grayscale. Adapun  nilai  pixel  dari  citra  daun  bawang  bercak dengan  ukuran  2x2  pixel  seperti  di  tunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Nilai Pixel 2x2 Citra Busuk Daun
Selanjutnya  adalah  melakukan  grayscale dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  sebagai berikut
𝐺 ( 𝑥 , 𝑦 ) = (0.21 × 𝑅 ) + ( 0.71 × 𝐺 ) + ( 0.07 × 𝐵 )
Dari persamaan diatas, maka perhitungan untuk index matriks (0,0) sampai dengan index matriks (2,2) adalah:
G(x,y) = (0.21× 𝑅 )+(0.71 × 𝐺 ) + (0.07 × 𝐵 )
G(0,0) = (0.21× 98)+(0.71 × 78) + (0.07 × 58) = 80,02 G(0,1) = (0.21× 99)+(0.71 × 87) + (0.07 × 81) = 88,23 G(1,0) = (0.21× 97)+(0.71 × 94) + (0.07 × 84) = 92,99 G(1,1) = (0.21× 93)+(0.71 × 97) + (0.07 × 85) = 94,35
Dari  perhitungan  sebelumnya  maka  didapat hasil  nilai  pixel  index  (0,0)  hingga  index  (1,1)  tipe grayscale  yang  telah  dibulatkan  seperti  ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Grayscale Citra Busuk Daun Index 0,0 hingga 1,1 x\y 0 1 0 80.02 92,99 1 88,23 94,35
Selanjutnya dilakukan ekstraksi nilai grayscale citra daun dengan gabor filter sesuai dengan kordinat citranya.  Adapun  berikut  adalah  langkah-langkah proses  ekstraksi  Citra  Busuk  Daun  menggunakan Gabor Filter sesuai dengan kordinat citranya:
a. Ekstraksi Filter Gabor Kordinat x,y = 0,0 Diketahui: Koordinat : x=80,02, y=80,02
𝜃 = 30° 𝑎𝑡𝑎𝑢 (0,1667 ∗ 𝜋 ) B 𝜃 = 30° 𝜇 0 = 𝐹 = 0,707 𝐻𝑧 langkah  pertama  adalah  mencari  nilai 𝜎𝑦 dengan persamaan
σy = 4𝐿𝑜𝑔2 √2𝜋𝐹. 𝑡𝑎𝑛 < 30 2 ?
σy =
0,5486 √2  ×  3,14  ×  0,707 𝑡𝑎𝑛 < 30 2 ? σy = 0,5486 2,1071  ×  0,2679 = 0,971
Berikutnya  adalah  mencari  nilai 𝜎𝑥 ,dengan persamaan
σx = 4𝐿𝑜𝑔2 𝑋 (2 !"#$ ) √2𝜋𝐹 𝑋(2 !"#$ ) σx = 0,5486  𝑋 (2 $#$ ) 2,1071𝑋(2 $#$ )
σx = %,'()* , (') /,$%0$ , ($) = 1,041
𝜇 0 ( 𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑦 𝑠𝑖𝑛𝜃 ) 0,707((80,02 × cos 30°) + (80,02 × sin 30°))
0,707((80,02 × 0,866) + (80,02 × 0,5))
0,707(109,307) = 77
G(x, y) = 1 2π S𝑒𝑥𝑝 V 𝑥 σx + 𝑦 σy X + 𝑒𝑥𝑝2𝜋µ(𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑠𝑖𝑛𝜃 Z
G(x, y) = 1 2X3,14 S𝑒𝑥𝑝 V 80,02 1,041 + 80,02 0,971 X + 𝑒𝑥𝑝2𝑋3,14𝑥77 Z
0,159× (exp{159} + 𝑒𝑥𝑝 {484})
0,159((159 𝑒 + 0) + (484 𝑒 + 0)) 0,159(159 + 484) = 102,237
Mean/G(x,y) 88,898/102,237=0,869
b. Ekstraksi Filter Gabor Kordinat x,y = 0,1
