## IDENTIFIKASI DEFISIENSI UNSUR HARA PADA TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Arie Qur’ania 1 , Lita Karlitasari 2 , Sufiatul Maryana 3 , Cecep Sudrajat 4 , dan Zolla 5
1,2,3,4,5 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pakuan, Jl. Pakuan No 1 Tegallega Bogor, Indonesia
1 Email: qurania@unpak.ac.id
2 Email: lita.karlitasari@unpak.ac.id
3 Email: sufiatul.maryana@unpak.ac.id
4 Email : cecep.sudrajat@unpak.ac.id
5 Email : zollaleo8@gmail.com

## ABSTRAK
Tanaman seperti halnya makhluk hidup yang lain membutuhkan kombinasi unsur hara untuk hidup tumbuh dan berkembang biak. Unsur hara di dalam tanaman juga dapat dibagi menjadi  dua, yaitu unsur hara bergerak ( mobile nutrient ) dan unsur hara tidak bergerak ( immobile nutrient ). Kondisi tanaman yang mengalami  defisiensi  atau  kekurangan  unsur  hara  akan  mengalami  gangguan  pertumbuhan  dan mempengaruhi  hasil  panen  daun  atau  buahnya.  Warna  daun  dapat  menjadi  ciri  tanaman  dalam  kondisi normal atau mengalami defisiensi unsur hara. Defisiensi unsur hara pada tanaman akan berpengaruh pada bentuk daun, produksi buah dan usia tanaman yang mengakibatkan tanaman tumbuh kerdil, dan lekas mati. Pada  produksi  buah  akan  terjadi  kerontokan  pada  bunga  atau  bakal  buah  sehingga  hasil  produksi  akan mengalami penurunan. Jika pemeliharaan tanaman dilakukan secara manual, maka setiap tanaman diamati untuk kemudian dianalisis apakah mengalami defisiensi unsur hara berdasarkan ciri fisiknya, dan proses ini  memerlukan  waktu  dan  ketelitian  pengamatan.  Manfaat  penelitian  ini  adalah  dapat  mengidentifikasi defisiensi unsur hara pada tanaman cabai berbasis citra berdasarkan ciri warna Red, Green, Blue (RGB) dan ciri ekstraksi tekstur. Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi berbasis machine learning dengan metode  klasifikasi Support  Vector  Model (SVM)  untuk  mengidentifikasi  kekurangan  unsur  hara  yang terbagi dalam empat kelas, yaitu kekurangan nitrogen (N) dan  fosfor (P), kekurangan P dan kalium (K), kekurangan  N  dan  K,  serta  daun  cabai  dengan  kelas  normal.  Data  tanaman  yang  menjadi  sampel  pada penelitian ini adalah sebanyak 120 data dengan hasil akurasi sebesar 84,4%. Kata kunci: defisiensi unsur hara, RGB, analisis tekstur, SVM

