## Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer
Vol. 13, No. 3, Mei 2023, pp. 206 – 211 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## Penerapan Citra Berbasis K-Means Clustering untuk Mendeteksi Penyakit Bulai Pada Komoditas Jagung Madura
Imron Rosyadi NR 1 , Erwin Prasetyowati 2 , dan Badar Said 3
1,2 Program Studi Teknik Industri, 3 Program Studi Informatika Fakultas Teknilk Universitas Madura Corresponding author: erwinprasetyowati@unira.ac.id 1

## Abstrak
Pengembangan dan pembudidayaan jagung diperlukan seiring dengan meningkatnya konsumsi bahan makanan dan kebutuhan industri terutama produk makanan yang berbahan  baku  jagung.  Dalam  pengembangan  jagung  di  Indonesia,  kendala utamanya  adalah  gangguan  Organisme  Pengganggu  Tanaman  (OPT)  utamanya penyakit, salah satunya adalah penyakit bulai. Penyakit ini dapat diketahui dengan terjadinya  perubahan  warna,  sehingga  diperlukan  sebuah  cara  untuk  mengetahui perbedaan  antara  warna  daun  sehat  dan  warna  daun  yang  telah  berubah  akibat terserang penyakit bulai tersebut. Salah  satu  solusi  yang  bisa digunakan adalah pengolahan  citra.  Oleh  sebab  itu  tujuan  penelitian  ini  untuk  mendeteksi  penyakit bulai  berdasarkan  warna  daun  pada  tanaman  jagung  berbasis  pengolahan  citra digital, untuk menghasilkan hasil yang tepat dan objektif. Algoritma yang digunakan adalah  algoritma  K-Means  Clustering.  Penelitian  ini  menggunakan  data  latih sebanyak  50  citra  dan  data  uji  sebanyak  25  citra.  Berdasarkan  simulasi  tingkat identifikasi  penyakit  bulai  menggunakan  K-Means  Clustering  mencapai  tingkat akurasi 85%.
Kata Kunci: pengolahan citra, segmentasi, K-Mean clustering

## Abstract
The  development  and  cultivation  of  corn  is  necessary  in  line  with  the  increasing consumption of food ingredients and industrial needs, especially food products made from  corn.  In  the  development  of  maize  in  Indonesia,  the  main  obstacle  is  the disturbance  of  Plant  Pest  Organisms  (OPT),  especially  diseases,  one  of  which  is downy mildew. This disease can be identified by a change in color, so we need a way to find out the difference between the color of healthy leaves and the color of leaves that have changed due to downy mildew. One solution that  can be used is image processing. Therefore the aim of this study was to detect downy mildew based on leaf color in corn plants based on digital image processing, to produce precise and objective  results.  The  algorithm  used  is  the  K-Means  Clustering  algorithm.  This study  uses  50  images  of  training  data  and  25  images  of  test  data.  Based  on  the simulation  of  downy  mildew  disease  identification  using  K-Means  Clustering  it achieves an accuracy rate of 85%.
Keywords: image processing, segmentation, K-Mean clustering
1. PENDAHULUAN
Jagung  merupakan  salah  satu  produk unggulan  di  Kabupaten  Pamekasan  di  sektor pertanian. Pengembangan dan pembudidayaan
pada komoditas ini diperlukan seiring dengan meningkatnya  konsumsi  bahan  makanan  dan kebutuhan industri terutama produk makanan yang  berbahan  baku  jagung.  Permintaan
Imron Rosyadi NR 1 , Erwin Prasetyowati 2 , dan Badar Said
terhadap  komoditas  ini cenderung meningkat dari  tahun  ke  tahun  baik  untuk  konsumsi masyarakat  maupun  untuk  industri  makanan (Rahman, 2015). Jagung banyak dimanfaatkan sebagai  sumber  pakan  dan  juga  dapat  diolah menjadi berbagai produk pangan yang bernilai ekonomis  seperti  tepung  jagung,  minyak jagung,  dan  produk  makanan  ringan  dari jagung (Hermawati, 2016).
