Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit
Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Kelengkeng  Berdasarkan  Ciri  Tekstur  Daun  Menggunakan  Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (AFIS)
Ahmad Rif’an Firdaus 1 , Moch. Lutfi 2 , Muhammad Faishol Amrulloh 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan, Pasuruan, Indonesia email: 1 rifanfirdaus38@gmail.com, 2 moch.lutfi@yudharta.ac.id, 3 faishol@yudharta.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 30 Oktober 2021
Direvisi 30 April 2022 Disetujui 29 Mei 2022 Dipublikasi 15 Juni 2022
Dimocarpus  Longan atau  kelengkeng  merupakan  buah  yang  memiliki  beberapa  jenis  varietas yang dapat dilihat dari tiga ciri yang berbeda yaitu daun, batang dan buah. Namun tidak  semua orang dapat mengidentifikasi  jenis  tanaman  kelengkeng  dari  beberapa  ciri  tersebut.  Salah  satunya  ciri  daun  kelengkeng yang susah untuk diidentifikasi jenisnya karena persamaan bentuk yang hampir mirip dengan jenis tanaman kelengkeng lainnya. Salah satu cara untuk mengatasi yang dapat dilakukan untuk membedakan jenis tanaman dengan menggunakan metode citra digital. Oleh karena itu pada penelitian ini menggunakan daun kelengkeng sebagai  data  citra  untuk  klasifikasi  dan  ektraksi  fitur  untuk  identifikasi  ciri  tanaman  kelengkeng.  Untuk metode  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan citra  daun  kelengkeng  adalah Adaptive Neuro Fuzzy  Sistem (ANFIS)  dengan  ekstraksi  fitur  tektur  daun  tanaman  kelengkeng  menggunakan  metode ekstraksi Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) dan menggunakan citra daun kelengkeng diamond river, new kristal  mata  lada  dan  puang  rai.  Klasifikasi  ANFIS  merupakan  teknik fuzzy  inference pada  pemodelan berdasarkan pasangan data input dan output. Error yang dilakukan selama pelatihan atau selisih keluaran FIS dengan data training sebesar 0.10475 dengan kemampuan pengenalan atau akurasi sebesar 79.5%.
Katakunci: Tanaman Kelengkeng Gray Level Co-occurance Matrix, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, Fuzzy Logic, Klasifikasi .

