## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2624

## Penerapan Algoritma Random Forest dengan Kombinasi Ekstraksi Fitur Untuk Klasifikasi  Penyakit Daun Tomat
Umi Khultsum 1,* , Agus Subekti 1,2
1 Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
2 Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, Indonesia Email: 1,* 14002375@nusamandiri.ac.id, 2 agus@nusamandiri.ac.id, 2 agus.subekti@lipi.go.id Email Penulis Korespondensi: 14002375@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Tanaman tomat banyak dikonsumsi oleh masyarakat dan banyak dibudidayakan oleh petani. Tanaman tomat rentan terhadap  serangan  penyakit.  Penyakit  pada  tanaman  menyebabkan  penurunan  kualitas  serta  kuantitas  tanaman  atau  hasil pertanian. Ide revolusi pertanian 4.0 muncul sebagai dampak dari revolusi industri 4.0. Para petani belum siap menghadapi kemajuan teknologi yang semakin pesat. Penting dalam mengidentifikasi penyakit pada daun tomat secara benar dalam efisiensi manajemen penyakit  untuk upaya pengendalian agar penyakit pada daun tomat tidak berkembang. Tujuan utama dari metode yang  diusulkan  adalah  mengembangkan  teknik  untuk  mengidentifikasi  penyakit  daun  pada  tanaman  tomat  dengan meningkatkan akurasi klasifikasi. Kebaruan dari penelitian ini adalah kombinasi beberapa ekstraksi fitur untuk meningkatkan akurasi  klasifikasi.  Fitur  yang  digunakan  yaitu  fitur  warna,  fitur  Hu-Moment,  dan  firur  haralick.  Dalam  proses  klasifikasi menerapkan  algoritma  Random  Forest  dan  algoritma  klasifikasi  lainya  sebagai  perbandingan.  Pada  penelitian  ini  metode Random Forest dan kombinasi fitur esktraksi berhasil menunjukkan peningkatan akurasi, akurasi yang diperoleh yaitu 96%.
Kata Kunci: Penyakit Tanaman Tomat; Klasifikasi; Fitur Warna; Fitur Hu-Moment; Fitur Haralick
Abstract− The tomato plant is widely consumed by the community and is widely cultivated by farmers. Tomato plants are susceptible to disease attacks. Plant diseases cause a decrease in the quality and quantity of crops or agricultural produce. The idea  of  the  4.0  agricultural  revolution  emerged  as  a  result  of  the  4.0  industrial  revolution.  Farmers  are  not  ready  to  face increasingly rapid technological advances. It is important to identify the disease in tomato leaves correctly in the efficiency of disease management for efforts to control so that disease in tomato leaves does not develop. The main objective of the proposed method is to develop a technique for identifying foliar diseases in tomato plants by increasing the classification accuracy. The novelty of this research is a combination of several feature extractions to improve classification accuracy. The features used are the color feature, the Hu-Moment feature, and the firur haralick. In the classification process, the Random Forest algorithm and other classification algorithms are applied for comparison. In this study, the Random Forest method and the combination of extraction features have shown an increase in accuracy, the accuracy obtained is 96%.
Keywords: Tomato Plant Diseases; Classification; Color Features; Hu-Moment Features; Haralick Features

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  menjadi  tulang  punggung  untuk  kehidupan  masyarakat,  selain  itu  memiliki  dampak  yang  besar  bagi perekonomian bangsa. Tanaman tomat merupakan tanaman sayuran yang terkenal dan banyak dikonsumsi  oleh masyarakat  di  berbagai  negara.  Saat  ini  tanaman  tomat  merupakan  komoditas  sayuran  yang  mengalami peningkatan  dari  tahun  ke  tahun. Tanaman  tomat  banyak  dibudidayakan  oleh  petani,  baik  pada  dataran  rendah maupun dataran tinggi dan dapat tumbuh hampir di berbagai negara [1].
Tanaman  tomat  rentan  terhadap  serangan  penyakit.  Penyakit  yang  menyerang  tanaman  tomat  dapat disebabkan oleh jamur atau cendawan, bakteri dan virus yang menyarang pada bagian daun. Penyakit ini dapat dikenali secara visual karena memiliki ciri tekstur dan warna yang unik. Pengenalan yang dilakukan secara visual oleh  petani  memiliki  kekurangan  yaitu  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  dalam  mengidentifikasi  penentuan jenis penyakit ini tidak akurat karena terdapat kemiripan antara satu jenis penyakit dengan penyakit lainya [2].
