## K-Nearest Neighbor dan Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Penyakit Tanaman Bawang Merah
K-Nearest Neighbor And Convolutional Neural Network in Shallot Plant Diseases Classification
Nurhikma 1 , Purnawansyah 2 , Herdianti Darwis 3 , Harlinda L. 4 1,2,3,4 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Muslim Indonesia Makassar E-mail: 1 nurhikma.mustapa@gmail.com, 2 purnawansyah@umi.ac.id,
3 herdianti.darwis@umi.ac.id, 4 harlinda@umi.ac.id

## Abstrak
Bawang  merah  tergolong  sebagai  barang  dagangan  yang  memiliki  nilai  ekonomi  tinggi  dan digunanakan  oleh  masyarakat  sebagai  bahan  tambahan  pada  masakan.  Tingginya  komsumsi bawang  merah  di  masyarakat  menjadi  salah  satu  faktor  meningkatnya  jumlah  permintaan. Namun menanam bawang merah tentu mempunyai resiko atau kendala yaitu rentannya terhadap serangan  hama  atau  penyakit  yang  menyebabkan  kegagalan  panen.  Tujuan  dari  penelitian  ini yaitu  mengklasifikasikan  penyakit  daun  pada  tanaman  bawang  merah  yang  terkena  penyakit bercak  ungu  dan  moler,  yang  diimplementasikan  menggunakan  2  metode  klasifikasi  yaitu metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan ekstraksi  fitur Gray  Level  Co-Occurance  Matrix (GLCM) dan  metode  CNN  yang  tidak menggunakan  ekstraksi  fitur  GLCM.  Lima  jarak  yang  digunakan  dalam  metode  KNN  yaitu Eucludiean,  Manhattan,  Chebyshev,  Minkowski, dan Hamming. Hasil  dari  penelitian  ini  yang diperoleh  menggunakan  metode  GLCM  dan  KNN  dengan  jarak Euclidean,  Manhattan, Chebyshev, dan Minkowski mendapatkan  hasil  akurasi  yang  tinggi  yakni  sebesar  100%, sedangkan nilai akurasi terendah terdapat pada KNN jarak Hamming dengan nilai akurasi yaitu sebesar 42%, kemudian pada metode GLCM dan CNN mendapatkan hasil akurasi sebesar 100% dan pada metode CNN yang tanpa metode ekstraksi fitur GLCM memiliki nilai akurasi sebesar 100%. Dengan demikian Hamming tidak disarankan pada klasifikasi penyakit tanaman bawang merah.
Kata kunci: Klasifikasi, Penyakit Bawang Merah, GLCM, KNN, CNN.

## Abstract
Shallots  are  classified  as  merchandise  that  has  high  economic  value  and  are  used  by  the community as an additional ingredient in cooking. The high consumption of shallots in society is one of the factors in increasing the number of requests. However, planting shallots certainly has risks or constraints, namely its vulnerability to pests or diseases that cause crop failure. The purpose  of  this  study  is  to  classify  leaf  disease  in  shallots  affected  by  purple  spot  and  moler disease, which is implemented using 2 classification methods, namely the K-Nearest Neighbor (KNN)  method  and  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  with  Gray  Level  Co-Occurance feature extraction. Matrix (GLCM) and CNN methods that do not use GLCM feature extraction. The five distances used in the KNN method are Euclidean, Manhattan, Chebyshev, Minkowski, and Hamming. The results of this study were obtained using the GLCM and KNN methods with the Euclidean, Manhattan, Chebyshev, and Minkowski distances to obtain high accuracy results of  100%,  while  the  lowest  accuracy  value  is  found  in  the  Hamming  distance  KNN  with  an accuracy value of 42%, then at the GLCM and CNN methods get an accuracy of 100% and the CNN  method  without  the  GLCM  feature  extraction  method  has  an  accuracy  value  of  100%. Thus Hamming is not recommended in the classification of shallot plant diseases.
