I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   10 ,   No .   1 A p r il   2 0 1 8 ,   p p .   1 9 1 ~ 2 00   I SS N:  2502 - 4752 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 10 .i 1 . p p 1 91 - 2 00           191       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Cla ss ificatio n of  Lea Disea se f ro m  I m a g Process i ng  Technique       M a ha nija M d K a m a l 1 Ah m a d No I kh w a n M a s a zha r 2 ,   F a ra h Abdu l R a h m a n 3   1, 2   F a c u lt y   o f   El e c tri c a En g in e e rin g Un iv e rsiti   T e k n o lo g M A RA 4 0 4 5 0   S h a h   A la m   S e lan g o M a lay sia   3 De p a rtme n o f   El e c tri c a a n d   Co m p u ter E n g in e e rin g Ku ll iy y a h   o f   En g in e e rin g   In tern a ti o n a Isla m ic Un iv e rsit y   M a la y sia 5 3 1 0 0   K u a la L u m p u r       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   1 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Mar   1 5 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Mar   29 ,   2 0 1 8       Dise a se   in   p a l m   o il   se c to is  o n e   o f   th e   m a jo c o n c e rn b e c a u se   it   a ffe c ts  th e   p ro d u c ti o n   a n d   e c o n o m y   lo ss e t o   M a la y sia .   Dis e a se a p p e a a s p o ts  o n   th e   lea f   a n d   if   n o trea ted   o n   ti m e ,   c a u se   th e   g ro w th   o f   th e   p a lm   o il   tree .   T h is  w o rk   p re se n ts  th e   u se   o f   d ig it a i m a g e   p ro c e ss in g   tec h n iq u e   f o c l a ss if i c a ti o n   o il   p a lm   lea f   d ise a se   s y m p th o m s.  Ch im a e r a   a n d   A n th ra c n o se   is  th e   m o st   c o m m o n   s y m to m in fe c ted   th e   o il   p a lm   le a f   in   n u rse ry   sta g e .   He re ,   su p p o rt  v e c to m a c h in e   (S V M a c ts  a a   c las si f ier  w h e re   th e re   a r e   fo u sta g e in v o lv e d .   T h e   sta g e a r e   i m a g e   a c q u isit io n ,   im a g e   e n h a n c e m e n t,   c lu ste rin g   a n d   c las sif ic a ti o n .   T h e   c las sif ic a t io n   sh o w th a S V M   a c h iev e s   a c c u ra c y   o 9 7 %   f o Ch im a e ra   a n d   9 5 %   f o A n th ra c n o se .   K ey w o r d s :   L ea f   D is ea s e   I m ag P r o ce s s i n g   C las s i f icatio n   S u p p o r V ec to r   M ah in e   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ma h an ij ah   Md   Ka m al   Facu lt y   o f   E lectr ical  E n g in ee r in g   Un i v er s iti  T ek n o lo g i M A R A   4 0 4 5 0   Sh ah   A la m   Sela n g o r   Ma la y s ia .   E m ail:  m a h an i7 2 4 @ s ala m . u it m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N     P alm   o il  o r   its   s cie n ti f ic   n a m E leais  g u in ee n s is   is   a n   i m p o r tan an d   u s ef u ec o n o m ic   c r o p   w h ic h   u s ed   a s   f o r   th e   f o o d   i n d u s tr y   as  w ell   as  f o r   t h n o n - f o o d   in d u s tr y .   T h m o n o co t y led o n s   cr o p   o il  p al m   i s   a   m e m b er   o f   t h P al m ae   f a m il y   an d   th C o co id ae   s u b f a m il y .   T h er ar th r ee   s p ec ies  o f   th p al m   o il  tr ee   t h at   ca n   b f o u n d   ar o u n d   th w o r l d   w h ic h   ar E laeis E .   g u i n ee n s i s   o r ig in al l y   f r o m   A f r ica,   E o lif er o r ig in all y   f r o m   So u t h   Am er ica  a n d   t h last   o n e   is   E.   o d o r also   o r ig i n ate   f r o m   So u t h   Am er ica.   T h A f r ica n   o il  p al m   w a s   n a m ed   b y   J ac q u in   i n   1 7 6 3 .   T h s p ec if ic  n a m g u i n e en s i s   d ir ec ts   it  o r ig in   at  th Gu i n ea   C o ast  w h ile  g en u s   n a m E laeis   o r ig i n ated   f r o m   elaio n ”  t h Gr ee k   w o r d   w h ich   m ea n s   o il  [ 1 ] .   T h s ec o n d   lar g est  k n o wn   o il  p alm   p la n tatio n   i n   t h w o r ld   is   Ma la y s ia.   I is   r ec o r d ed   i n   2 0 1 2   th at  Ma lay s ia  h a s   to tal  p lan ted   o il  p al m   tr ee   ar ea   o f   5 . 0 7   m il lio n   h ec ta r es in .     