## ISSN: 0215-7950
*Alamat penulis korespondensi: Jurusan Proteksi Tanaman, Fakultas Pertanian, Universitas Halu Oleo. Jalan HEA Mokodompit, Kota Kendari, Sulawesi Tenggara 93231. Tel: 0401-3193596, Surel: asmarhasan_faperta@uho.ac.id
Volume 19, Nomor 6, November 2023
Halaman 231–237 DOI: 10.14692/jfi.19.6. 231–237
SHORT COMMUNICATION

## Analisis Morfometrik Daun Cabai Bergejala Kuning Keriting Menggunakan Pendekatan Pengolahan Citra Digital dan Algoritma Data Mining

## Morphometric Analysis of Chili Leaves with Yellow Curly Symptom Using Digital Image Processing Approach and Data Mining Algorithm
Asmar Hasan*, Muhammad Taufik, La Ode Santiaji Bande, Andi Khaeruni, Rahayu Mallarangeng, Gusnawaty HS, Asniah, Syair, Abdul Rahman Jurusan Proteksi Tanaman, Fakultas Pertanian, Universitas Halu Oleo Jalan HEA Mokodompit, Kota Kendari, Sulawesi Tenggara 93231
(diterima Oktober 2023, disetujui November 2023)

## ABSTRAK
Gejala kuning keriting pada daun cabai umumnya disebabkan oleh infeksi Begomovirus. Daun tanaman terinfeksi tidak hanya mengalami perubahan warna sebagai indikator rusaknya klorofil tetapi juga mengalami perubahan morfologi bentuk. Penelitian ini bertujuan menguantifikasi gejala infeksi Begomovirus berdasarkan perubahan morfologi bentuk daun menggunakan pengolahan citra digital dan algoritma data mining yang akan memudahkan dalam pemantauan dan analisis perkembangan penyakit tanaman. Total 33 citra daun cabai rawit bergejala kuning keriting maupun tidak bergejala menjadi dataset penelitian ini. Citra daun cabai tersebut diolah dan diekstrak karakteristik bentuknya berupa circularity , aspect ratio , roundness , dan solidity menggunakan aplikasi Fiji-ImageJ. Selanjutnya dilakukan uji beda (uji-t), pengelompokan citra menggunakan algoritma Simple K-Means , dan evaluasi ketepatan hasil pengelompokan berdasarkan indeks ARI dan NMI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara umum ada perbedaan bentuk yang nyata antara daun bergejala dengan daun tidak bergejala. Daun cabai rawit bergejala kuning keriting memiliki rata-rata nilai aspect ratio dan solidity yang lebih kecil dibandingkan daun cabai tidak bergejala, sebaliknya memiliki rata-rata nilai circularity dan roundness yang lebih besar dibandingkan daun cabai tidak bergejala. Evaluasi ketepatan pengelompokan sampel daun cabai rawit bergejala maupun tidak bergejala berdasarkan indeks ARI dan NMI menghasilkan nilai terbaik untuk pengelompokkan ke dalam dua kelompok.
Kata kunci: aspect ratio, circularity , roundness , simple k-means, solidity

## ABSTRACT
Yellow curling symptoms on chili leaves are generally caused by Begomovirus infection. The leaves of infected plants not only change color as an indicator of chlorophyll damage but also experience changes in morphological shape. This research aims to quantify the symptoms of Begomovirus infection based on morphological changes in leaf shape using digital image processing and data mining algorithms that will
facilitate monitoring and analysis of plant disease development. A total of 33 images of cayenne pepper leaves with yellow curly symptoms and without symptoms became the dataset of this study. Using the Fiji-ImageJ application, the chili leaf images were processed and extracted in the shape characteristics, i.e., circularity, aspect ratio, roundness, and solidity. Furthermore, a t-test and image clustering using the Simple K-Means algorithm was conducted, followed by evaluation of the accuracy of the clustering results based on the ARI and NMI indexes. The results showed that, in general, there was a significant difference in shape between symptomatic and non-symptomatic leaves. The ratio and solidity value of leaves with yellow curly symptom was smaller than those of non-symptomatic chili leaves. In contrast, circularity and roundness value of symptomatic leaves was larger than those of non-symptomatic chili leaves. Evaluation of the accuracy of samples grouping for cayenne pepper leaves with and without symptoms based on the ARI and NMI indicated that grouping them into two groups gave the best value.
