## INTEGRASI FITUR WARNA, TEKSTUR DAN RENYI FRAKTAL UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN KENTANG MENGGUNAKAN LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS
Mutmainnah Muchtar 1 , Rafiqah Arjaliyah Muchtar 2
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sembilanbelas November Kolaka
2 Program Studi Pendidikan Biologi, Universitas Halu Oleo Kendari muchtarmutmainnah@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit pada daun tanaman kentang dapat secara signifikan mengurangi hasil panen dan kualitas produksi, sehingga  diperlukan  pendekatan  otomatis  berbasis  pengolahan  citra  digital  dalam  mengidentifikasi  penyakit secara tepat dan efektif. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas identifikasi penyakit pada daun kentang  melalui  pendekatan  klasifikasi  citra.  Metode  yang  diajukan  menggabungkan  fitur-fitur  momen  warna, fitur  tekstur  menggunakan Gray-Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM),  dan  dimensi  fraktal  Renyi. Linear Discriminant  Analysis (LDA)  digunakan  sebagai  metode  klasifikasi  utama.  Terdapat  456  citra  daun  kentang dengan tiga kelas yaitu kelas sehat, early blight , dan late blight yang digunakan dalam penelitian ini. Fitur momen warna  yang  diekstraksi  adalah  fitur mean , variance , skewness ,  dan kurtosis .  Sedangkan  fitur  GLCM  yang digunakan adalah contrast , correlation , energy , dan homogeneity . Hasil eksperimen menunjukkan bahwa LDA memberikan akurasi tertinggi sebesar 98.46%, mengungguli metode klasifikasi lainnya seperti SVM, KNN, dan Random Forest. Integrasi fitur momen warna, tekstur, dan dimensi fraktal Renyi memberikan kontribusi penting dalam  pengembangan  teknik  klasifikasi  penyakit  daun  kentang  dan  berpotensi  untuk  menjadi  landasan  untuk meningkatkan upaya identifikasi penyakit pada tanaman secara keseluruhan.
Keyword : Fraktal Renyi, GLCM, Klasifikasi, LDA, Momen Warna

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman kentang ( Solanum tuberosum ) adalah komoditas pertanian krusial yang memainkan peran vital dalam pemenuhan kebutuhan pangan di seluruh dunia, termasuk di Indonesia[1]. Namun, produktivitas tanaman ini sering kali terancam oleh serangan penyakit, khususnya early blight dan late blight ,  yang  dapat  menyebabkan  penurunan signifikan dalam  hasil panen dan kualitas[2]. Daun kentang yang terinfeksi early blight ditandai dengan bercak  coklat  tua  hingga  hitam  dengan  tepi  jelas, seringkali  bervariasi  ukurannya  dan  muncul  di berbagai bagian daun. Daun mengalami pengeringan dan kehilangan kehijauan secara bertahap. Sebaliknya, late  blight menunjukkan  bercak  hijau tua  hingga  hitam  dengan  tepi  kabur,  memberikan kesan  basah.  Penting  untuk  memperhatikan perbedaan  ciri-ciri  fisik  ini  karena  pengenalan  dini penyakit  pada  daun  kentang  memungkinkan tindakan pencegahan yang lebih efektif. Oleh karena itu,  diperlukan  sistem  deteksi  yang  efektif  guna mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  penyakit pada daun kentang[3].
Seiring dengan kemajuan teknologi pengolahan  citra  digital,  penelitian-penelitian sebelumnya  telah  mempertimbangkan  penggunaan fitur-fitur seperti warna, tekstur, dan dimensi fraktal sebagai  indikator  pada  klasifikasi  daun  tanaman. Melihat  potensi  masing-masing  fitur,  penelitian  ini bertujuan untuk mengintegrasikan fitur-fitur tersebut  dalam  suatu  sistem  klasifikasi  penyakit daun  kentang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk
meningkatkan  akurasi  klasifikasi  penyakit  daun kentang  dengan  mengintegrasikan  berbagai  fitur ekstraksi  dari  citra  daun.  Tiga  kelas  utama  yang menjadi fokus adalah daun sehat, daun yang terkena early  blight ,  dan  daun  yang  terkena late  blight . Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Linear Discriminant Analysis (LDA) [4], yang  dikenal  efektif  dalam  menangani  masalah klasifikasi  multi-kelas  dan  diharapkan  dapat meningkatkan  akurasi  identifikasi  penyakit  pada daun.
Tiga  set  fitur  yang  berbeda  yang  akan digabungkan  dalam  penelitian  ini  adalah:  Momen Warna,  Fitur  Tekstur Gray-Level  Co-occurrence Matrix (GLCM),  dan  Fitur  Fraktal  Renyi.  Fitur Momen  Warna,  yang  melibatkan mean , variance , skewness ,  dan kurtosis ,  memberikan  informasi tentang properti statistik distribusi warna dalam citra daun.  Kedua,  fitur  tekstur  GLCM,  termasuk contrast , correlation , energy ,  dan homogeneity , menangkap  nuansa  tekstur  yang  penting  untuk diskriminasi  penyakit.  Ketiga,  fitur  dimensi  fraktal Renyi  bertujuan untuk  mengukur pola  fraktal  yang rumit dalam citra daun,  meningkatkan kemampuan untuk membedakan berbagai kondisi penyakit yang muncul pada daun kentang.
