http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Klasifikasi Daun Padi dengan K-Nearest Neighbor

## Berdasarkan Fitur Warna dan Invariant Moment
Rice Classification with K-Nearest Neighbor based on Color Feature Extraction and Invariant Moment
Santika Tri Hapsari S, Rahmat Widadi * , Indah Permatasari
Teknik Telekomunikasi, Teknik Telekomunikasi dan Elektro Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jalan DI Panjaitan No. 128, Kec. Purwokerto Selatan, Kab. Banyumas, Jawa Tengah Indonesia *e-mail: rahmat@ittelkom-pwt.ac.id
( received : 17 Mei 2023, revised : 2 Juli 2023, accepted : 6 Juli 2023)

## Abstrak
Nasi  ialah  makanan  pokok  warga  Indonesia  yang  berasal  dari  tanaman  padi. Tanaman  padi  sering mangalami gagal panen karena terserang penyakit. Tentunya hal tersebut akan berpengaruh pada hasil panen.  Oleh  karena  itu,  di  era  kemajuan  teknologi  ini  dapat  menggunakan  citra  digital  yang  dapat membantu  petani  untuk  mengklasifikasi  penyakit  daun  padi  agar  dapat  dikendalikan.  Salah  satu klasifikasi menggunakan K-Nearest  Neighbor (KNN)  yang  bersumber  pada  informasi  data pembelajaran  dengan  jarak  yang  terdekat.  Penelitian  menerapkan  metode  ekstrasi  fitur  warna  dan invariant  moment agar  mendapatkan  informasi  ciri  pembeda  suatu  objek  dari  objek  yang  lain.  Data berasal  dari UCI  Machine  Learning  Repository berjumlah  120  citra  yang  dibagi  menjadi  3  jenis penyakit bacterial leaf blight , brown spot , dan leaf smut dengan setiap kelas memiliki 40 citra.  Fitur warna  yang  digunakan  HSV  yaitu Hue , Saturation ,  dan Value .  Sedangkan  pada invariant  moment menggunakan tujuh fitur H1 hingga H7 yang dikenalkan oleh Hu. Seleksi fitur dilakukan setelah proses ekstraksi fitur untuk mendapatkan nilai akurasi tertinggi. Selain itu, Variasi jumlah tetangga (k) pada KNN juga divariasi dari k=1 sampai k=10. Hasil akurasi terbaik didapatkan pada penggunaan fitur yaitu hue , saturation , value ,  h2, h3, dan h7 dan nilai jumlah tetangga pada KNN k=1 dengan akurasi sebesar 81,66%.
Kata kunci: Daun Padi, Fitur Warna, Invariant Moment , K-fold , KNN.

## Abstract
Rice is the staple food of Indonesians which comes from rice plants. Rice plants often experience crop failure  due  to  disease.  Of  course  this  will  affect  the  yield.  Therefore,  in  this  era  of  technological advances,  digital  images  can  be  used  to  help  farmers  classify  rice  leaf  diseases  so  they  can  be controlled. One of the classifications uses K-Nearest Neighbor (KNN) which is sourced from learning data information with the closest distance. Research requires color feature extraction and invariant moment methods in order to obtain information on the distinguishing characteristics of an object from other objects. Data comes from the UCI Machine Learning Repository totaling 120 images which are divided into 3 types of bacterial disease leaf blight, brown spot, and leaf smut with each class having 40 images. The color features used by HSV are Hue, Saturation, and Value. Meanwhile, the invariant moment uses the seven features H1 to H7 introduced by Hu. Feature selection is carried out after the feature extraction process to get the highest accuracy value. In addition, variations in the number of neighbors (k) in KNN are also varied from k=1 to k=10. The best accuracy results are obtained from the  use  of  features,  namely  hue,  saturation,  value,  h2,  h3,  and  h7  and  the  value  of  the  number  of neighbors in KNN k=1 with an accuracy 81.66%.
Keywords: Color Feature, Invariant moment, K-fold, KNN, Rice Leaf.

## 1 Pendahuluan
Indonesia  mempunyai  kemampuan  basis  energi  hayati  khusus  posisi  yang  banyak  dengan bermacam tipe tumbuhan pangan semacam padi, umbi, kacang, sayur, buah, serta basis pangan hewani.
Secara  khusus  beras  sebagai  sumber  makanan  pokok  dan  bahan  nasi.  Nasi  ialah  santapan  utama masyarakat  Indonesia  yang  berperan  buat  penuhi  kepentingan  karbohidrat    [1].  Berdasarkan  Berita Resmi  Statik  No.  21/03/Th.  XXV,  1  Maret  2022  mengenai  Besar  Panen  serta  Produksi  gabah  di Indonesia 2021 (Nilai Konsisten) bahwa produksi gabah dalam 2021 ialah sebesar 54, 42 juta ton gabah kering giling (GKG) hadapi penyusutan sebesar 233,91 ribu ton ataupun 0,43 persen dibanding produksi gabah di 2020 yang sebesar 54,65 juta ton GKG. Tidak hanya itu, produksi beras dalam 2021 untuk konsumsi  pangan  masyarakat  menggapai  31,36  juta  ton,  hadapi  penyusutan  sebesar  140,73  ribu  ton ataupun 0,45 persen dibanding produksi beras di 2020 yang sebesar 31, 50 juta ton [2]. Salah satu faktor masalah yang mengakibatkan penurunan jumlah produksi beras seperti hama dan penyakit padi. Seperti di Kota Padang mengalami penurunan padi pada tahun 2020 sebanyak 6.529,13 ton atau 18,03 % yang diakibatkan  oleh  serbuan  wereng  serta  penyakit  padi.  Perihal  ini  menyebabkan  terjadinya  kerugian petani dalam produksi padi tersebut [3].
Di  era  kemajuan  pesat  teknologi  saat  ini  membawa  berbagai  dampak  perubahan  dalam mempermudah  manusia  dalam  menemukan  solusi  dari  masalah  yang  terdapat.  Salah  satu  teknologi yang  bertumbuh  dikala  ini  merupakan  citra  digital.  Citra  digital  sudah  sering  digunakan  dalam mengenali proses masalah dalam keseharian [4]. Oleh karena itu, citra digital bisa membantu para petani dalam mengidentifikasi penyakit dalam daun padi supaya penyakit daun padi bisa teratasi.
Salah satu cara klasifikasi merupakan memakai K- Nearest Neighbor (KNN). KNN ialah cara pengelompokan  kepada  subjek  bersumber  pada  data pembelajaran  dengan jarak  yang  terdekat.  Cara KNN diaplikasikan guna menanggulangi kasus pengenalan yang diukur dengan cara kualitatif ataupun kuantitatif.  Tentukan  nilai  k  terlebih  dahulu  sebelum  mencari  data  dengan  jarak  terdekat  dengan tetangga [5]. Beberapa objek maupun data yang digunakan terdapat keberagaman yang sangat komplek. Oleh  sebab  itu,  diperlukan  suatu  metode  ekstrasi  fitur  mendapatkan  informasi  atau  karakteristik pembeda yang bisa membedakan sesuatu subjek dari subjek yang lain  [6].
