## O PTIMASI E KSTRAKSI F ITUR P ADA
KNN

## D ALAM K LASIFIKASI P ENYAKIT D AUN J AGUNG
Eko Hari Rachmawanto 1 , Heru Pramono Hadi 2
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro e-mail: 1 eko.hari@dsn.dinus.ac.id, 2 heru.pramono.hadi@dsn.dinus.ac.id

## A BSTRAK
Di Indonesia jagung sering digunakan sebagai komoditas utama makanan pokok selain nasi. Tanaman jagung memiliki potensi terkena penyakit ataupun serangan hama kapan saja yang menyebabkan gagal panen. Penyakit yang dapat menyerang tanaman jagung bisa dilihat dari perubahan daun. Deteksi dini terhadap penyakit dapat mencegah penyakit menyebar lebih luas, salah satunya dengan perubahan yang terjadi pada daun jagung. Penelitian ini mencoba melakukan identifikasi daun yang tidak sehat dengan cara ekstraksi ciri dan warna pada citra untuk  mendeteksi  penyakit  daun  tanaman  jagung  yaitu  hawar,  bercak  dan  karat.  Proses klasifikasi  citra  dilakukan  melalui  akusisi  citra  menjadi  data  latih  dan  uji,  kemudian menghitung  nilai  hasil  fitur  ekstraksi  warna  dan  ekstraksi  ciri.  GLCM  (Gray-Level Cooccurrence  Matrix)  sebagai  ekstraksi  ciri  dan  HSV  sebagai  ekstraksi  warna.  KNN  (K Nearest Neighbors) dengan jarak Euclidean untuk klasifikasi. Dari 160 data citra latih dan 40 citra  uji  menggunakan  algoritma  KNN-HSV-GLCM  didapatkan  hasil  akurasi  terbaik.yaitu 85%  dengan  menggunakan  dengan  nilai  k adalah  3  dan  jarak  piksel  1  dan  akurasi  terendah dengan nilai k adalah 3 dan jarak piksel 3 sebesar 70%.
K ATA K UNCI : Daun Jagung, GLCM, HSV, KNN.

## 1. P ENDAHULUAN
Jagung adalah salah satu pengganti makanan pokok yang terpenting di Indonesia setelah padi.  Jagung  juga  ditanam  dan  diolah  sebagai  pakan  ternak,  minyak,  tepung  maizena,  dan bahan baku industry. Dalam pertumbuhan jagung di Indonesia, Jawa Timur memberikan 40% dari  total  produksi  nasional  [1].  Namun,  sering  ada  banyak  kerugian  pada  tanaman  karena penyakit pada tanaman, contohnya pada jagung. Secara umum penyakit pada tanaman awalnya disebabkan oleh perubahan morfologi pada daun. Deteksi dan klasifikasi penyakit yang timbul pada daun secara akurat akan mencegah penyebaran penyakit secara luas [2]. Kategori utama penyakit daun tanaman didasarkan pada virus, jamur dan bakteri. Pengamatan para ahli adalah pendekatan utama yang digunakan untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman. Tetapi jika ada  lahan  jagung  yang  sangat  luas  maka  sulit  dilakukan  pemantauan  secara  terus  menerus. Apalagi  jika  dalam  negara  berkembang  seperti  Indonesia,  petani  mungkin  harus  pergi  jauh untuk  menghubungi  ahli.  Ini  membuat  biaya  konsultasi  juga  mahal  dan  memakan  waktu apalagi jika petani tidak mengetahui daun yang terinfeksi.
Dalam  teknik  pengolahan  citra,  terdapat  metode  untuk  digunakan  untuk  mendeteksi penyakit pada daun tanaman. Awalnya dibutuhkan ekstraksi ciri agar membedakan antara citra daun yang sehat dan yang tidak. Prose klasifikasi menggunakan data inputan yang berasal dari hasilperhitungan fitur [3]–[5]. Hasil ekstraksi yang valid akan memudahkan proses identifikasi penyakit pada daun jagung secara akurat. Penelitian sebelumnya [6], menunjukkan objek akan mudah teridentifikasi tekstur fiturnya dengan mengambil nliai derajat keabuan menggunakan metode GLCM. Penelitian milik [7] juga menggunakan ekstraksi ciri GLCM dan Ruang Warna serta menghasilkan akurasi sebesar 83%. Metode GLCM dapat menganalisa fitur suatu objek secara  statistik  dilihat  dari  tekstur  objek.  Tekstur  objek  dapat  dihitung  dari  dasar  distribusi statistik antara dua pixel dengan hubungan posisi spasial atau sering disebut intensitas pixel [8]. GLCM sering digunakan untuk objek citra yang mempunyai tekstur alami dengan sup-pola
dan himpunan yang tidak terstruktur. Sehingga GLCM merupakan metode yang efisien untuk ekstraksi  fitur  dan  tekstur  objek  [9].  Tujuan  dari  penggunaan  metode  GLCM  ini  untuk mendapatkan set fitur yang berasal dari bagian daun citra tanaman jagung.
Dalam penelitian lain, proses klasifikasi citra penyakit daun menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbors  (KNN)  dan  memberikan  hasil  akurasi  sebesar  80%.  Algoritma  KNN adalah  teknik  klasifikasi  yang  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  objek  yang  sama  dan berbeda menjadi lebih dari satu kelas [10]–[12]. KNN digunakan untuk memberikan kembali prediksi bernilai asli untuk sampel yang tidak diketahui yang diberikan.