Ide  revolusi  pertanian  4.0  muncul  sebagai  dampak  dari  revolusi  industri  4.0.  Pertanian  4.0  dicirikan menghasilkan  benih  unggul  berbasis  bioinformatika,  pengendalian  hama  terintegrasi  yang  cerdas  dengan kecerdasan  buatan,  pemupukan  presisi,  penggunaan  traktor  pintar,  penyemaian  benih  dengan  robot  dan  pabrik pabrik, non-pertanian yang tidak hanya berbicara tentang agroindustri cerdas tetapi juga sistem logistik pertanian digital  [3].  Teknologi  ini  mendukung  konsep  seperti  pertanian  vertikal  dan  sistem  pangan,  pertanian  digital, bioekonomi,  pertanian  melingkar,  dan  aquaponik.  Namun  permasalahan  muncul  ketika  para  petani  belum  siap menghadapi kemajuan teknologi yang semakin pesat [4].
Saat  ini  teknologi  yang  semakin  berkembang,  salah  satunya  dalam  bidang  pengolahan  citra.  Melelui pengenalan  pola  atau  karakteristik  dari  citra  daun  yang  terkena  penyakit  tersebut,  diharapkan  dapat  menjadi langkah yang penting dalam mengidentifikasi penyakit secara benar dalam efisiensi manajemen penyakit, sehingga dapat dilakukan upaya pengendalian agar penyakit pada daun tomat tidak berkembang atau menyebar. Dalam hal ini algoritma klasifikasi dan berbagai ekstraksi fitur diterapkan untuk deteksi penyakit pada daun tomat.
H. Sabrol dan S. Kumar [5], melakukan penelitian menggunakan algoritma klasifikasi dan ekstraksi fitur. Penelitian tersebut menerapkan algoritma Decision Tree dan fitur warna dalam klasifikasi penyakit daun tomat. Akurasi yang dihasilkan dengan algoritma decision tree yaitu 78%.
Hang,  dkk  [6],  mengusulkan  metode  berbasis  pembelajaran  mendalam  untuk  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan penyakit daun tanaman. Metode yang diusulkan mengambil keuntungan dari neural network

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2624
Submitted: 03/12/2020 ; Accepted: 24/12/2020 ; Published: 22/01/2021
untuk  mengekstraksi  karakteristik  bagian  yang  terserang  penyakit,  dan  dengan  demikian  mengklasifikasikan sasaran area penyakit. Model yang diusulkan menghasilkan kinerja yang lebih baik dan mencapai akurasi 91,7% pada kumpulan data uji.
Vamsidhar  dkk  [7],  mengembangkan  teknik  segmentasi  untuk  deteksi  otomatis  dan  klasifikasi  pada penyakit  tanaman.  Fitur  ekstraksi  yang  dipilih  digunakan  untuk  pelatihan  pada  Algoritma  klasifikasi Support Mesin  Vektor (SVM)  dan Artificial  Neural  Network (ANN).  Fitur  tekstur  dan  warna  diekstraksi  untuk mendapatkan  set  fitur  yang  lebih  baik  sebagai  masukan  untuk  algoritma  klasifikasi.  K-means  juga  digunakan sebagai klasifikasi dan diketahui bahwa akurasi yang dihasilkan 85,3%. SVM yang digunakan untuk klasifikasi pada penelitian ini diperoleh akurasi sebesar 90%. Linear Kernel diterapkan dalam SVM dan menghasilkan akurasi klasifikasi  89%.  Kernel  RBF  menghasilkan  akurasi  88,8%  dan  kernel  polinomial  90,2%.  Metode  Naive  Bayes memperoleh akurasi sebesar 86%.
Owomugisha dkk [8], memperkenalkan teknik di mana fitur histogram warna diekstraksi dan mengubah ruang warna dari model warna RGB ke HSV, model warna RGB ke L * a * b. Algoritma klasifikasi yang berbeda seperti  Random  Forest,  SVM,  Nearest  Neighbours,  Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  Extremely  Randomized  Tree digunakan.  Dari  jumlah  tersebut,  Extremely  Randomized  Tree  terbukti  lebih  efisien  daripada  pengklasifikasi lainnya.