Keywords: aspect ratio, circularity, roundness, simple k-means, solidity
Gejala kuning keriting yang sering ditemukan pada tanaman cabai disebabkan oleh infeksi virus dari genus Begomovirus. Tanaman yang terinfeksi oleh virus ini meng- alami perubahan pola warna daun menjadi mosaik kuning dan morfologi bentuk daun menjadi abnormal (menangkup, keriting, atau mengerdil) (Selangga et al. 2019; Taufik et al. 2023c; Taufik et al. 2023d). Selama ini pemantauan penyakit lebih banyak didasarkan pada pengamatan visual morfologi bentuk daun cabai bergejala kuning keriting secara kualitatif sehingga sering bersifat subyektif. Data ini akan sulit untuk mendapatkan hasil perkembangan penyakit yang akurat dan mengestimasi tingkat kerusak- an yang berdampak terhadap produktivitas tanaman. Pengembangan teknologi penilaian penyakit pada tanaman berbasis pengolahan citra digital sudah menjadi tren saat ini. Hal ini disebabkan karena teknologi penilaian berbasis pengolahan citra digital bersifat kuantitatif (Hasan et al. 2021a) dan memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan pengamatan visual (Taufik et al. 2023b). Terdapat beberapa karakteristik utama citra yang dapat dimanfaatkan dalam analisis tanaman, di antaranya yaitu karakteristik warna ( color ) dan bentuk ( shape ) obyek dalam suatu citra (Ibaraki dan Gupta 2015). Pendekatan karakteristik warna untuk mengkaji gejala infeksi virus pada tanaman cukup banyak dikaji, baik berbasis warna RGB (Hasan et al. 2022; Dumaria et al. 2023) maupun berbasis indeks vegetasi (Hasan et al. 2021b;  Taufik et al. 2023b; Taufik et al. 2023a), sedangkan
untuk kajian gejala virus pada tanaman meng- gunakan pendekatan karakteristik bentuk, sampai saat ini belum ditemukan laporannya. Berdasarkan studi literatur, kajian karakteristik bentuk baru sebatas di bidang ilmu bedah (Zdilla et al. 2016), serta bidang geologi dan mineral  (Szmańda  dan  Witkowski  2021; Ali et al. 2023). Oleh karena itu, kuantifikasi perubahan morfologi bentuk daun tanaman cabai terinfeksi Begomovirus sangat penting dalam memberikan informasi yang valid mengenai kerusakan daun akibat infeksi virus sehingga memudahkan dalam mengambil tindakan pengendalian.
Penelitian ini bertujuan mengukur secara kuantitatif gejala infeksi Begomovirus ber- dasarkan perubahan morfologi bentuk daun menggunakan pengolahan citra digital dan algoritma data mining yang akan memudahkan dalam pemantauan dan analisis perkembangan penyakit tanaman.
Penelitian ini menggunakan 27 citra daun cabai rawit ( Capsicum frutescens ) bergejala kuning keriting dan enam citra daun cabai tidak bergejala sebagai dataset . Citra daun cabai tersebut direkam menggunakan scanner Canon Lide 125 pada resolusi 150 dpi ( dots per inch ) atau 59.055 piksel per cm. Daun tanaman cabai rawit yang digunakan sebagai sampel berasal dari varietas Dewata F1, yang dibudidayakan oleh petani cabai di Kecamatan Konda, Provinsi Sulawesi Tenggara. Pengolahan citra daun cabai diawali dengan mengatur kontras agar warna dan tepi area daun menjadi lebih jelas terlihat sehingga memudahkan pada tahap seleksi obyek.