Pemetaan daerah guna mengetahui produktivitas  hasil  komoditas  jagung  secara umum  pernah  dilakukan  oleh  tim  peneliti khususnya  di  Kabupaten  Pamekasan.  Namun pada hasil produksi yang cenderung naik turun tentunya akan mengganggu persediaan komoditas ini. Salah satu faktor penyebabnya adalah  adanya  penyakit  jagung,  sehingga timbulnya  berbagai  gangguan  pertumbuhan seperti    terjadinya    kegagalan    panen    yang merupakan  kerugian  bagi  para  petani  secara langsung  dan  bagi  para  pemilik  bisnis  atau UKM  yang  usahanya  bergerak  di  bidang pengolahan makanan berbahan dasar jagung.
Penyakit    tanaman    jagung  yang  umum menyerang adalah penyakit Bulai. Munculnya penyakit  bulai  pada  tanaman  jagung  akibat adanya cendawan Peronosclero spora maydis dan  P.  spora  javanica  serta  P.  spora philippinensis  sehingga  memicu  terjadinya perubahan  warna  pada  daun  (Budhi  et  al., 2019).
Apabila  terkena  penyakit,  akan  ada perubahan  pada  area  tertentu,  baik  berupa perubahan  warna  maupun  munculnya  pola alur  daun  yang  berbeda  (Budhi  et  al.,  2019). Gejala  umum  yang  dapat  diamati  adalah adanya perubahan warna daun menjadi kuning dan  permukaan  bawah  daun  terdapat  lapisan spora cendawan berwarna putih (Purwanto et al.,  2016).  Apabila  berlanjut  dapat  membuat tongkol berubah bentuk dan isi. Pada tanaman dewasa,  terdapat  garis-garis  kecoklatan  pada daun  tua.  Penyakit  yang  lain  adalah  bercak daun  ( leaf  bligh ),  yang  disebabkan  oleh cendawan Helminthosporium turcicum dengan  gejala  tampaknya  bercak  memanjang dan  teratur  berwarna  kuning  dan  dikelilingi warna  coklat.  Daun  kemudian  akan  berubah menjadi  coklat  kekuning-kuningan,  hingga coklat tua (Ulhaq & Masnilah, 2019) . Beradasarkan permasalahan tersebut penelitian ini akan mendeteksi penyakit bulai
pada  tanaman  jagung  dengan  memanfaatkan pengolahan citra guna mengetahui daun yang sehat  dan  tidak  dari  perubahan  warna  yang dialaminya.  Pengolahan  citra  menggunakan ruang  warna  CIELab.  Ruang  warna  CIELab sudah  banyak  digunakan  dalam  penelitian sebelumnya,  diantaranya  adalah  pengenalan citra telapak tangan dan kompresi citra (Budhi et  al.,  2019),  serta  perbaikan  kualitas  citra berdasarkan  komponen  luminan  dan  saturasi (Giri et al., 2014).
Proses  segmentasi  untuk  membedakan warna  dalam  ruang  warna  CIELab,  dapat memanfaatkan  teknik  data  mining  yaitu  K- Means yang sering digunakan untuk segmentasi  citra  (Zheng  et  al.,  2018).  K- Means  merupakan  metode  klasterisasi  yang paling  terkenal  dan  banyak  digunakan  di berbagai  bidang  karena  sederhana,  mudah diimplementasikan,  memiliki  kemampuan untuk mengklaster data yang besar. K-Means merupakan  metode  pengklasteran  secara partitioning yang memisahkan data ke dalam kelompok  yang  berbeda  (Prasetyowati  & Rofiq, 2016).
Citra digital didefinisikan sebagai pemrosesan  citra  dua  dimensi  dengan komputer. Teknologi dasar untuk menciptakan  dan  menampilkan  warna  pada citra  digital  berdasarkan  penelitian  bahwa sebuah warna merupakan kombinasi dari tiga warna,  yaitu  merah,  hijau,  dan  biru  (Red, Green,  Blue  –  RGB). Segmentasi  citra  pada umumnya  berdasar  pada  sifat  discontinuity atau similarity dari intensitas piksel. Pendekatan  discontinuity  adalah  mempartisi citra bila terdapat perubahan intensitas secara tiba-tiba  ( edge  based ).  Pendekatan  similarity adalah  mempartisi  citra  menjadi  daerah- daerah yang memiliki kesamaan sifat tertentu ( region based ) (Zheng et al., 2018).