Rothe dan Kshirsagar  [9], mengusulkan metode menggunakan snake segmentation approach . Momen Hu digunakan  sebagai  fitur  pembeda.  Model  kontur aktif  digunakan  untuk  meminimalkan  vitalitas  di daerah  yang terinfeksi.  Back  Propagation  Neural  Network  (BPNN)  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  penyakit  daun. Akurasi klasifikasi rata-rata adalah 85,52%.
Jagadeesh  dan  Audre  [10],  melakukan  penelitian  klasifikasi  pada  penyakit  daun  tomat  dengan menggunakan metode Random Forest dan Decision Tree. Sebelum melakukan klasifikasi, mereka memoroses citra dengan ekstraksi fitur Color histograms , Hu Moments, Haralick dan Local Binary Pattern . Dalam penelitiannya menggunakan 4 kelas penyakit daun tomat. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, didapatkan bahwa Random Forest lebih akurat daripada Decision Tree. Akurasi klasifikasi masing-masing adalah 90% untuk pengklasifikasi Decision Tree dan 94% untuk pengklasifikasi Random Forest.
Pada penlitian ini, diusulkan Algoritma Random Forest dengan kombinasi 3 ekstraksi fitur yaitu fitur warna, fitur Hu-Moment, dan fitur haralick pada citra penyakit daun tomat dengan menggunakan 10 kelas penyakit. Pada penelitian yang diusulkan ini hasil akurasi mengalami peningkatan dibandingkan dengan penelitain sebelumnya yang telah dipaparkan diatas. Selanjutnya pada paper ini kami memaparkan metode penelitian pada bagian 2, hasil dan pembahasan pada bagian 3, dan pada bagian 4 memaparkan kesimpulan dari penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini menjelaskan metode penelitian yang diterapkan dalam penelitian ini. Eksperimen pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan sklearn [11], opencv [12], dan mahotas [13]. Dataset yang digunakan yaitu citra penyakit daun tomat yang diambil dari https://www.kaggle.com/kaustubhb999/tomatoleaf . Kemudian dataset tersebut diekstraksi menggunakan gubungan 3 fitur, yaitu fitur warna, fitur Hu-Moment, dan fitur Haralick. Setelah selesai dilakukan ekstraksi fitur kemudian dilakukan proses klasifikasi. Berikut alur metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Metode Penelitian

## 2.1 Pengambilan Dataset
Dataset penyakit daun tomat diambil dari Kaggle dengan jumlah 10.000 data. Dataset tersebut terdapat 10 kelas, yaitu:
a. Kelas Bacterial Spot Terdapat 1.000 citra pada kelas ini dengan dimensi 256x256
Pengambilan Dataset
Ekstraksi Fitur Klasifikasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2624
b. Kelas Early Blight
Terdapat 1.000 citra pada kelas ini dengan dimensi 256x256
c. Kelas Healthy
Terdapat 1.000 citra pada kelas ini dengan dimensi 256x256
d. Kelas Late Blight
Terdapat 1.000 citra pada kelas ini dengan dimensi 256x256
e. Kelas Leaf Mold
Terdapat 1.000 citra pada kelas ini dengan dimensi 256x256
f. Kelas Septoria Leaf Spot
Terdapat 1.000 citra pada kelas ini dengan dimensi 256x256
g. Kelas Spider Mites
Terdapat 1.000 citra pada kelas ini dengan dimensi 256x256
h. Kelas Target Spot
Terdapat 1.000 citra pada kelas ini dengan dimensi 256x256
i. Kelas Mosaic Virus
Terdapat 1.000 citra pada kelas ini dengan dimensi 256x256
j. Kelas Yellow Leaf Curl Virus
Terdapat 1.000 citra pada kelas ini dengan dimensi 256x256
Tabel 1. Sampel Citra Kelas Sampel Citra Kelas Sampel Citra Bacterial Spot Septoria Leaf Spot Early Blight Spider Mites Healthy Target Spot Late Blight Mosaic Virus Leaf Mold Yellow Leaf
Curl Virus

## 2.2 Ekstraksi Fitur
Dalam ekstraksi fitur pada penelitian ini menggunakan 3 fitur, yaitu: a. Fitur Warna
Fitur Histogram Warna menangkap informasi warna dari suatu citra, termasuk distribusi warna citra, kontras citra, dan distribusi kecerahan piksel. Fitur Histogram Warna menjelaskan citra berdasarkan histogram hasil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2624
indeks Vector Quantization (VQ).  Citra  berwarna pertama-tama dibagi menjadi  beberapa blok  citra. Warna yang diindeks VQ dapat dihitung dari dua penghitung citra, yaitu penghitung min dan maksimum, dari setiap blok  citra.  Kedua  pembilang  dapat  secara  memadai  mewakili  blok  citra  berwarna  seperti  yang  sebelumnya digunakan dalam pengkodean pemotongan blok halftoningbased [14].