Dipilihnya LDA karena kemampuannya untuk mengoptimalkan pemisahan kelas dan memfasilitasi identifikasi  penyakit  dengan  tepat.  Identifikasi  dan klasifikasi  penyakit  daun  kentang  menjadi  cukup sulit karena variasi yang luas dalam warna, tekstur, dan  struktur  fraktal  yang  dihasilkan  oleh  berbagai
jenis  penyakit.  Integrasi  ketiga  set  fitur  ini diharapkan  dapat  memberikan  representasi  yang lebih  komprehensif,  memungkinkan  pemisahan yang  lebih  baik  antara  citra  daun  terinfeksi early blight , late  blight ,  dan  yang  sehat.  Sehingga membantu  petani  dalam  menerapkan  strategi pengelolaan  penyakit  pada  kentang  secara  tepat waktu dan terarah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Beberapa  penelitian  terkait  pemanfaatan teknologi pengolahan citra digital dalam klasifikasi penyakit  pada  daun  tanaman  kentang  telah dilakukan. Penelitian oleh Rakhmawati [1] mengklasifikasikan penyakit daun kentang ke dalam 3  kelas  (sehat, early  blight ,  dan late  blight ) menggunakan  fitur  tekstur  dan  fitur  warna  serta pengklasifikasi  SVM  ( Support  Vector  Machine ) kernel RBF. Fitur tekstur yang digunakan adalah 5 fitur GLCM dan 2 fitur momen warna. Penelitian ini menghasilkan  akurasi  sebesar  87%.  Selanjutnya, Amatullah [5] dalam penelitiannya juga melakukan identifikasi penyakit daun kentang berdasarkan fitur tekstur  dan  warna.  Fitur  tekstur  yang  digunakan adalah  GLCM,  sedangkan  fitur  warna  yang digunakan  adalah  RGB.  Metode  KNN  ( K-Nearest Neighbor ) diterapkan dengan akurasi sebesar 80%. Islam  [6]  melakukan  klasifikasi  penyakit  pada  300 citra  daun  kentang  ke  dalam  3  kelas  dengan menggunakan segmentasi berdasarkan ruang warna Lab* serta metode klasifikasi multiclass SVM. Hasil pengujian  menunjukkan  akurasi  sebesar  95%. Sedangkan  Iqbal  [3]  berhasil  mencapai  akurasi sebesar 97% dalam sistem klasifikasi penyakit daun kentang  secara  otomatis  menggunakan machine learning .  Sementara  itu,  Muchtar  [7]  menerapkan integrasi  fitur dimensi  fraktal dan  lacunarity dalam melakukan klasifikasi 18 kelas citra daun tumbuhan, mencapai  akurasi  95.9  %  menggunakan  metode Random  Forest.    Secara  keseluruhan,  penelitian- penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  teknologi pengolahan  citra  digital  memiliki  potensi  besar dalam mendukung klasifikasi penyakit daun kentang dengan  akurasi  yang  memadai.  Peluang  untuk mengintegrasikan fitur-fitur warna dan tekstur dapat menjadi strategi yang menjanjikan dalam mengatasi kompleksitas variasi penyakit dan kondisi citra.

## 2.2. Model Warna RGB dan HSV
Model  warna  adalah  suatu  representasi sistematis dari warna dalam bentuk koordinat  yang memungkinkan  kita  memahami  dan  memanipulasi informasi  warna.  Terdapat  beberapa  model  warna dalam  pengolahan  citra  digital,  namun  dua  model warna  yang  umum  digunakan  adalah  RGB  ( Red , Green , Blue )  dan  HSV  ( Hue , Saturation , Value ).
Model  warna  RGB  menggunakan  kombinasi intensitas  warna  merah,  hijau,  dan  biru  untuk menciptakan berbagai warna[8]. Setiap piksel dalam
citra direpresentasikan sebagai  campuran  intensitas dari  ketiga  warna  dasar  tersebut,  membentuk spektrum  warna  yang  luas.  Sementara  itu,  model warna HSV menyajikan warna dalam tiga dimensi, yaitu  Hue  (H),  Saturation  (S),  dan  Value  (V).  Hue mewakili  jenis  warna  dalam  bentuk  sudut, Saturation  mengukur  kecerahan  warna,  dan  Value menentukan  kecerahan  atau  kegelapan  warna. Model  ini  lebih  intuitif  dalam  menggambarkan karakteristik warna, seperti kejelasan dan kecerahan. Konversi  dari  model  warna  RGB  ke  model  warna HSV dapat dilakukan dengan  menggunakan rumus matematis berikut[9]:
𝑀𝑎𝑥 = (𝑅, 𝐺, 𝐵) (1) 𝑀𝑖𝑛 = (𝑅, 𝐺, 𝐵) (2) 𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎 = 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 (3) 𝐻𝑢𝑒 (𝐻) = {60 × ( 𝑀𝑎𝑥 − 𝑅 𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎 ) , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑀𝑎𝑥 = 𝑅 60 × (2 + 𝐺 − 𝐵 𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎 ) , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑀𝑎𝑥 = 𝐺 60 × (4 + 𝐵 − 𝑅 𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎 ) , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑀𝑎𝑥 = 𝐵
(4)
𝑆𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑆) =   {0,              𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑀𝑎𝑥
= 0 𝐷𝑒𝑙𝑡𝑎 𝑀𝑎𝑥 ,    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑀𝑎𝑥 ≠ 0 (5) 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 (𝑉) = 𝑀𝑎𝑥 (6) .
