## PENDETEKSIAN CITRA DAUN TANAMAN MENGGUNAKAN METODE BOX COUNTING
( Detection of Leaf Image Using Box Counting Method )

## Novita Anggraini Juwitarty, Kosala Dwidja Purnomo, Kiswara Agung Santoso
Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Jember Jl. Kalimantan 37 Jember 68121, Indonesia E-mail: tanovi42@gmail.com,{kosala, kiswara}.fmipa@unej.ac.id
Abstract. Different  types  of  plants  make  identification  difficult.  Therefore,  we need  a  system  that  can  identify  the  similarity  of  the  leaves  based  on  a  reference leaf.  Extraction  can  be  done  by  taking  one  part  of  the  plant  and  the  most  easily obtained part is the leaf part. Natural objects such as leaves have irregular shapes and are difficult to measure, but this can be overcome by using fractal dimensions. In this research, image detection of plant leaves will be carried out using the box counting  method.  The  box  counting  method  is  a  method  of  calculating  fractal dimensions by dividing images into small boxes in various sizes. Image detection using  fractal  dimension  values,  we  know  which  leaves  the  match  with  the reference.  In  this  study,10  species  of  leave  were  tested,  with  each  species  10 samples of plant leaves. Image testing of plant leaves uses a variety of r box size, namely 1 2 , 1 4 , 1 8 , 1 16 , 1 32 , 1 64 , 1 128 which obtain an average match accuracy of 44%.
Keywords: Box Counting, Fractal dimension
MSC 2010: 28A75

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  penghasil  berbagai  macam  tumbuhan  dengan keanekaragaman hayati yang dimilikinya.  Beragam jenis tumbuhan yang berbeda-beda membuat  identifikasi  menjadi sulit.  Proses  identifikasi  bergantung  pada hasil ekstraksi yang  baik.  Ekstraksi  dapat  dilakukan  dengan  mengambil  salah  satu  bagian  dari tumbuhan, dan bagian yang paling mudah didapatkan adalah bagian daun. Objek alami seperti  daun  memiliki  bentuk  yang  tidak  teratur  dan  sulit  diukur  namun  hal  ini  dapat diatasi  dengan  menggunakan  pendekatan  fraktal.  Fraktal  sendiri  berasal  dari  kata  latin fractus yang  artinya  pecah  atau  tidak  teratur  [1].  Fraktal  memiliki  sifat self  similarity yaitu apabila diperbesar akan memiliki bentuk yang menyerupai bentuk keseluruhan dan hal  itu  mendekati  sifat  objek-objek  alam  [2].  Macam-macam  dari  tanaman  yang digunakan daunnya untuk data penelitian adalah sebagai berikut:
a. Daun Sirih
Daun Sirih daunnya tunggal, berbentuk jantung. Panjang daun sekitar 10-15 cm dan lebar 8-12 cm [3].
b. Daun Kumis Kucing
Daun kumis kucng daunnya berbentuk bundar atau lonjong. Panjang daun sekitar 1- 10 cm dan lebarnya 7.5 mm sampai 1.5cm [4].
c. Daun Jarak Pagar
Daun jarak pagar daunnya tunggal, berbentuk jantung, daun berlekuk bersudut 3 atau 5. Panjang daun 4-15 cm [5]
d. Daun Kemangi
Daun kemangi daunnya panjang, tegak dan berbentuk bulat telur. Panjang daun mencapai 5 cm [6].
e. Daun Jambu Biji
Daun jambu biji daunnya tunggal, pangkal membulat dan daunnya menyirip.
Panjang daun sekitar 5-15 cm dan lebar 3-6 cm [7].
