## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Segmentasi Kerusakan Daun Padi pada Citra Digital
Khoerul Anwar #1 , Sigit Setyowibowo #2
# Teknologi Informasi, STMIK PPKIA Proadnya Paramita Malang Jl. LA Sucpto 249 A Malang
1 alqhoir@stimata.ac.id
2 sigit@stimata.ac.id
Abstrak— Kerusakan daun padi menyebabkan produksi padi mengalami  penurunan  dan  kerugian  ekonomi  terutama  di bidang  pertanian.  Pada  bidang  visi  komputer  hal  penting dalam  mendeteksi  kerusakan  adalah  melakukan  segmentasi area  daun  yang  rusak.  Berbagai  kajian  tentang  segmentasi area  telah  dilakukan oleh para  peneliti  sebelumnya.  Namun pada penelitian ini dikaji tentang segmentasi otomatis.  Pada penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  warna  citra yang  menghasilkan  segmentasi  kerusakan  pada  daun  padi terbaik. Penulis mengusulkan metode baru untuk segmentasi berdasarkan  statistika  nilai  piksel  citra  daun  padi  sebagai alternatif dari metode yang sudah ada. Statistika nilai piksel untuk  segmentasi  yang  digunakan  adalah  0.20  dari  nilai tertinggi  masing-maisng  komponen  warna  Hue,  Saturation, Value  (0.20  *  maks  (HSV)).  Metode  yang  diusulkan  telah diujikan  pada komponen  warna  Hue,  Saturation,  Value  dan Grayscale. Hasil yang diperoleh dari pengujian menunjukkan bahwa komponen warna Hue sukses melakukan segmentasi, sementara komponen warna Saturation, Value dan pada citra dengan warna grayscale gagal melakukan segmentasi..
Kata kunci — Segmentasi, Thresold, Komponen Warna HSV, Grayscale, Daun Padi

## I. P ENDAHULUAN
Penyakit tanaman menyebabkan produksi dan kerugian ekonomi terutama di bidang pertanian. Penyakit ini sering menimbulkan gejala visual pada permukaan daun, seperti bintik-bintik,  coretan,  dan  perubahan  warna  [1]. Identifikasi  penyakit  tersebut biasanya  dilakukan     secara konvensional dengan memeriksa fisik daun tanaman padi. Sementara  itu  memungkinkan  identifikasi  tersebut dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  teknologi digital,  yaitu  pemeriksaan  gejala  kerusakan  pada  daun dilakukan  berdasarkan  citra  digital.  Menjadi  tantangan dalam  hal  ini  adalah  bagaimana  teknologi  digital  mampu melokalisir  gejala  kerusakan  tersebut  dengan  benar.  Pada pengolahan  citra  digital  pemisahan  area  gejala  yang nampak  dengan  area  bukan  gejala  pada  permukaan  daun diperlukan teknik melokalisir area gejala. Teknik ini dalam bidang penglahan citra dikenal sebagai teknik segmentasi.
Segmentasi  citra  sampai  saat  ini  masih  menjadi perhatian yang cukup penting dalam hal pengolahan citra
digital.  Segmentasi  merujuk  pada  partisi  [2]  sebuah  citra menjadi  beberapa  bagian  yang  didasarkan  kemiripan  ciri [3]  atau  keseragaman  yang  dimiliki  [4].  Kegunaannya cukup  penting  khususnya  terkait  analisis  dan  aplikasi pengolahan citra digital. Ada beberapa metode yang efektif untuk  segmentasi  citra  dalam  bidang  pertanian  seperti threshold , clustering ,  area  dan  model  [1]. Thresholding histogram  [5]  telah  digunakan  dalam  analisis  citra khususnya  analisis  data  berdasarkan  dua  alasan  utama: mampu menunjukkan secara solid untuk data yang cukup besar dan memungkinkan digunakan untuk menyimpulkan ciri dari perilaku data dalam histogram. Sebuah ciri mampu dijelaskan  dengan  baik  pada  bidang  1-D  [6]  dengan  cara yang  cukup  sederhana.  Setiap  ciri  memiliki interval nilai yang berbeda satu dengan lainnya. Hal itu ditunjukkan oleh tiap ciri memiliki nilai puncak yang berbeda dan pada jarak tertentu. Berdasarkan ciri tersebut citra dapat disegmentasi dengan baik.
