ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933

## Sistem Deteksi Penyakit Alternaria Leaf Spot Pada Daun Apel Berdasarkan Warna Dan Operasi Morfologi
Mutmainnah Muchtar* 1 , Nur Fajriah Muchlis 2 , Muliyadi 3 , Rahmat Karim 4 , Rima Ruktiari 5 1,3,4 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sembilanbelas November Kolaka, Sultra
2,5 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sembilanbelas November Kolaka, Sultra e-mail: * 1 muchtarmutmainnah@gmail.com , 2 nurfajriahm@usn.ac.id,
3 muliyadibuton@gmail.com, 4 rahmatkarim.usn@gmail.com, 5 rima.ruktiari@dipanegara.ac.id

## Abstrak
Indonesia  adalah  negara  agraris  yang  sangat  bergantung  pada  komoditas  hasil pertanian. Apel secara khusus menjadi komoditas yang sangat penting dalam bidang pertanian ini, memberikan kontribusi yang signifikan terhadap kemakmuran pertanian nasional. Namun, sektor  pertanian  menghadapi  tantangan,  terutama  dalam  bentuk  penyakit  seperti  Alternaria Leaf Spot, yang memiliki potensi merugikan hasil panen. Penelitian ini memperkenalkan sistem deteksi  penyakit  Alternaria  Leaf  Spot  pada  daun  apel,  menggunakan  ruang  warna  RGB  dan operasi  mathematical  morphology.  Dengan  menerapkan  pendekatan  berbasis  GUI  melalui perangkat  lunak  Matlab,  sistem  dengan  efisien  mampu  mendeteksi  area  daun  yang  terinfeksi Alternaria leaf spot, mencapai performansi yang baik dengan nilai presisi sebesar 96,22% dan recall 88,74%. Proses segmentasi berbasis warna, yang dipadukan dengan operasi morfologi, menghasilkan  pembentukan  bounding  box  di  sekitar  area  yang  terinfeksi.  Evaluasi menggunakan dataset 45 citra daun apel menunjukkan keberhasilan dalam mendeteksi area dan menghitung  leaf  spot..  Hasil  positif  ini  menyoroti  potensi  praktis  sistem  dalam  otomatisasi pemantauan  penyakit  tanaman  apel  yang  efisien,  membuka  jalan  untuk  pengembangan  lebih lanjut dalam deteksi penyakit tanaman berbasis citra
Kata kunci —daun apel, Alternaria leaf spot, operasi morfologi, RGB

## Abstract
Indonesia is  an agrarian country  heavily  reliant  on  agricultural  commodities.  Apples, in  particular,  hold  significant  importance  in  this  agricultural  context,  making  a  substantial contribution  to  the  nation's  agricultural  prosperity.  However,  the  agricultural  sector  faces challenges, notably in the form of diseases like Alternaria Leaf Spot, which have the potential to adversely  affect  crop  yields.  This  research  introduces  a  system  for  detecting  Alternaria  Leaf Spot  disease  on  apple  leaves,  utilizing  RGB  color  space  and  mathematical  morphology operations.  Implementing  a  GUI-based  approach  through  Matlab  software,  the  system efficiently detects infected areas, achieving good performance with a precision value of 96.22% and  a recall  of  88.74%.  The  color-based segmentation  process,  combined  with  morphological operations, results in the generation of bounding boxes around infected areas. Evaluation using a dataset of 45 apple leaf images demonstrates success in detecting and quantifying leaf spots. These positive outcomes underscore the practical potential of the system in automating efficient monitoring  of  apple  plant  diseases,  paving  the  way  for  further  developments  in  image-based plant disease detection.