2.3. Momen Warna Momen  warna  atau color  moment adalah sekumpulan  statistik  yang  digunakan  untuk mengukur  distribusi  warna  dalam  suatu  citra. Dengan  menganalisis  momen  warna,  kita  dapat memahami properti statistik dari sebaran nilai piksel warna dalam citra. Untuk citra warna, momen warna dapat  dihitung  untuk  setiap  saluran  warna,  seperti saluran  Merah  (R),  Hijau  (G),  dan  Biru  (B)  pada citra RGB. Untuk memperoleh momen warna pada citra  RGB,  kita  dapat  menghitung  momen-momen statistik  seperti mean (rata-rata), varians (varians), skewness (kecondongan), dan kurtosis (kurtosis)[9]. Berikut  adalah  rumus  momen  warna  untuk  saluran warna pada citra RGB:
𝑀𝑒𝑎𝑛 = 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖=1 𝐼 𝑖 (7)
𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 = 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖=1 (𝐼 𝑖 − 𝜇) 2 (8)
𝑆𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠 = 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖=1 (𝐼 𝑖 − 𝜇) 3 ( 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖=1 (𝐼 𝑖 − 𝜇) 2 ) 3/2 (9)
𝐾𝑢𝑟𝑡𝑜𝑠𝑖𝑠 = 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖=1 (𝐼 𝑖 − 𝜇) 4 ( 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖=1 (𝐼 𝑖 − 𝜇) 2 ) 2 (10)
dengan N adalah jumlah piksel,
I i adalah nilai intensitas  dan µ adalah mean .  Dengan menghitung momen warna ini untuk masing-masing saluran  warna,  kita  dapat  memahami  distribusi intensitas warna pada citra RGB dan menggunakannya sebagai fitur dalam analisis citra, termasuk  dalam  kasus  identifikasi  penyakit  pada daun kentang.
2.4. Gray Level Co-occurrence Matrix
(GLCM) GLCM adalah suatu matriks yang merepresentasikan  kemunculan  bersama-sama  dari dua  piksel  dengan  tingkat  keabuan  tertentu  dalam suatu  citra.  GLCM  umumnya  digunakan  untuk mengekstrak  fitur  tekstur  dari  citra[10].  Dengan menghitung  probabilitas  bersama  kemunculan berbagai  pasangan  nilai  tingkat  keabuan  pada berbagai  arah  atau  orientasi,  GLCM  memberikan informasi  tentang  sejauh  mana  distribusi  nilai keabuan saling berkorelasi dalam citra.
Beberapa fitur tekstur yang dapat dihitung dari GLCM melibatkan analisis statistik dari probabilitas bersama  ini.  Pertama,  " Contrast "  mengukur perbedaan  tingkat  keabuan  antara  dua  piksel, memberikan  gambaran  tentang  keragaman  nilai tingkat  keabuan  dalam  citra.  Kedua,  " Correlation " mengukur sejauh  mana tingkat keabuan antara dua piksel  berkorelasi  satu  sama  lain,  menyediakan informasi  tentang  pola  hubungan  antar  piksel. Selanjutnya, " Energy " menggambarkan homogenitas distribusi  nilai tingkat keabuan dalam citra,  sementara  " Homogeneity "  mengukur  sejauh mana tingkat keabuan dalam citra. Persamaan (11)- (14)  menunjukkan  rumus  untuk  memperoleh  tiap fitur GLCM[6].
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 =   ∑
𝑖,𝑗 𝑃(𝑖, 𝑗)(𝑖 − 𝑗) 2
(11)
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = ∑ 𝑖,𝑗 𝑃(𝑖, 𝑗)(𝑖 − 𝜇)(𝑗 − 𝑣)
𝜎 𝑖 𝜎 𝑗 (12)
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 =   ∑ 𝑖,𝑗 [𝑃(𝑖, 𝑗)] 2 (13)
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 =   ∑ 𝑖,𝑗 1 1 + |𝑖 − 𝑗| 𝑃(𝑖, 𝑗) (14)
Di  sini, 𝑃(𝑖, 𝑗) adalah  probabilitas  bersama kemunculan  tingkat  keabuan i dan j ,  sedangkan μ dan ν adalah rata-rata tingkat keabuan dan σ i serta σ j adalah standar deviasi dari tingkat keabuan.

## 2.5. Dimensi Fraktal Renyi
Dimensi Fraktal adalah konsep dalam geometri fraktal yang digunakan untuk mengukur kompleksitas  atau  kerapatan  suatu  objek  atau struktur[11].  Dalam  geometri  tradisional,  dimensi objek  umumnya  merupakan  bilangan  bulat,  seperti
dimensi  dua  untuk  bidang  atau  dimensi  tiga  untuk benda  ruang.  Namun,  objek  fraktal  memiliki dimensi fraktal, yang bisa menjadi bilangan desimal atau  pecahan[12].  Dimensi  Fraktal  Renyi  adalah variasi  dari  dimensi  fraktal  yang  menggunakan konsep dari teori informasi. Dimensi Fraktal Renyi digunakan  untuk  mengukur  struktur  fraktal  dalam suatu objek atau citra. Rumus umumnya melibatkan parameter orde α dan probabilitas p i . Pada dasarnya, Dimensi  Fraktal  Renyi  memberikan  pemahaman tentang  sejauh  mana  suatu  struktur  bersifat  fraktal pada  berbagai  skala[13].  Dimensi  Fraktal  Renyi didefinisikan sebagai berikut:
𝐷 𝛼 = 1 𝛼 − 1 ∙ 𝑙𝑜𝑔 (∑ 𝑁 𝑖=1 𝑝 𝑖 𝛼 ) (15)
Di mana: Dα = dimensi fraktal Renyi. α = parameter orde dimensi fraktal Renyi. p i =  probabilitas  bahwa  suatu  piksel  termasuk  ke dalam objek pada citra.
