## DETEKSI KADAR NITROGEN DAN KLOROFIL CITRA DAUN MENGGUNAKAN RUANG WARNA HSI
Dody Pernadi Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat dody_pernadi@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Unsur  hara  yang  menjadi  sumber  nutrisi  untuk  tanaman  dapat  dideteksi  menggunakan daun seperti nitrogen. Nitrogen berfungsi sebagai penyusun protein pada daun. Tanaman yang mendapat  suplai  nitrogen  yang  cukup  akan  memiliki  daun  yang  luas  dan  memiliki  kandungan klorofil  yang  tinggi.  Namun,  suplai  nitrogen  yang  berlebih  mengakibatan  pertumbuhan vegetatif  yang  lebat  dan  tanaman  sulit  menghasilkan  bunga  dan  buah.  Sedangkan,  suplai kekurangan  suplai  nitrogen  menyebabkan  tanaman  menjadi  kerdil,  daun  tanaman  kecil,  dan daun bagian bawah mati sebelum waktunya. Kandungan terhadap kadar nitrogen dan klorofil salah  satunya  dapat  ditentukan  dari  citra  daun.  Penelitian  ini  akan  menentukan  tekstur  citra daun berdasarkan nilai Gray Level Co-occurrence Matrix berupa nilai contrast, homogeneity, correlation,  energy,  dan  entropy.  Penelitian  ini  juga  akan  menghitung  kadar  nitrogen  dan kandungan klorofil daun dengan melakukan pencarian nilai tengah (mean) dari tiap komponen warna  RGB  yang  kemudian  ditentukan  dengan  ruang  warna  HSI.  Hasil  perhitungan  nitrogen kemudian  akan  diidentifikasi  menggunakan  support  vector  machine.  Hasil  ujicoba menunjukkan,  tekstur  citra  daun  berhasil  diekstraksi    menggunakan  fitur  Gray  Level  Co- occurence  Matrix  (GLCM)  sehingga  menghasilkan  nilai  contrast,  homogeneity,  correlation, energy,  dan  entropy.  Perhitungan  kandungan  nitrogen  pada  citra  daun  berhasil  dilakukan dengan  mengekstraksi  ruang  warna  HSI  citra  daun.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  petani  dalam  menentukan  kategori  jenis  pupuk  yang  tepat  untuk  suatu  tanaman tertentu  berdasarkan  unsur  klorofil  dan  nitrogennya..  Kandungan  Nitrogen  mutlak  diperlukan petani dalam menentukan jumlah kadar pemupukan dalam satu jenis tanaman.
Kata Kunci: Daun, GLCM, HSI, klorofil, nitrogen.

## Abstract
Nutrients which are a source of nutrients for plants can be detected using leaves such as nitrogen. Nitrogen functions as a constituent of proteins in leaves. Plants that get an adequate supply  of  nitrogen  will  have  broad  leaves  and  have  high  chlorophyll  content.  However,  an excess  supply  of  nitrogen  results  in  dense  vegetative  growth  and  it  is  difficult  for  plants  to produce  flowers  and  fruit.  Meanwhile,  the  lack  of  nitrogen  supply  causes  plants  to  become stunted,  small  plant  leaves,  and  lower  leaves  die  prematurely.  The  content  of  nitrogen  and chlorophyll content can be determined from leaf image. This research will determine the texture of the leaf image based on the Gray Level Co-occurrence Matrix value in the form of contrast, homogeneity,  correlation,  energy,  and  entropy  values.  This  research  will  also  calculate  the nitrogen  content  and  chlorophyll  content  of  leaves  by  searching  for  the  mean  (mean)  of  each RGB  color  component  which  is  then  determined  by  the  HSI  color  space.  The  results  of  the nitrogen  calculation  will  then  be  identified  using  a  support  vector  machine.  The  trial  results show,  the  texture  of  the  leaf  image  was  successfully  extracted  using  the  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  (GLCM)  feature  so  that  it  produces  contrast,  homogeneity,  correlation, energy, and entropy values. The calculation of nitrogen content in leaf images was successfully
carried  out  by  extracting  the  HSI  color  space  of  leaf  images.  The  results  of  this  study  are expected  to  assist  farmers  in  determining  the  appropriate  fertilizer  species  category  for  a particular crop based on its chlorophyll and nitrogen elements. . Nitrogen content is absolutely necessary for farmers to determine the amount of fertilization in one type of plant.