Sebagian riset lebih dahulu telah sempat memakai cara klasifikasi yang berbeda antara lain dengan memakai  cara Convolution  Neural  Network (CNN)  dengan  membuahkan  ketepatan  penataran pembibitan menggapai 100%, ketepatan validasi sebesar 83.3%, serta angka ketepatan dalam confusion matrix menghasilkan sebesar 92% [7]. Dalam riset lain memakai cara ekstraksi fitur GLCM interval 4 sudut menghasilkan dari 30 data 80% data valid dengan durasi 16 s [8]. Riset klasifikasi penyakit padi yang lain mengenakan citra daun dengan model terlatih Resnet101 dengan hasil akurasi sebesar 100% serta  loss  sebesar  5,61%  [9].  Selanjutnya,  terdapat  penelitian  menggunakan  metode  klasifikasi deep learning Efficientnet B3 dengan transfer learning dengan hasil pengujian tercapai akurasi 79,53% dan loss 0,012  [10].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  performa  dari klasifikasi  penyakit  pada  daun  padi  dengan  menggunakan  KNN  berdasarkan  fitur  warna  dan  fitur invariant moment.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  [7]  mengenai  deteksi  penyakit  daun  padi  dengan  algoritma Convolutional  Neural Network (CNN) dilakukan oleh beberapa peneliti Rizal Amegia Saputra et al tahun 2021 melakukan klasifikasi penyakit padi dengan MobileNetVI menggunakan fitur. Dataset berjumlah 120 yang terdiri dari 3 penyakit daun padi yaitu bacterial leaf blight, brown spot, leaf smut . Berdasarkan hasil latih dan uji citra dataset dengan ukuran yang sama yaitu 224x224. Hasil pelatihan data memiliki akurasi 1.0 dan validasi sebesar 0,8333 dengan menggunakan confusion matrix mendapatkan tingkat akurasi 92%. Penelitian Jani Kusanti et al 2018 melakukan klasifikasi penyakit daun padi berdasarkan 4 variasi sudut pada GLCM. Pada penelitian ini dibuatlah sesuatu program aplikasi yang bisa mengenali hama penyakit  padi.  Oleh sebab itu  dibuatlah  sesuatu  program  yang  bisa  mengetahui hama  penyakit  padi, melalui metode backpropagation denga 4 variasi ciri sudut GLCM selaku sistem klasifikasi penyakit dalam daun tumbuhan padi.  Melalui metode backpropagation pada pengolahan citra, dengan klasfikasi dari nilai ciri setiap citra penyakit daun padi yang digunakan. Sistem ini memiliki akurasi mencapai 80% dari 30 data dengan waktu 16 detik dalam melakukan identifikasi penyakit pada citra daun tanaman padi [8].
Penelitian [10] Endang Anggiratih et al 2021 melakukan pengidentifikasi penyakit tanaman padi menggunakan deep learning Efficientnet B3 dengan transfer learning . Pada penelitian ini menggunakan metode Deep learning khususnya CNN dengan arsitektur Beberapa penyakit padi yang dapat dianalisa yaitu brown spot (bercak coklat) dan bacterial leaf (hawar daun). Peneliti menganalisa penyakit tersebut
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pada padi dengan menggunakan Deep Learning tepatnya Convolutional Neural Network menggunakan arsitktur EfficientNet B3 yang dilatih menggunakan data latih (dataset) berupa citra. Akurasi sebesar 79,53% menggunakan EfficientNet B3 yang mana hasil lebih baik daripada menggunakan Mobilenet V3 .
Penelitian  [11]  Zulkifli  tahun  2021  melakukan  pengidentifikasi  penyakit  tanaman  padi menggunakan Artificial  Intelligence dan  sistem  pakar  yang  mana  menggunakan  pemeriksaan  pakar yang optimal. Salah satu metode dalam pengidentifikasian ini adalah Expert System Development Life Cycle (ESDLC)  yang  dibagi  menjadi  dua  yaitu  evaluasi,  pemetaan  wawasan  ahli,  konsep,  serta pengetesan.  Ada  pula  hasil  yang  diperoleh  pada  riset  ini  merupakan  terdapatnya  suatu  aplikasi pendeteksi penyakit tumbuhan padi berlandas kecerdasan buatan dengan memakai cara sistem ahli yang bisa dipakai oleh petani buat mendiagnosis penyakit tumbuhan padi dengan cara mandiri tanpa mesti bertemu langsung dengan pakarnya.
Penelitian [12] Mohtar Khoiruddin et al tahun 2022 mengenaik klasifikasi daun padi. Metode yang digunakan  adalah  metode Convolution  Neural  Network (CNN).  Dataset  yang  digunakan  memiliki  3 jenis penyakit yaitu bacterial leaf blight, rice blast , dan rice tungro virus yang berjumlah 6000. Dataset yang  digunakan  akan  dibagi  menjadi  0.8  data  training,  0.1  data  validasi,  dan sisanya  yaitu  0.1  akan menjadi data testing. Penelitian ini menggunakan nilai epoch yang berbeda yaitu  sebesar 25,50,75, dan 100 dengan hasil terbaik menggunakan epoch 100 yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 98%.

## 3 Metode Penelitian
Pembuatan  sistem  ini akan  dilakukan  dalam  beberapa  langkah.  Langkah-langkah  pada riset  ini, secara umum dapat dilihat dari diagram alur Gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 mengenai tahapan penelitian, dalam perancangan sistem terdapat gambaran arsitektur umum dari sistem tersebut seperti Gambar 2 berikut:
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 660-674

## Gambar 2. Arsitektur Umum sistem
Gambar 2. menjelaskan arsitektur sistem yang terdiri dari tiga bagian yaitu input, proses dan output. Input yang digunakan berupa dataset citra penyakit daun padi yang sudah diklasifikasi menjadi 3 kelas dengan masing-masing kelas memiliki 40 citra. Selanjutnya dilakukan proses ekstraksi fitur warna dan invariant moment. Setelah mendapatkan nilai fitur, dataset akan dilakukan proses k-fold cross validation untuk  membagi  data  menjadi  data training dan  data  testing.  Kemudian  klasifikasi  dilakukan menggunakan  metode  KKN  untuk  mengklasifikasikan  penyakit  daun  padi.  Penjelasan  detail  terkait arsitektur umum sistem pada penelitian ini sebagai berikut:

## 3.1. Dataset
Tahap pertama pada penelitian ini membutuhkan citra berupa dataset sebagai inputan. Dataset dalam penelitian ini berjumlah 120 citra yang dibagi menjadi 3 macam penyakit padi seperti pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Dataset No. Klasifikasi Daun Jumlah Dataset 1. 2. 3. Bacterial Leaf Blight Brown Spot Leaf Smut 40 40 40 Jumlah 120
Tabel  1  menjelaskan  dataset  yang  terdiri  dari  3  kelas  seperti  pada  yang  ada  ditabel  dengan masing-masing data 40 citra dengan total data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah 120. Dataset tersebut didapatkan  dari [13].