Keywords: Classification, Diseases of Shallots , GLCM,  KNN, CNN

## 1. PENDAHULUAN
Bawang  merah  tergolong  sebagai  suatu  barang  dagangan  bernilai  ekonomi  tinggi  dan diperlukan oleh masyarakat untuk bahan tambahan pada masakan, bahan baku pabrik makanan, dan  juga  dalam  sektor  kesehatan.  Sesuai  dengan  itu,  tingginya  komsumsi  bawang  merah  di masyarakat  merupakan  salah  satu  penyebab  meningkatnya  jumlah  dan  penghasilan  penduduk [1].  Namun  demikian,  menanam  bawang  merah  mempunyai  resiko  atau  dampak  yang  cukup besar apabila terjadi gangguan seperti kesuburan tanaman yang rendah serta serangan hama atau penyakit  sehingga  menyebabkan  terjadinya  proses  penanaman  diluar  musim  dan  juga  akan mengakibatkan  kegagalan  panen.  Keadaan  ini  tentu  saja  akan  merugikan  para  petani  yang menanam bawang merah [2].
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengklasifikasian  penyakit  tanaman  bawang  merah khususnya berfokus pada dua jenis penyakit yaitu bercak ungu dan moler berdasarkan ciri pada daun  bawang  merah.  Penyakit  bercak  ungu  dan  moler  merupakan  penyakit  yang  sering menyerang pada tanaman bawang merah di Kabupaten Enrekang yang dijadikan sebagai objek penelitian.  Adapun  metode  klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu K-Nearest Neighbor (KNN), dan Convolutional Neural Network (CNN) dengan ekstraksi fitur Gray Level Co-Occurance  Matrix (GLCM).  Sebelumnya,  telah  dilakukan  penelitian  dengan  kasus  objek yang  sama  yaitu  klasifikasi  penyakit  tanaman  bawang  merah,  namun  menggunakan  metode yang berbeda pada penelitian sebelumnya mengunakan metode Naive Bayes dan CNN dengan ekstraksi fitur  GLCM.  Hasil  akurasi  diperoleh Naive Bayes dan  CNN  pada  penelitian  tersebut menghasilkan  akurasi  masing-masing  sebesar  100 %  [3]. Harapannya  dengan  menerapkan algoritma KNN dan CNN dengan ekstraksi fitur GLCM ini, hasil penelitian dapat memberikan manfaat dan rekomendasi yang berguna untuk pengembangan sistem kedepannya.
KNN digunakan  dalam klasifikasi objek melalui  data pembelajaran dengan persamaan ciri yang paling umum atau jarak terpendek ke objek yang akan diklasifikasikan  [4]. Sedangkan CNN  merupakan  metode deep  learning dalam  pengenalan  citra  menpunyai  hasil  yang signifikan.  Hal  tersebut  terjadi  karena  CNN  berupaya  meniru  pada  sistem  citra  yakni visual cortex manusia,  oleh  karena  itu mempunyai  kemampuan  dalam mengolah  informasi  citra  atau gambar  [5].  Adapun  metode  yang  paling  umum  digunakan  untuk  menganalisis  tekstur  dalam citra adalah GLCM [6].
Dalam  upaya  memperkuat  pemilihan  metode  penelitian  dilakukan  rujukan  pada penelitian sebelumnya yaitu mengklasifikasi penyakit daun padi dengan mengimplementasikan algoritma  GLCM  serta  metode  KNN.  Data  yang  digunakan  sebanyak  240  citra,  tujuan  dari penelitian  tersebut  untuk  mengindentifikasi  sejak  awal  adanya  penyakit  atau  hama  pada tanaman  padi.  Hasil  akurasi  yang  di  dapatkan  pada  penelitian  tersebut  sebesar  93,3%  [7]. Selanjutnya  penelitian  menggunakan  metode  CNN  untuk  mengklasifikasi  penyakit  tanaman jagung  dengan  jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  2000  citra.  Tujuan  penelitian  tersebut untuk membandingkan karakteristik dari penyakit tanaman jagung dengan menerapkan metode CNN. Hasil akurasi pada penelitian tersebut yaitu akurasi training 97,5%, data validation hasil akurasi  100%  dan  data testing 94%  [8].  Penelitian  lain  klasifikasi  kanker  payudara  dengan menggunakan metode ekstraksi fitur GLCM dan metode CNN dengan jumlah dataset sebanyak 7909 citra. Penelitian tersebut mendesain sebuah sistem klasifikasi dengan mengimplementasikan  GLCM  pada  saat  prapengolahan  data  CNN  dibutuhkan.  Hasil  akurasi penelitian  tersebut  yaitu  GLCM  dan  CNN  92,26%  dan  metode  CNN  tanpa  ekstraksi  fitur 88,41%  [9].  Penelitian  berikutnya  menggunakan  metode  CNN  untuk  klasifikasi  penyakit tanaman  apel  adapun tujuan  pada  peneltian tersebut  yaitu menerapkan pendekatan  digital  agar dapat mengenali beragam  jenis  penyakit  tanaman  apel  dengan menggunakan  dataset sebanyak 7700 citra. hasil akurasi pada penelelitiaan tersebut sebesar 97,1% [10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  penyakit  pada  tanaman  bawang merah  dengan  menggunakan  algoritma  KNN  dan  CNN  dengan  metode  ekstraksi  fitur  GLCM dengan mengklasifikasikan penyakit bercak ungu dan moler.