Jurnal Fitopatologi Indonesia
Hasan et al.
Tahapan selanjutnya adalah melakukan seleksi pada obyek daun satu per satu menggunakan wand selection tool . Seleksi obyek daun tersebut diikuti dengan ekstraksi data citra meng-gunakan measurement tool , dengan terlebih  dahulu  mengaktifkan  fitur shape descriptors yang terdapat pada menu set measurements . Semua tahapan pengolahan citra digital ini dilaksanakan dengan bantuan aplikasi Fiji-ImageJ (ImageJ versi 1.54f) (Schindelin et al . 2012). Terdapat empat atribut morfologi bentuk daun yang dianalisis dalam penelitian, yaitu circularity, aspect ratio, roundness , dan solidity .
Circularity adalah atribut bentuk yang me- nunjukkan tingkat kemiripan dengan lingkaran sempurna. Atribut ini memiliki rentang nilai 0.0–1.0 dimana nilai 1.0 menunjukkan lingkaran sempurna, sebaliknya mendekati nilai 0.0 mengindikasikan bentuk yang semakin memanjang (Zdilla et al. 2016); sedangkan aspect ratio (AR) adalah atribut bentuk yang menunjukkan ukuran geometri suatu bentuk. Dihitung sebagai rasio panjang sumbu mayor (garis terpanjang yang bisa ditarik melalui obyek) terhadap panjang sumbu minor (garis terpendek yang bisa ditarik melalui obyek) (Gambar 1). Rasio ini memberikan deskripsi kuantitatif mengenai pemanjangan bentuk dengan rentang nilai 1.0–∞ (Heilbronner dan Barrett 2014). Nilai AR = 1.0 mengindikasikan bahwa bentuknya adalah lingkaran sempurna atau bujur sangkar, yang berarti panjang dan lebarnya (atau sumbu mayor dan minor) sama, sedangkan nilai AR > 1.0, mengindikasikan bahwa bentuknya memanjang di sepanjang sumbu mayor dimana semakin besar nilai AR maka semakin memanjang bentuknya.
Roundness adalah atribut bentuk yang mengukur seberapa dekat bentuk obyek men- dekati bentuk lingkaran sempurna. Atribut ini memperhitungkan kelengkungan dan ketajaman sudut-sudut tepi obyek (Ali et al. 2023), yang membedakannya dengan atribut circularity . Nilai roundness untuk lingkaran sempurna adalah 1.0. Apabila bentuk obyek menyimpang dari lingkaran sempurna (terdapat lengkungan atau sudut yang tajam pada tepi obyek) maka nilai roundness < 1.0; sedangkan solidity adalah
atribut yang mengukur kehalusan bentuk. Apabila nilai solidity = 1.0 mengindikasikan bahwa obyek memiliki tepi yang halus atau mulus (mirip dengan lingkaran sempurna atau bujur sangkar), sedangkan nilai solidity < 1.0 mengindikasikan bahwa obyek memiliki tepi yang tidak beraturan dan kasar. Semakin dekat nilainya ke 0, maka bentuk obyek semakin tidak beraturan dan kasar (Szmańda dan Witkowski 2021). Semua data citra berupa nilai-nilai dari setiap atribut morfologi bentuk daun ditabulasi dan dilakukan uji beda menggunakan uji-t sampel tidak berpasangan untuk membanding- kan karakteristik bentuk daun bergejala dengan tidak bergejala. Selanjutnya dilakukan pengelompokan citra daun cabai berdasarkan atribut yang memberikan perbedaan yang nyata menggunakan algoritma data mining , yaitu Simple K-Means , serta evaluasi ketepatan pengelompokan citra berdasarkan indeks ARI ( Adjusted Rank Index ) dan NMI ( Normalized Mutual Information ). Analisis data dilakukan dengan bantuan aplikasi Microsoft Excel, WEKA versi 3.8.5, dan RStudio Desktop versi 2023.09.1+494.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada perbedaan morfologi bentuk yang nyata secara statistik antara daun bergejala kuning keriting dengan daun tidak bergejala, khususnya pada atribut aspect ratio , roundness , dan solidity (Tabel 1). Daun cabai bergejala memiliki rata- rata nilai aspect ratio dan solidity yang lebih kecil dibandingkan daun cabai tidak bergejala, sebaliknya memiliki rata-rata nilai circularity dan roundness yang lebih besar dibandingkan daun cabai tidak bergejala (Tabel 1).