## 3.2. Ekstraksi Fitur
Pada  tahap  berikutnya  yaitu  pencarian  fitur  ciri  berdasarkan  karakteristik  dan  intrinsik  yang signifikan pada citra atau gambar yang sudah di input kan. Seletah mendapatkan nilai fitur yang sesuai karakteristik dan intrinsik, maka nilai fitur akan diteruskan pada tahap proses klasifikasi. Fitur sendiri ialah ciri khas yang dapat membedakan dari objek satu dengan yang lainnya. Ekstraksi fitur dibedakan
e-ISSN:2540-9719
menjadi 3 yaitu berdasarkan tekstur, bentuk, serta warna. Penelitian ini berdasarkan fitur warna yaitu pengambilan  nilai  menggunakan  warna  HSV  yang  nantinya  mendapatkan  nilai hue,  saturation ,  dan value . Nilai hue ini mempresentasikan warna dari merah ke hijau , saturation dari merah ke merah muda, serta untuk value sendiri mempresentasikan dari warna hitam ke putih [14].
𝑟 = 𝑅 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵) , 𝑔 = 𝐺 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵) , 𝑏 = 𝐵 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵) (1) 𝑉 = max(𝑟, 𝑔, 𝑏) (2) 𝑆 = { 0                               , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0 1 − min(𝑟,𝑔,𝑏) 𝑉 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 > 0 (3) 𝐻 = {
0                             , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆 = 0 60 ∗ (𝑔 − 𝑏) 𝑆 ∗ 𝑉 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑟 60 ∗ [2 + 𝑏 − 𝑟 𝑆 ∗ 𝑉 ] , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑔 60 ∗ [2 + 𝑟 − 𝑔 𝑆 ∗ 𝑉 ] , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑏
(4) 𝐻 = 𝐻 + 360 𝑗𝑖𝑘𝑎 ℎ < 0 (5) Keterangan:
r,g,b = Derajat keabuan dari sebuah piksel red, green dan blue R,G,B = Citra warna red, green dan blue (0-255) H = hue mempresentasikan warna dari merah ke hijau (0-255) S = Saturation mempresentasikan merah ke merah muda (0-255) V = Value mempresentasikan dari warna hitam ke putih (0-255)
Pada persamaan 1 sampai persamaan 5 digunakan untuk mencari nilai fitur warna yang diperlukan pada penelitian ini. Persamaan 1 diperlukan dalam menormalisasi suatu citra agar mendapatkan nilai derajat  keabuan  sebuah  piksel  citra red,  green ,  dan blue dalam  bentuk  citra  RGB.  Setelah  citra dinormalisasi  menjadi  citra  RGB  selanjutnya  akan  dikonversi  menjadi  citra  HSV  menghasilkan  tiga fitur. Selanjutnya persamaan 2 untuk mencari nilai value yang mana nilai ini adalah  dengan mencari nilai tertinggi dari r,g,b yang sudah dinormalisasi pada persamaan 1. Persamaan 3 untuk mencari nilai saturation yang mana terdapat 2 kondisi, jika value 0 atau nilai value > 0, maka akan menggunakan rumus  yang  berbeda.  Kemudian  persamaan  4  digunakan  dalam  menghitung  nilai hue yang  mana terdapat beberapa kondisi yang dipengaruhi oleh persamaan 1 hingga 3. Persamaan 5 digunakan jika pada persamaan 4 nilai H kurang dari 0° sehingga nilai akhir H akan ditambah dengan 360°.
Selain  menggunakan  fitur  warna    juga  menggunakan  fitur  bentuk  yaitu  invariant  moment  yang nantinya  akan  menghasilkan  7  fitur  H.  Hu  memberitahukan  7 invariant yang  diserahkan  pada persamaan [15].
𝐻 1 = 𝜂 20 +   𝜂 02 (6)
𝐻 2 = (𝜂 20 −   𝜂 02 ) 2 + 4𝜂 11 2 (7)
𝐻 3 = (𝜂 30 −   3𝜂 12 ) 2 + (3𝜂 21 −   𝜂 03 ) 2 (8)
𝐻 4 = (𝜂 30 +   𝜂 12 ) 2 + (𝜂 21 +   𝜂 03 ) 2 (9)
𝐻 5 = (𝜂 30 − 3𝜂 12 )(𝜂 30 + 𝜂 12 )[(𝜂 30 +   𝜂 12 ) 2 − 3(𝜂 21 +   𝜂 03 ) 2 ] + (3𝜂 21 − 𝜂 03 )(𝜂 21 + 𝜂 03 ) [3(𝜂 30 +   𝜂 12 ) 2 − (𝜂 21 +   𝜂 03 ) 2 ] (10) 𝐻 6 = (𝜂 20 −   𝜂 02 )[(𝜂 30 +   𝜂 12 ) 2 − (𝜂 21 +   𝜂 03 ) 2 ] +   4𝜂 11 (𝜂 30 + 𝜂 12 )(𝜂 21 + 𝜂 03 ) (11)
𝐻 7 = (3𝜂 21 − 𝜂 03 )(𝜂 30 + 𝜂 12 ) [(𝜂 30 +   𝜂 12 ) 2 − 3(𝜂 21 +   𝜂 03 ) 2 ] − (𝜂 30 +   3𝜂 12 )(𝜂 21 + 𝜂 03 ) [3(𝜂 30 +   𝜂 12 ) 2 − (𝜂 21 +   𝜂 03 ) 2 ] (12)
Persamaan  6  menggambarkan 𝐻 1 sebagai  momen  inersia  yang  berhubungan  dengan pusat  citra  dan  memiliki  sifat  refleksi  simetri  dimana  tidak  berubah  ketika  dilakukan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pencerminan. Kemudian Persamaan 7 hingga persamaan 11 yaitu 𝐻2 − 𝐻6 , juga memiliki sifat refleksi simetri yang serupa dengan 𝐻1 . Persamaan 12 menyatakan bahwa H7 memiliki sifat antisimetri yang berarti akan berubah ketika dilakukan pencerminan pada citra. Ketujuh fitur ini,  seperti  yang  dijelaskan  dalam  persamaan  diatas  digunakan  untuk  menjelaskan  objek dengan  menghitung  luas  area  objek  tersebut.  Fitur  ini  didasarkan  pada  momen  pusat  yang dinormalisasi. Dengan menggunakan momen yang dihasilkan, fitur-fitur ini dapat digunakan untuk penskalaan, rotasi gambar dan translasi [16].

## 3.3. K-Fold Cross Validation
K-fold cross validation adalah pembagian data training dan testing dalam himpunan k dengan jumlah  yang  sama  dengan  tujuan  memperkecil  kesalahan  prediksi  saat  mengevaluasi  kinerja  sistem. Sistem akan dilatih dan diuji sebanyak k yang ditentukan [17]. K-Fold ini akan digunakan saat proses klasifikasi mencapai tahap training dan testing . Penelitian menggunakan K=10 yang berarti data masukkan training dan testing yang dibagi menjadi 12 bagian secara acak. Pada data yang ke-1 akan menjadi testing sedangkan pada data ke-2 hingga ke-10 akan menjadi training . Proses itu akan diulang sampai bagian data ke-12.

