Taufik et al. : Penilaian Keparahan Gejala Virus pada Capsicum frustescens 7
Jurnal Agrotek  Tropika,  Februari  2023,  Vol  11,  No.  1,  pp.  7  -  14 DOI  :  http://dx.doi.org/10.23960/jat.v11i1.6063 ISSN:  2337-4993  (Print),  2620-3138  (Online)

## PENILAIAN KEPARAHAN GEJALA VIRUS PADA

## Capsicum frutescens BERBASIS  INDEKS VEGETASI DAN  PENGAMATAN VISUAL DI LAPANGAN

## ASSESSMENT OF  VIRUS  SYMPTOMS  SEVERITY  ON  Capsicum frutescens BASED ON VEGETATION INDEX AND VISUAL OBSERVATIONS  IN THE  FIELD
Muhammad Taufik 1 , Asmar Hasan 1* , Sri Hendrastuti Hidayat 2 , Ayu Kartini Parawansa 3 , dan Arifin Tasrif 4 1 Jurusan Proteksi Tanaman, Fakultas Pertanian, Universitas Halu Oleo, Kendari, Indonesia
2 Departemen Proteksi Tanaman, Fakultas Pertanian, IPB University, Bogor, Indonesia
3 Fakultas Pertanian, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia
4 Politeknik Pembangunan Pertanian, Bogor, Indonesia Email: asmarhasan_faperta@uho.ac.id
* Corresponding Author, Diterima: 5 Jul. 2022, Direvisi: 30 Sep. 2022, Disetujui: 16 Des. 2022

## ABSTRACT
Viral infections can cause varying symptoms in plants. Assessment of the severity of plant virus symptoms in the  field  generally  uses  conventional  methods  based  on  visual  observations.  Along  with  the  current development of digital technology, the latest assessment methods based on digital image analysis have also been developed. However, information regarding the precision and accuracy of the two assessment methods is still minimal, especially the assessment of the severity of symptoms caused by viruses. This study aims to evaluate the results of disease severity assessment based on conventional methods and digital image analysis based on NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and compare the accuracy of the two assessment methods in estimating crop production variables. The field survey was carried out by recording images and visually  observing  the  symptoms  of  a  virus  attack  on  the  canopy  of  chili  plants.  This  was  followed  by measuring  the  weight  of  the plant  sample  fruit  and  analyzing  the  digital  image of  the  plant.  The  results showed that the assessment of the severity of viral symptoms using the digital image analysis method based on the NDVI vegetation index was more precise  (standard deviation < 0.04) than the visual observation method (standard deviation > 4.00), especially in the generative phase. In addition, the NDVI vegetation index  method  is  also  more  accurate in  estimating  chili  fruit weight  because  the  regression coefficient  is positive with R 2 > 0.90.
Keywords : Accuracy, cayenne pepper, digital image analysis, NDVI, precision

## ABSTRAK
Infeksi virus dapat menyebabkan gejala yang bervariasi pada tanaman. Penilaian tingkat keparahan gejala virus tanaman di lapangan umumnya menggunakan metode konvensional berbasis pengamatan visual. Seiring dengan perkembangan teknologi digital saat ini, telah dikembangkan pula metode penilaian terkini berbasis analisis citra digital. Namun informasi terkait kepresisian dan keakurasian kedua metode penilaian tersebut masih  sangat  terbatas  khususnya  penilaian  keparahan  gejala  yang  disebabkan  oleh  virus.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengevaluasi  hasil  penilaian  keparahan  penyakit  berdasarkan  metode  konvensional  dan analisis citra digital berbasis NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ) serta membandingkan akurasi kedua metode penilaian tersebut dalam mengestimasi variabel produksi tanaman. Survei lapangan dilakukan dengan melakukan perekaman citra dan pengamatan secara visual terhadap gejala serangan virus pada tajuk tanaman cabai. Dilanjutkan dengan pengukuran bobot buah sampel tanaman, dan analisis citra digital tanaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penilaian keparahan gejala virus menggunakan metode analisis citra digital berbasis indeks vegetasi NDVI lebih presisi (standar deviasi < 0,04) dibandingkan metode pengamatan visual (standar deviasi > 4,00), khususnya pada fase generatif. Selain itu, metode indeks vegetasi NDVI juga lebih akurat dalam mengestimasi bobot buah cabai karena koefisien regresi bertanda positif dengan nilai R 2 > 0,90.
Kata kunci :  Akurasi, analisis citra digital, cabai rawit, NDVI, presisi