## 2. M ETODE P ENELITIAN

## 2.1 Jenis Penyakit Jagung
Hawar daun disebabkan oleh jamur Helminthosporium turcicum dan akan terus hidup selama inang masih mendapat suplai makanan. Jenis penyakit ini dapat diminimalisir dengan menyeprotkan fungisida  setiap 2 bulan sekali. Gejala penyakit pada hawar daun disebabkan oleh bercak kecil dan akan berkembang menyerupai bentuk oval di bawah daun sesuai ilustrasi pada Gambar 2. Bercak daun, umumnya berwarna hijau atau coklat pada bagian atas daun dan dapat  menjalan  ke  bagian  bawah  menuju  batang  sehinng  amenyebabkan  tanaman  menjadi kering  dan  mati.  Penyakit  ini  disebabkan  oleh  patogen Bipolaris  maydis  Syn .  Gejala  yang timbul dari penyakit ini berupa bercak berwarna hijau kekuningan atau coklat kemerahan pada daun  sesuai  ilustrasi  pada  Gambar  1.  Tanaman  yang  sudah  terinfeksi  bercak  daun  dapat mongering kemudian mati dalam waktu kurang lebih 3 minggu. Infeksi pada tanaman ini bisa ditimbulkan oleh konidia yang terbawa angin atau air percian hujan. Karat daun disebabkan jamur Puccinia polysora. Karat daun dapat berupa bercak oval kecil yang menjalan di seluruh permukaan  daun  yang  disebarkan  oleh  angin.  Penyakit  ini  dapat  dibasmi  menggunakan fungsida sesuai ilustrasi pada Gambar 1.
Hawar Daun Bercak Daun Karat Daun Gambar 1. Contoh citra penyakit daun yang menyerang tanaman jagung

## 2.2 Hue Saturation Valuse
Hue sebagai  jenis  pada  warna  seperti  merah,  hijau,  kuning  yang  digunakan  sebagai pembeda dari warna serta dapat menentukan warna kemerahan dan kehijauan dari cahaya [13]. Saturation merupakan  kejernihan  relatif  dari  warna. Value atau  nilai  merupakan  tingkat kecerahan dari warna. Ruang warna HSV akan digunakan untuk menghasilkan area daun yang terinfeksi  penyakit.  Untuk  memperoleh  nilai  HSV,  harus  mengkonversi  citra  RGB  menjadi HSV sesuai persamaan (1) sampai persamaan (6).
= ( + + ) (1)
= ( + + ) (2)
= ( + + ) (3)
= ( , , ) (4)
= 0, = 0 1, − ( , , ) , > 0 (5) ( ) = ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧ 0,
= 0 60 ∗ ( − ) ∗ , =
60 ∗ 2 + − ∗ , = 60 ∗ 4 + − ∗ , = = + 360 < 0 (6)

