## Kusumadewa & Supatman, Identifikasi Citra Daun The Menggunakan Metode Histogram untuk

## Identifikasi Citra Daun Teh Menggunakan Metode Histogram untuk Deteksi Dini Serangan Awal Hama Empoasca
Leaf Image Identification Using Histogram Methods for Early Detection of Empoasca Pests Initial Attack
Christophorus Candra Kusumadewa 1 , Supatman 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia E-mail: candrakusumadewa@gmail.com 1 , supatman@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Hama Empoasca merupakan  salah  satu  hama  utama  tanaman  teh  di  Asia.  Hama  ini  sulit  dimonitor karena ukurannya kecil, lincah, mampu terbang dan meloncat. Pengamatan serangan hama ini agar lebih praktis dan mudah yaitu dengan cara mengamati gejala serangan awal pada pucuk daun teh. Gejala serangan  tersebut  dapat  diakuisisi  dan  direpresentasikan    dalam  bentuk  citra  digital.  Penelitian  ini bertujuan  menghasilkan  sebuah  algoritma  yang  dapat  membantu  membedakan  daun  teh  muda  atau pucuk daun teh yang sehat dan yang terkena gejala awal hama Empoasca. Sampel  pucuk  daun  teh  yang  sehat  atau  terserang  hama Empoasca diproses  menggunakan image preprocessing dan  ektraksi ciri dengan metode histogram serta identifikasi berbasis Neural Network . Ciri yang digunakan pada penelitian ini adalah mean, standard deviasi, dan entropy sebagai masukan neural network . Data pelatihan yang digunakan sebanyak 110 citra, terdiri dari 43 citra data normal dan 23  citra  terkena  gejala  awal  hama Empoasca serta data  pengujian  sebanyak    44  citra.  Pengujian algoritma ini menghasilkan unjukkerja terbaik sebesar 95,45% pada alfa 0,1 dan decalfa 0,5.
Kata Kunci : Daun Teh , Histogram, Neural Network, Learning Vector Quantization.

## ABSTRACT
Empoasca pest is one of the main pest of tea plant in Asia. This pest is difficult to monitor because of its small size, lively, capable of flying and jumping. Observation of this pest attack to make it more practical and easy that is by observing symptoms of early attacks on tea leaf shoots. Symptoms of the attack can be acquired and represented in the form of digital images. This study aims to produce an algorithm that can help distinguish young tea leaves or tea leaf buds are healthy and affected by early symptoms of pests Empoasca.
Samples of healthy tea leaves or pest of Empoasca are processed using image preprocessing and feature extraction with histogram method and Neural Network based identification. The characteristics used in this study are mean, standard deviation, and entropy as input of neural network. The training data used were 110 images, consisting of 43 images of normal data and 23 images affected by the initial symptoms  of  Empoasca  pests  and  test  data  of  44  images.  Testing  of  this  algorithm  yield  best performance equal to 95,45% at alpha 0,1 and decalfa 0,5.
Keywords: Tea Leaf, Histogram, Neural Network, Learning Vector Quantization.

## 1. Pendahuluan
Dijaman  era  globalisasi  saat  ini perkembangan  teknologi  sangatlah  pesat  dan semakin  canggih.  Teknologi  yang  canggih memberikan  kemudahan  bagi  pekerjaan manusia,  sehingga  yang  dahulu  masih dikerjakan dengan tenaga manusia, kini sudah bisa digantikan oleh tenaga mesin (komputer). Saat  ini  aplikasi  komputer  sudah  banyak
digunakan  dalam  memperingan  pekerjaan manusia,  seperti  halnya  pada  bidang kedokteran, kemiliteran, industri, perdagangan, pertanian  dan  lain  sebagainya,  sehingga komputer  menjadi  sebuah  alat  yang  handal dalam membantu kebutuhan manusia saat ini.
Teknologi komputer pun telah digunakan dalam  bidang  pertanian.  Dalam  penelitian  ini menggunakan media komputer untuk
mengidentifikasi  gejala  awal  serangan  hama Empoasca pada tanaman teh. Hama Empoasca merupakan salah satu hama utama tanaman teh di Asia (Long-Qing, et all., 2015).
Hama  ini  sulit  dimonitor  karena ukurannya  kecil,  lincah,  mampu  terbang  dan meloncat  (Long-Qing,  et  all.,  2015).  Oleh karena itu pengamatan serangan hama ini agar lebih  praktis  dan  mudah  dengan  cara mengamati  gejala  serangan  awal  pada  pucuk daun teh.