Diketahui: Koordinat : x=92,99, y=92,99 𝜃 = 30° 𝑎𝑡𝑎𝑢 (0,1667 ∗ 𝜋 ) B 𝜃 = 30° 𝜇 0 = 𝐹 = 0,707 𝐻𝑧
langkah  pertama  adalah  mencari  nilai 𝜎𝑦 dengan persamaan
σy = 4𝐿𝑜𝑔2 √2𝜋𝐹. 𝑡𝑎𝑛 S βθ 2 Z σy = 0,5486 √2  ×  3,14  ×  0,707 𝑡𝑎𝑛 < 30 2 ? σy = 0,5486 2,1071  ×  0,2679
σy = 0,5486 0 , 5646 = 0,971
Berikutnya  adalah  mencari  nilai 𝜎𝑥 ,dengan persamaan
σx = 4𝐿𝑜𝑔2 𝑋 (2 !"#$ ) √2𝜋𝐹 𝑋(2 !"#$ ) σx = 0,5486  𝑋 (2 $#$ ) 2,1071𝑋(2 $#$ )
σx = %,'()* , (') /,$%0$ , ($) = 1,041
𝜇 0 ( 𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑦 𝑠𝑖𝑛𝜃 ) 0,707((92,99 × cos 30°) + (92,99  × sin 30°))
0,707((92,99  × 0,866) + (92,99  × 0,5)) 0,707(127,02) = 90
G(x, y) = 1 2π S𝑒𝑥𝑝 V 𝑥 σx + 𝑦 σy X
+ 𝑒𝑥𝑝2𝜋µ(𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑠𝑖𝑛𝜃 Z G(x, y) = 1 2X3,14 S𝑒𝑥𝑝 V 80,02 1,041 + 80,02 0,971 X + 𝑒𝑥𝑝2𝑋3,14𝑥77 Z 0,159× (exp{185} + 𝑒𝑥𝑝 {565})
0,159((185 𝑒 + 0) + (565 𝑒 + 0)) 0,159(185 + 565) = 119,25 Mean/G(x,y) 88,898/119,25=0,745
c. Ekstraksi Filter Gabor Kordinat x,y = 1,0 Diketahui: Koordinat : x=88,23, y=88,23 𝜃 = 30° 𝑎𝑡𝑎𝑢 (0,1667 ∗ 𝜋 ) B 𝜃 = 30° 𝜇 0 = 𝐹 = 0,707 𝐻𝑧
langkah  pertama  adalah  mencari  nilai 𝜎𝑦 dengan persamaan
σy = 4𝐿𝑜𝑔2
√2𝜋𝐹. 𝑡𝑎𝑛 < 30 2 ?
σy = 0,5486
√2  ×  3,14  ×  0,707 𝑡𝑎𝑛 < 30 2 ? σy = 0,5486 2,1071  ×  0,2679 = 0,971
Berikutnya  adalah  mencari  nilai 𝜎𝑥 ,dengan persamaan
σx = 4𝐿𝑜𝑔2 𝑋 (2 !"#$ ) √2𝜋𝐹 𝑋(2 !"#$ ) σx = 0,5486  𝑋 (2 $#$ ) 2,1071𝑋(2 $#$ )
σx = %,'()* , (') /,$%0$ , ($) = 𝜇 0 ( 𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑦 𝑠𝑖𝑛𝜃 ) 0,707((88,23 × cos 30°) + (88,23 × sin 30°))
0,707((88,23 × 0,866) + (88,23 × 0,5))
0,707(120,52) = 85
G(x, y) = 1 2π S𝑒𝑥𝑝 V 𝑥 σx + 𝑦 σy X + 𝑒𝑥𝑝2𝜋µ(𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑠𝑖𝑛𝜃 Z
G(x, y) = 1 2X3,14 S𝑒𝑥𝑝 V 80,02 1,041 + 80,02 0,971 X + 𝑒𝑥𝑝2𝑋3,14𝑥85 Z 0,159× (exp{176} + 𝑒𝑥𝑝 {534})
0,159(176 + (534 𝑒 + 0))
0,159(176 + 534) = 112,89
Mean/G(x,y) 88,898/112,89=0,787
d. Ekstraksi Filter Gabor Kordinat x,y = 1,1 Diketahui : Koordinat : x=94,35, y=94,35 𝜃 = 30° 𝑎𝑡𝑎𝑢 (0,1667 ∗ 𝜋 ) B 𝜃 = 30° 𝜇 0 = 𝐹 = 0,707 𝐻𝑧
langkah  pertama  adalah  mencari  nilai 𝜎𝑦 dengan persamaan
σy = 4𝐿𝑜𝑔2 √2𝜋𝐹. 𝑡𝑎𝑛 < 30 2 ? σy = 0,5486 √2  ×  3,14  ×  0,707 𝑡𝑎𝑛 < 30 2 ? σy = 0,5486 2,1071  ×  0,2679 = 0,971
Berikutnya  adalah  mencari  nilai 𝜎𝑥 ,dengan persamaan