## 2.3 Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Dalam analisanya, suatu objek secara statistik dapat dilihat dari tekstur objek tersebut, artinya  tekstur  objek  dihitung  dari  dasar  distribusi  statistik  antara  dua  pixel  sesuai  dengan hubungan posisi spatial derajat keabuan [9], [14], [15]. Konsep sederhana metode algoritma GLCM digunakan untuk menghitung kesamaan piksel misalnya kesamaan nilai piksel antara piksel I dan piksel j, dengan jarak (d) dan sudut tertentu. Beberapa fitur yang digunakan dalam penelitian ini sesuai persamaan (7) sampai persamaan (10).
1. Contrast adalah keberadaan variasi atas ke abuan piksel citra.
= ∑ ∑ ( − ) ( , ) (7)
2. Energy/energi merupakan representasi ukuran keseragaman pada citra.
= ∑ ∑ ( , ) (8)
3. Homogenity merupakan representasi ukuran keserbasamaan citra.
= ∑ ∑ ( , ) | | (9)
4. Correlation  merupakan  representasi  fitur  tekstur  terhadap  ketergantungan  linier  derajat keabuan dari setiap piksel yang bertetangga dengan obyek citra.
= ∑ ∑ ( )( ) ( , ) (10)

## 246 K Nearest Neighbors (KNN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  merupakan  metode  klasifikasi  yang  bekerja berdasarkan kedekatan jarak suatu data dengan data yang lain dengan menghitung kedekatan jarak objek. Menurut [12], KNN mencari jarak terdekat antara satu objek dengan objek lainnya. misalnya menggunakan eucledian distance seperti ditunjukkan persamaan (11).
= ( , ) =   ∑ ( − ) (11)

## 2.5 Pengujian Metode
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  akurasi  yang  tujuannya  membrikan informasi pada jumlah keberhasilan dari hasil proses klasifikasi terhadap suatu label/kelas yang telah ditentukan dengan seluruh jumlah kelas sesuai persamaan (12).
= 100% (12)

## 2.6 Tahapan Penelitian

## Gambar 2. Alur Penelitian
Berdasarkan Gambar 2, digunakan 200 citra daun jagung dengan sebaran 160 sebagai citra latih dan 40 sebagai citra uji. Setelah dikelompokkan, masing masing citra akan dilakukan preprocessing yaitu dengan mengubah background citra menjadi hitam dan mengubah ukuran citra  menjadi  256x256  pixel.  Setelah  dilakukan preprocessing ,  citra  dilakukan  segmentasi warna untuk mendapatkan area daun yang terinfeksi. Setelah dilakukan segmentasi citra diubah ke grayscale untuk  mendapatkan  nilai  matriks  kookurensi  dilanjutkan  mencari  nilai  energi, kontras, korelasi, dan homogenitas untuk ekstraksi fitur GLCM. Citra segmentasi akan dicari nilai HSV yang digunakan sebagai fitur untuk klasifikasi berupa histogram nilai HSV. Ketika kedua  ekstraksi  fitur  sudah  dilakukan  nilai  tersebut  akan  dijadikan  acuan  untuk  klasifikasi. Langkah selanjutnya melakukan klasifikasi dengan menggunakan algoritma klasifikasi KNN. Setelah  mendapatkan  hasil  klasifikasi,  kemudian  hitung  akurasi  untuk  mendapatkan pembuktian tingkat akurasi dari proses klasifikasi yang telah didapatkan. Hasil akurasi yang didapatkan tergantung dari objek citra, algoritma dan preprocessing yang digunakan .

