## Fitur Esktraksi LBP dan Naive Bayes dalam Klasifikasi Jenis Pepaya Berdasarkan Citra Daun
Christy Atika Sari *1) , Eko Hari Rachmawanto *2)
* Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro
1) christy.atika.sari@dsn.dinus.ac.id, 2) eko.hari@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
Tanaman merupakan bagian terpenting dalam kehidupan makhluk hidup sebagai oksigen untuk  bernafas,  selain  itu  juga  digunakan  sumber  makanan,  bahan  bakar,  obat-obatan dan masih banyak lagi manfaatnya. Salah satunya tanaman buah pepaya, bisa digunakan untuk bahan makanan maupun obat-obatan. Tanaman buah pepaya ini memiliki banyak jenis  dan  bisa  diklasifikasikan  berdasarkan  bentuk  daunnya.  Jenis  daun  buah  papaya yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  :  daun  buah  pepaya  Sumatera,  daun  buah pepaya California, daun buah pepaya Hawai, daun buah pepaya cibinong dan daun buah pepaya  Bangkok.  Jumlah  dataset  yang  digunakan  adalah  150  citra  dan  akan  dibagi menjadi  5  kelas  yang  terdiri  dari  25  data  training  dan  5  data  testing  masing-masing kelas.  Proses  klasifikasi  ini  menggunakan  metode  Local  Binary  Pattern  untuk  ektraksi fitur  dan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  sebagai  metode  klasifikasinya.  Metode  Local Binary Pattern operator sederhana dan efisien untuk menggambarkan pola gambar local dan mendapatkan hasil yang baik dalam tekstur pengambilan gambar. Sedangkan metode Naïve  Bayes  Classifier  adalah  metode  yang  paling  sederhana  dengan  menggunakan peluang  yang  ada,  dimana  tempatnya  mengasumsikan  bahwa  setiap  variabel  adalah independensi.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  penggunaan  Naïve  Bayes Classifier ditambah dengan ekstraksi fitur Local Binary Pattern didapatkan nilai akurasi 96% pada percobaan pertama dan 93% pada percobaan kedua.
Kata kunci : Naïve Bayes, Local Binary Pattern, Klasifikasi Daun, Ekstraksi Fitur

## Abstract
Plants  are  the  most  important  part  in  the  life  of  living  things  as  oxygen  for  breathing, besides  that  they  are  also  used  as  a  source  of  food,  fuel,  medicine  and  many  other benefits. One of them is papaya fruit plants, which can be used for food and medicine. This papaya fruit plant has many types and can be classified based on the shape of the leaves. The types of papaya leaves used in this study, namely: Sumatran papaya leaves, California  papaya  leaves,  Hawaiian  papaya  leaves,  Cibinong  papaya  leaves  and Bangkok papaya leaves. The number of datasets used is 150 images and will be divided into  5  classes  consisting  of  25  training  data  and  5  testing  data  for  each  class.  This classification process uses the Local Binary Pattern method for feature extraction and the Naïve  Bayes  Classifier  method  as  the  classification  method.  The  Local  Binary  Pattern operator  method  is  simple  and  efficient  to  describe  local  image  patterns  and  get  good results in shooting textures. Meanwhile, the Naïve Bayes Classifier method is the simplest method using existing opportunities, where it assumes that each variable is independent. Based on the results of the tests carried out, the use of the Naïve Bayes Classifier coupled with  the  extraction  of  the  Local  Binary  Pattern  feature  obtained  an  accuracy  value  of 96% in the first experiment and 93% in the second experiment.
Keywords  : Naïve Bayes, Local Binary Pattern, Leaf Classification, Feature Extraction

## 1 P ENDAHULUAN
Buah  pepaya  (Carica  Pepaya  L.) merupakan  salah  satu  jenis  tanaman  buah- buahan  yang  daerah  penyebarannya  berada di  daerah  tropis  dan  termasuk  dalam  buah populer  yang  dengan  kandungan  gizi seimbang. Daging  buah pepaya mempunyai rasa  manis  dan  dapat  memberikan  rasa segar.  Buah  Pepaya  termasuk  salah  satu buah  yang  banyak  dikonsumsi  oleh kebanyakan  orang.  Buah  pepaya  ini memiliki beberapa jenis, antara lain: pepaya California,  pepaya  hawai,  pepaya  Bangkok, pepaya  Cibinong,  Pepaya  Gunung  dan masih banyak lagi..
Setiap  jenis  buah  pepaya  memiliki bentuk  buah  dan  daun  yang  berbeda.  Pada proses pengenalan buah pepaya dengan cara memetik  daun  pepaya  yang  kemudian dilakukan pengambilan gambar dengan alas hvs putih agar background gambarnya sama.
Untuk membedakan buah pepaya berdasarkan  daunnya  menggunakan  metode klasifikasi.  Klasifikasi  dilakukan  pada  citra daun  dengan  membagi  2  data  yang  dikenal dengan nama data training dan testing. Dari gambar daun pepaya tersebut dalam diambil beberapa  fitur  inti  yaitu  tulang  daun  dan bentuk  morfologi  dari  masing-masing  jenis daun pepaya [1].
Klasifikasi  merupakan  metode  data mining yang digunakan untuk membedakan, mengenali,
mengelompokkan dan
memahami  item  ke  kelas  yang  ditentukan.