## 1.  PENDAHULUAN
Infeksi  virus  pada  tanaman  cabai  sangat penting  artinya  karena  dapat  menyebabkan kerusakan pada sel tanaman, utamanya pada bagian kloroplas.  Pigmen  klorofil  yang  bekerja  dengan menyerap  cahaya dan  mengonversinya ke  bentuk energi biologi yang disebut fotosintesis terdapat dalam kloroplas (Chen et al ., 2018). Saat virus menginfeksi tanaman  maka  secara  tidak  langsung  dapat mengganggu  proses  fotosintesis  sehingga berdampak terhadap terganggunya pertumbuhan dan menyebabkan kehilangan hasil tanaman yang nyata.
Sebelumnya  telah  dilaporkan  bahwa  infeksi campuran  CMV  dan  ChiVMV  pada  beberapa kultivar  tanaman  cabai  dapat  menyebabkan kehilangan  hasil  tanaman  berkisar  18,3–98,6  % (Taufik et  al .,  2007),  dan  mencapai  100%  jika disebabkan oleh virus Gemini dengan gejala berupa daun menangkup disertai tulang daun transparan (Sulandari et al. , 2006; Hannum et al. , 2019).
Infeksi virus dapat menyebabkan gejala yang bervariasi  pada  tanaman,  bergantung  terhadap banyak hal diantaranya yaitu interaksi jenis virus dengan inangnya (Osterbaan & Fuchs, 2019), serta interaksi antar jenis virus yang berbeda (Moreno & López-Moya, 2020). Penilaian keparahan gejala virus pada tanaman di lapangan umumnya masih dilakukan secara konvensional berdasarkan hasil pengamatan  visual  manusia,  namun  seringnya terjadi infeksi virus tanpa gejala yang jelas atau muncul  gejala  yang  sangat  bervariasi  dapat menyebabkan variasi yang  tinggi terhadap hasil penilaian dan cenderung kurang akurat.
Selain  metode  konvensional,  penilaian keparahan  gejala  virus  tanaman  telah dikembangkan berbasis analisis citra digital dengan tingkat akurasi di atas 95% (Hasan et al ., 2021a). Tidak hanya itu, kami juga telah melaporkan bahwa analisis citra digital berbasis indeks vegetasi dapat digunakan untuk mengindra tanaman cabai terinfeksi virus tanpa gejala kasatmata (Hasan et al ., 2021b). Keterbatasan penelitian kami sebelumnya adalah belum  dilaporkan  perbandingan  antara  metode konvensional dan analisis citra digital dalam menilai tingkat keparahan gejala virus tanaman, termasuk mengevaluasi  hubungannya  dengan  variabel produksi tanaman.
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi hasil penilaian keparahan penyakit berdasarkan metode konvensional dan analisis citra digital  berbasis  NDVI  ( Normalized  Difference Vegetation Index ) serta membandingkan akurasi
kedua  metode  penilaian  tersebut  dalam mengestimasi variabel produksi tanaman.

## 2. BAHAN  DAN  METODE

## 2.1 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di lahan cabai rawit ( Capsicum  frutescens )  milik  petani  di  Desa Wolasi,  Kabupaten  Konawe  Selatan,  Sulawesi Tenggara.  Penelitian  dilakukan  pada  bulan November sampai Desember 2021, menggunakan metode survei yang disertai dengan perekaman citra sampel  tanaman  pada  empat  plot  pengamatan tanaman cabai rawit.