## 2. Landasan Teori
2.1 Empoasca sp
Serangga Empoasca sp.  (Homoptera: Cicadelidae)  pada  teh  dikenal  dengan  nama umum wereng pucuk teh, green tea-leafhopper , dan ada yang menyebutnya wereng hijau. Pada tanaman  teh  serangga  ini  pada  tahun  1998 dilaporkan  menjadi  hama  dan  menimbulkan kerusakan  berat  di  perkebunan  teh  Gunung Mas,  Jawa  Barat  (Dharmadi,  1999),  dimana sebelumnya  serangga  ini  belum  pernah diketahui  sebagai  hama  tanaman  teh.  Hama tersebut dilaporkan menyerang tanaman teh di kebun Pagilaran, Jawa Tengah pada tahun 2000 (Pachrudin, 2007) dalam Wagiman (2011).
Gambar 1. Hama Empoasca sp
Bioekologi Empoasca sp  pada  teh sebagai  berikut.  Metamorfose  serangga  ini bertipe  sederhana,  dalam  perkembangannya mengalami stadia telur (8-14 hari), nimfe (11- 14 hari) meliputi lima instar (1, 2, 3, 4, dan 5), dan imago (jantan 10 hari, betina 25 hari), lihat Gambar  2.  Tubuh  jantan  lebih  kecil  daripada betina.  Telur  putih  agak  krem,  silinder,  dan agak melengkung seperti buah pisang, rata-rata panjangnya  sekitar  0,75  mm  (Linda,  2003). Telur satu persatu disisipkan oleh induknya di dalam jaringan pucuk teh, jaringan tulang daun di  permukaan  bawah  daun  muda,  jaringan ketiak  atau  tangkai  daun  muda  (Sudarmo, 1992). Produksi telur berkisar antara 200 – 300 butir/ekor betina (Kalshoven, 1981).
Gambar 2. Siklus hidup dan perkembangan Empoasca flavescens (Ananda Mukhopadhyay dan Mayukh Sarker)
Nimfe dan imago  Empoasca sp.  Berada pada  permukaan  bawah  daun  terutama  daun pucuk  teh,  namun  dalam  kondisi  terpaksa sering  juga  berada  di  permukaan  atas  daun walaupun  hanya  sesaat  (Gambar  3). Stadia nimfe dan imago  Empoasca sp.  Menghisap daun  teh  dan  pada  populasi  tinggi  dapat menimbulkan kerusakan serius.
Gambar 3. Empoasca sp. pada daun teh  (Wagiman, 2011)
Kepadatan  populasi Empoasca sp.  Tiga ekor  per  pucuk  sudah  dapat  menimbulkan kerusakan  pucuk  teh  dari  semula  berwarna pucat,  berubah  menjadi  kekuningan,  dan akhirnya kering (Winasa, 1999). Serangan berat dapat menimbulkan penurunan produksi pucuk teh sebesar 50% (Dharmadi, 1999).

## (a)                          (b)
Gambar 4. (a). Pucuk daun teh yang sehat dan (b). Pucuk daun teh terkena hama Empoasca (Wagiman, 2011)

## 2.2 Citra Digital
Secara  umum,  pengolahan  citra digital menunjuk pada pemrosesan Gambar 2 dimensi
Hama Empoasca sp. pada Teh Telur 8-14 hari Nimfe 11-14 hari Umur betina 25 hari, jantan 10 hari Instar 1 Instar 3 Instar 4 Instar 5 Imago Telur di dalam tunas, tulang daun, atau tangkai daun teh Instar 2 ♀ ♂ Nimfe Imago
menggunakan  komputer  (Putra,  2010).  Dalam konteks  yang  lebih  luas,  pengolahan  citra digital mengacu pada pemrosesan setiap data 2 dimensi.  Citra digital merupakan  sebuah  larik ( array )  yang  berisi  nilai-nilai real maupun kompleks  yang  direpresentasikan  dengan deretan bit tertentu.
Citra  di  dalam  komputer  disusun  oleh sejumlah titik yang disebut piksel. Setiap piksel mempunyai koordinat, yang dinyatakan dalam bentuk f (x,y) dimana 𝑦 menyatakan baris dan 𝑥 menyatakan kolom, seperti Gambar 5.

## Gambar 5. Representasi Citra Digital Dalam 2 Dimensi (Kadir, 2013)
Piksel  pojok  kiri-atas  mempunyai koordinat  (0,0)  dan  piksel  pada  pojok  kanan- bawa  mempunyai  koordinat (𝑁 − 1, 𝑀 − 1) (Kadir & Susanto, 2013). Jika suatu citra berukuran 𝑀 baris dan 𝑁 kolom  atau  biasa  dinyatakan  sebagai 𝑀 𝑥 𝑁 , dimana  perpotongan  antara  baris  dan  kolom disebut piksel ( piksel = picture element ) yang memiliki  dua  parameter  yaitu  koordinat  dan intensitas (warna) pada koordinat (𝑥, 𝑦) dengan nilai 𝑓(𝑥, 𝑦) sehingga  dapat  ditulis  sesuai Persamaan 1.
𝑓(𝑥, 𝑦) = - 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) ⋯ 𝑓(0, 𝑀 − 1) 𝑓(1,0) ⋯ ⋯ 𝑓(1, 𝑀 − 1) ⋯ ⋯ ⋯
⋯ 𝑓(𝑁 − 1,0) 𝑓(𝑁 − 1,1) ⋯ 𝑓(𝑁 − 1, 𝑀 − 1)
0 (1)
Berdasarkan  persamaan  1,  suatu  citra f (𝑥, 𝑦) dalam fungsi matematis dapat dituliskan Persamaan 2.
0 ≤ 𝑥 ≤ 𝑀 − 1 0 ≤ 𝑦 ≤ 𝑁 − 1
0 ≤ 𝑓(𝑥, 𝑦) ≤ 𝐿 − 1 (2)
Dalam hal ini : M = jumlah piksel baris ( row) pada array citra, N = jumlah piksel kolom ( column ) pada array, citra, L = jumlahtingkat keabuan ( graylevel )
Besarnya  nilai M,  N bebas  ditentukan, tetapi biasanya merupakan perpangkatan dari 2 yang ditunjukkan pada Persamaan 3.
𝑀 = 2 4 , 𝑁 = 2 4 , 𝑑𝑎𝑛 𝐿 =   2 4 (3)

## 2.3 Akuisisi Data
Akuisisi  data  adalah  tahap  dalam mendapatkan citra. Tujuan dari tahap ini adalah untuk  menentukan  data  yang  dibutuhkan  dan memilih    metode    perekaman  citra    digital. Langkah-langkah    yang    dilakukan    dalam tahap  ini  secara umum  dimulai  dari  persiapan obyek  yang  akan  diambil  citranya,  alat-alat, sampai  pada pencitraan.