Klasifikasi juga merupakan machine learning  dimana  mesin  dibuat  untuk  belajar melalui  contoh.  Jadi  mesin  dilatih  dengan menyediakan  dataset  sebagai  data  pelatihan dalam  fase  pelatihan  dan  data  testing sebagai data untuk pengujian [2]. Klasifikasi dapat  didefinisikan  sebagai  pelatihan kerja/pembelajaran untuk menargetkan fungsi  yang  memetakan  setiap  set  atribut
(fitur) ke salah satu dari sejumlah label kelas yang  tersedia.  Pelatihan  kerja  akan menghasilkan  model  yang  kemudian disimpan  sebagai  memori.  Algoritma klasifikasi  menggunakan  data  pelatihan untuk  membuat  model.  Model  yang  telat dibuat  ini  kemudian  digunakan  untuk memprediksi label kelas dari data baru yang belum dikenal. Klasifikasi biasanya digunakan sebagai menganalisis data.
Klasifikasi  dapat  diartikan  sebagai pelatihan  kerja  untuk  menargetkan  fungsi yang  memetakan  setiap  set  atribut  ke  salah satu dari sejumlah label kelas yang tersedia. Algoritma  klasifikasi  menggunakan  data pelatihan  atau  biasa  disebut  data  training untuk membuat model. Model ini kemudian akan  digunakan  untuk  memprediksi  label kelas dari data baru atau yang belum dikenal [3]. Sebelum ke tahap klasifikasi citra daun akan  melalui  tahap  pre-processing  yaitu dengan  menambahkan  salah  satu  fitur  yaitu LBP.  Fitur  Local  Binary  Pattern  (LBP) merupakan  fitur  bentuk  untuk  mengenali pola  bentuk  daun  [4].    Menurut  Nasir  dkk [5],  selain  LBP  terdapat  beberapa  metode serupa  yang  juga  sering  digunakan  antara lain  Gray-level  difference  method, Law’s texture  measures,  dan  Center-symmetric covariance  measures.  Pada  penelitian  ini, tidak  mengimplementasikan  fitur  warna, karena  warna  daun  dapat  berubah  karena perubahan  iklim  atau  beberapa  penyakit sehingga fitur warna tidak efisien diterapkan pada penelitian ini [6].
Local  Binary  Pattern  (LBP)  adalah operator  sederhana  dan  efisien  [7]  untuk menggambarkan  pola  gambar  lodal  dan mendapatkan  hasil  yang  baik  dalam  tekstur pengambilan  gambar  [8].  Keuntungan  dari LBP adalah perubahan grayscale monotomik  tidak  berubah,  kompleksitas komputasi  yang  rendah  dan  ekstensi multiskala  yang  mudah  [9].  Sedangkan
untuk  klasifikasi  daun  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  yang  merupakan metode  prediksi  berbasis  probabilitas sederhana  yang  berdasarkan  Teorema Bayes.  Metode  ini  memiliki  asumsi  yang independi  yang  kuat  dan  model  fitur independen [10][11].
Penelitian sebelumnya tentang klasifikasi  gambar  dermoscopy  dengan metode  Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree Techniques  mendapatkan  hasil  akurasi menggunakan Decision Tree adalah 92,86%, sedangkan  Naïve  Bayes  menghasilkan akurasi  yang  lebih  tinggi  yaitu  98,8%  [12]. Pada penelitian lain terhadap daun tanaman yang  diklasifikasikan  berdasarkan  bentuk dan  fitur  tekstur,  hasil  berdasarkan  luas kurva  ROC  adalah  0,981.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  peringkat  positif  yang baik dan hasil dari positif palsu yang sangat minim  yaitu  0,09  %  [13].  Pada  penelitian lain  dengan  menghitung  karakteristik bentuk,  warna,  tekstur  dan  vein  serta  diuji menggunakan  Support  Vector  Mechine, Naïve  Bayes  dan  Decission  Tree.  Jumlah datacet  yang  digunakan  adalah  1229  data training  dan  307  data  testing.  Hasil  yang didapat  dari  gabungan  3  algoritma  tersebut adalah  93,811%,  sedangkan  menggunakan SVM  yaitu  91,8576%,  Naïve  Bayes  yaitu 88,2736%  dan  Decission  Tree  yaitu 85,6678%  [14].  Naïve  Bayes  menunjukkan performa yang cukup baik  untuk  klasifikasi citra  jenis  daun  tanaman.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  mengklasifikasikan jenis  buah  pepaya  berdasarkan  citra  daun menggunakan  Algoritma  Local  Binary Pattern (LBP) dan Metode Naïve Bayes.

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 P ENELITIAN P ENDAHULU
Pada  tahun  2015  [15]    melakukan penelitian tentang mendeteksi dan
menklasifikasi  keberadaan  penyakit  Yellow Vein Mosaic Virus (YVMV) pada daun okra dengan  menggunakan  image  processing Algoritma  K-Means  dan  Algoritma  Naïve Bayes.  Pada  percobaan  dilakukan  pada  79 gambar daun okra dari 4 kelas, yaitu Sangat Rentan,  Cukup  Rentang,  Toleran  dan Resistif,  tergantung  pada  tingkat  penyakit infeksi  YVMV.  Dengan  metode  yang diusulkan menunjukkan tingkat keberhasilan 87% dengan menggunakan 10 fitur.