## ABSTRACT
Plants,  like  other  living  things,  need  a  combination  of  nutrients  to  live,  grow  and  reproduce. Nutrients  in  plants  can  also  be  divided  into  two,  namely  mobile  nutrients  and  immobile  nutrients.  The condition of deficient plants or lacking in nutrients will experience growth disturbances and affect the yield of  leaves  or  fruit.  Leaf  color  can  be  a  characteristic  of  plants  under  normal  conditions  or  experiencing nutrient deficiencies. Deficiency of nutrients in plants will affect leaf shape, fruit production and plant age resulting in stunted growth and rapid death of plants. In fruit production, there will be loss of flowers or ovaries so the production will decrease. If plant maintenance is done manually, then each plant is observed to then be analyzed for nutrient deficiency based on its physical characteristics, and this process requires time and observation accuracy. The benefit of this research is that it can identify nutrient deficiencies in image-based  chilli  plants  based  on  the  Red,  Green,  and  Blue  (RGB)  color  characteristics  and  texture extraction features. The purpose of this study is to create a machine learning-based application using the Support Vector Model (SVM) classification method to identify nutrient deficiencies which are divided into four classes, namely nitrogen (N) and phosphorus (P) deficiencies, P and potassium (K) deficiencies, and nitrogen (N) and phosphorus (P) deficiencies. N and K, as well as chilli leaves with a normal class. The plant data sampled in this study consisted of 120 data with an accuracy of 84.4%. Keywords: nutrient deficiency, RGB, texture analysis, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman seperti halnya makhluk hidup yang lain membutuhkan kombinasi unsur hara untuk hidup tumbuh dan berkembang biak. Kebutuhan unsur hara terdapat tanaman terdiri atas dua kategori yaitu nutrisi makro dan nutrisi mikro. Nutrisi makro dibutuhkan dalam jumlah banyak. Unsur hara di dalam tanaman juga  dapat  dibagi  menjadi  2,  yaitu  unsur  hara  bergerak  ( mobile  nutrient )  dan  unsur  hara  tidak  bergerak
( immobile nutrient ) [ 1 ]. Defisiensi unsur hara pada tanaman menyebabkan penurunan produksi tanaman, sehingga dengan mengenal ciri fisik dari tanaman yang mengalami defisiensi dengan bantuan sistem akan lebih  cepat  dalam  membantu  pengguna  dalam  penanganan  lebih  cepat  pula.  Sistem  yang  dibangun melibatkan  teknologi  pengolahan  citra.  Penelitian  tentang  pengolahan  citra  digital  untuk  identifikasi tanaman sudah dilakukan diantaranya adalah identifikasi dini jenis tanaman obat melalui ciri daun melalui berbagai  teknik machine  learning yaitu  dengan  metode  dimensi  fraktral  [ 2 ],  pengembangan  identifikasi tanaman obat menggunakan kode fraktral [ 3 ].
Identifikasi  gejala  defisiensi  unsur  hara  melalui  gejala  yang  ada  pada  bagian  tanaman  telah dilakukan oleh [ 4 ]. Penelitian ini membuat sebuah alat yang dapat melakukan estimasi kandungan nitrogen dalam  padi.  Hasil  pengolahan  melalui  citra  digital  dibandingkan  hasil  yang  diperoleh  melalui spektroradiometer.  [ 5 ]  telah  membuat  aplikasi  pendeteksi  nitrogen  dan  kalium  dalam  sawi  hijau,  [ 6 ] membuat sistem deteksi tanaman gandum yang kekurangan unsur hara, serta [ 7 ] yang membuat aplikasi otomatis untuk mendeteksi kekurangan unsur hara pada tanaman kopi.
Tanaman  membutuhkan  unsur  hara  N,  P,  dan  K karena  berperan  penting  dalam  masa  vegetatif agar  tumbuh  dengan  baik  [ 8 ].  Asupan  unsur  hara  N  dan  P  yang  cukup  akan  mempengaruhi  terhadap panjang, lebar dan jumlah daun sehingga akan menghasilkan daun sayur yang sehat [ 9 ]. Kondisi tanaman yang  mengalami  defisiensi  atau  kekurangan  unsur  hara  akan  mengalami  gangguan  pertumbuhan  dan mempengaruhi terhadap  hasil  panen daun atau buahnya. Warna daun dapat  menjadi  ciri tanaman  dalam kondisi normal atau mengalami defisiensi unsur hara. Defisiensi unsur hara pada tanaman akan berpengaruh pada bentuk daun, produksi buah dan usia tanaman yang mengakibatkan tanaman tumbuh kerdil dan lekas mati, pada produksi buah akan terjadi kerontokan pada bunga atau bakal buah sehingga hasil produksi akan mengalami penurunan.
Penelitian  ini  akan  mengembangkan  aplikasi  untuk  identifikasi  kekurangan  unsur  hara  makro (defisiensi) yaitu unsur nitrogen (N), Posfor (P), dan kalium (K). Data dalam bentuk citra digital tanaman akan diolah untuk diklasifikasikan ke dalam empat kelas, yaitu tanaman yang tidak terkena defisiensi unsur hara (normal), defisiensi unsur NP, PK, dan NK. Kebutuhan unsur hara merupakan salah satu  kebutuhan untuk  perkembangbiakan  tanaman  di  awal  masa  tumbuh.  Kebutuhan  unsur  hara  dapat  dipenuhi  dengan penambahan unsur hara melalui kegiatan pemupukan. Pengendalian unsur hara tanaman dapat dilakukan dengan melihat gejala yang dimunculkan oleh tanaman. Sebagai contoh, defisiensi unsur hara dapat dilihat melalui gejala yang muncul  pada bagian tanaman misalnya daun. Jika pemeliharaan tanaman dilakukan dengan cara manual, maka setiap tanaman diamati untuk kemudian dianalisis dan memerlukan waktu untuk mengidentifikasi defisiensi unsur haranya. Berdasarkan permasalahan tersebut maka peneliti mengusulkan teknik  klasifikasi  menggunakan  SVM  untuk  mengidentifikasi  defisiensi  unsur  hara  pada  tanaman  cabai berbasis citra berdasarkan ciri warna RGB dan ciri ekstraksi tekstur.