Keywords —apple leaf, Alternaria leaf spot, morphological operation, RGB
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 112-122 E- ISSN 2503-2933 113

## 1. PENDAHULUAN
ertanian  memiliki  peran  sentral  dalam  perekonomian  Indonesia,  yang  secara  historis dikenal  sebagai  negara  agraris.  Sektor  pertanian  tidak  hanya  menjadi  tulang  punggung ekonomi,  tetapi  juga  menopang  ketahanan  pangan  dan  menyediakan  pekerjaan  bagi sebagian  besar  populasi[1].  Namun,  seiring  dengan  perkembangan  zaman,  sektor  pertanian menghadapi tantangan serius yang memerlukan solusi inovatif untuk menjaga produktivitas dan keberlanjutan. Dalam bidang pertanian modern, keberlanjutan bukan hanya tentang peningkatan hasil  panen,  tetapi  juga  menjaga  keberagaman  tanaman  dan  mengatasi  berbagai  ancaman, termasuk  serangan  penyakit  tanaman.  Penyakit  pada  tanaman  dapat  mengakibatkan  kerugian yang signifikan, baik dalam hal kuantitas maupun kualitas hasil panen. Oleh karena itu, deteksi dini  dan  penanganan  penyakit  tanaman  menjadi  aspek  kunci  dalam  menjaga  kesehatan pertanian.
Apel, sebagai  salah  satu  komoditas  pertanian  unggulan,  memiliki  peran  penting  dalam perekonomian  dan  pemenuhan  kebutuhan  pangan  masyarakat[2].  Alternaria leaf  spot ,  yang disebabkan  oleh  jamur  dari genus Alternaria ,  menjadi  ancaman  serius  karena  dapat  menyebar dengan cepat, menginfeksi daun apel, dan merusak kualitas buah[3], [4]. Isu-isu terkait dengan Alternaria leaf  spot mencakup  risiko  penurunan  hasil  panen,  penurunan  kualitas  buah,  dan potensi  dampak  ekonomi  negatif  bagi  petani  dan  pelaku  industri  apel.  Deteksi  penyakit  ini menjadi  krusial  untuk  memastikan  langkah-langkah  penanganan  yang  tepat  waktu  dan  efektif, serta memitigasi dampak negatifnya terhadap produksi apel nasional.
Melalui pemahaman mendalam terhadap kompleksitas penyakit tanaman ini, penelitian ini  berusaha  memberikan  kontribusi  solutif  melalui  pemanfaatan  teknologi  citra  digital. Penelitian  oleh  [1]  mencoba  mendeteksi  hama  pada  daun  apel  menggunakan  algoritma  CNN. Hasil  penelitian  menunjukkan  performa  metode  yang  sangat  baik,  namun  dataset  citra  yang digunakan  tidak  membahas  penyakit  Alternaria leaf  spot .  Sama  halnya  dengan  penelitian  oleh [5]  mencoba  menerapkan  teknik deep  learning untuk  mengklasifikasikan  penyakit  yang menyerang daun apel, namun secara komputasi cukup kompleks. Selanjutnya, [2] mengoptimasi algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasikan  buah  apel  berdasarkan  fitur  warna  RGB  ke dalam  3  kelas  buah apel,  begitu  pula  penelitian  oleh[6]  yang  mencoba  untuk  mengidentifikasi penyakitpada  daun  tomat  berdasarkan  inforasi  warna  dan  tekstur.  Penelitian  oleh  [7]  telah menerapkan  operasi otsu thresholding untuk  segmentasi  daun  secara  umum.  Selanjutnya,  [8] mencoba  menerapkan  teknik  operasi  morfologi  untuk  segmentasi  citra  plat  nomor  kendaraan dengan hasil yang sangat baik.
Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi penyakit Alternaria leaf spot pada daun apel dengan memanfaatkan ruang warna RGB dan operasi morfologi. Secara kasat mata, Alternaria leaf spot ditandai oleh adanya bercak-bercak yang biasanya berbentuk bulat atau oval pada daun tanaman.  Bercak-bercak  tersebut  dapat  bervariasi  dalam  warna,  termasuk  coklat  muda  hingga tua  atau  kehitaman[3].  Sistem  yang  akan  dibangun  mencoba  untuk  mendeteksi  warna  yang paling  mirip  dengan  ciri  dan  karakteristik  dari  Alternaria leaf  spot .  Pendekatan  ini diimplementasikan melalui antarmuka berbasis GUI ( Graphical User Interface ) dengan bantuan perangkat  lunak  Matlab,  menjadikannya  lebih  aksesibel  dan  dapat  digunakan  oleh  pemangku kepentingan  di  bidang  pertanian.  Dengan  mengintegrasikan  aspek  warna  dan  morfologi  [9], penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem yang mampu dengan akurat mendeteksi area daun  apel  yang  terpapar leaf  spot .  Proses  ini  melibatkan  segmentasi  berbasis  warna  untuk mengidentifikasi  area  yang  terinfeksi,  diikuti  oleh  serangkaian  operasi  morfologi  untuk meningkatkan akurasi dan ketepatan deteksi.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  penting  dalam  meningkatkan kesehatan tanaman apel di Indonesia dan membuka jalan bagi pengembangan lebih lanjut dalam teknologi  deteksi  penyakit  tanaman  berbasis  citra.  Dengan  menyadari  urgensi  penanganan

## P
114 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 112-122 E-ISSN 2503-2933
Alternaria leaf spot , penelitian ini diarahkan untuk memberikan solusi inovatif yang berpotensi menjadi landasan bagi upaya-upaya penguatan sektor pertanian tanah air.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan.  Pengumpulan  dataset  citra  daun  apel menjadi  langkah  awal,  memberikan  dasar  untuk  melatih  dan  menguji  sistem  deteksi.  Proses selanjutnya  melibatkan  segmentasi  berbasis  informasi  warna  RGB,  memungkinkan  pemisahan daun  sehat  dan  terinfeksi  dengan  tingkat  keakuratan  tinggi.  Operasi  morfologi  menjadi  kunci dalam  merapikan  struktur  citra  hasil  segmentasi,  menghilangkan noise ,  dan  meningkatkan ketepatan  deteksi.  Dengan  penerapan  teknik  ini,  sistem  dapat  mengidentifikasi  area  yang terkena penyakit dengan lebih tepat, mengurangi potensi kesalahan deteksi. Selanjutnya deteksi ditunjukkan  dengan  penggunaan bounding  box ,  yang  memberikan  visualisasi  jelas  tentang lokasi daun terinfeksi dan otomatis menghitung jumlah spot yang terdeteksi. Terakhir, evaluasi performa  sistem  menggunakan  metrik  kinerja  seperti  presisi, recall ,  dan  akurasi  memberikan pemahaman  menyeluruh  tentang  kemampuan  sistem.  Gambar  1  menunjukkan  tahapan  dari metode yang diusulkan.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1   Dataset
Sebanyak  45  citra  daun  apel  diperoleh  secara  daring  dari  situs  Kaggle  [15].  Data merupakan citra daun apel yang telah terpapar Alternaria leaf spot dalam berbagai variasi letak dan jumlah titik/ spot penyakit. Dimensi tiap citra adalah 256x256 piksel dengan tipe data JPG. Gambar  2  menunjukkan  contoh  citra  daun  apel  yang  yang  terpapar  Alternaria leaf  spot yang digunakan dalam penelitian ini.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 112-122 E- ISSN 2503-2933 115
Gambar 2. Contoh Citra Daun Apel yang Terinfeksi Altenaria Leaf Spot

## 2.2   Segmentasi Berdasarkan Warna RGB
Pemisahan citra, dikenal sebagai segmentasi, melibatkan proses memecah citra menjadi komponen-komponen  atau  wilayah-wilayah  yang  lebih  kecil  berdasarkan  fitur  tertentu  [10], [11].  Segmentasi  berbasis  warna  digunakan  untuk  mengidentifikasi  wilayah  dengan  warna kecoklatan, yang seringkali terkait dengan daun apel yang terkena Alternaria leaf spot . Aturan atau ketentuan untuk menentukan wilayah ini dapat dijelaskan pada Persamaan (1).