Selain itu, penulis menggunakan K-Mean clustering yang  merupakan  metode data moining yang  melakukan  proses  pemodelan tanpa supervisi (unsupervised) dan merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan  data  dengan sistem  partisi. Metode K-means  berusaha mengelompokkan data  yang  ada  ke  dalam beberapa  kelompok, dimana data dalam suatu kelompok mempunyai karakteristik yang sama satu sama lainnya  dan  mempunyai  karakteristik  yang
Imron Rosyadi NR 1 , Erwin Prasetyowati 2 , dan Badar Said
berbeda  dengan  data  yang  ada  di  dalam kelompok yang
lain. Metode ini meminimalkan variasi antar data  yang  ada  di dalam  suatu  cluster  dan  memaksimalkan variasi  dengan  data  yang  ada  di  cluster lainnya (Prasetyowati & Rofiq, 2016; (Lasena Y, 2020).

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  dua  metode pengumpulan informasi dan data meliputi:
a. Observasi,  yaitu  dengan  cara  mengamati langsung  yaitu  dengan  melihat  dan mengambil suatu data yang dibutuhkan.
Gambar. 1.  Daun Jagung yang berpenyakit.
b. Wawancara, metode ini dilakukan dengan cara  dialog  dan  diskusi  dengan  sumber Kelompok  Tani  dan  Dinas  Pertanian Pamekasan  yang  menangani  Tanaman
Jagung.
Pengolahan  data  akan  dibagi  dalam  dua tahapan,  pertama  yaitu  tahapan pra- processing ,  dan  yang  kedua  adalah  tahapan processing .  Output  pada  tahapan pra- processing berfungsi  untuk  membuat  data input  untuk  tahap  kedua. D alam  sistem  ini sampel  daun  jagung  BISI  masukan  diambil secara  acak,  melalui  proses  Trasformasi Warna  RGB  ke  CIELab.  Adapun  langkah- langkah untuk dapat mengidentifikasi penyakit bulai pada tanaman jagung bisi yaitu:
a. Mengambil gambar daun jagung bisi baru untuk dijadikan data uji.
b. Memasukkan data uji yang berupa gambar daun  jagung  bisi  yang  akan  dibandingkan dengan  data  daun  jagung  yang  di  jadikan data  training  sebelumnya  dengan  ukuran 200x200 pixel.
c. Dari  gambar  yang  dimasukkan  akan didapatkan nilai a dan b nya.
d. Hasil  dari  nilai  a  dan  b  tersebut  di segmentasi menggunakan K-Means ,
sehingga menghasilkan nilai rata-rata a dan b dari masing-masing cluster.
e. Hasil  rata-rata  cluster  akan  dibandingkan dengan  setiap  data  yang  ada  di  database menggunakan perhitungan jarak.
f. Nilai perhitungan jarak yang semakin kecil menyatakan  bahwa  citra  uji  terdeteksi penyakit  bulai  yang  mendekati  kualitas citra yang ada pada data training.
Pengolahan data awal dimulai dengan data citra  daun  jagung  RGB  ( Red-Green-Blue ), pada proses awal ini ada dua tahapan: 1) citra RGB  yang  akan  di  konversi  ke  LAB,  untuk menyederhanakan intensitas pada warna citra sehingga  memudahkan  dan  mempercepat perhitungan komputasi. Setelah itu citra akan memisahkan nilai L ( luminanatau atau tingkat kecerahan),  A  (hijau  sampai  merah)  dan  B (biru sampai kuning) yang pada proses ini nilai L tidak digunakan karena mempengaruhi nilai pada  saat  pengambilan  gambar;  2)  Gambar yang  dikonversi  ke  Lab  tersebut  dilakukan segmentasi.  Hasil  segmentasi  dihitung  rata- rata  per cluster ,  kemudian  dihitung  jarak euclidean , dan di cocokkan ke dalam dataset.