N = jumlah piksel objek pada citra.
Citra daun yang sehat, daun yang terkena early blight ,  dan  daun  yang  terkena late  blight mungkin memiliki  pola  fraktal  yang  berbeda-beda.  Dimensi Fraktal  Renyi  dapat  membantu  mengukur  tingkat kompleksitas atau irregularity dalam  struktur daun pada  tingkat  resolusi  yang  berbeda.  Dengan mengintegrasikan  Dimensi  Fraktal  Renyi  sebagai fitur  dalam  analisis  citra,  penelitian  ini  diharapkan dapat memberikan gambaran yang lebih mendalam tentang perbedaan struktural antara daun yang sehat dan daun yang terkena penyakit.

## 2.6. Linear Discriminant Analysis (LDA)
LDA  adalah  metode  statistik  yang  digunakan untuk  menemukan  kombinasi  linear  dari  fitur-fitur yang  dapat  membedakan  dua  atau  lebih  kelas. Tujuan  utama  LDA  adalah  untuk  mengoptimalkan pemisahan antara kelas-kelas sambil meminimalkan varians  dalam  setiap  kelas.  Keunggulan  LDA melibatkan kemampuannya untuk mengatasi situasi di  mana  fitur-fitur  memiliki  korelasi  tinggi  satu sama  lain.  LDA  juga  efektif  ketika  ukuran  sampel dalam setiap kelas relatif seimbang. Persamaan (16)- (19) menunjukkan metode LDA[4].
𝜇 𝑘 = 1 𝑛 𝑘 ∑ 𝑛 𝑘 𝑖=1 𝑥 𝑖 (𝑘) (16)
𝑆 𝑊 =   ∑ 𝐾 𝑘=1 ∑ 𝑛 𝑘 𝑖=1 (𝑥 𝑖 (𝑘) − 𝜇 𝑘 )(𝑥 𝑖 (𝑘) − 𝜇 𝑘 ) 𝑇 (17)
𝑆 𝐵 =   ∑ 𝐾 𝑘=1 𝑛 𝑘 (𝜇 𝑘 − 𝜇)(𝜇 𝑘 − 𝜇) 𝑇 (18)
𝑆 𝑊 −1 𝑆 𝐵 𝑣 =  𝜆𝑣 (19)
dengan μk sebagai vektor rata-rata untuk kelas k , n k adalah jumlah sampel dalam kelas k , dan 𝑥 𝑖 (𝑘) adalah vektor fitur untuk sampel ke- i dalam kelas k . dengan μ sebagai  vektor rata-rata global. di  mana v adalah vektor  eigen  dan λ adalah  nilai  eigen.  Nilai  eigen digunakan untuk menemukan vektor proyeksi yang paling  signifikan  untuk  memisahkan  kelas-kelas dalam  data.  Nilai  eigen  memberikan  informasi tentang seberapa besar variasi yang dijelaskan oleh masing-masing  vektor  eigen.  Semakin  besar  nilai eigen, semakin banyak variasi yang dijelaskan oleh vektor eigen tersebut.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  diawali  dengan  pengumpulan 456  data  citra  daun  kentang,  yang  kemudian  di- preprocessing dan disegmentasi. Berikutnya, proses ekstraksi  fitur  dilakukan  melalui  pendekatan moment  warna  RGB  ( mean , variance , skewness , kurtosis ), fitur tekstur GLCM ( contrast , correlation , energy , homogeneity ),  dan  fitur  dimensi  fraktal Renyi.  Setelah  menentukan  label  kelas,  kami menggunakan k-fold  cross  validation untuk mengevaluasi model. Metode LDA diterapkan pada data  latih  untuk  menemukan  proyeksi  linear  yang optimal.  Model  LDA  kemudian  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  uji,  dan  performansi klasifikasi  dievaluasi  dengan  menggunakan  metrik akurasi.  Gambar  1  menunjukkan  tahapan  yang digunakan dalam penelitian ini.

## 3.1. Dataset
Dataset yang dikumpulkan untuk penelitian ini terdiri dari 456 citra daun kentang, terdiri dari tiga kelas:  daun  sehat,  daun  yang  terkena early  blight , dan  daun  yang  terkena late  blight .  Setiap  kelas memiliki  jumlah  data  sebanyak  152  citra.  Masing- masing  citra  memiliki  ukuran  256x256  piksel, memberikan  representasi  visual  yang  cukup  jelas untuk  ekstraksi  fitur  dan  analisis.  Data  ini  berasal dari sumber Kaggle.com , yang menunjukkan bahwa dataset telah diakuisisi dari platform berbagi dataset online , yang memastikan keterbukaan dan ketersediaan  informasi  bagi  komunitas  penelitian. Dengan  jumlah  data  yang  seimbang  pada  setiap kelas  dan  ukuran  citra  yang  konsisten,  dataset  ini memberikan dasar  yang  baik untuk pengembangan model  klasifikasi  penyakit  daun  kentang  dengan menggunakan metode-metode analisis citra.
Gambar  2  menunjukkan  citra  daun  kentang  untuk kelas  daun  “sehat”,  daun  “ early  blight ”  dan  daun “ late blight” .