## 2. METODE PENELITIAN
Terdapat  beberapa  langkah  yang  menjelaskan  tahapan  pada  penelitian  ini  yang  ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Langkah Penelitian
Pada  prosses  klasifikasi  penyakit  tanaman  bawang  merah  diawali  dengan  pengumpulan  data diikuti oleh tahapan preproccessing . Kemudian dilanjutkan dengan melakukan klasifikasi pada kedua  metode  yaitu  KNN  dan  CNN  dengan  tambahan  ekstraksi  fitur  GLCM.  Tahapan berikutnya  melakukan  klasifikasi  menggunakana  metode  CNN  yang  tanpa  mengunakan ekstraksi  fitur,  karena  CNN  merupakan  metode deep  Learning yang  memiliki  kemampuan yang dapat secara otomatis melakukan ekstraksi fitur dari data gambar. Pada penelitian ini akan dilakukan  pengujian  performa  dari  CNN  yang  mengunakan  ekstraksi  fitur  GLCM  dan  yang tidak menggunakan ektstraksi fitur.

## 1.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  pengambilan  gambar  menggunakan  kamera smartphone pada  daun    bawang merah  yang  terkena  hama  atau  penyakit.  Lokasi  pengambilan  gambarnya dilaksanakan  di  Desa  Batu  Noni,  Kecamatan  Anggeraja,  Kabupaten  Enrekang  tepatnya  pada perkebunan  bawang merah.  Adapun  jenis  penyakit  pada  daun  bawang merah  yang  digunakan pada penelitian ini adalah berjumlah dua jenis yakni penyakit moler dan penyakit bercak ungu. Citra yang digunakan sebanyak 320 citra yaitu 160 citra penyakit moler dan 160 citra penyakit bercak ungu.

## 1.2 Preprocessing
Setelah data dikumpulkan selanjutnya adalah tahap preprocessing yang merupakan suatu tahap persiapan  sebelum  data  diproses.  Adapun  proses  yang  dilakukan  pada  pada  tahap  ini  yaitu cropping dan resize.
Pada proses cropping yang dilakukan yaitu hanya mengambil bagian yang diperlukan saja pada citra,  adapun  ukuran cropping yang  digunakan  yaitu  1:1.  Sedangkan  pada  proses resize yaitu dengan menyamaratakan semua ukuran citra baik pada jenis penyakit moler maupun penyakit bercak  ungu.  Ukuran  citra  yang  digunakan  yaitu  sebesar 600 × 600 .  Citra  yang  telah  di lakukan proses cropping dan resize , yang ditunjukkan pada Gambar 2.
(a)                        (b)
Gambar 2 . (a) Bercak Ungu Dan (b) Moler

## 1.3 Ekstrasksi Fitur Tekstur GLCM
Algoritma yang digunakan untuk menggambarkan suatu hubungan antara pasangan nilai piksel dengan  intensitas  tertentu  adalah  algoritma Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM). Algoritma  ini  menggunakan  matriks  yang  dihasilkan  dari  perhitungan  pasangan  nilai  piksel dengan  intensitas  yang  sama.  Biasanya  intensitas  ini  dinyatakan  dalam  bentuk  jarak  (d)  dan nilai sudut (Ꝋ)  [11]. Fitur-fitur GLCM yang diterapkan pada penelitian ini yaitu :
Contrast digunakan untuk mengukur perbedaan pada nilai intesitas grayscale antara piksel dan piksel tetangga pada seluruh gambar [12].