Keywords : Leaf, GLCM, HIS, chlorophyll, nitrogen.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  fungsi  daun  adalah  sebagai tempat  fotosintesis.  Fungsi  daun  sebagai tempat fotosintesis menandakan bahwa tanaman  dapat  memproduksi  makanannya sendiri.  Proses  fotosintesis  merupakan  proses biokimia  yang  dilakukan  pada  siang  hari dimana  proses  ini  dilakukan  oleh  klorofil. Klorofil  adalah  [1]  zat  yang  membentuk warna  hijau  pada  daun  yang  dilindungi  oleh lapisan  lilin  untuk  mencegah  penguapan. Kandugan  klorofil  terdiri  atas  [1]  unsur karbon,  nitrogen,  hidrogen  dan  oksigen. Unsur  hara  yang  menjadi  sumber  nutrisi untuk  tanaman  dapat  dideteksi  menggunakan daun  seperti  nitrogen.  Nitrogen  berfungsi sebagai penyusun protein pada daun. Tanaman yang mendapat suplai nitrogen yang cukup  akan  memiliki  daun  yang  luas  [2]  dan memiliki  kandungan  klorofil  yang  tinggi  [3]. Namun,  suplai  nitrogen  yang  berlebih mengakibatan  pertumbuhan  vegetatif  yang lebat  dan  tanaman  sulit  menghasilkan  bunga dan  buah.  Sedangkan,  suplai  kekurangan suplai nitrogen menyebabkan tanaman menjadi  kerdil[4],  daun  tanaman  kecil,  dan daun  bagian  bawah  mati  sebelum  waktunya. Identifikasi  kandungan  pada  tanaman  dila- kukan  salah  satunya  dengan  ekstraksi  fitur
[5].  Penelitian  dalam  mengevaluasi  kandu- ngan  klorofil  pada  citra  daun  kedelai dilakukan  [6]  dengan  menggunakan  multi- pleregresi  linier  (MLR),  regresi  kuadrat parsial  (PLS)  dan  SVM.    Peneliti  melakukan analisis  spektral  melalui  estimasi  kandungan klorofil dalam  menggunakan metode analisis spektral  kuantitatif  dalam  memproses  citra. Hasil  penelitian  [6]  menunjukkan  algoritma mengurangi  RMSE  yang  sesuai  ( root  mean squared  error )  sebesar  3,3%  -35,6%  dan model linear multivariat dapat menjadi model ideal  untuk  mengambil  informasi  klorofil. metode untuk memperkirakan nitrogen dilakukan  [7]  menggunakan  ruang  warna RGB.  Citra  daun  yang  diambil  dipotong untuk  mendapatkan  area  daun  yang  akan diproses  untuk red  channel,  green  channel dan blue  channel nya.  Pada blue  channnel menunjukkan  korelasi  positif  yang  signifikan sedangkan  pada green  channel dan red channel menunjukkan korelasi negatif. Penelitian  yang  dilakukan  [7]  menunjukkan korelasi yang signifikan dengan nitrogen nilai sekitar  -0,66  hingga  -0,68.  Hasil  analisis statistik  menunjukkan  peningkatan  koefisien meningkatkan  koefisien  korelasi  sebesar  24 persen  menjadi  -0,83.  Hasil  penelitian  mem- bantu  petani  anggur  dalam  memperkirakan kebutuhan pupuk  pada tahap awal.  Penelitian
dalam  mendeteksi  kandungan  klorofil  dan nitrogen  dilakukan  pada[8]  tanaman  Citrus Limon  L.  Burmf  yang  didapatkan  dari
Horticulture Research Station Assam
Agriculture.