Gambar 1  Ilustrasi atribut aspect ratio pada daun.
sumbu mayor
sumbu minor
Tabel 1  Perbandingan hasil analisis morfometrik antara daun cabai bergejala kuning keriting (B) dengan tidak bergejala (TB)
Kode sampel daun cabai a Variasi gejala b Atribut morfometrik Circularity Aspect ratio Roundness Solidity B1 w, b 0.535 1.728 0.579 0.895 B2 w, b 0.491 1.927 0.519 0.838 B3 w, b 0.465 1.861 0.537 0.845 B4 w, b 0.569 1.931 0.518 0.923 B5 w 0.396 3.190 0.313 0.878 B6 w, b 0.476 1.831 0.546 0.819 B7 w, b 0.530 2.049 0.488 0.895 B8 w, b 0.588 1.496 0.668 0.887 B9 w, b 0.490 2.038 0.491 0.871 B10 w 0.387 3.179 0.315 0.903 B11 w, b 0.511 1.742 0.574 0.863 B12 w, b 0.532 2.071 0.483 0.880 B13 w, b 0.450 1.998 0.500 0.835 B14 w, b 0.529 2.185 0.458 0.930 B15 w 0.431 3.082 0.324 0.914 B16 w 0.476 2.941 0.340 0.951 B17 w 0.545 2.309 0.433 0.929 B18 w, b 0.461 2.350 0.426 0.862 B19 w, b 0.401 2.376 0.421 0.794 B20 w 0.510 2.422 0.413 0.922 B21 w, b 0.503 1.779 0.562 0.868 B22 w, b 0.584 1.738 0.575 0.913 B23 w, b 0.509 1.947 0.514 0.875 B24 w 0.521 2.464 0.406 0.948 B25 w, b 0.548 1.931 0.518 0.913 B26 w, b 0.560 1.892 0.529 0.905 B27 w, b 0.574 1.608 0.622 0.865 Rata-rata ± SD 0.503 ± 0.056 2.151 ± 0.472 0.484 ± 0.093 0.886 ± 0.039 TB1 - 0.461 2.724 0.367 0.935 TB2 - 0.397 3.143 0.318 0.915 TB3 - 0.403 3.154 0.317 0.870 TB4 - 0.495 2.668 0.375 0.941 TB5 - 0.535 2.380 0.420 0.939 TB6 - 0.467 2.605 0.384 0.912 Rata-rata ± SD 0.460 ± 0.053 2.779 ± 0.309 0.364 ± 0.040 0.919 ± 0.027 Nilai uji-t c 0.115 0.002 0.000 0.033 B vs TB Tidak nyata Nyata Nyata Nyata
a (B, bergejala; TB, tidak bergejala). b (w, perubahan pola warna; b, bentuk abnormal).
c (uji-t sampel tidak berpasangan).
Jurnal Fitopatologi Indonesia
Hasan et al.
Hasil analisis morfometrik dan clustering membuktikan bahwa kebanyakan daun yang bergejala kuning keriting akan memiliki morfologi yang mendekati bentuk “melingkar atau orbicularis ” berdasarkan atribut circularity dan roundness utamanya pada gejala yang parah (terjadi perubahan pola warna dan bentuk daun), serta memiliki aspect ratio yang lebih kecil (ukuran sisi daun terpanjang dan ter- pendek relatif tidak jauh berbeda) (Tabel 1 dan Gambar 2).