Pada  tahun  2015  Padao  et  al  [13], melakukan penelitian mengimplementasikan Naïve  Bayes  dalam  proses  klasifikasi  citra daun  tanaman  menggunakan  bentuk  dan tekstur  fitur  dengan  menggunakan  dataset 340 citra dan dibagi menjadi 30 kelas. Hasil didapat dari penelitian tersebut menunjukkan akurasi klasifikasi dengan luas kurva ROC 0,981. Hasil tersebut menunjukkan  bahwa  peringkat  positif  yang sebenarnya  sangat  baik  dan  rata-rata  dari positif palsu ada pada peringkat 0,09% yang dianggap sangat minim dan dapat diterima.
Pada  tahun  2015  Heba  et  al  [1], melakukan penelitian menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  identifikasi jenis  tanaman  menggunakan  citra  daun. Sistem  identifikasi  diusulkan  dengan menggabungkan  fitur  biometric  daun, dimana  fitur  bentuk  dan  venasi  digunakan untuk  klasifikasi  citra  daun.  10  biometrik merupakan  gabungan  dari  fitur  daun diekstraksi dan diteruskan ke pengklasifikasian  Hidden  Naïve  Bayes (HNB) untuk dikategorikan. Dalam penelitian ini menggunakan 1907 citra daun untuk  dataset  dan  32  jenis  tanaman  yang berbeda.  Hasil  akurasi  identifikasi  rata-rata menunjukkan  nilai  sebesar  97%  dari  model identifikasi yang diusulkan.
Pada  tahun  2018  Mittal  et  al  [14] melakukan penelitian dengan menggabungkan  3  algoritma  klasifikasi,
yaitu  :  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM),  Algoritma  Naïve  Bayes,  Algoritma Decission  Tree.  Dalam  penelitian  ini berbagai karakteristik bentuk, warna, tekstur dan  vein  telah  dihitung  yang  mana menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik. Identifikasi  tanaman  kategori  gambar dengan  menggunakan  klasifikasi  berbagai tanaman  menjadi  kategorinya  masing- masing.  Percobaan  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  dengan  jumlah  masukan gambar  data  yang  berbeda  dalam  pelatihan dan  pengujian  untuk  menghitung  variasi dalam  akurasi  sistem.  Gambar  diuji menggunakan  SVM,  Naïve  Bayes,  dan Decission  Tree  untuk  membandingkan akurasi  yang  dicapai  dengan  penggolongan gabungan.  Salah  satu  percobaan  yang dilakukan yaitu dengan jumlah dataset 1536 citra  daun  yang  terdiri  dari  1229  data  latih dan  307  data  testing,  akurasi  yang  didapat oleh gabungan 3 algoritma klasifikasi adalah 93,811%,  sedangkan  menggunakan  SVM yaitu  91,8576%,  Naïve  Bayes  yaitu 88,2736%  dan  Decission  Tree  yaitu 85,6678%.  Dari  hasil  akurasi  paling  tinggi diperoleh  dari  gabungan  3  algoritma klasifikasi,  yaitu:  Algoritma  SVM,  Naïve Bayes dan Decission Tree.
Pada tahun 2018 juga oleh Arasi et all [12],  melakukan  penelitian  menggunakan metode  Naïve  Bayes    dan  Decission  Tree untuk  klasifikasi  Dermoscopy  dengan menggunakan  dataset  206  citra  diantaranya 119  citra  ganas  dan  87  citra  jinak.  Citra Dermoscopy  diambil  dari  DermIS  dan DermQuest,  peningkatan  gambar  diperoleh dari  berbagai  teknik  pra-processing.  Fitur yang  diekstraksi  didasarkan  pada  Hybrid Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  dan Principle  Component  Analysis  (PCA)  dan fitur  tekstur.  Fitur-fitur  tersebut  akan menjadi  inputan  untuk  klasifikasi  Naïve Bayes dan Decission
Tree untuk
mengklasifikasikan  lesi  ganas  atau  jinak. Hasil  akurasi  menggunakan  Hybrid  DWT dan PCA dengan klasifikasi  Decission  Tree adalah  92,86%,  sedangkan  klasifikasi menggunakan  Naïve  Bayes  memberikan akurasi lebih tinggi dari pada Decission Tree yaitu  98,8%.  Dari  hasil  akurasi  yang diperoleh  bahwa  Algoritma  Naïve  Bayes lebih baik, karena menunjukkan akurai yang diagnostik.
Pada  penelitian  penulis  mengusulkan metode  klasifikasi  jenis  buah  pepaya berdasarkan  bentuk  daun  pada  citra  RGB menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes dengan  memaksimalkan  pre-processing terhadap  citra  tersebut  yaitu  menggunakan fitur Local Binary Pattern (LBP).

## 2.2 D ATASET C ITRA D AUN B UAH P EPAYA
Dataset  citra  yang  digunakan  dalam klasifikasi  buah  pepaya  berdasarkan  daun berupa  daun  pepaya,  yang  dibagi  menjadi testing  dan  training  data.  Dari  dua  data tersebut  menggunakan  5  jenis  daun  pepaya yaitu  Sumatera,  Hawai,  Cibinong,  Bangkok dan  California.  Waktu  pengambilan  data dengan  memetik  daun  pepaya  dilakukan pada  pukul  14.00-16.00  di  Desa  Ngaliyan Semarang  dan  kemudian  dilakukan  proses pengambilan  gambar.  Pengambilan  gambar menggunakan smartphone oppo a37 dengan kamera 8 MP yang memiliki resolusi 2448 x 2448 piksel. Pengambilan gambar dilakukan dengan  cara  memetik  dua  daun  pepaya disetiap jenisnya kemudian meletakkan satu persatu daun pepaya diatas kertas hvs putih, kemudian  daun  difoto  dari  atas  dengan pencahayaan  yang  cukup  terang.  Masing- masing  data  memasuki  proses  resize  dari 2448  x  2448  piksel  menjadi  256  x  256 piksel.  Jumlah  dataset  yang  digunakan
adalah  150  citra  daun  pepaya  yang  dibagi menjadi  5  kelas,  untuk  setiap  kelasnya terdiri  25  citra  untuk  data  training  dan  5 citra untuk data testing seperti pada Gambar 1.