Histogram  warna  dalam  sebuah  citra  menggambarkan  penyebaran  warna.  Dalam  pengolahan  citra, histogram warna melambangkan banyaknya kemunculan suatu warna tertentu. Histogram warna dapat dibuat di ruang warna apa saja. Umumnya, ruang warna dipisahkan menjadi sejumlah rentang yang sesuai, masing- masing terdiri dari nilai warna yang sama. Dapat dicontohkan sebagai fungsi halus yang ditentukan pada ruang warna tertentu yang memperkirakan jumlah piksel [10]. Histogram warna daun tomat yang terserang penyakit ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Histogram Warna b. Fitur Haralick
Tekstur  merupakan  salah  satu  elemen  penting  dalam  persepsi  visual  manusia.  Pendekatan  tekstur  statistik mempertimbangkan distribusi nilai abu-abu dalam domain spasial dengan menemukan fitur lokal setiap piksel pada  citra  yang  diberikan  dan  menyimpulkan  sekumpulan  parameter  statistik  menggunakan  distribusi  fitur local [10].
Fitur Haralick berisi data tentang karakteristik tekstur  citra, misalnya, homogenitas, dependensi linier warna abu-abu, kontras, jumlah dan sifat batas yang ada, bersama dengan indeks kompleksitas yang melekat pada citra [15].
c. Fitur Hu-Moment
Fitur selanjutnya yaitu fitur bentuk, ekstraksi  momen  hu. Pada dasarnya, momen citra didefinisikan sebagai rata-rata bobot dari intensitas piksel citra. Citra momen M ij untuk citra I (x, y) diberikan oleh jumlah intensitas piksel, dinyatakan sebagai
𝑀 𝑖𝑗 =   ∑ ∑ 𝐼(𝑥, 𝑦)                                                                                                                                                   (1)
𝑗 𝑖
Dalam  Persamaan.  (1),  penjumlahan  intensitas  piksel  dihitung.  Dengan  kata  lain,  intensitas  piksel dibobotkan  berdasarkan  intensitasnya  dan  tidak  bergantung  pada  lokasinya.  Untuk  citra  biner,  momen dianggap sebagai jumlah piksel putih atau wilayah putih pada citra. Agar dua bentuk menjadi serupa, momen citra pada dasarnya akan sama, tetapi itu bukan bentuk yang memadai. Dua citra dengan momen yang  sama dapat  dikonstruksi  meskipun  citra  tersebut  tampak  berbeda.  Karenanya  ada  kebutuhan  untuk  menemukan momen stabil. Momen sentral sangat identik dengan momen citra mentah yang memiliki persamaan sebagai berikut
𝜇 𝑖𝑗 =   ∑ ∑(𝑥 − 𝑥̅) 𝑖 𝑦 𝑥 (𝑦 − 𝑦̅) 𝑗 𝐼(𝑥, 𝑦)                                                                                                                     (2)
Momen  sentral  tidak  berubah  dari  skala,  terjemahan,  dan  rotasi.  Ini  akan  cukup  untuk  kondisi pencocokan bentuk. Momen adalah sekelompok tujuh angka yang ditentukan menggunakan momen pusat yang tidak  berubah  dari  transformasi  citra.  Enam  momen  pertama  terbukti  tidak  berubah  dari  skala,  terjemahan, refleksi, dan rotasi. Tanda momen ketujuh akan berubah seiring dengan pantulan bayangan.
