p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Klasifikasi Penyakit Daun Kopi Menggunakan Kombinasi Haralick, Color Histogram dan Random Forest
Siti Khotimatul Wildah #1 , Abdul Latif *2 , Ali Mustopa +3 , Suharyanto -4 , Muhammad Sony Maulana *5 , Agung Sasongko *6
# Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
* Sistem Informasi Kampus Kota Pontianak, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika + Teknik Informatika Kampus Kota Pontianak, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
- Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Senen, Jakarta Pusat, Indonesia
1 siti.ska@bsi.ac.id
2 abdul.bll@bsi.ac.id
3 alimustopa.aop@bsi.ac.id
4 suharyanto@bsi.ac.id
5 muhammad.sony.mom@bsi.ac.id
6 agung.ako@bsi.ac.id

## Abstrak
Kopi merupakan spesies tanaman dengan bentuk pohon yang dijadikan sebagai bahan baku dalam pembuatan minuman-minuman kopi. Akan tetapi pada produksinya terdapat permasalahan umum yang masih sering terjadi yaitu adanya hama atau penyakit yang menyerang pada bagian daun kopi sehingga berdampak pada pertumbuhan tanaman kopi tersebut dan berakibat terjadi penurunan produksi kopi. Pengenalan penyakit dan hama pada daun kopi masih menggunakan proses manual sehingga bisa memperlambat proses deteksi serta penanganan penyakit dan hama tersebut, oleh karena itu perlunya pendeteksian otomatis sehingga dapat mendeteksi tahap awal hama dan penyakit pada daun kopi tersebut. Deteksi otomatis dapat dilakukan dengan menerapkan teknologi Computer Vision yaitu Image  Classification dan  metode Machine  Learning .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan metode  yang  dapat  mengklasifikasikan  penyakit  dan  hama  pada  daun  kopi  dengan  menggunakan  algoritma Machine Learning Random Forest dengan menambahkan kombinasi ekstraksi fitur Haralick dan Color Histogram . Hasil penelitian menunjukkan performa yang sangat baik dimana nilai akurasi yang diperoleh sebesar 98,86%. Kata kunci: Random Forest, Haralick, Color Histogram , Penyakit Daun Kopi, Machine Learning, Image Classification

## Classification of Coffee Leaf Disease Using a Combination of Haralick, Color Histogram and Random Forest

## Abstract
Coffee is  a plant species with  a tree shape  that is  used as a raw material in  the manufacture of coffee drinks. However, in production there are general problems that still occur frequently, namely the existence of pests or diseases that attack the coffee leaves so that it has an impact on the growth of the coffee plant and results in a decrease in coffee production. Identification of diseases and pests on coffee leaves still uses a manual process so that  it  can  slow  down  the  process  of  detecting  and  handling  these  diseases  and  pests,  therefore  the  need  for automatic detection so that it can detect the early stages of pests and diseases on coffee leaves. Automatic detection can be done by applying Computer Vision technology, namely Image Classification and Machine Learning methods. This  study  aims  to  produce  a  method  that  can  classify  diseases  and  pests  on  coffee  leaves  using  the  Machine Learning Random Forest algorithm by adding a combination of Haralick feature extraction and Color Histogram. The results showed very good performance where the accuracy obtained was 98.86%.
Keywords: Random Forest, Haralick, Color Histogram, Coffee Leaf Disease, Machine Learning, Image Classification

## I. P ENDAHULUAN
Kopi merupakan spesies tanaman dengan bentuk pohon yang  dijadikan  sebagai  bahan  baku  dalam  pembuatan minuman-minuman kopi. Tumbuhan ini terdiri dari banyak
genus, akan tetapi jenis kopi arabika dan robusta memiliki nilai jual yang tinggi [1].