## 3. M ETODE P ENELITIAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Sebanyak 200 citra secara keseluruhan yang terdiri 4 kelas, yaitu penyakit bercak daun, penyakit hawar daun, penyakit karat daun, dan daun sehat. Dari 200 citra tersebut akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu 160 latih dan 40 uji, dimana setiap kelas digunakan 10 citra. Ukuran citra akan di resize menjadi 256 x 256 pixel. Citra tersebut akan diberi label seperti Tabel 1.
Tabel 1. Label Citra Citra Latih Citra Uji Baris Citra Nama Kelas Label Baris Citra Nama Kelas Label 1-40 Penyakit Bercak Daun Bercak 1-10 Penyakit Bercak Daun Bercak 41-80 Penyakit Hawar Daun Hawar 11-20 Penyakit Hawar Daun Hawar 81-120 Penyakit Karat Daun Karat 21-30 Penyakit Karat Daun Karat 121-160 Daun Sehat Sehat 31-40 Daun Sehat Sehat

## 3.2 Pengolahan Citra
Tahap pertama pada pengolahan citra yaitu memotong background citra dan merubah menjadi warna hitam.Setelah itu citra dilakukan segmentasi untuk memperoleh warna HSV, dan mengubah citra RGB to Gray untuk membantu proses perhitungan ekstraksi fitur GLCM seperti pada Gambar 3. menggunakan fungsi yang ada didalam MATLAB.
Gambar 3. Proses Konversi Citra
Berdasakan Gambar 3, setelah melakukan pembagian data untuk latih dan uji, citra akan diolah  dengan  beberapa  tahap,berikut  merupakan  proses  dari  pengolahan  yang  dilakukan. Perubahan  background  dilakukan  pemotongan  pada  bagian  background  dan  diganti  warna background menjadi hitam menggunakan adobe potoshop agar mudah untuk dideteksi. Pada proses  segmentasi,  dilakukam  hanya  untuk  area  yang  terinfeksi  penyakit  sehingga memudahkan  dalam  pengelompokkan  nantinya.  Selanjutnya  mengubah  citra  menjadi  HSV untuk mengambil nilai Hue Saturation dan Value nya sehingga dapat mengetahui perbedaan warna yang ada pada citra. Kemudian dilanjutkan dengan mengubah citra menjadi grayscale
agar bisa dilakukan ekstraksi fitur glcm dan mempermudah mengolah citra dengan warna yang sama.

## 3.3 Hasil Pengujian
Dilakukan ekstraksi  fitur untuk setiap citra latih  dan uji.  Proses  kalkulasi  GLCM  ini menghitung matrik dari tiap citra dengan jarak piksel (d) yang ditentukan dan orientasi dari ke- 4 sudut. Citra RGB yang sudah dikonversi akan digunakan sebagai ekstraksi fitur tekstur. Di bawah ini adalah tabel yang sudah dinormalisasi y matriks untuk piksel 8x8 dengan jarak d=1 dan  sudut  0 0 yang  akan  digunakan  untuk  mencari  nilai  Contrast  Energy  Correlation  dan homogeneity seperti tampak pada Gambar 4. Untuk fitur esktraksi warna menggunakan HSV sesuai Gambar 5.
Gambar 4. GLCM pada data uji
Gambar 5. HSV pada data uji
Penelitian kali ini dilakukan pengujian dengan menggunakan algoritma KNN-GLCM dan KNN-GLCM-HSV yang dapat ditunjukkan oleh Gmabar 6 hingga Gambar 11.
Gambar 6. Grafik KNN GLCM pada k adalah 1 dan jarak piksel 1
Gambar 7. Grafik KNN GLCM pada  k adalah 3 dan jarak piksel 1
Gambar 8. Grafik KNN GLCM pada k adalah 5 dan jarak piksel 1
Gambar 9. Grafik KNN GLCM HSV pada k adalah 1 dan jarak piksel 1, 3, 5
Gambar 10. Grafik KNN GLCM HSV pada k adalah 3 dan jarak piksel 1, 3, 5
Gambar 11. Grafik KNN GLCM HSV pada k kadalah 5 dan jarak piksel 1, 3, 5
Berdasarkan  hasil  grafik  diatas  didapatkan  akurasi  seperti  pada  Tabel  2,  dimana  di peroleh nilai akurasi tertingi pada algoritma KNN GLCM k adalah 5 dan jarak piksel 5 dengan akurasi  60%  dan  pada  algoritma  KNN  GLCM  HSV  k  adalah  3  dan  jarak  piksel  1  dengan akurasi 85%. Dan akurasi terendah pada algoritma KNN GLCM k adalah 1 dan jarak piksel 3 dengan  akurasi  45%  dan  pada  algoritma  KNN  GLCM  HSV  k  adalah  3  dan  jarak  piksel  5 dengan akurasi 70%.
Tabel 2. Perbandingan akurasi pada variasi nilai k dan d
Algoritma K adalah 1 K adalah 3 K adalah 5 Jarak piksel 1 3 5 1 3 5 1 3 5 KNN-GLCM 55 45 47.5 52.5 55 57.5 55 52.5 60 KNN-GLCM- HSV 80 77.5 75 85 70 70 80 82.5 80