## ABSTRACT
Keyword: Dimocarpus longan, Gray Level Co-occurance Matrix,
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, Fuzzy Logic, Classification.
Dimocarpus Longan is a fruit that has several types of varieties that can be seen  from  three  different  characteristics,  namely  leaves,  stems  and  fruit.  But  not everyone can identify the type of longan plant from these characteristics. One of them is  the  characteristic  of  longan  leaves  which  are  difficult  to  identify  because  of  the similarity in shape to other types of longan plants. One way to overcome that can be done to distinguish the types of plants by using the digital image method. Therefore, in  this  study  using  longan  leaves  as  image  data  for  classification  and  feature extraction  to  determine  the  characteristics  of  longan  plants.  For  the  classification used to  classify longan  leaf images, the Adaptive Neuro Fuzzy System (ANFIS) with feature extraction of longan leaves texture using the Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) extraction method and using diamond river longan leaf images, pepper eye crystals  and  puang  rai.  ANFIS  classification  is  a  fuzzy  inference  technique  in modeling  based  on  input  and  output  data  pairs. Errors  made  during  training  or  the difference between FIS output and training data is 0.10475 with recognition ability or 79.5% accuracy.
DOI Artikel:
10.35891/explorit.v14i1.2726
@2022 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Dimocarpus  Longan merupakan  nama  ilmiah  dari  tanaman  kelengkeng,  kelengkeng  memiliki  buah  yang  berbentuk  bulat  dan  memiliki warna yang kekuningan dan disertai adanya bintik-bintik hitam pada kulitnya. Buah kelengkeng juga manis dan kaya akan vitamin C, karena rasanya  yang  manis  dan  meiliki  manfaat  vitamin  yang  bagus,  kelengkeng  sangat  diminati  oleh  masyarakat  Indonesia.  Kelengkeng  memiliki jenis varietas yang berbeda dan memiliki varietas berdasarkan ciri bentuk, ukuran dan warna yang bermacam-macam dengan ciri-ciri yang khas. Tanaman kelengkeng ini memiliki varietas yang cukup banyak dengan ciri-ciri yang berbeda tergantung pada varietas buah kelengkeng tersebut dibuat. Dengan adanya bermacam-macam ciri-ciri dari jenis tanaman kelengkeng menyebabkan sulitnya membedakan jenis tanaman kelengkeng dari beberapa varietas.
Ciri atau fitur adalah segala sesuatu yang bisa menjadi acuan aspek pembeda antara satu objek dengan objek yang lainnya. Seperti halnya penelitian pada deteksi penyakit daun jagung menggunakan fitur tekstur dan bentuk [1]. Sebagai contoh di sini diberikan objek berupa tanaman kelengkeng yang dapat dibedakan melalui beberapa pola yang dijabarkan ke beberapa ciri yaitu warna, tekstur, bentuk, dan ukuran [2]. Dengan mengetahui perbedaan dari ciri jenis tanaman kelengkeng tersebut seseorang dapat mengidentifikasi jenis suatu tanaman kelengkeng. Namun, secara umum jenis-jenis tanaman kelengkeng memiliki ciri-ciri yang hampir sama disetiap jenisnya. Hal tersebut dapat menyebabkan seseorag dapat kesulitan untuk mengidentifikasi jenis tanaman kelengkeng khususnya orang awam atau penikmat tanaman kelengkeng yang masih belum
mengetahui  ciri-ciri  jenis  buah  kelengkeng.  Untuk  itu  proses  identifikasi  varietas  tanamankelengkeng  perlu  dilakukan  secara  otomatis menggunakan sistem komputer, sehingga diharapkan dapat mempermudah untuk membedakan dan identifikasi jenis-jenis tanaman kelengkeng.
Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  membedakan  jenis  tanaman  kelengkeng  dengan  menggunakan  metode  citra  digital.  Untuk klasifikasi  varietas  tanaman  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  objek,  salah  satunya  menggunakan  daun  tanaman.  Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang meneliti tentang klasifikasi tanaman berdasarkan  daun yang menggunakan beberapa teknik pengolahan citra digital. Salah satu teknik yang sering digunakan adalah ekstraksi fitur atau ciri dari daun tanaman yang bertujuan untuk mengambil ciri dari sebuah daun tanaman dan dapat digunakan untuk mengambil fitur atau ciri yang dimiliki jenis daun tanaman, sehingga sistem yang dibuat dapat mengenali jenis varietas daun berdasarkan fitur atau ciri yang diperoleh dari ekstraksi gambar [3].
Untuk klasifikasi tanaman kelengkeng penilitian sebelumnya telah dilakukan. Khususnya pada penelitian sebelumnya yang menggunakan citra  daun  untuk  klasifikasi  varietas  tanaman  kelengkeng  menggunakan  metode Backpropagation  Neural  Network dan Probabilistic  Neural Network dan  menghasilkan  kecocokan 33,3%,  hasil  pencocokan  daun  kelengkeng  tersebut  diperoleh  dengan  menggunakan  ekstraksi  fitur morfologi  [4].  Namun  pada  penelitian  tersebut  masih  belum  dapat  memberikan  informasi  pembeda  yang  signifikan  dari  identifikasi  varietas tanaman kelengkeng berdasarkan daunnya.
Penelitian  ini  akan  mengacu  pada  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  ekstraksi  citra  daun  tanaman  kelengkeng  untuk mengklasifikasikan  jenis  varietas  tanaman  kelengkeng,  namun  pada  penelitian  ini    mengganakan    metode  klasifikasi  dan  ekstraksi  fitur  yang berbeda.  Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan,  penelitian  ini  akan  dilakukan  klasifikasi  jenis  tanaman  klengkeng  berdasarakan daunnya  dengan  menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System ,  dan  ekstraksi  fitur  citra  pada  penelitian  ini  akan  diterapkan kedalam pengelolahan citra digital yang menggunakan ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-occurance Matrix .
2. Kajian Teori
2.1 Tanaman Kelengkeng
Tanaman  kelengkeng  yang  memiliki  nama  ilmiah Dimarcopus  Longan merupakan  tanaman  yang  berasalah  dari  wilayah  Asia Tenggara dan termasuk kedalam golongan buah leci dan rambutan.  Kelengkeng dipasaran Indonesia sendiri masih bernilai cukup tinggi, itu dikarenakan kelengkep cuku digemari oleh masyarakat dikarenakan ransanya yang manis. [5].

## 2.2 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  merupakan  salah  satu  area  penting  dari  aplikasi  multimedia.  Aplikasi  tersebut  dapat  ditemukan  hampir  di mana saja pada era modern saat ini. Dengan begitu, jumlah orang yang bekerja dengan menggunakan citra semakin banyak dan meningkat dengan  pesat.  Citra  yang  dikompresi  kemudian  didekompresi,  dikirim  melalui  internet  dan  dimodifikasi  atau  bahkan  terdistorsi  dalam berbagai cara, hal tersebut dapat mepengaruhi kualitas citra [2].

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses untuk pengelompokkaan suatu data ke dalam sebuah kelompok kelas yang mencirikan kelas data pada kepentingan  tertentu.  Pada  klasifikasi  terdapat  informasi  mengenai  bagaimana  data  tersebut  dikelompokkan  kedalam  kelas  tertentu, kemudian  dilakukkan training pada  sistem  dengan  data  yang  sudah  diberikan  atau  ditandai  dengan  label  (ke  dalam  kelompok  manakah data tersebut akan dikelompokkan) [2].