Ho w e v er ,   d is ea s i n f ec tio n   ca n   d is r u p th p r o d u ctio n   o f   p al m   o il  a n d   t h at  i s   w h y   to   o b tain   m ax i m u m   p r o d u ctio n ,   t h h ea lth   o f   th e   p al m   o il  tr ee   is   cr u c ial.   All  g r o w i n g   s ta g es   o f   o il  p al m   p lan t s   ca n   b in f ec ted   b y   d is ea s e.   Us u all y ,   th d is ea s es  ca n   b f o u n d   a n d   d etec ted   in   o ld er   cr o p   b u y o u n g er   p al m   o il   tr ee   in   th n u r s er y   s ta g also   ca n   b in f ec ted   b y   t h d is ea s es.  T h p al m   o il  tr ee   th at  was  in f ec ted   b y   th e   d is ea s n o r m all y   s h o w s   a   s y m p to m   i n   th e   ea r l y   s ta g o f   i n f e s tatio n   u s u all y   o n   it s   leav e s .   B ef o r t h e   s y m p to m s   ca n   b s p o tted   v i s u all y ,   t h f u n g u s   o r   v ir u s   m a y b in ter n al l y   g r o w   i n s id th p a l m   o il  tr ee   [ 2 ] .   T h p r o d u ctio n   o f   o il  p alm   i n   Ma la y s ia  al s o   h as  i n cr ea s ed   f r o m   y ea r   to   y ea r .   Ho w e v er   it  c an   b m ax i m ize  b y   tak i n g   ca r o f   th p al m   o il  tr ee s   h ea lth .   T h is   is   b ec au s p al m   o il  tr ee s   ar ex p o s ed   t o   s ev er al  d is ea s es.   Gen er all y ,   t h d is ea s m icr o o r g an i s m s   ar f u n g i,  b ac ter ia  an d   v ir u s   [ 3 ] .   T o   r ed u ce   th in ci d en ce   in   r ep lan ti n g   th p al m   o il  t r ee   in   th p la n t atio n   ar ea ,   d if f er en ap p r o ac h es  w a s   u s ed   to   co n tr o th d i s ea s in f ec tio n s   o n   ex is t in g   p lan tatio n   ar ea .   Ho w ev er ,   in   ad v an ce d   d is ea s in f e ctio n s ,   it  h as  n o   s atis f ac to r y   m et h o d s   th at  ca n   b e   u s ed   i n   r ed u ci n g   th e f f ec o f   t h i n f ec t io n s   o n   t h y ield .   B ec au s t h d is ea s i n f ec tio n s   o n   p al m   o il  tr ee   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 10 ,   No .   1 A p r il   2 0 1 8   :   1 9 1     2 00   192   u s u all y   h as  s p ec if ic  s y m p to m s ,   th m o s b asic  m et h o d   t o   d etec th i n f ec ted   p al m   o il  tr ee   is   b y   v i s u al   in s p ec tio n   w h ic h   i s   k n o w n   to   u s e   in ten s iv e   lab o u r   a n d   co n s u m e   m o r e   ti m [ 4 ] .   Ma n y   s o l u tio n   to   t h p r o b le m   r eg ar d in g   t h d is ea s in f ec tio n   h a v b ee n   p r o p o s ed   s u ch   as   f u n g ic id in j ec tio n   in to   s te m   an d   s o il  m o u n d in g .   T h ese  ac tio n s   w a s   ta k en   to   s lo w   d o w n   th i n f esta tio n   p r o ce s s   o n   t h p al m   o il  tr ee   a n d   to   p r o lo n g   th p al m   o il   tr ee   lif e.   T h u s   d etec tio n   o f   th p alm   o il  tr ee   d is ea s f r o m   ea r l y   s tag is   cr u cia s o   th at  ac cu r ate  p r ev en ti v e   ac tio n   ca n   b ta k e n   i n   o r d er   to   tac k le  t h p r o b le m   ar is [ 5 ] .   Dis ea s m a n ag e m e n i s   ch alle n g i n g   tas k .   Mo s tl y   d is ea s e s   ar s ee n   o n   th leav es  o r   s te m s   o f   th p lan t.  P r ec is e   q u an tif ica tio n   o f   th e s e   v is u a ll y   o b s er v ed   d is ea s es,  p est s ,   tr aits   h av n o s tu d ied   y e b ec au s o f   th o m p lex i t y   o f   v i s u al  p atter n s .   H en ce   ter h a s   b ee n   in cr ea s i n g   d e m an d   f o r   m o r s p ec if ic  an d   s o p h i s ticated   i m ag p atter n   u n d er s ta n d i n g   [ 6 ] .   T h ap p licatio n   o f   i m a g p r o ce s s i n g   an d   s u p p o r v ec to r   m ac h in e   ( SVM)   cla s s i f ier   a lg o r it h m   ca n   b e   d o n b y   u s i n g   M A T L A B   s o f t w ar a s   t h p lat f o r m .   M A T L A B   i s   t h s h o r f o r m   o f   Ma tr i x   L ab o r ato r y   as  i ts   b asic  d ata  ele m en i s   th m a tr ix .   A   s i m p le  in te g er   is   co n s id er ed   as  m a tr ix   o f   o n r o w   a n d   o n co lu m n .   Sev er al  m a th e m atica o p er atio n s   th at  w o r k   o n   ar r a y s   o r   m atr ices  ar b u ilt - i n   to   th e   M AT L A B   en v ir o n m en t.   