## 2.4 Cropping
Cropping adalah  proses  pemotongan citra  pada  koordinat  tertentu  pada  area  citra. Proses  ini  dilakukan  untuk  mengambil  bagian yang dirasa penting atau bagian yang memiliki informasi  yang  paling  banyak  untuk  diolah menggunakan jaringan syaraf tiruan. Selain itu proses  ini  juga  dapat  mengubah  ukuran  citra menjadi lebih kecil, sehingga akan mempercepat proses komputasi. Pada penelitian ini dilakukan cropping pada daerah yang mengindikasikan gejala yaitu pada syaraf daun dengan ukuran 50x50 piksel.

## 2.5 Pengolahan Warna
Sebuah gambar berwarna memiliki core warna  yaitu Red , Green ,  dan Blue .  Maka  dari itu  diperlukan  sebuah  cara  untuk  pembacaan nilai-nilai dari R, G, dan B pada suatu pixel . Salah  satu  cara  untuk  menghitung  nilai tersebut adalah dengan melakukan normalisasi terhadap  ketiga  komponen  warna  tersebut (Munir, R., 2004).
Cara  untuk  melakukan  normalisasi tersebut adalah dengan Persamaan 7.
𝑟 = 9 9:;:< (4)
𝑔 = 9 9:;:< (5)
𝑏 = 9 9:;:< (6)
Dengan normalisasi tersebut didapatkan nilai dari masing-masing r, g, dan b, dengan range nilai 0-255.
2.6 Grayscale
Grayscale adalah suatu format citra atau gambar  dimana  tiap-tiap pixel gambar  hanya terdiri  dari  1  komposisi  ( channel )  warna.
Perbedaan mendasar dengan format RGB ialah pada  tiap-tiap pixel gambar  terdiri  dari komposisi warna yaitu: R (merah), G (hijau), B (biru). Gray yang digunakan pada penelitian ini adalah gray YUV, bisa dirumuskan seperti pada Persamaan 7.
𝐹 = 0,299 ∗ 𝑅 + 0,587 ∗ 𝐺 + 0,110 ∗ 𝐵 (7)
Dalam hal ini F = grayscale .
Nilai  yang  lain  juga  dapat  diberikan untuk  ketiga  parameter  tersebut  asalkan  total nilai keseluruhannya adalah 1 (satu).

## 2.7 Histogram Citra
Menurut  Munir  (2004),  informasi penting  mengenai  isi  citra  digital  dapat diketahui  dengan  membuat  histogram  citra. Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran nilai-nilai intensitas pixel dari  suatu  citra  atau  bagian tertentu di dalam citra. Dari sebuah histogram dapat  diketahui  frekuensi  kemunculan  nisbi ( relative )  dari  intensitas  pada  citra  tersebut. Dari histogram tersebut dihasilkan sebuah data yang  akan  diguanakan  dalam  sebuah pengolahan citra.
Histogram  secara  umum  merupakan sebaran  atau  distribusi  frekuensi.  Histogram suatu  citra  didefinisikan  sebagai  sebaran  nilai derajat  keabuan  citra.  Suatu  histogram  h  dari citra grayscale dengan derajat keabuan [0, L-1] akan  memiliki  sebanyak  L  derajat  keabuan. Misalkan terdapat citra grayscale 8 bit memiliki L=  2 8 =256.  Histogram  citra digital dengan derajat keabuan [0, L − 1] adalah suatu fungsi diskrit pada Persamaan 8.
h(i) = ni (4)
(8)
Dalam hal ini ni = jumlah piksel dengan derajat  keabuan  i  dan  h(i)  =  histogram  citra digital pada derajat keabuan i.

## 2.8 Neural Network
Neural Network (Jaringan Syaraf Tiruan) adalah sebuah metode pemodelan data statistik nonlinier. Neural  Network dapat  digunakan untuk  memodelkan  hubungan  yang  kompleks antara input dan output untuk menemukan pola- pola pada data (Widodo, 2005). Neural  Network juga  bisa  dibayangkan seperti  otak  buatan.  Hal  ini  dikarenakan pemodelan Neural  Network dapat  dilatih dengan database pembelajaran, sehingga dapat membuatnya  cerdas.  Untuk  lebih  jelasnya
struktur jaringan syaraf tiruan dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Struktur jaringan syaraf tiruan (Kusumadewi, 2003)

## 2.9 Ekstraksi Ciri Statistik
Ciri statistik dari histogram yaitu  rerata intensitas,  varian,  standar  deviasi  dan  entropi. Komponen  fitur  ini  dihitung  berdasar Persamaan 9.
𝑚 = ∑ 𝑖 . 𝑝(𝑖) NOP QRS (9) 𝜎 = U∑ (𝑖 − 𝑚) V 𝑝(𝑖) NOP QRP (10) 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 = − ∑ 𝑝(𝑖) NOP QRS log V (𝑝(𝑖)) (11)
Dalam hal ini, i adalah aras keabuan pada citra f dan p(i) menyatakan probabilitas kemunculan i dan L menyatakan nilai aras keabuan tertinggi, s 2 varian, s standar deviasi.