Berbanding terbalik dengan hal di atas, daun tidak bergejala dan beberapa daun ber- gejala tetapi pada tingkat gejala yang tidak parah (hanya terjadi perubahan pola warna daun saja) akan memiliki morfologi bentuk yang “memanjang atau lancet ” dengan nilai aspect ratio yang lebih besar (Tabel 1 dan Gambar 2). Disisi lain, daun cabai yang tidak bergejala rata-rata memiliki tepi yang lebih halus dibandingkan dengan daun cabai ber- gejala berdasarkan atribut solidity (Tabel 1). Hal tersebut mengindikasikan bahwa daun tanaman yang terinfeksi oleh virus penyebab kuning keriting dapat mengalami perubahan morfologi dari bentuk memanjang ke bentuk melingkar, serta memiliki tepi yang tidak ber- aturan (tepi daun bergelombang karena daun mengeriting).
Infeksi virus tidak hanya menyebabkan terjadinya perubahan warna daun tanaman karena mengalami klorosis (Zhao et al. 2016) tetapi juga menyebabkan perubahan struktur daun tanaman. Dilaporkan bahwa Geminivirus - betasatellite dapat menyebabkan kerusakan struktural pada kloroplas sebagai organel sel tanaman (Bhattacharyya et al. 2015). Perubahan struktural organel sel juga dapat terjadi pada bagian retikulum endoplasma ketika terinfeksi oleh Brome mosaic virus (Laliberté dan Sanfaçon 2010). Bahkan infeksi Abutilon mosaic virus dapat menginduksi perubahan pada stromula, yaitu suatu struktur sel tumbuhan yang memanjang di permukaan semua jenis plastida (Laliberté et al. 2013). Perubahan struktural yang terjadi pada sel dan organel sel tersebut berdampak terhadap pertumbuhan jaringan tanaman yang abnormal termasuk jaringan yang menyusun organ daun. Algoritma data mining yaitu Simple K-Means yang dicoba dalam penelitian ini cukup tepat dalam mengelompokkan citra sampel daun cabai berdasarkan karakteristik bentuk ke dalam dua kelompok (ditunjukkan dengan nilai indeks ARI dan NMI yang lebih tinggi jika menggunakan dua kelompok saja, lihat Tabel 2). Hasil clustering menunjukkan bahwa daun cabai tidak bergejala (n = 6) berada
Gambar 2  Hasil cluster sampel citra daun cabai rawit bergejala dan tidak bergejala (n = 33) menggunakan pendekatan algoritma Simple K-Means (K = 2) berdasarkan atribut aspect ratio , roundness , dan solidity .
B1 B2 B3 B4 B6 B7 B8 B9 B11 B12 B13 B14 B18 B19 B21 B22 B23 B25 B26 B27
TB1 TB2 TB3 TB4 TB5 TB6 B5 B10 B15 B16 B17 B20 B24
Cluster 0
Cluster 1
pada kelompok yang berbeda ( cluster 1) dengan sebagian besar daun cabai bergejala ( cluster 0). Disisi lain, terdapat tujuh sampel daun cabai bergejala yang berada dalam kelompok yang sama dengan daun cabai tidak bergejala. Jika diamati ketujuh sampel daun cabai ber- gejala tersebut memang memiliki bentuk yang hampir mirip dengan daun cabai tidak bergejala, tetapi memiliki perbedaan warna yang jelas dan terdapat pola mosaik yang khas pada daun cabai bergejala (Gambar 1).
Beberapa sampel citra daun cabai bergejala yang tergabung dalam kelompok yang sama dengan citra daun tidak bergejala menjadi keterbatasan hasil penelitian ini, namun hal tersebut diduga erat kaitannya dengan hanya menggunakan  fitur  bentuk  ( shape ) saja saat melakukan pengelompokan ( clustering ). Oleh karena itu agar komprehensif, maka memadu- kan  fitur  bentuk  dengan  fitur  citra  lainnya seperti warna dan tekstur perlu dicoba pada penelitian mendatang.