Gambar 2. Contoh citra kelas “sehat” (baris ke-1), kelas “early blight” (baris ke-2) dan kelas “late blight” (baris ke-3)
3.2. Preprocessing dan Segmentasi Preprocessing dan  segmentasi  dalam  analisis citra bertujuan untuk mempersiapkan dan menyederhanakan  citra  sehingga  informasi  yang relevan  dapat  diekstrak  dengan  lebih  baik[10]. Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  dua  tahap  utama, yaitu preprocessing dan  segmentasi[14]  untuk mempersiapkan citra daun kentang sebelum analisis lebih  lanjut.  Proses preprocessing dimulai  dengan mengkonversi citra dari model warna RGB dan HSV ke citra grayscale menggunakan Persamaan (1)-(6). Pada tahap ini, masing-masing channel warna (R, G, B, H, S, dan V) diekstraksi untuk menciptakan citra grayscale yang merepresentasikan aspek warna dan kecerahan dari citra asli.
Pada  tahap  segmentasi,  citra grayscale dari channel H  (Hue)  dalam  model  warna  HSV  dipilih untuk  digunakan. Channel warna  H  dipilih  karena lebih menonjolkan ciri tekstur pada permukaan daun yang terkena penyakit. Citra grayscale ini kemudian diubah  menjadi  citra  biner  menggunakan  metode thresholding [15]. Penggunaan metode thresholding bertujuan untuk memisahkan area yang menunjukkan ciri-ciri khusus pada daun, utamanya
area daun yang rusak atau terdapat bercak, sehingga memfasilitasi proses analisis lebih lanjut.

## 3.3. Ekstraksi Fitur
Proses ekstraksi fitur pada penelitian ini terdiri atas  3  tahap.  Tahap  pertama  adalah  ekstraksi  fitur momen warna. Proses ini mencakup ekstraksi empat fitur momen warna, yaitu mean , variance , skewness , dan kurtosis , yang diambil dari masing-masing citra grayscale kanal R, G, dan B. Hal ini menghasilkan fitur  vektor  berukuran  1x12  untuk  setiap  citra, mencerminkan  karakteristik  distribusi  intensitas warna pada berbagai kanal. Untuk memperoleh fitur ini, digunakan Persamaan (7)-(10).
Tahap  kedua  dalam  ekstraksi  fitur  tekstur menggunakan  metode  GLCM  pada  citra grayscale channel H (Hue). GLCM menghasilkan fitur tekstur seperti  kontras,  korelasi,  energi,  dan  homogeneity, yang  memberikan  informasi  tentang  pola  tekstur pada  permukaan  daun.  Fitur  vektor  berukuran  1x4 dihasilkan  dalam  tahap  ini  untuk  tiap  citra. Persamaan (11)-(14) digunakan untuk  memperoleh fitur GLCM.
Selanjutnya,  ekstraksi  fitur  tekstur  yang diwakili oleh dimensi fraktal Renyi dilakukan pada citra  biner  hasil  segmentasi.  Fitur  ini  memberikan informasi tentang kompleksitas struktural citra, yang menghasilkan fitur vektor berukuran 1x1 untuk tiap citra.  Kemudian,  dilakukan  penggabungan  fitur, sehingga ketika 3 fitur vektor ini digabungkan maka pada  akhirnya  diperoleh  sebuah  vektor  berukuran 1x17 untuk tiap citra.

## 3.4. Klasifikasi dan Validasi
Proses klasifikasi dilakukan dengan menerapkan  metode Linear  Discriminant  Analysis (LDA).  Metode  ini  digunakan  untuk  membangun model  klasifikasi  yang  optimal  berdasarkan  fitur- fitur  ekstraksi  sebelumnya,  termasuk  fitur  warna, tekstur, dan dimensi  fraktal Renyi. Teknik  validasi yang  diterapkan  adalah k -fold  cross-validation,  di mana  dataset  yang  terdiri  dari  tiga  kelas  dengan masing-masing  152  citra  dibagi  menjadi k subset.
Setiap  iterasi  melibatkan  penggunaan k -1  subset sebagai  data  latih  dan  subset  yang  tersisa  sebagai data uji [12].
Gambar  3  menunjukkan  proses k-fold  cross validation .  Untuk  penelitian  ini,  jika k =  10  dan  3 kelas, masing-masing berisi 152 citra daun kentang, prosesnya akan berlangsung sebagai berikut:
1. Dataset  dari  456  citra  daun  kentang  dibagi menjadi 10 fold . 2. Selama setiap iterasi proses cross validation :
 Satu fold (sekitar 45 citra) dijadikan sebagai set validasi.
 Sisa  9 fold (sekitar  411  citra)  digunakan untuk melatih model.
 Model  dilatih  pada  set  pelatihan  dan dievaluasi pada set validasi.
3. Proses  ini  diulang  10  kali,  dengan  setiap fold digunakan sekali sebagai set validasi.
4. Metrik kinerja (seperti akurasi) dari setiap iterasi kemudian diambil rata-ratanya untuk mendapatkan  perkiraan  yang  lebih  andal terhadap kinerja model.
Dengan  menggunakan  metode  ini,  kinerja model  dievaluasi  secara  komprehensif  melalui beberapa  iterasi,  menghasilkan  estimasi  yang  lebih stabil  terkait  akurasi  dan  performa  klasifikasi  pada dataset penyakit daun kentang.