MA T L A B   w a s   c h o s en   b ec au s it is   co m p u ti n g   p latf o r m   t h at  is   ca p ab le  o f   d ev elo p in g   a n d   test i n g   n u m b er   o f   ap p licatio n s   in   i t.  T h m aj o r   ad v an ta g o f   u s i n g   M A T L A B   s o f t w ar co m p ar ed   to   o t h er   s o f t w ar i s   th e   g r ap h ical  u s er   in ter f ac ( GUI )   w h ic h   ca n   co n tr ib u te  p o s iti v el y   to   u n d er s ta n d   t h co n ce p ts   w it h   ea s e.   T h e   p icto r ial  illu s tr atio n s   co n f er   b etter   u n d er s ta n d in g   o f   t h co n ce p ts   w i th   ea s [ 7 ] .     T h p r o ce s s   o f   p r o ce s s i n g   d i g ital  i m a g es  w it h   v ar io u s   tec h n iq u es   is   k n o w n   as   s u ch   as   d ig ital  i m a g e   p r o ce s s in g .   T h p r o c ess   i n cl u d es  i m ag e   r esto r atio n ,   i m a g e   de - n o is i n g ,   i m ag e   s e g m en ta t io n ,   an d   also   ed g d etec tio n   o f   th i m ag e.   I n   t h is   m o d er n   er a th d ig ital  i m a g p r o ce s s i n g   p la y s   a n   im p o r ta n p ar t   in   tech n o lo g y   d ev elo p m en t   i n cl u d in g   all  s ec to r s   [ 8 ] .   A s   t h class i f ier ,   t h SVM  w as  c h o s e n   to   b u s ed   b ec au s s u p p o r v ec to r   lear n in g   is   b ased   o n   s i m p le  id ea s   w h ic h   h av its   o r ig i n   in   s tat is tical  le ar n in g   th eo r y .   T h e   s i m p lic it y   co m e s   f r o m   th e   f ac th a S VM   ap p l y   s i m p le   li n ea r   m et h o d   to   t h d ata  b u in   h i g h - d i m e n s io n al  f ea t u r s p ac n o n - li n ea r l y   r el ated   to   th in p u s p ac e.   Mo r eo v er ,   ev en   t h o u g h   w ca n   t h in k   o f   S VM s   as  a   lin ea r   alg o r it h m   in   h ig h - d i m en s io n a s p ac e,   in   p r ac tice,   it  d o es  n o in v o l v an y   co m p u tatio n s   i n   th at  h i g h   d i m en s io n al  s p ac e.   T h is   s i m p licit y   co m b in ed   w it h   s tate  o f   th ar p er f o r m a n ce   o n   m a n y   lear n in g   p r o b le m s   s u c h   as   clas s if icatio n ,   r e g r ess io n ,   a n d   n o v elt y   d etec ti o n   h a s   co n tr ib u ted   to   th e   p o p u lar it y   o f   th e     SVM  [ 9 ] ,   [ 1 0 ] .     L ea f   d i s ea s d etec tio n   i m ag e   p r o ce s s in g   t h at  ca n   r ec o g n ize  p r o b le m s   i n   cr o p s   f r o m   i m a g e s ,   b ased   o n   co lo u r ,   tex tu r a n d   s h ap to   au to m a ticall y   d etec d is ea s es  a n d   g iv t h f ast  a n d   a cc u r ate  s o lu tio n s   to   th f ar m er   w as s tu d ied   b y   [ 1 1 ]   w h ic h   co n ce n tr ated   o n   t h af f ec ted   ar ea   o f   d is ea s es a n d   clas s if ica tio n .   T h cu r r en m et h o d   n o w   w as  s aid   to   co n s u m m o r ti m is   b ec au s h u m an   ca n   ca u s er r o r ,   an d   th is   ca n   lead   to   co n s u m i n g   m o r e   ti m to   clas s i f y   th e   r i g h t   d is ea s es.  B esid es  th at,   d if f er e n d is e ases   h a v d i f f er e n t   w a y s   to   h an d le  it.  Ne w   d is ea s th at   ca n   b v is u all y   s p o it  s y m p to m s   m a y   r eq u ir t h lea v es  to   b test   i n   t h e   lab o r ato r y   an d   r eq u ir w ee k   o r   m a y b m o n th   to   d etec it.    So ,   it  is   n ec ess ar y   to   d ev el o p   s y s te m   t h at  i s   ab le  to   ass is t h w o r k er   i n   t h o il  p al m   p lan tatio n   ar ea   in   d eter m i n in g   t h s p ec i f ic  d is ea s s y m p to m s   o n   t h o il  p al m   tr ee .   T h is   s y s te m   w i l h elp   t h w o r k er   to   d eter m i n th s y m p to m s   ac c u r atel y   in   s h o r ti m p er io d .     T h er ef o r e,   in   t h is   w o r k   S VM   h as  b ee n   u s ed   a s   cla s s i f ier   t o   id en ti f y   an d   cla s s i f y   t h d is ea s i n f ec t io n   b ase d   o n   s p o t th at  r ef lec t th d is ea s e s   o f   C h i m ae r an d   A n t h r ac n o s e.