## 3.4. K-Nearest Neighbor
K-Nearest-Neighbor (KNN) merupakan algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan  objek  untuk  data  baru.  Dalam  proses  melakukan  pengklasifikasian  pada objek  data  baru  akan  dilatih  berdasarkan  atribut  dan  data  sampel  latih.  Data  pembelajaran diilustrasikan sebagai atribut digital dengan dimensi-n.
Dengan k menyatakan jumlah tetangga terdekat pada KNN. Setiap data dihitung jaraknya menggunakank  pengukuran  jarak  Euclidian[18].  Sejumlah  k  tetangga  terdekat  pada  data dikelompokan  Setelah mencari sejumlah k objek data yang paling dekat jaraknya dengan data uji yang diberikan, kemudian memilih kelas dengan jumlah voting terbanyak [19].
Metode KKN memiliki beberapa kelebihan yaitu KNN relatif tidak sensitif terhadap error dalam dataset, yang berarti dapat mengatasi ketidaktepatan dalam data latih. Kelebihan lainnya adalah  KNN  dapat  digunakan  untuk  memproses  dataset  berukuran  besar  [20]. Dengan demikian KNN merupakan algoritma klasifikasi  yang efektif dan fleksibel  dalam mengatasi berbagai  situasi  dalam  pengklasifikasian  data.  Berikut  ilustrasi  dari nearest  neigbor dalam bentuk lingkaran adalah 2 data terdekat sehingga bentuk segitiga akan terprediksi pada kelas bentuk lingkaran [20].
Gambar 3. Ilustrasi Nearest Neighbor [20]
Pada Gambar 3 menyatakan apabila nilai k sama dengan tiga maka tiga tetangga terdekat yang akan  diperhitungkan  jaraknya.  Dimana  bentuk  lingkaran  dan  persegi  merupakan  3  data terdekat.  Bentuk  lingkaran  dan  persegi  termasuk  kedalam  2  kelas  yang  berbeda  sehingga
bentuk segitiga akan dipredisksi berdasarkan jarak terdekat dari 2 data tersebut. Oleh karena itu, bentuk lingkaran yang akan menjadi kelas bentuk segitiga [20].
Algoritma  KNN  menggunakan  pendekatan  klasifikasi  berdasarkan  ketetanggaan  untuk memprediksi nilai sampel uji yang baru. Dalam algoritma ini, Jarak euclidean digunakan data numerik yang didefinisikan sebagai berikut [15]:
𝑑 𝑖 = √∑ (𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=0 (13)
Keterangan: 𝑥 2𝑖 = Data Testing 𝑥 1𝑖 = Data Training 𝑝
= Jumlah dimensi data
Jarak euclidean dapat dikalkulasikan berdasarkan fitur yang terdapat pada citra. Fitur-fitur citra ini meliputi fitur warna, tekstur dan bentuk. Proses perhitungannya melibatkan encoding citra untuk  menghasilkan  128  dimensional face  encondings .  Selanjutnya,  jarak  terdekat  dihitung antara data yang ada dalam database menggunakan euclidean distance matrik [21]. Langkah- langkah dalam menghitung metode K-Nearest Neighbor sebagai berikut ini:
1. Menentukan parameter jumlah tetangga terdekat (k)
2. Menghitung jarak euclidean objek terhadap data training yang diberikan
3. Mengurutkan hasil poin secara ascending yaitu mengurutkan berdasarkan nilai tertinggi ke terendah
4. Mengumpulkan kategori Y (klasifikasi nearest neighbor berdasarkan nilai k)
3.5. Confusion Matrix
Data hasil dari k-fold kemudian akan dilakukan ke proses confusion matrix untuk melihat tingkat akurasi sebagai evalusi dari sistem . Confusion matrix adalah suatu caya yang dipakai dalam mengukur akurasi dari sistem penelitian ini. Pemodelan algoritma yang telah dibuat akan dievaluasi untuk melihat seberapa bagus kinerja sistem melalui nilai akurasi yang didapatkan. Tingkat akurasi ini akan dihasilkan menggunakan  data testing ,  data  testing  lalu  akan  di  prediksi  melalui  data training yang  sudah  ada menggunakan confusion matrix [19]. Dikarenakan pada dataset menggunakan tiga kelas, sehingga penelitian menggunakan multiple confusion matrix 3 x 3 sebagai berikut:
Tabel 2. Confusion Matrix 3×3 Prediksi A B C A kt ual A P AA P BA P CA B P AB P BB P CB C P AC P BC P CC
Sehingga, dalam penelitian ini rumus akurasi yang digunakan dengan menggunakan Confusion Matrix 3 x 3 berdasarkan tabel 2 sebagai berikut [22]:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑃 𝐴𝐴 +   𝑃 𝐵𝐵 +   𝑃 𝐶𝐶 𝑃 𝐴𝐴 + 𝑃 𝐵𝐴 + 𝑃 𝐶𝐴 + 𝑃 𝐴𝐵 + 𝑃 𝐵𝐵 + 𝑃 𝐶𝐵 + 𝑃 𝐴𝐶 + 𝑃 𝐵𝐶 + 𝑃 𝐶𝐶 (14)
Dengan keterangan sebagai berikut: a. P AA : Dimana ketika prediksi A diklasifikasi dengan benar sebagai A.
b. P AB : Dimana ketika prediksi A diklasifikasi dengan salah sebagai B.
c. P CA : Dimana ketika prediksi A diklasifikasi dengan salah sebagai C
d. P AB : Dimana ketika prediksi B diklasifikasi dengan salah sebagai A.
e. P BB : Dimana ketika prediksi B diklasifikasi dengan benar sebagai B.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
f. P CB : Dimana ketika prediksi B diklasifikasi dengan salah sebagai C.
g. P AC
: Dimana ketika prediksi C diklasifikasi dengan salah sebagai A.
h. P BC
: Dimana ketika prediksi A diklasifikasi dengan salah sebagai B.
i. P CC : Dimana ketika prediksi C diklasifikasi dengan benar sebagai C.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada  proses  untuk  mendapatkan  nilai  fitur  warna  yang  terdiri  dari  3  nilai  fitur  yaitu Hue , Saturation , dan Value dengan input citra. Citra akan di preprocessing dengan tujuan citra akan berfokus pada objek dan background akan dipotong hingga tersisa objek. Hal ini bertujuan untuk saat ekstraksi fitur nanti akan berfokus pada objek selanjutnya pengambilan nilai fitur yang mana pada penelitian ini menggunakan fitur warna HSV. Hingga mendapatkan 3 nilai dalam citra sebagai fitur atau karakteristik dari citra dan akan mendapatkan persebaran seperti pada gambar 4 di bawah ini.