Gambar 3. Ilustrasi k -fold cross validation

## 3.5. Perhitungan Performansi
Dalam penelitian ini, perhitungan performansi akurasi  digunakan  sebagai  metrik  utama  untuk mengevaluasi sejauh mana model klasifikasi mampu mengidentifikasi  kelas  dengan  benar.  Akurasi dihitung  dengan  membagi  jumlah  prediksi  yang benar ( true positives ) dengan jumlah total citra yang dievaluasi.  Persamaan  akurasi  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 (20)
dimana True  Positives ( TP )  mengacu  pada  citra yang  terklasifikasi  dengan  benar  ke  dalam  kelas yang  seharusnya,  sedangkan  Jumlah  Total  Citra adalah  total  keseluruhan  citra  yang  dinilai,  yaitu sebanyak 456 citra.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dirancang dalam rangka menguji dan  membandingkan  performa  berbagai  fitur  pada identifikasi  penyakit  daun  kentang.  Penggunaan perangkat  lunak  Matlab  R2015b[15]  dalam  tahap preprocessing ,  segmentasi,  dan  ekstraksi  fitur memungkinkan penggabungan tiga jenis fitur, yaitu moment warna, GLCM, dan dimensi fraktal Renyi.
Sedangkan  untuk  tahap  klasifikasi  dan  validasi digunakan perangkat lunak RapidMiner Studio[16].
Gambar 4. Ekstraksi fitur Momen Warna
Gambar 4 menunjukkan proses preprocessing yang  telah  dilakukan  sesuai  dengan  tahapan penelitian  yang  diusulkan.  Diperoleh  12  buah  fitur momen warna yang terdiri atas fitur mean, variance, skewness, dan kurtosis dari  masing-masing  kanal R,G  dan  B.  Sedangkan  Gambar  5  menunjukkan proses preprocessing dan  segmentasi  yang  telah dilakukan  untuk  memperoleh  4  fitur  GLCM  pada citra  HSV  kanal Hue. 4  fitur  GLCM  ini  adalah contrast , correlation , energy dan homogeneity . Kemudian  terdapat  pula  1  fitur  dimensi  fraktal Renyi pada citra biner hasil segmentasi. Selanjutnya tiap-tiap fitur kemudian diintegrasikan menjadi satu buah  fitur  vektor  yang  berisi  17  buah  atribut  fitur hasil penggabungan. 17 fitur inilah  yang kemudian diperoleh  pada  seluruh  data  yang  berjumlah  456 citra. Pada  akhirnya,  diperoleh  matrix  fitur  dengan ukuran 456 × 17. Tiap kelas kemudian diberi  label yang  sesuai  untuk  kemudian  dilakukan  proses klasifikasi dengan menggunakan metode LDA.
Gambar 5. Ekstraksi fitur tekstur GLCM dan Dimensi Fraktal Renyi
Skenario  pengujian  pertama  menitikberatkan pada  perhitungan  performa  setiap  fitur  secara terpisah,  mengukur  akurasi  saat  hanya  satu  jenis fitur digunakan. Selanjutnya, fitur-fitur ini
digabungkan dan dibandingkan untuk mengevaluasi peningkatan performa yang mungkin terjadi dengan metode  klasifikasi  LDA.  Pada  skenario  kedua, penelitian  akan  mengeksplorasi  pengaruh  nilai k pada teknik validasi k-fold cross-validation terhadap akurasi. Skenario  ini  memberikan  informasi terkait bagaimana variasi nilai k dapat mempengaruhi hasil validasi  dan  akurasi  secara  keseluruhan.  Terakhir, dalam skenario ketiga, penelitian akan membandingkan performa  metode klasifikasi  LDA dengan  metode  klasifikasi  lainnya  yang  digunakan dalam  penelitian  sebelumnya,  yaitu  SVM[12], KNN[5],  dan  Random  Forest[2].  Eksperimen  ini bertujuan  untuk  menentukan  metode  mana  yang memberikan  akurasi  terbaik  dalam  identifikasi penyakit daun kentang. Pendekatan ini memungkinkan  evaluasi  lebih  lanjut  terhadap kecocokan  metode  klasifikasi  dengan  karakteristik data  yang  dihadapi.  Melalui  tiga  skenario eksperimen  ini,  diharapkan  penelitian  dapat memberikan pemahaman mendalam tentang kontribusi  masing-masing  fitur, optimalisasi teknik validasi, dan perbandingan antara metode klasifikasi yang berbeda.
Tabel 1 menggambarkan pengaruh jumlah fitur dan integrasi fitur terhadap akurasi klasifikasi. Pada pengujian  ini,  digunakan  metode  LDA  untuk klasifikasi  dengan  teknik  validasi k-fold  cross validation . Ketika hanya menggunakan fitur momen warna, akurasi bisa mencapai 97.58%. Ketika hanya menggunakan fitur GLCM, akurasi hanya mencapai 60.75%,  sedangkan  hanya  dengan  fitur  dimensi fraktal  Renyi  mencapai  62.07%.  Namun,  ketika menggabungkan  fitur  momen  warna  dan  GLCM, akurasi  meningkat  menjadi  98.03%.  Lebih  lanjut, dengan  menggabungkan  fitur  momen  warna, GLCM, dan fraktal Renyi, akurasi tertinggi tercapai sebesar 98.46%.
Tabel 1. Pengaruh jumlah fitur terhadap akurasi
Fitur Ukuran fitur vektor per citra Akurasi (%) Momen Warna (Mean, Variance, Skewness, Kurtosis) 1×12 97.58 GLCM (Contrast, Correlation, Energy, Homogeneity 1×4 60.75 Dimensi Fraktal Renyi 1×1 62.07 Momen Warna + GLCM 1×16 98.03 Momen Warna + GLCM + Dimensi Fraktal Renyi 1×17 98.46
Tabel  2  menunjukkan confusion  matrix dari klasifikasi  yang  telah  dilakukan.  Terlihat  bahwa untuk  kelas  “ early  blight ”  dan  “ late  blight ” mengalami  kesalahan  klasifikasi  pada  2  citra  di kelasnya,  sehingga  didapatkan  nilai recall yang sama  yaitu  sebesar  98.68%.  Kelas  “sehat” menunjukkan nilai recall yang sedikit lebih rendah
yaitu  sebesar  98.03%  karena  terdapat  3  citra  yang mengalami kesalahan klasifikasi pada kelas ini. Dari hasil  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  integrasi  fitur momen  warna,  GLCM,  dan  dimensi  fraktal  Renyi secara bersama-sama memberikan kontribusi signifikan terhadap peningkatan akurasi klasifikasi, melebihi  hasil  dari  penggunaan  setiap  fitur  secara terpisah.