## 2.2 Perekaman dan Pengolahan Citra Tanaman
Perekaman citra tanaman dilakukan dua kali, yaitu pada  fase vegetatif dan  generatif, masing- masing 6 dan 13 minggu setelah tanam (mst). Waktu perekaman citra tanaman yang dibutuhkan yaitu ± 30 menit, dimulai pukul 9:30 am WITA, pada kondisi langit cerah dengan intensitas matahari yang relatif tinggi.  Spesifikasi  dan  pengaturan  kamera  yang digunakan  merujuk  pada  penelitian  sebelumnya (Hasan et al ., 2021b) dengan modifikasi panjang fokal  maksimal  lensa  kamera  menjadi  24  mm. Kamera  diposisikan  tegak  lurus  terhadap permukaan tajuk tanaman dengan jarak ± 60 cm. Sebanyak 3 tanaman per plot pengamatan dipilih secara  acak  (tanaman  bergejala  maupun  tanpa gejala) sebagai sampel untuk direkam citranya.
Pengolahan  citra  dilakukan  menggunakan aplikasi Fiji-ImageJ (Schindelin et al ., 2012) yang telah  terpasang plugin Photo  Monitoring (Horning,  2012)  seperti  pada  penelitian sebelumnya  (Hasan et  al .,  2021).  Tahapan pengolahan  citra  (Gambar  1)  dimulai  dengan menyiapkan citra digital sampel tanaman dalam format TIFF yang berukuran 6000×4000 piksel. Masing-masing sebanyak 3 sampel citra digital sampel tanaman per plot pengamatan ditentukan area daun yang akan dinilai ( region of interest , ROI)  menggunakan rectangle  tool secara simetris, yaitu sebanyak 10 ROI sehingga total ROI  citra  yang digunakan  dalam  penelitian  ini adalah 30 ROI citra digital per plot pengamatan. Ukuran  semua  ROI  citra  disamakan  dengan resize  tool menjadi  512×512  piksel,  kemudian dilanjutkan dengan mengonversinya menjadi citra NDVI dan mengekstrak datanya (bilangan digital) menggunakan measurement tool .

## 2.3 Pengukuran Keparahan Gejala
Pengukuran keparahan gejala berbasis indeks vegetasi  NDVI  dilakukan  berdasarkan  rata-rata bilangan digital dari setiap citra NDVI pada setiap plot  pengamatan.  Bilangan  digital  yang diperhitungkan adalah > 0,00 (Beisel et al ., 2018); semakin rendah bilangan digital citra NDVI suatu daun tanaman (mendekati angka 0,00) maka gejala virus  pada  daun  semakin  parah,  demikian sebaliknya.
Pengukuran  keparahan  gejala  berdasarkan pengamatan visual dilakukan dengan mengamati variasi gejala yang muncul pada tanaman secara kasatmata, mengelompokkan gejala-gejala tersebut ke dalam kategori tertentu kemudian menghitung persentase  keparahannya  menggunakan  rumus sebagai berikut:
Keterangan: KP: Keparahan Penyakit, n i : jumlah daun tanaman pada setiap kategori gejala, v i : skor pada setiap kategori gejala, N: jumlah seluruh daun tanaman yang diamati, Z: nilai skor dari kategori gejala tertinggi
Skor keparahan gejala penyakit virus sebagai berikut (Adilah & Hidayat, 2014) 0 : Tidak bergejala
1 : Tulang daun memucat, terlihat bercak kuning pada daun
2 : Seluruh tulang daun menguning, sebagian besar lamina daun menguning, daun keriting
3 : Sebagian besar lamina daun menguning, daun keriting dan kecil
4 :  Seluruh  atau  sebagian  besar  daun  pada tanaman menguning, daun keriting, kecil, dan tanaman kerdil

## 2.4  Pengukuran  Bobot  Buah
Semua tanaman sampel yang direkam citranya pada setiap plot pengamatan dipanen dan diukur
KP= ∑ ( n i ×v i ) n i=1 N×Z 100%
bobot buahnya menggunakan timbangan digital pada 13 mst.