Citra Daun Pepaya Sumatera Citra Daun Pepaya Hawai Citra Daun Pepaya Cibinong Citra Daun Pepaya Bangkok

## Citra Daun Pepaya California
Gambar 1  Visual Citra Daun Buah Pepaya

## 2.3 P RE - PROCESSING
Pada pre-processing ini  dilakukan pada  awal  proses  terhadap  citra  daun. Berikut tahap pre-processing:
1. Pertama  citra  dikelompokkan  menjadi  2 folder,  yaitu:  folder  citra  data  training dan  folder  citra  data  testing  yang digunakan untuk tahap evaluasi.
2. Proses cropping dilakukan untuk mengubah  rasio  citra  menjadi  ukuran citra 1:1 (citra persegi). 3. Proses  resize  dilakukan  untuk  merubah ukuran  citra  hasil  cropping  yang  semula 2448 x 2448 piksel menjadi ukuran 256 x 256. Alat yang digunakan untuk merubah ukuran  citra  adalah  software  image resizer.
2.4 A LGORITMA N AÏVE B AYES Algoritma Naïve Bayes yang merupakan metode prediksi berbasis probabilitas  sederhana  yang  berdasarkan Teorema Bayes. Klasifikasi dapat didefinisikan sebagai pelatihan pembelajaran  untuk  menargetkan  fungsi yang memetakan setiap set atribut atau fitur ke salah satu dari sejumlah label kelas yang tersedia  [12][16].  Metode  ini  memiliki asumsi yang independi yang kuat dan model fitur independen [10][11]. Klasifikasi Naïve Bayes adalah metode yang paling sederhana dengan  menggunakan  peluang  yang  ada, dimana  tempatnya  mengasumsikan  bahwa setiap  variabel  adalah  independensi  [10]. Rumus-rumus  untuk  menghitung  klasifikasi naïve baye s [13]:
1. Menghitung  probabilitas  setiap  nilai atribut dari semua kelas di data pelatihan, dimana i adalah frekuensi kelas, P adalah probabilitas  dan X adalah  data  dengan kelas  yang  belum  diketahui,  C  adalah hipotesis data.
𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 )𝑃(𝐶 𝑖 ) (1)
2. Probabilitas  nilai  atribut  yang  dimiliki setiap  kelas  dalam  data  pelatihan  dapat diperkirakan  untuk  menentukan  label kelas dengan rumus berikut.
𝑃(𝑋|𝐶) =   ∑ 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶) 𝑛 𝑖=1 (2)
𝑃(𝑋|𝐶) = 𝑃(𝑋 1 |𝐶)𝑥 𝑃(𝑋 2 |𝐶)𝑥 … 𝑥 𝑃(𝑋 𝑛 |𝐶 (3)
3. Untuk  klasifikasi  dengan  data  bernilai kontinyu  digunakan  rumus  Densitas Gauss.  Dalam  persamaan  3,  Distribusi Gaussian akan mengasumsikan nilai rata- rata  dan  standar  deviasi  kemudian  diberi nilai  atribut  sehingga  probabilitas  dari nilai  atribut  yang  dihasilkan,  seperti dalam persamaan 4.
𝑔(𝑥, 𝜇, 𝜎) = 1 √2𝑥𝜎 𝑒 − (𝑥−𝜇)2 2𝜎2 (4)
𝑃(𝑋 𝑛 |𝐶 𝑖 ) = 𝑔(𝑋 𝑛 , 𝜇𝑐 𝑖 , 𝜎𝑐 𝑖 ) (5)
𝜇 = 1 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 (6)
𝜎 =   [ 1 𝑛−1 ∑ (𝑥 𝑖 −  𝜇) 2 𝑛 𝑖=1 ] 0.5 (7)
Dimana  P  adalah  peluang,  X  adalah atribut, C adalah kelas, µ adalah mean (rata- rata  seluruh  atribut)  dan σ adalah  standar deviasi (varian dari seluruh atribut).

## 2.5 A LGORITMA L OCAL B INARY P ATTERN
Local  Binary  Pattern  ditemukan  oleh Ojala dan Pietkain pada tahun 1999 sebagai statistic  pendekatan  [17].  Local  Binary Pattern merupakan salah satu ekstraksi fitur tekstur  yang  memiliki  operator  sederhana yang  efisien  untuk  menggambarkan  pola gambar  local  [18].  LBP  juga  merupakan tekstur pemodelan hubungan piksel ke lokal terdekat  [19].  LBP  mewakili  hubungan setiap  piksel  dan  terletak  pada  lingkaran  di sekitar  piksel  oleh  pola  biner  dan menggunakan  histogram  dari  pola-pola untuk  tekstur  klasifikasi  [8].  Beberapa keuntungan LBP, yaitu: perubahan grayscale  monotomik  tetap,  kompleksitas rendah  dan  support  untuk  skala  data  besar [9].