## Gambar 4. Persebaran Fitur Warna
Gambar 4 menunjukkan penyebaran nilai hue, saturation dan value dalam 120 citra. Citra 1-40 merupakan citra dari kelas penyakit bacterial leaf blight , dimana penyebarannya terlihat pada gambar dengan  nilai hue sekitar  30-40, saturation sekitar  150-225,  dan value 100-150.  Berdasarkan  hasil tersebut dapat dikatakan bahwa kelas ini baik karena nilai hue, saturation dan value memiliki rentang masing-masing sehingga karakteristik dari penyakit bacterial leaf blight dapat terlihat. Kemudian citra 41-80 merupakan kelas penyakit brown spot dimana nilai hue dapat dilihat stabil dengan rentang nilai 25-40.  Sedangkan  rentang  nilai saturation dan value diperoleh  120-250  dan  105-210.  Pada  gambar terlihat bahwa nilai saturation dan value dari kelas brown spot memiliki karakteristik yang tumpang tindih yang berbeda dengan kelas bacterial leaf blight yang memiliki jarak antar fitur saturation dan value. Meskipun demikian kelas brown spot memiliki beberapa nilai yang berbeda secara signifikan sehingga kualitas karakteristik pada kelas brown spot berkurang. Fitur saturation pada kelas bacterial leaf blight terlihat pada nilai 41-60, Sedangkan pada kelas leaf smut persebaran saturation terlihat pada di  data  61-80.  Hal  ini  kurang  baik  karena  nilai saturation dan value dapat  mempengaruhi  dalam melakukan  pengklasifikasian.  Citra  81-120  menunjukkan  citra  dari  kelas  penyakit leaf  smut dengan nilai hue 26-50, saturation 125-240 dan value 85-170. Pada Gambar 3 menunjukkan pada data 81-100 memiliki nilai hue , saturation , dan value yang stabil dan karakteristik antar fitur dapat dikatakan baik. Akan tetapi pada data 101-120 nilai saturation dan value banyak mengalami outlier . Kemudian pada kelas  penyakit leaf  smut memiliki  karakteristik  dengan  nilai saturation dan value yang  lebih  rapat dibandingkan dengan kelas bacterial leaf dan brown spot . Penyebaran ini dapat mempengaruhi pada hasil klasifikasi menggunakan KNN.
Penelitian ini selain menggunakan fitur warna, juga menggunakan fitur bentuk yang mana fitur bentuk yang digunakan adalah invariant moment . Invariant moment memiliki 7 fitur yaitu H1, H2, H3, H4, H5, H6, dan H7. Tiap citra akan memiliki 7 fitur yang akan menjadi karakteristik dari citra tersebut. Sehingga akan menghasilkan penyebaran seperti pada Gambar 5.
0 50 100 150 200 250 300 0 20 40 60 80 100 120 140 N ilai Data ke- Persebaran Fitur Warna Hue Saturation Value
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 660-674
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 5. Persebaran Invariant Moment
Pada Gambar 5 Menunjukkan penyebaran dari tiga kelas penyakit. Pada gambar diatas nilai 𝐻1 − 𝐻7 pada kelas bacterial leaf blight, brown spot dan leaf smut memiliki nilai yang hampir sama. Oleh karena itu, dalam pengklasifikasian penyakit fitur 𝐻1 − 𝐻7 memiliki pengaruh yang kurang signifikan karena sulit untuk melihat karakteristik khusus dari fitur-fitur tersebut dalam setiap kelas. Citra 1-40 merupakan kelas bacterial leaf blight, dimana nilai 𝐻1 − 𝐻7 terlihat baik dan memiliki sedikit outlier. Namun, pada kelas brown spot khususnya citra 41-60, terdapat banyak outlier yang dapat mengganggu proses klasifikasi karena sulitnya dalam membaca karakteristik setiap fitur. Namun, pada citra 61-80 penyebarannya terlihat baik. Citra 81-120 merupakan kelas leaf smut dimana citra 80-100 menunjukkan nilai yang baik dengan sedikit outlier, tetapi pada citra 101-120 terdapat nilai fitur yang ekstrem dan jauh dari nilai umumnya.
Data dari analisis ini diambil ketika fitur warna dan invariant moment yang sudah didapatkan dan dilakukan proses selection feature dengan mengurutkan fitur menggunakan feature importance yang berpengaruh dalam klasifikasi. Proses klasifikasi KNN menggunakan K-fold Cross Validasion dengan k=10  yang  akan  diuji  menggunakan  variasi  fitur  yang  sudah  diurutkan.  Penelitian  ini  akan menggunakan notasi pada setiap jenis penyakit ke dalam nilai agar  mempermudah pemahaman pada saat analisis.
Tabel 3. Inisialisai Nilai Setiap Jenis Penyakit Daun Padi No. Klasifikasi Jeni Daun Nilai 1 Bacterial leaf blight 0 2 Brown spot 1 3 Leaf smut 2
Tabel 3 menunjukkan kelas bacterial leaf blight dinotasikan  0, brown spot dinotasikan 1, dan leaf smut akan dinotasikan 2. Pada saat pengujian menggunakan variasi fitur, setiap variasi fitur akan diuji menggunakan KNN k=1 hingga k=10 dengan hasil output berupa akurasi menggunakan confusion matrix dengan k-fold yang  digunakan  k=10  sehingga  setiap confusion  matrix memilik  12  data  uji sebanyak 10 kali sehingga total adalah 120 data yang dibagi 40 data tiap kelas. Berikut adalah confusion matrix dari tingkat akurasi tertinggi tiap variasi fitur:
Tabel 4. Confusion Matrix 1 Fitur Terbaik dengan k=10 Prediksi 0 1 2 A ktual 0 28 9 3 1 14 16 10 2 2 8 30
Tabel  4  menunjukkan confusion  matrix dengan  menggunakan  fitur saturation dalam pengklasifikasian saat aktual 0 mendapatkan nilai ‘ True ’ saat prediksi 28 dan salah prediksi berjumlah
-200 0 200 400 600 800 0 20 40 60 80 100 120 140 N ilai Data ke- Persebaran Fitur Invariant Moment H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 660-674 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
12, aktual 1 mendapatkan nilai ‘ True ’ =14 dan salah prediksi=24, sedangkan aktual 2 mendapatkan nilai ‘ True ’= 30 data dan salah prediksi=10. Berikut perhitungan dari Tabel 4.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 3×3 = 𝑃 00 +   𝑃 11 +   𝑃 22 𝑃 00 + 𝑃 10 + 𝑃 20 + 𝑃 01 + 𝑃 11 + 𝑃 21 + 𝑃 02 + 𝑃 12 + 𝑃 22 = 28 +  16 +  30
28 + 9 + 3 + 14 + 16 + 10 + 2 + 8 + 30 = 74 120
=  0,6166
Data tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 0,6166 atau 61,66%.