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h er ar f iv m ai n   s tep s   u s e d   f o r   class i f icatio n   o f   p al m   o il   leaf   d is ea s e s   as  s h o w n   in   F ig u r 1 .   T h o v er all  class i f icat io n   co n s is t s   o f   i m a g ac q u i s itio n   th r o u g h   d ig ita ca m er a,   i m ag e n h a n ce m e n t,  cl u s ter i n g   an d   clas s if icatio n . B y   g o i n g   t h r o u g h   t h i s   p r o ce s s es,  t h p r esen ce   o f   d is ea s es  o n   t h p al m   o il  leaf   ca n   b e   id en ti f ied .           Fig u r 1 .   T h o v er all  p r o ce s s   o f   d is ea s clas s i f icatio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C la s s i fica tio n   o f Lea f D is ea s fr o I ma g P r o ce s s in g   Tech n iq u ( Ma h a n ija h   Md   K a ma l)   193   2 . 1 .   I m a g a cquis it io n   T h i m ag e s   u s ed   in   th i s   w o r k   w er ta k en   f r o m   p al m   o il  l ea f .   T h er ar t w o   t y p e s   o f   d is ea s es  ar e   id en ti f ied   as  th m o s co m m o n   d is ea s e s   f o u n d   o n   t h leaf   o f   p al m   o il  tr ee .   T h i m ag e s   wer tak en   f r o m   w it h   NI KON  d i g ital  ca m er a.   T h e   i m a g es   w er all  co lo r   i m a g es .   No   f la s h   w as  u s ed   w h i le  ta k in g   t h p icu r a n d   th i m a g s ce n es  w er tak e n   w ith   w h i te  b ac k g r o u n d   p ap er .   Fig u r 2   s h o w s   t h s a m p le  i m a g es   d esas es   s p o tted   o n   p alm   o il lea f .               Fig u r 2 .   Sa m p le  i m ag e s   o f   d i f f er en t p al m   o il lea f       2 . 2 .   I m a g E nh a nce m ent   T h er ar e   v ar io u s   tech n iq u i n   i m a g en h an ce m e n s u ch   a s   co n s tr ast  ad j u s t m en t,  i m a g e   f ilter in g ,   m o r p h o lo g ical  o p er atio n s ,   d e b lu r r in g ,   R OI - b ased   p r o ce s s in g   an d   i m a g ar ith m etic.   Ho wev er ,   in   t h is   p r o j ec th i m ag e n h an ce m e n tec h n iq u th at  w as  u s ed   w as  o n l y   co n tr ast  en h a n ce m en t.  T h co n tr ast  e n h a n ce m e n t   w a s   d o n to   r ed u ce   t h n o i s es   in   t h i m a g w h ich   m a k t h e   r eg io n   o f   in ter est  o f   th i m a g n o clea r   th a ca n   lead   to   th q u alit y   o f   th i m ag d r o p p ed   s o   th at  th q u alit y   o f   th i m ag w il b im p r o v [ 1 2 ] .   T h is   tech n iq u e   w il l a d j u s t th i m a g in te n s it y   v alu e s   o r   co lo u r   m ap .     2 . 3 .   Clus t er ing   T ec hn i qu e   Seg m en tatio n   i s   d o n th r o u g h   clu s ter i n g   [ 1 3 ] .   A   b asic  cl u s ter i n g   k - m ea n s   alg o r it h m   i s   u s ed   f o r   s eg m e n tatio n   in   tex tu r ed   i m a g es  [ 1 4 ] .   I clu s ter s   t h r elate d   p ix els  to   s eg m e n t h i m a g e.   Seg m e n tatio n   is   d o n th r o u g h   f ea t u r cl u s te r in g   a n d   t h er it  w il b ch an g ed   ac co r d in g   to   th c o lo u r   co m p o n en t s .   Seg m en tatio n   i s   p u r el y   d ep en d in g   o n   t h ch ar ac ter i s tics   o f   t h i m a g e.       2 . 4 .   Cla s s if ica t io n   C las s i f ier   is   u s ed   f o r   class if y i n g   i m ag e s   b ased   o n   t h eir   f at u r es.  Su p p o r v ec to r   m a h i n e   ( S VM )   w as   p r o p o s ed   f o r   o n l y   t w o   clas s   p r o b lem s   b u al s o   f o r   d ec is io n   m ak in g .     T h s o f t w ar w a s   wr itten   i n   M A T L A B .   I n   w h ic h   tr ain i n g   an d   test i n g   p er f o r m ed   v ia  s ev er al  clas s i f ie r   s u ch   as  k - m ea n s   n eig h b o r ,   r a d ial  b asis   f u n ctio n ,   ar tif icial  n e u r al  n et w o r k s   a n d   s u p p o r v ec to r   m ac h i n e.   SV h as  b ee n   also   f o u n d   to   b v er y   p r o m i s in g   to   ac h iev e f f icie n t c las s i f icatio n   o f   leaf   d is ea s [ 1 5 ] ,   [ 1 6 ] .       3.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   I n   t h is   w o r k ,   t h d ata  s et  u s ed   is   co llected   f r o m   T ap ak   Se m ai an   Fe lcr in   Se n d a y a n   Ne g er i   Se m b ila n   f o cu s ed   o n   th m o s co m m o n   d is ea s e s   i n f ec t io n   s p o tted   o n   th p al m   o il  lea f   w h ich   ar C h i m ae r an d   An t h r ac n o s d is ea s e.     