## 2.5 Analisis  Data
Semua data ditabulasi dan dilakukan uji Mann- Whitney  untuk  membandingkan  penilaian keparahan  gejala  berdasarkan  indeks  vegetasi NDVI dengan pengamatan visual, serta uji Kruskal- Wallis untuk membandingkan bobot buah tanaman pada plot pengamatan menggunakan aplikasi STAR 2.0.1. Dilakukan juga analisis regresi untuk melihat hubungan antara metode penilaian keparahan gejala (variabel  bebas)  dengan  bobot  buah  (variabel terikat) menggunakan aplikasi Microsoft Excel.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
3.1  Penilaian  keparahan  gejala virus  berbasis indeks vegetasi NDVI dan pengamatan visual
Penilaian keparahan gejala virus berbasis indeks vegetasi NDVI dan pengamatan visual memberikan hasil yang bervariasi pada setiap plot pengamatan. Penentuan  tingkat  keparahan  gejala  virus berdasarkan indeks NDVI dan pengamatan visual menggunakan  pendekatan  penilaian  yang berbanding terbalik.
Semakin rendah nilai indeks NDVI pada suatu citra  daun  tanaman  maka  diindikasikan  bahwa semakin  tidak  sehat  tanaman  tersebut  (gejala infeksi virus semakin parah), sebaliknya semakin tinggi nilai persentase keparahan gejala berdasarkan pengamatan  visual  maka  semakin  tidak  sehat tanaman tersebut.
Gejala visual yang terlihat pada sampel tanaman cabai berupa belang hijau kekuningan dengan bentuk daun  yang  abnormal  seperti  menggulung  dan menangkup  (Gambar  2),  dan  sebelumnya  telah dilaporkan bahwa gejala visual tersebut disebabkan oleh  kelompok  virus  Gemini  yang  ditemukan menginfeksi tanaman cabai di Sulawesi Tenggara (Taufik et al ., 2018).
Menyiapkan citra digital (format TIFF, 6000×4000 piksel) masing- masing 3 citra sampel tanaman per plot pengamatan Menentukan Region of Interest (ROI) masing-masing 10 ROI untuk setiap citra Mengubah ukuran semua ROI citra tanaman menjadi 512×512 piksel Konversi ke citra NDVI Ekstrak data (bilangan digital) citra
Mulai Selesai