Ekspor kopi hijau terbesar di dunia saat ini berasal dari negara Brasil yakni sebesar 30% dari produksi kopi dunia,
akan  tetapi  permasalahan  umum  yang  masih  terjadi  pada produksi kopi sehingga menyebabkan penurunan produksi kopi tersebut adalah adanya hama dan penyakit [2].
Adanya  hama  atau  penyakit  yang  menyerang  pada bagian  daun  kopi  berdampak  pada  pertumbuhan  tanaman kopi  tersebut  [3]  sehingga  menyebabkan  kerugian  bagi petani kopi. Kerugian panen akibat penyakit tersebut pada tanaman  kopi  diperkirakan  mencapai  20-30%  dari  total produksi negara [4].
Pengenalan penyakit pada daun kopi masih menggunakan metode manual sehingga bisa memperlambat  proses  deteksi  serta  penanganan  penyakit dan  hama  tersebut.  Teknologi Computer  Vision dapat membantu  mengidentifikasi  secara  otomatis  dengan menggunakan  metode Machine  Learning [5],  sehingga dapat  mempercepat  proses  deteksi  tahap  awal  hama  dan penyakit  pada  daun  kopi  tersebut  agar  dapat  membantu produsen  kopi  dalam  meningkatkan  produktivitas  dan kualitas komoditas mereka.
Penerapan teknologi Computer Vision dalam penelitian ini  menggunakan  Teknik Image  Classification tidak terlepas pada peran penting dari penentuan algoritma yang digunakan, sehingga dapat memberikan hasil prediksi yang akurat.  Penelitian  dilakukan  dengan  menguji dataset Disease and Pest in Coffee Leaves atau penyakit dan hama pada daun kopi yang dipublikasikan di Kaggle Repository dengan total data sebanyak 285 citra rust (karat) dan 257 citra miner . Citra dalam resolusi pengambilan asli berukuran 4000 x 2250  piksel,  diambil  menggunakan  kamera smartphone dan  sebagian  besar  foto  diambil  di  laboratorium  dengan latar belakang putih. Citra berasal dari perkebunan di Brazil [6].
Banyak  peneliti  melakukan  penelitian  terkait  deteksi penyakit dan hama pada daun kopi, seperti penelitian yang dilakukan  oleh    Dicki  Irfansyah,  Metty  Mustikasari,  dan Amat Suroso pada tahun 2021 [7]. Penelitian ini melakukan penerapan  metode  CNN  dengan  arsitektur Alexnet dan ekstraksi  fitur  RGB  dimana  hasil  yang  diperoleh  pada penelitian tersebut nilai akurasi pada proses pengujian data latih  sebesar  69.44  -  80.56%  dan  sebesar  81,6%  nilai akurasi yang diperoleh pada data uji.
Penelitian lain dilakukan oleh Lucas Ximenes Boa Sorte, Roseli dos Reis Goulart, Carolina Toledo Ferraz, Francisco Fambrini, dan Jose Hiroki Saito untuk mengenali penyakit utama pada daun kopi pada tahun 2019 [8]. Penelitian ini melakukan  penerapan  metode Deep  Learning dan  juga metode  ekstraksi  fitur Local  Binary  Pattern dengan  hasil yang  diperoleh  untuk  nilai kappa sebesar  0,970  dan  juga nilai sensitivity sebesar 0,980.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Suprihanto,  Iwan Awaludin,  M.  Andhika  Zaini  Zulfikor,  dan  Muhammad Fadhil  pada  tahun  2022  [9]  mengenai  penerapan  CNN dengan  arsitektur ResNet-50 untuk  identifikasi  dan klasifikasi penyakit pada daun kopi. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini mencapai akurasi sebesar 92,68%.