Tabel 2. Confusion Matrix dari hasil klasifikasi dengan menggabungkan semua fitur true sehat true early blight true late blight class precision pred. sehat 149 0 1 99.33% pred. early blight 0 150 1 99.34% pred. late blight 3 2 150 96.77% class recall  98.03% 98.68% 98.68% Tabel 3. Contoh citra dari tiap kelas yang mengalami kesalahan klasifikasi Citra Kelas Hasil Klasifikasi
“citra65.jpg” sehat late blight “citra251.jpg” early blight late blight “citra403.jpg” late blight early blight
Sementara itu, Tabel 3 menunjukkan beberapa contoh citra yang  mengalami kesalahan klasifikasi. Meskipun hasil pengujian mencapai tingkat akurasi yang  tinggi  sebesar  98,46%,  terdapat  sedikit kesalahan klasifikasi yang mungkin disebabkan oleh beberapa  faktor.  Kemiripan  fisik  citra  antar  kelas dapat  mengakibatkan  kesulitan  bagi  model  dalam membedakan  antara  kelas-kelas  yang  memiliki karakteristik  visual  yang  serupa.  Faktor  ini  dapat mencakup  variasi  dalam  posisi  daun  serta  kondisi pencahayaan.
Tabel 4. Pengaruh nilai k pada k-fold cross validation terhadap akurasi
k Akurasi (%) 2 97,37 3 97,59 4 97,59 5 98,46 6 98,03 7 98,02
k Akurasi (%) 8 98,25 9 98,46 10 98,03
Tabel  4  menunjukkan  hasil  pengujian  terkait pengaruh nilai k terhadap akurasi klasifikasi. Teknik validasi k-fold  cross-validation membagi  dataset menjadi k subset  yang  sama  ukurannya,  di  mana salah  satunya  digunakan  sebagai  data  validasi sementara sisanya digunakan sebagai data pelatihan. Prosedur ini diulang k kali, di mana setiap kali, satu subset yang berbeda dipilih sebagai subset validasi, sementara subset lainnya digunakan untuk pelatihan. Hasil  pengujian  menunjukkan  variasi  nilai  akurasi dengan  perubahan  nilai k .  Sebagai  contoh,  akurasi tertinggi ditemukan ketika nilai k sama dengan 5 dan 9,  mencapai  98.46%.  Sebaliknya,  beberapa  nilai k lainnya,  seperti  2,  3,  dan  4,  memberikan  akurasi yang  lebih  rendah.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa pemilihan  nilai k dapat  mempengaruhi  kinerja model.  Untuk  data  ini, k =9  dan k =5  menunjukkan akurasi tertinggi dengan nilai 98.46%.
Tabel 5. Perbandingan Akurasi LDA dengan classifier lainnya Classifier Keterangan Akurasi (%) LDA - 98.46 SVM kernel=linear 91.88 KNN k =5 84.44 Random Forest criterion=gain ratio 92.34
Dalam perbandingan metode klasifikasi untuk identifikasi  penyakit  daun  kentang,  Tabel  5 menunjukkan  hasil  akurasi  dari  beberapa classifier yang berbeda. Beberapa classifier ini dipilih karena sering digunakan pada penelitian-penelitian sebelumnya  dalam  bidang  klasifikasi  daun.  Proses perbandingan  metode  ini  dilakukan  secara  empiris dengan  menggunakan perangkat lunak RapidMiner Studio . Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan teknik  validasi k-fold  cross  validation dengan k =9. Metode LDA menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 98.46%, yang secara tidak langsung mendemonstrasikan  kemampuannya  yang  sangat baik  dalam  membedakan  kelas  penyakit.  SVM dengan  kernel  linear  mencapai  akurasi  sebesar 91.88%, sementara KNN dengan k =5 dan Random Forest  dengan  kriteria gain  ratio memiliki  akurasi masing-masing  sebesar  84.44%  dan  92.34%.  Hasil ini memberikan gambaran bahwa LDA mendominasi dalam tugas klasifikasi penyakit daun kentang  pada  dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini. Meskipun SVM, KNN, dan Random Forest memberikan performa yang baik, LDA tetap menjadi pilihan unggul dengan akurasi yang secara signifikan lebih tinggi. Dengan demikian, pemilihan metode klasifikasi memainkan peran penting dalam keberhasilan identifikasi penyakit daun kentang, dan
LDA  menonjol  sebagai  pilihan  yang  efektif  dalam kasus ini.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Melalui  integrasi  fitur  momen  warna,  tekstur GLCM,  dan  dimensi  fraktal  Renyi  menggunakan metode  Linear  Discriminant  Analysis  (LDA), penelitian  ini  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar 98.46%.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa pendekatan  ini  mengungguli  metode  klasifikasi lainnya  seperti  SVM,  KNN,  dan  Random  Forest. Penggabungan fitur-fitur tersebut membuka potensi peningkatan keandalan sistem dalam mengidentifikasi  penyakit  daun  kentang.  Dengan demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi signifikan  dalam  pengembangan  sistem  klasifikasi penyakit pada daun kentang. Penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan uji coba lebih lanjut pada variasi  kondisi  citra  dan  jenis  penyakit  untuk memvalidasi  keandalan  sistem  dalam  berbagai situasi.  Pengoptimalan  parameter  dan  eksplorasi model klasifikasi alternatif juga dapat menjadi fokus penelitian mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  U.  Rakhmawati,  Y.  M.  Pranoto,  and  E. Setyati,  “Klasifikasi  Penyakit  Daun  Kentang Berdasarkan  Fitur  Tekstur  dan  Fitur  Warna Menggunakan  Support  Vector  Machine,”
Semin. Nas. Teknol. dan Rekayasa , no. 2527– 6042, pp. 1–8, 2018.