Untuk  pengidentifikasian  kecocokan  citra  daun  tanaman  diatas  menggunakan  nilai dimensi fraktal yang didapatkan dari metode box counting . Istilah citra digunakan dalam bidang  pengolahan  citra  dapat  diartikan  sebagai  suatu  fungsi  kontinu  dari  intensitas cahaya dalam bidang dua dimensi. Metode box counting sering dikenal sebagai metode penghitungan  kotak.  Metode  ini  membagi  suatu  objek  menjadi  beberapa  bagian  kotak dengan berbagai variasi ukuran [8]. Langkah-langkah menghitung metode box counting adalah  langkah  pertama  yaitu  mengambil  citra  suatu  objek  fraktal  yang  akan  dihitung dimensinya. Langkah kedua yaitu membagi citra tersebut ke dalam kotak-kotak dengan variasi ukuran yang berbeda s. Langkah ketiga menghitung banyaknya kotak yang berisi bagian  objek  pada  citra N .  Dan  langkah  akhir  yaitu  menghitung  besarnya  dimensi 𝐷 seperti pada persamaan berikut ini:
𝐷 = log(𝑁) log( 1 𝑟 ) (1)
Persentase kecocokan dari hasil yang telah diuji menggunakan Persamaan (2).
𝑃𝐾 = 100% − ( |𝐷𝑓 𝑈−𝐷𝑓 𝐴| 𝐷𝑓 𝑈 𝑥 100%)
(2)
Keterangan :
𝑃𝐾 = Persentase Kecocokan
𝐷𝑓 𝑈 = Dimensi fraktal daun uji
𝐷𝑓 𝐴 = Dimensi fraktal daun acuan
Evaluasi akurasi dari kinerja model klasifikasi didasarkan pada banyaknya data uji yang diprediksi secara benar dan tidak benar oleh model. Hal ini dapat dihitung menggunakan akurasi yang didefinisikan oleh Persamaan 3.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐵 𝑇 𝑥 100% (3)
Keterangan:
𝐵 = Banyaknya prediksi yang benar 𝑇 = Total banyaknya prediksi

## 2. Metodologi
Pada  metode  penelitian  ini  akan  membahas  tentang  langkah-langkah  untuk mengidentifikasi  daun tanaman menggunakan metode box  counting . Dalam  penelitian ini, software yang digunakan adalah matlab R2014a. Langkah-langkah yang dilakukan yaitu  mendapatkan  data  citra  dan  mengolah  citra  digital,  pembuatan  program, menghitung citra daun acuan dan uji tanaman menggunakan metode box counting dan identifikasi similaritas hasil perhitungan box counting daun acuan dan uji tanaman.
1. Langkah  awal  yaitu  menyiapkan  citra  daun  uji  tanaman  dan  daun  acuan  tanaman dengan  cara  mengumpulkan  data  citra  dan  membaca  citra,  mengubah  citra  daun tanaman  bentuk  RGB  menjadi  citra  bentuk grayscale ,  menentukan  nilai  ambang ( threshold ) sebagai parameter untuk mengubah citra biner dan melakukan operasi thresholding untuk  mengubah  citra  biner.  Langkah  kedua  menghitung  citra  daun acuan  tanaman  menggunakan  dimensi  fraktal  dengan  cara  menginputkan  citra biner  hasil  langkah  pertama  pada  proses  pengolahan  citra,  menentukan  variasi ukuran  kotak 𝑟 yang  digunakan  yaitu 1 2 , 1 4 , 1 8 , 1 16 , 1 32 , 1 64 , 1 128 ,  dan  menghitung dimensi fraktal dari citra daun acuan. Langkah ketiga yaitu menghitung citra daun uji tanaman menggunakan metode box counting dengan cara seperti pada langkah yang  kedua.  Langkah  terakhir  yaitu  identifikasi  similaritas  hasil  perhitungan box counting antara daun acuan dan uji tanaman dengan cara menginput nilai dimensi fraktal daun uji tanaman hasil perhitungan langkah ketiga, menginput nilai dimensi fraktal  daun  acuan  tanaman  hasil  perhitungan  langkah  kedua,  setelah menginputkan  semua  nilai  dimensi  fraktal  kemudian  melakukan  identifikasi similaritas daun menggunakan Persamaan 2, sehingga didapatkan apakah daun uji tanaman memiliki similaritas dengan daun acuan tanaman dan setelah mengetahui nilai persentase kecocokan kemudian menghitung nilai evaluasi daun uji tanaman yang hasilnya sesuai menggunakan Persamaan 3.