Gambar 2  Contoh perhitungan LBP

## 3 M ETODE P ENELITIAN
Tahapan Perancangan proses klasifikasi  daun  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3. 1. Konversi Citra RGB ke Grayscale Tahap preprocessing dilakukan dengan  mengubah  citra  RGB  ke  grayscale.
Pertama, mengambil nilai warna red, green, dan  blue.  Kemudian  ketiga  nilai  tersebut dijumlahkan  dan  dibagi  3  sehingga didapatkan nilai grayscale. Selanjutnya nilai grayscale tersebut digunakan untuk menggantikan  nilai  warna  red,  green,  dan blue pada piksel.
2. Fitur Tekstur Local Binary Pattern (LBP) Tahap  Ekstraksi  fitur  ini  digunakan untuk  mendapatkan  ciri  tekstur  dari  bentuk daun buah pepaya dengan menerapkan jarak ketetanggan  dan  jumlah  tetangga  yang dibandingkan.  Dalam  proses  ekstraksi  fitur LBP  masing-masing  citra  memiliki  10  fitur sehingga  struktur  data  hasil  LBP  yang terbentuk adalah 125 x 10 pada data training dan  25x10  pada  data  testing.  LBP  yang digunakan menggunakan nilai ketetangaan 8 dan nilai radius 1.
3. Klasifikasi Naïve Bayes
Nilai biner : 10000111
Nilai Desimal = (1x2 0 ) + (0x2 1 ) + (0x2 2 ) + (0x2 3 ) + (0x2 4 ) + (1x2 5 ) + (1x2 6 ) + (1x2 7 ) = 225
Klasifikasi  Naïve  Bayes  digunakan untuk mengklasifikasikan bentuk daun buah pepaya sesuai dengan kelasnya.
4. Evaluasi Pada  tahap  evaluasi  hasil  pelatihan
model  Naïve  Bayes  menggunakan  data training  dan  data  testing  akan  diujikan menggunakan data testing, dimana tahap ini akan menghasilkan nilai akurasi.

## Gambar 3  Perbandingan Berbagai Teknik Scene Classification
Pada  penelitian  ini  digunakan  format gambar  JPG.  Citra  yang  digunakan  pada data  training  dan  data  testing  adalah  citra RGB. Hanya menggunakan 150 citra dengan
masing-masing kelas 30 citra, terdiri dari 25 citra  training  dan  5  citra  testing  dengan ukuran  citra  256  x  256  piksel.  Citra  daun pepaya  yang  digunakan  adalah  dari  buah
pepaya  Sumatera,  buah  pepaya  California, pepaya Bangkok, pepaya Hawai, dan pepaya Cibinong.

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Citra hasil cropping dan rezising akan diolah kembali menggunakan ekstraksi fitur pola.  Ekstraksi  fitur  pola  yang  dilakukan adalah  menggunakan  metode  Local  Binary Pattern.  Sebelum  memasuki  tahap  ekstraksi
fitur  citra  hasil  pre-processing  yang  berupa citra  RGB  dikonversi  menjadi  citra grayscale. Dalam proses ekstraksi fitur LBP masing-masing  citra  memiliki  10  fitur sehingga  struktur  data  hasil  LBP  yang terbentuk adalah 125 x 10 pada data training dan  25x10  pada  data  testing.  LBP  yang digunakan menggunakan nilai ketetangaan 8 dan nilai radius 1. Contoh hasil LBP dari 25 citra grayscale ditampilkan pada Tabel 1.

## Tabel 1  Hasil perhitungan LBP
Nama Citra Uji Ekstraksi fitur LBP Kelas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 8.jpg 0.0673  0.1665  0.0469  0.2809  0.2058  0.4358  0.1911  0.2405  0.6708  0.3316 Sumatera 10.jpg 0.0683  0.1634  0.0483  0.2782  0.2019  0.4242  0.1920  0.2307  0.6821  0.3359 Sumatera 17.jpg 0.0422  0.1031  0.0349  0.2185  0.1710  0.3787  0.1220  0.1791  0.8250  0.1959 Sumatera 21.jpg 0.0420  0.0934  0.0373  0.2159  0.1705  0.3710  0.1158  0.1700  0.8351  0.1874 Sumatera 26.jpg 0.0479  0.1041  0.0383  0.2196  0.1737  0.3903  0.1295  0.1861  0.8106  0.2151 Sumatera 09.jpg 0.0875  0.1300  0.0560  0.2037  0.2826  0.3713  0.1342  0.1912  0.7814  0.2190 Hawai 13.jpg 0.0733  0.1320  0.0540  0.2290  0.3083  0.4009  0.1505  0.1919  0.7411  0.2395 Hawai 16.jpg 0.0759  0.1347  0.0584  0.2263  0.3043  0.3966  0.1579  0.1935  0.7444  0.2347 Hawai 18.jpg 0.0760  0.1327  0.0566  0.2260  0.3062  0.3991  0.1520  0.1963  0.7439  0.2330 Hawai 20.jpg 0.0855  0.1463  0.0576  0.2270  0.3081  0.4070  0.1633  0.2038  0.7194  0.2650 Hawai 01.jpg 0.0706  0.1285  0.0649  0.2489  0.2967  0.4010  0.1551  0.1982  0.7385  0.2341 Cibinong 11.jpg 0.0792  0.1342  0.0673  0.2373  0.2877  0.3958  0.1614  0.2061  0.7369  0.2528 Cibinong 13.jpg 0.0771  0.1318  0.0630  0.2345  0.2797  0.3945  0.1544  0.2025  0.7469  0.2473 Cibinong 15.jpg 0.0760  0.1319  0.0649  0.2318  0.2777  0.3973  0.1537  0.1970  0.7490  0.2460 Cibinong 17.jpg 0.0733  0.1335  0.0624  0.2285  0.2831  0.4015  0.1530  0.1996  0.7480  0.2377 Cibinong 03.jpg 0.0845  0.1323  0.0791  0.2440  0.3682  0.3869  0.1571  0.1953  0.7101  0.2390 Bangkok 12.jpg 0.0872  0.1369  0.0796  0.2459  0.3723  0.4012  0.1540  0.1995  