## 5. K ESIMPULAN
Tujuan penelitian ini  adalah mempermudah dalam mengklasifikasikan penyakit dalam daun jagung, dan yang kedua dapat menerapkan ekstrksi warna menggunakan HSV dan GLCM pada algoritma K-Nearest Neighbors (KNN).  Dalam dunia industri penelitian kali ini dirasa mampu  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada  pada  saat  ini  yaitu  sulitnya  menentukan tingkat  kematangan  buah  mengkudu  karena  dengan  banyaknya  data  yang  ada  untuk  diolah dibutuhkan suatu alat/program yang dapat meringankan energi manusia, selain itu juga dapat mempersingkat  waktu  dari  kegiatan  manusia  yang  awalnya  memilah  data  secara  manual  ke dalam  kelas  yang  telah  ditentukan  dibandingkan  dengan  menggunakan  alat/program  yang dapat membantu mengefisienkan sisa waktu untuk kegiatan lain. Dengan demikian, penelitian kali ini akan menggunakan dataset yang berjumlah 200 data dengan rincian 160 data pelatihan
dan 40 data pengujian sehingga didapatkan hasil akurasi dengan k adalah 3 dengan jarak piksel 1 didapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 85% pada algoritma KNN-GLCM-HSV dan pada algoritma KNN-GLCM dengan k adalah 5 dan jarak piksel 5 akurasi tertinggi sebesar 60%