200         255 & 100        200 & 0       120 (1)
dimana area adalah  bagian  dari  daun  apel  yang  mengalami leaf  spot ,  sedangkan R , G ,  dan B adalah  nilai  piksel  merah,  hijau  dan  biru  dari  citra.  Aturan  ini  merupakan  aturan  yang merepresentasikan ciri warna dari daun yang mengalami leaf spot . Gambar 4 merupakan contoh hasil penerapan segmentasi menggunaan aturan yang diajukan dalam penelitian ini.
Gambar 4. Citra Input (Kiri) dan Citra Hasil Segmentasi (Kanan)

## 2.3   Operasi Morfologi
Operasi  morfologi  merupakan  serangkaian  operasi  matematika  yang  diterapkan  pada citra  untuk  memanipulasi  struktur  objek  dalam  citra.  Operasi  morfologi  umumnya  melibatkan penggunaan  elemen  struktural  seperti  kernel  atau mask untuk  mengubah  bentuk,  ukuran,  atau posisi  objek  dalam  citra.  Dua  operasi  dasar  dalam  morfologi  adalah  dilasi  ( dilation )  dan  erosi ( erosion ),  yang  dapat  digunakan  secara  bersamaan  atau  secara  berurutan.  Sedangkan  operasi opening dan closing didapatkan  dari  menggabungkan  operasi  erosi  dan  dilasi.  mendeteksi penyakit  daun  apel,  operasi  morfologi  seperti opening dan closing dapat  membantu  dalam
116 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 112-122 E-ISSN 2503-2933
membersihkan dan memperbaiki hasil segmentasi, memastikan bahwa hanya objek-objek yang signifikan yang dipertahankan dan fitur-fitur objek terjaga dengan baik[9], [12].
Tahap  pertama  adalah  mengidentifikasi  objek  pada  citra  biner.  Selanjutnya,  dilakukan proses  penghilangan  objek  yang  memiliki  luas  (jumlah  piksel)  kurang  dari nilai  ambang  batas yang ditentukan. Pada penelitian ini, nilai ambang adalah 10 piksel. Jika lebih kecil daripada ini, maka  piksel  hasil  segmentasi  akan  dihapus.  Pada  proses  ini,  fungsi  Matlab  “bwareaopen” digunakan. Selanjutnya, dilakukan proses operasi morfologi closing , dengan ukuran structuring element adalah 5 dengan jenis “ disk ”. Persamaan (2) menunjukkan proses closing citra[8].
•    ⊕  ⊖ (2)
dimana A merupakan  citra  biner  hasil  segmentasi  yang  menjadi  input  dan B adalah  elemen struktural

## 2.4   Deteksi Area Leaf Spot
Untuk  mendeteksi  area  Alternaria leaf  spot pada  citra  daun  yang  telah  disegmentasi, selanjutnya  dilakukan  tahapan connected  componenet  labelling melalui  fungsi  Matlab “bwlabel”. Connected component labeling adalah teknik yang umum digunakan dalam analisis citra untuk memberi label pada setiap objek atau komponen yang terhubung dalam citra biner. Fungsi  “bwlabel”  memberikan  label  pada  objek  terhubung  dalam  citra  biner,  sehingga  setiap objek  mendapatkan  label  yang  berbeda.  Pada  citra  hasil  segmentasi  daun  apel  yang  terkena Alternaria leaf spot , “bwlabel” dapat membantu memberikan label pada setiap area daun yang terinfeksi  sehingga  dapat  diidentifikasi  dan  dianalisis  lebih  lanjut.  Selanjutnya,  fungsi “regionprops”  pada  Matlab  digunakan  untuk  menghitung  objek  dalam  citra  biner.  Fungsi  ini dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan  mengukur  properti-properti  dari  area  yang terinfeksi leaf  spot .  Salah  satu  properti  yang  umum  dihitung  adalah bounding  box ,  yang merupakan kotak persegi panjang yang melingkupi area atau objek tertentu.