Fitur  momen  Hu  sering  digunakan  sebagai  parameter  deskripsi  fitur  citra. Setelah  posisi  dan  ukuran objek citra diperoleh momen asal dan momen sentral, maka dihitung fitur momen Hu untuk menilai apakah koordinat  citra  berubah.  Berdasarkan  teori  invarian  momen  wilayah,  dibangun  fitur  tujuh  momen  dengan invarian  translasi,  rotasi,  penskalaan,  dan  skala,  yang  dapat  menggambarkan  bentuk  wilayah  ruang  [16]. Persamaan untuk tujuh momen adalah sebagai berikut:
ℎ 0 = 𝜂 20 +   𝜂 02 (3) ℎ 1 = (𝜂 20 −  𝜂 02 ) 2 + 4𝜂 11 2 (4)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2624
ℎ 2 = (𝜂 30 −  3𝜂 12 ) 2 + (3𝜂 21 −   𝜂 03 ) 2 (5) ℎ 3 = (𝜂 30 −  𝜂 12 ) 2 + (𝜂 21 −   𝜂 03 ) 2 (6)
ℎ 4 = (𝜂 30 −  3𝜂 12 ) (𝜂 30 +   𝜂 12 )[(𝜂 30 +  𝜂 12 ) 2 −  3 (𝜂 21 +  𝜂 03 ) 2 ]   +   (3𝜂 21 +   𝜂 03 )[3(𝜂 30 +   𝜂 12 ) 2 +  (𝜂 21 +   𝜂 03 ) 2 ]                                                                                                                          (7) ℎ 5 = (3𝜂 21 −  𝜂 03 ) [(𝜂 30 +  𝜂 12 ) 2 −   (𝜂 21 +   𝜂 03 ) 2 ]  4𝜂 11 (𝜂 30 +   𝜂 12 )(𝜂 21 +   𝜂 03 ) (8)
ℎ 6 = (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 ]                                     (9)

## 2.3 Random Forest
Random Forest adalah metodologi pelatihan gabungan untuk regresi, klasifikasi, dll. Random Forest terdiri dari beberapa pohon keputusan. Random  Forest  meringkas hasil dari  semua pohon keputusan pada waktu  pelatihan dan mengeluarkan kelas jika terjadi masalah klasifikasi dan prediksi rata-rata jika modelnya regresi. Algoritma ini mengatasi masalah overfitting ke set pelatihan mereka, yang merupakan masalah utama dalam pohon keputusan algoritma [17].
Random  Forest  (RF)  adalah  kumpulan  hierarki  pengklasifikasi  dasar  terstruktur  pohon.  Data  biasanya memiliki banyak dimensi. Dataset berisi sejumlah besar atribut yang tidak relevan. Hanya sedikit atribut penting yang informatif untuk model classifer . Algoritma RF menggunakan probabilitas sederhana yang telah ditentukan sebelumnya untuk memilih atribut relevan yang paling penting. Breiman merumuskan algoritma RF menggunakan subset data sampel dan untuk membangun beberapa pohon keputusan dengan memetakan sampel acak dari subr uang fitur [18]. Tahapan pada algoritma Random Forest sebagai berikut [19]:
a. Tentukan jumlah tree (k) yang akan dibentuk, jumlah k dipilih dari total fitur m, di mana k kurang dari m.
b. Sampel acak diambil sebanyak N observasi ( with replacement ) pada dataset untuk setiap tree .
c. Pada  setiap tree ,  dilakukan  juga  pengambilan  subset  prediktor  sebanyak  secara  acak.  Dimana  m<p  ,  p adalah jumlah variabel prediktor.
d. Proses kedua dan ketiga diulangi sampai sebanyak k tree .