0.6967  0.2417 Bangkok 15.jpg 0.0852  0.1309  0.0779  0.2422  0.3705  0.3953  0.1541  0.1992  0.7053  0.2374 Bangkok 20.jpg 0.0901  0.1338  0.0791  0.2498  0.3563  0.4008  0.1509  0.2010  0.7027  0.2467 Bangkok 28.jpg 0.0920  0.1391  0.0826  0.2431  0.3655  0.3871  0.1560  0.2014  0.7019  0.2554 Bangkok 04.jpg 0.0986  0.1498  0.0647  0.2467  0.3805  0.4191  0.1494  0.2133  0.6709  0.2538 California 14.jpg 0.0854  0.1471  0.0685  0.2463  0.3926  0.4152  0.1504  0.2042  0.6774  0.2366 California 16.jpg 0.0972  0.1443  0.0659  0.2359  0.3834  0.4011  0.1390  0.2122  0.6947  0.2343 California 27.jpg 0.0929  0.1495  0.0630  0.2432  0.3671  0.4117  0.1474  0.2057  0.6897  0.2488 California 30.jpg 0.0978  0.1509  0.0634  0.2388  0.3724  0.4098  0.1480  0.2077  0.6856  0.2545 California
Tabel  1  merupakan  hasil  ekstraksi fitur  menggunakan  metode  LBP  pada  data testing yang terdiri dari 25 citra daun papaya dengan  5  kelas,  yaitu  :  Sumatera  (5  citra), Hawai (5 citra), Cibinong (5 citra), Bangkok (5 citra) dan California (5 citra).
Pengujian  metode  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah akurasi. Akurasi (accuracy)  adalah  tingkat  kedekatan  antara nilai  actual  dengan  nilai  prediksi.  Untuk pengujian  akurasi  menggunakan  rumus Confussion  Matrix  yang  berisi  informasi
tentang  data  sebenarnya  dan  hasil  prediksi klasifikasi  yang  digunakan.  Apabila  nilai akurasi  tinggi  maka  berarti  metode  yang digunakan sesuai dengan objek yang diteliti. Evaluasi  pengujian  merupakan  analisis  dan evaluasi  model  yang  didapatkan  dari  setiap model yang digunakan.

## Tabel 2  Confusion Matrix
Nilai Prediksi Positif Negatif Nilai Sebenarnya Positif TP FN Negatif FP TN
Rumus akurasi yang digunakan dalam pengujian  model  seperti  pada  Tabel  2, dimana    TP  adalah  True  Positif,  FP  adalah False  Positif,  FN  adalah  False  Negatif,  TN adalah True Negatif.
Accuracy = TP+TN TP+TN + FP+FN x 100%
(8)
Pada  penelitian  ini,  hasil  klasifikasi Naïve  Bayes  dan  implementasi  LBP  pada data training dan data testing menggunakan
nilai  radius  1  dan  nilai  ketetangaan  8.
Evaluasi menggunakan perhitungan confusion matrix untuk mengetahui performa dari Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan buah pepaya bedasarkan citra  daun.  Penggunaan  Confusion  Matrix mampu memberikan hasil berupa akurasi.
Hasil evaluasi menggunakan 125 data training  yang  terdiri  dari  masing-masing kelas  25  citra  dan  25  data  testing    yang terdiri  dari  masing-masing  kelas  5  citra ditunjukkan oleh Gambar 4.
Pada  Gambar  4  merupakan  tampilan awal  program  saat  pertama  kali  dijalankan. Pada  tampilan  tersebut  terdapat  2  button yaitu  button  Training  digunakan  untuk memasukkan  folder  data  training  kemudian data  diproses  dan  ditunggu  hingga  muncul nilai  LBP  dari  data  tersebut,  sedangkan button Testing digunakan untuk
menginputkan  folder  data  testing  kemudian data  akan  diproses  dan  tunggu  hingga muncul  hasil  klasifikasi,  confusion  matrix, dan akurasi.
Gambar 5. Pengujian Citra Testing
Tabel 3  Hasil klasifikasi menggunakan Naive

## Bayes pada 25 citra testing
Nama Citra Uji Kelas Aktual Kelas Prediksi 8.jpg Sumatera Sumatera 10.jpg Sumatera Sumatera 17.jpg Sumatera Sumatera 21.jpg Sumatera Sumatera 26.jpg Sumatera Sumatera 09.jpg Hawai Hawai 13.jpg Hawai Hawai 16.jpg Hawai Hawai 18.jpg Hawai Hawai 20.jpg Hawai Hawai 01.jpg Cibinong Cibinong 11.jpg Cibinong Cibinong 13.jpg Cibinong Cibinong 15.jpg Cibinong Bangkok 17.jpg Cibinong Cibinong 03.jpg Bangkok Bangkok 12.jpg Bangkok Bangkok 15.jpg Bangkok Bangkok 20.jpg Bangkok Bangkok 28.jpg Bangkok Bangkok 04.jpg California California 14.jpg California California 16.jpg California California 27.jpg California California 30.jpg California California
Setelah  menginputkan  folder  data training maka  akan  muncul  fitur Local Binary Pattern dari data training pada tabel fitur  LBP  data training. Pada  tabel  tersebut akan  menampilkan  10  fitur  pada  masing- masing  citra,  dan  citra  yang  digunakan adalah  125  citra.  Gambar  5  merupakan tampilan  hasi  klasifikasi  menggunakan Local  Binary  Pattern  dan  Naïve  Bayes dengan  menampilkan  fitur  LBP  dari  data training,  hasil  klasifikasi  dari  data  testing, confusion  matrix,  dan  akurasi.  Dari  hasil pengujian  diatas  didapatkan  nilai  akurasi yang  sangat  baik  yaitu  96%  seperti  pada Tabel 3.