Tabel 5. Confusion Matrix 2 Fitur Terbaik dengan k=9 Prediksi 0 1 2 A ktual 0 33 4 3 1 15 18 7 2 8 3 29 Tabel 5 menunjukkan confusion matrix dengan menggunakan fitur value dan saturation dalam pengklasifikasian saat aktual 0 mendapatkan nilai ‘ True ’ saat prediksi 33 dan salah prediksi berjumlah 7, aktual 1 mendapatkan nilai ‘ True ’ =18 dan salah prediksi=22, sedangkan aktual 2 mendapatkan nilai ‘ True ’= 29 data dan salah prediksi=11. Berikut perhitungan dari Tabel 5.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 3×3 =
𝑃 00 +   𝑃 11 +   𝑃 22 𝑃 00 + 𝑃 10 + 𝑃 20 + 𝑃 01 + 𝑃 11 + 𝑃 21 + 𝑃 02 + 𝑃 12 + 𝑃 22 = 33 +  18 +  29
33 + 4 + 3 + 15 + 18 + 7 + 8 + 3 + 29 = 80 120
=  0,6666
Data tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 0,6666 atau 66,66%.
Tabel 6. Confusion Matrix 3 Fitur Terbaik dengan k=5 Prediksi 0 1 2 A ktual
0 32 5 3 1 14 19 7 2 5 1 34 Tabel 6 menunjukkan confusion matrix dengan menggunakan fitur hue , value , dan saturation dalam  pengklasifikasian  saat  aktual  0  mendapatkan  nilai  ‘ True ’  saat  prediksi  32  dan  salah  prediksi berjumlah 8, aktual 1 mendapatkan nilai ‘ True ’ =19 dan ‘ False ’=21, sedangkan aktual 2 mendapatkan nilai ‘ True ’= 34 data dan ‘ False ’=11. Berikut perhitungan dari Tabel 6.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 3×3 = 𝑃 00 +   𝑃 11 +   𝑃 22 𝑃 00 + 𝑃 10 + 𝑃 20 + 𝑃 01 + 𝑃 11 + 𝑃 21 + 𝑃 02 + 𝑃 12 + 𝑃 22
= 32 +  19 +  34
32 + 5 + 3 + 14 + 19 + 7 + 5 + 1 + 34 = 85
120
=  0,7083
Data tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 0,7083 atau 70,83%
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 660-674 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 7. Confusion Matrix 4 Fitur Terbaik dengan k=1 Prediksi 0 1 2 A ktual 0 32 8 0 1 8 25 7 2 1 3 36 Tabel 7 menunjukkan confusion matrix dengan menggunakan fitur hue , value , saturation , dan h7 dalam pengklasifikasian saat aktual 0 mendapatkan nilai ‘ True ’ saat prediksi 32 dan ‘ False ’= 8, aktual 1 mendapatkan nilai ‘ True ’ =25 dan ‘ False ’=25, sedangkan aktual 2 mendapatkan nilai ‘ True ’= 36 data dan ‘ False ’=4. Berikut perhitungan dari Tabel 7.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 3×3 =
𝑃 00 +   𝑃 11 +   𝑃 22 𝑃 00 + 𝑃 10 + 𝑃 20 + 𝑃 01 + 𝑃 11 + 𝑃 21 + 𝑃 02 + 𝑃 12 + 𝑃 22 = 32 +  25 +  36
32 + 8 + 0 + 8 + 25 + 7 + 1 + 3 + 36 = 93 120
=  0,775
Data tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 0,775 atau 77,5%. Tabel 8. Confusion Matrix 5 Fitur Terbaik dengan k=1 Prediksi 0 1 2 A ktual
0 34 6 0 1 7 27 6 2 1 3 36 Tabel  8  menunjukkan confusion  matrix dengan  menggunakan  fitur hue , value , saturation ,  h2, dan h7 dalam pengklasifikasian saat aktual 0 mendapatkan nilai ‘ True ’ saat prediksi 34 ‘ False ’= 6, aktual 1 mendapatkan nilai ‘ True ’ =27 dan ‘ False ’=13, sedangkan aktual 2 mendapatkan nilai ‘ True ’= 36 data dan ‘ False ’=4. Berikut perhitungan dari Tabel 8.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 3×3 =
𝑃 00 +   𝑃 11 +   𝑃 22 𝑃 00 + 𝑃 10 + 𝑃 20 + 𝑃 01 + 𝑃 11 + 𝑃 21 + 𝑃 02 + 𝑃 12 + 𝑃 22 = 34 +  27 +  36
34 + 6 + 0 + 7 + 27 + 6 + 1 + 3 + 36 = 97 120
=  0,8083
Data tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 0,8083 atau 80,83%.
Tabel 9. Confusion Matrix 6 Fitur Terbaik dengan k=1 Prediksi 0 1 2 A ktual 0 34 6 0 1 7 28 5 2 1 3 36 Tabel 9 menunjukkan confusion matrix dengan menggunakan fitur hue , value , saturation , h2, h3, dan h7 dalam pengklasifikasian saat aktual 0 mendapatkan nilai ‘ True ’ saat prediksi 34 dan ‘ False ’ berjumlah 6, aktual 1 mendapatkan nilai ‘ True ’ =28 dan ‘ False ’ =12, sedangkan aktual 2 mendapatkan nilai ‘ True ’= 36 data dan ‘ False ’=4. Berikut perhitungan dari Tabel 9.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 3×3 =
𝑃 00 +   𝑃 11 +   𝑃 22 𝑃 00 + 𝑃 10 + 𝑃 20 + 𝑃 01 + 𝑃 11 + 𝑃 21 + 𝑃 02 + 𝑃 12 + 𝑃 22 = 34 +  28 +  36
34 + 6 + 0 + 7 + 28 + 5 + 1 + 3 + 36
= 98
120
=  0,8166
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Data tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 0,8166 atau 81,66%.
Tabel 10. Confusion Matrix 7 Fitur Terbaik dengan k=1 Prediksi 0 1 2 A ktual 0 33 7 0 1 7 29 4 2 2 4 34 Tabel 10 menunjukkan confusion matrix dengan menggunakan fitur hue , value , saturation , h1, h2,  h3  dan  h7  dalam  pengklasifikasian  saat  aktual  0  mendapatkan  nilai  ‘ True ’  saat prediksi  33  dan ‘ False ’  berjumlah  7,  aktual  1  mendapatkan  nilai  ‘ True ’  =29  dan  ‘ False ’=11,  sedangkan  aktual  2 mendapatkan nilai ‘ True ’= 34 data dan ‘ False ’=6. Berikut perhitungan dari Tabel 10.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 3×3 = 𝑃 00 +   𝑃 11 +   𝑃 22 𝑃 00 + 𝑃 10 + 𝑃 20 + 𝑃 01 + 𝑃 11 + 𝑃 21 + 𝑃 02 + 𝑃 12 + 𝑃 22 = 33 +  29 +  34
33 + 7 + 0 + 7 + 29 + 4 + 2 + 4 + 34 = 96 120
=  0,8
Data tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 0,8 atau 80%.