e. Pada kasus klasifikasi, hasil prediksi Random Forest diperoleh dari vote terbanyak ( majority vote ) dari hasil klasifikasi sebanyak tree .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  metode  penelitian  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  pengujian  dataset  penyakit  pada  daun  tomat dilakukan dengan metode klasifikasi. Kemudian untuk mengetahui fitur mana yang  digunakan dalam penelitian ini yang mempunyai performa paling baik maka dilakukan percobaan variasi fitur, yaitu fitur Hu-Moments, fitur Haralick, dan fitur warna. Hasil yang didapatkan pada proses ekstraksi fitur Haralick dan Fitur Warna ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Ekstraksi Fitur Haralick dan Fitur Warna Kelas Fitur Haralick Fitur Warna Kelas Fitur Haralick Fitur Warna Bacterial Spot
Septoria Leaf Spot Early Blight Spider Mites Healthy
Target Spot
Late Blight
Mosaic Virus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2624
Kelas Fitur Haralick Fitur Warna Kelas Fitur Haralick Fitur Warna Leaf Mold Yellow Leaf Curl Virus
Dari tabel diatas terlihat perbedaan warna pada hasil ekstraksi dari citra pada masing-masing kelas penyakit daun tomat. Setelah itu dilakukan proses ekstraksi fitur Hu-Moment. Berikut hasil dari proses fitur Hu-Moment dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Fitur Hu-Moment Kelas 𝒉 𝟎 𝒉 𝟏 𝒉 𝟐 𝒉 𝟑 𝒉 𝟒 𝒉 𝟓 𝒉 𝟔 Bacterial Spot 1.867306 68e-03 5.23003 808e-10 1.79660 567e-11 2.31415 998e-11 3.0213819 4e-22 -3.79336019 e-17 3.62446883e- 22 Early Blight 1.599183 05e-03 6.43170 631e-09 1.50078 994e-11 2.41400 530e-11 2.2623122 2e-22 -1.16557986 e-15 3.99927439e- 22 Healthy 2.102475 30e-03 2.08348 387e-10 6.29538 130e-11 1.34892 688e-11 3.8603715 9e-22 -1.63198229 e-16 7.41365312e- 23 Late Blight 1.356613 30e-03 1.75871 626e-08 1.89063 072e-11 9.62089 561e-11 3.1528484 6e-21 7.54940298 e-15 -2.62604284e- 21 Leaf Mold 1.666114 24e-03 6.24990 982e-09 5.55360 237e-11 3.06071 944e-11 1.2226606 5e-21 -2.12306521 e-15 3.12211364e- 22 Septoria Leaf Spot 1.323909 05e-03 4.58158 698e-10 6.76716 899e-13 3.40262 594e-13 2.7575705 9e-26 5.79731946 e-18 -1.60931464e- 25 Spider Mites 1.363009 55e-03 2.46978 612e-09 5.03624 326e-12 2.27383 248e-11 6.3928882 5e-23 9.52376881 e-16 2.34779322e- 22 Target Spot 1.498602 20e-03 1.91912 269e-09 1.60894 474e-11 6.87259 006e-12 7.2058914 6e-23 -2.98155769 e-16 5.50467460e- 24 Mosaic Virus 1.402023 66e-03 4.00276 949e-10 7.78639 941e-13 6.75471 067e-12 1.3911861 9e-23 9.83476073 e-17 -6.81396270e- 24 Yellow Leaf Curl Virus 1.820198 12e-03 4.47878 606e-08 4.61800 606e-12 2.26006 667e-12 7.2057899 6e-24 4.74538539 e-16 1.17803471e- 24
Setelah  mengetahui  hasil  dari  percobaan  dengan  menggunakan  fitur  ekstraksi,  selanjutnya  dilakukan eksperimen klasifikasi  dengan menggunakan  algoritma Random  Forest. Pada penelitian ini kami menggunakan Python dan library yang terdapat pada sklearn, opencv, dan mahotas untuk mempermudah proses klasifikasi. Pada eksperimen ini dataset dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing. Hyperparameter yang digunakan yaitu menggunakan 100 n-estimator dan random seed 9. Hasil yang didapatkan pada eksperimen ini ditampilkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Akurasi Algoritma Random Forest Fitur Akurasi Fitur Hu Moments 42% Fitur Haralick 64% Fitur Warna 95% Hu-Moment + Haralick + Warna 96%
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa klasifikasi pada dataset penyakit daun tomat menggunakan Fitur  Hu-Moment  menghasilkan  akurasi  yaitu  42%.  Percobaan  pada  Fitur  Haralick  akurasi  terdapat  pada  yaitu 64%. Pada Fitur Warna akurasi tertinggi yaitu 95% dan pada kombinasi ketiga fitur dihasilkan akurasi 96% dengan menggunakan algoritma Random Forest.