## 2.4 Gray Level Co-occurance Matrix
GLCM  adalh  metode  ekstraksi  ciri  dari  teknik  tekstur  Haralick  yang  menggunakan  derajat  keabuan  ( grey  level )  dan mempersentasikan  hubungan  antara  dua  dari  suatu  derajat  keabuan  dengan  derajat  keabuan  yang  bersebelahan  atau  bertetanggaan  [6]. Ekstraksi fitur GLCM dipakai untuk analisis hubungan piksel yang bertetanggaan tergantung dari sudut yang dapat digunakan, ada 8 sudut yang dapat digunakan pada ekstraksi fitur GLCM, diantaranya sudut 0 °, 45°, 90°, 135°, 180°,  225°, 270°, dan 135°.
Pada  penelitian  [4]  yang  dikutip  (Claudhitta,  Lovidianti,  Alamsyah,  &  Yohannes,  2016)  menyatakan,  pada  tahun  1973  Haralick untuk  mendapatkan  ciri  dari  ekstraksi  GLCM  hanya  perlu  beberapa  dari  satuan  yang  telah  dipakai.  Lima  besaran  yang  yang  digunakan untuk ekstraksi GLCM antara lain yaitu, Angular Second Moment , korelasi, kontras, Inverse Diverent Moment , dan entropi. a. Angular Second Moment (ASM) ASM mendiskripsikan keteraturan dan menunjukkan ukuran sifat homogenitas sebuah gambar atau citra.
𝐴𝑆𝑀 = ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑗, 𝑘) 2 ) 𝐿 𝑘=1 𝐿 𝐽=1 b. Korelasi ( Correlation )
Korelasi  merupakan  ukuran  ketergantungan  linear  derajat  keabuan  dalam  citra yang  dihitung dengan  rumus  sebagai berikut.
𝐶𝑂𝑅𝑅𝐸𝐿𝐴𝑇𝐼𝑂𝑁 = ∑ ∑ (𝑗 − 𝜇)(𝑘 − 𝜇 𝑘 )((𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑗, 𝑘)) 𝑙 𝑘=1 𝑙 𝑗=1 √𝜎 𝑗 2 × 𝜎 𝑘 2
c. Kontras ( Contrast ) Kontras merupakan ukuran perbedaan dari derajat keabuan, dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut.
𝐶𝑂𝑁𝑇𝑅𝐴𝑆𝑇 = ∑ 𝑛 2 𝐿 𝑛=1 {∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑗, 𝑘) |𝑗−𝑘|=𝑛 }
d. Inverse Diverent Moment (IDM) IDM merupakan ukuran untuk menunjukkan homogenitas yang dihitung dengan rumus berikut.
𝐼𝐷𝑀 =   ∑ ∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑗, 𝑘) 1 + (𝑗, 𝑘)2 𝐿 𝑘=1 𝐿 𝐽=1
e. Entropi ( Entropy )
Entropi merupakan ketidakteraturan bentuk pada citra yang dihitung dengan rumus sebagai berikut
𝐼𝐷𝑀 =   ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑗, 𝑘))(log(𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑗, 𝑘))
𝐿 𝑘=1 𝐿 𝐽=1

## 2.5 Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Jaringan  Saraf  Tiruan  atau  biasa  disingkat  dengan  JST  didefinisikan  sebagai  suatu  sistem  pemrosesan  informasi  yang  mempunyai karakteristik  yang  menyerupai  jaringan  saraf  pada  manusia.  JST  tersusun  dari  sejumlah  besar  elemen  yang  melakukan  kegiatan  analog dengan  menggunakan  fungsi-fungsi  biologis  neuron  yang  paling  berelemen.  Elemen  yang  ada  pada  JST  ini  terorganisir  sebagaimana layaknya anatomi dari otak manusia, meskipun tidak sama persis. JST berbeda dengan dengan metode yang lainnya, untuk JST beroperasi secara langsung menggunakan angka sehingga jika ada data yang tidak numerik harus diubah menjadi data numeric [7].