Gambar 5. Contoh Bounding Box yang Akan Muncul pada Proses Deteksi

## 2.5   Perhitungan Performansi
Pada penelitian ini, pengujian akan difokuskan pada spek utama yaitu ketepatan jumlah Alternaria leaf spot yang dideteksi dalam setiap citra daun. Metrik pengukuran yang digunakn adalah recall dan precision [13]. Pengujian precision dan recall dari proses deteksi jumlah leaf spot diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  tentang  sejauh  mana  sistem  mampu mengidentifikasi  area  yang  terinfeksi  pada  daun  apel. Recall ,  juga  dikenal  sebagai sensitivity atau true  positive  rate ,  akan  memberikan  informasi  tentang  seberapa  baik  sistem  dapat mengidentifikasi  semua  daun  yang  benar-benar  terkena leaf  spot .  Sedangkan precision akan memberikan informasi tentang seberapa akurat sistem dalam mengidentifikasi daun yang benar- benar terinfeksi leaf spot dari total daun yang diklasifikasikan sebagai terinfeksi.  Persamaan (3) dan (4) menunjukkan rumus untuk menghitung precision dan recall dari sistem.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 112-122 E- ISSN 2503-2933 117
Mutmainnah , et., al [ Sistem Deteksi Penyakit Alternaria Leaf Spot pada Daun Apel Berdasarkan Warna dan Operasi Morfologi]
(3)
(4)
dimana:
True Positives ( TP )   =  jumlah bounding box yang benar-benar muncul di area leaf spot False Positives (FP)   =  jumlah bounding box yang muncul bukan di daerah leaf spot False Negatives (FN)  =  jumlah area leaf spot yang tidak terdeteksi oleh sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  melakukan  analisis  terkait  metode  yang  diusulkan,  langkah  awal  dilakukan proses implementasi sistem deteksi area daun yang mengalami Alternaria leaf spot . Sistem ini dirancang  dan  dikembangkan  menggunakan  perangkat  lunak  Matlab  berbasis  GUI  ( Graphical User  Interface )  dengan  menerapkan  metode Waterfall [14].  Tahapan  pengembangan  sistem melibatkan  analisis  kebutuhan,  perancangan,  pengkodean,  pengujian,  dan  pemeliharaan. Antarmuka  pengguna  sistem  menampilkan  2  tombol  utama,  yaitu  tombol  untuk  memilih  data citra daun apel dan tombol untuk mendeteksi area daun apel yang terkena penyakit Alternaria leaf spot , sekaligus menghitung jumlahnya. Gambar 6(a) menampilkan antarmuka pengguna di mana  pengguna  dapat  memilih  citra  daun  apel  melalui  tombol  "Choose  Image".  Setelah pengguna  memilih  citra,  Gambar  6(b)  menampilkan  hasil  akhir  dari  sistem  ketika  tombol "Detect Leaf Spot Disease" ditekan. Hasil tersebut mencakup bounding box berwarna biru yang menandai area yang terkena leaf spot dan jumlah spot yang terdeteksi dalam satu citra daun.
(a)                                                                                 (b)
Gambar 6.  Tampilan Setelah User Menekan Tombol “ Choose Image” (a) dan “ Detect ” (b)
118 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 112-122 E-ISSN 2503-2933
Gambar 7.  Tampilan Sistem Untuk Citra yang Terdeteksi Memiliki Lebih dari Satu Leaf Spot
Gambar 8. Tampilan Sistem Jika Tidak Terdeteksi Leaf Spot
Setelah  proses  implementasi  sistem  selesai,  maka  dilakukan  proses  pengujian  dengan menggunakan 45 citra daun apel yang terkena Alternaria leaf spot . Setiap citra memiliki ciri-ciri dengan  adanya spot yang  letaknya  bervariasi  di  permukaan  daun  dengan  jumlah  1 spot atau lebih. Gambar 7 merupakan tampilan antarmuka sistem ketika mendeteksi 4 area penyakit leaf spot yang  tersebar  di  permukaan  daun,  ditandai  dengan  adanya bounding  box .  Gambar menunjukkan  bahwa  sistem  secara  sukses  mampu  mendeteksi leaf  spot dengan  presisi  yang tinggi. Sementara itu, Gambar 8 merupakan contoh citra yang tidak terdeteksi leaf spot sehingga di  bagian  keterangannya  akan  muncul  kategori  bahwa  tidak  dideteksi  adanya leaf  spot ,  dan jumlah sama dengan 0.