Segmentasi  menggunakan thresholding warna [2] dituliskan  bahwa  segmentasi  berdasarkan  warna  sangat efektif  untuk  mengetahui  tingkat  kematangan  buah  dan sayur  tanpa  kesulitan  dengan  mengubah  sebagian  nilai parameternya.  Pada [7]  dilaporkan  analisis  pendekatan segmentasi  kulit  dengan  menggunakan  klasifikasi  piksel warna.  Pengklasifikasi Bayesian dengan teknik histogram dan  pengklasifikasi  perceptron  multilayer  ditemukan memiliki tingkat klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan  pengklasifikasi  yang  diuji  lainnya. thresholding histogram [5] menuliskan Aspek statistik dari pendekatan ini  membuatnya  kuat  terhadap  noise  kuantisasi:  semakin besar  jumlah  sampel,  semakin  banyak  histogram  yang dapat  dianggap  deterministik  dan  semakin  tersegmentasi. Telah  diperoleh  hasil  segmentasi  dengan  menggunkan histogram warna secara hierarki di ruang HSV . Sementara itu  [8]  menggunakan  nilai  rentang  piksel  atau  nilai threshold global dan lokal untuk  diklasifikasikan. Metode thresholding global hanya memilih satu nilai ambang batas untuk keseluruhan citra. Thresholding lokal memilih nilai ambang batas yang berbeda untuk wilayah yang berbeda. Untuk  melakukan  segmentasi  gambar  yang  kompleks, thresholding multilevel diperlukan . Kesemuanya  itu bertujuan  untuk  memisahkan  antara background dan
foreground .  Tantangan  yang  dihadapi  adalah  tidak  ada sebuah metode segmentasi yang mampu digunakan untuk semua kasus. Hal ini disebabkan citra memiliki perbedaan dalam bentuk warna, teksture, tingkat iluminasi dan noise yang berbeda.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  penulis  mengusulkan  metode  baru untuk  segmentasi  kerusakan  daun  padi  berdasarkan statistika nilai piksel citra daun padi sebagai alternatif dari metode  yang  sudah  ada.  Adapun  alur  kerja  dari  metode yang diusulkan tersebut ditunjukkan pada gambar. 1.

## Gambar. 1 Diagram alur sistem

## A. Akuisisi Citra
Segmentasi penyakit daun padi  yang diakibatkan oleh serangan  perusak  daun  secara  visual  sangat  membantu proses  identifikasi  jenis  penyakit  daun.  Metode  ini  dapat digunakan untuk mengetahui kerusakan daun padi dengan bantuan citra sehingga analisis kerusakan dapat dilakukan berdasarkan  citra.  Teknik  ini  dapat  digunakan  oleh  para petani  atau  pengguna  lainnya  yang  memiliki  sedikit pengetahuan tentang penyerang daun padi.
Database citra daun padi diperoleh dari akuisi dengan menggunakan  kamera  smart  phone  Samsung  Galaxy  A5. Level  pencahayaan  untuk  mendapatkan  citra  daun  padi adalah  cahaya  normal  sinar  matahari  dan  tanpa  bantuan flash .  Dataset  citra  daun  padi  terdiri  dua  variasi  utama: potongan  daun  saja,  dan  daun  pada  tumbuhan  padi. Resolusi citra 5 mega piksel. Sementara citra juga didapat dari download di  internet.  Kemudian  untuk  setiap  citra dinormalisasi pada resolusi 255 x 355 piksel. Contoh citra daun padi yang terindikasi terserang penyakit ditunjukkan pada Gambar. 2.
Gambar. 2. Daun padi mengalami kerusakan

## B. Metode Yang Diusulkan
Metode  yang  diusulkan  dalam  makalah  ini  adalah teknik  untuk  melokalisir background dan foreground . Metode ini dibangun dengan menentukan perbedaan antara latar  belakang  dan  daerah  yang  rusak,  selanjutnya  nilai ambang  batas  antara background dan foreground yang  di pilih  secara  otomatis.  Perbedaan  antara foreground dan background dapat dianalisis berdasarkan perbedaan warna yang  muncul  pada  citra.  Secara  umum  warna  daun  padi adalah  hijau  untuk  tanaman  yang  sedang  dalam  masa pertumbuhan.  Sementara  warna  daun  padi  yang  rusak cenderung  berwarna  kecoklatan.  Nilai  piksel  warna  hijau dan  coklat  perbedaannya  cukup  jauh.  Perbedaan  inilah yang  digunakan  untuk  melokalisir  antara foreground dan background yang  diinginkan. Foreground sebagai  area yang  diduga  mengalami  kerusakan  pada  daun  dan background adalah  area  daun  yang  tidak  mengalami kerusakan.  Beberapa  teknik  yang  telah  digunakan  untuk identifikasi  atau  segmentasi  kerusakan  pada  daun diantaranya K-mean  clusstering [9],[10],[11], otsu [12], convolution  neural  network [13].  Sementara  [14] menggunakan teknik ekstraksi ciri daun untuk identifikasi kerusakan  pada  daun.  Segmentasi  dilakukan  dengan beberapa  fitur  ( adaptive or  dynamic , otsu ,  k- means ) dilakukan oleh [15].