Jenis  tanaman  ini  dibedakan  menjadi mature  leaf,  immature  leaf dan tender  leaf . Kandungan klorofil didapatkan dengan menghitung  nilai  rata  rata  RGB  daun kemudian  dikorelasikan  dengan  nilai  Total Chl.  Koefisien  korelasi  pada  daun  tender memiliki nilai klorofil terbaik [8] dengan nilai n  r  =  -0.8444,  termasuk    Imatur  dan  Mature menghasilkan  koefisien  korelasi  terbaik  r dengan nilai r = -0.5331 dan nilai  r = 0.7864. Penelitian  dilakukan  [9]  dalam  mendeteksi kekurangan  nutrisi  pada  tanaman.  Penelitian dilakukan  dengan  mengidentifikasi  kekura- ngan  nutrisi  pada  tanaman  melalui  gejala visual  pada  tanaman  [9]  untuk  membantu petani  dalam  mengambil  tindakan  korektif cepat  melalui  strategi  pengelolaan  nutrisi yang tepat. Penelitian ini melakukan ekstraksi fitur berdasarkan warna dan bentuk.
Penelitian  ini  menggunakan  ruang warna  HSV  dimana  untuk  membentuk segmen sesuai dengan warna yang diinginkan maka  ditentukan  nilai  toleransi  pada  setiap dimensi  warna  HSV.  Nilai  toleransi  tersebut digunakan dalam perhitungan proses adaptive threshold  [10].  Hasil  dari  proses  threshold tersebut  akan  membentuk  segmen  area dengan  warna  sesuai  toleransi  yang  diingin- kan.
Penelitian  ini  akan  mengimplemen- tasikan  penggunaan  nilai  tekstur  citra  daun dan  ruang  warna  HSI  ( Hue , Saturation ,  dan Intensity ) pada penentuan tingkat klorofil dan kadar  nitrogen  di  dalam  citra  daun.  Peneliti menggunakan fitur tekstur citra daun menggunakan  Gray  Level  Co-occurrence Matrix  berupa  nilai  contrast,  homogeneity, correlation,  energy,  dan  entropy[11].  Kadar nitrogen daun ditentukan dengan ruang warna HSI  dengan  menentukan  nilai  tengah  ( mean ) pada  setiap  komponen  daun.  Hasil  penelitian ini  diharapkan  dapat  membantu  petani  dalam menentukan  kategori  jenis  pupuk  yang  tepat untuk  suatu  tanaman  tertentu  berdasarkan unsur klorofil dan nitrogennya.

## METODE PENELITIAN
Citra daun yang menjadi masukan pada penelitian  ini  [12]  merupakan  citra  RGB dengan format .jpg yang memiliki ukuran 640 x  480  piksel.  Sebagai  contoh  uji  coba  pada penelitian  akan  digunakan  sebanyak  10  kelas tanaman.

## Preprocessing Citra Daun
Melakukan  ekstraksi  saluran  RGB ditujukan  untuk  menyeleksi  citra  yang  akan digunakan pada tahap berikutnnya. Hasil dari ekstraksi  saluran Red ,  saluran Green ,  dan Saluran Blue dapat  dilihat  pada  gambar  1.
Gambar 1. Ekstraksi Saluran Citra Daun
Gambar 2. Invers  Citra Daun
Gambar  1  terlihat  bahwa  saturasi  dari blue  channel  pada  citra  daun  paling  tepat digunakan pada proses selanjutnya. Berdasar- kan  hasil  ekstraksi  saluran  biru,  kemudian dilakukan  proses  binerisasi  dan  proses invers citra seperti dapat dilihat pada Gambar 2.