Contrast = ∑ ∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (1)
Dissimilarity adalah berupa fitur yang berguna untuk mengukur perbedaan pada suatu gambar [12].
Dissimilarity = ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 |𝑖 − 𝑗| 𝑗 𝑖 (2)
Homogeneity digunakan  sebagai  pengukuran tingkat  keseragaman  perbedaan  intensitas  dalam sebuah citra  [12].
Homogeneity = ∑ ∑ 𝑝(𝑖,𝑗) 1+|𝑖−𝑗| 𝑗 𝑖 (3)
Energy merupakan  metrik  yang  digunakan  dalam  mengukur  suatu  konsentrasi  pasangan intensitas dalam GLCM [12].
Energy = ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 𝑗 𝑖 (4)
Correlation yaitu fitur ini memberikan suatu  arahan pada nilai mengenai adanya struktur linear pada  suatu  gambar  dengan  mengukur  ketergantungan  linear  antara  derajat  keabuan  pada gambar tersebut [13].
Correlation = ∑ ∑ (𝑖−𝜇 𝑖 )(𝑗−𝜇 𝑗 )𝑝(𝑖,𝑗) 𝜎 𝑖 𝜎 𝑗 𝑗 𝑖 (5)
Angular Second Moment (ASM) menjelaskan mengenai nilai keseragaman pada gambar [14].
ASM = ∑ ∑ (𝑝(𝑖, 𝑗)) 2 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1
(6)

## 1.4 Klasifikasi Menggunakan KNN
Metode  yang  paling  populer  digunakan  dalam  klasifikasi  adalah  metode K-Nearest  Neighbor (KNN).  Ide  dasar  pada  metode  KNN  yaitu  membandingkan  nilai  tetangga  terdekat  dan menentukan  kesimpulan  akhir  berdasarkan  kelas  dominan  dari  tetangga  yang  ada  dalam  data tersebut. Pengukuran jarak antara kedua data menjadi salah satu hal penting pada penggunaan KNN. Jumlah k tetangga terdekat akan berbeda tergantung pada jarak yang diukur [15].
KNN juga merupakan metode klasifikasi yang menggunakan data pembelajaran yang memiliki kemiripan  paling  tinggi  pada  objek  yang  dianalisis  [16].  Lima  Jarak  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu :
Euclidean  distance ialah  metode  penentuan  jarak  pada  gambar  latih (𝑥 𝑖 ) dan  uji (𝑦 𝑖 ) dalam suatu sistem dengan menggunakan ruang euclidean [17].
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) = √𝛴 𝑖=1 𝑁 (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 (7)
Manhattan  distance adalah  perhitungan  yang  menentukan  jarak  masing-masing  dengan  cara citra latih dan data citra uji dilakukan penjumlahan nilai mutlak dari selisih koordiat kartesius pada dua titik tersebut [17].
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) = ∑ |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (8)
Chebyshev  distance adalah  menggunakan  selisih  terbesar  pada  atribut  data  yang  digunakan sebagai perhitungan jarak [17].
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) = max 𝑖=1→𝑁𝑖 (|𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 |) (9)
Minkowski  distance adalah  perhitungan  yang  digunakan  untuk  menemukan  jarak  terpendek antara  matriks  pada  ruang  vektor  sehingga  didefifnisikan  sebagai  penyamaan  antara  jarak eunclidean dan jarak manhattan [17].
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) = (∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑟 ) 1/𝑟 𝑛 𝑖=1 (10)
Hamming  distance merupakan  cara  untuk  mencari  jarak  antara  dua  titik  dihitung  dari  ukuran vektor biner yang terbentuk pada dua titik tersebut dalam blok kode biner [17].