Tabel  1  menunjukkan  hasil  pengujian  performasi  dari  sistem  deteksi  yang  telah dibangun.  Terdapat  45  citra  daun  yang  dideteksi  dengan  jumlah  minimal  1 spot di  tiap permukaannya  dan  maksimal  7.  Kemudian,  dihitung  berapa leaf  spot yang  berhasil  dideteksi
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 112-122 E- ISSN 2503-2933 119
untuk  kemudian  dibandingkan  dengan  keadaan real nya.  Setiap  kali  citra  diproses,  maka dilakukan perhitungan nilai recall dan precision nya. Nilai ini didapatkan hasil perhitungan nilai TP ( True Positive ), FP ( False Positive ) dan FN ( False Negative ) dari hasil deteksi leaf spot pada tiap  citra. Recall yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  sistem  cenderung  tidak  melewatkan  daun yang  memang  benar-benar  terinfeksi.  Sedangkan precision yang  tinggi  menunjukkan  bahwa ketika sistem menyatakan bahwa ini adalah area daun terinfeksi, maka kemungkinan besar hal itu adalah  benar.  Hasil  pengujian  keseluruhan  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  mendeteksi dan  menghitung  jumlah  area  daun  yang  terpapar  penyakit  Alternaria leaf  spot dengan  nilai precision sebesar 96,22% dan recall 88,74%.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Recall dan Precision dari Sistem No. Data Jumlah Leaf Spot Precision (%) Recall (%) No. Data Jumlah Leaf Spot Precision (%) Recall (%) Real Detected Real Detected 1 daun1 1 1 100 100 24 daun24 2 2 100 100 2 daun2 1 1 100 100 25 daun25 2 2 100 100 3 daun3 1 1 100 100 26 daun26 6 6 100 100 4 daun4 1 1 100 100 27 daun27 1 1 100 100 5 daun5 1 1 100 100 28 daun28 1 1 100 100 6 daun6 1 1 100 100 29 daun29 1 1 100 100 7 daun7 1 1 100 100 30 daun30 2 1 100 50 8 daun8 1 1 100 100 31 daun31 1 1 100 100 9 daun9 1 1 100 100 32 daun32 7 7 83,3 83,3 10 daun10 1 0 0 0 33 daun33 2 2 100 100 11 daun11 1 1 100 100 34 daun34 4 4 100 100 12 daun12 1 1 100 100 35 daun35 5 4 100 80 13 daun13 1 1 100 100 36 daun36 6 5 80 80 14 daun14 3 2 100 66,7 37 daun37 1 1 100 100 15 daun15 4 1 100 25 38 daun38 2 1 100 50 16 daun16 2 3 66,7 100 39 daun39 1 1 100 100 17 daun17 2 2 100 100 40 daun40 1 1 100 100 18 daun18 6 4 100 66,7 41 daun41 1 1 100 100 19 daun19 2 2 100 100 42 daun42 3 3 100 100 20 daun20 5 4 100 80 43 daun43 3 3 100 100 21 daun21 5 2 100 40 44 daun44 1 1 100 100 22 daun22 1 1 100 100 45 daun45 1 1 100 100 23 daun23 7 5 100 71,4 Rata-rata precision dan recall (%) = 96,22 88,74
Secara  keseluruhan  sistem  memberikan  hasil  yang  baik.  Gambar  9  menunjukkan beberapa  citra  hasil  deteksi  dengan recall dan precision yang  tinggi.  Namun  masih  terdapat beberapa  citra  dengan  nilai precision dan recall individu  yang  tidak  begitu  tinggi,  ditandai dengan bounding  box yang  muncul  tidak  pada  tempatnya.  Misalnya  pada  citra  “daun14”, “daun15”,  “daun16”  dan  “daun21”.  Gambar  10  menunjukkan  beberapa  contoh  citra  dengan hasil precision dan recall yang  rendah  karena  kesalahan  deteksi.  Perlu  diperhatikan  bahwa perbedaan  nilai  ini  dapat  disebabkan  oleh  variasi  kompleksitas  citra,  seperti  resolusi  citra  dan kondisi pencahayaan citra ketika foto diambil.