## Gambar 1. Tahapan Pengolahan Citra NDVI
Sejak lama kelompok virus ini telah dideteksi berasosiasi  dengan  tanaman  cabai  di  Indonesia (Hidayat et al ., 2006). Beberapa sentra budidaya cabai  di  Indonesia  seperti  wilayah  Yogyakarta (Jawa  Tengah)  dan  Jawa  Barat  dilaporkan mengalami insidensi penyakit hingga sebesar 100% untuk cabai rawit dan mencapai 35% untuk cabai besar  (Sulandari et  al .,  2006),  serta  wilayah Magelang  (Jawa Tengah)  dengan  gejala  berupa daun  berwarna  kekuningan  dan  menggulung (Wilisiani, 2019).
Hasil penilaian keparahan gejala pada 6 minggu setelah  tanam  (mst)  atau  fase  vegetatif menunjukkan bahwa citra sampel tanaman pada plot 1 memberikan nilai indeks NDVI yang lebih rendah yang diikuti secara berturut oleh plot 2, 4, dan  3.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  tingkat keparahan gejala virus pada tanaman sampel di plot 1 lebih tinggi dibandingkan plot lainnya (Tabel 1).
Tren yang yang sama juga ditunjukkan oleh hasil penilaian keparahan gejala virus berdasarkan pengamatan visual, khususnya pada plot 1 yang memberikan persentase penilaian keparahan yang paling tinggi dan diikuti oleh plot 2, sedangkan gejala
Gambar  2.  Gejala Virus  Gemini  pada  Tanaman Cabai Rawit di Lapangan
infeksi virus pada sampel tanaman pada plot 3 dan 4 belum terlihat kasatmata (Tabel 1).
Saat  13  mst  atau  pada  fase  generatif,  nilai indeks NDVI pada citra sampel tanaman di semua plot lebih rendah dibandingkan pada fase vegetatif, tetapi nilai indeks NDVI citra sampel tanaman pada plot 2, 3, dan 4  masih lebih tinggi dibandingkan dengan plot 1 (Tabel 2), diduga hal ini disebabkan karena meningkatnya perkembangan gejala virus sehingga menyebabkan nilai indeks menurun. Disisi lain,  berdasarkan  pengamatan  visual  diketahui bahwa keparahan gejala virus pada sampel tanaman di plot 1 juga meningkat diikuti secara berturut oleh plot 3, 2, dan 4 (Tabel 2).
Walaupun berdasarkan hasil uji Mann-Whitney diketahui bahwa rata-rata nilai keparahan gejala berdasarkan  indeks  NDVI  berbeda  tidak  nyata dengan  rata-rata  keparahan  gejala  berdasarkan pengamatan visual pada masing-masing plot, baik pengamatan fase vegetatif maupun generatif (Tabel 1 dan 2).
Namun, penilaian keparahan gejala berdasarkan teknik analisis citra digital berbasis indeks vegetasi NDVI masih dianggap lebih presisi dalam penelitian ini  karena  nilai  standar  deviasi  yang merepresentasikan keragaman data hasil penilaian lebih rendah atau relatif lebih homogen dibandingkan dengan pengamatan gejala visual secara langsung utamanya pada fase generatif (13 mst).
Somwanshi  &  Humbe  (2015)  menjelaskan bahwa  kelelahan,  kehilangan  konsentrasi,  dan tingkat pengetahuan pengamat atau penilai dapat menjadi faktor penyebab berkurangnya ketepatan penilaian keparahan gejala penyakit secara visual langsung di lapangan.
Metode analisis citra digital telah dilaporkan dapat digunakan untuk menilai keparahan penyakit (Bock et al ., 2020) sehingga dapat menjadi solusi dalam meningkatkan akurasi penilaian keparahan gejala penyakit khususnya yang disebabkan oleh
Tabel 1. Uji Mann-Whitney Keparahan Gejala Virus Berbasis Indeks Vegetasi NDVI dan Pengamatan Visual pada Cabai Rawit, Pengamatan 6 MST
Plot Rata-rata Keparahan Gejala Berbasis ... ± SD Prob > |W| Indeks vegetasi NDVI (piksel) vs Pengamatan Visual (%) Plot 1 0,088 ± 0,032 vs 5,333 ± 9,238 0,658 tn Plot 2 0,119 ± 0,021 vs 1,333 ± 2,309 0,659 tn Plot 3 0,160 ± 0.020 vs 0,000 ± 0,000 0,064 tn Plot 4 0,133 ± 0,020 vs 0,000 ± 0,000 0,065 tn
Keterangan: SD (standar deviasi); tn (berbeda tidak nyata); vs (versus)
Tabel 2. Uji Mann-Whitney Keparahan Gejala Virus Berbasis Nilai Indeks NDVI pada Cabai Rawit, Pengamatan 13 MST
Keterangan: SD (standar deviasi); tn (berbeda tidak nyata); vs (versus)
Plot Rata-rata Keparahan Gejala Berbasis ... ± SD Prob >|W| Indeks NDVI (piksel) vs Pengamatan Visual (%) Plot 1 0,069 ± 0,010 vs 49,333 ± 12,858 0,100 tn Plot 2 0,083 ± 0,038 vs 10,667 ± 8,327 0,100 tn Plot 3 0,072 ± 0,008 vs 21,333 ± 4,619 0,077 tn Plot 4 0,073 ± 0,016 vs 10,667 ± 4,619 0,077 tn
virus. Penelitian terbaru kami dapat membuktikan bahwa  penilaian  keparahan  gejala  mosaik  yang disebabkan  oleh Tobacco  mosaic  virus (TMV) berbasis analisis citra digital memiliki nilai akurasi dan presisi yang tinggi (Hasan et al ., 2021).

## 3.2  Bobot  Buah
Hasil  pengamatan  bobot buah  cabai  sebagai salah satu variabel produksi tanaman menunjukkan bahwa sampel tanaman di plot pengamatan 3 dan 4  masing–masing memberikan bobot buah yang lebih tinggi dibandingkan dengan plot 1. Namun, hasil uji Kruskal-Wallis menunjukkan bahwa tidak ada  perbedaan  bobot  buah  tanaman  yang  nyata diantara semua plot pengamatan (Tabel 3).
Perbedaan bobot buah yang tidak nyata antar plot pengamatan tersebut diduga disebabkan karena buah cabai yang ditimbang bobotnya merupakan hasil panen pertama kali, dimana ukuran buah cabai yang dihasilkan oleh semua sampel tanaman relatif sama.  Kemungkinan  akan  terjadi  kondisi  yang berbeda  apabila  buah  cabai  yang  ditimbang bobotnya berasal dari hasil panen selanjutnya.
Buah cabai secara umum memiliki ukuran yang relatif berbeda saat panen pertama dibandingkan dengan panen berikutnya dan rata-rata ukuran buah cabai saat panen pertama lebih besar dibandingkan dengan panen terakhir (Hamid & Haryanto, 2011). Chamikara et al. (2015) juga melaporkan bahwa
diameter buah cabai berkorelasi positif dan nyata terhadap bobot buah, yang berarti semakin besar ukuran  buah  cabai  maka  bobotnya  juga  akan semakin besar.