Pada paper ini di gunakan warna HSV ( Hue, Saturation, Value ) untuk  pemrosesan  awal  dan  kemudian  komponen warna diekstraksi menjadi H, S dan V. Pada citra dengan warna  HSV  perbedaan  di  antara background dan foreground terlihat lebih jelas.
Perhitungan nilai piksel komponen citra HSV diperoleh dari  nilai  piksel  citra  RGB  ( reed,  green,  blue ). Nilai R , G , B dalam    besaran  rentang  nilai  1  sampai  255 dirubah menjadi nilai 0.0 sampai  1 untuk citra H,S,V. Nilai 0.01 mereferensikan warna gelap dan nilai 1 untuk terang. Perhitungan piksel menggunakan persamaan 1:
R ' = R /255 G ' = G /255 B ' = B /255 Cmax = max( R ', G ', B ') Cmin = min( R ', G ', B ')
Δ = Cmax – Cmin
(1)
Kemudian dihitung masing-masing nilai komponen HSV, untuk:
1) Formula Hue (H) : Formual perhitungan nilai piksel Hue menggunakan persamaan 2:
(2)
2) Formula Saturation  (S) : Formula perhitungan nilai piksel Hue menggunakan persamaan 3: Akuisis i citra Resize citra Konversi citra RGB ke HSV, gray Ekstraksi komponen warna H, S dan V Segmentasi 0.20 * maks (HSV) atau gray Citra hasil segmentasi
(3)
3) Formula Value (V): Formula perhitungan nilai piksel Hue menggunakan persamaan 4:
V = Cmax
(4)
Setelah  proses  ekstraksi  komponen  warna  citra  dan diperoleh nilai piksel komponen H, S, dan V yang masing- masing  dalam  bentuk  matrik,  maka    proses  selanjutnya adalah  merubah    matrik  tersebut  menjadi  bentuk  vektor (array).  Pada penelitian ini bentuk matrik seperti dituliskan pada  persamaan  5,  sementara  bentuk  vektor  ditunjukkan pada persamaan 6:
4) Matrik Nilai Piksel Komponen H : Matrik nilai piksel komponen H dituliskan dengan menggunakan persamaan 5:
H = [ 𝑐 11 𝑐 21 𝑐 12 𝑐 22 𝑐 13 𝑐 𝑛𝑚 ] (5)
5) Vektor  Nilai  Piksel  Komponen  H : Nilai  H digunakan untuk membuat histogram citra. Kemudian dari hitogram  ini  dilakukan  analisis  nilai forgraund untuk memperoleh  nilai threshold .  Bentk  vektor  seperti  tertulis pada persamaan 6:
H = [c 11 c 12 c 13 c 21 c 22 c nn ] (6) 6)
Nilai  Threshold : Nilai threshold diperoleh  dari analisis  nilai  piksel  komponen  HSV.  Citra  daun  padi dengan  komponen  H  menunjukkan  untuk foreground adalah warna gelap dan background adalah warna terang. Pada penelitian ini nilai threshold didasarkan pada proses eksperimen pendahuluan dan diperoleh nilai 0.20 dari nilai tertinggi  piksel  citra  HSV  dan Gray. Hasil  eksperimen formula threshold yang  digunakan  seperti  tertulis  pada persamaan 7:
Thrs = 0.20 * maks (H) (7)
Persamaan  7  diperoleh  dari  analisis  nilai  piksel foreground untuk  beberapa  daun  pada  area  yang teridentifikasi mengalami kerusakan.
7) Segmentasi  Area  Cacat  Daun : Segmentasi dilakukan  dengan  menggunakan  metode  binerisasi  warna citra.  Nilai  1  untuk  warna  cacat  daun  dan  0  untuk  warna daun  sehat.  Memperhatikan  persamaan  5  dan  7  maka segmentasi dilakukan dengan logika sebagai berikut
Jika   H (i, j) > thrs, SegDaun (i, j) = 0; Selain itu SegDaun (i, j) = 1; Berakhir
H  (i,  j)  adalah  matrik  piksel  komponen  warna  citra  H, sementara SegDaun (i, j) adalah citra hasil segmentasi.