Secara umum, analisis morfometrik ber- basis pengolahan citra daun dan algoritma data mining Simple K-Means dalam penelitian ini dapat memberikan informasi kuantitatif mengenai perbedaan karakteristik bentuk antara daun bergejala kuning keriting dan tidak bergejala. Metode ini dapat dimanfaatkan untuk menganalisis karakteristik morfologi bentuk daun bergejala penyakit yang ditemu- kan di lapangan sehingga memudahkan dalam kegiatan pemantauan penyakit tanaman pada skala luas. Bahkan perpaduan kedua metode tersebut berpotensi dikembangkan sebagai tool untuk membantu dalam mengelompokkan daun bergejala kuning keriting sesuai tingkat keparahan gejala (penilaian tingkat keparahan penyakit tanaman).

## DAFTAR PUSTAKA
Ali U, Kikumoto M, Ciantia M, Cui Y, Previtali  M.  2023.  Systematic  effect  of particle roundness/angularity on macro- and microscopic behavior of granular materials. Granular Matter. 25(3):1–16. DOI: https://doi.org/10.1007/s10035-023- 01341-y.
Bhattacharyya D, Gnanasekaran P, Kumar RK, Kushwaha NK, Sharma VK, Yusuf MA, Chakraborty S. 2015. A geminivirus betasatellite damages the structural and functional integrity of chloroplasts leading to symptom formation and inhibition of photosynthesis. Journal of Experimental Botany.  66(19):5881–5895.  DOI: https:// doi.org/10.1093/jxb/erv299. Dumaria T, Hidayat SH, Hidayat P. 2023. Metode  termografi  inframerah  untuk deteksi dini Pepper yellow leaf curl virus pada tanaman cabai. Jurnal Fitopatologi Indonesia. 19(1):1–10. DOI: https://doi. org/10.14692/jfi.19.1.1-10.
Hasan  A,  Widodo,  Mutaqin  KH,  Taufik  M, Hidayat SH. 2021a. Quantitative assessment of mosaic disease severity based on digital image processing. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 694(012043):1–9. DOI: https://doi. org/10.1088/1755-1315/694/1/012043.
Hasan  A,  Widodo,  Mutaqin  KH,  Taufik  M, Hidayat SH. 2021b. Metode single image- NDVI untuk deteksi dini gejala mosaik pada Capsicum annuum . Jurnal Fitopatologi Indonesia.  17(1):9–18.  DOI:  https://doi. org/10.14692/jfi.17.1.9-18.
Hasan  A,  Widodo,  Mutaqin  KH,  Taufik  M, Hidayat SH. 2022. Characteristics of
Tabel 2  Penilaian ketepatan hasil cluster citra daun cabai rawit bergejala dan tidak bergejala menggunakan pendekatan algoritma Simple K-Means berdasarkan atribut aspect ratio , roundness , dan solidity
Nilai a Jumlah cluster (K) K = 2 K = 3 K = 4 K = 5 K = 6 K = 7 K = 8 ARI 0.307 0.181 0.215 0.253 0.128 0.108 0.060 NMI 0.302 0.165 0.142 0.181 0.140 0.112 0.096
a ARI, Adjusted Rank Index ; NMI, Normalized Mutual Information .
Jurnal Fitopatologi Indonesia
Hasan et al.
virus symptoms in chili plants ( Capsicum frutescens ) based on RGB image analysis. Agrivita. 44(3):459–469. DOI: https://doi. org/10.17503/agrivita.v41i0.3731.
Heilbronner R, Barrett S. 2014. Shape Descriptors. Di dalam: Image Analysis in Earth Sciences: Microstructures and Textures of Earth Materials . Berlin (DE): Springer-Verlag Berlin Heidelberg. hlm 1–520.