Gambar. 2.  Diagram Alir Proses Pengenalan Citra

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  masukan  merupakan  sampel  daun jagung  BISI.  Di  mana  untuk  program  pada
Imron Rosyadi NR 1 , Erwin Prasetyowati 2 , dan Badar Said
penelitian  ini  terdiri  25  sampel  daun  jagung yang  berpenyakit  dan  25  sampel  daun  yang tidak  berpenyakit  yang  akan  digunakan sebagai  untuk  parameter  dataset.  Dalam sistem ini sampel daun jagung BISI masukan diambil  secara  acak,  melalui  proses Trasformasi Warna RGB ke CIELab.
Sebelum dilakukan
proses segementasi,  citra  terlebih  dahulu  dilakukan praproses.  Tahapan  proses  yang  pertama adalah  proses  Resizing  yaitu  mengubah ukuran  citra  menjadi  256  x  256  pixel.  Citra yang  sudah  diubah  ukurannya  kemudian dilakukan  perbaikan  kualitas  citra  dengan proses  enhacne  yaitu  dengan  peningkatan kontras. Proses memperkecil ukuran citra dan perbaikan citra dilakukan untuk membuat data input  menjadi  seragam  karena  operasi konvolusi hanya bisa dilakukan pada data citra yang memiliki dimensi panjang dan lebar yang sama.

## Gambar. 3. Proses Resizing Dan Enhancement
Dalam  penelitian  ini,  K-means  clustering digunakan  untuk  melakukan  memisahkan antar  region  dalam  citra  berdasarkan  pada perbedaan warna citra. Citra hasil preprocessing  yang  semula  dalam  ruang warna  RGB  dikonversi  menjadi  ruang  warna L*a*b kemudian dilakukan klustering dengan menggunakan  komponen  a  dan  b.  Jumlah kluster  yang  digunakan  adalah  3.  Kluster  1 direpresentasikan  oleh  objek  berwarna  biru, kluster  2  berwarna  cyan,  dan  kluster  3 berwarna kuning. Dari ketiga kluster tersebut dipilih  1  kluster  berdasarkan  ROI  ( Region of Interest ) atau daerah/bagian tertentu dari citra yang diinginkan.
Dari gambar input, fitur harus diekstraksi. Dalam  hal  ini  Ekstraksi  tekstur  digunakan dalam penelitian ini, Tekstur merupakan salah satu  ciri  yang  bias  diekstrak  dari  suatu  citra digital.  Tekstur  dapat  digunakan  sebagai  ciri yang membedakan gambar satu dengan yang lainnya. metode yang digunakan yaitu GLCM (Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix).  Pada penelitian ini ektraksi dilakukan terhadap citra
yang telah dilakukan segmentasi. Ciri GLCM yang  diekstrak  adalah  Contrast,  Correlation, Energy, Homogeneity diekstraksi. Dan dengan menggunakan perintah statistic MATLAB ditemukan property/formula lainnya  yaitu  Mean  Standard  Deviation,
Entropy, RMS, Variance, Smoothness, Kurtosis,  Skewness,  and  IDM.  Kemudian Data  hasil  ektrasi ini  digunakan  sebagai  data latih yang dimasukan kedalam sebuah set data untuk  nantinya  digunakan  untuk  penentuan klasifikikasi citra.