## 2. MATERI DAN METODE

## Akuisisi Citra
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  merupakan  data  primer  yang  sudah  dilakukan  pelabelan berdasarkan  kriteria  yang  telah  dipublikasikan  pada https://www.jardcs.org/abstract.php?id=4934 .  Data tanaman  diperoleh  dari  perlakuan  tanaman  yang  dikondisikan  kekurangan  unsur  hara.  Data  daun  cabai dalam  penelitian  ini  dibagi  dalam  4  kriteria.  Setiap  kriteria  memiliki  ciri-ciri  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 1 .

## Pra-proses Citra
Pra-proses pertama yang dilakukan dalam penelitian ini adalah cropping daun pada citra tanaman cabai dan warna latar belakang citra diubah menjadi putih polos. Tahap pra-proses citra ditunjukkan pada Gambar 2 . Contoh hasil pra-proses citra ditunjukkan pada Gambar 3 .
Gambar 2. Tahap praproses citra
Gambar 3. Contoh hasil pra-proses citra

## Unsur Hara Tanaman
Faktor penting untuk keberhasilan hampir setiap sistem pertumbuhan tanaman adalah kontrol dan penyesuaian nutrisi tanaman. Pengelolaan nutrisi yang tepat dapat membantu mengoptimalkan hasil, biaya produksi,  dampak  lingkungan,  dan  kualitas  produk  hortikultura.  Kekurangan  nutrisi  menyebabkan malfungsi dalam metabolisme tanaman dan, pada gilirannya, pengurangan pertumbuhan dan perkembangan tanaman [ 10 ]. Nitrogen merupakan konstituen dari banyak molekul penting seperti protein, asam nukleat, asam amino, dan molekul sinyal. Nitric oxide (NO), misalnya, diketahui penting untuk pergerakan stomata. Ini juga berperan dalam apoptosis, perkecambahan dan banyak mekanisme lainnya [ 11 ]. Gejala yang paling umum dari defisiensi unsur N pada tanaman adalah klorosis seragam dari seluruh helai daun dari daun yang lebih  tua.  Warna  hijau  daun  yang  terserang  menjadi  lebih  cerah  hingga  daun  tampak  kuning.  Proses pencerahan menyebar ke daun yang lebih muda, dan penuaan daun yang lebih tua dimulai [ 12 ].
P  adalah  nutrisi  tanaman  utama  dan  sangat  penting  untuk  metabolisme  energi.  Berkurangnya pemuaian  daun  juga  menyebabkan  daun  tampak  hijau  lebih  gelap  atau  bahkan  kebiru-biruan.  Unsur  P berfungsi  untuk  menghindari  radikal  yang  dapat  merusak  struktur  dan  molekul  seluler.  Unsur  P  dapat menghasilkan  antosianin  yang  dapat  menyerap  radiasi Ultraviolet (UV)  yang  berbahaya  dan  bertindak sebagai  pengikat  radikal  bebas.  K  merupakan  unsur  penting  untuk  pertumbuhan,  perkembangan  dan reproduksi  tanaman.  K  merupakan  unsur  penting  untuk  pertumbuhan,  perkembangan  dan  reproduksi tanaman [ 13 ]. Metode Penelitian Metode penelitan menggunakan bagan alir seperti Gambar 4 .
Gambar 4. Bagan alir penelitian
Ekstraksi Fitur Warna Daun Ekstraksi fitur warna pada daun terdiri dari mean, skewness dan kurtosis: a) Mean
Persamaan ( 1 ) menunjukan rumus Mean yang merupakan rata- rata nilai piksel (Pij) pada masing- masing channel R, G dan B.
𝜇 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ 𝑃𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 ............................................................................................................... (1) di mana M dan N secara berturut-turut adalah nilai panjang dan lebar piksel pada citra.
b) Skewness dan kurtosis
Skewness adalah  derajat  ketidaksimetrisan  suatu  distribusi  warna.  Nilai skewness =1,  maka dikatakan  tidak  simetris  dan  sebaliknya  apabila  nilai skewness =  0,  maka  dikatakan  simetris. Sedangkan  kurtosis  merupakan  derajat  keruncungan  dari  distribusi  warna  yang  relatif  diukur terhadap  distribusi  warna  normal.  Persamaan  untuk skewness dan  kurtosis  ditunjukkan  pada Persamaan ( 2 ) dan ( 3 ), di mana untuk skewness nilai n adalah 3, dan untuk kurtosis nilai n adalah 4.
𝜃 = ∑ ∑ (𝑃𝑖𝑗−𝜇) 3 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 𝑀𝑁𝜎 3 ................................................................................................................... (2)
𝛾 = ∑ ∑ (𝑃𝑖𝑗−𝜇) 4 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1
𝑀𝑁𝜎 4 ................................................................................................................... (3)