Penelitian  terkait  deteksi  penyakit  daun  kopi  juga dilakukan  dengan  penerapan  metode Machine  Learning yang  bertujuan  untuk  pengklasifikasian  berbagai  tahapan infeksi  penyakit  daun  kopi  yang  dilakukan  oleh  Wilson
Castro,  Jorge  Maicelo,  Jimy  Oblitas,  dan  Himer  Avila- George  pada  tahun  2018  [10].  Penelitian  tersebut menerapkan  metode Machine  Learning dengan  algoritma SVM dan memperoleh akurasi tertinggi sebesar 94,7% dan error terendah sebesar 5,3%, pada penelitian tersebut juga disebutkan  bahwa  algoritma Decision  Tree menghasilkan nilai False Positive terendah.
Berdasarkan  penelitian  terkait,  penelitian  ini  akan menerapkan kombinasi fitur ekstraksi Haralick dan Color Histogram dengan  metode  klasifikasi Random  Forest . Penentuan  atau  pemilihan  metode  dilakukan  berdasarkan beberapa  tahapan  yaitu  perbandingan  ekstraksi  ciri  dan metode klasifikasi sehingga dapat diterapkan metode yang tepat  untuk  mengklasifikasikan  jenis  penyakit  dan  hama pada  daun  kopi  serta  beberapa  penelitian  terkait menjelaskan  bahwa  penerapan  tahapan preprocessing dengan  menerapkan  metode  ekstraksi  fitur  memberikan hasil yang lebih baik.

## II. M ETODOLOGI
Pada tahapan metodologi penelitian dilakukan beberapa tahapan  atau  alur  pengolahan dataset yang  diujikan. Tahapan  penelitian  disusun  untuk  mendapatkan  hasil  uji coba  dengan  nilai  performa  metode  yang  baik,  sehingga dapat  mengklasifikasikan  jenis  Penyakit  dan  Hama  pada Daun  Kopi  dengan  akurat.  Tahapan  penelitian  dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Merubah Ukuran Citra Pra Pemrosesan Menentukan Persentase Data Latih dan Data Uji Merubah Skala Citra Feature Extraction (Color Histogram and Haralick) Random Forest (RF) Disease and Pest in Coffee Leaves Dataset Accuracy, Recall and Precision Pengukuran Model Confusion Matrix

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Dataset Penelitian
Tahapan  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan dataset citra daun kopi dengan total data sebanyak 285 citra rust (karat)  dan  257  citra  miner.  Citra  dalam  resolusi pengambilan  asli  sebesar  4000x2250  piksel.  Diambil menggunakan kamera smartphone untuk menangkap citra, dan  sebagian  besar  foto  diambil  di  laboratorium  dengan latar belakang putih. Citra berasal dari perkebunan kopi di Brazil. Dataset tersebut  tersedia  secara  umum  di Kaggle

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 11, No. 1, Januari 2023
Repository . Contoh Citra daun kopi pada dapat dilihat pada Gambar 2.
Rust Rust Rust Miner Miner Miner Gambar 2. Dataset

## B. Pra Pemrosesan
Tahapan pra pemrosesan dilakukan dengan tujuan untuk mempersiapkan  data  sebelum  dimasukan  kedalam  model yang diterapkan. Pada tahapan ini meliputi merubah ukuran citra  yang  dimaksudkan  agar  proses  pemodelan  dapat dilakukan dengan lebih cepat.
Kemudian  dilanjutkan  dengan  pengaturan  untuk pembagian  jumlah  data  latih  dan  data  uji  yang  akan digunakan pada tahap pemodelan, dimana pembagian rasio yang  digunakan  yaitu  80%  data  latih  dan  20%  data  uji kemudian dilakukan proses untuk merubah skala citra.