2. Pengambilan  citra  daun  tanaman  menggunakan  kamera  h andphone .  Berikut  10 gambar macam daun yang digunakan untuk penelitian, yaitu sebagai berikut:
Gambar 1. (a) daun bayam (b) daun kemangi (c) daun jarak pagar (d) daun kumis kucing (e)  daun  jambu  (f)  daun  kelengkeng  (g)  daun  mangga  (h)  daun  rambutan  (i) daun sirih (j) daun srikaya

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  pada  metode  penelitian,  akan  dilakukan  langkah-langkah  sesuai  pada metode  penelitian  yaitu  menyiapkan  citra  daun  acuan  daun  daun  uji  tanaman.  Pada proses  ini  citra  daun  tanaman  diambil  menggunakan  kamera handphone ,  terlebih dahulu mengambil citra daun acuan tanaman yang akan menjadi data daun acuan, yaitu data pembanding yang disimpan dalam database program untuk mengidentifikasi daun uji  tanaman.  Untuk  pengambilan  citra  daun  tanaman,  daun  yang  diambil  harus homogen  antara  sampel  satu  dengan  sampel  lainnya  dalam  satu  jenis  daun  tanaman. Citra  yang  digunakan  yaitu  citra  berwarna,  diambil  dalam  keadaan  diam  dan  tegak lurus  dengan  objek  daunnya.  Daun  uji  tanaman  dari  10  jenis  macam  tanaman  yaitu daun  bayam,  jambu,  jarak  pagar,  kelengkeng,  kemangi,  kumis  kucing,  mangga, rambutan,  sirih,  dan  srikaya.  Daun  acuannya  terdiri  dari  10  jenis  macam  tanaman dengan menggunakan 1 sampel pada setiap jenis daunnya. Daun yang akan diuji terdiri dari  10  jenis  macam  tanaman  dengan  menggunakan  10  sampel  setiap  daunnya, sehingga terdapat 100 daun uji tanaman. Setelah mengambil citra kemudian mengedit latar  belakang  menjadi  putih  dengan  menggunakan  aplikasi adobephotoshop .  Setelah diedit  kemudian  citra  daun  tersebut  di- crop menggunakan  aplikasi Paint .  Gambar  2 adalah contoh beberapa citra daun tanaman yang telah diedit.
Gambar 2.  Citra daun acuan dan daun uji tanaman
Proses  selanjutnya,  citra  tersebut  diolah  menggunakan  operasi  citra  yaitu  operasi threshold .  Tahapan  olah  citra  yang  dari  citra  berwarna  (RGB)  dioperasikan menggunakan operasi thresholding dengan nilai ambang  yang ditetapkan sebesar 180. Berikut merupakan citra RGB dan citra  hasil operasi threholding.
Gambar 3.  Citra RGB dan citra thresholding
Program  pendeteksian  citra  daun  tanaman  terdapat  bagian-bagian  yaitu  penginputan citra RGB, operasi thresholding , ukuran variasi 𝑟 , box counting , dan hasil deteksi citra daun tanaman. Berikut merupakan tampilan programnya pada Gambar 4.

## Gambar 4.  Tampilan program
Langkah-langkah  untuk  melakukan  kecocokan  daun  uji  dengan  daun  acuan menggunakan program yaitu sebagai berikut:
1. Langkah  pertama  yaitu  menginputkan  citra  daun  uji  tanaman  dengan  cara  klik  pada menu kotak kecil gambar [...] pada Gambar 4 untuk memilih file citra asli, sehingga muncul  seperti  pada  Gambar  5,  kemudian  memilih  salah  satu  gambar  yang  akan digunakan  sebagai  daun  uji.  Setelah  muncul  citra  daun  asli,  lalu  muncul  citra  hasil operasi thresholding yang nanti akan muncul pada kotak citra hasil.
2. Langkah  kedua  mengisi  ukuran  variasi 𝑟 pada  kotak  kosong  yang  berada  di sebelah kiri kotak box  counting, contohnya 𝑟 = 7 , klik kotak box counting yang akan  membagi  citra  menjadi  beberapa  ukuran  variasi 𝑟 seperti  terlihat  pada Gambar 6.
3. Langkah  akhir  yaitu  mendeteksi  daun  uji  dengan  daun  acuan  tanaman.  Pada langkah  ini  akan  diperoleh  nilai  dimensi  fraktal  dari  daun  uji  tanaman.  Untuk mengetahui  kecocokan  dengan  daun  acuannya  menggunakan  Persamaan  2. Contohnya seperti  pada  Gambar  7  menggunakan daun uji  yaitu  daun jarak pagar, pada variasi ukuran kotak 𝑟 = 7 didapatkan nilai dimensi fraktal 1,923361 . Daun uji memiliki kecocokan dengan daun jarak pagar.