σx = 4𝐿𝑜𝑔2 𝑋 (2 !"#$ ) √2𝜋𝐹 𝑋(2 !"#$ ) σx = 0,5486  𝑋 (2 $#$ ) 2,1071𝑋(2 $#$ ) σx = %,'()* , (') /,$%0$ , ($) = 1,041
𝜇 0 ( 𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑦 𝑠𝑖𝑛𝜃 ) 0,707((94,350 × cos 30°) + (94,35 × sin 30°)) 0,707((94,35 × 0,866) + (94,35 × 0,5))
0,707(128,88) = 91
G(𝑥, 𝑦)   = 1 2𝜋 S𝑒𝑥𝑝 V 𝑥 𝜎𝑥 + 𝑦 𝜎𝑦 X + e𝑥𝑝(2𝜋𝜇0(𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑦 𝑠𝑖𝑛𝜃)) Z
G(𝑥, 𝑦)   = 1 2𝜋 S𝑒𝑥𝑝 V 92,99 1,041 + 92,99 0,971 X
+ +exp(2 × 3,14 × 90))  Z
0,159× (exp{188} + 𝑒𝑥𝑝 {571})
0,159((188 𝑒 + 0) + (571 𝑒 + 0))
0,159(188 + 571) = 120,68 Mean/G(x,y) 88,898/141,82 = 0,736
Berdasarkan  hasil  ekstraksi  gabor  filter didapatkan  nilai  magnitude  untuk  Citra  Busuk  Daun seperti ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Nilai Ekstraksi Gabor Filter Citra Busuk Daun x\y 0 1 0 0,869 0,745 1 0,787 0.736
Setelah didapatkan nilai hasil ekstraksi metode gabor  filter,  selanjutnya  melakukan  klasifikasi  kelas penyakit berdasarkan metode K-Means dengan rumus:
𝐾 = ∑ = 1𝑥𝑘𝑗 12 3 𝑁𝑖
Keterangan: K = kelas Xk,j = koordinat objek Ni = banyaknya dimensi 0,869, 0,745, 0,787 dan 0,736
Berikut  adalah  nilai  kelas  K-Means  penyakit busuk daun tanaman bawah merah:
𝐾 = 0.869 + 0.745 + 0.787 + 0.736
4
K = 0.7845
Berikut  adalah  tabel  kelas  citra  hasil  pelatihan dan nilai citra uji sebagai sampel seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Kelas Uji Citra No Nama Penyakit Nilai k- Means Kelas 1 Busuk Daun 0.797 0 2 Bercak Ungu 0.99 1 3 Busuk Daun 0.7845 Belum Diketahui
Berdasarkan  pada  Tabel  4.  Berikut  adalah proses  penentukan  kelas  penyakit  data  uji  dengan teknik distance:
Kelas 0 (Busuk Daun)= √(0.7845 − 0.797)2 = 0.0125 Kelas 1 (Bercak Ungu)= √(0.7845 − 0.99)2 = 0.2055
Berdasarkan  hitungan  distance,  kemudian dirangkum  dengan  jarak  paling  dekat,  maka menghasilkan identifikasi citra uji seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Jarak Terdekat Data Jarak Dengan Data Baru Jenis Penyakit Kelas 0 0.0125 Busuk Daun Kelas 1 0.2055 Bercak Ungu
Berdasarkan  dari  hasil  klasifikasi  tetangga dengan  jarak  yang  paling  terdekat  yaitu  citra  kelas  0 dengan identifikasi “Busuk Daun”, sehingga data citra penyakit  bawang  merah  uji  yang  diproses  masuk kedalam  jenis  penyakit  “Busuk  Daun”  dan  proses identifikasi dinyatakan benar.