Citra  bercak  daun  jagung  yang  diambil menggunakan kamera digital, terlebih dahulu disimpan  ke  dalam  komputer.  Citra  bercak daun jagung tersebut masih berupa citra RGB dan harus ditranformasikan terlebih dahulu ke dalam  citra  L*a*b*.  Berikut  ini  merupakan contoh  perhitungan  satu  piksel  transformasi citra  RGB  kedalam  citra  L*a*b*.  Adapun matriks RGB sebagai berikut:
𝑅 − 𝑙𝑎𝑦𝑒𝑟 =
[ 147 147 147    147 235 149 235 235    235 149 235 149 155    150 147 255 147 235    147 235 147 235 149    150 147] 𝐺 − 𝑙𝑎𝑦𝑒𝑟 = [ 149 235 149    235 149 255 149 147    147 150 149 235 235    147 235 235 155 150    150 155 255 155 147    235 155] 𝐵 − 𝑙𝑎𝑦𝑒𝑟 = [ 150 150 155    149 150 147 235 149    235 147 235 147 155    149 235 147 149 235    155 150 235 235 147    235 149]
Langkah-langkah perhitungan tersebut yaitu:
1) Mentransformasi ruang warna RGB menjadi ruang warna XYZ
[ 𝑋 1 𝑌 1 𝑍 1 ] = [ 0,412553 0,357580 0,180423 0,212671 0,715160 0,072169 0,019334 0,119193 0,950227 ] [ 𝑅 11 𝐺 11 𝐵 11 ] [ 𝑋 1 𝑌 1 𝑍 1 ] = [ 0,412553 0,357580 0,180423 0,212671 0,715160 0,072169 0,019334 0,119193 0,950227 ] [ 147 149 150 ] 𝑋 1 = (0,412553 × 147) + (0,357580 × 149) + (0,180423  × 150)
= 140,9733
𝑌 1 = (0,212671 × 147) + (0,715160 × 149)
+ (0,072169  × 150)
= 148,6467 𝑍 1 = (0,019334 × 147) + (0,119193 × 149) + (0,950227  × 150)
Imron Rosyadi NR 1 , Erwin Prasetyowati 2 , dan Badar Said
= 163,1357
2) Menentukan nilai L*,a*, dan b*
Karena 𝑌 1 = 148,6467 > 0
𝐿 ∗ = 𝐿 11 = 116(148,6467) 1 3 − 16 = 598,4828
Selanjutnya, perhitungan memperoleh 𝑎 ∗ adalah:
𝑎 ∗ = 𝑎 11 = 500(140,9733)
1 3 − (148,6467) 1 3 = 2602,2500
Untuk memperoleh 𝑏 ∗ yaitu:
𝑏 ∗ = 𝑏 11 = 200(148,6467)
1 3 − (163,1357) 1
3 = 33,3611
Dalam penelitian ini, nilai yang digunakan dari ruang warna 𝐿 ∗ 𝑎 ∗ 𝑏 ∗ , yaitu nilai komponen warna 𝑎 ∗ dan 𝑏 ∗ saja. Alasan nilai 𝐿 ∗ atau nilai kecerahan  tidak  digunakan  yaitu  karena  nilai 𝐿 ∗ tidak berpengaruh pada proses segmentasi citra.

## Gambar. 4. Proses Analyze dengan K-Means
Berikutnya adalah proses pengenalan data uji yang dapat dilihat pada tabel berikut ini.
TABEL 1
H ASIL P ENGENALAN D ATA U JI No  Gambar Uji Perhitungan jarak Keputusan Keterangan 1. 0.191289 Bulai berhasil 2. 0.190465 Sehat berhasil 3. 0.162174 Bulai berhasil 4. 0.48225 Bulai berhasil 5. 0,251525 Sehat Berhasil 6. 0.263358 Bulai gagal Pengujian  bertujuan  agar  dapat  dilakukan evaluasi  terhadap  program  yang  telah diimplementasikan  terutama  dapat  menjadi ukuran sejauh mana program dapat melakukan deteksi  bercak  daun  jagung  dengan  baik. Pengujian dilakukan dengan mengukur akurasi  terhadap  citra  hasil  program  dengan citra manual sesuai arahan pakar. Dari  hasil  identifikasi  didapatkan  tingkat keberhasilan  program  identifikasi  penyakit bulai  pada  tanaman  jagung  menggunkan K- Means Clustering keseluruhan data 20 lembar sample  data  hasil  pengujian  dengan  hasil 85 %.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  program  dan analisa dari simulasi yang telah dibuat, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1) Hasil  pengujian  program  dapat  dilihat dari  jenis  masukan  citra  daun  jagung, dimana  keakurasian  yang  diperoleh
mencapai 85%. 2) Fungsi  algoritma  K-Means  disini  adalah sebagai  pengklasteran  yang  amat  sangat berperan  penting  dalam  pengelompokan data. Adapun  saran  untuk  perkembangan penelitian ini adalah membuat sebuah Sistem yang tidak hanya terdiri dari fitur warna saja, sehingga  bisa  memberikan  keakuratan  yang
Imron Rosyadi NR 1 , Erwin Prasetyowati 2 , dan Badar Said
lebih  baik  dalam  memberikan  keputusan karena banyaknya fitur yang dilibatkan. Hal tersebut disebabkan banyaknya macam jenis penyakit  pada  tanaman  jagung.  Selain  itu perlu  ditambahkan  metode  data  mining lainnya  seperti  K-NN  dan  SVM  guna mendukung pengelompokan citra pada daun sehingga lebih memiliki akurasi yang tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
Budhi,  R.  K.,  Prayitno,  A.,  &  Elvina,  S. (2019).  Pengenalan  Pola  Daun  untuk Pendeteksi  Dini  Penyakit  Tanaman Jagung  Menggunakan  Deteksi  Tepi Sobel. In Seminar Nasional APTIKOM . https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/s emnastik/article/download/2880/1758
Giri,  K.  J.,  Peer,  M. A.,  &  Nagabhushan,  P.