## Ekstraksi Tekstur Fitur Daun
Ciri  tekstur  merupakan  ciri  penting  dalam  sebuah  gambar  yang  merupakan  informasi  berupa susunan struktur permukaan suatu citra. Dalam penelitian ini menggunakan Gray Level occurance Matrix (GLCM)  sebagai  matrik  pengambilan  nilai  keabuan  dari  sebuah  citra.  Berikut  merupakan  tahapan  yang digunakan dalam pengambilan ciri tekstur dari sebuah citra.
1. Citra warna diubah menjadi citra grayscale
2. Masing-masing  nilai  dari  RGB  citra  dirubah  menjadi  abu-abu  dengan  menggunakan  rumus sebagai berikut: keabuan = 0,2989 ∗ R+0,5870 ∗ G+0,1140 ∗ B
3. Piksel baru = setPixel (255, nilai keabuan, nilai keabuan, nilai keabuan)
4. Segmentasi nilai warna ke dalam 16 bin 5 Hitung nilai-nilai cooccurrence matrix dengan arah 0 derajat
5. Hitung informasi ciri tekstur yaitu yaitu contrast , correlation , energy dan homogenety . Contrast digunakan berfungsi mengukur perbedaan antar titik dalam suatu objek. Energy berfungsi mengukur  keseragaman  tekstur  dari  objek. Energy disebut  juga  angular  second  moment  (ASM) menunjukkan nilai yang tertinggi saat piksel-piksel gambar homogen. Homogeneity berfungsi mengukur keseragaman suatu objek. Correlation adalah ukuran tingkat abu-abu ketergantungan linier antara piksel pada posisi tertentu terhadap piksel lain. Homogeneity menunjukkan nilai distribusi antara elemen.

## Klasifikasi Dengan SVM
Klasifikasi  menggunakan  SVM  dengan  empat  macam  pengujian  yaitu  dengan resize gambar 120x120,  ekstraksi  fitur  warna  RGB,  ekstraksi  empat  fitur  tekstur  GLCM,  dan  gabungan  ekstraksi  fitur warna RGB dan analisis tekstur. Parameter SVM dicobakan menggunakan beberapa nilai C dan α.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian dengan serangkaian percobaan nilai parameter C dan α menghasilkan yang paling optimal dengan C=1 dan α= 0,0001 dengan kernel RBF, poly , sigmoid , dan linear seperti pada Tabel 1 . Tabel 1. Hasil Uji coba Skenario Percobaan RBF Poly Sigmoid Linear Resize 71,875% 84,375% 84,375% 84,375% GLCM 50% 46,875% 46,875% 46,875% RGB 62,5% 62,5% 62,5% 62,5% GLCM+RGB 71,875% 71,875% 71,875% 71,875%
Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  menggunakan  SVM  tanpa  ekstraksi  fitur  menghasilkan  nilai akurasi  tertinggi  sebesar  84,4%  untuk  kernel poly , sigmoid dan  linear,  sedangkan  untuk  nilai  akurasi terendah  menggunakan  ekstraksi  tekstur  GLCM  yaitu  46,9%,  nilai  akurasi  dapat  ditingkatkan  dengan penggabungan  ekstraksi  fitur  warna  dan  GLCM  sebesar  71,9%.  Hasil  uji  coba plot  resize dengan  SVM ditunjukkan pada Gambar 5 , sedangkan plot data aktual dan prediksi pada gabungan fitur warna dan tekstur GLCM ditunjukkan pada Gambar 6 .
Gambar 5. Hasil aktual dan prediksi dengan SVM
Gambar 6. Hasil aktual dan prediksi fitur RGB+GLCM dengan SVM Untuk hasil akurasi dan confusion matrix ditunjukkan pada Gambar 7 .
Gambar 7. Hasil evaluasi data testing aktual 0 5 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 Hasil Plot Data aktual prediksi aktual 0 5 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31
Plot Data RGB+GLCM+SVM
aktual prediksi