## Ekstraksi Ciri Fitur Tekstur Daun
Ekstraksi  fitur  citra  daun  dilakukan dengan beberapa tahapan. Tahap awal dimulai dengan  menentukan  beberapa  nilai  fitur  daun meliputi nilai contrast, homogeneity, correla- tion, energy , dan entropy. Kemudian evaluasi kandungan  klorofil  dan  kadar  nitrogen  pada citra  daun  dilakukan  menggunakan  ruang warna  HSI.  Ekstraksi  ciri  fitur  daun  yang dilakukan dengan algoritma berikut:
1. Tentukan  nilai  contrast  yang  merupakan variasi nilai intensitas lokal dalam matriks co-occurrence .  Jika  nilai  kontras  pada citra  daun  rendah,  maka  tekstur  dari  citra daun  yang  diproses  halus,  sebaliknya  jika nilai kontras tinggi maka tekstur dari citra tersebut  kasar.  Nilai  contrast  pada  citra ditentukan menggunakan persamaan 1.
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 =   ∑ ∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑃(𝑖, 𝑗) 𝐺−1 𝑗=0 𝐺−1 𝑖=0 (1)
2. Tentukan nilai  homogeneity citra. Tingkat homogeneity  yang  tinggi  menandakan bahwa  banyak  nilai  intensitas  piksel  yang sama  sebagai  pembentuk  struktur  tekstur daun. Nilai homogeneity ditentukan menggunakan persamaan 2.
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 =   ∑ ∑ 𝑃(𝑖,𝑗)
1+ |𝑖−𝑗| 𝐺−1 𝑗=0 𝐺−1 𝑖=0
(2)
3. Tentukan  fitur correlation yang  merupa- kan  ukuran  keterhubungan  linear  tingkat keabuan  antarpiksel  pada  posisi  tertentu pada  citra  daun.  Correlation  dihitung menggunakan persamaan 3.
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 =   ∑ ∑ (𝑖−𝜇 𝑦 )(𝑗− 𝜇 𝑦 )𝑃(𝑖,𝑗)
𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 𝐺−1 𝑗=0 𝐺−1 𝑖=0
(3)
Pada sudut ganda μ x = μ y = μ dan σ x = σ y = σ maka di dapat persamaan 4.
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = 1 𝜎 2 ((∑ ∑ (𝑖 × 𝐺−1 𝑗=0 𝐺−1 𝑖=0 𝑗)𝑃(𝑖, 𝑗)) − 𝜇 2 ) (4)
4. Tentukan  tingkat  keseragaman  tekstur.
Jika  nilai  energi  tinggi  maka  nilai homogenitas  tekstur  tinggi  menggunakan persamaan 5.
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 =   ∑ ∑ (𝑃(𝑖, 𝑗)) 2
𝐺−1 𝑗=0 𝐺−1 𝑖=0
(5)
5. Tentukan ukuran tingkat keacakan permukaan  tekstur.  Jika  nilai  entropi semakin  mendekati  satu,  maka  tekstur semakin  kasar.  Sebaliknya,  jika  nilai entropi  mendekati  nol,  maka  tekstur semakin  halus.  Penentuan  nilai  entropy menggunakan persamaan 6.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =
− ∑ ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗), 𝑙𝑜𝑔(𝑃(𝑖, 𝑗))
𝐺−1 𝑗=0 𝐺−1 𝑖=0 (6)
Parameter G menyatakan  jumlah  level  yang digunakan  untuk  komputasi P(i,  j) nilai pasangan  piksel i dan j , σ menyatakan variansi, μ rata-rata.

## Ekstraksi Ciri Fitur Warna Daun
Ekstraksi  ciri  warna  citra  daun  dilaku- kan  peneliti  menggunakan  ruang  warna  HSI. Ciri warna ini akan digunakan peneliti dalam mengevaluasi kandungan klorofil dan nitrogen  dalam  sebuah  citra  daun  menggu- nakan algoritma berikut:
1. Baca  citra  blue  channel  hasil  ekstraksi pada  tahap  preprocessing.  Jika  nilai  blue channel kurang dari 90 maka area tersebut adalah daun.