## 3.3  Pengaruh  Keparahan  Gejala  Terhadap Bobot  Buah
Hasil penilaian keparahan penyakit berdasarkan indeks  vegetasi  NDVI  menunjukkan  bahwa semakin rendah nilai NDVI maka semakin rendah bobot  buah cabai yang dihasilkan oleh tanaman yang menggambarkan tingkat kesehatan tanaman yang semakin menurun akibat adanya infeksi virus, demikian  pula  sebaliknya  dan  kondisi  ini  dapat terlihat pada semua plot pengamatan.
Disisi lain, hubungan yang terjadi antara hasil penilaian  keparahan  penyakit  berdasarkan pengamatan gejala visual dengan bobot buah yaitu semakin rendah persentase keparahan gejala virus pada tanaman maka semakin tinggi bobot buahnya, demikian pula sebaliknya. Namun kondisi tersebut hanya terlihat pada plot 1 dan 3, yang membuktikan adanya keterbatasan kemampuan visual pengamat dalam  mengenali  variasi  gejala  penyakit  virus sehingga menyebabkan hasil penilaian menjadi tidak akurat  dan  dapat  berdampak  terhadap  tidak tepatnya pendugaan bobot buah (Gambar 3).
Keterbatasan visual pengamat dalam mengenali gejala dapat  dipicu  oleh batas  perbedaan  antara
Tabel 3. Uji Kruskal-Wallis Rata–Rata Bobot Buah Cabai pada Pengamatan 13 MST
Keterangan: SD (standar deviasi); tn (berbeda tidak nyata)
Plot Rata-rata (g) ± SD Plot 1 0,500 ± 0,361 Plot 2 0,433 ± 0,252 Plot 3 0,597 ± 0,300 Plot 4 0,597 ± 0,275 Chi-square 0,609 Pr > Chi-square 0,894 tn
Gambar 3. Hubungan Penilaian Keparahan Penyakit Berdasarkan Indeks Vegetasi NDVI dan Pengamatan Gejala Visual terhadap Bobot Buah Cabai
gejala berat dan ringan yang kurang jelas sehingga dapat mengurangi keakuratan penilaian. Adanya potensi  terjadinya  fenomena  tanaman  bergejala virus menjadi terlihat pulih ( recovery ) juga dapat menjadi  sebab  penilaian  gejala  menjadi  tidak konsisten. Tanaman terlihat pulih dari gejala virus kemungkinan terjadi karena tertundanya aktivitas replikasi virus dalam sel tanaman yang dipicu oleh
suhu lingkungan yang rendah (Zhao et al ., 2016), atau adanya aktivitas dari RNA silencing (Ghoshal & Sanfaçon, 2015; Zhao et al ., 2016). Fenomena recovery tersebut sifatnya tidak permanen sehingga dapat menciptakan anomali penampilan gejala pada tanaman yang terinfeksi virus.
Hasil analisis regresi antara bobot buah yang dipengaruhi  oleh  keparahan  gejala  berdasarkan
indeks vegetasi NDVI dan pengamatan visual pada setiap plot pengamatan juga menunjukkan bahwa hubungan  antara  variabel  bobot  buah  dengan variabel keparahan gejala berdasarkan pendekatan indeks vegetasi NDVI memberikan nilai koefisien determinan (R 2 )  yang lebih  tinggi dibandingkan dengan  pendekatan  berdasarkan  pengamatan visual, utamanya pada plot 1, 2, dan 4.
Kondisi  tersebut  mengindikasikan  bahwa penilaian  keparahan  gejala  berdasarkan  indeks vegetasi  NDVI  memang  lebih  akurat  dalam mengestimasi  bobot  buah  cabai  dibandingkan dengan berdasarkan pengamatan gejala visual. Hal ini memberikan informasi baru mengenai potensi metode analisis citra digital daun tanaman sakit berbasis indeks vegetasi NDVI untuk mengestimasi bobot buah cabai yang dihasilkan