## Pengujian Citra Bercak Ungu
Proses perhitungan citra bercak ungu dilakukan dengan  cara  yang  sama  dengan  proses  sebelumnya. Sehingga  berdasarkan  hasil  ekstraksi  gabor  filter didapatkan  nilai  magnitude  untuk  Citra  Bercak  ungu seperti ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Nilai Ekstraksi Gabor Filter Citra Bercak Ungu x\y 0 1 0 0,742 0,831 1 0,82 0,737
Berdasarkan  pada  tabel  6  di  atas,  didapatkan dataset  Citra  Bercak  ungu  hasil  ekstraksi  gabor  filter yaitu 0,742, 0,831, 0,82 dan 0,737.
Setelah didapatkan nilai hasil ekstraksi metode gabor  filter,  selanjutnya  melakukan  klasifikasi  kelas penyakit berdasarkan metode K-Means dengan rumus:
𝐾 = ∑ = 1𝑥𝑘𝑗 12 3 𝑁𝑖 Keterangan : K = kelas Xk,j = koordinat objek Ni = banyaknya dimensi 0,742, 0,831, 0,82 dan 0,737
Berikut  adalah  nilai  kelas  K-Means  penyakit busuk daun tanaman bawah merah:
𝐾 = 0.742 + 0.831 + 0.82 + 0.736

## 4
K = 0.7822
Berikut  adalah  tabel  kelas  citra  hasil  pelatihan dan nilai citra uji sebagai sampel seperti pada Tabel 6.
Tabel 7. Nilai Kelas Uji Citra No Nama Penyakit Nilai k- Means Kelas 1 Busuk Daun 0.797 0 2 Bercak Ungu 0.99 1 3 Bercak Ungu 0.7822 Belum Diketahui
Berdasarkan  pada  Tabel  7.  Berikut  adalah proses  penentukan  kelas  penyakit  data  uji  dengan teknik distance:
Kelas 0 (Busuk Daun)= √(0.7845 − 0.797)2 = 0.015 Kelas 1 (Bercak Ungu)= √(0.7845 − 0.99)2 = 0.208
Berdasarkan  hitungan  distance,  kemudian dirangkum  dengan  jarak  paling  dekat,  maka menghasilkan identifikasi citra uji seperti pada Tabel 7.
Tabel 8. Data Jarak Terdekat Data Jarak Dengan Data Baru Jenis Penyakit Kelas 0 0.015 Busuk Daun Kelas 1 0.2058 Bercak Ungu
Berdasarkan  dari  hasil  klasifikasi  tetangga dengan  jarak  yang  paling  terdekat  yaitu  citra  kelas  0 dengan identifikasi “Busuk Daun”, sehingga data citra penyakit  bawang  merah  uji  yang  diproses  masuk kedalam  jenis  penyakit  “Busuk  Daun”  dan  proses identifikasi dinyatakan salah.

## Hasil Pengujian Manual
Berdasarkan  dari  proses  pengujian  manual dengan  2  citra  serta  dataset  citra  latih  adapaun  hasil pengujian dapat dilihat seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Identifikasi Pengujian Manual
No Nama Citra Penyakit Nilai K- Means Nilai Data Latih Distance Nilai Terdekat Hasil Identifikas Keterangan 1 Busuk 0.7845 0.797 (Busuk Daun) 0.0125 0.0125 Busuk Benar 2 Bercak Ungu 0.7822 0,991 (Bercak Ungu) 0.2058 0.015 Busuk Daun Salah
Vol. 7 No. 1 (April 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)

## Pengujian Sistem Aplikasi
Proses Pelatihan Citra Penyakit Bawang Merah Untuk  masuk  kedalam  menu  pelatihan,  user dapat  memilih  button  pelatihan  pada  menu  utama aplikasi. Berikut tahapanya pada sistem aplikasi seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Menu Proses Pelatihan

## Pengujian Identifikasi Penyakit bawang merah
Adapun tahapan pengujian identifikasi penyakit bawang  merah  dilakukan  dengan  cara  satu  persatu, Hasil  akhir  adalah  melakukan  pengujian  akurasi identifikasi  penyakit  bawang  merah.  untuk  memulai proses  identifikasi  penyakit  bawang  merah  dapat dimulai dengan mencari citra penyakit bawang merah dengan  cara  menekan  button  “Pilih  Citra”  sehingga menampilkan menu pencarian citra. Adapun tahapanya pada sistem aplikasi seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Informasi Citra Penyakit Bawang Merah Antraknosa
Berdasarkan  pada  Gambar  4.  diatas  untuk mendapatkan  nilai  Gabor  filter  yang  dapat  dilakukan dengan  menekan  button  “Ekstraksi”  sehingga menampilkan  citra  penyakit  bawang  merah  grayscale serta nilai RGB dan Gabor filter . Selanjutnya adalah melakukan  identifikasi  penyakit  citra  bawang  merah dengan  menekan  button  “Identifikasi”  sehingga menampilkan hasil seperti pada gambar 5.