T h C h i m ae r d is ea s is   ca u s ed   b y   th g e n etic  p r o b lem   o f   t h o il  p al m   tr ee   s ee d s .   T h s y m p to m s   o f   th d i s ea s ar e   th e   lea v es   h a v w h i te  s tr ip o r   y el lo w is h - wh ite,   a n d   t h lack   o f   ch lo r o p h y ll.  T h lea v e s   w i ll  n o r ec o v er   as  n o r m al  tr ee   le av es  s o   th g r o w i n g   p al m   o il   tr ee s   in   th n u r s er y   s ta g th a w as  i n f ec ted   w it h   C h i m ae r d is ea s w il n o b u s ed   f o r   f u r th er   s ta g in   p al m   o il  p l an tatio n .   Fig u r 4   s h o w s   th s y m p to m s   o f   th C h i m ae r d is ea s e.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 10 ,   No .   1 A p r il   2 0 1 8   :   1 9 1     2 00   194       Fig u r 3 .   T a p ak   s e m aia n   b en i h   Se n d a y a n ,   Neg er i Se m b ila n             Fig u r 4 .   C h i m ae r d is ea s s y m p to m s   s p o tted   o n   th lea f       B asicall y ,   An th r ac n o s d is ea s ca n   af f ec all  p al m   o il  tr ee s   at  an y   g r o w t h   s ta g es.  T h s y m p to m   i s   m o s t   v i s ib le  o n   lea v es   an d   als o   r ip f r u it.  I f ir s ap p ea r s   o n   leav es   as   s m all   b r o w n   s p o ts ,   d ar k   b r o w n   s p o ts   o r   also   b lack   s p o ts   b et w ee n   t h e   v ei n s   an d   t h ese   s p o ts   w ill  e x p an d   to   elo n g ated   s tr ea k s .   T y p icall y ,   th e s ar e   b r o w n   o r   b lack   in   co lo r   an d   ar b o r d e r ed   b y   p ale  y e llo w   co lo u r .   T h co lo u r   o f   th in f ec te d   p ar t d a r k en s   as  it   ag es.  T h d is ea s ca n   al s o   p r o d u ce   ca n k er s   o n   p etio les a n d   o n   s te m s   t h at  ca u s e s   s e v er d ef o liatio n   an d   r o ttin g   o f   f r u its   a n d   r o o ts .   A ce r v u l ar p r o d u ce d   o n   th d ea d   tis s u es  a n d   w h e n   m atu r t h e y   e m it  g elati n o u s   p in k   s p o r m a s s es.  T h s y m p to m s   o f   th An t h r ac n o s d is ea s es a r as sh o w n   in   t h e x a m p le  as i n   Fi g u r 5 .             Fig u r 5 .   An th r ac n o s d is ea s e   s y m p to m s   s p o tted   o n   th lea f   3 . 1 .   I m a g a cquis it io n   T h is   s a m p le  i m a g es  w a s   u p lo ad ed   in to   th M A T L A B   s o f t w ar to   b an al y s f o r   th d etec tio n   an d   class i f icatio n   o f   th p al m   o il   tr ee   d is ea s es.  A f ter   th s ele cted   s a m p le  i m a g u p lo ad ed   in to   th e   M A T L A B   s o f t w ar e,   th f ir s p r o ce s s   t h at   th i m a g w ill  t h e n   th r o u g h   is   i m a g p r e - p r o ce s s in g   tec h n i q u e.   T h im a g w ill   b r esized   to   3 0 0 x 4 0 0 .   T h n e w   i m a g s ize  w ill  b u s ed   f o r   th w h o le  p r o ce s s   s o   t h a th i m a g w il b p r o ce s s   in   t h s a m s ize  th r o u g h   t h w h o le  p r o ce s s   to   av o i d   in   d if f er en ce   r e s u l p r o d u ce .   T h m a in   p u r p o s o f   r esizin g   th i m a g w a s   to   d is p lay   t h i m a g i n   th G UI .   B ased   o n   th f i g u r s h o w n   b elo w ,   Fi g u r 6   r ep r esen ts   C h i m ae r d is ea s s a m p le  i m ag a n d   Fi g u r 7   r ep r esen ts   An t h r ac n o s d is ea s s a m p le  i m a g th at   w a s   u s ed   in   t h is   cla s s i f icatio n .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C la s s i fica tio n   o f Lea f D is ea s fr o I ma g P r o ce s s in g   Tech n iq u ( Ma h a n ija h   Md   K a ma l)   195       Fig u r 6 .   Sa m p le  i m ag o f   C h i m ae r d is ea s e           Fig u r 7 .   Sa m p le  i m ag o f   An th r ac n o s d is ea s e       3 . 2 .   I m a g E nh a nce m ent   Fig u r 8   a n d   Fi g u r 9   b elo w   s h o w s   t h s elec ted   s a m p le  i m a g f o r   C h i m ae r d i s ea s a n d   An t h r ac n o s d is ea s th at  h as   b ee n   u p lo ad ed   g o in g   th r o u g h   th i m a g en h an ce m e n p r o ce s s .   