120 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 112-122 E-ISSN 2503-2933
Operasi Morfologi]
“daun17.jpg” “daun19.jpg” “daun34.jpg” “daun42.jpg”
Gambar 9.  Contoh Hasil Deteksi Dengan Recall dan Precision yang Tinggi
“daun16.jpg”
“daun15.jpg” “daun14.jpg”
“daun21.jpg”
Gambar 10.  Contoh Hasil Deteksi Dengan Recall dan Precision yang Rendah
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 112-122 E- ISSN 2503-2933 121
Meskipun  beberapa  citra  menunjukkan  performa  yang  lebih  rendah,  evaluasi  secara menyeluruh menunjukkan bahwa sistem ini memiliki potensi dan dapat digunakan secara umum untuk  mendeteksi  penyakit  pada  daun  apel.  Penting  untuk  terus  mengembangkan  dan meningkatkan  sistem  ini,  mungkin  dengan  penyesuaian  pada  parameter  atau  pengenalan  pola tambahan  untuk  meningkatkan  ketepatan  deteksi  pada  kasus-kasus  yang  lebih  spesifik. Meskipun terdapat beberapa tantangan, penelitian ini membuka pintu bagi pengembangan lebih lanjut  dalam  deteksi  penyakit  tanaman  menggunakan  pendekatan  berbasis  pengolahan  citra digital.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem deteksi Alternaria leaf spot pada  daun  apel,  dengan  berdasarkan  pada  informasi  warna  RGB  dan  operasi  morfologi, memberikan  hasil  yang  positif  dengan  rata-rata precision sebesar  96,22%  dan recall sebesar 88,74%.  Evaluasi  menyeluruh  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  secara  efektif  mendeteksi area yang terkena penyakit pada sebagian besar citra daun apel. Kelebihan sistem terletak pada kemampuannya  dalam  mengenali  daun  apel  yang  terinfeksi  penyakit  Alternaria  leaf  spot, ditandai dengan adanya bounding box yang akurat dan jumlah spot yang ditemukan. Sehingga, metode  segmentasi  berbasis  ruang  warna  RGB  dan  operasi  morfologi  membuktikan keefektifannya, terutama dalam memisahkan daun yang terinfeksi dari yang sehat.

## 5. SARAN
Untuk  pengembangan  selanjutnya,  fokus  dapat  diberikan  pada  integrasi  teknik pembelajaran mesin guna meningkatkan kemampuan sistem dalam mengenali variasi citra daun dengan  lebih  kompleks.  Eksplorasi  berbagai  metode  operasi  morfologi  dan  penyesuaian parameter  dapat  diterapkan.  Selain  itu,  penggunaan  dataset  yang  lebih  besar  dan  representatif serta  pemahaman  mendalam  tentang  karakteristik  warna  pada  daun  yang  terinfeksi  juga  perlu diperdalam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Husen, K. Kusrini, and K. Kusnawi, “Deteksi Hama pada Daun Apel Menggunakan Algoritma  Convolutional  Neural  Network,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  Vol. 6, No. 4, p. 2103, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4667.
[2] M. Afriansyah, J. Saputra, Y. Sa’adati, and V. Y. P. Ardhana, “Optimasi Algoritma Naive Bayes  Untuk  Klasifikasi  Buah  Apel  Berdasarkan  Fitur  Warna  RGB.,” Bulletin  of Computer Science Research ,  Vol.  3,  No.  3,  pp.  242–249,  2023,  doi: 10.47065/bulletincsr.v3i3.251.