Tabel 11. Confusion Matrix 8 Fitur Terbaik dengan k=1 Prediksi 0 1 2 A ktual
0 33 7 0 1 8 26 6 2 1 6 33 Tabel 11 menunjukkan confusion matrix dengan menggunakan fitur hue , value , saturation , h1, h2, h3, h6 dan h7 dalam pengklasifikasian saat aktual 0 mendapatkan nilai ‘ True ’ saat prediksi 33 dan ‘ False ’ berjumlah 7, aktual 1 mendapatkan nilai ‘ True ’ =26 dan salah prediksi=14, sedangkan aktual 2 mendapatkan nilai ‘ True ’= 33 data dan ‘ False ’=7. Berikut perhitungan dari Tabel 11.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 3×3 = 𝑃 00 +   𝑃 11 +   𝑃 22 𝑃 00 + 𝑃 10 + 𝑃 20 + 𝑃 01 + 𝑃 11 + 𝑃 21 + 𝑃 02 + 𝑃 12 + 𝑃 22 = 33 +  26 +  33
33 + 7 + 0 + 8 + 26 + 6 + 1 + 6 + 33 = 92 120
=  0,7666
Data tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 0,7666 atau 76,66%.
Tabel 12. Confusion Matrix 9 Fitur Terbaik dengan k=1 Prediksi 0 1 2 A ktual 0 33 7 0 1 10 24 6 2 1 8 31 Tabel 12 menunjukkan confusion matrix dengan menggunakan fitur hue , value , saturation , h1, h2, h3, h4, h6 dan h7 dalam pengklasifikasian saat aktual 0 mendapatkan nilai ‘ True ’ saat prediksi 33 dan ‘ False ’ berjumlah 7, aktual 1 mendapatkan nilai ‘ True ’ =24 dan ‘ False ’=16, sedangkan aktual 2 mendapatkan nilai ‘ True ’= 31 data dan ‘ False ’=9. Berikut perhitungan dari Tabel 12.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 3×3 =
𝑃 00 +   𝑃 11 +   𝑃 22 𝑃 00 + 𝑃 10 + 𝑃 20 + 𝑃 01 + 𝑃 11 + 𝑃 21 + 𝑃 02 + 𝑃 12 + 𝑃 22 = 33 +  24 +  31
33 + 7 + 0 + 10 + 24 + 6 + 1 + 8 + 31 = 88
120
=  0,7333
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Data tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 0,7333 atau 73,33%.
Tabel 13. Confusion Matrix 10 Fitur Terbaik dengan k=1 Prediksi 0 1 2 A ktual 0 33 7 0 1 9 23 8 2 2 6 32 Tabel 13 menunjukkan confusion matrix dengan menggunakan fitur hue , value , saturation , h1, h2, h3, h4, h5, h6 dan h7 dalam pengklasifikasian saat aktual 0 mendapatkan nilai ‘ True ’ saat prediksi 33 dan ‘ False ’ berjumlah 7, aktual 1 mendapatkan nilai ‘ True ’ =23 dan ‘ False ’=17, sedangkan aktual 2 mendapatkan nilai ‘ True ’= 32 data dan ‘ False ’=8. Berikut perhitungan dari Tabel 13.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 3×3 = 𝑃 00 +   𝑃 11 +   𝑃 22 𝑃 00 + 𝑃 10 + 𝑃 20 + 𝑃 01 + 𝑃 11 + 𝑃 21 + 𝑃 02 + 𝑃 12 + 𝑃 22 = 33 +  23 +  32
33 + 7 + 0 + 9 + 23 + 8 + 2 + 6 + 32 = 88
120
=  0,7333
Data tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 0,7333 atau 73,33%. Tabel 4 hingga Tabel 13 memperlihatkan kesalahan prediksi atau bernilai ‘ False ’ pada kelas 0 dengan prediksi 1, kelas 1 dengan prediksi kesalahan pada kelas 1, sedangkan kelas 2 sering terjadi salah prediksi di 1. Kesimpulan yang bisa didapatkan bahwa kelas 0 atau bacterial leaf blight memiliki kemiripan dengan kelas brown spot . Kelas brown spot memiliki kemiripan dengan bacterial leaf blight , sedangkan kelas leaf smut memiliki kemiripan ke brown smut. Hal ini dikarenakan nilai fitur memiliki kemiripan. Selain itu, kelas 1 dapat dilihat di tabel memiliki prediksi yang kecil dibandingan dengan kelas lainnya. Berikut adalah tabel yang memperlihatan hasil dari Confusion matrix dengan variasi fitur menggunakan k=1 hingga 10.
Tabel 14. Hasil Confusion Matrix Dengan Variasi Fitur k- Jumlah Fitur Terbaik 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 46,66% 62,49% 70,83% 77,5% 80,83%  81,66% 80% 76,66% 73,335 73,33% 2 41,66% 63,33% 68,33% 68,33% 69,16% 70,83% 69,16% 67,5% 70% 67,5% 3 56,66% 64,16% 69,16% 67,49% 67,5% 70,83% 71,66% 73,33% 70,83% 70,83% 4 55,83% 64,16% 67,5% 60,83% 61,66% 68,33% 67,5% 68,33% 68,33% 69,16% 5 57,5% 60,83% 70,83% 63,33% 66,66% 70,83% 71,66% 68,33% 66,66% 67,5% 6 58,33% 63,33% 69,16% 62,5% 61,66% 65,83% 68,33% 66,66% 65% 67,5% 7 60,83% 58,33% 69,16% 66,66% 67,5% 71,66% 70,83% 65,83% 69,16% 68,33% 8 60% 65,83% 66,66% 62,5% 64,16% 68,33% 64,16% 63,33% 64,16% 65% 9 60,83% 66,66% 69,16% 65% 64,16% 67,5% 65% 65% 66,66% 67,5% 10 61,66% 65,83% 67,5% 63,33% 65% 67,5% 64,16% 65% 68,33% 65,83%
Hasil  klasifikasi  menggunakan  c onfusion  matrix dengan  variasi  fitur  ditunjukkan  akurasi  pada Tabel  14.  Hasil Confusion  matrix menggunakan  variasi  fiturnya  yang  menghasilkan  akurasi  yang berbeda nilai k yang digunakan.  Penelitian akan mencari nilai akurasi terbaik berdasarkan Tabel 14. Berdasarkan  beberapa  variasi  fitur  yang  digunakan  dalam  pengklasifikasian  penyakit  daun  padi menggunakan  KNN  terlihat  bahwa  untuk  tingkat  akurasi  tertinggi  berada  pada  k=1  dengan menggunakan  6  fitur  terbaik.  Hasil  akurasi  tiap  variasi  fitur  memiliki  perbedaan.  Tiap  nilai  akurasi tergantung pada fitur mana yang digunakan. Tingkat akurasi terbaik pada penelitian ini yaitu sebesar 0,8166 atau 81,66%. Dari hasil tersebut tingkat akurasi dapat dikatakan baik.

## 5 Kesimpulan
Hasil  klasifikasi  3  jenis  penyakit  daun  padi  dengan  fitur  warna  ( Hue , Saturation , Value) dan invariant  moment (H1-H7)  serta  KNN  sebagai  pengklasifikasi.  Berdasarkan  hasil  penelitian menunjukkan  fitur  terbaik  yang  dapat  digunakan  yaitu hue , saturation , value ,    h2,  h3,  dan  h7. Sedangkan  jumlah  tetangga  (k)  pada  KNN  yang  terbaik  didapatkan  nilai  k=1  dengan  nilai  akurasi
e-ISSN:2540-9719
sebesar 81,66%. Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu penggunaan beberapa jenis ekstraksi fitur dan pengklasifikasi lainnya sehingga diharapkan dapat meningkatkan hasil akurasi.