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) = ∑ |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (11)
𝑥 = 𝑦 → 𝐷 = 0
𝑥 ≠ 𝑦 → 𝐷 = 1

## 1.5 Klasifikasi Menggunakan CNN
Convolutional Neural Network (CNN) adalah suatu jenis algoritma supervised yang dirancang khusus  untuk  memproses  input  berupa  gambar.  CNN  mempunyai  keunggulan  dalam pemrosesan data gambar. CNN merupakan perkembangan dari Multi Layer Perceptron (MLP)
dalam  konteks  pemrosesan  data  2D    [18].  Lapisan CNN  yang  digunakan  pada  penelitan  ini yaitu convolutional Layer, pooling layer, flatten layer dan dense.
Convolutional layer adalah komponen penting pada CNN yang menjalankan operasi konvolusi pada lapisan sebelumnya. Pada lapisan ini, bobot digunaka untuk menentukan kernel konvolusi yang diterapkan, dan bobot ini dapat diatur atau diubah selama proses pelatihan CNN. Tujuan dari konvolusi terhadap data gambar adalah untuk mengektraksi fitur dari gambar input dengan konvolusi , informasi spasial pada data dapat ditransformasikan secara linear. Bobot-bobot pada lapisan  ini  menentukan  kernel  konvolusi  yang  diterapkan,  sehingga  kernel  konvolusi  bisa dibentuk berdasarkan input pada CNN [19].
Proses pooling pada  dasarnya  mempunyai  kesamaan  dengan  pengambilan  sampel  data  pada statistik,  perbedaanya  pada  proses  pooling  adalah  tidak  ada  kehilangan  informasi.  Tujuan pooling  layer yaitu  mengurangi  ukuran  matriks  agar  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  mesin menjadi  cepat. Pooling  layer mempunyai  beberapa  jenis,  ada  dua  jenis pooling yang  paling umum  dipakai  yaitu max  pooling dan  average  pooling. Max  pooling mengambil  nilai  terbesar dari suatu matriks dengan ukuran tertentu, adapun pada average pooling mengambil nilai rata- rata pada ukuran matriks yang sama [20].
Flatten  layer mengubah  input  yang  memiliki  bentuk  multidimensi  menjadi  satu  dimensi, terlepas  dari  bentuk  asli  input  dari  lapisan  tersebut. Dense  layer juga  dikenal  sebagai fully connected layer yaitu dimana setiap neuron pada lapisan ini terhubun ke semua neuron aktivasi pada lapisan sebelumnya [21].

## Gambar 3. Arsitektur CNN

## 1.6 Evaluasi dan Implementasi Hasil
Pada tahap ini, dilakukan evaluasi serta analisis terhadap hasil pengolahan data menggunakan metode yang diterapkan pada penelitian ini yaitu dengan memakai confusion matrix . Confusion matrix  merupakan  metode  yang  umum  diterapkan  dalam  mengukur  kemampuan  klasifikasi untuk  membuat  perkiraan  pada  kategori  yang  tidak  sama  [22]. Confusion  matrix terdiri  dari accuracy, precission, recall, dan f1-score .
Tabel 1 Confusion Matrix
Aktual Prediksi Positive Negative Positive TP FP Negative FN
TN
Ada empat istilah dalam mewakili hasil dari klasifikasi. Keempat istilah itu adalah True Positve (TP),  yang  terdeteksi  jumlah  data  positif  yang  diperkirakan  benar. True  Negative (TN),  yang terdeteksi  jumlah  data  negatif  yang  diperkirakan  benar. False  Positive (FP),  yang  terdeteksi data negatif yang diperkirakan salah sebagai positif. False Negative (FN), yang terdeteksi data positif yang salah diperkirakan sebagai negatif  [23].
Accuracy atau akurasi adalah metrik yang mengukur sejauh mana nilai prediksi mendekati nilai aktual  [24].
Acccuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 (12)
Precision atau persisi ialah tingkat keakuratan antara permintaan informasi dari pengguna dan balasan yang diberikan oleh sistem [24].
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (13)
Recall atau  sensitivitas  merupakan  tingakat  keberhasilan  sisitem  dalam mendapatkan  kembali informasi [24].
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (14)
F1-Score merupakan perbandingan antara rata-rata precision dan juga recall yang dibobotkan [24].