Ibaraki Yasuomi, Gupta SD. 2015. Image analysis for plants: Basic procedures and techniques. Di dalam: Gupta SD, Ibaraki Y, editor. Plant image analysis: Fundamentals and applications . Boca Raton (FL): CRC Press, Taylor & Francis Group. hlm 25–40.
Laliberté  JF,  Moffett  P,  Sanfaçon  H,  Wang A, Nelson RS, Schoelz JE. 2013. e-Book on plant virus infection - A cell biology perspective. Frontiers Plant Science. 4(203):1–2.  DOI:  https://doi.org/10.3389/ fpls.2013.00203.
Laliberté JF, Sanfaçon H. 2010. Cellular remodeling during plant virus infection. Annual Review Phytopathology. 48:69–91. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev- phyto-073009-114239.
Schindelin J, Arganda-carreras I, Frise E, Kaynig V, Longair M, Pietzsch T, Preibisch S, Rueden C, Saalfeld S, Schmid B, et al. 2012. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods.  9(7):676–682.  DOI:  https://doi. org/10.1038/nmeth.2019.
Selangga  DGW,  Hidayat  SH,  Susila  AD, Wiyono S. 2019. The effect of silica (SiO2) to the severity of yellow leaf curl disease on chili pepper. Jurnal Perlindungan Tanaman Indonesia. 23(1):54–60. DOI: https://doi. org/10.22146/jpti.38951.
Szmańda JB, Witkowski K. 2021. Morphometric parameters of krumbein grain shape charts—a critical approach in light of the automatic grain shape image analysis. Minerals. 11(9):1–16. DOI: https://doi. org/10.3390/min11090937.
Taufik  M,  Firihu  MZ,  Hasan  A,  Variani VI, Gusnawaty HS, Botek M. 2023a. Vegetation index value on chili leaves with symptoms of geminivirus disease (case study in Konda district, Konawe Selatan regency, Southeast Sulawesi). IOP Conference Series: Earth and Environmental  Science.  1182:012004. DOI:  https://doi.org/10.1088/1755- 1315/1182/1/012004.
Taufik  M,  Hasan A,  Hidayat  SH,  Parawansa AK, Tasrif A. 2023b. Penilaian keparahan gejala virus pada Capsicum frutescens berbasis indeks vegetasi dan pengamatan visual di lapangan. Jurnal Agrotek Tropika. 11(1):665–672. DOI: https://doi. org/10.23960/jat.v11i1.6063.
Taufik  M,  Hasan  A,  Mallarangeng  R,  HS G, Khaeruni A, Botek M, Syair. 2023c. Relationship  between  whitefly  ( Bemisia tabaci ) population and Pepper yellow leaf curl disease on chili plant yield in the field. Cropsaver: Journal of Plant Protection. 6(1):19–25. DOI: https://doi.org/10.24198/ cropsaver.v6i1.44927.
Taufik  M,  HS  G,  Syair  S,  Mallarangeng R, Khaeruni A, Botek M, Hartono S, Aidawati N, Hidayat P. 2023d. Sebaran penyakit daun keriting kuning pada pertanaman cabai di Sulawesi Tenggara dan identifikasi penyebabnya. Jurnal Fitopatologi Indonesia. 19(3):89–98. DOI: https://doi.org/10.14692/jfi.19.3.89-98.
Zdilla  MJ,  Hatfield  SA,  McLean  KA,  Cyrus LM,  Laslo  JM,  Lambert  HW.  2016. Circularity,  solidity,  axes  of  a  best  fit ellipse, aspect ratio, and roundness of the foramen ovale: A morphometric analysis with neurosurgical considerations. The Journal of Craniofacial Surgery. 27(1): 222–228.  DOI:  https://doi.org/10.1097/ SCS.0000000000002285.
Zhao J, Zhang X, Hong Y, Liu Y. 2016. Chloroplast in plant-virus interaction. Frontiers in Microbiology. 7(1565):1–20. D O I :   h t t p s : / / d o i . o rg / 1 0 . 3 3 8 9 / fmicb.2016.01565.