## 2.9 Learning Vector Quantization
Learning  Vector  Quantization (LVQ) adalah  suatu  metode  untuk  melakukan pembelajaran  pada  lapisan  kompetitif  yang terawasi. Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis  belajar  untuk  mengklasifikasikan vektor-vektor input . Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya tergantung pada jarak antara vektor- vektor input .  Jika  2  vektor input mendekati sama, maka lapisan kompetitif akan meletakkan kedua vektor input tersebut kedalam kelas yang sama (Kusumadewi,2003).
Menurut  Nurkhozin,  dkk  (2011)  LVQ adalah  jaringan single  layer yang  terdiri  dari dua  lapisan  yaitu  lapisan input dan output seperti pada Gambar 7.
Keterangan : X = Vektor masukan (X1,X2...Xn) W = Vektor bobot |X-W|  = selisih nilai jarak Eucledian antara  vektor input dengan  vektor bobot F = Lapisan Kompetitif y_in = Masukan lapisan kompetitif y = output
Langkah  0.  inisialisasi vektor referensi inisialisasi laju pelatihan α (0). Langkah   1.  selama  syarat  berhenti:  salah, kerjakan Langkah 2-6. Langkah   2.  Untuk  setiap  vektor  masukan pelatihan x, kerjakan Langkah 3- 4.
Langkah   3.  Carilah j sehingga minimum ║x- wj║ Langkah   4.  Perbaharui wj sebagai berikut : Bila T = Cj maka wj (baru) = wj (lama) + α [x- wj (lama)]
Bila T ≠ Cj maka wj (baru) = wj (lama) - α [x- wj (lama)]
Langkah   5.  Kurangi laju pelatihan Langkah   6.  Uji    syarat    berhenti          (dapat spesifikasi  dengan  cacah  iterasi atau laju pelatihan apakah sudah mencapai nilai yang cukup kecil) (Widodo, 2005).

## 3. METODOLOGI
3.1 Materi
Citra  daun  teh  yang  digunakan  diambil dari  perkebunan  teh  Nglinggo,  Samigaluh Yogyakarta  dan  perkebunan  teh  Kemuning, Karanganyar, Jawa Tengah. Data penelitian ini berjumlah  110  data  citra  daun  teh  dengan rincian  66  citra  digunakan  sebagai  data  latih yang terdiri 43 citra daun normal dan 23 citra yang terkena gejala awal hama empoasca dan 44 citra untuk data uji.

## 3.2 Peralatan
3.2.1 Perangkat Keras
Notebook  intel  i3 ,  harddisk 320GB memori, harddisk ,  memori  4 Gbyte RAM  dan sistem  operasi Microsoft  Windows 7 Profesional  untuk  membuat  program  dan pembuatan laporan penelitian.

## 3.2.2 Perangkat Lunak
Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini ada tiga macam, yaitu :
a) Software Matlab versi 7.10.0 (R2010a)
b) Photoshop versi CS5
c) Microsoft office picture manager

## 3.3 Jalannya Penelitian
Jalannya  penelitian  identifikasi  gejala awal hama Empoasca ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8. Blok diagram desain sistem identifikasi daun teh.

## 3.3.1 Akuisisi Data
Akuisisi  data  merupakan  tahapan  awal yang dilakukan dalam pengidentifikasian citra daun teh. Alat yang digunakan berupa kamera smartphone dengan kapasitas 23 megapixel dan lensa makro tambahan. Pengambilan citra dilakukan langsung oleh peneliti terhadap daun teh.

## 3.3.2 Data
Dari proses akuisisi data yang dilakukan maka akan dihasilkan data berupa citra bahan. Citra ini selanjutnya akan dilakukan pemrosesan pada tahap berikutnya.

## 3.3.3 Cropping
Pada  proses cropping dilakukan  secara manual untuk memotong dengan ukuran 50x50 piksel saja pada daerah yang berindikasi yaitu syaraf daun.

## 3.3.4 Grayscale
Setelah  citra  di  potong,  proses selanjutnya adalah dengan mengubah citra dari 3 layer menjadi satu layer gray .

## 3.3.5 Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  ciri  merupakan  langkah  awal dalam  melakukan  klasifikasi  dan  interpretasi citra.  Proses  ini  berkaitan  dengan  kuantisasi karakteristik  citra  ke  dalam  sekelompok  nilai ciri  yang  sesuai.  Sehingga  mendapatkan informasi  kuantitatif  dari  5  ciri  yang  dapat membedakan  kelas-kelas  suatu  obyek.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  3  ciri  yaitu  mean (rerata), standar deviasi (std) dan entropi yang diambil dari hasil proses grayscale .

## 3.3.6 Vektorisasi
Vektorisasi  adalah  tahapan  dimana  ciri dari hasil ekstraksi ciri diperoleh dalam bentuk vektor. Ciri tersebut kemudian disimpan dalam database yang digunakan sebagai acuan untuk proses  pelatihan.  Ciri  yang  dijadikan  adalah hasil dari mean (rerata) , standard deviasi (std), dan  entropi.  Pengenalan  data  uji  dilakukan dengan  membandingkan  bobot  akhir  dengan ciri  data  uji,  kemudian  mencari  jarak  terdekat untuk menentukan kelasnya.