(2014).  A  Robust  Color  Image Watermarking  Scheme  Using  Discrete Wavelet  Transformation. International Journal of  Image,  Graphics  and  Signal Processing , 7 (1), 47–52. https://doi.org/10.5815/ijigsp.2015.01.0 6 Hermawati,  D.  T.  (2016). Kajian  Ekonomi antara  Pola  Tanam  Monokultur  dan Tumpangsari  Tanaman  Jagung,  Kubis dan Bayam (Issue 1). https://journal.uwks.ac.id/index.php/ino vasi/article/download/590/545
Kurniawan, A. F., Prasetyo, J., & Suharjo, R.
(2017). Identifikasi Dan Tingkat
Serangan  Penyebab  Penyakit  Bulai  Di
Lampung  Timur,  Pesawaran,  Dan
Lampung  Selatan (Vol.  5,  Issue  3). https://jurnal.fp.unila.ac.id/index.php/J A/article/view/1824 Lasena Y, M. Y. (2020). Clustering Komoditi Unggulan  Daerah  Provinsi  Gorontalo Menggunakan  Algoritma  K-Means. Jambura  Journal  of  Electrical  and Electronics  Engineering  (JJEEE) , 2 (1), 14–18. https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjeee/ article/view/4392/1734 Prasetyowati,  E.,  &  Rofiq,  A.  A.  (2016). Penilaian  Kinerja  Keuangan  Koperasi Pada  Dinas  Koperasi  Dan  Umkm Pamekasan Dengan K-Means. Simantec , 5 (2). Purwanto,  D.  S.,  Nirwanto,  H.,  &
Wiyatiningsih,  S.  (2016).  Model Epidemi  Penyakit  Tanaman:  Hubungan
Faktor  Lingkungan  Terhadap  Laju
Infeksi Dan Pola Sebaran Penyakit Bulai (Peronosclerospora maydis) Pada Tanaman Jagung Di Kabupaten Jombang. Berkala Ilmiah Agroteknologi - Plumula , 5 (2), 138–152. http://ejournal.upnjatim.ac.id/index.php/ plumula/article/view/764
Rahman,  S.  (2015).  Analisis  Nilai  Tambah Agroindustri  Chips  Jagung. Jurnal Aplikasi  Teknologi  Pangan , 4 (3),  108– 111. https://jatp.ift.or.id/index.php/jatp/articl e/view/136 Ulhaq,  M.  A.,  &  Masnilah,  R.  (2019).
Pengaruh Penggunaan Beberapa Varietas dan  Aplikasi  Pseudomonas  fluorescens untuk  Mengendalikan  Penyakit  Bulai (Peronosclerospora maydis) pada Tanaman Jagung (Zea mays L.). Jurnal Pengendalian Hayati , 2 (1), 1. https://doi.org/10.19184/jph.v2i1.17131
Zheng, X., Lei, Q., Yao, R., Gong, Y., & Yin, Q. (2018). Image segmentation based on adaptive  K-means  algorithm. Eurasip Journal on Image and Video Processing , 2018 (1). https://doi.org/10.1186/s13640-
018-0309-3