PENGENALAN POLA UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Alif, Nuzulur Rohman and RESTY WULANNINGRUM, RESTY and MADE AYU, DUSEA WIDYADARA (2024) PENGENALAN POLA UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_18103020179.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_18103020179_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (245kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_18103020179_0719068702_0729088802_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (411kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_18103020179_0719068702_0729088802_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (435kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_18103020179_0719068702_0729088802_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (464kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_18103020179_0719068702_0729088802_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (470kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_18103020179_0719068702_0729088802_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (97kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_18103020179_0719068702_0729088802_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (93kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_18103020179_0719068702_0729088802_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (11kB) | Request a copy

Abstract

Padi yang menghasilkan beras merupakan salah satu makanan pokok yang dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Terdapat masalah yang sering tejadi yaitu minimnya pengetahuan yang dimiliki oleh petani baru yang mau merintis di dunia pertanian terutama pengetahuan tentang penyakit. Pengaruh teknologi tidak bisa dilepaskan, dikarenakan teknologi menawarkan kemudahan dalam menunjang aktivitas manusia. Oleh sebab itu peneliti bermaksud membuat sistem aplikasi desktop yang dapat mengklasifikasi penyakit daun padi yang bertujuan membantu petani baru yang baru terjun di dunia pertanian. Dengan memanfatkan teknologi pengolahan citra digital masalah tersebut dapat diatasi dengan tepat. Penelitian ini menggunakan metode algoritma K-NN untuk proses klasifikasinya dengan menggunkan k = 3, k = 5, k = 7, dan k = 9, serta untuk ekstraksi fiturnya menggunakan ruang warna HSV dan tekstur GLCM. Hasil uji coba terbesar berada pada k = 3 pada tekstur GLCM memperoleh akurasi sebesar 75% dan HSV sebesar 73.3%, sedangkan hasil dari k = 5, k=7, dan k = 9 pada tekstur GLCM mendapatkan hasil sebesar 73.3%, 69.1%, 67.5%, dan hasil pada warna HSV mendapatkan hasil 70%, 67.5%, 64.1%. Secara keseluruhan bahwa fitur tekstur paling baik dalam proses klasifikasi penyakit padi. Dari beberapa hasil ujicoba sistem yang digunakan menggunakan k = 3 karena hasil akurasi tertinggi dan sudah cukup baik untuk digunakan.

Actions (login required)

View Item