## 6. S ARAN
Untuk meningkatkan akurasi maupun mengefisiensi waktu terdapat beberapa saran yang diajukan  penulis  antara  lain  dengan  menambah  citra  dataset  dari  data  pelatihan  atau  data training  maupun  dari  data  sehingga  dapat  meminimalisir  kesalahan  saat  dilakukan  proses klasifikasi. Untuk proses preprocessing dapat menggunakan preprocessing lain yang memiliki peranan sama atau dapat menambahkan dengan proses-proses preprocesing lainnya agar citra data yang diolah dari citra data pelatihan atau data training maupun dari citra data pengujian atau  data  testing  memiliki  banyak  informasi  dan  pengetahuan  yang  dapat  dipelajari.  Pada proses ekstraksi fitur dapat menggunakan ekstraksi fitur lain yang memiliki peranan sama atau dapat menggunakan ekstraksi fitur lebih dari satu untuk meningkatkan hasil klasifikasi yang maksimal.
U CAPAN T ERIMA K ASIH Penulis mengucapkan terima kasih kepada LPPM Universitas Dian Nuswantoro yang telah memberi “ dukungan financial ” terhadap penelitian ini khususnya pada skema penelitian Penelitian Dasar Perguruan Tinggi (PTPT) Tahun Anggaran Genap 2020/2021.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  M. Syarief and W. Setiawan, “Convolutional neural network for maize leaf disease image classification,” TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 3, p. 1376, Jun. 2020.
[2]  F.  Tupamahu,  Christyowidiasmoro,  and  M.  H.  Purnomo,  “Ekstraksi  Fitur  Tekstur  dan Warna  Citra  Daun  Jagung  untuk  Klasifikasi  Penyakit,”  in PROSIDING  SEMINAR NASIONAL ILMU KOMPUTER 2014 , 2014.
[3]  F.  Liantoni,  “Klasifikasi  Daun  Dengan Perbaikan  Fitur  Citra  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor,” Ultimatics , vol. VII, no. 2, pp. 98–104, 2015.
[4]  D.  Syahid,  Jumadi,  and  D.  Nursantika,  “Sistem  Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Hias  Daun Philodendron Menggunakan Metode K-Nearest Neighboor (Knn) Berdasarkan Nilai Hue, Saturation, Value (Hsv),” J. Online Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 20–23, 2016.
[5]  F.  Liantoni  and  H.  Nugroho,  “Klasifikasi  Daun  Herbal  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes Classifier Dan K- Nearest Neighbor,” Junral Simantec , vol. 5, no. 1, pp. 9–16, 2015.
[6]  O.  R. Indriani,  E.  J.  Kusuma, C. A.  Sari,  E. H. Rachmawanto, and D. R. I. M. Setiadi, “Tomatoes  Classification  Using  K-NN  Based  on  GLCM  and  HSV  Color  Space,”  in International Conference on Innovative and Creative Information Technology (ICITech) , 2017, pp. 1–6.
[7]  R.  A.  Surya,  A.  Fadlil,  A.  Yudhana,  M.  T.  Informatika,  P.  T.  Informatika,  and  U.  A. Dahlan, “Ekstraksi Ciri Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix ( GLCM ) dan Filter Gabor Untuk Klasifikasi Citra Batik Pekalongan,” vol. 02, no. 02, pp. 23–26, 2017.
[8]  I. U. W. Mulyono et al. , “Parijoto Fruits Classification using K-Nearest Neighbor Based on Gray Level Co-Occurrence Matrix Texture Extraction,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1501, no. 1, 2020.
[9]  D.  M.  Mahalakshmi  and S.  Sumathi,  “Brain  Tumour Segmentation  Strategies  Utilizing Mean  Shift  Clustering  and  Content  Based  Active  Contour  Segmentation,” ICTACT  J. Image Video Process. , vol. 9, no. 4, pp. 2002–2008, 2019.
[10] C. A. Sari, M. W. Kuncoro, D. R. I. M. Setiadi, and E. H. Rachmawanto, “Roundness and eccentricity feature extraction for Javanese handwritten character recognition based on K-
nearest neighbor,” 2018 Int. Semin. Res. Inf. Technol. Intell. Syst. ISRITI 2018 , pp. 5–10, 2018.
[11] P. Moallem, A. Serajoddin, and H. Pourghassem, “Computer vision-based apple grading for golden delicious apples based on surface features,” Inf. Process. Agric. , vol. 4, no. 1, pp. 33–40, 2017.
[12] H.  Nguyen-Quoc  and  V.  T.  Hoang,  “Rice  seed  image  classification  based  on  HOG descriptor  with  missing  values  imputation,” Telkomnika  (Telecommunication  Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 4, pp. 1897–1903, 2020.
[13] E. Budianita, J. Jasril, and L. Handayani, “Implementasi Pengolahan Citra dan Klasifikasi K-Nearest  Neighbour  Untuk  Membangun  Aplikasi  Pembeda  Daging  Sapi  dan  Babi Berbasis Web,” J. Sains dan Teknol. Ind. , vol. 12, no. Vol 12, No 2 (2015): Juni 2015, pp. 242–247, 2015.
[14] R.  Mehrotra,  M.  A.  Ansari,  and  R.  Agrawal,  “A  Novel  Scheme  for  Detection  Feature Extraction of Brain Tumor by Magnetic Resonance Modality Using DWT SVM,” 2020 Int. Conf. Contemp. Comput. Appl. IC3A 2020 , pp. 225–230, 2020.
[15] I. Nurhaida, H. Wei, R. A. M. Zen, R. Manurung, and A. M. Arymurthy, “Texture fusion for batik motif retrieval system,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 6, no. 6, pp. 3174–3187, 2016.