2. Tentukan nilai mean pada setiap komponen daun dan dibagi dengan 255.
3. Tentukan  nilai  maksimal  dan  minimal diantara nilai tengah tesebut menggunakan persamaan 7.
𝑚𝑎𝑥𝑖 = max(max(𝑅 𝑎𝑣 , 𝐺 𝑎𝑣 ) , 𝐵 𝑎𝑣 ) 𝑚𝑖𝑛𝑖 = min (min(𝑅 𝑎𝑣 , 𝐺 𝑎𝑣 ) , 𝐵 𝑎𝑣 ) (7)
Dimana R av merupakan  rata-rata  nilai komponen  red  channel, G av merupakan rata-rata  nilai  komponen  green  channel dan B av merupakan rata-rata nilai komponen blue channel.
4. Lakukan  konversi  ruang  RGB  menjadi ruang HSI dengan menggunakan
persamaan 8, 9 dan 10.
𝐻 =
{ ( (𝐺 𝑎𝑣 −𝐵 𝑎𝑣 ) (𝑚𝑎𝑥𝑖−𝑚𝑖𝑛𝑖) ) ∗ 60              𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑚𝑎𝑥𝑖 = 𝑅 𝑎𝑣
(( (𝐵 𝑎𝑣 −𝑅 𝑎𝑣 ) (𝑚𝑎𝑥𝑖−𝑚𝑖𝑛𝑖) ) + 2) ∗ 60     𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑚𝑎𝑥𝑖 = 𝐺 𝑎𝑣
(( (𝑅 𝑎𝑣 −𝐺 𝑎𝑣 ) (𝑚𝑎𝑥𝑖−𝑚𝑖𝑛𝑖) ) + 4) ∗ 60     𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑚𝑎𝑥𝑖 = 𝐵 𝑎𝑣
𝑆 = (𝑚𝑎𝑥𝑖−𝑚𝑖𝑛𝑖)
𝑚𝑎𝑥𝑖 (9) (9) (8)
𝐼 = 𝑚𝑎𝑥𝑖 (10) (10)
Dimana maxi dan mini dihitung menggunakan persamaan (7).
Berdasarkan ekstraksi ciri warna, diper- oleh hasil identifikasi berupa nilai kandungan klorofil  dan  nilai  kadar  nitrogen  pada  citra daun. Klorofil merupakan zat hijau pada citra daun.  Pada  penelitian  ini,  perhitungan kandungan  klorofil  dilakukan  menggunakan persamaan 11.
𝐺 −   ( 𝑅 2 ) −   ( 𝐵 2 ) (11)
Konversi  HSI  pada  persamaan  (8)    hingga (11)  digunakan  untuk  menghitung  nilai nitrogen pada citra daun. Perhitungan tersebut menggunakan persamaan 12
𝑁𝑖𝑡𝑟𝑜𝑔𝑒𝑛 = ( 𝐻−60 60 + (1 − 𝑆) + (1 − 𝐼))/3
(12)
Dimana H merupakan nilai hue yang dihitung dengan  persamaan  (8), S merupakan  nilai saturasi  yang  dihitung  dengan  persamaan  (9) dan I yang  merupakan  nilai  intensitas  yang dihitung dengan persamaan (10).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  coba  dilakukan  berdasarkan  eks- traksi ciri fitur tekstur daun, ekstraksi ciri fitur
warna  daun,  perhitungan  kandungan  klorofil, dan perhitungan kadar nitrogen.

## Hasil Ekstraksi Ciri Fitur Tekstur Daun
Tabel  1  menunjukkan    nilai  fitur GLCM dari keseluran citra uji dapat di hitung nilainya.  Sebagai  contoh  pada  Gambar  3, untuk  daun  jenis  oval  memiliki  nilai  fitur GLCM contrast sebesar  46592.8, homogen- eity sebesar  0.0172762, corellation sebesar  - 0.0197995,  energy  sebesar  1.57724,  dan entropy sebesar 2.02408.

## Hasil Ekstraksi Ciri Fitur Warna Daun
Hasil ekstraksi ciri fitur warna dilakukan  menggunakan  ruang  warna  HSI untuk  mendapatkan  kandungan  klorofil  dan kadar nitrogen.