## 2.6 ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)
ANFIS  atau  kepanjangan  dari Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System merupakan  metode  penggabungan  antara  logika Fuzzy Inference System dengan prinsip kerja Neural Network . ANFIS memiliki model sistem yang secara kegunaan sama dengan peraturan dari dasar fuzzy arsitektur Sugeno [4].
a. Arsitektur Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
ANFIS  memiliki  model  pembangunan  secara  kegunaan  sama  dengan  aturan  yag  ada  pada  dasar fuzzy aritektur  Sugeno. Arsitektur pada ANFIS Sugeno terdiri dari lima lapis, dan semua lapisnya ada simpul yang terdiri atas simpul adaptif (dengan symbol kotak) dan simpul tetap (dengan symbol lingkaran) [9]. Fungsi dari setiap lapis pada arsitektur sebagai berikut:
Gambar 1. Arsitektur Logika ANFIS Sumber : [4] 1. Lapis 1 Setiap simpul 1 pada lapis  pertama ini merupakan simpul adaptif dengan fungsi dari simpul seperti dibawah ini.
𝑂 1.𝑖 =   𝜇 𝐴𝑖 (𝑥), 𝑖 = 1,2
𝑂 1.𝑖 =   𝜇 𝐵𝑖 (𝑦), 𝑖 = 3,4
dengan penjelesan x (atau y): adalah masukan ke node i 𝐴 𝑖 (x) atau 𝐵 1−2 label linguistic (seperti ‘besar’ atau ‘kecil’) yang terkait dengan simpul tersebut 𝑂 1,𝑖 derajat keanggotaan himpunan fuzzy 𝐴 1 , 𝐴 2 atau 𝐵 1 , 𝐵 2 .
2. Lapis 2 Setiap node yang ada pada lapis kedua ini merupakan simpul tetap yang bertanda dengan output merupakan hasil dari semua sinyal yang datang.
𝑂 2,𝑖 =   𝑊 𝑖 =   𝜇 𝐴𝑖 (𝑥)𝜇 𝐵𝑖 (𝑦), 𝑖 = 1,2
Setiap output simpul dari lapis ini menyatakan bahwa kuat pemicu dari setiap aturan.
3. Lapis 3 Setiap node yang ada pada lapis atau layer ketiga ini merupakan node tetap yang bertanda N. Simpul 1 menghitung skala dari kuat pemicu aturan yang ke 1 terhadap jumlah semua kuat pemicu dari semua aturan.
𝑂 4,𝑖 =   𝑤 𝑖 ̅̅̅ = 𝑤 𝑖 𝑤 1 + 𝑤 2 , 𝑖 = 1,2
Keluaran layer ini disebut kuat penyulutan ternomalisasi.
4. Lapis 4 Setiap node yang ada pada lapis atau layer keempat ini adalah simpul adaptif dengan fungsi node sebagi berikut.
𝑂 4,𝑖 =   𝑤 𝑖 𝑓 𝑖 ̅̅̅̅̅ =   𝑤 𝑖 ̅̅̅ (𝑤 𝑖 𝑥 +   𝑞 𝑖 𝑦 +   𝑟 𝑖 )
dengan 𝑤 𝑖 : kuat pemicu yang ternomalisasi dari lapisan ketiga {𝑝 𝑖 , 𝑞 𝑖 , 𝑟 𝑖 } : himpunan ini disebut dengan skala konsekuensi
5. Lapis 5
Simpul tunggal pada layer yang kelima ini merupakan simpul tetap yang berlabel £ yang menghitung keluaran keseluruhan sebagai penghitungan keluaran keseluruan sebagai penghitungan dari semua sinyal yang datang.
𝑂 5,𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑖 𝑓 𝑖 ̅̅̅̅̅ 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑓 𝑖 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖 𝑖
3. Metodelogi Penelitian

## 3.1 Tahapan  Penelitian
Metode  penelitian  adalah  tahapan  atau  proses  yang  menjadi  acuan  suatu  penelitian,  tahapan  tersebut  dapat  ditentukan  sebelum penelitian  dilakukan  dan  memiliki  tujuan  perencanaan  setiap  tahap  agar  mencapai  suatu  tujuan  penelitian  dapat  berhasil  dan  berjalan dengan baik.

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Adapun penjelasan dalam gambar alur peneletian di atas adalah sebagai berikut:
1. Identigikasi Masalah
Pada tahap identifikasi masalah tahapan awal yang dlakukan adalah memahami dan mencari masalah pada hasil dari tanaman kelengkeng  yang  melimpah  dan  banyak  dikonsumsi  oleh  masyarakat.  Masalah  yang  telah  diidentifikasi  oleh  peneliti  adalah kurangnya  pengetahuan  terhadap  jenis  tanaman  kelengkeng.  Para  petani  dan  konsumen  kelengkeng  pun  juga  tidak  semuanya  bisa mengetahui jenis tanaman kelengkeng. Perbedaan dari tanaman kelengkeng dapat dilihat dari ciri-ciri antara lain daun, batang dann buah. Daun kelengkeng adalah salah satu ciri tekstur dan bentuk dari tanaman kelengkeng yang sulit untuk diidentifikasi varietasnya. Beberapa daun kelengkeng sulit diidentifikasi karena daunnya yang hampir sama bahkan dengan tanaman yang bukan kelengkeng.
2. Studi Pustaka
Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  mengumpulkan  informasi  pengetahuan  dari studi  kasus  dengan  meahami  buku  dan  penelitian terikat yang membahas tentang tanaman kelengkeng dan juga memahami hasil dari penelitian  daru paper terkait yang menggunakan pembelajaran ANFIS, dan GLCM yang digunakan untuk pengkajian sebagai landasan teori.
3. Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah jenis dataset private yang diambil langsung dari kebun jual bibit buah kebun pak ilyas desa karang kunci singosari malang. Pada tahapan penelitian ini dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset gambar  daun  kelengkeng.  Gambar  atau  foto  daun  yang  didapatkan  dari  kebun  pohon  kelengkeng.  Pengumpulan  data  dilakukan dengan  cara  mengambil  160  data  gambar  daun  dari  4  jenis  tanaman  kelengkeng  yaitu  Diamond  river,  Matalada,  New  Kristal  dan Puangrai.