Berdasarkan  pengujian  pada  Tabel  4 untuk  mengenalisa  lebih  lanjut  proses klasifikasi,  telah  digunakan  penambahan data  testing  dari  25  citra  menjadi  30  citra. Dari hasil percobaan diperoleh 2 data salah dimana  keduanya  berasal  dari  kelas cibinong.  Dengan  demikian  dihasilkan akurasi sebesar  93% pada percobaan kedua.
Tabel 4  Hasil klasifikasi menggunakan Naive Bayes pada 25 citra testing Nama Citra Uji Kelas Aktual Kelas Prediksi 8.jpg Sumatera Sumatera 10.jpg Sumatera Sumatera 17.jpg Sumatera Sumatera 21.jpg Sumatera Sumatera 26.jpg Sumatera Sumatera 31.jpg Sumatera Sumatera 09.jpg Hawai Hawai 13.jpg Hawai Hawai 16.jpg Hawai Hawai 18.jpg Hawai Hawai 20.jpg Hawai Hawai 06.jpg Hawai Hawai 01.jpg Cibinong Cibinong 11.jpg Cibinong Cibinong 13.jpg Cibinong Cibinong 15.jpg Cibinong Bangkok 17.jpg Cibinong Cibinong 05.jpg Cibinong Bangkok 03.jpg Bangkok Bangkok 12.jpg Bangkok Bangkok 15.jpg Bangkok Bangkok 20.jpg Bangkok Bangkok 28.jpg Bangkok Bangkok 29.jpg Bangkok Bangkok 04.jpg California California 14.jpg California California 16.jpg California California 27.jpg California California 30.jpg California California 02.jpg California California

## 5 K ESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Naïve  Bayes  dan  esktraksi  fitur  Local Binary  Pattern  (LBP)  dengan  nilai ketetanggan  8  dan  nilai  radius  1  untuk mengklasifikasikan buah pepaya
berdasarkan  bentuk  daunnya.  Berdasarkan hasil  analisis  dan  pengujian  pada  penilitian ini dalam disimpulkan bahwa:
1. Ekstraksi  fitur  Local  Binary  Pattern
(LBP)  dapat  memberikan  dampak sebagai  pola  ciri  daun  pepaya pendukung  Naïve  Bayes  dalam  proses pengklasifikasian buah pepaya berdasarkan bentuk daun. 2. Berdasarkan  hasil  pengujian  performa metode Naïve Bayes dan ekstraksi fitur LBP  dalam  mengklasifikasikan  buah pepaya  berdasarkan  bentuk  daun didapatkan  bahwa  Naïve  Bayes  dan Local  Binary  Pattern  (LBP)  mampu memberikan performa akurasi 96%.
Dalam  penelitian  ini,  penerapan metode  Naïve  Bayes  dan  ekstraksi  fitur Local Binary Pattern (LBP) pada klasifikasi buah pepaya berdasarkan bentuk daun dapat memberikan hasil akurasi yang baik. Untuk penelitian  selanjutnya,  penulis  memberikan saran sebagai berikut:
1. Mengganti  metode  klasifikasi  dengan metode lain untuk mengetahui kemampuan  performa  masing-masing metode  untuk  kasus  klasifikasi  buah pepaya berdasarkan bentuk daun.
2. Mengembangkan  jenis  ekstraksi  fitur pola  yang  dapat  meningkatkan  performa klasifikasi dengan mengganti nilai radius.
3. Menambah  kelas  pada  dataset  dan menambah jumlah dataset.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  H. F. Eid, A. E. Hassanien, and T. H. Kim, “Leaf Plant Identification System Based on Hidden  Naïve  Bays  Classifier,”  in Proceedings  -  2015  4th  International Conference  on  Advanced  Information Technology  and  Sensor  Application,  AITS 2015 , 2015, pp. 76 – 79.
[2]  E.  Irfiani,  I.  Elyana,  F.  Indriyani,  F.  E. Schaduw, and D. D. Harmoko, “Predicting Grade Promotion Using Decision Tree and Naïve Bayes Classification Algorithms,” in 2018  Third  International  Conference  on Informatics  and  Computing  (ICIC) ,  2019, pp. 1 – 4.
[3]  M.  Hardi et  al. ,  “Leaf  morphological feature  extraction  based  on  K-Nearest Neighbor,” in 2018 International Conference on Information and Communications  Technology  (ICOIACT) ,
2018, vol. 2018-Janua, pp. 56 – 61.
[4]  Isman,  Andani  Ahmad,  and  Abdul  Latief,
“Perbandingan  Metode  KNN  Dan  LBPH Pada  Klasifikasi  Daun  Herbal,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 557 – 564, Jun. 2021.