Penggunaan ruang warna RGB diguna- kan untuk melakukan perhitungan kandungan klorofil  pada  citra  daun.  Tahap  awal perhitungan  dilakukan  dengan  memeriksa komponen  B  pada  ruang  warna  RGB,  jika nilai  komponen  B  kurang  dari  90  maka  area tersebut adalah daun.
Kemudian, mencari nilai tengah ( mean ) pada setiap komponen warna RGB. Ekstraksi saluran  warna  yang  memiliki  nilai  saturasi paling  tepat  untuk  proses  selanjutnya  adalah saluran  biru.  Hasil  ekstraksi  saluran  merah, hijau,  dan  saluran  biru  ditampilkan  pada Gambar 3.
Tabel 1. Hasil Ekstraksi Fitur Tekstur Citra Daun Fitur Contrast Homogeneity Correlation Energy Entropy 37775.4 0.0180858 -0.0776787 5.67723 0.604107 36433.8 0.0217405 0.0231224 3.59488 0.982146 57109.3 0.017996 -0.00209426 1.75585 1.7328 42471.8 0.0281545 0.000828354 0.000503161 0.0915783 38998.6 0.018845 -0.00757751 3.42742 0.952504 35523.2 0.0171629 0.0421355 9.66013 0.474265 38206.2 0.0192973 -0.0850424 3.82656 0.904446 46592.8 0.0172762 -0.0197995 1.57724 2.02408 35705.9 0.0188505 -0.0223698 9.9957 0.382828 36669.2 0.0191942 0.0577128 8.88696 0.418554
Gambar 3. Hasil Ekstraksi Saluran Warna
Gambar 4. Hasil Perhitungan Kandungan Klorofil

## Hasil Perhitungan Kandungan Klorofil
Kandungan  klorofil  dihitung  berdasar- kan parameter warna RGB. Sebelum melaku- kan  perhitungan  kandungan  klorofil,  dilaku-
kan  pencarian  nilai  tengah  ( mean )  dari  tiap komponen  warna  RGB  pada  citra  daun. Sebagai contoh, hasil kandungan klorofil pada citra daun dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 5. Hasil Perhitungan Nilai Hue

## Hasil Perhitungan Kadar Nitrogen
Kadar nitrogen diperoleh menggunakan ruang  warna  HSI.  Sebelum  menentukan  nilai HSI  dibutuhkan  nilai  rata-rata  dari  nilai komponen  warna  RGB.  Sehingga  didapat nilai  rata-rata  komponen  warna  R  (merah) sebesar 0.0564, G (hijau) sebesar 0.0683, dan B  (biru)  sebesar  0.0087.  Selanjutnya,  diten- tukan  nilai  maksimal  dan  minimal  yang digunakan untuk proses berikutnya. Berdasar- kan  citra  daun  yang  digunakan  untuk  pengu- jian  didapat  nilai  maksimal  sebesar  0.0683, dan  nilai  minimal  sebesar  0.0087.  Proses selanjutnya adalah mencari nilai H pada ruang warna HSI. Sebagai contoh, hasil perhitungan kadar  nitrogen  pada  citra  daun  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Nilai  S  dan  I  pada  ruang  warna  HSI menggunakan  persamaan  9  dan  10  didapat hasil nilai S sebesar 0,8734 dan nilai I sebesar 0,0684,  sedangkan  nilai  kadar  nitrogen didapat  berdasarkan  persamaan  12  dan  dida- patkan hasil sebesar 0,41951.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Preprocessing terhadap  sejumlah  citra daun  berhasil  dilakukan.  Hasil preprocessing
ini  digunakan  untuk  tahap  ekstraksi.  Bentuk citra  daun  berhasil  diekstraksi  dengan  meng- implementasikan metode convex hull , zernike moments dan moment invariants (hu). Metode ini  melakukan  ekstraksi  berdasarkan  fitur aspect  ratio , rectangularity , convex area ratio , eccentricity ,  diameter, form factor , narrow factor , perimeter ratio , solidity , circularity ,  dan irregularity .  Tekstur  citra daun  berhasil  diekstraksi    menggunakan  fitur Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM) sehingga  menghasilkan  nilai contrast , homo- geneity , correlation , energy ,  dan entropy . Perhitungan  kandungan  nitrogen  pada  citra daun  berhasil  dilakukan  dengan  meng- ekstraksi  ruang  warna  HSI  citra  daun. Pengembangan  lebih  lanjut  dapat  dilakukan dengan  menggunakan machine  learning lain untuk membentuk training set dan testing set yang  lain.  Selain  itu,  Citra  daun  yang  dapat digunakan  sebagai  masukan  memiliki  ukuran selain 640x480 piksel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Croft  H,  Chen  JM,  and  Zhang  Y, “Temporal  disparity  in  leaf  chlorophyll content  and  leaf  area  index  across  a
growing season in a temperate deciduous forest”, International Journal of Applied Earth  Observation  and  Geoinformation 33: 312–320, 2014.