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil implementasi SVM untuk identifikasi empat kelas kekurangan unsur hara pada tanaman cabai menunjukkan bahwa tanpa proses ekstraksi fitur warna dan tekstur menghasilkan nilai tertinggi pada ke 3 kernel  SVM  yaitu poly , sigmoid ,  dan  linear  dengan  akurasi  tertinggi  sebesar  84,4%.  Untuk  klasifikasi terendah pada ekstraksi tekstur GLCM sebesar 46,9%. Hal ini menunjukkan data yang tersedia antara kelas normal dan kelas terindikasi kekurangan unsur hara secara ciri tekstur sulit dibedakan. Akurasi meningkat ketika ada proses penggabungan fitur warna RGB dan fitur tekstur GLCM dengan akurasi mencapai 71,9 % dengan parameter C=1 dan α=0.0001.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. A. Silva and R. S. Uchida, Plant nutrient management in Hawaii's soils: Approaches for tropical and subtropical agriculture . Honolulu, HI: College of Tropical Agriculture & Human Resources, University of Hawaii at Manoa, 2000.
[2] Harsani P, Mulyana, and M. Prasetyorini. Application of Image Retrieval Using Fractal Dimension to  Identify  Medicinal  Plant in  Proceeding  Internasional  Seminar  on  Science  Technology Innovations, 2012. ISBN 1978-602-95064-5-7.
[3] Harsani P, Qurania A, and Triastinuriatiningsih, Pengembangan Web Services Identifikasi Tanaman menggunakan  Kode  Fraktal  dalam  Sistem  Informasi  Tanaman  Obat  Indonesia,” in  Proceeding Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikas dan Manajemen. Palembang, 2014.
[4] Tewari  VK,  Ashok  Kumar  Arudra,  Satya  Prakash  Kumar,  Vishal  Pandey,  and  Narendra  Singh Chandel, “Estimation of plant nitrogen content using digital image processing,” Agric Eng Int: CIGR Journal , vol. 15, no. 2. pp. 78-86, July 2013. [Online]. Available: http://www.cigrjournal.org .
[5] I  Putu  Gede  Budisanjaya,  “Identifikasi  Nitrogen  Dan  Kalium  Pada  Daun  Tanaman  Sawi  Hijau Menggunakan Matriks Co-Occurence, Moments Dan Jaringan Saraf Tiruan,”. Thesis, Universitas Udayana Denpasar, 2013.
[6] Casanova JJ, Susan A. O'Shaughnessy, Steven R. Evett, and Charles M. Rush, “Development of a Wireless Computer Vision Instrument to Detect Biotic Stress in Wheat.” Sensors 2014 , vol. 14, no. 9, pp. 17753-17769, 2014, doi: https://doi.org/10.3390/s140917753 .
[7] D.  Monsalve,  M.  Trujillo  and  D.  Chaves,  “Automatic  classification  of  nutritional  deficiencies  in coffee  plants,” 6th  Latin-American  Conference  on  Networked  and  Electronic  Media  (LACNEM 2015) , Medellin, 2015, pp. 1-6, doi: https://doi.org/10.1049/ic.2015.0317 .
[8] Syafruddin, Nurhayati, dan Ratna Wati, “Pengaruh Jenis Pupuk Terhadap Pertumbuhan dan Hasil Beberapa Varietas Jagung Manis,” Jurnal Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala Darussalam ,
vol. 7, no. 1, pp. 107-114, 2012. [Online]. Available:
https://jurnal.usk.ac.id/floratek/article/view/524 .
[9] Alex, S., Usaha Tani Cabai: Kiat Jitu Bertanam Cabai di Segala Musim . Yogyakarta: Pustaka Baru Press, 2016.
[10] Petra Marschner, “Rhizosphere biology,” in Marschner's mineral nutrition of higher plants, pp. 369- 388. Academic Press, 2012.
[11] E.  Baudouin  and  J.  T.  Hancock,  “Nitric  oxide  signaling  in  plants,” Plant  Sci.  4:553 ,  doi: https://doi.org/10.3389/fpls.2013.00553 .
[12] M.H. Behboudian, A.H. Pickering, E. Dayan, “Deficiency diseases, Principles,” Thomas B, Murray BG,  Murphy  DJ  (eds)  Encyclopedia  of  applied  plant  sciences, vol.  1,  pp.  219–224,  2017,doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-394807-6.00121-0 .
[13] Xuejun Liu , Wen Xu , Yuepeng Pan ,  and Enzai Du,  “Liu  et  al.  suspect  that  Zhu  et  almay  have underestimated  dissolved  organic  nitrogen  (N)  but  overestimated  total  particulate  N  in  wet deposition  in  China,” Science  of  The  Total  Environment ,  vol.  512,  pp.  300-301,  doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.03.004 .