(a) Cara menginputkan citra daun uji
(b) Citra hasil operasi thresholding
Gambar 5.  Input citra asli dan citra hasil pada program
Gambar 6.  Ukuran variasi kotak 𝑟
Gambar 7.  Pendeteksian daun uji dengan daun acuannya
Hasil pendeteksian citra daun tanaman diantaranya terdapat daun acuan tanaman terdapat 10 jenis daun dan daun uji tanaman terdapat  10 jenis dengan terdapat  10 sample setiap daunnya. Berikut merupakan tabel nilai dimensi fraktal daun acuan tanaman.
Tabel 1.  Nilai dimensi fraktal daun acuan tanaman
No. Jenis Daun Nilai Dimensi Fraktal 1. Daun Bayam 1,932 2. Daun Jambu 1,955 3. Daun Jarak Pagar 1,926 4. Daun Kelengkeng 1,950 5. Daun Kemangi 1,894 6. Daun Kumis Kucing 1,885 7. Daun Mangga 1,935 8. Daun Rambutan 1,945 9. Daun Sirih 1,929 10. Daun Srikaya 1,941
Berikut merupakan hasil deteksi citra daun uji tanaman pada Tabel 2.
Tabel 2.  Hasil deteksi citra daun tanaman No. Daun Uji 𝐷𝑓 D.Uji Daun Acuan 𝐷𝑓 Acuan Persentase 1. Daun Bayam 1,933 Daun Bayam 1,932 99,9% 2. Daun Jambu 1,957 Daun Jambu 1,955 99,9% 3. Daun Jarak Pagar 1,924 Daun Jarak Pagar 1,926 99,9% 4. Daun Kelengkeng 1,951 Daun Kelengkeng 1,950 99,9% 5. Daun Kemangi 1,894 Daun Kemangi 1,894 99,9% 6. Daun Kumis Kucing 1,886 Daun Kumis Kucing 1,885 99,9% 7. Daun Mangga 1,935 Daun Mangga 1,935 99,9% 8. Daun Rambutan 1,944 Daun Rambutan 1,945 99,9% 9. Daun Sirih 1,929 Daun Sirih 1,929 99,9% 10. Daun Srikaya 1,939 Daun Srikaya 1,941 99,9%
Akurasi  kecocokan  pendeteksian  citra  daun  tanaman  dari  10  jenis  daun, dengan  setiap jenis daunnya terdiri dari 10 sampel dapat dilihat, seperti pada Tabel 3.
Tabel 3.  Persentase kecocokan pendeteksian daun tanaman No. Jenis Daun Uji Akurasi 1. Daun Bayam 10% 2. Daun Jambu 50% 3. Daun Jarak Pagar 70% 4. Daun Kelengkeng 20% 5. Daun Kemangi 90% 6. Daun Kumis Kucing 60% 7. Daun Mangga 20% 8. Daun Rambutan 40% 9. Daun Sirih 30% 10. Daun Srikaya 50% Rata-rata 44%
Ilustrasi  perhitungan  nilai  dimensi  fraktal  menggunakan  metode box  counting . Pembagian  citra  daun  tanaman  biner  menjadi  kotak-kotak  kecil  dengan  ukuran  yang sudah ditetapkan yaitu 1 2 , 1 4 , 1 8 , 1 16 , 1 32 , 1 64 , 1 128 yang dilambangkan dengan 𝑟 . Setelah itu dihitung  berapa  jumlah  kotak  terisi  berdasarkan  ukuran  kotak  kecil  masing-masing yang dilambangkan dengan 𝑁 .
