Implementasi Metode HSV Color Moment dan Fuzzy K-Nearest Neighbor untuk Identifikasi Penyakit Tanaman Jagung pada Citra Daun

Abstract

Abstrak

Jagung merupakan tanaman pangan yang memiliki banyak kegunaan. Selain digunakan sebagai bahan pangan, saat ini jagung juga digunakan sebagai bahan pakan ternak dan industri, bahkan diluar negeri sudah mulai digunakan sebagai bahan bakar alternatif. Oleh karena itu, jagung memiliki prospek yang baik untuk dikembangkan di Indonesia. Berkaitan dengan upaya untuk mengembangkan jagung di Indonesia, terdapat beberapa kendala antara lain terserangnya tanaman jagung oleh hama dan penyakit. Adapun penyakit pada tanaman jagung umumnya terjadi pada beberapa bagian, salah satunya yaitu daun. Daun yang terserang penyakit biasanya memiliki ciri berupa pola yang warnanya berbeda dengan daun yang sehat. Pada penelitian ini dibuat suatu sistem untuk mengenali jenis penyakit yang ada pada daun jagung menggunakan metode HSV Color Moment dan Fuzzy K-Nearest Neighbor. Citra yang digunakan berjumlah 120 data daun jagung yang terdiri dari 3 kelas yaitu citra daun jagung yang terserang penyakit bercak daun, hawar daun, dan karat daun. Pada penelitian ini dilakukan 5 buah pengujian dengan perbedaan kombinasi pada data testing dan data training. Nilai akurasi tertinggi yang didapatkan dari hasil pengujian yaitu sebesar 91,67?ngan pembagian data 10% untuk data testing dan 90% untuk data training pada K = 3, 5, 7, 9, dan 11. Sedangkan nilai akurasi terendah yang didapatkan dari hasil pengujian yaitu sebesar 77,78?ngan pembagian data 15% untuk data testing dan 85% untuk data training pada K = 11. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode HSV Color Moment dan Fuzzy K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk mengenali penyakit tanaman jagung berdasarkan citra daun.

Kata Kunci: HSV Color Moment, Fuzzy K-Nearest Neighbor, Citra Daun Jagung.