## C. Ekstraksi Fitur
Tahapan  ekstraksi  fitur  dilakukan  sebelum  tahapan klasifikasi  dengan  penerapan  algoritma  yang  akan diterapkan, tahapan ekstraksi ini bertujuan untuk pencarian ciri  dari  sebuah  objek  sehingga  dapat  diperoleh karakteristik atau ciri unik dari objek yang digunakan [11]. Tahapan ekstraksi ciri dapat dilakukan berdasarkan tekstur, warna atau ciri lainnya, pada penelitian ini ekstraksi fitur yang digunakan yaitu:
1) Haralick adalah  deskriptor  tekstur  yang  umum digunakan  dalam  analisis  citra.  Metode  deskriptor  ini memberikan  informasi  tentang  intensitas  piksel  tertentu dengan posisinya relatif terhadap piksel tetangganya. Cara kerja  fungsi  ini  disebut  proses  kuantisasi,  yaitu pengurangan  tingkat  keabuan  citra  [5].  Ekstraksi  Fitur Haralick  memiliki  konsep  menyimpan  informasi  dari perhitungan  tekstur  menggunakan cooccurrence  matrix [12] . Menurut  Suryanto,  Suherman  dan  Sihombing,  pada tahun  2018  [13]  terdapat  14  fitur  yang  dapat mendefinisikan dari ekstraksi fitur haralick ini, akan tetapi pada buku GLCM Texture: a Tutorial yang dikarang oleh Mryka Hall-Beyer, terdapat 4 fitur yang dapat memberikan hasil yang baik yaitu correlation, energy, homogeneity, dan variance [14] dengan persamaan sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 =   ∑ 𝑃 𝑖,𝑗 𝑁−1 𝑖,𝑗=0 [ (𝑖 − 𝜇 𝑖 )(𝑖 − 𝜇 𝑗 ) √(𝜎 𝑖 2 )(𝜎 𝑗 2 ) ]      (1) 𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 =   ∑ 𝑃 𝑖,𝑗 2
𝑁−1 𝑖,𝑗=0 (2) 𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 =   ∑ 𝑃 𝑖,𝑗 1 + (𝑖 + (𝑖 − 𝑗) 2
𝑁−1 𝑖,𝑗=0 (3)
𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 =   ∑ 𝑃 𝑖,𝑗 (𝑖 − 𝑗) 2 𝑁−1
𝑖,𝑗=0
(4)
2)  Color  Histogram merupakan  suatu  Teknik  untuk mendeskripsikan  isi  atau  kandungan  warna  dengan  cara menghitung setiap warna yang muncul pada suatu citra agar warna  terbentuk  lebih  cepat,  sehingga  diperlukan  proses kuantisasi  warna  yaitu  pembagian  komponen  warna  pada rentang  jarak  tertentu,  dimana  proses  ini  membutuhkan waktu  yang  cenderung  lama  karena  proses  perhitungan didasarkan  pada  banyaknya  variasi  warna  RGB  yang muncul [15]. Histogram dapat tersusun atas 48 bin warna yang  merepresentasikan  sebuah  rentang  nilai  pixel  yang berbeda  dari  setiap  komponen  warna  RGB  [16].  Adapun pada penelitian ini jumlah bin yang digunakan sebanyak 8 bin  warna  dengan  tujuan  untuk  meminimalisir  bin  warna yang nantinya digunakan sebagai fitur pada pengklasifikasian citra hama dan penyakit pada daun kopi.
D. Random Forest
Random  Forest merupakan  sebuah  metode  ensemble (kumpulan) dengan menggunakan konsep pohon keputusan sebagai  dasar  model  klasifikasi,  metode  ini  digunakan untuk  klasifikasi  dan  regresi  [17].  Pemilihan  metode Random Forest didasarkan pada beberapa kelebihan yang dimiliki  diantaranya relative kuat  terhadap outliers dan noise ,  memiliki  performa  klasifikasi  yang  lebih  cepat dibandingkan  dengan Bagging dan Boosting ,  sederhana dan mudah di paralelkan serta menghasilkan akurasi yang baik  [18].  Metode Random  Forest memiliki  konsep  yang membentuk pohon keputusan dimana terdiri dari root node , internal node , dan leaf node [19]. Konsep pohon keputusan dapat  dihitung  melalui  persamaan  nilai entropy dan  nilai information  gain .  Berikut  merupakan  persamaan  nilai entropy dan nilai information gain .