## 3.3.7 Learning Vector Quantization
Learning  Vector  Quantization adalah sebuah  metode  klasifikasi  dimana  setiap  unit output mempresentasikan sebuah kelas. Setelah proses ekstraksi citra, ciri yang didapatkan dan menjadi database kemudian dimasukkan untuk proses  pengenalan  menggunakan Learning Vector  Quantization .  Arsitektur  LVQ  dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9.  Arsitektur Learning Vector Quantization
Keterangan :
X = Vektor masukan (X1,X2...Xn),
W = Vektor bobot, |X-W|   =  selisih  nilai  jarak Eucledian antara vektor input dengan vektor bobot,
F = Lapisan Kompetitif, y_in   = Masukan lapisan kompetitif, y = output
Berdasarkan  arsitektur Learning  Vector Quantization tersebut  dapat  dikatakan  bahwa pelatihan  data  dimulai  dengan  mencari  jarak terdekat  antara  data  latih  dengan  bobot  awal untuk  mendapatkan  bobot  akhir  yang  akan digunakan untuk melakukan pengujian.

## 4. PEMBAHASAN
4.1 Akuisisi Data Citra
Citra  diambil  menggunakan  kamera handphone yang  memiliki  kualitas  23  MP. Hasil  akuisisi  berupa  citra digital dengan format  .jpg  dipindahkan  dari smartphone ke komputer  untuk  dijadikan  data  dalam penelitian. Data citra daun teh dalam penelitian
ini ditunjukan pada Gambar 10 (a) dan Gambar 11 (b).
Gambar 10. (a). Citra Daun Teh Bergejala, dan (b).

## Citra Daun Teh Normal

## 4.2 Proses Cropping
Pada tahap selanjutnya citra di kecilkan dimensinya  dengan  ukuran  piksel  50x50  pada bagian yang mengindikasikan gejala yaitu pada syaraf daun ditunjukkan pada Gambar 11.
(a) (b)
Gambar 11. (a) Citra Daun Teh Yang Telah Di Crop 50x50, (b) Citra Daun Teh yang telah di Crop dan Grayscale

## 4.3 Proses Grayscale
Setelah didapat hasil dari citra cropping , langkah  selanjutnya  adalah  membuat  citra tersebut menjadi aras keabuan seperti Gambar 11(b).

## 4.4 Proses Histogram
Citra daun yang telah di- cropping dan di- grayscale di buat histogram dari citra tersebut. Hasil histogram dapat dilihat pada Gambar 12.

## Gambar 12. Hasil Histogram

## 4.5 Ekstraksi Ciri
Berdasarkan  histogram  citra  dauh  teh, dilakukan ekstraksi 3 ciri yaitu rerata, standar deviasi, dan entropi. Hasil dari ekstraksi 66 data latih ditunjukkan Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Ekstraksi Ciri Data Pelatihan
No Data Pelatihan Mean (rerata) Standar Deviasi Entropy 1 N1 114,8132 4,4688 2,8461 2 N2 100,3152 6,2798 2,8668 3 N3 111,2332 8,3980 3,3051
Deteksi Dini Serangan Awal Hama Empoasca 33
No Data Pelatihan Mean (rerata) Standar Deviasi Entropy 4 N4 127,8804 10,9935 3,4036 5 N5 116,8072 5,2947 2,9331 6 N6 107,5172 6,4393 2,8748 7 N7 97,3336 4,6520 2,6741 8 N8 111,9756 6,8772 2,9401 9 N9 108,5624 6,3449 2,9598 10 N10 96,6240 6,1672 2,8255 11 N11 141,0508 4,9377 2,9562 12 N13 113,1480 8,0751 3,2960 13 N14 107,5016 5,7732 2,8863 14 N15 101,0136 4,6490 2,7109 15 N16 102,5224 9,0995 3,1818 16 N17 110,5576 4,4654 2,7767 17 N18 111,9184 8,0926 3,0075 18 N19 93,9192 6,6426 3,0009 19 N20 102,8096 7,5266 3,0783 20 N21 95,0984 4,5927 2,7523 21 N22 96,1176 6,2255 3,0569 22 N24 101,4280 6,8823 2,8399 23 N25 96,7976 3,5097 2,5936 24 N26 105,1016 4,4445 2,5867 25 N27 97,8288 12,4911 3,3074 26 N28 114,1212 10,7573 3,4638 27 N29 100,9892 4,4772 2,6559 28 N30 121,5480 5,3062 2,8905 29 N31 96,8412 5,1401 2,8746 30 N32 122,1972 11,0274 3,3816 31 N33 112,6048 5,3274 2,9341 31 N33 112,6048 5,3274 2,9341 33 N36 91,3828 2,9536 2,3618 34 N37 104,2656 5,2177 2,8782 35 N40 115,4608 11,9495 3,7038 36 N41 97,4996 5,0237 2,7809 37 N42 93,8852 7,2922 3,1342 38 N43 106,6144 11,0669 3,5414 39 N44 98,2248 8,4182 3,2402 40 N45 94,2700 3,7209 2,6304 41 N47 91,5820 4,6232 2,7125 42 N49 94,2152 5,0457 2,6309 43 N50 114,4280 11,0904 3,4342 44 G1 62,2680 7,8981 3,3688 45 G3 82,2756 9,7761 3,5472 46 G4 84,0844 10,3072 3,5885 47 G5 56,2228 7,3792 2,9973 48 G9 77,0568 14,4645 3,8424 49 G10 85,7608 8,6537 3,4648 50 G17 91,0964 9,3692 3,4137 51 G27 80,9728 16,3993 4,0138 52 G28 64,7616 2,2284 2,0589 53 G29 71,3380 3,2604 2,3105 54 G30 66,0036 9,5928 3,4903 55 G31 74,0064 3,5329 2,5840 56 G32 81,3448 5,0782 2,7118 57 G33 72,0020 11,8136 3,4197 58 G34 65,1156 7,3632 3,1246 59 G40 84,9744 12,0268 3,6826 60 G41 66,0036 9,5928 3,4903 61 G42 87,2444 2,9035 2,3815 62 G43 74,0064 3,5329 2,5840 63 G44 84,8004 7,0797 3,0740 64 G45 85,9824 9,0452 3,3475 65 G46 74,7312 3,1629 2,4644 66 G47 70,8080 2,1799 2,1004
Sedangkan  hasil  ekstraksi  ciri  dari  44 citra  yang  terdapat  dalam  data  uji  ditunjukan pada Tabel 2.