## 4.  KESIMPULAN
Hasil  penilaian  keparahan  gejala  virus berdasarkan metode analisis citra digital berbasis indeks vegetasi NDVI lebih presisi dibandingkan metode  pengamatan  visual.  Selain  itu,  metode indeks  vegetasi  NDVI  juga  lebih  akurat  dalam mengestimasi bobot buah cabai.

## 5.  UCAPAN TERIMA  KASIH
Penelitian ini didukung oleh pendanaan dari Badan Litbang Pertanian, Kementerian Pertanian RI TA 2021 sesuai kontrak Nomor: 597/PL.040/ H.1/03/2021.K, Tanggal:  30 Maret 2021, terima kasih  disampaikan  kepada  Prof.  (R).  Dr.  Ir.  H. Fadjry Djufry, M.Si. beserta seluruh jajaran atas dukungan  yang  berharga  terhadap  program kemitraan penelitian ini. Terima kasih disampaikan kepada Ketua LPPM Universitas Halu Oleo (Dr. H.  La Aba,  S.Si,  M.Si)  dan  staf  atas  dukungan administrasi, petani cabai dan mahasiswa yang telah membantu pelaksanaan penelitian ini serta semua pihak yang tidak dapat dituliskan  satu persatu.

## 6. DAFTAR  PUSTAKA
Adilah, N. F., & S.H. Hidayat. 2014. Keparahan Penyakit  Daun  Keriting  Kuning  dan Pertumbuhan  Populasi  Kutu  Kebul  pada Beberapa  Genotipe  Cabai. Jurnal Fitopatologi Indonesia . 10 (6) : 195–201. Beisel, N. S., J. B. Callaham, N. J. Sng, D. J. Taylor, A. L. Paul, & R. J. Ferl. 2018. Utilization of Single-image  Normalized  Difference
Vegetation Index (SI-NDVI) for Early Plant Stress  Detection. Applications  in  Plant Sciences . 6 (10) : 1–10.
Bock, C. H., J. G. A. Barbedo, E. M. Del Ponte, D.  Bohnenkamp,  & A.K.  Mahlein.  2020. From Visual Estimates to Fully Automated Sensor-based  Measurements  of  Plant Disease Severity: Status and Challenges for Improving  Accuracy. Phytopathology Research . 2 (9) : 1–30.
Chamikara, M. D. M., M. Ishan, S. S. Karunadasa, M. K. D. I. Perera, P. I. Rajapaksha, R.V. Lelwala, V. D. W. Kasthuriarachchi, & D. T.  Jeyakumar.  2015.  Morphological  and Microsatellite Marker Analysis of Fruit Size and  Shape  in  Selected Accessions  and Commercial Cultivars of Capsicum species in  Sri  Lanka. International  Journal  of Multidisciplinary Studies . 2 (1) : 29–50. Chen, Y., B. Zhou, J. Li, H. Tang, J. Tang, & Z. Yang.  2018.  Formation  and  Change  of Chloroplast-located  Plant  Metabolites  in Response to Light Conditions. International Journal  of  Molecular  Sciences .  19  (3)  : 1–17.
Ghoshal,  B.,  &  H.  Sanfaçon.  2015.  Symptom Recovery in Virus-infected Plants: Revisiting the  Role  of  RNA  Silencing  Mechanisms. Virology . 479: 167–179.
Hamid, A. & M. Haryanto. 2011. Bertanam Cabai Hibrida  untuk  Industri .  AgroMedia. h t t ps : / / bo o ks .g oo g l e .c o .i d/ b oo k s ? id=MroCMTiVM7wC.
Hanum,  S.,  R.  M. Aceh,  &  Elimasni.  2019. Begomovirus Detection on Diseased Chili Plant ( Capsicum annum L.) in Tanah Karo North-Sumatera with PCR techniques. IOP Conference
Series: Earth and
Environmental Science . 305 (1) : 1–7.