[3] S. Un Nabi, J. Iqbal Mir, W. Hassan Raja, M. A. Sheikh, O. Chand Sharma, and D. Beer Singh, “European Journal of Biotechnology and Alternaria leaf and fruit spot in apple: Symptoms, cause
and management,”
2020, [Online]. Available: www.biosciencejournals.com
122 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 112-122 E-ISSN 2503-2933
[4] J. Cabrefiga, M. V. Salomon, and P. Vilardell, “Improvement of Alternaria Leaf Blotch and  Fruit  Spot  of  Apple  Control  Through  The  Management  of  Primary  Inoculum,” Microorganisms , Vol. 11, No. 1, Jan. 2023, doi: 10.3390/microorganisms11010101.
[5] X. Chao, G. Sun, H. Zhao, M. Li, and D. He, “Identification of Apple Tree Leaf Diseases Based  On  Deep  Learning  Models,” Symmetry  (Basel) ,  Vol.  12,  No.  7,  Jul.  2020,  doi: 10.3390/sym12071065.
[6] M.  Astiningrum,  P.  P.  Arhandi,  and  N.  A.  Ariditya, “Identifikasi  Penyakit  pada  Daun Tomat Berdasarkan Fitur Warna dan Tekstur,” Jurnal Informatika Polinema , Vol. 6, No. 2, pp. 47–50, 2020.
[7] M.  Muchtar, “Penggabungan  Fitur  Dimensi  Fraktal  dan  Lacunarity  Untuk  Klasifikasi Daun,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2015.
[8] Y. P. Pasrun, M. Muchtar, A. N. Basyarah, and Noorhasanah, “Indonesian License Plate Detection  Using  Morphological  Operation,” in IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering , Institute of Physics Publishing, Jun. 2020. doi: 10.1088/1757- 899X/797/1/012037.
[9] D.  A.  Priandini,  J.  Nangi,  M.  Muchtar,  and  J.  Y.  Sari, “Deteksi  Area  Plat  Mobil Menggunakan Operasi Morfologi Citra,” in Semin. Nas. Teknol. Terap. Berbas. Kearifan Lokal , 2018, pp. 294–302.
[10]  M.  Muchtar,  “ Deteksi  Area  Kerusakan  pada  Citra  Terumbu  Karang  Akibat  Coral Bleaching  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital ,” Jurnal  Innovation  and  Future Technology (IFTECH) P-ISSN , vol. 5, pp. 2656–1719, 2023.
[11]  H.  D.  Adoe,  A.  Y.  Rahman,  and  I.  Istiadi, “Segmentasi  Citra  Burung  Lovebird Menggunakan K-Means,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , Vol. 10, No. 1, pp. 706–718, 2023.
[12]  M.  Muchtar,  Y.  P.  Pasrun,  R.  Rasyid,  N.  Miftachurohmah,  and  M.  Mardiawati, “Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kesegaran Ikan Berdasarkan Warna pada Citra Area Mata,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan , Vol. 12, No. 1, Jan. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i1.3879.
[13]  Y.  Yohannes  and  R.  Wijaya, “Klasifikasi  Makna  Tangisan  Bayi  Menggunakan  CNN Berdasarkan Kombinasi Fitur MFCC dan DWT,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , Vol. 8, No. 2, pp. 599–610, Jun. 2021.
[14]  A. Jalil, I. P. Ningrum, and M. Muchtar, “SPK Pemberian Kredit Menggunakan Metode Wp  (Weighted  Product)  pada  BMT  Mu’amalah  Sejahtera  Kendari,” Jurnal  Semantik , Vol. 3, No. 1, pp. 173–180, 2017.
[15]  N. Sankalana, “Apple Tree Leaf Disease Dataset,” kaggle.com , 2024.
https://www.kaggle.com/datasets/nirmalsankalana/apple-tree-leaf-disease-dataset/data (accessed Jan. 21, 2024).