[2] P.  Karthika,  R.  Hema  karthika,  N.
Jayachandra, E. Joice rathinam,
“Estimation  of  chlorophyll  content  in
papaya leaf using mathematical operations”, International  journal  of computer  applications ,  ISSN.  0975- 8887, pp-6-11, January 2014.
[3] Agrios  GN,  “Plant  Pathology”,  Fifth edition.  New  York  (US):  Elsevier Academic Pr. 2005.
[4] Farshad  Vesali,  Mahmoud  Omid,  Amy Kaleita,  Hossein  Mobli,  “Development of an android app to estimate chlorophyll content  of  corn  leaves  based  on  contact imaging”, Computers  and  Electronics  in
Agriculture ,  Volume  116,  2015,  Pages 211-220, ISSN 0168-1699, 2015.
[5] Yeni  Herdiyeni,  Elis  N  Herliyana,  "Leaf Morphological  Feature  Extraction  of Digital Image Anthocephalus Cadamba", TELKOMNIKA ,  Vol.14,  No.2,  June
2016.
[6] Bo  Liu,  Yue-Min Yue,  Ru  Li, Wen-Jing Shen,  and  Ke-Lin  Wang,  “Plant  Leaf Chlorophyll  Content  Retrieval  Based  on a  Field  Imaging  Spectroscopy  System”, Sensors Journal, Pp. 19910-19925, ISSN 1424-8220, October 2014.
[7] Anup  Vibhute  &  S.K.  Bodhe,  "Color Image Processing Approach For
Nitrogen  Estimation  Of  Vineyard",
International  Journal  of  Agricultural
Science  and  Research  (IJASR) ,  ISSN 2250-0057, Vol. 3, Issue 3, Aug 2013.
[8] Utpal  Barman,  Ridip  Dev  Choudhury, Arunav  Saud,  Sushmita  Dey,  Bijon Kumar  Dey,  Barna  Pratim  Medhi  and Golap  Gunjan  Barman,  “Estimation  Of Chlorophyll  Using  Image  Processing”, International Journal of Recent Scientific Research  Research ,  Vol.  9,  Issue,  3(C), pp. 24850-24853, March 2018.
[9] Leena  N,  K.K  Saju,  "Classification  of
Macronutrient  Deficiencies  in  Maize Plant Using Machine Learning", International  Journal  of  Electrical  and
Computer  Engineering  (IJECE) ,  Vol.  8,
No. 6, December 2018.
[10] Ahsan  M,  M  Dzulkifli,  “Features
Extraction for Object Detection Based on Interest Point”, TELKOMNIKA Telecommunication, Computing,
Electronics and  Control , 11: 2716-2722, 2013.
[11] Gonzalez  R,  Woods,  R, Digital  Image Processing ,  Third  edition.  New  Jersey,
USA: Pearson Prentice Hall. 2008.
[12] Leaf  Image  Dataset  from  GitHub. Source: https://github.com/sahilsobti.
access Date February 21 2019.