T h s elec ted   i m a g p r o ce s s i n g   tec h n iq u th at  w a s   u s ed   w as   co n tr ast   en h a n ce m e n t.  C o n tr a s en h a n ce m e n i s   k n o w n   to   b p r o ce s s   to   m a k th f ea t u r es  o f   th i m ag to   s ta n d   o u m o r clea r ly   b y   m a k in g   o p ti m al   u s o f   t h co lo u r s   av ailab le  o n   t h d is p la y .   T h m ai n   o b j ec tiv o f   th e   s a m p le  i m ag e   to   g o   t h r o u g h   t h i s   p r o ce s s   w a s   to   r ed u ce   t h e   n o is es   in   t h i m ag e.   T h i s   is   b ec au s t h n o is e s   i n   t h i m a g w il r ed u ce   t h q u alit y   o f   t h i m ag e.   B y   r ed u ci n g   th n o i s in   t h i m a g e,   th q u alit y   o f   th i m a g ca n   b ta k e n   to   h i g h er   s o   t h at  t h r eg io n   o f   i n ter est  o f   th e   i m a g w h ich   i s   t h d is ea s p i x el  ca n   b e   ea s il y   d etec ted   w i t h o u a n y   er r o r .   C o n tr as en h a n ce m e n tec h n iq u e   w il m o d i f y   t h co lo u r   in te n s i t y   v al u es  o r   co lo u r   m ap   o f   th i m a g e.   T h f u n ctio n   i n   i m ag en h a n ce m en u s ed   to   m ap s   th in te n s it y   v al u es  i n   g r a y s ca le  i m a g to   n e w   v alu es  s u c h   t h at  1 o f   d a ta  i s   s atu r ated   at  lo w   an d   h ig h   in te n s ities   o f   t h g r a y s ca le  i m a g e.   F ig u r 8   s h o w s   th C h i m ae r d is ea s w h i l Fig u r 9   s h o w s   An t h r ac n o s d is ea s s a m p le  i m ag a f ter   t h co n tr ast  h as b e en   en h an ce d .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 10 ,   No .   1 A p r il   2 0 1 8   :   1 9 1     2 00   196       Fig u r 8 .   C h i m ae r d is ea s i m ag af ter   co n tr a s t e n h a n ce m e n t           Fig u r 9 .   An th r ac n o s d is ea s e   i m ag a f ter   co n tr as t e n h an ce m en t       3 . 3 .   Clus t er ing   Fig u r b elo w   s h o w s   t h s a m p le  i m a g u n d er g o i n g   i m a g s eg m e n tatio n   u s in g   K - m ea n s   clu s ter i n g   tech n iq u e.   K - m ea n s   c lu s ter in g   tec h n iq u is   k n o w n   as  a   m e th o d   to   d if f er en tiate  t h i n g s   o r   o b j ec in   t h i m a g e   in   i m a g p r o ce s s i n g   al g o r ith m .   I a i m s   to   p ar titi o n s   t h r e m ar k s   o f   t h i m a g i n to   k   clu s ter s   i n   w h ic h   ea c h   r e m ar k   h a v r ig h t f u p lace   to   th clu s ter   w i th   t h n ea r e s m ea n ,   r e f er r in g   as  p r o to ty p o f   th cl u s ter .   I n   th is   w o r k ,   t h k - m ea n s   cl u s ter in g   d if f er e n tiate  th e   s a m p le  i m ag e   i n to   t h r ee   cl u s ter s   w it h   r esp ec to   th e   co lo u r   p ix el  o f   ev er y   i m a g b y   u s i n g   E u clid ea n   Di s ta n ce   Me tr i c.   R ef er r in g   to   Fi g u r 1 0 ,   th s a m p le  i m ag o f   Ch i m ae r d is ea s w a s   clu s ter ed   in to   th r ee   cl u s ter s .   T h s el ec ted   clu s ter   f o r   th is   d is ea s w it h   r esp ec to   th e   d is ea s s y m p to m   s h o w n   o n   t h p al m   o il  leav e s   w a s   s e lect ed   as  s h o w n   i n   cl u s ter   2   as  s h o w n   in   Fi g u r 1 1 .   Me an w h ile,   f o r   Fi g u r 1 2   it  is   s h o w n   th An t h r ac n o s d is ea s also   s ep ar ated   in to   th r ee   cl u s ter s .   T h s elec te d   clu s ter   f o r   th is   d is ea s w i th   r esp ec to   th d is ea s s y m p to m   s h o w   o n   th p al m   o il  lea v es  w a s   s elec ted   as  s h o w n   in   cl u s ter   3   as sh o w n   i n   Fig u r 1 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C la s s i fica tio n   o f Lea f D is ea s fr o I ma g P r o ce s s in g   Tech n iq u ( Ma h a n ija h   Md   K a ma l)   197       Fig u r 1 0 .   C h i m ae r d is ea s i m ag cl u s ter   1 ,   clu s ter   2   an d   clu s ter   3           Fig u r 1 1 .   C h i m ae r d is ea s s elec ted   clu s ter           Fig u r 1 2 .   