Gambar 5 . Identifikasi Citra Penyakit Bawang merah Antraknosa
Berdasarkan pada Gambar 5. proses identifikasi berhasil  diterapkan  pada  sistem  aplikasi,  dimana dengan  citra  uji  penyakit  bawang  merah  Antraknosa berhasil diidentifikasi sebagai penyakit “Penyakit Daun Antraknosa”, sehingga deteksi sistem benar.

## Hasil Perhitungan Akurasi
Adapun selanjutnya menghitung tingkat akurasi berdasarkan  citra  bawang  merah  uji  yang  dipakai. Adapun rumusnya adalah sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = Jumlah Klasifikasi Benar 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑋 100% Akurasi Penyakit Antraknosa = 5 5 𝑋 100% = 100% Akurasi Penyakit Antraknosa = 3 5 𝑋 100% = 100%
Akurasi Penyakit Bercak Ungu = 3 5 𝑋 100% = 60%
Akurasi Penyakit Daun Busuk = 3 5 𝑋 100%
= 60%
Vol. 7 No. 1 (April 2023)
Akurasi Akurasi Daun Sehat = 5 5 𝑋 100%
= 60% 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (100% + 60% + 60% + 100%)/4 = 80%
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  diperoleh nilai  akurasi  rata-rata  sebesar  80%  untuk  proses identifikasi  penyakit  tanaman  bawang  merah berdasakan citra uji sebanyak 20 data uji.

## KESIMPULAN
Dari pengujian yang dilakukan dapat diberikan bebrapa kesimpulan yaitu bahwa metode Gabor Filter dapat  melakukan  ekstraksi  dengan  mencari  nilai berdasarkan  koordinat  gabor  pada  citra  penyakit tanaman bawang merah yang kemudian dicluster kelas- kelas  penyakitnya  menggunakan  K-Means.  Proses identifikasi dengan data uji sebanyak 20 citra berhasil mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  80%,  dimana  nilai akurasi ini dapat dikategorikan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldo, D. (2020). Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Bawang Merah Menggunakan Metode Dempster Shafer. Komputika : Jurnal Sistem Komputer , 9 (2), 85–93. https://doi.org/10.34010/komputika.v9i2.2884
Hartono, Sitompul, O. S., Tulus, & Nababan, E. B.
(2018). Optimization Model of K-Means Clustering Using Artificial Neural Networks to Handle Class Imbalance Problem. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 288 (1). https://doi.org/10.1088/1757- 899X/288/1/012075 Ley Kharismatara, Z., & Maruf, A. (2020). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Bawang Dengan Menggunakan Certainty Factor. Information System Journal , 3 (1), 25– 29. https://doi.org/10.24076/infosjournal.2020v3i1.2 14 Pamungkas, A. (2020). Pengolahan Citra Digital (RGB, Grayscale, dan Biner) Menggunakan GUI Matlab. Sari, D. P. (2021). Pengelompokkan Penyakit Berdasarkan Lingkungan Dengan Algoritma K- Means Pada Puskesmas Sungai Tarab 2. JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) , 5 (2), 75–81. https://doi.org/10.35145/joisie.v5i2.1700 Shah, A. (2018). Through The Eyes of Gabor Filter. Suniti, N. W. (2018). Teknologi Pengelolaan Terpadu Hama dan Penyakit Penting Tanaman Bawang Merah .
Sutrisno Nurul; Arrahman, Mohamad Yusuf, S. H. (2019). Diagnosis Hama Penyakit Tanaman Bawang Merah Menggunakan Algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (1), 404–415.
Wira, J., & Putra, G. (2014). Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning Edisi 1.4, 4 .