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑌) =   − ∑ 𝑃 𝑖 (𝑐|𝑌)𝐿𝑜𝑔 2 𝑃  (𝑐|𝑌)                                          (5)
Keterangan:
Y
= Himpunan kasus
P(c|Y)  = Proporsi nilai Y terhadap kelas c
𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑌, 𝑎) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌) − ∑ 𝑣𝜀𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝑎) | 𝑌 𝑣 𝑌 𝑎 | 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑌 𝑣 )    (6)
Keterangan:
Values (a) = Nilai yang mungkin dalam himpunan kasus a Y ᵥ =Subkelas  dari  Y  dengan  kelas  v  yang  berhubungan dengan kelas a.
Y ₐ = Semua nilai yang sesuai dengan a

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  pada  penelitian  ini  ialah  berupa  pengukuran  dan prediksi  terhadap  sebuah  model  dengan  menggunakan metode Random  Forest dan  kombinasi  ekstraksi  fitur gabungan Haralick dan Color  Histogram dalam memprediksi penyakit dan hama pada daun kopi.
Tahap penelitian dimulai dari memilih citra dari dataset disease and pest in coffee leaves kemudian dilanjutkan ke tahap pra pemrosesan yang bertujuan untuk mempersiapkan  data  sebelum  masuk  ke  tahap  ekstraksi
fitur  dan  pemodelan  yaitu  merubah  ukuran  citra, melakukan pembagian data latih dan data uji dimana rasio yang  digunakan  sebesar  8:2  yang  artinya  80%  digunakan untuk data latih dan 20% merupakan data uji, sehingga dari 542  citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak 433  citra  digunakan  sebagai  data  training  dan  109  citra sebagai data testing serta merubah nilai skala citra.
Tahap  selanjutnya  dilakukan  proses  ekstraksi  ciri menggunakan metode Haralick dan Color Histogram serta masuk  ke  tahap  pemodelan  dengan  menggunakan algoritma  klasifikasi Random  Forest .  Kombinasi  metode ekstraksi ciri Haralick dan Color Histogram serta metode klasifikasi menggunakan Random Forest dipilih berdasarkan beberapa eksperimen yang dilakukan, dimana hasil  eksperimen  kombinasi  tersebut  memberikan  hasil kinerja  yang  lebih  unggul  dibandingkan  dengan penggunaan  metode  lainnya.  Tabel  nilai  akurasi berdasarkan  percobaan  penerapan  ekstraksi  fitur  yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I P ERBANDINGAN M ETODE E KSTRAKSI F ITUR No Fitur Ekstraksi Akurasi 1 Random Forest dan Zernike 0.679387 2 Random Forest dan Haralick 0.886839 3 Random Forest, Hu-Moment dan Haralick 0.889006 4 Random Forest dan Hu-Moment 0.891702 5 Random Forest, Hu-Moment dan Color Histogram 0.981501 6 Ranodm Forest dan Color Histogram 0.986047 7 Random Forest, Zernike dan Color Histogram 0.986205 8 Random Forest, Haralick dan Color Histogram 0.988372
Tabel I menunjukkan bahwa dengan kombinasi metode yang  digunakan  yaitu  metode  ekstraksi  ciri Color Histogram dan  Metode  Klasifikasi Random  Forest memberikan hasil yang baik, dan metode ekstraksi fitur Hu Moment juga  memberikan  hasil  yang  baik.  Berdasarkan percobaan  awal,  dilakukan  percobaan  lanjutan  dengan menerapkan metode ekstraksi ciri gabungan.
Beberapa hasil penggabungan 2 metode ekstraksi ciri ini memberikan hasil yang baik, seperti halnya penggabungan metode Color Histogram dan Zernike serta Random Forest memberikan  hasil  yang  tidak  jauh  berbeda  dengan Color Histogram dan Haralick berdasarkan  pengujian  dengan metode  kombinasi  nilai  akurasi  yang  dihasilkan memberikan  peningkatan  akan  tetapi  tidak  terlalu signifikan  sehingga  penggunaan  metode  ekstraksi  fitur gabungan Haralick dan Color  Histogram dipilih  pada penelitian ini.