[5]  M.  Nasir,  N.  Suciati,  and  A.  Y.  Wijaya, “Kombinasi  Fitur  Tekstur  Local  Binary Pattern  yang  Invariant  Terhadap  Rotasi dengan Fitur Warna Berbasis Ruang Warna HSV  untuk  Temu  Kembali  Citra  Kain Tradisional,” Inspir.    J.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , vol. 7, no. 1, 2017.
[6]  S.  Ankalaki,  L.  Noolvi,  and  J.  Majumdar, “Leaf  Identification  Based  on  Fuzzy  C Means an d Naïve Bayesian Classification,” Int. J. Adv. Res. Eng. Technol. , vol. 5, no. 7, pp. 71 – 82, 2014.
[7]  N. D. A. Partiningsih, R. R. Fratama, C. A. Sari,  D.  R.  I.  M.  Setiadi,  and  E.  H. Rachmawanto,  “Handwriting  Ownership Recognition  using  Contrast  Enhancement and  LBP  Feature  Extraction  based  on KNN,” Proc.  -  2018  5th  Int.  Conf.  Inf. Technol.  Comput.  Electr.  Eng.  ICITACEE 2018 , pp. 342 – 346, 2018.
[8]  T.  G.  Subash  Kumar  and  V.  Nagarajan, “Texture  image  retrieval  by  combining local  binary  pattern  and  discontinuity binary pattern,” in International Conference on  Communication  and  Signal Processing,  ICCSP  2014  -  Proceedings , 2014, pp. 409 – 413.
[9]  M. S. Karis, N. R. A. Razif, N. M. Ali, M. A.  Rosli,  M.  S.  M.  Aras,  and  M.  M. Ghazaly, “Local Binary Pattern (LBP) with application  to  variant  object  detection:  A survey and method,” in Proceeding - 2016 IEEE  12th  International  Colloquium  on Signal  Processing  and  its  Applications, CSPA 2016 , 2016, no. March, pp. 221 – 226.
[10] E.  Wijaya,  “Implementation  Analysis  of
GLCM  and  Naive  Bayes  Methods  in Conducting  Extractions  on  Dental  Image,” in IOP  Conference  Series:  Materials Science  and  Engineering ,  2018,  vol.  407, no. 1.
[11]  G.  Vitello,  F.  Sorbello,  G.  I.  M.  Migliore, V.  Conti,  and  S.  Vitabile,  “A  novel technique  for  fingerprint  classification based  on  fuzzy  C-means  and  naive  bayes classifier,”  in Proceedings  -  2014  8th International  Conference  on  Complex, Intelligent and Software Intensive Systems, CISIS 2014 , 2014, pp. 155 – 161.
[12]  M. A. Arasi, E. S. M. El-Horbaty, A. B. M. Salem,  and  E.  S.  A.  E.  D.  El-Dahshan,
“Classification  of  dermoscopy  images using  naïve  Bayesian  and  decision  tree techniques,”  in Proceedings  -  2018  1st Annual  International  Conference  on Information  and  Sciences,  AiCIS  2018 , 2019, vol. 110, pp. 7 – 12.
[13]  F.  R.  F.  Padao  and  E.  A.  Maravillas,
“Using  Naïve  Bayesian  method  for  plant leaf  classification  based  on  shape  and texture  features,”  in 8th  International
Conference
on Humanoid, Nanotechnology,  Information  Technology, Communication  and  Control,  Environment and  Management,  HNICEM  2015 ,  2015, no. December.
[14]  P.  Mittal,  M.  Kansal,  and  H.  K.  Jhajj,
“Combined Classifier For Plant Classification and Identification From Leaf Image  Based  on  Visual  Attributes,”  in Proceedings - 2nd International
Conference  on  Intelligent  Circuits  and Systems, ICICS 2018 , 2018, pp. 188 – 194.
[15]  D.  Mondal,  A.  Chakraborty,  D.  K.  Kole, and  D.  D.  Majumder,  “Detection  and classification  technique  of  Yellow  Vein Mosaic  Virus  disease  in  okra  leaf  images using  leaf  vein  extraction  and  Naive Bayesian  classifier,”  in International Conference on Soft Computing Techniques and  Implementations,  ICSCTI  2015 ,  2015, pp. 166 – 171.
[16]  A.  Susanto,  Z.  H.  Dewantoro,  C.  A.  Sari, D.  R.  I.  M.  Setiadi,  E.  H.  Rachmawanto, and  I.  U.  W.  Mulyono,  “Shallot  Quality Classification  using  HSV  Color  Models and  Size  Identification  based  on  Naive Bayes Classifier,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1577, no. 1, 2020.
[17] A.  Muthevi  and  R.  Uppu,  “Leaf Classification  Using  Completed  Local Binary  Pattern  Of  Textures,”  2017,  pp. 871 – 875.
[18] H.  Lu,  Fuxiang;  Jun,  “AN  IMPROVED LOCAL BINARY PATTERN OPERATOR FOR TEXTURE CLASSIFICATION,”  in Icassp  2016 , 2016, pp. 1308 – 1311.
[19] A.  Susanto,  D.  Sinaga,  C.  A.  Sari,  E.  H. Rachmawanto, and D. R. I. M. Setiadi, “A High  Performace  of  Local  Binary  Pattern on Classify Javanese
Character
Classification,” Sci.  J.  Informatics ,  vol.  5, no. 1, p. 8, 2018.