Setelah mengetahui bahwa algoritma Random Forest dengan kombinasi fitur yang menghasilkan akurasi terbaik,  maka  dalam  penelitian  ini  menampilkan Confusion  Matrix  dari  algoritma  Random  Forest  dengan  fitur yang telah dikombinasi. Confusion Matrix dari hasil penelitian ini dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Confusion Matrik RF + Fitur Kombinasi
Prediksi
T ru e L ab el Bacterial spot Early blight Late blight Leaf Mold Mosaic virus Septoria leaf spot Spider mites Target Spot Yellow Leaf healthy Bacterial spot 228 2 6 0 0 1 0 1 5 9 Early blight 11 238 4 0 0 1 1 1 2 0 Late blight 3 13 234 4 0 7 1 0 0 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2624
Leaf Mold 1 0 0 264 0 1 1 0 0 0 Mosaic virus 0 0 0 0 262 0 0 0 0 0 Septoria leaf spot 1 1 4 0 5 276 0 1 0 0 Spider mites 0 0 0 0 1 0 272 9 0 0 Target Spot 2 0 0 0 0 0 13 260 0 0 Yellow Leaf 1 0 2 0 0 0 4 0 235 0 healthy 0 0 3 0 0 0 1 1 0 256
Pengenalan yang dihasilkan dengan algoritma Random Forest pada citra penyakit daun tomat dapat dikenali dengan baik pada kelas Leaf Mold, Mosaic virus, dan healthy dengan menghasilkan akurasi 99% untuk masing- masing kelas tersebut. Hal tersebut terjadi karena pada kelas Leaf Mold terdapat 3 citra yang tidak terklasifikasikan sebagai  penyakit Leaf Mold. 1 citra dikenali sebagai  penyakit Bacterial spot,  1 citra dikenali sebagai  penyakit Septoria leaf spot, dan 1 citra dikenali sebagai  penyakit Spider mites.  Sedangkan pada kelas Mosaic Virus 262 secara benar citra dikenali sebagai penyakit Mosaic Virus. Kemudian pada kelas healthy sebanyak 256 citra dapat dikenali  dengan  baik  dan  terdapat  5  citra  tidak  terklasifikasikan  sebagai  kelas  healthy.  3  citra  dikenali  dengan penyakit Late blight, 1 citra dikenali sebagai penyakit Spider mites, dan 1 citra dikenali sebagai Target Spot.
Mengukur reabilitas dalam mengklasifikasikan citra penyakit daun tomat, penelitian ini menampilkan hasil perhitungan Kappa Statistik dalam grafik dibawah ini.

## Gambar 3. Grafik Kappa Statistik
Pada algoritma Random Forest dengan Fitur Hu-Moment dari hasil perhitungan diperoleh kappa statistik 0.35.  Pada  Fitur  Haralick  diperoleh  0.59,  kemudian  dengan  Fitur  Warna  diperoleh  0.94.  Sedangkan  hasil perhitungan kappa statistik pada kombinasi 3 fitur tersebut diperoleh 0.95. Nilai Kappa terbaik dalam penelitian ini terdapat pada Fitur Warna dan kombinasi 3 fitur karena nilai yang dihasilkan mendekati K = 1.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dalam  menerapkan  algoritma  kalsifikasi  dan  berbagai  ekstraksi  fitur  pada klasifikasi penyakit pada daun tomat, menunjukkan bahwa ketika data citra penyakit daun tomat proses ekstraksi hanya dilakukan dengan masing masing fitur menghasilkan akurasi yang baik terhadap algoritma klasifikasi. Pada Fitur Warna akurasi diperoleh yaitu 95%, Fitur Haralick 64%,dan fitur Hu-Moment 42%.  Kemudian kombinasi fitur  dilakukan  dengan  menggabungkan  proses  ekstraksi  pada  fitur  warna, fitur  Hu-Moment,  dan  fitur  haralick serta diklasifikasikan menggunakan Algoritma Random Forest menunjukkan peningkatan dengan akurasi sebesar 96%. Hal ini dapat disimpulkan bahwa menggabungkan fitur tersebut dapat secara baik mengenali jenis penyakit pada citra daun tomat sehingga dapat dilakukan pengendalian secara tepat agar penyakit  pada daun tomat tidak berkembang.

## REFERENCES
[1] Felix, S. Faisal, T. F. M. Butarbutar, and P. Sirait, “Implementasi CNN dan SVM untuk Identifikasi Penyakit Tomat via
0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 Fitur Hu- Moment Fitur Haralick Fitur Warna Kombinasi Fitur 0.35 0.59 0.94 0.95 Kappa Statistik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2624
Daun,” vol. 20, no. 2, pp. 117–134, 2019.
[2] T. A. Salih, A. J. Ali, and M. N. Ahmed, “Deep Learning Convolution Neural Network to Detect and Classify Tomato Plant Leaf Diseases,” Open Access Libr. J. , vol. 07, no. 05, pp. 1–12, 2020, doi: 10.4236/oalib.1106296.
[3] J. Meliala, M. Hubeis, S. Jahroh, and A. Maulana, “Position of Farmers in Agriculture 4.0: Finding from Farmers Partner of Aggregator Online Vegetables Commodity in Indonesia,” Arch. Agric. Environ. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 300–306, 2019, doi: 10.26832/24566632.2019.040307.