Pemilihan metode klasifikasi Random Forest dilakukan berdasarkan hasil dari percobaan penerapan ekstraksi fitur gabungan Haralick dan Color Histogram dengan beberapa algoritma  klasifikasi,  dimana  algoritma Random  Forest memberikan  hasil  yang  paling  baik.  Berikut  adalah  tabel nilai  akurasi  berdasarkan  percobaan  penerapan  algoritma klasifikasi yang dilakukan.
TABEL III P ERBANDINGAN M ETODE K LASIFIKASI No Metode Klasifikasi Akurasi 1 Linear Discriminant Analysis 0.771670 2 Naïve Bayes 0.787315 3 K-Nearest Neighbors 0.944820 4 Classifcation and Regression Tree 0.967653 5 Logistic Regression 0.981501 6 Support Vector Machine 0.986152 7 Random Forest 0.988372
Tabel  II  menunjukkan  bahwa  pemilihan  metode klasifikasi Random  Forest didasarkan  pada  nilai  akurasi yang  dihasilkan  pada  percobaan  tersebut,  dimana  metode tersebut lebih unggul dibandingkan metode lainnya.
Hasil  kinerja  dari  metode  yang  diusulkan,  dilakukan dengan  bantuan  metode Confusion  Matrix ,  yaitu  matriks persegi  yang  elemen-elemennya  menggambarkan  kinerja dari  pengklasifikasi  dengan  membandingkan  jumlah  data label dari pengklasifikasi keluaran dan data label asli. Tabel Confusion  Matrix yang  dihasilkan  dari  metode  yang diusulkan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL IIIII CONFUSION MATRIX Pre d icte d Va lu es Miner 42 2 Rust 1 42 Miner Rust

## Actual Values
Tabel III menunjukkan hasil jumlah prediksi yang benar pada  setiap  kelas,  pada  tabel  kelas  ditandai  dengan  label hijau  dengan  nama  kelas rust dan miner .  Tabel  tersebut juga  menunjukkan  bahwa  ada  42  citra  yang  diprediksi dengan benar untuk kelas miner , 42 citra untuk kelas rust , 2  citra  terprediksi  sebagai  kelas miner akan  tetapi sebenarnya  adalah  kelas rust serta  1  citra  terprediksi sebagai  kelas rust akan  tetapi  sebenarnya  adalah  kelas miner , sehingga dapat disimpulkan bahwa tingkat prediksi yang  benar  lebih  dari  98%  dari  data  uji  dan  dapat dikategorikan baik.
TABEL IVV C LASSIFICATION R EPORT Description Recall Precision F1- Score Support Miner 0.94 1.00 0.97 17 Rust 1.00 0.96 0.98 27 Accuracy 0.98 44

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 11, No. 1, Januari 2023
Macro Average 0.97 0.98 0.98 44 Weighted Average 0.98 0.98 0.98 44
Tabel IV menunjukkan hasil precision, recall, f1-score dan support yang  diperoleh  dari  masing-masing  kelas. Selain dari tabel confusion matrix pada tabel 3 dan laporan klasifikasi pada tabel 4, evaluasi kinerja juga dapat dilihat dari  hasil  akurasi  yang  dihasilkan,  pada  penelitian  ini dimana metode yang diusulkan menghasilkan nilai akurasi sebesar 98,93%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan dimulai dari pemilihan citra menggunakan dataset disease and pest in coffee leaves , selanjutnya dilakukan tahapan pra pemrosesan  yang  terdiri  dari  mengubah  ukuran  citra, menentukan  persentase  data  latih  dan  data  uji,  serta mengubah skala citra. Tahap selanjutnya pada penelitian ini adalah  menerapkan  ekstraksi  fitur  dengan  metode kombinasi Haralick dan Color Histogram .