## Referensi
[1]  B. Pujiasmanto, Sutarno, N. Suharyana, and Riyatun, Padi Hitam: Manfaat, Resep Makanan Beras Hitam, dan Riset Padi Hitam yang Diradiasi Sinar Gamma . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2021.
[2]  Badan Pusat Statistik, “Luas Panen dan Produksi Padi di Indonesia 2021 (Angka Tetap),” Berita Resmi Statistik , 2021. [Online]. Available:
https://www.bps.go.id/pressrelease/2022/03/01/1909/produksi-padi-tahun-2021-turun-0-43- persen--angka-tetap-.html
[3]  N. Selvia, “Diserang Hama dan Penyakit, Produksi Padi makin Menurun,” Padek , Padang, Feb. 02, 2021.
Accessed: May 27, 2022. [Online]. Available:
https://padek.jawapos.com/sumbar/padang/02/02/2021/diserang-hama-dan-penyakit-produksi- padi-makin-menurun/
[4]  D. Maulitasari and R. Passarella, Teori dan Sejarah Citra Forensik . Palembang: UPT Penerbit & Percetakan Universitas Sriwijaya, 2020.
[5]  A. Purnamawati, W. Nugroho, D. Putri, and W. F. Hidayat, “Deteksi Penyakit Daun pada Tanaman Padi  Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree,  Random  Forest,  Naïve  Bayes,  SVMdan  KNN,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 5, no. 1, pp. 212–215, 2020, [Online]. Available: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2934
[6]  F. D. Marleny, Mengenal Pengolahan Citra Digital menggunakan Python . Purwokerto: CV. Pena Persada,  2021.  [Online].  Available:  https://dosen.itats.ac.id/farida/2020/02/10/mengenal- pengolahan-citra-digital-menggunakan-python-yuuukkk/
[7]  R.  A.  Saputra,  S.  Wasiyanti,  A.  Supriyatna,  and  D.  F.  Saefudin,  “Penerapan  Algoritma Convolutional Neural Network Dan Arsitektur MobileNet Pada Aplikasi Deteksi Penyakit Daun Padi,” Swabumi , vol. 9, no. 2, pp. 184–188, 2021, doi: 10.31294/swabumi.v9i2.11678.
[8]  J. Kusanti, K. Penyakit, D. Padi, and A. Haris, “Klasifikasi Penyakit Daun Padi Berdasarkan Hasil Ekstraksi Fitur GLCM Interval 4 Sudut,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 01, pp. 1–6, 2018, doi: http://dx.doi.org/10.30591/jpit.v3i1.669.
[9]  U. N. Oktaviana, R. Hendrawan, A. D. K. Annas, and G. W. Wicaksono, “Klasifikasi Penyakit Padi berdasarkan Citra Daun Menggunakan Model Terlatih Resnet101,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 1216–1222, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i6.3607.
[10] E.  Anggiratih,  S.  Siswanti,  S.  K.  Octaviani,  and  A.  Sari,  “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Padi Menggunakan Model Deep Learning Efficientnet B3 dengan Transfer Learning,” J. Ilm. SINUS , vol. 19, no. 1, pp. 75–83, 2021, doi: 10.30646/sinus.v19i1.526.
[11] Z. Zulkifli, “Sistem Pendeteksi Penyakit Tanaman Padi Berbasis Artificial Intelligence,” J. Tika , vol. 6, no. 03, pp. 260–269, 2021, doi: 10.51179/tika.v6i03.813.
[12] M. Khoiruddin,  A. Junaidi,  and W.  A.  Saputra,  “Klasifikasi  Penyakit  Daun  Padi  Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Dinda  Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol. 2, no. 1, pp. 37–45, 2022, doi: 10.20895/dinda.v2i1.341.
[13] H. B. Prajapati, J. P. Shah, and V. K. Dabhi, “Detection and Classification of Rice Plant Diseases,” Intell. Decis. Technol. , vol. 11, no. 3, pp. 357–373, 2017, doi: 10.3233/IDT-170301.
[14] M.  Fahmi  Wibawa,  M.  A.  Rahman,  and  A.  W.  Widodo,  “Penerapan  Ruang  Warna  HSV  dan Ekstraksi Fitur Tekstur Local Binary Pattern untuk Tingkat Kematangan Sangrai Biji Kopi,” vol. 5, no. 7, pp. 2819–2825, 2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[15] R. R. Muhima and Farida, “Image Retrieval Batik Klasik Parang Rusak Menggunakan Ekstraksi Fitur  Geometric  Invariant,” J.  Ilm.  NERO ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  15–21,  2018,  doi: http://dx.doi.org/10.21107/nero.v4i1.107.
[16] S. A. Nurhusni, R. I. Adam, and C. Carudin, “Klasifikasi Kadar Kolesterol Menggunakan Ekstraksi Ciri Moment Invariant dan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN),” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 169–175, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3273.
[17] L.  Mardiana,  D. Kusnandar,  and  N.  Satyahadewi, “Analisis  Diskriminan  Dengan  K  Fold  Cross Validation Untuk Klasifikasi Kualitas Air Di Kota Pontianak,” vol. 11, no. 1, pp. 97–102, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.26418/bbimst.v11i1.51608.
e-ISSN:2540-9719
[18] Napitupulu, “Klasifikasi Penyakit Pada Daun Tomat dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN) Berdasarkan Ekstraksi Fitur Warna dan Invariant Moment,” J. Pembang. Wil. Kota , vol. 1, no. 3, pp. 82–91, 2017.
[19] D. S. Wahyuni, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Harga Cabai Rawit Di Yogyakarta,” Sanata Dharma University Yogyakarta, 2020.
[20] H.  Leidiyana,  “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Pada  Penentuan  Grade  Dealer,” J. Pengetah. Dan Teknol. Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 108–112, 2017.
[21] F. Kusumah, Nurjaidin, and M. Ardhiansyah, ANALISIS SISTEM PENDETEKSI WAJAH PADA GAMBAR  DENGAN  METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR .  Tangerang:  Pascal  Books,  2021.
Accessed: Jan. 24, 2023. [Online]. Available:
https://www.google.co.id/books/edition/ANALISIS_SISTEM_PENDETEKSI_WAJAH_PADA_ GA/ylxpEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=kNN+jarak&pg=PA29&printsec=frontcover
[22] X.  Deng,  Q.  Liu,  Y.  Deng,  and  S.  Mahadevan,  “An  Improved  Method  to  Construct  Basic Probability  Assignment  Based  on  The  Confusion  Matrix  for  Classification  Problem,” Inf.  Sci. (Ny). , vol. 340–341, pp. 250–261, 2016, doi: 10.1016/j.ins.2016.01.033.