## 4. Implementasi dan Pengujian
Pada  tahap  analisa  dan  pengujian  dilakukan  suatu  proses  dalam  menganalisa  kebutuhan  apasaja  yang  diperlukan  dalam mengklasifikasikan daun kelengkeng dan kebutuhan untuk menguji dataset yang sudah dilatih. Terdiri dari tahap awal yakni analisa kebutuhan dan analisa proses, analisa proses sendiri terdiri dari preprocessing yang merupakan tahap awal pengolahan dataset citra dan processing untuk proses implementasi klasifikasi dan pengujian dataset.
5. Hasil Akurasi
Hasil  yang  diinginkan  pada  pengetesan  akurasi  ini  adalah  sistem  yang  dikembangkan  dapat  mendeteksi  ciri  dari  daun kelengkeng  dengan  jelas  sehingga  dapat  melihat  jenis  dari  pohon  kelengkeng.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  sistem training FIS yang sudah dibuat. Kemudian sistem training FIS akan disimulasikan ke dalam Simulink untuk menguji data test yang sudah  disiapkan.  Arsitektur  Simulink  akan  dibuat  sesuai  dengan  rangkain  FIS  yang  telah  dibuat  sebelumnya  pada training FIS. Setelah data test telah diuji maka akan dilihat bagaimana kecocokan klasifikasi citra daun kelengkeng tersebut berdasarkan jenisnya, sehingga dapat melihat hasil akurasi dari pengujian dataset tersebut.

## 3.2 Metode yang diusulkan
Metode yang diusulkan dalam penelitian ini adalah ekstraksi fitur glcm dengan gabungan algortima neural network dan fuzzy logic atau  disebut  anfis  menggunakan  variabel  yang  dihasilkan  dari  ekstraksi  fitur  citra  daun  buah  klengkeng.  Metode  yang  diusulkan  dalam penelitian ini secara umum terdiri dari pengumpulan dataset, ekstraksi ciri dan klasifikasi yang terlihat di gambar 3 sebagai berikut:

## Gambar 3. Metode yang diusulkan
Langkah awal yang telah dilakukan yaitu pengumpulan dataset yang digunakan sebagai data uji dan data latih. Kemudian ekstraksi ciri warna dan tekstur dilakukan pada masing-masing data citra latih dan uji. Setelah dilakukan proses ekstraksi maka data tersebut dinormalisasi agar  tidak  ada  parameter  yang  mendominasi  dalam  proses  perhitungan  data.  Setelah  itu  data  diklasifikasikan  dan  diuji  dengan  menggunakan metode anfis, tahap selanjutnya data di testing untuk melihat hasil dari algoritma yang digunakan.

## 3.3 Diagram Alir Penelitian
Berikut  diagram  alir  atau  proses  yang  menjadi  acuan  suatu  penelitian,  tahapan  tersebut  dapat  ditentukan  sebelum  penelitian dilakukan dan memiliki tujuan perencanaan setiap tahap agar mencapai suatu tujuan penelitian dapat berhasil dan berjalan dengan baik.

## Gambar 4. Diagram Alir Penelitian
3.4 Dataset dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra daun kelengkeng yang didapat dari kebun jual bibit buah kebun pak ilyas desa  karang  kunci  singosari  malang  sebanyak  160  citra  daun  kelengkeng  masing-masing  jenis  mempunyai  40  citra  untuk  setiap  jenis Diamond River, Matalada, New Kristal, dan Puang Rai. Dataset dibagi menjadi 75% data training dan 25% data testing untuk melakukan tahap processing .

## 3.5 Preprocessing
Preprocessing merupakan tahapan dari pemrosesan data citra digital agar data yang digunakan dapat bisa dan layak untuk digunakan ke dalam  tahap  berikutnya.  Ada  3  tahapan  pada  penelitian  ini  yang  dilakukan  pada  tahap preprocessing antara  lain cropping,  resize ,  dan konversi citra.

## 3.5.1 Resize
Resize  dilakukan  untuk  mengubah  setiap  ukuran  dan  resolusi  citra  daun  kelengkeng  agar  citra  dapat  mempunyai  ukuran  dan ukuran  gambar  yang  sama.  Citra  akan  disamakan  ukurannya  menjadi  ukuran  dengan  resolusi  500  :  500  dan  rasio  3  :  3.  Proses tersebut dilakukan dengan menggunakan aplikasi Matlab. Berikut hasil citra yang sudah dilakukan resize .
Gambar 9. Citra Daun Kelengkeng Setelah dilakukan Resize
3.5.2 Cropping Cropping adalah  proses  pemotongan citra  daun  kelengkeng  dengan  ukuran  yang  sesuai  dengan  objek  yaitu  daun,  sekaligus menyeleksi pemotongan agar tersisa objeknya saja dan mengubah latar belakang menjadi warna putih atau dalam kombinasi RGB yaitu  #ffffff.  Proses  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi  Matlab.  Berikut  hasil  citra  yang  belum  dilakukan cropping dan yang sudah dilakukan cropping sebagai perbandingan.
Gambar 10. Citra yang Sebelum dan Sesudah Dilakukan Cropping

## 3.5.3 Konversi Citra
Citra  digital  yang  sudah  dilakukan resize dan cropping seperti  gambar  4.1  dan  4.3  maka  citra  tersebut  dirubah  menjadi  citra keabuan ( gray ) seperti gambar  dibawah
Gambar 11. Konversi Citra Daun Keabuan