## Tabel 3. Hasil Ekstraksi Ciri Data Uji
No, Data Uji Mean Std. Dev Entropy
1 uji1 70,0464 5,9404 3,1400 2 uji2 73,5212 13,2401 3,6913 3 uji3 89,3396 3,7221 2,5345 4 uji4 123,9284 7,8465 3,4072 5 uji5 104,3732 8,6377 3,2803 6 uji6 102,4648 23,9626 3,8827 7 uji7 97,2088 3,8688 2,7355 8 uji8 114,5636 10,6335 3,3627 9 uji9 64,5232 3,2091 2,3610 10 uji10 95,5840 3,2327 2,4968 11 uji11 91,0964 9,3692 3,4137 12 uji12 80,9728 16,3993 4,0138 13 uji13 66,0760 4,7267 2,6550 14 uji14 62,2680 7,8981 3,3688 15 uji15 82,2756 9,7761 3,5472 16 uji16 84,0844 10,3072 3,5885 17 uji17 56,2228 7,3792 2,9973 18 uji18 85,7608 8,6537 3,4648 19 uji19 77,0568 14,4645 3,8424 20 uji20 64,7616 2,2284 2,0589 21 uji21 81,3448 5,0782 2,7118 22 uji22 83,9400 9,7101 3,4558 23 uji23 87,2444 2,9035 2,3815 24 uji24 65,1156 7,3632 3,1246 25 uji25 73,0804 2,6426 2,3464 26 uji26 84,8004 7,0797 3,0740 27 uji27 84,9744 12,0268 3,6826 28 uji28 85,9824 9,0452 3,3475 29 uji29 74,7312 3,1629 2,4644 30 uji30 71,3380 3,2604 2,3105 31 uji31 83,9400 9,7101 3,4558 32 uji32 73,0804 2,6426 2,3464 33 uji33 66,0760 4,7267 2,6550 34 uji34 83,1820 9,7189 3,4897 35 uji35 83,1820 9,7189 3,4897 36 uji36 86,3792 6,0822 2,8435 37 uji37 70,8080 2,1799 2,1004 38 uji38 97,1044 6,1292 2,9843 39 uji39 91,8960 7,2912 3,1188 40 uji40 103,0964 9,6156 3,2304 41 uji41 116,5960 12,6308 3,8018 42 uji42 98,7304 7,8095 3,2322 43 uji43 102,5728 14,5809 3,8598 44 uji44 94,0736 4,9876 2,9123

## 4.6 Learning Vector Quantization
Pada  proses  pelatihan  dengan  jaringan Learning  Vector  Quantization digunakan parameter  yang  dapat  mengetahui  persentase keberhasilan  tertinggi.  Pelatihan  dilakukan untuk  mencari  bobot  akhir  yang  digunakan dalam  proses  pengujian.  Parameter  LVQ ditunjukan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Parameter Jaringan LVQ
Parameter Nilai Jumlah data pelatihan 66 Jumlah data uji 44
Jumlah pola target 2  (  1:  Normal,  2: Bergejala) Variasi laju pelatihan 0,1;0,01;0,001;0,0 001;0,00001;0,00 0001 Update laju pelatihan 𝛼 = 𝛼 − 𝛼(𝑑𝑒𝑐 𝛼) Variasi  penurunan  laju pelatihan 0,000001 Maksimum iterasi 1000
Berdasarkan  parameter  yang  terdapat pada  Tabel  3,  maka  dapat  dilakukan  proses pelatihan.  Pada  penelitian  ini  memiliki  total data  pelatihan  66  data.  Untuk  data  yang digunakan sebagai bobot awal adalah data yang mewakili  masing-masing  kelas  (target) sebagaimana data pada Tabel 4.
Tabel 4. Bobot Awal No Data Mean Standar Deviasi Entrop y 1. Normal 114,8132 4,4688 2,8461 2. Bergejala  70,8080 2,1799 2,1004
Berdasarkan Tabel 4, dapat dilihat bahwa bobot  yang  nomor  1  untuk  kelas  1  dengan kategori NORMAL, sedangkan nomor 2 untuk kelas 2 dengan kategori BERGEJALA.