[4] L.  Klerkx  and  D.  Rose,  “Dealing  with  The  Game-Changing  Technologies  of  Agriculture  4.0:  How  Do  We  Manage Diversity and Responsibility In Food System Transition Pathways,” Glob. Food Sec. , vol. 24, no. December 2019, p. 100347, 2020, doi: 10.1016/j.gfs.2019.100347.
[5] H. Sabrol and K. Satish, “Tomato Plant Disease Classification in Digital Images using Classification Tree,” Int. Conf. Commun. Signal Process. ICCSP 2016 , pp. 1242–1246, 2016, doi: 10.1109/ICCSP.2016.7754351.
[6] J.  Hang,  D.  Zhang,  P.  Chen,  J.  Zhang,  and  B.  Wang,  “Classification  of  Plant  Leaf  Diseases  Based  on  Improved Convolutional Neural Network,” Sensors (Switzerland) , vol. 19, no. 19, pp. 1–14, 2019, doi: 10.3390/s19194161.
[7] E. Vamsidhar, P. J. Rani, and K. R. Babu, “Plant Disease Identification and Classification using Image Processing,” Int. J. Eng. Adv. Technol. , vol. 8, no. 3 Special Issue, pp. 442–446, 2019.
[8] G. Owomugisha, J. A. Quinn, E. Mwebaze, and J. Lwasa, “Automated Vision-Based Diagnosis of Banana Bacterial Wilt Disease and Black Sigatoka Disease,” Int. Conf. use Mob. ICT Africa 2014 , no. June, p. 5, 2014.
[9] P. R. Rothe and R. V. Kshirsagar, “Cotton Leaf Disease Identification using Pattern Recognition Techniques,” 2015 Int. Conf. Pervasive Comput. Adv. Commun. Technol. Appl. Soc. ICPC 2015 , 2015, doi: 10.1109/PERVASIVE.2015.7086983.
[10]  J. Basavaiah and A. A. Anthony, “Tomato Leaf Disease Classification using Multiple Feature Extraction Techniques,” Wirel. Pers. Commun. , vol. 115, no. 1, pp. 633–651, 2020, doi: 10.1007/s11277-020-07590-x.
[11]  “scikit-learn Machine Learning in Python,” 2007. https://scikit-learn.org/.
[12]  OpenCV, “Open Source Computer Vision,” 2020. https://opencv.org/.
[13]  L. P. Coelho, “Mahotas: Computer Vision in Python,” 2008. https://mahotas.readthedocs.io.
[14]  P. Liu, J. M. Guo, K. Chamnongthai, and H. Prasetyo, “Fusion of Color Histogram and LBP-Based Features for Texture Image Retrieval and Classification,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 390, pp. 95–111, 2017, doi: 10.1016/j.ins.2017.01.025.
[15]  L. Rundo et al. , Haralicu: GPU-Powered Haralick Feature Extraction on Medical Images Exploiting The Full Dynamics of Gray-Scale Levels , vol. 11657 LNCS. Springer International Publishing, 2019.
[16]  Z. Deng and M. Cao, “Borehole Image Classification Using NSCT, Hu Moment Invariants and SVM Based APBCS System,” 2019  2nd  Int.  Conf.  Inf.  Syst.  Comput.  Aided  Educ.  ICISCAE  2019 ,  pp.  153–158,  2019,  doi: 10.1109/ICISCAE48440.2019.221608.
[17]  M. Govardhan and M. B. Veena, “Diagnosis of Tomato Plant Diseases using Random Forest,” 2019 Glob. Conf. Adv. Technol. GCAT 2019 , pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/GCAT47503.2019.8978431.
[18]  V. Jackins, S. Vimal, M. Kaliappan, and M. Y. Lee, “AI-Based Smart Prediction of Clinical Disease Using Random Forest Classifier and Naive Bayes,” J. Supercomput. , no. 0123456789, 2020, doi: 10.1007/s11227-020-03481-x.
[19]  T. Purwa, “Perbandingan Metode Regresi Logistik dan Random Forest untuk Klasifikasi Data Imbalanced (Studi Kasus: Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem, Bali Tahun 2017),” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 16, no. 1, p. 58, 2019, doi: 10.20956/jmsk.v16i1.6494.