[2]  P. Patil, N. Yaligar, and M. S M, “Comparision of Performance of Classifiers  -  SVM, RF and ANN in Potato Blight Disease Detection using Leaf Images,” 2017  IEEE  Int.  Conf.  Comput. Intell. Comput. Res. , pp. 1–5, 2017.
[3]  M. A. Iqbal and K. H. Talukder, “Detection of Potato Disease Using Image Segmentation and Machine  Learning,” 2020  Int.  Conf.  Wirel. Commun. Signal Process. Networking, WiSPNET  2020 ,  pp.  43–47,  2020,  doi: 10.1109/WiSPNET48689.2020.9198563.
[4]  A.  Tharwat,  T.  Gaber,  A.  Ibrahim,  and  A.  E. Hassanien,  “Linear  discriminant  analysis:  A detailed tutorial,” AI Commun. , vol. 30, no. 2, pp. 169–190, 2017, doi: 10.3233/AIC-170729.
[5]  L.  Amatullah,  I.  Ein,  and  M.  M.  Santoni, “Identifikasi Penyakit Daun Kentang Berdasarkan Fitur Tekstur dan Warna Dengan Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , no. April, pp. 783–791, 2021.
[6]  M.  Islam,  A.  Dinh,  K.  Wahid,  and  P. Bhowmik, “Detection of potato diseases using image  segmentation  and  multiclass  support vector  machine,” Can.  Conf.  Electr.  Comput.
Eng. , pp. 8–11,
2017,
doi:
10.1109/CCECE.2017.7946594.
[7]  M.  Muchtar,  N.  Suciati,  and  C.  Fatichah,
“FRACTAL
DIMENSION AND

## LACUNARITY
COMBINATION FOR
PLANT  LEAF  CLASSIFICATION,” J.  Ilmu Komput. dan Inf. , vol. 9, no. 2, p. 96, Jun. 2016, doi: 10.21609/jiki.v9i2.385.
[8]  M.  Muchtar,  Y.  P.  Pasrun,  R.  Rasyid,  N. Miftachurohmah, and M. Mardiawati,
“PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES DALAM KLASIFIKASI KESEGARAN IKAN  BERDASARKAN  WARNA  PADA CITRA  AREA  MATA,” J.  Inform.  dan  Tek. Elektro Terap. , vol. 12, no. 1, Jan. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i1.3879.
[9]  J.  Justiawan,  R.  Sigit,  and  Z.  Arief,  “Tooth Color  Detection  Using  PCA  and  KNN Classifier Algorithm Based on Color Moment,” Emit.  Int.  J.  Eng.  Technol. ,  vol.  5, no. 1, pp. 139–153, 2017, doi: 10.24003/emitter.v5i1.171.
[10]  M. Muchtar and L. Cahyani, “Klasifikasi Citra Daun  dengan  Metode  Gabor  Co-Occurence,” Ultim.  Comput. ,  vol.  VII,  no.  2,  pp.  39–47, 2015.
[11]  D.  Setiabudi,  D.  Wahyu  Herdiyanto,  and  A. Felayati,  “Analisis  Kinerja  Kompresi  Citra Dwt Dan Fraktal Pada Transmisi Citra Dengan Sistem  Sc-Fdma,” J.  Mnemon. ,  vol.  5,  no.  2, pp. 150–157, 2022, doi:
10.36040/mnemonic.v5i2.4902.
[12]  M.  Muchtar,  “Penggabungan  Fitur  Dimensi Fraktal  dan  Lacunarity  untuk  Klasifikasi Daun,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2015.
[13]  W.  Kinsner, “A Unified Approach To Fractal Dimensions,” Int.  J.  Cogn.  Informatics  Nat. Intell. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  26–46,  2007,  doi: 10.4018/jcini.2007100103.
[14]  M.  Orisa  and  T.  Hidayat,  “ANALISIS TEKNIK SEGMENTASI PADA PENGOLAHAN CITRA,” J. Mnemon. , vol. 2, no. 2, pp. 9–13, 2019.
[15]  A. Setiyorini, I. P. N. Purnama, J. Y. Sari, M. Muchtar, and E. Ngii,  “Vehicle  number plate identification using template matching algorithm  for  automatic  parking  system,”  in ACM  International  Conference  Proceeding Series ,  Apr.  2019,  pp.  196–200.  doi: 10.1145/3330482.3330483.
[16]  R. Maulidiah, M. Muchtar, N. Aisyah Fitri, I. Asriani,  M.  Putri  Yasmine,  and  P.  Studi, “Pengelompokan  Data  Pertumbuhan  dan Kontribusi  Ekonomi  Indonesia Menurut Provinsi  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” J.  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist. Komput. TGD , vol. 6, no. 2, pp. 436–444, Jul. 2023, [Online].
Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsk/i ndex