## 4.7 Unjuk Kerja
Pengujian unjuk kerja dilakukan dengan mengubah parameter laju pelatihan awal ( alfa ) dan penurunan laju pelatihan ( dec alfa ). Untuk target ada 2 pola, nilai minimum laju pelatihan (min alfa )  adalah  0,000001,  dan  maksimal iterasi nilainya 1000.
Unjuk  kerja  dari  data  pelatihan identifikasi  serangan  awal  hama empoasca pada  tanaman  teh  dengan  parameter alfa 0,01 dan decalfa 0,75 dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Unjuk Kerja Data Pelatihan
No. Data Pelatiha n Target  Hasil  Keterangan 1 N1 1 1 Nornal 2 N2 1 1 Nornal 3 N3 1 1 Nornal 4 N4 1 1 Nornal 5 N5 1 1 Nornal 6 N6 1 1 Nornal 7 N7 1 1 Nornal 8 N8 1 1 Nornal 9 N9 1 1 Nornal 10 N10 1 1 Nornal 11 N11 1 1 Nornal 12 N13 1 1 Nornal
13 N14 1 1 Nornal 14 G1 2 2 Bergejala 15 G3 2 2 Bergejala 16 G4 2 2 Bergejala 17 G5 2 2 Bergejala
Tabel 6. Unjukkerja Pengenalan Data Pelatihan (%)
Kumulatif Penurunan Laju Pelatihan ( dec alfa ) Laju Pelatihan ( alfa ) Iterasi Ke - Unjukkerja Pengenalan (%) Kumulatif 0,1 0,1 110 98,48 0,01 88 98,48 0,001 66 98,48 0,0001 44 96,97 0,00001 22 96,97 0,25 0,1 41 98,48 0,01 33 98,48 0,001 25 96,97 0,0001 17 96,97 0,00001 9 96,97 0,5 0,1 17 98,48 0,01 14 98,48 0,001 10 96,97 0,0001 7 96,97 0,00001 4 96,97 0,75 0,1 9 98,48 0,01 7 98,48 0,001 5 96,97 0,0001 4 96,97 0,00001 2 96,97
Tabel  6  menunjukan  hasil  prosentase unjukkerja  data  pelatihan  pada  tiap alfa dan decalfa ,  serta  menunjukkan  hasil  unjuk  kerja dari  citra  uji  dengan  parameter  pada  Tabel  3. Hasil  nilai  persentase  didapatkan  dengan Persamaan 12.
𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛 = `Qabc dc4e fQgh4ciQ jklicm `Qabc nhicaQmc4 𝑥 100% (12)
Berdasarkan hasil unjuk kerja pada Tabel 6,  didapatkan  hasil  akurasi  identifikasi  dini gejala  awal  serangan  hama empoasca terbaik menggunakan parameter dengan nilai alfa (α) = 0,01 dan nilai decalfa ( decα ) = 0,75 pada iterasi ke-7,  karena  memiliki  nilai  iterasi  terkecil dengan  hasil  persentase  tertinggi.  Kemudian dijadikan nilai bobot akhir yang nantinya akan digunakan untuk proses pengujian. Bobot akhir dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Tabel Bobot Akhir
No Data Mean Standar Deviasi Entropy 1. Normal 108.2178  6.0067 2.9311 2. Bergejala 72.2477 4.5623 2.5265
Setelah
bobot akhir
diperoleh, selanjutnya
melakukan pengujian
menggunakan  data  uji.  Pengujian  ini
dimaksudkan  untuk  mencari  jarak  terdekat antara  bobot  akhir  dengan  data  uji  setiap kelasnya.  Hasil  pengujian  perbandingan  jarak antar kelas menggunakan data uji dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8. Perbandingan Jarak Antar Kelas Pada Data
Uji
No. Data Uji Jarak Kelas 1 Kelas 2 Terdekat 1 uji1 38,1720 2,6686 2,6686 2 uji2 35,4507 8,8477 8,8477 3 uji3 19,0201 17,1125 17,1125 4 uji4 15,8251 51,7924 15,8251 5 uji5 4,6717 32,3917 4,6717 6 uji6 18,8790 35,9344 18,8790 7 uji7 11,2164 24,9716 11,2164 8 uji8 7,8653 42,7574 7,8653 9 uji9 43,7878 7,8439 7,8439 10 uji10 12,9420 23,3741 12,9420 11 uji11 17,4551 19,4722 17,4551 12 uji12 29,1799 14,7801 14,7801 13 uji13 42,1621 6,1753 6,1753 14 uji14 45,9908 10,5561 10,5561 15 uji15 26,2218 11,3483 11,3483 16 uji16 24,5224 13,1999 13,1999 17 uji17 52,0131 16,2774 16,2774 18 uji18 22,6187 14,1500 14,1500 19 uji19 32,3013 11,0866 11,0866 20 uji20 43,6289 7,8555 7,8555 21 uji21 26,8899 9,1136 9,1136 22 uji22 24,5642 12,8091 12,8091 23 uji23 21,2088 15,0888 15,0888 24 uji24 43,1240 7,6857 7,6857 25 uji25 35,3029 2,1002 2,1002 26 uji26 23,4424 12,8143 12,8143 27 uji27 24,0221 14,7994 14,7994 28 uji28 22,4459 14,4710 14,4710 29 uji29 33,6104 2,8513 2,8513 30 uji30 36,9871 1,6029 1,6029 31 uji31 24,5642 12,8091 12,8091 32 uji32 35,3029 2,1002 2,1002 33 uji33 42,1621 6,1753 6,1753 34 uji34 25,3157 12,1275 12,1275 35 uji35 25,3157 12,1275 12,1275 36 uji36 21,8389 14,2165 14,2165 37 uji37 37,6142 2,8161 2,8161 38 uji38 11,1142 24,9102 11,1142 39 uji39 16,3733 19,8457 16,3733 40 uji40 6,2723 31,2677 6,2723 41 uji41 10,7159 45,0943 10,7159 42 uji42 9,6618 26,6903 9,6618 43 uji43 10,3075 31,9650 10,3075 44 uji44 14,1809 21,8334 14,1809
Sebelum  dilakukan  ekstraksi  ciri,  data citra  yang  sudah  dilakukan  pre-proses  awal, kemudian data citra diproses dengan algoritma
LVQ.  Proses  selanjutnya  adalah  identifikasi, pada tahap pelatihan sistem akan dilatih untuk mengenali  target  yang  sudah  ditentukan, apakah hasilnya sesuai atau tidak sesuai dengan target.  Jumlah  target  yang  digunakan banyaknya  sesuai  atau  sama  dengan  jumlah data pelatihan yang digunakan dalam penelitian ini.  Pada  awal  pelatihan  data  diberikan  nilai bobot, yaitu bobot awal yang menghubungkan setiap  neuron  pada  lapisan input ke  neuron pertama pada lapisan output .
Adapun Kinerja kumulatif dari pelatihan LVQ ditunjukkan oleh Gambar 13.