Setelah  mendapatkan  hasil  ekstraksi  fitur,  langkah selanjutnya adalah melakukan tahap pemodelan atau proses klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest . Tahap terakhir pada penelitian ini dilakukan proses evaluasi yang bertujuan  untuk  melihat  hasil  kinerja  dari  metode  yang diusulkan.
Pengukuran  atau  evaluasi  dilakukan  dengan  bantuan metode confusion matrix yang menunjukkan hampir 98% dari data pengujian diprediksi dengan benar, melihat nilai akurasi  yang  dihasilkan  yaitu  98,83%,  dan  melihat  nilai recall dan precision yang  dihasilkan  oleh  masing-masing kelas memberikan nilai yang baik.
Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa metode yang diusulkan dapat secara akurat mengklasifikasikan penyakit dan  hama  pada  dataset  daun kopi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada seluruh pihak yang  sudah  mendukung  proses  penelitian  ini,  dan  yang sudah menaruh sumbangan berupa  pikiran dan waktunya. Penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Bapak Brito Silva, Lucas, Cavalcante Carneiro, Álvaro Leandro, Silveira  Almeida  Renaud  Faulin,  Marisa  yang  telah menerbitkan  dataset  “ Rust ( Hemileia  vastatrix )  dan Leaf Miner ( Leucoptera  coffeella )  pada  tanaman  kopi  (Kopi Arabika).

## D AFTAR P USTAKA
[1] I.  Fibriani,  Widjonarko,  C.  S.  Sarwono,  and  F.  Dwika,  “Deteksi Penyakit Brown Eye Spot pada Daun Kopi Menggunakan Metode Euclidean Distance dan Hough Transform,” Ef. Penyul. Gizi pada Kelompok  1000  HPK  dalam  Meningkat.  Pengetah.  dan  Sikap Kesadaran Gizi , vol. 3, no. 3, pp. 69–70, 2017.
[2] A. P. Marcos, N. L. S. Rodovalho, and A. R. Backes, “Coffee Leaf Rust Detection Using Convolutional Neural Network,” Proc. - 15th Work.  Comput.  Vision,  WVC  2019 ,  pp.  38–42,  2019,  doi: 10.1109/WVC.2019.8876931.
[3] T. S. Prihartini and P. N. Andono, “Deteksi Tepi Dengan Metode Laplacian of Gaussian Pada Citra Daun Tanaman Kopi,” pp. 1–5,
2017, [Online].
Available: http://eprints.dinus.ac.id/15312/1/jurnal_15354.pdf.
[4] M. Kumar, P. Gupta, P. Madhav, and Sachin, “Disease detection in coffee  plants  using  convolutional  neural  network,” Proc.  5th  Int. Conf.  Commun.  Electron.  Syst.  ICCES  2020 ,  no.  Icces,  pp.  755– 760, 2020, doi: 10.1109/ICCES48766.2020.09138000.
[5] S. K. Wildah, S. Agustiani, A. Latif, R. Pebrianto, F. N. Hasan, and F.  Indriyani,  “Classification  of  Colorectal  Cancer  Based  on Histological  Image  Using  a  Combination  of  Color  Histogram, Haralick and k-NN,” 2022, doi: 10.1109/ICITRI56423.2022.9970214.
[6] Á.  L. C. Carneiro,  L. de  B.  Silva, and M.  S.  A.  R.  Faulin, “Rust (Hemileia vastatrix) and leaf miner (Leucoptera coffeella) in coffee crop  (Coffea  arabica),” Mendeley  Data ,  vol.  5,  2020,  doi: 10.17632/vfxf4trtcg.5.