8) Algoritme : Adapun algoritme yang dibagun untuk segmentasi adalah sebagai berikut;
• RGB dikonversi ke HSVs • Ekstraksi nilai HSV
• Pilih warna komponen HSV
• Konversi matrik H m x n menjadi vector H 1 x n
• Menentukan nilai ambang batas -> sthr = 0.20 * maks (H (:)) • Segmentasi
• Selesai

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian metode yang diusulkan telah dilakukan pada citra  daun  padi  dengan  tingkat  kerusakan  yang  sederhana (pada  lokasi  khusus)  sampai  jenis  citra  dengan  tingkat kerusakan  yang  komplek  (menyebar).  Uji  coba  pertama dilakukan  pada  komponen  warna  H  dengan  hasil  seperti ditunjukkan oleh Gambar. 3.
(a) (b) (c)
Gambar. 3 Hasil segmentasi hue: (a) citra RGB, (b) citra hue, dan (c) cita tersegmentasi
Hasil  pengujian  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar.  3 untuk  baris  pertama  dengan  citra  uji  yang  terindikasi kerusakan  pada  daun  relatif  sederhana.  Metode  yang diajukan dapat melakukan segmentasi area kerusakan. Pada pengujian yang kedua dengan kerusakan citra yang relatif lebih  parah.  Citra  ini  memuat  tiga  helai  daun  padi.  Hasil pengujian  seperti  ditunjukkan  oleh  citra  pada  baris  kedua yang  mengindikasikan  metode  yang  ditawarkan  mampu mengenali  area  kerusakan  dengan  baik.  Demikian  juga pada  hasil  pengujian  ke  tiga,  metode  yang  ditawarkan mampu melakukan segmentasi dengan baik.
(a) (b) (c)
Gambar.  4  Hasil  segmentasi saturation: (a).  citra  RGB,  (b)  citra Saturation, dan (c) citra tersegmentasi
Pengujian  metode  yang  diusulkan  pada  komponen warna Saturation (S) dengan hasil seperti yang ditunjukkan pada  Gambar.  4  dilakukan  menggunakan  nilai  ambang batas  dengan  berdasar  pada  persamaan  7,  yakni  0.20  * maks  (komponen).  Analisis  hasil  pengujian  terhadap Gambar.4 dijelaskan sebagai berikut: baris pertama dengan citra  uji  yang  terindikasi  kerusakan  pada  daun  relatif sederhana.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  metode yang  ditawarkan  kesulitan  melakukan  segmentasi  area kerusakan  daun.  Pada  pengujian  yang  kedua  dengan kerusakan  citra  yang  relatif  komplek.  Hasil  pengujian seperti  ditunjukkan  oleh  citra  pada  baris  kedua  yang mengindikasikan  metode  yang  ditawarkan  kesulitan mengenali  area  kerusakan  dengan  baik.  Demikian  juga pada hasil pengujian ke tiga, metode yang ditawarkan juga belum mampu melakukan segmentasi dengan baik
(a) (b) (c)
Gambar. 5 Hasil segmentasi value: (a). citra RGB, (b) citra value, dan (c) citra tersegmentasi
Pengujian  metode  yang  diusulkan  pada  komponen warna value (V)  dengan  hasil  seperti  ditunjukkan  pada Gambar. 5 Pengujian yang telah dilakukan pada citra yang relatif  sederhana  seperti  pada  baris  pertama  metode segmentasi  yang  ditawarkan  tidak  berkerja  dengan  baik. Pada  citra value area  yang  terindikasi  kerusakan  dengan background memiliki perbedaan nilai yang relatif kecil. Sehingga hasil segmentasi tidak menunjukkan kinerja dengan  maksimal.  Demikian  juga  pengujian  pada  citra dengan area kerusakan daun yang lebih komplek, metode
yang ditawarkan juga tidak bekerja dengan maksimal. Pada citra  uji  ke  dua,  citra foreground dan background perbedaan warna tidak berbeda secara tajam. Oleh karena metode segmentasi yang ditawarkan tidak mampu bekerja secara optimal. Demikian juga pada hasil pengujian ke tiga, metode  yang  ditawarkan  tidak  mampu  melakukan segmentasi dengan baik.
(a) (b) (c)
Gambar. 6 Hasil segmentasi gray: (a). citra RGB, (b) citra gray , dan (c) citra tersegmentasi
Pengujian  metode  yang  diusulkan  pada  citra  warna grayscale .  Hasil  pengujian  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  6.  Baris  pertama  dengan  citra  uji grayscale , diperlihatkan bahwa warna area kerusakan dan warna daun yang  sehat  tidak  terlalu  berbeda  secara  signifikan.  Oleh karena  itu  metode  yang  ditawarkan  mengalami  kesulitan untuk segmentasi dengan baik.  Pada pengujian yang kedua dengan kerusakan citra yang relatif lebih parah. Citra gray menunjukkan  area  kerusakan  tidak  terlihat  secara  kuat, sehingga  hasil  segmentasi  tidak  terlihat  dengan  baik. Demikian juga pada hasil pengujian ke tiga, metode yang ditawarkan  tidak  mampu  melakukan  segmentasi  dengan baik.