## Gambar 13. Kinerja Pelatihan
Adapun  iterasi  yang  dihasilkan  pada setiap parameter yang telah dibahas pada materi sebelumnya ditunjukkan pada Gambar 14.

## Gambar 14. Jumlah Iterasi Pada Pelatihan
Berdasarkan Gambar 14 didapatkan hasil iterasi  terkecil  jika  menggunakan  nilai parameter alfa 0,00001 dan dec alfa 0.75 yaitu 2.  Sedangkan  iterasi  terbesar  didapat  jika menggunakan nilai parameter afla 0,1 dan dec alfa 0,1.  Dalam  penelitian  ini  didapatkan unjukkerja  kumulatif  tertinggi  yaitu  95,45% pada iterasi terkecil dengan parameter alfa 0,1 dan dec alfa 0,5.

## 5. KESIMPULAN
Identifikasi
Citra Daun
Teh
Menggunakan  Metode  Histogram  Untuk Deteksi Dini Serangan Awal Hama Empoasca dengan  44  data  uji  memperoleh  unjukkerja sebesar 95,45% pada parameter alfa 0,1 dan dec alfa 0,5.

## DAFTAR PUSTAKA
Dhamadi, A. 1999. Empoasca sp. hama baru di perkebunan  teh.  Prosiding.  Seminar Nasional  Peranan  Entomologi  dalam Pengendalian  Hama  yang  Ramah Lingkungan dan Ekonomis. PEI Cabang Bogor.  Bogor:  16  Februari  1999.  p.: 6050610.
Kadir,  A.,  Susanto,  Adhi.  2013.  Teori  dan
Aplikasi Pengolahan Citra. Kalshoven.  1981.  Teh  pests  of  crops  in Indonesia. Translated and revised by PA Van  der  Laan.  PT  Ichtiar  Baru  Van- Hoeve, Jakarta. Kusumadewi,  S.  2003.  Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasinya).  Yogyakarta: Graha Ilmu Linda. 2003. Biologi Empoasca flavescens (F.) (Homoptera:  Cicadellidae)  pada  teh ( Camellia  sinensis (L.)  O  Kuntze. Skripsi. Fakultas Pertanian IPB.
Long-QingShi,
Zhao-HuaZeng, Huo-
ShuiHuang, Yong-MeiZhou, LietteVasseur,  Min-ShengYou.  2015. Identification of Empoascaonukii (Hemiptera: Cicadellidae)
and
Monitoring of its Populations in the Tea Plantations  of  South  China.  Journal  of Economic  Entomology  108(3):1025- 1033 Munir,  R.,  (2004).  Pengolahan  citra  digital dengan pendekatan algoritmik. Bandung: Informatika. Putra,  D.  (2010).  Pengolahan  Citra  Digital. Yogyakarta: Andi. Sudarmo,  S.  1992.  Pengendalian  serangga hama  dan  penyakit  kapas.  Kanisius, Yogyakarta
Wagiman, F. X., B. Triman, R. D. Sinaga, B. Y. Rahmautama, M. Y. Ade. 2011. Evaluasi ketahanan  klon-klon  teh  PGL  terpilih terhadap serangan Empoasca sp. LaporanAkhir. Hibah PenelitianUnggulan  Fakultas  Pertanian UGM Tahun Anggaran 2011
Widodo,  T.  S.  (2005).  Sistem  Neuro  Fuzzy untuk Pengolahan
Informasi.
Yogyakarta: Graha Ilmu. Winasa,  IW.  1999.  Pengaruh  insektisida  beta sipermetrin  dan  beta  silfutrin  terhadap kelimpahan populasi Empoasca sp. pada pertanaman  teh  di  Desa  Banyuwangi, Kecamatan  Cigudeg,  Bogor.  Fakultas Pertanian IPB.