[7] D.  Irfansyah et  al. ,  “Arsitektur  Convolutional  Neural  Network (  CNN  )  Alexnet  Untuk  Klasifikasi  Hama  Pada  Citra  Daun Tanaman Kopi,” vol. 6, no. 2, pp. 87–92, 2021.
[8] L. X. Boa Sorte, C. T. Ferraz, F. Fambrini, R. D. R. Goulart, and J. H. Saito, “Coffee leaf disease recognition based on deep learning and texture attributes,” Procedia Comput. Sci. , vol. 159, pp. 135– 144, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.09.168.
[9] S.  Suprihanto,  I.  Awaludin,  M.  Fadhil,  and  M.  A.  Z.  Zulfikor, “Analisis Kinerja ResNet-50 dalam Klasifikasi Penyakit pada Daun Kopi Robusta,” J.  Inform. , vol.  9, no. 2, pp.  116–122, 2022,  doi: 10.31294/inf.v9i1.13049.
[10]  W. Castro, J. Oblitas, J. Maicelo, and H. Avila-George, “Evaluation of  expert  systems  techniques  for  classifying  different  stages  of coffee rust infection in hyperspectral images,” Int. J. Comput. Intell. Syst. , vol. 11, no. 1, pp. 86–100, 2018, doi: 10.2991/ijcis.11.1.8.
[11]  L. Hakim, S. P. Kristanto, D. Yusuf, and F. N. Afia, “Pengenalan Motif  Batik  Banyuwangi  Berdasarkan  Fitur  Grey  Level  Co- Occurrence Matrix,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1320.
[12]  K.  Ayuningsih,  Y.  A.  Sari,  and  P.  P.  Adikara,  “Klasifikasi  Citra Makanan  Menggunakan  HSV  Color  Moment  dan  Local  Binary Pattern dengan Naïve Bayes ClassifierAyuningsih, Karunia, Yuita Arum  Sari,  and  Putra  Pandu  Adikara.  2019.  “Klasifikasi  Citra Makanan  Menggunakan  HSV  Color  Moment  Dan  Local  Binary Patt,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 4, pp. 3166–3173, 2019.
[13]  E.  D.  Suryanto,  Suherman,  and  P.  Sihombing,  “Ekstraksi  Fitur Haralick Menggunakan Citra Mikroskop Digital Trinocular Untuk Proses  Identifikasi  Cacing  Penyakit  Kaki  Gajah,” ResearchGate , no. October, pp. 1–85, 2015.
[14]  M. Held and T. I. B. Committee, “Momentum Method to Measure the Blastcontour,” 17th  Int. Symp.  Ballist. , vol.  2,  no. March, pp. 267–274, 1998.
[15]  C.  P.  Beauty  and  Y.  A.  Sari,  “Temu  Kembali  Citra  Makanan Menggunakan  Color  Histogram  Dan  Local  Binary  Pattern,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 5514– 5520, 2019.
[16]  S.  Y.  E.  Simarmata,  Y.  A.  Sari,  and  S.  Adinugroho,  “Klasifikasi Citra  Makanan  Menggunakan  Algoritme  Learning  Vector Quantization  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Color  Histogram  dan Gray Level Co-occurrence Matrix,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2369–2378, 2019.
[17]  A.  Primajaya  and  B.  N.  Sari,  “Random  Forest  Algorithm  for Prediction of Precipitation,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i1.4903.
[18]  L.  Ratnawati  and  D.  R.  Sulistyaningrum,  “Penerapan  Random Forest  untuk  Mengukur  Tingkat  Keparahan  Penyakit  pada  Daun Apel,” J.  Sains  dan  Seni  ITS ,  vol.  8,  no.  2,  2020,  doi: 10.12962/j23373520.v8i2.48517.
[19]  G. A. Sandag, “Prediksi Rating Aplikasi App Store Menggunakan Algoritma Random Forest,” CogITo Smart J. , vol. 6, no. 2, pp. 167– 178, 2020, doi: 10.31154/cogito.v6i2.270.167-178.