A n t h r ac n o s d is ea s i m ag cl u s ter   1 ,   clu s ter   2   an d   clu s ter   3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 10 ,   No .   1 A p r il   2 0 1 8   :   1 9 1     2 00   198       Fig u r 1 3 .   A n t h r ac n o s d is ea s s elec ted   clu s ter       3 . 4 .   SVM   Cla s s if ier   T h ac cu r ac y   r es u lt   f o r   th m u lticla s s   SVM  c lass if ier   f o r   b o th   C h i m ae r a n d   An th r ac n o s d is ea s e   f o r   th e   s a m p le  i m a g u s ed   w a s   s h o w n   i n   t h f i g u r a n d   tab l b elo w .   T h cla s s i f icatio n   o f   th s a m p le   i m ag e s   w a s   d o n b y   co m p ar i n g   t h f ea tu r t h at  h as   b ee n   ex tr a cted   ea r lier   th a r ep r esen t s   t h s a m p le  i m a g w i th   th e   d ataset  th at  h a s   b ee n   p r o d u ce d .   T h f ea tu r ex tr ac ted   ea r lier   h av t h s a m n u m b er   o f   co lu m n s   as  th d ataset.   T h is   is   b ec au s th n u m b er   o f   co lu m n s   d ef in e s   th n u m b er   o f   f ea tu r es  w h ile  th e   r o w   in d icate s   th g r o u p   to   w h ic h   ea ch   r o w   o f   t h s a m p l i m ag e   h as  b ee n   as s i g n ed   to .   T h ac cu r ac y   w as  co m p u ted   w it h   5 0 0   iter atio n s   f o r   ea ch   s a m p le  i m a g e.   T h test ed   s a m p le  i m a g u n d er g o in g   c lass if ica tio n   ca n   p r o d u ce   an   av er a g ac cu r ac y   u p   to   m o r th an   9 0 w h ich   i s   th s y s te m   ca n   b s aid   as  g o o d   s y s te m .   Fi g u r 1 4   an d   F ig u r 1 5   s h o w s   t h e   r esu lt o f   cla s s i f icat io n   an d   ac c u r ac y   b ased   o n   th a u to m ated   s i m u lat io n   p r o ce s s .           Fig u r 1 4 .   C lass i f icatio n   an d   a cc u r ac y   r es u lt  f o r   C h i m ae r d i s ea s e       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       C la s s i fica tio n   o f Lea f D is ea s fr o I ma g P r o ce s s in g   Tech n iq u ( Ma h a n ija h   Md   K a ma l)   199       Fig u r 1 5 .   C lass i f icatio n   an d   a cc u r ac y   r es u lt  f o r   An t h r ac n o s d is ea s e       4.   CO NCLU SI O N   T h a p p li ca ti o n   o f   im ag p r o ce s s in g   an d   SV class if i er   al g o r i th m   ca n   b e   a ch iev e d   in   cl ass if y   th e   s p o tte d   le af   d is e ases   f o u n d   o n   th o i p a lm   tr ee   d u r in g   th n u r s er y   s tag es.   T h e   a b il ity   to   cl ass if y in g   C h i m ae r a   an d   A n th r ac n o s in   d ig it al  im ag es  c o u ld   l ea d   t o   th d ev e lo p m en o f   au to m ated   v is i o n - g u id e d   f o r   s it v is it .   I n   th is   w o r k ,   SVM  is   p r o p o s e d   a n d   v er if i ed   th a b ili ty   to   class if y   d is ea s es  ef f ec t iv ely   u s in g   th d ig it al  im ag es.   Fro m   th r ex p e r im en t,  th r esu lt in d ic ates   th at   th e   p r o p o s ed   t ec h n iq u an d   ap p r o ac h   a b le   t o   clu s te r   an d   cl ass if y   th C h im ae r an d   A n th r ac n o s s y m p to m s .   I s h o w s   th at  th ac cu r a cy   ac h iev ed   f o r   C h im ae r is   9 7 w h ile  th ac cu r a cy   o f   A n th r ac n o s e   is   9 5 %.            ACK NO WL E D G E M E NT   T h au th o r s   w o u ld   li k to   ex p r ess   th eir   g r atit u d to   th I n t er n at io n al  I s la m ic  U n i v er s it y   Ma la y s ia,   w h ic h   h as  p r o v id ed   f u n d in g   f o r   th r e s ea r ch   t h o u g h   R I GS1 6 - 087 - 0251 .   T h au th o r s   also   w o u ld   li k t o   ex p r ess   s p ec ial  t h an k s   an d   g r a titu d to   th U n i v er s iti T ek n o l o g i M A R A   f o r   th s u p p o r t.       RE F E R E NC E S     [1 ]   L a il a   N . e a l . ,   Iss u e o f   G a n o d e rm a   sp p .   A n d   Ba sa S tem   Ro t   Dise a se   M a n a g e m e n in   Oil  P a l m ,”   Ame ric a n   J o u rn a o A g ric u lt u ra S c ien c e ,   v o l/ issu e 2 (3 ) ,   p p .   1 0 3 - 1 0 7 2 0 1 5 .   [2 ]   Ish a q   I . e a l. ,   De tec ti o n   o f   Ba sa S tem   Ro Dise a se   a Oil  P a lm   P l a n tatio n s Us i n g   S o n ic T o m o g r a p h y ,”   J o u rn a o f   S u sta in a b il it y   S c ien c e   a n d   M a n a g e me n t ,   v o l/ issu e 9 (2 ) ,   p p .   