Hasan, A., Widodo, K. H. Mutaqin, M. Taufik, & S.  H.  Hidayat.  2021.  Quantitative Assessment  of  Mosaic  Disease  Severity Based  on  Digital  Image  Processing. IOP
Conference Series: Earth and
Environmental Science . 694 (1) : 1–9.
Hasan, A., Widodo, K.H. Mutaqin, M. Taufik, & S.H. Hidayat. 2021. Metode Single Image- NDVI  untuk  Deteksi  Dini  Gejala  Mosaik pada Capsicum  annuum . Jurnal Fitopatologi Indonesia . 17 (1) : 9–18.
Hidayat, S.H., O. Chatchawankanpanich, E. Rusli,
&  N.  Aidawati.  2006. Begomovirus Associated With Pepper Yellow Leaf Curl
14 Jurnal Agrotek Tropika 11(1): 7-14, 2023
disease  in  West  Java,  Indonesia. Jurnal Mikrobiologi  Indonesia .  11(2):87–90.
Hidayat, S.H., D. Haryadi, & E. Nurhayati. 2009. Use  of  Serological-based Assay  for  the Detection  of Pepper  yellow  leaf  curl Indonesia virus . Plant Pathology Journal .
25(4):328–332.
Horning. 2012. Public Lab: update on the photo monitoring plugin for ImageJ/Fiji . https:/ /publiclab.org/notes/nedhorning/11-1-2012/ update-photo-monitoring-plugin-imagejfiji. Diakses pada 26 Agustus 2019.
Moreno, A.B., & J.J. López-Moya. 2020. When Viruses Play Team Sports: Mixed Infections in Plants. Phytopathology . 110: 29–48. Osterbaan,  L.J.,  &  M.  Fuchs.  2019.  Dynamic Interactions  Between  Plant  Viruses  and Their  Hosts  for  Symptom  Development. Journal of Plant Pathology . 101:885–895. Schindelin,  J.,  I. Arganda-carreras,  E.  Frise, V. Kaynig,  M.  Longair,  T.  Pietzsch,  S. Preibisch, & C. Rueden. 2012. Fiji: an open- Source  Platform  for  Biological-image Analysis. Nature Methods . 9(7):676–682. Somwanshi, D. R., & V. T. Humbe. 2015. Soybean Rust  Severity  Measurement  Using  Image Processing  Technique. Advances  in Computational  Research .  7(1):265–267.
Sulandari,  S.,  R.  Suseno,  S.H.  Hidayat,  J. Harjosudarmo, & S. Sosromarsono. 2006. Deteksi  dan  Kajian  Kisaran  Inang  Virus Penyebab Penyakit Daun Keriting Kuning Cabai. HAYATI  Journal  of  Biosciences . 13(1):1–6.
Taufik, M., S.H. Hidayat, S. Sujiprihati, G. Suastika, & M. Sumaraw. 2007. Ketahanan Beberapa Kultivar Cabai Terhadap Cucumber mosaic virus dan Chilli  veinal  mottle  virus . Journal HPT  Tropika .  7(2):130–139. Taufik, M., S.H. Hidayat, Gusnawaty, R. Syaman, R.D.R.  Wulan,  &  A.L.P.  Putra.  2018. Laporan  Pertama  Virus  Gemini  pada Tanaman  Cabai  di  Sulawesi Tenggara. In seminar nasional dan kongres perhimpunan  fitopatologi  indonesia komisariat  daerah  Sulawesi  Tenggara,  3 Oktober  2017 .  Hal.  518–527.
Wilisiani, F. 2019. Deteksi Begomovirus pada Tanaman Cabai  di  Magelang Indonesia. AGROISTA Jurnal Agroteknologi . 3 (1) : 1–10.
Zhao, F., Y. Li, L. Chen, L. Zhu, H. Ren, H. Lin, & D.  Xi.  2016.  Temperature  Dependent Defence  of Nicotiana  tabacum Against Cucumber  mosaic  virus and  Recovery Occurs With the Formation of Dark Green Islands. J. Plant Biol. 59: 293–301