Perhitungan manual untuk  mencari nilai dimensi fraktal 𝑟 = 1 128 yaitu sebagai berikut:
𝑟 = 1 2 𝑥 1 = log 𝑟  𝑙𝑜𝑔 1 1 2 = log 2 = 0,301 𝑁 = 4𝑦 1 = log 𝑁 = log 4 = 0,602 (𝑥 1 , 𝑦 1 ) = (0,301, 0,602)
𝑟 = 1 4 𝑥 2 = log 𝑟 = 𝑙𝑜𝑔 1 1 4 = log 4 = 0,602 𝑁 = 15𝑦 2 = log 𝑁 = log 15 = 1,176 (𝑥 2 , 𝑦 2 ) = (0,602, 1,176)
𝑟 = 1 128 𝑥 7 = log 𝑟 = 𝑙𝑜𝑔 1 1 128 = log 128 = 2,107 𝑁 = 11456𝑦 7 = log 𝑁 = log 11456 = 4,059
(𝑥 7 , 𝑦 7 ) = (2,107, 4,059)
Dalam perhitungan seperti  diatas  diulang sampai 𝑟 = 1 128 , setelah didapatkan (𝑥 1 , 𝑦 1 ) sampai ( 𝑥 7 , 𝑦 7 ) , kemudian membuat titik-titik pada garis 𝑥 dan 𝑦 , yaitu pada Gambar 5 yang terdapat dikotak biru.
Gambar 8.  Grafik hubungan antara log ( 1 𝑟 ) dengan log 𝑁
(𝑥 1 , 𝑦 1 ) (𝑥 2 , 𝑦 2 ) (𝑥 3 , 𝑦 3 ) (𝑥 4 , 𝑦 4 ) (𝑥 5 , 𝑦 5 ) (𝑥 6 , 𝑦 6 ) (𝑥 7 , 𝑦 7 )
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  pendeteksian  citra  daun  tanaman  menggunakan  metode box  counting dengan  nilai  rata-rata  kecocokan box  counting memperoleh  persentase sebesar  99,9%.  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  akurasi  kecocokan  pendeteksian  daun tanaman dengan box counting sebesar 44%. Tabel  3  juga menunjukkan  bahwa dari 10 sampel  daun  bayam  yang  memiliki  kecocokan  dengan  daun  bayam  terdapat  1  yang sama-sama cocok dengan daun bayam acuan. 10 sampel dari daun jambu yang memiliki kecocokan  dengan  daun  jambu  terdapat  5  yang  sama-sama  cocok  dengan  daun  jambu acuan,  begitu  seterusnya  sampai  10  sampel  daun  srikaya  yang  memiliki  kecocokan dengan daun srikaya terdapat 5 yang sama-sama cocok dengan daun srikaya acuan.

## 4. Kesimpulan
1. Metode Box  Counting dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  citra  daun  tanaman dengan cara menghitung dimensi fraktalnya.
2. Sebagai uji coba digunakan 10 jenis daun dengan sampel 10 daun tiap jenisnya.
3. Cara  mengujinya  yaitu  dengan  melakukan  pembacaan  citra  dan  dihitung  dimensi fraktalnya  menggunakan  persamaan  metode box  counting ,  kemudian  setiap  jenis daun dibandingkan dengan 10 jenis daun lainnya.
4. Dengan menggunakan 10 jenis daun yang setiap jenisnya terdapat 10 sampel daun uji  tanaman.  Ukuran  kotak  variasi 𝑟 yang  digunakan  maksimal 1 128 didapatkan akurasi kecocokan citra daun tanaman dengan box counting sebesar 44%.

## Daftar Pustaka
[1] Boriga,  R.  E.,  Dăscălescu,  A.  C.  dan  Diaconu,  A.  V.  (2014).  A  New  Fast  Image Encryption  Scheme  Based  on  2D  Chaotic  Maps. IAENG  International  Journal  of Computer Science , 41(4): 1-10.
[2] Gabriel.  (2012).  An  enhanced  Least  Significant  Bit  Steganographic  Method  for Information  Hiding. Journal  of  Information  Engineering  and  Applications Vol  2 No.9.
[3] Mousa, A., Allah, O. S. F. dan Nigm, E. S. M. (2013). Security Analysis of Reverse Encryption  Algorithm  for  Databases. International  Journal  of  Computer Applications (0975 – 8887), 66(14): 19-27.
[4] Mufid,  A.  (2010).  Teknik  Enkripsi  dan  Deskripsi  Menggunakan  Algoritma Electronic Code Book (ECB). Jurnal Teknik , 6(1): 21 – 25.