TABEL I
H ASIL S EGMENTASI PADA C ITRA No Citra Uji Hue Satura − tion Value Gray 1 sukses gagal gagal gagal 2 sukses gagal gagal gagal 3 sukses gagal gagal gagal
Pada Tabel. 1 dituliskan hasil eksperimen metode yang diusulkan  terhadap  komponen  warna  citra  yaitu Hue, Saturation,  Value dan Gray untuk  segmentasi  kerusakan pada  daun  padi.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan komponen warna citra Hue sukses melakukan segmentasi kerusakan daun padi sementara komponen citra Saturation , Value dan Gray gagal melakukan segmentasi.
IV. K ESIMPULAN
Metode yang diusulkan mampu menunjukkan komponen  warna  citra Hue sebagai  komponen  warna terbaik  untuk  segmentasi  kerusakan  pada  daun  padi. Metode yang diusulkan memperlihatkan komponen warna Hue dapat menampilkan citra foreground dan background dengan  jelas.  Sehingga  segmentasi  dengan  komponen warna Hue lebih  sukses  dibandingkan  penggunaan komponen  warna Saturation , Value dan  juga  citra  warna grayscale .

## R EFERENSI
[1] Q.  Hu,  J.  Tian,  and  D.  He,  “Wheat  leaf  lesion  color  image segmentation  with  improved  multichannel  selection  based  on  the Chan – Vese model,” Comput. Electron. Agric. , vol. 135, pp. 260– 268, 2017, doi: 10.1016/j.compag.2017.01.016.
[2] M. Dadwal and V. K. Banga, “Color Image Segmentation for Fruit Ripeness Detection : A Review,” pp. 190–193, 2012.
[3] S. Dutta and B. B. Chaudhuri, “Homogenous Region based Color Image Segmentation,” vol. II, 2009.
[4] N.  Ikonomakis,  K.  N.  Plataniotis,  and  A.  N.  Venetsanopoulos, “Color Image Segmentation for Multimedia Applications,” pp. 5– 20, 2000.
[5] J.  Delon,  A.  Desolneux,  J.  Lisani,  and  A.  B.  Petro,  “A Nonparametric Approach for Histogram Segmentation,” vol. 16, no.
1, pp. 253–261, 2007.
[6] J. Delon, A. Desolneux, J. L. Lisani, and A. B. Petro, “Color Image Segmentation  Using  Acceptable  Histogram  Segmentation,”  pp. 239–246, 2005.
[7] S. L. Phung, “Skin segmentation using color pixel classification : analysis and comparison,” vol. 27, no. January, pp. 148–154, 2005.
[8] N.  Sharma,  M.  Mishra,  and  M.  Shrivastava,  “Colour  Image Segmentation Techniques And Issues : An Approach,” vol. 1, no. 4, pp. 9–12, 2012.
[9] S.  Maity et  al. ,  “Fault  Area  Detection  in Leaf  Diseases using k- means Clustering.”
[10]  D. Albashish and S. Bani-ahmad, “Detection and Classification of Leaf  Diseases  using  K-means-based  Segmentation  and  Neural- networks-based  Classification,”  no.  February,  2011,  doi: 10.3923/itj.2011.267.275.
[11]  J.  Baghel  and  P.  Jain,  “K-Means  Segmentation  Method  for Automatic Leaf Disease Detection,” vol. 6, no. 3, pp. 83–86, 2016.
[12]  P. Chaudhary, A. K. Chaudhari, and S. Godara, “Color Transform Based Approach for Disease Spot Detection on Plant Leaf,” vol. 3, no. 6, pp. 4–9, 2012.
[13]  Z. Wang and S. Zhang, “Segmentation of Corn Leaf Disease Based on Fully Convolution Neural Network,” vol. 1, no. 1, pp. 9–18, doi: 10.25236/AJCIS.010002.
[14]  S. Yun, W. Xianfeng, Z. Shanwen, and Z. Chuanlei, “PNN based crop  disease  recognition  with  leaf  image  features  and meteorological  data,”  vol.  8,  no.  4,  pp.  60–68,  2015,  doi: 10.3965/j.ijabe.20150804.1719.
[15]  A.  Ams,  “An  Analysis  Of  Segmentation  Techniques,”  no. November, 2018, doi: 10.13140/RG.2.2.25054.08002.