F1-Score = 2 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (15)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 2 menampilkan hasil pengujian pada penggunaan metode GLCM dan KNN, GLCM dan CNN  serta  CNN  tanpa  metode  klasifikasi  menampilkan  hasil  dari  performa  yang  terdiri  dari Accuracy , Precision , Recall ,  serta F1-Score .  Adapun  pada  pembagian  data training 256  dan testing 64 dengan pembagian data 80/20%.  Keakuratan dari hasil klasifikasi digunakan sesuai pada  jenis  citra  dan  juga  pada  motede  yang  diterapkan.  Hasil  pada  pengujian  menggunakan metode  ekstraksi  fitur  GLCM  dan  KNN  dengan  jarak Encludiean,  Manhattan,  Chebyshev, Minkowski , menghasilkan hasil yang baik pada pungujian citra daun penyakit tanaman bawang merah sedangkan pada KNN jarak Hamming menghasilkan hasil yang rendah. Hamming tidak dapat diusulkan untuk klasifikasi citra daun penyakit tanaman bawang merah. Sedangkan pada hasil pengujian metode GLCM dan CNN mempunyai hasil yang bagus begitupun pada metode CNN  tanpa  metode  klasifikasi  memperoleh  hasil  yang  bagus  dan  metode  ini  cocok  untuk klasifikasi citra daun pada penyakit tanaman bawang merah.

## Tabel 2. Performa GLCM + KNN, GLCM + CNN dan CNN
Metode Penyakit Daun Accuracy Precision Recall F1-Score Euclidean Becak Ungu Moler 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Manhattan Becak Ungu Moler 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 GLCM + KNN Chebyshev Becak Ungu Moler 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
Metode Penyakit Daun Accuracy Precision Recall F1-Score Minkowski Becak Ungu Moler 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 Hamming Becak Ungu Moler 0.42 0.42 0.00 0.42 0.00 1.00 0.00 0.59 GLCM + CNN Becak Ungu Moler 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 CNN Becak Ungu Moler 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
Hasil pengujian menggunakan ekstraksi fitur GLCM dan metode KNN dengan jarak Eucludian, Manhattan,  Chebyshev, dan Minkowski pada  citra  penyakit  daun  bercak  ungu  dan  penyakit moler menghasilkan nilai accuracy , precision , recall , serta F1- Score yang tinggi yaitu masing- masing 100%. Sedangkan KNN pada jarak Hamming pada penyakit bercak ungu menghasilkan nilai accuracy 42%, precision 0%, recall 0%, F1- Score 0% dan Hamming pada penyakit moler menghasilkan nilai accuracy 42%, precision 42%, recall 100%, F1- Score 59%  yang dimana pada jarak hamming ini menunjukkan hasil yang rendah pada  citra penyakit daun bercak ungu dan  penyakit  moler  dibandingkan  jarak  lainnya.  Hasil  motede  GLCM  dan  CNN  pada  citra penyakit  bercak  ungu  dan  moler  mengahsilkan  nila  tinggi  dengan accuracy , precision , recall , serta F1- Score yaitu masing-masing 100%. Begitupun pada CNN tanpa metode klasifikasi pada penyakit bercak ungu dan moler menghasilkan nilai accuracy , precision , recall , serta F1- Score yaitu  masing-masing  100%.  Gambar  4  menunjukkan  hasil  performa  dari  metode  GLCM  dan KNN  pada  setiap  kernel  yaitu Euclidean,  Manhattan,  Chebyshev,  Minkowski ,  dan Hamming pada penyakit bercak ungu dan penyakit moler.
Percobaan menggunakan metode GLCM dan CNN pada penyakit daun bercak ungu dan moler pada  tanaman  bawang  merah accuracy , precision , recall ,  dan F1-  Score yaitu  masing-masing sebesar  100%  dengan epoch 20.  Model  grafik  pada  metode  GLCM  dan  CNN  ditunjukkan padaGambar 5.
Gambar 5. Accuracy dan loss pada GLCM + CNN
Metode  CNN  yang  dilakukan  tanpa  diikuti  adanya    metode  ekstraksi  karena  CNN  memiliki ekstraksi bawaan, yang dimana dapat melakukan pembelajaran secara mandiri dalam pengenalan objek.  Hasil  dari  klasifikasi  pada  penyakit  daun  bercak  ungu  dan  moler  menggunakan  metode CNN  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  yakni  pada  masing-masing  sebesar  100%  dengan epoch 20. Model accurac y dan loss pada metode CNN yang ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Accuracy dan loss CNN

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  klasifikasi  penyakit  daun  pada  tanaman bawang merah dapat diperoleh kesimpulan yakni bahwa motede GLCM dan KNN dengan jarak Eucludiean,  Manhattan,  Chebyshev,  Minkowski ,  GLCM  dan  CNN,  serta  CNN  yang  tanpa  di ikuti  ekstraksi  fitur  semua  menghasilkan  nilai  tinggi  dengan accuracy , precision , recall ,  serta F1-Score pada  penyakit  bercak  ungu  dan  moler  masing-masing  100%,  sedangkan  nilai accuracy , precision, recall, dan F1-Score yang paling rendah yaitu terdapat pada metode KNN jarak Hamming , sehingga Hamming tidak direkomendasikan pada klasifikasi penyakit tanaman bawang merah. Peneliti selanjutnya disarankan dapat menggunakan metode lain pada klasifikasi penyakit pada tanaman bawang merah, serta menambahkan beberapa jenis penyakit karena pada penelitian  ini  hanya  berfokus  pada  dua  jenis  penyakit  saja  yaitu  bercak  ungu  dan  penyakit moler.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. YPP Al Fattah Siman Sekaran Lamongan, N. Habibatur Rohmah, T. Alif, F. Fitriatul Wahidah, and U. Billfath, “Jurnal Matematika & Sains,” 2023.
[2] M.  V.  Rosyidah,  B.  Darma  Setiawan,  and  M.  T.  Furqon,  “Diagnosis  Hama  Penyakit Tanaman  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Neighbors  Weighted  K-Nearest Neighbors (NWKNN),” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[3] J.  Khatib  Sulaiman,  H.  Darwis,  R.  Satra, and  I.  Artikel  Abstrak,  “Klasifikasi  Penyakit Bawang Merah Menggunakan Naive Bayes dan CNN dengan Fitur GLCM,” Indonesian Journal of Computer Science .
[4] J.  Angelina  Widians,  H.  Santoso  Pakpahan,  E.  Budiman,  and  M.  Soleha,  “Klasifikasi Jenis  Bawang  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur Bentuk dan Tekstur,” JURTI , vol. 3, no. 2, 2019.
[5] P.  Adi  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto,  “Implementasi  Deep  Learning Menggunakan Convolutional Neural Network CNN Pada Ekspresi Manusia,” JURNAL ALGOR , vol. 2, no. 1, 2020, [Online]. Available:
https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algor/index
[6] D.  Udjulawa,  “Klasifikasi  Tanaman  Hias  Berdasarkan  Tekstur  Daun  Menggunakan Metode SVM Dan Fitur GLCM,” vol. 3, no. 2, 2022.
[7] A.  A.  Huda,  B.  Setiaji,  and  F.  R.  Hidayat,  “Implementasi  Gray  Level  Co-occurrence Matrix  (GLCM)  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Daun  Padi,”  2022.  [Online].  Available: www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode
[8] D.  Iswantoro  and  D.  Handayani  UN,  “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Jagung Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Jurnal  Ilmiah Universitas  Batanghari  Jambi ,  vol.  22,  no.  2,  p.  900,  Jul.  2022,  doi: 10.33087/jiubj.v22i2.2065.
[9] M. A. Rohman, P. Mudjirahardjo, and M. A. Muslim, “Implementasi Filter Gray Level Co-Occurance  Matriks  Terhadap  Sistem  Klasifikasi  Kanker  Payudara  Dengan  Metode Convolutional Neural Network,” Transmisi , vol. 23, no. 4, pp. 160–168, Aug. 2021, doi: 10.14710/transmisi.23.4.160-168.
[10] A.  Asrafil et  al. ,  “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Apel  Dari  Citra  Daun  Dengan Convolutional Neural Network”.
[11] A.  Wira  Bramantya  and  F.  Utaminingrum,  “Rancang  Bangun  Sistem  Klasifikasi  Tipe Permukaan Jalan menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Support Vector  Machine  (SVM)  berbasis  Raspberry  Pi,”  2022.  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[12] Q. A’yun and F. Utaminingrum, “Rancang Bangun Deteksi Kemanisan Buah Semangka menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  dan  Backpropagation  Neural Network berbasis Raspberry Pi,” 2022. [Online]. Available: http://j-
[13] F.  Raditya  Nugroho,  “Gerga  Orange  Quality  Using  Naïve  Bayes  Based  on  Feature Extraction,” 2023.
[14] M. Sipan, R. Kartika Pramuyanti, and J. Teknik Elektro Fakultas Teknik, “Analisa Citra Berbasis Fitur Warna Tekstur Dan Histogram Untk Menentukan Kemiripan Citra,” 2019.
[15] F.  Bimantoro,  A.  Aranta,  G.  Satya  Nugraha,  R.  Dwiyansaputra,  and  A.  Yudo  Husodo, “Pengenalan  Pola  Tulisan  Tangan  Aksara  Bima  menggunakan  Ciri  Tekstur  dan  KNN (Handwriting Recognition of Bima Script using Texture Features and KNN).” [Online]. Available: http://jcosine.if.unram.ac.id/
[16] P.  Regina  Prayoga,  T.  Hasanuddin,  and  H.  Darwis,  “Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika  Klasifikasi  Daun  Herbal  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dan  Support Vector Machine dengan Fitur Fourier Descriptor,” vol. 7, no. 1, pp. 160–168, 2023, doi: 10.29408/edumatic.v7i1.17521.
[17] N.  Yaumagina,  “Klasifikasi  Kanker  Serviks  Melalui  Pengolahan  Citra  Pola  Pembuluh Darah Dengan Metode Matched Filter Dan Morphology Operation.”
[18] F.  Habib  Hawari,  F.  Fadillah,  M.  Rifqi  Alviandi,  and  T.  Arifin,  “Klasifikasi  Penyakit Padi  Menggnakan  Algoritma  CNN  (Convolutional  Neural  Network),” JURNAL RESPONSIF , vol. 4, no. 2, pp. 184–189, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jti
[19] F.  Nurona  Cahya et  al. ,  “SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi  Klasifikasi  Penyakit Mata  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (  CNN).”  [Online].  Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[20] I.  Bakti,  M.  Firdaus,  and  S.  Artikel,  “Arsitektur  Convolutional  Neural  Network InceptionResNet-V2  Untuk  Pengelompokan  Pneumonia  Chest  X-Ray  INFO  ARTIKEL ABSTRAK,” Daerah  Khusus  Ibukota  Jakarta ,  vol.  12530,  no.  77,  doi: 10.58290/jukomtek.
[21] A. Abdullah, S. A. Prakoso, and M. Taruk, “Desain Absensi Mahasiswa Dengan Tanda Tangan Digital Terverifikasi Berbasis Convolutional Neural Network di Masa Pandemi Covid-19,” Jurnal  Rekayasa  Teknologi  Informasi  (JURTI) ,  vol.  6,  no.  1,  p.  82,  Jun. 2022, doi: 10.30872/jurti.v6i1.7639.
[22] “Klasifikasi  Penyakit  Paru-Paru  Berbasis  Pengolahan  Citra  X  Ray  Menggunakan Convolutional Neural Network (Classification Of The Lung Diseases Based On X Ray Image Processing Using Convolutional Neural Network).”
[23] L.  Mutawalli,  M.  Taufan,  A.  Zaen,  and  W.  Bagye,  “Klasifikasi  Teks  Sosial  Media Twitter  Menggunakan  Support  Vector  Machine  (Studi  Kasus  Penusukan  Wiranto),” 2019. [Online]. Available: http://e-journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire
[24] D.  A.  Anam,  L.  Novamizanti,  and  S.  Rizal,  “Klasifikasi  Patologi  Makula  Pada  Retina Berdasarkan  Citra  Retinal  OCT  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network (Classifying Retinal Pathology Using OCT Retinal Imaging With Convolutional Neural Network).” [Online]. Available: https://www.kaggle.com/paultimothy mooney/kermany2018