Art Original

Deteksi Penyakit Pada Daun Kelengkeng Menggunakan Gabor Filter Dan K-nearest Neihbor(k-nn)

---

Tanaman kelengkeng (Dimocarpus longan) merupakan komoditas buah yang bernilai tinggi, namun sering terancam oleh berbagai penyakit yang dapat menurunkan produktivitas dan kualitas hasil. Deteksi dini terhadap penyakit pada daun kelengkeng sangat penting untuk menjaga keberlanjutan produksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi penyakit pada daun kelengkeng menggunakan metode Gabor Filter dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data citra daun kelengkeng sebanyak 152 gambar, yang kemudian diaugmentasi menjadi 1064 gambar. Proses ekstraksi fitur dilakukan dengan menggunakan ruang warna CIELAB untuk analisis warna dan Gabor Filter untuk analisis tekstur. Klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma K-NN.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi jenis penyakit pada daun kelengkeng, yaitu Anthracnose, Cercospora, dan daun sehat. Pengujian menunjukkan nilai K terbaik untuk algoritma K-NN adalah K = 1 dengan akurasi mencapai 82%. Metrik evaluasi model menunjukkan skor F1, presisi, dan recall rata-rata 82%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah sistem yang dikembangkan efektif dalam mendeteksi penyakit pada daun kelengkeng, meskipun masih ada ruang untuk pengembangan lebih lanjut, seperti penambahan jenis penyakit yang dapat dideteksi dan penggunaan metode klasifikasi lainnya.

---

Availability

Detail Information

Call Number

Informatika 005.12 Sit d

Language

Indonesia

NPM

203510778

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2024

Keyword(s)

Disease Detection
Longan Leaves,
K-Nearest Neighbor(K NN)

Other Information

Petugas

Kanti

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment