## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 215-224 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325

## Penerapan Probabilistic Neural Network pada Klasifikasi Patogen Daun Bibit Jabon Berdasarkan Ciri Morfologi Spora
Melly Br Bangun 1,* , Yeni Herdiyeni 2 , Elis Nina Herliyana 3 , Rossy Nurhasanah 4
1 Fakultas Ilmu Pendidikan, Pendidikan Luar Sekolah, Universitas Negeri Medan, Medan, Indonesia
2 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia
3 Fakultas Kehutanan dan Lingkungan, Silvikultur, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia
4 Fakultas Ilmu Komputer, Ilmu Komputer, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* mellybgn@unimed.ac.id, 2 yeni.herdiyeni@apps.ipb.ac.id, 3 elishe@apps.ipb.ac.id, 4 rossynurhasanah@usu.ac.id Email Penulis Korespondensi: mellybgn@unimed.ac.id
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  patogen  daun  bibit  Jabon  berdasarkan  ciri  morfologi  spora  menggunakan classifier Probabilistic Neural Network (PNN). Klasifikasi dilakukan terhadap tiga jenis patogen yaitu Colletotrichum sp., Curvularia sp., dan Fusarium sp.. Metode penelitian yang dilakukan meliputi akuisisi data, praproses, ekstraksi ciri morfologi, klasifikasi dengan PNN dan evaluasi. Ciri morfologi yang digunakan yaitu ciri morfologi dasar terdiri atas area, perimeter, convex area, convex perimeter, dan ciri morfologi turunan terdiri atas compactness, solidity, convexity dan roundness. Hasil percobaan tahap ekstraksi ciri morfologi menunjukkan bahwa ciri compactness dan ciri roundness dapat digunakan untuk mengidentifikasi ketiga jenis patogen dikarenakan pada ciri-ciri ini setiap kelas patogen terpisah. Pengujian penelitian ini dilakukan dengan  menggunakan  150 data uji dari tiga kelas objek dari dataset yaitu kelas 1 (Colletotrichum sp.), kelas 2 (Curvularia sp.), dan kelas 3 (Fusarium sp.). Kemudian hasil klasifikasi patogen  menggunakan  penerapan  algoritma  PNN  pada  pengujian  penelitian  ini  memperoleh  nilai  rata-rata  akurasi  sebesar  86.8% dengan proporsi pembagaian data latih dan data uji sebesar 80:20. Hasil klasifikasi PNN pada 150 data uji yaitu terdapat sebanyak 36 data  yang  diklasifikasikan  dalam  Colletotrichum  sp.,  44  data  yang  diklasifikasikan  ke  dalam  Curvularia  sp.,  dan  sebanyak  50 diklasifikasikan  ke  dalam  Fusarium  sp..  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  dilakukan  dengan  citra  mikroskopis  digital  tanpa cropping dan sistem yang dapat mengklasifikasikan citra patogen yang mengumpul dengan lebih jelas.
Kata Kunci: Probabilistic Neural Network; Klasifikasi; Patogen; Daun Bibit Jabon; Ciri Morfologi
Abstract− The  aim  of  this  research  is  to  clasify  pathogen  of  Jabon’s  leaf  seedling  based  on  spora  morphological  features  using Probabilistic Neural Network classifier. Three types of pathogen to be classified are Colletotrichum sp., Curvularia sp., and Fusarium sp.. The methodologies used are data acquisition using optilab camera microscope to obtain microscopic image data , preprocessing (grayscale, median smoothing, thresholding Otsu, region filling, median smoothing and dilate), morphology feature extraction (area, perimeter,  area  convex,  convex  perimeter,  compactness,  solidity,  convexity  and  roundness),  Probabilistic  Neural  Network classification, and evaluation. The basic morphological characteristics consisting of area, perimeter, convex area, convex perimeter, and derived morphological characteristics consisting of compactness, solidity, convexity and roundness. The experimental results of the morphological feature extraction showed that the compactness and roundness characteristics can be used to identify the three types of pathogens because with these characteristics each class of pathogen is separate. Testing for this research was carried out using 150 test  data  from  three  classes  of  objects  from  the  dataset,  namely  class  1  (Colletotrichum  sp.),  class  2  (Curvularia  sp.),  and  class  3 (Fusarium sp.). Then the results of pathogen classification using the application of the PNN algorithm in testing this research obtained an average accuracy value of 86.8% with a proportion of training data and test data of 80:20. The results of the PNN classification on 150 test data were that there were 36 data classified into Colletotrichum sp., 44 data classified into Curvularia sp., and 50 data classified into Fusarium sp. Further research could be done with the identification of digital microscopic images without cropping and systems that could clasify a colony image of pathogens clearly.
Keywords : Probabilistic Neural Network; Classification; Pathogen; Jabon’s Leaf Seedling; Morphological Feature

## 1. PENDAHULUAN
Jabon  (Anthocephalus  cadamba  (Roxb.)  Miq)  merupakan  tanaman  kehutanan  asli  Indonesia  yang  mulai  banyak dibudidayakan  karena  memiliki  banyak  keunggulan  dan  prospek  tinggi  untuk  Hutan  Tanaman  Industri  dan  tanaman reboisasi atau penghijauan di Indonesia karena pertumbuhannya yang sangat cepat,  mudah tumbuh pada berbagai tipe tanah, membutuhkan perlakuan silvikultur yang mudah, dan beberapa tahun terakhir dikenal sebagai alternatif tanaman obat yang populer di Indonesia [1], [2], [3]. Bagian tanaman dari jabon selain kayu (bunga, buah, daun, kulit kayu, dan akar) berpotensi untuk diolah karena produk olahannya sudah dikenal di pasaran dunia.
Usaha  pembibitan  jabon  untuk  memenuhi  kebutuhan  pasar  telah  banyak  dilakukan,  namun  usaha  ini  memiliki kendala  dengan  adanya  gangguan  penyakit  di  areal  persemaian.  Hal  ini  dikarenakan  bibit  yang  tersedia  di  areal persemaian berpotensi menjadi inang bagi patogen dan kondisi bibit yang masih sukulen relatif rentan terhadap gangguan penyakit [4]. Gangguan penyakit merupakan salah satu hambatan karena dapat mengurangi kuantitas dan kualitas bibit. Sebagian besar penyakit jabon disebabkan oleh cendawan [3]. Jumlah cendawan sangat besar dan signifikan, baru 5% dari total cendawan di dunia yang sudah diketahui, yaitu sekitar 98.998 spesies. Lebih dari 8.000 spesies bersifat parasit dan dapat menyebabkan penyakit atau sebagai patogen [5]. Penyebab penyakit yang tergolong ke dalam patogen adalah organisme  hidup  yang  mayoritas  bersifat  mikro  dan  mampu  untuk  dapat  menimbulkan  penyakit  pada  tanaman  atau tumbuhan[6].
Penyakit-penyakit  dan  patogen  yang  pernah  dilaporkan  menyerang  jabon  di  pembibitan  di  antaranya  penyakit bercak daun yang disebabkan oleh Rhizoctonia sp.[7] dan Colletotrichum sp.[8], penyakit hawar daun yang disebabkan oleh Fusarium sp.[7] serta penyakit mati pucuk yang disebabkan Rhizoctonia solani Kuhn. dan Botryodiplodia sp.[4], [7].

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 215-224 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325
Patogen-patogen  yang  diamati  pada  penelitian  ini  termasuk  dalam  kelas  Deuteromycetes,  sehingga  dalam  identifikasi jenis patogennya dilihat dari karakteristik spora aseksual atau konidia. Spora merupakan salah satu bagian penting dalam identifikasi karakteristik morfologi [9].
Penelitian terkait dengan jabon dilakukan oleh [10] yang melakukan identifikasi jenis fungi pada pembibitan jabon di  Sampali  Medan  dan  diperoleh  lima  jenis  fungi  yang  terdiri  atas  Aspergillus  sp.,  Fusarium  sp.,  Geotrichum  sp., Penicillium sp., dan Curvularia sp.. [4] melakukan identifikasi dan uji patogenisitas cendawan penyebab primer penyakit mati pucuk pada bibit jabon, dari penelitian diperoleh patogen Botryodiplodia spp., Fusarium spp., Colletrotichum sp., Curvularia  sp.,  dan  Pestalotiopsis  sp.,  dan  hasil  penelitian  menjelaskan  bahwa  Botryodiplodia  sp.  sebagai  penyebab primer  penyakit  mati  pucuk.  Beberapa penelitian  yang  mengembangkan  teknik  pengenalan  pola  dan  pengolahan  citra dengan menggunakan citra mikroskopis digital dilakukan oleh [11] yang melakukan identifikasi dan klasifikasi otomatis pada  agen-agen  patogen  Nosema  dengan  teknik  segmentasi,  ekstraksi  fitur  dengan  scale-invariant  feature  transform (SIFT)  dan  support  vector  machine  (SVM)  yang  menghasilkan  laporan  dengan  klasifikasi  spora  yang  dianalisa.  [12] melakukan analisis  morfologi otomatis pada identifikasi leukemia akut pada citra mikroskopis jaringan darah, dengan tahapan pemisahan leukosit pada jaringan darah, mengevaluasi indeks morfologi (area, perimeter, momentum citra) dari sel dan melakukan klasifikasi citranya. [13] melakukan klasifikasi leukosit untuk mendeteksi leukemia dengan melakukan pemisahan  nukleus  dan  sitoplasma  untuk  menganalisis  setiap  detail  komponen  selnya.  Kemudian  dilakukan  ekstraksi berdasarkan bentuk, warna dan tekstur menggunakan classifier yang berbeda-beda untuk menentukan yang paling sesuai dalam mendeteksi leukemia. [14] melakukan klasifikasi patogen dengan Probabilistic Neural Network (PNN) multi kelas, hasil  yang  diperoleh  sistem  klasifikasi  mampu  secara  akurat  mengklasifikasikan  tiga  dari  empat  spesies  yang  benar diklasifikasikan  dengan  keyakinan  yang  lebih  besar  95%,  menggunakan  polinomial  enam  koefisien  dengan  kurva perbedaan. [15] menerapkan PNN pada klasifikasi Berat Bayi Baru Lahir dengan akurasi 95%. [16] melakukan klasifikasi PNN  pada data  diagnosa  penyakit  DBD  dengan  akurasi  93%.  [17]  melakukan  penerapan  PNN  dalam  klasifikasi  citra permainan batu kertas gunting dengan akurasi 90% serta  [18] melakukan klasifikasi citra songket Aceh  menggunakan PNN dengan akurasi 93%.
Penelitian terkait klasifikasi patogen pada daun bibit jabon masih sedikit dilakukan, hal ini merupakan peluang untuk mengembangkan teknik pengenalan pola dan pengolahan citra pada identifikasi dan klasifikasi patogen daun bibit jabon. Penelitian-penelitian sebelumnya di atas memiliki kemiripan yaitu menggunakan citra mikroskopis, penerapan ciri morfologi (geometri) dan classifier yang digunakan dalam identifikasi dan klasifikasinya. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan klasifikasi patogen daun bibit jabon berdasarkan ciri morfologi spora dengan classifier PNN. Tujuan dari penelitian ini membuat suatu sistem dapat membantu mahasiswa dan peneliti dalam mengklasifikasi dan juga akhirnya dapat  mengidentifikasi  patogen  pada  daun  bibit  jabon  berdasarkan  ciri  morfologi  spora  sehingga  diharapkan  dapat membantu  petugas  lapang  dalam  mengetahui  patogen  (penyebab  penyakit)  sehingga  dapat  melakukan  tindakan penanganan penyakit dengan cepat dan tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  terdiri  atas  akuisisi  data,  praproses,  ekstraksi  ciri  morfologi,  klasifikasi,  dan  evaluasi.  Tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Akuisisi Data
Pengambilan data dilakukan di Laboratorium Patologi dan Entomologi Departemen Silvikultur Fakultas Kehutanan IPB. Data  citra  mikroskopis  diambil  dengan  menggunakan  mikroskop  kamera  optilab  dan  disimpan  dalam  format  JPG. Perbesaran mikroskop yang digunakan untuk setiap proses akuisisi citra bernilai sama yaitu 400x. Tahapan akuisisi data dapat dilihat pada Gambar 2.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 215-224 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325
Gambar 2. Tahapan Akuisisi Data (a) isolasi patogen (b) pengambilan jaringan patogen (c) peletakan patogen pada preparate (d) akuisisi citra dengan mikroskop digital optilab
Sebelum melakukan tahapan praproses, maka data citra mikroskopis yang diperoleh dipotong (crop) secara manual sehingga diperoleh data citra patogen tunggal yang dalam hal ini disebut dengan sub image. Berdasarkan proses akuisisi ini  diperoleh  sebanyak  150  sub  image,  dengan  masing-masing  patogen  berjumlah  50  citra.  Proses  cropping  untuk memperoleh sub image data citra patogen dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Proses cropping (a) citra mikroskopis (b) sub image

## 2.3 Praproses
Praproses  yang  dilakukan  dari  150  sub  image  patogen  yaitu  mengubah  sub  image  menjadi  bentuk  grayscale  image, selanjutnya  dilakukan  proses  smoothing  dengan  median  filter  untuk  menghilangkan  noise  dan  blurring,  kemudian dilakukan segmentasi menggunakan thresholding metode Otsu, dilakukan region filling untuk citra yang memiliki lubang (hole) dan dilakukan kembali proses smoothing dengan median filter yang mana dalam hal ini dapat menghapus detail kecil pada tepi citra dan menghaluskan citra, terakhir dilakukan operasi morfologi yaitu dilate sehingga diperoleh citra yang sesuai kebutuhan untuk diproses ke tahap selanjutnya. Tahapan praproses dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tahapan praproses (a) sub image (b) grayscale (c) median smoothing (d) Otsu thresholding (e) region filling (f) median smoothing (g) dilate

## 2.4 Ekstraksi Ciri Morfologi
Ekstraksi ciri adalah langkah dalam proses pengenalan pola di mana pengukuran dari suatu objek dihitung [19]. Informasi yang  akan  diekstraksi  adalah  morfologi  atau  bentuk  spora  dari  patogen.  Ciri  morfologi  terdiri  dari  ciri  dasar  (area, perimeter,  convex  area,  convex  perimeter)  dan  ciri  turunan  (compactness,  solidity,  convexity  dan  roundness).  Dalam perhitungan ekstraksi ciri morfologi ini digunakan standar poligon dan standar lingkaran. Berikut ini penjelasan dari ciri dasar dan ciri turunan sebagai berikut:
a. Area: luas daerah pada objek yang diwakili oleh jumlah piksel tak nol dalam batas objek [20]. Luas wilayah biner R dapat ditemukan dengan menghitung piksel gambar yang membentuk daerah [21].
b. Perimeter: keliling atau batas-batas pada objek. Perimeter dari daerah R didefinisikan sebagai panjang kontur luarnya, di mana R harus terhubung [21]. Perimeter dihitung dengan mengukur jumlah jarak antara piksel batas berturut-turut [13]. perimeter diperoleh dengan menghitung jumlah piksel batas yang dimiliki oleh sebuah objek [19].
c.  Convex area: menghitung daerah dalam convex hull di mana daerah yang kosong antara boundary convex hull dan boundary object diisikan nilai piksel objek dan termasuk dalam object area. Menurut [21], convex hull adalah poligon cembung terkecil yang berisi semua titik dari wilayah R.
d.  Convex perimeter: suatu skalar yang menentukan keliling atau batas-batas pada convex hull.  Berikut ini ilustrasi dari ciri dasar dapat dilihat pada Gambar 5.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 215-224 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325
Gambar 5. Ciri dasar (a) area (b) perimeter (c) convex hull (d) convex area (e) convex perimeter
Ciri turunan yaitu compactness, solidity, convexity dan roundness. Ilustrasi dari ciri turunan dapat dilihat pada Gambar 6.  Perhitungan  ciri  turunan  sebagaimana  tertera  pada  Persamaan  (1)  –  (4).  Nilai  ciri  turunan  tersebut  yang  akan menjadi penciri untuk diklasifikasi dengan classifier PNN dalam mencirikan suatu jenis patogen.
e.  Compactness: rasio antara area dari sebuah objek dan area dari lingkaran dengan yang sama [13]. Nilai maksimum 1 untuk bentuk lingkaran. Perhitungan compactness dirumuskan pada Persamaan (1). Compactness dipahami sebagai hubungan antara daerah area dan perimeter [21].
compactness = 4 x π x area
perimeter2
(1)
f.   Solidity: rasio dari area suatu objek dengan area convex hull suatu objek. Solidity menghitung kepadatan suatu objek [13]. Perhitungan solidity dirumuskan pada Persamaan (2).
solidity = area convex_area (2)
g.  Convexity: jumlah relatif pada sebuah objek yang berbeda dari cembungnya objek, nilainya direpresentasikan dengan rasio dari perimeter sebuah convex hull ke perimeter objek itu sendiri. Menurut [22] convexity didefinisikan sebagai rasio perimeter dari convex hull dengan kontur aslinya. Perhitungan convexity dirumuskan pada Persamaan (3).
convexity = perimeterconvex perimeter
(3)
h.  Roundness: rasio dari area suatu objek ke area suatu lingkaran dengan perimeter sama dari convex hull objek [13].
Perhitungan roundness dirumuskan pada Persamaan (4)
roundness = 4 x π x area convex_perimeter2 (4)
Gambar 6. Ciri turunan (a) compactness (b) solidity (c) convexity (d) roundness
Bentuk-bentuk spora (konidia) patogen ditunjukkan pada Gambar 7. Bentuk-bentuk spora yang ditemukan dalam penelitian ini yaitu pada patogen Colletotrichum sp. ditemukan bentuk oblong dan cylindrical, pada patogen Curvularia sp. ditemukan bentuk inequilateral dan pada patogen Fusarium sp. ditemukan bentuk boat/canoe shape.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 215-224 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325

## 2.5 Klasifikasi
Setelah proses ekstraksi ciri morfologi, diperoleh nilai-nilai ciri yang menjadi masukan untuk proses klasifikasi patogen. Klasifikasi  adalah  prosedur  untuk  mengelompokkan  pola  masukan  ke  dalam  kelas  yang  serupa.  Klasifikasi  data  pada penelitian ini menggunakan classifier PNN. Sebelum tahap klasifikasi dilakukan proses pembagian data menggunakan metode k-fold cross validation. Data yang terdiri dari data latih dan data uji dibagi dalam 5-fold dengan persentase 80% data latih dan 20% data uji seperti tertera pada Tabel 1. Perhitungan nilai akurasi diambil nilai rataan dari seluruh nilai yang diperoleh dari penerapan k-fold cross validation sebagaimana tertera pada persamaan (5).
Tabel 1. Pembagian data dan akurasi Fold Data Sub Data Akurasi (%) 1-fold  Data Latih  S1, S2, S3, S4 A1 Data Uji S5 2-fold  Data Latih  S1, S2, S3, S5 A2 Data Uji S4 3-fold  Data Latih  S1, S2, S4, S5 A3 Data Uji S3 4-fold  Data Latih  S1, S3, S4, S5 A4 Data Uji S2 5-fold  Data Latih  S2, S3, S4, S5 A5 Data Uji S1 Akurasi = A1+A2+A3+A4+A5 5 X 100% (5)
Probabilistic Neural Network (PNN) merupakan Artificial Neural Network (ANN) yang menggunakan teorema probabilitas klasik. PNN merupakan jaringan syaraf tiruan yang menggunakan radial basis function (RBF). RBF adalah fungsi yang berbentuk seperti bel yang menskalakan variabel nonlinear. Keuntungan utama menggunakan arsitektur PNN adalah training data mudah dan cepat dikarenakan proses training hanya butuh satu kali iterasi (tidak ada pengulangan). PNN memiliki struktur yang terdiri atas empat lapisan. Contoh struktur PNN dapat dilihat pada Gambar 8 [19].

## Gambar 8. Struktur PNN

## 2.6 Evaluasi
Evaluasi dilakukan dengan confusion matrix, kinerja model klasifikasi dapat diketahui dengan banyaknya data uji yang diprediksi secara benar dan salah. Confusion matrix merupakan sebuah tabel yang terdiri atas banyaknya baris data uji yang diprediksi benar dan tidak benar oleh model klasifikasi, digunakan untuk menentukan kinerja suatu model klasifikasi [23]. Ada empat istilah yang digunakan dalam confusion matrix yaitu:
a. True positive (TP) : jumlah data positif yang benar diklasifikasi oleh classifier
b. True negative (TN) : jumlah data negatif yang benar diklasifikasi oleh classifier.
c. False positive (FP) : jumlah data negatif yang salah diklasifikasi sebagai data positif.
d. False negative (FN) : jumlah data positif yang salah diklasifikasi sebagai data negatif.
TP dan TN digunakan ketika classifier mendapatkan klasifikasi yang benar. FP dan FN digunakan ketika classifier salah melakukan klasifikasi. Tabel 2 merupakan tabel confusion matrix.
Tabel 2. Confusion Matrix
Prediksi Aktual Positif Negatif Positif    A: True Positive B:  False Negative
Negatif   D: False Positive  D:  True Negative

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 215-224 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Akuisisi Data
Akuisisi data telah dilakukan di Laboratorium Patologi dan Laboratorium Entomologi Departemen Silvikultur Fakultas Kehutanan  IPB.  Data  citra  terdiri  dari  3  jenis  patogen  yaitu  Colletotrichum  sp.,  Curvularia  sp.,  dan  Fusarium  sp.. Kesalahan dalam akuisisi data yang terjadi dikarenakan kurang fokus pada saat pengambilan data. Berikut disajikan data yang mengalami kesalahan dalam akuisisi data pada Gambar 9.
Gambar 9. Kesalahan dalam akuisisi data (a) sub image dan hasil praproses data ke-7 (b) sub image dan hasil praproses data ke-8 (c) sub image dan hasil praproses data ke-14

## 3.2 Praproses
Hasil  praproses  citra  dapat  dilihat  pada  Tabel  3,  ditampilkan  beberapa  contoh  data  yang  kurang  baik  pada  saat pengambilan data. Pada contoh data Colletotrichum sp. dan Fusarium sp. terlihat bahwa data citra blurring dan pada saat proses thresholding dengan metode Otsu data citra menjadi lebih tebal dari aslinya dikarenakan tepi gambar dianggap sebagai objek gambar juga dan demikian dilanjutkan ke tahap berikutnya sehingga terlihat bahwa data citra kurang precise dari data aslinya. Namun pada contoh data Curvularia sp. walaupun data blurring tetapi hasil akhir segmentasi tetap bagus dikarenakan  smoothing dengan  median  filter  yang dapat  mengatasi  blurring, noise, dan  mengurangi detail-detail  kecil pada data citra.

## Tabel 3. Hasil Praproses Citra
Colletotrichum sp.  Curvularia sp.  Fusarium sp. Sub Image
Grayscale
Median Filter Smoothing
Thresholding Otsu Region Filling Median Filter Smoothing Dilate Operation

## 3.3 Ekstraksi Ciri Morfologi
Ekstraksi ciri yang digunakan yaitu ekstraksi morfologi atau bentuk. Ciri morfologi terdiri dari ciri dasar dan ciri turunan. Ciri  dasar  yaitu  area,  perimeter,  convex  area,  dan  convex  perimeter.  Ciri  turunan  yang  digunakan  yaitu  compactness, solidity, convexity dan roundness. Berdasarkan dari ciri turunan tersebut maka akan dapat diketahui seberapa lingkaran bentuk  objek  dari  nilai  compactness,  kepadatan  bentuk  objek  dari  nilai  solidity,  kecembungan  bentuk  objek  dari  nilai convexity dan tingkat kebundaran objek dari nilai roundness. Masukan untuk classifier maka diambil nilai ciri turunan yaitu compactness, solidity, convexity dan roundness. Pada Tabel 4 disajikan beberapa hasil ekstraksi ciri turunan dari ketiga jenis patogen.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 215-224 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325
Tabel 4. Ekstraksi Ciri Turunan Patogen Patogen Fitur Morfologi Compactness  Solidity  Convexity  Roundness Colletotrichum sp. data_1 0.6025 0.9717 0.9941 0.6096 data_8 0.2732 0.9332 0.9817 0.2835 data_33 0.4353 0.9482 0.9974 0.4375 Curvularia sp. data_51 0.7841 0.9747 1.0082 0.7713 data_68 0.5847 0.9559 0.9933 0.5926 data_100 0.6667 0.9739 1.0060 0.6587 Fusarium sp. data_107 0.3152 0.7138 0.9777 0.3297 data_121 0.2627 0.7086 1.0359 0.2448 data_149 0.2770 0.6375 0.9561 0.3030
Hasil  percobaan  tahap  ekstraksi  ciri  morfologi  menunjukkan  bahwa  ciri  compactness  dan  ciri  roundness  dapat digunakan untuk mengidentifikasi ketiga jenis patogen dikarenakan pada ciri-ciri ini setiap kelas patogen terpisah. Pada Gambar 10 disajikan boxplot ciri  compactness dari ketiga jenis patogen. Terlihat bahwa  pada ciri  compactness, range patogen Colletotrichum sp. lebih besar dari patogen lainnya dengan nilai berkisar 0.41 dan terdapat beberapa outlier (data ke-33  dan  data  ke-46)  dan  ekstrem  (data  ke-8,  data  ke-27  dan  data  ke-40),  hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada  ciri compactness sebaran nilai patogen Colletotrichum sp. memiliki data yang tidak seragam sehingga dapat dibedakan satu dengan yang lain. Patogen Curvularia sp. memiliki bentuk yang lebih menyerupai lingkaran dibandingkan patogen lain, penyebaran data terbanyak terdapat pada patogen Curvularia sp. dan data masing-masing patogen terpisah.

## Gambar 10. Boxplot ciri compactness
Pada  Gambar  11  disajikan  ciri  roundness  dari  ketiga  jenis  patogen.  Terlihat  bahwa  pada  ciri  roundness,  range patogen Colletotrichum sp. lebih besar dari patogen lainnya dengan nilai berkisar 0.38 dan terdapat beberapa outlier (data ke-33 dan data ke-46) dan ekstrem (data ke-8, data ke-27 dan data ke-40), hal ini menunjukkan bahwa pada ciri roundness sebaran nilai patogen Colletotrichum sp. memiliki data yang tidak seragam sehingga dapat dibedakan satu dengan yang lain. Patogen Curvularia sp. memiliki bentuk yang lebih bundar dari patogen lain, penyebaran data terbanyak terdapat pada patogen Curvularia sp. dan data masing- masing patogen pada ciri roundness ini terpisah.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 215-224 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325
Gambar 11. Boxplot ciri roundness

## 3.4 Klasifikasi
Sebelum klasifikasi, dilakukan pembagian data menggunakan metode k-fold cross validation dan selanjutnya dilakukan pengklasifikasian data menggunakan classifier PNN. Hasil ekstraksi ciri dibagi menjadi 2 bagian yaitu data latih dengan persentase 80% dan data uji dengan persentase 20%. Teknik yang digunakan adalah 5-fold cross validation. Data 150 sub citra patogen, 120 sub citra menjadi data latih dan  membentuk  matriks berukuran 120 x 4 sedangkan 30 citra lainnya menjadi data uji dan membentuk matriks berukuran 30 x 4. Klasifikasi PNN dilakukan pada setiap fold. Hasil klasifikasi dari setiap fold dapat dilihat pada Tabel 5 dan perhitungan hasil akurasi setiap fold dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 5. Hasil k-fold cross validation Prediksi 1-fold 2-fold 3-fold 4-fold 5-fold Coll eto tric um Cur vu lari a Fu sa riu m Coll eto tric um Cur vu lari a Fu sa riu m Coll eto tric um Cur vu lari a Fu sa riu m Coll eto tric um Cur vu lari a Fu sa riu m Coll eto tric um Cur vu lari a Fu sa riu m
Ak tu al Colletotr icum 8 2 0 7 2 1 6 3 1 9 1 0 6 3 1 Curvular ia 1 9 0 1 9 0 2 8 0 2 8 0 0 10 0 Fusariu m 0 0 10 0 0 10 0 0 10 0 0 10 0 0 10
Tabel 6. Hasil akurasi setiap fold k-fold  Akurasi (%) 1-fold 90 2-fold 87 3-fold 80 4-fold 90 5-fold 87
Berdasarkan lima percobaan tersebut, evaluasi kinerja sistem dapat dihitung dengan mencari nilai rata-rata akurasi seluruh  fold  dengan  menggunakan  rumus  Persamaan  (5)  sehingga  diperoleh  hasil  akurasi  86.8%  yang  diperoleh  dari perhitungan berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 90+87+80+90+87 5 𝑋 100% = 86.8%

## 3.5 Evaluasi
Evaluasi  hasil  klasifikasi  dengan  confusion  matrix  dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  Pada  data  patogen  Colletotrichum  sp. terdapat  sebanyak  11  data  yang  teridentifikasi  sebagai  data  Curvularia  sp.,  dan  sebanyak  3  data  yang  teridentifikasi sebagai data Fusarium sp.. Hal ini dikarenakan disamping bentuk citra yang hampir mirip juga terdapat beberapa nilai ciri data tersebut berada pada sebaran Curvularia sp. dan Fusarium sp.. Pada data patogen Curvularia sp. terdapat sebanyak 6 data yang teridentifikasi sebagai data Colletotrichum sp.. Hal ini disebabkan karena bentuk citra yang hampir mirip juga terdapat  beberapa  nilai  ciri  data  Curvularia  sp.  tersebut  berada  pada  sebaran  Colletotrichum  sp..  Pada  data  patogen Fusarium sp. semua data dapat teridentifikasi dengan benar.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 215-224 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325
Tabel 7. Confusion Matrix data patogen
Prediksi Colletotricum sp. Curvularia sp.  Fusarium sp. Ak tu al Colletotricum sp. 36 11 3 Curvularia sp. 6 44 0 Fusarium sp. 0 0 50

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah mengembangkan Teknik morfologi dalam mengidentifikasi patogen daun bibit Jabon menggunakan citra  mikroskopis  digital.  Jenis  patogen  yang  diidentifikasi  yaitu  Colletotrichum  sp.,  Curvularia  sp.,  dan  Fusarium  sp. Metode yang dilakukan meliputi akuisisi data, praproses, ekstraksi ciri morfologi (area, perimeter, convex area, convex perimeter, compactness, solidity, convexity dan roundness), klasifikasi dengan classifier PNN, analisis dan evaluasi hasil identifikasi.  Dari  hasil  diketahui  bahwa  ciri  compactness  dan  roundness  dapat  digunakan  untuk  membedakan  jenis patogen dikarenakan pada ciri ini setiap kelas patogen dapat terpisah. Ciri solidity kurang dapat merepresentasikan jenis patogen,  hal  ini  diakibatkan  oleh  jenis  patogen  Colletotrichum  sp.  dan  Curvularia  sp.  yang  nilai  cirinya  sangat  rapat sehingga  akan  sulit  untuk  membedakan  kedua  patogen  tersebut.  Ciri  convexity  kurang  dapat  merepresentasikan  jenis patogen, hal ini diakibatkan karena ketiga jenis pathogen memiliki sebaran data yang hampir sama sehingga akan sulit membedakan  ketiga  jenis  patogen  tersebut.  Akurasi  rata-rata  yang  diperoleh  pada  percobaan  ini  yaitu  sebesar  86.8%. Penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan identifikasi citra mikroskopis digital tanpa cropping dan sistem yang dibuat dapat mengidentifikasi dengan baik patogen dari citra yang mengumpul. Dalam akuisisi data diharapkan data citra yang diperoleh  bagus  tidak  blurring  dan  patogen  tidak  mengumpul,  untuk  meningkatkan  hasil  identifikasi  dapat  dilakukan dengan penambahan ciri lain seperti ciri tekstur atau penggabungan beberapa ciri seperti penggabungan ciri morfologi, tekstur atau warna yang dapat digunakan pada penelitian selanjutnya. Melakukan training dengan data yang banyak untuk setiap patogen dan diharapkan dapat memperoleh data citra pathogen jenis lain.

## REFERENCES
[1] H. Krisnawati, M. Kallio, and M. Kanninen, Anthocephalus cadamba Miq. Ecology, silviculture and productivity. Bogor (ID):
Center for International Foresty Research, 2011. [Online]. Available:
http://www.cifor.org/publications/pdf_files/Books/BKrisnawati1105.pdf
[2] F. I. Mulyana, D, Asmarahman C, Bertanam Jabon. Jakarta: Agro Media Pustaka, 2011.
[3] Warisno and K. Dahana, Peluang Investasi: Jabon Tanaman Kayu Masa Depan. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2011.
[4] A. AR, “Identifikasi dan patogenisitas cendawan penyebab primer penyakit mati pucuk pada bibit jabon (Anthocephalus cadamba (Roxb.) Miq),” Institut Pertanian Bogor, 2014.
[5] E. N. Herliyana, Biodiversitas dan Potensi Cendawan di IndonesiaNo Title. Bogor (ID): IPB Pr., 2014.
[6] T. Yudiarti, Ilmu Penyakit Tumbuhan. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[7] E. Nina Herliyana and A. Putra, “Pengaruh Pupuk Organik Cair terhadap Pertumbuhan Bibit Jabon (Anthocephalus cadamba miq.) dan Ketahanannya terhadap Penyakit,” J. Silvikultur Trop., vol. 3, no. 3, pp. 168–173, 2012.
[8] I. Anggraeni, “Colletotrichum sp. penyebab penyakit bercak daun pada beberapa bibit tanaman hutan di  persemaian,”  Mitra Hutan Tanam., vol. 4, no. 1, pp. 29–35, 2009.
[9] T. Watanabe, Pictorial Atlas of Soil and Seed Fungi Morphologies of Cultured Fungi and Key to Species. London: CRC Pr., 1994.
[10]  M. Purba, “Identifikasi fungi pada pembibitan jabon  (Anthocephalus cadamba (Roxb.) Miq) di Sampali Medan,” Universitas Sumatera Utara, 2013.
[11]  C. M. Alvarez-Ramos, E. Nino, and M. Santos, “Automatic classification of Nosema pathogenic agents through machine vision techniques  and  kernel-based  vector  machines,”  2013  8th  Comput.  Colomb.  Conf.  8CCC  2013,  2013,  doi: 10.1109/ColombianCC.2013.6637516.
[12]  F.  Scotti,  “CIMSA  2005-IEEE  International  Conference  on  Computational  Intelligence  for  Measurement  Systems  and Applications Automatic Morphological Analysis for Acute Leukemia Identification in Peripheral Blood Microscope Images,” no. July, pp. 20–22, 2005, [Online]. Available: http://piurilabs.di.unimi.it/Papers/cimsa_2005.pdf
[13]  L. Putzu, G. Caocci, and C. Di Ruberto, “Leucocyte classification for leukaemia detection using image processing techniques,” Artif. Intell. Med., vol. 62, no. 3, pp. 179–191, 2014, doi: 10.1016/j.artmed.2014.09.002.
[14]  W.  Ford,  K.  Xiang,  W.  Land,  R.  Congdon,  Y.  Li,  and  O.  Sadik,  “A  multi-class  probabilistic  neural  network  for  pathogen classification,” Procedia Comput. Sci., vol. 20, pp. 348–353, 2013, doi: 10.1016/j.procs.2013.09.284.
[15]  P. Dwi, I. Azizah, P. Statistika, and U. I. Bandung, “Penerapan Probabilistic Neural Network pada Klasifikasi Berat Bayi Baru Lahir,” vol. 1, pp. 152–159.
[16]  D.  D.  B.  D.  Tahun,  R.  D.  Adyati,  Y.  N.  Nasution,  and  S.  Wahyuningsih,  “KLASIFIKASI  PROBABILISTIC  NEURAL NETWORK ( PNN ) PADA DATA DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH,” pp. 15–21, 2019.
[17]  S. J. Siregar, A. I. Lubis, and E. F. Ginting, “Penerapan Neural Network Dalam Klasifikasi Citra Permainan Batu Kertas Gunting dengan Probabilistic Neural Network,” vol. 3, no. 3, pp. 420–425, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1143.
[18]  I. Amalia, I. Mawardi, and M. Arhami, “Klasifikasi Citra Songket Aceh Menggunakan Metode Probabilistic Neural Network,” vol. VIII, no. 3, pp. 6349–6357, 2023.
[19]  S. G. Wu, F. S. Bao, E. Y. Xu, Y. X. Wang, Y. F. Chang, and Q. L. Xiang, “A leaf recognition algorithm for plant classification

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 215-224 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325
using probabilistic neural network,” ISSPIT 2007 - 2007 IEEE Int. Symp. Signal Process. Inf. Technol., pp. 11–16, 2007, doi: 10.1109/ISSPIT.2007.4458016.
[20]  M. Saraswat and K. V. Arya, “Automated microscopic image analysis for leukocytes identification: A survey,” Micron, vol. 65, pp. 20–33, 2014, doi: 10.1016/j.micron.2014.04.001.
[21]  W. Burger and M. Burge, Principles of Digital Image Processing-Core Algorithm. London: Springer, 2009.
[22]  M. Yang, K. Kpalma, and J. Ronsin, “A survey of shape feature extraction techniques,” IN-TECH, pp. 43–90, 2008.
[23]  P. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, Introduction to Data Mining. New York: Addison Wesley, 2005.