## 3.6 Training Data
Pada tahapan pelatihan langkah pertama adalah load data, data yang digunakan pada tahapan pelatihan adalah dataset training dengan total  jumlah  120  dataset  citra  daun  kelengkeng  yang  diambil  dari  masing-masing  kelas  sebanyak  30  data  citra  daun  kelengkeng.  Data training  yang  dibaca  oleh  matlab  adalah  data  ekstraksi  ciri  yang  telah  diproses  dengan  menggunakan  metode  GLCM  dan  dilakukan normalisasi  data ke dalam rentang 0 hingga 1 dan diubah menjadi data matriks.
Metode  inisialisasi  pelatihan  ANFIS  yang  digunakan  adalah Grid  Partition ( default ) . Metode  optimasi  parameter  yang  digunakan adalah  algoritma hybrid dan  fungsi  keanggotaan  ( membeship function )  output  adalah constant .  Untuk  parameter training ANFIS  dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 1. Parameter Training
No Parameter Variabel 1. Input ASM, Kontras, Korelasi, IDM, Entropi. 2. Metode Inisialisasi Grid Partition 3. Membership Function Type Gaussmf 4. Output membership function type Constant 5. Epochs 50 6. Algoritma Hybrid
Pada tahap pelatihan ANFIS menyusun FIS dengan cara mengoptimalkan parameter dari fungsi keanggotaan. Optimasi FIS dilakukan dengan menggunakan algoritma hybrid . Langkah-langkah untuk menentukan parameter dalam ANFIS dapat dilihat sebagai berikut:
1. Load data  sebanyak  120  data  citra  yang  terdiri  dari  30  data  citra  daun  kelengkeng  Diamond  River  yang  disebutkan  sebagai  kelas dengan nilai 1, 30 data citra daun kelengkeng Mata Lada yang disebutkan sebagai kelas dengan nilai 2, 30 data citra daun kelengkeng New Kristal yang disebutkan sebagai kelas dengan nilai 3, dan 30 data citra daun kelengkeng Puangrai yang disebutkan sebagai kelas dengan nilai 4. Sebarang data pelatihan ditampilkan pada gambar 4.9.

## Gambar 12. Persebaran Data Training
2. Proses  pembangunan  FIS  dilakukan  secara auto pada  aplikasi  Matlab.  Pada  tampilan Generate  FIS ,  pilih Grid  Partition ( default ). Algoritma  pelatihan  ANFIS  yang  digunakan  adalah  algoritma hybrid ,  dikarenakan  algoritma hybrid proses  trainingnya  jauh  lebih mudah jika dibandingkan dengan menggunakan algoritma backpropagation . 3. Menentukan toleransi error pada pelatihan ditentukan nilai sebesar 0 ( default) dan jumlah epoch sebesar 50. 4. Input  yang  digunakan  berjumlah  5  input  yang  berasal  dari  5  fitur  GLCM  .  Selanjutnya  setiap  fitur  tersebut  dihubungkan  dengan  3 membership  function .  Hasil  dari  pelatihan  input  MF  yaitu  ASM,  kontras,  korelasi,  IDM,  entropi  dan  outpt  adalah  kelas  jenis  dan menghasilkan 243 aturan ( rule) . Adapun detail gambar pelatihan disajikan pada gambar dibawah ini.

## Gambar 13. Arsitektur Model ANFIS
5. Optimasi  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma hybrid (kombinasi  antara backpropagation dengan least  squares ).  Proses  ini adalah proses belajar berdasarakan data input dan otput. Untuk menentukan waktu berhenti dari pelatihan digunakan error tolerance. ANFIS  akan  berhenti  melatih  FIS  setelah  proses training data error memasuki  daerah error  tolerance .  Pada  penelitian  ini error tolerance diatur sebanyak 0 ( default ). Plot error selama pelatihan dilakukan atau selisih dari keluaran FIS dengan data training adalah sebesar 0,10475 . Plot Training Error pada training data disajikan pada gambar 4.11.

## Gambar 14. Pelatihan Error
6. Persebaran  data  output  hasil  dari  pengujian  menggunakan  struktur  dari  ANFIS  yang  dibentuk  sesuai  dengan  gambar  4.12 Terdapat beberapa pengujian yang tidak sesuai dengan target kelas yang sebenarnya. Targext dari hasil ditunjukan oleh lingkaran warna biru, sedangkan  data  pengujian  ditunjukkan  dengan  lingkaran  berwarna  merah.  Output  bernilai  1  menunjukkan  target  kelas  untuk kelengkeng Diamond River, 2 menunjukkan target kelas untuk kelengkeng Matalada, 3 menunjukkan target kelas untuk kelengkeng New Kristal, 4 menunjukkan target kelas untuk kelengkeng Puang Rai.

## Gambar 15. Pengujian Training Data
7. Hasil yang didapat dari pelatihan ANFIS adalah basis aturan dari dataset yang sudah dilakukan training dengan menggunakan ANFIS model Sugeno. Kemudian hasil dari training tersebut disimpan dengan format .fis dengan nama trainingfis.fis dan akan digunakan ke dalam pengujian ANFIS untuk menguji data uji yang sudah disediakan.

## 3.7 Testing Data
Setelah  dilakukannya  pelatihan,  ANFIS  telah  memilih  parameter membership  function yang  menghasilkan  minimal checking  error untuk  FIS.  Tahap  selanjutnya  adalah  menguji  pengenalan  FIS  yang  sudah  dilatih  tersebut  untuk  mengklasifikasikan  jenis  citra  daun kelengkeng.  Berdasarkan  pelatihan  yang  dilakukan  sebelumnya,  pelatihan  ANFIS  menghasilkan fuzzy  inference  system (FIS)  dengan inferensi fuzzy Sugeno.  Pembangunan  tersebut  terdiri  dari  input  sebagi  data  ekstraksi  5  ciri  fitur  GLCM,  basis  pengetahuan,  dan  fungsi output sebagai kelas jenis citra daun kelengkeng.

## Gambar 16. Fuzzy Inference System Editor
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  simulasi  yang  ada  di  matlab  yaitu  Simulink.  Rangkaian  arsitektur  pengujian  dibuat berdasarkan  dengan  hasil  pelatihan  FIS  diatas  dimana block input  yang  digunakan  adalah  nilai  satuan  konstan  (constant)  dan  data  yang digunakan untuk input adalah data uji yang sudah diubah menjadi ekstraksi fitur GLCM sebanyak 5 fitur. Untuk block selanjutnya yang digunakan untuk pelatihan ANFIS Sugeno adalah block fuzzy logic controller dengan menggunakan model pelatihan ANFIS yang sudah dilakukan  berupa  file  dengan  nama  training.fis  yang  sudah  disimpan  pada  saat  pelatihan  ANFIS  selesai  dilakukan. Block yang  ketiga adalah block  display , block ini  akan  mempunyai  fungsi  sebagai    untuk  menampilakan  hasil  output  dari  pengujian  data  uji  yang  sudah dilakukan. Rangkaian arsitektur dari pengujian atau pencocokan klasifikasi dapat ditunjukan pada gambar dibawah.
Pengujian dilakukan dengan menggunakan data uji sebanyak 80 data citra daun kelengkeng yang sudah diekstraksi menjadi ciri fitur GLCM.  Adapaun  pengujian  FIS  hanya  dapat  menguji  hanya  bisa  mengenali  jenis  citra  daun  kelengkeng  Diamond  River  sebagai  jenis kelengkeng Diamond River sebanyak 16 data, sedangkang sisanya tidak terdefisinikan oleh jenis yang lainnya juga. Selanjutnya pengujian jenis  citra  daun  kelengkeng  Matalada  hanya  bisa  mengenali  jenis  citra  daun  kelengkeng  Matalada  sebagai  jenis  kelengkeng  Matalada sebanyak 14 data, 3 data mendeteksi jenis New kristal, dan sisanya tidak mendeteksi jenis apapun. Selanjutnya pengujian jenis citra daun kelengkeng  Matalada  hanya  bisa  mengenali  jenis  citra  daun  kelengkeng New Kristal sebagai  jenis  kelengkeng New Kristal sebanyak  16 data, sisanya 2 data mendeteksi jenis Puangrai dan 2 data yang lainnya tidak mendeteksi jenis apapun. Untuk selanjutnya pengujian jenis citra  daun  kelengkeng  Puangrai  hanya  bisa  mengenali  jenis citra  daun  kelengkeng  Puangrai sebanyak  18  data,  sisanya  tidak  mendeteksi jenis apapun. Maka pengenalan data uji yang berhasil diidentifikasi sebanyak 64 data uji dari total data uji sebanyak 80 data.
Tabel 2. Hasil Pencocokan ANFIS
Asal Jenis Prediksi ANFIS Diamond River Matalada New Kristal Puangrai Tidak Terdeteksi Diamond River 16 0 0 0 4 Matalada 0 14 3 0 3 New Kristal 0 0 16 2 2 Puangrai 0 0 0 18 2
Berdasarkan  tabel  diatas  kemampuan  pengenalan  (akurasi)  FIS  terhadap  jenis  daun  kelengkeng  jenis  Diamond River  sebesar  80%,  jenis Matalada sebesar 70%, jenis New Kristal 80% dan jenis Puangrai sebesar 90%.  sehingga kemampuan pengenalan (akurasi) rata-rata dari data yang benar adalah 79,5%.

## 4. Kesimpulan dan Saran
4.1 Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat ditarik pada penelitian ini diantaranya : 1. Struktur  ANFIS  yang  dibentuk  mempunyai  parameter  5  input  dari  fitur  tekstur  (GLCM),  setiap  fitur  menggunakan  3  membership function dengan 243 aturan yang berlogika AND.
2. Dengan  menggunakan  80  data  citra  uji,  kemampuan  pengenalan  jenis  daun  kelengkeng  berdasarkan  fitur  GLCM  ke  dalam  4  jenis kelengkeng yaitu Diamon River, Matalada, New Kristal, dan Puangrai mendapatkan kemampuan pengenalan dengan rata-rata sebesar 79,5%

## 4.2 Saran
Berdasarkan hasil yang didapat pada penelitian ini saran yang didapat untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut : 1. Bagi  penelitian  selanjutnya  yang  memilki  permasalahan  yang  sama  supaya  lebih  fokus  dalam  proses preprocessing yaitu  proses ekstraksi fitur agar pada saat proses pengenalan klasifikasi dapat mengenali objek lebih baik.
2. Penambahan jenis bisa diterapkan agar mendapatkan data yang lebih beragam sehingga dapat mengklasifikasikan lebih banyak jenis lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rosadi,  M.  I.,  &  Moch.  Lutfi.  (2021). Identifikasi  Jenis  Penyakit  Daun  Jagung  Menggunakan  Deep  Learning
Pre-Trained  Model. Explore  IT!  :  Jurnal  Keilmuan  Dan  Aplikasi  Teknik  Informatika , 13 (2),  35-42. https://doi.org/10.35891/explorit.v13i2.2690
[2] Andono dan P. Nurtantio, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2017.
[3] M. M. Sebatubun dan M. A. Nugroho, “EKSTRAKSI FITUR CIRCULARITY UNTUK PENGENALAN VARIETAS KOPI ARABIKA,” vol. 4, hal. 283–289, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201744505.
[4] Adtya  Pa  Budhi, “Klasifikasi  Jenis  Pohon  Gaharu  Berdasarkan  Tekstur  dan  Bentuk  Daun Menggunakan  Metode  Adaptive Neuro  Fuzzy Inference System (ANFIS),” BI-Obses, 2019.
[5] H.  S.  A.  Harjoko,  “Klasifikasi  Varietas  Tanaman  Kelengkeng  Berdasarkan  Morfologi  Daun  Menggunakan  Backpropagation  Neural Network dan Probabilistic Neural Network,” vol. 55281, hal. 11–16, 2011.
[6] R.  A.  Raharjo,  “Klasifikasi  Jenis  Buah  Menggunakan  Adaptive  Neuro-fuzzy  Inference  System  (anfis)  Dan  Image  Processing,”
eProceedings Eng. , vol. 6, no. 2, hal. 9053–9068, 2019.
[7] D. Hardiyanto, S. Kristiyana, D. Kurniawan, dan D. A. Sartika, “Klasifikasi Motif Citra Batik Yogyakarta Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System,” J. Control Netw. Syst. , vol. 5, no. 2, hal. 1–13, 2019.
[8] S. A. Wibowo, B. Hidayat, dan U. Sunarya, “Simulasi dan Analisis Pengenalan Citra Daging Sapi dan Daging Babi dengan Metode GLCM dan KNN,” Semin. Nas. Inov. Dan Apl. Teknol. Di Ind. 2016 , hal. 338–343, 2016.
[9] N.  S.  Hodijah,  R.  N.  Whidhiasih,  dan  D.  Irwan,  “Identifikasi  Buah  Mangga  Gedong  Gincu  Cirebon  Berdasarkan  Citra  Red-Green-Blue Menggunakan Adaptif Neuro Fuzzy Inference System,” vol. 5, no. 1, hal. 12–20, 2017.
[10] R.  N.  Whidhiasih  dan  I.  Ekawati,  “IDENTIFIKASI  JENIS  PENYAKIT  DAUN  PADI  MENGGUNAKAN  ADAPTIF  NEURO  FUZZY INFERENE SYSTEM ( ANFIS ),” hal. 131–140, 2019.
[11] C. Malegori, L. Franzetti, R. Guidetti, E. Casiraghi, dan R. Rossi, “GLCM, an Image Analysis Technique for Early Detection Of Biofilm,” J. Food Eng. , vol. 185, hal. 48–55, 2016, doi: 10.1016/j.jfoodeng.2016.04.001.
[12] M. Fashi, L. Naderloo, dan H. Javadikia, “The Relationship Between the Appearance of Pomegranate Fruit and Color And Size of  Arils Based  on  Image  Processing,” Postharvest  Biol.  Technol. ,  vol.  154,  no.  September  2018,  hal.  52–57,  2019,  doi: 10.1016/j.postharvbio.2019.04.017.
[13] S.  Mishra,  B.  Majhi,  P.  K.  Sa,  dan  L.  Sharma,  “Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  And  Random  Forest  Based  Acute  Lymphoblastic Leukemia Detection,” Biomed. Signal Process. Control , vol. 33, hal. 272–280, 2017, doi: 10.1016/j.bspc.2016.11.021.
[14] Y. I. Anas et al. , “Decision Support System Pemilihan Bibit Unggul Tanaman Kelengkeng Menggunakan Metode Saw ( Simple Additive Weighting ),” hal. 17–22, 2020.
[15] L. Fajriyah, M. K. Dr. Hamidah, dan M. S. Prof. Dr. Bambang Irawan, “ANALISIS KEANEKARAGAMAN DAN PENGELOMPOKAN EMPAT VARIETAS KELENGKENG (Dimocarpus longan Lour.) MELALUI METODE FENETIK,” 2016.
[16] A. Hermawan, Jaringan Saraf Tiruan . Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2006.
[17] S. K. Dewi dan H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung keputusan , Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[18] Thomas  dan  S.  Widodo, Sistem Neuro  Fuzzy  untuk  Prengolahan  Informasi,  Pemodelan,  dan  Kendali ,  Pertama.  Yogyakarta:  Graha  Ilmu,
2005.
[19] A. Titisari, Kiat Panen Lengkeng Sepanjang Tahun . Jakarta: PT Trubus Swadaya, 2018.
[20] F.  N.  FAJRI,  “PENGENALAN  VARIETAS  MANGGA  BERDASARKAN  BENTUK  DAN  TEKSTUR  DAUN  MENGGUNAKAN
METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK,” 2016.