52 - 57 2 0 1 4 .   [3 ]   No rsilan   I.   N . e a l. ,   Ef f e c o f   F o rm u late d   Bio o rg a n ic  Co n t a in in g   Bu rk h o ld e ria  G a n o EB2   i n   S u p p re ss in g   G a n o d e r m a   Dise a se   in   Oil  P a lm   S e e d li n g s ,”   Pl a n Pr o tec S c i . ,   v o l/ issu e 5 1 (2 ) ,   p p .   80 87 2 0 1 5 .   [4 ]   L iag h a S . e a l. ,   Early   De tec ti o n   Of   Oil  P a lm   F u n g a Dise a se   In f e sta ti o n   Us in g   A   M id - In f ra re d   S p e c tro sc o p y   T e c h n iq u e ,”   2 0 1 1 .   [5 ]   He ri  S . e a l. ,   M a p p in g   a n d   i d e n ti fy in g   b a sa ste m   ro d ise a se   in   o il   p a lm in   No rt h   S u m a tra  w it h   Qu ick Bird   im a g e r ,”   Pre c isio n   Ag ric . ,   v o l.   12 ,   p p .   2 3 3 2 4 8 2 0 1 0 .   [6 ]   A rti   N.   R . e a l. ,   Im a g e   p ro c e ss in g   T e c h n iq u e f o De tec ti o n   o f   Lea f   Dise a s e ,”   In ter n a ti o n a l   J o u r n a o Ad v a n c e d   Res e a rc h   in   C o mp u ter   S c ien c e   a n d   S o ft w a re   En g in e e rin g ,   v o l/ iss u e 3 (1 1 ) ,   p p .   3 9 7 - 3 9 9 2 0 1 3 .   [7 ]   L e a v li n e   E.   J .   a n d   D.  S in g h   A .   A.   G. ,   On   Tea c h in g   Di g it a I m a g e   P ro c e ss in g   w it h   M ATLA B ,”   Am e ric a n   J o u rn a l   o S ig n a Pro c e ss in g ,   v o l/ issu e :   4 (1 ) ,   p p .   7 - 15 2 0 1 4 .   [8 ]   G o n z a lez   R.   C . e a l. ,   Dig it a ima g e   p ro c e ss in g   u sin g   M A TL A B ,”   P e a rso n   E d u c a ti o n   I n d ia ,   2 0 0 8 .   [9 ]   V a p n ik   V. ,   S tatisti c a L e a rn in g   T h e o r y ,”   W il e y ,   N e w   Yo rk ,   1 9 9 8 .   [1 0 ]   A le x a n d ro s K . e a l. ,   V e c to M a c h in e s ,”   in   R.   J o u rn a o S ta ti st ica S o ft w a re ,   v o l/ issu e 1 5 ( 9 ) 2 0 0 6 .   [1 1 ]   Ra k e sh   C . e a l. ,   De tec ti o n   a n d   Re c o g n it io n   o f   L e a f   Dise a s e   u si n g   I m a g e   P ro c e ss in g ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   En g i n e e rin g   S t u d ies   a n d   Co m p u ti n g ,   v o l/ issu e 7 (5 ) ,   p p .   1 1 9 6 4 - 1 1 9 6 7 2 0 1 7 .   [1 2 ]   A rti   N.   R . e a l .,   L e a f   Dise a se   De tec ti o n   Us in g   Im a g e   P ro c e ss in g   a n d   Ne u ra Ne tw o rk ,”   In ter n a ti o n a J o u r n a o f   Ad v a n c e   E n g i n e e r in g   a n d   Res e a rc h   De v e lo p me n t   ( IJ AE RD) ,   v o l/ i ss u e 1 (6 ) 2 0 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 10 ,   No .   1 A p r il   2 0 1 8   :   1 9 1     2 00   200   [1 3 ]   Ha ig u a n g   W . e a l. ,   Im a g e   Re c o g n it io n   o f   P lan t   Dise a se s   Ba se d   o n   Ba c k - p ro p a g a ti o n   Ne tw o rk s ,”   5 th   In ter n a t io n a C o n g re ss   o n   Ima g e   a n d   S i g n a Pr o c e ss in g .   C h o n g q i n g ,   Ch in a ,   2 0 1 2 .   [1 4 ]   M o k h led   S .   a n d   Al - T a r a w n e h ,   A n   Em p iri c a In v e stig a ti o n   o n   Oliv e   L e a v e   S p o Dise a se   u sin g   A u to - Cro p p i n g   S e g m e n tatio n   a n d   F u z z y   C - M e a n Clas sif ica ti o n ,”   W o rld   Ap p li e d   S c ien c e J o u rn a l ,   v o l/ issu e 2 3 (9 ) ,   p p .   1 2 0 7 - 1 2 1 1 2 0 1 3 .   [1 5 ]   Kira n   R.   G .   a n d   Ujwa ll a   G . ,   A n   Ov e rv ie o f   th e   Re s e a rc h   o n   P la n L e a v e Dise a   d e tec ti o n   u sin g   Im a g e   P r o c e ss in g   T e c h n iq u e s,   IOS R   J o u rn a l   o f   Co mp u ter   E n g i n e e rin g ,   v o l/ issu e 1 6 ( 1 ) ,   p p .   10 - 16 2 0 1 4   [1 6 ]   N.  D.  Ka rti k a ,   e a l. ,   Oil   P a lm   Yie ld   F o re c a stin g   Ba se d   o n   W e a th e V a riab les   Us in g   A rti f icia Ne u ra l   Ne tw o rk ,”   In d o n e sia n   J o u r n a l   o f   El e c trica En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e ,   v o l/ iss u e 3 ( 3 ),   p p .   626 - 6 3 3 2 0 1 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.